Pathways from adolescent screen time to eating related symptoms: a multilevel longitudinal mediation analysis through self-esteem
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Screen time and self-esteem have been shown to be important correlates of eating disorders in adolescence. However, there is an absence of longitudinal studies that distinguish between time-varying factors, accounting for parallel developmental changes and common underlying vulnerability. DESIGN: A total of 3,801 adolescents were administered self-report measures, annually, over the course of 5 years. The association of screen time (social media use, television watching, video gaming) on eating related symptoms was analyzed using a longitudinal Bayesian multilevel path analysis framework. Self-esteem was examined as a mediating factor in this model. This study investigated direct and indirect associations at between-person, concurrent within-person, and lagged-within-person levels, while controlling for gender. RESULTS: The findings revealed that all types of screen time exposure were significantly associated with eating related symptoms at between and within-person levels. A significant association at the lagged-within person level was only revealed for social media use. Self-esteem was found to be a significant mediating factor between screen time and eating related symptoms. CONCLUSION: An increase in social media use one year was associated with increased of eating related symptoms two years later through lower self-esteem. Implications for prevention are discussed.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 ».