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Enregistrement W3115667666 · doi:10.1186/s12888-021-03285-0

Smartphone addiction and associated factors among postgraduate students in an Arabic sample: a cross-sectional study

2021· article· en· W3115667666 sur OpenAlexafffund
Asem Alageel, Rayyan Abdullah Alyahya, Yasser Bahatheq, Norah Alzunaydi, Raed Alghamdi, Nader Alrahili, Roger S. McIntyre, Michelle Iacobucci

Notice bibliographique

RevueBMC Psychiatry · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchBausch HealthH. Lundbeck A/SSaudi Basic Industries CorporationPurdue UniversityNovo NordiskSanofiEisaiAl-Imam Muhammad Ibn Saud Islamic UniversitySunovionPfizer
Mots-clésBehavioral addictionSmartphone addictionAddictionCross-sectional studyPsychiatryPatient Health QuestionnaireDepression (economics)Clinical psychologyInsomniaMedicineMental healthPsychologyAnxietyDepressive symptoms

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Smartphone addiction, as with other behavioral addictions, is associated with social, physical, and mental health issues. In this article, we investigated the prevalence of smartphone addiction among postgraduate students and evaluated its correlation with social demographics, depression, attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD), and nicotine dependence. OBJECTIVES: The objective of this study was to investigate the prevalence of smartphone addiction among Middle Eastern postgraduate students, determine the factors associated with smartphone addiction, and estimate the incidence rate of major depressive disorder (MDD), ADHD, insomnia, and nicotine addiction among postgraduate students with smartphone addiction. METHODS: As part of a cross-sectional online survey, participants were given a self-questionnaire divided into six sections: Socio-demographics, Smartphone Addiction Scale (SAS), Patient Health Questionnaire (PHQ9) for Depression, Athens Insomnia Scale (AIS), the Fagerström Test for Cigarette Dependence Questionnaire (FTCd), and the adult ADHD Self-Report Scale (ASRS-v1.1). RESULTS: Of the 506 patients, 51.0% of the participants demonstrated smartphone addiction. A significant association was also observed between extensive smartphone use and MDD (P = 0.001). Of the smokers in this study, 41.5% were addicted to smartphones (P = 0.039). Smartphone addicts had approximately two times the chance of having insomnia (OR = 2.113) (P = 0.013). In addition, they showcased more ADHD symptoms (OR = 2.712) (P < 0.001). CONCLUSIONS: We found a positive association among insomnia, depression, adult ADHD, and smartphone addiction, which confirms the findings reported in the previous studies. Therefore, we encourage the scientific community to further study the impacts of smartphone addiction on the mental health of postgraduate students.

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)0,001
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 enseignants0,199
Score d'incertitude au seuil0,950

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,331 · 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

Citations59
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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