Associations Between Behavioral Addictions and Mental Health Concerns During the COVID-19 Pandemic: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose of Review The COVID-19 pandemic has promoted behavioral changes and elevated mental distress. Addictive behaviors often increased, generating mental health problems. The present study’s primary aim was to investigate associations between different types of behavioral addictions (including behavioral addictions, related conditions, and phenomena) and different types of mental health problems. The secondary aims were: (i) to identify possible sources of heterogeneity and (ii) to explore potential moderators in associations between different types of behavioral addictions (including behavioral addictions, related conditions, and phenomena) and different types of mental health problems. Recent Findings Using Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA), studies from the period between December 2019 and May 2023 were sought from PubMed, Scopus, ISI Web of Knowledge, and Google Scholar in its first ten pages. The articles’ relevance was screened and evaluated. The included papers’ quality was assessed according to the Newcastle Ottawa Scale. Fisher’s Z scores were computed to present magnitudes of associations and I2 indices were used to estimate levels of heterogeneity in the meta-analysis. Among the 85 included studies (N = 104,425 from 23 countries; mean age = 24.22 years; 60.77% female), most were internet-related behavioral addictions, related conditions, and phenomena (28 studies on social media, 25 on internet, 23 on smartphone, and 12 on gaming). The pooled estimation of the associations showed that higher levels of behavioral addictions, related conditions, and phenomena related to internet use (regardless of type) were associated with more mental health problems (regardless of which type). Moderator analyses showed that almost no variables affected heterogeneity for the founded associations. Summary Most studies of behavioral addictions, related conditions, and phenomena focused on internet-related behaviors, with studies suggesting relationships with specific types of mental health problems during the COVID-19 pandemic. Moreover, associations between behavioral addictions (including behavioral addictions, related conditions, and phenomena) and mental health problems found in the present systematic review and meta-analysis were comparable to the associations identified in studies conducted before the COVID-19 pandemic. How to help people reduce internet-related behavioral addictions, related conditions, and phenomena and address associated mental health concerns are important topics for healthcare providers.
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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 | 0,018 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».