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"L’utilisation addictive, élevée ou croissante, des réseaux sociaux, téléphones portables ou jeux vidéo est fréquente chez enfants et adolescents : elle est associée à des troubles de santé mentale et à des comportements suicidaires" par Jacques Hallard

mardi 30 décembre 2025, par Hallard Jacques

ISIAS Santé mentale Jeunesse

L’utilisation addictive, élevée ou croissante, des réseaux sociaux, téléphones portables ou jeux vidéo est fréquente chez enfants et adolescents : elle est associée à des troubles de santé mentale et à des comportements suicidaires

Jacques Hallard , Ingénieur CNAM, site ISIAS – 30/12/2025

Plan du document : Préambule Introduction Sommaire Auteur

Préambule

Quelques informations de base pour débuter ce dossier conçu dans un but didactique

Les troubles addictifs sont liés par exemple à l’utilisation de substances entraînant une dépendance, telles que l’alcool, le tabac ou les drogues. Ces substances, dites psychoactives, modifient notre fonctionnement mental. 18 août 2025

Les addictions sont des pathologies cérébrales définies par une dépendance à une substance ou une activité, avec des conséquences délétères. Les chercheurs tentent de mieux décrire les mécanismes impliqués dans l’apparition, le maintien et les rechutes des addictions. Ils essaient aussi d’en identifier les facteurs de vulnérabilité individuels, sociétaux et environnementaux, pour permettre une meilleure prévention et prise en charge… - A découvrir sur ce site > https://www.inserm.fr/dossier/addictions/

Addiction comportementale (jeux, écrans) - Cet article fait partie du dossier : Addictions - 07 novembre 2025

Les addictions aux jeux de hasard et d’argent et celles aux jeux vidéo sont des addictions comportementales, considérées et reconnues comme une maladie. D’autres troubles addictifs comportementaux sont actuellement à l’étude.

Les addictions comportementales ou « addictions sans substance » se caractérisent par l’impossibilité de contrôler la pratique d’une activité. Une sensation de tension croissante se met en place avant de passer à l’acte et au moment de la pratique, la personne ressent un plaisir ou un soulagement.

C’est seulement dans le courant de ces dernières années que ces troubles comportementaux ont été identifiés. À ce jour, ces troubles sont uniquement définis pour l’addiction :

aux jeux de hasard et d’argent (gambling disorder) ;
aux jeux vidéo (gaming disorder).
D’autres troubles comportementaux font actuellement l’objet de recherches qui permettront de mieux comprendre leur pouvoir addictif.

50 à 75 % des patients ayant des addictions comportementales souffrent également de troubles psychologiques (TDAH, troubles anxieux, troubles de l’humeur de type épisode dépressif ou trouble bipolaire) ou d’autres addictions (à des substances illicites par exemple).

Qu’est-ce que les jeux de hasard et d’argent ?

Les jeux de hasard et d’argent se définissent par leur déroulement.

La personne mise de l’argent ou un objet (souvent de valeur) de façon irréversible.

L’issue de cette mise aboutit à un gain ou une perte et dépend du hasard de façon :

partielle, car elle fait aussi appel à l’adresse du joueur, comme pour les paris sportifs ou hippiques, le black jack, le poker, etc ;
totale, tels la loterie, les jeux de grattage, les machines à sous, la roulette, etc. Il est donc ici impossible de prévoir le résultat du jeu. Par conséquent, persévérer dans le jeu ne permet pas d’améliorer ses compétences, ni d’augmenter ses chances de gagner.
Ces jeux sont pratiqués :

dans de lieux de jeu, comme les casinos ou les bars-tabacs ;
en ligne. Internet prend, en effet, une place de plus en plus importante dans la part des dépenses de jeux.
Comment reconnaître une addiction aux jeux de hasard et d’argent ?{{}}

Très souvent, la pratique des jeux de hasard et d’argent est contrôlée et la perte d’argent est acceptée par la personne ; celle-ci ne ressent donc pas le besoin de rejouer pour compenser ses pertes. Dans ce cas, on ne parle pas d’addiction.

Le parcours du joueur ayant une addiction aux jeux est tout autre. Il comporte trois phases successives :

la phase de gain, souvent initiée par un apport important d’argent. Le jeu est alors vécu comme agréable et le joueur est euphorique ;
la phase des pertes. Celles-ci sont vécues par le joueur comme une attaque. Elles le poussent à rejouer pour tenter de regagner l’argent perdu. Les difficultés financières commencent alors à apparaître ;
la phase de désespoir. Les pertes d’argent sont alors importantes. Le joueur désespéré perd le contrôle de sa pratique ; il continue à jouer malgré les dommages qu’il subit.
Jeux d’argent et de hasard : chiffres clés 2023

Plus d’un français sur deux concerné

En 2023, plus de la moitié des Français de 18 à 75 ans ont joué à un jeu d’argent et de hasard au cours de l’année passée, en hausse de 4,6 points depuis 2019. 55,9 % sont des joueurs et 47,6 % des joueuses.

Quels jeux ?

Les jeux de tirage et les jeux de grattage sont les plus pratiqués par respectivement 34,2 % et 30,9 % des adultes. Viennent ensuite les paris sportifs (6,7 %) et les jeux de machines à sous (6,6 %). Les autres jeux de casinos, paris hippiques, poker sont pratiqués par moins de 5 % de la population.

Pratique occasionnelle ou problématique ?

52,6 % des joueurs jouent de manière occasionnelle, c’est-à-dire moins de 12 jours par an.

4,9 % des personnes ont été classées comme joueurs problématiques (7,5 % des joueurs et 2,2 % des joueuses). Un joueur problématique joue de manière intensive, délaissant ses autres centres d’intérêt et sa vie personnelle. La part des joueurs problématiques a concerné :

les jeux de tirage : 2,6 %
les jeux de grattage : 3,4 %
les jeux de casinos et de machines à sous : 6,1 %
les paris sportifs : 15,3 %
les paris hippiques et le poker : 17,2 %.
Source : La pratique des jeux d’argent et de hasard en France en 2023. Observatoire français des drogues et des tendances addictives

La pratique des jeux vidéo est assez courante ; selon une étude du Centre national du cinéma et de l’image animée, 70 % des Français ont joué à un jeu vidéo, dont 10 % à des jeux en ligne, sur les 6 derniers mois précédent l’enquête. Ce sont surtout les adolescents (46 %) qui s’adonnent à cette activité sur une moyenne 3 heures par semaine.

Les jeux les plus utilisés sont :

les jeux compétitifs tels que les jeux de stratégie, les jeux de tirs ;
les jeux de rôle en ligne qui mettent en avant les relations dites « sociales ». Les joueurs se mettent alors en équipe pour affronter des défis créés par les développeurs du jeu.
L’installation de l’addiction aux jeux vidéo

En moyenne, 3 % des Français présentent un risque d’addiction aux jeux vidéo, c’est-à-dire une perte de contrôle de cette pratique, que les jeux soient en ligne ou non. Le jeu prend alors le pas sur les autres centres d’intérêt et activités quotidiennes ; la poursuite du jeu ou sa pratique devient primordiale, malgré les répercussions dommageables sur la vie quotidienne, les activités familiales, sociales, éducatives ou professionnelles. Le profil moyen des personnes à risque est un homme de 31 ans, sans emploi.

L’addiction au jeu se développe en plusieurs phases :

Le jeu devient la principale activité de la personne et occupe son temps et ses pensées. Puis, le jeu permet de « soigner » son humeur et ses pensées négatives. Progressivement, le temps de jeu doit être augmenté pour obtenir le même niveau de plaisir.
Une détresse psychologique avec des troubles de l’humeur, des insomnies, etc. apparaissent dès que la personne ne peut pas jouer. C’est le syndrome de manque.
Des retentissements psychologiques et sociaux apparaissent. Les tentatives d’arrêt de jeux échouent et une rechute survient avec augmentation du temps de jeu.
Le retentissement sur la santé et la vie sociale dépendant du temps passé devant les jeux vidéo{{}}

Tout joueur utilisant les jeux numériques ou vidéo ne souffre pas d’addiction. Tout joueur doit cependant surveiller le temps consacré à cette activité et faire attention au retentissement du jeu sur :

ses activités quotidiennes (sociales, scolaires et professionnelles) ;
sa santé physique (sécheresse oculaire, surpoids, dégradation du sommeil, etc.) et mentale (perte de confiance en soi et du bien-être psychique, dépression, etc.) ;
ses relations sociales (isolement).
L’usage des écrans par les français en 2021

Le premier Baromètre MILDECA/Harris Interractive souligne la généralisation massive des usages, notamment chez les jeunes.

Les usages quotidiens intensifs de plus de 4 heures par jour sont globalement deux fois plus nombreux chez les 15-24 ans que chez leurs ainés.
8 répondants sur 10 passent plus de temps que prévu sur les écrans et une majorité estime ne pas pouvoir diminuer ou arrêter, notamment pour le jeu, les vidéos et la communication (via les réseaux sociaux) pour les plus jeunes.

Un quart des répondants (et 42 % des 15-24 ans) consomme davantage de confiseries, sodas et snacks pendant leurs activités sur écrans, véritable facteur de surpoids.

10 % consomment plus de tabac et 7 % plus d’alcool.

Pour en savoir plus sur le Baromètre, lire le rapport : Les Français « addicts » à leurs écrans.

Lectures suggérées :

Santé mentale en berne chez les jeunes : un terrain ... Association Addictions France https://addictions-france.org › actualites › sante-mentale-...

10 octobre 2025 — Selon l’Inserm, plus de 90 % des dépendances à l’âge adulte débutent à l’adolescence. Le pic d’initiation à l’alcool, au tabac, et au cannabis ...

« Alors que la santé mentale a été érigée en grande cause nationale 2025, les études convergent : la santé mentale des adolescents s’est dégradée, en France comme à l’international. Une étude récente révèle qu’un quart des jeunes français de 15 à 29 ans souffrent de dépression, un facteur psychologique favorisant l’apparition d’addictions ».

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Introduction
Ce dossier concerne essentiellement les troubles de santé mentale chez les enfants et les adolescents : anxiété, dépression, idées suicidaires… qui résultent d’un usage addictif des jeux vidéo, des réseaux sociaux, des écrans en général…

Des travaux scientifiques – certains sont traduits et rapportés ici - ont été approfondis sur ces sujets en Chine et aux Etats-Unis notamment …

« Les données disponibles montrent que 20 % des 1,2 milliard de personnes âgées de 10 à 19 ans dans le monde souffrent de troubles mentaux ».

Une équipe internationale collaborative dirigée par Jia Tianye de l’Institut d’intelligence inspirée du cerveau de l’Université chinoise de Fudan a découvert des mécanismes neuronaux communs sous-jacents aux troubles de santé mentale chez les adolescents…

Tianye JiaTianye Jia Fudan University 在 fudan.edu.cn 的电子邮件经过验证

En Chine, l’université Fudan et le district de Minhang se sont associés pour promouvoir la santé mentale des enfants et des adolescents

L’université Fudan située à Shanghai est une université nationale chinoise, et l’une des universités les plus sélectives de Chine, régulièrement classée parmi les 50 meilleures universités du monde. Elle est classée troisième meilleure université de Chine et meilleure université de Shanghai. Wikipédia

Le district de Minhang est une subdivision de la municipalité de Shanghai en Chine. Dans ce district se trouvent certaines zones de R&D, et aussi les célèbres universités comme l’Université Jiao-tong de Shanghai et l’École normale supérieure de l’Est de la Chine… Source : Wikipédia

Le professeur Feng Jianfeng, doyen de l’Institut de science et de technologies intelligentes de l’Université Fudan, a beaucoup travaillé sur le sujet du sommeil. En particulier, sur la base des données de près de 500.000 personnes d’âge moyen et âgées, l’une de ses études collaboratives a analysé la relation non linéaire entre la durée du sommeil et la santé

jianfeng fengJianfeng Feng University of Warwick and Fudan University - Verified email at warwick.ac.uk - Homepage - Stochastic modelling and theory AI-based neuroscience brain-inspired AI

D’autres travaux de recherches scientifiques ont été conduits aux Etats-Unis : « Trajectoires d’utilisation addictive des écrans et comportements et idées suicidaires, dans la santé mentale chez les jeunes Américains »

« L’utilisation croissante des médias sociaux, des jeux vidéo et des téléphones portables par les enfants et les adolescents, suscite des inquiétudes quant aux liens potentiels avec les problèmes de santé mentale chez les jeunes ».

Les documents sélectionnés et traduits du chinois et de l’anglais pour réaliser ce dossier sont mentionnés avec leurs accès dans le sommaire ci-après

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Sommaire

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Anxiété, dépression : voici le nombre précis d’amis à avoir pour se sentir mieux mentalement, selon les chercheurs - Par La Rédaction Le 25 décembre 2025 à 19h00 – Document ‘modesettravaux.fr’
Au moment où l’anxiété et la dépression explosent, la science s’intéresse de près à l’impact très concret du cercle amical sur le cerveau adolescent. Une étude géante révèle même un nombre précis d’amis à viser pour soutenir sa santé mentale sans se mettre la pression.

En bref :

Des chercheurs de l’Université Fudan ont suivi adolescents de 10 à 12 ans pour relier taille du cercle amical, anxiété, dépression et performances scolaires.
Les résultats pointent un nombre idéal d’amis proches, suffisamment restreint pour garder des liens profonds tout en offrant un solide soutien émotionnel au quotidien.
Ce petit noyau amical semble protecteur pour la santé mentale durant la vie, avec des effets sur le stress, l’humeur et la santé globale.

Anxiété, dépression : voici le nombre précis d’amis à avoir pour se sentir mieux mentalement, selon les chercheurs

Anxiété, dépression : combien d’amis pour aller mieux mentalement ?{{}}

Et si une poignée d’amis suffisait à atténuer l’anxiété et la dépression ? Dès l’enfance puis tout au long de la vie, les liens d’amitié servent de filet de sécurité émotionnel, surtout quand on peut parler sans crainte ni jugement. Les études convergent : l’entourage proche participe à une meilleure santé mentale et à un quotidien plus stable. Reste une question qui obsède beaucoup de parents et d’ados, mais aussi d’adultes pressés.

Combien d’amis faut-il vraiment pour ressentir cet effet protecteur, sans que la pression sociale ne gâche tout ? Des chercheurs ont creusé la question en regardant de près la qualité et la densité du réseau amical à un âge charnière. Ils ont aussi mesuré l’écho sur le bien-être et la réussite scolaire. La réponse tient en un petit chiffre.

Étude de l’Université chinoise de Fudan sur l’adolescence et la santé mentale{{}}

En Chine, des chercheurs de l’Université Fudan ont suivi les interactions sociales de 23.500 jeunes âgés de 10 à 12 ans. Cette transition vers l’adolescence correspond à une période où le cerveau se reconfigure intensément, rendant les relations sociales particulièrement influentes. Les adolescents isolés ou mal entourés ont rapporté davantage de symptômes d’anxiété et de dépression. À l’inverse, ceux qui tissaient des liens solides affichaient un meilleur bien-être et de meilleurs résultats scolaires.

Au centre des résultats, un repère simple émerge : le cercle optimal compterait cinq amis proches. Ce seuil ne célèbre pas la quantité, il met en avant la qualité des relations. Des interactions régulières avec ce petit noyau soutiendraient le développement cognitif et ancreraient une vraie stabilité émotionnelle chez l’ado, selon les chercheurs.

Pourquoi 5 amis, le nombre idéal selon les chercheurs{{}}

Cinq, c’est assez pour multiplier les points de vue et trouver un soutien disponible, sans diluer l’intimité. Avoir trop peu d’amis expose à des temps morts relationnels où personne n’est joignable, ce qui nourrit la rumination. Trop d’amis disperse l’attention, épaissit le bruit social et rend les liens plus superficiels. Cette zone d’équilibre maximise la confiance, la réciprocité et l’entraide concrète.

La mécanique est aussi neuro-émotionnelle. ’Le cerveau se développe dans un contexte relationnel. Les gens qui nous entourent jouent un rôle important dans la régulation de notre comportement émotionnel et social’, affirme Emi Bondi, directrice du service de santé mentale de l’hôpital Papa Giovanni XXIII de Bergame dans les colonnes du Journal des Femmes. En clair, un petit groupe investi agit comme un stabilisateur quotidien, capable de calmer le stress et d’encourager les bonnes habitudes.

Que faire si vous n’avez pas 5 amis proches aujourd’hui ?{{}}

Bonne nouvelle : ce chiffre est un cap, pas un couperet. Un, deux ou trois amis avec qui l’on parle en profondeur, c’est déjà précieux et protecteur. Les travaux du professeur Robert Waldinger montrent d’ailleurs que des relations fortes contribuent à une bonne santé globale, même après 60 ans. L’enjeu reste de renforcer des liens existants, d’encourager la régularité des échanges et la disponibilité mutuelle.

Pour élargir sereinement son cercle, mieux vaut viser la qualité : activités partagées, projets communs, coups de main concrets, temps sans écran. Les communautés locales, associations et clubs aident à créer des rencontres répétées, propices à la confiance. Les contacts en ligne peuvent soutenir, mais ne remplacent pas toujours la chaleur d’un café en face à face. Et si l’anxiété ou la dépression s’installent, l’appui d’amis ne dispense jamais d’un suivi professionnel quand il est nécessaire.

À propos de l’auteur

La Rédaction

La Rédaction Féminin généraliste, Modes & Travaux est le rendez-vous plaisir et créatif, synonyme d’optimisme au quotidien.

Source : https://www.modesettravaux.fr/trucs-et-astuces/fallait-le-savoir/anxiete-depression-voici-le-nombre-precis-damis-a-avoir-pour-se-sentir-mieux-mentalement-selon-les-chercheurs-164054.html

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Une équipe internationale collaborative dirigée par Jia Tianye de l’Institut d’intelligence inspirée du cerveau de l’Université chinoise de Fudan a découvert des mécanismes neuronaux communs sous-jacents aux troubles de santé mentale chez les adolescents – Traduction du 28/12/2025 par Jacques Hallard d’une étude intitulée 复旦大学类脑研究院贾天野领衔国际合作团队发现青少年 ...
Référence : https://news.fudan.edu.cn/2023/0424/c5a134604/page.htm

Source : Institut des sciences et technologies de l’intelligence artificielle bio-inspirée ; Date de publication : 25 avril 2023

Selon l’Organisation mondiale de la Santé, un adolescent sur sept âgé de 10 à 19 ans dans le monde souffre de troubles mentaux. Une enquête menée en Chine en 2021 a révélé que la prévalence globale de troubles mentaux tels que la dépression et l’anxiété chez les élèves âgés de 6 à 16 ans était de 17,5 %. De nombreuses études cliniques ont montré qu’avec le début de la puberté, les patients présentant des comorbidités et répondant aux critères diagnostiques de plusieurs troubles mentaux sont de plus en plus fréquents. Déterminer les origines neuro-pathologiques communes à divers troubles mentaux et élucider en profondeur leurs mécanismes neurobiologiques fournira des indications cliniques importantes pour un diagnostic et un traitement de précision transversaux en santé mentale.

Récemment, une équipe de recherche de l’Institut des sciences et technologies de l’intelligence inspirée du cerveau de l’Université Fudan, s’appuyant sur une vaste cohorte longitudinale de suivi de 2 000 individus, de l’adolescence au début de l’âge adulte (IMAGEN), et combinant la connectomique fonctionnelle basée sur des tâches et des modèles de prédiction des interactions cerveau-comportement, a identifié un facteur neuro-psychopathologique (NP) capable de caractériser le risque de troubles mentaux à long terme (c’est-à-dire, à travers les symptômes externalisés et internalisés). Ce facteur a été validé dans plusieurs grands ensembles de données indépendants (ABCD et HCP) et généralisé aux connectomes au repos et à des échantillons cliniques (ADHD-200 et STRATIFY/ESTRA). L’équipe de recherche a ensuite intégré des données biologiques multidimensionnelles, incluant des données comportementales, d’imagerie et génétiques, et a découvert que le facteur NP est associé à des mutations de gènes liés au maintien synaptique, ce qui pourrait entraîner des troubles du développement des circuits du cortex préfrontal et, par conséquent, une altération des fonctions exécutives. Cette découverte importante contribuera au développement de nouvelles interventions pour les troubles mentaux co-morbides, en fournissant notamment davantage de preuves scientifiques en faveur d’une prévention psychologique précoce dès l’adolescence.

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Figure 1 : Idées de recherche

Le 24 avril, les résultats de cette recherche, intitulée « Une base neuronale commune à la comorbidité psychiatrique », ont été publiés dans ‘Nature Medicine’, une revue du groupe Nature, et ont fait la une du numéro de mai 2023. Cette étude révèle non seulement les bases neuro-pathologiques du phénomène répandu de comorbidité dans les troubles mentaux, mais fournit également un cadre théorique important pour le diagnostic transversal et la prise en charge personnalisée des différentes pathologies.

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En se basant sur la dimension multi-cognitive de l’« empreinte cérébrale », construire des facteurs NP transversaux aux maladies{{}}

Premièrement, cette étude a utilisé une vaste cohorte de suivi longitudinal de 2 000 adolescents, incluant des données d’imagerie fonctionnelle cérébrale pour trois états cognitifs : le traitement de la récompense, l’inhibition comportementale et le traitement émotionnel, afin de construire un connectome fonctionnel multidimensionnel. De plus, un modèle prédictif basé sur le connectome a permis d’obtenir des signatures cérébrales pour quatre symptômes mentaux internalisés (dépression, anxiété, phobies spécifiques et troubles du comportement alimentaire) et quatre symptômes mentaux externalisés (autisme, trouble déficitaire de l’attention avec hyperactivité, trouble oppositionnel avec provocation et trouble des conduites). Enfin, à partir d’hypothèses théoriques et de données de suivi longitudinal, l’étude a intégré des signatures cérébrales stables longitudinalement pour les symptômes internalisés et externalisés afin de construire, pour la première fois, un neurofacteur psychopathologique : le facteur NP.

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Figure 2 : Processus de construction des facteurs NP

Analyse des mécanismes neurobiologiques des facteurs NP{{}}

Afin d’élucider plus précisément les mécanismes fonctionnels biologiques du facteur NP, cette étude a mené une analyse neuro-anatomique de ce facteur au niveau des régions cérébrales et des réseaux neuronaux. Les résultats ont montré que le facteur NP est principalement localisé dans la boucle préfrontale, notamment au niveau du réseau frontal médian supérieur, du réseau de saillance et du réseau fronto-pariétal. De plus, l’étude a analysé la relation entre le facteur NP et divers phénotypes comportementaux, révélant que ce facteur est principalement associé aux phénotypes comportementaux liés aux fonctions de contrôle exécutif, tels que l’intelligence, l’ajustement au risque et les performances de la mémoire de travail.

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Figure 3 : Caractéristiques neurobiologiques des facteurs NP

Une analyse longitudinale plus poussée a révélé que le circuit préfrontal contenant le facteur NP présentait une tendance à l’affaiblissement de la connectivité au cours du développement cérébral adolescent, les individus présentant des symptômes comorbides plus sévères montrant une connectivité encore moins affaiblie. Cet affaiblissement de la fonction préfrontale pendant le développement est bénéfique pour améliorer l’efficacité de la transmission de l’information cérébrale, un processus lié à l’élagage synaptique. Parallèlement, l’étude a également mis en évidence une association significative entre le facteur NP et un polymorphisme nucléotidique unique (SNP) généralisé à la maladie (rs6780942), situé sur un gène (IGSF11) qui contribue au maintien des synapses. Le niveau d’expression de ce gène a également montré une diminution progressive de l’adolescence à l’âge adulte. Ces analyses longitudinales et génétiques suggèrent que le facteur NP représente un phénotype neuro-endophytique de développement préfrontal retardé, avec des effets importants sur les symptômes psychiatriques tant externalisés qu’intériorisés.

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Figure 4 : Analyse génétique des facteurs NP

Validation de la généralisation interdéveloppementale et intermodale des facteurs NP{{}}

Enfin, cette étude a validé la reproductibilité et la ‘généralisabilité’ du facteur NP à l’aide de plusieurs cohortes d’imagerie à grande échelle et de données cliniques. Les résultats ont montré que le facteur NP identifié dans la cohorte d’adolescents présentait une bonne universalité à travers plusieurs stades de développement, notamment la préadolescence (ABCD, 9-10 ans), l’adolescence (IMAGEN, 14 ans), l’âge adulte (IMAGEN, 19 ans) et la période pré-adolescente (HCP, 33 ans). De plus, des différences significatives entre les populations ont également été observées dans plusieurs ensembles de données cliniques (ADHD-200 et STRATIFY/ESTRA).

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Tableau 1 : Validation de la capacité de généralisation du facteur NP dans les données de population

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Tableau 2 : Validation de la généralisation du facteur NP dans les données cliniques

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Figure 5 : Les facteurs NP, en tant qu’endophénotype génétique, sont associés à des troubles mentaux dans plusieurs groupes d’âge en influençant la fonction exécutive.

Les chercheurs estiment que le facteur NP, en tant que neuro-endophyte représentant les troubles du développement du cortex préfrontal, peut révéler les mécanismes neuropsychiatriques des symptômes trans-psychiatriques potentiels aux stades précoces de la maladie, contribuant ainsi à une meilleure compréhension de la psychiatrie stratifiée. Cette recherche est importante pour le diagnostic et le traitement précoces des troubles mentaux comorbides, et offre de nouvelles perspectives pour la médecine de précision. De plus, cette étude permet une compréhension plus approfondie et ouvre de nouvelles pistes de recherche concernant la relation entre la connectivité des réseaux cérébraux et les phénotypes comportementaux.

« Dans cette étude, les auteurs ont utilisé un vaste ensemble de données de neuro-imagerie populationnelles couvrant la période allant de la préadolescence au début de l’âge adulte afin d’identifier des modifications communes des réseaux cérébraux associées aux symptômes de diverses maladies mentales. Cette découverte est importante car elle met en évidence une base neuronale commune aux troubles mentaux comorbides. »

Commentaire de l’équipe éditoriale de *Nature Medicine* sur les résultats de la recherche

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Cette étude apporte des preuves neurobiologiques qui confirment une hypothèse de recherche établie de longue date : un facteur unique pourrait contribuer à la comorbidité des troubles mentaux. L’étude a mis en évidence des schémas de connectivité cérébrale communs à plusieurs maladies et associés à des symptômes comportementaux. Ces schémas sont largement applicables à plusieurs vastes ensembles de données, soulignant ainsi l’importance de la recherche sur la connectivité cérébrale en psychiatrie et pouvant potentiellement fournir des indications utiles pour le choix de cibles thérapeutiques futures.

Commentaire sur cette recherche par le professeur Klaas Enno Stephan de l’Université de Zurich et de l’ETH Zurich, à l’invitation de l’équipe éditoriale de Nature Medicine.

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Ensuite, l’équipe de recherche s’appuiera sur la Banque internationale de cerveaux de Fudan Zhangjiang et sur une vaste cohorte collaborative nationale pour la santé mentale des adolescents afin de mener des recherches cliniques sur le facteur NP dans l’intervention et le traitement en santé mentale, fournissant ainsi des outils et des méthodes plus efficaces pour un diagnostic et un traitement stratifiés dans le domaine de la santé mentale.

Xie Chao, chercheur postdoctoral à l’Institut des sciences et technologies de l’intelligence bio-inspirée de l’Université Fudan, est le premier auteur de l’article, et Jia Tianye, jeune chercheur à l’Université Fudan, en est l’auteur correspondant. Trevor Robbins, professeur émérite aux universités de Cambridge et Fudan, le professeur Gunter Schumann de l’Université Fudan, le jeune chercheur Jia Tianye et le professeur Feng Jianfeng ont contribué de manière égale à cet article. Ces travaux ont été financés par la Fondation nationale des sciences naturelles de Chine, le Programme clé de recherche et développement du ministère des Sciences et des Technologies, le projet majeur de la municipalité de Shanghai pour la science et la technologie « Recherche fondamentale et transformative sur le cerveau et l’intelligence bio-inspirée », le programme Everest du ministère de l’Éducation et le programme de recrutement de talents Pujiang de Shanghai.

Lien original : https://www.nature.com/articles/s41591-023-02317-4

Commentaire spécial : https://www.nature.com/articles/s41591-023-02319-2

Rédacteur stagiaire : Yan Jingwen ; Rédacteur responsable : Li Sijia

Droits d’auteur © Département de la publicité de l’Université Fudan ; géré par le Centre de convergence des médias de l’Université Fudan.

Source du document traduit : https://news.fudan.edu.cn/2023/0424/c5a134604/page.htm

[Addenda - L’université Fudan située à Shanghai est une université nationale chinoise, et l’une des universités les plus sélectives de Chine, régulièrement classée parmi les 50 meilleures universités du monde. Elle est classée troisième meilleure université de Chine et meilleure université de Shanghai. Wikipédia - Adresse : 220 Handan Rd, Yangpu District, Shanghai, Chine, 200437 - Frais de scolarité (premier cycle universitaire) : Frais de scolarité pour les étudiants étrangers 34 000 CNY (2011 – 12) - Création : 14 septembre 1905 - Filiales : School Of Management Fudan University · Voir plus - Fondateur : Joseph Ma Xiangbo - Téléphone : +86 21 6564 2222 - Hanyu Pinyin : Université de Fudan]

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En Chine, l’université Fudan et le district de Minhang s’associent pour promouvoir la santé mentale des enfants et des adolescents - Traduction du 27 décembre 2025 par Jacques Hallard d’un article intitulé复旦大学附属儿科医院 - Date de sortie : 20/01/2025 – Document ‘ch.shmu.edu.cn’
Référence : https://ch.shmu.edu.cn/main/news/content/id/492/pid/19248.html

Le 13 janvier 2025, le Centre de promotion de la santé mentale des enfants et des adolescents « Fudan-Minhang » a été inauguré officiellement au sein de notre hôpital. Zhang Xian, adjoint au maire du district de Minhang, a assisté à la cérémonie de signature et a prononcé un discours. Étaient également présents : Li Qian, secrétaire du Parti de l’hôpital pour enfants ; Wang Yi, président de l’hôpital ; d’autres membres de la direction ; Shao Jun, vice-président de l’hôpital ophtalmologique, ORL et cervico-facial affilié à l’université Fudan ; Xu Mingyi, directeur du Bureau de l’éducation du district de Minhang ; Zhao Yan, secrétaire du Comité du travail pour la santé et le bien-être du district de Minhang ; Hang Wenquan, directeur de la Commission de la santé et du bien-être du district de Minhang ; ainsi que des représentants de l’hôpital pour enfants Fudan, du Bureau de l’éducation du district de Minhang et des services compétents du système de santé et de bien-être.

L’adjoint au maire, Zhang Xian, a souligné que la santé physique et mentale des enfants et des adolescents est essentielle au bonheur familial, à l’harmonie sociale et au développement futur du pays. La création du Centre de promotion de la santé mentale des enfants et des adolescents « Fudan-Minhang » contribuera sans aucun doute à l’amélioration de la santé mentale des enfants et des adolescents de Minhang.

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La doyenne Wang Yi a présenté en détail le plan de construction et le développement futur du Centre pour la promotion de la santé mentale des enfants et des adolescents. Elle a notamment abordé le développement de la psychologie de l’enfant et de l’adolescent en tant que discipline, la mise en place d’un système d’éducation à la santé mentale, la formation des équipes professionnelles, les services de dépistage et d’intervention, ainsi que l’utilisation des technologies numériques pour promouvoir la santé mentale. Elle a souligné que la santé mentale des enfants et des adolescents constitue actuellement l’un des problèmes de santé publique les plus importants au monde, et pas seulement en Chine. Les données montrent que 20 % des 1,2 milliard de personnes âgées de 10 à 19 ans dans le monde souffrent de troubles mentaux. Le dernier rapport de l’enquête épidémiologique nationale chinoise (2022) indique que la prévalence globale des troubles mentaux courants chez les élèves âgés de 6 à 16 ans est de 17,5 %, ce qui met en lumière la gravité des problèmes de santé mentale chez les enfants et les adolescents.

Face à l’ampleur actuelle de ces problèmes, la doyenne Wang Yi a proposé d’adopter une approche proactive en matière de prévention et de traitement, en privilégiant notamment la prévention et en explorant des modèles plus efficaces pour promouvoir la santé mentale et prévenir l’apparition et l’aggravation des troubles. Cette initiative, menée par le département de pédiatrie de l’université Fudan, intégrera les ressources existantes en matière de santé mentale et de psychologie dans le district de Minhang afin d’établir un système de promotion de la santé mentale, un système d’alerte précoce aux problèmes de santé mentale et un système de transfert des crises de santé mentale.

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Une cérémonie de signature et d’inauguration a eu lieu sur place. Le Centre de promotion de la santé mentale sera piloté par l’Hôpital pour enfants de l’Université Fudan, en collaboration avec plusieurs organismes du district de Minhang et le gouvernement du district (notamment la Commission de la santé et le Bureau de l’éducation du district). Ensemble, ils exploreront un modèle d’intégration médico-éducative étroit afin de mettre en place un système complet de services de santé mentale couvrant les écoles, les familles, les hôpitaux et les communautés. Cette collaboration permettra de créer un centre de promotion de la santé mentale plus performant et de prendre en charge un plus grand nombre d’enfants et d’adolescents.

L’Hôpital pour enfants possède une solide expérience en matière de santé mentale et de promotion de la santé mentale, et dispose d’une excellente équipe de professionnels qui ont mené un travail efficace de sensibilisation à l’autisme, au TDAH et à d’autres troubles, au dépistage précoce, ainsi qu’au diagnostic et au traitement complets. Wang Yi, président de l’hôpital pour enfants, a été nommé directeur du Centre de contrôle de la qualité du diagnostic et du traitement de l’autisme infantile de Shanghai, mobilisant des experts shanghaiens pour améliorer encore la gestion de la qualité du dépistage et de l’intervention en matière d’autisme, ainsi que des services de santé mentale connexes pour les enfants de 0 à 6 ans à Shanghai.

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La vulgarisation scientifique est un volet important de la promotion de la santé. Notre hôpital accorde une grande importance à la diffusion des connaissances en psychologie, notamment depuis deux ans. Sous l’égide du service de psychiatrie et de psychologie de l’hôpital, en collaboration avec l’Institut d’éducation du district de Minhang et le Centre de santé mentale du district de Minhang, nous avons activement mené des actions de vulgarisation scientifique telles que « Première leçon du semestre : Activités de vulgarisation en psychologie » et « Diffusion en direct sur Cuckoo » dans les écoles primaires et secondaires du district.

De nombreux médecins et thérapeutes du service de psychiatrie et de psychologie, dont le directeur Sun Jinhua, ainsi que Wen Zhu, Xu Yanqing, Li Yu et Wei Jia, ont partagé leurs connaissances en santé mentale avec les enseignants, les élèves et les parents, en se rendant dans des dizaines d’établissements, notamment l’école primaire expérimentale du district de Minhang et l’école primaire de la rue Jiangchuan, afin de mener des actions de sensibilisation en psychologie.

L’année dernière, le service de psychiatrie et de psychologie de l’hôpital a également reçu l’approbation du Plan d’action pour l’innovation scientifique et technologique de la Commission des sciences et technologies de Shanghai pour un projet spécial de vulgarisation scientifique intitulé « Promouvoir la santé mentale des enfants et des adolescents : création d’une plateforme de vulgarisation scientifique médico-scolaire-familiale ». Nous espérons renforcer la résilience psychologique des élèves et les aider à surmonter les difficultés et les échecs grâce à cette plateforme et à diverses mesures de promotion de la santé mentale.

La création du Centre de promotion de la santé mentale des enfants et des adolescents « Fudan-Minhang » est une initiative importante menée conjointement par notre hôpital, en tant que centre médical pédiatrique national, et le gouvernement du district de Minhang. Ce centre vise à prendre en charge les problèmes de santé mentale des enfants et des adolescents qui préoccupent la population. Nous espérons qu’il permettra de faire progresser la question, de mettre en œuvre des mesures préventives proactives, de renforcer la promotion de la santé mentale et de prévenir l’apparition de troubles mentaux chez les élèves.

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Conformément à l’accord de coopération, le Centre de promotion de la santé psychologique, piloté par l’Hôpital pour enfants de l’Université Fudan, mobilisera des experts pour accompagner 14 centres de santé communautaires du district de Minhang dans la mise en place de cliniques de prise en charge de la santé psychologique des enfants et des adolescents, l’amélioration du dispositif de dépistage précoce des troubles mentaux, la création d’un dossier de santé psychologique unique (« un dossier par enfant ») pour chaque enfant et adolescent de Minhang, et la construction d’un système intégré de services psychologiques couvrant l’ensemble du district (dépistage, intervention, diagnostic et réadaptation).

Le Centre élaborera et améliorera également des normes de services intégrés pour les cliniques de prise en charge de la santé psychologique communautaires. Un dispositif d’orientation prioritaire sera maintenu pour les élèves ayant des besoins médicaux, avec un suivi et une gestion dynamiques tout au long du processus afin d’assurer une prise en charge intégrée.

Parallèlement, des professionnels de l’hôpital, spécialisés dans le diagnostic et le traitement des troubles mentaux, seront déployés dans les écoles et les communautés pour assurer le dépistage et le suivi précoces des troubles mentaux, proposer un soutien psychologique précoce et personnalisé et une intervention ciblée pour les élèves à risque, et améliorer le dispositif de détection précoce et d’intervention rapide en cas de crise psychologique.

La création de ce centre est un honneur pour les pédiatres, mais aussi une lourde responsabilité. Notre hôpital continuera d’assumer pleinement ses missions de centre médical pédiatrique national, en faisant preuve d’initiative et d’audace. Le centre collaborera activement avec les services compétents du district de Minhang et, sous la direction d’experts, s’appuiera sur la communauté, les parents et les écoles pour consolider son développement et contribuer pleinement à la santé mentale et à l’épanouissement des enfants et des adolescents.

Lien : Forum sur la promotion de la santé mentale des enfants et des adolescents

En ce début d’année, le 4 janvier 2025, le Département de psychiatrie et de psychologie pédiatriques de l’Université Fudan a organisé avec succès un forum sur la promotion de la santé mentale des enfants et des adolescents, en marge du congrès annuel 2024 de l’Association de santé mentale de Shanghai. Lors de ce forum, le professeur Li Xiaoru, directeur du Centre de développement psychologique de l’enfant et de l’adolescent de l’Université Fudan, le docteur Chen Ying, chercheur en psychologie à l’Institut d’éducation du district de Minhang, Sun Jinhua, directeur du Département de psychiatrie et de psychologie de l’Université Fudan, et le professeur Jiang Feng, vice-doyen de l’Institut de recherche sur la santé du delta du Yangtsé de l’Université Jiao Tong de Shanghai, ont présenté des stratégies pour aider les enfants et les adolescents à promouvoir et à préserver leur santé mentale à différents niveaux et dans diverses dimensions, notamment la famille, la communauté, l’école, l’hôpital et les technologies numériques. Le forum était également animé par des invités de marque, notamment le professeur Li Zhengyun, le professeur Wang Hongming, le professeur Zhu Zhongmin du Centre de développement de l’éducation à la santé mentale des étudiants de Shanghai et le professeur Gao Hongyun, directeur fondateur du département de psychologie de l’université Fudan.

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Source du document traduit : https://ch.shmu.edu.cn/main/news/content/id/492/pid/19248.html

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L’équipe de Feng Jianfeng à l’Université de Fudan a constaté que le sommeil court est une ’cause’ saine, et le long sommeil est un ’fruit’ sain - Traduction du 27 décembre 2025 par Jacques Hallard d’un article intitulé Nature 子刊：复旦大学冯建峰团队发现，短睡眠是健康的“因” - 025-03-03 22:32:45 – Référence : https://www.163.com/dy/article/JPOR5997053296CT.html - Source : Monde biologique Shanghai Rapport

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Note de l’éditeur : Feng Jianfeng - Modifié par Wangduoyu - Mise en pages Shui Chengwen

Le sommeil est un besoin fondamental de santé humaine, mais les troubles du sommeil sont particulièrement répandus chez les personnes d’âge moyen et les personnes âgées, avec plus de 50% des personnes d’âge moyen et des personnes âgées ayant des problèmes de sommeil variables. Des études ont montré qu’il existe une association non linéaire entre la durée du sommeil et la fonction cognitive et la santé mentale dans la population d’âge moyen et les personnes âgées, et une durée de 7 heures est considérée comme le point d’inflexion optimal.

Cependant, quel est le mécanisme biologique derrière cette relation non linéaire ? Le sommeil court et le sommeil long sont-ils aux extrémités opposées du même processus biologique, ou y a-t-il deux voies biologiques qui sont indépendantes l’une de l’autre ? Leurs relations avec la santé physique et mentale sont-elles motivées par les mêmes mécanismes génétiques et neuronaux ? Répondre à ces questions est important pour promouvoir la santé du sommeil dans les groupes d’âge moyen et âgés et améliorer la santé globale.

Le 3 mars 2025, le professeur Feng Jianfeng, Cheng Wei, chercheur, Jia Amano Researcher (postdoctoral Li Yuzhu, premier auteur), etc…, ont publié un article de recherche intitulé : Nature 子刊：复旦大学冯建峰团队发现，短睡眠是健康的“因” - Divers agents et voies biologiques reliant les périodes de sommeil courtes et de longue durée à la santé mentale et physique dans le domaine de santé mentale.

Sur la base des données de près de 500.000 personnes d’âge moyen et âgées, l’étude a analysé la relation non linéaire entre la durée du sommeil et la santé comme deux voies biologiques différentes de ’sommeil court’ et de ’long sommeil’, révélant les différences dans les mécanismes génétiques, les caractéristiques moléculaires et le risque de maladie. Cette étude fournit une base scientifique importante pour optimiser la santé du sommeil dans la population d’âge moyen et âgée.

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Figure 1. Idées de recherche globales

Sur la base des données de la Biobank britannique, l’équipe a divisé près d’un demi-million de participants (38-73 ans) de durée de sommeil en deux groupes, à savoir le groupe de sommeil court (durée de sommeil ≤ 7 heures) et le groupe de sommeil long (durée de sommeil ≥ 7 heures). Sur la base de la base du sommeil optimal de 7 heures pour les deux groupes identifiés dans l’étude précédente de l’équipe, l’ensemble du groupe phénotypique a été analysé (PheWAS), et il a été constaté que le groupe de sommeil court était plus significativement associé à des indicateurs biochimiques (tels que la faible humeur et la fatigue), des facteurs spécifiques au sexe et la santé musculaire squelettique (comme la vitamine D), tandis que le groupe de sommeil long était plus fortement associé à des indicateurs métaboliques tels que la fonction cognitive.

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图2. 短睡与长睡组的全表型组差异分析

进一步，团队对长短睡两组与大脑结构之间进行建模分析发现，在控制颅内体积、站点、年龄、性别等协变量后，短睡组表现为左侧颞中回皮层厚度缩小，左侧眶额叶外侧皮层表面积减少，提示短睡眠与情绪调节相关脑区的退化有关。长睡组的脑结构上的变化更为显著，包括额上回和颞上回皮层厚度减少、海马体积缩小及后丘脑辐射各向异性（FA）降低，提示长睡眠与记忆衰退和神经退行性疾病风险密切相关。

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图3. 长短睡组与健康表型及脑结构的关联分析

研究团队接下来分别对长睡组和短睡组进行了全基因组关联分析（GWAS），发现短睡组存在 6 个独立显著位点，长睡组则存在 14 个独立显著位点，且两组间无显著位点重合。基于两组睡眠 GWAS 进行的遗传关联分析也表明，短睡与长睡的遗传相关性极低，提示二者具有不同的遗传基础。与此同时，两者与多种健康表型之间也呈现了不同的遗传关联模式。其中，短睡组与多种精神健康表型（焦虑、抑郁）以及大部分血液代谢指标之间均呈现出较高的遗传重叠度，而长睡眠组与健康表型的显著遗传关联则较少，这提示我们，相比于短睡组，长睡组的健康风险可能主要由非遗传因素驱动。

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图4. 短睡组与长睡组存在显著的遗传基础差异

Pour tester cette hypothèse, l’équipe a effectué une analyse de randomisation mendélienne à double échantillon, qui a révélé un schéma causal différent du sommeil long et des phénotypes sains : le sommeil court (≤ 7 heures) est une cause potentielle d’une variété de problèmes de santé, y compris le risque de dépression, le risque de maladie coronarienne et la probabilité d’obésité ; le sommeil long (≥7 heures) est plus le résultat de nombreux problèmes de santé, plutôt que ’induire’ Cette conclusion fournit une nouvelle perspective sur la compréhension de la relation complexe entre le sommeil long et court et la santé.

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Figure 5. Relation causale entre le sommeil long et les phénotypes sains

Le professeur Feng Jianfeng, doyen de l’Institut de science et de technologie intelligentes de l’Université Fudan, a souligné que cette réalisation est une autre percée importante de notre équipe dans le domaine de la santé du sommeil, révélant le ’mécanisme de double chemin’ de la relation non linéaire de la durée du sommeil pour la première fois, subvertissant la traditionnelle cognition de santé du sommeil ’one-size-fits-all’. Notre recherche révèle que le sommeil court est plus susceptible d’être une « cause » potentielle de la maladie, et le sommeil long est plus un « fruit » de la maladie, et les deux doivent être différenciés pour fournir une base scientifique pour une gestion personnalisée de la santé du sommeil. Ensuite, nous intégrerons des données d’imagerie génétique multicentriques et dimensionnelles complètes, étudierons systématiquement les problèmes de sommeil des personnes dans divers cycles de vie et nous construirons un spectre de santé du sommeil pour l’ensemble du cycle de vie afin de fournir des conseils scientifiques aux personnes à différents stades.

L’équipe du professeur Feng Jianfeng a mené une série de recherches systématiques sur la santé du sommeil au cours de la dernière décennie et a obtenu des résultats fructueux, publiant des dizaines d’articles dans des revues internationales de premier plan telles que Nature Aging, JAMA Psychiatry et Molecular Psychiatry. Ses recherches couvrent les problèmes de santé du sommeil à cycle de vie, des enfants aux populations plus âgées, révélant la relation complexe entre le sommeil et la santé physique et mentale et les mécanismes neuronaux qui la sous-tendent.

Chez les enfants et les adolescents, l’équipe a constaté la relation entre la durée du sommeil et les caractéristiques comportementales multidimensionnelles (comme l’humeur, la fonction cognitive, etc.) et a clarifié son mécanisme de neuroimagerie ; dans les populations adultes, l’étude a révélé la relation de maladie commune entre le sommeil et la dépression et sa base de connexion cérébrale ; dans la population âgée, pour la première fois, la relation non linéaire entre la durée du sommeil et la santé cérébrale des personnes âgées a été révélée. Le dernier travail, publié dans Nature Mental Health, est une continuation importante des travaux antérieurs, et a proposé pour la première fois un mécanisme à double chemin pour la santé du sommeil longue et courte, en approfondissant notre compréhension du rôle complexe de la durée du sommeil et de la santé physique et mentale, et en fournissant une base scientifique importante pour l’intervention précoce et le traitement des maladies liées au sommeil.

Liens vers les documents : https://www.nature.com/articles/s44220-025-00395-6

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Source du document traduit : https://www.163.com/dy/article/JPOR5997053296CT.html Haut du formulaire

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Trajectoires d’utilisation addictive des écrans et comportements et idées suicidaires, dans la santé mentale chez les jeunes Américains - Traduction du 27 décembre 2025 par Jacques Hallard d’un article intitulé Addictive Screen Use Trajectories and Suicidal Behaviors, ... - 2025-09-09
Référence : https://bookcafe.yuntsg.com/ueditor/jsp/upload/file/20250909/1757403784414071776.pdf

Trajectoires d’utilisation addictive des écrans et comportements suicidaires, idées suicidaires et santé mentale chez les jeunes Américains.pdf

Importance - L’utilisation croissante des médias sociaux, des jeux vidéo et des téléphones portables par les enfants et les adolescents suscite des inquiétudes quant aux liens potentiels avec les problèmes de santé mentale chez les jeunes. Les recherches antérieures se sont principalement concentrées sur le temps total passé devant les écrans plutôt que sur les trajectoires d’utilisation addictive sur le long terme.

Importance : L’utilisation croissante des médias sociaux, des jeux vidéo et des téléphones portables par les enfants et les adolescents suscite des inquiétudes quant à leur lien potentiel avec les problèmes de santé mentale chez les adolescents. Les recherches antérieures se sont principalement concentrées sur le temps total passé devant les écrans plutôt que sur l’évolution longitudinale de la dépendance.

Objectifs Identifier les trajectoires d’utilisation addictive des médias sociaux, des téléphones portables et des jeux vidéo et examiner leurs liens avec les comportements et les idées suicidaires ainsi qu’avec les conséquences sur la santé mentale chez les jeunes.

Objectif : Identifier les trajectoires des dépendances aux médias sociaux, aux téléphones portables et aux jeux vidéo et étudier leur association avec les comportements suicidaires, les idées suicidaires et les conséquences sur la santé mentale chez les adolescents.

Conception, contexte et participants - Étude de cohorte analysant les données de référence jusqu’au suivi de la 4e année dans l’étude sur le développement cognitif du cerveau adolescent (2016-2022), avec des échantillons basés sur la population provenant de 21 sites américains.

La conception, la mise en place et l’étude de cohorte des participants ont analysé les données de l’étude sur le développement cognitif du cerveau adolescent (2016-2022) de la base au suivi de l’année 4, en utilisant un échantillon basé sur la population de 21 sites aux États-Unis.

Expositions - Utilisation addictive des médias sociaux, des téléphones portables et des jeux vidéo à l’aide de mesures validées rapportées par les enfants lors des enquêtes de suivi des années 2, 3 et 4.

L’étude Exposure utilise des mesures validées de déclaration des enfants issues d’enquêtes de suivi réalisées au cours des années 2, 3 et 4 pour comprendre la dépendance aux médias sociaux, aux téléphones portables et aux jeux vidéo.

Principaux résultats et mesures - Les comportements et idées suicidaires ont été évalués à l’aide des informations rapportées par l’enfant et ses parents via l’échelle d’évaluation des troubles affectifs et de la schizophrénie chez l’enfant (Kiddie Schedule for Affective Disorders and Schizophrenia). Les symptômes d’intériorisation et d’extériorisation ont été évalués à l’aide de la liste de contrôle des comportements de l’enfant (Child Behavior Checklist) remplie par les parents.

Principaux résultats et indicateurs : Les comportements et les idées suicidaires ont été évalués à partir des informations recueillies auprès des enfants et de leurs parents grâce à l’échelle des troubles émotionnels et de la schizophrénie chez l’enfant. Les symptômes internalisés et externalisés ont été évalués à l’aide de la liste de contrôle des comportements de l’enfant remplie par les parents.

Résultats - L’échantillon analysé (n = 4 285) présentait un âge moyen de 10,0 ans (écart-type : 0,6) ; 47,9 % des participants étaient des femmes ; et 9,9 % étaient noirs, 19,4 % hispaniques et 58,7 % blancs. Des modèles linéaires mixtes à classes latentes ont identifié trois trajectoires d’usage addictif pour les réseaux sociaux et les téléphones mobiles, et deux pour les jeux vidéo. Près d’un tiers des participants présentaient une trajectoire d’usage addictif croissante pour les réseaux sociaux ou les téléphones mobiles à partir de l’âge de 11 ans. Dans les modèles ajustés, les trajectoires d’usage addictif croissantes étaient associées à des risques plus élevés de comportements suicidaires que les trajectoires d’usage addictif faible (par exemple, l’usage addictif croissant des réseaux sociaux présentait un risque relatif de 2,14 [IC à 95 % : 1,61-2,85] pour les comportements suicidaires). Les trajectoires d’utilisation addictive élevées pour tous les types d’écrans étaient associées à des comportements suicidaires (par exemple, une utilisation addictive intense des médias sociaux présentait un risque relatif de 2,39 [IC à 95 %, 1,66-3,43] pour les comportements suicidaires), comparativement aux trajectoires d’utilisation addictive faibles. Le temps total passé devant un écran au départ n’était pas associé aux résultats.

Résultats : L’âge moyen de l’échantillon analysé (n = 4 285) était de 10,0 ans (écart-type = 0,6 an) ; 47,9 % étaient des femmes ; 9,9 % étaient noirs, 19,4 % hispaniques et 58,7 % blancs. Des modèles linéaires à catégories latentes ont identifié trois trajectoires d’usage addictif pour les réseaux sociaux et les téléphones portables, et deux pour les jeux vidéo. Près d’un tiers des participants présentaient une augmentation de leur consommation addictive, que ce soit pour les réseaux sociaux ou les téléphones portables, dès l’âge de 11 ans. Dans le modèle ajusté, cette augmentation était associée à un risque accru de comportements suicidaires par rapport aux participants présentant des trajectoires d’usage addictif moins importantes (par exemple, le rapport de risque de comportements suicidaires lié à une augmentation de la consommation addictive des réseaux sociaux était de 2,14 [IC à 95 %, 1,61–2,85]). Pour tous les types d’écrans, les trajectoires d’utilisation addictive élevées étaient associées à des comportements suicidaires (par exemple, le risque relatif de comportements suicidaires pendant la période de forte dépendance aux réseaux sociaux était de 2,39 [IC à 95 %, 1,66–3,43]). Comparée à la trajectoire d’utilisation faiblement addictive, la trajectoire d’utilisation fortement addictive aux jeux vidéo présentait la plus grande différence relative en termes de symptômes internalisés (différence de valeur T : 2,03 [IC à 95 %, 1,45–2,61]), et la trajectoire d’utilisation addictive aux réseaux sociaux montrait également une différence relative croissante en termes de symptômes externalisés (différence de valeur T : 1,05 [IC à 95 %, 0,54–1,56]). Le temps total passé devant un écran au départ n’était pas lié aux résultats.

Conclusions et pertinence - Une utilisation addictive, élevée ou croissante, des réseaux sociaux, des téléphones portables ou des jeux vidéo était fréquente chez les jeunes adolescents. Ces utilisations addictives, élevées ou croissantes, étaient associées à des comportements et des idées suicidaires, ainsi qu’à une santé mentale plus fragile.

Conclusions et pertinence : Une prévalence ou une augmentation constante de la dépendance aux médias sociaux, aux téléphones portables ou aux jeux vidéo est observée chez les jeunes adolescents. Cette forte prévalence ou augmentation constante de la dépendance aux écrans est associée à des comportements et des idées suicidaires, ainsi qu’à une détérioration de la santé mentale.

L’utilisation croissante des médias sociaux, des jeux vidéo, des téléphones portables et autres activités sur écran chez les adolescents, conjuguée à la hausse des comportements suicidaires et des problèmes de santé mentale chez les enfants et les jeunes adolescents, suscite des inquiétudes^1-4, notamment un avertissement du directeur général de la santé publique des États-Unis⁵. Si la plupart des recherches existantes se sont concentrées sur le temps total passé devant un écran^6-11, des données récentes suggèrent que l’usage addictif des écrans pourrait constituer un facteur de risque plus important pour les comportements suicidaires et la santé mentale des jeunes^12-15. Cet usage addictif peut varier selon la plateforme^16,17 et suivre des trajectoires développementales distinctes. Cependant, les trajectoires d’usage addictif chez les jeunes sont encore mal caractérisées, et leur lien avec les comportements suicidaires et les problèmes de santé mentale demeure largement inconnu^18,19.

L’utilisation croissante des médias sociaux, des jeux vidéo, des téléphones portables et autres activités sur écran par les adolescents, conjuguée à la hausse des taux de suicide et des problèmes de santé mentale chez les enfants et les adolescents, suscite des inquiétudes^1-4, notamment un avertissement du Surgeon General des États-Unis⁵. Si la plupart des recherches existantes se concentrent sur le temps total passé devant les écrans^6-11, des données récentes suggèrent que la dépendance aux écrans pourrait constituer un facteur de risque plus important pour les tendances suicidaires et la santé mentale des adolescents^12-15. Cette dépendance peut varier selon la plateforme^16,17 et suivre différentes trajectoires développementales. Cependant, la trajectoire de la dépendance chez les adolescents est mal décrite, et son lien avec les comportements suicidaires et les problèmes de santé mentale demeure largement méconnu^18,19.

Pour combler ces lacunes, cette étude a utilisé des données nationales de l’étude ABCD (Adolescent Brain Cognitive Development), une cohorte longitudinale basée sur la population d’enfants et d’adolescents, pour (1) caractériser les trajectoires longitudinales de l’utilisation addictive des médias sociaux, des téléphones portables et des jeux vidéo ; (2) évaluer si les trajectoires d’utilisation addictive étaient associées à des comportements suicidaires, à des idées suicidaires et à des symptômes d’intériorisation et d’extériorisation sur 4 ans, en contrôlant les caractéristiques démographiques et cliniques de base ; et (3) examiner si les trajectoires d’utilisation addictive étaient associées aux résultats après ajustement pour le temps total passé devant les écrans.

Pour combler ces lacunes, cette étude a utilisé des données nationales de l’étude ABCD (Adolescent Brain Cognitive Development), une étude de cohorte longitudinale basée sur la population d’enfants et d’adolescents, pour (1) décrire les trajectoires longitudinales de la dépendance aux médias sociaux, aux téléphones portables et aux jeux vidéo ; (2) évaluer si les trajectoires d’utilisation addictive étaient associées à un comportement suicidaire, à des idées suicidaires et à des symptômes internalisés et externalisés sur 4 ans, en contrôlant les caractéristiques démographiques et cliniques de base ; et (3) examiner si les trajectoires d’utilisation addictive étaient corrélées avec des résultats ajustés en fonction du temps total passé devant un écran.

Méthodes{{}}

Cette étude a utilisé les données les plus récentes disponibles de l’étude ABCD (version 5.1)²⁰, une étude de cohorte longitudinale menée auprès de participants âgés de 9 à 10 ans, recrutés dans 21 centres américains au début de l’étude (n = 11 868) et suivis annuellement. La collecte des données s’est étendue de 2016 à janvier 2022, couvrant les périodes pré- et post-pandémiques de la COVID-19. La publication des données de suivi à 4 ans étant toujours en cours, nous avons utilisé le sous-ensemble aléatoire disponible (n = 4 754). L’analyse CHAID (détection automatique des interactions) du χ² comparant les caractéristiques initiales des participants avec et sans données de suivi à 4 ans n’a révélé aucun biais de sélection (eAppendix 1 du Supplément 1)²¹.

Cette étude a utilisé les données les plus récentes disponibles de l’étude ABCD (version 5.1)²⁰. L’étude ABCD était une étude de cohorte longitudinale ayant recruté des participants âgés de 9 à 10 ans (n = 11 868) dans 21 centres de recherche aux États-Unis et les ayant suivis annuellement. La collecte des données s’est étendue de 2016 à janvier 2022, couvrant les années précédant et suivant la pandémie de COVID-19. Les données de suivi à 4 ans étant encore en cours de publication, nous avons utilisé un sous-ensemble aléatoire disponible (n = 4 754). L’analyse CHAID (détection automatisée des interactions par le test du χ²) a comparé les caractéristiques initiales des participants avec et sans données de suivi à 4 ans, et les résultats n’ont révélé aucun biais de sélection (annexe électronique 1 du matériel supplémentaire 1)²¹.

Notre échantillon d’analyse comprenait 4 285 participants disposant de données complètes sur l’utilisation addictive des écrans, issues des enquêtes de suivi menées entre la 2e et la 4e année, ainsi que de données démographiques initiales (figure 1).²²⁻²⁴ Cette étude a été approuvée par les comités d’éthique de la recherche de chaque site, avec l’approbation centrale du comité d’éthique de l’Université de Californie à San Diego. Les parents ou tuteurs ont donné leur consentement éclairé par écrit. Cette étude respecte les recommandations STROBE (Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology).

Notre échantillon d’analyse comprenait 4 285 participants pour lesquels des données complètes sur l’usage addictif des écrans, recueillies lors des enquêtes de suivi menées de la 2e à la 4e année, ainsi que des données démographiques initiales étaient disponibles (figure 1).^22–24 Cette étude a été approuvée par les comités d’éthique de chaque site et par le Comité central d’éthique de l’Université de Californie à San Diego. Un consentement éclairé écrit a été obtenu auprès des parents ou tuteurs. Cette étude a respecté les recommandations STROBE (Enhanced Epidemiological Observational Study Reporting).

Utilisation addictive des écrans (Suivi des années 2 à 4){{}}

Dépendance aux écrans (suivi à 2-4 ans){{}}

Des questionnaires d’auto-évaluation validés^25,26 ont été utilisés pour évaluer les usages addictifs de trois plateformes : les réseaux sociaux, les téléphones mobiles et les jeux vidéo. Ces questionnaires comprenaient un questionnaire de dépendance aux réseaux sociaux (SMAQ) à 6 items, un questionnaire d’implication sur les téléphones mobiles (MPIQ) à 8 items et un questionnaire de dépendance aux jeux vidéo (VGAQ) à 6 items^27,28. Ils mesuraient l’usage compulsif, la difficulté à s’en détacher et la détresse ressentie en l’absence d’utilisation (voir les détails dans l’encadré et le tableau 1 du supplément 1). Les réponses étaient recueillies sur une échelle de Likert (de 1 [« jamais »] à 6 [« très souvent »] pour le SMAQ et le VGAQ ; de 1 [« tout à fait en désaccord »] à 7 [« tout à fait d’accord »] pour le MPIQ). Nous avons calculé des scores pondérés de consommation addictive à l’aide d’une analyse factorielle confirmatoire²², qui se sont avérés appropriés pour cette étude en raison de leur plus grande précision de mesure et de leur validité de construit supérieures aux scores moyens (tableau électronique 1 et annexe électronique 2 du supplément 1)²⁹. Des scores plus élevés indiquent une consommation addictive plus importante. Toutes les échelles présentent une fiabilité élevée (α de Cronbach = 0,88 pour chaque échelle) (tableau électronique 2 du supplément 1).

La dépendance à trois plateformes (réseaux sociaux, téléphones mobiles et jeux vidéo) a été évaluée à l’aide de questionnaires d’auto-évaluation validés^25,26, notamment le Questionnaire de dépendance aux réseaux sociaux (SMAQ) à 6 items, le Questionnaire d’engagement sur téléphone mobile (MPIQ) à 8 items et le Questionnaire de dépendance aux jeux vidéo (VGAQ) à 6 items^27,28, afin de mesurer le degré de détresse lors d’une utilisation compulsive, la difficulté à s’en détacher et la non-utilisation (voir le tableau 1 en annexe 1 et l’annexe 1 pour plus de détails). Les réponses aux questionnaires étaient données à l’aide d’échelles de Likert (les scores du SMAQ et du VGAQ allaient de 1 [Jamais] à 6 [Souvent] ; les scores du MPIQ allaient de 1 [Pas du tout d’accord] à 7 [Tout à fait d’accord]). Nous avons utilisé l’analyse factorielle confirmatoire²² pour calculer des scores pondérés de consommation addictive, adaptés à cette étude en raison de leur précision de mesure et de leur validité de construit supérieures à celles des scores moyens (voir tableau 1 du document supplémentaire 1 et annexe électronique 229). Des scores plus élevés indiquaient une consommation addictive plus importante. Toutes les échelles ont démontré une fiabilité élevée (coefficient α de Cronbach = 0,88 pour chaque échelle) (voir tableau 2 du document supplémentaire 1).

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Temps total passé devant un écran (valeur de référence){{}}

Étant donné que différentes activités sur écran peuvent se chevaucher, cette analyse a utilisé des questions auto-déclarées évaluant le temps d’écran quotidien moyen non lié aux travaux scolaires (distinctement pour les jours de semaine et les week-ends) (tableau supplémentaire 1). Des études ABCD antérieures ont montré des corrélations positives entre l’utilisation des écrans auto-déclarée et mesurée objectivement (r = 0,49 ; p < 0,001).⁶

Étant donné que différentes activités sur écran peuvent se chevaucher, cette analyse a utilisé un questionnaire auto-administré pour évaluer le temps d’écran quotidien moyen non académique (en semaine et le week-end) (Tableau 1 du Supplément 1). Des études ABCD antérieures ont montré une corrélation positive entre le temps d’écran auto-déclaré et le temps d’écran mesuré objectivement (r = 0,49 ; p < 0,001).⁶

Comportements suicidaires et idées suicidaires (Suivi de la 4e année){{}}

Les comportements suicidaires et les idées suicidaires rapportés par l’enfant et ses parents au cours de l’année précédente ont été évalués lors du suivi à 4 ans à l’aide de l’échelle KSADS (Kiddie Schedule for Affective Disorders and Schizophrenia)^30,31, couvrant un large éventail de résultats liés au suicide : (1) idées suicidaires passives ; (2) idées suicidaires actives non spécifiques ; (3) idées suicidaires actives spécifiques ; (4) idées suicidaires actives avec intention ; (5) idées suicidaires actives avec plan et intention ; (6) actions préparatoires à un comportement suicidaire imminent ; (7) tentative de suicide interrompue ; (8) tentative de suicide avortée ; et (9) tentative de suicide (tableau électronique 3 du supplément 1). Conformément aux études antérieures^32,33, les idées suicidaires ont été considérées comme présentes si au moins un des items 1 à 5 était validé, et les comportements suicidaires ont été considérés comme présents si au moins un des items 6 à 9 était validé, que ce soit par le jeune ou son aidant. L’échelle KSADS présente une forte validité et une grande fiabilité pour cette population.30

Au cours de la quatrième année de suivi, l’échelle KSADS (Childhood Emotional Disorders and Schizophrenia Scale)^30,31 a été utilisée pour évaluer les comportements suicidaires et les idées suicidaires rapportés par les enfants et leurs parents au cours de l’année précédente. Cette échelle couvre un ensemble de situations liées au suicide : (1) pensées passives ; (2) idées suicidaires actives non spécifiques ; (3) idées suicidaires actives spécifiques ; (4) idées suicidaires actives intentionnelles ; (5) idées suicidaires actives planifiées et intentionnelles ; (6) actions préparatoires à un suicide imminent ; (7) arrêt de la tentative de suicide ; (8) arrêt de la tentative de suicide ; (9) tentative de suicide (tableau électronique 3 du document supplémentaire 1). Conformément aux études précédentes^32,33, les idées suicidaires ont été considérées comme présentes si l’adolescent ou son aidant reconnaissait au moins un des items 1 à 5, et les comportements suicidaires ont été considérés comme présents si au moins un des items 6 à 9 était reconnu. Le KSADS a démontré une forte validité et une grande fiabilité dans cette population.³⁰

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Résultats en matière de santé mentale (Suivi de la 4e année){{}}

Les analyses ont porté sur les symptômes d’intériorisation (p. ex., anxiété, dépression) et d’extériorisation (p. ex., agressivité, transgression des règles) rapportés par les parents, à l’aide des scores T issus de la Child Behavior Checklist (CBCL).²⁹ Un score T de 65 ou plus est considéré comme indiquant des symptômes cliniquement significatifs.³⁴

L’analyse a porté sur les symptômes internalisés (p. ex., anxiété, dépression) et externalisés (p. ex., agressivité, transgression des règles) rapportés par les parents, à l’aide des scores T issus de la Child Behavior Checklist (CBCL). Un score T de 65 ou plus était considéré comme indiquant une aggravation des symptômes cliniques.

Co-variables (ligne de base){{}}

Les modèles ont été ajustés en fonction de l’âge, du sexe, de l’origine ethnique et raciale de l’enfant, du revenu, du niveau d’éducation et de la situation matrimoniale des parents, tels que rapportés dans l’enquête démographique ABCD auprès des parents. L’origine ethnique et raciale était basée sur des catégories prédéfinies déclarées par les personnes s’occupant de l’enfant, notamment les Asiatiques non hispaniques, les Noirs non hispaniques, les Hispaniques (toutes origines confondues), les Blancs non hispaniques et les personnes multiraciales et/ou appartenant à d’autres groupes raciaux et ethniques. Ces données ont été recueillies en tant que construits sociaux afin d’étudier l’impact différentiel des désavantages structurels (tableau électronique 3 du supplément 1).^35,36 Les modèles ont également été ajustés en fonction des caractéristiques cliniques initiales (c.-à-d. les comportements suicidaires, les idées suicidaires et les symptômes d’intériorisation et d’extériorisation).

Le modèle a été ajusté en fonction de l’âge, du sexe, de l’origine ethnique et raciale de l’enfant, du revenu, du niveau d’éducation et de la situation matrimoniale des parents, d’après les données démographiques initiales recueillies auprès des parents dans le cadre de l’enquête ABCD. L’origine ethnique et raciale a été définie selon des catégories prédéfinies déclarées par les personnes s’occupant des enfants : Asiatiques non hispaniques, Noirs non hispaniques, Hispaniques (toutes origines confondues), Blancs non hispaniques, et personnes multiraciales et/ou appartenant à d’autres groupes ethniques et raciaux. Ces catégories ont été recueillies en tant que construits sociaux afin d’étudier l’impact différentiel des désavantages structurels (voir tableau 3 du document supplémentaire 1).^35,36 Le modèle a également été ajusté en fonction des caractéristiques cliniques initiales, telles que les comportements suicidaires, les idées suicidaires et les symptômes internalisés et externalisés.

Analyse statistique{{}}

Des modèles linéaires mixtes à classes latentes³⁷ ont été utilisés pour identifier les trajectoires de consommation addictive en fonction de l’âge et de son terme quadratique (eAppendix 3 du Supplément 1). Dans les questionnaires sur la consommation addictive, les données manquantes dues aux questions de type « saut » basées sur l’usage ou la non-consommation antérieure ont été remplacées par « 1 = jamais/tout à fait en désaccord » pour les participants déclarant ne pas posséder de compte sur les réseaux sociaux ou de téléphone portable, ou ne pas jouer aux jeux vidéo. Le modèle de trajectoire optimal, basé sur les groupes, a été sélectionné selon les critères suivants : (1) le critère d’information bayésien le plus faible ; (2) une probabilité moyenne supérieure à 70 % que les participants soient correctement classés dans leurs trajectoires respectives ; (3) une probabilité de classification correcte supérieure à 5,0 ; et (4) une taille d’échantillon minimale pour chaque trajectoire supérieure à 5 % de l’échantillon total. Chaque trajectoire de consommation addictive représente des enfants ayant présenté des niveaux de consommation addictive similaires au fil du temps.

Un modèle linéaire à catégories latentes (modèle 37) a été utilisé pour identifier les trajectoires de consommation addictive en fonction de l’âge et d’autres facteurs liés à l’âge (voir l’annexe électronique 3 du document supplémentaire 1). Dans le questionnaire sur la consommation addictive, les données manquantes dues à des réponses omises (questions sur la consommation ou la non-consommation antérieures) chez les participants n’ayant déclaré aucun compte sur les réseaux sociaux, téléphone portable ou ne jouant pas aux jeux vidéo ont été remplacées par « 1 = Jamais/Fortement en désaccord ». Le modèle de trajectoire optimal, basé sur les groupes, a été sélectionné selon les critères suivants : (1) critère d’information bayésien minimal ; (2) probabilité moyenne de classification correcte des participants supérieure à 70 % ; (3) cotes de classification correcte supérieures à 5,0 ; et (4) taille minimale de l’échantillon par trajectoire supérieure à 5 % de l’échantillon total. Chaque trajectoire de consommation addictive représente des enfants présentant des niveaux de consommation addictive similaires au fil du temps.

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Par la suite, ces trajectoires d’usage addictif ont été traitées comme des variables catégorielles dans les modèles de résultats. Pour les résultats catégoriels (comportements suicidaires et idées suicidaires), des modèles de régression de Poisson ont été utilisés pour estimer les risques relatifs (RR), avec des intervalles de confiance (IC) à 95 % calculés à l’aide d’erreurs-types robustes. Les IC à 95 % ont également été calculés à l’aide d’erreurs-types ordinaires. Les valeurs E ont été calculées afin d’évaluer la sensibilité aux facteurs de confusion non mesurés.⁴¹ Le temps total passé devant un écran a été ajouté comme covariable pour examiner s’il expliquait l’ampleur ou le sens des associations entre les trajectoires d’usage addictif et les résultats. Dans l’analyse de sensibilité, le temps total passé devant un écran a également été testé pour des associations indépendantes avec les résultats.

Par la suite, ces trajectoires de consommation addictive ont été traitées comme des variables catégorielles dans le modèle de résultats. Pour les résultats catégoriels (comportements suicidaires et idées suicidaires), les rapports de risque (RR) ont été estimés à l’aide d’un modèle de régression de Poisson, et les intervalles de confiance à 95 % ont été calculés à l’aide d’erreurs-types robustes. Le modèle de Poisson est applicable dans ce cas.^38-40 Pour les résultats continus (symptômes internalisés et symptômes externalisés), les différences moyennes ont été estimées à l’aide d’un modèle linéaire généralisé, et les intervalles de confiance à 95 % ont été calculés à l’aide d’erreurs-types ordinaires. Les valeurs E ont été calculées pour évaluer la sensibilité aux facteurs de confusion non mesurés.⁴¹ Le temps total passé devant un écran a été ajouté comme co-variable pour tester s’il pouvait expliquer l’ampleur ou le sens de l’association entre les trajectoires de consommation addictive et les résultats. L’association indépendante entre le temps total passé devant un écran et les résultats a également été testée dans l’analyse de sensibilité.

La signification a été fixée à un P bilatéral < 0,05, corrigé pour le taux de fausses découvertes (FDR) à l’aide de la méthode Benjamini-Hochberg pour ajuster les tests multiples au sein de chaque groupe.42 Toutes les analyses ont été réalisées dans R version 4.3.1 (R Foundation).

Le seuil de signification a été fixé à P < 0,05 (test bilatéral), et le taux de faux positifs (FDR) a été ajusté par la méthode de Benjamini-Hochberg afin de tenir compte des tests multiples au sein de chaque groupe. Toutes les analyses ont été réalisées avec le logiciel R (version 4.3.1, R Foundation).

Résultats{{}}

Parmi les 4.285 participants (âge moyen de base, 10,0 [écart-type, 0,6] ans ; 47,9 % de femmes), l’échantillon comprenait 96 (2,2 %) Asiatiques, 426 (9,9 %) Noirs, 830 (19,4 %) Hispaniques et 2.515 (58,7 %) Blancs, ainsi que 418 (9,8 %) personnes s’identifiant comme multiraciales et/ou d’autres races (Tableau).

Parmi les 4 285 participants (âge moyen de base 10,0 [écart-type, 0,6] ans ; 47,9 % de femmes), l’échantillon comprenait 96 (2,2 %) Asiatiques, 426 (9,9 %) Noirs, 830 (19,4 %) Hispaniques et 2.515 (58,7 %) Blancs, et 418 (9,8 %) personnes identifiées comme multiraciales et/ou d’autres races (Tableau).

Trajectoires de consommation addictive{{}}

Les modèles de trajectoire optimaux ont été sélectionnés sur la base de plusieurs critères d’ajustement (eTable 4 et eAppendix 4 dans le supplément 1).

Le modèle de trajectoire optimal est sélectionné sur la base de plusieurs critères d’ajustement (tableau 4 et annexe 4 du supplément 1).

Concernant les réseaux sociaux, trois trajectoires d’usage addictif ont émergé (Figure 2) : une trajectoire à pic élevé (n = 410 [9,6 %]), une trajectoire croissante (n = 1342 [31,3 %]) et une trajectoire faible (n = 2533 [59,1 %]). Au départ, les trajectoires à pic élevé et croissante présentaient des niveaux d’usage addictif des réseaux sociaux similaires, sans qu’aucune indication claire de leur divergence ultérieure ne soit disponible. À l’âge de 14 ans, la trajectoire d’usage addictif croissant a atteint des niveaux comparables à ceux de la trajectoire à pic élevé et a continué à progresser.

Les trajectoires d’utilisation addictive des réseaux sociaux ont présenté trois phases (Figure 2) : un pic (n = 410 [9,6 %]), une phase de croissance (n = 1342 [31,3 %]) et une phase de creux (n = 2533 [59,1 %]). Au départ, les trajectoires des phases de pic et de croissance présentaient des niveaux d’utilisation addictive des réseaux sociaux similaires, sans divergence ultérieure notable. À l’âge de 14 ans, la trajectoire de la phase de croissance a atteint des niveaux comparables à ceux de la phase de pic et a continué à augmenter.

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L’usage addictif du téléphone portable a également suivi trois trajectoires : élevée (n = 2109 [49,2 %]), croissante (n = 1052 [24,6 %]) et faible (n = 1124 [26,2 %]). Les trajectoires d’usage addictif faible et croissant ont débuté avec des niveaux de base presque identiques, mais ont divergé par la suite. La trajectoire d’usage addictif croissant a montré une augmentation constante du niveau d’usage addictif au cours des quatre années suivantes, atteignant des niveaux comparables à ceux de la trajectoire d’usage addictif élevé à l’âge de 15 ans.

La dépendance au téléphone portable suit également trois trajectoires : forte dépendance (n = 2109 [49,2 %]), dépendance croissante (n = 1052 [24,6 %]) et faible dépendance (n = 1124 [26,2 %]). Les trajectoires de faible et de dépendance croissante débutent à un niveau initial presque identique, mais leurs évolutions ultérieures divergent. La trajectoire de dépendance croissante présente une progression constante au cours des quatre années suivantes, atteignant un niveau comparable à celui de la trajectoire de forte dépendance à l’âge de 15 ans.

Pour les jeux vidéo, 2 trajectoires ont été identifiées : utilisation addictive élevée (n = 1761 [41,1 %]) et utilisation addictive faible (n = 2524 [58,9 %]).

Pour les jeux vidéo, deux trajectoires ont été identifiées : une utilisation très addictive (n = 1761 [41,1 %]) et une utilisation peu addictive (n = 2524 [58,9 %]).

Différences de trajectoire dans les caractéristiques démographiques et cliniques initiales{{}}

Les jeunes présentant une forte dépendance aux réseaux sociaux étaient plus souvent des filles que ceux présentant une faible dépendance (51,0 % contre 42,8 % ; différence absolue : 8,18 % ; IC à 95 % : 3,07 %-13,36 %) (tableau supplémentaire 5 du supplément 1). En revanche, les jeunes présentant une forte dépendance aux jeux vidéo étaient plus souvent des garçons que ceux présentant une faible dépendance (70,1 % contre 39,6 % ; différence absolue : 30,55 % ; IC à 95 % : 27,64 %-33,40 %).

La proportion de femmes présentant une forte dépendance aux réseaux sociaux était supérieure à celle des femmes présentant une faible dépendance (51,0 % contre 42,8 % ; différence absolue : 8,18 % ; IC à 95 % : 3,07 %–13,36 %) (Tableau 5 du document supplémentaire 1). À l’inverse, la proportion d’adolescents de sexe masculin présentant une forte dépendance aux jeux vidéo était supérieure à celle des adolescents présentant une faible dépendance (70,1 % contre 39,6 % ; différence absolue : 30,55 % ; IC à 95 % : 27,64 %–33,40 %).

Les jeunes ayant une trajectoire de consommation addictive élevée étaient plus susceptibles d’être noirs (différences absolues, 3,08 % à 7,91 %) ou hispaniques (différences absolues, 7,12 % à 10,03 %) que ceux ayant une trajectoire de consommation addictive faible.

Comparativement aux adolescents ayant des taux de dépendance plus faibles, les adolescents ayant des taux de dépendance plus élevés étaient plus susceptibles d’être noirs (différence absolue de 3,08 % à 7,91 %) ou hispaniques (différence absolue de 7,12 % à 10,03 %).

Les trajectoires de consommation addictive élevées présentaient également des proportions plus élevées de jeunes issus de ménages dont le revenu annuel était inférieur à 75 000 $, de parents non mariés et de parents ayant un niveau d’études inférieur à une licence (les différences absolues pour ces indicateurs variaient de 1,55 % à 18,95 %) par rapport aux trajectoires de consommation addictive faibles.

Comparativement aux groupes présentant des taux de dépendance plus faibles, ceux présentant des taux de dépendance plus élevés comptaient une proportion plus importante d’adolescents issus de familles dont le revenu annuel était inférieur à 75 000 $, dont les parents n’étaient pas mariés et dont les parents avaient un niveau d’éducation inférieur à une licence (les différences absolues pour ces indicateurs variaient de 1,55 % à 18,95 %).

Les jeunes présentant une forte dépendance aux réseaux sociaux présentaient les plus grandes différences en termes de comportements suicidaires initiaux (différence absolue : 1,67 % ; IC à 95 % : 0,06 %-3,50 %) et de scores initiaux de symptômes d’extériorisation (différence moyenne absolue du score T : 1,79 ; IC à 95 % : 0,75-2,82) par rapport à ceux présentant une faible dépendance. Les plus grandes différences en termes d’idées suicidaires initiales (différence absolue : 6,79 % ; IC à 95 % : 4,58 %-8,91 %) et de scores initiaux de symptômes d’intériorisation (différence moyenne absolue du score T : 1,80 ; IC à 95 % : 1,19-2,44) ont été observées entre les groupes présentant une forte et une faible dépendance aux jeux vidéo.

Les adolescents présentant une forte dépendance aux réseaux sociaux ont montré les plus grandes différences en termes de comportements suicidaires initiaux (différence absolue : 1,67 % ; IC à 95 % : 0,06 %–3,50 %) et de scores initiaux de symptômes externalisés (différence moyenne des scores T absolus : 1,79 ; IC à 95 % : 0,75–2,82) comparativement aux adolescents présentant une faible dépendance aux réseaux sociaux. Les adolescents présentant une forte dépendance aux jeux vidéo ont montré les plus grandes différences en termes d’idées suicidaires initiales (différence absolue : 6,79 % ; IC à 95 % : 4,58 %–8,91 %) et de scores initiaux de symptômes internalisés (différence moyenne des scores T absolus : 1,80 ; IC à 95 % : 1,19–2,44) comparativement aux adolescents présentant une faible dépendance aux jeux vidéo.

Associations entre les trajectoires de gravité de la dépendance et les comportements suicidaires, les idées suicidaires et la santé mentale{{}}

La relation entre la trajectoire de la gravité de la dépendance et les comportements suicidaires, les idées suicidaires et la santé mentale

Parmi les 4 285 participants, 218 (5,1 %) ont rapporté des comportements suicidaires et 760 (17,9 %) des idées suicidaires lors du suivi à 4 ans. Les scores T moyens à 4 ans du CBCL pour les aspects internalisés et externalisés étaient respectivement de 47,5 (écart-type : 10,8) et de 43,4 (écart-type : 9,3) (tableau).

Parmi les 4 285 participants, 218 (5,1 %) ont rapporté des comportements suicidaires et 760 (17,9 %) des idées suicidaires au cours de la quatrième année de suivi. Les scores T moyens internalisés et externalisés du CBCL à la quatrième année étaient respectivement de 47,5 (écart type : 10,8) et de 43,4 (écart type : 9,3) (tableau).

Concernant l’usage addictif des médias sociaux, les modèles ajustés (figure 3) ont montré que les trajectoires d’usage addictif à pic élevé et à augmentation étaient associées à un risque plus élevé de comportements suicidaires (pic élevé : RR, 2,39 ; IC à 95 %, 1,66-3,43 ; p ajusté FDR < 0,001 ; augmentation : RR, 2,14 ; IC à 95 %, 1,61-2,85 ; p ajusté FDR < 0,001) et à un risque accru de pensées suicidaires (pic élevé : RR, 1,51 ; IC à 95 %, 1,25-1,83 ; p ajusté FDR < 0,001 ; augmentation : RR, 1,46 ; IC à 95 %, 1,28-1,67 ; p ajusté FDR < 0,001) par rapport à la trajectoire d’usage addictif faible. Les scores T des symptômes internalisés étaient plus élevés dans la trajectoire de consommation addictive croissante (différence moyenne, 1,27 ; IC à 95 %, 0,66-1,88 ; P ajusté FDR < 0,001), tandis que les scores T des symptômes externalisés étaient plus élevés dans les trajectoires de consommation addictive à pic élevé (différence moyenne, 1,25 ; IC à 95 %, 0,45-2,04 ; P ajusté FDR = 0,004) et croissante (différence moyenne, 1,05 ; IC à 95 %, 0,54-1,56 ; P ajusté FDR < 0,001) par rapport à la trajectoire de faible consommation addictive, tous présentant de faibles tailles d’effet (d de Cohen < 2).

Concernant l’usage addictif des médias sociaux, le modèle ajusté (figure 3) a montré que, comparativement à la trajectoire d’usage addictif faible, les trajectoires d’usage addictif maximale et accrue étaient toutes deux associées à un risque plus élevé de comportement suicidaire (maximum : RR, 2,39 ; IC à 95 %, 1,66–3,43 ; p ajusté FDR < 0,001 ; augmentation : RR, 2,14 ; IC à 95 %, 1,61–2,85 ; p ajusté FDR < 0,001) et à un risque accru d’idées suicidaires (maximum : RR, 1,51 ; IC à 95 %, 1,25–1,83 ; p ajusté FDR < 0,001 ; augmentation : RR, 1,46 ; IC à 95 %, 1,28–1,67 ; p ajusté FDR < 0,001). Au cours de la progression de la consommation addictive, les scores T des symptômes internalisés étaient plus élevés (différence moyenne : 1,27 ; IC à 95 % : 0,66–1,88 ; p ajustée par FDR < 0,001). Cependant, au pic de la consommation addictive (différence moyenne : 1,25 ; IC à 95 % : 0,45–2,04 ; p ajustée par FDR = 0,004) et lors de sa progression (différence moyenne : 1,05 ; IC à 95 % : 0,54–1,56 ; p ajustée par FDR < 0,001), les scores T des symptômes externalisés étaient plus élevés qu’aux niveaux de consommation addictive les plus faibles, mais l’ampleur de l’effet était moindre (d de Cohen < 2).

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Concernant l’utilisation du téléphone portable, une utilisation addictive importante était associée à un risque accru de comportements suicidaires (RR : 2,17 ; IC à 95 % : 1,48-3,19 ; p < 0,001 après correction FDR) et d’idées suicidaires (RR : 1,50 ; IC à 95 % : 1,27-1,78 ; p < 0,001 après correction FDR) comparativement à une utilisation addictive faible. L’augmentation de l’utilisation addictive était modérément associée à un risque relatif plus élevé d’idées suicidaires (RR : 1,22 ; IC à 95 % : 1,01-1,48 ; p < 0,001 après correction FDR), mais pas à d’autres indicateurs de santé mentale.

Concernant l’utilisation du téléphone portable, comparativement aux usages moins addictifs, les usages plus addictifs étaient associés à un risque accru de comportements suicidaires (RR : 2,17 ; IC à 95 % : 1,48–3,19 ; p < 0,001 après correction FDR) et d’idées suicidaires (RR : 1,50 ; IC à 95 % : 1,27–1,78 ; p < 0,001 après correction FDR). Une augmentation des usages addictifs était légèrement associée à un risque relatif plus élevé d’idées suicidaires (RR : 1,22 ; IC à 95 % : 1,01–1,48 ; p < 0,001 après correction FDR), mais pas à d’autres indicateurs de santé mentale.

Concernant l’usage addictif des jeux vidéo, la trajectoire d’usage addictif élevée était associée à un risque plus élevé de comportements suicidaires (RR, 1,54 ; IC à 95 %, 1,18-2,03 ; P ajusté FDR = 0,004) et d’idées suicidaires (RR, 1,53 ; IC à 95 %, 1,35-1,75 ; P ajusté FDR < 0,001), ainsi qu’à des scores T plus élevés pour les symptômes d’intériorisation (différence moyenne, 2,03 ; IC à 95 %, 1,45-2,61 ; P ajusté FDR < 0,001) et d’extériorisation (différence moyenne, 0,94 ; IC à 95 %, 0,45-1,43 ; P ajusté FDR < 0,001) par rapport à la trajectoire d’usage addictif faible.

Concernant l’usage addictif des jeux vidéo, comparé à la trajectoire d’usage addictif faible, la trajectoire d’usage addictif élevé était associée à un risque plus élevé de comportement suicidaire (RR, 1,54 ; IC à 95 %, 1,18–2,03 ; p ajusté FDR = 0,004) et d’idées suicidaires (RR, 1,53 ; IC à 95 %, 1,35–1,75 ; p ajusté FDR < 0,001), ainsi qu’à des scores T plus élevés pour les symptômes internalisés (différence moyenne, 2,03 ; IC à 95 %, 1,45–2,61 ; p ajusté FDR < 0,001) et externalisés (différence moyenne, 0,94 ; IC à 95 %, 0,45–1,43 ; p ajusté FDR < 0,001).

Le temps total passé devant un écran au départ n’était pas associé aux comportements suicidaires, aux idées suicidaires, ni aux symptômes d’intériorisation ou d’extériorisation (figure 4). De plus, après ajustement des modèles en fonction des trajectoires de consommation addictive, le temps passé devant un écran au départ n’était toujours pas associé de manière indépendante à ces résultats (figures supplémentaires 1 à 3 du supplément 1). Les valeurs E indiquaient une robustesse modérée à forte face à d’éventuels facteurs de confusion non mesurés (intervalle : 1,10-4,21).

Le temps total passé devant un écran au départ n’était pas associé aux comportements suicidaires, aux idées suicidaires, ni aux symptômes internalisés ou externalisés (figure 4). De plus, après ajustement du modèle en fonction des trajectoires de consommation addictive, le temps passé devant un écran au départ restait associé de manière indépendante à ces résultats (voir figures 1 à 3 en annexe 1). Les valeurs E indiquent une robustesse modérée à forte face aux facteurs de confusion potentiels non mesurés (intervalle : 1,10–4,21).

Discussion{{}}

Cette étude a identifié des trajectoires distinctes d’utilisation addictive des réseaux sociaux, des téléphones portables et des jeux vidéo de l’enfance au début de l’adolescence et a établi des liens avec des comportements suicidaires, des idées suicidaires et une détérioration de la santé mentale. Les trajectoires d’utilisation addictive élevées ou croissantes étaient fréquentes. Près d’un jeune sur deux présentait une trajectoire d’utilisation addictive élevée pour les téléphones portables, et plus de 40 % pour les jeux vidéo. Nombre d’autres ont connu une augmentation de leur utilisation addictive au cours des quatre années d’observation, aboutissant à une utilisation addictive élevée ; près d’un jeune sur trois présentait cette trajectoire pour les réseaux sociaux et un sur quatre pour les téléphones portables.

Cette étude a identifié des trajectoires distinctes de dépendance aux réseaux sociaux, aux téléphones portables et aux jeux vidéo de l’enfance au début de l’adolescence et a mis en évidence des liens entre ces trajectoires et les comportements suicidaires, les idées suicidaires et une santé mentale dégradée. Les trajectoires de dépendance élevées ou croissantes étaient fréquentes. Près de la moitié des adolescents présentaient une forte dépendance aux téléphones portables et plus de 40 % une forte dépendance aux jeux vidéo. Nombre d’autres ont connu une augmentation continue de leur niveau de dépendance au cours des quatre années d’observation, atteignant finalement des niveaux élevés ; près d’un tiers des adolescents présentaient une dépendance aux réseaux sociaux et un quart une dépendance aux téléphones portables.

Concernant les réseaux sociaux et les téléphones portables, les trajectoires d’utilisation addictive élevées et croissantes étaient associées à des risques 2 à 3 fois plus importants de comportements suicidaires et d’idées suicidaires comparativement à une trajectoire d’utilisation addictive faible.

Concernant les réseaux sociaux et les téléphones mobiles, une utilisation fortement addictive ou en constante augmentation était associée à un risque 2 à 3 fois plus élevé de comportements et d’idées suicidaires que les utilisations peu addictives. Les utilisations intensives et en constante augmentation sur les réseaux sociaux étaient également associées à des scores plus élevés concernant les symptômes internalisés et externalisés. Pour les jeux vidéo, une utilisation fortement addictive était associée à un risque accru de comportements et d’idées suicidaires, ainsi qu’à des scores plus élevés concernant les symptômes internalisés, comparativement aux utilisations peu addictives.

À notre connaissance, il s’agit de la première étude à caractériser les trajectoires d’utilisation addictive des médias sociaux, des téléphones portables et des jeux vidéo chez les enfants et les jeunes adolescents, et à évaluer leurs associations prospectives avec les comportements suicidaires et les troubles de santé mentale. Ses principaux atouts résident dans l’utilisation d’un vaste échantillon longitudinal représentatif de la population et dans une évaluation exhaustive et spécifique à chaque plateforme des trajectoires d’utilisation addictive. Des études antérieures, principalement transversales et mesurant uniquement le temps d’écran total, ont rapporté des associations entre un temps d’écran plus important et une santé mentale plus fragile.^4,10,45,46 Les résultats de la présente étude concordent avec ceux d’études antérieures observant des associations entre l’utilisation addictive des écrans et les symptômes psychiatriques à des moments précis.^47,48 Cette étude contribue de manière significative aux connaissances actuelles en examinant les trajectoires longitudinales et leurs associations avec les conséquences à long terme.

À notre connaissance, il s’agit de la première étude à examiner les trajectoires longitudinales de l’usage addictif des médias sociaux, des téléphones portables et des jeux vidéo chez les jeunes enfants et les adolescents, et à évaluer leurs liens potentiels avec les comportements suicidaires et la santé mentale. Ses principaux atouts résident dans l’utilisation d’un vaste échantillon longitudinal représentatif de la population et dans une évaluation exhaustive et spécifique à chaque plateforme des trajectoires d’usage addictif. Les études précédentes étaient pour la plupart transversales, mesurant uniquement le temps total passé devant les écrans et concluant qu’un temps d’écran plus long est associé à une santé mentale plus fragile.^4,10,45,46 Les résultats de cette étude concordent avec les observations antérieures d’associations entre l’usage addictif des écrans et les symptômes mentaux à des moments précis.^47,48 Cette étude enrichit considérablement les connaissances actuelles en examinant les trajectoires longitudinales et leurs liens avec les conséquences à long terme.

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Concernant les réseaux sociaux et les téléphones portables, les trajectoires d’usage addictif ont suivi trois profils différents. Une proportion importante de jeunes a vu son usage addictif s’accroître au cours des quatre années d’observation, à partir de l’âge de 10 ans. Cette augmentation de l’usage addictif, non prévisible à partir des seules évaluations initiales, était associée à un risque accru de comportements et d’idées suicidaires. Ceci souligne l’importance potentielle d’une évaluation répétée de l’usage addictif des réseaux sociaux et des téléphones portables chez les enfants entrant dans l’adolescence. En revanche, l’usage addictif des jeux vidéo a suivi deux trajectoires, l’une élevée et l’autre faible, stables dans le temps, permettant potentiellement une identification plus précoce du risque sans évaluation répétée.

L’évolution de l’utilisation des réseaux sociaux et des téléphones portables suit trois profils distincts, et une proportion significative d’adolescents présentent une augmentation constante sur la période d’observation de quatre ans (à partir de 10 ans). Ces augmentations, imprévisibles lors de l’évaluation initiale, sont associées à un risque accru de comportements et d’idées suicidaires. Ceci souligne l’importance potentielle d’évaluations répétées de l’utilisation des réseaux sociaux et des téléphones portables chez les adolescents entrant dans la puberté. En revanche, l’évolution de l’utilisation des jeux vidéo suit deux profils distincts – l’un élevé, l’autre faible – et reste stable dans le temps, ce qui pourrait faciliter une identification plus précoce des risques sans nécessiter d’évaluations répétées.

L’un des principaux résultats a montré que le temps passé devant un écran n’était pas associé aux issues suicidaires ni aux problèmes de santé mentale, et que cela ne modifiait ni la force ni le sens des associations entre les trajectoires de consommation addictive et ces issues. Ceci souligne l’importance de considérer le temps passé devant un écran et la consommation addictive comme des concepts distincts lors de l’examen des associations avec les issues suicidaires et les problèmes de santé mentale.¹⁵

Un résultat clé a été que le temps passé devant un écran n’était pas associé aux issues suicidaires ni aux problèmes de santé mentale, et qu’il ne modifiait ni la force ni le sens de l’association entre les trajectoires de consommation addictive et ces issues. Ceci souligne l’importance de considérer le temps passé devant un écran et la consommation addictive comme des concepts indépendants lors de l’étude des associations avec les issues suicidaires et les problèmes de santé mentale. 15

Ces résultats suggèrent que concentrer les recherches ou les interventions futures sur l’usage addictif des écrans, serait plus prometteur que de se focaliser sur le temps total passé devant les écrans, ce qui risque d’inclure inutilement des jeunes à faible risque. De futures études pourraient évaluer l’utilité du suivi de l’usage addictif des écrans pour identifier les jeunes à risque plus élevé en pratique clinique.

Ces résultats suggèrent que les recherches et interventions futures devraient se concentrer sur la dépendance aux écrans plutôt que sur le temps total passé devant les écrans, ce dernier pouvant exclure inutilement des adolescents à faible risque. Les recherches futures pourraient évaluer si le suivi de la dépendance aux écrans contribue à identifier les adolescents à haut risque en pratique clinique. Elles pourraient également évaluer les interventions contre la dépendance aux écrans et les mesures de prévention destinées aux sous-groupes d’enfants et d’adolescents à haut risque. 49,50

Limites{{}}

Cette étude présente certaines limites. Premièrement, sa nature observationnelle ne permet pas d’établir un lien de causalité entre les trajectoires d’usage addictif et les résultats étudiés, même si la conception longitudinale atténue les risques de causalité inverse. Deuxièmement, la fiabilité des données auto-déclarées peut être affectée par des biais de mémoire et de désirabilité sociale.^20,51 Cette analyse a utilisé des scores d’analyse factorielle confirmatoire pondérés pour quantifier l’usage addictif, confirmer leur validité de construit et les estimations personnelles du temps passé devant les écrans. Toutefois, les études futures devraient envisager d’intégrer des mesures objectives, telles que la surveillance numérique passive. Troisièmement, les mesures CBCL rapportées par les parents peuvent sous-estimer les problèmes de santé mentale. Quatrièmement, la pandémie de COVID-19 a pu influencer le temps passé devant les écrans,¹⁰ mais les analyses de sensibilité ont démontré des résultats cohérents (eAppendix 5 du Supplément 1). Cinquièmement, l’étude ABCD n’a pas évalué le multitâchage sur différentes plateformes d’écran ; il est donc impossible de déterminer comment la mesure du multitâchage aurait influencé ces résultats. Sixièmement, les données de suivi à 4 ans n’étaient pas disponibles pour tous les participants à l’étude ABCD au moment de cette étude. Les analyses futures devraient s’efforcer de reproduire ces résultats lorsque les données seront disponibles. Enfin, ces analyses n’ont pas pris en compte des facteurs psychosociaux et comportementaux tels que le harcèlement scolaire⁵², les expériences négatives vécues pendant l’enfance^53,54, la surveillance parentale^55,56, les troubles du sommeil⁵⁷, le stress⁵⁸, l’isolement social⁴⁹ et les déterminants sociaux de la santé (par exemple, le contexte du quartier et de l’école)^59,60. Les études futures devraient examiner les interactions potentielles et les relations de médiation entre ces facteurs, les trajectoires de consommation addictive et les conséquences sur la santé mentale.

Cette étude présente également des limites. Premièrement, sa nature observationnelle ne permet pas de déterminer si les trajectoires d’usage addictif sont à l’origine des résultats, bien que la conception longitudinale atténue les risques de causalité inverse. Deuxièmement, le recours à des données auto-déclarées peut introduire des biais de mémoire et des biais liés aux attentes sociales.^20,51 Cette analyse a utilisé des scores pondérés d’analyse factorielle confirmatoire pour quantifier l’usage addictif, validant ainsi sa validité de construit et les estimations individuelles du temps passé devant les écrans. Néanmoins, les recherches futures devraient envisager d’intégrer des mesures objectives, telles que la surveillance numérique passive. Troisièmement, le questionnaire CBCL rempli par les parents pourrait sous-estimer l’état de santé mentale. Quatrièmement, la pandémie de COVID-19 a pu influencer le temps passé devant les écrans,¹⁰ mais les analyses de sensibilité ont montré des résultats cohérents (annexe électronique 5 du matériel supplémentaire 1). Cinquièmement, l’étude ABCD n’a pas évalué le multitâchage sur différentes plateformes d’écran ; il est donc impossible de déterminer comment les mesures du multitâchage affecteraient ces résultats. Sixièmement, au moment de la réalisation de cette étude, les données de suivi à quatre ans n’étaient pas disponibles pour tous les participants à l’étude ABCD ; les analyses futures devraient s’efforcer de reproduire ces résultats dès que ces données seront disponibles. Enfin, ces analyses n’ont pas pris en compte les facteurs psychosociaux et comportementaux tels que le harcèlement scolaire, les expériences négatives vécues pendant l’enfance, la tutelle parentale, les troubles du sommeil, le stress, l’isolement social et les déterminants sociaux de la santé (par exemple, le quartier et l’environnement scolaire). Les recherches futures devraient examiner les interactions potentielles et les relations de médiation entre ces facteurs, les trajectoires de consommation addictive et les conséquences sur la santé mentale.

Conclusions{{}}

Une utilisation addictive, élevée ou croissante, des réseaux sociaux, des téléphones portables ou des jeux vidéo était fréquente au début de l’adolescence et était associée à des problèmes de santé mentale et à des comportements suicidaires. Ces trajectoires d’utilisation addictive des écrans justifient des recherches plus approfondies quant à leur potentiel pour l’évaluation clinique des risques et pour la conception et l’expérimentation d’interventions visant à améliorer la santé mentale des jeunes.

Au début de l’adolescence, on observe une augmentation générale des cas d’addiction aux réseaux sociaux, aux téléphones portables ou aux jeux vidéo, associée à des conséquences suicidaires et à des problèmes de santé mentale. Les trajectoires d’utilisation addictive des écrans méritent d’être étudiées plus en profondeur afin d’explorer leurs applications potentielles dans l’évaluation des risques cliniques et dans la conception et l’expérimentation d’interventions visant à améliorer la santé mentale des adolescents.

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JAMA Published on line June 18, 2025 - Source de l’article traduit : https://bookcafe.yuntsg.com/ueditor/jsp/upload/file/20250909/1757403784414071776.pdf

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