Adolescent media use and its associations with psychotic experiences
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Adolescent media use is a potential target for detecting and preventing psychotic experiences (PEs), with evidence that adolescent media use and PEs share many psychological and social predisposing factors. However, it remains unclear whether adolescent media use is associated with subsequent PEs, and this relationship may vary according to the types and longitudinal trajectories of use.Objective: In a population-based cohort, this thesis aimed to examine the associations between adolescent media use trajectories and lifetime PEs at 23 years of age. We considered longitudinal trajectories of four types of media use between 12-17 years of age: TV viewing, video gaming, computer use, and reading. Methods: The sample included 1226 participants (713 [58.2%] female) from the Québec Longitudinal Study of Child Development, a population-based cohort of children born in 1997 and 1998 and followed up annually or biannually from 5 months through 23 years of age. Participants reported their habitual weekly amount of TV viewing, video gaming, computer use, and reading at 12, 13, 15 and 17 years of age. Lifetime occurrence of psychotic experiences was measured at 23 years of age. Covariables included sociodemographic, genetic, family, and childhood characteristics between 5 months and 12 years of age.Results: For each media category, latent class mixed modeling identified 3 group-based trajectories, with subgroups of participants following trajectories of higher use: TV viewing, 128 (10.4%); video gaming, 145 (11.8%); computer use, 353 (28.8%); reading, 140 (11.4%). Relative to lower video gaming (891 [72.7%]), a trajectory of higher video gaming was associated with higher levels of PEs at age 23 years (estimated difference, +6.6%; 95% CI, +2.4%-+11.0%). The trajectory of higher video gaming was preceded by higher levels of mental health and interpersonal problems at 12 years, and adjusting for these factors mitigated the association of higher video gaming with subsequent PEs. A curved trajectory of computer use (189 [15.4%] participants), characterized by increasing levels of use until 15 years of age followed by a decrease, was associated with higher PEs (estimated difference, +5.3%; 95% CI, +1.5%-+9.3%) relative to lower use (684 [55.8%] participants). This association was robust to covariable adjustment.Conclusion: This study found that longitudinal trajectories of media use during adolescence were differentially associated with PEs at 23 years of age. Prior mental health and relationship difficulties explained this association for the higher trajectory of video gaming, whereas a curved (increasing-then-decreasing) trajectory of computer use retained a modest association with more PEs. Understanding the environmental determinants and psychosocial functions of media use during adolescence may help better integrate digital technologies in the prevention and management of PEs
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».