MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4401469326 · doi:10.52225/narra.v4i2.786

Impacts of digital social media detox for mental health: A systematic review and meta-analysis

2024· review· en· W4401469326 sur OpenAlexaboutno aff
Roy Novri Ramadhan, Derren David Christian Homenta Rampengan, Defin Allevia Yumnanisha, Sabrina Brigitta Valerie Setiono, Kevin Christian Tjandra, Melissa Valentina Valentina Ariyanto, Bulat Idrisov, Maulana A. Empitu

Notice bibliographique

RevueNarra J · 2024
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthPsychologyMeta-analysisSocial mediaApplied psychologyMedicinePsychotherapistComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The impact of social media has been significant on various aspects of life, particularly mental health. Growing concerns about the adverse effects of social media use have prompted the exploration of experimental interventions, defined as digital detox interventions. However, it remains unclear whether digital detox interventions are effective for mental health outcomes. The aim of this study was to provide comprehensive insights into the effects of digital detox interventions on various mental health outcomes, including depression, life satisfaction, stress, and mental well-being. Following the PRISMA guidelines, systematic searches were carried out in online databases, including PubMed and ScienceDirect, within the publication range of 2013 and 2023. A total of 2578 titles and abstracts were screened, and 10 studies were included in the analysis. A risk of bias assessment was conducted using RoB 2.0 and the Newcastle-Ottawa scale, while statistical analysis was conducted using RevMan 5.4.1. Our data indicated a significant effect of digital detox in mitigating depression with the standardized mean difference (SMD: -0.29; 95%CI: -0.51, -0.07, p=0.01). No statistically significant effects were discerned in terms of life satisfaction (SMD: 0.20; 95%CI: -0.12, 0.52, p=0.23), stress (SMD: -0.31; 95%CI: -0.83, 0.21, p=0.24), and overall mental well-being (SMD: 0.04; 95%CI: -0.54, 0.62, p=0.90). These data underscore the nuanced and selective influence of digital detox on distinct facets of mental health. In conclusion, digital detox interventions significantly reduce depressive symptoms, suggesting that intentional reduction or cessation of digital engagement may help alleviate contributing factors. However, no statistically significant effects were observed in mental well-being, life satisfaction, and stress. This discrepancy may be due to the complex nature of these constructs, involving various factors beyond the scope of digital detox interventions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,882
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,004
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,152
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNarra JMême sujetImpact of Technology on AdolescentsTravaux en français237 207