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Enregistrement W4379472890 · doi:10.3389/fpsyt.2023.1029082

COVID-19-related anxiety and the role of social media among Canadian youth

2023· article· en· W4379472890 sur OpenAlexafffundabout
Soyeon Kim, Kimberly D. Belfry, Jennifer Crawford, Arlene G. MacDougall, Nathan J. Kolla

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychiatry · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensUniversity of TorontoOntario Tech UniversityMcMaster UniversityCentre for Addiction and Mental HealthWestern UniversityWaypoint Centre for Mental Health Care
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésAnxietyScreen timeCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PsychologyLogistic regressionDemographySocial anxietyClinical psychologyMedicinePsychiatryDiseasePhysical activitySociologyInternal medicinePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Current literature indicates that safety measures, including lockdowns during the COVID-19 pandemic, severely disrupted our lifestyle, marked by increased screen time. The increased screen time is mostly associated with exacerbated physical and mental wellbeing. However, the studies that examine the relationship between specific types of screen time and COVID-19-related anxiety among youth are limited. Methods We examined the usage of passive watching, social media, video games, and educational screen time and COVID-19-related anxiety at the 5-time points (Early-Spring 2021, Late-Spring 2021, Fall 2021, Winter 2022, and Spring 2022) among youth in Southern Ontario, Canada (N = 117, mean age = 16.82, male = 22%, non-White = 21%) and investigated the role of 4 types of screen time in COVID-19 related anxiety. COVID-related anxiety was measured using the Coronavirus Anxiety Scale (CAS). Descriptive statistics examined the binary relationships between demographic factors, screen time, and COVID-related anxiety. Also, partially adjusted and fully adjusted binary logistic regression analyses were conducted to examine the association between the types of screen time and COVID-19-related anxiety. Results During the late Spring of 2021, when the provincial safety restrictions were most stringent, screen time was the highest among the 5 data collection time points. Further, adolescents experienced the highest COVID-19-related anxiety during this period. On the other hand, young adults experienced the highest COVID-19-related anxiety during Spring 2022. In a partially adjusted model (accounting for other types of screen time), engaging in 1–5 h per day on social media increased the likelihood of experiencing COVID-19-related anxiety compared to those who spend less than 1 h per day (OR = 3.50, 95%CI = 1.14–10.72, p < 0.05). Other types of screen time was not significantly associated with COVID-19-related anxiety. In a fully adjusted model (accounting for age, sex and ethnicity besides four types on screen time), 1–5 h per day of social media remained significantly associated with COVID-19-related anxiety (OR = 4.08, 95%CI = 1.22–13.62, p < 0.05). Conclusion Our findings suggest that COVID-19-related anxiety is associated with youth engagement in social media during the COVID-19 pandemic. Clinicians, parents, and educators should work collaboratively to provide developmentally appropriate approaches to reduce the negative social media impact on COVID-19-related anxiety and promote/foster resiliency in our community during the recovery period.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,247

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0060,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,290 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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