Associations Between Psychosocial Measures and Digital Media Use Among Transgender Youth: Cross-sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Transgender, nonbinary, and gender-diverse (TNG) youth encounter barriers to psychosocial wellness and also describe exploring identities and communities on the web. Studies of cisgender youth connect increased digital technology use with lower well-being, parent relationships, and body image scores as well as increased loneliness and fear of missing out (FOMO). However, little is known about the psychosocial factors associated with digital technology use among TNG compared with cisgender youth. OBJECTIVE: This study aims to examine the associations between psychosocial measures and digital technology use and its importance for cisgender and TNG youth. METHODS: We surveyed a nationally representative sample of adolescents (aged 13-18 years) about psychosocial wellness and digital technology use. Psychosocial measures included assessment of well-being, parental relationships, body image, loneliness, and FOMO. Digital media use assessments included the short Problematic and Risky Internet Use Screening Scale-3 and the Adolescent Digital Technology Interactions and Importance (ADTI) scale and subscales. We compared psychosocial measures between gender identity groups. We also compared stratified correlations for psychosocial measures (well-being, parent relationships, body image, loneliness, and FOMO) with ADTI and Problematic and Risky Internet Use Screening Scale-3 scores between gender identity groups. All comparisons were adjusted for age, race, and ethnicity. RESULTS: Among 4575 adolescents, 53 (1.16%) self-identified as TNG youth. TNG youth had lower scores for well-being (23.76 vs 26.47; P<.001), parent relationships (19.29 vs 23.32; P<.001), and body image (13.50 vs 17.12; P<.001), and higher scores for loneliness (9.28 vs 6.55; P<.001) and FOMO (27.93 vs 23.89; P=.004), compared with cisgender peers. In a pattern different from that of their cisgender peers, better well-being scores and body image for TNG youth predicted higher problematic internet use (PIU) scores (correlation coefficients of 0.32 vs -0.07; P=.004 and 0.26 vs -0.21; P=.002, respectively). FOMO was a stronger positive predictor of higher ADTI total and subscale scores for cisgender youth compared with TNG youth. CONCLUSIONS: Overall, this study supports previously demonstrated disparities in the psychosocial wellness of TNG youth and adds that these disparities include loneliness and FOMO. This study shows prediction of PIU by both higher well-being and better body image, indicating that PIU may not be unilaterally driven by problematic factors among TNG youth. We suggest that this may be because of the specific digital media functions that TNG youth engage with as a disenfranchised population.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».