Un estudio sobre la influencia de la adicción a internet y las influencias interpersonales en línea sobre la calidad de vida relacionada con la salud en jóvenes vietnamitas (2017)

BMC Public Health. 2017 Jan 31;17(1):138. doi: 10.1186/s12889-016-3983-z.

DOI: 10.1186 / s12889-016, 3983-z

 

Resumen

Antecedentes

La adicción a Internet (IA) es un problema común que se encuentra en los jóvenes asiáticos. Este estudio tuvo como objetivo estudiar la influencia de la IA y las actividades en línea sobre la calidad de vida relacionada con la salud (CVRS) en jóvenes vietnamitas. Este estudio también comparó las frecuencias de ansiedad, depresión y otras adicciones de jóvenes vietnamitas con y sin IA.

Métodos

Este estudio reclutó a 566 jóvenes vietnamitas (56.7% mujeres, 43.3% hombres) de entre 15 y 25 años de edad mediante la técnica de muestreo dirigida por los encuestados. Chi-cuadrado, tSe utilizaron la prueba y el análisis de varianza para comparar a los jóvenes vietnamitas con y sin IA. Los análisis de regresión se utilizaron para examinar la asociación entre las características de uso de Internet y la CVRS.

Resultados

Los resultados de este estudio transversal mostraron que 21.2% de los participantes sufrían de IA. La relación en línea demostró influencias significativamente mayores en los comportamientos y estilos de vida en los participantes con IA que en aquellos sin IA. Los participantes con IA tenían más probabilidades de tener problemas con el autocuidado, dificultad para realizar la rutina diaria, sufrir dolor y malestar, ansiedad y depresión. Contrariamente a los estudios anteriores, encontramos que no hubo diferencias en cuanto al género, la sociodemografía, el número de participantes con el hábito de fumar cigarrillos, fumar en pipa de agua y la dependencia del alcohol entre los grupos de AI y no IA. IA se asoció significativamente con una mala CVRS en jóvenes vietnamitas.

Conclusión

IA es un problema común entre los jóvenes vietnamitas y la prevalencia de IA es la más alta en comparación con otros países asiáticos. Nuestros hallazgos sugieren que el género puede no desempeñar un papel clave en la IA. Esta puede ser una tendencia emergente cuando ambos géneros tienen igual acceso a Internet. Al estudiar el impacto de la IA en la CVRS, los profesionales de la salud pueden diseñar una intervención efectiva para aliviar las consecuencias negativas de la IA en Vietnam.

Palabras clave

Adicción a Internet Influencias interpersonales Calidad de vida Vietnam Jóvenes

 

 

Antecedentes

En los últimos 20 años, Internet se ha convertido en una parte integral de nuestras vidas y una herramienta importante para la interacción social y la comunicación [1]. El acceso a Internet es asequible y ha habido un rápido crecimiento de usuarios en los países en desarrollo. El uso excesivo de Internet ha tenido un impacto negativo en la salud de los usuarios [2].

Un cuerpo de investigación sugiere que el uso problemático de Internet puede verse como un comportamiento adictivo [3, 4]. Los signos y síntomas de la adicción a Internet (IA) incluyen preocupación, síntomas del estado de ánimo consistentes con la abstinencia, mayor tiempo empleado (tolerancia) y deterioro funcional o consecuencias negativas debido al uso excesivo. IA puede incluir juegos por Internet y otras formas de uso adictivo de Internet que incluyen descargas excesivas, uso de redes sociales y compras en línea [5]. Si bien Internet es una parte integral de nuestra vida diaria, la IA es cada vez más común entre los jóvenes y se ha convertido en una pandemia en todo el mundo [6]. Para los jóvenes, se ha demostrado que el apoyo social deficiente y el aislamiento social dan como resultado la IA [7]. Además, la IA también puede tener un impacto negativo en las habilidades sociales y en las relaciones interpersonales [8]. Por lo tanto, es importante evaluar la relación entre las influencias interpersonales en línea y la IA, ya que los jóvenes que sufren IA suelen ser tímidos [9] y tienen bajas habilidades sociales [10]. Las consecuencias negativas de las bajas habilidades sociales asociadas con la IA siguen siendo desconocidas [2]. Ningún estudio hasta la fecha ha explorado la relación entre IA y las influencias interpersonales en línea.

IA conduce a consecuencias negativas sobre la salud mental. Un metaanálisis que incluía a pacientes con 1641 que sufrían de controles sanos de IA y 11210 encontró que la IA se asoció significativamente con el abuso de alcohol, el déficit de atención e hiperactividad, la depresión y la ansiedad [5]. La IA puede estar asociada con otras formas de adicción, como fumar y la dependencia del alcohol [11, 12]. Andrews et al. (2002) encontró que las influencias de los compañeros contribuyeron al uso de sustancias entre los jóvenes [13]. Además de los problemas psicológicos adversos, la IA también causa problemas físicos, como dolor de espalda y lesiones por tensión [14]. Si no se interviene la IA en forma temprana, puede llevar a efectos adversos en la salud física y mental de los jóvenes.

En 2013, la encuesta de seis naciones se realizó y comparó la prevalencia de IA entre los jóvenes asiáticos en China, Hong Kong, Japón, Corea del Sur, Malasia y Filipinas [15]. La IA fue común entre los jóvenes en estos países asiáticos y la prevalencia de IA fue más alta en Filipinas (21%). La razón de la alta prevalencia de IA entre los jóvenes asiáticos puede deberse al hecho de que a menudo enfrentan los conflictos entre la cultura colectiva [16] y la formación de la identidad individual [17]. Las actividades en línea permiten a los jóvenes asiáticos evitar la conciencia de sus problemas reales y de la vida real [16]. Los jóvenes asiáticos pueden participar en actividades en línea, como los juegos en línea, para evitar conflictos entre la cultura colectiva y su formación de identidad [16]. En China, el uso problemático de Internet se asoció con síntomas psicosomáticos e insatisfacción con la vida [14]. En Taiwán, los factores de riesgo para la IA fueron el sexo masculino, la comorbilidad de la salud mental y el apoyo social deficiente [18]. Es importante estudiar la IA entre los jóvenes en otros países asiáticos porque los jóvenes constituyen la mayoría de los usuarios de Internet y algunos de ellos muestran comportamientos adictivos hacia Internet [18]. Un país importante que no se incluyó en la encuesta de seis naciones de 2013 fue Vietnam.

La prevalencia de IA en Vietnam es desconocida. Son et al. (2012) descubrió que los jóvenes vietnamitas varones que eran adictos al juego de rol multijugador en línea tenían puntuaciones más altas en la escala de trastorno mental [19]. La adicción al juego en línea no representa todo el espectro de IA. Vietnam es una de las economías de más rápido crecimiento y el grupo étnico Kinh constituyó alrededor del 86% de la población. La situación de la IA sigue siendo desconocida en el grupo étnico Kinh, que hace hincapié en el vínculo familiar y la espiritualidad, que incluye la práctica del culto a los antepasados. En 2015, Vietnam tenía 44.4 millones de usuarios de Internet y se proyecta que crezca a 55.8 millones de usuarios de Internet en 2018 [20]. Dada la alta tasa de penetración de banda ancha en Vietnam, no hay duda de que la IA se está volviendo cada vez más problemática entre los jóvenes vietnamitas. IA es relativamente menos estudiado en Vietnam en comparación con otros países asiáticos porque el sistema de atención de salud se centra más en las enfermedades físicas [19]. Además, hay una falta de datos para IA en mujeres jóvenes vietnamitas.

En este estudio, examinamos la prevalencia de la IA y la calidad de vida relacionada con la salud (HRQOL) a través de Internet, con un enfoque específico en los jóvenes vietnamitas que son vulnerables a la IA debido al acceso a Internet y la alfabetización informática. El objetivo de este estudio fue investigar la asociación de IA, las influencias interpersonales en línea y la CVRS. Primero, comparamos las diferencias entre jóvenes vietnamitas con y sin IA. A continuación, investigamos la asociación entre los comportamientos en línea, la CVRS, los problemas de salud física y mental. Nuestra hipótesis era que había diferencias significativas entre los jóvenes vietnamitas con y sin IA en (i) las características sociodemográficas; (ii) diferentes dominios de influencias interpersonales en línea; (iii) la aparición de problemas de salud física y mental; (iv) CVRS y (v) ocurrencia de otras formas de adicción. Al identificar los factores asociados con una mala CVRS, este estudio pretende identificar objetivos para futuras intervenciones de salud para mejorar la CVRS, la salud física y mental de los jóvenes vietnamitas en la era de Internet y la cultura en línea.

 

 

Métodos

 

Participantes y Procedimientos

Se realizó un estudio transversal utilizando una encuesta basada en la web de agosto a octubre de 2015 en Vietnam. El estudio fue aprobado por la Junta de Revisión Institucional de la Universidad Médica de Hanoi. Los criterios de inclusión fueron: 1) Edad de 15 a 25 años; 2) Actualmente vive en Vietnam; 3) Acuerdo para participar en este estudio proporcionando el consentimiento en línea. 4) Tener una cuenta de correo electrónico válida o una cuenta de sitios de redes sociales para reclutar a otros participantes a través de la técnica de muestreo dirigido por encuestados (RDS). El tamaño de la muestra se calculó utilizando la fórmula de Wejnert et al. [21] para la técnica RDS. Con la prevalencia esperada de jóvenes adictos a Internet = 12.3% (según un estudio anterior en Vietnam [22]), Nivel de confianza = 95%; margen de error = 0.05 y efecto de diseño para RDS = 3, el tamaño de muestra mínimo fue de los jóvenes 498. Agregamos 15% al tamaño de la muestra para compensar a las personas que tienen una respuesta incompleta. El tamaño final de la muestra fue 573. Después de la recopilación de datos, los jóvenes de 566 se incluyeron en la fase de análisis de datos.

La etapa inicial de reclutamiento se centró en varios grupos principales de varias universidades y escuelas secundarias en Vietnam, incluida la Universidad Médica de Hanoi, la Universidad Nacional de Vietnam, la escuela secundaria Hung Yen y la escuela secundaria Phan Boi Chau. Estos grupos fueron seleccionados para reflejar la diversidad de la población estudiada por edad, género y niveles de educación. Estos participantes iniciales tenían más probabilidades de conocer a otros jóvenes vietnamitas que compartían características similares que los hacían elegibles para cumplir con los criterios de inclusión. Sobre la base de la técnica de muestreo dirigida por el encuestado, se pidió a los participantes iniciales que reclutaran hasta otros participantes adecuados de 5 a través de su red social.

 

 

Medidas

Antes del inicio de la recopilación de datos, se realizó un estudio piloto en participantes jóvenes con 20 con diferentes edades y géneros. Estos participantes evaluaron la plataforma en línea y brindaron recomendaciones para mejorar su accesibilidad y usabilidad. La encuesta basada en la web incluyó las siguientes subescalas:   

  1. 1)

    Las preguntas sociodemográficas incluyen edad, género, educación, ocupación, estado civil, etnicidad y religión.

     
  2. 2)

    La CVRS se midió utilizando EuroQol - cinco dimensiones - cinco niveles (EQ-5D-5 L) y EuroQol - escala analógica visual (EQ-VAS). El EQ-5D-5 L incluye cinco dominios: movilidad, autocuidado, actividades habituales, dolor / malestar y ansiedad / depresión con cinco niveles de respuesta: sin problemas, problemas leves, problemas moderados, problemas graves y problemas extremos, dando 3125 estados de salud con índices únicos respectivos. El EQ-VAS permitió a los encuestados calificar su estado de salud en una escala vertical de 20 cm, con un punto final que variaba de 0 a 100 puntos, etiquetados desde 'la peor salud que pueda imaginar' hasta 'la mejor salud que pueda imaginar '.

     
  3. 3)

    La forma original de Internet Addiction Test (IAT) fue desarrollada por Young et al. El23], que incluye elementos 20 con escala 5-point de 1 ("raramente") a 5 ("siempre") para medir diversos aspectos de IA, como la pérdida de control, la gestión del tiempo y el deterioro del rendimiento. El IAT se ha utilizado ampliamente en Asia [24]. En este estudio, adaptamos el IAT (forma corta) que fue validado por Pawlikowski et al. El25]. La forma abreviada consta de ítems 12 con buenas propiedades psicométricas y evalúa las características clave de IA según los criterios de diagnóstico [25]. El participante usó una escala Likert de puntos 5 para indicar sus respuestas que van desde 1 ("rara vez") a 5 ("siempre") y los puntajes oscilaron desde 12 a puntos 60. Las puntuaciones más altas sugieren niveles más altos de IA. El puntaje de corte de 36 se utilizó para identificar a los participantes con IA potencial [26]. Este cuestionario fue traducido al vietnamita. Para garantizar la validez y confiabilidad de esta versión, aplicamos la guía de la OMS para la traducción y adaptación del instrumento [27]. Involucramos a dos expertos en inglés y vietnamita para traducir este instrumento. Ambos también eran expertos en el campo de la medicina y la psicología. Realizamos la traducción avanzada, el panel de expertos y la traducción inversa según las recomendaciones de la guía. Luego, probamos el instrumento vietnamita con jóvenes de 10 y corregimos cualquier palabra o declaración que pudiera llevar a malentendidos. El alfa de Cronbach de este instrumento fue 0.8667.

     
  4. 4)

    Para medir el nivel de abuso de alcohol, se utilizó el cuestionario Prueba de Consumo de Identificación de Trastornos por Uso de Alcohol (AUDIT-C). La versión vietnamita de esta escala fue utilizada y validada en estudios anteriores [28, 29]. El AUDIT-C es comúnmente utilizado por los médicos de atención primaria para detectar el abuso de alcohol [30]. El AUDIT-C consistió en tres preguntas con puntaje de 0 a 12 puntos, cuando los puntajes más altos indican un mayor riesgo de dependencia del alcohol. Si los encuestados hombres obtuvieran una puntuación ≥ 4 y las mujeres encuestadas obtuvieran una puntuación ≥ 3, se clasificarían como posibles casos de dependencia del alcohol [30].

     
  5. 5)

    Investigamos las influencias interpersonales en línea sobre los participantes, incluida la frecuencia de comunicación con amigos en línea, la autopercepción sobre los efectos de las relaciones en línea en los comportamientos, estilos de vida y percepción, lugares visitados recomendados por amigos en línea y participación de actividades recomendadas por amigos en línea.

     
  6. 6)

    Recopilamos otra información, incluido el tiempo dedicado por cada participante en Facebook, el estado actual del consumo de cigarrillos y el consumo de pipa de agua (shisha).

 

 

 

análisis estadístico

Se utilizó la versión de software STATA 12.0 (Stata Corp. LP, College Station, Estados Unidos de América) para analizar los datos. TSe usaron la prueba de Mann-Whitney, la prueba de Chi cuadrado y la prueba exacta de Fisher para explorar las diferencias entre los encuestados con y sin IA. Se utilizó regresión lineal multivariante para identificar los factores asociados con una CVRS deficiente, dolor / malestar y ansiedad / depresión. En este estudio, aplicamos una estrategia de modelo progresivo paso a paso que utilizó la prueba de razón de probabilidad logarítmica con el valor de p establecido en 0.1 para seleccionar las variables para el modelo de regresión. Se estableció un valor de p menor que 0.05 como el nivel de significación estadística.

 

 

 

Resultados

  

Características sociodemográficas de los participantes.

Mesa 1 resume las características sociodemográficas de los participantes. Utilizando el punto de corte de IAT de 36, ciento veinte de 566 participantes (21.2%) sufrieron de IA. La edad media de los participantes identificados con IA fue de 21.8 años, mientras que la edad media de los participantes sin IA fue de 21.4 años. Entre los 120 participantes con AI, el número de participantes masculinos fue 52 (43.3%) y las participantes femeninas 68 (56.7%). Para los participantes con y sin IA, la mayoría de ellos tenían educación secundaria y superior, la etnia Kinh, el culto a los antepasados ​​como religión y el estatus económico promedio. No hubo diferencias significativas entre los participantes con y sin AI en la edad media, el género, el nivel educativo, el origen étnico, la religión, el estado civil, el lugar de residencia actual y el estado económico (P> 0.05).

   

Tabla 1   

Comparación de las características sociodemográficas de los participantes con y sin adicción a internet

 

 

 

   

 

adicción a Internet

p

 

Sí

No

Total

 
 

n

%

n

%

N

%

 

Número de participantes

120

21.2

446

78.8

566

100.0

 

Edad media (DE)

21.8

(3.9)

21.4

(3.7)

21.5

3.8

0.32*

Género

 Masculino

52

23.6

168

76.4

220

38.9

0.26 **

 Femenino

68

19.7

278

80.4

346

61.1

 

Logro educativo

 ≤ escuela secundaria

5

17.2

24

82.8

29

5.1

0.59 **

 > Bachillerato

115

21.4

422

78.6

537

94.9

 

Etnia

 La etnia Kinh

116

21.5

424

78.5

540

95.4

0.46 **

 Otras etnias

4

15.4

22

84.6

26

4.6

 

Religión

 Culto de los antepasados

109

22.5

376

77.5

485

85.7

0.70 **

 Otras religiones

11

13.6

70

86.4

81

14.3

 

Estado civil

 Individual

94

22.0

333

78.0

427

75.4

0.41 **

 Vivir con su cónyuge / pareja

26

18.7

113

81.3

139

24.6

 

Lugar de residencia actual

 Alquilar un albergue

62

23.4

203

76.6

265

46.8

0.45 ***

 Quedarse en el dormitorio

16

22.9

54

77.1

70

12.4

 

 Viviendo con la familia

36

20.1

143

79.9

179

31.6

 

 Viviendo con parientes

5

11.6

38

88.4

43

7.6

 

 Otros arreglos del hígado

1

11.1

8

88.9

9

1.6

 

Estado económico de la familia.

 Alta

1

7.7

12

92.3

13

2.3

0.09 ***

 Normal

99

20.2

392

79.8

491

86.8

 

 Baja

18

32.7

37

67.3

55

9.7

 

 Muy bajo

2

28.6

5

71.4

7

1.2

 
 

*Estudiante t–test; **¿Quién–prueba al cuadrado; ***Fisher's prueba exacta

 

 

 

 

 

 

   

Formas de influencias interpersonales de la relación en línea.

Mesa 2 compara las diversas formas de influencia interpersonal en los estilos de vida y las actividades sociales de la relación en línea en los participantes con y sin IA. La relación en línea demostró influencias significativamente mayores en los comportamientos y estilos de vida de los participantes con IA (12.0%) que en aquellos sin IA (5.3%, pags 0.01). Los participantes con IA tenían significativamente más probabilidades de visitar lugares (p = 0.02) y participar en actividades (pags 0.01) recomendado por sus amigos en línea. Además, los participantes con IA pasaron significativamente más tiempo en las redes sociales como Facebook por día (pags 0.001).

   

Tabla 2   

Comparación de las influencias interpersonales en línea sobre los estilos de vida y las actividades sociales entre los participantes con y sin adicción a Internet

 

 

 

   

 

adicción a Internet

p

 

Sí

No

Total

 
 

N

%

n

%

n

%

 

Frecuencia de comunicación con amigos en línea.

 A menudo

11

9.3

29

6.7

40

7.2

0.22*

 Preguntas

32

27.1

94

21.6

126

22.8

 

 Rara vez o nunca

75

63.6

312

71.7

387

70.0

 

Autopercepción de los efectos de las relaciones en línea sobre comportamientos y estilos de vida.

 Alta influencia

14

12.0

23

5.3

37

6.7

<0.01 *

 Influencia normal

37

31.6

82

19.0

119

21.7

 

 Poca influencia o ninguna influencia

66

56.4

327

75.7

393

71.6

 

Visita lugares recomendados por amigos en línea

 A menudo

19

16.4

47

10.8

66

12.0

0.02*

 Preguntas

65

56.0

211

48.5

276

50.1

 

 Rara vez o nunca

32

27.6

177

40.7

209

37.9

 

Participar en actividades recomendadas por amigos en línea

 A menudo

18

15.3

23

5.3

41

7.4

<0.01 *

 Preguntas

59

50.0

217

49.7

276

49.7

 

 Rara vez o nunca

41

34.8

197

45.1

238

42.9

 

 Tiempo dedicado a las redes sociales

Media

SD

Media

SD

Media

SD

 

 Tiempo de uso de Facebook (horas / día)

3.84

3.38

3.23

7.00

3.56

7.42

<0.01 **

 

*¿Quién–prueba al cuadrado; ***Hombre–Prueba de whitney

 

 

 

 

 

 

   

Problemas de salud y calidad de vida relacionada con la salud.

Mesa 3 compara la aparición de problemas de salud y la CVRS entre participantes con IA y sin IA. En comparación con las contrapartes, los participantes con IA tenían una probabilidad significativamente mayor de tener problemas con el cuidado personal (pags 0.01), dificultad para realizar las rutinas diarias (p = 0.04), sufre dolor o malestar (p = 0.03) y ansiedad o depresión (pags 0.01). Los participantes con IA obtuvieron puntuaciones significativamente más bajas en EQ-5D (pags 0.001) y EQ-5D VAS (pags 0.001).

   

Tabla 3   

Comparación de la aparición de problemas de salud física y mental y la calidad de vida relacionada con la salud entre participantes con y sin adicción a Internet

 

 

 

   

 

adicción a Internet

p

 

Sí

No

 
 

N

%

n

%

 

Dificultad con la movilidad.

28

23.3

79

17.7

0.16*

Dificultad con el autocuidado.

19

15.8

32

7.2

<0.01 *

Dificultad con las actividades habituales.

36

30.0

94

21.1

0.04*

Tener dolor o malestar

69

57.5

207

46.4

0.03*

Sufrir de ansiedad o depresión.

102

85.0

325

72.9

<0.01 *

 

Media

SD

Media

SD

 

Índice EQ-5D

0.69

0.2

0.75

0.2

<0.01 **

EQ-5D VAS

76.7

17.2

81.1

16.0

<0.01 **

 

*¿Quién–prueba al cuadrado; **Estudiante t–test

 

 

 

 

 

 

   

Aparición de otras formas de adicción entre los participantes.

Mesa 4 compara la ocurrencia de otras formas de adicción entre los participantes con y sin IA. No hubo diferencias significativas entre la incidencia de fumar cigarrillos, fumar pipas de agua y la dependencia del alcohol entre los participantes con y sin IA (p> 0.05).

   

Tabla 4   

Comparación de la ocurrencia de otras formas de adicción en todos los participantes (n = 566).

 

 

 

   

 

adicción a Internet

p

 

Sí

No

 
 

N

%

n

%

 

Fumadores de cigarrillos actuales

12

10.0

43

9.9

0.96*

Fumadores actuales de la pipa de agua (shisha).

5

4.4

21

4.9

0.81*

Dependencia actual del alcohol.

38

31.7

110

25.2

0.15*

 

*¿Quién–prueba al cuadrado

 

 

 

 

 

 

   

Análisis de regresión

Mesa 5 muestra el análisis de regresión para explorar la contribución única de los correlatos univariados en la exploración de la CVRS de todos los participantes. IA (β = −4.23, 95% CI = −7.76 a - 0.7), dependencia del alcohol (β = −4.93, 95% CI = - 9.02 a - 0.84) y niveles moderados de autopercepción en línea influencias interpersonales en los comportamientos y estilos de vida. (β = −3.94, 95% CI = - 7.48 a −0.40) se asociaron significativamente con puntuaciones EQ-5D negativas. De manera similar, IA (β = −0.061; 95% CI = - 0.102 a - 0.019) se asoció significativamente con puntuaciones EQ-VAS negativas. En contraste, los niveles bajos de autopercepción de las influencias interpersonales en línea sobre los comportamientos y estilos de vida se asociaron significativamente con las puntuaciones EQ-VAS positivas (β = 0.077, 95% CI = 0.040 a 0.115).

   

Tabla 5   

Análisis de regresión lineal multivariante que explora la asociación entre los comportamientos de uso de Internet, otras formas de adicción y la calidad de vida relacionada con la salud en todos los participantes (N = 566).

 

 

 

   

 

Índice EQ-5D

EQ-VAS

 

β

95% CI

β

95% CI

Adicción a internet (sí vs no)

-4.23*

-7.76

-0.70

-0.061*

-0.102

-0.019

Duración del uso de Facebook / día (horas)

-0.05

-0.27

0.16

-0.002

-0.004

0.001

Shisha fumando (Sí vs No)

-5.78

-13.10

1.54

   

Dependencia del alcohol (Sí vs No)

-4.93*

-9.02

-0.84

   

Habla y conoce nuevos amigos en línea (vs A menudo)

 Rara vez o nunca

1.85

-1.68

5.38

   

Efectos de las relaciones en línea sobre comportamientos, estilos de vida y percepción (vs Alta influencia)

 Influencia moderada

-3.94*

-7.48

-0.40

   

 Influencia baja o ninguna influencia

   

0.077*

0.040

0.115

Visita el lugar introducido por amigos en línea (vs A menudo)

 Rara vez o nunca

-2.88

-5.87

0.12

-0.030

-0.064

0.004

 

*p < 0.05

 

 

 

 

 

 

 

 

 

   

Discusión

El objetivo de este estudio pionero fue comprender la interacción entre IA, las influencias interpersonales en línea y la CVRS entre los jóvenes vietnamitas. Se confirmaron las hipótesis de que había diferencias significativas entre los jóvenes vietnamitas con y sin IA en diferentes dominios de influencias interpersonales en línea, la aparición de problemas de salud física y mental y la CVRS. En contraste, las hipótesis de que existían diferencias significativas entre los jóvenes vietnamitas con y sin IA en las características sociodemográficas y la aparición de otras formas de adicción no fueron confirmadas.

En este estudio, la prevalencia de IA fue 21.2% y se estableció mediante un cuestionario validado, el IAT que pudo capturar las características esenciales de IA [11]. Nuestra tasa de prevalencia es mayor o similar a la de otros estudios asiáticos (la prevalencia de IA en Filipinas fue 21% (Mak et al. 2014); Corea fue 20% [31]; Taiwán fue 17.9% [18]; Singapur fue 17.1% [32], Hong Kong fue 16.4% [15]; Malasia fue 14.1% [15]; Corea del Sur fue 9.7% [15] y Japón fue 6.2% [15]). La prevalencia de IA en Vietnam es más alta que la prevalencia de IA reportada en China [15, 33]. Se informó que la prevalencia de IA varía ampliamente de un estudio a otro [14]. Las variaciones podrían deberse a diferencias en los métodos de evaluación para IA, así como a diferencias nacionales en la prevalencia de IA debido a diferencias culturales y sociales subyacentes [14]. Existe la posibilidad de que la IA sea un problema emergente y la prevalencia de la IA haya aumentado desde 2009. Es de suma importancia para cada país realizar estudios para medir la prevalencia de IA a intervalos regulares.

Al contrario de los hallazgos de estudios asiáticos anteriores, no hubo diferencias significativas entre los grupos IA y no IA en la proporción de género, aunque estudios previos asiáticos informaron que el género masculino era un factor de riesgo para IA14, 18]. Los investigadores postularon además que los juegos en línea y la pornografía eran las razones principales que contribuían a la IA en hombres jóvenes. Nuestros hallazgos sugieren que las mujeres jóvenes son igualmente vulnerables a la IA. Esta observación podría deberse al hecho de que los hombres y mujeres jóvenes tienden a ser iguales en muchos aspectos de la vida, incluido el acceso a Internet. Se requieren estudios adicionales para monitorear las diferencias de género en la IA en otros países. Los jóvenes vietnamitas con IA no eran más propensos a ser fumadores de cigarrillos, fumadores de pipa de agua y alcohólicos en comparación con sus contrapartes sin IA. Esto puede explicarse por el hecho de que el grupo étnico Kinh considera que fumar pipa de agua es parte de sus prácticas culturales y no está asociado con IA.

Con respecto a las formas de influencias interpersonales de la relación en línea, la relación en línea demostró influencias significativamente mayores en los comportamientos y estilos de vida en jóvenes vietnamitas con IA. Este estudio también mostró que los jóvenes vietnamitas con IA eran significativamente más propensos a visitar lugares y participar en actividades recomendadas por sus amigos en línea. Estos son hallazgos interesantes, ya que ningún estudio hasta la fecha ha explorado las influencias interpersonales en línea sobre los estilos de vida y los comportamientos en personas jóvenes que sufren IA. Estos hallazgos sirven como referencia y requieren una replicación adicional en otros países. Este es un hallazgo esperado porque los jóvenes vietnamitas con IA pasan cada vez más tiempo en internet. Internet es el único medio para la socialización porque la falta de apoyo social de familiares y amigos que no están en línea es la causa principal de IA [7]. Desde las perspectivas cognitivas, las personas con IA requieren mayores esfuerzos cognitivos para tomar decisiones [34]. Como resultado, es posible que prefieran buscar consejos de compañeros en línea para ayudarles a decidir las actividades o los lugares de visita. Desde las perspectivas sociales, una explicación es que los jóvenes con IA sienten que están más seguros o más cómodos con las comunicaciones en línea [2], especialmente entre los que sufren de IA y la soledad [18]. Como resultado, los jóvenes con IA están más abiertos a las sugerencias de sus amigos en línea. No es de sorprender que los jóvenes vietnamitas con IA pasen mucho más tiempo en las redes sociales como Facebook a diario.

Los jóvenes vietnamitas con IA tenían más probabilidades de reportar la ocurrencia de tener problemas en el autocuidado y las actividades habituales, dolor o malestar, ansiedad o depresión. Estos resultados están en línea con investigaciones anteriores que han demostrado asociaciones entre la IA y la morbilidad de salud mental menor [11, 14, 18]. Nuestros hallazgos confirman que la IA podría afectar el bienestar psicológico de los jóvenes vietnamitas. Cao et al. (2009) sugirió que el uso excesivo de Internet a menudo conduce a una mayor activación psicológica y da como resultado problemas de salud [14]. Los médicos de atención primaria deben evaluar el estado de salud física y mental de los jóvenes con IA en los países en desarrollo. Además, con respecto a la CVRS, los jóvenes vietnamitas con IA obtuvieron puntuaciones significativamente más bajas en el índice EQ-5D y EAS de EQ-5D. Estos hallazgos corresponden a informes anteriores sobre IA e insatisfacción con la vida [14]. El hallazgo actual confirma los resultados de investigaciones anteriores que encontraron que la larga duración del uso de internet conduce a problemas de funcionamiento [18]. El análisis de regresión mostró que la IA y la dependencia del alcohol contribuyen a una mala CVRS en jóvenes vietnamitas. Este hallazgo sugiere que la IA podría ser tan dañina como el alcoholismo.

 

 

 

   

Implicaciones clínicas

Los hallazgos de la presente investigación son importantes para futuras investigaciones sobre la IA en países en desarrollo. Nuestros resultados ayudan a desarrollar objetivos para las intervenciones basadas en la evidencia para abordar los efectos adversos de internet en jóvenes vietnamitas. Primero, el programa de intervención debe centrarse en los pacientes masculinos y femeninos que sufren IA ya que ambos sexos son vulnerables a la IA. Segundo, el programa de intervención debe penetrar en todos los sectores socioeconómicos en Vietnam, ya que no hubo diferencias socioeconómicas entre los jóvenes vietnamitas con y sin IA. En tercer lugar, la psicoterapia interpersonal es útil para ayudar a los jóvenes vietnamitas que sufren de IA al reducir las influencias interpersonales en línea sobre sus comportamientos y estilos de vida. La capacitación en habilidades sociales y el juego de roles son igualmente importantes para mejorar la comunicación y la relación fuera de línea. La terapia conductual y la programación de actividades ayudarán a los jóvenes vietnamitas con IA a restablecer las rutinas diarias. En cuarto lugar, los médicos deben evaluar los problemas de salud física (por ejemplo, dolor de espalda) y los problemas de salud mental (por ejemplo, ansiedad y depresión) en jóvenes vietnamitas que presentan IA. En quinto lugar, la autoridad de salud debe gastar recursos para abordar la IA, ya que el impacto negativo de la IA en la CVRS puede ser tan grave como otras formas de adicción.

 

 

 

   

Limitaciones

Este estudio tiene varias limitaciones. Primero, la técnica de muestreo dirigida por el encuestado tiene su propia limitación. Este muestreo depende de los primeros participantes que determinan el muestreo subsiguiente y los investigadores tienen poco control sobre el método de muestreo. Este proceso no es aleatorio y conduce a un posible sesgo de muestreo. Sin embargo, la técnica de muestreo dirigida por el encuestado tiene sus propias ventajas. Esta técnica permite a los investigadores llegar a poblaciones ocultas o personas con una condición específica como IA. En segundo lugar, este estudio transversal que utiliza una encuesta en línea no permitió que se hicieran inferencias y es posible que una salud más deficiente conduzca a un mayor uso de Internet. En tercer lugar, debido a la restricción de la longitud de la encuesta en línea, no pudimos medir factores como la personalidad y evaluar la relación fuera de línea.

 

 

 

 

 

 

   

Conclusión

Este estudio encontró que la IA es un problema común en los jóvenes vietnamitas y la prevalencia de la IA está entre las más altas en comparación con otros países asiáticos. Ambos géneros están en riesgo de IA. Nuestro estudio ha contribuido a la comprensión de las interacciones importantes entre IA, las influencias interpersonales en línea y la CVRS en jóvenes vietnamitas. Los hallazgos ayudan a los profesionales de la salud a diseñar intervenciones basadas en la evidencia para abordar las influencias interpersonales adversas en línea asociadas con la IA en jóvenes vietnamitas.

 

 

 

   

Abreviaturas

  • AUDITORÍA-C: 

  • Identificación de trastornos por consumo de alcohol Prueba-consumo

  • EQ-5D-5 L: 

  • EuroQol - cinco dimensiones - cinco niveles

  • EQ-VAS: 

  • EuroQol - escala analógica visual

  • CVRS: 

  • Calidad de vida relacionada con la salud

  • I A: 

  • adicción a Internet

  • YO EN: 

  • Prueba de adicción a internet

  • RDS: 

  • Muestreo impulsado por los encuestados

 

 

 

   

Declaraciones

Agradecimientos

Los autores desean agradecer el apoyo de la Autoridad de Control de VIH / SIDA de Vietnam para la implementación del estudio.

Oportunidades

No hubo financiamiento para este análisis.

Disponibilidad de datos y materiales.

Los datos que respaldan los hallazgos de este estudio están disponibles en la Autoridad de Control de VIH / SIDA de Vietnam, pero se aplican restricciones a la disponibilidad de estos datos, que se utilizaron bajo licencia para el estudio actual, por lo que no están disponibles públicamente. Sin embargo, los datos están disponibles de los autores a solicitud razonable y con el permiso de la Autoridad de Control de VIH / SIDA de Vietnam.

Contribuciones de los autores

BXT, CAL, LTH, NDH, LHN, BNL, VMN, TDT, MWBZ, RCMH concibieron el estudio y participaron en su diseño e implementación y escribieron el manuscrito. LHN, BXT analizó los datos. Todos los autores leyeron y aprobaron el manuscrito final.

Conflicto de intereses

Los autores declaran que no tienen intereses en competencia.

Consentimiento para publicación

No aplica.

Aprobación ética y consentimiento para participar.

La propuesta de esta investigación fue aprobada por el IRB de la Autoridad de Control de VIH / SIDA de Vietnam. Se pidió a los participantes que otorgaran su consentimiento informado por correo electrónico y se les informó que podían retirarse en cualquier momento. Su información de contacto fue codificada y asegurada para ser confidencial.

Acceso AbiertoEste artículo se distribuye bajo los términos de la licencia internacional Creative Commons Attribution 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/), que permite el uso, la distribución y la reproducción sin restricciones en cualquier medio, siempre que otorgue el crédito apropiado al autor o autores originales y a la fuente, proporcione un enlace a la licencia de Creative Commons e indique si se realizaron cambios. La exención de dedicación al dominio público de Creative Commons (http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/) se aplica a los datos disponibles en este artículo, a menos que se indique lo contrario.

 

 

 

 
   

Referencias

  1. Tsitsika A, Critselis E, Kormas G, Filippopoulou A, Tounissidou D, Freskou A, Spiliopoulou T, Louizou A, Konstantoulaki E, Kafetzis D. Uso y uso indebido de Internet: un análisis multivariado de regresión de los factores predictivos del uso de Internet entre los adolescentes griegos. Eur J Pediatr. 2009; 168 (6): 655 – 65.Ver artículoPubMedGoogle Scholar
  2. Casale S, Lecchi S, Fioravanti G. La asociación entre el bienestar psicológico y el uso problemático de los servicios comunicativos de Internet entre los jóvenes. J Psychol. 2015; 149 (5): 480 – 97.Ver artículoPubMedGoogle Scholar
  3. Aboujaoude E. Uso problemático de internet: una visión general. Psiquiatría mundial. 2010; 9 (2): 85 – 90.Ver artículoPubMedPubMed CentralGoogle Scholar
  4. Joven KS. La adicción a Internet: la aparición de un nuevo trastorno clínico. Cyber ​​Psychol Behav. 1998; 1 (3): 237 – 44.Ver artículoGoogle Scholar
  5. Ho RC, Zhang MW, Tsang TY, Toh AH, Pan F, Lu Y, Cheng C, Yip PS, Lam LT, Lai CM, et al. La asociación entre la adicción a internet y la comorbilidad psiquiátrica: un meta-análisis. BMC Psychiatry. 2014; 14: 183.Ver artículoPubMedPubMed CentralGoogle Scholar
  6. Bloque JJ. Problemas para el DSM-V: adicción a internet. Soy J Psychiatry. 2008; 165 (3): 306 – 7.Ver artículoPubMedGoogle Scholar
  7. Davis RA. Un modelo cognitivo-conductual de uso patológico de internet. Comput Hum Behav. 2001; 17 (2): 187 – 95.Ver artículoGoogle Scholar
  8. Engelberg E, Sjoberg L. Uso de Internet, habilidades sociales y adaptación. Comportamiento de la ciberpsicología. 2004; 7 (1): 41 – 7.Ver artículoGoogle Scholar
  9. Chak K, Leung L. Shyness y locus de control como predictores de la adicción a Internet y el uso de Internet. Cyberpsychology Behav Impact Int Multimed Virtual Real Behav Soc. 2004; 7 (5): 559 – 70.Google Scholar
  10. Caplan SE. Una cuenta de habilidades sociales del uso problemático de internet. J comun 2005; 55 (4): 721 – 36.Ver artículoGoogle Scholar
  11. Morrison CM, Gore H. La relación entre el uso excesivo de Internet y la depresión: un estudio basado en un cuestionario de jóvenes y adultos de 1,319. Psicopatología. 2010; 43 (2): 121 – 6.Ver artículoPubMedGoogle Scholar
  12. Frangos CC, Frangos CC, Sotiropoulos I. Uso problemático de Internet entre estudiantes universitarios griegos: una regresión logística ordinal con factores de riesgo de creencias psicológicas negativas, sitios pornográficos y juegos en línea. Cyberpsychology Behav Social Netw. 2011; 14 (1 – 2): 51 – 8.Ver artículoGoogle Scholar
  13. Andrews JA, Tildesley E, Hops H, Li F. La influencia de sus compañeros en el uso de sustancias en adultos jóvenes. Health Psychol Off J Division Health Psychol American Psychol Assoc. 2002; 21 (4): 349 – 57.Google Scholar
  14. Cao H, Sun Y, Wan Y, Hao J, Tao F. Uso problemático de Internet en adolescentes chinos y su relación con los síntomas psicosomáticos y la satisfacción con la vida. BMC Salud Pública. 2011; 11 (1): 1 – 8.Ver artículoGoogle Scholar
  15. Mak KK, Lai CM, Watanabe H, Kim DI, Bahar N, Ramos M, Young KS, Ho RC, Aum NR, Cheng C. Epidemiología de los comportamientos de Internet y la adicción entre adolescentes en seis países asiáticos. Cyberpsychology Behav Social Netw. 2014; 17 (11): 720 – 8.Ver artículoGoogle Scholar
  16. Li D, Liau A, Khoo A. Examinando la influencia de las auto-discrepancias, la depresión y el escapismo ideales e reales, en el juego patológico entre los jugadores de adolescentes en línea masivamente multijugador. Cyberpsychology Behav Social Netw. 2011; 14 (9): 535 – 9.Ver artículoGoogle Scholar
  17. Woo BS, Chang WC, Fung DS, Koh JB, Leong JS, Kee CH, Seah CK. Desarrollo y validación de una escala de depresión para adolescentes asiáticos. J adolesc. 2004; 27 (6): 677 – 89.Ver artículoPubMedGoogle Scholar
  18. Tsai HF, Cheng SH, Yeh TL, Shih CC, Chen KC, Yang YC, Yang YK. Los factores de riesgo de la adicción a internet: una encuesta de estudiantes universitarios de primer año. Psiquiatría Res. 2009; 167 (3): 294 – 9.Ver artículoPubMedGoogle Scholar
  19. Son DT, Yasuoka J, Poudel KC, Otsuka K, Jimba M. Juegos de rol multijugador masivos en línea (MMORPG): asociación entre su adicción, autocontrol y trastornos mentales entre los jóvenes de Vietnam. Int J Psiquiatría Social. 2013; 59 (6): 570 – 7.Ver artículoGoogle Scholar
  20. Número de usuarios de Internet en Vietnam desde 2014 a 2019 (en millones) [http://www.statista.com/statistics/369732/internet-users-vietnam/]. Accedido a 1 Dec 2016.
  21. Wejnert C. PH, krishna N., et al.: Estimando el efecto del diseño y calculando el tamaño de la muestra para los estudios de muestreo dirigidos por encuestados de usuarios de drogas inyectables en los Estados Unidos. Comportamiento del SIDA. 2012; 16 (4): 797 – 806.Ver artículoPubMedPubMed CentralGoogle Scholar
  22. Cong LM. La adicción a Internet entre los estudiantes de escuelas secundarias en Bien Hoa, provincia de Dong Nai. Salud pública J. 2011; 28: 70 – 8.Google Scholar
  23. Joven KS. Atrapados en la red: cómo reconocer los signos de la adicción a Internet, y una estrategia ganadora para la recuperación. Nueva York: Wiley; 1998.Google Scholar
  24. CC F, IS: un metanálisis de la prueba de confiabilidad de la adicción a Internet de Young. En: WCE 2012; Congreso Mundial de Ingeniería. Londres, Reino Unido.
  25. Pawlikowski M, Altstötter-Gleich C, marca M. Validación y propiedades psicométricas de una versión corta de la prueba de adicción a Internet de Young. Comput Hum Behav. 2013; 29 (3): 1212 – 23.Ver artículoGoogle Scholar
  26. Meerkerk GJ. Pwned por internet. Investigación explorativa sobre las causas y consecuencias del uso compulsivo de internet. Rotterdam: IVO; 2007.Google Scholar
  27. Proceso de traducción y adaptación de instrumentos [http://www.who.int/substance_abuse/research_tools/translation/en/]. Accedido a 1 Dec 2016.
  28. Tran BX, Nguyen N, Ohinmaa A, Duong AT, Nguyen LT, Van Hoang M, Vu PX, Veugelers PJ. Prevalencia y correlatos de los trastornos por consumo de alcohol durante el tratamiento antirretroviral en epidemias de VIH impulsadas por inyección en Vietnam. Dependen de drogas y alcohol. 2013; 127 (1 – 3): 39 – 44.Ver artículoPubMedGoogle Scholar
  29. Tran BX, Nguyen LT, Do CD, Nguyen QL, Maher RM. Asociaciones entre los trastornos por consumo de alcohol y la adherencia al tratamiento antirretroviral y la calidad de vida entre las personas que viven con VIH / SIDA. BMC Salud Pública. 2014; 14 (1): 27.Ver artículoPubMedPubMed CentralGoogle Scholar
  30. Bradley KA, DeBenedetti AF, Volk RJ, Williams EC, Frank D, Kivlahan DR. AUDIT-C como una breve pantalla para el abuso de alcohol en la atención primaria. Alcohol Clin Exp Res. 2007; 31 (7): 1208 – 17.Ver artículoPubMedGoogle Scholar
  31. Ha JH, Yoo HJ, Cho IH, Chin B, Shin D, Kim JH. Comorbilidad psiquiátrica evaluada en niños y adolescentes coreanos que dan positivo a la adicción a Internet. J Psiquiatría Clínica. 2006; 67 (5): 821 – 6.Ver artículoGoogle Scholar
  32. Mythily S, Qiu S, Winslow M. Prevalencia y correlatos del uso excesivo de Internet entre los jóvenes de Singapur. Ann Acad Med Singap. 2008; 37 (1): 9 – 14.PubMedGoogle Scholar
  33. Ni X, Yan H, Chen S, Liu Z. Factores que influyen en la adicción a Internet en una muestra de estudiantes universitarios de primer año en China. Comportamiento de la ciberpsicología 2009; 12 (3): 327 – 30.Ver artículoGoogle Scholar
  34. Dong G, Huang J, Du X. Sensibilidad de recompensa mejorada y sensibilidad de pérdida disminuida en adictos a Internet: un estudio de resonancia magnética funcional durante una tarea de adivinación. J Psychiatr Res. 2011; 45 (11): 1525 – 9.Ver artículoPubMedGoogle Scholar