Bidirectional associations between video game playing and ADHD symptoms among school-aged children
Notice bibliographique
Résumé
Past research has suggested associations between gaming and symptoms of attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) among children and adolescents. Yet, little research has been conducted to clarify the directionality of this association during middle childhood when ADHD issues typically emerge. Clarifying directionality is key to understanding whether gaming precedes and predicts ADHD symptoms, or the opposite. To shed light on this topic, this study investigates this association longitudinally during middle childhood. We employed a Random Intercept Cross-Lagged Panel Model to estimate longitudinal bidirectional associations between child gaming and ADHD symptoms from ages 6 to 10. Variables were derived from parent-reported child weekly hours of gaming and teacher-reported child ADHD symptoms. Data are from the Quebec Longitudinal Study of Child Development, a population-based cohort of Canadian children (N=1749). We hypothesized a bidirectional association. Our results revealed that higher levels of ADHD symptoms at age 6 predicted more time gaming at age 7. Likewise, more ADHD symptoms at age 7 predicted more gaming at age 8. However, later in development, this association reverses direction: higher levels of gaming at age 8 predicted more ADHD symptoms at age 10. Additional analyses of separated dimensions of ADHD revealed that associations with gaming were stronger for the hyperactivity/impulsivity dimension. These findings suggest that children with more ADHD symptoms tend to devote more time to gaming during the early years of middle childhood. In turn, this increase in gaming during early school years contributes to worsening ADHD symptoms later in development, particularly hyperactivity/impulsivity symptoms.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».