Addict Behav. 2018 Fevral 12; 81: 157-166. doi: 10.1016 / j.addbeh.2018.02.017.
Ioannidis K1, Treder MS2, Chamberlain SR1, Kiraly F.3, Redden SA4, Stein DJ5, Lochner C6, Grant JE7.
mücərrəd
ƏMƏLİYYAT VƏ MƏLUMATLAR:
Problemli internet istifadəsi (PIU; başqa bir şəkildə İnternet bağımlılığı olaraq tanınır) müasir cəmiyyətlərdə böyüyən bir problemdir. DQİ ilə əlaqəli demoqrafik dəyişənlər və spesifik internet fəaliyyətləri barədə biliklər azdır və PIU-nun konseptual şəkildə necə qurulması barədə məhdud bir anlayış mövcuddur. Məqsədimiz, LİQ ilə əlaqəli xüsusi internet fəaliyyətlərini müəyyənləşdirmək və bu birliklərdə yaş və cinsin moderasiya rolunu araşdırmaq idi.
METHODS:
1749 və daha yuxarı yaşda olan 18 iştirakçısını iki saytda, biri ABŞ-da, digəri Cənubi Afrikada İnternet əsaslı sorğuda media reklamları vasitəsilə işə götürdük; analiz üçün Lasso reqressiyasından istifadə etdik.
NƏTİCƏLƏR:
Xüsusi internet fəaliyyətləri ümumi sörf (lasso β: 2.1), internet oyunları (β: 0.6), onlayn alış-veriş (β: 1.4), onlayn auksion veb saytlarının istifadəsi (β: 0.027), sosial daxil olmaqla daha yüksək problemli internet istifadəsi skorları ilə əlaqələndirildi. şəbəkə qurma (β: 0.46) və onlayn pornoqrafiyanın istifadəsi (β: 1.0). Yaş, PIU ilə rol oynayan oyunlar (β: 0.33), onlayn qumar (β: 0.15), auksion veb saytlarının istifadəsi (β: 0.35) və yayım mediası (β: 0.35) arasındakı əlaqəni idarə etdi, yaşlılıq daha yüksək ilə əlaqələndirildi LİQ səviyyələri. Problemli internet istifadəsi skorları ilə əlaqəli cinsiyyət və cinsiyyət × internet fəaliyyətlərinə dair nəticəsiz dəlillər mövcud idi. Diqqət çatışmazlığı hiperaktivliyi pozğunluğu (DEHB) və sosial narahatlıq pozuqluğu gənc iştirakçılarda yüksək yaş LİU skorları ilə (yaş respectively 25, β: 0.35 və 0.65), ümumiləşdirilmiş anksiyete bozukluğu (GAD) və obsesif-kompulsif bozukluk (OKB) ilə əlaqəli idi yaşlı iştirakçılarda yüksək LİU skorları ilə əlaqələndirilir (yaş> 55, β: müvafiq olaraq 6.4 və 4.3).
NƏTİCƏLƏR:
İnternet davranışlarının çox növləri (məsələn, alış-veriş, pornoqrafiya, ümumi sörf) internetdən qeyri-düzgün istifadə ilə problemli internet istifadəinin diaqnostik təsnifatını çoxfunksiyalı bir xəstəlik kimi dəstəkləyən oyundan daha güclü bir əlaqədir. Bundan əlavə, internet fəaliyyəti və problemli internet istifadə ilə bağlı psixiatrik diaqnozlar, yaşa görə dəyişir və ictimai sağlamlıq təsirləri ilə fərqlənir.
KEYWORDS: Davranış asılılığı; İnternet asılılığı; İnternet oyun pozğunluğu; Lasso; Maşın öyrənmə; Problemli internet istifadəsi
PMID: 29459201
DOI: 10.1016 / j.addbeh.2018.02.017
1
giriş
Problemli internet istifadəsi (PIU; başqa bir şəkildə İnternet bağımlılığı olaraq bilinir), dünyanın müasir cəmiyyətlərində ictimai sağlamlıq narahatlığıdır. LİQ-nin epidemiologiyası hələ də bəlli deyil (
; ), ehtimal ki, yalnız əhali fərqlərini deyil, qiymətləndirmə vasitələrinin müxtəlifliyini və LİQ davranışlarının fərqli əməliyyat təriflərini əks etdirən geniş bir yayım nöqtəsi yayılma təxminləri ilə (% 1 - 36.7). DSM-5, problemli internet istifadəsinin onlayn oyunların öhdəsindən gəldiyi çoxşaxəli bir problem olduğuna dair dəlillər toplanmasına baxmayaraq, xüsusən qumar və sosial medianın istifadəsi kimi digər internet əsaslı fəaliyyətlər istisna olmaqla, İnternet oyun bozukluğunu () araşdırmaq üçün bir şərt olaraq vurğuladı (; ;). Onlayn oyun və kütləvi çoxsaylı onlayn rol oynayan oyunlar (;;;;;), onlayn qumar (;), onlayn alış-veriş (;) daxil olmaqla bir çox fərqli onlayn davranış normadan artıq qəbul edildikdə normal fəaliyyətini poza bilər. ;), pornoqrafiyaya baxmaq (;;), elektron poçtların tez-tez yoxlanılması, ani mesajlaşma (;;) və sosial medianın həddindən artıq istifadəsi (;). Onlayn davranışlar fərdlərin fiziki sağlamlığı üçün narahatlığa səbəb ola bilər (;) və ya cinayət əməllərinə zəmin yarada bilər (). İmpulsiv və kompulsiv xüsusiyyətlər problemli internet davranışlarını dəstəkləyə bilər (;;;;), xüsusi internet fəaliyyətləri psixiatrik xəstəliklərlə əlaqələndirilir; məsələn, onlayn alış-veriş depressiya və yığımla əlaqələndirilmişdir (
).
Gənclər və tələbələr LİQ üçün ən həssas hesab olunurlar (
; ; ; ; ), lakin orta yaşlı və daha yaşlı populyasiyalar hərtərəfli araşdırılmamışdır. Gənc yaş problemli onlayn alış-verişlə əlaqələndirilib (;). Bununla birlikdə, yetkin əhalidə problemli internet fəaliyyətlərini, həddindən artıq internetə əsaslanan alış-verişi müəyyənləşdirən bir sıra tədqiqatlar aparılmışdır (
). Ümumiyyətlə, problemli internet istifadəsinin təbii tarixi hələ bilinmir və ümumiyyətlə PİU-da və ya fərqli problemli onlayn davranışlarda yaşla bağlı fərqlər ola bilər.
LİQ-də kişilərin üstünlük verdiyi hesab edilmişdir (
; ) və Asiya kişi gəncləri arasında daha çox yayılmışdır, lakin qadınlar da həssas ola bilərlər (;). Klinik səviyyədə, LİQ tədqiqatlarının əksəriyyətində yalnız kişi iştirakçıları iştirak etmişdir () və qadın klinik populyasiyalarının az qiymətləndirildiyi bəlli deyil. Müşahidə işlərindən, kişilər və qadınların seçdikləri fəaliyyət və mənfi nəticələri (;) baxımından onlayn mühitdə necə işlədikləri ilə fərqləndiyinə dair bir sıra sübutlar var. Söhbət və sosial mediadan həddindən artıq çox istifadə gənc tələbələrin qadın cinsi ilə əlaqələndirilmişdir (;;; S). Qadın cinsi də problemli onlayn alış-verişin proqnozlaşdırıcısı kimi müəyyən edilmişdir (), əksinə də bildirilmişdir (;). Onlayn oyun kişi cinsi ilə əlaqələndirildi (), lakin hər iki cinsdə də kütləvi şəkildə çoxsaylı online rol oyunu oyunu keçirildi. Onlayn pornoqrafiya, eləcə də onlayn qumar oyunlarının yetkin kişilər arasında daha tez-tez baş verdiyi bildirilir (), lakin mükafat möhkəmləndirməsinin, replika reaktivliyinin və onlayn seksin istəklərinin hər iki cins üçün oxşar olduğu iddia edildi (). Facebook kimi şəbəkə saytları kimi asılılıq potensialı olan sosial medianın xüsusi platformaları hər iki cins tərəfindən istifadə olunur və qadınların xüsusilə risk altında ola biləcəyi iddia edildi (). Ümumilikdə, LİQ aspektləri üçün cinsə görə fərqlər ola bilər; Alternativ olaraq, klinik və davranış xüsusiyyətləri / məhdudiyyətləri nəzərə alındıqda, hər iki cinsin də oxşar təsirə məruz qalması ola bilər (;
).
Ümumiyyətlə, problemli internet davranışlarının müxtəlifliyi daxil olmaqla problemli internet istifadəsi, müəyyən fəaliyyətlərin problemli və ya disfunksiyalı və ya ümumiyyətlə PIU kimi təsvir olunan fenomenə töhfə verilməli olduğu daha ciddi araşdırmalar tələb edir. Yaş və cinsin müəyyən bir internet fəaliyyətləri və PIU arasındakı əlaqəni mülayimləşdirməyin yolu daha çox diqqət yetirilməsini təmin etdi.
Məqsədimiz, PIU ilə statistik olaraq əlaqəli xüsusi internet ilə əlaqəli fəaliyyətlərin və bu əlaqələri tənzimləyən yaş və ya cinslə əlaqələrin olub olmadığını müəyyən etmək idi.
2
Material və üsullar
2.1
Tənzimləmə və tədbirlər
Bu araşdırmanın təyin edilməsi və tədbirləri haqqında daha ətraflı məlumat, daha əvvəl PIU-da dərc edilmiş məqaləmizdə (
). Bu iş üçün metodların hesabatı STROBE təlimatına uyğun gəlir (
). Hazırki araşdırma yanvar 2014 - Fevral 2015 arasında aparıldı. 18 yaşdan yuxarı şəxslər iki saytda: Çikaqo (ABŞ) və Stellenbosch (Cənubi Afrika) internet reklamlarından istifadə edirdilər (orta yaş 29 [18-77]; 1119 kişilər [64%]; 1285 Qafqaz [73%]). Reklamlar şəxslərdən internet istifadəsi ilə bağlı onlayn sorğuda iştirak etmələrini istədi. İştirakçılar Survey Monkey proqramından istifadə edərək anonim şəkildə anketi başa çatdırdılar. Sorğu Craigslist vasitəsilə göndərildi, beləliklə yalnız müəyyən bölgələrdən olan iştirakçılar hədəf alındı. Tədqiqat hər tədqiqat sahəsindəki institusional baxış lövhələri tərəfindən təsdiq edilmişdir. İştirakçılar iştirak üçün heç bir kompensasiya almadılar, lakin təsadüfi bir lotereyada iştirak etdilər, bunun ardınca ABŞ-da 50 ilə 200 $ arasında qiymətləndirilən beş mükafat və Cənubi Afrikadakı ZAR250 və ZAR750 arasında üç mükafat verildi.
Onlayn sorğuda hər bir fərdin yaşı, cinsi, irqi, münasibət statusu, cinsi oriyentasiya və təhsil fonu ilə əlaqəli suallar və müxtəlif internet fəaliyyətlərinin müxtəlif tədbirləri var. 1) ümumi sörf 2) internet oyun cəmi 3) Onlayn rol oynayan oyunlar (RPG) 4) Zaman itirənlər / bacarıq oyunları (yəni iPod / iPad / mobil telefon tətbiqetmələri, Tetris, Jewels) 5 daxil olmaqla bir sıra fərqli internet fəaliyyətlərini ölçdük. ) Onlayn fəaliyyət multiplayer (yəni Call of Duty, Gears of War) 6) Onlayn alış-veriş 7) Auksion veb saytları (yəni Ebay) 8) Onlayn qumar 9) Sosial şəbəkə 10) Onlayn idman (yəni Fantaziya idman növləri, ESPN) 11) Pornoqrafiya / Seks internetdə 12) Mesajlaşma / Bloglama (yəni AIM, Skype) və 13) Akış videoları / media (yəni YouTube, Hulu). Anketdə klinik tədbirlər də yer alıb: İnternet Bağımlılığı Testi (IAT) (
) zərərsiz internet istifadəsi tədbirini təmin etmək; Ehtimal olunan sosial narahatlıq pozğunluğunu (SAD), ümumiləşdirilmiş narahatlıq pozğunluğunu (GAD) və obsesif-kompulsif pozğunluğu (OCD) müəyyən etmək üçün Mini Beynəlxalq Neyropsikiyatrik Müsahibə (MINI) modullarını () seçin; Yetkin ADHD Öz Hesabatı Ölçüsü Semptom Yoxlama siyahısı (ASRS-v1.1) () diqqət çatışmazlığı hiperaktivliyi pozğunluğunu (ADHD) simptomlarını müəyyən etmək üçün; obsesif-kompulsif meylləri müəyyən etmək üçün Padua inventarlaşdırma (PI) (); və Barratt Impulsiveness Scale (BIS-11) impulsiv şəxsiyyəti ölçmək üçün (
). Bütün dəyişənlərin təsviri statistikası Əlavə Cədvəl S1a-da yaşa görə ümumiləşdirilmiş və təbəqələndirilmişdir.
IAT, PIU'nu araşdıran 20 suallardan ibarətdir. Mülayim İnternet istifadəsini əks etdirən 20-100, 20-49 orta İnternet istifadəsi və 50-79-dan 80-dan 100-a qədər olan İAT aralığında olan ballar, İnternetin kəskin istifadəsini əks etdirir. PI, ümumi obsessiya və kompulsif davranışı qiymətləndirən 39 maddələrdən ibarətdir. BIS-11, dürtüsellik səviyyələrini təyin etmək üçün istifadə edilən bir hesabat anketidir.
İnternet fəaliyyətinin bir neçə hissəsinin dəyişmənin əhəmiyyətli bir hissəsini hesablaya biləcəyini müəyyənləşdirmək üçün əsas komponentlər təhlili (PCA) apardıq. Bununla birlikdə, bu analiz göstərdi ki, dəyişkənliyin> 11% -ni əldə etmək üçün 13 komponentdən 90-i tələb olundu; bu, internet fəaliyyətlərinin dəyişənlərinin əhəmiyyətli bir hissəsinin fərqliliyin özünəməxsus şəkildə inkişaf etdiyini göstərir. Bu səbəbdən analizimizdə hər dəyişəni ayrıca istifadə etməyə qərar verdik.
Təhlillərə yalnız internet fəaliyyət tədbirləri daxil olmaqla, onlayn anketin hamısını tamamlayan iştirakçıların məlumatları daxil edilmişdir. Orijinal nümunəyə 2551 nəfər daxil idi. 63 nəfər IAT balları olmadığına görə kənarlaşdırıldı. Digər 18 nəfər transseksual cinsiyyəti bildirmək üçün, 459 nəfər isə vacib proqnozlaşdırıcı dəyişənləri, məsələn PI və ya BIS sorğu skorlarını bildirmək üçün xaric edildi. Beş şəxs <18 yaşını bildirdiyinə görə xaric edildi. Daha 257 şəxs internet fəaliyyətinin itkin ölçülərinə görə xaric edildi. Son tam dəstə bütün dəyişənlər üzrə tam puanları olan 1749 nəfər daxil idi. İstisna prosesinin bu son addımı bu tədqiqatla nümunə arasındakı fərqi təşkil edir
. Bu son tam dəstə Stellenbosch saytından 1063 nəfər və Chicago sahəsindən 686 nəfər daxil idi. LİU-nun təxmin edilən nöqtə yayılması 8.5 və ya daha yuxarı bir IAT kəsikdən istifadə edərək ~% 50 idi. İki iş yeri populyasiyasını müqayisə edərək Stellenbosch saytında daha kiçik iştirakçılar var [ortalama (aralıq) 24.3 (18-76) və 36.3 (18-77), ANOVA F <0.05, η 2 : 0.20], kişi cinsinin daha aşağı nisbəti [58% vs 73%, χ 2 <0.05, φ : 0.15], heteroseksual cinsi oriyentasiyanın daha yüksək nisbəti [91% vs 84%, χ 2 <0.05, φ : 0.10], daha yüksək dərəcələr ADHD [50% vs 41% χ 2 <0.05, φ : 0.9], daha az onlayn alış-veriş nisbəti [ortalama (aralıq) 0.48 (0-5) vs 1.27 (0-5), ANOVA F <0.05, η 2 : 0.18] və bir qədər aşağı IAT puanları [ortalama (aralıq) 30.3 (20-94) vs 35.9 (20-85), ANOVA F <0.05, η 2 : 0.06]. Daha ətraflı bir müqayisə Əlavə Cədvəl S1b-da təqdim olunur. İşə qəbul və kənarlaşdırma prosesi qrafik olaraq təqdim olunur Əncir 1 . Bütün davamlı dəyişənlər (yəni BIS balı) standart əmsalların izahlılığını artırmaq üçün standartlaşdırılmışdır. Proqnoz metodları IAT hesabını ədədi dəyişən kimi istifadə etdi (Range 20 - 94, Orta 32.48). Bütün təhlillər R Studio 3.1.2 versiyasında aparıldı. Lasso ümumiləşdirilmiş xətti modellər "glmnet" paketindən istifadə edilmişdir (Paket glmnet versiyası 2.0-5 (
)). Təhlil prosesi haqqında daha ətraflı məlumatı Əlavədə (metodik əlavədə) tapa bilərsiniz.
2.2
Korrelyasiyaların araşdırılması
Məlumatlarımızdakı dəyişənlər arasındakı əlaqəni araşdırdıq (bax.) Əncir 2 ). Bütün fərqli internet fəaliyyətlərinin IAT skoru ilə zəif pozitiv korrelyasiyası var idi (Pearson korrelyasiya əmsalı aralığı 0.23-0.48). İnternet aktivliyi dəyişənləri arasında bəzi orta pozitiv korrelyasiyalar müəyyən edildi, yəni ümumi internet oyun və RPG (r = 0.57), ümumi internet oyun və aksiyon çox oyunlu oyunlar (r = 0.55), onlayn alış-veriş və hərrac veb saytlarının istifadəsi (r = 0.55), ümumi sörf və alış-veriş (r = 0.44), ümumi sörf və sosial şəbəkə (r = 0.44), ümumi sörf və axın mediası (r = 0.44). İdman və pornoqrafiya (r = 0.38), kişi cinsi və idman (r = 0.30) və ya pornoqrafiya (r = 0.39) və ya çoxfunksiyalı oyun (r = 0.27) arasında zəif müsbət korrelyasiya var idi. Onlayn qumar və aksiyon multiplayer (r = 0.41), RGP (r = 0.32), auksion veb saytları (r = 0.38), idman (r = 0.38) və ya pornoqrafiya (r = 0.39) arasında zəif əlaqə var idi. Dürtüsellik ümumi sörf, onlayn alış-veriş, hərrac veb saytlarının istifadəsi, sosial şəbəkə, yayım mediası və pornoqrafiya ilə zəif bir şəkildə əlaqələndirildi (0.2 ≤ r ≤ 0.3). Yaşlılar və alış-veriş fəaliyyətləri (r = 0.33) və ya auksion veb saytlarının istifadəsi (r = 0.22) və heteroseksual olmayan cinsi oriyentasiya ilə pornoqrafiya (r = 0.22) arasında da zəif bir əlaqə var idi. İnternet fəaliyyəti ilə yaş, cinsiyyət, münasibət statusu, cinsi oriyentasiya, təhsil səviyyəsi, irq və impulsivlik və kompulsivlik səviyyələri arasındakı bütün digər əlaqələr çox zəif idi (-0.2 <r <0.2).
2.3
Həddindən artıq uyğunlaşma ilə məşğul olmaq
Statistik metodlarımız üçün demoqrafik dəyişənləri (yaş, irqi, təhsil səviyyəsi, cinsiyyət, münasibət statusu, cinsi oriyentasiya), klinik xüsusiyyətləri (DEHB, GAD, Sosial Anksiyete və OKB diaqnozları), əlaqəli olduğu davranış ölçülərini əhatə edən modellərdən istifadə etdik. PIU (impulsivlik və kompulsivlik), İnternet fəaliyyəti və İnternet fəaliyyətləri arasındakı qarşılıqlı şərtlər × Yaş və ya Cins; ikincisi, yaş və ya cinsiyyətin internet fəaliyyətləri ilə problemli internet istifadəsi balları arasındakı əlaqəni orta səviyyəyə qaldırdığı fərziyyəsini sınamaq qərarı verildi. Cəmi 51 proqnozlaşdırıcı dəyişənləri daxil etdik. Dəyişkənlərin çoxluğunu daxil etməklə, daha dəqiq və eyni zamanda demoqrafik və internet fəaliyyət dəyişənləri arasında mürəkkəb qarşılıqlı təsirləri çəkən bir modeli hədəflədik. Bununla birlikdə, bir çox proqnozlaşdırıcı dəyişənə sahib olmağın mənfi tərəfi odur ki, bu, böyük əmsallarla müşayiət olunan həddindən artıq uyğunluğa səbəb olur. Bundan əlavə, nümunə xətti reqressiya, xüsusilə mürəkkəb modellərdə həddən artıq uyğunlaşmağa meyllidir və yeni məlumatlara dair proqnoz verməkdə qüsurludur. Həddindən artıq uyğun modellərin enişinə dair geniş sübutlar var (
). Həddindən artıq uyğunlaşma ilə məşğul olmaq üçün, modelin ümumiləşdirmə və proqnoz səhvlərinin qiymətləndirilməsini almaq üçün nümunədənkənar statistik metodlardan (çarpaz təsdiqləmə) istifadə etməyi müzakirə etdik (
). Modellərə çox sayda dəyişən əlavə etməklə modellərin inkişaf edib-etmədiyini yoxlamaq üçün kök-orta-kvadrat-səhv səhvinin nümunə xaricində təsdiqlənmiş qiymətləndirməsini dəyişənlərin geri seçimi ilə birlikdə istifadə etdikdə bu yanaşmanı araşdırdıq. yordayıcıların mümkün birləşmələrinin alt qrupları və seyrək modellərin (yəni təxminən 13 ilə 16 arasında dəyişənlər olduğu) daha mürəkkəb modellərlə (> 16 dəyişən daxil olmaqla) müqayisədə doğrulanmış RMSE baxımından aşağı olmadığını gördük. Bu kəşfiyyatçıda göstərilir Əncir 3 (yuxarı sol).
2.4
Uzaqlıq məhdudluğu ilə nizamlı reqressiya
Əvvəlki paraqrafda göstərilən səbəblərə görə, PIU ballarını proqnozlaşdırmaq baxımından standart statistik metodlarla müqayisə olunmaqla çox uyğun gəlməyən proqnozlaşdırma metodundan istifadə etmək istədik. Modelimizin şərh olunmasına kömək etmək üçün metodumuz dəyişkən seçim edə bilsə (yəni sıfır olmayan əmsallarla proqnoz verənlərin sayını azaltmaqla) da dəyərlidir. Əvvəlcə Tixonov tərəfindən ayrılmaz tənliklərin həlli üçün hazırlanmış nizamlama (
) və daha sonra statistik elmdə tətbiq olunan model konstruksiyasını seyrəkliyə doğru dəyişdirmək və həddindən artıq uyğunlaşmanı azaltmaq üçün yuxarıda göstərilən xüsusiyyətlərə malikdir. Lasso (ən az mütləq büzülmə və seçmə əməliyyatçısı (Lasso ya LASSO ()) istifadə reqressiya olaraq bilinən, cəzalandırılan ən yüksək ehtimalı olan ümumiləşdirilmiş xətti model; tibb elmlərində indi də tez-tez istifadə olunan (;) bir tənzimləmə və reqressiya analiz metodudur. psixiatriyada klinik proqnoz modelləşdirmə (RC). Silsilə reqressiyası, əmsalları cərimə () tətbiq etməklə əmsalları kiçiltən nizamlanmış xətti reqressiyanın başqa bir formasıdır. Elastik şəbəkə silsilə və lasso arasındakı ara bir modeldir və onun cəzası Lasso (α = 1) və silsilə (α = 0) arasındakı boşluğu körpü edən α ilə idarə olunur. Sazlama parametri λ cəzanın ümumi gücünə nəzarət edir. Lasso L1 cəriməsini və silsiləsi L2 cəzasını istifadə edir. Silsilə reqressiyasından fərqli olaraq, Lasso L1 cəriməsinin təsiri, əmsalların çoxunun sıfıra aparılması, eyni zamanda seyrək olan nizamlanmış bir həll yoluna gətirilməsidir. Bu mexanizmlə, Lasso, xüsusən də modeldə çox sayda proqnozçu iştirak edərsə, təfsiri çox asanlaşdıra bilən dəyişən seçimi həyata keçirir. Yüksək dəqiqlik və uyğunlaşmadan qaçınmaq qabiliyyəti ilə tanınan başqa bir qeyri-standart metod təsadüfi meşələrdir (
). Təsadüfi meşələr qeyri-xətti asılılıqlara qarşı yaxşı çıxış edən bir maşın öyrənmə metodudur və buna görə də bu modelin fəaliyyətini araşdırmaq, bəlkə də 'gizli', mürəkkəb birləşmələr haqqında məlumat verə bilər.
2.5
Proqnozlaşdırma metodları
Analizimizdə uyğun modeli seçmək üçün doğrusal reqressiya, silsilə regresiyası, elastik-tor, Lasso və təsadüfi meşə modellərini bir-biri ilə və sadəlövh bir başlanğıc ilə müqayisə etdik, RMSE-nin çapraz təsdiqlənmiş bir nümunə xaricində qiymətləndirməsini istifadə etdik. Çapraz doğrulamamız, bir təlim və test dəstində məlumatların təsadüfi bölüşdürülməsini, təlim dəstindəki model parametrlərinin tənzimlənməsini və test dəstində IAT puanları üçün proqnozların verilməsini əhatə etmişdir. Verilərin qatlara bölünməsinin təsadüfi təbiəti səbəbindən bu prosesi 50 dəfə təkrarladıq ki, sabit və təkrarlana bilən bir qiymətləndirmə əldə edək. Daha sonra dəqiq Wilcoxon-Pratt imzalı dərəcə testlərindən istifadə edərək RMSE skorlarının son vektorlarını müqayisə etdik. Bütün modellər sadəlövh başlanğıcdan əhəmiyyətli dərəcədə üstün idi (p düzəldildi <0.001, Cohen's d = -0.87) (bax Əlavə Cədvəl S2). RMSE ballarının xülasə statistikası Əlavə Cədvəl S3-də verilmişdir. Lasso və elastik tor silsilə regresiyasından (p düzəldilmiş <0.01, d = 0.51, d = 0.49) və xətti reqressiyadan (p düzəldilmiş <0.001, d = 0.76) üstün idi və bir-birləri arasında statistik olaraq fərqlənmədilər (p düzəldildi> 0.05, d = -0.08). Təsadüfi meşə ya lasso (p = 0.12), ya da elastik tordan daha üstün deyildi (p düzəldildi> 0.05). Bu səbəbdən analizimizdə Lasso'yu istifadə etdik, çünki nümunə xaricində yaxşı proqnozlaşdırma performansı ilə yanaşı, Lasso əmsalları sıfıra endirərək dəyişkən seçimi həyata keçirə bildi və bu səbəbdən də izahı artırdı. Elastik şəbəkə dəyişkən seçim də edə bilsə də, daha çox dəyişən seçməyə meyllidir və daha mürəkkəb və daha güclü bir model olmasına baxmayaraq lassodan əhəmiyyətli dərəcədə daha yaxşı performans vermədi. Son analizlərimizdə tam məlumat və alt qrup analizlərimizdə hər lasso modeli üçün optimal lambda istehsal etmək və bu modellər tərəfindən istehsal olunan əmsalları bildirmək üçün 10 qat çapraz doğrulamadan istifadə etdik. Tam məlumat analizindən irəli gələn izahlı süjetlər təqdim olunur Əncir 3 .
3
Nəticələr
Lasso reqressiya nəticələri bütün nümunədə ümumiləşdirilir və yaşına görə təbəqələndirilir 1 və 2 masaları . Alt qrup qruplarının təhlili üçün nəticələrin, o cümlədən yaşına və öyrənilən saytlara görə tabloları onlayn Əlavə masalarda (S4-S10) təqdim edilmişdir. Məlumatların tədqiqat sahələri Əlavə rəqəmlərdə verilmişdir (Şek. S1-S3). Xətti reqressiyanın daha standart statistik yanaşmasının nəticələri S4-S10 Əlavə Cədvəllərdə verilmişdir və aşağıda təqdim olunan əsas nəticələrlə müqayisədə hər hansı bir quruluş fərqliliyi başqa bir modelin seçilməsindən asılıdır.
| İnternet fəaliyyəti | Hamısı (n = 1749) | 18 ≤ Yaş ≤ 25 (n = 1042) | 26 ≤ Yaş ≤ 55 (n = 592) | Yaş> 55 (n = 115) |
|---|---|---|---|---|
| Ümumi sörf | 2.100 | 2.400 | 1.500 | 0.590 |
| İnternet oyun | 0.600 | 0.450 | 0.110 | 0.000 |
| RPG | 0.000 | 0.000 | 0.710 | 0.000 |
| Zaman israf | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.450 |
| Fəaliyyət multiplayer | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| Shopping | 1.400 | 0.840 | 1.500 | 0.000 |
| Hərrac saytları | 0.027 | 0.000 | 0.990 | 0.230 |
| Qumar | 0.000 | 0.000 | 0.780 | 0.000 |
| Sosial şəbəkə | 0.460 | 0.000 | 1.300 | 0.000 |
| Idman | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| Pornoqrafiya | 1.000 | 1.400 | 0.210 | 0.000 |
| Mesajlar | 0.000 | 0.000 | 0.110 | 0.000 |
| Media axını | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 1.200 |
| PADUA | 0.074 | 0.085 | 0.029 | 0.065 |
| BIS | 0.066 | 0.048 | 0.072 | 0.086 |
| DEHB diaqnozu | 1.700 | 0.350 | 3.100 | 0.000 |
| GAD diaqnozu | 0.230 | 0.000 | 0.000 | 6.400 |
| Sosial narahatlıq diaqnozu | 0.000 | 0.560 | 0.000 | 0.000 |
| OKB diaqnozu | 0.270 | 0.000 | 0.000 | 4.300 |
| İnternet fəaliyyəti | Hamısı (n = 1749) | 18 ≤ Yaş ≤ 25 (n = 1042) | 26 ≤ Yaş ≤ 55 (n = 592) | Yaş> 55 (n = 115) |
|---|---|---|---|---|
| Demoqrafik dəyişənlər | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| Cins × hər hansı bir İnternet fəaliyyəti | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| Yaş × ümumi sörf | 0.000 | - | - | - |
| Yaş × İnternet oyunu | 0.000 | - | - | - |
| Yaş × RPG | 0.330 | - | - | - |
| Yaş × vaxt israfı | 0.000 | - | - | - |
| Yaş × fəaliyyət multiplayer | 0.000 | - | - | - |
| Yaş × alış-veriş | 0.000 | - | - | - |
| Yaş × qumar | 0.150 | - | - | - |
| Yaş × auksion saytları | 0.350 | - | - | - |
| Yaş × sosial şəbəkə | 0.000 | - | - | - |
| Yaş × idman | 0.000 | - | - | - |
| Yaş × pornoqrafiya | 0.000 | - | - | - |
| Yaş × mesajlaşma | 0.000 | - | - | - |
| Yaş × axın mediası | 0.350 | - | - | - |
3.1
Demoqrafik
Lasso reqressiyasında yaş, cins, irqi, təhsil səviyyəsi, münasibət statusu və ya cinsi oriyentasiya daxil olmaqla hər hansı bir dəyişən hər hansı bir alt qrupda və ya tam məlumatda İB ilə əlaqələndirilməmişdir.
3.2
İnternet fəaliyyəti
Tam məlumat Lasso regresiyasında, bir sıra internet fəaliyyəti ümumi sörf (β: 2.1), internet oyunları (β: 0.6), onlayn alış-veriş (β: 1.4), auksion veb saytlarının istifadəsi (β:) daxil olmaqla yüksək PIU skorları ilə əlaqələndirildi. 0.027), sosial şəbəkə (β: 0.46) və onlayn pornoqrafiyanın istifadəsi (β: 1.0). PİU ilə rol oynayan oyunlar (RPG), onlayn qumar, auksion veb saytlarının istifadəsi və yayım mediasından istifadə arasındakı münasibətlər yaşa görə tənzimləndi (β: müvafiq olaraq 0.33, 0.15, 0.35 və 0.35), daha yüksək yaş PİU puanları ilə əlaqələndirildi. . Yaş qrupu analizində (gənc iştirakçılar age 25, orta yaş iştirakçıları 25 <yaş ≤ 55; yaşlı iştirakçılar 55 yaş) ümumi sörf bütün yaş qruplarında PIU ilə əlaqələndirilmiş, lakin gənclərdə daha güclüdür (β: 2.4) , orta yaşlılarda daha az (β: 1.5) və yaşlı iştirakçılarda daha az (β: 0.59). Bənzər bir tendensiya internet oyunlarında (üç yaş qrupu üçün sırasıyla β: 0.45, 0.11 və 0.0) və onlayn pornoqrafiyanın istifadəsində (β: 1.4, 0.21 və 0.0) görüldü. Onlayn RPG-lərin istifadəsi kimi bəzi internet fəaliyyətləri, digər yaş qruplarına nisbətən orta yaşlı iştirakçılarda LİQ ilə daha güclü əlaqələndirilmişdir (β: 0.71). Eyni şey onlayn qumar (β: 0.78), ani mesajlaşma (β: 0.11) və onlayn sosial şəbəkə (β: 1.3) üçün də eyni idi. Hərrac veb saytlarının istifadəsi orta yaşlı iştirakçılarda LİQ ilə daha güclü əlaqələndirildi (β: 0.99), eyni zamanda yaşlı iştirakçılarda proqnozlaşdırıcı idi (β: 0.23). Onlayn medianın axını və vaxt itirənlərin istifadəsi yaşlı iştirakçılarda (müvafiq olaraq β: 1.2, 0.45) PİB ilə əlaqələndirildi, lakin digər yaş qruplarında deyil.
3.3
Klinik və davranış xüsusiyyətləri
Diqqət çatışmazlığı hiperaktivliyi pozğunluğunun simptomları (ADHD) (β: 1.7), ümumiləşdirilmiş narahatlıq pozğunluğu (GAD) (β: 0.23) və obsesif-kompulsif pozğunluq (OCD) (β: 0.27) daha yüksək PIU balları ilə əlaqələndirildi. Yaş alt qruplarının analizində, ADHD və SAD gənc iştirakçılarda daha yüksək PIU balları ilə əlaqələndirildi (müvafiq olaraq 0.35 və 0.56), ADHD isə orta yaşlı alt qrupda (β: 3.1) əhəmiyyətli idi. GAD və OKB digər yaş qruplarında deyil, daha yaşlı iştirakçılar alt qruplarında daha yüksək PIU balları ilə əlaqələndirildi (β: 6.4 və 4.3). BIS puanları (impulsiv şəxsiyyət) və PADUA balları (obsesif-kompulsiv meyllər) tam məlumatlarda (X: 0.066 və 0.074 müvafiq olaraq) və bütün yaş alt qruplarının təhlillərində daha yüksək PIU balları ilə əlaqələndirildi.
4
Müzakirə
Bu sənəd, internetin zərərli istifadəsi ilə, yəni problemli internet istifadəsi ilə əlaqəli müxtəlif fəaliyyət növlərini hərtərəfli araşdırmaq üçün ilk cəhddir. Əvvəlki işlər ümumiyyətlə təcrid olunmuş internet fəaliyyətlərinə diqqət yetirərək problemli istifadəyə səbəb olan müəyyən bir internet fəaliyyətini həll etdi (
; ; ; ; ). Burada göstərdik ki, ümumi sörf, internet oyunu, onlayn alış-veriş, auksion saytlarının istifadəsi, onlayn qumar, sosial şəbəkə və onlayn pornoqrafiya istifadəsi PIU-nun ayrıca və bənzərsiz şəkildə PIU-ya mürəkkəb olduğunu sübut edir. müxtəlif problemli davranışlardan ibarət fenomen. Bundan əlavə, bu davranışların PIU ilə əlaqəli olduğu bilinən psixiatrik simptomlar (məsələn, DEHB, GAD və OCD simptomları) (;) və proqnozlaşdırıla bilinən davranış ölçüləri olduqda, PIU ilə statistik cəhətdən əhəmiyyətli birləşmələrini saxladığını göstərdik. PIU (yəni impulsivliyin və kompulsivliyin şəxsiyyət tədbirləri) (;;
) nəzərə alınır. Daha sonra RPG, onlayn qumar, auksion saytlarından istifadə və axın mediası kimi xüsusi internet fəaliyyətlərinin daha yüksək PIU puanları ilə əlaqəli olduğunu və bu əlaqənin yaşdan təsirləndiyini göstərdik. Nəhayət, məlumatlarımız göstərir ki, onlayn davranışın digər növləri (məsələn, alış-veriş, pornoqrafiya, ümumi sörf) internetdən oyundan daha çox zərərli istifadə ilə daha güclü bir əlaqə yaradır və bunun əvvəlki tədqiqatların belə bir şeyə daxil edilməməsi ilə əlaqəli olması mümkündür. internetlə əlaqəli geniş fəaliyyət. Bu nəticələr, 'İnternet oyun bozukluğu''nın ölçülü və nisbətən dar bir quruluşundan, çox cəhətdən ibarət problemli internet istifadəsi və ya internet asılılığı olan çoxölçülü bir quruma yönəldildiyi üçün Klinik olaraq mənalı bir xəstəlik kimi konsepsiya üçün əhəmiyyətli təsir göstərir. insanın onlayn davranışı.
Bundan əlavə, nümunə olmayan çarpaz qiymətləndirmədən istifadə edərək Lasso reqressiyasının istifadəsinin 'qeyri-standart' yanaşmasının 'daha standart' xətti reqressiya ilə müqayisədə PIU ballarının proqnozlaşdırılmasında daha doğru olduğunu göstərdik. Modelin proqnozlaşdırılan dəyərinin nümunədənkənar qiymətləndirilməsindən istifadə, çoxalma tədqiqatlarında əhəmiyyətlərin çürüməsinə səbəb olan fenomeni həll etməyə kömək edir. Bununla birlikdə, Lasso reqressiyasının seçimi, model tərəfindən seçilməyən dəyişənlərin (sıfır əmsalları ilə), xüsusən də seçilmiş və seçilməyən dəyişənlər arasında yüksək korrelyasiya olduqda, proqnozlaşdırıla bilən dəyişikliyin səbəbi ilə gəlir. Verilənlər dəstimizdə heç bir yüksək əlaqəli dəyişən yox idi, buna baxmayaraq, bu məhdudiyyət istənilən mənfi nəticələrə konservativ yanaşmalıyıq. Məsələn, cins və LİQ arasında əlaqənin olmaması, cinslə İnternet fəaliyyəti arasındakı əlaqənin olmaması və LİQ ilə İnternet fəaliyyətləri arasında əlaqələrin olmaması, daha geniş bir davranış və potensial məhdudlaşdırıcıların nəzərə alındığı təqdirdə, hər iki cinsin də eyni dərəcədə həssas olduğunu təsdiqləyir. LİQ inkişaf etdirən tərəflərinə (
; ). Bununla birlikdə, analizlərimizin məhdud olması səbəbindən, LİQ və cins arasındakı digər birliklərin olma ehtimalını istisna edə bilmərik. Məsələn, cinsiyyətin onlayn alış-veriş və PIU arasındakı əlaqəni normallaşdırması və qadınların daha çox riskə məruz qalması təklif edilmişdir (). Uyğunluq ola bilər ki, məcburi satın alma pozğunluğu, orta yaş qruplarında nəzərə çarpan bir pozğunluq 5: 1 nisbəti () ilə qadın üstünlük təşkil edir və bu cür tapıntılara səbəb ola bilər. Bu fərziyyəni sınamaq üçün bu pozğunluq haqqında heç bir məlumatımız yox idi. Qeyd etmək vacibdir ki, burada istifadə olunan IAT aləti faktor quruluşuna, möhkəm DSM-5 əməliyyatından (oyun pozğunluğu) və internet tətbiqlərinin texnoloji irəliləyişlərindən (;
). Gələcək LİQ tədqiqatları metodik cəhətdən möhkəm, təsdiqlənmiş alətlərlə yaxşı təmin ediləcəkdir ki, bu da tez inkişaf edən təbiəti texnoloji və davranış baxımından ələ ala bilər.
Yaş alt qrupumuzun təhlili, LİQ və müxtəlif internet fəaliyyətləri arasındakı yaşla əlaqəli birliklər haqqında məlumat verdi. LİQ-in gəncliyin bozukluğu olması barədə ümumi bir təsəvvür mütləq düzgün deyil və bütün yaş qrupları arasında onlayn davranışları əks etdirən lazımi şəkildə hazırlanmış tədqiqatların olmamasına əsaslanır. Bütün ömrü boyu LİQ-nin təbii tarixi üçün yetərli biliklər, PIU-nun inkişaf riski baxımından yaşlı populyasiyalardakı zəifliklərin hərtərəfli araşdırılmasına imkan vermir. Bununla birlikdə, nəticələrimiz göstərir ki, bu zəifliklər mövcuddur və təhlükə altındakı populyasiyaların xüsusiyyətlərini öyrənmək üçün əlavə tədqiqatlar aparılır. Məsələn, DEHB və ya sosial narahatlıq simptomlarına sahib olmaq gənc populyasiyalarda LİQ üçün proqnozlaşdırıcı ola bilər, halbuki OKB və ya GAD simptomları yaşlı populyasiyalarda LİQ üçün proqnoz ola bilər. Yaxın meta analizində OKB-nin PIU ilə əlaqəli olmadığı (
) yaşlı populyasiyanın az qiymətləndirildiyi bir göstərici ola bilər. ADHD-nin yüksək PIU göstəriciləri ilə güclü şəkildə əlaqəli olması təəccüblü deyil, çünki digər tədqiqatlar PHU populyasiyalarında () XHUMX% -ə qədər yüksək yayılma olduğunu bildirdi. Eyni zamanda, orta yaşlı yaşda olan populyasiyalar (100 və 26 arasında) orta yaşda zirvəsi olan bu iğtişaşların təbii tarixini nəzərə alaraq məcburi alış pozğunluğu və ya qumar oyunu pozğunluğundan əziyyət çəksələr, PIU riski daha çox ola bilər (
).
Bundan əlavə, müəyyən bir onlayn fəaliyyətin yalnız müəyyən yaş qruplarında LİQ ilə əlaqəli tapıntıları, müəyyən yaş qruplarının LİQ aspektlərinin inkişaf riski altında ola biləcəyini göstərir. Gənclərdə daha çox pornoqrafiya keçirməyə meylli, orta əsrdə daha az güclü olan və sonradan həyatını itirən bir həssaslığı olan LİQ inkişaf riski daha yüksək ola bilər, yaşlı insanlar vaxtın problemli istifadəsi ilə xarakterizə olunan PİU inkişaf etdirməyə daha çox meylli ola bilərlər. israf və axın mediası (bax araşdırma.) Əncir 4 ). Nəhayət, ümumi sörf, gənclərdə daha yüksək PIU balları ilə daha güclü şəkildə əlaqəli görünən, lakin bütün yaş qrupları arasında əhəmiyyət kəsb edən qiymətləndirilməmiş bir tərəf ola bilər; bu tapıntı, erkən böyüklər həyatının daha az hədəfə yönəldilə bilməsi və gənclərin digər yaş qruplarına nisbətən onlayn mühitlərdə qurulmamış fəaliyyətlər zamanı daha çox vaxt sərf etmələri ilə əlaqələndirilə bilər.
Nəticələrimiz, onlayn məzmunun tənzimlənməsi və müdaxilələrin hədəflənməsi ilə əlaqədar olaraq xalq sağlamlığına təsir göstərir. Xüsusi fəaliyyətlər başqalarına nisbətən problemli istifadənin inkişafı ilə daha güclü bir şəkildə əlaqələndirilirsə, xalq sağlamlığı siyasətinin LİQ riskinə qarşı davamlılığını artırmaq üçün həssas şəxslərin qruplarını hədəf alması və ya konkret cəhətləri hədəf alan daha universal müdaxilələrin olub-olmaması sual doğurur. İnternet davranışlarının, onlayn mühitlərin daha az asılılıq yaratması düşünülməlidir. Məsələn, onlayn platformalar bəzi hallarda istifadəçilərin zəifliklərindən (yəni impulsiv və ya məcburi xüsusiyyətlərdən) istifadə edən və istifadəçilərin onlayn mühitdə qalma müddətini maksimum dərəcədə artırmaq məqsədi daşıyan xüsusi arxitekturalardan istifadə edə bilər. Bu marketinq baxımından mənalı olsa da, bu mühitlərin istifadəçiyə bir sağlamlıq xəbərdarlığı edib etməməsi ilə bağlı narahatlıq doğurur.
4.1
Məhdudiyyətlər
Bu, kəsişən bir onlayn sorğu idi, buna görə heç bir səbəb əlaqəsi qurula bilməz. Üstəlik, işə qəbul metodologiyası və LİQ olan insanların onlayn sorğu keçirmə ehtimalı yüksək olması səbəbindən mövcud tapıntılar ümumilikdə ümumi əhali arasında LİQ ilə ümumiləşməyə bilər. Tədqiqatımızın digər bir məhdudiyyəti, LİB ilə əlaqəli bəzi diaqnostik təşkilatlar üçün klinik məlumatların olmamasıdır, məsələn depressiya və ya maddədən sui-istifadə. Buna görə də, depressiya və ya maddənin düzgün istifadə edilməməsi araşdırmamızda müşahidə olunan bəzi əlaqələri təşkil edə bilər. Gələcək tədqiqatlar, PİB ilə internet fəaliyyətləri arasında müşahidə olunan birlikləri hesab edib-etmədiyini araşdırmaq üçün daha geniş bir klinik parametrləri əhatə etməlidir. MINI-nin istifadəsindən qaynaqlanan klinik məlumatlarımızla bağlı daha çox məhdudiyyət var; bu, təlim keçmiş bir şəxsdən üz-üzə bir reportajda çatdırılması üçün təsdiqlənmişdir, işimizdə isə onlayn bir vasitə ilə çatdırılmışdır. Bununla birlikdə, klinik məlumatlarımız PİB-də əvvəlki tədqiqatlarla uyğun gəlir. Bundan əlavə, məlumat toplamağımızın digər bir mənfi tərəfi, internet fəaliyyətini fəaliyyətə sərf olunan vaxtdan istifadə edərək bu fəaliyyətin LİQ üçün vəkil ölçüsü kimi qiymətləndirməyimiz idi. Bu həddindən artıq və buna görə də problemli istifadəni ələ keçirə bilsə də, əsas istifadəni də tuta bilər. Bu işdə qiymətləndirilən fəaliyyətlər təbiətinə görə (məsələn, vaxt itirənlər) və ya çox həddindən artıq şəkildə həyata keçirildikdə (məsələn, alış-veriş, qumar və ya pornoqrafiya> 8 saat / gün) tez-tez varsayılan olaraq vacib deyildi, gələcək tədqiqatlar bu cür təhlillərə imkan vermək üçün hər bir internet fəaliyyəti üçün vacib olmayan internet istifadəsini fərqləndirə biləcək tədbirləri daxil edin. Tədqiqatımızın digər bir məhdudiyyəti uşaqlar və yeniyetmələr üçün məlumat çatışmazlığıdır. Uşaqlar və yeniyetmələr popülasyonları internetlə fərqli bir şəkildə qarşılıqlı əlaqədə ola bilər, eyni zamanda fərqli bir neyro inkişaf pəncərəsi zamanı onlayn istifadəyə məruz qalır. Buna görə də, bu cür fərqlər, LİQ inkişaf riski baxımından fərqli zəifliklər və ya dayanıqlıq göstərə bilər. Məsələn, onlayn mühitə erkən, aşağı səviyyədə məruz qalma 'stres aşılama' təsirinə səbəb ola bilər (
) fərdləri PİB-in gələcək inkişafından uzaqlaşdıran. Bu halda, bu, yalnız yetkin yaşda onlayn mühitlərə ilk məruz qalmış yaşlı populyasiyaların niyə daha həssas ola biləcəyini izah edə bilər. Gələcək tədqiqatlar həmin uşaq və yeniyetmələrin yaş qruplarını əhatə edə bilər və spesifik internet fəaliyyətlərinin LİB üçün proqnozlaşdırma olub olmadığını perspektivli şəkildə araşdırır. Təəssüf ki, transseksual cinsiyyəti bildirən iştirakçıların sayı az idi (n = 18), bu da transseksual cinsin təsirinin mənalı bir analizinə imkan vermədi. Tədqiqatımızın son məhdudiyyəti, tədqiqat populyasiyamızın yalnız% 1-də əhəmiyyətli PİU davranışlarından əziyyət çəkən sağlam yetkinlərdən ibarət olmasıdır (IAT> 80). Gələcək tədqiqatlar, bu ağır PİU populyasiyalarını aşağıdan orta və ya PİU olmayan fərdləri bir nəzarət qrupu ilə müqayisə etmək üçün PİU spektrinin yuxarı ucuna xüsusi bir diqqət ayırmaqdan faydalanacaqdır. Nümunəmizdəki PİU-nun təxmin edilən nöqtə yayılması% 8.5 (IAT-50 kəsikdən istifadə etməklə) olsa da, PİU üçün kliniki boşluq hədləri mübahisəli olaraq qalır və gələcək tədqiqatlar PİU-nun ümumdünya qəbul etdiyi bir tədbir və tərifindən faydalanacaqdır.
4.2
Nəticə
Xülasə etmək üçün DSM-5 internet oyun pozğunluğunu bir namizəd bozukluğu kimi vurğulayır, lakin digər onlayn davranış növləri (məsələn, alış-veriş, pornoqrafiya, ümumi sörf) internetdən oyundan daha çox zərərli istifadə ilə daha güclü bir əlaqə yaradır. Problemli internet istifadəsi ilə əlaqəli psixiatrik diaqnozlar və internet fəaliyyətləri, yaşa görə dəyişir, ictimai sağlamlığa təsir göstərir. Bu nəticələr, problemli internet istifadəsi ilə əlaqəli internet fəaliyyətləri haqqında məhdud biliklərə kömək edir və problemli internet istifadəsinin çoxtərəfli bir xəstəlik kimi diaqnostik təsnifatına kömək edə bilər.
Maliyyə mənbələrinin rolu
Bu araşdırma Çikaqo Universitetinin psixiatriya şöbəsinin daxili şöbə fondlarını aldı. Dr Ioannidis araşdırma fəaliyyətləri İngiltərə Təhsil Şərqi Orta Təhsil Xüsusi maraq seansları tərəfindən dəstəklənir. Müəlliflər bu əlyazmanın hazırlanması üçün maliyyə almadılar. Maliyyələşdirmə mənbəyi işin dizaynında, məlumatların təhlilində və ya yazılmasında heç bir rol oynamadı.
Yazarlar
KI əlyazma üçün fikir hazırladı, məlumatları analiz etdi, əlyazmanın əksəriyyətini və əlavə materialı yazdı və həmmüəlliflərin töhfələrini əlaqələndirdi. MT və FK, statistik analizin konsepsiya və icmalına qatıldı. SRC, SR, DJS, CL və JEG tədqiqatı hazırladı və koordinasiya etdi və məlumatları topladı və idarə etdi. Bütün müəlliflər son əlyazmanı oxuyub təsdiqlədilər və nəticələrin təfsirinin yanında sənədin hazırlanmasına və yenidən işlənməsinə kömək etdilər.
Maraqların toqquşması
Doktor Qrant, NIDA (RC1DA028279-01), Məsuliyyətli Oyunların Milli Mərkəzi və Roche və Meşə Əczaçılıqlarından araşdırma qrantı aldı. Doktor Qrant Springer-dən Gambling Studies Journal-ın baş redaktoru olaraq kompensasiya alır və McGraw Hill, Oxford University Press, Norton və APPI-dən qonorar almışdır. Doktor Çamlain Cambridge Tanıtımı üçün məsləhətləşmələr aparır və bu araşdırmaya cəlb edilməsi, Gəlir Güvən Etməsindən Bir Aralıq Klinik Təqaüd (Böyük Britaniya; 110049 / Z / 15 / Z) tərəfindən dəstəkləndi. Dan Stein və Christine Lochner Cənubi Afrika Tibb Tədqiqatları Şurası tərəfindən maliyyələşdirilir. Digər müəlliflər kommersiya maraqları ilə maliyyə əlaqələrinin olmadığını bildirirlər. Yuxarıda göstərilən mənbələrin heç birinin tədqiqat tərtibində, məlumatların toplanmasında, təhlilində və ya şərh edilməsində, əlyazmanın yazılmasında və ya kağızın dərc olunmasına qərar verilməsində heç bir rolu olmamışdır.
Təsdiq
Tədqiqatda iştirak edən hər iki saytın könüllülərinə borcluyuq.
Əlavə A
Əlavə məlumatlar
Əlavə material
References
- Achab et al., 2011. Achab S., Nicolier M., Mauny F., Monnin J., Trojak B., Vandel P., və Haffen E .: Kütləvi olaraq çoxsaylı online rol oynayan oyunlar: Bağımlılık və qeyri-asılılığı olan onlayn cəlb olunan oyunçuların xüsusiyyətlərini müqayisə etmək Fransız yetkin əhalisi. BMC Psixiatriya 2011; 11: s. 144
Məqalədə Bax - Amerika Psixiatriya Assosiasiyası, 2013. Amerika Psixiatrik Assosiasiyası: Psixi pozğunluqların diaqnostik və statistik təlimatı: DSM-5. Washington, DC: Amerika Psixiatrik Assosiasiyası, 2013.
Məqalədə Bax - Andreassen et al., 2012. Andreassen CS, Torsheim T., Brunborg GS və Pallesen S .: Facebook asılılığı miqyasının inkişafı. Psixoloji hesabatlar 2012; 110: s. 501-517
Məqalədə Bax | Çaprazlıq - Bakken və digərləri, 2009. Bakken IJ, Wenzel HG, Götestam KG, Johansson A. və Oren A .: Norveç böyükləri arasında İnternet asılılığı: Stratified bir ehtimal nümunəsi araşdırması. Skandinaviya Psixologiya 2009 Jurnalı; 50: s. 121-127
Məqalədə Bax | Çaprazlıq - Qara, 2007. Qara DW: Məcburi alış pozğunluğuna dair bir baxış. Dünya psixiatriyası: Ümumdünya Psixiatriya Birliyinin (WPA) 2007 rəsmi jurnalı; 6: s. 14-18
Məqalədə Bax - Block, 2008. Blok JJ: DSM-V üçün problemlər: İnternet asılılığı. Amerika psixiatriya jurnalı 2008; 165: s. 306-307
Məqalədə Bax | Çaprazlıq - Marka və digərləri, 2011. Marka M., Laier C., Pawlikowski M., Schächtle U., Schöler T. və Altstötter-Gleich C. İnternetdə pornoqrafik şəkillərə baxmaq: Cinsi arousal reytinqlərinin rolu və İnternet cinsi saytlarından həddən artıq istifadə üçün psixoloji-psixiatrik simptomlar . Kiberpsixologiya, Davranış və Sosial Şəbəkə 2011; 14: s. 371-377
Məqalədə Bax | Çaprazlıq - Breiman, 2001. Breiman L .: Statistik modelləşdirmə: İki mədəniyyət. Statistik Elm 2001; 16: s. 199-215
Məqalədə Bax - Bujak et al., 2016. Bujak R., Daghir-Wojtkowiak E., Kaliszan R. və Markuszewski MJ: Məqsədsiz metabolomics məlumatlarında müvafiq dəyişənlərin seçilməsi üçün PLS əsaslı və tənzimləmə əsaslı metodlar. Molekulyar bioscities-də sərhədlər 2016; 3: s. 1-10
Məqalədə Bax - Burns et al., 1996. Burns GL, Keortge SG, Formea GM və Sternberger LG: Obsesif kompulsif pozğunluq əlamətlərinin Padua inventarizasiyasına yenidən baxılması: Narahatlıq, obsesyonlar və məcburiyyətlər arasındakı fərqlər. Davranış araşdırması və terapiyası 1996; 34: s. 163-173
Məqalədə Bax | Çaprazlıq - Cao və s., 2007. Cao F., Su L., Liu T. və Gao X: Çinli yeniyetmələrin nümunəsində impulsivlik və internet asılılığı arasındakı əlaqə. Avropa Psixiatriya 2007; 22: s. 466-471
Məqalədə Bax | Çaprazlıq - Carli və digərləri, 2013. Carli V., Durkee T., Wasserman D., Hadlaczky G., Despalins R., Kramarz E., and Kaess M.: Patoloji İnternet istifadəsi və komorbid psixopatologiya arasındakı əlaqə: Sistemli bir baxış. Psixopatologiya 2013; 46: s. 1-13
Məqalədə Bax | Çaprazlıq - Claes et al., 2016. Claes L., Müller A. və Luyckx K .: Şəxsiyyət əvəzediciləri kimi kompulsif alış və yığma: Maddi dəyər təsdiqlənməsi və depressiyanın rolu. Hərtərəfli Psixiatriya 2016; 68: s. 65-71
Məqalədə Bax | Çaprazlıq - Cole və Hooley, 2013. Cole SH, və Hooley JM: MMO oyununun klinik və şəxsiyyət əlaqələri: Problemli internet istifadəsində narahatlıq və udma. Sosial Elm Kompüter İcmalı 2013; 31: s. 424-436
Məqalədə Bax | Çaprazlıq - Cunningham-Williams və digərləri, 2005. Cunningham-Williams RM, Grucza RA, Cottler LB, Womack SB, Kitablar SJ, Przybeck TR və Cloninger CR: Patoloji qumarın yayılması və proqnozlaşdırıcıları: Sent Luis şəxsiyyəti, sağlamlığı və həyat tərzi (SLPHL) araşdırmasının nəticələri. Psixiatrik Tədqiqatlar 2005 jurnalı; 39: s. 377-390
Məqalədə Bax | Çaprazlıq - von Elm et al., 2008. von Elm E., Altman DG, Egger M., Pocock SJ, Gøtzsche PC, Vandenbroucke JP, and Initiative S. Epidemiologiyada müşahidə araşdırmalarının (STROBE) hesabatının gücləndirilməsi: Müşahidə tədqiqatlarının aparılması üçün təlimatlar. Klinik Epidemiologiya 2008 jurnalı; 61: s. 344-349
Məqalədə Bax | Çaprazlıq - Fernández-Villa et al., 2015. Fernández-Villa T., Alguacil Ojeda J., Almaraz Gomez A., Cancela Carral JM, Delgado-Rodríguez M., García-Martín M., and Martin Martin: Universitet tələbələrində problemli internet istifadəsi: Əlaqəli amillər və cinsiyyət fərqləri . Adicciones 2015; 27: s. 265-275
Məqalədə Bax | Çaprazlıq - Friedman et al., 2010. Friedman J., Hastie T. və Tibshirani R.: Koordinat enmə yolu ilə ümumiləşdirilmiş xətti modellər üçün tənzimləmə yolları. Statistika Proqramı 2010 jurnalı; 33: s. 1-22
Məqalədə Bax - Griffiths, 2003. Griffiths M .: İnternet qumarı: Məsələlər, narahatlıqlar və tövsiyələr. Kiberpsixologiya və Davranış: İnternet, Multimedia və Virtual Reallığın Davranışa və Cəmiyyətə Təsiri 2003; 6: s. 557-568
Məqalədə Bax | Çaprazlıq - Ha və Hwang, 2014. Ha Y.-M. və Hwang WJ: Milli veb əsaslı bir araşdırma istifadə edərək yeniyetmələr arasında psixoloji sağlamlıq göstəriciləri ilə əlaqəli internet asılılığındakı gender fərqləri. Psixi Sağlamlıq və Bağımlılık 2014 Beynəlxalq Jurnalı; 12: s. 660-669
Məqalədə Bax | Çaprazlıq - Ho et al., 2014. Ho RC, Zhang MWB, Tsang TY, Toh AH, Pan F., Lu Y. və Mak K.-K.: İnternet asılılığı və psixiatrik bərabər xəstəlik arasındakı əlaqə: Meta analizi. BMC Psixiatriya 2014; 14: s. 183
Məqalədə Bax - Hoerl və Kennard, 1970. Hoerl AE və Kennard RW: Silsilə reqressiyası: Qeyri-adi problemlər üçün qərəzli qiymətləndirmə. Technometrics 1970; 12: s. 55-67
Məqalədə Bax - Huys et al., 2016. Huys QJM, Maia TV və Frank MJ: Kompüter psixologiyası nevrologiyadan klinik tətbiqlərə bir körpü kimi. Təbiət nevrologiyası 2016; 19: s. 404-413
Məqalədə Bax | Çaprazlıq - Igarashi et al., 2008. Igarashi T., Motoyoshi T., Takai J. və Yoshida T .: Heç bir mobil, həyat yoxdur: Yapon lisey şagirdləri arasında özünü dərk etmə və mətn mesajı asılılığı.
Məqalədə Bax - Ioannidis et al., 2016. Ioannidis K., Chamberlain SR, Treder MS, Kiraly F., Leppink E., Redden S. və Grant JE: Problemli İnternet istifadəsi (PIU): İmpulsiv-kompulsif spektr ilə birləşmələr. Jurnalın Psixi: Psixiatriyada maşın öyrənməsinin tətbiqi, 2016.
Məqalədə Bax - Janower, 2006. Janower CR: İnternetdə qumar. Kompüter Vasitəçi Rabitə 2006 jurnalı; 2: s. 0
Məqalədə Bax | Çaprazlıq - Kessler və digərləri, 2005. Kessler RC, Adler L., Ames M., Demler O., Faraone S., Hiripi E. və Walters EE: Ümumdünya Səhiyyə Təşkilatı yetkin ADHD-nin özünün hesabat miqyası (ASRS): Ümumi istifadə üçün qısa bir tarama miqyası əhali. Psixoloji Tibb 2005; 35: s. 245-256
Məqalədə Bax | Çaprazlıq - Kessler və digərləri, 2016. Kessler RC, van Loo HM, Wardenaar KJ, Bossarte RM, Brenner LA, Cai T. və Zaslavsky AM: Əsas depresif pozğunluğun davamlılığını və şiddətini əvvəlcədən hesabat vermək üçün maşın öyrənmə alqoritmini sınamaq. Molekulyar psixiatriya 2016; 21: s. 1366-1371
Məqalədə Bax | Çaprazlıq - Xazaal və digərləri, 2015. Khazaal Y., Achab S., Billieux J., Thorens G., Zullino D., Dufour M., and Rothen S.: İnternet oyunçularında və poker oyunçularında internet asılılığı testinin amil quruluşu. JMIR Psixi Sağlamlıq 2015; 2:
Məqalədə Bax - Kim və digərləri, 2016. Kim D., Kang M., Biswas A., Liu C. və Gao J.: Lasso əsaslı təsadüfi xüsusiyyətlərdən istifadə edərək psixi pozğunluqlara tətbiq olunan gen tənzimləmə şəbəkələrinin müdaxiləsinə kompleks yanaşma. BMC Tibbi Genomika 2016; 9: s. 50
Məqalədə Bax - King, 1999. King SA: İnternet qumar və pornoqrafiya: Ünsiyyət anarxiyasının psixoloji nəticələrinin illüstrativ nümunələri. Kiberpsixologiya və Davranış 1999; 2: s. 175-193
Məqalədə Bax - King və Barak, 1999. King SA və Barak A .: Kompulsif İnternet Gambling. Kiberpsixologiya və Davranış 1999; 2: s. 441-456
Məqalədə Bax | Çaprazlıq - Király və digərləri, 2015. Király O., Griffiths MD və Demetrovics Z .: İnternet oyun bozukluğu və DSM-5: Konseptualizasiya, debatlar və mübahisələr. Mövcud Bağımlılık Hesabatları 2015; 2: s. 254-262
Məqalədə Bax - Király və digərləri, 2014. Király O., Griffiths MD, Urban R., Farkas J., Kökönyei G., Elekes Z. və Demetrovics Z .: Problemli internet istifadəsi və problemli onlayn oyun eyni deyil: Geniş bir milli nümayəndəlik yetkinlik yaşına çatmayan nümunənin tapıntıları. Kiberpsixologiya, Davranış və Sosial Şəbəkə 2014; 17: s. 749-754
Məqalədə Bax - Kittinger et al., 2012. Kittinger R., Correia CJ və Irons JG: Facebook istifadəsi və kollec tələbələri arasında problemli internet istifadəsi arasındakı əlaqə. Kiberpsixologiya, Davranış və Sosial Şəbəkə 2012; 15: s. 324-327
Məqalədə Bax | Çaprazlıq - Ko və digərləri, 2012. Ko C.-H., Yen J.-Y., Yen C.-F., Chen C.-S. və Chen C.-C.: İnternet asılılığı və psixiatrik pozğunluq arasındakı əlaqə: Ədəbiyyata baxış . Avropa Psixiatriya 2012; 27: s. 1-8
Məqalədə Bax - Ko və digərləri, 2007. Ko C.-H., Yen J.-Y., Yen C.-F., Lin H.-C. və Yang M.-J.: Gənc ergenlerde internet bağımlılığının görülmə və remissiyası üçün proqnoz verən amillər: A perspektivli iş. Kiberpsixologiya və Davranış: İnternet, Multimedia və Virtual Reallığın Davranışa və Cəmiyyətə Təsiri 2007; 10: s.545-551
Məqalədə Bax | Çaprazlıq - Kuss və Griffiths, 2011. Kuss DJ və Griffiths MD: Onlayn sosial şəbəkə və bağımlılık - psixoloji ədəbiyyata baxış. Ətraf Mühit Tədqiqatları və İctimai Səhiyyə 2011 Beynəlxalq jurnalı; 8: s. 3528-3552
Məqalədə Bax | Çaprazlıq - Kuss və digərləri, 2013. Kuss DJ, Griffiths MD və Binder JF: Şagirdlərdə İnternet asılılığı: Tarazlıq və risk faktorları. İnsan davranışı 2013dakı kompüterlər; 29: s. 959-966
Məqalədə Bax | Çaprazlıq - Kuss və Lopez-Fernandez, 2016. Kuss DJ və Lopez-Fernandez O.: İnternet asılılığı və problemli İnternet istifadəsi: Klinik tədqiqatlara sistematik baxış. Dünya Psixiatriya 2016 Jurnalı; 6: s. 143-176
Məqalədə Bax | Çaprazlıq - Laconi və digərləri, 2016. Laconi S., Andréoletti A., Chauchard E., Rodgers RF və Chabrol H.: Problemli İnternet istifadəsi, onlayn vaxt və şəxsiyyət xüsusiyyətləri. L'Encéphale 2016; 42: s. 214-218
Məqalədə Bax | Çaprazlıq - Laconi və digərləri, 2014. Laconi S., Rodgers RF və Chabrol H. İnternet asılılığının ölçülməsi: Mövcud tərəzi və onların psixometrik xüsusiyyətlərinə kritik bir baxış. İnsan davranışı 2014dakı kompüterlər; 41: s. 190-202
Məqalədə Bax | Çaprazlıq - Laier və digərləri, 2013. Laier C., Pawlikowski M., Pekal J., Schulte FP və Brand M. Davranış asılılıqları jurnalı 2013; 2: s. 100-107
Məqalədə Bax | Çaprazlıq - Lecardeur, 2013. Lecardeur L.: Psixopatologiya du jeu və çox oyun. Annales Médico-Psixoloji, Revue Psixiatrik 2013; 171: s. 579-586
Məqalədə Bax | Çaprazlıq - Liang et al., 2016. Liang L., Zhou D., Yuan C., Shao A., və Bian Y.: İnternet bağımlılığı və depresiya arasındakı əlaqədəki gender fərqləri: Çinli yeniyetmələrdə çarpaz bir araşdırma. İnsan davranışı 2016dakı kompüterlər; 63: s. 463-470
Məqalədə Bax | Çaprazlıq - Lopez-Fernandez, 2015. Lopez-Fernandez O .: İnternet bağımlılığı araşdırması internet oyun pozğunluğunun yaranmasından bəri necə inkişaf etmişdir? Kibertaktikaya psixoloji baxımdan baxış. Mövcud Bağımlılık Hesabatları 2015; 2: s. 263-271
Məqalədə Bax | Çaprazlıq - Masten və Tellegen, 2012. Masten AS və Tellegen A .: İnkişaf psixopatologiyasında davamlılıq: Layihə səlahiyyətlərinin uzunlamasına öyrənilməsinə töhfələr. İnkişaf və Psixopatologiya 2012; 24: s. 345-361
Məqalədə Bax | Çaprazlıq - Mueller və digərləri, 2010. Mueller A., Mitchell JE, Crosby RD, Gefeller O., Faber RJ, Martin A. və de Zwaan M.: Almaniyada məcburi satın alınmanın təxmin edilən yayılması və sosiodemografik xüsusiyyətləri və depresif simptomları ilə əlaqəsi. Psixiatriya Tədqiqatı 2010; 180: s. 137-142
Məqalədə Bax | Çaprazlıq - Patton və ark., 1995. Patton JH, Stanford MS və Barratt ES: Barratt impulsivliyi miqyasının faktor quruluşu. Klinik Psixologiya 1995 jurnalı; 51: s. 768-774
Məqalədə Bax | Recupero, 2008. Recupero PR: Problemli İnternet istifadəsinin məhkəmə qiymətləndirilməsi. Amerika Psixiatriya və Qanun 2008 Akademiyasının jurnalı; 36: s. 505-514
Məqalədə Bax - Gül və Dhandayudham, 2014. Rose S. və Dhandayudham A .: İnternet əsaslı problemli alış-veriş davranışını anlamaq üçün: Onlayn alış-veriş asılılığı anlayışı və təklif olunan proqnozlaşdırıcılar. Davranış asılılıqları jurnalı 2014; 3: s. 83-89
Məqalədə Bax | Çaprazlıq - Rutland et al., 2007. Rutland JB, Sheets T., and Young T .: Qisa mesaj xidmətinin problem istifadəsini ölçmək üçün bir miqyasın inkişafı: SMS problemi diaqnostik anketdən istifadə edir. Kiberpsixologiya və Davranış 2007; 10: s. 841-844
Məqalədə Bax | Çaprazlıq - Rutter, 1993. Rutter M.: Müqavimət: Bəzi konseptual mülahizələr. Yeniyetmələrin Sağlamlığı Jurnalı: Yeniyetmələr Dərnəyi 1993 Cəmiyyətinin rəsmi yayımı; 14: s. 626-631
Məqalədə Bax | Çaprazlıq - Shaw və Black, 2008. Şaw M. və Qara DW: İnternet asılılığı: Tərif, qiymətləndirmə, epidemiologiya və klinik idarəetmə. CNS dərmanları 2008; 22: s. 353-365
Məqalədə Bax | Çaprazlıq - Sheehan və digərləri, 1998. Sheehan DV, Lecrubier Y., Sheehan KH, Amorim P., Janavs J., Weiller E. və Dunbar GC: Mini-International Neuropsixiatrik Müsahibə (MINI): DSM-IV üçün quruluşlu diaqnostik psixiatrik reportajın inkişafı və təsdiqlənməsi. və ICD-10. Klinik Psixiatriya 1998 jurnalı; 59:
Məqalədə Bax - Tam və Walter, 2013. Tam P., və Walter G.: Uşaqlıqda və gənclikdə problemli internet istifadəsi: 21st əsr əzabının təkamülü. Avstraliyalı psixiatriya 2013; müəyyən edilməmiş:
Məqalədə Bax - Tibshirani, 1996. Tibshirani R .: Reqressiya daralması və lasso vasitəsilə seçim. Kral Statistika Cəmiyyətinin jurnalı, B seriyası 1996; 58: s. 267-288
Məqalədə Bax - Tixonov, 1963. Tixonov AN: Yanlış tərtib olunmuş problemlərin həlli və nizamlama metodu. Sovet Riyaziyyat Doklady 1963; 5: s. 1035-1038
Məqalədə Bax - Trotzke et al., 2015. Trotzke P., Starcke K., Müller A. və Brand M.: İnternet asılılığının müəyyən bir forması olaraq onlayn olaraq patoloji satın alma: Bir model əsaslı eksperimental araşdırma. PLoS One 2015; 10:
Məqalədə Bax - Tsai et al., 2009. Tsai HF, Cheng SH, Yeh TL, Shih C.-C., Chen KC, Yang YC və Yang YK: İnternet bağımlılığının risk faktorları? Universitetin birinciləri arasında keçirilmiş sorğu. Psixiatriya Tədqiqatı 2009; 167: s. 294-299
Məqalədə Bax | Çaprazlıq - Wallace, 2014. Wallace P .: İnternet bağımlılığı pozğunluğu və gənclik: Kompulsif onlayn fəaliyyət və bunun tələbələrin performansına və sosial həyatına mane ola biləcəyi ilə bağlı artan narahatlıqlar var. EMBO Hesabatları 2014; 15: s. 12-16
Məqalədə Bax | Çaprazlıq - Xin et al., 2018. Xin M., Xing J., Pengfei W, Houru L., Mengcheng W. və Hong Z.: Onlayn fəaliyyətlər, Çində gənclər arasında ailə və məktəblə əlaqəli internet asılılığı və risk faktorları. Addictive Davranışlar Hesabatları 2018; 7: s. 14-18
Məqalədə Bax | Çaprazlıq - Yuen et al., 2004. Yuen CN, Lavin MJ, Weinman M. və Kozak K .: Kollektiv populyasiyada İnternetdən asılılıq: Utancaqlığın rolu. Kiberpsixologiya və Davranış 2004; 7: s.379-383
Məqalədə Bax | Çaprazlıq - Gənc, 1998. Gənc KS: İnternet bağımlılığı: Yeni bir klinik bozukluğun ortaya çıxması. KiberPsixologiya və Davranış 1998; 1: s. 237-244
Məqalədə Bax | Çaprazlıq
;
