Relationship Between Illness Representations and Symptoms of Internet Gaming Disorder Among Young People: Cross-Lagged Model
Notice bibliographique
Résumé
Background The common-sense model of illness suggests that mental representations of health threats may affect one’s behavioral reactions to them and health status. Internet gaming disorder is a newly defined mental disorder. Illness representations of internet gaming disorder may affect one’s risk of internet gaming disorder. In turn, symptoms of internet gaming disorder may affect one’s perceptions of the disorder. Objective This study aimed to investigate the relationships between illness representations and symptoms of internet gaming disorder in college students. Methods A 1-year longitudinal study was conducted with a convenience sample of Chinese college students (n=591; 342/591, 57.9% female). Results Of the participants, 10.1% (60/591) and 9.1% (54/591) were classified as having probable internet gaming disorder at baseline (T1) and follow-up (T2), respectively. The correlations between some dimensions of illness representations regarding internet gaming disorder (ie, consequence, timeline, personal control, treatment control, and concern) at T1 and symptoms of internet gaming disorder at T2 and between symptoms of internet gaming disorder at T1 and the dimensions of illness representations at T2 (ie, consequence, timeline, personal control, and emotional response) were statistically significant. The cross-lagged model fit the data well ((χ2/df=2.28, comparative fit index=.95, root mean square error of approximation=.06) and showed that internet gaming disorder at T1 was positively associated with unfavorable illness representations at T2. Conclusions Individuals with more severe symptoms of internet gaming disorder had more pessimistic perceptions about the disorder. Such cognitive perceptions may affect one’s emotional and behavioral reactions towards the disorder (eg, greater levels of depression and low self-control intention) and should be modified by educational programs and psychological interventions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».