Longitudinal Relationships of Phubbing, Depression, and Anxiety in the Middle and High School Students: A Cross‐Lagged Panel Network Analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Prior research has documented the associations among phubbing, depression, and anxiety, while the cross-sectional design failed to clarify the temporal directionality of the relationships between these mental disorders and behavioral issues. To bridge this gap, the present study utilizing longitudinal data aimed to articulate the temporal relationships between these mental disorders and behavioral issues. METHODS: = 15.17) participated in the study. Symptoms of phubbing, depression, and anxiety were assessed 18 months later (May 2023) after the baseline (November, 2021). The cross-sectional network and cross-lagged panel network models were conducted to explore the associations between the network structures of phubbing, depression, and anxiety. The network comparison test (NCT) was then performed to unveil whether the network structures vary based on school grade. RESULTS: In the cross-sectional network, significant differences in the overall structures between middle and high school students were observed. For the longitudinal network, the core symptoms responsible for temporal relationships were mostly between depressive and anxiety symptoms. Phubbing-related symptoms and restlessness (anxiety symptom) were the bridge symptoms of phubbing, depression, and anxiety. Besides, the central bridges associated with phubbing-related symptoms differed significantly across different school stages. CONCLUSIONS: Successfully regulating negative emotions can play a pivotal role in tackling the root causes linked to phubbing. Apart from addressing restlessness, future interventions focusing on nomophobia and interpersonal conflict in middle school students, as well as self-isolation in high school students, contributed to mitigating phubbing, depression, and anxiety.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».