The Moderating Role of Coping Mechanisms and Being an e-Sport Player Between Psychiatric Symptoms and Gaming Disorder: Online Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The emerging popularity of playing video games (gaming) as a hobby and as a professional sport raises awareness about both the benefits and possible downsides of the activity. Although a healthy and passionate hobby for most, a minority of gamers experience addiction-like symptoms and are considered to have gaming disorder (GD). GD has previously been found to be related to aversive conditions, such as depression or anxiety, as well as putatively maladaptive coping strategies. OBJECTIVE: The aim of this study is twofold: to explore the moderating effect of different coping strategies and type of video game usage (professional [e-sport] or recreational) on the relationship between psychiatric symptoms and GD. METHODS: A sample of 3476 gamers (n=3133, 90.13% males; mean age 23.20, SD 6.48 years) was recruited via the website and social networking site of the most popular gaming magazine in Hungary (GameStar). RESULTS: The main effect of psychiatric symptoms was moderate to large in all models, whereas the moderation effects were significant (P<.001) for 4 out of 8 coping strategies (ie, self-blame/self-distraction, denial, emotional/social support, and active coping). However, the explained variance of the models only increased negligibly (from 0.3% to 0.5%) owing to the moderation effect. The direction of the moderations was as expected (ie, putatively maladaptive strategies were associated with more GD symptoms when the level of psychiatric symptoms was high, while putatively adaptive strategies were associated with less). Furthermore, no considerable moderation effect of the player type (recreational vs professional players) was found on the association between psychiatric symptoms and GD (β=.04; P=.02; 0.1% change in the explained variance). CONCLUSIONS: Future studies should be designed to better understand coping-related mechanisms in the context of video gaming and GD.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».