Video Games in ADHD and Non-ADHD Children: Modalities of Use and Association With ADHD Symptoms
Notice bibliographique
Résumé
Video game addiction in young children is relevant, but it is especially important for children with ADHD. In order to obtain more data about the use of video games by Canadian children, and in particular by ADHD children, we explored the modalities of use (playtime, addiction score and usage by age) and compared them between ADHD and non-ADHD children. We then examined associations between addiction and ADHD symptoms and explored innovative results about the gender impact. Our study was cross-sectional, multicenter in child psychiatrist departments, exploratory and descriptive. We recruited three groups of children aged 4–12 years: the ADHD Group, the Clinical-Control Group and the Community-Control Group. For each group, the material used consisted of questionnaires completed by one of the parents. Data collection took place from December 2016 to August 2018 in Montreal (n = 280). Our study highlighted a vulnerability in ADHD children: they would exhibit more addictive behaviors with respect to video games (Addiction score: 1.1025 in ADHD Group vs. 0.6802 in Community-Control Group) and prolonged periods of use. We also observed a correlation between the severity of ADHD symptoms and excessive use of video games (p = 0.000). Children with severe ADHD showed significantly higher addiction scores and, in a multiple regression analysis a combination of gender and ADHD explained the excessive use of video games.
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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».