Prevalence of internet addiction and anxiety, and factors associated with the high level of anxiety among adolescents in Hanoi, Vietnam during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic and the resulting isolation measures created an increase in the usage of smart devices and internet among adolescents. This study aims to estimate the prevalence of internet addiction, the prevalence of high level of anxiety as well as to examine factors associated with the high level of anxiety among adolescents in Hanoi, Vietnam during the COVID-19 pandemic. METHOD: Data was collected using respondent-driven sampling and Google online survey forms from a sample of 5,325 school students aged 11-17 in Hanoi between October and December 2021. A short scale consisting of 5 items was used to measure internet addiction and the GAD-7 was used to measure adolescent anxiety level. RESULTS: The findings revealed that 22.8% and 7.32% of adolescents experienced moderate and severe anxiety. About 32.7% of the study sample exhibited at least three internet addiction indicators. Logistic regression analysis identified significant predictors for high levels of adolescent anxiety. Being female, family experiencing economic difficulties, and exposure to domestic violence were associated with higher risk of anxiety disorder (OR 1.78, 1.45, and 2.89, respectively). Both average daily online time and internet addiction demonstrated gradient association with high level of anxiety. CONCLUSION: The prevalence of internet addiction and high level of anxiety were high among adolescents in Hanoi, Vietnam during the COVID-19 pandemic. The study highlights the importance of implementing measures at the family and school levels to promote a balanced and healthy approach to smart device use among adolescents.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».