Effect of Technology and Digital Media Use on Adolescent Health and Development: Protocol for a Multimethod Longitudinal Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Technology and digital media (TDM) use is integral to modern adolescence; adolescents have been labeled as "digital natives," since they have had exposure to digital technology for their entire lives. Previous evidence has illustrated TDM's connections with adolescent risk behaviors such as increased alcohol use and social media exposure, as well as relationships with adolescent well-being such as improved socioemotional health and social media connections with peers. Although several recent review articles have described both the benefits and risks of technology use, most individual studies adopt a singular risk-centered approach. In addition, reviews suggest that little evidence exists on the potential mediating and moderating factors between TDM use and well-being and health outcomes, which limits our understanding of what influences the outcomes of interest. Therefore, there is an urgent need to fill these gaps. OBJECTIVE: This protocol addresses the need to understand how TDM exposure and use affect multiple developmental domains and health outcomes. We address the fragmented nature of previous research, the common focus on single behaviors or conditions, and the typical narrow lens on risks. Our approach further aligns with reviews that called for studies identifying and investigating the factors that moderate the relationships between social media and health behaviors and outcomes. METHODS: We will address our objective by longitudinally examining over a 2-year period a common set of adolescent participants (N=400, aged 13-15 years) across 3 studies that adopt a multimethodological approach. Study 1 will use TDM to understand the mechanisms behind adolescent health and risk behaviors. Study 2 will use functional magnetic resonance imaging to understand how positive and negative TDM experiences relate to mental and behavioral health in a subsample of 150 adolescents. Study 3 will use a mixed methods design to evaluate self- and other-generated TDM content as the predictors of socioemotional well-being in sexual and gender minority and non-sexual and gender minority adolescents. RESULTS: Recruitment is ongoing, and the initial results from the first wave of recruitment are expected in 2024. CONCLUSIONS: This integrated approach to longitudinal data collection from a shared adolescent participant pool will lead to novel analyses and findings, allowing for the examination of the health and well-being risks and benefits associated with TDM use and factors that moderate these relationships. The findings from this study will advance conceptual models and inform new interventions to improve adolescent health. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/50984.
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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 | 0,061 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,057 | 0,011 |
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 ».