Problematic Smartphone Use and Mental Health in Chinese Adults: A Population-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
Problematic smartphone use (PSU) has been associated with anxiety and depression, but few explored its mental well-being correlates that could co-occur with or be independent of mental symptoms. We studied the associations of PSU with anxiety, depression, and mental well-being in Hong Kong Chinese adults in a probability-based survey (N = 4054; 55.0% females; mean age ± SD 48.3 ± 18.3 years). PSU was measured using Smartphone Addiction Scale-Short Version. Anxiety and depression symptoms were evaluated using General Anxiety Disorder screener-2 (GAD-2) and Patient Health Questionnaire-2 (PHQ-2). Mental well-being was measured using Subjective Happiness Scale (SHS) and Short Warwick-Edinburgh Mental Well-Being Scale (SWEMWBS). Multivariable regression analyzed associations adjusting for sociodemographic and lifestyle-related variables. Associations of PSU with mental well-being were stratified by symptom severity of anxiety (GAD-2 cutoff of 3) and depression (PHQ-2 cutoff of 3). We found that PSU was associated with higher odds of anxiety and depression symptom severity and lower scores of SHS and SWEMWBS. Associations of PSU with lower SHS and SWEMWBS scores remained in respondents who screened negative for anxiety or depression symptoms. To conclude, PSU was associated with anxiety, depression, and impaired mental well-being. Associations of PSU with impaired mental well-being could be independent of anxiety or depression symptoms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».