Types of Media Use and their Associations with Paranoia: An Ecological Momentary Assessment Study
Notice bibliographique
Résumé
Paranoia is a spectrum of fear-related experiences that spans diagnostic categories and is influenced by the environment. The extent to which traditional and digital media use is associated with paranoia remains unknown. We aimed to examine associations between media use and paranoia at the within- and between-person levels. Participants were 409 individuals diagnosed with schizophrenia spectrum or bipolar disorder. Measures included sociodemographic and clinical characteristics at baseline, followed by ecological momentary assessments (EMA) collected three times daily over 30 days. EMA evaluated paranoia and five types of media use: TV, social media, music, reading or writing, and other internet or computer use. Generalized linear mixed models were used to examine paranoia as a function of each type of media use and vice-versa. Characteristics associated with lower likelihood of media use included minority ethnoracial status, lower educational attainment, and diagnosis of schizophrenia vs. bipolar disorder. There were within-person associations between social media use and subsequently reduced paranoia in the schizophrenia group: fold-change=0.900; 95% CI: 0.840, 0.965; and between listening to music and subsequently decreased paranoia in the bipolar disorder group: fold-change=0.949; 95% CI: 0.906, 0.995. Associations of other media with paranoia were not significant. The associations of social media use and listening to music with reductions in paranoia may reflect clinical benefits of social interaction and distraction. However, systemic inequities and individual factors may hamper the accessibility of certain types of media.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».