Longitudinal Problematic Social Media Use in Students and Its Association with Negative Mental Health Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Social media has become increasingly part of our everyday lives and is influential in shaping the habits, sociability, and mental health of individuals, particularly among students. This study aimed to examine the relationship between changes over time in problematic social media use and mental health outcomes in students. We also investigated whether resilience and loneliness moderated the relationship between social media use and mental health. Patients and Methods: A total of 103 participants completed a baseline virtual study visit, and 78 participants completed a follow-up visit, 4-weeks later. Participants completed a comprehensive set of questionnaires measuring symptoms of depression and anxiety, perceived stress, loneliness, and resilience. Results: Our results showed that problematic social media use at baseline was significantly negatively correlated with resilience and positively correlated with all other mental health outcomes. Furthermore, increases in problematic social media use were significantly associated with increased depressive symptoms and loneliness between visits. Resilience significantly moderated the relationship between increased problematic social media use and heightened perceived stress. Poor mental health at baseline did not predict increased problematic social media use over time. Contrarily to problematic use, frequency of social media use was not significantly correlated with any mental health measures at baseline. Conclusion: This study offers a longitudinal perspective, providing valuable insights into the potential protective role of resilience against the detrimental mental health effects seen with increases in problematic social media use.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».