Uso excessivo de redes sociais digitais e ideação suicida em jovens: uma revisão sistemática com metanálise
Bibliographic record
Abstract
Introdução: O uso intensivo de redes sociais por adolescentes tem crescido e despertado preocupações sobre seus impactos na saúde mental. A presente revisão sistemática com metanálise analisa a relação entre exposição prolongada às telas e o risco de ideação suicida em jovens, considerando fatores como qualidade metodológica dos estudos e variáveis contextuais. Objetivos: Analisar a associação entre o tempo de uso das redes sociais digitais e a ideação suicida em adolescentes, identificando padrões de risco e fatores que possam influenciar essa relação com base em evidências empíricas recentes. Metodologia: Esta revisão seguiu protocolo registrado no PROSPERO. Foram incluídos estudos longitudinais com adolescentes de até 18 anos, comparando aqueles que usavam redes por mais de 3h/dia com os que usavam menos. As buscas foram feitas no PubMed, Science Direct e BVS, entre 2020 e 2025. Utilizou-se o software Rayyan e a escala Newcastle-Ottawa para avaliação de risco de viés. A síntese quantitativa foi realizada no software R, com metanálise pelo método de variância inversa e modelo de efeitos aleatórios. Heterogeneidade e viés de publicação foram analisados com estatísticas I², Q de Cochran, funnel plot e teste de Egger. Resultados: Foram incluídos 15 estudos, sendo a maioria transversal. A metanálise identificou associação positiva entre exposição superior a 2 horas diárias às telas e ideação suicida (OR=1,6). Estudos com alta qualidade metodológica apresentaram maior magnitude de efeito (OR=2,07). Experiências negativas, como cyberbullying, e distúrbios de sono foram fatores que potencializaram o risco. A análise por região revelou variações relevantes, especialmente entre China e EUA. A análise de sensibilidade mostrou que os resultados são robustos, mas a alta heterogeneidade entre estudos requer cautela na interpretação. Conclusão: A exposição excessiva a redes sociais está associada ao aumento da ideação suicida em adolescentes, especialmente quando ultrapassa duas horas diárias. A qualidade das interações digitais e variáveis contextuais devem ser consideradas. Ainda há necessidade de padronização de medidas e mais estudos longitudinais. Estratégias de prevenção devem ir além da limitação de tempo de tela e focar no uso consciente e positivo das mídias digitais.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.032 | 0.116 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.007 | 0.021 |
| Bibliometrics | 0.015 | 0.014 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.003 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".