Parietal Alpha Asymmetry as a Correlate of Internet Use Severity in Healthy Adults
Notice bibliographique
Résumé
Background: Problematic Internet Use (PIU) is associated with emotional and cognitive dysregulation, yet its neural correlates, particularly in non-clinical populations, remain poorly understood. This study investigated association of the resting-state alpha asymmetry and desynchronization with psychological correlates of internet use within healthy regular internet users. Methods: A total of 129 participants (49 males, aged 18–35) were assessed using the Nine-Item Problematic Internet Use Questionnaire (PIUQ 9), alongside measures of anxiety, depression, and obsessive–compulsive symptoms. Resting-state EEG was recorded across Eyes Open (EO) and Eyes Closed (EC) conditions, with frontal and parietal alpha asymmetry and desynchronization indices analyzed in relation to internet use severity (Spearman rank correlations with non-parametric bootstrapping, 5000 replicates; FDR-corrected). For further analysis, participants with the lowest (n = 36) and highest (n = 33) PIUQ-9 scores were classified as low and high PIU groups, respectively, and their neurophysiological profiles were compared (Mann–Whitney U tests). Results: Higher internet use severity was associated with greater right parietal alpha power during EO condition, indicating greater left hemisphere parietal activity among individuals with higher internet engagement. Individuals with higher internet use severity also exhibited reduced absolute frontal and parietal alpha power, while alpha desynchronization was not associated with PIU severity or psychological symptoms. Conclusions: These findings suggest that posterior asymmetry patterns may serve as a neurophysiological correlate of PIU in non-clinical populations, warranting further investigation in future research.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».