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Enregistrement W4388130940 · doi:10.2196/46966

Problematic Social Media Use and Lifestyle Behaviors in Adolescents: Cross-Sectional Questionnaire Study

2023· article· en· W4388130940 sur OpenAlexvenueno aff
Frank H. Ardesch, Denise Dorothy van der Vegt, Jessica C. Kiefte–de Jong

Notice bibliographique

RevueJMIR Pediatrics and Parenting · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLogistic regressionSocial mediaAddictionMedia consumptionPsychologyScale (ratio)MedicineScreen timeConsumption (sociology)Environmental healthDemographyPhysical activityAdvertisingPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The use of social media by adolescents has increased considerably in the past decade. With this increase of social media use in our daily lives, there has been a rapidly expanding awareness of the potential unhealthy lifestyle-related health effects arising from excessive, mal-adaptive or addictive social media use. OBJECTIVE: The aim of this study is to assess the association between adolescents' social media use and health-related behaviours. METHODS: We employed a cross-sectional research approach and analysed data from 96,919 adolescents at high schools throughout the Netherlands. A structured 43-item questionnaire was used to gather data on sociodemographic data, dietary and lifestyle factors and the degree of social media use based on the Compulsive Internet Scale (CIUS). Logistic regression analysis were performed to assess the association between problematic social media use and lifestyle behaviours, while adjusting for sociodemographic factors. RESULTS: From the 96,919 included adolescents, 7.4% (7022) were identified as at-risk for problematic social media users (PSMUs). Furthermore, logistic regression results showed that adolescents who are at-risk for PSMU were more likely to report alcohol consumption and smoking, while simultaneously having significant lower levels of health-promoting behaviour such as healthy eating habits (eating fruits, vegetables and breakfast regularly) and physical activity. CONCLUSIONS: This study confirms that adolescents at-risk of PSMU were more likely to exhibit an unhealthy lifestyle. Being at-risk for PSMU was determinant of soft drugs use, alcohol consumption, smoking, poor eating habits and lower physical activity independent of the additional adjusted covariates including demographic variables and remaining lifestyle variables. Future research is needed to confirm this observation in an experimental setting.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,648

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,317 · 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
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

Citations19
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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