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Enregistrement W4403714544 · doi:10.1016/j.comppsych.2024.152542

The prospective associations between problematic gaming and phubbing among Chinese adolescents: Insights from a cross-lagged panel network model

2024· article· en· W4403714544 sur OpenAlexaff
Yingying Su, Yan Chen, Qian Gai, Xiangfei Meng, Tingting Gao

Notice bibliographique

RevueComprehensive Psychiatry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensMcGill University Health CentreDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Shandong ProvinceMinistry of Education of the People's Republic of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPsychologyDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND AIMS: Previous studies are limited in addressing the directionality of temporal relationships between problematic gaming and phubbing symptoms by exploring cross-sectional studies. Therefore, we estimated the longitudinal relationships between individual behavioral addictive symptoms including problematic gaming and phubbing in adolescence, and explored potential sex differences in these relationships. METHODS: This study included 3296 participants in Shandong Province, China. Data were collected from November 2021 (mean [SD] age: 15.17 [1.44] years) to May 2023 (mean [SD] age: 17.50 [1.18] years), with females comprising 54.5 % of the sample. Problematic gaming and phubbing were assessed using validated scales at each wave. We construct cross-sectional networks and cross-lagged panel networks (CLPN) to explore the contemptuous and temporal relationships between problematic gaming and phubbing. RESULTS: Contemporaneous networks revealed significant differences in problematic gaming and phubbing networks between males and females. Additionally, temporal network analyses indicated that among male adolescents, feeling anxious when unable to play games was the most influential predictor of subsequent behavioral addictive symptoms. For female adolescents, fantasizing about gaming had the most significant associations with future addictive behaviors. The strongest bridge symptom linking problematic gaming and phubbing for both sexes was focusing on phones rather than engaging in conversation. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: The study applied network modeling to panel data from a large, population-based cohort of adolescents, identifying unique longitudinal relationships between problematic gaming and phubbing across symptom domains. It provides valuable insights into the characterization of behavioral addictive symptoms among adolescents and the potential predictive relationships among these symptoms among different sexes, guiding sex-specific targeted interventions for adolescents.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,189
Score d'incertitude au seuil0,998

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 technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,297 · 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'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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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