A mediation analysis of the influence of sleep on the relationship between smartphone screen time and youth mental health
Notice bibliographique
Résumé
Research using subjective measures suggests that young people spend large amounts of their leisure time using digital media, which may affect their mental health. Of particular concern is that smartphone screen-time may replace health-promoting activities such as sleep and thereby contribute to mental health problems. Considering that previous studies primarily relied on subjective reports of screen-time and its effects on youth mental health, the objective of the current research was to examine whether screen-time objectively measured via mobile sensing was associated with internalizing (e.g., anxiety, depression) and externalizing (e.g., impulsivity, aggression) symptoms and whether this association was mediated by reduced sleep duration. 407 Canadian youths aged 15–25 completed questionnaires about their mental health symptoms and used a mobile sensing app to measure screen-time and sleep for at least 14 days. The association between screen-time and mental health symptoms and the mediation of sleep duration were tested by fitting structural equation models. Results suggested that objectively measured smartphone screen-time was indirectly associated with externalizing symptoms through reduced sleep duration, but showed no significant association with internalizing symptoms. These findings complement previous research that used subjective measures and highlight the need to provide support and resources to youth to promote healthy screen use and healthy sleep habits.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».