The role of depressive symptoms and social support in the association of internet addiction with non-suicidal self-injury among adolescents: a cohort study in China
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Both internet addiction (IA) and non-suicidal self-injury (NSSI) are major public health concerns among adolescents, however, the association between IA and NSSI was not well understood. We aimed to investigate the association between IA and NSSI within a cohort study, and explore the mediated effect of depressive symptoms and the moderating effect of social support in the association. METHODS: A total of 1530 adolescents aged 11-14 years who completed both the baseline (T1) and 14-month follow-up (T2) survey of the Chinese Adolescent Health Growth Cohort were included for the current analysis. IA, NSSI, depressive symptoms and social support were measured at T1; depressive symptoms and NSSI were measured again at T2. Structural equation models were employed to estimate the mediated effect of depressive symptoms and the moderating effect of social support in the association between IA and NSSI at T2. RESULTS: IA was independently associated with an increased risk of NSSI at T2, with the total effect of 0.113 (95%CI 0.055-0.174). Depressive symptoms mediated the association between IA and NSSI at T2, and social support moderated the indirect but not the direct effect of IA on NSSI at T2. Sex differences were found on the mediated effect of depressive symptoms and the moderated mediation effect of social support. CONCLUSIONS: Interventions that target adolescents' NSSI who also struggle with IA may need to focus on reducing depressive symptoms and elevating social support.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».