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Enregistrement W4220755884 · doi:10.3389/fpsyt.2022.818494

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

2022· review· en· W4220755884 sur OpenAlexaboutno aff
Qinghong Hao, Wei Peng, Jun Wang, Yang Tu, Hui Li, Tianmin Zhu

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychiatry · 2022
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChengdu UniversityJiangxi University of Traditional Chinese MedicineChengdu University of Traditional Chinese MedicineNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPearson product-moment correlation coefficientCorrelationPsychologyCorrelation coefficientAddictionClinical psychologyMeta-analysisStatisticsMedicinePsychiatryMathematicsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,805
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,304 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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