Internet addiction belief, but not Internet use time, is independently associated with menstrual pain severity and interference to social life among adolescents: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Problematic Internet use is a serious health issue for modern adolescents who have developed and matured in a global Internet environment. This study aimed to examine whether Internet use time and Internet addiction beliefs were independently associated with menstrual pain severity and its interference among Japanese adolescents. METHODS: We recruited 1166 adolescents at two high schools to complete questionnaires on Internet use and menstrual pain. The explanatory variable was self-reported average Internet use time per day and Internet addiction beliefs ('none' (reference) 'somewhat', 'moderate' and 'severe'). The outcome variables were moderate-to-severe menstrual pain and interference. A multivariable logistic regression model was used to estimate odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (CIs) for moderate-to-severe menstrual pain and interference. Adjustment variables were age, body mass index, belonging to a community or school sports club, sleep duration and Internet addiction beliefs/Internet use time. RESULTS: Internet addiction belief, but not Internet use time, was independently associated with menstrual pain severity and interference to social life in a dose-response manner. ORs (95% CIs) of moderate-to-severe menstrual pain for slight, moderate and severe Internet addition beliefs were 1.43 (1.02-1.99), 1.89 (1.31-2.74) and 1.88 (1.10-3.23), respectively. ORs of moderate-to-severe disability due to menstrual pain for slight, moderate and severe Internet addition beliefs were 1.25 (0.75-1.82), 1.72 (1.01-2.92) and 2.21 (1.11-4.40), respectively, after adjusting for average Internet use time. CONCLUSION: Internet addiction belief was associated with higher prevalence of moderate-to-severe menstrual pain among adolescents, beyond the variance accounted for by Internet use time.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».