Compulsive Health-Related Internet Use and Cyberchondria
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cyberchondria denotes excessive and repeated online health-related searches associated with an increase in health anxiety. Such searches persist in those with cyberchondria, despite the negative consequences, resembling a pattern of compulsive Internet use. OBJECTIVES: The aim of the present study was to assess compulsive health-related Internet use in relation to cyberchondria while controlling for related variables. METHOD: Adult participants (N = 749) were recruited from an online platform. They completed questionnaires assessing the severity of cyberchondria (via the Cyberchondria Severity Scale [CSS]), compulsive Internet use adapted for online health-related seeking (via the adapted Compulsive Internet Use Scale [CIUS]), and levels of intolerance of uncertainty and anxiety, as well as depressive, somatic, and obsessive-compulsive symptoms. A logistic regression analysis was carried out to identify predictors of scores above a cutoff value on the CIUS, indicating compulsive health-related Internet use. RESULTS: The regression output showed that only the CSS total score and sex made a unique, statistically significant contribution to the model, leading to the correct classification of 78.6% of the cases. Of the CSS subscales, compulsion and distress were the most strongly associated with compulsive health-related Internet use. CONCLUSIONS: The finding that the adapted CIUS scores are associated with cyberchondria indicates that cyberchondria has a compulsive component, at least in terms of health-related Internet use. It also suggests that compulsive health-related Internet use persists despite the distress associated with this activity. Males may engage in cyberchondria more compulsively than females. These findings have implications for research and clinical practice.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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 découle