Online Social Networking among Clinically Depressed Young People: Scoping Review of Potentially Supportive or Harmful Behaviors
Notice bibliographique
Résumé
Online social networking sites are ubiquitous and prevalently used by young people. The COVID-19 pandemic demonstrated the potential for such sites to bring isolated people together to support their mental health. Virtual communications, however, are not without risks. Substantial knowledge exists on attendant risks and protections among the general population, but much less seems known about their effects among clinical populations. This scoping review mapped the novel knowledge and knowledge gaps related to online social networking experiences and perceptions of depressed young people, adolescents to emergent adults. It also explored moderators of their social networking supports versus harms. A broad search of published and gray research literature between 2010 and 2021 found seven intensive interview studies, three surveys and a brief prospective cohort. Their aggregate sample of 915 clinically depressed young people was most typically, outpatient adolescents in the USA. They also prevalently used online social networks, but their perceptions seemed more positive than those of their peers without a diagnosis of depression. In fact, their positive perceptions (60%; e.g., ease of access and communication with providers, support from positive peers) were nearly two-fold greater than their negative perceptions. (36%; e.g., self-denigrating comparisons with “friends,” cyberbullies). Tentatively suggested moderators of risks versus protections were found at the intersection of gender, ethnicity and socioeconomic status. However, given this relatively new field’s limits, these are probably best thought of as screened hypotheses for future full systematic review development and primary research testing. Clinical implications are discussed.
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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 | 0,006 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».