MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4210792459 · doi:10.31083/j.jin2101028

Digital dementia in the internet generation: excessive screen time during brain development will increase the risk of Alzheimer's disease and related dementias in adulthood

2022· review· en· W4210792459 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Integrative Neuroscience · 2022
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaPsychologyDiseaseCognitionAmnesiaCognitive declineNeuroscienceAudiologyMedicinePsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Converging evidence from biopsychosocial research in humans and animals demonstrates that chronic sensory stimulation (via excessive screen exposure) affects brain development increasing the risk of cognitive, emotional, and behavioural disorders in adolescents and young adults. Emerging evidence suggests that some of these effects are similar to those seen in adults with symptoms of mild cognitive impairment (MCI) in the early stages of dementia, including impaired concentration, orientation, acquisition of recent memories (anterograde amnesia), recall of past memories (retrograde amnesia), social functioning, and self-care. Excessive screen time is known to alter gray matter and white volumes in the brain, increase the risk of mental disorders, and impair acquisition of memories and learning which are known risk factors for dementia. Chronic sensory overstimulation (i.e., excessive screen time) during brain development increases the risk of accelerated neurodegeneration in adulthood (i.e., amnesia, early onset dementia). This relationship is affected by several mediating/moderating factors (e.g., IQ decline, learning impairments and mental illness). We hypothesize that excessive screen exposure during critical periods of development in Generation Z will lead to mild cognitive impairments in early to middle adulthood resulting in substantially increased rates of early onset dementia in later adulthood. We predict that from 2060 to 2100, the rates of Alzheimer's disease and related dementias (ADRD) will increase significantly, far above the Centres for Disease Control (CDC) projected estimates of a two-fold increase, to upwards of a four-to-six-fold increase. The CDC estimates are based entirely on factors related to the age, sex, race and ethnicity of individuals born before 1950 who did not have access to mobile digital technology during critical periods of brain development. Compared to previous generations, the average 17-19-year-old spends approximately 6 hours a day on mobile digital devices (MDD) (smartphones, tablets, and laptop computers) whereas individuals born before 1950 at the same age spent zero. Our estimates include the documented effects of excessive screen time on individuals born after 1980, Millennials and Generation Z, who will be the majority of individuals ≥65 years old. An estimated 4-to-6-fold increase in rates of ADRD post-2060 will result in widespread societal and economic distress and the complete collapse of already overburdened healthcare systems in developed countries. Preventative measures must be set in place immediately including investments and interventions in public education, social policy, laws, and healthcare.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,897
Score d'incertitude au seuil0,673

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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