Cognitive and Spontaneous Brain Activity in Nonaddictive Smartphone Users Among Older Adults in China: Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The effects of smartphone use on mental health and brain activity in adolescents have received much attention; however, the effects on older adults have received little attention. As more and more older adults begin to use smartphones, exploring the effects of nonaddictive smartphone use on mental health, cognitive function, and brain activity in older adults is imperative. Objective: This study aimed to examine differences in cognitive performance, emotional symptoms (depression, anxiety, and insomnia), and brain functional activity between older adults who use smartphones and those who do not. Methods: A total of 1014 community-dwelling older adults aged 60 years and above were surveyed in a rural area of China. Participants were categorized into 2 groups based on their smartphone use status. The Patient Health Questionnaire, Generalized Anxiety Disorder Scale, Insomnia Severity Index, and Montreal Cognitive Assessment-Basic were used to evaluate the symptoms of depression, anxiety, insomnia, and cognitive function of the participants by trained medical staff. To explore neural mechanisms, a subsample of 130 participants (89 smartphone users and 41 nonusers) was selected using stratified random sampling for resting-state functional magnetic resonance imaging scanning. Participants with contraindications for magnetic resonance imaging (eg, metal implants or claustrophobia) or who refused to participate were excluded. Functional brain activity was analyzed and compared between groups. Results: Among all 1015 older adults, 641 reported using smartphones, while 373 reported never using smartphones. Older adults who use smartphones exhibited better cognitive function compared with those who never use smartphones (z=3.806, P<.001), especially in the domains of fluency (z=3.025, P=.002) and abstraction (z=5.311, P<.001). However, there were no significant differences in levels of depression (z=0.689, P=.49), anxiety (z=0.934, P=.35), and insomnia (z=0.340, P=.73). In terms of the magnetic resonance imaging findings, a total of 130 participants completed functional magnetic resonance imaging scanning, including 89 who use smartphones and 41 who never use smartphones, and results showed that older adults who were smartphone users exhibited higher degree centrality values in the left parahippocampal gyrus. Conclusions: These findings suggest that smartphone use among older adults is associated with better cognitive performance and fewer emotional symptoms, potentially linked to enhanced brain activity in key cognitive regions. Promoting digital engagement may offer cognitive and emotional benefits for aging populations. Longitudinal studies are warranted to examine causal relationships.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».