Effects of Basketball and Baduanjin Exercise Interventions on Problematic Smartphone Use and Mental Health among College Students: A Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Problematic smartphone use (PSU) has become a prevalent issue worldwide. Previous studies suggest that physical exercising may effectively reduce smartphone users’ addiction levels. Comparisons and further evaluations on the long-term effects of different types of exercise-based interventions on treating PSU remain to be investigated. Objective. We investigated if group-based basketball and Baduanjin exercise (a type of Qigong) would reduce PSU and improve the mental health of college students and whether such effects would be sustained. A twelve-week experiment was conducted, where 96 eligible Chinese college students with PSU were randomly assigned to two intervention arms (i.e., basketball and Baduanjin exercises) and a control arm. Outcome measures, including PSU (measured by the Mobile Phone Addiction Index in Chinese (MPAI)) and mental health indices for anxiety (measured by Self-Rating Anxiety Scale (SRAS)), loneliness (measured by the short-form of the UCLA Loneliness Scale (UCLA-LS)), inadequacy (measured by the revised Janis and Field’s Feelings of Inadequacy Scale (FIS)), and stress (measured by the Chinese version of Perceived Stress Scale (CPSS)) were collected at the baseline, the end of week 12, and the two-month follow-up. A Generalized Estimating Equations (GEE) model for longitudinal data was utilized in analyses. Results. Both exercise interventions demonstrated significant effects on decreasing PSU (basketball: p < 0.01 ; Baduanjin: p < 0.01 ), feelings of anxiety (basketball: p < 0.01 ; Baduanjin: p = 0.04 ), loneliness (basketball: p < 0.01 ; Baduanjin: p < 0.01 ), inadequacy (basketball: p < 0.01 ; Baduanjin: p < 0.01 ), and perceived stress (basketball: p < 0.01 ; Baduanjin: p = 0.04 ), at the end of interventions. At two months after interventions, both exercise interventions demonstrated significant effects on decreasing PSU (basketball: p < 0.05 ; Baduanjin: p < 0.05 ), feelings of anxiety (basketball: p < 0.01 ; Baduanjin: p = 0.03 ), loneliness (basketball: p < 0.01 ; Baduanjin: p < 0.01 ), and inadequacy (basketball: p < 0.01 ; Baduanjin: p = 0.01 ), but not for feeling of stress. Furthermore, group-based basketball demonstrated larger improvements for all these significant results on reducing PSU and meanwhile improving their related mental health parameters among college 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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».