Parental Factors Associated With Internet Gaming Disorder Among First-Year High School Students: Longitudinal Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Parents play central roles in adolescents' socialization, behavioral development, and health, including the development of internet gaming disorder (IGD). However, longitudinal research on the parental predictors of adolescent IGD is limited. OBJECTIVE: This study aimed to investigate the reciprocal associations between various parental factors and adolescent IGD using 2-wave cross-lagged models. METHODS: A sample of 1200 year-one high school students in central China completed a baseline assessment in 2018 (mean age 15.6 years; 633/1200, 52.8% male) and a follow-up survey in 2019. IGD was measured using the 9-item DSM-5 IGD Symptoms checklist. Perceptions related to parental variables, including psychological control, parental abuse, parental support, and the parent-child relationship, were also collected from the adolescents. RESULTS: Of all the participants, 12.4% (148/1200) and 11.7% (140/1200) were classified as having IGD at baseline (T1) and follow-up (T2), respectively. All 4 cross-lagged models fit the data well (range for the comparative fit index .91-.95; range for the standardized root mean square residual .05-.06). Parental support (β=-.06, P=.02) and parental abuse (β=.08, P=.002) at T1 predicted IGD symptoms at T2, while parental psychological control (β=.03, P=.25) and a positive relationship with parents (β=-.05, P=.07) at T1 had nonsignificant effects on IGD symptoms at T2, when controlling for background variables. In addition, IGD symptoms at T1 did not predict parental factors at T2. CONCLUSIONS: The findings suggest that parental factors may be significant predictors of adolescent IGD. Health interventions should consider involving parents to increase the effectiveness of treatment to prevent and reduce adolescent IGD.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».