J Behav Addict. 2018 Sep 28: 1-11. doi: 10.1556 / 2006.7.2018.87.
Lau JTF1,2, Walden DL1, Wu AMS3, Cheng KM1, Lau MCM1, Mo PKH1.
Resumen
Antecedentes y objetivos:
El objetivo del estudio es investigar (a) si el estado probable de depresión evaluado al inicio del estudio predijo de forma prospectiva la nueva incidencia de adicción a Internet (IA) en el mes de seguimiento de 12 y (b) si el estado de IA evaluado al inicio del estudio pronosticó una nueva incidencia de probable depresión en el seguimiento.
MÉTODOS:
Realizamos un estudio de cohorte de 12 meses (n = 8,286) entre estudiantes de secundaria de Hong Kong y obtuvimos dos submuestras. La primera submuestra (n = 6,954) incluyó estudiantes que no eran IA al inicio del estudio, utilizando la Escala de Adicción a Internet de Chen (≤63), y otra incluyó casos no deprimidos al inicio del estudio (n = 3,589), utilizando el Centro de Estudios Epidemiológicos Escala de depresión (<16).
RESULTADOS:
En la primera submuestra, 11.5% de los casos que no fueron IA desarrollaron IA durante el seguimiento, y el estado probable de depresión al inicio del estudio predijo significativamente una nueva incidencia de IA [depresión grave: odds ratio ajustado (ORa) = 2.50, 95% CI = 2.07 , 3.01; moderado: ORa = 1.82, 95% CI = 1.45, 2.28; leve: ORa = 1.65, 95% CI = 1.32, 2.05; referencia: no deprimido], después de ajustar por factores sociodemográficos. En la segunda submuestra, 38.9% de los participantes no deprimidos desarrollaron una depresión probable durante el seguimiento. El análisis ajustado mostró que el estado inicial de IA también predijo significativamente una nueva incidencia de depresión probable (ORa = 1.57, 95% CI = 1.18, 2.09).
DISCUSIONES Y CONCLUSIONES:
La alta incidencia de depresión probable es una preocupación que justifica intervenciones, ya que la depresión tiene efectos nocivos duraderos en los adolescentes. La depresión probable en la línea de base predijo la IA en el seguimiento y viceversa, entre aquellos que estaban libres de IA / depresión probable en la línea de base. Los trabajadores de la salud, los maestros y los padres deben estar al tanto de este hallazgo bidireccional. Las intervenciones, tanto la IA como la prevención de la depresión, deberían tener en cuenta ambos problemas.
PALABRAS CLAVE: chino; Adicción a Internet; adolescentes; depresión; estudio longitudinal
PMID: 30264608
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