Effects of Social Media Use on Youth and Adolescent Mental Health: A Scoping Review of Reviews
Notice bibliographique
Résumé
Background: The impact of social media on adolescent mental health has become a critical area of research as social media usage has surged among youth. Despite extensive research, findings on this relationship remain inconsistent, with various studies reporting both negative and positive effects. This scoping review aims to clarify the multifaceted nature of this relationship by analyzing the recent literature. Objective: This review aims to analyze the current evidence regarding the effects of social media use on adolescent mental health, identify consistent patterns and discrepancies in the findings, identify gaps in our knowledge, and highlight opportunities for further research. Methods: A scoping review was conducted following Arksey and O’Malley’s five-stage approach. Searches were performed in PubMed, MEDLINE, Web of Science, and Scopus for articles published between July 2020 and July 2024. Inclusion criteria were systematic reviews, umbrella reviews, narrative reviews, and meta-analyses written in English focusing on youth/adolescents’ mental health and social media. The search strategy identified 1005 articles, of which 43 relevant articles survived the reviewer selection process, from which data were extracted and analyzed to inform this review. Results: The majority of studies linked social media use to adverse mental health outcomes, particularly depression and anxiety. However, the relationship was complex, with evidence suggesting that problematic use and passive consumption of social media were most strongly associated with adverse effects. In contrast, some studies highlighted positive aspects, including enhanced social support and reduced isolation. The mental health impact of social media use, specifically during the COVID-19 pandemic, was mixed, with the full range of neutral, negative, and positive effects reported. Conclusions: The nature of social media’s impact on adolescent mental health is highly individualistic and influenced by moderating factors. This review supports the notion that social media’s effects on adolescent mental health can be context specific and may be shaped by patterns of usage. A focus on longitudinal studies in future research will be useful for us to understand long-term effects and develop targeted interventions in this context. Enhancing digital literacy and creating supportive online environments are essential to maximizing the benefits of social media while mitigating its risks.
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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 | 0,014 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».