MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4406722911 · doi:10.2196/57636

Parental Technoference and Child Problematic Media Use: Meta-Analysis

2025· review· en· W4406722911 sur OpenAlexaff
Jinghui Zhang, Qing Zhang, Bowen Xiao, Yuxuan Cao, Yu Chen, Yan Li

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2025
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Development and Digital Technology
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsycINFOModerationPsychologyMeta-analysisObservational studySystematic reviewSample size determinationClinical psychologyMEDLINEMedicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Parental technoference, the interruption of parent-child interactions by technology, has been associated with negative outcomes in children's media use. However, the magnitude of this relationship and its moderating factors remain unclear. OBJECTIVE: This study aims to systematically examine the relationship between parental technoference and child problematic media use, as well as to identify moderating factors such as age, parental technoference group, study design, and type of problematic media use. METHODS: Following PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) guidelines, a comprehensive literature search was conducted up to August 2024 across multiple databases, including Web of Science, EBSCO, ProQuest, PubMed, PsycINFO, and China National Knowledge Infrastructure, using predefined search strings. A total of 53 studies with a total of 60,555 participants (mean age of 13.84, SD 1.18 years) were included. Inclusion criteria comprised studies involving children under the age of 22 years, assessing the association between parental technoference and child problematic media use with valid measures, and reporting necessary statistical data. Exclusion criteria included studies focusing on other child outcomes, having sample sizes <30, or being case reports or review papers. The risk of bias was assessed using the Quality Assessment Tool for Observational Cohort and Cross-Sectional Studies. A random-effects meta-analysis was performed using R (version 4.2.1; R Foundation for Statistical Computing) with the meta and metafor packages to evaluate the association and conduct moderator analyses. RESULTS: The meta-analysis identified a significant positive association between parental technoference and child problematic media use (r=0.296, 95% CI 0.259-0.331). Moderator analyses revealed that both parental technoference group (P<.001) and study design (P=.008) significantly influenced this relationship. Specifically, the association was stronger when both parents engaged in technoference compared to when only 1 parent did, and in cross-sectional studies compared to longitudinal studies. Age, gender, publication status, and type of problematic media use did not significantly moderate the relationship (all P>.05). CONCLUSIONS: This meta-analysis provides robust evidence of the association between parental technoference and child problematic media use. The findings highlight the need for family-based interventions and underscore the importance of longitudinal research to understand the temporal dynamics of this relationship better. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO CRD42023471997; https://www.crd.york.ac.uk/prospero/display_record.php?RecordID=471997.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,939
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,310
Tête enseignante GPT0,513
Écart entre enseignants0,203 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations24
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Medical Internet ResearchMême sujetChild Development and Digital TechnologyTravaux en français237 207