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
Notice bibliographique
Résumé
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.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».