High cellphone use associated with greater risk of depression among young women aged 15–24 years in Soweto and Durban, South Africa
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The ubiquity of cellular phone (cellphone) use in young people's daily lives has emerged as a priority area of concern for youth mental health. OBJECTIVE: This study measured the prevalence of depression and its association with high cellphone use among youth in Soweto and Durban, South Africa. METHODS: We analysed cross-sectional, baseline survey data among youth aged 16-24 who participated in a dual-site cohort study, 'AYAZAZI', conducted from 2014 to 2017. The primary outcome was depression using the 10-item Center for Epidemiologic Studies Depression Scale, with a score of ≥ 10 indicating probable depression. Cellphone use was measured via self-reported average number of hours of active use, with 'high cellphone use' defined as daily usage of ≥ 8. Multivariable logistic regression models assessed the independent relationship between high cellphone use and probable depression, adjusting for potential confounders. RESULTS: < .001). In the overall adjusted model, youth reporting high daily cellphone use had higher odds of probable depression (aOR: 1.83, 95% CI: 1.16-2.90). In gender-stratified models, high daily cellphone use was associated with probable depression among women (aOR: 2.51, 95% CI: 1.47-4.31), but not among men (aOR: 0.87, 95% CI: 0.35-2.16). CONCLUSIONS: Among a cohort of South African youth, we found a high prevalence of probable depression and high cellphone use (30%). The findings indicate a need for intersectoral initiatives focused on meaningful mental health support for South African youth to support positive growth and development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».