Gender Differences in Excessive Screen Time among Chinese High School Students in Henan Province
Notice bibliographique
Résumé
In a technology-driven society, adolescents are particularly vulnerable to the effects of excessive screen time, and gender disparities are notable. However, evidence on the gender difference in excessive screen time among Chinese high school students is scarce. This study examined gender differences in excessive screen time and its impact on mental health and urinary incontinence among 15,055 high school-aged adolescents, including 7514 (49.9%) males and 7541 (50.1%) females with the mean age of 16.72 (SD 0.88) in Henan Province, China. A stratified two-stage cluster sampling design was applied. Mental Health Inventory of Middle School Students and International Consultation on Incontinence Questionnaire—Short Form was used to collect data about mental health and urinary incontinence status. The percentage of students reporting excessive screen time was 9.4%, predominantly male (15.3% versus 3.5%; p < 0.001). Physical disease, living on campus, and cigarette or alcohol consumption were common factors associated with excessive screen time in both genders. Students in their second or third year showed significantly lower rates of excessive screen time than their peers. In males, younger age, active sexual behavior, chronic constipation, and having a mother with a Ph.D. degree were factors associated with a higher probability of reporting excessive screen time, while females living in a rural–urban continuum or whose mothers have a junior college degree were associated with higher odds of reporting excessive screen times. Excessive screen time was significantly positively correlated with mental health problems and urinary incontinence (p < 0.05). Results suggests the need to address excessive screen time and to focus separately on the mechanisms influencing excessive screen time in males and females.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».