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Enregistrement W3049112501 · doi:10.2196/18505

Excessive Smartphone Use and Self-Esteem Among Adults With Internet Gaming Disorder: Quantitative Survey Study

2020· article· en· W3049112501 sur OpenAlexvenueno aff
Hyunmin Kim, In Young Choi, Dai‐Jin Kim

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Research Foundation of KoreaNational Research Foundation
Mots-clésMental healthClinical psychologyPsychologySmartphone addictionScale (ratio)AddictionThe InternetPsychiatryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Smartphone overuse can harm individual health and well-being. Although several studies have explored the relationship between problematic or excessive smartphone use and mental health, much less is known about effects on self-esteem, which is essential in having a healthy life, among adults with mental health disorders, including internet gaming disorder. Furthermore, given that smartphone usage differs by gender, little is known about gender differences in the relationship between smartphone overuse and self-esteem. OBJECTIVE: The objective of this study was to assess self-esteem among individuals with mental health disorders and explore the relationship with excessive smartphone use. METHODS: Participants were selected based on their responses to the internet gaming disorder assessment, which includes 9 items developed based on Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (Fifth Edition) criteria, from among a Korean cohort of smartphone users aged 20-40 years, resulting in a sample of 189 participants (men:120, women: 69). The Rosenberg self-esteem scale and the Korean smartphone addiction proneness scale were utilized to assess the outcome self-esteem with excessive smartphone use as the primary independent variable. Guided by the Bowlby attachment theory and prior studies, we selected several covariates. Generalized linear regression analyses, as well as subgroup analyses by gender, were performed. RESULTS: Among adults with internet gaming disorder, the average Korean smartphone addiction proneness scale score was significantly higher in women than that in men (41.30 vs. 37.94; P=.001), and excessive smartphone use was significantly more prevalent in women than it was in men (30.43% vs. 20.83%; P=.02). Our findings from the generalized linear regression analyses indicated that an increase in Korean smartphone addiction proneness scale score had a negative relationship with self-esteem among those with internet gaming disorder (β=-0.18, P=.001). Furthermore, our interaction models showed that, among those with internet gaming disorder, more men than women had lower self-esteem associated with an increase in Korean smartphone addiction proneness scale score and a high degree of smartphone overuse (β=-0.19, P=.004; β=-3.73, P<.001). CONCLUSIONS: Excessive smartphone use was found to be adversely associated with self-esteem among young and middle-aged adults with internet gaming disorder; notably, more men than women were negatively influenced (regarding self-esteem) by smartphone overuse. Based on our findings, more efforts should be made to reduce excessive or problematic smartphone use by considering developing public health interventions or policy, particularly among those with mental health disorders such as internet gaming disorder.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,968

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,314 · 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

Citations20
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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