Association Between the Time Spent on and Sources of the News of Russo-Ukrainian War and Psychological Distress Among Individuals in Poland and Ukraine: The Mediating Effect of Rumination
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Russo-Ukrainian War has resulted in massive social, economic, and psychological burdens worldwide. This study aimed to investigate the associations between time spent on the war-related news and psychological distress, including depression, anxiety, and post-traumatic stress disorder (PTSD) and the mediating effects of rumination on the associations in people residing in Poland and Ukraine. Methods: This cross-sectional study recruited 1438 internet users in Poland and Ukraine, and collected data on levels of rumination, psychological distress, and the amount of time spent on and sources of the news of the Russo-Ukrainian War. Structural equation modeling with bootstrapping methods was used to evaluate the mediation effect. Multivariate linear regression was used to identify predictive effect of the source of the war-related news on psychological distress and rumination. Results: The results showed a mediating effect of rumination on the association between the amount of time spent on the war-related news and psychological distress among participants in Poland (β = 0.16, p < 0.001) and Ukraine (β = 0.15, p < 0.001). Approaching the news from television was associated with rumination (β = 0.607, p < 0.001) and PTSD symptoms in Poland (β = 2.475, p = 0.009), while approaching news from the internet was associated with rumination in Poland (β = 0.616, p = 0.001). Conclusion: The study identified the mediating effect of rumination and the associations of approaching the war-related news from television and the internet with mental health.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».