Online Social Networking among Clinically Depressed Young People: Scoping Review of Potentially Supportive or Harmful Behaviors
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle