Patologiese internetgebruik en risiko-gedrag onder Europese adolessente (2016)

Int. J. Environ. Res. Openbare gesondheid 2016, 13(3), 294; doi:10.3390 / ijerph13030294

Tony Durkee 1,*, Vladimir Carli 1, Birgitta Floderus 2, Camilla Wasserman 3,4, Marco Sarchiapone 3,5, Alan Apter 6, Judit A. Balazs 7,8, Julio Bobes 9, Romuald Brunner 10, Paul Corcoran 11, Doina Cosman 12, Christian Haring 13, Christina W. Hoven 4,14, Michael Kaess 10, Jean-Pierre Kahn 15, Bogdan Nemes 12, Vita Postuvan 16, Pilar A. Saiz 9, Peeter Värnik 17 en Danuta Wasserman 1
1
Nasionale Sentrum vir Selfmoordnavorsing en Voorkoming van Geestesongesteldheid (NASP), Karolinska Institutet, Stockholm SE-17177, Swede
2
Afdeling Kliniese Neurowetenschappen, Karolinska Institutet, Stockholm SE-17177, Swede
3
Departement Geneeskunde en Gesondheidswetenskappe, Universiteit van Molise, Campobasso 86100, Italië
4
Departement Kinder- en Adolessente Psigiatrie, New York Staatspsigiatriese Instituut, Columbia Universiteit, New York, NY 10032, VSA
5
Nasionale Instituut vir Migrasie en Armoede, Via San Gallicano, Roma 25 / A, Italië
6
Feinberg Kindersorgsentrum, Schneider Kinder Mediese Sentrum, Tel Aviv Universiteit, Tel Aviv 49202, Israel
7
Vadaskert Kinder- en Adolessente Psigiatriese Hospitaal, Budapest 1021, Hongarye
8
Instituut vir Sielkunde, Eötvös Loránd Universiteit, Budapest 1064, Hongarye
9
Departement Psigiatrie, Sentrum vir Biomediese Navorsing in die Geestesgesondheidsnetwerk (CIBERSAM), Universiteit van Oviedo, Oviedo 33006, Spanje
10
Afdeling vir Ontwrigting van Persoonlikheidsontwikkeling, Kliniek van Kinder- en Adolessente Psigiatrie, Sentrum vir Psigososiale Geneeskunde, Universiteit van Heidelberg, Heidelberg 69115, Duitsland
11
Nasionale Selfmoordnavorsingstigting, Western Rd., Cork, Ierland
12
Departement Kliniese Sielkunde, Iuliu Hatieganu Universiteit van Geneeskunde en Apteek, Str. Victor Babes Nr. 8, Cluj-Napoca 400000, Roemenië
13
Navorsingsafdeling vir Geestesgesondheid, Universiteit vir Mediese Inligtingstegnologie (UMIT), Klagenfurt, Innsbruck 6060, Oostenryk
14
Departement Epidemiologie, Mailman Skool vir Openbare Gesondheid, Universiteit van Columbia, New York, NY 10032, VSA
15
Departement Psigiatrie, Centre Hospitalo-Universitaire de Nancy, Université de Lorraine, Nancy, Vanoëvre-lès-Nancy 54500, Frankryk
16
Sloveense Sentrum vir Selfmoordnavorsing, Andrej Marušič Instituut, Universiteit van Primorska, Koper 6000, Slowenië
17
Sentrum vir Gedrags- en Gesondheidswetenskappe, Esties-Sweedse Instituut vir Geestesgesondheid en Selfmoord, Tallinn Universiteit, Tallinn 10120, Estland
*
Correspondence: Tel.: +46-852-486-935; Fax: +46-8-30-64-39
Akademiese redakteur: Paul B. Tchounwou
Ontvang: 1 Desember 2015 / Aanvaar: 3 Maart 2016 / Gepubliseer: 8 Maart 2016

Abstract

: Risikogedrag is 'n belangrike bydraer tot die vernaamste oorsake van morbiditeit onder adolessente en jongmense; Maar hul verbintenis met patologiese internetgebruik (PIU) is relatief onontgin, veral binne die Europese konteks. Die hoofdoel van hierdie studie is om die verband tussen risiko-gedrag en PIU in Europese adolessente te ondersoek. Hierdie dwarssnitstudie is uitgevoer binne die raamwerk van die FP7 Europese Unie-projek: Spaar en bemagtig jong lewe in Europa (SEYLE). Data oor adolessente is versamel van gerandomiseerde skole binne studie plekke in elf Europese lande. PIU is gemeet aan die hand van Young's Diagnostic Questionnaire (YDQ). Risikogedrag is geassesseer met behulp van vrae verkry uit die Globale Skoolgebaseerde Studiegesondheidsopname (GSHS). 'N Totaal van 11,931-adolessente is in die ontledings ingesluit: 43.4% manlike en 56.6% vroulike (M / F: 5179 / 6752), met 'n gemiddelde ouderdom van 14.89 ± 0.87 jaar. Adolessente wat swak slaapgewoontes en risiko-optrede aandui, het die sterkste assosiasies met PIU getoon, gevolg deur tabakgebruik, swak voeding en fisiese onaktiwiteit. Onder adolessente in die PIU-groep is 89.9% gekenmerk as verskeie risiko-gedrag. Die belangrike verband tussen PIU en risiko-gedrag, gekombineer met 'n hoë koöperatiewe koorts, beklemtoon die belangrikheid van die oorweging van PIU by die ondersoek, behandeling of voorkoming van hoërisiko-gedrag onder adolessente.

Sleutelwoorde: patologiese internetgebruik; Internet verslawing; risiko-gedrag; veelvoudige risiko-gedrag; ongesonde lewenstyl; adolessente; SEYLE

1. Inleiding

Adolessensie is 'n oorgangstydperk wat gekenmerk word deur aansienlike veranderinge in fisiese, sosiale en sielkundige eienskappe [1]. Daarbenewens ondervind verhoudings met eweknieë, familie en samelewing duidelike veranderinge gedurende hierdie oorgangsperiode, aangesien adolessente autonomie begin oor hul besluite, emosies en gedrag [2]. Sosiale aanlegte in adolessente ontwikkel dikwels in die loop van psigososiale interaksies binne verskillende leerkontekste [3]. Gegewe die uitgebreide platform vir die bevordering van sosiale kognisie en interpersoonlike vaardighede [4,5], het die internet bewys dat dit 'n nuwe en unieke kanaal vir psigososiale ontwikkeling onder adolessente is [6,7].
Ten spyte van hierdie inherente voordele, het studies getoon dat gereelde en langdurige gebruik van aanlyntoepassings die geneigdheid het om konvensionele sosiale interaksies en verhoudings te verplaas [8,9]. Daar is bewyse wat aantoon dat akkumulatiewe tyd aanlyn tyd verplaas op gesig-tot-aangesig-interaksie met familie en vriende [10], wat aan buitemuurse aktiwiteite deelneem [11], voltooi akademiese take [12], goeie eetgewoontes [13], fisiese aktiwiteit [14] en slaap [15]. Aangesien adolessente meer tyd aanlyn spandeer, is daar 'n risiko dat hul internetgebruik oormatig of selfs patologies kan word [16].
 
Patologiese internetgebruik (PIU) word gekenmerk deur oormatige of swak beheerde bekommernisse, dringings of gedrag ten opsigte van internetgebruik wat lei tot gestremdheid of nood [17]. PIU is konseptueel gemodelleer as 'n impuls-beheersversteuring en geklassifiseer as 'n taksonomie van gedragsverslawing wat verband hou met die aard van patologiese dobbelary [18]. Ten spyte van onlangse vordering in PIU-navorsing, word pogings om hierdie verskynsel te verstaan, belemmer deur die gebrek aan internasionale konsensus oor die diagnostiese kriteria van die toestand. Dit word nie in die Diagnostiese en Statistiese Handleiding van Geestesversteurings (DSM) of die NOS-stelsels van Internasionale Klassifikasie van Siektes (ICD) gelys nie. Die grootste uitdaging wat PIU-navorsing in die gesig staar, is die opvatting as 'n verslawende siekte.
 
In die lig van hierdie stellings, het die onlangs gepubliseerde DSM-5 [19] het ingesluit gedragsverslawing (nie-stofverwante verslawende versteurings) as 'n amptelike diagnostiese kategorie, met dobbelstoornis (GD) die enigste voorwaarde wat in hierdie nuwe klassifikasie gelys word. Internet-spelversteuring (IGD) is ook 'n moontlike subtipe gedragsverslawing wat vir insluiting in die DSM-nosologiese stelsel oorweeg is; Daar is egter nog nie 'n bewys van die ondersteuning van IGD as 'n diagnostiese siekte nie. IGD is gevolglik ingesluit in Afdeling III van die DSM-5, as 'n voorwaarde wat verdere studie vereis het [20], ten einde die uiteindelike geskiktheid daarvan as 'n diagnostiese afwyking te bepaal. Ten spyte van die huidige nosologiese dubbelsinnigheid van PIU bly daar steeds bewyse wat 'n sterk verband tussen PIU en ander vorme van verslawing toon [21,22,23,24].
Navorsing toon dat individue met PIU neurologiese, biologiese en psigososiale eienskappe met beide gedrags- en stofverwante verslawings deel [25,26,27,28,29]. Gebaseer op 'n teoretiese model aangedui deur Griffiths [30], is daar ses kern simptome uitgestal in verslawende versteurings wat van toepassing is op PIU. Dit sluit in: saligheid (preoccupation met aanlynaktiwiteite), stemmingverandering (die gebruik van die Internet om te ontsnap of stres te verlig), verdraagsaamheid (noodsaaklikheid om langer aanlyn te bly), onttrekking (depressie en prikkelbaarheid wanneer vanlyn), konflik (interpersoonlik en intrapsigies) en terugval (mislukte pogings om internetgebruik te staak). Hierdie kernkomponente verskaf 'n teoretiese raamwerk vir die bepaling van die grootte van PIU.
 
Voorkoms tariewe vir PIU wissel aansienlik oor lande, deels as gevolg van die heterogeniteit van sy definisie, naam en diagnostiese assessering. In 'n poging om 'n wêreldwye voorkoms te beraam, het Cheng en Li [31] het hierdie verskille aangespreek deur 'n ewekansige meta-analise te gebruik deur gebruik te maak van studies met vergelykbare psigometriese instrumente en kriteria. Hierdie benadering het 'n totaal van 89,281-deelnemers van 31-lande opgelewer wat oor verskeie wêreldstreke strek. Resultate het getoon dat die globale voorkoms van PIU 6.0% (95% CI: 5.1-6.9) was met slegs matige heterogeniteit.
Prevalensiestudies wat PIU op Europese vlak assesseer met behulp van verteenwoordigende monsters is beperk. Ten spyte van hierdie paucity, is daar opkomende epidemiologiese bewyse wat stabiele tendense in voorkomsskoerse onder hierdie teikengroep aandui. In 'n verteenwoordigende steekproef van Europese adolessente (n = 18,709) van 11-16 jaar, Blinka et al. [32] het getoon dat die voorkoms van PIU 1.4% was. Dit val saam met die tariewe wat deur Tsitsika et al gerapporteer is. [33], wat 'n PIU-voorkoms van 1.2% beraam het in 'n verteenwoordigende monster van die Europese jeug (n = 13,284) van 14-17 jaar. Durkee en kollegas [34] het egter 'n effens hoër PIU-voorkoms van 4.4% waargeneem in 'n verteenwoordigende steekproef van Europese adolessente (n = 11,956) van 14-16 jaar. Prevalensyfers vir PIU in Europa is getoon dat dit aansienlik hoër is by mans as vroue, met ouderdom, verskil per land en met 'n verskeidenheid geestes- en gedragsafwykings [35,36,37,38,39].
 
Die aanvang van risiko-gedrag vind gereeld plaas gedurende adolessensie met 'n hoë waarskynlikheid van kontinuïteit tot volwassenheid. Mans het 'n hoër voorkoms as vroue, en die frekwensie van risiko-gedrag is geneig om met ouderdom te styg [40]. Daar is duidelike vlakke van erns wat wissel van laerisiko (swak slaapgewoontes, swak voeding en fisiese onaktiwiteit) tot hoërisiko (oormatige alkoholgebruik, onwettige dwelmgebruik en tabakgebruik) gedrag. Navorsing het tipies risiko-gedrag as onafhanklike entiteite geassesseer, alhoewel daardie duidelike bewyse hul mede-voorkoms toon, selfs op 'n vroeë ouderdom [41,42]. Populasies met veelvoudige risiko-gedrag het die grootste risiko vir chroniese siektes, psigiatriese versteurings, selfmoordgedrag en voortydige dood in vergelyking met individue met enkel of geen risiko-gedrag [43,44]. Gegewe die gelyktydige aard van risiko-gedrag, is dit noodsaaklik om hul implikasie op adolessente se risiko van PIU te verstaan.
 
Die Jeugrisikobewegingstelsel (YRBSS) in die VSA bepaal dat risiko-gedrag 'n belangrike bydraer is tot die vernaamste oorsake van morbiditeit onder adolessente en jongmense [45]. Afgesien van hierdie implisiete veronderstelling, is daar relatief min navorsing wat die mate waarin hierdie vorme van gedrag verband hou met adolessente PIU stelselmatig ondersoek, veral binne die Europese konteks. Epidemiologiese ondersoeke is nodig om 'n beter begrip van hierdie verskynsel te verkry.
 
Op grond van 'n groot, verteenwoordigend voorbeeld van skoolgebaseerde adolessente in Europa, is die primêre doel van hierdie studie om die verband tussen risiko-gedrag (dws alkoholgebruik, onwettige dwelmgebruik, tabakgebruik, risiko-optrede, truancy, swak slaapgewoontes, swak voeding en fisiese onaktiwiteit) en duidelike vorme van internetgebruik.

2. Materiaal en metodes

2.1. Bestudeer ontwerp en bevolkings

Die huidige dwarssnitstudie is uitgevoer binne die raamwerk van die Europese Unie-projek: Spaar en bemagtig jong lewe in Europa (SEYLE) [46]. Adolessente is gewerf uit lukraak gekies skole oor studie terreine in Oostenryk, Estland, Frankryk, Duitsland, Hongarye, Ierland, Israel, Italië, Roemenië, Slowenië en Spanje, met Swede as die koördinerende sentrum.
 
Die insluitingskriteria vir die kies van geskikte skole was gebaseer op die volgende voorwaardes: (1) skole was publiek; (2) bevat ten minste 40 studente van 15 jaar; (3) het meer as twee onderwysers vir studente van 15 jaar gehad; en (4) het nie meer as 60% van studente van dieselfde geslag gehad nie. Kwalifiserende skole is volgens grootte gekategoriseer: (i) klein (≤ die gemiddelde aantal studente in alle skole van die studieplek); en (ii) groot (≥die mediaan aantal studente in alle skole van die studieplek) [46]. Met behulp van 'n ewekansige genereerder, is skole volgens die SEYLE-intervensies en skoolgroottes gerandomiseer ten opsigte van sosiokulturele faktore, skoolomgewing en skoolstelselstruktuur in elke studie-perseel.
 
Data is ingesamel deur gestruktureerde vraelyste wat geadministreer word aan adolessente binne die skoolmilieu.
Verteenwoordigendheid, toestemming, deelname en responsvlakke van die steekproef word gerapporteer in 'n metodologiese analise [47].
Die huidige studie is uitgevoer in ooreenstemming met die Verklaring van Helsinki, en die protokol is goedgekeur deur die plaaslike etiekkomitee in elke deelnemende land (Projek No. GESONDHEID-F2-2009-223091). Voordat hulle aan die studie deelgeneem het, het beide adolessente en ouers hul ingeligte toestemming vir deelname gegee.

2.2. metings

PIU is geassesseer met Young se Diagnostiese Vraelys (YDQ) [18]. Die YDQ is 'n 8-item vraelys wat patrone van internetgebruik beoordeel wat sielkundige of maatskaplike inkorting tot gevolg het gedurende die ses maande tydperk voor data-insameling [48]. Die agt items in die YDQ stem ooreen met die ses items in Griffiths se komponentmodel en nege items in die diagnostiese kriteria van IGD in die DSM-5 [49,50]. Op grond van die YDQ-telling, wat wissel van 0-8, is internetgebruikers gekategoriseer in drie groepe: adaptiewe internetgebruikers (AIU) (0-2-telling); wanadaptiewe internetgebruikers (MIU) (telling 3-4); en patologiese internetgebruikers (PIU) (telling ≥ 5) [51]. Daarbenewens is ure aanlyn per dag gemeet deur 'n enkel-item-vraag in die gestruktureerde vraelys te gebruik.
Data oor risiko-gedrag is verkry deur vrae uit die Global School-Based Student Health Survey (GSHS) te gebruik [52]. Die GSHS, wat deur die Wêreldgesondheidsorganisasie (WHO) en medewerkers ontwikkel is, is 'n op skool gebaseerde opname wat gesondheidsrisiko-gedrag onder adolessente van 13-17 jaar beoordeel. Hierdie selfverslagvraelys bevat items wat ooreenstem met die 10-oorsake van morbiditeit onder adolessente en jongmense.

2.3. Individuele risiko-gedrag

Op grond van die GSHS is individuele risiko-gedrag in drie kategorieë afgebaken: (i) substansgebruik; (ii) sensasie-soek; (iii) en lewenstyl eienskappe. Die gevolglike individuele risiko-gedrag is as digotome veranderlikes gekodeer.

2.3.1. Stofgebruik

Substansgebruik betrokke alkoholgebruik, onwettige dwelmgebruik en die gebruik van tabak. Die veranderlikes is dienooreenkomstig geklassifiseer: (1) frekwensie van alkoholgebruik: ≥2 keer / week vs ≤1 keer / week; (2) aantal drankies op 'n tipiese drinkdag: ≥3-drankies teen ≤2-drankies; (3) lewenslange voorkoms van drink tot die punt van dronkenskap (alkoholvergiftiging): ≥3 keer vs. ≤2 keer; (4) leeftyd voorkoms van 'n babelaas nadat hulle gedrink het: ≥3 keer vs. ≤2 keer; (5) ooit gebruik dwelms: ja / nee; (6) ooit gebruik hasj of marihuana: ja / nee; (7) ooit tabak gebruik: ja / nee; en (8) rook sigarette tans: ≥6 / dag vs ≤5 / dag.

2.3.2. Sensasie-soekende

Sensasie-soek het bestaan ​​uit vier items wat die afgelope twaalf maande risiko-optrede aandui: (1) wat in 'n voertuig gedryf is deur 'n vriend wat alkohol gedrink het; (2) het 'n skaatsplank of rollerblad in die verkeer gehardloop sonder 'n helm en / of (3) langs 'n bewegende voertuig getrek; en (4) het in die nag na gevaarlike strate of strate gegaan. Reaksie-alternatiewe was ja / nee in al vier items.

2.3.3. Lewenstyl-eienskappe

Lewenstyl-eienskappe sluit veranderlikes in wat verband hou met slaap, voeding, fisieke aktiwiteit en skoolbywoning. Slaap gewoontes verwys na die afgelope ses maande: (1) moeg in die oggend voor skool: ≥3 dae / week vs ≤2 dae / week; (2) na skool gaan slaap: ≥3 dae / week vs. ≤2 dae / week; en (4) slaap: ≤6 uur / nag vs. ≥7 uur / nag. Voeding verwys na die afgelope ses maande: (4) wat vrugte / groente verbruik: ≤1 tyd / week vs ≥2 keer / week; en (5) ontbyt eet voor skool: ≤2 dae / week vs ≥3 dae / week. Fisiese aktiwiteit verwys na die afgelope ses maande: (6) fisiese aktiwiteit vir minstens 60 minute gedurende die afgelope twee weke: ≤3 dae vs. ≥4 dae; en (7) speel gereeld sport: ja / nee. Skoolbywoning bestaan ​​uit een item oor die voorkoms van onverkorte afwesighede van die skool gedurende die afgelope twee weke: ≥3 dae vs. ≤2 dae.

2.4. Veelvuldige risiko-gedrag

Die totale aantal risiko-gedrag is bereken in 'n enkele veranderlike en as 'n ordinale maatstaf gekodeer. Split-half betroubaarheid (rsb = 0.742) en interne konsekwentheid (α = 0.714) waardes dui op 'n aanvaarbare vlak van homogeniteit tussen items in die meervoudige risiko-gedragsmaatreël

3. Statistiese Analise

Die voorkoms van individuele risiko-gedrag onder internetgebruikersgroepe is bereken vir mans en vroue. Om statisties-betekenisvolle verskille tussen groepverhoudings vas te stel, is verskeie pare vergelykings met behulp van die tweesydige z-toets met Bonferroni-aangepaste p-waardes uitgevoer. Uitgebreide ontledings is uitgevoer om die effek van individuele risiko-gedrag op MIU en PIU te toets deur gebruik te maak van algemene lineêre gemengde modelle (GLMM) met 'n multinomiale logit-skakel en volle maksimum waarskynlikheidsberaming. In die GLMM-analise is MIU en PIU aangegee as die uitkoms maatreëls met AIU as die verwysingskategorie. Individuele risiko-gedrag is ingeskryf as Vlak 1 vaste effekte, skool as Vlak 2 willekeurige afsnit en land as Vlak 3 willekeurige afsnit. Variansie komponente is gebruik as die kovariansie struktuur vir die ewekansige effekte. Om die modererende effek van geslag te bestudeer, is interaksie terme (geslag * risiko-gedrag) in die regressiemodel toegerus. Aanpassings vir ouderdom en geslag is toegepas op relevante GLMM-modelle. Odds verhoudings (OR) met 95% vertrouensintervalle (CI) word vir die onderskeie modelle gerapporteer.
In die analise van veelvoudige risiko-gedrag is die gemiddelde (M) en standaardfout van die gemiddelde (SEM) bereken vir die verskillende internetgebruikergroepe en gestratifiseer volgens geslag. Bok- en snorplotte is gebruik om hierdie verhoudings te illustreer. Statistiese betekenisvolheid tussen veelvoudige risiko-gedrag en geslag is geassesseer met behulp van onafhanklike monsters t-toets. One-way analysis of variance (ANOVA) met post-hoc-twee-vergelykings is gebruik om die statistiese betekenisvolheid tussen veelvuldige risiko-gedrag en internetgebruikergroepe te bepaal.
'N Regressiewe veranderlike plot is uitgevoer om die lineêre verband tussen die aantal ure aanlyn per dag en die aantal risikogedrag onder internetgebruikergroepe toe te lig. Alle statistiese toetse is met behulp van IBM SPSS Statistics 23.0 uitgevoer. 'N Kritieke waarde van p <0.05 is as statisties beduidend beskou.

4. Resultate

4.1. Eienskappe van die Studie Voorbeeld

Onder die aanvanklike SEYLE-steekproef van 12,395 464 adolessente was daar 3.7 (11,931%) proefpersone uitgesluit weens ontbrekende data oor relevante veranderlikes. Dit lewer 'n steekproefgrootte van 43.4 skoolgebaseerde adolessente vir die huidige studie. Die steekproef het 56.6% manlike en 5179% vroulike adolessente (M / F: 6752/14.89) met 'n gemiddelde ouderdom van 0.87 ± 14.3 jaar. Die voorkoms van MIU was beduidend hoër onder vroue (12.4%) in vergelyking met mans (5.2%), terwyl PIU beduidend hoër was onder mans (3.9%) as vroue (2%) (χ² (11928, 19.92) = 0.001, p < XNUMX).

4.2. Voorkoms van risiko-gedrag

Tabel 1 beskryf die voorkoms van risiko-gedrag gestratifiseer deur internetgebruikersgroep. Die gemiddelde voorkomsskoers onder internetgebruikergroepe (AIU, MIU en PIU) was 16.4%, 24.3% en 26.5% vir substansgebruik (alkoholgebruik, onwettige dwelmgebruik en tabakgebruik); 19.0%, 27.8% en 33.8% vir sensasie-soekende gedrag (risiko-aksies); en 23.8%, 30.8% en 35.2% vir lewenstyl eienskappe (swak slaapgewoontes, swak voeding, fisiese onaktiwiteit en truancy), onderskeidelik. Voorkoms binne MIU- en PIU-groepe was aansienlik hoër in vergelyking met die AIU-groep in alle risikokategorieë (substansgebruik, sensasie-soek en lewenstyl eienskappe). Met die uitsondering van vyf subkategorieë het paarse vergelykings getoon dat voorkomsskoerse nie beduidend verskil tussen MIU en PIU-groepe nie.

Tabel
Tabel 1. Voorkoms van risiko-gedrag onder adolessente gestratifiseer volgens geslag en internetgebruikersgroep 1,2a-c.

4.3. Veelvuldige risiko-gedrag

Resultate het getoon dat 89.9% van die adolessente in die PIU-groep veelvuldige risikogedrag gerapporteer het. Die eenrigting ANOVA-toets het aan die lig gebring dat die gemiddelde koers van veelvuldige risikogedrag aansienlik toegeneem het van adaptiewe gebruik (M = 4.89, SEM = 0.02) tot wanaanpassende gebruik (M = 6.38, SEM = 0.07) tot patologiese gebruik (M = 7.09, SEM = 0.12) (F (2, 11928) = 310.35, p <0.001). Hierdie neiging was feitlik gelyk aan mans en vroue (Figuur 1).

Ijerph 13 00294 g001 1024
Figuur 1. Boks- en klitsgrafiek van veelvuldige risiko-gedrag onder Adaptiewe Internet-gebruikers (AIU), wanadaptiewe internetgebruikers (MIU) en patologiese internetgebruikers (PIU) gestratifiseer volgens geslag *.
Verder is geen statistiese verskil tussen geslagte in beide MIU (T (1608) = 0.529, p = 0.597) en PIU (t (526) = 1.92, p = 0.054) groepe waargeneem nie (Tabel 2). Daar moet egter op gelet word dat die p-waarde vir die PIU-groep relatief naby is om statistiese betekenisvolheid te bereik (p = 0.054). 

Tabel
Tabel 2. Onafhanklike monsters t-toets van veelvoudige risiko-gedrag en geslag deur internetgebruikersgroep 1-3.
Die regressieveranderlike grafiek het 'n duidelike lineêre verhouding tussen die aantal ure aanlyn per dag en die aantal risiko-gedrag in adolessente uitgestal. Hierdie tendens was relatief identies tussen internetgebruikersgroepe (Figuur 2). 

Ijerph 13 00294 g002 1024
Figuur 2. Lineêre verhouding tussen die aantal ure aanlyn per dag en die aantal risiko-gedrag onder AIU-, MIU- en PIU-groepe *.

4.4. GLMM Analise van die Vereniging tussen Risiko Gedrag, MIU en PIU

Risikogedrag wat aansienlik met MIU verband hou, is ook aansienlik geassosieer met PIU, met die uitsondering van drie subkategorieë wat opgemerk word binne risiko-aksies en truancy (Tabel 3). Die GLMM-analise het getoon dat alle subkategorieë van swak slaapgewoontes die relatiewe kans van PIU met effekgroottes aansienlik verhoog het wat wissel van OR = 1.45 tot OR = 2.17. Beduidende assosiasies is waargeneem tussen risiko-optrede en PIU met effekgroottes wat wissel van OR = 1.55 tot OR = 1.73. Daarbenewens was die kansverhoudings vir enkele subkategorieë binne die tabakgebruik (OR = 1.41), swak voeding (OR = 1.41) en fisiese onaktiwiteit (OR = 1.39) domains statisties betekenisvol.

Tabel
Tabel 3. Algemene lineêre gemengde model (GLMM) van die verband tussen individuele risiko-gedrag, wanadaptiewe gebruik en patologiese gebruik met 'n uitgebreide analise van geslagsinteraksies 1-4.

4.5. Geslagsinteraksies

Die analise van geslagsinteraksies het getoon dat die verband tussen risiko-optrede, swak slaapgewoontes en PIU aansienlik hoër was by vroue, terwyl die verband tussen truancy, swak voeding en PIU aansienlik hoër was by mans.Tabel 3).

5. bespreking

5.1. Voorkoms van risiko-gedrag

Die huidige studie het probeer om die verband tussen PIU en risiko-gedrag te ondersoek. Resultate het getoon dat die voorkoms van risiko-gedrag aansienlik hoër was onder patologiese gebruikers in vergelyking met adaptiewe gebruikers met sekere variasies tussen geslagte. Die hoogste voorkoms waargeneem onder wanadaptiewe en patologiese gebruikers was swak slaapgewoontes gevolg deur tabakgebruik. Hierdie ramings is aansienlik hoër in vergelyking met die voorkomsskoerse wat gerapporteer word in studies wat buite die EU uitgevoer is, naamlik in die Asië en Stille Oseaan [53,54]. Een aanneemlike verduideliking kan verband hou met die variasies waargeneem word op die ekologiese vlak (bv. Penetrasie koerse) tussen hierdie onderskeie streke. Statistieke toon dat die Europese streek die wêreld se grootste internetpenetrasiekoers (78%) het. Europese tariewe is meer as dubbel in vergelyking met dié wat in die Asië- en Stille Oseaanstreke uitgebeeld word (36%) [55]. Die werklike rolpenetrasiekoerse het 'n invloed op die voorkoms van PIU, dubbelsinnig. Dus, toekomstige pogings wat hierdie verhouding ondersoek, sal van groot waarde wees om hierdie verband te verduidelik.

5.2. Stofgebruik

Die eienskappe tussen risiko-gedrag en verslawende gedrag is hoogs oorvleuelend. Dit is dalk duidelikste met substansgebruik. Stofgebruik word dikwels as 'n risikogedrag geklassifiseer. Dit is egter ook 'n voorval van dwelmmisbruik. As hoërisiko-gedrag soortgelyke onderliggende meganismes deel, kan die probleem met die probleemoplossing die drempel verlaag om ander probleemgedrag te ontwikkel. Hierdie bewering word bevestig deur bewysgebaseerde navorsing wat 'n hoë vlak van onderling verband tussen verskillende risiko-gedrag toon [56]. Op grond van hierdie konsep is dit aannemend om aan te neem dat adolessente met voorafgaande risiko-gedrag waarskynlik 'n groter risiko van PIU in vergelyking met adolessente sal hê sonder risiko-gedrag.

5.3. Sensasie-soekende

In lyn met die voorafgaande navorsing [57], het resultate getoon dat die meerderheid van risiko-optrede binne die sensasie-soekende kategorie aansienlik met PIU verband hou. Sensasie-soek is 'n persoonlikheidseienskap wat verband hou met tekortkominge in selfregulering en uitgestelde bevrediging [58]. Hierdie eienskappe onder die jeug is dikwels verwant aan 'n perseptuele predisposisie van 'n 'optimistiese vooroordeel-effek', waarin adolessente meer geneig is om risiko's vir hulself te verdiskonteer, terwyl risiko's vir ander oorskat word [59]. Adolessente wat hierdie afleidende eienskappe vertoon, sal waarskynlik 'n hoër geneigdheid hê vir gedragsprobleme.

5.4. Lewenstyl-eienskappe

Swak slaapgewoontes was die sterkste faktore wat verband hou met PIU. Dit is waarskynlik as gevolg van 'n verplasing effek van slaap vir aanlynaktiwiteite. Daar is sekere aanlynaktiwiteite wat gebruikers eksplisiet laat bly om langer aanlyn te bly as wat verwag word. 'N Studie oor massiewe multiplayer-aanlynrolspeletjies (MMORPG) het aangedui dat gebruikers verlei word om langer aanlyn te bly om die progressiewe storie van hul aanlynkarakter te volg [60]. Oormatige gebruik van sosiale netwerk-webwerwe het ook in die afgelope jare ontstaan, wat beide 'n toename in die tyd bestee aan aanlyn en negatiewe korrelasies met werklike sosiale interaksies [61,62]. Studies toon dat adolessente wat oormatig gebruik maak van die internet, die geneigdheid het om slaapstoornisse te ontwikkel as gevolg van hul lang tyd aanlyn [63,64]. Die chroniese verplasing van slaap vir aanlynaktiwiteite kan lei tot slaapontneming, wat bekend is dat dit ernstige nadelige effekte op sosiale, psigiese en somatiese funksionering veroorsaak.
Versteurings in gereguleerde slaappatrone kan ook 'n bemiddelende faktor wees in die verhouding tussen truancy en wanadaptiewe gebruik van die Internet. Adolessente wat aanlyn aktiwiteite aan 'n oormatige graad onderneem, kan die risiko loop om hul natuurlike volgorde van slaap te ontwrig. Bewyse toon dat verhoogde slaapvertraging en verminderde vinnige oogbewegings slaap (REM-slaap) aansienlik verband hou met oormatige internetgebruik [65], terwyl subjektiewe insomnias en parasomnias verband hou met truancy [66]. Slaapstoornisse het uitgespreek effekte op dagfunksie en akademiese prestasie. Dit kan veroorsaak dat adolessente in die skool oninteressant raak, waardeur die risiko van skool weiering en chroniese afwesigheid verhoog word [66].
Swak voeding en fisiese onaktiwiteit het getoon dat dit aansienlik met PIU geassosieer word. Adolessente wat langer ure aanlyn spandeer, kan moontlik na ongesonde kosse navigeer. Daar word gepostuleer dat aanlyngamers hoëkafeïeneerde drankdrankies drink en suikerhappies eet om wakkerheid vir aanlynspeletjies te verhoog [67]. Hierdeur kan hierdie faktore online gamers meer geneig maak tot sedentêre gedrag in vergelyking met nie-gamers. Daarbenewens is daar 'n uitgebreide lojaliteit onder gamers, veral diegene wat kos, persoonlike higiëne en fisiese aktiwiteit verruil om voort te gaan met aanlyn speletjies [68]. Dit kan ernstige gesondheidsrisiko's veroorsaak en kan lei tot ernstige psigosomatiese simptome.

5.5. Veelvuldige risiko-gedrag

Risikogedrag is vasgestel dat dit gelyktydig van aard is, met 89.9% van adolessente in die PIU-groep wat verskeie risiko-gedrag rapporteer. Hierdie resultate is in lyn met Jessor se teorie oor probleemgedrag [69,70]. Die probleemgedragsteorie is 'n psigososiale model wat poog om gedragsuitkomste in adolessente te verduidelik. Dit bestaan ​​uit drie konseptuele stelsels gebaseer op psigo-sosiale komponente: persoonlikheidstelsel, waargenome omgewingsisteem en gedragstelsel. In laasgenoemde stelsel is risiko-gedragstrukture (bv. Alkoholgebruik, tabakgebruik, misdadigheid en afwyking) geneig om saam te kom en in 'n algemene 'risiko-gedragsindroom' te groepeer [71]. Volgens Jessor is hierdie probleemgedrag dikwels afkomstig van adolessente se bewering van onafhanklikheid van ouers en maatskaplike invloede.
Adolessente wat sukkel vir outonomie kan gedeeltelik rekenskap gee van die beduidende lineêre tendens wat tussen ure aanlyn per dag aangetoon word en verskeie risiko-gedrag. Hierdie tendens was relatief identies oor alle internetgebruikersgroepe. Hierdie bevindinge is uiters relevant, aangesien hulle daarop dui dat buitensporige ure aanlyn op sigself die aantal risiko-gedrag vir alle adolessente kan verhoog en nie net dié wat met PIU gediagnoseer is nie. Oormatige ure aanlyn kan ook 'n modererende faktor wees in die verhouding tussen PIU en risiko-gedrag; egter is verdere ondersoek na hierdie verhouding noodsaaklik.

5.6. Geslagsinteraksies

Die analise van geslagsinteraksies het getoon dat beduidende assosiasies waargeneem tussen risiko-gedrag en PIU eweredig verdeel is tussen mans en vroue. Dit is ietwat teenstrydig met vorige navorsing, wat tipies toon dat PIU en risiko-gedrag spesifiek vir die manlike geslag is. Hierdie geslagsverskuiwing kan 'n aanduiding wees dat die geslagsgaping vir risiko-gedrag onder Europese adolessente verklein kan word.
Uit 'n ander perspektief kan die verhouding tussen geslag en risiko-gedrag bemiddel word deur 'n derde faktor, soos psigopatologie. In 'n groot geslagsgebaseerde studie van adolessente (n = 56,086) van 12-18 jaar, is die voorkoms van PIU voorkoms van 2.8% onder die totale monster met aansienlik hoër dosisse waargeneem by mans (3.6%) in vergelyking met vroue ( 1.9%) [72]. Die onderskeie studie het opgemerk dat vroue met emosionele probleme, soos subjektiewe ongelukkigheid of depressiewe simptome, 'n aansienlik hoër PIU-voorkoms het as mans met soortgelyke emosionele simptome. Geslagsgebaseerde studies wat die effek van geslagsinteraksies op PIU ondersoek, is 'n noodsaaklike voorvereiste vir die toekomstige rigting van PIU-navorsing.

5.7. Griffiths 'Components Model

Griffiths se komponente model van verslawing [30] veronderstel dat gedragsverslawing (bv. PIU) en substansverwante verslawings deur middel van soortgelyke biopsigososiale prosesse vorder en verskeie fisiomomieë deel. Die verslawingskriteria van die onderskeie ses kernkomponente in hierdie model is (1) salience, (2) stemmingverandering, (3) toleransie, (4) onttrekking, (5) konflik en (6) terugval. Kuss et al. [73] beoordeel die komponente model van verslawing in twee onafhanklike monsters (n = 3105 en n = 2257). Resultate het getoon dat die komponente model van PIU die data goed in beide monsters pas.
In die huidige studie is die YDQ-maatstaf gebruik om adolessente te assesseer en op te spoor met wanadaptiewe en patologiese risiko's wat verband hou met hul internetgebruik en aanlyngedrag. Aangesien die YDQ-maatstaf al ses verslawingskriteria in Griffiths se komponentmodel bevat, word die geldigheid van die uitkomste wat in hierdie studie gerapporteer word, ondersteun deur hierdie teoretiese raamwerk.

5.8. Sterkpunte en beperkings

Die groot, verteenwoordigende, kruis-nasionale voorbeeld is 'n groot sterkte van hierdie studie. Die homogene metodologie en gestandaardiseerde prosedures wat in alle lande gebruik word, verhoog die geldigheid, betroubaarheid en vergelykbaarheid van die data. Tot sover ons weet, was die geografiese gebied in Europa die grootste wat ooit gebruik word om 'n studie oor PIU en risiko-gedrag te doen.
Daar is ook beperkinge van die studie. Self-gerapporteerde data is geneig om te onthou en sosiale wenslikheidsvooroordeel, wat waarskynlik wissel tussen lande en kulture. Die dwarsdeursnee-ontwerp is nie in staat om rekening te hou met tydelike verhoudings nie, dus kan die oorsaaklikheid nie bepaal word nie. In die GSHS-maatreël verteenwoordig die subkategorieë van risiko-optrede slegs 'n deel van sensasie-soekende gedrag; dus moet versigtigheid gebruik word wanneer u die resultate interpreteer.

6. gevolgtrekkings

'N Aansienlik toenemende voorkomsskoers oor AIU-, MIU- en PIU-groepe is waargeneem in alle risikokategorieë (substansgebruik, sensasie-soek en lewenstyl eienskappe). Adolessente wat swak slaapgewoontes en risiko-optrede aandui, het die sterkste assosiasies met PIU getoon, gevolg deur tabakgebruik, swak voeding en fisiese onaktiwiteit. Die belangrike verband tussen PIU en risiko-gedrag, gekombineer met 'n hoë koöperatiewe koorts, beklemtoon die belangrikheid van die oorweging van PIU by die ondersoek, behandeling of voorkoming van hoërisiko-gedrag by adolessente.
Onder adolessente in die PIU-groep is 89.9% gekenmerk as verskeie risiko-gedrag. So, pogings moet teiken adolessente wat oor die internet gebruik, aangesien 'n beduidende lineêre tendens waargeneem tussen ure aanlyn per dag en verskeie risiko-gedrag. Hierdie tendens was soortgelyk in alle internetgebruikersgroepe wat daarop dui dat buitensporige ure aanlyn op sigself 'n belangrike faktor is vir risiko-gedrag. Hierdie bevindings moet herhaal word en verder ondersoek word voordat hulle hul teoretiese implikasies vasstel.

Erkennings

Die SEYLE-projek is ondersteun deur Koördineringstema 1 (Gesondheid) van die Sewende Raamwerkprogram van die Europese Unie (FP7), Toekenningsooreenkoms nr. HEALTH-F2-2009-223091. Die outeurs was onafhanklik van die befondsers in alle aspekte van die studie-ontwerp, data-analise en skryf van hierdie manuskrip. Die projekleier en koördineerder van die SEYLE-projek is professor in psigiatrie en selfmoord, Danuta Wasserman, Karolinska Institute (KI), hoof van die Nasionale Sentrum vir selfmoordnavorsing en voorkoming van geestesongesteldheid en selfmoord (NASP), te KI, Stockholm, Swede. Ander lede van die Dagbestuur is senior lektor Vladimir Carli, Nasionale Sentrum vir selfdoodnavorsing en voorkoming van geestesongesteldheid (NASP), Karolinska Instituut, Stockholm, Swede; Christina WH Hoven en antropoloog Camilla Wasserman, Departement Kinder- en Adolessente Psigiatrie, New York State Psychiatric Institute, Columbia University, New York, VSA; en Marco Sarchiapone, Departement Gesondheidswetenskappe, Universiteit van Molise, Campobasso, Italië. Die SEYLE-konsortium bestaan ​​uit sentrums in 12 Europese lande. Terreinleiers vir elke onderskeie sentrum en land is: Danuta Wasserman (NASP, Karolinska Instituut, Swede, Koördineringsentrum), Christian Haring (Universiteit vir Mediese Inligtingstegnologie, Oostenryk), Airi Varnik (Estse Sweedse Instituut vir Geestesgesondheid en Selfmoord, Estland), Jean-Pierre Kahn (Universiteit van Lorraine, Nancy, Frankryk), Romuald Brunner (Universiteit van Heidelberg, Duitsland), Judit Balazs (Vadaskert Child and Adolescent Psychiatric Hospital, Hongarye), Paul Corcoran (National Suicide Research Foundation, Ierland), Alan Apter (Schneider Children's Medical Center of Israel, Tel Aviv University, Tel Aviv, Israel), Marco Sarchiapone (University of Molise, Italy), Doina Cosman (Iuliu Hatieganu University of Medicine and Pharmacy, Romania), Vita Postuvan (University of Primorska, Slovenia ) en Julio Bobes (Universiteit van Oviedo, Spanje). Ondersteuning vir "Etiese kwessies in navorsing met minderjarige en ander kwesbare groepe" is verkry deur 'n toekenning van die Botnar-stigting, Basel, vir professor in etiek, Stella Reiter-Theil, psigiatriese kliniek aan die Basel Universiteit, wat as onafhanklike etiese konsultant gedien het vir die SEYLE-projek.

Skrywer Bydraes

Tony Durkee is die eerste en ooreenstemmende skrywer wat die studie ontwerp ontwikkel het, die statistiese ontledings uitgevoer en alle fases van die manuskrip krities hersien. Vladimir Carli, Birgitta Floderus en Danuta Wasserman het aan die studieontwerp deelgeneem en kritiese hersienings aan die manuskrip gemaak. Camilla Wasserman, Christina W. Hoven, Michael Kaess en Peeter Värnik het konsultasies verskaf en kritiese hersienings aan die manuskrip gemaak. Marco Sarchiapone, Alan Apter, Judit A. Balazs, Julio Bobes, Romuald Brunner, Paul Corcoran, Doina Cosman, Christian Haring, Jean-Pierre Kahn en Vita Postuvan is hoofnavorsers vir die SEYLE-projek in hul onderskeie lande en het bygedra tot kritiese hersienings aan die manuskrip. Bogdan Nemes en Pilar A. Saiz is projekbestuurders van die SEYLE-projek in hul onderskeie lande en het aan belangrike wysigings aan die manuskrip deelgeneem.

Botsende belange

Die outeurs verklaar geen belangebotsing nie.

Afkortings

Die volgende afkortings word in hierdie manuskrip gebruik: 

SEYLE
Spaar en bemagtig Jong Lewe in Europa
YRBSS
Jeugrisiko Gedragsopname-stelsel
GSHS
Globale Skoolgebaseerde Studente Gesondheidsopname
YDQ
Young se Diagnostiese Vraelys
GLMM
Algemene lineêre gemengde modelle
ANOVA
One-way analise van variansie
EPU
Patologiese internetgebruik
MIU
Maladaptive internet gebruik
AIU
Adaptiewe internetgebruik
CI
Vertrouensintervalle
SEM
Standaard fout van die gemiddelde
M
beteken

Verwysings

  1. Moshman, D. Kognitiewe ontwikkeling buite die kinderjare. In Handboek van Kindersielkunde, 5th ed .; Kuhn, D., Damon, W., Siegler, RS, Eds .; Wiley: New York, NY, VSA, 1998; Volume 2, pp. 947-978. [Google Scholar]
  2. Choudhury, S .; Blakemore, SJ; Charman, T. Sosiale kognitiewe ontwikkeling tydens adolessensie. Soc. Cogn. Beïnvloed. Neurosci. 2006, 1, 165-174. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  3. Eccles, JS; Wig Field, A .; Byrnes, J. Kognitiewe ontwikkeling in adolessensie. In Handboek van Sielkunde: Ontwikkelingsielkunde; Lerner, RM, Easterbrooks, MA, Mistry, J., Eds .; Wiley: Hoboken, NJ, VSA, 2003; Volume 6, pp. 325-350. [Google Scholar]
  4. Subrahmanyam, K .; Green Field, P .; Kraut, R .; Bruto, E. Die impak van rekenaargebruik op kinders en adolessente se ontwikkeling. J. Appl. Dev. Psychol. 2001, 22, 7-30. [Google Scholar] [CrossRef]
  5. Ellison, NB; Stein Field, C .; Lampe, C. Die voordele van Facebook "vriende": Sosiale kapitaal en kollege studente se gebruik van aanlyn sosiale netwerk-webwerwe. J. Comput. Med. Commun. 2007, 12, 1143-1168. [Google Scholar] [CrossRef]
  6. Stein Field, C .; Ellison, NB; Lampe, C. Sosiale kapitaal, selfbeeld, en die gebruik van aanlyn sosiale netwerk webwerwe: 'n longitudinale analise. J. Appl. Dev. Psychol. 2008, 29, 434-445. [Google Scholar] [CrossRef]
  7. Tapscott, D. Opgroei Digital: Die Opkoms Van Die Netto Generasie; McGraw-Hill Onderwys: New York, NY, VSA, 2008; p. 384. [Google Scholar]
  8. Kraut, R .; Patterson, M .; Lund Mark, V .; Kiesler, S .; Mukopadhyay, T .; Scherlis, W. Internet paradox. 'N Sosiale tegnologie wat sosiale betrokkenheid en sielkundige welsyn verminder? Am. Psychol. 1998, 53, 1017-1031. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  9. Kraut, R .; Kiesler, S .; Boneva, B .; Cummings, J .; Helgeson, V .; Crawford, A. Internet paradoks herhaal. J. Soc. kwessies 2002, 58, 49-74. [Google Scholar] [CrossRef]
  10. Nie, NH; Hillygus, DS; Erbring, L. Internetgebruik, interpersoonlike verhoudings en sosibiliteit: 'n Tydskedule. In die internet in die daaglikse lewe; Wellman, B., Haythornthwaite, C., Eds .; Blackwell Publishers Bpk .: Oxford, UK, 2002; pp. 213-243. [Google Scholar]
  11. Nalwa, K .; Anand, AP Internetverslawing in studente: 'n rede tot kommer. Cyberpsychol. Behav. 2003, 6, 653-656. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  12. Akhter, N. Verhouding tussen internetverslawing en akademiese prestasie onder universiteitsgraduandi. Edu. Res. Op 2013, 8, 1793. [Google Scholar]
  13. Gür, K .; Yurt, S .; Bulduk, S .; Atagöz, S. Internetverslawing en fisiese en psigososiale gedragsprobleme onder landelike sekondêre skoolstudente. Verpleegkunde. Gesondheid Sci. 2015, 17, 331-338. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  14. Peltzer, K .; Pengpid, S .; Apidechkul, T. Swaar internetgebruik en sy verenigings met gesondheidsrisiko en gesondheidsbevorderende gedrag onder Thaise universiteitstudente. Int. J. Adolesc. Med. gesondheid 2014, 26, 187-194. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  15. Punamaki, RL; Wallenius, M .; Nygard, CH; Saarni, L .; Rimpela, A. Gebruik van inligting- en kommunikasietegnologie (IKT) en waargenome gesondheid in adolessensie: Die rol van slaapgewoontes en ontwakingstyd. J. Adolesc. 2007, 30, 569-585. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  16. Straker, L .; Pollock, C .; Maslen, B. Beginsels vir die wyse gebruik van rekenaars deur kinders. ergonomie 2009, 52, 1386-1401. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  17. Shaw, M .; Swart, DW Internetverslawing: Definisie, assessering, epidemiologie en kliniese bestuur. CNS-middels 2008, 22, 353-365. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  18. Young, K. Internetverslawing: Die ontstaan ​​van 'n nuwe kliniese siekte. CyberPsychol. Behav. 1998, 1, 237-244. [Google Scholar] [CrossRef]
  19. Amerikaanse Psigiatriese Vereniging (APA). Diagnostiese en statistiese handleiding van geestesversteurings. Beskikbaar aanlyn: http://www.dsm5.org (Toegang tot 2 Februarie 2016).
  20. Petry, NM; O'Brien, CP Internet gaming disorder en die DSM-5. Verslawing 2013, 108, 1186-1187. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  21. Sussman, S .; Lisha, N .; Griffiths, M. Voorkoms van die verslawing: 'n Probleem van die meerderheid of die minderheid? Eval. Gesondheid Prof. 2011, 34, 3-56. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  22. Lee, HW; Choi, JS; Shin, YC; Lee, JY; Jung, HY; Kwon, JS Impulsiwiteit in internetverslawing: 'n Vergelyking met patologiese dobbelary. Cyberpsychol. Behav. Soc. Netw. 2012, 15, 373-377. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  23. 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? Verslaafde. Behav. 2014, 39, 1052-1056. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  24. Sajeev Kumar, P .; Prasad, N .; Raj, Z .; Abraham, A. Internetverslawing en substansgebruiksversteurings in adolessente studente - 'n deursnitstudie. J. Int. Med. Duik. 2015, 2, 172-179. [Google Scholar]
  25. Brezing, C .; Derevensky, JL; Potenza, MN Nie-substansverslawende gedrag in die jeug: Patologiese dobbelary en problematiese internetgebruik. Kinder Adoles. Psychiatr. Clin. N. Am. 2010, 19, 625-641. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  26. Goldstein, RZ; Volkow, ND Disfunksie van die prefrontale korteks in verslawing: Neuroimaging bevindinge en kliniese implikasies. Nat. Ds. Neurosci. 2011, 12, 652-669. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  27. Montag, C .; Kirsch, P .; Sauer, C .; Markett, S .; Reuter, M. Die rol van die chrna4-geen in internetverslawing: 'n Gevallestudie-studie. J. Addict. Med. 2012, 6, 191-195. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  28. Kormas, G .; Critselis, E .; Janikian, M .; Kafetzis, D .; Tsitsika, A. Risikofaktore en psigososiale eienskappe van potensiële problematiese en problematiese internetgebruik onder adolessente: 'n Deursnitstudie. BMC Openbare Gesondheid 2011, 11, 595. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  29. Zhou, Y .; Lin, F.-C .; Du, Y.-S .; Zhao, Z.-M .; Xu, J.-R .; Lei, H. Gray-abnormaliteite in internetverslawing: 'n Voxel-gebaseerde morfometrie studie. EUR. J. Radiol. 2011, 79, 92-95. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  30. Griffiths, M. 'n "komponent" model van verslawing binne 'n biopsigososiale raamwerk. J. Subst. Gebruik 2005, 10, 191-197. [Google Scholar] [CrossRef]
  31. Cheng, C .; Li, AY Voorkoms van internetverslawing en kwaliteit van (werklike) lewe: 'n Meta-analise van 31-lande oor sewe wêreldstreke. Cyberpsychol. Behav. Soc. Netw. 2014, 17, 755-760. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  32. Blinka, L .; Škařupová, K .; Ševčíková, A .; Wölfling, K .; Müller, KW; Dreier, M. Oormatige internetgebruik in Europese adolessente: Wat bepaal verskille in erns? Int. J. Openbare Gesondheid 2015, 60, 249-256. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  33. Tsitsika, A .; Janikian, M .; Schoenmakers, TM; Tzavela, EG; Ólafsson, K .; Wójcik, S .; Florian Macarie, G .; Tzavara, C .; Richardson, C. Internetverslawend gedrag in adolessensie: 'n Deursnitstudie in sewe Europese lande. Cyberpsychol. Behav. Soc. Netw. 2014, 17, 528-535. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  34. Durkee, T .; Kaess, M .; Carli, V .; Parzer, P .; Wasserman, C .; Floderus, B .; Apter, A .; Balazs, J .; Barzilay, S .; Bobes, J .; et al. Voorkoms van patologiese internetgebruik onder adolessente in Europa: Demografiese en sosiale faktore. Verslawing 2012, 107, 2210-2222. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  35. 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]
  36. Carli, V .; Durkee, T .; Wasserman, D .; Hadlaczky, G .; Despalins, R .; Kramarz, E .; Wasserman, C .; Sarchiapone, M .; Hoven, CW; Brunner, R .; et al. Die verband tussen patologiese internetgebruik en comorbide psigopatologie: 'n Sistematiese oorsig. Psigopatologie 2013, 46, 1-13. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  37. Ho, RC; Zhang, MW; Tsang, TY; Toh, AH; Pan, F .; Lu, Y .; Cheng, C .; Yip, PS; Lam, LT; Lai, C.-M .; et al. Die verband tussen internetverslawing en psigiatriese ko-morbiditeit: 'n Meta-analise. BMC Psigiatrie 2014, 14, 1-10. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  38. Kaess, M .; Durkee, T .; Brunner, R .; Carli, V .; Parzer, P .; Wasserman, C .; Sarchiapone, M .; Hoven, C .; Apter, A .; Balazs, J .; et al. Patologiese internetgebruik onder Europese adolessente: Psigopatologie en selfvernietigende gedrag. EUR. Kinder Adolesc. Psigiatrie 2014, 23, 1093-1102. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  39. Pontes, HM; Kuss, DJ; Griffiths, MD Die kliniese sielkunde van internetverslawing: 'n Oorsig van die konseptualisering, voorkoms, neuronale prosesse en implikasies vir behandeling. Neurosci. Neuroeconomics 2015, 4, 11-23. [Google Scholar]
  40. Kipping, RR; Campbell, RM; MacArthur, GJ; Gunnell, DJ; Hickman, M. Meervoudige risiko gedrag in adolessensie. J. Openbare Gesondheid 2012, 34, i1-i2. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  41. Dodd, LJ; Al-Nakeeb, Y .; Nevill, A .; Forshaw, MJ Lifestyle risikofaktore van studente: 'n Groepkundige analitiese benadering. Vorige. Med. 2010, 51, 73-77. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  42. Berk, M .; Sarris, J .; Coulson, C .; Jacka, F. Lewenstylbestuur van unipolaire depressie. Acta Psychiatr. Scand. 2013, 127, 38-54. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  43. Prochaska, JJ; Lente, B .; Nigg, CR Meerdere gesondheidsgedrag verander navorsing: 'n Inleiding en oorsig. Vorige. Med. 2008, 46, 181-188. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  44. Carli, V .; Hoven, CW; Wasserman, C .; Chiesa, F .; Guffanti, G .; Sarchiapone, M .; Apter, A .; Balazs, J .; Brunner, R .; Corcoran, P. 'n Nuut geïdentifiseerde groep adolessente teen 'n onsigbare risiko vir psigopatologie en selfmoordgedrag. Bevindings uit die SEYLE-studie. Wêreldpsigiatrie 2014, 13, 78-86. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  45. Kann, L .; Kinchen, S .; Shanklin, SL; Flint, KH; Kawkins, J .; Harris, WA; Lowry, R .; Olsen, E .; McManus, T .; Chyen, D. Jeug risikogedrag toesig-Verenigde State, 2013. MMWR Surveill. Summ. 2014, 63, 1-168. [Google Scholar]
  46. Wasserman, D .; Carli, V .; Wasserman, C .; Apter, A .; Balazs, J .; Bobes, J .; Bracale, R .; Brunner, R .; Bursztein-Lipsicas, C .; Corcoran, P .; et al. Spaar en bemagtig jong lewens in Europa (SEYLE): 'n Gekontroleerde gekontroleerde verhoor. BMC Openbare Gesondheid 2010, 10, 192. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  47. Carli, V .; Wasserman, C .; Wasserman, D .; Sarchiapone, M .; Apter, A .; Balazs, J .; Bobes, J .; Brunner, R .; Corcoran, P .; Cosman, D. Die besparing en bemagtiging van jong lewens in Europa (SEYLE) gerandomiseerde beheerde toets (RCT): Metodologiese kwessies en deelnemende eienskappe. BMC Openbare Gesondheid 2013, 13, 479. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  48. Young, KS vasgevang in die net: hoe om die tekens van internetverslawing te herken - en 'n wenstrategie vir herstel; J. Wiley: New York, NY, VSA, 1998; bl. 248. [Google Scholar]
  49. Dowling, NA; Quirk, KL Screening vir internetafhanklikheid: Onderskei die voorgestelde diagnostiese kriteria normaal van afhanklike internetgebruik? Cyberpsychol. Behav. 2009, 12, 21-27. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  50. Li, W .; O'Brien, JE; Snyder, SM; Howard, MO Diagnostiese kriteria vir problematiese internetgebruik onder Amerikaanse universiteitsstudente: 'n Gemengde-metodesevaluering. PLAAS EEN 2016, 11, e0145981. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  51. Pontes, HM; Király, O .; Demetrovics, Z .; Griffiths, MD Die konseptualisering en meting van dsm-5 internetspelversteuring: Die ontwikkeling van die IGD-20-toets. PLAAS EEN 2014, 9, e110137. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  52. Wêreldgesondheidsorganisasie (WGO). Globale Skoolgebaseerde Studente Gesondheidsopname (GSHS). Beskikbaar aanlyn: http://www.who.int/chp/gshs/en/ (Toegang tot 12 Desember 2015).
  53. Choi, K .; Seun, H .; Park, M .; Han, J .; Kim, K .; Lee, B .; Gwak, H. Oormatige gebruik van die internet en oormatige dagse slaap in adolessente. Psigiatrie Clin. Neurosci. 2009, 63, 455-462. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  54. Evren, C .; Dalbudak, E .; Evren, B .; Demirci, AC Hoë risiko vir internetverslawing en sy verhouding met lewenslange substansgebruik, sielkundige en gedragsprobleme onder 10th grade adolessente. Psychiatria Danub. 2014, 26, 330-339. [Google Scholar]
  55. Internasionale Telekommunikasie-unie (ITU). IKT feite en syfers. Beskikbaar aanlyn: http://www.itu.int/en (Toegang tot 8 Augustus 2015).
  56. De La Haye, K .; D'Amico, EJ; Miles, JN; Ewing, B .; Tucker, JS Covariance onder verskeie gesondheidsrisiko gedrag in adolessente. PLAAS EEN 2014, 9, e98141. [Google Scholar]
  57. Cao, F .; Su, L .; Liu, T .; Gao, X. Die verhouding tussen impulsiwiteit en internetverslawing in 'n voorbeeld van Chinese adolessente. EUR. Psigiatrie: J. Assoc. EUR. Psychiatr. 2007, 22, 466-471. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  58. Slater, MD Vervreemding, aggressie en sensasie soek as voorspellers van adolessente gebruik van gewelddadige film, rekenaar en webwerf-inhoud. J. Commun. 2003, 53, 105-121. [Google Scholar] [CrossRef]
  59. Kim, HK; Davis, KE Volgens 'n omvattende teorie van problematiese internetgebruik: die evaluering van die rol van selfbeeld, angs, vloei en die selfbelangrike belangrikheid van internetaktiwiteite. Computerized. Neurie. Behav. 2009, 25, 490-500. [Google Scholar] [CrossRef]
  60. Charlton, JP; Danforth, ID Onderskeidende verslawing en hoë betrokkenheid in die konteks van aanlyn-speletjies. Computerized. Neurie. Behav. 2007, 23, 1531-1548. [Google Scholar] [CrossRef]
  61. 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]
  62. Meena, PS; Mittal, PK; Solanki, RK Problematiese gebruik van sosiale netwerk-webwerwe onder stedelike skoolgaande tieners. Ind. Psigiatrie J. 2012, 21, 94. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  63. Li, W .; O'Brien, JE; Snyder, SM; Howard, MO Kenmerke van internetverslawing / patologiese internetgebruik in Amerikaanse universiteitsstudente: 'n Navorsing met kwalitatiewe metode. PLAAS EEN 2015, 10, e0117372. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  64. Lam, L. Internet gaming verslawing, problematiese gebruik van die internet, en slaap probleme: 'n sistematiese oorsig. Kur. Psigiatrie Rep. 2014, 16, 1-9. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  65. Cain, N .; Gradisar, M. Elektroniese media gebruik en slaap in skoolgaande kinders en adolessente: 'n Oorsig. Slaap Med. 2010, 11, 735-742. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  66. Hochadel, J .; Frolich, J .; Wiater, A .; Lehmkuhl, G .; Fricke-Oerkermann, L. Voorkoms van slaapprobleme en verband tussen slaapprobleme en skool weieringsgedrag by skoolgaande kinders in kinders en ouers se graderings. Psigopatologie 2014, 47, 119-126. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  67. Lin, SSJ; Tsai, CC Sensation soek en internet afhanklikheid van Taiwanese hoërskool adolessente. Computerized. Neurie. Behav. 2002, 18, 411-426. [Google Scholar] [CrossRef]
  68. Hsi-Peng, L .; Shu-ming, W. Die rol van internetverslawing in aanlyn-spellojaliteit: 'n Verkennende studie. Internet Res. 2008, 18, 499-519. [Google Scholar]
  69. Jessor, R .; Jessor, SL Probleemgedrag en psigososiale ontwikkeling: 'n longitudinale studie van jeug; Akademiese Pers: Cambridge, MA, VSA, 1977; p. 281. [Google Scholar]
  70. Jessor, R. Probleemgedragteorie, psigososiale ontwikkeling en adolessente probleemgebruik. Br. J. Addict. 1987, 82, 331-342. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  71. Williams, JH; Ayers, CD; Abbott, RD; Hawkins, JD; Catalano, RF Strukturele ekwivalensie van betrokkenheid by probleemgedrag deur adolessente oor rassegroepe deur gebruik te maak van meervoudige groep bevestigende faktor analise. Soc. Werk Res. 1996, 20, 168-177. [Google Scholar]
  72. Ha, Y.-M .; Hwang, WJ Geslagsverskille in internetverslawing wat geassosieer word met sielkundige gesondheidsaanwysers onder adolessente deur 'n nasionale webgebaseerde opname te gebruik. Int. J. Ment. Gesondheidsverslaafde. 2014, 12, 660-669. [Google Scholar] [CrossRef]
  73. Kuss, DJ; Korter, GW; Van Rooij, AJ; Griffiths, MD; Schoenmakers, TM Assessering van internetverslawing deur gebruik te maak van die parsimonious internet verslawing komponente model-'n voorlopige studie. Int. J. Ment. Gesondheidsverslaafde. 2014, 12, 351-366. [Google Scholar] [CrossRef]