Problémové využití internetu a imunní funkce (2015)

PLoS One. 2015 Aug 5; 10 (8): e0134538. doi: 10.1371 / journal.pone.0134538.

Reed P1, Vile R.1, Osborne LA2, Romano M3, Truzoli R3.

Abstraktní

Problematické používání internetu bylo spojeno s řadou psychologických komorbidit, ale vztah s fyzickou nemocí nebyl vyšetřen stejným stupněm. Současná studie zkoumala účastníky 505 online a zeptala se na jejich úroveň problematického používání internetu (test závislosti na internetu), deprese a úzkosti (stupnice nemocniční úzkosti a deprese), sociální izolace (dotazník osamělosti UCLA), problémy se spánkem (Pittsburgh Sleep Quality Index) a jejich současné zdraví - Obecný zdravotní dotazník (GHQ-28) a dotazník imunitní funkce. Výsledky ukázaly, že přibližně 30% vzorku vykazovalo mírné nebo horší úrovně závislosti na internetu, měřeno IAT. Ačkoli existovaly rozdíly v účelech, pro které muži a ženy používali internet, nebyly rozdíly v míře problémového užívání mezi pohlavími. Problémy s internetem úzce souvisely se všemi dalšími psychologickými proměnnými, jako jsou deprese, úzkost, sociální izolace a problémy se spánkem. Závislost na internetu byla také spojena se sníženou vlastní imunitní funkcí, ale nikoli s mírou celkového zdraví (GHQ-28). Bylo zjištěno, že tento vztah mezi problematickým použitím internetu a sníženou imunitní funkcí je nezávislý na dopadu komorbidit. Navrhuje se, že negativní vztah mezi mírou problematického používání internetu a imunitní funkcí může být zprostředkován hladinami stresu způsobeného takovým používáním internetu a následnou sympatickou nervovou aktivitou, která se týkala imunitních supresantů, jako je kortizol.

Citace: Reed P, Vile R, Osborne LA, Romano M, Truzoli R (2015) Problematické používání internetu a imunitní funkce. PLoS ONE 10 (8): e0134538. doi: 10.1371 / journal.pone.0134538

Editor: Antonio Verdejo-García, Granadská univerzita, ŠPANĚLSKO

obdržel: Prosinec 3, 2014; Přijato: Červenec 10, 2015; Publikováno: Srpna 5, 2015

Copyright: © 2015 Reed a kol. Toto je článek s otevřeným přístupem distribuovaný podle podmínek Licence Creative Commons Attribution, který umožňuje neomezené použití, distribuci a reprodukci v jakémkoliv médiu za předpokladu, že původní autor a zdroj jsou připsány

Dostupnost dat: Vzhledem k etickým požadavkům kladeným na zveřejnění všech elektronicky shromážděných údajů Ministerstvem psychologické etiky nemůžeme datový soubor zpřístupnit online, ale jsme velmi rádi, že je můžeme poskytnout každému, kdo si to přeje, kontaktováním profesora Phila Reed v [chráněno e-mailem].

Financování: Autoři nemají žádnou podporu ani finanční prostředky na podávání zpráv.

Konkurenční zájmy: Autoři prohlásili, že neexistují žádné konkurenční zájmy.

Úvod

Nadměrné nebo maladaptivní používání internetu (nebo problematické používání internetu) bylo některými označeno za problém pro určité skupiny jednotlivců [1,2] a byla navržena potřeba další studie týkající se toho, zda je porucha závislosti na internetu (IAD) užitečným konceptem [1,3]. Jednotlivci, kteří hlásí problémy týkající se jejich používání internetu, zaznamenávají řadu souvisejících příznaků, jako například: závažné narušení jejich pracovních a sociálních vztahů [4,5,6] a negativní vliv, když jsou odděleny od internetu [7]. Odhady prevalence problematického používání internetu v běžné populaci se liší mezi 2% a 8% a dosahují až 20% u mladších vzorků [3, 8-10], ačkoli tyto údaje je obtížné interpretovat přesně kvůli rozdílným definicím „problematického používání internetu“ nebo „závislosti na internetu“, které se používají.

Ti lidé, kteří hlásí problematické používání internetu, také uvádějí celou řadu souvisejících psychologických a sociálních problémů [10-12]. Bylo zjištěno, že psychologické komorbidity zaznamenané u jedinců, kteří uvádějí problematické používání internetu, zahrnují: úzkost [7,13,14], porucha hyperaktivity s deficitem pozornosti [15], poruchy autistického spektra [7,16], Deprese [13-15, 17], impulzní dysregulace a nepřátelství [18-20] a schizofrenie [7,21]. Sociální úzkostná porucha [18] a osamělost [22], jsou také velmi často spojeny s IAD. Kromě toho vysoká úroveň životního stresu [23] a sociální izolace [22, 24-26] a nižší kvalitu života [24,27], jsou zmiňováni těmi, kdo nahlásili problematické používání internetu

S neurologickými změnami byly také spojeny problematicky vysoké úrovně a typy používání internetu [28,29]. Rostoucí množství výzkumu naznačuje, že problematické používání internetu, společně s jinými závislostmi na chování, je spojeno s abnormalitami v dopaminergním systému [30,31] a se zvýšenou sympatickou nervovou aktivitou [32,33], u kterých se také ukázalo, že jsou ve vzájemném vztahu [34].

Na rozdíl od rostoucí literatury týkající se psychologických a neurologických korelátů IAD bylo provedeno jen málo studií o dopadu problematického používání internetu na fyzické zdraví. Byl zjištěn vztah mezi narušeným spánkem a těžkým používáním internetu [35,36], protože má vztah mezi problematickým používáním internetu a špatnou stravou [37] což vede k problémům s nadváhou, jako je obezita [38]. Některý výzkum našel souvislosti mezi problematickým používáním internetu a self-reported zdraví-související kvalita života, pojetí vztahující se k nemoci, ačkoli to by mělo být si všiml toho tam být velmi nemnoho takových demonstrací a tam jsou rozpory v této literatuře [39,40]. Například bylo zjištěno, že kvalita života související se zdravím, měřená SF-36, koreluje s problematickým používáním internetu, ačkoli kvalita života nekoreluje s časem stráveným používáním internetu [40]. Na rozdíl od toho, když byla kvalita života související se zdravím měřena pomocí obecného dotazníku pro zdraví (GHQ), byl s IAD zaznamenán malý vztah [9,39]. Důvody pro různé vzorce zjištění využívajících tato dvě měření kvality života související se zdravím nejsou jasné - ačkoli mohou odrážet jak rozdíly v provozování pojmu problematické používání internetu ve studiích, tak zaměření SF-36 na jak fyzická, tak psychická kvalita života související se zdravím ve srovnání s primárně psychologickým zaměřením GHQ. Literatura týkající se kvality života související se zdravím je tedy v současné době obtížně interpretovatelná.

Z výše uvedené diskuse vyplývá, že vzhledem k rostoucímu využívání internetu je nutný další výzkum v této potenciálně důležité oblasti [3] a neexistence jasných důkazů o jeho dopadu na fungování zdraví samo o sobě na rozdíl od kvality života související se zdravím, jakož i s tím souvisejícími problémy, které mohou zvýšené úrovně související fyzické nemoci způsobit zdravotním systémům. Vzhledem k souběžným morbiditám, které vykazují problematičtí uživatelé internetu, může být jakýkoli vztah mezi problematickým používáním internetu a fyzickou nemocí produktem kteréhokoli z mnoha problémů. Ti, kdo hlásí problematické používání internetu, pokud jde o špatnou stravu a špatné spánkové vzorce, mohou být zapojeni do zvýšené úrovně fyzické nemoci [37,40]. Určitě se ukázalo, že špatný spánek předpovídá některé aspekty imunitní funkce [41-43]. Kromě toho mohou hrát roli také morbidní psychologické problémy. Bylo zjištěno, že problémy duševního zdraví jsou v korelaci s počtem nachlazení hlášených během roku [44]. Konkrétně obě deprese [45-47] a úzkosti a stresu [48], zejména sociální úzkost a osamělost [49-51], předpovídejte imunitní dysfunkci. A konečně, aktivace sympatického systému, která je známa u osob s problémovým používáním internetu, souvisí se zvýšením hladin adrenalinu a kortizolu a vede ke snížení imunitní funkce, zejména u osob s vysokou hladinou hlášeného stresu [52]. Jakékoli vyšetřování vztahu problematického používání internetu a fyzického onemocnění bude vyžadovat určité posouzení relativních přínosů těchto souvisejících aspektů fungování.

Je zřejmé, že fyzické zdraví je velmi široký pojem, ale výše uvedený přehled naznačuje, že problematické používání internetu by mohlo mít specifický dopad na imunitní funkci, která nedostala žádnou přímou studii [53]. Pokud tomu tak je, pak nemoci, jako je například nachlazení [54], chřipka [55], opary [56], zápal plic [57], sepse [58] a kožních infekcí [59], může být klíčem k zaměření se na hodnocení dopadu problematického používání internetu na fyzické symptomy. Jak je uvedeno výše, předchozí průzkum vztahu mezi problematickým používáním internetu a fyzickým onemocněním se zaměřoval spíše na zprávy o kvalitě života související se zdravím získávané pomocí nástrojů, jako jsou SF-36 a GHQ. Ačkoli jsou tato opatření spolehlivá, nutně se nezaměřují na žádnou konkrétní skupinu nemocí a nesouvisejí s nemocemi, které mohou být vystaveni jedinci s potlačeným imunitním systémem. Při určování míry, do jaké může být imunitní funkce ohrožena, se v předchozí práci zkoumaly vlastní zprávy o symptomech obvykle korelovaných se špatnou imunitní funkcí [31,44]. Vlastní hlášení je v této souvislosti považováno za silnou metodu, protože takové příznaky lze snadno rozlišit, často nejsou hlášeny zdravotnickým pracovníkům, a proto se neobjevují v lékařských záznamech, a často se vyskytují bez objektivně ověřitelné virové příčiny. [54].

S ohledem na výše uvedené úvahy současná studie zkoumala vztah mezi problematickým používáním internetu a dvěma primárními indikátory zdraví (imunitní funkce a self-reported health status), jakož i celou řadu proměnných souvisejících se zdravím (deprese, úzkost, osamělost a problémy se spánkem). Obzvláště zajímavý byl vztah mezi problematickým používáním internetu a fyzickým zdravím souvisejícím s imunitou, který dosud nebyl konkrétně posouzen. V tomto ohledu bylo původním cílem studie prozkoumat, zda by vyšší úroveň problematického používání internetu byla spojena s větším hlášením o imunitních nemocech (nad potenciální dopad internetových problémů na jiné měřené proměnné související se zdravím). ). Kromě toho existovalo několik sekundárních cílů, které dosud nebyly studií zkoumány, včetně zkoumání povahy vztahu mezi problematickým používáním internetu a zdravotním stavem uváděným samotnými osobami. To bylo zkoumáno s cílem zjistit, zda tato proměnná vykazuje stejný vztah k problematickému používání internetu jako zprávy o imunitních symptomech. Pokus o určení vztahu mezi problematickým používáním internetu byl měřen řada dalších potenciálně souvisejících problémů pro ty, kteří projevují problematické používání internetu, u kterých bylo rovněž zjištěno, že předpovídají špatnou imunitní funkci, jako jsou úzkost, deprese, osamělost a problémy se spánkem. a symptomy fyzického zdraví nezávislé na těchto společných problémech. To by mělo umožnit první krok k určení povahy jakéhokoli vztahu mezi problematickým používáním internetu a sníženou imunitní funkcí, pokud by se zjistilo, že existuje souvislost.

Metoda

Etické prohlášení

Etické schválení tohoto výzkumu bylo získáno od katedry psychologické etické komise, Swansea University. Účastníci poskytli informovaný souhlas s účastí na této studii podepsáním formuláře souhlasu po přečtení informačního listu, který jim byl poskytnut, a etická komise tento postup souhlasu schválila.

Účastníci

Pět set pět účastníků (ženy 265 a muži 240) byli přijati prostřednictvím odkazů zveřejněných na internetových stránkách (weby sociálních sítí, blogů a mikroblogů a herní stránky). V souladu s předchozími průzkumy dopadu problematického používání internetu byla přijata online náborová strategie [60,61].

Všichni účastníci byli dobrovolníci a nikdo za svou účast nedostal žádnou formu kompenzace. Průměrný věk účastníků byl 29.73 (+ 13.65, rozmezí 18–101) let: <20 let = 7.5%; 21–29 let = 61.8%; 30–39 let = 15.5%; 40–49 let = 4.6%; 50–59 let = 4.2%; 60+ let = 5.9%. Samohlášená etnická skupina účastníků byla: 202 (40%) bílá; 50 (10%) smíšené / více etnických skupin; 141 (28%) asijských; 106 (21%) černý / africký / karibský; a 6 (1%) jiné etnické skupiny. Rodinný stav vzorku byl: 305 (60%) svobodných, 65 (13%) vdaných nebo v civilním partnerství; 105 (21%) v jiných formách vztahu; a 30 (6%) rozvedených nebo ovdovělých.

Typické používání internetu účastníkem

Účastníci byli požádáni, aby odhadli své průměrné používání internetu tím, že požádají, aby odhadli počet hodin týdně, které strávili na internetu v posledních několika měsících; toto opatření se běžně přijímá ve studiích problematického používání internetu [40,61]. Přestože bylo navrženo, že je to „neprofesionální“ použití, které koreluje s několika problémy spojenými s těžkým používáním internetu [40], mělo se za to, že profesní / neprofesionální rozlišení se nemusí vztahovat na všechny respondenty a že u některých respondentů může být také obtížné tyto zvyklosti diskriminovat. Kromě toho bylo také zjištěno, že úplné využívání internetu samo o sobě souvisí s problémy souvisejícími s internetem [40].

Průměrný počet hlášených hodin používání internetu byl 39.57 (+ 28.06, rozsah = 1 až 135): 28.3% uvádělo výdaje mezi 1 a 20 hodin týdně online; 29.5% vykázalo utrácení 21 až 40 hodin týdně online; 22.4% vykázalo výdaje 41 na 60 hodin týdně online a 19.8% vykázalo výdaje na internetu přes 61 hodin týdně. Průměrný počet hodin týdně strávených ženami online byl 34.77 (± 26.84, rozsah = 1 – 135) a pro muže to byl 44.88 (± 28.46, rozsah = 6 – 130). Nezávislý test t skupiny ukázal, že tento rozdíl byl statisticky významný, s mírně velkým účinkem, t(503) = 4.11, p <0.001, d = 0.366. Mezi věkem a časem stráveným online byl významný, ale slabý, pozitivní lineární vztah, F(1,503) = 6.74, p <0.05, R2 = 0.013, ale silnější inverzní U-kvadratický vztah mezi těmito proměnnými, F(1,502) = 11.10, p <0.001, R2 = 0.042). Když byl však vzorek rozdělen na ty, kteří byli v současné době svobodní (N = 331), a na ty, kteří mají nějakou formu vztahu (N = 174), nebyl statisticky významný rozdíl v čase stráveném online t (503) = 1.48, p > .10, d = 0.146. Podobně neexistovaly žádné staticky významné rozdíly mezi časem stráveným online v různých etnických skupinách, F <1.

Účastníci byli rovněž dotázáni na druhy využití internetu a byli požádáni, aby uvedli, zda v posledních několika měsících navštívili konkrétní typy internetových stránek. Odpovědi na tuto otázku jsou uvedeny v Tabulka 1, který zobrazuje procento celého vzorku, který navštívil webové stránky různých forem, spolu s procenty mužů a žen a mladšími (méně než 29 let) a staršími (30 let a více), účastníky navštěvujícími weby. Kromě toho Tabulka 1 zobrazí koeficienty Phi pro tato data (počítá se na skutečný počet účastníků, nikoli na procenta zobrazená v%) Tabulka 1). Koeficienty Phi poskytují index stupně asociace mezi proměnnými (a jsou statisticky významné, když je odpovídající statistika chí kvadrát významná).

thumbnail
Tabulka 1. Procento vzorku navštěvujících webové stránky různých forem, spolu s procentem mužů a žen a mladších a starších účastníků navštěvujících stránky spolu s koeficienty Phi.

dva: 10.1371 / journal.pone.0134538.t001

Tato data ukazují, že nejčastěji používanými typy internetových stránek jsou sociální sítě (např. Facebook, Twitter) a nákupní / bankovní weby. Mírně často byly používány hazardní hry (včetně loterijních webů), hry a weby se sexuálním / datovacím obsahem, s malým počtem účastníků v tradičním blogování (kromě Twitteru) nebo chatovacích místnostech. V používání internetu došlo k určitým rozdílům mezi muži a ženami: ženy používaly sociální média a nákupní weby více než muži a muži používaly hry, sexuální stránky / seznamovací weby a chatovací místnosti více než ženy. Více lidí ve věku do 30u používalo sociální sítě a weby pro výzkum častěji než lidé přes 30. Ti starší 30 však používali nákupní / bankovní weby a také zpravodajské weby, tradiční blogování a chatovací místnosti častěji než ti mladší než 30.

Materiály

Test závislosti na internetu (IAT)

IAT [62] je měřítko položky 20 pokrývající míru, v jaké používání internetu narušuje každodenní život (např. práce, spánek, vztahy atd.). Každá položka je hodnocena na stupnici 1 – 4 a celkové skóre se pohybuje od 20 do 100. Faktorová struktura IAT je v současné době diskutována [61,63], ale mezní skóre 40 nebo více pro celkové skóre IAT se považuje za určitou úroveň problematického používání internetu [7,62,64] Bylo zjištěno, že vnitřní spolehlivost stupnice je mezi .90 [64] a .93 [62].

Měřítko nemocniční úzkosti a deprese (HADS)

HADS [65] je široce používaným měřítkem úzkosti a deprese. Původně navržený pro použití nemocničními všeobecnými lékařskými ambulancemi, byl používán pro nemedicínské vzorky [66,67]. Obsahuje položky 14 (7 pro úzkost a 7 pro depresi), které se vztahují k minulému týdnu. Existují otázky 7 pro úzkost a depresi, každá otázka je hodnocena od 0 do 3 v závislosti na závažnosti symptomu; maximální skóre je 21 pro každou stupnici. Respondenti lze rozdělit do čtyř kategorií: 0 – 7 normální; 8 – 10 mírný; 11 – 14 střední; a 15 – 21 těžké. Spolehlivost a platnost opakovaného testu jsou silné [65] a vnitřní spolehlivost je .82 pro stupnici úzkosti a .77 pro stupnici deprese pro neklinickou populaci [67].

Měřítko osamělosti UCLA

Stupnice osamělosti UCLA [68] sestává z příkazů 20 určených k posouzení osamělosti. Účastníci odpovídají na každou otázku pomocí bodové stupnice 4 („často se cítím tímto způsobem“, „někdy se tímto způsobem cítím“, „takto se cítím jen zřídka“ a „nikdy se tímto způsobem necítím“) a každá položka je skóroval od 0 do 3, což dává celkové skóre rozmezí od 0 do 60. Vyšší skóre znamená vyšší závažnost osamělosti. Mezní bod pro problémy osamělosti je obvykle dán v jedné standardní odchylce nad střední hodnotou pro vzorek. Měřítko má vysokou spolehlivost, s vnitřní konzistencí .92 a spolehlivost .73 s opakovaným testem [69].

Index kvality spánku v Pittsburghu (PSQI)

Tento PSQI [70] sestává z hlavních otázek 10, z nichž některé mají podoblasti, kde je účastník povinen zadat údaje o svých spánkových návycích. Dotazník uvádí skóre mezi 0 a 21, kde vysoké skóre odráží horší spánek a skóre vyšší než 5 odráží špatný spánek [70]. Bylo zjištěno, že PSQI má vysokou „spolehlivost při opakovaném testování“ a dobrou platnost, když je použit pro testování [70].

Obecný zdravotní dotazník (GHQ-28)

GHQ-28 [71] měří řadu psychiatrických a zdravotních problémů a je rozdělena do dílčích stupnic 4: somatické příznaky, úzkost a nespavost, sociální dysfunkce a těžká deprese. Každá dílčí stupnice obsahuje položky 7, všechny vyžadují odpověď na stupnici typu Likert typu 4: Vůbec ne, Ne více než obvykle, Spíše než obvykle, Mnohem více než obvykle, skóre 0 až 3, v tomto pořadí. Vnitřní spolehlivost vah je nad .90. Pro tuto studii byla analyzována pouze škála somatických symptomů, která žádala účastníky, aby ohodnotili míru, do jaké se cítili: v dobrém zdravotním stavu, potřebují tonikum, sráželi, nemocní, bolesti hlavy, těsnost nebo tlak v hlava a horká nebo studená kouzla.

Dotazník imunitní funkce (IFQ)

IFQ obsahuje položky 15, které hodnotí četnost různých příznaků spojených se špatnou imunitní funkcí. Jako základ pro položky v dotazníku byly vybrány následující podmínky na základě jejich frekvence v obecné populaci a přímého vztahu k imunitním nedostatkům: běžné nachlazení [54], chřipka [55], opary [56], zápal plic [57], sepse [58] a kožních infekcí [59]. Po analýze hlavních příznaků těchto stavů byly do dotazníku zahrnuty položky symptomů 19 jako příznaky oslabeného fungování imunitního systému: bolest v krku, bolesti hlavy, chřipka, rýma, kašel, opary, vroucí, mírná horečka, bradavice / verruky , pneumonie, bronchitida, sinusitida, náhlá vysoká horečka, ušní infekce, průjem, meningitida, oční infekce, sepse a dlouhá hojení. Byly hodnoceny na stupnici typu Likert typu 5 (nikdy, jednou nebo dvakrát, příležitostně, pravidelně, často, se skóre od 0 do 4). Celkové skóre se pohybuje od 0 do 79, s vysokým skóre odrážejícím horší imunitní funkci. IFQ byl dříve používán ke studiu dopadu stresových životních událostí na zdraví hlášené pacientem, jako je hodnocení dopadu dítěte s ASD. V předchozí práci [72], bylo zjištěno, že skóre IFQ pozitivně koreluje (r = .578, p <001) s počtem návštěv praktického lékaře existuje významná pozitivní korelace mezi IFQ a celkovým skóre GHQ (r = .410, p <01), jakož i významná korelace mezi IFQ a dílčí stupnicí somatických symptomů GHQ (r = .493, p <01).

Postup

Všichni účastníci odpovídali na odkazy zveřejněné na internetových stránkách zaměřených na oslovení široké škály jednotlivců, včetně webů sociálních sítí (např. Facebook, Twitter), blogů / stránek fór (např. Mashable), herních webů (např. Eurogamer.com), a webové stránky nápovědy pro závislost na internetu. Tyto odkazy poskytly účastníkům stručný úvod do studie, v níž jim bylo řečeno, že výzkum se týká vztahu mezi používáním internetu a různými osobnostními a zdravotními problémy. Pokud měli zájem o účast, byli instruováni, aby následovali online odkaz na dotazník. Tento odkaz přivedl účastníky na webovou stránku obsahující další informace o studii: znovu zdůrazňuje, že účel studie souvisel s používáním internetu a různými osobnostními a zdravotními otázkami a který také nastínil typy dotazníků, na které budou odpovídat. Informační stránka rovněž obsahovala podrobnosti o jejich právu kdykoli odstoupit od studie ao opatřeních přijatých k zajištění jejich soukromí. Po informacích následovalo prohlášení o souhlasu, které účastníkům přikázalo, aby kliknutím zahájili dotazník pouze v případě, že byli ochotni poskytnout souhlas a pokud byli starší 18. Účastníkům pak byly předloženy dotazníky.

Na odpovědi nebyly stanoveny žádné lhůty a účastníci dostali možnost uložit svůj průzkum a v případě potřeby se k němu vrátit později. Jakmile byly vyplněny všechny dotazníky, které účastníkům přinesly přibližně 30 min, byli účastníci nasměrováni na stránku debriefing, která jim děkovala za jejich příspěvek, šli do podrobností o cílech a účelu studie a poskytli kontaktní údaje pro výzkumný pracovník a poradenská služba, pokud cítili, že potřebují podporu, po problémech vznesených v rámci průzkumu. Studijní spojení zůstalo otevřené po dobu tří měsíců (během jarního období) a poté bylo uzavřeno.

Analýza dat

Zpočátku byly pomocí t-testů analyzovány potenciální rozdíly v skóre závislosti na internetu mezi účastníky s různými charakteristikami (např. Pohlaví, věk atd.). Účastníci pak byli rozděleni do problémových skupin s nižším a vyšším internetem pomocí rozdělení v mezním bodě pro mírné nebo horší problémy s internetem na základě IAT (tj. 40) a asociace mezi problematickým skóre používání internetu a pohlavím, depresí atd., byl prozkoumán pomocí chi-kvadrát testů. Vztah mezi skóre imunitní funkce a každou z prediktorových proměnných byl prozkoumán pomocí poločásti korelace (k částečnému vyloučení dopadu ostatních prediktorů) a k identifikaci dopadu skóre problémů s internetem na imunitní funkci byla použita také postupná regrese. nad vliv ostatních predikčních proměnných. Stejné analýzy byly provedeny také pro zdravotnické skóre sebehodnocení (GHQ). Nakonec byly skupiny rozděleny na vysokou a nízkou imunitní funkci a na vysoký a nízký samoohlášený zdravotní stav (GHQ) a tyto skupiny byly porovnány z hlediska skóre jejich závislosti na internetu analýzou kovariance, přičemž jako prediktory byly použity další prediktory. Tam, kde bylo provedeno vícenásobné srovnání, byla pro testování významnosti přijata přísnější kritéria pro odmítnutí a v celém rozsahu byly vypočteny velikosti účinku.

výsledky

Průměrné skóre pro internetové problémy (IAT) ve vzorku bylo 37.25 (± 16.18, rozsah = 0 – 96). Průměrné skóre IAT u žen bylo 36.26 (± 15.36, rozmezí = 0 – 69) a toto skóre pro muže bylo 38.35 (± 17.00, rozmezí = 9 – 96). Nezávislý t-test skupin neodhalil statisticky významný rozdíl mezi těmito skóre, t <1, d = 0.006. Pearsonovy korelace odhalily statisticky významný a středně velký vztah mezi časem stráveným online a skóre IAT, r(503) = .485, p <001, R2 = .235, ale neexistoval žádný významný vztah mezi věkem účastníků a jejich skóre IAT, r(503) = –XXUMX, p > .50, R2 = .0006.

Poměr vzorku klesajícího nad mezní bod pro středně nebo horší problematické používání internetu (tj. Skóre IAT 40 nebo vyšší [62]) jsou zobrazeny v Obr 1 pro celý vzorek, společně s těmito údaji pro ženy a muže, samostatně. Ze vzorku, 192 (103 žena, 89 muž), účastníci klesli nad cut-off pro internetové problémy. Mezi pravděpodobnostmi problémového skóre používání internetu mezi pohlavími nebyl statisticky významný rozdíl, chi na druhou = .17, p > .60, Phi = .018. Bodové biseriální korelace neodhalily žádný vztah mezi věkem a poklesem nad mezní bod, rpb(503) = -.002, p > .30, Rpb2 = .102, ačkoli existoval statisticky významný a středně velký vztah mezi hodinami strávenými online a poklesem nad mezní hodnotu pro problémy se závislostí na internetu, r(503) = .320, p <001, Rpb2 = .102.

thumbnail
Obr. 1. Procento účastníků nad a pod mezní hodnotou pro středně nebo horší problematické používání internetu (tj. Skóre IAT 40 nebo vyšší), společně s těmito údaji pro ženy a muže, samostatně.

dva: 10.1371 / journal.pone.0134538.g001

Horní panel Tabulka 2 ukazuje průměr vzorku a standardní odchylky pro internetové problémy (IAT), hodiny strávené online, deprese (HADS), úzkost (HADS), osamělost (UCLA) a problémy se spánkem (PSQI). Tyto prostředky jsou zhruba v souladu s prostředky uvedenými v předchozích výzkumech takových vzorků [7]. Ukazuje také procento jednotlivců, kteří padají nad mezní bod pro ty stupnice, které, kromě problémů se spánkem, byly pro takový vzorek očekávány. Tabulka 2 také zobrazuje procento vzorku s IAD klesající nad mezní hodnotu pro tyto další psychologické stupnice. Procentní podíly pacientů s IAD, kteří také vykazují komorbiditu, jsou vyšší než procenta pro vzorek jako celek. Abychom tyto vztahy dále prozkoumali, byla pro každou proměnnou provedena série 2 × 2 chí-kvadrát testů (současná nebo nepřítomná komorbidita proti současným nebo nepřítomným problémům s internetem) a odhalila, že všechny komorbidity byly významně spojeny s přítomností internetový problém: deprese–chi-náměstí(1) = 30.56, p <001, Phi = .246; úzkost - cahoj-náměstí(1) = 38.98, p <001, Phi = .278; osamělost - cahoj-náměstí(1) = 15.31, p <001, Phi = .174; a spát – cahoj-náměstí(1) = 9.38, p <01, Phi = .136. Pearsonovy korelace mezi všemi proměnnými as oběma somatickými zdravotními problémy (GHQ) a imunitními příznaky jsou také uvedeny v Tabulka 2a tyto analýzy odhalily statisticky významné vztahy mezi všemi proměnnými.

thumbnail
Tabulka 2. Prostředky (standardní odchylky) pro internetové problémy (IAT), hodiny strávené online, deprese (HADS), úzkost (HADS), osamělost (UCLA) a problémy se spánkem (PSQI), spolu s procentem jednotlivců, kteří padnou nad mezní bod pro tyto stupnice a procento lidí s IAD padajících nad mezní hodnotu pro tyto stupnice.

 

Jsou také uvedeny Pearsonovy korelace mezi všemi proměnnými a se somatickými zdravotními problémy (GHQ) a příznaky.

dva: 10.1371 / journal.pone.0134538.t002

Vzorové průměrné skóre pro somatické příznaky (GHQ-S) bylo 7.28 (± 3.87; rozmezí = 0 – 19) a průměr pro dotazník týkající se symptomů imunitního systému byl 15.20 (± 9.43; rozsah = 0 – 37). Tyto stupnice měly korelaci r = 0.345, p <001, R2 = .119, jeden s druhým. Skóre GHQ (S) silně souviselo s depresemi, úzkostí a problémy se spánkem a v menší míře s ostatními proměnnými. Stupnice příznaků souvisejících s imunitou silně souvisí s problémy s úzkostí, spánkem a internetem a v menší míře s ostatními proměnnými.

Vzhledem k tomu, že obě proměnné nemoci (GHQ-S a IFQ) byly korelovány se všemi ostatními proměnnými a že IAT souvisel se všemi ostatními proměnnými, aby bylo možné zjistit, zda problémy s internetem (tj. Skóre IAT) přispěly k tato skóre onemocnění byly provedeny dvě samostatné postupné vícenásobné regrese - jedna pro predikci skóre GHQ-S a druhá pro predikci skóre IFQ. V obou případech byly v prvním kroku do regresního modelu zadány deprese, úzkost, osamělost, spánek a hodiny strávené online. Všechny tyto proměnné plus skóre internetového problému (IAT) byly poté zadány do modelu ve druhém kroku a byla vypočtena míra, do které byla započítána částka rozptylu přidáním skóre IAT.

Spodní panely Tabulka 2 zobrazit výsledky těchto analýz. Kontrola dat z pravého dolního panelu pro skóre GHQ-S ukazuje, že oba kroky regrese byly statisticky významné, přičemž snížení chyby způsobené přidáním IAT v kroku 2 také vedlo ke statisticky významnému zlepšení predikce. skóre GHQ-S. Je třeba poznamenat, že zlepšení predikce GHQ-S produkované přidáním IAT nebylo příliš velké. Stejný vzorec dat byl také nalezen z provedené analýzy pro predikci skóre imunitních symptomů (IFQ). Přidání IAT v kroku 2 však vedlo k mnohem většímu zlepšení prediktivní přesnosti pro skóre související s imunitou (IFQ) než pro skóre somatických symptomů (GHQ-S).

Abychom dále prozkoumali povahu vztahů mezi proměnnými, semi-částečné korelace mezi jednotlivými prediktory (tj. Deprese, úzkost, spánek, osamělost, online hodiny a problémy s internetem) a skóre dvou symptomů (GHQ-S a IFQ) byly vypočteny samostatně. Byly provedeny semi-parciální korelace mezi každou predikční proměnnou a dvěma proměnnými souvisejícími s nemocí, přičemž byly použity všechny ostatní predikční proměnné jako společné variace. To umožňuje pozorovat jedinečný vztah mezi dvěma proměnnými v nepřítomnosti zprostředkujícího účinku jiných proměnných a tyto hodnoty lze vidět v Obr 2 pro dvě proměnné související s nemocí. Tato data ukazují podobný vzorec vztahu mezi prediktory a příznaky jak pro GHQ-S, tak pro IFQ; v tom, deprese, úzkost a problémy se spánkem, všechny měly statisticky významné vztahy s oběma výsledky, když byl ovlivňován dopad ostatních proměnných. Přestože problémy s internetem (IAT) významně předpovídaly symptomy související s imunitou (IFQ), nebylo to statisticky významně spojeno s skóre GHQ (S).

thumbnail
Obr. 2. Semi-částečné korelace mezi depresí (HADS), úzkostí (HADS), spánkem (PSQI), osamělostí (UCLA), hodinami online a problémy s internetem (IAT) a dvěma skóre symptomů (GHQ (S) a IFQ).

dva: 10.1371 / journal.pone.0134538.g002

Pro další prozkoumání vztahu mezi problémy souvisejícími s internetem (skóre IAT) a obecnými zdravotními problémy (GHQ-S) a imunitním (IFQ) byl vzorek rozdělen na ty, které skóre pod a nad mezní hodnotou 40 pro středně nebo horší internetové problémy na IAT [62]. To vytvořilo dvě skupiny: skupinu bez problémů s internetem (N = 313; střední hodnota IAT = 26.89 + 7.89; range = 0 – 39) a skupina s problémy s internetem (N = 313; střední hodnota IAT = 54.14 ± 11.23; rozsah = 40 – 96). Obr 3 ukazuje průměrné skóre obecného somatického zdraví (GHQ-S) (levý panel) a průměrné skóre zdraví související s imunitou (IFQ). Kontrola údajů pro GHQ-S odhaluje malý rozdíl mezi nízkými a vysokými skupinami IAT, pokud jde o jejich skóre GHQ-S. Tato data byla analyzována pomocí analýzy kovariance s internetovou skupinou jako faktorem mezi subjekty a depresí, úzkostí, problémy se spánkem, osamělostí a hodinami online jako kovariáty. Tato analýza neodhalila statisticky významný rozdíl mezi skupinami internetových problémů, pokud jde o jejich skóre GHQ-S, F <1, částečná eta2 = .001. Naproti tomu pravý panel Obr 3 ukazuje, že skupina s vysokými problémy s internetem měla více zdravotních problémů souvisejících s imunitou než skupina bez problémů s internetem, F(1,498) = 27.79, p <001, částečná eta2 = .046.

thumbnail
Obr. 3. Průměrné skóre obecného somatického zdraví (GHQ (S)) (levý panel) a průměrné skóre imunitního zdraví (IFQ) pro dvě skupiny IAT (nižší a vyšší problémy).

 

Levý panel = skóre související s somatickým GHQ (S); pravý panel = imunitní skóre (IFQ).

dva: 10.1371 / journal.pone.0134538.g003

Diskuse

Současná studie zkoumala vztah mezi skóre testu závislosti na internetu a skóre zdraví se zaměřením na sebehodnocení funkce imunitního systému a celkového zdravotního stavu. Toto bylo považováno za důležitou oblast, kterou je třeba prozkoumat, protože nebyly předloženy žádné předchozí údaje o dopadu problematického používání internetu na imunitní fungování; kromě toho byly předchozí zprávy týkající se vztahu mezi problematickým používáním internetu a kvalitou života spojenou se zdravím vzájemně v rozporu [9,39,40]. Předpokládalo se, že tyto nesrovnalosti mohou souviset s povahou opatření používaných k posouzení zdravotního stavu, přičemž psychologicky zaměřené škály zdravotních zpráv, jako je GHQ, méně souvisejí s problematickým používáním internetu než opatření přímo související s imunitní funkce.

Ačkoli byla přijata online náborová strategie, současný vzorek měl podobné vlastnosti jako mnoho jiných, které byly dříve použity při studiu používání internetu. Vzorek byl mladý (do 30 let), ale měl velký věkový rozsah. Průměrná doba strávená na internetu se pohybovala kolem 5 – 6 hodin denně, což je v souladu s několika současnými odhady [40,61]. Je třeba poznamenat, že tato hodnota nerozlišovala mezi profesionálním a osobním použitím, a bylo navrženo, že je to důležité z hlediska problémů s internetem [40]. Není však jasné, zda je takové rozlišení pro účastníky vůbec snadné. Typy aktivit prováděných na internetu současnými účastníky byly podobné těm, které byly zaznamenány v předchozích studiích [61]. V používání internetu byly rozdíly mezi pohlavími. Ženy mají tendenci používat sociální média a nákupní weby více než muži, ale muži mají tendenci používat hry, sexuální stránky / weby seznamky a chatovací místnosti, více než ženy. To se samozřejmě spoléhá na údaje z vlastního hlášení a rozdíly, i když statisticky spolehlivé, byly pro některá z těchto srovnání malé. Úroveň problematického používání internetu v současném vzorku, kolem 30% vzorku, vykazuje mírné nebo horší příznaky závislosti na internetu, je zhruba v souladu s předchozími výzkumy [7].

Klíčovým zjištěním současné studie bylo, že problematické používání internetu hlášené samy o sobě souviselo s horšími imunitními funkcemi hlášenými samostatně, indexovanými počtem imunitních příznaků. Toto potvrzuje výsledky studie, která zkoumala kvalitu života spojenou se zdravím, měřenou SF-36 a problematické používání internetu [40]. Přestože však imunitní funkce a zdraví uváděné u sebe navzájem souvisely, problematické používání internetu nepředvídalo samy ohlášené zdravotní příznaky, měřeno somatickou stupnicí GHQ. Toto zjištění je v souladu s několika předchozími studiemi, které nedokázaly najít vztah mezi skóre IAT a skóre GHQ [9,39]. Současný pozitivní nález, pokud jde o vztah mezi skóre IAT a narušenou imunitní funkcí, může odrážet, že měření příznaků souvisejících s imunitou přímo, jak tomu bylo v současné studii, hodnotí tento aspekt zdraví lépe než psychologicky orientovaný GHQ. stupnice.

Bez ohledu na obtíže při měření imunitních funkcí, které byly diskutovány dříve (viz také níže), by klinický význam nálezů mohl být uveden do kontextu vzhledem k metodologickým omezením studie. Studie je korelační, což znamená, že příčinné souvislosti by z takové asociace neměly být automaticky odvozovány. Je možné, že lidé s vyšším stupněm nemoci mají tendenci používat internet častěji než ti, kteří jsou v pořádku. Vzhledem k všudypřítomnosti používání internetu a spojení mezi mládeží a používáním internetu se to však zdá nepravděpodobné, i když zůstává možnost, která bude vyžadovat posouzení podélného výzkumu. Alternativně by se mohlo stát, že nějaký třetí faktor předpovídá využití internetu i špatné zdraví. Je však třeba také poznamenat, že bylo zjištěno, že vztah mezi problematickým používáním internetu a imunitním fungováním, které si lidé sami hlásí, přetrvává nad vlivem řady dalších funkčních oblastí (deprese, úzkost, osamělost), které jsou spojeny s problematickým internetem. použít [10-12] a které jsou samy o sobě spojeny se sníženou imunitní funkcí [45,46,48,49]. Tím není jasné, jaký by mohl být třetí zprostředkující faktor.

Pokud by problematické používání internetu předpovídalo horší imunitní funkce, jasná otázka pro lékaře by se týkala mechanismů. Jednou z možností je, že byly zaznamenány vysoké úrovně problematického používání internetu ke zvýšení aktivace sympatického nervového systému [32,33]. Taková zvýšená sympatická aktivita vede ke zvýšení hladin norepinefronu a / nebo kortisteroidů (kortizolu), což nakonec vede ke snížení imunitní funkce [52]. Tato cesta tedy může podložit vztah mezi problematickým používáním internetu a sníženou imunitní funkcí, bude však vyžadovat další zkoumání. Tento návrh má určitý význam pro budoucí konceptualizaci a zkoumání klinických rysů problematického používání internetu.

Vztah mezi skóre IAT a imunitní funkcí odráží skutečnost, že celkové používání internetu pro některé lidi je samo o sobě považováno za problém - nicméně to, pro co používají internet, se u těchto jedinců liší. Například současná studie zjistila genderové rozdíly ve využití, které lidé měli pro internet, a může se stát, že konkrétní použití souvisí s rozdílným snížením imunitní funkce mezi pohlavími. Další podrobná práce týkající se typu používání internetu, jako je přesná povaha použití a čas strávený online pro profesionální a osobní použití, může objasnit vztah mezi používáním internetu a snížením imunitní funkce.

Jako vždy, současná studie má určitá omezení, která je třeba poznamenat. Aktuální vzorek byl přijat online, což mohlo ovlivnit typ jednotlivce, který se studie zúčastnil. Je však třeba uvést, že rozsah jedinců ve vzorku byl poměrně široký, pokud jde o jejich věk a jejich další charakteristiky, a zdálo se, že vzorek je v souladu s těmi, které byly použity v předchozích studiích. Je třeba poznamenat, že současná studie nerozlišovala mezi profesionálním a osobním používáním internetu, což může být důležité prozkoumat. Například úroveň nátlaku a naléhavosti používání internetu může mít vliv na úroveň stresu ve větší míře než hodiny, které je třeba na internetu strávit prací. To znamená, že by bylo možné rozlišovat mezi těmi, kteří tvrdě pracují a jsou z tohoto důvodu zdůrazňováni, a lidmi, kteří mají problém s internetem a jsou kvůli tomuto problému stresovaní a nemocní.

Pokud jde o potenciální alternativní prediktory snížené imunitní funkce pozorované u uživatelů s velkým problémem, budoucí práce by mohla zvážit roli více závislostí, které by mohly ovlivnit skupinu problémových uživatelů internetu. Informace o farmakologické a nefarmakologické závislosti nebyly v této zprávě shromážděny, což by se mohlo lišit s problémy s internetem a ovlivňovat imunitní funkci. Podobně nedávné stresující životní události mohly mít vliv na návykové chování a fungování imunitního systému, stejně jako na sociální podmínky účastníků. Oba tyto aspekty by mohly být prozkoumány dalším výzkumem.

Spoléhání se na vlastní hlášení imunitní funkce může být následně posíleno použitím analýzy krevních buněk, což by podpořilo současné závěry. Jak je však uvedeno výše, neexistuje dokonalý vztah mezi fyziologií imunitní funkce a zkušeností se symptomy [54], a self-hlášení nachlazení a flus je považována za platné měřítko imunitní funkce v tomto ohledu [31,44]. Určitě bylo zjištěno, že vlastní hlášení příznaků nemoci - zejména pokud jde o infekce horních cest dýchacích (např. Nachlazení a chřipku), jak se používají v této studii, dobře koreluje s objektivními hodnotami imunoglobinů [73].

Nakonec je třeba uznat, že ačkoli současná studie ukázala vztahy mezi problematickým používáním internetu a imunitními příznaky, existují dvě námitky k vyvození příčinných závěrů z této asociace, které by měly být zmíněny. Zaprvé, protože studie neměla longitudinální povahu, neměla by být příčinná inference považována za prokázanou. Za druhé, protože mnoho predikčních proměnných bylo ve vzájemném vztahu, pak by to mohlo mít za následek určitý stupeň linearity v regresních analýzách, což ztěžuje interpretaci. I když je třeba poznamenat, že použití poločástných korelací tuto obtíž do jisté míry zlepšuje.

Stručně řečeno, současná zpráva prokázala souvislost mezi problematickým používáním internetu a hlášením většího počtu symptomů spojených se sníženou funkcí imunitního systému. Tento vztah byl nezávislý na počtu hodin strávených online a také na dopadu jakýchkoli morbidních příznaků problematického používání internetu, jako je deprese, izolace a úzkost. To bylo navrhl, že negativní dopad imunitní funkce může být zprostředkován zvýšeným stresem, a také zvýšenou sympatickou nervovou aktivitou, která je někdy zobrazena závislými na internetu.

Autorské příspěvky

Koncipovány a navrženy experimenty: PR RV LAO MR RT. Provedené experimenty: RV. Analyzovaná data: RV PR. Přidaná činidla / materiály / analytické nástroje: LAO. Napsal článek: PR LAO MR RT.

Reference

  1. 1. Blok JJ. Problémy pro DSM-V: závislost na internetu. Am J Psychiatry 2008; 165: 306 – 7. doi: 10.1176 / appi.ajp.2007.07101556. pmid: 18316427
  2. 2. Mladý KS. Závislost na internetu: Vznik nové klinické poruchy. CyberPsychology & Behavior 1998; 1 (3): 237–244. doi: 10.1089 / cpb.1998.1.237
  3. Zobrazit článek
  4. PubMed / NCBI
  5. Google Scholar
  6. Zobrazit článek
  7. PubMed / NCBI
  8. Google Scholar
  9. Zobrazit článek
  10. PubMed / NCBI
  11. Google Scholar
  12. Zobrazit článek
  13. PubMed / NCBI
  14. Google Scholar
  15. Zobrazit článek
  16. PubMed / NCBI
  17. Google Scholar
  18. Zobrazit článek
  19. PubMed / NCBI
  20. Google Scholar
  21. Zobrazit článek
  22. PubMed / NCBI
  23. Google Scholar
  24. Zobrazit článek
  25. PubMed / NCBI
  26. Google Scholar
  27. Zobrazit článek
  28. PubMed / NCBI
  29. Google Scholar
  30. Zobrazit článek
  31. PubMed / NCBI
  32. Google Scholar
  33. Zobrazit článek
  34. PubMed / NCBI
  35. Google Scholar
  36. Zobrazit článek
  37. PubMed / NCBI
  38. Google Scholar
  39. Zobrazit článek
  40. PubMed / NCBI
  41. Google Scholar
  42. Zobrazit článek
  43. PubMed / NCBI
  44. Google Scholar
  45. Zobrazit článek
  46. PubMed / NCBI
  47. Google Scholar
  48. Zobrazit článek
  49. PubMed / NCBI
  50. Google Scholar
  51. Zobrazit článek
  52. PubMed / NCBI
  53. Google Scholar
  54. Zobrazit článek
  55. PubMed / NCBI
  56. Google Scholar
  57. Zobrazit článek
  58. PubMed / NCBI
  59. Google Scholar
  60. Zobrazit článek
  61. PubMed / NCBI
  62. Google Scholar
  63. Zobrazit článek
  64. PubMed / NCBI
  65. Google Scholar
  66. Zobrazit článek
  67. PubMed / NCBI
  68. Google Scholar
  69. Zobrazit článek
  70. PubMed / NCBI
  71. Google Scholar
  72. Zobrazit článek
  73. PubMed / NCBI
  74. Google Scholar
  75. Zobrazit článek
  76. PubMed / NCBI
  77. Google Scholar
  78. Zobrazit článek
  79. PubMed / NCBI
  80. Google Scholar
  81. Zobrazit článek
  82. PubMed / NCBI
  83. Google Scholar
  84. Zobrazit článek
  85. PubMed / NCBI
  86. Google Scholar
  87. Zobrazit článek
  88. PubMed / NCBI
  89. Google Scholar
  90. Zobrazit článek
  91. PubMed / NCBI
  92. Google Scholar
  93. Zobrazit článek
  94. PubMed / NCBI
  95. Google Scholar
  96. Zobrazit článek
  97. PubMed / NCBI
  98. Google Scholar
  99. Zobrazit článek
  100. PubMed / NCBI
  101. Google Scholar
  102. Zobrazit článek
  103. PubMed / NCBI
  104. Google Scholar
  105. Zobrazit článek
  106. PubMed / NCBI
  107. Google Scholar
  108. Zobrazit článek
  109. PubMed / NCBI
  110. Google Scholar
  111. Zobrazit článek
  112. PubMed / NCBI
  113. Google Scholar
  114. Zobrazit článek
  115. PubMed / NCBI
  116. Google Scholar
  117. Zobrazit článek
  118. PubMed / NCBI
  119. Google Scholar
  120. Zobrazit článek
  121. PubMed / NCBI
  122. Google Scholar
  123. Zobrazit článek
  124. PubMed / NCBI
  125. Google Scholar
  126. Zobrazit článek
  127. PubMed / NCBI
  128. Google Scholar
  129. Zobrazit článek
  130. PubMed / NCBI
  131. Google Scholar
  132. Zobrazit článek
  133. PubMed / NCBI
  134. Google Scholar
  135. Zobrazit článek
  136. PubMed / NCBI
  137. Google Scholar
  138. Zobrazit článek
  139. PubMed / NCBI
  140. Google Scholar
  141. Zobrazit článek
  142. PubMed / NCBI
  143. Google Scholar
  144. Zobrazit článek
  145. PubMed / NCBI
  146. Google Scholar
  147. Zobrazit článek
  148. PubMed / NCBI
  149. Google Scholar
  150. Zobrazit článek
  151. PubMed / NCBI
  152. Google Scholar
  153. Zobrazit článek
  154. PubMed / NCBI
  155. Google Scholar
  156. Zobrazit článek
  157. PubMed / NCBI
  158. Google Scholar
  159. Zobrazit článek
  160. PubMed / NCBI
  161. Google Scholar
  162. Zobrazit článek
  163. PubMed / NCBI
  164. Google Scholar
  165. Zobrazit článek
  166. PubMed / NCBI
  167. Google Scholar
  168. Zobrazit článek
  169. PubMed / NCBI
  170. Google Scholar
  171. Zobrazit článek
  172. PubMed / NCBI
  173. Google Scholar
  174. Zobrazit článek
  175. PubMed / NCBI
  176. Google Scholar
  177. Zobrazit článek
  178. PubMed / NCBI
  179. Google Scholar
  180. Zobrazit článek
  181. PubMed / NCBI
  182. Google Scholar
  183. 3. Christakis DA. Závislost na internetu: epidemie 21st století ?. BMC Medicine 2010; 8 (1): 61. doi: 10.1186 / 1741-7015-8-61
  184. Zobrazit článek
  185. PubMed / NCBI
  186. Google Scholar
  187. Zobrazit článek
  188. PubMed / NCBI
  189. Google Scholar
  190. 4. Caplan SE, High AC. Online sociální interakce, psychosociální pohoda a problematické používání internetu. Závislost na internetu: Příručka a průvodce hodnocením a léčbou 201; 35 – 53. doi: 10.1002 / 9781118013991.ch3
  191. Zobrazit článek
  192. PubMed / NCBI
  193. Google Scholar
  194. Zobrazit článek
  195. PubMed / NCBI
  196. Google Scholar
  197. Zobrazit článek
  198. PubMed / NCBI
  199. Google Scholar
  200. Zobrazit článek
  201. PubMed / NCBI
  202. Google Scholar
  203. Zobrazit článek
  204. PubMed / NCBI
  205. Google Scholar
  206. Zobrazit článek
  207. PubMed / NCBI
  208. Google Scholar
  209. Zobrazit článek
  210. PubMed / NCBI
  211. Google Scholar
  212. Zobrazit článek
  213. PubMed / NCBI
  214. Google Scholar
  215. 5. Shaw M, Black DW. Závislost na internetu. CNS Drugs 2008; 22: 353 – 65. pmid: 18399706 doi: 10.2165 / 00023210-200822050-00001
  216. 6. Griffiths M. Doba závislosti na internetu, kterou je třeba brát vážně? Výzkum a teorie závislostí 2000; 8: 413–418. doi: 10.3109 / 16066350009005587
  217. 7. Romano M, Osborne LA, Truzoli R, Reed P. Rozdílný psychologický dopad vystavení internetu na závislých na internetu. PLOS ONE 2013; 8 (2): e55162. doi: 10.1371 / journal.pone.0055162. pmid: 23408958
  218. 8. Kuss DJ, Griffiths MD, Binder JF. Závislost na internetu u studentů: Prevalence a rizikové faktory. Počítače v lidském chování 2013; 29 (3): 959 – 966. doi: 10.1016 / j.chb.2012.12.024
  219. 9. Niemz K, Griffiths M, Banyard P. Prevalence patologického používání internetu mezi studenty vysokých škol a korelace se sebeúctou, obecný zdravotní dotazník (GHQ) a dezinhibice. CyberPsychology & Behavior 2005; 8 (6): 562–570. doi: 10.1089 / cpb.2005.8.562
  220. 10. Weinstein A, Lejoyeux M. Závislost na internetu nebo nadměrné používání internetu. Americký deník zneužívání drog a alkoholu 2010; 36 (5): 277 – 283. doi: 10.3109 / 00952990.2010.491880. pmid: 20545603
  221. 11. Bernardi S, Pallanti S. Závislost na internetu: popisná klinická studie se zaměřením na komorbidity a disociativní příznaky. Komplexní psychiatrie 2009; 50 (6): 510 – 516. doi: 10.1016 / j.comppsych.2008.11.011. pmid: 19840588
  222. 12. Ko CH, Yen JY, Yen CF, Chen CS, Chen CC. Souvislost mezi závislostí na internetu a psychiatrickou poruchou: přehled literatury. Evropská psychiatrie 2012; 27 (1): 1 – 8. doi: 10.1016 / j.eurpsy.2010.04.011. pmid: 22153731
  223. 13. Akin A, Iskender M. Závislost na internetu a deprese, úzkost a stres. International Online Journal of Educational Sciences 2011; 3 (1): 138 – 148.
  224. 14. Yen CF, Chou WJ, Liu TL, Yang P, Hu. Asociace příznaků závislosti na internetu s úzkostí, depresí a sebedůvěrou u dospívajících s poruchou pozornosti / hyperaktivitou. Komplexní psychiatrie 2014. doi: 10.1016 / j.comppsych.2014.05.025
  225. 15. Gundogar A, Bakim B, Ozer OA, Karamustafalioglu. P-32 - asociace mezi závislostí na internetu, depresí a ADHD mezi studenty středních škol. Evropská psychiatrie 201; 27: 1. doi: 10.1016 / s0924-9338 (12) 74199-8
  226. 16. Romano M, Truzoli R, Osborne LA, Reed P. Vztah kvocientu autismu, úzkosti a závislosti na internetu. Výzkum poruch autistického spektra 2014; 11: 1521 – 1526. doi: 10.1016 / j.rasd.2014.08.002
  227. 17. Mladý KS, Rogers RC. Vztah mezi depresí a závislostí na internetu. CyberPsychology & Behavior 1998; 1 (1): 25–28. doi: 10.1089 / cpb.1998.1.25
  228. 18. Ko CH, Liu TL, Wang PW, Chen CS, Yen CF, Yen JY. Exacerbace deprese, nepřátelství a sociální úzkosti v průběhu závislosti na internetu mezi adolescenty: prospektivní studie. Komplexní psychiatrie 2014. doi: 10.1016 / j.comppsych.2014.05.003
  229. 19. Lee HW, Choi JS, Shin YC, Lee JY, Jung HY, Kwon JS. Impulzivita v závislosti na internetu: srovnání s patologickým hazardem. Cyberpsychologie, chování a sociální sítě 2012; 15 (7): 373 – 377. doi: 10.1089 / cyber.2012.0063
  230. 20. Yen JY, Yen CF, Wu HY, Huang CJ, Ko CH. Nepřátelství v reálném světě a online: účinek závislosti na internetu, deprese a online aktivity. Cyberpsychologie, chování a sociální sítě 2011; 14 (11): 649 – 655. doi: 10.1089 / cyber.2010.0393
  231. 21. Heim C. Velmi těžké používání počítače a internetu jako rizikový faktor pro schizofrenii u inteligentních mladých mužů. Australský a novozélandský žurnál psychiatrie 2012; 46 (8): 791 – 792. doi: 10.1177 / 0004867412442407. pmid: 22403394
  232. 22. Caplan SE. Preferovaná online sociální interakce: Teorie problematického používání internetu a psychosociální pohody. Komunikační výzkum 2003; 30: 625 – 648. doi: 10.1177 / 0093650203257842
  233. 23. Yan W, Li Y, Sui N. Vztah mezi nedávnými stresujícími životními událostmi, osobnostními rysy, vnímáním fungování rodiny a závislostí na internetu mezi vysokoškoláky. Stres a zdraví 2014; 30 (1): 3 – 11. doi: 10.1002 / smi.2490. pmid: 23616371
  234. 24. Bozoglan B, Demirer V, Sahin I. Osamělost, sebeúcta a životní spokojenost jako prediktoři závislosti na internetu: Průřezové studium mezi studenty tureckých univerzit. Skandinávský časopis psychologie 2013; 54 (4): 313 – 319. doi: 10.1111 / sjop.12049. pmid: 23577670
  235. 25. Nalwa K, Anand AP. Závislost na internetu u studentů: důvod k obavám. CyberPsychology & Behavior 2003; 6 (6): 653–656. doi: 10.1089 / 109493103322725441
  236. 26. Sanders CE, Field TM, Diego M, Kaplan M. Vztah využívání internetu k depresi a sociální izolaci mezi adolescenty. Dospívání 2000; 35 (138): 237 – 242. pmid: 11019768
  237. 27. Tonioni F, D'Alessandris L, Lai C, Martinelli D, Corvino S, Vasale M,… Bria P. Závislost na internetu: hodiny strávené online, chování a psychologické příznaky. General Hospital Psychiatry 2012; 34 (1): 80–87. doi: 10.1016 / j.genhosppsych.2011.09.013. pmid: 22036735
  238. 28. Yuan K, Qin W, Wang G, Zeng F, Zhao L, Yang X, et al. Abnormality mikrostruktury u dospívajících s poruchou závislosti na internetu. PloS ONE 2011; 6 (6): e20708. doi: 10.1371 / journal.pone.0020708. pmid: 21677775
  239. 29. Zhou Y, Lin FC, Du YS, Qin LD, Zhao ZM, Xu JR, et al. Abnormality šedé hmoty v závislosti na internetu: Morfometrická studie založená na voxelu. European Journal of Radlogy 2011; 79 (1): 92 – 95. doi: 10.1016 / j.ejrad.2009.10.025. pmid: 19926237
  240. 30. Hou H, Jia S, Hu S, Fan R, Sun W, Sun T, et al. Snížené striatální dopaminové transportéry u lidí s poruchou závislosti na internetu. BioMed Research International 2012; 2012. doi: 10.1155 / 2012 / 854524
  241. 31. Kim SH, Baik SH, Park CS, Kim SJ, Choi SW, Kim SE. Snížené striatální dopaminové receptory D2 u lidí se závislostí na internetu. Neuroreport 2011; 22 (8): 407 – 411. doi: 10.1097 / WNR.0b013e328346e16e. pmid: 21499141
  242. 32. Lu DW, Wang JW, Huang ACW. Diferenciace úrovně rizika závislosti na internetu na základě autonomních nervových reakcí: hypotéza autonomní aktivity závislostí na internetu. Cyberpsychologie, chování a sociální sítě 2010; 13 (4): 371 – 378. doi: 10.1089 / cyber.2009.0254
  243. 33. Lin PC, Kuo SY, Lee PH, Sheen TC, Chen SR. Účinky závislosti na internetu na variabilitě srdeční frekvence u dětí školního věku. Žurnál kardiovaskulárního ošetřovatelství 2013. doi: 10.1097 / jcn.0b013e3182a477d5
  244. 34. Zheng H, Liu X, Patel K K. A Úloha pro dopamin v centrálně zprostředkované sympatické reakci u potkanů ​​s diabetem typu 2 indukovaným streptozotocinem a dietou s vysokým obsahem tuků. Časopis FASEB 2011; 25: 1028 – 11.
  245. 35. Bélanger RE, Akre C, Berchtold A, Michaud PA. Spojení mezi intenzitou používání internetu a zdravím dospívajících ve tvaru písmene U. Pediatrics 2014; 127: e330 – e335. doi: 10.1542 / peds.2010-1235
  246. 36. Lam LT. Závislost na internetových hrách, problematické používání internetu a problémy se spánkem: Systematická kontrola. Aktuální psychiatrické zprávy 2014; 16 (4): 1 – 9. doi: 10.1007 / s11920-014-0444-1
  247. 37. Kim Y, Park JY, Kim SB, Jung IK, Lim YS, Kim JH. Vliv závislosti na internetu na životní styl a stravovací chování korejských adolescentů. Výzkum a praxe výživy 2010; 4 (1): 51 – 57. doi: 10.4162 / nrp.2010.4.1.51. pmid: 20198209
  248. 38. Li M, Deng Y, Ren Y, Guo S, He X. Stav obezity středních škol v Xiangtanu a jeho vztah k závislosti na internetu. Obezita 2014; 22 (2): 482 – 487. doi: 10.1002 / oby.20595. pmid: 23929670
  249. 39. Jenaro C, Flores N, Gomez-Vela M, Gonzalez-Gil F, Caballo C. Problematické používání internetu a mobilních telefonů: Psychologické, behaviorální a zdravotní korelace. Addiction Research and Theory 2007; 15: 309 – 320. doi: 10.1080 / 16066350701350247
  250. 40. Kelley KJ, Gruber EM. Problematické používání internetu a fyzické zdraví. Žurnál behaviorálních závislostí 2013; 2 (2): 108 – 112. doi: 10.1556 / JBA.1.2012.016. pmid: 26165930
  251. 41. Besedovský L, Lange T, Born J. Spánek a imunitní funkce. Pflügers Archiv-European Journal of Physiology 2012; 463 (1): 121 – 137. doi: 10.1007 / s00424-011-1044-0. pmid: 22071480
  252. 42. Cheung LM, Wong WS. Dopady nespavosti a závislosti na internetu na depresi v hongkongských čínských dospívajících: průzkumná průřezová analýza. Sleep Research 2011; 20: 311 – 317. doi: 10.1111 / j.1365-2869.2010.00883.x
  253. 43. Irwin M. Účinky spánku a ztráty spánku na imunitu a cytokiny. Mozek, chování a imunita 2002; 16 (5): 503 – 512. doi: 10.1016 / s0889-1591 (02) 00003-x
  254. 44. Adam Y, Meinlschmidt G, Lieb R. Souvislosti mezi duševními poruchami a nachlazením u dospělých: Průřezová studie založená na populaci. Journal of Psychosomatic Research 2013; 74 (1): 69 – 73. doi: 10.1016 / j.jpsychores.2012.08.013. pmid: 23272991
  255. 45. Irwin M, Patterson T, Smith TL, Caldwell C, Brown SA, Gillin JC, et al. Snížení imunitní funkce v životním stresu a depresi. Biologická psychiatrie 1990; 27 (1): 22 – 30. pmid: 2297549 doi: 10.1016 / 0006-3223 (90) 90016-u
  256. 46. Kiecolt-Glaser JK, Glaser R. Deprese a imunitní funkce: centrální cesty k nemocnosti a úmrtnosti. Journal of Psychosomatic Research 2002; 53 (4): 873 – 876. pmid: 12377296 doi: 10.1016 / s0022-3999 (02) 00309-4
  257. 47. Kim HC, Park SG, Leem JH, Jung DY, Hwang SH. Depresivní příznaky jako rizikový faktor pro nachlazení zaměstnanců: 4-měsíční následná studie. Journal of Psychosomatic Research 2011; 71 (3): 194 – 196. doi: 10.1016 / j.jpsychores.2011.01.014. pmid: 21843756
  258. 48. Dickerson SS, Kemeny ME. Akutní stresory a kortizolové reakce: teoretická integrace a syntéza laboratorního výzkumu. Psychologický bulletin 2004; 130 (3): 355. pmid: 15122924 doi: 10.1037 / 0033-2909.130.3.355
  259. 49. Cacioppo JT, Hawkley LC. Sociální izolace a zdraví s důrazem na základní mechanismy. Perspektivy v biologii a medicíně 2003; 46 (3): S39 – S52. pmid: 14563073 doi: 10.1353 / pbm.2003.0049
  260. 50. Cohen S. Sociální vztahy a zdraví. Americký psycholog 2004; 59 (8): 676. pmid: 15554821 doi: 10.1037 / 0003-066x.59.8.676
  261. 51. Jaremka LM, Fagundes CP, Glaser R, Bennett JM, Malarkey WB, Kiecolt-Glaser JK. Osamělost předpovídá bolest, depresi a únavu: Porozumění roli imunitní dysregulace. Psychoneuroendokrinologie 2013; 38 (8): 1310 – 1317. doi: 10.1016 / j.psyneuen.2012.11.016. pmid: 23273678
  262. 52. McClelland DC, podlaha E, Davidson RJ, Saron C. Zdůrazněná motivace síly, sympatická aktivace, imunitní funkce a nemoc. Žurnál lidského stresu 1980; 6 (2): 11 – 19. pmid: 7391555 doi: 10.1080 / 0097840x.1980.9934531
  263. 53. Cao H, Sun Y, Wan Y, Hao J, Tao F. BMC Veřejné zdraví 2011; 11: 802. doi: 10.1186 / 1471-2458-11-802. pmid: 21995654
  264. 54. Heikkinen T, Järvinen A. Běžné nachlazení. Lancet 2003; 361: 51 – 59. pmid: 12517470 doi: 10.1016 / s0140-6736 (03) 12162-9
  265. 55. KDO. Recenze zimní sezóny chřipky 2012 – 2013, severní polokoule. Týdenní epidemiologický záznam Světové zdravotnické organizace 2013; 88: 225 – 232. Citováno z http://www.who.int/wer/2013/wer8822.pdf
  266. 56. Grout P, ​​Barber V E. Opary - epidemiologický průzkum. Žurnál Královské vysoké školy praktických lékařů 1976; 26: 428 – 434. pmid: 957310
  267. 57. Glaser R, Sheridan J, Malarkey WB, MacCallum RC, Kiecolt-Glaser J K. Chronický stres moduluje imunitní odpověď na pneumokokovou pneumonii. Psychosomatická medicína 2000; 62: 804 – 807. pmid: 11139000 doi: 10.1097 / 00006842-200011000-00010
  268. 58. Hass HS, Schauenstein K. Imunita, hormony a mozek. Alergie 2001; 56: 470 – 77 pmid: 11421890 doi: 10.1034 / j.1398-9995.2001.056006470.x
  269. 59. Aberg KM, Radeck KA, Choi EH, Kim DK, Demerjian M, Hupe M, et al. Psychologický stres snižuje expresi epidermálních antimikrobiálních peptidů a zvyšuje závažnost kožních infekcí u myší. The Journal of Clinical Investigation 2007; 117: 3339 – 3349. pmid: 17975669 doi: 10.1172 / jci31726
  270. 60. Ng BD, Wiemer-Hastings P. Závislost na internetu a online hraní. CyberPsychology & Behavior 2005; 8 (2): 110–113. doi: 10.1089 / cpb.2005.8.110
  271. 61. Widyanto L, McMurran M. Psychometrické vlastnosti testu závislosti na internetu. Cyberpsychology & Behavior 2004; 7: 443–450. doi: 10.1089 / cpb.2004.7.443
  272. 62. Young KS. Test závislosti na internetu (IAT) 2009.
  273. 63. Chang MK, Man Law SP. Struktura faktorů pro Youngův test závislosti na internetu: potvrzující studie. Počítače v lidském chování 2008; 24: 2597 – 2619. doi: 10.1016 / j.chb.2008.03.001
  274. 64. Hardie E, Tee MY. Nadměrné používání internetu: role osobnosti, osamělosti a sítí sociální podpory v závislosti na internetu. Australian Journal of Emerging Technologies and Society 2007; 5: 34 – 47.
  275. 65. Snaith RP, Zigmond AS. HADS: Nemocniční úzkostná a depresivní stupnice 1994. Windsor: NFER Nelson.
  276. 66. Andrew B, Wilding J M. Vztah deprese a úzkosti k životnímu stresu a úspěchům studentů. British Journal of Psychology 2004; 95 (4): 509 – 521. doi: 10.1348 / 0007126042369802
  277. 67. Crawford JR, Henry JD, Crombie C, Taylor EP. Normativní údaje pro HADS z velkého neklinického vzorku. British Journal of Clinical Psychology 2001; 40 (4): 429 – 434. doi: 10.1348 / 014466501163904
  278. 68. Russell DW. Stupnice osamělosti UCLA (verze 3): spolehlivost, platnost a struktura faktorů. Žurnál hodnocení osobnosti 1996; 66 (1): 20 – 40. pmid: 8576833 doi: 10.1207 / s15327752jpa6601_2
  279. 69. Jobe LE, Williams White S. Osamělost, společenské vztahy a širší fenotyp autismu u vysokoškoláků. Osobnostní a individuální rozdíly 2007; 42 (8): 1479 – 1489. doi: 10.1016 / j.paid.2006.10.021
  280. 70. Buysse DJ, Reynolds CF, Monk TH, Berman SR, Kupfer DJ. Index kvality spánku v Pittsburghu (PSQI): Nový nástroj pro psychiatrický výzkum a praxi. Psychiatrický výzkum 1989; 28 (2): 193 – 213. doi: 10.1016 / 0165-1781 (89) 90047-4
  281. 71. Goldberg DP, Hillier V F. Zmenšená verze obecného dotazníku pro zdraví. Psychologické lékařství 1979; 9: 139 – 145. pmid: 424481 doi: 10.1017 / s0033291700021644
  282. 72. Reed P., & Senunaite K. Dopad dítěte s ASD na vlastní imunitní funkci rodičů. Probíhá kontrola.
  283. 73. McClelland DC, Alexander C, Marks E. Potřeba síly, stresu, imunitní funkce a nemoci mezi mužskými vězni. Journal of Abnormal Psychology 1982; 91 (1): 61. pmid: 7056944 doi: 10.1037 / 0021-843x.91.1.61