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Enregistrement W3028261557 · doi:10.1093/schbul/sbaa029.664

T104. PSYCHOTIC-LIKE EXPERIENCES AND PROBLEMATIC GAMING BEHAVIOR IN ONLINE GAME FORUMS

2020· article· en· W3028261557 sur OpenAlexaff
Olga Santesteban‐Echarri, Andreas Goreis, Johanna Xenia Kafka, Christian Scharinger, Jean Addington, Anna Felnhofer, Nilufar Mossaheb, Paul L. Plener, Oswald D. Kothgassner

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Bulletin · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensHotchkiss Brain InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologySocial anxietyClinical psychologyAnxietyPsychosisSocial mediaComputer-assisted web interviewingPopulationAnhedoniaSchizophrenia (object-oriented programming)PsychiatryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Psychotic-like experiences (PLE) are reported in the general population, characterizing a non-clinical psychosis phenotype. Although those who report PLE have a higher probability of transitioning to psychosis, PLE are usually a transitory state, and most individuals will not transition to psychosis. However, PLE samples may experience symptoms such as social withdrawal, social anxiety, or social anhedonia. These symptoms may lead individuals with PLE to choose online gaming as a preferred means of social interaction. Objective This study aims to examine the relation between PLE and problematic online gaming. Methods An online questionnaire was posted in online game forums, on online fan-pages with German-speaking domains and in social media groups. Data from adolescents and young adults (14 to 30 years old; 55.4% males) from Austria and Germany (N=280) was analyzed. Measures: PLE were assessed with the Early Recognition Inventory based on the Interview for the Retrospective Assessment of the Onset of Schizophrenia (ERIraos); problematic gaming behavior was assessed with the Compulsive Internet Use Scale (CIUS) adapted for online gaming; social anxiety was assessed with the Mini-Social Phobia Inventory (Mini-SPIN); preference for online social interactions was assessed with the Preference for Online Social Interaction scale (POSI). Analyses: Problematic gaming behavior was divided into two groups based on the suggested cut-off point of ≥18 on the CIUS (i.e., ≥18 gaming disorder vs. ˂18 no gaming disorder). Multivariable logistic regression analyses were performed and adjusted for sex, age, gaming hours, POSI, and social anxiety. Results A total of 63 individuals reached the cutoff for a gaming disorder, while 217 did not reach the cutoff. The majority of subjects in the gaming disorder group were males, young adults (19–24 years old, M=23.1, SD=3.7), single, or had less than high school diploma. Individuals who experienced an increased amount of PLE had a higher probability of reaching the cut-off for a gaming disorder (AOR=1.35 [95% CI 1.19–1.53]). Males were three times as likely as females to have a gaming disorder. Discussion Results implicate a close relation between the phenomena of PLE and continued problematic gaming behavior.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,325
Score d'incertitude au seuil0,829

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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