Associations of binge gaming (5 or more consecutive hours played) with gaming disorder and mental health in young men
Notice bibliographique
Résumé
Background: Video gaming is a popular activity among young people. Time spent with gaming was found to be only moderately associated with gaming disorder. However, patterns of binge gaming (playing more than 5 h consecutively) were rarely considered in research on gaming. This study explores how binge gaming frequency is related with gaming disorder and mental health. Methods: The sample came from the Cohort study on substance use risk factors (C-SURF) and comprised 5,358 young men aged 28.26 years (SD = 1.27). ANCOVA was conducted to estimate the association between binge gaming frequency (gaming at least 5 h consecutively) and gaming disorder (measured with the Game Addiction Scale) as well as indicators of mental health. Results: A total of 33.3% of the sample engaged in binge gaming at least once in the previous year, and 6.1% at least weekly. Frequency of binge gaming was associated with gaming disorder score in a linear dose-response relationship (linear trend = 2.30 [2.14, 2.46]) even if adjusted for time spent gaming (linear trend = 1.24 [1.03, 1.45). More frequent binge gaming was associated with lower life satisfaction and sleep quality, and with more major depression and social anxiety disorder symptoms. Conclusions: Binge gaming patterns, especially daily or almost daily binge gaming, are important to consider with regard to gaming disorder and mental health. Asking about binge gaming may be a promising screening question for gaming related problems. Encouraging regular breaks from gaming may be a valuable prevention strategy to reduce negative outcomes of gaming.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».