Уплыў Інтэрнэту і смартфонаў наркалогіі на дэпрэсіі і трывогі на аснове Схільнасць Score Matching Analysis (2018)

Int J Environ Res Public Health. 2018 красавіка 25; 15 (5). PII: E859. DOI: 10.3390 / ijerph15050859.

Кім YJ1, Jang HM2, Ці Y3, Ці D4, Кім DJ5.

абстрактны

Асацыяцыі інтэрнэт-залежнасці (IA) і смартфон адыкцыі (SA) з праблемамі псіхічнага здароўя, былі шырока вывучаны. Мы даследавалі ўплыў IA і SA на дэпрэсіі і трывогі пры наладзе сацыядэмаграфічных зменных. У гэтым даследаванні ўдзельнікі 4854 завяршылі папярочны перасек вебобследование у тым ліку сацыяльна-дэмаграфічных пунктаў, карэйскай шкалы для Інтэрнэт-залежнасць, смартфон наркаманіі Схільнасць шкале, і субшкалам Сімптом Кантрольны спіс 90 Items-Revised. Удзельнікі былі падзеленыя на IA, SA, і нармальнага выкарыстання (NU) груп. Для памяншэння зрушэння выбаркі, мы ўжылі метад супастаўлення Схільнасці ацэнкі на аснове генетыкі адпаведнасці. Групы IA паказалі падвышаны рызыка развіцця дэпрэсіі (адноснай 1.207 рызыкі; p <0.001) і трывожнасць (адносная рызыка 1.264; p <0.001) у параўнанні з НУ. Група SA таксама паказала павышаны рызыка дэпрэсіі (адносны рызыка 1.337; p <0.001) і трывожнасць (адносная рызыка 1.402; p <0.001) у параўнанні з НК. Гэтыя вынікі паказваюць, што і ІА, і СА аказвалі істотны ўплыў на дэпрэсію і трывогу. Больш за тое, нашы вынікі паказалі, што SA мае больш моцную сувязь з дэпрэсіяй і трывогай, мацней, чым IA, і падкрэслілі неабходнасць палітыкі прафілактыкі і кіравання празмерным выкарыстаннем смартфонаў.

КЛЮЧАВЫЯ СЛОВА:  Інтэрнэт-залежнасць; трывожнасць; дэпрэсія; Схільнасць ацэнка; смартфон наркаманіі

PMID: 29693641

DOI: 10.3390 / ijerph15050859

 

1. Увядзенне

З павелічэннем выкарыстання і зручнасць Інтэрнэту і смартфонаў у паўсядзённым жыцці, назапашаная даследаванні паказалі негатыўныя наступствы празмернага інтэрнэт і смартфон выкарыстання ў галіне псіхічнага здароўя [1].
Хуткасць карыстальнікаў смартфонаў у Паўднёвай Карэі насельніцтва складае прыкладна 85%, самы высокі ў свеце [2]. Тым не менш, празмернае выкарыстанне смартфона ў значнай ступені звязана з цэлым шэрагам праблем псіхічнага здароўя, уключаючы стрэс і павышаны рызыка анамальнай трывогі [3,4]. Смартфон залежнасць (SA) паўстала як новая форма наркаманіі, нароўні з інтэрнэт-залежнасцяў (IA), і клінічная характарыстыка СА атрымалі ўвага ў апошнія гады [5]. Напрыклад, ёсць некаторыя адрозненні ў дачыненні да характару прылад, такіх як асаблівасці лёгка партатыўнасць, у рэжыме рэальнага часу доступу ў Інтэрнэт і прамой сувязі смартфонаў [6]. Падабенства і адрозненні паміж IA і SA было зарэгістравана ў дачыненні да дэмаграфічных зменных і матывацыйных аспектаў выкарыстання сродкаў масавай інфармацыі [1,6].
Ад экалагічнага аспекту, адсутнасць альтэрнатыўных відаў дзейнасці звязана з IA [7]. Акрамя таго, будучы Сінгл Паведамлялася, што ў значнай ступені звязана як з сацыяльнай сеткі і онлайн-гульняў [8]. Што тычыцца ўзроўню адукацыі і месячных памераў даходу, нядаўняе даследаванне, у людзей з SA выявілі істотныя адрозненні ў вымярэнні здароўя на карысць тых, хто меў больш нізкі даход і больш нізкую ступень адукацыі [9]. У адпаведнасці з гэтым высновай, сістэматычны агляд паведамілі значную карэляцыю паміж паспяховасцю і суровасці І.А. [10]. Што тычыцца ўзросту, нядаўні агляд паказаў, што праблематычным выкарыстанне Інтэрнэт з'яўляецца найбольш значным для абодвух падлеткаў і дарослых, якія развіваюцца (19 гадоў і старэй) [10], У той час як смартфон наркаманія больш распаўсюджаная ў малодшых падлеткаў у параўнанні з новымі дарослымі (19 гадоў і старэй) [11]. Нядаўняе даследаванне паказала, што жанчыны, як правіла, маюць больш высокі сярэдні штодзённых часу выкарыстання і ацэнкі залежнасцяў для смартфонаў, у параўнанні з мужчынамі [4]. Choi і інш. (2015) паведаміў, што мужчынскі пол мае адпаведны фактар ​​рызыкі для IA, і жаночы пол для SA [1]. Што тычыцца мэты выкарыстання, сацыяльныя сеткі паказалі быць больш цесна звязаны з высокай залежнасцю смартфонаў, у параўнанні з іншымі мабільнымі тэлефоннымі функцыямі, звязанымі з [11]. У асоб з IA, Андэрсан і інш. (2016) паведаміў, што мужчынскі пол быў у значнай ступені звязаны з онлайн-гульнямі на ПК [10].
Што тычыцца псіхалагічных аспектаў, якія былі шырока асвятляліся станоўчыя асацыяцыі IA і SA з дэпрэсіяй і трывогай [12,13]. Нядаўнія даследаванні паказалі, што залежнасць ад Інтэрнэту і смартфонаў можа ўзнікнуць пры індывідуальным кагнітыўнай-эмацыйных і паводніцкіх профілі карыстальніка, а не самой асяроддзя [14,15,16]. У нядаўнім даследаванні было адзначана, ролю эмпатыя і задаволенасці жыццём як у IA і SA [17]. Што тычыцца псіхапаталогіі, некаторыя даследаванні паведамілі аб станоўчай карэляцыі паміж IA, дэпрэсіяй і трывогай [18,19,20], У той час як нядаўняе даследаванне паказала сувязь паміж выкарыстаннем смартфонаў і цяжарам, дэпрэсіяй і трывогай [13]. Такім чынам, ўзаемасувязь паміж IA, SA, і праблемы псіхічнага здароўя павінны быць дакладна вызначаны. Акрамя таго, улічваючы як перакрыцце і адрозненні паміж IA і SA [16], То ўзнікае пытанне аб тым, у якой ступені IA і SA звязаны з павелічэннем ўзроўню дэпрэсіі і трывогі пасля карэкціроўкі ўмешваюцца дэмаграфічныя і сацыяльна-эканамічныя фактары?
Застаецца незразумелым, праблемы псіхічнага здароўя, ці з'яўляюцца прычыны або наступствы празмернай залежнасці ад Інтэрнэту і смартфонаў. Папярочныя даследаванні выкарыстоўвалі Рэгрэсійная аналіз для даследавання ўзаемасувязі паміж праблемамі псіхічнага здароўя, IA і SA ў людзях [21]. Аднак, у наглядальных даследаваннях, у якіх адсутнічаюць рандомизацию, множны Рэгрэсійная аналіз мае абмежаванне, такія як магчымасць завышэння і бедная памылка стандартнай, калі шматлікія ковариаты прысутнічаюць, у дадатку да зрушэння выбару [22]. Такім чынам, ацэньваючы наступствы наркаманіі проста абследавання канкрэтнага выніку, такія як дэпрэсія і трывога, будзе зрушаная дысбалансам дэмаграфічных і сацыяльна-эканамічных фактараў, звязаных з IA і SA. Акрамя таго, няма даследаванняў да гэтага часу даследаваныя розныя эфекты ў залежнасці ад характарыстык сеткі Інтэрнэт і карыстальнікаў смартфонаў, у тым ліку экалагічных кантэкстаў і псіхалагічных профіляў карыстальнікаў, ІА і СА на дэпрэсіі і трывогі. Схільнасць адзнака адпаведнасці (ПСМ) стала папулярным падыходам, каб паменшыць зрушэнне адбору ў наглядальных даследаваннях [23,24]. У дадзенай працы мы ўжылі аналіз PSM для вывучэння ўплыву IA і SA на дэпрэсіі і трывогі, для таго, каб паменшыць неаб'ектыўнасць выбару ў нашых дадзеных. Мы выбралі пол, узрост, адукацыя, сямейнае становішча і даход як збіваюць з панталыку зменнай, улічваючы сувязь гэтых сацыяльна-дэмаграфічных зменных з IA і SA ў нашым даследаванні [9,25].
Асноўная мэта дадзенага даследавання заключаецца ў вывучэнні ўзаемасувязі паміж IA, SA, і станам настрою, то ёсць дэпрэсія і трывога, выкарыстоўваючы аналіз Схільнасці ацэнкі адпаведнасці. Па-другое, мы хочам, каб даведацца, як наступствы дэпрэсіі і трывогі адрозніваюцца паміж IA і SA.

 

 

2. Матэрыялы і метады

 

 

2.1. даследаванне удзельнікаў

Дадзеныя складаліся з онлайн ананімных адказаў самодіагностікі 5003 карэйскіх дарослых (ва ўзросце 19-49 гадоў), праведзеных у Каталіцкім універсітэце Карэі, Сеул; і бальніцы Святой Марыі ў снежні 2014 [26]. Даследаванне было праведзена ў адпаведнасці з Хэльсынскай дэкларацыяй. Інстытуцыйныя назіральныя саветы каталіцкага універсітэта Карэі, Сеул; і бальніцы Святой Марыі ўхвалілі гэта даследаванне. Усе ўдзельнікі былі праінфармаваныя аб даследаванні і было атрымана пісьмова інфармаваць згоду. Удзельнікі апытання былі завербаваныя групай даследчай кампаніі і апытальнікаў самасправаздачы былі ўведзеныя праз Інтэрнэт без якой-небудзь кампенсацыі. Толькі 149 рэспандэнтаў, якія не выкарыстоўвалі смартфоны, былі выключаныя. Нарэшце, мы прааналізавалі дадзеныя ўдзельнікаў 4854. У канчатковым узоры, узрост былі падзеленыя на тры катэгорыі: Ніжэй 30 (33.19%), 30-39 (43.94%) і 40-49 (22.87%). Былі 2573 мужчыны (53.01%) і жанчын (2281 46.99%). Дадатковыя дэмаграфічныя зменныя удзельнікаў Разглядаліся адукацыю, сямейнае становішча і прыбытак.

 

 

2.2. меры

 

 

2.2.1. Вымярэнне Інтэрнэт-залежнасць

Карэйская шкала для Інтэрнэт-залежнасць (K-шкала) была распрацавана ў Карэі для ацэнкі НМА і была пацверджана ў карэйскай папуляцыі з высокай надзейнасцю ўнутранай ўзгодненасці [27]. Каэфіцыент Альфа Кронбаха для K-Scale была 0.91 [28]. Ён мае сем подшкалов і 40 прадметаў, вымярэнне штодзённай жыцця парушэнні, парушэнне тэставання рэальнасці, аўтаматычныя прывыкання думкі, віртуальныя міжасобасныя адносіны, дэвіянтнымі паводзіны, догляд і талерантнасць. Гэтая шкала Лайкерта тыпу была ўсталяваная ад 1 (не ўсе) 4 (заўсёды). Згодна папярэдняга справаздачы, выкарыстоўваючы гэтую шкалу, удзельнікі былі падзеленыя на тры групы: нармальнай, патэнцыйны рызыка і высокі рызыка [29]. Група высокага рызыкі быў вызначаны як мае стандартызаваны бал 70 або вышэй, у паўсядзённым жыцці парушэнні, аўтаматычныя прывыканне думкі, фактары талерантнасці, ці, па меншай меры, 70 ў цэлым. Патэнцыйная група рызыкі была вызначана як бал 62 або вышэй у паўсядзённым жыцці, парушэнне аўтаматычных думак, якія выклікаюць прывыканне фактараў талерантнасці, ці, па меншай меры, 63 ў цэлым. Нармальнае выкарыстанне група ўтрымоўвала гэтыя паказчыкі ніжэйшыя гэтых лічбаў. У гэтым даследаванні групы IA былі складзеныя з патэнцыйных груп рызыкі і высокага рызыкі.

 

 

2.2.2. Вымярэнне смартфон наркаманіі

Смартфон наркаманіі Схільнасць шкала (К-САС) была пацверджана і шырока выкарыстоўваецца для скрынінга SA [30]. Ён складаецца з 15 элементаў з рэйтынгам у чатыры-кропка тыпу шкале Лайкерта бедствы ад 1 (не ўсе) 4 (заўсёды). Пытанні разгледжаны тры фактары: штодзённае жыццё асцылаграмы, аўтаматычныя прывыканне думкі, і талерантнасць. Каэфіцыент Альфа Кронбаха для K-SAS быў 0.880 [5].
На падставе папярэдняга дакладу, выкарыстоўваючы гэтую шкалу, мы выкарыстоўвалі вынікі, каб класіфікаваць ўдзельнік на тры групы: Нармальны, патэнцыйны рызыка, і высокі рызыка [30]. Група высокага рызыкі была вызначана як мае бал 44 або больш у агульнай складанасці, або які мае подшкал з 15 або больш у паўсядзённым жыцці парушэнні нароўні з subscores з 13 або больш, у абедзвюх аўтаматычных аддиктивных думках і талерантнасці. Патэнцыял групы рызыкі быў вызначаны як мае 41 або больш у агульным заліку, або 15 або больш у паўсядзённым жыцці фактару турботы. Нармальнае выкарыстанне група ўтрымоўвала гэтыя паказчыкі ніжэйшыя гэтых лікаў [30]. У гэтым даследаванні, смартфон захапляецца групы былі складзеныя з групы высокай рызыкі і патэнцыйных груп рызыкі.

 

 

2.2.3. Вымярэнне праблем псіхічнага здароўя: дэпрэсія і трывожнасць

SCL-90-R ўяўляе сабой мнагамерны апытальнік, распрацаваны для скрынінга шэрагу псіхалагічных і психопатологических асаблівасцяў 9 подшкало: соматизации, обсессивно-кампульсіўныя, міжасобасныя адчувальнасць, дэпрэсію, трывогу, варожасць, фобическую трывогу, параноідных ідэі і психотизм [31]. SCL-90 ўтрымлівае 90 пунктаў рэйтынгу ў 5-бальнай шкале бедствы ад 0 (няма) да 4 (крайняга). Надзейнасць паўторнага тэставання на SCL-90-R на карэйскай мове была 0.76 дэпрэсіі і 0.77 для турботы. Унутраная ўзгодненасць была 0.89 дэпрэсіі і 0.86 для турботы [31]. Дэпрэсія і трывога паведамлялася, што псіхіятрычныя сімптомы найбольш моцна звязаныя з IA і SA [12,13]. Канкрэтныя памеры цікавасці да экрана ў дадзеным даследаванні ўключалі SCL-90-R подшкал для дэпрэсіі і трывогі.

 

 

2.3. аналіз дадзеных

 

 

2.3.1. статыстычнае вызначэнне

Дазваляць Zi

 

бінарная індыкатар залежнасці для га суб'екта; гэта, Zi=1 калі г-суб'ект з'яўляецца залежным (IA або SA), і Zi=0 у адваротным выпадку. Патэнцыйны зыход псіхічных праблем (дэпрэсія або трывога) вызначаецца як Yi(Zi, Звярніце ўвагу, што толькі адзін з магчымых зыходаў назіраецца ў той жа час для кожнага прадмета, так прамое вылічэнне Yi(1)-Yi немагчыма. Замест індывідуальнага эфекту, асноўнай параметр цікавасці ўяўляе чаканы эфект залежнасці ад наркамана насельніцтва

τ=E(Yi(1)-Yi(0)|
 
Тым не менш, ацэнка τ

да гэтага часу ёсць праблемы, таму што E(Yi(0)|Zi не можа быць непасрэдна ацэненая. Вядома, у рандомізірованный эксперыментах, E(Yi(0)|Zi задаволены, так τ можна лёгка ацаніць. Аднак, у даследаванні назірання, наіўная адзнака τ могуць быць недакладнымі, так як E(Yi(0)|Zi, Для рэгулявання зрушэння выбару, мы лічым, што мы можам назіраць ковариат Xi якія не ўплывае ні наркаманія, і для дадзенага ковариата Xi, патэнцыйныя вынікі Yi(1), Yi з'яўляюцца ўмоўна незалежнымі ад паказчыка наркаманіі Zi. Акрамя таго, калі патэнцыйныя вынікі не залежаць ад наркаманіі ўмоўнай на ковариатах XiЯны таксама не залежаць ад наркаманіі ўмоўна ў партытуры схільнасці P(Xi)= P(Zi=1|Xi[19]. Ацэншчык PSM для τ становіцца

τPSM=EP(X)|Z=1

 

 

 

 

 

2.3.2. Ацэнка Схільнасць адзнака

Схільнасць балы разлічваюцца з дапамогай лагістычнай рэгрэсіі, мадэль выкарыстоўваецца для прагназавання верагоднасці таго, што адбываецца залежнасць 

часопісP(Zi=1|Xi)

 

 

 
У гэтым артыкуле, як ковариат для Xi

 

 

Мы разгледзім пяць катэгарычных регрессоров: секс (1 = мужчынскай і 2 = жаночы), узрост (1 = 20-29, 2 = 30-39 і 3 = 40-49), адукацыя (1 = сярэдняя школа, 2 = высокі школа, і 3 = універсітэт або вышэй), сямейнае становішча (1 = адзінарная, 2 = сужыццё, 3 = замужам, 4 = развяліся, і 5 = бяздзетным), а таксама даходы (1 = нізкі, 2 = сярэдні-нізкі, 3 = сярэдні, 4 = сярэдзіна высокі, і 5 = высокі). у Раздзел 1Гэтыя ковариаты могуць адначасова ўздзейнічаць на вынікі (дэпрэсіі або трывогі) і наркаманіі. Такім чынам, для кожнага суб'екта, мы ацанілі вынікі Схільнасць; гэта значыць, умоўная верагоднасць таго, каб быць залежным дадзены назіраных ковариатов [32].

 

 

2.3.3. Адпаведныя метады на аснове ацэненага Схільнасць Score

Пасля таго, як ацэнкі схільнасцей ацэньваюцца, ўзгадненне можа быць выкарыстана для ацэнкі эфекту лячэння пасля карэкціроўкі на адрозненні паміж гэтымі двума групамі [33]. Мэтай ўзгаднення з'яўляецца атрыманне ўзгодненага ўзору, які ўраўнаважвае размеркаванне пацыента даследаванні, і ўзгоднены ковариат з кантрольных груп назіраных. Гэты метад рэгулявання дазваляе кантраляваць ўмешваюцца зменных. У гэтым даследаванні мы прынялі два шырока выкарыстоўваюцца метады супастаўлення, аптымальнае і генетычнае адпаведнасць [34].

 

 

2.3.4. Адзнака адноснага рызыкі наркаманіі па праблемах псіхічнага здароўя пасля Схільнасць Score Matching

Пасля ўзгаднення Схільнасці ацэнкі з выкарыстаннем назіранага ковариата (узрост, пол, шлюб, даход і адукацыя), у нас ёсць больш збалансаваны набор дадзеныя. Для мадэлявання праблемы псіхічнага здароўя (дэпрэсіі або трывогі), мы ўжылі абагульненыя лінейныя мадэлі (GLMS) для ўзгодненага ўзору. Паколькі ацэнкі псіхічнага здароўя з'яўляюцца станоўчымі і прадузятымі, гама-размеркаванне з часопісам сувяззю ўстаноўлена. дазваляць Yi

 

быць зыход цікавасці (бал дэпрэсіі ці трывогі) з сярэднім μi, Мы можам выкарыстоўваць рамкі Gamma GLM з ковариат Xi:

 

часопісμi=γT
 
 
З дапамогай мадэлявання, мы ацанілі eγ

 

 

як адносныя рызыкі (як чаканая сярэдняя розніца паміж групамі) ІА і SA для кожнага ковариата.

 

 

3. вынікі

У дадатак да ўдзельнікаў 4854, 126 (2.60%) былі ўключаныя ў групу IA і 652 (13.43%) былі ўключаныя ў групу SA. Табліца 1 паказвае апісальную статыстыку дэпрэсіі і трывожныя паказчыкі. Сярэднія ацэнкі дэпрэсіі і трывогі IA і SA груп больш, чым у групе нармальнага выкарыстання (NU).
Табліца 1. Апісальная статыстыка дэпрэсіі і трывогі балаў.
табліца

 

 

3.1. Адпаведнасць якасці Схільнасць метаду Score Matching

Хоць мы кандыцыянаванага толькі некалькі ковариат ў анкетах дадзенага даследавання, праз рахунак схільнасці, мы выявілі, што працэдура ўзгаднення было дастаткова, каб збалансаваць размеркаванне кожнага ковариаты Табліца 2 і Табліца 3, Мы ацэньвалі адлегласьці ў маргінальных размеркавання Xi

 

 

 

, Для кожнага ковариаты мы вылічылі зрушэнне; гэта значыць, розніца ў выбарачных сярэдніх значэнняў залежных і нармальных узораў. Перад нанясеннем схільнасці адпаведнасці балаў, ўхілы ня былі праігнараваныя. Аднак, пасля таго, як Схільнасць ацэнка адпаведнасці, наркаманія і нармальныя подвыборки былі вельмі падобным маргінальным размеркаванне для ўсё ковариата.
Табліца 2. Параўнанне сярэдняга адсотка зыходных характарыстык паміж IA і нармальнымі групамі выкарыстання, у зыходным узоры і схільнасцю бала адпавядае ўзору, выкарыстоўваючы генетычнае і аптымальнае ўзгадненне.
табліца
Табліца 3. Параўнанне сярэдняга адсотка зыходных характарыстык паміж СА і нармальнымі групамі, у зыходным узоры і схільнасцю бала адпавядае ўзору, выкарыстоўваючы генетычнае і аптымальнае ўзгадненне.
табліца

 

 

3.2. Наступствы Інтэрнэт-залежнасць па дэпрэсіі і трывогі

Эфекты IA на дэпрэсіі і трывогі, атрыманыя з дапамогай супастаўлення Схільнасць адзнака прыведзены ў Табліца 4. Шляхам генетычнага супадзення было адабрана 3846 узораў. ІА быў звязаны з большым рызыкай дэпрэсіі (адносны рызыка 1.207, 95% даверны інтэрвал 1.128-1.292 і р <0.001) і трывожнасці (адносны рызыка 1.264, 95% даверны інтэрвал 1.173-1.362 і р <0.001). Усе гэтыя адносныя суадносіны рызыкі з'яўляюцца значнымі, паколькі даверны інтэрвал не ўтрымлівае 1. Пры аптымальным супадзенні было адабрана 252 пробы. ІА была звязана з большай дэпрэсіяй (адносны рызыка 1.243, 95% даверны інтэрвал 1.145-1.348 і р <0.001) і трывогай (адносны рызыка 1.308, 95% даверны інтэрвал 1.192-1.435 і р <0.001). Падобна генетычнаму супадзенню, адносныя суадносіны рызыкі як дэпрэсіі, так і трывожнасці значна большыя, чым 1.
Табліца 4. Ўплыў інтэрнэт і смартфон наркаманіі на дэпрэсіі і трывогі, на аснове схільнасці адзнака адпаведнасці.
табліца

 

 

3.3. Наступствы наркаманіі смартфонаў на дэпрэсіі і трывогі

Ўплыў SA на дэпрэсіі і трывозе з дапамогай супастаўлення Схільнасці ацэнкі прадстаўленыя ў Табліца 4. Шляхам генетычнага супадзення было адабрана 4516 узораў. SA быў звязаны з вялікім рызыкай дэпрэсіі (адносны рызыка 1.337, 95% даверны інтэрвал 1.296-1.378 і р <0.001) і трывожнасці (адносны рызыка 1.402, 95% даверны інтэрвал 1.355-1.450 і p <0.001). Шляхам аптымальнага супадзення было адабрана 1304 пробы. SA быў звязаны з вялікім рызыкай дэпрэсіі (адносны рызыка 1.386, 95% даверны інтэрвал 1.334-1.440 і р <0.001) і трывожнасці (адносны рызыка 1.440, 95% даверны інтэрвал 1.380-1.503 і p <0.001). Усе гэтыя адносныя суадносіны рызыкі з'яўляюцца значнымі.

 

 

3.4. Адрозненні ў эфектах Інтэрнэту і смартфонаў наркаманіі на дэпрэсіі і трывогі

Адносныя каэфіцыенты рызыкі для дэпрэсіі і трывогі, як ад генетычнага і аптымальнага ўзгаднення, былі 10% вышэй, чым для SA IA. Гэта азначае, што SA мае большы рызыка дэпрэсіі і трывогі, чым IA. Гэтыя даверныя інтэрвалы не ўтрымліваюць 1, таму мы можам сказаць, што SA з'яўляецца 34-44% больш шанцаў выклікаць псіхічнае засмучэнне.

 

 

4. абмеркаванне

Нашы вынікі, што і І. А. і С. А. аказваюць значны ўплыў на дэпрэсіі і трывогах, нават пасля кантролю ўмешваюцца фактары, выкарыстоўваючы ўзгадненне Схільнасці ацэнкі. Эпідэміялагічныя даследаванні паказалі больш высокую распаўсюджанасць дэпрэсіі ў IA [35,36]. Шэраг аднамаментных даследаванняў паведамілі, што людзі з IA або СА паказалі больш высокія ўзроўні дэпрэсіі і трывогі, чым звычайных карыстальнікаў [13,37]. У гэтым даследаванні, нашы вынікі паказваюць ролю IA і SA ў развіцці дэпрэсіі і трывогі. Ёсць некалькі магчымых тлумачэнняў бягучых вынікаў. Па-першае, прывыканне выкарыстанне Інтэрнэту і смартфонаў можа павялічыць міжасобасныя праблемы, якія звязаны з дэпрэсіяй і трывогай, такія як сямейныя канфлікты, адсутнасць афлайнавых адносін, а таксама падвышанай патрэбай для зацвярджэння ў кіберпрасторы. Па-другое, сімптомы адмены прапаноўваюцца ў якасці психопатологических мадэляў у IA і SA, супастаўны з засмучэннямі таксікаманіі [5]. Калі яны не маюць доступу да ПК або смартфон, індывіды з IA або SA можа стаць неспакой, а затым жаданне выкарыстоўваць Інтэрнэт або смартфон, каб пазбегнуць такіх негатыўных пачуццяў [38]. Іншым магчымым тлумачэннем з'яўляецца тое, што ў адрозненне ад іншых рэчываў, якія выклікаюць прывыканне, такіх як алкаголь і нікацін, інтэрнэт і смартфоны па-карыстальнікі могуць мець невялікае ўяўленне аб іх празмернага выкарыстання ў паўсядзённым жыцці з-за вольнага і гнуткага доступу да прылад [3], Што робіць іх вопыт іх празмернае выкарыстання ў якасці раздражнення, а не як прыкмета праблемнага паводзін [39]. Яшчэ адзін цікавы выснову, што SA аказаў моцнае ўздзеянне на дэпрэсіі і трывогі, чым IA. Гэта прыводзіць нас да здагадкі, што IA і SA маюць розны ўплыў на праблемы з псіхічным здароўем. Там можа быць некалькі магчымых тлумачэнняў гэтага факту. Па-першае, прымаючы пад увагу характарыстыкі сродкаў масавай інфармацыі, то прасцей для празмернага выкарыстання смартфонаў развіваецца праз прывыканне характар ​​прылады, з-за яго больш высокай даступнасці бесправадной сеткі і 24 ч частых апавяшчэнняў [39]. Па-другое, з улікам экалагічных фактараў, гэта адкрыццё можа адлюстроўваць бягучы радыкальнае змяненне сярэднясутачнай жыцця ад ПК да смартфонаў. Людзі могуць выкарыстоўваць ПК Інтэрнэт для складанай працы і выконваць іншыя паўсядзённыя задачы з смартфонамі, што прыводзіць да зніжэння прадукцыйнасці працы і больш высокага ўзроўню стрэсу [40]. Нарэшце, людзі з SA могуць выкарыстоўваць смартфоны для падтрымання адносін і пачуцці звязанасці з сацыяльнай сеткай [41], Што прыводзіць да страху ўпусціць і страх страты сувязі, у той час запуску больш высокі смартфон выкарыстання [42].
Гэта даследаванне мае шэраг абмежаванняў абагульніць высновы ўсёй папуляцыі, такія як характар ​​папярочнага перасеку ў межах дадзеных і інтэрпрэтацыя прычыннай высновы паміж Інтэрнэтам і смартфонам наркаманіяй, дэпрэсіяй і трывогай. ўзгадненне Схільнасць таксама мае свае абмежаванні і патрабаванні. Асноўным абмежаваннем з'яўляецца тое, што схільнасць ацэнкі могуць кантраляваць толькі назіраныя ўмешваюцца [43]. Магчымасць ненаблюдаемых ўмешваюцца можа застацца, абмяжоўваючы даследаванне ў пошуку для абагульнення. Акрамя таго, з-за ўсіх назіраных якія ўмешваюцца ў гэтым даследаванні былі сабраныя ў якасці катэгарыяльных зменных, могуць быць страты інфармацыі пры пабудове мадэлі PSM. Такім чынам, нашы вынікі варта інтэрпрэтаваць з асцярожнасцю. Аднак, каб атрымаць надзейныя вынікі ўзгаднення, мы разгледзелі два метаду параўнання, генетычнае адпаведнасць і аптымальнае ўзгадненне. Тым больш, генетычнае адпаведнасць выкарыстоўвае генетычны алгарытм пошуку, таму яго працэс можа знайсці добрае рашэнне ўзгаднення з меншай стратай інфармацыі [44]. І, нарэшце, ацэнка дэпрэсіі і трывога сімптому была праведзена самасправаздачай псіхалагічнай меры сімптомаў з дапамогай SCL-90-R. Для таго, каб ацаніць праблемы псіхічнага здароўя, больш дакладна і паслядоўна. Структураванае інтэрв'ю клініцыста павінна праводзіцца ў далейшых даследаваннях.

 

 

5. высновы

У дадзеным даследаванні мы даследавалі, як І. А. і С. А. ўплываюць праблемы псіхічнага здароўя, дэпрэсіі і трывогі. Наколькі нам вядома, гэта першае даследаванне, каб ацаніць сувязь паміж IA, SA і псіхапаталогіі, выкарыстоўваючы адпаведную метад схільнасць ацэнкі на аснове дадзеных папярочнага перасеку, а таксама для даследавання дыферэнцыяльнага эфекту ў псіхапаталогіі паміж IA і SA. У заключэнне, нашы вынікі паказваюць, што як IA і SA павялічвае рызыка ўзнікнення дэпрэсіі і трывогі. Акрамя таго, SA паказаў больш моцную сувязь з дэпрэсіяй і трывогай у параўнанні з IA.
Сэнс гэтых высноваў складаецца ў тым, што людзі з праблемным выкарыстаннем смартфона неабходна ўважліва сачыць за праблемы псіхічнага здароўя, падкрэсліваючы неабходнасць распрацоўкі палітыкі ў галіне папярэджання і кіравання, накіраванай на даклінічныя узроўні SA. Далейшыя перспектыўныя даследаванні павінны даследаваць прычынныя напрамкі адносін паміж IA, SA, і праблемы псіхічнага здароўя і павінны быць вызначаны дыскрымінацыйныя фактары IA і SA.

 

 

аўтар Уклады

Д.-JK і DL задуманы і распрацаваны эксперыментаў; HMJ прааналізавалі дадзеныя; Ю.-JK напісаў паперу. YL кантраляваў збор дадзеных. Усе аўтары ўнеслі свой уклад у развіццё рукапісы, перагледзеў яго крытычна, і зацверджаны канчатковы варыянт рукапісу.

 

 

Падзякі

Гэтая праца была падтрымана грантам Нацыянальнага даследчага фонду Карэі (грант № 2014M3C7A1062894, 2014M3C7A1062896).

 

 

канфлікты інтарэсаў

Аўтары заяўляюць аб адсутнасці канфлікту інтарэсаў.

 

 

Спасылкі

  1. Чой, С.-З.; Кім, Д.-J.; Choi, J.-S.; Ahn, Н.; Чой, Е.-J.; Песні, У.-Y.; Кім, S.; Youn, H. Параўнанне рызыкі і ахоўныя фактары, звязаныя з залежнасцю смартфонаў і інтэрнэт-залежнасці. J. Behav. Addict. 2015, 4, 308-314. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  2. 2016 абследаванне на інтэрнэт Празмерная; Міністэрства навукі, ІКТ і будучага планавання: Сеул, Карэя, 2017.
  3. Ці, Ю.-К.; Чанг, С.-Т.; Лін, Y.; Cheng, Z.-H. Цёмная бок смартфона выкарыстання: Псіхалагічныя рысы, кампульсіўныя паводзіны і technostress. Вычи. Hum. Behav. 2014, 31, 373-383. [Google Scholar] [CrossRef]
  4. Ці, KE; Кім, С.-Н.; Ха, Т.-Y.; Ю, У.-М.; Хан, Дж-J.; Юнг, Дж-Н.; Jang, J.-Y. Залежнасць ад смартфонаў выкарыстання і яго сувязь з трывогай у Карэі. Грамадскі Rep здароўя. 2016, 131, 411-419. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  5. Кім, D.; Chung, Y.; Ці, J.; Кім, М.; Ці, Y.; Кан, Е.; Кеум, С.; Нам, J. Развіццё смартфонаў наркаманіі маштабу схільнасці для дарослых: самасправаздачы. Карэйская J. Couns. 2012, 13, 629-644. [Google Scholar]
  6. Kwon, М.; Ці, Дж-Y.; Вунь, В.-Y.; Парк, Дж-З.; Мінімум, Дж-А.; Hahn, С.; Гу, Х.; Чой, Дж-Н.; Кім, D.-J. Распрацоўка і праверка маштабу смартфон наркаманіі (SAS). PLoS ONE 2013, 8, e56936. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  7. Kuss, DJ; Грыфітс, MD; Карила, L.; Billieux, J. Інтэрнэт-залежнасць: сістэматычны агляд эпідэміялагічных даследаванняў за апошняе дзесяцігоддзе. Цёк. Pharm. Des. 2014, 20, 4026-4052. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  8. Andreassen, CS; Billieux, J.; Грыфітс, MD; Kuss, DJ; Demetrovics, Z.; Маццони, Е.; Pallesen, С. Узаемасувязі паміж захапляльным выкарыстаннем сацыяльных медыя і відэагульнямі і сімптомамі псіхічных расстройстваў: даследаванне буйнамаштабнага папярочным перасекам. Psychol. Addict. Behav. 2016, 30, 252. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  9. Aljomaa, СС; Qudah, МЗС; Albursan, IS; Bakhiet, SF; Abduljabbar, AS смартфон наркаманіі сярод студэнтаў вышэйшых навучальных устаноў у святле некаторых зменных. Вычи. Hum. Behav. 2016, 61, 155-164. [Google Scholar] [CrossRef]
  10. Андэрсан, EL; Стин, Е.; Стаўрапаля, В. Выкарыстанне Інтэрнэту і праблематычна Выкарыстанне Інтэрнэту: сістэматычны агляд падоўжных напрамкаў даследаванняў у падлеткавым і дарослым узросце эмерджентного. Int. J. Adolesc. моладзі 2017, 22, 430-454. [Google Scholar] [CrossRef]
  11. Хауг, S.; Кастра, RP; Kwon, М.; Напаўняльнік, A.; Kowatsch, Т.; Шауб, MP смартфон выкарыстоўваць і смартфон наркаманіі сярод моладзі ў Швейцарыі. J. Behav. Addict. 2015, 4, 299-307. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  12. Да, С-М.; Ен, Дж-Y.; Ен, С-F.; Chen, С.-S.; Чэн, C.-C. Сувязь паміж інтэрнэт-залежнасцю і псіхічнымі засмучэннямі: агляд літаратуры. Эўра. псіхіятрыя 2012, 27, 1-8. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  13. Демирджи, К.; Akgönül, М.; Akpinar А. Узаемасувязь смартфонаў выкарыстання суровасці з якасцю сну, дэпрэсіі і трывогі ў студэнтаў вышэйшых навучальных устаноў. J. Behav. Addict. 2015, 4, 85-92. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  14. Марка, М.; Young, KS; Laier, С.; Ваўчаня, К.; Potenza, М. Н. Інтэграцыя псіхалагічнага і нейробиологическое меркаванні, датычныя распрацоўкі і суправаджэнне канкрэтных парушэнняў Інтэрнэту-выкарыстанне: Узаемадзеянне Людзі-Affect-кагнітыўны выкананне мадэлі (I-PACE). Neurosci. Biobehav. Rev. 2016, 71, 252-266. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  15. Кім, Ю.-J.; Кім, Д.-J.; Choi, J. Кагнітыўная дисрегуляция інтэрнэт-залежнасць і яе нейробиологических карэлятаў. Фронт. Biosci (Elite рэд.) 2017, 9, 307-320. [Google Scholar]
  16. Лахманн, В.; Герцаг, E.; Sariyska, R.; Монтаг, C. Хто Addicted ў смартфон і / або Інтэрнэт? Psychol. насельніцтва Медыя Cult. 2017. [Google Scholar] [CrossRef]
  17. Лахманн, В.; Зиндерманн, С.; Sariyska, RY; Л, R.; Мелчерс, MC; Бекер, В.; Купер, AJ; Монтаг, С. Роля эмпатыя і задаволенасць жыцця ў Інтэрнэце і смартфон выкарыстанне Disorder. Фронт. Psychol. 2018, 9, 398. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  18. Banjanin, Н.; Banjanin, Н.; Димитриевич, я.; Пантича I. Сувязь паміж выкарыстаннем Інтэрнэт і дэпрэсія: Фокус на фізіялагічныя ваганні настрою, сацыяльныя сеткі і онлайн аддиктивного паводзін. Вычи. Hum. Behav. 2015, 43, 308-312. [Google Scholar] [CrossRef]
  19. Роднасны A.; Искендер, М. Інтэрнэт-залежнасць і дэпрэсія, трывога і стрэс. Int. Інтэрнэт J. Абразы. Sci. 2011, 3, 138-148. [Google Scholar]
  20. Ostovar, S.; Аллахъяр, Н.; Aminpoor, Н.; Moafian, F.; Таксама, МВМ; Грыфітс, MD Інтэрнэт-залежнасць і яе псіхасацыяльных рызыкі (дэпрэсія, трывога, стрэс і адзінота) сярод іранскіх падлеткаў і маладых дарослых: Структурнае раўнанне мадэлі ў крыжаваным даследаванні. Int. J. Мент. Здароўе Addict. 2016, 14, 257-267. [Google Scholar] [CrossRef]
  21. Cheung, LM; Вонг, WS Наступствы бессані і інтэрнэт-адыкцыі на дэпрэсіі ў Ганконгу кітайскіх падлеткаў: разведачных аналіз папярочнага перасеку. J. Sleep Res. 2011, 20, 311-317. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  22. Сепеда, МС; Бостан, R.; Фарара, JT; Strom, BL Параўнанне лагістычнай рэгрэсіі ў параўнанні схільнасці бала, калі лік падзей невяліка і існуе некалькі ўскладняюць. Am. J. Epidemiol. 2003, 158, 280-287. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  23. Осцін, PC Крытычная адзнака Схільнасць-бальную адпаведнасці ў медыцынскай літаратуры паміж 1996 і 2003. Стат. Med. 2008, 27, 2037-2049. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  24. Осцін, PC; Грутендорст, Р.; Андэрсан, GM Параўнанне здольнасці розных мадэляў Схільнасць бигованными балансаваць вымераных велічынь паміж апрацаваным і неапрацаваным прадметах: даследаванне метадам Монтэ-Карла. Стат. Med. 2007, 26, 734-753. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  25. Мюлер, кВт; Glaesmer, Н.; BRAHLER, Е.; Woelfling, К.; Бейтель, ME Распаўсюджанасць інтэрнэт-адыкцыя у агульнай папуляцыі: Вынікі нямецкага абследавання насельніцтва. Behav. Inf. Technol. 2014, 33, 757-766. [Google Scholar] [CrossRef]
  26. Rho, МДж; Ці, Н.; Ці, Т.-Н.; Чо, Н.; Юнг, D.; Кім, Д.-J.; Фактары, Choi, І.Ю. рызыкі для інтэрнэт-гульняў засмучэнні: Псіхалагічныя фактары і інтэрнэт гульнявыя характарыстыкі. Int. J. Environ. месцажыхарства грамадскае ахову здароўя 2018, 15, 40. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  27. Нацыянальнае агенцтва інфармацыйнай службы. Вывучэнне Інтэрнэт наркаманіі Схільнасць шкалы для дарослых; Нацыянальнае агенцтва Інфармацыйнай службы: Сеул, Карэя, 2005. [Google Scholar]
  28. Кім, Д. Наступныя даследаванне інтэрнэт-адыкцыі схільнасці шкалы; Карэйскае агенцтва лічбавых магчымасцяў і прасоўвання: Сеул, Карэя, 2008; Даступна на сайце: http://www.nia.or.kr/site/nia_kor/ex/bbs/View.do?cbIdx=39485&bcIdx=277&parentSeq=277 (Доступ на 8 мая 2008).
  29. Кім, Д.-I.; Чанг, У.-J.; Ці, Е.-А.; Кім, Д. М.; - Cho, Y.-M. Развіццё інтэрнэт-залежнасць схільнасці маштабу кароткая форма (шкала KS). Карэйская J. Couns. 2008, 9, 1703-1722. [Google Scholar]
  30. Нацыянальнае агенцтва інфармацыйнай службы. Развіццё карэйскага смартфона Addiction Proness шкалы для моладзі і дарослых; Нацыянальнае агенцтва Інфармацыйнай службы: Сеул, Карэя, 2011; стар. 85-86. [Google Scholar]
  31. Кім, KI.; Кім, JW. Standardizaion даследаванне сімптомаў кантрольнага спісу-90-R ў Карэі III. Мент. Здароўе Res. 1984, 2, 278-311. [Google Scholar]
  32. Хекмана, J.; Smith, J. Ацэнка выпадку для сацыяльных эксперыментаў. J. Econ. Perspect. 1995, 9, 85-110. [Google Scholar] [CrossRef]
  33. Caliendo, М.; Kopeinig, С. Некаторыя практычныя рэкамендацыі па рэалізацыі Схільнасць адзнака адпаведнасці. J. Econ. Surv. 2008, 22, 31-72. [Google Scholar] [CrossRef]
  34. Sekhon, JS; Алмаз, А. Генетычны Matching для ацэнкі прычынна-следчая сувязь, неапублікаваны рукапісы. Прадстаўлены на штогадовым сходзе палітычнай метадалогіі, Таллахасси, штат Фларыда, ЗША, Ліпень 2005. [Google Scholar]
  35. Ghassemzadeh, L.; Shahraray, М.; Moradi, А. Распаўсюджанасць інтэрнэт-залежнасці і параўнанне інтэрнэт-залежных і ня-наркаманаў у іранскіх школах. Cyberpsychol. Behav. 2008, 11, 731-733. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  36. Ен, Дж-Y.; Да, С-М.; Ен, С-F.; У, Х.-Y.; Ян, M.-J. У коморбидных псіхічных сімптомах інтэрнэту-залежнасці: дэфіцыт ўвагі і гіперактыўнасці (СДВГ), дэпрэсія, сацыяльная фобія, і варожасць. J. Adolesc. здароўе 2007, 41, 93-98. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  37. Tonioni, F.; Mazza, М.; Autullo, G.; Cappelluti, R.; Каталано, В.; Мара, G.; Fiumana, В.; Moschetti, С.; Alimonti, F.; Luciani, М. Ці з'яўляецца Інтэрнэт-залежнасць психопатологических станаў адрозніваюцца ад гульняманія? J. Addict. Behav. 2014, 39, 1052-1056. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  38. Kuss, DJ; Грыфітс, MD Сацыяльныя сеткі і наркаманія, агляд псіхалагічнай літаратуры. Int. J. Environ. месцажыхарства грамадскае ахову здароўя 2011, 8, 3528-3552. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  39. Oulasvirta, A.; Раттенбери, Т.; М, L.; Райта, Е. Звычкі выкарыстоўваюць смартфон больш шырокае распаўсюджанне. Чал. Паўсюдны вычи. 2012, 16, 105-114. [Google Scholar] [CrossRef]
  40. Герцаг, E.; Монтаг, C. Смартфон наркаманія, штодзённыя перапынкі і самаацэнка прадукцыйнасці. Addict. Behav. па данясенні 2017, 6, 90-95. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  41. Kuss, DJ; Грыфітс, MD сайты сацыяльных сетак і наркаманія: Дзесяць урокаў. Int. J. Environ. месцажыхарства грамадскае ахову здароўя 2017, 14, 311. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  42. Оберсту, U.; Вегманн, Е.; Stodt, В.; Марка, М.; Chamarro, А. Адмоўныя наступствы ад цяжкіх сацыяльных сетак у падлеткаў: пасрэдніцкая роля страху выпусціць. J. Adolesc. 2017, 55, 51-60. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  43. Йоффе, MM; Розенбаум, PR Запрошаны каментар: Схільнасць ацэнкі. Am. J. Epidemiol. 1999, 150, 327-333. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  44. Алмазная, A.; Sekon, J. Генетычнае адпаведнасць для ацэнкі прычынна-следчых эфектаў: ​​Новы метад дасягнення балансу ў наглядальных даследаваннях. Rev. Econ. Стат. 2013, 95, 932-945. [Google Scholar] [CrossRef]