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Enregistrement W4410575551 · doi:10.1101/2025.05.20.25327972

Health Response to Problematic Usage of the Internet: A Global Survey on Trends, Available Treatments and Key Challenges

2025· preprint· en· W4410575551 sur OpenAlexaff
Arash Khojasteh Zonoozi, Joe Schofield, Fateme Sadat Abolghasemi, Sophia Achab, Henrietta Bowden‐Jones, Zsolt Demetrovics, Mohsen Ebrahimi, Naomi Fineberg, Yasser Khazaal, Hae‐Kook Lee, Kristiana Siste, Dan J. Stein, Anise M. S. Wu, Mehran Zare-Bidoky, Marc N. Potenza, Alexander Baldacchino, Hamed Ekhtiari

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueICT Impact and Policies
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesUniversity of St AndrewsUniversity of Minnesota
Mots-clésKey (lock)The InternetInternet privacyData scienceBusinessPsychologyEnvironmental healthComputer scienceMedicineWorld Wide WebComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background and Aims Problematic usage of the internet (PUI) is a growing concern as technology evolves, with over 5.3 billion individuals, including children, using the internet globally. While specific forms of PUI, such as those involving online gaming and gambling, have been recognized as disorders in major diagnostic manuals, there remains a lack of global data regarding prevalence, treatment and health responses to PUI. This study aimed to examine the magnitude, treatment and health responses to PUI at an international level and identify gaps in knowledge. Methods We conducted a global survey within the International Society of Addiction Medicine’s Global Expert Network (ISAM-GEN), involving addiction societies from 38 countries across Europe (13), Asia/Oceania (12), the Americas (8) and Africa (5). Response to PUI was assessed across various domains, including non-specific PUI and problematic online gaming, problematic online gambling, problematic online pornography, problematic social media use and problematic online buying/shopping. The survey structure included sections on six case scenarios representing different PUI subtypes, each followed by targeted questions, along with an evaluation of the significance of PUI, country-level health responses to PUI and the perceived severity of specific PUI subtypes. Results Problematic online gambling (94.8%) and online gaming (86.9%) emerged as the most frequently reported forms of specific PUI, categorized as either frequent or occasional. These were followed by problematic use of social media (84.2%), online pornography (68.3%) and online buying/shopping (52.6%). Psychotherapeutic approaches, such as cognitive behavioral therapy, were identified as the most widely available treatments for PUI, accessible in over 70% of countries surveyed. Despite increasing global attention to PUI, reflected in the establishment of PUI-focused interest groups in 44.7% of the surveyed societies, significant gaps remain. These gaps include the absence of professional certifications, reported by 78.9% of societies, insufficient educational plans for practitioners (68.4%) and a perceived lack of expert training programs (63.2%). Such deficiencies are concerning given that 65.8% of societies emphasized the projected 10-year severity of PUI as either extremely or very important. Conclusion While not as rigorous as representative community surveys, this survey and its findings highlight the global importance of PUI and suggests critical gaps in healthcare responses. The disparity between awareness of PUI’s significance and the limited resources to address it warrant urgent interventions internationally. Future efforts should focus on enhancing training programs and investing in sustainable solutions to monitor and mitigate the growing burden of PUI worldwide.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,254 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
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