Associations Between Both Smartphone Addiction and Objectively Measured Smartphone Use and Sleep Quality and Duration Among University Students: Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The impact of smartphone use on sleep remains intensely debated. Most existing studies have used self-reported smartphone use data. Moreover, few studies have simultaneously examined associations between both smartphone addiction and objectively measured smartphone use and sleep, and the dose-response relationship between smartphone use and risk of poor sleep has been consistently overlooked, requiring systematic and further research on this topic. Objective: This study aimed to examine the associations between smartphone addiction and objectively measured smartphone use and sleep quality and duration. Methods: This cross-sectional study enrolled 17,713 participants from a university in China. We assessed objective smartphone screen time and unlocks by collecting screenshots of use records and measured smartphone addiction using a validated questionnaire. Sleep quality and duration were estimated via the Pittsburgh Sleep Quality Index. Binary logistic regression, linear regression, and restricted cubic spline regression models were used for the analyses. Results: A total of 14.3% (2533/17,713) of the participants met the criterion for poor sleep, with a mean sleep duration of 507.1 (SD 103.2) minutes per night. Notably, university students with smartphone addiction exhibited 184% higher risk of poor sleep (odds ratio [OR] 2.84, 95% CI 2.59-3.11) and a 15.47-minute-shorter nighttime sleep duration (β=-15.47, 95% CI -18.53 to -12.42) compared to those without smartphone addiction. Regarding objectively measured smartphone use, participants with ≥63 hours per week of smartphone screen time had 22% higher odds of poor sleep (OR 1.22, 95% CI 1.08-1.37) and a 6.66-minute-shorter nighttime sleep duration (β=-6.66, 95% CI -10.19 to -3.13) compared to those with 0 to 21 hours of screen time per week, whereas those with approximately 21 to 42 hours per week of smartphone screen time had a 5.47-minute-longer nighttime sleep duration (β=5.47, 95% CI 1.28-9.65). Similarly, compared to those with 0 to 50 smartphone unlocks per week, participants with ≥400 smartphone unlocks per week showed 61% higher odds of poor sleep (OR 1.61, 95% CI 1.41-1.85) accompanied by a 4.09-minute-shorter nighttime sleep duration (β=-4.09, 95% CI -8.08 to -0.09), whereas those with approximately 50 to 150 smartphone unlocks per week had a 5.84-minute-longer sleep duration (β=5.84, 95% CI 2.32-9.36). An inverted U-shaped association between smartphone screen time and sleep duration was observed (P<.001 for nonlinearity). Conclusions: Smartphone addiction, excessive objectively measured smartphone screen time, and unlocks are positively associated with both sleep quality and duration. Restricted cubic spline analyses revealed different nuanced dose-response relationships, with an inverted U-shaped association observed between smartphone screen time and sleep duration.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».