Smartphone Addiction and Associated Factors among Postgraduate Students in an Arabic Sample: A Cross-Sectional Study.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background With the wide variety of convenient functionalities, smartphones have become an integral part of society, and in such a small period. It is imperative to examine the adverse effect and consequences of such highly impactful technologies on our individual lives and society as a whole. Like smartphone addiction, behavioral addictions have been established to accompany social, physical, and mental health issues. In this article, we will be investigating the prevalence of smartphone addiction among postgraduate students as well as assessing its relationship to social demographics, depression, ADHD, and nicotine dependence. Objectives · The prevalence of smartphone addiction among middle eastern postgraduate students. · Ascertain the associated factors of smartphone addiction. · Measure the incidence of MDD, ADHD, insomnia, and nicotine addiction among postgraduate students with smartphone addiction. Methods A Cross-sectional online survey, a self-questionnaire is divided into six sections; 1st section is Socio-demographic (age, gender, academic year). 2nd section is the Arabic-validated versions of the Smartphone Addiction Scale (SAS) 3rd section is Patient Health Questionnaire for Depression (PHQ9). 4 th is Athens Insomnia Scale (AIS) to assess the quality of sleep. 5th concerns nicotine dependence and uses the Fagerstrom Test for Cigarette Dependence Questionnaire (FTCd). The 6th section is the Adult ADHD Self-Report Scale (ASRS-v1.1) Results The total number of participants in this study is 506, 158 (31.23%) males, and 348 (68.77%) females. According to the Smartphone Addiction Scale, 51.0% of the participants appear to be high smartphone users, while 49.0% are low smartphone users. The PHQ-9 questionnaire for depression showed a significant association between high smartphone use and MDD (p=0.001). 41.5% of smokers are addicted to smartphones (p=0.039). Smartphone addicts have about two times the risk of developing insomnia (OR= 2.113) (P= 0.013). Those who were addicted to smartphone use had a significant risk of developing ADHD symptoms (OR =2.712) (P <0.001). Conclusion Confirming several studies, we found a positive association between Insomnia, Depression, Adult ADHD, and Smartphone addiction. Therefore, we encourage the scientific community to study the impacts of smartphone addiction and the mental health of post-graduate students.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».