Effekte van Internet- en Smartphone Verslawing oor Depressie en Angs Op grond van Gevoelensgraad Toepaslike Analise (2018)

Int J Environ Res Openbare Gesondheid. 2018 Apr 25; 15 (5). pii: E859. doi: 10.3390 / ijerph15050859.

Kim YJ1, Jang HM2, Lee Y3, Lee D4, Kim DJ5.

Abstract

Die verenigings van internetverslawing (IA) en slimfoonverslawing (SA) met geestesgesondheidsprobleme is wyd bestudeer. Ons het die effekte van IA en SA op depressie en angs ondersoek terwyl dit vir sosiodemografiese veranderlikes aangepas word. In hierdie studie het 4854-deelnemers 'n oorsigtelike web-gebaseerde opname voltooi, insluitende sosio-demografiese items, die Koreaanse Skaal vir Internetverslawing, die Smartphone Addiction Proneness Scale, en die subskale van die simptoom kontrolelys 90 Items-Revised. Die deelnemers is geklassifiseer in IA, SA, en gewone gebruik (NU) groepe. Om die steekproefvooroordeel te verminder, het ons die ooreenstemmende metode vir geneigdheidspunte toegepas op grond van genetika wat ooreenstem. Die IA-groep het 'n verhoogde risiko van depressie (relatiewe risiko 1.207; p <0.001) en angs (relatiewe risiko 1.264; p <0.001) in vergelyking met NU's. Die SA groep het ook 'n verhoogde risiko vir depressie getoon (relatiewe risiko 1.337; p <0.001) en angs (relatiewe risiko 1.402; p <0.001) in vergelyking met NC's. Hierdie bevindinge toon dat beide, IA en SA, beduidende effekte op depressie en angs gehad het. Boonop het ons bevindinge getoon dat SA 'n sterker verband met depressie en angs het, sterker as IA, en die noodsaaklikheid van voorkomings- en bestuursbeleid van die oormatige gebruik van slimfone beklemtoon.

SLEUTELWOORDE:  Internet verslawing; angs; depressie; geneigdheid telling; smartphone verslawing

PMID: 29693641

DOI: 10.3390 / ijerph15050859

 

1. Inleiding

Met die toenemende gebruik en gerief van die internet en slimfone in die daaglikse lewe, het die opgehoopte navorsing die negatiewe gevolge van die oormatige internet- en slimfoongebruik in die gebied van geestesgesondheid getoon [1].
Die gebruikersfrekwensie van die smartphone in Suid-Koreaanse bevolking is ongeveer 85%, die hoogste wêreldwye [2]. Die oormatige slimfoongebruik word egter sterk geassosieer met 'n aantal geestesgesondheidskwessies, insluitende stres en 'n verhoogde risiko van abnormale angs [3,4]. Slimfoonverslawing (SA) het na vore gekom as 'n nuwe vorm van verslawing saam met internetverslawing (IA), en die kliniese eienskappe van die SA het die afgelope jare aandag gekry [5]. Byvoorbeeld, daar is sekere verskille rakende die aard van die toestelle, soos die maklike oordraagbaarheid, real-time internet toegang en direkte kommunikasie funksies van slimfone [6]. Gelykhede en verskille tussen IA en SA is aangemeld ten opsigte van demografiese veranderlikes en die motiveringsaspekte van mediagebruik [1,6].
Uit die omgewingsaspek word 'n gebrek aan alternatiewe aktiwiteite geassosieer met IA [7]. Daarbenewens word daar as 'n enkele aangewys dat dit sterk geassosieer word met beide 'n sosiale netwerk en aanlyn-speletjies [8]. Wat die opvoedingsvlak en die maandelikse inkomste-afmetings betref, het 'n onlangse studie in mense met SA beduidende verskille in die gesondheidsdimensie ten gunste van diegene wat 'n laer inkomste en 'n laer graad van onderwys gehad het [9]. In ooreenstemming met hierdie bevinding, het 'n sistematiese oorsig aansienlike korrelasie tussen akademiese prestasie en erns van IA aangetoon [10]. Met betrekking tot ouderdom het 'n onlangse oorsig bevind dat problematiese internetgebruik die mees toepaslike is vir beide adolessente en opkomende volwassenes (19 jaar en ouer)10], terwyl slimfoonverslawing meer voorkom by jonger adolessente in vergelyking met opkomende volwassenes (19 jaar en ouer)11]. 'N onlangse studie het getoon dat vroue geneig is om 'n hoër gemiddelde van daaglikse gebruikstye en afhanklikheidstellings vir slimfone te hê, in vergelyking met mans [4]. Choi et al. (2015) het berig dat die manlike geslag 'n relevante risikofaktor vir IA het, en die vroulike geslag vir SA [1]. Wat die doel van gebruik betref, het sosiale netwerke sterker verband gehou met 'n hoë-smartphone-afhanklikheid, in vergelyking met ander mobiele telefoonverwante funksies [11]. In individue met IA, Anderson et al. (2016) het berig dat manlike geslag aansienlik geassosieer word met aanlyn-rekenaarspeletjies [10].
Met betrekking tot sielkundige aspekte is die positiewe assosiasies van IA en SA met depressie en angs wyd gerapporteer [12,13]. Onlangse studies het voorgestel dat verslawing aan die internet en slimfone mag ontstaan ​​deur die gebruiker se individuele kognitiewe-emosionele en gedragsprofiel eerder as die medium self [14,15,16]. 'N Onlangse studie het die rol van empatie en lewensbevrediging in beide IA en SA waargeneem [17]. Met betrekking tot psigopatologie het verskeie studies 'n positiewe verband tussen IA, depressie en angs gerapporteer [18,19,20], terwyl 'n onlangse studie 'n verband getoon het tussen slimfoongebruik en erns, depressie en angs [13]. Daarom moet die interverwantskap tussen IA, SA en geestesgesondheidsprobleme presies afgebaken word. Daarbenewens, gegewe beide die oorvleueling en verskille tussen IA en SA [16], dan is die vraag wat ontstaan, in watter mate IA en SA gekoppel is aan die toename in depressie en angs na die aanpassing van die konfronterende demografiese en sosio-ekonomiese faktore?
Dit bly onduidelik of geestesgesondheidsprobleme veroorsaak of gevolge is van oormatige afhanklikheid op die internet en slimfone. Deursnee-studies het verskeie regressie-ontledings gebruik om die verhoudings tussen geestesgesondheidsprobleme, IA en SA in mense te ondersoek [21]. In die waarnemingsstudies, wat egter nie willekeurig is nie, het verskeie regressie-analises beperkings, soos die moontlikheid van oorskatting en 'n swak standaardfout wanneer daar talle kovariate teenwoordig is, benewens die keuringsvooroordeel [22]. Dus, die skatting van die uitwerking van verslawing deur bloot die ondersoek van 'n bepaalde uitkoms, soos depressie en angs, sal bevooroordeeld wees deur die wanbalans van die demografiese en sosio-ekonomiese faktore wat met IA en SA geassosieer word. Daarbenewens het geen studies ondersoek ingestel na die differensiële effekte volgens die eienskappe van internet- en slimfoongebruikers, insluitende omgewingsverhoudinge en gebruikers se sielkundige profiele, van IA en SA oor depressie en angs. Gevoeligheidsvorme (PSM) het 'n gewilde benadering geword om die keuringsvooroordeel in waarnemingstudies te verminder [23,24]. In hierdie vraestel het ons 'n PSM-analise toegepas om die effekte van IA en SA op depressie en angs te ondersoek ten einde die keuringsvooroordeel in ons data te verminder. Ons het seks, ouderdom, opvoeding, huwelikstatus en inkomste as verwarrende veranderende gekies, gesien die verband tussen hierdie sosiodemografiese veranderlikes met IA en SA in ons studie [9,25].
Die primêre doel van hierdie studie is om die interverwantskappe tussen IA, SA en gemoedsstatus te ondersoek, dit is depressie en angs, met behulp van die ooreenstemmende analise van geneigdheidstoetse. Tweedens, ons probeer om te ontdek hoe die gevolge van depressie en angs verskil tussen IA en SA.

 

 

2. Materiaal en metodes

 

 

2.1. Bestudeer Deelnemers

Die data het bestaan ​​uit die aanlyn-anonieme selfdiagnose-opname-antwoorde van 5003-Koreaanse volwassenes (19-49-jare van die ouderdomme), wat deur die Katolieke Universiteit van Korea, Seoul, uitgevoer is; en St. Mary's Hospital in Desember 2014 [26]. Die studie is uitgevoer in ooreenstemming met die Verklaring van Helsinki. Die institusionele hersieningsrade van die Katolieke Universiteit van Korea, Seoel; en St Mary's Hospital het hierdie studie goedgekeur. Alle deelnemers is ingelig oor die studie en het skriftelike ingeligte toestemming verskaf. Die opname-deelnemers is gewerf deur 'n paneel van 'n navorsingsmaatskappy en selfverslag-vraelyste is via die Internet geadministreer sonder enige vergoeding. Slegs 149-respondente, wat nie slimfone gebruik het nie, is uitgesluit. Ten slotte het ons die data van 4854 deelnemers ontleed. In die finale steekproef is die ouderdomme in drie kategorieë ingedeel: Onder 30 (33.19%), 30-39 (43.94%) en 40-49 (22.87%). Daar was 2573 mans (53.01%) en 2281-vroue (46.99%). Die addisionele demografiese veranderlikes van deelnemers wat oorweeg is, was onderwys, huwelikstatus en inkomste.

 

 

2.2. maatreëls

 

 

2.2.1. Meting van internetverslawing

Die Koreaanse Skaal vir Internetverslawing (K-skaal) is in Korea ontwikkel om IA te evalueer en is in die Koreaanse bevolking bekragtig met 'n hoë betroubaarheid van interne konsekwentheid [27]. Die Cronbach se alfakoëffisiënt vir die K-Skaal was 0.91 [28]. Dit bevat sewe subskale en 40-items wat daaglikse lewensversteuring, versteuring van werklikheidstoetsing, outomatiese verslawende gedagtes, virtuele interpersoonlike verhoudings, afwykende gedrag, onttrekking en verdraagsaamheid meet. Hierdie Likert-tipe skaal is van 1 (glad nie) ingestel na 4 (altyd). Volgens die vorige verslag wat hierdie skaal gebruik het, is die deelnemers in drie groepe gesorteer: normale, potensiële risiko en hoërisiko [29]. Die hoërisikogroep is gedefinieer as 'n gestandaardiseerde telling van 70 of hoër, in daaglikse lewensversteuring, outomatiese verslawende gedagtes, toleransie faktore, of ten minste 70 in totaal. Die potensiële risikogroep is gedefinieer as 'n telling van 62 of hoër in die daaglikse lewensversteuring, outomatiese verslawende gedagtes, toleransie faktore, of ten minste 63 in totaal. Die normale gebruiksgroep het daardie tellings onder hierdie nommers bevat. In hierdie studie is IA-groepe saamgestel uit die potensiële risiko- en hoërisikogroepe.

 

 

2.2.2. Meting van Smartfoonverslawing

Die Smartphone Addiction Pronessess Scale (K-SAS) is gevalideer en wyd gebruik om te skerm vir SA [30]. Dit bestaan ​​uit 15-items wat in 'n vier-punt Likert-tipe skaal van nood van 1 (glad nie) tot 4 (altyd) gemeet word. Die vrae het drie faktore ondersoek: daaglikse lewensversteuring, outomatiese verslawende gedagtes en verdraagsaamheid. Die Cronbach se alfa-koëffisiënt vir die K-SAS was 0.880 [5].
Op grond van 'n vorige verslag wat hierdie skaal gebruik het, het ons die tellings gebruik om die deelnemers in drie groepe te klassifiseer: Normale, potensiële risiko en hoërisiko [30]. Die hoërisikogroep is gedefinieer as 'n telling van 44 of meer in totaal, of 'n subskripsie van 15 of meer in die daaglikse lewensversteuring, saam met onderskrifte van 13 of meer, in beide outomatiese verslawende gedagtes en toleransie. Die potensiële risikogroep is gedefinieer as 41 of meer in die totale telling, of 15 of meer in die daaglikse lewensversteuringsfaktor. Die normale gebruiksgroep het daardie tellings onder hierdie nommers bevat [30]. In hierdie studie het die slimfoonverslaafde groep bestaan ​​uit hoërisiko- en potensiële risikogroepe.

 

 

2.2.3. Meting van geestesgesondheidsprobleme: Depressie en Angs

Die SCL-90-R is 'n multidimensionele vraelys wat ontwikkel is om 'n verskeidenheid psigologiese en psigopatologiese kenmerke van 9-subskale te vertoon. Somatisasie, obsessief-kompulsiewe, interpersoonlike sensitiwiteit, depressie, angs, vyandigheid, fobiese angs, paranoïede ideasie en psigotiese [31]. Die SCL-90 bevat 90-items wat in 'n 5-punt skaal van nood van 0 (geen) tot 4 (ekstreme) gemeet word. Die toets-reteste betroubaarheid van die SCL-90-R in die Koreaanse taal was 0.76 vir depressie en 0.77 vir angs. Die interne konsekwentheid was 0.89 vir depressie en 0.86 vir angs [31]. Depressie en angs is na berig word die psigiatriese simptome wat die sterkste verband hou met IA en SA [12,13]. Die spesifieke dimensies van belangstelling vir die skerm in hierdie studie het die SCL-90-R-subskripsies vir depressie en angs ingesluit.

 

 

2.3. Data-analise

 

 

2.3.1. Statistiese Definisie

Laat Zi

 

wees 'n binêre verslawing aanwyser vir die onderwerp; dit is, Zi=1 indien die onderwerp sy verslaaf is (IA of SA), en Zi=0 anders. Die potensiële uitkoms van 'n geestelike probleem (depressie of angs) word gedefinieer as Yi(Zi. Let daarop dat slegs een van die potensiële uitkomste gelyktydig vir elke vak waargeneem word, dus direkte berekening van Yi(1)-Yi is onmoontlik. In plaas van die individuele effek, is die primêre parameter van belang die verwagte verslawing effek op die verslaafde bevolking

τ=E(Yi(1)-Yi(0)|
 
Die skatting van τ

het nog steeds 'n probleem omdat E(Yi(0)|Zi kan nie direk beraam word nie. Natuurlik, in gerandomiseerde eksperimente, E(Yi(0)|Zi is tevrede, so τ kan maklik geskat word. In 'n waarnemingstudie is die naïewe skatting van τ kan bevooroordeeld wees omdat E(Yi(0)|Zi. Om hierdie keuringsvooroordeel aan te pas, neem ons aan dat ons die kovariate kan waarneem Xi wat nie deur enige verslawing beïnvloed word nie, en vir 'n gegewe kovariate Xi, die potensiële uitkomste Yi(1), Yi is voorwaardelik onafhanklik van verslawing aanwyser Zi. Verder, indien potensiële uitkomste onafhanklik van die verslawing afhanklik is van kovariate Xi, hulle is ook onafhanklik van die verslawing voorwaardelik in die geneigdheidscore P(Xi)= P(Zi=1|Xi[19]. Die PSM beramer vir τ word

τPSM=EP(X)|Z=1

 

 

 

 

 

2.3.2. Skatting van die voorwaardelike telling

Gewigstellings word bereken deur logistieke regressie, 'n model wat gebruik word om die waarskynlikheid dat 'n verslawing plaasvind, voor te stel 

tekenP(Zi=1|Xi)

 

 

 
In hierdie vraestel, as die kovariate vir Xi

 

 

, ons beskou vyf kategoriese kovariate: seks (1 = manlik en 2 = vroulik), ouderdom (1 = 20-29, 2 = 30-39, en 3 = 40-49), opvoeding (1 = middelskool, 2 = hoog skool, en 3 = universiteit of hoër), huwelikstatus (1 = enkel, 2 = samevatting, 3 = getroud, 4 = geskei en 5 = beroof) en inkomste (1 = laag, 2 = middel laag, 3 = middel, 4 = middelhoog, en 5 = hoog). in Artikel 1, kan hierdie kovariate gelyktydig die uitkomste beïnvloed (depressie of angs) en verslawings. Dus, vir elke vak, het ons die geneigdheidstellings beraam; dit is die voorwaardelike waarskynlikheid om verslaaf te wees gegewe die waargenome kovariate [32].

 

 

2.3.3. Aanpassende metodes gebaseer op die beraamde bevolkings telling

Sodra die geneigdheid tellings geskat is, kan die ooreenstemmende gebruik word om die behandelingseffek te skat na aan te pas by die verskille tussen die twee groepe [33]. Die doel van ooreenstemming is om 'n pasgemaakte steekproef te produseer wat die verspreiding van 'n pasiënt se pasiënt balanseer en ooreenstem met die kovariate van die waarnemingsgroepe waargeneem. Hierdie aanpassingsmetode stel ons in staat om die verwarrende veranderlikes te beheer. In hierdie studie het ons twee algemeen gebruikte ooreenstemmende metodes aangeneem, die optimale en genetiese ooreenstemming [34].

 

 

2.3.4. Beraming van die Relatiewe Risiko's van Verslawing op Geestesgesondheidsprobleme na Bevolkingsgraad

Nadat geneigdheidspunte ooreenstem met die gebruik van die waargenome kovariate (ouderdom, geslag, huwelik, inkomste en opvoeding), het ons 'n meer gebalanseerde datastel. Om die geestesgesondheidsprobleem (depressie of angs) te modelleer, het ons veralgemeende lineêre modelle (GLMs) op die gepaste steekproef toegepas. Omdat die geestesgesondheid tellings positief en bevooroordeeld is, word die gamma verspreiding met log skakel toegerus. laat Yi

 

wees 'n uitkoms van belangstelling ('n telling van depressie of angs) met gemeen μi, ons kan die Gamma GLM raamwerk gebruik met kovariate Xi:

 

tekenμi=γT
 
 
Deur modellering het ons beraam eγ

 

 

as die relatiewe risiko's (as 'n verwagte gemiddelde verskil tussen groepe) van IA en SA vir elke kovariate.

 

 

3. Resultate

Benewens die 4854-deelnemers, was 126 (2.60%) ingesluit by die IA-groep en 652 (13.43%) is by die SA groep ingesluit. Tabel 1 toon die beskrywende statistieke van die depressie en angs tellings. Die gemiddelde telling van depressie en angs van IA en SA groepe is groter as dié van die normale gebruiksgroep (NU).
Tabel 1. Beskrywende statistieke van depressie en angs tellings.
Tabel

 

 

3.1. Gevolglike kwaliteit van die voorwaardelike telling ooreenstemmende metode

Alhoewel ons slegs 'n paar van die kovariate in die vraelyste van hierdie studie, via die geneigdheidstoets, bepaal, het ons gevind dat die ooreenstemmende prosedure voldoende was om die verspreiding van elke kovariate, Tabel 2 en Tabel 3. Ons het die afstande in die marginale verdelings van Xi

 

 

 

. Vir elke kovariate het ons die vooroordeel bereken; dit is die verskil in steekproefgemiddeldes van die verslaafde en normale monsters. Voordat die voorlopigheidspunt pas, is die vooroordele nie geïgnoreer nie. Na afloop van geneigdheidspunte het die verslawing en normale subsamestellings egter 'n baie soortgelyke marginale verspreiding vir alle kovariate gehad.
Tabel 2. Vergelyking van die gemiddelde persentasie baseline eienskappe tussen IA en normale gebruik groepe, in die oorspronklike steekproef en die geneigdheidstoets ooreenstemmende monster, met behulp van die genetiese en optimale pasvorm.
Tabel
Tabel 3. Vergelyking van die gemiddelde persentasie baseline eienskappe tussen SA en normale groepe, in die oorspronklike steekproef en die geneigdheidstoets, stem ooreen met die genetiese en optimale pasvorm.
Tabel

 

 

3.2. Effekte van die internetverslawing oor depressie en angs

Die effekte van IA op depressie en angs wat verkry word deur gebruik te maak van geneigdheidskriteria wat ooreenstem, word aangemeld Tabel 4. Deur middel van genetiese ooreenstemming is 3846 monsters gekies. Die IA hou verband met 'n groter risiko vir depressie (relatiewe risiko 1.207, 95% vertrouensinterval 1.128-1.292, en p <0.001) en angs (relatiewe risiko 1.264, 95% vertrouensinterval 1.173-1.362 en p <0.001). Al hierdie relatiewe risikoverhoudings is beduidend omdat die vertrouensinterval nie die 1. bevat nie. Deur optimale ooreenstemming is 252 monsters gekies. Die IA was verwant aan 'n groter depressie (relatiewe risiko 1.243, 95% vertrouensinterval 1.145-1.348 en p <0.001) en angs (relatiewe risiko 1.308, 95% vertrouensinterval 1.192-1.435 en p <0.001). Soortgelyk aan die genetiese ooreenstemming, is die relatiewe risikoverhoudings op beide, depressie en angs, aansienlik groter as 1.
Tabel 4. Effekte van die internet en slimfoonverslawing oor depressie en angs, gegrond op geneigdheidskriteria wat ooreenstem.
Tabel

 

 

3.3. Effekte van die Slimfoonverslawing op Depressie en Angs

Die effekte van SA op depressie en angs deur die gebruik van ' Tabel 4. Deur genetiese ooreenstemming is 4516 monsters gekies. Die SA was verwant aan 'n groter risiko vir depressie (relatiewe risiko 1.337, 95% vertrouensinterval 1.296-1.378, en p <0.001) en angs (relatiewe risiko 1.402, 95% vertrouensinterval 1.355-1.450 en p <0.001). Deur optimale ooreenstemming is 1304 monsters gekies. Die SA hou verband met 'n groter risiko vir depressie (relatiewe risiko 1.386, 95% vertrouensinterval 1.334-1.440, en p <0.001) en angs (relatiewe risiko 1.440, 95% vertrouensinterval 1.380-1.503 en p <0.001). Al hierdie relatiewe risikoverhoudings is beduidend.

 

 

3.4. Verskille in die gevolge van die internet en smartphone verslawing oor depressie en angs

Die relatiewe risiko-verhoudings vir depressie en angs, van beide genetiese en optimale ooreenstemming, was 10% hoër vir SA as vir IA. Dit beteken dat SA 'n groter risiko vir depressie en angs as IA het. Dié vertrouensintervalle bevat nie die 1 nie, so ons kan sê dat SA 34-44% meer geneig is om 'n geestesversteuring te veroorsaak.

 

 

4. bespreking

Ons bevindings is dat beide IA en SA beduidende effekte op depressie en angs uitoefen, selfs nadat die konfronteerders beheer is met behulp van geneigdheidskriteria wat ooreenstem. Epidemiologiese studies het 'n hoër voorkoms van depressie in IA beraam [35,36]. 'N Aantal dwarssnitstudies het aangemeld dat individue met IA of SA hoër vlakke van depressie en angs as normale gebruikers het [13,37]. In die huidige studie toon ons resultate die rol van IA en SA in die ontwikkeling van depressie en angs. Daar is 'n paar moontlike verduidelikings vir die huidige bevindings. In die eerste plek kan verslawende gebruik van internet en slimfone interpersoonlike probleme verhoog, wat verband hou met depressie en angs, soos familie konflikte, gebrek aan off-line verhoudings en 'n verhoogde behoefte aan goedkeuring in die kuberruim. Tweedens word onttrekkingsimptome as psigopatologiese patrone in IA en SA voorgestel, vergelykbaar met substansmisbruikstoornisse [5]. Wanneer hulle nie toegang het tot 'n rekenaar of slimfoon nie, kan die individue met IA of SA angstig word en dan begeer om die internet of 'n slimfoon te gebruik om sulke negatiewe gevoelens te ontsnap [38]. Nog 'n moontlike verduideliking is dat in teenstelling met ander verslawende stowwe, soos alkohol en nikotien, internet- en slimfoon-oor-gebruikers, min insig het oor hul oormatige gebruik in die daaglikse lewe as gevolg van gratis en buigsame toegang tot die toestelle [3], sodat hulle hul oormatige gebruik as 'n ergernis ervaar eerder as as 'n teken van problematiese gedrag [39]. Nog 'n interessante bevinding was dat SA sterker effekte op depressie en angs as IA uitgeoefen het. Dit lei ons om te bespiegel dat IA en SA verskillende invloede op geestesgesondheidsprobleme het. Daar kan verskeie moontlike verduidelikings vir hierdie bevinding wees. Eerstens, met inagneming van die media-eienskappe, is dit makliker vir die oormatige slimfoongebruik ontwikkel deur die gewoontevormende aard van die toestel, as gevolg van sy hoër toeganklikheid tot die draadlose netwerk en 24 h vir gereelde kennisgewings [39]. Tweedens, met betrekking tot omgewingsfaktore, kan hierdie bevinding die huidige radikale verandering van die daaglikse lewensgemiddelde weerspieël van rekenaars tot slimfone. Mense kan die rekenaar internet gebruik vir ingewikkelde werk en die ander daaglikse take met slimfone uitvoer, wat lei tot 'n afname in arbeidsproduktiwiteit en 'n hoër vlak van stres [40]. Laastens kan individue met SA slimfone gebruik om verhoudings en 'n gevoel van verbintenis met die aanlyn sosiale netwerk te handhaaf [41], wat lei tot die vrees om mis te loop en die vrees vir die verlies van konneksie, terwyl 'n hoër slimfoon gebruik word [42].
Hierdie studie het verskeie beperkings om bevindinge aan die hele bevolking te veralgemeen, soos die deursnede van die data grense en die interpretasie van kousale inferensie tussen die internet en smartphone verslawing, depressie en angs. Gevoeligheidsbepalings het ook beperkinge en vereistes. Die hoof beperking is dat geneigdheid tellings slegs kan beheer deur waargenome confounders [43]. Die moontlikheid van ongemerkte konfronters mag bly, wat die studiebevinding vir veralgemening beperk. Verder, as gevolg van alle waargenome confounders in hierdie studie is ingesamel as kategoriese veranderlikes, kan daar inligtingverlies wees wanneer PSM-model gebou word. Daarom moet ons bevindinge met omsigtigheid geïnterpreteer word. Om die robuuste resultate van ooreenstemming te verkry, het ons egter twee ooreenstemmende metodes, genetiese ooreenstemming en optimale ooreenstemming beskou. Veral, genetiese ooreenstemming gebruik 'n genetiese soek algoritme, so sy proses kan 'n goeie ooreenstemmende oplossing vind met minder verlies aan inligting [44]. Laastens is assessering van die depressie- en angssimptoom uitgevoer deur self-verslag sielkundige simptome met SCL-90-R. Om geestesgesondheidsprobleme meer akkuraat en konsekwent te evalueer. 'N Gestruktureerde onderhoud deur klinikus moet in verdere studies uitgevoer word.

 

 

5. gevolgtrekkings

In hierdie studie het ons ondersoek ingestel na hoe IA en SA geestesgesondheidsprobleme, depressie en angs beïnvloed. Na ons beste wete is dit die eerste studie om die assosiasie tussen IA, SA en psigopatologie te skat deur gebruik te maak van 'n proefnemings-ooreenstemmende tellingmetode van dwarsdeursnee-data en om die differensiële effek in die psigopatologie tussen IA en SA te ondersoek. Ten slotte, ons bevindinge toon dat beide IA en SA die risiko van depressie en angs verhoog. Daarbenewens het SA 'n sterker verhouding met depressie en angs in vergelyking met IA getoon.
'N Implikasie van hierdie bevindinge is dat individue met 'n problematiese slimfoongebruik noukeurig gemonitor moet word vir geestesgesondheidsprobleme, met die klem op die noodsaaklikheid om voorkomings- en bestuursbeleide te vestig wat op die prekliniese vlak van SA gemik is. Verdere voornemende studies moet die oorsaaklike rigtings van die verhoudings tussen IA, SA en geestesgesondheidsprobleme ondersoek en die diskriminerende faktore van IA en SA identifiseer.

 

 

Skrywer Bydraes

D.-JK en DL het die eksperimente ontwerp en ontwerp; HMJ het die data ontleed; J.-JK het die koerant geskryf. YL het toesig gelê op die data-insameling. Alle outeurs het bygedra tot die ontwikkeling van die manuskrip, dit hersien krities, en die finale manuskrip goedgekeur.

 

 

Erkennings

Hierdie werk is ondersteun deur 'n toekenning van die Nasionale Navorsingstigting van Korea (Grant No. 2014M3C7A1062894, 2014M3C7A1062896).

 

 

Botsende belange

Die outeurs verklaar geen belangebotsing nie.

 

 

Verwysings

  1. Choi, S.-W .; Kim, D.-J .; Choi, J.-S .; Ahn, H .; Choi, E.-J .; Song, W.-Y .; Kim, S .; Youn, H. Vergelyking van risiko en beskermende faktore wat verband hou met slimfoonverslawing en internetverslawing. J. Behav. Verslaafde. 2015, 4, 308-314. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  2. 2016 die opname oor internet-afhanklikheid; Ministerie van Wetenskap, IKT en toekomstige beplanning: Seoel, Korea, 2017.
  3. Lee, Y.-K .; Chang, C.-T .; Lin, Y .; Cheng, Z.-H. Die donker kant van slimfoongebruik: Sielkundige eienskappe, kompulsiewe gedrag en tegnostress. Computerized. Neurie. Behav. 2014, 31, 373-383. [Google Scholar] [CrossRef]
  4. Lee, KE; Kim, S.-H .; Ha, T.-Y .; Yoo, Y.-M .; Han, J.-J .; Jung, J.-H .; Jang, J.-Y. Afhanklikheid van die gebruik van slimfone en sy verbintenis met angs in Korea. Openbare Gesondheid Rep. 2016, 131, 411-419. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  5. Kim, D .; Chung, Y .; Lee, J .; Kim, M .; Lee, Y .; Kang, E .; Keum, C .; Nam, J. Ontwikkeling van slimfoonverslawing-eienskapskaal vir volwassenes: Selfverslag. Koreaanse J. Couns. 2012, 13, 629-644. [Google Scholar]
  6. Kwon, M .; Lee, J.-Y .; Won, W.-Y .; Park, J.-W .; Min, J.-A .; Hahn, C .; Gu, X .; Choi, J.-H .; Kim, D.-J. Ontwikkeling en validering van 'n smartphone verslawingskaal (SAS). PLAAS EEN 2013, 8, e56936. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  7. Kuss, DJ; Griffiths, MD; Karila, L .; Billieux, J. Internetverslawing: 'n Sistematiese oorsig van epidemiologiese navorsing vir die afgelope dekade. Kur. Pharm. Des. 2014, 20, 4026-4052. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  8. Andreassen, CS; Billieux, J .; Griffiths, MD; Kuss, DJ; Demetrovics, Z .; Mazzoni, E .; Pallesen, S. Die verhouding tussen verslawende gebruik van sosiale media en videospeletjies en simptome van psigiatriese versteurings: 'n Grootskaalse dwarssnitstudie. Psychol. Verslaafde. Behav. 2016, 30, 252. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  9. Aljomaa, SS; Qudah, MFA; Albursan, IS; Bakhiet, SF; Abduljabbar, AS Smartphone verslawing onder universiteitstudente in die lig van sommige veranderlikes. Computerized. Neurie. Behav. 2016, 61, 155-164. [Google Scholar] [CrossRef]
  10. Anderson, EL; Steen, E .; Stavropoulos, V. Internetgebruik en Problematiese Internetgebruik: 'n Sistematiese oorsig van longitudinale navorsingstendense in adolessensie en opkomende volwassenheid. Int. J. Adolesc. jeug 2017, 22, 430-454. [Google Scholar] [CrossRef]
  11. Haug, S .; Castro, RP; Kwon, M .; Filler, A .; Kowatsch, T .; Schaub, MP Smartphone gebruik en smartphone verslawing onder jong mense in Switserland. J. Behav. Verslaafde. 2015, 4, 299-307. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  12. Ko, C.-H .; Jen, J.-Y .; Yen, C.-F .; Chen, C.-S .; Chen, C.-C. Die verband tussen internetverslawing en psigiatriese versteuring: 'n Oorsig van die literatuur. EUR. Psigiatrie 2012, 27, 1-8. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  13. Demirci, K .; Akgönül, M .; Akpinar, A. Verhouding van slimfone gebruik erns met slaapkwaliteit, depressie en angs by universiteitsstudente. J. Behav. Verslaafde. 2015, 4, 85-92. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  14. Brand, M .; Jong, KS; Laier, C .; Wölfling, K .; Potenza, MN. Integrasie van sielkundige en neurobiologiese oorwegings rakende die ontwikkeling en instandhouding van spesifieke internetgebruiksafwykings: 'n Interaksie van Persoon-Impak-Kognisie-Uitvoering (I-PACE) -model. Neurosci. Biobehav. Op 2016, 71, 252-266. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  15. Kim, Y.-J .; Kim, D.-J .; Choi, J. Die kognitiewe dysregulering van internetverslawing en sy neurobiologiese korrelate. Front. Biosci (Elite ed.) 2017, 9, 307-320. [Google Scholar]
  16. Lach Mann, B .; Duke, É .; Sariyska, R .; Montag, C. Wie is verslaaf aan die Smartphone en / of die internet? Psychol. Pop. Media Cult. 2017. [Google Scholar] [CrossRef]
  17. Lach Mann, B .; Sinder Mann, C .; Sariyska, RY; Luo, R .; Melchers, MC; Becker, B .; Cooper, AJ; Montag, C. Die rol van empatie en lewensbevrediging in internet- en smartfoongebruiksversteuring. Front. Psychol. 2018, 9, 398. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  18. Banjanin, N .; Banjanin, N .; Dimitrijevic, I .; Panties, I. Verhouding tussen internetgebruik en depressie: Fokus op fisiologiese bui-ossillasies, sosiale netwerk en aanlynverslawende gedrag. Computerized. Neurie. Behav. 2015, 43, 308-312. [Google Scholar] [CrossRef]
  19. Akin, A .; Iskender, M. Internetverslawing en depressie, angs en stres. Int. Aanlyn J. Opvoedkunde. Sci. 2011, 3, 138-148. [Google Scholar]
  20. Ostovar, S .; Allahyar, N .; Aminpoor, H .; Moafies, F .; Ook nie MBM nie; Griffiths, MD Internet verslawing en sy psigososiale risiko's (depressie, angs, spanning en eensaamheid) onder Iraanse adolessente en jong volwassenes: 'n strukturele vergelyking model in 'n dwarssnit studie. Int. J. Ment. Gesondheidsverslaafde. 2016, 14, 257-267. [Google Scholar] [CrossRef]
  21. Cheung, LM; Wong, WS Die gevolge van slapeloosheid en internetverslawing oor depressie in Hong Kong Chinese adolessente: 'n Verkennende deursnee-analise. J. Sleep Res. 2011, 20, 311-317. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  22. Cepeda, MS; Boston, R .; Farrar, JT; Strom, BL Vergelyking van logistieke regressie teenoor geneigdheid telling wanneer die aantal gebeurtenisse laag is en daar is verskeie confounders. Am. J. Epidemiol. 2003, 158, 280-287. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  23. Austin, PC 'N kritiese beoordeling van geneigdheid-telling wat ooreenstem met die mediese literatuur tussen 1996 en 2003. Stat. Med. 2008, 27, 2037-2049. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  24. Austin, rekenaar; Grootendorst, P.; Anderson, GM 'n Vergelyking van die vermoë van verskillende geneigdheidsmodelle om gemete veranderlikes tussen behandelde en onbehandelde vakke te balanseer: 'n Monte Carlo-studie. Stat. Med. 2007, 26, 734-753. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  25. Müller, KW; Glaesmer, H .; Brähler, E .; Woelfling, K .; Beutel, ME Voorkoms van internetverslawing in die algemene bevolking: Resultate van 'n Duitse bevolkingsgebaseerde opname. Behav. INF. TECHNOL. 2014, 33, 757-766. [Google Scholar] [CrossRef]
  26. Rho, MJ; Lee, H .; Lee, T.-H.; Cho, H .; Jung, D .; Kim, D.-J .; Choi, IY Risikofaktore vir Internet Gaming Disorder: Psigologiese Faktore en Internet Gaming Eienskappe. Int. J. Environ. Res. Openbare gesondheid 2018, 15, 40. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  27. Nasionale Inligtingsdiensagentskap. 'N Studie van internetverslawing: Proneness Scale for Adults; Nasionale inligtingsdiensagentskap: Seoel, Korea, 2005. [Google Scholar]
  28. Kim, D. Die Opvolgstudie van Internetverslawing. Pronese Skaal; Korea Agentskap vir Digitale Geleentheid en Bevordering: Seoul, Korea, 2008; Aanlyn beskikbaar: http://www.nia.or.kr/site/nia_kor/ex/bbs/View.do?cbIdx=39485&bcIdx=277&parentSeq=277 (Toegang tot 8 Mei 2008).
  29. Kim, D.-I .; Chung, Y.-J .; Lee, E.-A .; Kim, D.-M .; Cho, Y.-M. Ontwikkeling van internetverslawing-eienskappe skaal-kort vorm (KS skaal). Koreaanse J. Couns. 2008, 9, 1703-1722. [Google Scholar]
  30. Nasionale Inligtingsdiensagentskap. Ontwikkeling van Koreaanse Smartphone Addiction Proness Scale vir Jeug en Volwassenes; Nasionale inligtingsdiensagentskap: Seoel, Korea, 2011; pp. 85 – 86. [Google Scholar]
  31. Kim, KI .; Kim, JW. Die standaardiseringstudie van simptoomkontrolelys-90-R in Korea III. Ment. Gesondheidsres. 1984, 2, 278-311. [Google Scholar]
  32. Heckman, J .; Smith, J. Beoordeling van die saak vir sosiale eksperimente. J. Econ. Perspect. 1995, 9, 85-110. [Google Scholar] [CrossRef]
  33. Caliendo, M .; Kopeinig, S. Enkele praktiese riglyne vir die implementering van geneigdheidskriteria wat ooreenstem. J. Econ. Surv. 2008, 22, 31-72. [Google Scholar] [CrossRef]
  34. Sekhon, JS; Diamant, A. Geneties wat ooreenstem met die raming van oorsaaklike effekte, ongepubliseerde manuskrip. Aangebied by die Jaarvergadering van die Politieke Metodiek, Tallahassee, FL, VSA, Julie 2005. [Google Scholar]
  35. Ghassemzadeh, L.; Shahraray, M .; Moradi, A. Voorkoms van internetverslawing en vergelyking van internetverslaafdes en nieverslaafdes in Iraanse hoërskole. Cyberpsychol. Behav. 2008, 11, 731-733. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  36. Yen, J.-Y .; Ko, C.-H .; Yen, C.-F .; Wu, H.-Y .; Yang, M.-J. Die saamgestelde psigiatriese simptome van internetverslawing: Aandagstekort en hiperaktiwiteitsversteuring (ADHD), depressie, sosiale fobie en vyandigheid. J. Adolesc. gesondheid 2007, 41, 93-98. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  37. Tonioni, F .; Mazza, M.; Autullo, G .; Cappelluti, R.; Catalano, V .; Marano, G .; Fiumana, V .; Moschetti, C .; Alimonti, F.; Luciani, M. Is internetverslawing 'n psigopatologiese toestand wat verskil van patologiese dobbelary? J. Verslaafde. Behav. 2014, 39, 1052-1056. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  38. Kuss, DJ; Griffiths, MD Online sosiale netwerke en verslawing —'n oorsig van die sielkundige literatuur. Int. J. Environ. Res. Openbare gesondheid 2011, 8, 3528-3552. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  39. Oulasvirta, A .; Rattenbury, T .; Ma, L.; Raita, E. Habits maak slimfoongebruik meer deurdringend. Pers. Alomteenwoordige rekenaar. 2012, 16, 105-114. [Google Scholar] [CrossRef]
  40. Hertog, É .; Montag, C. Slimfoonverslawing, daaglikse onderbrekings en self-gerapporteerde produktiwiteit. Verslaafde. Behav. Rep. 2017, 6, 90-95. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  41. Kuss, DJ; Griffiths, MD Sosiale netwerk-webwerwe en verslawing: Tien lesse geleer. Int. J. Environ. Res. Openbare gesondheid 2017, 14, 311. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  42. Oberst, U .; Weg Mann, E .; Stodt, B .; Brand, M .; Chamarro, A. Negatiewe gevolge van swaar sosiale netwerk in adolessente: Die bemiddelende rol van vrees om uit te gaan. J. Adolesc. 2017, 55, 51-60. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  43. Joffe, MM; Rosenbaum, PR Uitgenooi kommentaar: Gewigstellings. Am. J. Epidemiol. 1999, 150, 327-333. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  44. Diamant, A .; Sekon, J. Genetiese ooreenstemming vir die beoordeling van oorsaaklike effekte: 'n Nuwe metode om balans in waarnemingsstudies te behaal. Eerwaarde Econ. Stat. 2013, 95, 932-945. [Google Scholar] [CrossRef]