Use of mobile devices and psychosocial difficulties in children under 12 years of age: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The growing use of mobile devices among children under the age of 12 underscores the need to investigate potential associated risks and to encourage appropriate usage habits. This meta-analysis aimed to examine the relationship between mobile device use and behavioral problems in children aged 3 to 12 years, as measured by the Strengths and Difficulties Questionnaire (SDQ). The literature search was conducted in three databases (PubMed, PsycINFO, and WOS), in accordance with the PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) guidelines. The study protocol was previously registered in the International Prospective Register of Systematic Reviews (PROSPERO). Eligibility criteria were established using the Population, Exposure, Comparator, and Outcomes (PECO) framework. Risk of bias in the included studies was assessed using the Newcastle–Ottawa Scale (NOS) for the quality appraisal of non-randomized studies. A total of seven studies were included in the meta-analysis. The results indicated an incidence of 8.52% for emotional problems (95% CI [4.10, 17.71]); 8.00% for behavioral problems (95% CI [1.87, 34.21]); 10.23% for symptoms of hyperactivity/inattention (95% CI [2.73, 38.40]); 11.64% for peer relationship problems (95% CI [5.20, 26.08]; k = 4); and 0.20% for reduced prosocial behavior (95% CI [0.12, 0.32]) among children with higher mobile device usage. Children’s greater use of mobile devices is associated with a higher prevalence of behavioral and emotional problems.
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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 | 0,013 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,045 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».