Adolescent use of social media and associations with sleep patterns across 18 European and North American countries
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Over the past decade, concurrent with increasing social media use (SMU), there has been a shift toward poorer sleep among adolescents in many countries. The purpose of this study was to examine the cross-national associations between adolescent SMU and sleep patterns, by comparing 4 different categories of SMU (nonactive, active, intense, and problematic use). DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: Data were from 86,542 adolescents in 18 European and North American countries that participated in the 2017/18 Health Behaviour in School-aged study. MEASUREMENTS: Mixed-effects linear regression models were used to examine cross-national associations between 4 SMU categories and adolescent sleep duration, bedtime and social jetlag derived from self-reported data. RESULTS: For all countries combined, nonactive SMU was associated with longer sleep, earlier bedtimes, and less social jetlag, compared to active SMU, although the differences were minor. By comparison, intense and problematic SMU were associated with less sleep and later bedtimes on both school and nonschool days, and greater social jetlag, compared to active SMU. While findings were relatively consistent between countries, some differences were observed, suggesting that the national and cultural context may be important in interpreting results. CONCLUSIONS: These findings suggest that both intense and problematic SMU are associated with poorer sleep patterns in adolescents across most countries. Further research is needed to identify effective policies, programs, and messaging to promote the healthy use of social media and prevent potential negative impacts on adolescent sleep.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».