Social epidemiology of early adolescent problematic screen use in the United States
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine sociodemographic correlates of problematic screen use (social media, video games, mobile phones) among a racially/ethnically and socioeconomically diverse population-based sample of 10-14-year-old early adolescents. STUDY DESIGN: We analyzed cross-sectional data from the Adolescent Brain Cognitive Development Study (Year 2, 2018-2020; N = 8753). Multiple linear regression analyses were used to estimate associations between sociodemographic factors (age, sex, race/ethnicity, primary language, household income, parental education) and adolescent-reported problematic video game (Video Game Addiction Questionnaire), social media (Social Media Addiction Questionnaire), and mobile phone use (Mobile Phone Involvement Questionnaire). RESULTS: Boys reported higher problematic video game use while girls reported higher problematic social media and mobile phone use. Native American, black, and Latinx adolescents reported higher scores across all problematic screen measures compared to non-Latinx white adolescents. Having unmarried/unpartnered parents was associated with higher problematic social media use. Although higher household income was generally protective against problematic video game use, these associations were weaker for black than white adolescents (p for interaction <0.05). CONCLUSIONS: Given the sociodemographic differences in problematic screen use, digital literacy education strategies can focus on at-risk populations, encourage targeted counseling by pediatricians, and adapt family media use plans for diverse backgrounds. IMPACT: While sociodemographic differences in screen time are documented, we examined sociodemographic differences in problematic screen use in a large, diverse sample of early adolescents in the US. Boys reported higher problematic video game use while girls reported higher problematic social media and mobile phone use. Native American, black, and Latinx adolescents reported higher scores across all problematic screen measures compared to non-Latinx white adolescents. Although higher household income was generally protective against problematic video game use, these associations were weaker for black than white adolescents. Beyond time spent on screens, pediatricians, parents, and educators should be aware of sociodemographic differences in problematic screen use.
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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 | 0,019 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».