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यह पृष्ठ 26वीं विश्व मनोरोग कांग्रेस में प्रस्तुत अध्ययन का कृत्रिम बुद्धिमत्ता की सहायता से तैयार किया गया तुर्की सारांश है। अध्ययन का स्वामित्व इसे प्रस्तुत करने वाले लेखकों के पास है; उद्धरण के लिए मूल स्रोत देखें।

EV0037

उच्च जोखिम वाले गेमर्स में दैनिक नींद और गेमिंग प्रक्रियाओं का मॉडलिंग: पहनने योग्य उपकरणों से निगरानी और स्व-रिपोर्ट डेटा को संयोजित करने वाला गतिशील संरचनात्मक समीकरण दृष्टिकोण

MODELING DAILY SLEEP–GAMING PROCESSES IN HIGH-RISK GAMERS: A DYNAMIC STRUCTURAL EQUATION APPROACH COMBINING WEARABLE TRACKING AND SELF-REPORT DATA

उच्च जोखिम वाले गेमर्स में अगले दिन की गेमिंग अवधि का पूर्वानुमान वस्तुनिष्ठ नींद की अवधि नहीं, बल्कि पिछली रात की आत्मनिष्ठ नींद की गुणवत्ता करती है, और शारीरिक गतिविधि इस संबंध की व्याख्या नहीं करती।

इस अध्ययन का उद्देश्य उच्च जोखिम वाले गेमिंग व्यवहार वाले व्यक्तियों में नींद और गेमिंग अवधि के बीच दैनिक स्तर के संबंधों की जाँच करना तथा यह परखना था कि कदमों की संख्या के रूप में मापी गई दैनिक शारीरिक गतिविधि इन संबंधों की सांख्यिकीय व्याख्या करती है या नहीं। सितंबर 2023 से फरवरी 2024 के बीच चीन के शंघाई और हुनान स्थित विश्वविद्यालयों से गेमिंग विकार स्क्रीनिंग स्केल (Gaming Disorder Screening Scale, GDSS) के आधार पर चुने गए उच्च जोखिम वाले 40 विश्वविद्यालयी विद्यार्थियों को अध्ययन में शामिल किया गया (आयु सीमा 17 से 25 वर्ष, औसत 18,43 वर्ष, मानक विचलन 1,30; 92,5% पुरुष, 97,5% स्नातक विद्यार्थी, 97,5% मोबाइल उपकरण पर गेम खेलने वाले, 72,5% बहु-खिलाड़ी प्रतिस्पर्धात्मक गेम खेलने वाले)। 28 दिनों तक दैनिक गेमिंग अवधि और पिछली रात की नींद की गुणवत्ता (0 से 10 के पैमाने पर) को एक-एक प्रश्न के माध्यम से दर्ज किया गया; वस्तुनिष्ठ नींद की अवधि और दैनिक कदमों की संख्या Huawei के पहनने योग्य उपकरणों से दर्ज की गई। डेटा का विश्लेषण गतिशील संरचनात्मक समीकरण मॉडलिंग (dynamic structural equation modeling, DSEM) से किया गया, जो व्यक्ति के भीतर और व्यक्तियों के बीच के घटकों को अलग करती है। पहले मॉडल में पिछली रात की बेहतर आत्मनिष्ठ नींद की गुणवत्ता ने अगले दिन की अधिक लंबी गेमिंग अवधि का पूर्वानुमान किया (β = 0,091, 95% विश्वास अंतराल (confidence interval) [0,034, 0,148]); उसी दिन वस्तुनिष्ठ रूप से मापी गई अधिक शारीरिक गतिविधि कम गेमिंग अवधि से संबंधित पाई गई (β = -0,064, [-0,109, -0,019]); और गेमिंग अवधि में एक दिन से अगले दिन तक सांख्यिकीय रूप से सार्थक निरंतरता दिखाई दी (β = 0,421, [0,360, 0,482])। दूसरे मॉडल में वस्तुनिष्ठ नींद की अवधि ने न तो अगले दिन की गेमिंग अवधि का और न ही उसके बाद की शारीरिक गतिविधि का पूर्वानुमान किया; उसी दिन की शारीरिक गतिविधि फिर से कम गेमिंग अवधि से संबंधित पाई गई (β = -0,055, [-0,101, -0,010]), और गेमिंग अवधि की दिनों के बीच निरंतरता बनी रही (β = 0,423, [0,363, 0,482])। दोनों मॉडलों में शारीरिक गतिविधि के माध्यम से होने वाला अप्रत्यक्ष प्रभाव सांख्यिकीय रूप से सार्थक नहीं था। निष्कर्षतः, गेमिंग व्यवहार को समझने में नींद की अवधि की अपेक्षा नींद की गुणवत्ता अधिक प्रासंगिक प्रतीत होती है। अध्ययन में बताया गया है कि नींद को लक्षित करने वाले हस्तक्षेपों और कार्यक्रमों के लिए ऐसे व्यापक व्यवहार प्रतिरूपों को ध्यान में रखना उपयोगी हो सकता है, जिनमें शारीरिक व्यायाम जैसी वैकल्पिक गतिविधियाँ भी शामिल हों।

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