Social Media Use and Sleep Quality in Adolescents and Young Adults: A Scoping Review of Reviews
Notice bibliographique
Résumé
Background: Social media use has grown rapidly and has been integrated into the lives of many adolescents and young adults worldwide. Research indicates that excessive social media engagement can negatively impact sleep quality through various mechanisms. Objective: This scoping review of reviews aims to explore the relationship between social media use and sleep quality among adolescents and young adults, synthesize existing evidence, identify research gaps, and highlight directions for future research. Methods: Arksey’s and O’Malley’s five-stage framework was used to conduct this scoping review. Searches were conducted in PubMed, Web of Science, Embase, Medline, and Scopus for articles published between 2020 and 2025. The inclusion criteria were systematic reviews or meta-analyses focused on adolescents and young adults, examining social media use in relation to sleep quality, and peer-reviewed articles written in English. Ten articles met all eligibility criteria and were included in the review. Results: The findings indicate a small but consistent negative effect of social media use on sleep quality. Problematic social media use showed a stronger association with poorer sleep than general social media use. Specific platforms such as Facebook and Twitter contributed most to shorter sleep duration, later bedtimes, and poorer sleep quality, while Snapchat and Instagram showed moderate effects, and WhatsApp and WeChat showed smaller effects. Conclusions: Problematic social media use is strongly associated with poorer sleep quality, while general use may have smaller effects. Future research focusing on longitudinal studies would help deepen the understanding of the effects of social media on sleep and guide targeted interventions. Encouraging responsible or healthy social media use is vital in reducing the risks of problematic use while highlighting the benefits as well.
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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 | 0,008 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».