Impact of increased digital use and internet gaming on nursing students' empathy: A cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 restrictions and quarantines had led to increased dependence and usage of digital devices for various human activities and internet gaming to the extent of risking vulnerable individuals to develop addiction towards it. Little is known on such risks among populations of nursing students and its impact on their empathy skills or trait. OBJECTIVE: Determining the impact of digital use and internet gaming on empathy of nursing students undergoing remote learning during closure of learning institutions nationwide. DESIGN: Cross-sectional online survey was conducted from October to December 2020. SETTINGS: Two established public institutions located in Malaysia. PARTICIPANTS: A total of 345 nursing students pursuing diploma and bachelor nursing programs. METHODS: Toronto Empathy Questionnaire (TEQ), Digital Addiction Scale (DAS) and Internet Gaming Disorder Scale-Short form (IGDS9-SF) were self-administered via Google Form™. Following principal component analysis of TEQ using IBM-SPSS™ (V-27), path analyses was performed using SmartPLS™ (V-3). RESULTS: Despite the increased time spent on digital devices (∆ 2.8 h/day) and internet gaming (∆ 1 h/week) before and during the pandemic, the proportion of high digital users (1.4 %) and gamers (20.9 %) were low; and sizable ≈75 % had higher-than-normal empathy. Digital-related emotions and overuse of them were associated with lower empathy (β = -0.111, -0.192; p values < 0.05) and higher callousness (β = 0.181, 0.131; p values < 0.05); internet gaming addiction predicted callousness (β = 0.265, p < 0.001) but digital dependence correlated with higher empathy (β = 0.172, p = 0.009). CONCLUSIONS: Digital and internet gaming addiction potentially impact empathy. The negative impact of digital dependence can be attenuated by "digital empathy" - an emerging phenomenon becoming increasingly vital in digital health and communication.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».