Associations between digital media use and psychotic experiences in young adults of Quebec, Canada: a longitudinal study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Digital media use has been associated with psychotic experiences in youth from the community, but the direction of association remains unclear. We aimed to examine between- and within-person associations of digital media use and psychotic experiences in youth.Methods: The sample included 425 participants aged 18-25 years (82.5% female) from the community, followed between May 2021 and January 2022 over 3 time points – of which 263 participants (61.9%) completed at least 2. Digital media use was self-reported as time spent daily on TV and streaming platforms, social media, and video games over the past 3 months. Psychotic experiences in the past 3 months were measured with the 15-item Community Assessment of Psychic Experiences. Associations between digital media use and psychotic experiences were estimated using a random-intercept cross-lagged panel model.Results: At the between-person level, greater digital media use was associated with higher levels of psychotic experiences (r=0.34, 95% CI: 0.15, 0.53). However, within-person changes in digital media use were not significantly associated with subsequent changes in psychotic experiences, or vice-versa. Results were similar across TV/streaming, social media and video game use, and after adjusting for age, sex, education, sleep, physical activity, and cannabis use.Conclusion: Individuals with a tendency for higher levels of digital media use also had a tendency for higher levels of psychotic experiences. Understanding this association may help personalize mental health interventions for people with psychotic experiences, which may be offered digitally to promote their accessibility.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».