Associations Between Adverse Childhood Experiences and Early Adolescent Problematic Screen Use in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Problematic screen use, defined as loss of control over usage resulting in impairments in personal, social, and occupational functioning, has risen dramatically among adolescents. Adverse Childhood Experiences (ACEs) are important risk factors in the development of addictive behaviors and may play an important role in the development of problematic screen use. Methods Cross-sectional data from the Adolescent Brain Cognitive Development Study (Year 2; 2018-2020; N = 8,794) was analyzed in 2022. Multiple linear analyses were used to determine associations between ACEs and adolescent-reported problematic use of video games (Video Game Addiction Questionnaire), social media (Social Media Addiction Questionnaire), and mobile phones (Mobile Phone Involvement Questionnaire). Analyses were adjusted for potential confounders including age, sex, race/ethnicity, highest parent education, household income, and site. Results The 8,794 adolescent respondents ages 11-12 years old were racially and ethnically diverse (55.1% White, 19.5% Latino/Hispanic, 15.8% Black, 5.1% Asian, 3.2% Native American, 1.3% Other). ACEs were associated with higher problematic video game, social media, and mobile phone use in a dose-dependent fashion in both unadjusted and adjusted models. Conclusions Given the dose-dependent relationship in adolescent ACE exposure and rates of problematic screen use, public health programming for trauma-exposed youth should explore video game, social media, and mobile phone use among this population and implement interventions focused on supporting healthy digital habits.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».