Psiquiatría Acad. 2017 Ago 28. doi: 10.1007 / s40596-017-0794-1.
Zhang MWB1,2, Lim RBC3, Lee C4, Ho RCM3.
Resumen
OBJETIVO:
Con el desarrollo del aprendizaje en línea, la comunicación y el entretenimiento, Internet se ha convertido en una herramienta indispensable para los estudiantes universitarios. La adicción a Internet (IA) se ha convertido en un problema de salud y la prevalencia de IA varía de un país a otro. Hasta la fecha, la prevalencia global de IA en estudiantes de medicina sigue siendo desconocida. El objetivo de este metanálisis fue establecer estimaciones precisas de la prevalencia de IA entre estudiantes de medicina en diferentes países.
MÉTODOS:
La prevalencia combinada de IA entre los estudiantes de medicina se determinó mediante el modelo de efectos aleatorios. Se realizaron metarregresión y análisis de subgrupos para identificar posibles factores que podrían contribuir a la heterogeneidad.
RESULTADOS:
La prevalencia combinada de IA entre 3651 estudiantes de medicina es 30.1% (intervalo de confianza (IC) del 95% 28.5-31.8%, Z = -20.66, gl = 9, τ 2 = 0.90) con heterogeneidad significativa (I 2 = 98.12). El análisis de subgrupos muestra que la prevalencia combinada de AI diagnosticada por la Escala de adicción a Internet de Chen (CIAS) (5.2; IC del 95%: 3.4-8.0%) es significativamente menor que la Prueba de adicción a Internet de Young (YIAT) (32.2; IC del 95%: 20.9-45.9%). ) (p <0.0001). Los análisis de metarregresión muestran que la edad media de los estudiantes de medicina, la proporción de género y la gravedad de la AI no son moderadores significativos.
CONCLUSIONES:
En conclusión, este metanálisis identificó que la prevalencia combinada de IA entre los estudiantes de medicina es aproximadamente cinco veces mayor que la de la población general. La edad, el género y la gravedad de la IA no tuvieron en cuenta la alta heterogeneidad en la prevalencia, pero el cuestionario de evaluación de la IA fue una fuente potencial de heterogeneidad. Dada la alta prevalencia de IA, los maestros de medicina y los administradores de las escuelas de medicina deben identificar a los estudiantes de medicina que sufren IA y remitirlos para que intervengan.
PALABRAS CLAVE:
Adicción a Internet; Estudiantes de medicina; Metaanálisis; Prevalencia, uso problemático de internet.
PMID: 28849574
;