Boredom, loneliness and modern type depression in a cohort of Italian university students
Notice bibliographique
Résumé
Introduction COVID-19-related physical isolation, fear and anxiety determined de novo mental illnesses, by potentially facilitating the emergence of Hikikomori traits (i.e., a severe social withdrawal condition). Objectives The present study aims at screening a cohort of university students for the Hikikomori traits and assessing a set of psychopathological determinants associated with Hikikomori, particularly boredom and loneliness dimensions. Methods A cross-sectional web-based survey was carried out by administering Hikikomori Questionnaire (HQ-11), Italian Loneliness Scale (ILS), Multidimensional State Boredom Scale (MSBS), Depression Anxiety Stress Scale (DASS-21) and Toronto Alexithymia Scale (TAS-20). Results 1,148 respondents (767 women and 374 men, mean age: 23.2±SD=2.8 years old) were recruited. 70.7% declared to have experienced psychological distress. HQ-11 average total score was 18.4±SD=7.5 with statistically significant higher values in the males (p=0.017) and amongst students studying Informatics, Mathematics/Physics/Chemistry, Science of Communication and Engineering. The HQ-11 positively correlated with ILS (r=0.609), MSBS (r=0.415), TAS-20 (r=0.482) and DASS-21 (r=0.434). Conclusions This study represents the first screening of the Hikikomori phenomenon in Italian university students. Hikikomori traits appear to be particularly represented in the Italian youth population and should be carefully investigated in future studies. Disclosure No significant relationships.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».