İnternet və Smartphone Depressiya və Anksiyete mövzusunda İstiqamətlərin Tərəqqi Puanına Uyğunlaşma Analizi (2018)

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

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

mücərrəd

Psixi sağlamlıq problemləri olan İnternet bağımlılığı (IA) və smartfonlar bağımlılığı (SA) birləşmələri geniş şəkildə araşdırılmışdır. Biz sosyodemografik dəyişənlər üçün düzəliş edərkən IA və SA-nın depressiya və narahatlıq təsirlərini araşdırdıq. Bu işdə 4854 iştirakçıları ictimai demoqrafik əşyalar, İnternet Bağımlılığı üçün Koreya Ölçeği, Smartphone Addiction Proneness Ölçeği və 90 Semptomları Kontrol siyahısı Xülasəsi Ölçütlerinin alt ölçüsünü əhatə edən veb-əsaslı bir araşdırma tamamladı. İştirakçılar IA, SA və normal istifadə (NU) qruplarına ayrıldılar. Nümunə yanlışlığını azaltmaq üçün, genetik uyğunluq əsasında meylli hesablama metodunu tətbiq etdik. IA qrupu depressiya riski (nisbi risk 1.207; p <0.001) və narahatlıq (nisbi risk 1.264; p NU ilə müqayisədə <0.001). SA qrupu da depressiya riskinin artdığını göstərdi (nisbi risk 1.337; p <0.001) və narahatlıq (nisbi risk 1.402; p <0.001) NC ilə müqayisədə. Bu tapıntılar həm IA, həm də SA-nın depressiya və narahatlığa əhəmiyyətli təsir göstərdiyini göstərir. Üstəlik, tapıntılarımız SA-nın depressiya və narahatlıq ilə IA-dan daha güclü bir əlaqəyə sahib olduğunu göstərdi və həddindən artıq smartfon istifadəsinin qarşısının alınması və idarəetmə siyasətinə ehtiyac olduğunu vurğuladı.

KEYWORDS:  İnternet asılılığı; narahatlıq; depressiya; meyllilik hesabı; smartfon asılılığı

PMID: 29693641

DOI: 10.3390 / ijerph15050859

 

1. Giriş

İnternet və smartfonların gündəlik həyatda artan istifadəsi və rahatlığı ilə yığılmış araşdırma ağıllı sağlamlıq sahəsində həddindən artıq İnternet və smartfonun istifadəsinin mənfi təsirlərini göstərir [1].
Cənubi Koreya əhalisindəki smartfon istifadəçi nisbəti təxminən 85%2]. Lakin, həddindən artıq smartfonun istifadəsi stres və qeyri-adi narahatlıq riskinin artması da daxil olmaqla bir sıra psixi sağlamlıq məsələləri ilə bağlıdır [3,4]. Smartphone bağımlılığı (SA) İnternet bağımlılığı (IA) ilə yanaşı yeni bir bağımlılıq forması olaraq ortaya çıxdı və SA'nın klinik xüsusiyyətləri son illərdə diqqəti çəkdi [5]. Məsələn, asan taşınabilirlik, real vaxt internetə çıxış və smartfonların birbaşa ünsiyyət xüsusiyyətləri kimi cihazların xüsusiyyətlərinə dair bəzi fərqlər var [6]. IA və SA arasında oxşarlıqlar və fərqlər demoqrafik dəyişkənlər və media istifadə motivasion aspektləri ilə bağlı məlumat verilmişdir [1,6].
Ekoloji cəhətdən alternativ fəaliyyətlərin olmaması IA ilə əlaqələndirilir [7]. Bundan əlavə, tək olmaq, həm sosial şəbəkə, həm də onlayn oyun ilə güclü şəkildə əlaqəli olduğu bildirilir [8]. Təhsil səviyyəsinə və aylıq gəlir səviyyəsinə gəldikdə, SA ilə əhatə olunmuş yeni bir tədqiqat daha az gəlir əldə edən və daha aşağı dərəcədə təhsil alanlara üstünlük verən səhiyyə ölçüsündə əhəmiyyətli fərqlər tapdı [9]. Bu tapıntıya uyğun olaraq, sistematik bir araşdırma, akademik performans və IA şiddəti arasında əhəmiyyətli bir korrelyasiya olduğunu bildirdi [10]. Yaşa dair yeni bir araşdırma problemli İnternetdən istifadənin həm adolesan, həm də inkişaf edən yetkinlərə (19 yaş və yuxarı) ən uyğun olduğu aşkar edilmişdir [10], inkişaf etmiş yetkinlər (19 yaş və yuxarı) ilə müqayisədə daha gənc ergenlerde smartfonlar bağımlılığı daha çoxdur [11]. Son bir araşdırma göstərir ki, qadınlar kişilərlə müqayisədə smartfonlar üçün gündəlik istifadə müddətlərinin və bağımlılıq səviyyəsinin yüksək olduğunu düşünürlər [4]. Choi et al. (2015) kişi cinsinin IA üçün müvafiq risk faktoruna malik olduğunu və SA üçün qadın cinsinin olduğunu bildirdi [1]. İstifadənin məqsədinə gəldikdə, sosial şəbəkə digər mobil telefonla əlaqəli funksiyalara nisbətən yüksək smartfonun asılılığından daha güclü şəkildə əlaqələndirdi [11]. IA fərdlərində Anderson və s. (2016), kişi cinsinin online PC oyunuyla əhəmiyyətli dərəcədə əlaqəli olduğunu bildirdi [10].
Psixoloji baxımdan İA və SA-nın depressiya və narahatlıq ilə müsbət birləşmələri geniş yayılmışdır [12,13]. Son tədqiqatlar İnternet və smartfonlara olan bağımlılığın, istifadəçinin fərdi idrak-emosional və davranışçı profilinə görə, orta özü deyil,14,15,16]. Son bir araşdırma İA və SA həm də empati və həyat məmnuniyyətinin rolunu müşahidə etmişdir [17]. Psikopatoloji baxımından bir çox tədqiqatlar IA, depressiya və narahatlıq arasında pozitiv korrelyasiya olduğunu bildirir [18,19,20], son bir tədqiqat isə smartfon istifadəsi ilə şiddət, depressiya və narahatlıq arasında əlaqələr olduğunu bildirdi [13]. Buna görə, İA, SA və ruhi sağlamlıq problemləri arasında qarşılıqlı əlaqə tam dəqiqləşdirilməlidir. Üstəlik, həm İA və SA arasındakı qarşılıqlı və fərqliliklər nəzərə alınaraq [16], sonra ortaya çıxan sual, IA və SA'nın, demoqrafik və sosial-iqtisadi amillərinin düzəldilməsindən sonra depressiya və narahatlıq səviyyəsinin artması ilə bağlıdır?
Zehni sağlamlıq problemlərinin yaranmadığını və ya İnternet və smartfonlara həddindən artıq dərəcədə təsir göstərməyin nəticəsi aydın deyil. Kəsişən tədqiqatlar insanlarda psixi sağlamlıq problemləri, IA və SA arasındakı əlaqələri araşdırmaq üçün çoxlu regresion analizlər aparmışdır [21]. Lakin randomizasiyanın olmaması ilə müşahidəçi tədqiqatlarda çoxlu regresiya təhlili seçim seçimlərinin yanaşı, çoxsaylı kovaryatlar mövcud olduqda, overestimation ehtimalı və yoxsul standart səhv kimi məhdudiyyətlərə malikdir [22]. Beləliklə, depressiya və narahatlıq kimi sadəcə olaraq müəyyən bir nəticənin araşdırılması ilə asılılığın təsirlərinin qiymətləndirilməsi IA və SA ilə əlaqəli demoqrafik və sosial-iqtisadi amillərin balansı ilə qərəzli olacaqdır. Bundan başqa, heç bir tədqiqat, İnternet və smartfon istifadəçilərinin xüsusiyyətlərinə görə, ətraf mühit kontekstləri və istifadəçilərin psixoloji profilləri, IA və SA-nın depressiya və narahatlıq barədə xüsusiyyətlərinə görə fərqli effektləri araşdırmamışdır. Pozitivlik hesabının uyğunluğu (PSM) gözlemsel araşdırmalarda seçki yanlışlığını azaltmaq üçün populyar bir yanaşma halına gəlmişdir [23,24]. Bu yazıda, İA ve SA'nın depresyon ve anksiyete üzerindeki etkilerini araştırmak üçün PSM analizini uyguladık, verilerimizdeki seçme önyargısını azaltmaq üçün. Çalışmamızda IA ​​ve SA ile birlikte bu sosyodemografik değişkenlerin birleşmesi düşünülürken, cinsiyet, yaş, eğitim, evlilik durumu ve gelirleri değişken değişken olarak seçtik [9,25].
Bu tədqiqatın əsas məqsədi İA, SA və əhval-ruhiyyə statusu, meylli meyllərin uyğunluq analizi istifadə edərək depressiya və narahatlıq arasında əlaqələrin araşdırılmasıdır. İkincisi, biz Depressiya və Anksiyete təsiri IA və SA arasında necə fərqlənir tapmaq üçün çalışırıq.

 

 

2. Materiallar və metodlar

 

 

2.1. İşəgötürənlər

Məlumatlar, Koreya Katolik Universiteti, Seul tərəfindən aparılan 5003 Koreya böyüklərindən (yaşlı 19-49 il) online anonim öz-özünə anket cavablarından ibarət idi; 2014-da dekabr ayında Müqəddəs Mary Xəstəxanası [26]. Tədqiqat Helsinki Deklarasiyasına uyğun olaraq aparılmışdır. Koreya Katolik Universitetinin, Seulun institusional baxış şuraları; və St Mary Xəstəxanası bu işi təsdiqlədi. Bütün iştirakçılar tədqiqat barədə məlumatlandırıldı və yazılı razılığa gəldilər. Sorğu iştirakçıları bir araşdırma şirkəti tərəfindən işə götürülmüş və öz-özünə hesabat sorğuları İnternet vasitəsilə heç bir kompensasiya olmadan idarə edilmişdir. Yalnız smartfonlardan istifadə etməyən 149 respondentləri istisna olundu. Nəhayət, biz 4854 iştirakçılarının məlumatlarını təhlil etdik. Son nümunədə yaşlar üç kateqoriyaya bölündü: 30 (33.19%), 30-39 (43.94%) və 40-49 (22.87%) altında. 2573 kişi (53.01%) və 2281 qadınlar (46.99%) var idi. Görülən iştirakçıların əlavə demoqrafik dəyişkənliyi təhsil, mənəvi vəziyyət və gəlir idi.

 

 

2.2. Tədbirlər

 

 

2.2.1. İnternet Bağımlılığının Ölçülməsi

Koreyada İA-nın qiymətləndirilməsi və Koreya əhalisində daxili uyğunluq yüksək etibarlılığı ilə təsdiq olunmaq üçün Koreyada İnternet Addiction (K-miqyaslı) Ölçeği hazırlanmışdır [27]. K-Ölçeği üçün Cronbach'ın alfa katsayısı 0.91 idi [28]. Gündəlik həyat pozuntusu, reallıq testinin pozulması, avtomatik addictive fikirlər, virtual kişilerarası münasibətlər, deviant davranış, çəkilmə və dözümlülüyü ölçən yeddi alt ölçülü və 40 elementləri vardır. Bu Likert növü ölçüsü 1-dən (heç də heç) 4-ə (hər zaman) təyin edilmişdir. Bu miqyasda istifadə edilən əvvəlki hesabata görə iştirakçılar üç qrupa ayrıldı: normal, potensial risk və yüksək risk [29]. Yüksək risk qrupu, gündəlik həyatda narahatlıq, avtomatik addictive düşüncələr, tolerantlıq faktları və ya ən azı 70-da 70 və ya daha yüksək səviyyəli bir hesaba malikdir. Potensial risk qrupu gündəlik həyatda narahatlıq, avtomatik addictive düşüncələr, tolerantlıq faktorları və ya ən azı 62 hesabında 63 və ya daha yüksək hesab olunur. Normal istifadə qrupu, bu ədədlərin altındakı balları ehtiva edirdi. Bu işdə IA qrupları potensial risk və yüksək riskli qruplardan ibarət idi.

 

 

2.2.2. Smartphone Asılılığının Ölçülməsi

Smartphone Addiction Proneness Scale (K-SAS) təsdiqlənib və SA üçün ekran üçün geniş istifadə edilmişdir [30]. 15-dən 1-ə (həmişə) xas olan dörd nöqtəli Likert tipli miqyaslı 4 elementlərdən ibarətdir. Suallar üç faktoru araşdırdı: gündəlik həyat pozuntusu, avtomatik addictive fikirlər və tolerantlıq. K-SAS üçün Cronbach'ın alfa katsayısı 0.880 idi [5].
Bu miqyasdan istifadə edərək, əvvəlki hesabata əsasən, iştirakçıları üç kateqoriyaya təsnif etmək üçün skorlardan istifadə etdik: Normal, potensial risk və yüksək risk [30]. Yüksək risk qrupu 44 və ya daha çox bir hesaba malikdir, ya da gündəlik həyatda narahatlıq yaradan 15 və ya daha çox subscore və ya avtomatik olaraq bağımlılıklı düşüncə və tolerantlıq içində 13 və ya daha çox alt skorları ilə müəyyən edilir. Potensial risk qrupu 41 və ya daha çox ümumi hesabda, ya da gündəlik həyat pozuntusu faktorunda 15 və ya daha çox olduğu müəyyən edilmişdir. Normal istifadə qrupu bu ədədlərin altındakı balları ehtiva edir [30]. Bu işdə smartfona asılı qrup yüksək riskli və potensial risk qruplarından ibarət idi.

 

 

2.2.3. Ruh Sağlamlığı Problemlərinin Ölçülməsi: Depressiya və Anksiyete

Siqnalizasiya, obsesif-kompulsif, kişilerarası həssaslıq, depressiya, narahatlıq, düşmənçilik, fobik narahatlıq, paranoyak düşüncə və psikotizmin bir sıra psixoloji və psixopatoloji xüsusiyyətlərini ekranlaşdırmaq üçün hazırlanmış çoxölçülü bir sorğudur [31]. SCL-90, 90 (heç) dan 5 (həddindən artıq) qədər 0-bal sətirində qiymətləndirilib olan 4 elementləri ehtiva edir. Koreya dilində SCL-90-R-nin test-təkrar etibarlılığı depressiya və narahatlıq üçün 0.76 idi. Depressiya və 0.77 üçün narahatlıq üçün daxili uyğunluq 0.89 idi [31]. Depressiya və narahatlıq IA və SA ilə ən çox əlaqəli psixiatrik simptomlar olduğu bildirilmişdir [12,13]. Bu tədqiqatda ekrana marağın xüsusi istiqamətləri Depressiya və Anksiyete üçün SCL-90-R alt ölçütlərini əhatə etmişdir.

 

 

2.3. Məlumatların təhlili

 

 

2.3.1. Statistik Təsvir

Qoy Zi

 

iis mövzusunda ikili asılılıq göstəricisi olmaq; yəni, Zi=1 İT mövzusu asılıdırsa (IA və ya SA) və Zi=0 əksinə. Psixi problemin potensial nəticəsi (depressiya və ya narahatlıq) kimi müəyyən edilir Yi(Zi. Qeyd edək ki, potensial nəticələrdən yalnız birinin hər bir mövzu üçün eyni anda müşahidə olunur, belə ki, doğrudan hesablanması Yi(1)-Yi mümkün deyil. Fərdi effektin əvəzinə faizin əsas parametri bağımlı əhaliyə gözlənilən asılılıq təsiridir

τ=E(Yi(1)-Yi(0)|
 
Bununla birlikdə qiymətləndirmə τ

Çünki bir problem var E(Yi(0)|Zi birbaşa qiymətləndirilə bilməz. Əlbəttə ki, randomizə edilmiş təcrübələr, E(Yi(0)|Zi belədir τ asanlıqla qiymətləndirilə bilər. Lakin, bir müşahidə tədqiqatında, naif qiymətləndirilməsi τ Çünki qərəzli ola bilər E(Yi(0)|Zi. Bu seçimin yanlışlığını tənzimləmək üçün, biz covariates müşahidə edə bilər ki, varsayalım Xi hər hansı bir bağımlılıq və müəyyən bir covariates üçün təsir etmir Xi, potensial nəticələr Yi(1), Yi bağımlılık göstəricisindən şərti olaraq müstəqildir Zi. Bundan əlavə, əgər potensial nəticələr müstəqillikdən müstəqildirsə, bu covariatlara şərait yaradır Xi, onlar da bağımlılıkdan bağımsızdırlar P(Xi)= P(Zi=1|Xi[19]. PSM tahmincisi τ olur

τPSM=EP(X)|Z=1

 

 

 

 

 

2.3.2. Təxmini dəyərini qiymətləndirmək

Təbii skorlar loqistik reqressiya ilə hesablanır, bir asılılığın meydana çıxma ehtimalını proqnozlaşdırmaq üçün istifadə olunan bir modeldir 

daxil olP(Zi=1|Xi)

 

 

 
Bu məqalədə, bu covariates üçün Xi

 

 

(1 = 2 = 1-20, 29 = 2-30, 39 = 3-40 və 49 = 1-2), təhsil (3 = orta məktəb, 1 = yüksək), beş kateqoriyalı covariates hesab edirik: (2 = tək, 3 = cohabitation, 4 = evli, 5 = boşanmış və 1 = məhrum) və gəlir (2 = aşağı, 3 = orta aşağı, 4 = orta, 5 = orta orta və XNUMX = yüksək). Daxildir Bölmə 1bu covariates nəticələr (depressiya və ya narahatlıq) və addictions eyni zamanda təsir edə bilər. Beləliklə, hər bir mövzu üçün, meyllilik skorlarını qiymətləndirdik; yəni müşahidə edilmiş kovaryatlar nəzərə alınmaqla, asılılıq şərti ehtimalı [32].

 

 

2.3.3. Tahmini Propensiya Hesabına əsaslanan uyğunlaşdırma metodları

Təcrübə skorlarının qiymətləndirildikdən sonra, iki qrup arasındakı fərqlərə düzəliş edildikdən sonra müalicə təsiri qiymətləndirmək üçün eşleme istifadə edilə bilər [33]. Eşleme məqsədi, bir araşdırma xəstəsinin paylanmasını balanslaşdırdığına və müşahidə edilən nəzarət qruplarının kovaryatlarına uyğunlaşdıran uyğun bir nümunə çıxarmaqdır. Bu düzəliş metodu, şaşırtıcı dəyişənləri idarə etməyə imkan verir. Bu çalışmada, geniş yaygın kullanılan iki eşleme metodu, optimal ve genetik eşleme [34].

 

 

2.3.4. Təbii dəyərlərin uyğunluğundan sonra Ruh Sağlamlığı Problemlərinə Bağlı Bağlı Risklərin Qiymətləndirilməsi

Gözlənilən covariates (yaş, cins, evlilik, gəlir və təhsil) istifadə edərək uyğunluq hesabının uyğunluğundan sonra daha balanslı məlumat bazasına sahibik. Zehni sağlamlıq problemini (depressiya və ya narahatlıq) modelləşdirmək üçün, ümumi nümunələrə ümumiləşdirilmiş xətti modelləri (GLM) tətbiq etdik. Zehni sağlamlıq skorları müsbət və qərəzli olduğundan, gamma dağılımı log bağına malikdir. Gəlin Yi

 

ortalama ilə maraq bir nəticəsi (depressiya və ya narahatlıq hesabı) ola bilər μi, biz Gamma GLM çərçivəsini covariates ilə istifadə edə bilərik Xi:

 

daxil olμi=γT
 
 
Modelləşdirmə vasitəsi ilə qiymətləndirdik eγ

 

 

IA və SA-lərin hər covariate üçün nisbi riskləri (qruplar arasında gözlənilən orta fərqi kimi).

 

 

3. Nəticələr

4854 iştirakçılarına əlavə olaraq, XAUMX (126%) IA qrupuna daxil edildi və 2.60 (652%) SA qrupuna daxil edildi. Cədvəl 1 depressiya və narahatlıq skorlarının təsviri statistikalarını göstərir. IA və SA qruplarının depressiya və narahatlıqlarının orta skorları normal istifadə (NU) qrupuna nisbətən daha böyükdür.
Cədvəl 1. Depressiya və narahatlıq skorlarının təsviri statistikası.
Masa

 

 

3.1. Tərtibat Qiymətinin Eşleme metodunun keyfiyyətini uyğunlaşdırır

Bu çalışmanın anketlerindeki yalnız bir neçə kovaryatın durumunu, eğilim skoru vasıtasıyla karşılaştırdığımız halda, uyğunlaşma prosedürünün, her bir covariate'nin dağılımının dengelenmesi üçün yeterli olduğunu, Cədvəl 2Cədvəl 3. Marjinal bölgələrdəki məsafələri qiymətləndirdik Xi

 

 

 

. Hər kovaryant üçün biz yanlışlığı hesab etdik; yəni, asılı və normal nümunələrin nümunə ortalamalarındaki fərq. Tərtib meyarının uyğunluğunu tətbiq etmədən əvvəl, qərəzsizliklər nəzərə alınmadı. Buna baxmayaraq, tövsiyə hesabı uyğunlaşmasından sonra, addiction və normal nümunələr bütün covarianates üçün çox oxşar marjinal distribution var idi.
Cədvəl 2. IA və normal istifadə qrupları arasındakı başlanğıc xüsusiyyətlərin ortalama nisbətinin, genetik və optimal uyğunlaşması istifadə edərək, orijinal nümunədə və meylli hesabla uyğunlaşdırılmış nümunədə müqayisə.
Masa
Cədvəl 3. SA və normal qruplar arasında başlanğıc xüsusiyyətlərin ortalama nisbətinin müqayisəsi, genetik və optimal eşleme istifadə edərək orijinal nümunədə və meylli hesabla uyğunlaşdırılmış nümunədə.
Masa

 

 

3.2. Depressiya və narahatlığa internet asılılığının təsirləri

IA-nın depressiya və təsirə məruz qalma hesabının uyğunluğu ilə əldə edilən narahatlıqlara təsirləri bildirilir Cədvəl 4. Genetik uyğunlaşma yolu ilə 3846 nümunə seçilmişdir. IA, daha çox depressiya riski (nisbi risk 1.207,% 95 inam intervalı 1.128-1.292 və p <0.001) və narahatlıq (nisbi risk 1.264,% 95 inam intervalı 1.173-1.362 və p <0.001) ilə əlaqəli idi. Bütün bu nisbi risk nisbəti əhəmiyyətlidir, çünki güvən intervalı 1-i ehtiva etmir. Optimal uyğunlaşma yolu ilə 252 nümunə seçildi. IA daha böyük bir depressiya (nisbi risk 1.243,% 95 inam intervalı 1.145-1.348 və p <0.001) və narahatlıq (nisbi risk 1.308,% 95 inam aralığı 1.192-1.435 və p <0.001) ilə əlaqəli idi. Genetik uyğunluğa bənzər olaraq, hər ikisindəki nisbi risk nisbətləri, depressiya və narahatlıq, 1-dən əhəmiyyətli dərəcədə böyükdür.
Cədvəl 4. İnternet və smartfonlar asılılığının depressiya və narahatlıqlara təsiri, meylli hesaba uyğunluq.
Masa

 

 

3.3. Smartphone Addiction Depressiya və Anksiyete təsiri

Depressiya və narahatlığa SA-nın təsir meylinin uyğunluğu ilə təsirləri bildirilir Cədvəl 4. Genetik uyğunlaşma yolu ilə 4516 nümunə seçilmişdir. SA daha yüksək depressiya riski (nisbi risk 1.337,% 95 inam intervalı 1.296-1.378 və p <0.001) və narahatlıq (nisbi risk 1.402,% 95 inam intervalı 1.355-1.450 və p <0.001) ilə əlaqəli idi. Optimal uyğunlaşma yolu ilə 1304 nümunə seçilmişdir. SA daha yüksək depressiya riski (nisbi risk 1.386,% 95 inam intervalı 1.334-1.440 və p <0.001) və narahatlıq (nisbi risk 1.440,% 95 inam intervalı 1.380-1.503 və p <0.001) ilə əlaqəli idi. Bütün bu nisbi risk nisbətləri əhəmiyyətlidir.

 

 

3.4. Depressiya və Anksiyete mövzusunda İnternet və Smartphone Asılılığının təsirləri

Depressiya və narahatlıq üçün nisbi risk əmsalları, həm genetik, həm də optimal uyğunlaşmadan, SA üçün daha yüksək SA üçün 10% idi. Bu, SA-nın depressiya və narahatlıq üçün daha çox riskə malik olduğunu bildirir. Bu etibarlılıq intervalları 1-ni ehtiva etməyib, belə ki SA SAXİ-34% -dən artıqdır ki, bu da ruhi bir xəstəliyə səbəb olur.

 

 

4. Müzakirə

Bizim bulgularımız hem IA hem de SA'nın depresyon ve endişe üzerine önemli etkileri olduğunu, hətta karmaşıkları kontrol edildikten sonra bile eğilim puanının eşleştirilmesidir. Epidemioloji tədqiqatlar İA-da depressiyanın daha yüksək olduğunu göstərir [35,36]. Bir sıra kesitsel tədqiqatlar göstərir ki, İA və ya SA olan kəslər normal istifadəçilərə nisbətən daha yüksək səviyyədə depressiya və narahatlıq göstərdilər [13,37]. Bu araşdırmada, nəticələrimiz depressiya və narahatlıq inkişafında IA ​​və SA rollarını göstərir. Mövcud tapıntılar üçün bəzi mümkün şərhlər var. Birincisi, internet və smartfonların asılılıqla istifadəsi, ailə münaqişələri, off-line əlaqələrin olmaması və kiberməkanda razılaşdırılmaq üçün artan ehtiyac kimi depressiya və narahatlıq ilə əlaqəli kişilərarası problemləri artıra bilər. İkincisi, maddə istifadəsi pozuqluqları ilə müqayisədə IA və SA-da psixopatoloji nümunələri kimi çəkilmə simptomları təklif olunur [5]. Bir PC və ya smartfona giriş olmadıqda, İA və ya SA olan şəxslər narahat ola bilər və sonra belə mənfi hisslərdən qaçmaq üçün İnternetdən və ya smartfondan istifadə etmək arzusundadır [38]. Digər bir ehtimala görə, alkoqol və nikotin kimi digər asılılıq maddələrdən fərqli olaraq, internet və smartfonlar artıq istifadəçilərə sərbəst və çevik şəkildə istifadə edilməsinə görə gündəlik həyatda həddindən artıq istifadəyə dair çox az fikir verə bilərlər [3], onların həddindən artıq istifadəsini problemli bir davranış əlaməti olaraq deyil,39]. Digər bir maraqlı məqam isə SA-nın depressiya və narahatlığa güclü təsiri oldu. Bu bizi İA və SA-nın psixi sağlamlıq problemlərinə təsirinin fərqli olduğunu spekulyasiya etməyə yönəldir. Bu tapıntı üçün bir neçə mümkün şərh ola bilər. Birincisi, media xüsusiyyətlərini nəzərə alaraq, simsiz şəbəkə və 24 h tez-tez bildirişlərin daha yüksək əlçatanlığı səbəbindən, çoxsaylı smartfonun istifadəsi cihazın vərdiş qurma təbiəti ilə inkişaf edir [39]. İkincisi, ekoloji faktorları baxımından, bu tapıntı gündəlik həyatın köklü dəyişməsini kompüterlərdən smartfona qədər əks etdirə bilər. İnsanlar PC internetdən kompleks iş üçün istifadə edə və digər gündəlik vəzifələri smartfonlarla həyata keçirərək əmək məhsuldarlığının azalmasına və yüksək stres səviyyəsinə səbəb ola bilər [40]. Nəhayət, SA ilə olan şəxslər sosial şəbəkə ilə münasibətləri və birləşmə hissi saxlamaq üçün smartfonlardan istifadə edə bilərlər [41], daha yüksək bir smartfonun istifadəsini tetikleyerek, itkin düşməsindən qorxmağa və əlaqənin itməsi qorxusuna gətirib çıxarır [42].
Bu tədqiqat məlumat məhdudiyyətlərinin kəsişən təbiəti və İnternet və smartfonlarla bağlı asılılıq, depressiya və narahatlıq arasında nəyə görə çıxılmanın təfsiri kimi bütün əhali üçün tapıntıları ümumiləşdirmək üçün bir neçə məhdudiyyətə malikdir. Eşleme uyğunluğu da məhdudiyyətlərə və tələblərə malikdir. Əsas məhdudiyyətlərdən ibarətdir ki, meylli skorlar yalnız müşahidə edilən qarışqalar tərəfindən idarə oluna bilər [43]. Gözlənilməyən qarışıqlıqların olma ehtimalı, ümumiləşdirmə üçün araşdırma nəticəsini məhdudlaşdıra bilər. Bununla yanaşı, bu işdə müşahidə edilən bütün mürəkkəb şəxslər kateqoriyalı dəyişənlər kimi toplanmışdır, PSM modelini qurarkən informasiya itkisi ola bilər. Buna görə də, tapıntılarımız diqqətlə izah edilməlidir. Lakin uyğunlaşmanın möhkəm nəticələrini əldə etmək üçün iki eşleme metodu, genetik uyğunlaşma və optimal uyğunluq hesab etdik. Xüsusilə, genetik uyğunlaşma bir genetik axtarış alqoritmindən istifadə edir, buna görə prosesi daha az informasiya itkisi ilə yaxşı uyğun bir həll tapar [44]. Nəhayət, depressiya və narahatlıq simptomlarının qiymətləndirilməsi SCL-90-R istifadə edərək psixoloji simptom ölçüsü ilə özünü göstərmə üsulu ilə aparılmışdır. Zehni sağlamlıq problemlərini daha dəqiq və ardıcıl qiymətləndirmək. Əlavə tədqiqatlarda klinisyen tərəfindən strukturlaşdırılmış müsahibə aparılmalıdır.

 

 

5. Nəticələr

Bu çalışmada, IA və SA'nın ruh sağlamlığı problemlərinə, depressiya və narahatlığına necə təsir etdiyini araşdırdıq. Bizim biliklərimizdən ən vacib olan bu, İA, SA və psixopatologiya arasında inteqrasiyanın uyğunluq hesabı metodunu istifadə edərək, kəsişən məlumatlardan istifadə etmək və İA və SA arasındakı psixopatolojidəki fərqlilik effektini araşdırmaq üçün ilk işdir. Sonuç olaraq, bulgularımız hem IA hem de SA'nın depresyon ve endişe riskini artırdığını ortaya koymaktadır. Bundan əlavə SA SA ilə müqayisədə depressiya və narahatlıq ilə daha güclü əlaqələr göstərmişdir.
Bu tapıntıların bir problemi, problemli bir smartfon istifadə edən şəxslərin SA-nın pre-klinik səviyyəsinə yönəlmiş profilaktik və idarəetmə siyasətlərinin qurulması zəruriliyini vurğulayaraq, psixi sağlamlıq problemləri üçün yaxından izlənilməlidir. Əlavə tədqiqatlar IA, SA və ruhi sağlamlıq problemləri arasındakı əlaqələrin səbəb istiqamətlərini araşdırmalı və İA və SA-nın ayrı-seçkilik faktörlərini müəyyən etməlidir.

 

 

Müəllif iştirakları

D.-JK və DL eksperimentləri hazırlamış və tərtib etmişdir; HMJ məlumatları təhlil etdi; Y.-JK kağızı yazdı. YL məlumatların toplanmasına nəzarət etdi. Bütün müəlliflər əlyazmanın inkişafına öz töhfəsini vermiş, tənqidi şəkildə yenidən nəzərdən keçirmiş və son əlyazmaları təsdiq etmişlər.

 

 

Minnətdarlıq

Bu iş Koreya Milli Araşdırmalar Fondu (Grant No. 2014M3C7A1062894, 2014M3C7A1062896) tərəfindən qrantla dəstəkləndi.

 

 

Maraqlı münaqişələr

Müəlliflər heç bir maraq doğurmur.

 

 

References

  1. Choi, S.-W .; Kim, D.-J .; Choi, J.-S .; Ahn, H .; Choi, E.-J .; Song, W.-Y .; Kim, S .; Youn, H. Smartphone bağımlılığı və İnternet bağımlılığı ilə bağlı risk və qoruyucu amillərin müqayisəsi. J. Behav. Addict. 2015, 4, 308-314. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  2. 2016 İnternetdə çoxsaylı bağımlılığa dair sorğu; Elm Nazirliyi, İKT və Gələcək Planlama: Seul, Koreya, 2017.
  3. Lee, Y.-K .; Chang, C.-T .; Lin, Y .; Çeyn, Z.-H. Smartfonun istifadəsinin qaranlıq tərəfi: Psixoloji xüsusiyyətlər, kompulsiv davranış və texnostress. Comput. Hum. 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. Smartfonun istifadəsi və Koreyanın narahatlığı ilə əlaqəsi. İctimai Səhiyyə 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. Böyüklər üçün smartfonlar asılılığı proneness ölçüsünün inkişafı: Self-report. Koreya 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. Smartphone bağımlılığı ölçüsünü inkişaf etdirmək və təsdiqləmə (SAS). PLOS ONE 2013, 8, e56936. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  7. Kuss, DJ; Griffiths, MD; Karila, L .; Billieux, J. Internet bağımlılığı: Son on il ərzində epidemioloji tədqiqatların sistematik nəzərdən keçirilməsi. Curr. 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. İctimai medianın və video oyunlarının asılılıqla istifadəsi ilə psixiatrik pozğunluq əlamətləri arasındakı əlaqələr: Böyük miqyaslı kesitsel bir çalışma. Psychol. Addict. Behav. 2016, 30, 252. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  9. Aljomaa, SS; Qudah, Xarici İşlər Nazirliyi; Albursan, IS; Bəhet, SF; Abduljabbar, A.Ş., bəzi dəyişənlərin işığında universitet tələbələri arasında Smartphone bağımlılığı. Comput. Hum. Behav. 2016, 61, 155-164. [Google Scholar] [CrossRef]
  10. Anderson, EL; Steen, E .; Stavropoulos, V. İnternetdən istifadəsi və Problemli İnternet Istifadəsi: Ergenlikdə və fövqəladə yetkinlikdə uzunmüddətli araşdırma tendensiyalarının sistematik nəzərdən keçirilməsi. Int. J. Adolesc. Gənclər 2017, 22, 430-454. [Google Scholar] [CrossRef]
  11. Haug, S .; Kastro, RP; Kwon, M .; Filler, A .; Kowatsch, T .; Schaub, MP Smartfon istifadə və İsveçrədə gənclər arasında smartfon bağımlılığı. J. Behav. Addict. 2015, 4, 299-307. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  12. Ko, C.-H .; Yen, J.-Y .; Yen, C.-F .; Chen, C.-S .; Chen, C.-C. İnternet bağımlılığı və psixiatrik pozğunluq arasında birləşmə: ədəbiyyatın nəzərdən keçirilməsi. Avro. Psixiatriya 2012, 27, 1-8. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  13. Demirci, K .; Akgönül, M .; Akpınar, A. Ağıllı telefonun üniversiteli öğrencilerde uyku kalitesi, depresyon ve endişe ile ciddiyeti ile ilişkisi. J. Behav. Addict. 2015, 4, 85-92. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  14. Brand, M .; Gənc, KS; Laier, C .; Wölfling, K .; Potenza, MN Xüsusi İnternet-istifadə iğtişaşlarının inkişafı və saxlanılması ilə bağlı psixoloji və nevrobioloji mülahizələri inteqrasiyası: İnsanın təsir-idrak-icrası (I-PACE) modeli. Neurosci. Biobehav. Rev. 2016, 71, 252-266. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  15. Kim, Y.-J .; Kim, D.-J .; Choi, J. Internet bağımlılığının bilik tənzimlənməsi və onun nörobiyoloji əlaqələri. Cəbhə. Biosci (Elit ed.) 2017, 9, 307-320. [Google Scholar]
  16. Lachmann, B .; Dük, E .; Sariyska, R .; Montag, C. Kim Smartphone və / və İnternetə Bağlıdır? Psychol. Pop. Media Cult. 2017. [Google Scholar] [CrossRef]
  17. Lachmann, B .; Sindermann, C .; Sariyska, RY; Luo, R .; Melchers, MC; Becker, B .; Cooper, AJ; Montag, C. İnternet və Smartphone istifadə pozğunluğu və empati rolu. Cəbhə. Psychol. 2018, 9, 398. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  18. Banjanin, N .; Banjanin, N .; Dimitrijevic, I .; Pantik, I. İnternet istifadə və depressiya arasındakı əlaqələr: Fiziologiya əhval salınması, sosial şəbəkə və onlayn asılılıq davranışlarına diqqət yetirin. Comput. Hum. Behav. 2015, 43, 308-312. [Google Scholar] [CrossRef]
  19. Akın, A .; İskəndər, M. İnternet asılılığı və depressiya, narahatlıq və stress. Int. Qonaqlar J. Educ. Sci. 2011, 3, 138-148. [Google Scholar]
  20. Ostovar, S .; Allahyar, N .; Aminpoor, H .; Moafian, F .; Nor, MBM; Griffiths, MD Internet bağımlılığı və İranlı gənclər və gənclər arasında psixoloji riskləri (depressiya, narahatlıq, stress və təklik): Kesitsel bir işdə struktur tənlik modeli. Int. J. Ment. Sağlamlıq Addict. 2016, 14, 257-267. [Google Scholar] [CrossRef]
  21. Cheung, LM; Wong, WS, Hong Kong Çinli ergenlerde depresyona uykusuzluk ve internet bağımlılığının etkileri: Bir kəşfiyyatlı kesitsel analiz. J. Sleep Res. 2011, 20, 311-317. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  22. Cepeda, MS; Boston, R .; Farrar, JT; Strom, BL Tədbirlərin sayı az olduqda və bir çox mürəkkəblər olduğunda lojistik regresiyanın meylli hesabına qarşı müqayisəsi. Am. J. Epidemiol. 2003, 158, 280-287. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  23. Austin, PC 1996 və 2003 arasında tibbi ədəbiyyatda meylli hesabın kritik qiymətləndirilməsi. Stat. Med. 2008, 27, 2037-2049. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  24. Austin, PC; Grootendorst, P .; Anderson, GM Müxtəlif mülahizələrə əsaslanan hesabat modellərinin müalicə olunan və müalicə edilməmiş subyektlər arasında ölçülmüş dəyişənləri balanslaşdırma qabiliyyətinin müqayisəsi: Monte Carlo tədqiqatı. Stat. Med. 2007, 26, 734-753. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  25. Müller, KW; Glaesmer, H .; Brähler, E .; Woelfling, K .; Beutel, ME Ümumi əhali içərisində internet bağımlılığının yayılması: Alman əhalisinə söykənən bir araşdırmanın nəticələri. 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 Internet Oyun Bozukluğu üçün Risk Faktorları: Psixoloji Faktörler və İnternet Oyunlarının Xüsusiyyətləri. Int. J. Environ. Res. Xalq Sağlamlığı 2018, 15, 40. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  27. Milli İnformasiya Xidməti Agentliyi. Böyüklər üçün İnternet Bağımlılığı Proneness Ölçeği; Milli İnformasiya Xidməti Agentliyi: Seul, Koreya, 2005. [Google Scholar]
  28. Kim, D. Internet Bağımlılığı Proneness Ölçeği'nin İzlenmesi; Digital Fürsət və Təşviqi Koreya Agentliyi: Seul, Koreya, 2008; Mövcud onlayn: http://www.nia.or.kr/site/nia_kor/ex/bbs/View.do?cbIdx=39485&bcIdx=277&parentSeq=277 (8 May 2008-də əldə edilib).
  29. Kim, D.-I .; Chung, Y.-J .; Lee, E.-A .; Kim, D.-M .; Cho, Y.-M. İnternet asılılığının inkişafı proneness scale-short form (KS scale). Koreya J. Couns. 2008, 9, 1703-1722. [Google Scholar]
  30. Milli İnformasiya Xidməti Agentliyi. Gənclərin və yetkinlərin Koreya Smartphone Addiction Proness Scale inkişafı; Milli İnformasiya Xidməti Agentliyi: Seul, Koreya, 2011; 85-86. [Google Scholar]
  31. Kim, KI .; Kim, JW. Koreyada simptomlar siyahısının 90-R standartlaşdırma işi III. Ment. Sağlamlıq Res. 1984, 2, 278-311. [Google Scholar]
  32. Heckman, J .; Smith, J. Sosial Təcrübə üçün Case qiymətləndirilməsi. J. Econ. Perspektiv. 1995, 9, 85-110. [Google Scholar] [CrossRef]
  33. Caliendo, M .; Kopeinig, S. Təcrübə hesabının uyğunlaşdırılması üçün bəzi praktiki təlimatlar. J. Econ. Surv. 2008, 22, 31-72. [Google Scholar] [CrossRef]
  34. Sekhon, JS; Diamond, A. Nəticə təsirlərini qiymətləndirmək üçün Genetik Uyğunluq, nəşr edilməyən əlyazma. İyul 2005, Tallahassee, FL, ABŞ Siyasi Metodologiya İllik Yığıncağında təqdim edildi. [Google Scholar]
  35. Ghassemzadeh, L .; Şahraray, M .; Moradi, A. İnternet bağımlılığının yaygınlığı ve İran liselerinde İnternet bağımlılarının ve qeyri bağımlılarının karşılaştırılması. 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. İnternet bağımlılığının eşlik eden psixiatrik semptomları: Diqqət çatışmazlığı və hiperaktivite bozukluğu (DEHB), depressiya, sosial fobiya və düşmənçilik. J. Adolesc. Sağlamlıq 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. Internet bağımlılığı patolojik qumarlardan fərqli bir psikopatolojik vəziyyət mi? J. Addict. Behav. 2014, 39, 1052-1056. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  38. Kuss, DJ; Griffiths, MD Online sosial şəbəkə və asılılıq - psixoloji ədəbiyyatın nəzərdən keçirilməsi. Int. J. Environ. Res. Xalq Sağlamlığı 2011, 8, 3528-3552. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  39. Oulasvirta, A .; Rattenbury, T .; Ma, L .; Raita, E.Habits smartfonun daha geniş yayılmasını təmin edir. Pers. Ubiquitous Comput. 2012, 16, 105-114. [Google Scholar] [CrossRef]
  40. Dük, E .; Montag, C. Smartphone bağımlılığı, gündəlik fasilələr və özünü göstərdiyi məhsuldarlıq. Addict. Behav. Rep. 2017, 6, 90-95. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  41. Kuss, DJ; Griffiths, MD Sosial şəbəkə saytları və bağımlılığı: On dərs öyrənildi. Int. J. Environ. Res. Xalq Sağlamlığı 2017, 14, 311. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  42. Oberst, U .; Wegmann, E .; Stodt, B .; Brand, M .; Chamarro, A. Gənclərdə ağır sosial şəbəkələrdən mənfi nəticələr: Eksikdən qorxmağın vasitəçi rolu. J. Adolesc. 2017, 55, 51-60. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  43. Joffe, MM; Rosenbaum, PR Çağırılan şərh: Tənqidi puanları. Am. J. Epidemiol. 1999, 150, 327-333. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  44. Diamond, A .; Sekon, J. Nəticə təsirlərinin qiymətləndirilməsi üçün genetik uyğunlaşma: Gözləmə işində balansın əldə olunması üçün yeni bir üsul. Rev. Econ. Stat. 2013, 95, 932-945. [Google Scholar] [CrossRef]