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Enregistrement W3165316270 · doi:10.2196/23688

Problematic Social Media Use in Sexual and Gender Minority Young Adults: Observational Study

2021· article· en· W3165316270 sur OpenAlexvenueno aff
Erin A. Vogel, Danielle E. Ramo, Judith J. Prochaska, Meredith C. Meacham, John Layton, Gary L. Humfleet

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLGBTQ Health, Identity, and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNational Institute on Drug AbuseNational Institutes of HealthTobacco-Related Disease Research Program
Mots-clésSocial supportPsychologyPsychological interventionSocial mediaSexual minorityClinical psychologyYoung adultSexual orientationDevelopmental psychologyPsychiatrySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Sexual and gender minority (SGM) individuals experience minority stress, especially when they lack social support. SGM young adults may turn to social media in search of a supportive community; however, social media use can become problematic when it interferes with functioning. Problematic social media use may be associated with experiences of minority stress among SGM young adults. OBJECTIVE: The objective of this study is to examine the associations among social media use, SGM-related internalized stigma, emotional social support, and depressive symptoms in SGM young adults. METHODS: Participants were SGM young adults who were regular (≥4 days per week) social media users (N=302) and had enrolled in Facebook smoking cessation interventions. As part of a baseline assessment, participants self-reported problematic social media use (characterized by salience, tolerance, and withdrawal-like experiences; adapted from the Facebook Addiction Scale), hours of social media use per week, internalized SGM stigma, perceived emotional social support, and depressive symptoms. Pearson correlations tested bivariate associations among problematic social media use, hours of social media use, internalized SGM stigma, perceived emotional social support, and depressive symptoms. Multiple linear regression examined the associations between the aforementioned variables and problematic social media use and was adjusted for gender identity. RESULTS: A total of 302 SGM young adults were included in the analyses (assigned female at birth: 218/302, 72.2%; non-Hispanic White: 188/302, 62.3%; age: mean 21.9 years, SD 2.2 years). The sexual identity composition of the sample was 59.3% (179/302) bisexual and/or pansexual, 17.2% (52/302) gay, 16.9% (51/302) lesbian, and 6.6% (20/302) other. The gender identity composition of the sample was 61.3% (185/302) cisgender; 24.2% (73/302) genderqueer, fluid, nonbinary, or other; and 14.6% (44/302) transgender. Problematic social media use averaged 2.53 (SD 0.94) on a 5-point scale, with a median of 17 hours of social media use per week (approximately 2.5 h per day). Participants with greater problematic social media use had greater internalized SGM stigma (r=0.22; P<.001) and depressive symptoms (r=0.22; P<.001) and lower perceived emotional social support (r=-0.15; P=.007). Greater internalized SGM stigma remained was significantly associated with greater problematic social media use after accounting for the time spent on social media and other correlates (P<.001). In addition, participants with greater depressive symptoms had marginally greater problematic social media use (P=.05). In sum, signs of problematic social media use were more likely to occur among SGM young adults who had internalized SGM stigma and depressive symptoms. CONCLUSIONS: Taken together, problematic social media use among SGM young adults was associated with negative psychological experiences, including internalized stigma, low social support, and depressive symptoms. SGM young adults experiencing minority stress may be at risk for problematic social media use.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,200
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,250 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations35
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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