The Relationship Between Loneliness and Internet or Smartphone Addiction Among Adolescents: A Systematic Review and meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Loneliness is a common public health problem that influences people’s physical and mental health. There is a high incidence of loneliness in adolescents. Some research suggested that smartphone or Internet addiction (SA or IA) may be a factor. But the relationship between loneliness and SA or IA is not completely clear among adolescents. We aim to estimate the correlation coefficient r between them. Methods: Databases, consisting of PubMed and Web of Science, were retrieved systematically for studies of the association between adolescents’ loneliness and SA or IA. The Newcastle-Ottawa Scale was chosen as an assessment tool in this analysis. We estimated the correlation coefficient r between loneliness and SA or IA and drew a forest plot. Moreover, moderator analyses were also conducted to explore what leads to heterogeneity in our study. Results: 21 studies were finally included in our analysis with 27,843 samples. The pooled correlation coefficient r was 0.252 (95% confidence interval: [0.173, 0.329]; p < 0.001) with low heterogeneity (I 2 = 0.000%; Q = 23.616; p < 0.001), indicating a moderate positive association. The funnel plot indicated small publication bias. A one-study removal sensitivity analysis indicated there was no significant difference between these studies. Meta-regression indicated no significant difference between the results and age (Q = 11.94, df = 18, p = 0.8504). Conclusions: Our analysis indicated a moderate positive association between loneliness and SA or IA. The results may attract the attention of some experts who study adolescent psychological problems and behavioral problems and may provide ideas for their research in the future.
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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 | 0,011 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».