The Association Between Smartphone Overuse and Cognitive Impairment Among Adults in the United Arab Emirates: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background The widespread usage of smartphones has led to increasing concern regarding their potential adverse effects on cognitive health. While international studies have explored associations between excessive smartphone use and cognitive decline, there remains a gap in the literature specific to the United Arab Emirates (UAE). Aim This study aimed to investigate the association between smartphone overuse and cognitive impairment among adults in the UAE. Methods A cross-sectional study was conducted with a convenience sample of 401 adults aged ≥18 years across the UAE. Data were collected using an online self-administered questionnaire. Participants were categorized into three categories: low-risk, high-risk, and addicts based on the Smartphone Addiction Scale-Short Version (SAS-SV). The assessment of cognitive impairment was done through the Ascertain Dementia-8 Scale (AD8). Results A total of 281 participants (70%) were female, and 284 (71%) were in the age range of 18-24. Among the participants, 302 (75.3%) were classified as addicts, 75 (18.7%) were high-risk, and 24 (6%) were low-risk. According to the AD8 scale, the mean score was 1.9, and 182 (45.4%) of the participants were more likely to have cognitive impairment. A statistically significant association was observed between smartphone addiction and cognitive impairment (p = 0.002). The prevalence of cognitive impairment in addicts, high-risk, and low-risk subjects was 152 (50.3%), 22 (29.3%), and eight (33.3%), respectively. Smartphone overuse was also significantly associated with sleep disturbances (p < 0.001), headaches (p = 0.007), painful fingers (p = 0.015), and visual strain (p = 0.030). Depression was found to be significantly associated with cognitive impairment (p = 0.007). Conclusion The findings highlight a significant association between excessive smartphone use and cognitive impairment among adults in the UAE. These results emphasize the need for awareness campaigns, early screening initiatives, and further longitudinal research to explore causality and mitigate the cognitive risks associated with digital overuse.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».