Screen time, problematic screen use, and eating disorder symptoms among early adolescents: findings from the Adolescent Brain Cognitive Development (ABCD) Study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Emerging research evidence suggests positive relationships between higher screen time and eating disorders. However, few studies have examined the prospective associations between screen use and eating disorder symptoms in early adolescents and how problematic screen use may contribute to symptom development. METHODS: We analyzed prospective cohort data from the Adolescent Brain Cognitive Development (ABCD) Study (N = 10,246, 2016-2020, ages 9-14). Logistic regression analyses were used to estimate the longitudinal associations between baseline self-reported screen time and eating disorder symptoms in year two. Logistic regression analyses were also used to estimate cross-sectional associations between problematic screen use in year two (either problematic social media or mobile phone use) and eating disorder symptoms in year two. Eating disorder symptoms based on the Kiddie Schedule for Affective Disorders and Schizophrenia (KSADS-5) included fear of weight gain, self-worth tied to weight, engaging in compensatory behaviors, binge eating, and distress with binge eating. RESULTS: Each additional hour of total screen time and social media use was associated with higher odds of fear of weight gain, self-worth tied to weight, compensatory behaviors to prevent weight gain, binge eating, and distress with binge eating two years later (odds ratio [OR] 1.05-1.55). Both problematic social media and mobile phone use were associated with higher odds of all eating disorder symptoms (OR 1.26-1.82). CONCLUSIONS: Findings suggest greater total screen time, social media use, and problematic screen use are associated with more eating disorder symptoms in early adolescence. Clinicians should consider assessing for problem screen use and, when high, screen for disordered eating. LEVEL OF EVIDENCE: Level III: Evidence obtained from well-designed cohort or case-control analytic studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».