Investigating the Relationships between Internet Addiction and Suicidal Ideation in Adolescent Girls
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Suicidal ideation (SI) signifies a psychiatric crisis, and individuals with SI are at a significantly higher risk of suicide attempts compared to those without. According to previous research, three factors that affect SI in adolescent girls are externalization problems, alexithymia, and perceived social support (PSS). As a result, the present research aimed to examine whether internet addiction (IA) is associated with SI through the mediating roles of PSS, externalizing problems, and alexithymia among adolescent girls in Tehran, Iran. Method: The current correlational study employed a structural equation modeling approach. Model fit indices such as the Chi-square to degrees of freedom ratio (CMIN/DF), normed fit index (NFI), root mean square error of approximation (RMSEA), Tucker-Lewis index (TLI), and goodness-of-fit index (CFI) were reported to assess the model’s adequacy. A total of 441 adolescent girls were selected from high school and between the ages of 11 and 19 using a convenience sampling method. Participants completed the Multidimensional Scale of Perceived Social Support (MSPSS), the Beck Scale for Suicidal Ideation (BSSI), the Cell-Phone Over-Use Scale (COS), the Youth Self-Report (YSR), and the Toronto Alexithymia Scale-20 (TAS-20) in a written manner. Data analysis was done using SPSS 25 and AMOS 22. Results: Results revealed a significant positive correlation between IA and SI (P < 0.001). The study's most significant findings indicate that PSS, externalizing problems, and alexithymia significantly mediate the relationship between SI and IA. The coefficient of determination for the SI variable was 0.33, which means that predictor variables can explain 33% of the variance in SI (IA, PSS, alexithymia, and externalizing problems). Conclusion: IA showed direct and indirect effects on SI. Using these findings, we can elucidate the mechanism of how IA affects individual SI, providing critical information for the development and implementation of targeted strategies and interventions to reduce SI among Iranian adolescent girls. Psychological interventions that address the role of externalizing behaviors, alexithymia, and PSS in adolescents with IA may help reduce SI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».