Media Use During the COVID-19 Pandemic: Cross-sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background Throughout the pandemic, the general population was encouraged to use media to be kept informed about sanitary measures while staying connected with others to obtain social support. However, due to mixed findings in the literature, it is not clear whether media use in such a context would be pathogenic or salutogenic. Objective Therefore, the associations between COVID-19–related stressors and frequency of media use for information-seeking on trauma- and stressor-related (TSR) symptoms were examined while also investigating how social media use for support-seeking and peritraumatic distress interact with those variables. Methods A path model was tested in a sample of 5913 adults who completed an online survey. Results The number of COVID-19–related stressors (β=.25; P<.001) and extent of information-seeking through media (β=.24; P=.006) were significantly associated with the severity of TSR symptoms in bivariate comparisons. Associations between levels of peritraumatic distress and both COVID-19–related stressors and information-seeking through media, and social media use for support- and information-seeking through media were found (βCOVID-19 stressors: Peritraumatic Distress Inventory=.49, P<.001; βseeking information: Peritraumatic Distress Inventory=.70, P<.001; βseeking information–seeking support=.04, P<.001). Conclusions Results suggest that exposure to COVID-19–related stressors and seeking COVID-19–related information through the media are associated with higher levels of peritraumatic distress that, in turn, lead to higher levels of TSR symptoms. Although exposure to the stress of the COVID-19 pandemic may be unavoidable, the frequency of COVID-19–related information consumption through various media should be approached with caution.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».