Prospective association between screen use modalities and substance use experimentation in early adolescents
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There are limited large-scale, prospective analyses examining contemporary screen use and substance use experimentation in early adolescents. The current study aimed to determine associations between eight forms of contemporary screen modalities and substance use experimentation one year later in a national cohort of 11-12-year-olds in the United States. METHODS: The sample consisted of 8006 early adolescents (47.9 % female and 41.6 % racial/ethnic minority) from the prospective cohort data of the Adolescent Brain Cognitive Development (ABCD) Study. Logistic regression analyses were conducted to evaluate the prospective associations between screen time (eight different types and total) in Year 2 and substance use experimentation (alcohol, nicotine, cannabis, any substance use) in Year 3, adjusting for covariates and Year 2 substance use experimentation. RESULTS: Total screen time was prospectively associated with alcohol, nicotine, and cannabis experimentation. Each additional hour spent on social media (AOR 1.20; 95 % CI 1.14-1.26), texting (AOR 1.18; 95 % CI 1.12-1.24), and video chatting (AOR 1.09; 95 % CI 1.03-1.16) was associated with higher odds of any substance experimentation. Social media use and texting were also associated with higher odds of alcohol, cannabis, and nicotine experimentation; however, television/movies, videos, video games, and the internet were not. Moreover, video chatting was associated with higher odds of cannabis and nicotine experimentation. CONCLUSIONS: Our findings indicate that digital social connections, such as via social media, texting, and video chatting, are the contemporary screen modalities that are associated with early adolescent substance experimentation. Future research could explore the mechanisms underlying these associations to inform intervention strategies.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».