Problem gaming and adolescents’ health and well-being: Evidence from a large nationally representative sample in Italy
Notice bibliographique
Résumé
Playing video games is a common leisure activity for adolescents, but a minority can develop maladaptive gaming patterns and experience impairments in various health domains. Most research has been conducted within the dichotomy of “non-problematic gaming” and “problematic gaming” with convenience and unrepresentative samples, necessitating further investigation to provide more robust and generalizable evidence. In this study, we examined the impact of gaming on different groups of gamers with distinct degrees of gaming involvement in relation to various psychological and physical health outcomes and behaviours. Data included a nationally representative sample of 89321 adolescents (11-17 years) from the 2022 Italian Health Behaviour in School-aged Children study. We compared groups of gamers (low risk, high risk, and problematic) with non-gamers concerning their (mental) health, nutrition, physical activity, sleep, and social well-being. Logistic regressions were used to estimate the odds ratios (adjusted for gender, age, material deprivation, and family structure). Compared with non-gamers (33.7% of the sample), low-risk gamers (51.6%) reported better health-related outcomes (lower risk of depression, lower stress, fewer psychological and somatic symptoms). High-risk (11.6%) and problematic gamers (3.1%) showed significantly higher impairments in all health-related outcomes than non-gamers did, the associations being especially pronounced in the problematic gaming group. Video games are not inherently harmful, and adolescents who reported a low risk of gaming problems showed slightly better health-related outcomes than non-gamers did. However, a minority of vulnerable users engaged in problematic use associated with negative consequences, functional impairment (e.g., sleep interference), and various unhealthy behaviours. • Low-risk gamers show slightly better health-related outcomes than non-gamers do • High-risk and problematic gamers report worse health/well-being than non-gamers do • The associations are especially pronounced in the problematic gaming group • Problematic gamers are most likely to experience sleep problems • Results call for the implementation of tailored interventions and preventive actions
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 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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».