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Enregistrement W3184436592 · doi:10.1136/jnnp-2021-bnpa.40

#3123 Assessing international alcohol and internet use patterns during COVID-19 isolation using an online survey: highlighting distinct stressors conferring risk to compulsive behaviours

2021· article· en· W3184436592 sur OpenAlexaboutno aff
Samantha N. Sallie, Valentin Ritou, Henrietta Bowden‐Jones, Valerie Voon

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurology Neurosurgery & Psychiatry · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research Council
Mots-clésAlcohol Use Disorders Identification TestAnxietyPsychologyPsychiatryPopulationPandemicClinical psychologyBehavioral addictionAddictionPerceived Stress ScaleSocial isolationAlcohol use disorderPornographyStressorMedicinePoison controlInjury preventionCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Environmental healthStress (linguistics)Alcohol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives and Aims The Coronavirus (COVID-19) pandemic has required drastic safety measures to contain virus spread, including an extended self-isolation period. Those with greater perceived or actual life stress are vulnerable to develop or reinstate problematic behaviours characterised by addiction and compulsive mechanisms. Thus, we assessed how the COVID-19 pandemic and isolation measures affected alcohol consumption and internet use in the general population. Methods We developed an online international survey, entitled Habit Tracker (HabiT), completed by 1,346 adults (≥18 years), which measured changes in amount and severity of alcohol consumption (Alcohol Use Disorders Identification Test; AUDIT),online gaming (Internet Gaming Disorder Scale-Short Form; IGDS9-SF), and pornography viewing (Cyber Pornography Addiction Test; CYPAT) before (post-hoc recall)and during the COVID-19 pandemic and consequent lockdown. These measures were related to ten COVID-19-specific stress factors. Lastly, we assessed psychiatric factors widely recognized to be associated with problematic alcohol and internet use such as anxiety, depression (Hospital Anxiety and Depression Scale; HADS), and impulsivity (Short Impulsive-Behavior Scale; SUPPS-P). Results Of the sample, we observed an overall increase in online gaming and a decrease alcohol consumption and pornography viewing. Those who increased their amount and severity of alcohol use (36%) during lockdown reported stress associated with the pandemic itself, such as being an essential worker directly caring for those with or having a loved one become severely ill from COVID-19. Further, those residing in the United Kingdom- as opposed the United States or Canada- increased their weekly amount of alcohol consumption. Alternatively, those who increased online gaming (64%) and pornography viewing (43%)reported low frequency or poor quality social interactions resultant of lockdown measures. All three groups displayed higher levels of depression, anxiety, and urgency impulsivity. Conclusions Our findings underscore the theoretical mechanism of negative emotionality underlying forms of compulsive behaviour driven by stress, depression, and anxiety; while highlighting distinct avenues by which these behaviours can manifest. Limitations include subjects being within varying phases of lockdown during the time of testing and a large degree of study dropout (n=1,515). We emphasise the relevance of identifying those in need of greater support services to mitigate negative health outcomes associated with problematic alcohol consumption and internet usage in the context of COVID-19 isolation.

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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