Online závislost na sociálních sítích a deprese: Výsledky rozsáhlé prospektivní kohortní studie u čínských adolescentů (2018)

J Behav Addict. 2018 Sep 11: 1-11. dva: 10.1556 / 2006.7.2018.69.

Li JB1,2, Mo PKH2,3, Lau JTF2,3, Su XF2,3, Zhang X4, Wu AMS5, Mai JC6, Chen YX6.

Abstraktní

Pozadí a cíle

Cílem této studie je odhadnout podélné souvislosti mezi závislostí na sociálních sítích online (OSNA) a depresí, zda OSNA předpovídá vývoj deprese, a naopak, zda deprese předpovídá vývoj OSNA.

Metody

Celkem bylo v březnu 5,365 dotázáno celkem 2014 studentů z devíti středních škol v Guangzhou v jižní Číně a o měsíc později 9. Úroveň OSNA a deprese byly měřeny pomocí validované stupnice OSNA a CES-D. Pro odhad podélných asociací mezi OSNA a depresí byly použity víceúrovňové logistické regresní modely.

výsledky

U dospívajících, kteří byli na počátku studie depresi, ale bez OSNA, se 1.48-krát častěji vyvinula OSNA ve srovnání s těmi, kteří nebyli na začátku léčby [upraveno NEBO (AOR): 1.48, 95% interval spolehlivosti (CI): 1.14-1.93 ]. Kromě toho ve srovnání s těmi, kteří nebyli depresivní během sledovacího období, adolescenti, kteří byli trvale depresivní nebo objevující se depresivní během sledovacího období, měli zvýšené riziko rozvoje OSNA při sledování (AOR: 3.45, 95% CI: 2.51-4.75 pro přetrvávající depresi; AOR: 4.47, 95% CI: 3.33-5.99 pro vznikající depresi). Naopak u adolescentů, kteří byli klasifikováni jako perzistentní OSNA nebo vznikající OSNA, mělo naopak vyšší riziko rozvoje deprese ve srovnání s těmi, kteří nebyli OSNA (AOR: 1.65, 95% CI: 1.01-2.69 pro perzistentní OSNA; AOR: 4.29; 95% CI: 3.17-5.81 pro vznikající OSNA).

Proč investovat do čističky vzduchu?

Tato zjištění naznačují obousměrné spojení mezi OSNA a depresí, což znamená, že návykové používání sociálních sítí online je doprovázeno zvýšenou mírou depresivních symptomů.

KEYWORDS: adolescenti; Deprese; podélné spojení; online závislost na sociálních sítích

PMID: 30203664

DOI: 10.1556/2006.7.2018.69

Online závislost na sociálních sítích a deprese: Výsledky rozsáhlé prospektivní kohortové studie u čínských adolescentů.

J Behav Addict. 2018 Sep 11: 1-11. doi: 10.1556 / 2006.7.2018.69. [EPUB před tiskem]

Li JB1,2, Mo PKH2,3, Lau JTF2,3, Su XF2,3, Zhang X4, Wu AMS5, Mai JC6, Chen YX6.

Abstraktní

Pozadí a cíle Cílem této studie je odhadnout podélné souvislosti mezi závislostí na sociálních sítích online (OSNA) a depresí, zda OSNA předpovídá vývoj deprese, a naopak, zda deprese předpovídá vývoj OSNA. Metody Celkem 5,365 studentů z devíti středních škol v Guangzhou v jižní Číně bylo dotazováno na základní linii v březnu 2014 a následovalo 9 o měsíce později. Úroveň OSNA a deprese byly měřeny pomocí validované stupnice OSNA a CES-D. Pro odhad podélných asociací mezi OSNA a depresí byly použity víceúrovňové logistické regresní modely. Výsledky Dospělí, kteří byli na počátku studie depresivní, ale bez OSNA, měli 1.48krát vyšší pravděpodobnost vzniku OSNA při sledování ve srovnání s těmi, kteří nebyli v základní linii [upravené OR (AOR): 1.48, 95% interval spolehlivosti (CI): 1.14- 1.93]. Kromě toho ve srovnání s těmi, kteří nebyli depresivní během sledovacího období, adolescenti, kteří byli trvale depresivní nebo objevující se depresivní během sledovacího období, měli zvýšené riziko rozvoje OSNA při sledování (AOR: 3.45, 95% CI: 2.51-4.75 pro přetrvávající depresi; AOR: 4.47, 95% CI: 3.33-5.99 pro vznikající depresi). Naopak u adolescentů, kteří byli klasifikováni jako perzistentní OSNA nebo vznikající OSNA, mělo naopak vyšší riziko rozvoje deprese ve srovnání s těmi, kteří nebyli OSNA (AOR: 1.65, 95% CI: 1.01-2.69 pro perzistentní OSNA; AOR: 4.29; 95% CI: 3.17-5.81 pro vznikající OSNA). Závěr Zjištění naznačují obousměrné spojení mezi OSNA a depresí, což znamená, že návykové používání sociálních sítí online je doprovázeno zvýšenou mírou depresivních symptomů.

KEYWORDS: adolescenti; Deprese; podélné spojení; online závislost na sociálních sítích

PMID: 30203664

DOI: 10.1556/2006.7.2018.69

Úvod

Deprese, nejčastěji hlášená psychiatrická porucha (Knopf, Park, & Mulye, 2008; Thapar, Collishaw, Potter a Thapar, 2010), je důležitým tématem veřejného zdraví mezi adolescenty. Více než 9% adolescentů uvedlo střední až těžkou depresi a jeho incidence 1-let byla odhadnuta na 3% ve Spojených státech (Rushton, Forcier a Schectman, 2002). V jižní Číně naše předchozí studie uváděla prevalenci 1 v týdnu deprese 23.5% mezi studenty středních škol (Li et al., 2017).

Pozitivní souvislost mezi závislostí na internetu a depresí mezi adolescenty byla hlášena v obou průřezech (Moreno, Jelenchick a Breland, 2015; Yoo, Cho a Cha, 2014) a podélné studie (Cho, Sung, Shin, Lim a Shin, 2013; Ko, Yen, Chen, Yeh a Yen, 2009; Lam, 2014). Tyto studie však hodnotily závislost na internetu obecně spíše než konkrétní typy online aktivit. Adolescenti by mohli na internetu provádět různé typy online aktivit. Několik studií zdůraznilo význam a nutnost rozlišovat závislost na konkrétních činnostech souvisejících s internetem od závislosti na internetu obecně (Davis, 2001; Laconi, Tricard & Chabrol, 2015; Pontes, Szabo a Griffiths, 2015). Online sociální sítě jsou relativně novým jevem a mezi obyvateli, kteří jsou uživateli online sociálních sítí, byla pozorována vysoká prevalence deprese.Lin a kol., 2016; Tang & Koh, 2017). Ve srovnání s běžnou populací jsou teenageři a studenti nejčastějšími uživateli online sociálních sítí (Griths, Kuss a Demetrovics, 2014). Online závislost na sociálních sítích (OSNA) je relativně nové návykové chování mezi adolescenty spolu s nutkavým zapojením do online sociálních sítí. Jako specifický typ závislostí na chování na internetu zahrnuje OSNA základní klasické příznaky závislosti (Griffiths, 2013; Kuss & Griffiths, 2011) a je definována jako „je příliš znepokojen používáním online sociálních sítí, musí být veden silnou motivací k přihlášení nebo používání online sociálních sítí, které poškozují další sociální aktivity, studium / zaměstnání, mezilidské vztahy a / nebo psychologické zdraví a pohodu"(Andreassen, 2015). OSNA znatelně vzrostla mezi adolescenty. Kolem 9.78% amerických vysokoškolských studentů vnímalo závislost na Facebooku (Pempek, Yermolayeva a Calvert, 2009) a 29.5% singapurských vysokoškoláků vlastní OSNA (Tang & Koh, 2017). Studie v 2010 uvedla, že prevalence OSNA byla dokonce vyšší než 30% u čínských vysokoškolských studentů (Zhou & Leung, 2010). Důkazy naznačují, že nadměrná a nutkavá online sociální síť je zřídkakdy prospěšná, spíše má potenciálně škodlivé účinky na psychosociální blaho dospívajících, včetně emocionálních, relačních a jiných zdravotních výsledků (Andreassen, 2015).

Několik průřezových průzkumů uvedlo pozitivní spojení mezi OSNA a depresí mezi dospívajícími (Hong, Huang, Lin a Chiu, 2014; Koc & Gulyagci, 2013). Vzhledem k inherentnímu omezení konceptu průřezové studie však stále není jasné, zda je OSNA příčinou nebo důsledkem deprese nebo obousměrnosti. Online sociální síť by mohla poskytnout adolescentům sociální pohodlí a kapitál, selektivní sebeodhalení a potenciální sociální podporu (Ellison, Steinfield a Lampe, 2007; Steinfield, Ellison a Lampe, 2008). Jednotlivci, kteří mají psychiatrické poruchy (tj. Deprese a úzkost), mohou online sociální sítě považovat za bezpečnou a důležitou virtuální komunitu (Gámez-Guadix, 2014), kde by mohli uniknout emočním problémům zažívaným v reálném světě (Andreassen, 2015; Griths a kol., 2014) a dále vést k potenciálnímu návykovému zapojení (Oberst, Wegmann, Stodt, Brand & Chamarro, 2017). Mezitím by nadměrné vystavení virtuální komunitě vedlo k negativním emocím (McDougall et al., 2016). Dospívající s nesprávným přizpůsobením depresivní náladě se mohou setkat se škodlivějšími účinky nadměrné online sociální sítě (Selfhout, Branje, Delsing, Ter Bogt a Meeus, 2009). Proto je obousměrné spojení mezi OSNA a depresí teoreticky rozumné. Podle našich znalostí však neexistuje žádná prospektivní studie, která by se zaměřovala na zkoumání podélných vztahů mezi OSNA a deprese mezi dospívajícími a jinými populacemi.

Proto jsme navrhli prospektivní studii, která komplexně odhadne podélnou souvislost mezi depresí a OSNA v čase, například zda OSNA předpovídá vývoj deprese a zda deprese předpovídá vývoj OSNA, a to zvážením změn v OSNA a stavu deprese (např. Remise z porucha) během 9měsíčního období sledování.

Studovat design

Tato prospektivní kohortová studie byla provedena v Guangzhou v jižní Číně. Základní průzkum byl proveden od března do dubna 2014 a následný průzkum byl proveden v intervalu 9 za použití stejného postupu.

Účastníci a vzorkování                                                               

Účastníci byli přijati pomocí stratifikované metody vzorkování klastrů. Jeden okres / kraj byl výhodně vybrán z každé ze tří oblastí (tj. Oblasti jádra, předměstí a vnějšího předměstí) v Kantonu (červené tečky na obrázku 1). Z každého vybraného okresu / kraje pak byly vhodně vybrány tři veřejné střední školy, a tak bylo vybráno celkem devět škol. Všichni studenti sedmého a osmého stupně ve vybraných školách byli dobrovolně přizváni k účasti na studiu. Anonymní dotazník sami spravovali účastníci ve školním prostředí bez přítomnosti jakéhokoli učitele pod dohledem dobře vyškolených výzkumných asistentů.

obrázek rodič odstranit

Obrázek 1. Umístění pracovišť studie

Základní průzkum provedlo celkem 5,365 (míra odezvy = 98.04%). Dva dotazníky stejných studentů byly porovnány pomocí posledních čtyř číslic domácího telefonního čísla, posledních čtyř číslic mobilního telefonního čísla rodičů, posledních čtyř číslic čísla občanského průkazu účastníka, data narození účastníků, posledního vlastního dopisu a rodičů 'hláskovat jméno. Konečně 4,871 účastníků 5,365 poskytl úplné dotazníky při sledování (míra sledování = 90.8%). Po vyloučení těch, kteří nepoužívali online sociální sítě (n = 643), do naší longitudinální studie bylo zapojeno celkem 4,237 XNUMX účastníků.

Deprese

Úroveň depresivních příznaků byla měřena pomocí čínské verze položky 20 Centra pro epidemiologickou stupnici deprese (CES-D). Jeho psychometrické vlastnosti byly ověřeny u čínských adolescentů (Chen, Yang a Li, 2009; Cheng, Yen, Ko a Yen, 2012; Lee a kol., 2008; Wang a kol., 2013). Vyšší skóre znamená závažnější úroveň depresivních symptomů, s celkovým skóre od 0 do 60 (Radloff, 1977). Koeficienty Cronbachovy α v této studii byly .86 ve výchozím stavu a .87 při následném sledování, vykazující dobrou vnitřní spolehlivost. Individuální hlášení skóre CES-D ≥21 je definováno jako depresivní případ (Stockings et al., 2015). Po předchozích studiích (Penninx, Deeg, van Eijk, Beekman a Guralnik, 2000; Van Gool a kol., 2003), změna stavu deprese během sledovacího období v této studii byla kategorizována následovně: žádná deprese (účastníci bez deprese jak na základní linii, tak na sledování), remise z deprese (účastníci s depresí na základní linii, ale přechod na bez deprese při sledování -up), přetrvávající deprese (účastníci s depresí jak na počátku, tak na sledování) a vznikající deprese (účastníci bez deprese na začátku, ale s následnou depresí).

Online závislost na sociálních sítích (OSNA)

Závislost na online sociálních sítích byla měřena pomocí stupnice OSNA, která zahrnuje osm položek měřících základní návykové příznaky poznávací a behaviorální chuti, konflikt s jinými činnostmi, euforii, ztrátu kontroly, stažení, relapsu a znovuzískání. Vyšší skóre škály OSNA naznačuje vyšší úroveň návykové tendence k online sociální síti, s maximálním skóre 40. Jeho psychometrické vlastnosti byly důkladně vyhodnoceny v naší předchozí studii (Li et al., 2016). Neexistuje žádná stanovená mezní hodnota pro stupnici OSNA k identifikaci případů OSNA: účastníci, kteří skórovali v 10. decilu skóre (tj. Skóre OSNA ≥ 24), byli na počátku klasifikováni jako případy OSNA a stejná mezní hodnota byla slouží ke klasifikaci případů při následném sledování. Podobná klasifikační strategie byla použita v předchozí studii (Verkuijl et al., 2014). Koeficienty Cronbachovy α v OSNA stupnici v této studii byly xXUMUM na počátku a xXUMUM na sledování. Podobně byla změna stavu OSNA z výchozí hodnoty na následnou kontrolu kategorizována následovně: žádná OSNA (účastníci bez OSNA na začátku i v návaznosti), remise z OSNA (účastníci s OSNA na začátku, ale převedeni na bez OSNA při sledování) ), perzistentní OSNA (účastníci s OSNA jak na základní úrovni, tak na sledování) a vznikající OSNA (účastníci bez OSNA na výchozí úrovni, ale při sledování pokračovali s OSNA).

Covariates

Covariaté zahrnovali pohlaví, známku, úroveň rodičovského vzdělání, vnímanou finanční situaci rodiny, životní uspořádání (s rodiči i bez rodičů), akademický výkon uváděný samostatně a vnímaný studijní tlak na počátku.

Statistické analýzy

V případě potřeby byly předloženy popisné statistiky (např. Průměr, standardní odchylka a procenta). Intraclass korelační koeficienty pro shlukování napříč školami byly 1.56% (p = 002) pro depresi incidentu a 1.42% (p = 042) pro incident OSNA, což naznačuje významné rozdíly mezi školami (Wang, Xie a Fisher, 2009). Víceúrovňové logistické regresní modely (úroveň 1: student; úroveň 2: škola) byly proto použity k vyhodnocení podélných souvislostí mezi OSNA a depresí v průběhu času, přičemž se zohlednil účinek vzorkování klastrů ze školy. Pozadí kovariátů spojených s incidentovou depresí / OSNA s p <05 v jednorozměrné analýze nebo široce uváděné v literatuře (tj. Pohlaví a známka) byly upraveny pro modely vícerozměrných logistických regresí.

Pro predikci OSNA o novém výskytu deprese mezi účastníky, kteří nebyli na začátku léčby depresivní (n = 3,196 XNUMX), nejprve jsme odhadli poměr šancí (OR) výchozí OSNA, a to jak binární proměnné (tj. OSNA nebo ne) a kontinuální proměnné (skóre škály OSNA), na nový výskyt deprese po úpravě významných kovariancí, a pak dále úprava základního skóre stupnice CES-D (Hinkley et al., 2014). Potom jsme odhadli predikci změny stavu OSNA v průběhu času na nový výskyt deprese, včetně modelu upraveného o významné kovariáty a modelu dodatečně upraveného o základní skóre skóre CES-D.

Naopak, předpověď deprese na nový výskyt OSNA mezi účastníky bez OSNA na začátku (n = 3,657 XNUMX) byla odhadnuta podobným způsobem, jaký byl popsán výše, s novým výskytem OSNA jako výsledku a deprese jako expozice. Byla odhadnuta predikce výchozí deprese (kontinuální i kategorická verze) na nový výskyt OSNA a předpověď změny stavu deprese v průběhu času na nový výskyt OSNA.

Statistické analýzy byly provedeny za použití SAS verze 9.4 (SAS Institute, Cary, NC, USA). Oboustranný p hodnota <05 byla považována za statisticky významnou.

Etika

Studijní postupy byly provedeny v souladu s Helsinskou deklarací. Souhlas školy a povolení k průzkumu ve škole byly získány od ředitelů škol před provedením průzkumu. Ústní souhlas byl získán od studentů před jejich účastí. Tato studie a postup souhlasu byly schváleny etickým výborem pro průzkum a behaviorální výzkum čínské univerzity v Hongkongu.

výsledky

Charakteristiky účastníků a analýza opotřebení

Analýza opotřebení ukázala, že neexistovaly žádné významné rozdíly, pokud jde o úroveň rodičovského vzdělávání a akademický výkon uváděný samostatně mezi adolescenty, kteří byli zapojeni do longitudinální analýzy (n = 4,237 XNUMX) a kteří byli vyloučeni z podélné analýzy (n = 1,128). U adolescentů, kteří byli zapojeni do longitudinálního vzorku, byly častěji ženy, byli z osmého ročníku, měli dobrou rodinnou finanční situaci, žili s oběma rodiči a vnímali nulový / lehký studijní tlak (tabulka 1).

Tabulka

Tabulka 1. Analýza opotřebení a charakteristiky účastníků v podélném vzorku
 

Tabulka 1. Analýza opotřebení a charakteristiky účastníků v podélném vzorku

 

Výchozí stav

Účastníci v podélném vzorku

Účastníci bez deprese na začátku

Účastníci bez OSNA na začátku

 

Ano

Ne

p*

Non-OSNA

OSNA

p*

Bez deprese

Deprimovaný

p*

Celková cena5,3654,2371,128-2,922274-2,922735-
Sex
 Muž2,533 (47.2)2,105 (49.7)727 (64.4)<0011,464 (50.1)164 (59.8).0021,464 (50.1)309 (42.0)<001
 Žena2,832 (52.8)2,132 (50.3)401 (35.6) 1,458 (49.9)110 (40.2) 1,458 (49.9)426 (58.0) 
Stupeň
 Sedm2,592 (48.3)2,011 (47.5)581 (51.5).0161,418 (48.5)131 (47.8).8201,418 (48.5)337 (45.9).194
 Osm2,773 (51.7)2,226 (52.5)547 (48.5) 1,504 (51.5)143 (52.2) 1,504 (51.5)398 (54.2) 
Úroveň vzdělání otce
 Základní škola nebo nižší356 (6.6)273 (6.4)83 (7.4).376165 (5.7)21 (7.7).049165 (5.7)61 (8.3).010
 Střední škola1,816 (33.9)1,425 (33.6)391 (34.7) 958 (32.8)108 (39.4) 958 (32.8)259 (35.2) 
 Střední střední škola1,646 (30.7)1,312 (31.0)334 (29.6) 911 (31.2)79 (28.8) 911 (31.2)230 (31.3) 
 Vysoká škola nebo vyšší1,317 (24.5)1,053 (24.9)264 (23.4) 763 (26.1)54 (6.6) 763 (26.1)159 (21.6) 
 Nevím230 (4.3)174 (4.1)56 (5.0) 125 (4.3)12 (4.4) 125 (4.3)26 (3.5) 
Úroveň vzdělání matky
 Základní škola nebo nižší588 (11.0)445 (10.5)143 (12.7).144267 (9.1)35 (12.8).108267 (9.1)103 (14.0)<001
 Střední škola1,909 (35.6)1,507 (35.6)402 (35.6) 1,030 (35.3)108 (39.4) 1,030 (35.3)274 (37.3) 
 Střední střední škola1,497 (27.9)1,199 (28.3)298 (26.4) 860 (29.4)71 (25.9) 860 (29.4)180 (24.5) 
 Vysoká škola nebo vyšší1,143 (21.3)913 (21.6)230 (20.4) 634 (21.7)50 (18.3) 634 (21.7)156 (21.2) 
 Nevím228 (4.3)173 (4.1)55 (4.9) 131 (4.5)10 (3.6) 131 (4.5)22 (3.0) 
Finanční situace rodiny
 Velmi dobré / dobré2,519 (47.0)2,047 (48.3)472 (41.8)<0011,495 (51.2)123 (44.9).1151,495 (51.2)300 (40.8)<001
 Průměrný2,664 (49.6)2,072 (48.9)592 (52.5) 1,366 (46.7)143 (52.2) 1,366 (46.8)405 (55.1) 
 Špatný / velmi špatný182 (3.4)118 (2.8)64 (5.7) 61 (2.1)8 (8.6) 61 (2.1)30 (4.1) 
Žije s oběma rodiči
 Ne4,712 (87.8)490 (11.6)163 (14.4).008312 (10.7)30 (11.0).890312 (10.7)107 (14.6).003
 Ano653 (12.2)3,747 (88.4)965 (85.6) 2,610 (89.3)244 (89.0) 2,610 (89.3)628 (85.4) 
Studijní výsledky
 Horní1,817 (33.9)1,465 (34.6)223 (19.8).2761,142 (39.1)51 (18.6)<0011,142 (39.1)205 (27.9)<001
 Střední2,396 (44.6)1,920 (45.3)619 (54.9) 1,306 (44.7)134 (48.9) 1,306 (44.7)347 (47.2) 
 Spodní1,152 (21.5)490 (20.1)286 (25.4) 474 (16.2)89 (32.5) 474 (16.2)183 (24.9) 
Vnímaný studijní tlak
 Nula / světlo1,034 (19.3)811 (19.1)352 (31.2)<001667 (22.8)31 (11.3)<001667 (22.8)78 (10.6)<001
 obecně3,052 (56.9)2,433 (57.4)476 (42.2) 1,769 (60.5)172 (62.8) 1,769 (60.5)359 (48.8) 
 Těžký / velmi těžký1,279 (23.8)993 (23.4)300 (26.6) 486 (16.6)71 (25.9) 486 (16.6)298 (40.5) 

Notes. Data jsou zobrazena jako n (%). OSNA: online závislost na sociálních sítích; CES-D: Centrum epidemiologické stupnice deprese; -: nepoužije se.

*p hodnoty byly získány pomocí χ2 test.

Z adolescentů 4,237 (průměrný věk: 13.9, standardní odchylka: 0.7) v podélném vzorku byly 49.7% (2,105 z 4,237) ženy a 47.5% (2,011 z 4,237) byly studenty sedmého ročníku. Většina adolescentů (88.4%; 3,747 z 4,237) žila se svými rodiči. V podélném vzorku se prevalence deprese významně zvýšila z 24.6% (1,041 z 4,237) na základní linii na 26.6% při sledování (McNemarův test = 7.459, p = 006). Nebyl zjištěn žádný významný rozdíl v prevalenci OSNA mezi výchozí hodnotou a následnou kontrolou (13.7% při výchozí hodnotě vs. 13.6% při následné kontrole; McNemarův test = 0.053, p = 818). Celkem 3,196 3,657 studentů na začátku nemělo depresi a XNUMX XNUMX studentů nemělo na začátku OSNA (tabulka 1).

Potenciální zmatky spojené s novým výskytem deprese nebo OSNA

Tabulka 2 ukazuje, že vnímaná špatná finanční situace rodiny, špatná akademická výkonnost uváděná samostatně a vnímaný silný studijní tlak byly významně spojeny s vyšším výskytem deprese (rozsah univariate OR: 1.32 – 1.98) a vyšším výskytem OSNA (range univariate OR: 1.61 – 2.76). Život s rodiči byl významně ochranným faktorem pro výskyt pouze OSNA [univariační NEBO: 0.65, 95% interval spolehlivosti (CI): 0.48 – 0.89].

Tabulka

Tabulka 2. Univariate asociace mezi pozadí covariates a výskyt deprese / OSNA
 

Tabulka 2. Univariate asociace mezi pozadí covariates a výskyt deprese / OSNA

 

Výskyt deprese

Incidence OSNA

 

n (%) (n = 515)

ORu (95% CI)

p

n (%) (n = 335)

ORu (95% CI)

p

Sex 
 Muž249 (15.9)1 168 (8.9)1 
 Žena266 (16.3)0.96 (0.79, 1.16).641167 (9.4)0.94 (0.75, 1.17).573
Stupeň 
 Sedm250 (16.1)1 160 (9.1)1 
 Osm265 (16.1)1.00 (0.83, 1.21).977175 (9.2)1.00 (0.80, 1.26).977
Úroveň vzdělání otce 
 Základní škola nebo nižší32 (17.2)1 26 (11.5)1 
 Střední střední škola190 (17.8)1.04 (0.69, 1.59).827116 (9.5)0.81 (0.52, 1.28).377
 Střední střední škola139 (14.0)0.80 (0.52, 1.23).31793 (8.2)0.67 (0.42, 1.07).090
 Univerzita nebo vyšší129 (15.8)0.92 (0.60, 1.42).70586 (9.3)0.78 (0.49, 1.26).310
 Nevím25 (18.3)1.14 (0.63, 2.04).66614 (9.3)0.79 (0.40, 1.59).516
Úroveň vzdělání matky 
 Základní škola nebo nižší47 (15.6)1 31 (8.4)1 
 Střední střední škola196 (17.2)1.15 (0.81, 1.63).424118 (9.1)1.11 (0.73, 1.69).621
 Střední střední škola141 (15.2)1.01 (0.70, 1.46).939109 (10.5)1.28 (0.84, 1.96).257
 Univerzita nebo vyšší105 (15.4)1.03 (0.70, 1.52).86164 (8.1)0.97 (0.61, 1.53).891
 Nevím26 (18.4)1.32 (0.77, 2.25).31013 (8.5)1.03 (0.52, 2.03).940
Finanční situace rodiny 
 Velmi dobré / dobré229 (14.2)1 145 (8.1)1 
 Průměrný269 (17.8)1.32 (1.08, 1.60).006172 (9.7)1.21 (0.96, 1.53).105
 Špatný / velmi špatný17 (24.6)1.98 (1.12, 3.49).01918 (19.8)2.76 (1.60, 4.76)<001
Žije s oběma rodiči 
 Ne64 (18.7)1 54 (12.9)1 
 Ano451 (15.8)0.80 (0.60, 1.07).135281 (8.7)0.65 (0.48, 0.89).008
Studijní výsledky 
 Horní169 (14.2)1 109 (8.1)1 
 Střední226 (15.7)1.13 (0.91, 1.41).254145 (8.8)1.10 (0.85, 1.42).488
 Spodní120 (21.3)1.66 (1.28, 2.16)<00181 (12.3)1.61 (1.19, 2.19).002
Vnímaný studijní tlak 
 Nula / světlo96 (13.8)1 59 (7.9)1 
 Průměrný305 (15.7)1.16 (0.90, 1.48).253178 (8.4)1.05 (0.77, 1.44).735
 Těžký / velmi těžký114 (20.5)1.63 (1.20, 2.20).00296 (12.5)1.65 (1.17, 2.32).004

Notes. OSNA: online závislost na sociálních sítích; ORu: univariate ratio ratio; 95% CI: 95% interval spolehlivosti, získaný pomocí univariačních logistických regresních modelů.

OSNA předpovídá nový výskyt deprese

U adolescentů 3,196, kteří nebyli na začátku léčby depresivní, univariační model ukázal, že výchozí hodnota OSNA byla významně spojena s vyšším výskytem deprese během sledovacího období (univariate OR: 1.65, 95% CI: 1.22 – 2.22). Po úpravě pohlaví, stupně, rodinné finanční situace, akademického výkonu a vnímaného studijního tlaku zůstala asociace významná [upraveno NEBO (AOR): 1.48, 95% CI: 1.09 – 2.01]. Při dalším nastavení základního skóre CES-D se asociace stane statisticky nevýznamnou (AOR: 1.16, 95% CI: 0.85 – 1.60). Podobné výsledky byly pozorovány při použití skóre OSNA (spojitá proměnná) jako prediktoru nové deprese deprese (tabulka 1) 3).

Tabulka

Tabulka 3. Podélné souvislosti mezi OSNA a depresí: víceúrovňové logistické regresní modely
 

Tabulka 3. Podélné souvislosti mezi OSNA a depresí: víceúrovňové logistické regresní modely

 

n

Počet nových incidentů

Univariační modely

Multivariabilní modely

 

ORu (95% CI)

p

AOR (95% CI)

p

AOR (95% CI)

p

OSNA předpovídá novou depresi incidentů (n = 3,196)
Základní skóre OSNA (nepřetržité)--1.05 (1.03, 1.07)<0011.04 (1.02, 1.06)a<0011.01 (0.99, 1.03)b.242
Základní OSNA
 Ne2,9224511 1a 1b 
 Ano274641.65 (1.22, 2.22).0011.48 (1.09, 2.01).0121.16 (0.85, 1.60).342
Změna stavu OSNA v průběhu času
 Žádná OSNA2,6943541 1a 1b 
 Remise z OSNA179381.77 (1.21, 2.58).0031.61 (1.10, 2.37).0151.29 (0.87, 1.91).202
 Trvalá OSNA95262.46 (1.54, 3.93)<0012.23 (1.39, 3.58)<0011.65 (1.01, 2.69).044
 Rozvíjející se OSNA228974.89 (3.67, 6.52)<0014.67 (3.49, 6.24)<0014.29 (3.17, 5.81)<001
Deprese předpovídá nový incident OSNA (n = 3,657)
Základní skóre CES-D (nepřetržité)--1.05 (1.03, 1.06)<0011.04 (1.03, 1.05)c<0011.03 (1.01, 1.04)d<001
Základní deprese
 Ne2,9222281 1c 1d 
 Ano7351072.02 (1.58, 2.58)<0011.78 (1.38, 2.31)<0011.48 (1.14, 1.93).004
Změna stavu deprese v průběhu času
 Žádná deprese2,4711311 1c 1d 
 Remise z deprese315211.28 (0.80, 2.07).3071.19 (0.73, 1.93).4860.97 (0.60, 1.59).918
 Trvalá deprese420864.62 (3.43, 6.21)<0014.17 (3.05, 5.69)<0013.45 (2.51, 4.75)<001
 Vznikající deprese451974.88 (3.67, 6.50)<0014.70 (3.53, 6.28)<0014.47 (3.33, 5.99)<001

Notes. OSNA: online závislost na sociálních sítích; CES-D: Centrum epidemiologické stupnice deprese; ORu: neměnitelný kurzový poměr; AOR: upravený poměr šancí; 95% CI: 95% interval spolehlivosti.

aModely byly upraveny podle pohlaví, známky, rodinné finanční situace, akademického výkonu a vnímaného studijního tlaku. bModely byly upraveny podle pohlaví, stupně, rodinné finanční situace, akademického výkonu, vnímaného studijního tlaku a základního skóre stupnice CES-D (kontinuální proměnná). cModely byly upraveny podle pohlaví, známky, rodinné finanční situace, životního uspořádání s rodiči, akademického výkonu a vnímaného studijního tlaku. dModely byly upraveny podle pohlaví, stupně, rodinné finanční situace, životního uspořádání s rodiči, akademického výkonu, vnímaného studijního tlaku a základního skóre stupnice OSNA (kontinuální proměnná).

Zjistili jsme významnou souvislost mezi změnou stavu OSNA a vyšším výskytem deprese. Ve srovnání s adolescenty, kteří byli klasifikováni jako bez OSNA, bylo riziko vzniku deprese 1.65krát (95% CI: 1.01 – 2.69) vyšší u těch s perzistentními OSNA a 4.29 krát (95% CI: 3.17 – 5.81) vyšší mezi těmi s vznikající OSNA, po úpravě pohlaví, stupně, finanční situace rodiny, akademického výkonu, vnímaného studijního tlaku a výchozího skóre CES-D (tabulka 3).

Deprese předpovídá nový výskyt OSNA

U adolescentů 3,657, kteří byli na počátku studie bez OSNA, prokázaly univariační výsledky významnou pozitivní asociaci mezi základní depresí a vyšší incidencí OSNA (univariační OR: 2.02, 95% CI: 1.58 – 2.58). Po úpravě pohlaví, stupně, rodinné finanční situace, životního uspořádání s rodiči, akademického výkonu a vnímaného studijního tlaku, sdružení mírně utlumilo, ale zůstalo významné (AOR: 1.78, 95% CI: 1.38 – 2.31). Asociace mezi výchozím stavem deprese a incidencí OSNA byla statisticky významná i při další úpravě výchozích skóre OSNA (AOR: 1.48, 95% CI: 1.14 – 1.93). Výsledky byly stále významné při použití skóre CES-D (spojitá proměnná) jako prediktoru nové incidence OSNA (tabulka 3).

V multivariabilní analýze bylo pozorováno významné spojení mezi změnou stavu deprese a incidencí OSNA. Po úpravě pohlaví, stupně, rodinné finanční situace, životního uspořádání s rodiči, akademického výkonu, vnímaného studijního tlaku a základního skóre OSNA ve srovnání s adolescenty bez deprese byla šance na rozvoj OSNA 3.45 krát (95% CI: 2.51– 4.75) vyšší mezi těmi, kteří byli trvale depresivní, a 4.47 krát (95% CI: 3.33 – 5.99) vyšší mezi těmi, kteří se objevili v depresi (tabulka 3).

Diskuse

V této rozsáhlé longitudinální studii jsme zjistili, že adolescenti, kteří byli na počátku depresivní, ale bez ONSA, měli o 48% vyšší riziko rozvoje OSNA během 9měsíčního sledovacího období ve srovnání s těmi, kteří na počátku nemají depresi, ale predikce základní OSNA o novém výskytu deprese nebyla v této studii podporována. Navíc, když byly v modelech brány v úvahu účinky změn stavu v průběhu času (tj. Remise z deprese / OSNA na počátku léčby na non-depresi / non-OSNA při sledování), výsledky odhalily obousměrnou souvislost mezi OSNA a depresí . Adolescenti, kteří byli trvale depresivní nebo se u nich objevovala deprese, měli vyšší riziko vzniku OSNA ve srovnání s těmi, kteří během 9měsíčního období sledování neměli depresi. Naopak, adolescenti, kteří byli perzistentní nebo objevující se OSNA, mají také zvýšené riziko vzniku deprese ve srovnání s těmi, kteří na počátku i v následném sledování nebyli OSNA.

Rozdíl ve výsledcích získaných pomocí základních hodnot (tj. Výchozí OSNA) a změn stavu (tj. Změny stavu OSNA) k předpovědi výsledku incidence (tj. Nový výskyt deprese) lze vysvětlit vysokou mírou remise z OSNA a deprese během období sledování. Vysoká míra přirozené remise návykových chování na internetu (49.5% - 51.5%) byla pozorována ve dvou předchozích longitudinálních studiích na Tchaj-wanu (Ko, Yen, Yen, Lin a Yang, 2007; Ko a kol., 2015). Výsledky z našeho předchozího průzkumu v Hongkongu také trvale pozorovaly vysoký výskyt remise z chování závislostí na internetu během období 12 (59.29 na 100 osoboroků; Lau, Wu, Gross, Cheng a Lau, 2017). Podobně v této studii byl během sledovaného období pozorován velký podíl remise (41.4%) a OSNA (58.8%). Tyto výsledky naznačují, že stav OSNA a stav deprese v základním hodnocení nelze v průběhu času považovat za neměnné podmínky, a proto by ignorování remisního účinku v průběhu času potenciálně podceňovalo účinek OSNA na depresi. Proto jsme spekulovali, že přístup modelování zahrnující dynamické změny v OSNA a stav deprese v čase by mohl poskytnout přesvědčivější a robustnější odhad vyloučením potenciálních kompenzačních účinků z případů remise.

Zjištění v této studii naznačují obousměrnou souvislost mezi OSNA a depresí u adolescentů, což naznačuje, že deprese činí jednotlivce náchylným k rozvoji OSNA a negativní důsledky OSNA dále zhoršují příznaky deprese. Při vývoji návykového chování souvisejícího s internetem jsou zásadní maladaptivní poznání (tj. Přežvykování, pochybnosti o sobě, nízká sebeúčinnost a negativní sebehodnocení) a dysfunkční chování (tj. Používání internetu k úniku z emočních problémů) (Davis, 2001). Depresivní jedinci obvykle vykazují kognitivní příznaky a mají pozitivní očekávání od svého používání internetu, které by jim internet mohl odvést pozornost od negativních nálad a osobních problémů (např. Deprese a osamělost; Brand, Laier, & Young, 2014; Wu, Cheung, Ku a Hung, 2013). Online sociální sítě jsou atraktivní zejména pro lidi s problémy s náladou kvůli své anonymitě a absenci sociálních podnětů (tj. Výraz obličeje, skloňování hlasu a oční kontakt) ve srovnání s osobní komunikací (Young & Rogers, 1998). Depresivní jedinci mohou upřednostňovat online sociální sítě jako bezpečnější a méně ohrožující komunikační prostředek a také jako prostředek k regulaci jejich negativních nálad (tj. Zmírnění negativních emocí, úzkosti a osobních problémů). Tyto maladaptivní poznávací strategie a strategie vyhýbání se vyhýbání urychlují vývoj OSNA. Nadměrné zapojení do sociálních sítí online přemisťuje čas strávený s rodinou a vrstevníky v reálném světě a způsobuje odstoupení od interpersonálních offline aktivit, což zesiluje negativní nálady (např. Depresivní příznaky a osamělost; Kraut a kol., 1998), čímž představuje vzájemný vztah.

Zjištění v této studii mají několik důsledků při navrhování preventivních a intervenčních programů. Zaprvé, pozitivní predikce základní deprese na nový výskyt OSNA znamená, že u depresivních adolescentů je vysoké riziko rozvoje OSNA později. Intervenční strategie snižování depresivních symptomů, tj. Snižování maladaptivní víry v očekávání pozitivního výsledku používání internetu, školení sociálních dovedností a plánování offline volnočasových aktivit (Chou et al., 2015), může účinně bránit rozvoji OSNA. Zadruhé je smysluplné posoudit úrovně depresivních příznaků jako ukazatel zranitelnosti OSNA. Intervence a prevence zaměřené na vysoce rizikové adolescenty s identifikovanými depresivními příznaky mohou snížit pravděpodobnost výskytu OSNA u školních adolescentů. Zatřetí, pro silnou predikci změny stavu OSNA (tj. Perzistentní OSNA a nově se objevující OSNA) na výskyt deprese a predikci změny stavu deprese (tj. Perzistentní deprese a nově vznikající deprese) na incidenci OSNA znamená, že OSNA je vysoce komorbidní s depresí, což naznačuje mechanismus negativního vyztužení.

Pro budoucí výzkum existují určité důsledky. Za prvé, naše výsledky spolu s předchozími studiemi naznačily, že úroveň OSNA a depresivní příznaky jsou dynamické a reverzibilní během studovaného období, spíše než náhodná fluktuace náhodou (Lau et al., 2017). Budoucí studie zahrnující opatření deprese nebo OSNA se doporučují měřit tyto poruchy opakovaně, nikoli pouze v jednom časovém bodě, za předpokladu, že budou v průběhu času nezměnitelné. Statistická metodika by navíc měla zohlednit takovou změnu stavu ve specifikacích modelování, jako je použití změny patologického stavu v čase, nikoli výchozího stavu, jako prediktoru výsledků duševního zdraví. Zadruhé vzbudil obavu, zda jsou tyto poruchy (tj. Depresivní příznaky a chování související s internetem) dlouhodobé nebo krátkodobé. Další podélné studie zahrnující přístup modelování trajektorie latentní třídy jsou alternativní k odhadu přirozeného vývojového průběhu těchto poruch.

Podle našich znalostí je naše kohortová studie první, kdo odhadne obousměrné spojení mezi OSNA a depresí mezi adolescenty. Hlavní předností této studie je perspektivní návrh rozsáhlé studie s opakovanými opatřeními pro OSNA a depresi. Další hlavní výhoda spočívá v tom, že ve stejném vzorku byla testována obousměrná asociace, včetně podélné predikce OSNA na vývoj deprese a podélné predikce deprese na vývoj OSNA.

Při interpretaci nálezů je však třeba poznamenat několik omezení. Za prvé, kvůli metodě sběru dat, která se hlásí sama, může následně existovat zkreslení hlášení (např. Sociální žádoucí zkreslení a zkreslení odvolání). Zadruhé, tato studie se zaměřila na konkrétní demografickou populaci (tj. Neklinické, školní studenty) a obecnost výsledků pro další populaci by měla být opatrná. Studie na jiné demografické populaci (tj. Psychiatrické klinické populaci) jsou nezbytné k dalšímu potvrzení takových podélných souvislostí nalezených v této studii. Zatřetí, může existovat nesprávná klasifikace deprese jako zdroje chyby měření, protože deprese byla měřena pomocí epidemiologické screeningové škály, kterou si sám stanovil, a nikoli podle klinické diagnózy k hodnocení deprese. Za čtvrté, tato studie byla omezena na dva časové body s 9měsíčním intervalem. Protože jsme definovali změnu OSNA / deprese (tj. Perzistentní ONSA / deprese a remise z OSNA / deprese) porovnáním výsledků výchozích a následných průzkumů, které byly provedeny s odstupem 9 měsíců, nevíme, zda se stav OSNA / deprese změnil nebo během devítiměsíčního období kolísala. K zachycení dynamického obrazu těchto negativních podmínek jsou nutné longitudinální studie s více pozorováními a krátkým časovým intervalem. Za páté, vzhledem k tomu, že pro OSNA není k dispozici žádný zlatý standardní nástroj a diagnostická kritéria, jsme k definování případů OSNA po podobné publikované studii použili 9. decil skóre OSNA na počátku (Verkuijl et al., 2014). Citlivost a specifičnost takového kritéria pro stav OSNA je nejasná a musí být v budoucím výzkumu vyhodnocena. Měřítko OSNA však ukázalo přijatelné psychometrické vlastnosti v této studii a našich předchozích studiích. Za šesté, podélné asociace mezi OSNA a depresí byly odhadnuty samostatně pomocí dvou dílčích vzorků. Věříme, že použití patologického stavu jako výsledku spíše než průběžného skóre by mohlo poskytnout epizootologičtější vysvětlení v epidemiologické studii. Modelování křížově zaostřené strukturální rovnice by mohlo být alternativním přístupem k prozkoumání příčinných směrů v budoucích podélných studiích se třemi nebo více pozorováními. Naše zjištění navíc poskytují silné důkazy o časových souvislostech (jedno důležité kritérium pro kauzální inference) mezi OSNA a depresí. Nemohli jsme však vyloučit možnost, že by třetí proměnná nezahrnutá do této studie spojovala podélné souvislosti mezi OSNA a depresí.

Závěry

Tato studie odhalila obousměrné spojení mezi OSNA a depresí mezi adolescenty, což znamená, že deprese významně přispívá k rozvoji OSNA, a naopak, depresivní jednotlivci zažívají škodlivější účinky návykové používání online sociálních sítí. Pro další potvrzení nálezů z této studie je vyžadováno více podélných studií s více pozorovacími časovými body a krátkými časovými intervaly.

Příspěvek autorů

Studii vytvořili a navrhli J-BL, JTFL, PKHM a X-FS. Data získala J-BL, J-CM a Y-XC. Statistické analýzy provedly J-BL, JTFL a PKHM. J-BL, JTFL, PKHM, XZ a AMSW vypracovaly a upravily rukopis. Všichni autoři přispěli k interpretaci výsledků a kritické revizi rukopisu pro důležitý intelektuální obsah a schválili konečnou verzi rukopisu.

Konflikt zájmů

Autoři neuvádějí žádný střet zájmů.

Poděkování

Autoři by rádi ocenili všechny účastníky a jejich rodiny a školy za podporu této studie.

Reference

 Andreassen, C. S. (2015). Závislost na sociálních sítích online: komplexní přehled. Aktuální zprávy o závislosti, 2 (2), 175–184. doi:https://doi.org/10.1007/s40429-015-0056-9 CrossRefGoogle Scholar
 Brand, M., Laier, C., & Young, K. S. (2014). Závislost na internetu: Zvládání stylů, očekávání a důsledků léčby. Frontiers in Psychology, 5, 1256. doi:https://doi.org/10.3389/fpsyg.2014.01256 CrossRef, MedlineGoogle Scholar
 Chen, Z. Y., Yang, X. D., & Li, X. Y. (2009). Psychometrické rysy CES-D u čínských adolescentů. Čínský žurnál klinické psychologie, 17 (4), 443–448. doi:https://doi.org/10.16128/j.cnki.1005-3611.2009.04.027 Google Scholar
 Cheng, C. P., Yen, C. F., Ko, C. H. a Yen, J. Y. (2012). Faktorová struktura Centra pro epidemiologické studie Stupnice deprese u tchajwanských adolescentů. Comprehensive Psychiatry, 53 (3), 299–307. doi:https://doi.org/10.1016/j.comppsych.2011.04.056 CrossRef, MedlineGoogle Scholar
 Cho, S. M., Sung, M. J., Shin, K. M., Lim, K. Y., & Shin, Y. M. (2013). Předpovídá psychopatologie v dětství závislost na internetu u dospívajících mužů? Dětská psychiatrie a lidský rozvoj, 44 (4), 549–555. doi:https://doi.org/10.1007/s10578-012-0348-4 CrossRef, MedlineGoogle Scholar
 Chou, W. P., Ko, C. H., Kaufman, E. A., Crowell, S. E., Hsiao, R. C., Wang, P. W., Lin, J. J., & Yen, C. F. (2015). Asociace strategií zvládání stresu se závislostí na internetu u vysokoškolských studentů: Zmírňující účinek deprese. Comprehensive Psychiatry, 62, 27–33. doi:https://doi.org/10.1016/j.comppsych.2015.06.004 MedlineGoogle Scholar
 Davis, R. A. (2001). Kognitivně-behaviorální model patologického používání internetu. Počítače v lidském chování, 17 (2), 187–195. doi:https://doi.org/10.1016/S0747-5632(00)00041-8 CrossRefGoogle Scholar
 Ellison, N. B., Steinfield, C., & Lampe, C. (2007). Výhody „přátel z Facebooku“: „Sociální kapitál a vysokoškolští studenti využívají stránky sociálních sítí online. Journal of Computer-Mediated Communication, 12 (4), 1143–1168. doi:https://doi.org/10.1111/j.1083-6101.2007.00367.x CrossRefGoogle Scholar
 Gámez-Guadix, M. (2014). Depresivní příznaky a problematické používání internetu mezi adolescenty: Analýza podélných vztahů z kognitivně behaviorálního modelu. Cyberpsychologie, chování a sociální sítě, 17 (11), 714 – 719. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2014.0226 MedlineGoogle Scholar
 Griffiths, M. D. (2013). Závislost na sociálních sítích: Nová témata a problémy. Journal of Addiction Research & Therapy, 4 (5), e118. doi:https://doi.org/10.4172/2155-6105.1000e118 Google Scholar
 Griths, M. D., Kuss, D. J., & Demetrovics, Z. (2014). Závislost na sociálních sítích: Přehled předběžných zjištění. In K. P. Rosenberg & L. C. Feder (Eds.), Behavioural addictions: Criteria, evidence and treatment (str. 119–141). Londýn, Velká Británie: Elsevier. Google Scholar
 Hinkley, T., Verbestel, V., Ahrens, W., Lissner, L., Molnár, D., Moreno, LA, Pigeot, I., Pohlabeln, H., Reisch, LA, & Russo, P. (2014 ). Využívání elektronických médií v raném dětství jako prediktor horší pohody: prospektivní kohortní studie. JAMA Pediatrics, 168 (5), 485–492. doi:https://doi.org/10.1001/jamapediatrics.2014.94 MedlineGoogle Scholar
 Hong, F. Y., Huang, D. H., Lin, H. Y., & Chiu, S. L. (2014). Analýza psychologických rysů, využití Facebooku a modelu závislosti na Facebooku u tchajwanských studentů univerzity. Telematika a informatika, 31 (4), 597–606. doi:https://doi.org/10.1016/j.tele.2014.01.001 CrossRefGoogle Scholar
 Knopf, D., Park, M. J., & Mulye, T. P. (2008). Duševní zdraví adolescentů: národní profil, 2008. San Francisco, CA: National Adolescent Health Information Center. Google Scholar
 Ko, C. H., Wang, P. W., Liu, T. L., Yen, C. F., Chen, C. S., & Yen, J. Y. (2015). Obousměrné asociace mezi rodinnými faktory a závislostí na internetu u dospívajících v prospektivním výzkumu. Psychiatrie a klinické neurovědy, 69 (4), 192–200. doi:https://doi.org/10.1111/pcn.12204 MedlineGoogle Scholar
 Ko, C. H., Yen, J. Y., Chen, C. S., Yeh, Y. C. a Yen, C. F. (2009). Prediktivní hodnoty psychiatrických symptomů pro závislost na internetu u dospívajících: 2letá prospektivní studie. Archives of Pediatrics & Adolescent Medicine, 163 (10), 937–943. doi:https://doi.org/10.1001/archpediatrics.2009.159 CrossRef, MedlineGoogle Scholar
 Ko, C. H., Yen, J. Y., Yen, C. F., Lin, H. C., a Yang, M. J. (2007). Faktory prediktivní pro výskyt a remisi závislosti na internetu u mladých dospívajících: prospektivní studie. CyberPsychology & Behavior, 10 (4), 545–551. doi:https://doi.org/10.1089/cpb.2007.9992 CrossRef, MedlineGoogle Scholar
 Koc, M. & Gulyagci, S. (2013). Závislost na Facebooku mezi tureckými vysokoškoláky: Role psychologického zdraví, demografické a uživatelské charakteristiky. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 16 (4), 279–284. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2012.0249 CrossRef, MedlineGoogle Scholar
 Kraut, R., Patterson, M., Lundmark, V., Kiesler, S., Mukopadhyay, T., & Scherlis, W. (1998). Internetový paradox. Sociální technologie, která snižuje sociální zapojení a psychickou pohodu? Americký psycholog, 53 (9), 1017–1031. doi:https://doi.org/10.1037/0003-066X.53.9.1017 CrossRef, MedlineGoogle Scholar
 Kuss, D. J. a Griffiths, M. D. (2011). Online sociální sítě a závislost - přehled psychologické literatury. International Journal of Environmental Research and Public Health, 8 (9), 3528–3552. doi:https://doi.org/10.3390/ijerph8093528 CrossRef, MedlineGoogle Scholar
 Laconi, S., Tricard, N., & Chabrol, H. (2015). Rozdíly mezi konkrétním a obecným problematickým využitím internetu podle pohlaví, věku, času stráveného online a psychopatologických symptomů. Počítače v lidském chování, 48, 236–244. doi:https://doi.org/10.1016/j.chb.2015.02.006 CrossRefGoogle Scholar
 Lam, L. T. (2014). Závislost na hraní na internetu, problematické používání internetu a problémy se spánkem: Systematický přehled. Aktuální psychiatrické zprávy, 16 (4), 444. doi:https://doi.org/10.1007/s11920-014-0444-1 CrossRef, MedlineGoogle Scholar
 Lau, J. T. F., Wu, A. M. S., Gross, D. L., Cheng, K. M. a Lau, M. M. C. (2017). Je závislost na internetu přechodná nebo trvalá? Incidence a potenciální prediktory remise závislosti na internetu mezi čínskými studenty středních škol. Návykové chování, 74, 55–62. doi:https://doi.org/10.1016/j.addbeh.2017.05.034 MedlineGoogle Scholar
 Lee, S. W., Stewart, S. M., Byrne, B. M., Wong, J. P. S., Ho, S. Y., Lee, P. W. H., & Lam, T. H. (2008). Faktorová struktura Centra pro epidemiologické studie Stupnice deprese u hongkonských adolescentů. Journal of Personality Assessment, 90 (2), 175–184. doi:https://doi.org/10.1080/00223890701845385 MedlineGoogle Scholar
 Li, J. B., Lau, J. T. F., Mo, P. K. H., Su, X. F., Tang, J., Qin, Z. G., & Gross, D. L. (2017). Nespavost částečně zprostředkovala souvislost mezi problematickým používáním internetu a depresí mezi studenty středních škol v Číně. Journal of Behavioral Addictions, 6 (4), 554–563. doi:https://doi.org/10.1556/2006.6.2017.085 OdkazGoogle Scholar
 Li, J. B., Lau, J. T. F., Mo, P. K. H., Su, X. F., Wu, A. M., Tang, J., & Qin, Z. G. (2016). Ověření stupnice intenzity aktivity v sociálních sítích mezi studenty středních škol v Číně. PLoS One, 11 (10), e0165695. doi:https://doi.org/10.1371/journal.pone.0165695 CrossRef, MedlineGoogle Scholar
 Lin, L. Y., Sidani, J. E., Shensa, A., Radovic, A., Miller, E., Colditz, J. B., Hoffman, B. L., Giles, L. M., & Primack, B. A. (2016). Sdružení mezi používáním sociálních médií a depresí mezi mladými dospělými v USA. Deprese a úzkost, 33 (4), 323–331. doi:https://doi.org/10.1002/da.22466 MedlineGoogle Scholar
 McDougall, M. A., Walsh, M., Wattier, K., Knigge, R., Miller, L., Stevermer, M., & Fogas, B. S. (2016). Vliv sociálních sítí na vztah mezi vnímanou sociální podporou a depresí. Psychiatry Research, 246, 223–229. doi:https://doi.org/10.1016/j.psychres.2016.09.018 MedlineGoogle Scholar
 Moreno, M. A., Jelenchick, L. A., & Breland, D. J. (2015). Zkoumání deprese a problematického používání internetu mezi vysokoškolskými ženami: Studie zaměřená na více stránek. Počítače v lidském chování, 49, 601–607. doi:https://doi.org/10.1016/j.chb.2015.03.033 Google Scholar
 Oberst, U., Wegmann, E., Stodt, B., Brand, M., & Chamarro, A. (2017). Negativní důsledky silných sociálních sítí u dospívajících: Zprostředkující role strachu ze ztráty. Journal of Adolescence, 55, 51–60. doi:https://doi.org/10.1016/j.adolescence.2016.12.008 CrossRef, MedlineGoogle Scholar
 Pempek, T. A., Yermolayeva, Y. A., & Calvert, S. L. (2009). Zkušenosti studentů ze sociálních sítí na Facebooku. Journal of Applied Developmental Psychology, 30 (3), 227–238. doi:https://doi.org/10.1016/j.appdev.2008.12.010 CrossRefGoogle Scholar
 Penninx, B. W., Deeg, D. J., van Eijk, J. T., Beekman, A. T., & Guralnik, J. M. (2000). Změny deprese a fyzického úpadku u starších dospělých: Podélná perspektiva. Journal of afektivní poruchy, 61 (1–2), 1–12. doi:https://doi.org/10.1016/s0165-0327(00)00152-x MedlineGoogle Scholar
 Pontes, H. M., Szabo, A., & Griffiths, M. D. (2015). Dopad specifických činností na internetu na vnímání závislosti na internetu, kvality života a nadměrného používání: Průřezová studie. Zprávy o návykových chováních, 1, 19–25. doi:https://doi.org/10.1016/j.abrep.2015.03.002 CrossRef, MedlineGoogle Scholar
 Radloff, L. S. (1977). Stupnice CES-D: Škála deprese pro výzkum v obecné populaci. Aplikované psychologické měření, 1 (3), 385–401. doi:https://doi.org/10.1177/014662167700100306 CrossRefGoogle Scholar
 Rushton, J. L., Forcier, M., & Schectman, R. M. (2002). Epidemiologie depresivních symptomů v národní longitudinální studii zdraví adolescentů. Journal of the American Academy of Child & Adolescent Psychiatry, 41 (2), 199–205. doi:https://doi.org/10.1097/00004583-200202000-00014 MedlineGoogle Scholar
 Selfhout, M. H. W., Branje, S. J. T., Delsing, M., Ter Bogt, T. F. M., & Meeus, W. H. J. (2009). Různé typy používání internetu, deprese a sociální úzkost: Role vnímané kvality přátelství. Journal of Adolescence, 32 (4), 819–833. doi:https://doi.org/10.1016/j.adolescence.2008.10.011 CrossRef, MedlineGoogle Scholar
 Steinfield, C., Ellison, N. B. a Lampe, C. (2008). Sociální kapitál, sebeúcta a využívání online sociálních sítí: Podélná analýza. Journal of Applied Developmental Psychology, 29 (6), 434–445. doi:https://doi.org/10.1016/j.appdev.2008.07.002 CrossRefGoogle Scholar
 Stockings, E., Degenhardt, L., Lee, Y. Y., Mihalopoulos, C., Liu, A., Hobbs, M., & Patton, G. (2015). Škály pro screening příznaků pro detekci závažné depresivní poruchy u dětí a dospívajících: Systematický přehled a metaanalýza spolehlivosti, platnosti a diagnostické užitečnosti. Journal of afektivní poruchy, 174, 447–463. doi:https://doi.org/10.1016/j.jad.2014.11.061 MedlineGoogle Scholar
 Tang, C. S., & Koh, Y. Y. (2017). Online závislost na sociálních sítích mezi vysokoškoláky v Singapuru: komorbidita se závislostí na chování a afektivní porucha. Asian Journal of Psychiatry, 25, 175–178. doi:https://doi.org/10.1016/j.ajp.2016.10.027 MedlineGoogle Scholar
 Thapar, A., Collishaw, S., Potter, R., & Thapar, A. K. (2010). Zvládání a prevence deprese u dospívajících. BMJ, 340, c209. doi:https://doi.org/10.1136/bmj.c209 CrossRef, MedlineGoogle Scholar
 Van Gool, C. H., Kempen, GIJM, Penninx, BWJH, Deeg, D. J. H., Beekman, A. T. F. a Van Eijk, J. T. M. (2003). Vztah mezi změnami depresivních příznaků a nezdravým životním stylem u osob pozdního středního věku a starších osob: Výsledky studie Longitudinal Aging Amsterdam. Věk a stárnutí, 32 (1), 81–87. doi:https://doi.org/10.1093/ageing/32.1.81 MedlineGoogle Scholar
 Verkuijl, N.E., Richter, L., Norris, S.A., Stein, A., Avan, B., & Ramchandani, P. G. (2014). Postnatální depresivní příznaky a psychologický vývoj dítěte po 10 letech: Prospektivní studie longitudinálních údajů z jihoafrického narození do kohorty dvaceti. Lancet Psychiatry, 1 (6), 454–460. doi:https://doi.org/10.1016/S2215-0366(14)70361-X MedlineGoogle Scholar
 Wang, J. C., Xie, H. Y. a Fisher, J. H. (2009). Víceúrovňové modely pro diskrétní výstupy. V L.-P. Wang (Ed.), Víceúrovňové modely: Aplikace využívající SAS® (str. 113 – 174). Peking, Čína: Higher Education Press. Google Scholar
 Wang, M., Armor, C., Wu, Y., Ren, F., Zhu, X., & Yao, S. (2013). Faktorová struktura CES-D a invariance měření napříč pohlavími u čínských adolescentů z pevniny. Journal of Clinical Psychology, 69 (9), 966–979. doi:https://doi.org/10.1002/jclp.21978 MedlineGoogle Scholar
 Wu, A. M. S., Cheung, V. I., Ku, L., & Hung, E. P. W. (2013). Psychologické rizikové faktory závislosti na stránkách sociálních sítí mezi čínskými uživateli smartphonů. Journal of Behavioral Addictions, 2 (3), 160–166. doi:https://doi.org/10.1556/JBA.2.2013.006 OdkazGoogle Scholar
 Yoo, Y.-S., Cho, O.-H., & Cha, K.-S. (2014). Sdružení mezi nadužíváním internetu a duševním zdravím u dospívajících. Ošetřovatelství a zdravotní vědy, 16 (2), 193–200. doi:https://doi.org/10.1111/nhs.12086 CrossRef, MedlineGoogle Scholar
 Young, K. S., a Rogers, R. C. (1998). Vztah mezi depresí a závislostí na internetu. CyberPsychology & Behavior, 1 (1), 25–28. doi:https://doi.org/10.1089/cpb.1998.1.25 CrossRefGoogle Scholar
 Zhou, S. X., & Leung, L. (2010). Potěšení, osamělost, nuda ve volném čase a sebeúcta jako prediktory závislosti na hře SNS a vzorce používání mezi čínskými vysokoškoláky. Master of Science in New Media, The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong. Google Scholar