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Enregistrement W4401635714 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2024.28261

Perceived Parental Distraction by Technology and Mental Health Among Emerging Adolescents

2024· article· en· W4401635714 sur OpenAlexafffundabout
Audrey‐Ann Deneault, André Plamondon, Ross D. Neville, Rachel Eirich, Brae Anne McArthur, Suzanne Tough, Sheri Madigan

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Development and Digital Technology
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversité LavalUniversity of CalgaryUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMental healthAnxietyAffect (linguistics)Depression (economics)MedicinePopulationDistractionPsychologyClinical psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: The digital phenomenon termed technoference refers to interruptions in routine social interactions due to technology use. Technoference may negatively affect parents' attention to cues necessary for supporting children's mental health. Objective: To explore whether there are directional prospective associations between perceived parental technoference and emerging adolescents' mental health symptoms (anxiety, depression, inattention, and hyperactivity). Design, Setting, and Participants: This cohort study assessed a general population of mothers and emerging adolescents in Calgary, Alberta, Canada. Women were recruited during pregnancy between May 3, 2008, and December 13, 2010, with convenience sampling and repeated follow-up; eligible women were 18 years or older, spoke English, had a gestational age of at least 24 weeks, and received local prenatal care. Data collection for the present study took place when emerging adolescents were aged 9 (May 20 to July 15, 2020), 10 (March 4 to April 30, 2021), and 11 (November 22, 2021, to January 17, 2022) years. Mothers provided consent for their child to participate, and emerging adolescents provided assent. Data were analyzed from December 1 to 31, 2023, using random-intercept cross-lagged panel models. Exposure: Perceived parental technoference. Main Outcomes and Measures: Emerging adolescents completed questionnaires about their perception of parental technoference and their mental health symptoms (depression, anxiety, hyperactivity, and inattention) at the 3 study times. This study did not rely on statistical significance, but instead on the magnitude of effect sizes to determine meaningful effects. Results: Participants included 1303 emerging adolescents (mean [SD] age, 9.7 [0.8] years at time 1; of the 1028 reporting information, 529 [51.5%] were girls). Cross-sectional associations indicated correlations between perceptions of parental technoference and emerging adolescents' mental health (r range, 0.17-0.19). Higher levels of anxiety at 9 and 10 years of age were prospectively associated with higher parental technoference scores at 10 (β = 0.11 [95% CI, -0.05 to 0.26]) and 11 (β = 0.12 [95% CI, 0.001-0.24]) years of age, with small magnitudes of effect size. Higher parental technoference scores at 9 and 10 years of age were prospectively associated with higher hyperactivity at 10 (β = 0.07 [95% CI, -0.07 to 0.22]) and 11 (β = 0.11 [95% CI, -0.02 to 0.24]) years of age and inattention at 11 years of age (β = 0.12 [95% CI, 0.001-0.24]), with small magnitudes of effect size. No gender differences were identified. Conclusions and Relevance: In this 3-wave longitudinal birth cohort study, perceived parental technoference was associated with emerging adolescents' mental health. The findings speak to the need to discuss digital technology use and mental health with parents and emerging adolescents as a part of routine care.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,461
Score d'incertitude au seuil0,584

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,299 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations9
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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