TRASTORNO DEPRESIVO MAYOR Y USO PROBLEMÁTICO DE REDES SOCIALES: META-ANÁLISIS 2020-2025
Notice bibliographique
Résumé
Tipo de artículo: Artículo original El objetivo de este artículo es cuantificar mediante meta-análisis la asociación entre el Trastorno Depresivo Mayor y el uso problemático de redes sociales en estudios publicados entre 2020 y 2025. El estudio se basa en una metodología cuantitativa, siguiendo las directrices PRISMA 2020, con búsqueda sistemática en PubMed/MEDLINE, Scopus, Web of Science, PsycINFO y ScienceDirect. Se incluyeron 16 estudios con 9,269 participantes de diversos países, evaluando la calidad metodológica mediante la escala Newcastle-Ottawa. Los resultados evidenciaron una correlación positiva moderada y estadísticamente significativa entre uso problemático de redes sociales y síntomas depresivos (r = 0.273, IC 95%: 0.215-0.332, p < 0.001), explicando aproximadamente el 7.5% de la varianza en sintomatología depresiva. Adicionalmente, se identificaron asociaciones significativas con ansiedad (r = 0.348) y estrés (r = 0.313). La heterogeneidad entre estudios fue sustancial (I² = 83.2%), aunque el análisis de variables moderadoras (edad, género, año de publicación) no mostró efectos significativos. Se concluye que el uso problemático de redes sociales, caracterizado por síntomas similares a adicción comportamental, constituye un factor de riesgo clínicamente relevante para sintomatología depresiva en adolescentes y adultos jóvenes. Se recomienda la evaluación sistemática de patrones de uso digital en protocolos clínicos, el desarrollo de intervenciones terapéuticas específicas y la implementación de programas preventivos de alfabetización digital en contextos educativos como estrategias para mitigar los efectos adversos sobre la salud mental.
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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 | 0,045 | 0,124 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,022 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».