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Enregistrement W4385245949 · doi:10.2196/50984

Effect of Technology and Digital Media Use on Adolescent Health and Development: Protocol for a Multimethod Longitudinal Study

2023· article· en· W4385245949 sur OpenAlexvenueno aff
Christopher N. Cascio, Ellen Selkie, Megan A. Moreno

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human Development
Mots-clésProtocol (science)PsychologyDigital mediaComputer scienceMultimediaMedical educationApplied psychologyInternet privacyMedicineWorld Wide WebAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,374
Score d'incertitude au seuil0,661

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,405
Tête enseignante GPT0,629
Écart entre enseignants0,223 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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