Associations of Electronic Device Use Before and After Sleep With Psychological Distress Among Chinese Adults in Hong Kong: Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hong Kong has a high rate of electronic device (e-device; computer, smartphone, and tablet) use. However, little is known about the associations of the duration of e-device use before and after sleep with psychological symptoms. OBJECTIVE: This study aimed to investigate the associations of the duration of e-device use before and after sleep with psychological distress. METHODS: A probability-based telephone survey was conducted on 3162 Hong Kong adults (54.6% female; mean age 47.4 years, SD 18.3 years) in 2016. Multivariate linear and Poisson regressions were used to calculate adjusted regression coefficients (aBs) and prevalence ratios (aPRs) of anxiety and depressive symptoms (measured by Patient Health Questionnaire-4) for the duration from waking to the first e-device use (≥61, 31-60, 6-30, and ≤5 minutes) and the duration of e-device use before sleeping (≤5, 6-30, 31-60, and ≥61 minutes). RESULTS: The first e-device use in ≤5 (vs ≥61) minutes after waking was associated with anxiety (aB 0.35, 95% CI 0.24-0.46; aPR 1.74, 95% CI 1.34-2.25) and depressive symptoms (aB 0.27, 95% CI 0.18-0.37; aPR 1.84, 95% CI 1.33-2.54). Using e-devices for ≥61 (vs ≤5) minutes before sleeping was also associated with anxiety (aB 0.17, 95% CI 0.04-0.31; aPR 1.32, 95% CI 1.01-1.73) and depressive symptoms (aB 0.17, 95% CI 0.05-0.28; aPR 1.47, 95% CI 1.07-2.02). E-device use both ≤5 minutes after waking and for ≥61 minutes before sleeping was strongly associated with anxiety (aB 0.68, 95% CI 0.47-0.90; aPR 2.64, 95% CI 1.90-3.67) and depressive symptoms (aB 0.55, 95% CI 0.36-0.74; aPR 2.56, 95% CI 1.69-3.88). CONCLUSIONS: E-device use immediately (≤5 minutes) after waking and use for a long duration (≥61 minutes) before sleeping were associated with anxiety and depressive symptoms among Chinese adults in Hong Kong.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».