Problematic use of the internet, smartphones, and social media among medical students and relationship with depression: An exploratory study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Students in sub-Saharan African countries experienced online classes for the first time during the COVID-19 pandemic. For some individuals, greater online engagement can lead to online dependency, which can be associated with depression. The present study explored the association between problematic use of the internet, social media, and smartphones with depression symptoms among Ugandan medical students. METHODS: A pilot study was conducted among 269 medical students at a Ugandan public university. Using a survey, data were collected regarding socio-demographic factors, lifestyle, online use behaviors, smartphone addiction, social media addiction, and internet addiction. Hierarchical linear regression models were performed to explore the associations of different forms of online addiction with depression symptom severity. RESULTS: The findings indicated that 16.73% of the medical students had moderate to severe depression symptoms. The prevalence of being at risk of (i) smartphone addiction was 45.72%, (ii) social media addiction was 74.34%, and (iii) internet addiction use was 8.55%. Online use behaviors (e.g., average hours spent online, types of social media platforms used, the purpose for internet use) and online-related addictions (to smartphones, social media, and the internet) predicted approximately 8% and 10% of the severity of depression symptoms, respectively. However, over the past two weeks, life stressors had the highest predictability for depression (35.9%). The final model predicted a total of 51.9% variance for depression symptoms. In the final model, romantic relationship problems (ß = 2.30, S.E = 0.58; p<0.01) and academic performance problems (ß = 1.76, S.E = 0.60; p<0.01) over the past two weeks; and increased internet addiction severity (ß = 0.05, S.E = 0.02; p<0.01) was associated with significantly increased depression symptom severity, whereas Twitter use was associated with reduced depression symptom severity (ß = 1.88, S.E = 0.57; p<0.05). CONCLUSION: Despite life stressors being the largest predictor of depression symptom score severity, problematic online use also contributed significantly. Therefore, it is recommended that medical students' mental health care services consider digital wellbeing and its relationship with problematic online use as part of a more holistic depression prevention and resilience program.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».