Binge-Watching and Mental Health Problems: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Binge-watching, the viewing of online videos or streamed content, may be associated with different types of mental health problems. The present study aimed to investigate the associations between binge-watching and five mental health concerns including depression, loneliness, sleep problems, anxiety, and stress. METHODS: Academic databases of PubMed, Scopus, Web of Science, ProQuest, PsycINFO, and Psych Articles were systematically searched through February of 2022. The Newcastle-Ottawa Scale was used to assess the methodological quality. A meta-analysis was performed on Fisher's z values as effect sizes, using a random effect model. Publication bias, small study effect, and moderators in this association were assessed. RESULTS: Binge-watching was significantly associated with the five types of mental health concerns with the most robust correlations found with stress (0.32) and anxiety (0.25). Stronger associations between binge-watching and two types of mental health problems (depression and sleep problems) were found during the COVID-19 pandemic than before the pandemic. Moreover, stronger associations between binge-watching and two types of mental health problems (stress and sleep problems) were found in developing countries than in developed countries. CONCLUSIONS: The associations between binge-watching and mental health concerns were significant and positive. Programs and interventions to reduce binge-watching should be considered and tested.
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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 | 0,013 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,023 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».