Incidencia y factores predictivos de la adicción a Internet entre los estudiantes de secundaria chinos en Hong Kong: un estudio longitudinal (2017)

Soc. Psiquiatría Psiquiatría Epidemiol. 2017 Abr 17. doi: 10.1007 / s00127-017-1356-2.

Lau JTF1,2, DL bruto3, Wu AMS4, Cheng KM3, Lau MMC3.

Resumen

PROPÓSITO:

El uso de Internet tiene influencias globales en todos los aspectos de la vida y se ha convertido en una preocupación creciente. Se han informado estudios transversales sobre la adicción a Internet (IA), pero la causalidad a menudo no está clara. Se justifican más estudios longitudinales.

MÉTODOS:

Investigamos la incidencia y los factores predictivos de la conversión de IA entre los estudiantes de secundaria. Se realizó un estudio longitudinal de 12 durante un mes entre los estudiantes de 1-4 de Hong Kong de secundaria en China (N = 8286). Utilizando la Escala de Adicción a Internet de Chen de 26 ítems (CIAS; punto de corte> 63), se identificaron los casos no IA al inicio del estudio. Se detectó conversión a IA durante el período de seguimiento, con incidencia y predictores derivados mediante modelos multinivel.

RESULTADOS:

La prevalencia de IA fue 16.0% al inicio del estudio y la incidencia de IA fue 11.81 por 100 por año-persona (13.74 para hombres y 9.78 para mujeres). Los factores de fondo de riesgo fueron el sexo masculino, las formas de la escuela superior y vivir con un solo padre, mientras que los factores de fondo de protección tenían una madre / padre con educación universitaria. Ajustado para todos los factores de fondo, puntaje CIAS de referencia más alto (ORa = 1.07), horas más largas en línea para entretenimiento y comunicación social (ORa = 1.92 y 1.63 respectivamente), y construcciones del Modelo de creencia en la salud (HBM) (excepto la severidad percibida de IA y la percepción autoeficacia para reducir el uso) fueron predictores significativos de conversión a IA (ORa = 1.07-1.45).

CONCLUSIONES:

La prevalencia e incidencia de la conversión de AI fueron altas y necesitan atención. Las intervenciones deben tener en cuenta los factores de riesgo identificados, como los de la HBM, y deben mejorarse las habilidades de gestión del tiempo. Se justifica la evaluación para identificar a aquellos en alto riesgo (por ejemplo, alto puntaje CIAS) y proporcionarles intervenciones primarias y secundarias.

PALABRAS CLAVE:

Adolescentes; Chino; Modelo de creencias de salud; Incidencia; adicción a Internet

PMID: 28417158

DOI: 10.1007/s00127-017-1356-2