The Correlation Between Internet Addiction and Interpersonal Relationship Among Teenagers and College Students Based on Pearson's Correlation Coefficient: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Internet addiction (IA) has become a serious social issue, inducing troubles in interpersonal relationships, which may negatively impact the healthy development of teenagers and college students. Thus, the current research aimed to synthesize the available evidence to clarify the correlation between IA and troubles in interpersonal relationships. Method We searched eight electronic databases from inception to December 2020. Study quality was assessed by the Newcastle-Ottawa Scale (NOS), and Agency for Healthcare Research and Quality (AHRQ). We analyzed the data by extracting the Pearson correlation coefficients of each study and converted it into Fisher's Z. Pooled r was conducted by Fisher's Z and standard error (S E ). STATA (Version 15.0) software was used for data synthesis. Results A total of 10,173 studies were initially identified, and 26 studies ( n = 14,638 participants) were retrieved for further analysis. The results indicated that there was a significant positive correlation between IA and interpersonal relationship troubles [0.36 (95% CI 0.35–0.38)]. In addition, there was a positive correlation between IA and different dimensions of interpersonal relationship reflected by troubles with interpersonal conversation, making friends, dealing with people, and heterosexual communication, with the result of [0.26 (95% CI 0.18–0.33)], [0.29 (95% CI 0.20–0.37)], [0.27 (95% CI 0.19–0.34)], [0.22 (0.15–0.30)], respectively. The Egger test suggested that there was no publication bias ( P > 0.05). Conclusion IA is positively correlated with troubles in interpersonal relationships. This research will provide new ideas and direction for further intervention, clinical therapy, and policy-making regarding IA to some extent. Systematic Review Registration https://www.crd.york.ac.uk/prospero/ , identifier: CRD42020177294.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».