Asociación entre adicción a Internet y depresión en estudiantes de medicina tailandeses en la Facultad de Medicina del Hospital Ramathibodi (2017)

Más uno. 2017 Mar 20; 12 (3): e0174209. doi: 10.1371 / journal.pone.0174209.

Boonvisudhi T1, Kuladee s1.

Resumen

OBJETIVO:

Estudiar el alcance de la adicción a Internet (IA) y su asociación con la depresión en estudiantes de medicina tailandeses.

MÉTODOS:

Se realizó un estudio transversal en la Facultad de Medicina del Hospital Ramathibodi. Los participantes fueron estudiantes de medicina de primero a quinto año que aceptaron participar en este estudio. Las características demográficas y los factores relacionados con el estrés se derivaron de cuestionarios autoevaluados. La depresión se evaluó mediante la versión tailandesa del Patient Health Questionnaire (PHQ-9). Una puntuación total de cinco o más derivada de la versión tailandesa del Cuestionario de diagnóstico para jóvenes de adicción a Internet se clasificó como "posible IA". Luego se utilizaron la prueba de chi-cuadrado y la regresión logística para evaluar las asociaciones entre posible AI, depresión y factores asociados.

RESULTADOS:

De 705 participantes, el 24.4% tenía posible AI y el 28.8% tenía depresión. Hubo una asociación estadísticamente significativa entre la posible AI y la depresión (odds ratio (OR) 1.92, intervalo de confianza (IC) del 95%: 1.34-2.77, valor de p <0.001). El análisis de regresión logística ilustró que las probabilidades de depresión en un posible grupo de IA eran 1.58 veces mayores que las del grupo de uso normal de Internet (IC del 95%: 1.04-2.38, valor de p = 0.031). Se descubrió que los problemas académicos son un predictor significativo tanto de la posible AI como de la depresión.

CONCLUSIÓN:

Es probable que la IA sea un problema psiquiátrico común entre los estudiantes de medicina tailandeses. La investigación también ha demostrado que la posible IA estaba asociada con la depresión y los problemas académicos. Sugerimos que la vigilancia de IA sea considerada en las escuelas de medicina.

PMID: 28319167

DOI: 10.1371 / journal.pone.0174209