Smartphone Use and Mental Health among Youth: It Is Time to Develop Smartphone-Specific Screen Time Guidelines
Notice bibliographique
Résumé
Smartphone use has become increasingly popular and almost all age cohorts engage in smartphone usage for a wide variety of activities. This study aims to investigate the relationship between high smartphone use and mental health among youth and in two urban centres in Canada. This study is part of the Smart Platform, a digital epidemiological and citizen science initiative. Citizen scientists provided all data via their own smartphones using a custom-built smartphone application. The baseline questionnaire included measures of smartphone screen time behaviours (internet use, gaming, and texting), demographic characteristics, and health outcomes including anxiety, suicide ideation, feelings of depression, and self-rated health. Binary regression models determined the relationship between smartphone use and mental health measures. Among the 437 participants (13–21 years old), 71.2% reported high total smartphones use during a typical week (5 weekdays and 2 weekend days). High weekday and high weekly total smartphone use were associated with an almost two times higher risk of screening positive for anxiety, while high weekend gaming and high total smartphone use were associated with an almost three times higher risk of suicide ideation. Moreover, high weekend total smartphone use was also associated with an almost three times higher risk of poor self-rated mental health. Our findings suggest that high smartphone use’s association with mental health varies by type of activity as well as type of day (weekday/weekend day). Smartphone usage among youth has become near universal and it is important to factor in variations in smartphone usage’s impact on mental health in developing smartphone-specific screen time guidelines by taking into context both type of activities, as well as type of day (weekday/weekend day).
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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».