COVID-19大流行期间年轻人(18-28岁)使用屏幕时间的观察报告及其与心理健康和健康的相关性:国际、在线、横断面研究gydF4y2Ba

简介gydF4y2Ba

背景gydF4y2Ba

新冠肺炎疫情是一种新型疾病，在世界范围内肆虐，引发了国际突发公共卫生事件。因此，为了减少病毒传播，实施了隔离和保持社会距离措施，结果导致了可怕的后果，包括创伤后压力、恐惧和愤怒[gydF4y2Ba1gydF4y2Ba，gydF4y2Ba2gydF4y2Ba］．这些自我隔离措施导致工作和教育转移到网上，自然增加了人群使用屏幕的时间[gydF4y2Ba3.gydF4y2Ba］．由于在大流行之前，ST是一个有争议且研究充分的话题，围绕ST和ST行为及其与各种健康变量之间的相关性的兴趣成为心理健康和公共卫生研究人员的热门目标。自全球大流行开始以来，许多研究都证明了ST对不同人群的有害影响，特别是从精神和身体健康的角度[gydF4y2Ba3.gydF4y2Ba］．大流行期间ST使用的增加与成人的酒精、吸烟和糖摄入等成瘾行为有关[gydF4y2Ba4gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

显然，大流行期间ST的使用以及与心理健康的关系是相当复杂和多因素的。例如，研究人员发现了关于青少年ST的令人震惊的发现，确定了各种人口统计学差异，并承认ST的混合结果取决于模式(即智能手机vs电视)，这表明设备ST可能是考虑的一个重要因素[gydF4y2Ba5gydF4y2Ba］．这些发现表明，对ST的关注不应该仅仅是在屏幕上进行特定活动的时间，但以一种可能对一个人的整体健康有意义的方式进一步量化活动是很重要的。例如，在大流行期间，由于呆在家里的要求，个人需要进行社交，因此在线游戏的数量大幅增加，这可能对一个人的福祉有利，也可能有害[gydF4y2Ba6gydF4y2Ba］．了解这些复杂的联系不仅可以帮助改善后代，还可以为新的治疗系统提供见解，从而在未来类似的情况下潜在地帮助其他人。gydF4y2Ba

在COVID-19大流行期间，ST的使用主要集中在儿童和青少年中，对青年(18-30岁)人群的研究很少，这一年龄段的人群尤其值得关注，因为这一年龄段的人正在上大学、发展事业并与同龄人建立联系。此外，在COVID-19大流行期间，具体的ST使用(即用于研究的ST和用于社交媒体(SM)的ST)没有被研究，大部分重点是总体ST，而不是评估用于特定活动的ST，而不关注方式。最后，很少有分析将当前ST的使用与COVID-19大流行之前进行比较，因为变化的程度可能会提供重要的见解，并为ST和心理状态之间的复杂关系提供信息。gydF4y2Ba

本研究的目的gydF4y2Ba

由于COVID-19大流行期间出现了特定ST使用对世界各地年轻一代心理健康下降的影响，本研究最初旨在收集18岁至28岁年轻人ST模式的信息，以及其他健康措施，如心理健康、药物使用和整体福祉。这项研究不仅收集了3种不同的ST用途(娱乐、SM、教育或专业用途)的数据，还旨在评估COVID-19前时代与当前COVID-19大流行之间的ST变化，以扩大大流行期间ST模式的文献。gydF4y2Ba

方法gydF4y2Ba

研究设计和样本量gydF4y2Ba

数据通过一项在线、国际、横断面、观察性研究收集，该研究于2020年9月至2021年1月期间使用SurveyMonkey在线调查平台(SurveyMonkey, San Mateo, CA)进行。该研究利用便利抽样，通过口口相传和在校范围内的电子邮件，从圣文森特和格林纳丁斯的集团医疗机构招募目标年龄范围为18至28岁的参与者。这项研究在流行的SM网站(如Facebook、Twitter、LinkedIn)和研究平台(如SurveyCircle和SurveySwap)上进行了宣传，以收集国际范围内的更多反馈。本地校园(11/174,6.3%)、SM(55/174, 31.6%)和在线研究参与者平台(108/174,62.1%)收集了积极的反馈。gydF4y2Ba

共有294名受访者完成了问卷调查。由于研究的结构，我们添加了纳入和排除标准来验证所有收集到的回答。纳入标准要求所有参与者在进行调查时年龄在18岁至28岁之间，并通过出生日期进行验证。如果参与者不在这个年龄段，他们将被排除在数据分析之外。在调查中实施了三个经过验证的问题，以尽量减少随机选择。错误回答“点击继续调查”和“请对此答案选择同意/不同意”等问题的受访者将被排除在数据分析之外。共有183个应答被验证，其中35个应答者不符合资格，因为他们不在年龄范围内(即小于18岁或大于28岁)，76个应答者没有正确回答验证问题。gydF4y2Ba

伦理批准gydF4y2Ba

每位参与者都得到了一份在线同意书，以确认他们的自愿参与，允许他们在任何时候退出，或跳过或拒绝任何他们觉得不舒服的问题。参与研究的所有参与者都参与了知情同意过程，并对本文中包括身份识别信息的所有参与者进行了额外的知情同意。参与者没有收到任何参与风险或补偿，除了允许该研究小组获得更多关于大规模流行病如何影响个人心理健康的信息，这可能有助于公共卫生在未来扩大心理健康选择。对于心理健康部分，我们包括了一个国际心理健康号码和网站，如果参与者在回答任何问题时感到痛苦，他们可以去那里。这项研究得到了圣詹姆斯医学院圣文森特和格林纳丁斯校区机构研究委员会的批准(研究研究#119)。在涉及人类参与者的研究中执行的所有程序都符合机构或国家研究委员会的道德标准，并符合1964年赫尔辛基宣言及其后来的修正案或可比的道德标准。gydF4y2Ba

研究工具gydF4y2Ba

COVID-19前阶段为2019年10月至2019年12月，而当前COVID-19期间为2020年3月至参与者参与调查之日。所有问卷都是针对COVID-19大流行期间的具体评估而定制的。gydF4y2Ba

社会人口结构gydF4y2Ba

问卷的第一部分收集了一般人口统计信息，如性别、2020年的年龄、民族、种族、就业状况、过去6个月的居住国家、收入和学生身份。那些没有工作的学生选择了“失业，不找工作”。由于样本量较小，在数据分析时将居住国家划分为大洲。gydF4y2Ba

COVID-19-Related问题gydF4y2Ba

参与者还被问及一系列与COVID-19相关的医学问题。他们回答了关于是否接受过病毒检测以及是否感染了SARS-CoV-2的问题(“是”、“否”、“不知道/不确定”或“拒绝回答”)。参与者还回答了有关是否隔离的问题，以及如果隔离，请详细说明隔离时间是过去还是现在。最后，如果他们进行了隔离(过去或现在)，他们必须包括隔离的天数。gydF4y2Ba

屏幕时间数据gydF4y2Ba

一份经过验证的问卷量化了ST的使用情况，但通过询问参与者在COVID-19大流行期间过去7天内用于特定类别(娱乐、SM、教育或专业目的)的ST的平均使用情况(小时/周)进行了修改[gydF4y2Ba7gydF4y2Ba］．“想想COVID-19大流行之前(2019年10月- 2019年12月)和期间(2020年3月-现在)的平均一周，你花多少时间使用以下类型的屏幕作为主要活动?”回顾性收集covid -19前时代的ST。每个类别都列出了例子。娱乐包括流媒体网站、电视、电影、音乐和视频游戏。SM包括所有主要的SM网络(如Facebook、Twitter、Snapchat)和相关活动(如聊天、分享信息或图片)。教育和专业ST包括在线讲座、网络研讨会、商务会议和视频教程。如果不花时间，受访者被要求用“0”作为他们的答案。gydF4y2Ba

心理健康(抑郁、焦虑、COVID-19的心理影响、药物使用和对COVID-19的恐惧)gydF4y2Ba

我们使用患者健康问卷(PHQ-9)来评估抑郁症，对DSM-IV的9项标准进行4点李克特量表评分，范围从“根本没有”(0)、“几天”(1)、“超过一半的日子”(2)和“几乎每天”(3)，总分从0到27，得分等于或大于10表示可能患有抑郁症[gydF4y2Ba8gydF4y2Ba-gydF4y2Ba10gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

我们使用广泛性焦虑障碍7项(GAD-7)在李克特量表(Likert scale) 4分制中评估焦虑，从“根本没有”(0)到“几乎每天”(3)，其中焦虑症状分为最低(0-4)、轻度至中度(5-14)和严重(15-21)[gydF4y2Ba11gydF4y2Ba，gydF4y2Ba12gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

事件影响量表修订版(IES-R)是一项22项的测量，其中得分超过24分表示潜在的创伤后应激障碍(PTSD) [gydF4y2Ba13gydF4y2Ba-gydF4y2Ba16gydF4y2Ba］．COVID-19痛苦评估需要计算整体IES-R评分，包括22个项目，其中7个项目是侵入性的，8个项目是回避性的，7个项目是过度唤醒性的。每个项目所经历的困难程度被划分为“完全没有”“0”，“一点点”“1”，“适度”2，“相当多”“3”和“非常”“4”。综合得分可以根据范围指出PTSD的潜在诊断。24 - 32分表示部分PTSD症状，33 - 38分表示可能诊断为PTSD, 39分以上表示免疫系统功能受到抑制。每个子集(入侵、回避、过度唤醒)的均值也被计算并用于数据分析。gydF4y2Ba

使用世界卫生组织(世卫组织)的酒精、吸烟和物质涉入筛查测试(ASSIST V3.0)评估非法药物使用，该测试进行了修改，仅关注烟草、酒精、大麻、安非他命和阿片类药物的使用。对每个问题的回答都按照5分制进行评分，从“从不”、“一次或两次”、“每月”、“每周”到“每天或几乎每天”。物质物质得分低于3分表示不需要治疗，4至26分表示需要短暂治疗，27分及以上表示需要强化治疗[gydF4y2Ba17gydF4y2Ba］．其他问题评估了包装年份和每周平均饮酒量，并给出了酒精饮用量的指导方针(1罐啤酒= 1杯葡萄酒= 1杯烈酒[如朗姆酒、龙舌兰酒、伏特加])。由于样本量低，可卡因、安非他明和阿片类药物的辅助评分从数据分析中下降。gydF4y2Ba

我们使用COVID-19恐惧量表(FCV-19S)来评估个人对病毒的压力、焦虑和恐惧。问卷采用李克特量表，从1分(非常不同意)到5分(非常同意)计算总分，总分为7分至35分，得分越高表示对新冠肺炎的恐惧程度越高[gydF4y2Ba18gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

总体幸福感gydF4y2Ba

世界卫生组织的五大幸福指数(WHO-5)用于衡量主观幸福感，其中0表示幸福感的最低质量，100表示幸福感的最高质量[gydF4y2Ba19gydF4y2Ba］．与ST问题一样，这些问题在COVID-19大流行之前和期间被问了两次。gydF4y2Ba

身体质量指数gydF4y2Ba

每个受访者都被问及他们在大流行之前和期间的当前身高和具体体重，以及体重记录的日期。调查接受了每个受访者的体重和身高，取决于他们是选择美国的度量衡(磅和英尺/英寸)还是国际公制(公斤和厘米)。gydF4y2Ba

睡眠质量gydF4y2Ba

匹兹堡睡眠质量指数(PSQI)用于评估过去一个月(即COVID-19大流行期间)的睡眠质量[gydF4y2Ba20.gydF4y2Ba］．7个子领域(主观质量、睡眠潜伏期、睡眠持续时间、习惯性睡眠效率、睡眠障碍、睡眠药物使用和白天功能障碍)的总和得分，可用于分类睡眠质量。得分小于5表示睡眠质量“好”，得分大于5表示睡眠质量“差”。gydF4y2Ba

数据分析gydF4y2Ba

数据分析在95%显著性水平上进行SPSS 25.0版(IBM公司，Armonk, NY)。数据分析包括配对分析和独立分析gydF4y2BatgydF4y2Ba检验、Levene方差相等检验、Pearson相关、卡方检验、ANOVA检验、Tukey事后检验。缺失数据和那些回答“不知道”或“拒绝回答”的人被删除，小样本量(n<15)也被删除，比如在ASSIST可卡因、安非他明和阿片类药物评分的情况下。如果参与者缺少得分部分(即GAD-7, IES-R)的数据，则该参与者不会收到分数。gydF4y2Ba

用于分析的因变量包括人口统计信息(2020年年龄、性别、种族、种族、学生身份、就业状况和居住大陆)、每周饮酒量、包年、FCV-19S评分、过去和现在的WHO-5评分、过去和现在的BMI评分、BMI变化、睡眠时间、PSQI评分、PHQ-9评分、GAD-7评分、IES-R总分、IES-R侵入、IES-R回避、IES-R高度唤醒评分，以及烟草、酒精和大麻的ASSIST评分。gydF4y2Ba

大多数参与者是女性(n=128)，白人(n=142)，不是西班牙裔/拉丁裔(n=128)，来自欧洲(n=124)。2020年，所有183名参与者的平均年龄为23.43岁(SD 2.54岁)。在参与者中，58.2%(106/183)为无业人士，大部分参与者为学生(162/183,88.5%)。超过70%(98/ 136,72.1%)报告收入低于5万美元。收入与任何因变量都无关。gydF4y2Ba

结果gydF4y2Ba

人口统计信息gydF4y2Ba

一份全面的人口统计摘要已经发布gydF4y2Ba表1gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

covid -19特定统计数据和关联gydF4y2Ba

中提供了COVID-19检测、诊断和隔离的详细统计数据gydF4y2Ba表2gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

只有40.3%(74/183)的样本进行了COVID-19检测，这与任何因变量无关。在参与者中，6.7%(12/183)被诊断为COVID-19感染，这仅与ASSIST大麻评分相关(gydF4y2BatgydF4y2Ba_33gydF4y2Ba= 2.299,gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.004)， 9.3%(17/183)人为当前隔离，平均隔离时间为15.18 (SD 23.50)天，33.9%(62/183)人为过去隔离，平均隔离时间为20.07 (SD 20.87)天。学生gydF4y2BatgydF4y2Ba测试分析没有发现隔离或不隔离任何因变量组之间的差异。皮尔逊相关分析未发现过去隔离时间长短与因变量之间存在显著相关性。然而，皮尔逊相关性确实发现了当前隔离时间长度与当前WHO-5健康评分之间的正相关(gydF4y2BargydF4y2Ba_17gydF4y2Ba= 0.531,gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.03)和超过世界卫生组织5级的幸福得分(gydF4y2BargydF4y2Ba_17gydF4y2Ba= 0.626,gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .007)。gydF4y2Ba

ST统计数据摘要gydF4y2Ba

所有领域在COVID-19之前和期间ST的平均使用情况如下gydF4y2Ba表3gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

在COVID-19之前和期间的ST比较gydF4y2Ba

的配对gydF4y2BatgydF4y2Ba测试表明，所有域的平均ST显著增加(gydF4y2BaPgydF4y2Ba<措施;gydF4y2Ba表3gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

ST的范畴分析gydF4y2Ba

在COVID-19期间，20.7%(37/183)的参与者每周使用ST 0小时至10小时，38.0%(68/138)的参与者每周使用ST 10小时至20小时，41.3%(74/183)的参与者每周至少使用ST 20小时。与学生身份有显著关联(gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .002;gydF4y2Ba表4gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

在COVID-19期间，大多数参与者(108/ 183,60.0%)每周使用ST 0小时至7小时(gydF4y2Ba表5gydF4y2Ba)．与学生身份有显著关联(gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .02点;gydF4y2Ba表4gydF4y2Ba)，以及PHQ-9得分(gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .047;gydF4y2Ba表6gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

对于COVID-19期间的SM ST, 70.0%(126/183)的参与者每周使用ST 0小时至7小时(gydF4y2Ba表5gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

关于COVID-19期间用于教育或专业目的的ST, 54.7%(98/183)的参与者每周使用ST 0小时至7小时，45.3%(81/183)的参与者每周使用ST超过7小时(gydF4y2Ba表5gydF4y2Ba)．两组间IES-R总分有显著差异(gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.05)和IES-R入侵评分(gydF4y2BaPgydF4y2Ba= 04;gydF4y2Ba表6gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

ST的平均变化gydF4y2Ba

平均ST变化的计算是COVID-19大流行期间和之前ST之间的差值。gydF4y2Ba

总ST的平均变化为9.00小时/周(SD 9.97, n=179;gydF4y2Ba表7gydF4y2Ba)．学生身份有显著差异(gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .002;gydF4y2Ba表4gydF4y2Ba)．与COVID-19之前的WHO-5评分也有相关性(gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.04)， IES-R合计(gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.006)和入侵分数(gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.003)，烟草得分(gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .03点;gydF4y2Ba表8gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

在娱乐方面，每周ST (n=180)的平均变化为2.90 (SD 3.85)小时(gydF4y2Ba表7gydF4y2Ba)．学生与非学生有显著差异(gydF4y2BaPgydF4y2Ba<措施;gydF4y2Ba表4gydF4y2Ba)．与COVID-19之前的WHO-5评分相关(gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .045);GAD-7得分(gydF4y2BaPgydF4y2Ba= 03);IES-R总数(gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.01)，入侵(gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.02)，以及高度警觉得分(gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .045);睡眠时间(gydF4y2BaPgydF4y2Ba= 03);PSQI分数(gydF4y2BaPgydF4y2Ba= . 01);每周饮酒量(gydF4y2BaPgydF4y2Ba= 04);酒精分数(gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .003;gydF4y2Ba表8gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

对于SM, ST (n=180)的平均变化为2.29 (SD 3.78)小时/周(gydF4y2Ba表7gydF4y2Ba)．在学生身份方面，两组之间有显著差异(gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.001)及就业状况(gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .046;gydF4y2Ba表4gydF4y2Ba)．Tukey事后分析显示全职员工(平均值0.22，标准差1.95;n=23)，与兼职员工有显著性差异(均值2.68，标准差3.19;n = 47;gydF4y2BaPgydF4y2Ba= . 05;95% CI -4.93 ~ 0.0005)和失业人员(平均值2.56，标准差4.20;n = 104;gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .04点;95% CI -4.57至-0.11)。此外，还与出生年份有关(gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .007;gydF4y2Ba表8gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

对于教育或专业用途，ST (n=179)的平均变化为每周3.80小时(SD 5.89) (gydF4y2Ba表7gydF4y2Ba)．与IES-R总(gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.02)及侵入(gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.02)分数(gydF4y2Ba表8gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

ST的平均变化百分比gydF4y2Ba

ST的平均变化百分比是用变化数除以新冠肺炎之前的ST量，再乘以100。gydF4y2Ba

总ST (n=178)平均变化百分比为88.28% (SD 166.79%;gydF4y2Ba表7gydF4y2Ba)．学生总ST的变化百分比明显高于非学生(gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .04点;gydF4y2Ba表4gydF4y2Ba)．与WHO-5过去和当前评分也有相关性(gydF4y2BaPgydF4y2Ba=。004年和gydF4y2BaPgydF4y2Ba=。001年,分别;gydF4y2Ba表9gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

在娱乐方面，ST (n=169)的平均变化百分比为93.29% (SD 159.10%;gydF4y2Ba表7gydF4y2Ba)．与每周饮酒量呈正相关(gydF4y2BaPgydF4y2Ba<措施;gydF4y2Ba表9gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

SM ST (n=175)的平均变化率为56.94% (SD 83.08%;gydF4y2Ba表7gydF4y2Ba)．与非学生相比，学生的SM ST变化百分比具有统计学意义(gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .005;gydF4y2Ba表4gydF4y2Ba)．两组之间的就业状况有显著差异(gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .03点;gydF4y2Ba表4gydF4y2Ba)．Tukey的事后分析显示，全职员工与失业人员(gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .049;95% CI -97.85至-0.20)。与GAD-7分数相关(gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.007)， PHQ-9得分(gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.002)，以及IES-R入侵评分(gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .02点;gydF4y2Ba表9gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

对于教育或专业用途，ST (n=144)的平均变化百分比为150.14% (SD 268.59%;gydF4y2Ba表7gydF4y2Ba)．学生在教育或专业ST方面的变化百分比明显高于非学生(gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .045;gydF4y2Ba表4gydF4y2Ba)．此外，在居住洲方面，各组别间亦有显著差异(gydF4y2BaFgydF4y2Ba_{4139年gydF4y2Ba}= 3.634,gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .008;gydF4y2Ba表4gydF4y2Ba)．Tukey事后分析显示，居住在欧洲的人(平均值154.35，标准差236.61;n = 100;gydF4y2BaPgydF4y2Ba= . 01;95% CI -794.30至-63.67)和北美(平均值68.52,SD 183.52;n = 30;gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .003;95% CI -896.16 ~ -133.45)的变化小于非洲(平均值583.33，标准差141.42;n = 4)。gydF4y2Ba

ST变化百分比的分类分析gydF4y2Ba

对于总ST的百分比变化，不到四分之一的参与者(27/178,15.2%)减少了ST的使用，但超过四分之三的参与者(151/178,84.0%)增加了ST的使用(gydF4y2Ba表10gydF4y2Ba)．与学生身份有显著关联(gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .002;gydF4y2Ba表4gydF4y2Ba)．两组间IES-R总分有显著差异(gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.01)和IES-R入侵(gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .03点;gydF4y2Ba表11gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

对于娱乐的百分比变化，超过四分之一的参与者(44/ 169,26.0%)减少了ST的使用，而近四分之三的参与者(125/ 169,74.0%)增加了ST的使用(gydF4y2Ba表10gydF4y2Ba)．与性别有显著关联(gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .02点;gydF4y2Ba表4gydF4y2Ba)．大流行期间，组间WHO-5评分存在显著差异(gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.01)， GAD-7得分(gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.047)， IES-R总分(gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.03)， IES-R入侵分数(gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.01)， IES-R高唤醒评分(gydF4y2BaPgydF4y2Ba= . 01;gydF4y2Ba表12gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

对于SM ST的百分比变化，29.7%(52/175)的参与者减少了SM的使用，但超过70%(123/175,70.3%)的参与者增加了SM的使用(gydF4y2Ba表10gydF4y2Ba)．与性别有显著关联(gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.04)、学籍(gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.03)， 2020年平均年龄(gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .03点;gydF4y2Ba表4gydF4y2Ba)．对于平均年龄，Tukey事后分析发现-200%至0%类别的平均值(平均值23.01,SD 2.49岁;n=97)与0% ~ 100%组的平均值存在显著差异(平均值23.38，标准差2.16年;n = 26;gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .02点;95% CI -2.20至-0.16)。PHQ-9评分组间有显著差异(gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.03)和IES-R总数(gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.006)，入侵(gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.001)，以及避免(gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.02)分数(gydF4y2Ba表13gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

对于教育或专业目的的ST变化百分比，41.0%(59/183)的参与者因教育或专业目的而降低ST，超过一半(124/183,59.0%)的参与者因教育或专业目的而增加ST (gydF4y2Ba表10gydF4y2Ba)．在COVID-19期间，各组之间的BMI有显著差异(gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .03点;gydF4y2Ba表14gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

讨论gydF4y2Ba

主要发现gydF4y2Ba

总的来说，我们的研究结果证实了其他研究的结果，这些研究表明，与COVID-19之前相比，COVID-19期间所有领域的ST都显著增加gydF4y2BaPgydF4y2Ba<措施;gydF4y2Ba表2gydF4y2Ba) [gydF4y2Ba3.gydF4y2Ba，gydF4y2Ba5gydF4y2Ba，gydF4y2Ba21gydF4y2Ba］．由于我们的样本大部分由学生组成，预计教育和专业目的的ST的变化和百分比变化有最大的增长(gydF4y2Ba表7gydF4y2Ba)．然而，我们发现SM的ST变化百分比比娱乐增加了约57%，为93% (gydF4y2Ba表7gydF4y2Ba)，这表明我们的样本大幅增加了他们花在娱乐上的时间，而花在SM上的时间只是略有增加。SM的ST水平越高，高中生的社会联系就越强，这在隔离情况下是可以预期的，因为他们可能会在远程教育期间使用SM网络与朋友保持联系[gydF4y2Ba22gydF4y2Ba］．娱乐活动增加了更多的ST，这一发现揭示了大流行期间以学生为主的年轻人的模式，以及这一人群如何花更多的时间在娱乐上，而不是在社交网络上。即使评估分类分解，更多的参与者每周花在娱乐上的时间≥7小时(72/180,40.0%)比SM (54/180, 30.0%;gydF4y2Ba表5gydF4y2Ba)，与大流行前相比，更多参与者将ST时间≥100%用于娱乐(39/169,23.1%)，而SM (26/175, 14.9%;gydF4y2Ba表10gydF4y2Ba)．这可能是因为研究人员现在发现，玩电子游戏(被列为娱乐ST的一个例子)现在是COVID-19期间人们的一种新的社会接触形式，甚至可能对人们产生积极的影响，这可能表明为什么隔离与负面的心理健康结果无关[gydF4y2Ba23gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

SM和娱乐ST变量之间的差异是明显的，强调离散的特征。首先，我们发现，在0-7小时/周组和≥7小时/周组之间，因变量和SM ST没有显著的发现，但娱乐ST和抑郁评分组之间存在差异(gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .047;gydF4y2Ba表6gydF4y2Ba)．此外，与大流行前相比，SM ST的更大变化仅与更高的包年有关(gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.007)，但娱乐活动的变化越大，幸福感得分越高(gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.045)，睡眠质量较差gydF4y2Ba(PgydF4y2Ba=.01)，睡眠时间较长(gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.03)，更严重的焦虑(gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.03)，大流行带来的更大压力(gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.02)，酗酒程度较高(gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.004)，以及每周饮酒次数更多(gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .003;gydF4y2Ba表8gydF4y2Ba)．然而，与大流行前相比，更大程度的变化是至关重要的，因为SM的变化百分比越大，抑郁症就越严重(gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.007)，更严重的焦虑(gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.002)，以及疫情带来的更大压力(gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.02)，而更大程度的娱乐ST变化仅与每周较高的酒精摄入量相关(gydF4y2BaPgydF4y2Ba<措施;gydF4y2Ba表9gydF4y2Ba)．一旦这些变化程度被分解为下降的变化百分比、轻度到中度变化百分比(与以前相比0%-100%)和极端变化百分比(与以前相比≥100%)，更多的相关性变得明显，并重申与以前相比的变化程度确实在幸福、焦虑、抑郁和大流行压力等领域发挥作用(gydF4y2Ba表12gydF4y2Ba而且gydF4y2Ba13gydF4y2Ba)．这些发现表明，与以前相比，ST类型与增加之间存在复杂的关系，特别是因为本研究发现总ST与性别以外的因变量没有任何关联。gydF4y2Ba

目前的研究强调，隔离会影响一个人的心理健康，但我们在样本量中没有发现这一点[gydF4y2Ba24gydF4y2Ba］．然而，最近的一项元分析确实表明，隔离对不同人群的影响是不同的，我们的人群可能拥有一种或多种品质，对他们的影响比其他人要小[gydF4y2Ba25gydF4y2Ba］．厄瓜多尔的一项研究确实提到，尽管学生对自我隔离表示不满，但许多学生对远程学习感到满意，只有16%的学生患有临床抑郁症[gydF4y2Ba26gydF4y2Ba］．由于我们的样本主要是学生，这也可能是这些发现的一个原因，特别是因为我们发现，如果人们在进行调查时进行隔离，隔离时间越长，幸福感得分越高(gydF4y2BaPgydF4y2Ba= 03)。这背后的另一个原因可能是娱乐ST水平的提高，尽管发现游戏与负面的心理健康后果有关，但它可以产生积极的影响。未来的研究需要评估ST，娱乐ST，游戏特定ST，以及使用这些因素玩的游戏类型，以提供更具体的解释[gydF4y2Ba23gydF4y2Ba］．此外，虽然在该样本中未发现COVID-19诊断与心理健康或健康相关，但我们确实发现与ASSIST大麻评分相关(gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.004)，这可能表明COVID-19诊断与大麻使用之间存在关联，这可以解释为研究人员假设经常吸食大麻的人可能更容易感染COVID-19 [gydF4y2Ba27gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

虽然我们的研究确实显示了一些人口统计学差异，但最显著的人口统计学分组差异出现在学生和非学生之间。有显著差异(gydF4y2BaPgydF4y2Ba除2个ST特征的总ST变化百分比和娱乐ST的分类分析变化百分比(gydF4y2Ba表4gydF4y2Ba)．尽管众所周知，在大流行期间，由于远程学习，学生的ST增加了[gydF4y2Ba28gydF4y2Ba]，一个值得注意的发现是，与非学生相比，学生更有可能在娱乐和SM ST方面有更高程度的百分比变化。这进一步重申了一点，即总ST只提供了最少的信息，详细说明ST的类型和花费的金额将提供对ST行为和模式的更深入的了解。除了学生，我们还发现全职员工在SM方面的ST和SM的平均变化百分比比兼职员工或失业人员(gydF4y2BaPgydF4y2Ba=。046年和gydF4y2BaPgydF4y2Ba=。03分别;gydF4y2Ba表4gydF4y2Ba)，这表明在流行病期间，就业可能会影响SM的使用量。最近发现了一个类似的发现，它与久坐不动的时间增加有关。gydF4y2Ba29gydF4y2Ba］．此外，SM ST的变化百分比可能有代际联系，因为SM总体百分比下降的人比SM增加的人更年轻(gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .03点;gydF4y2Ba表4gydF4y2Ba)．虽然我们在样本中没有发现种族之间的任何差异，但我们确实发现了娱乐变化在种族之间的差异。gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.01)和娱乐变化百分比ST (gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .02点;gydF4y2Ba表4gydF4y2Ba)，最近发表的一项研究认为，这是由于结构性和系统性的种族主义驱动因素[gydF4y2Ba5gydF4y2Ba］．这些差异鼓励针对种族和民族的研究更多地了解这些模式，以帮助在COVID-19大流行期间在很大程度上挣扎的少数民族人群受益。最后，一项更独特的发现是居住大陆组间教育和专业目的ST平均变化百分比的差异(gydF4y2BaPgydF4y2Ba=措施;gydF4y2Ba表4gydF4y2Ba)．平均而言，生活在非洲的参与者比生活在欧洲或北美的参与者有更显著的变化。这一发现表明，生活在非洲的参与者在大流行期间投入教育和职业的时间比大流行前大幅增加。这种差异可能是由多种因素造成的，从文化到结构。gydF4y2Ba

有大量证据表明ST与多种不利健康因素有关，特别是与大流行造成的心理困扰有关。对于那些由于教育或职业原因每周花在ST上的时间≥7小时的人，IES-R总分更为显著(gydF4y2BaPgydF4y2Ba= . 05;gydF4y2Ba表6gydF4y2Ba)，而不是其他ST变量。这一独特的发现表明，教育或职业ST与心理困扰之间存在相关性。此外，与之前的研究一样，我们发现抑郁症和娱乐之间存在联系。gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .047;gydF4y2Ba表6gydF4y2Ba) [gydF4y2Ba30.gydF4y2Ba]，更不用说对ST变化百分比和IES-R的各种事后测试表明，当ST变化百分比增加时，IES-R分数显著提高;值得注意的是，抑郁得分与ST的总使用无关，这表明某些类型的ST不会影响抑郁，但其他类型的ST，如娱乐，可能会影响抑郁。此外，我们发现焦虑和娱乐的平均变化ST (gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .03点;gydF4y2Ba表8gydF4y2Ba)，这在目前的文献中很少见。这一发现很新颖，因为就像抑郁症一样，它与总ST无关，而是与特定类型的ST有关。gydF4y2Ba

由于文献缺乏关于物质使用和ST的信息，我们的发现增加了对多种物质的认识。首先，我们重申了COVID-19期间增加娱乐ST和饮酒之间的联系[gydF4y2Ba4gydF4y2Ba］．我们还发现，ASSIST烟草评分随着ST总使用量的变化而增加，这与其他研究的评分相似(gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .03点;gydF4y2Ba表8gydF4y2Ba) [gydF4y2Ba31gydF4y2Ba］．这可能是由于压力，因为学习压力的增加会增加吸烟行为。gydF4y2Ba32gydF4y2Ba］．我们的研究还发现，袋装年数与SM ST (gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .007;gydF4y2Ba表8gydF4y2Ba)，目前文献中首次提及。gydF4y2Ba

我们没有发现睡眠质量和ST之间有太多联系，尽管文献表明并非如此[gydF4y2Ba33gydF4y2Ba，gydF4y2Ba34gydF4y2Ba］．过度ST的物理治疗专业学生睡眠质量较差，然而我们的数据表明，这只是娱乐ST发生显著变化的情况(gydF4y2BaPgydF4y2Ba= . 01;gydF4y2Ba表8gydF4y2Ba) [gydF4y2Ba33gydF4y2Ba］．我们还希望发现ST和BMI的显著相关性[gydF4y2Ba35gydF4y2Ba]，但发现降低ST的人的BMI明显高于ST升高的人(gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .03点;gydF4y2Ba表14gydF4y2Ba)．除了这种相关性外，在我们的样本中，关于BMI没有显著的发现，这表明在我们的样本中，ST不是COVID-19期间BMI评分的影响因素。gydF4y2Ba

限制gydF4y2Ba

这项研究有很多局限性。有些变量的样本量较小，需要从数据分析中去除。这项研究是在线进行的，参与者是在线招募的，因此在报告中提供了一定的偏差，因为这些参与者可能比其他人有更多的ST。由于样本量低，我们无法按国家进行分层;因此，我们将参与者按大洲分组，这概括了一个国家内的离散文化。首先，我们没有收集精神病史的信息。此外，计算ST的重点是每周的小时数，并没有科学地测量花在每台设备上的时间，我们也没有收集有关方式的信息。此外，无法回忆可能会影响并在一定程度上影响covid -19前的变量。最后，我们的人口没有很好地模拟整个年轻人人口，因为大多数是白人、学生和女性。gydF4y2Ba

结论gydF4y2Ba

这项研究是目前文献中首次关注COVID-19大流行期间年轻人的性传播行为和模式，并确定性传播与人口统计学、心理健康、物质使用和健康因素之间的各种相关性。我们的研究结果表明，仅靠总ST不足以预测大流行期间年轻人的心理健康，某些类型的ST，特别是娱乐和SM，可以更深入地了解心理健康和其他健康因素。此外，与大流行前相比，ST的变化量和程度更能说明心理影响和健康。这些见解为未来的研究人员提供了一个基线，让他们继续探索这些未被触及的深处，希望找到个性化的解决方案，使年轻人和他们的心理健康和健康在未来遇到类似的大流行时受益。gydF4y2Ba