Objectively Measured Smartphone Use and Nonsuicidal Self-Injury Among College Students: Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The impact of smartphone use on mental health is being rigorously debated. Some questionnaire-based research suggests that smartphone use correlates with nonsuicidal self-injury (NSSI). Self-reported data seem unlikely to capture actual smartphone use precisely, requiring objective measures to advance this field. Objective: The aim of the study is to examine whether objectively measured smartphone use was associated with NSSI among college students. Methods: This multicenter cross-sectional study was conducted from 2022 to 2024, enrolling college students from 559 classes across 6 universities in China. NSSI was measured by the Ottawa Self-Injury Inventory including 10 items of NSSI without suicidal intent within the past month. Participants answering "ever" were classified as having NSSI. Objectively measured smartphone screen time and number of smartphone unlocks were obtained from screenshots of smartphone use records. The association between objectively measured smartphone use and NSSI was analyzed using binary logistic regression models and restricted cubic spline regression. Results: Of 16,668 included participants, 627 (3.8%) reported NSSI. Mean (SD) smartphone screen time and number of smartphone unlocks were 48.8 (28.8) hours per week and 271.6 (291.0) times per week. The models adjusted for different factors showed a significant association between smartphone use and NSSI. Compared to participants with 0-21 hours per week of smartphone screen time, those with ≥63 hours per week of smartphone screen time had higher odds of NSSI (odds ratio [OR] 1.63, 95% CI 1.32-2.01). Likewise, compared to participants with 0-50 times per week of smartphone unlocks, those with ≥400 times per week of smartphone unlocks had higher odds of NSSI (OR 1.53, 95% CI 1.25-1.88). No significant NSSI risk increase was observed for participants with 21-42 and 42-63 hours per week of smartphone screen time nor for those with 50-150 and 150-400 times per week of smartphone unlocks. Moreover, restricted cubic spline analyses showed that the increasing risk of NSSI was associated with elevated smartphone screen time and number of smartphone unlocks. Conclusions: These findings emphasize that ≥63 hours per week of smartphone screen time and ≥400 times per week of smartphone unlocks are risk factors for NSSI among college students, and interventions targeting NSSI should consider the apparent association with smartphone use.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».