Associations between smartphone use and mental health and well-being among young Swiss men
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Intense use of smartphones is associated with mental health problems and low well-being. However, little is known about the mental health and well-being of non- and low-level users. This study investigated the possibly non-linear associations between time spent using a smartphone, including non-users, and mental health and well-being among young adults. METHODS: Between 2016 and 2018, 5315 young Swiss men (M = 25.45 years old, SD = 1.25) completed a questionnaire assessing smartphone use, daily time spent using a smartphone, mental health and well-being (i.e. depression, social anxiety, attention deficit hyperactivity disorder, life satisfaction, stress) and potential confounding variables (social capital, personality, education). The associations of smartphone use and time spent using a smartphone (linear and quadratic associations) with mental health and well-being were tested using regression models. RESULTS: Non-users (4.3%) reported worse mental health and well-being than smartphone users on all outcomes. Time spent using a smartphone was linearly associated with higher rates of social anxiety, depression, attention deficit hyperactivity disorder and lower levels of life satisfaction. The association with stress was non-linear, with significant linear and quadratic coefficients of time spent using a smartphone. Associations were partially attributable to confounding variables (i.e. social capital, personality, and education). CONCLUSIONS: Non-users and intense users of smartphones have lower levels of mental health and well-being than low-level users. Although society and mental health professionals are deeply concerned about the potentially negative consequences of the ever-increasing use of smartphones, the present study suggested that not using a smartphone may also indicate problems.
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 | 0,008 | 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 | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».