Associations between problem technology use, life stress, and self-esteem among high school students
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adolescence is a critical period for development, with many risk factors resulting in long-term health consequences, particularly regarding mental health. The purpose of this study was to examine the associations between problem technology use, life stress, and self-esteem in a representative sample of adolescents residing in Ontario, Canada. METHODS: Self-reported data were obtained from a cross-sectional sample of 4,748 students (57.9% females) in grades 9 to 12 (mean age: 15.9 ± 1.3 years) who participated in the 2019 Ontario Student Drug Use and Health Survey. Problem technology use was measured using the 6-item Short Problem Internet Use Test, life stress was assessed using an item from the British Columbia Adolescent Health Survey and self-esteem was assessed using a global measure from the Rosenberg Self-Esteem Scale. Ordinal logistic regression models were adjusted for age, sex, ethnoracial background, subjective socioeconomic status, body mass index z-score, tobacco cigarette smoking, alcohol consumption and cannabis use. RESULTS: We found that 18.3% of participants reported symptoms of moderate-to-high problem technology use, although symptoms were more common in females than males (22% vs. 14.7%, respectively). Moderate-to-high problem technology use was associated with 2.04 (95% CI: 1.77-2.35) times higher odds of reporting high life stress and 2.08 (95% CI: 1.76-2.45) times higher odds of reporting low self-esteem compared to all other response options. CONCLUSIONS: Findings from this study show that problem technology use is strongly associated with higher life stress and lower self-esteem in adolescents. This study supports the importance of developing and implementing effective strategies that help to mitigate the adverse effects of problem technology use on adolescent mental health.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».