Relationship between Online Game Addiction with Depression in Adolescents from 6 High Schools in Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
The World Health Organization (WHO) has defined online game addiction into one of the medical conditions in 2018 under the category of Gaming disorder. Playing online games excessively may be related to both physical and psychological health. The problem of online game addiction and its impact on adolescent’s mental health is still not sufficiently documented. This study aimed to analyze the relationship between online game addiction and depression in adolescents from 6 High Schools in 4 districts/cities of Indonesia. This study is a quantitative research with cross-sectional design as a further analysis of the 2019 School-Based Mental Health Intervention Study. This study involved students of grade 10 and 11 at 6 public high schools in Bogor Regency, Bogor City, City of Central and South Jakarta. The statistical analysis used was multiple logistic regression test. Out of 746 students, 12.9% were depressed and 10.3% were addicted to online games. There was a significant relationship between online game addiction towards depression with OR = 2.44 (95% CI: 1.259-4.735) after being controlled for sex, learning difficulties, age, father's education, and mother's education. Schools are the best institutions that can be used for adolescent depression screening. It is expected that provision of mental health service facilities in school as one of the strategies to overcome online gaming addictions.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».