Addict Behav. 2018 Feb 12, 81: 157-166. doi: 10.1016 / j.addbeh.2018.02.017.
Ioannidis K1, Treder MS2, Chamberlain SR1, Kiraly F3, Redden SA4, Stein DJ5, Lochner C6, JE7.
Abstraktne
TAUST JA EESMÄRGID:
Probleemne internetikasutus (PIU; muidu tuntud kui Interneti-sõltuvus) on tänapäeva ühiskonnas üha kasvav probleem. On vähe teadmisi demograafilistest muutujatest ja konkreetsetest interneti toimingutest, mis on seotud broneeringuinfo üksusega, ning piiratud arusaamist sellest, kuidas lennuliikluse korraldamise üksust tuleks kontseptualiseerida. Meie eesmärk oli kindlaks määrata PIUga seotud konkreetsed Interneti-tegevused ja uurida vanuse ja soo mõõdukat rolli nendes ühendustes.
MEETODID:
Me võtsime 1749i ja vanemate 18i osalejate meediareklaamide kaudu Interneti-põhise uuringu kahes kohas, üks USAs ja üks Lõuna-Aafrikas; kasutasime analüüsis Lasso regressiooni.
TULEMUSED:
Spetsiifilised Interneti-tegevused olid seotud kõrgemate problemaatiliste Interneti-kasutuse skooridega, sealhulgas üldine surfamine (lasso β: 2.1), Interneti-mängimine (β: 0.6), veebipoodide ostmine (β: 1.4), veebioksjonite veebisaitide kasutamine (β: 0.027), sotsiaalne suhtlus võrgustike loomine (β: 0.46) ja veebipornograafia kasutamine (β: 1.0). Vanus muutis PIU ja rollimängude (β: 0.33), võrguhasartmängude (β: 0.15), oksjonisaitide (β: 0.35) ja voogedastusmeedia (β: 0.35) kasutamise vahelist suhet, vanem vanus oli seotud kõrgema vanusega PIU tasemed. Oli veenvaid tõendeid selle kohta, et sugu ja sugu × Interneti-tegevused olid seotud probleemse Interneti-kasutuse skooriga. Tähelepanupuudulikkuse hüperaktiivsuse häire (ADHD) ja sotsiaalse ärevushäire olid seotud noorte osalejate (vanus ≤ 25, β: vastavalt 0.35 ja 0.65) kõrge PIU skooriga, samas kui generaliseerunud ärevushäire (GAD) ja obsessiiv-kompulsiivne häire (OCD) olid seotud kõrgemate PIU skooridega vanematel osalejatel (vanus> 55, β: vastavalt 6.4 ja 4.3).
KOKKUVÕTE:
Paljud võrgukäitumise liigid (nt poed, pornograafia, üldine surfamine) on tugevamalt seotud interneti väärkasutatava kasutamisega kui mängimine, mis toetab probleemse Interneti kasutamise diagnostilist klassifikatsiooni mitmekülgse häirena. Lisaks on internetipõhised tegevused ja psühhiaatrilised diagnoosid, mis on seotud problemaatilise Interneti kasutamisega, varieeruvad vanuse järgi ja mõjutavad rahvatervist.
MÄRKSÕNAD: Käitumise sõltuvus; Interneti sõltuvus; Interneti-mängude häire; Lasso; Masinõpe; Probleemne Interneti kasutamine
PMID: 29459201
DOI: 10.1016 / j.addbeh.2018.02.017
1
Sissejuhatus
Probleemne internetikasutus (PIU; muidu tuntud kui Interneti-sõltuvus) on tänapäeva ühiskonnas tervisele murettekitav kogu maailmas. PIU epidemioloogia on endiselt ebaselge (
; ) koos paljude teatatud punktide levimuse hinnangutega (1% kuni 36.7%), peegeldades tõenäoliselt mitte ainult rahvastiku erinevusi, vaid ka hindamisvahendite mitmekesisust ja PIU käitumise erinevaid operatiivseid määratlusi. DSM-5 on täiendavate uuringute tingimusena rõhutanud Interneti-mängude häiret (), välistades konkreetselt muud Interneti-põhised tegevused, nagu hasartmängud ja sotsiaalmeedia kasutamine, vaatamata kogunevatele tõenditele, et problemaatiline Interneti-kasutamine on mitmetahuline probleem, mis läheb kaugemale veebimängudest (; ;). Paljude erinevate võrgukäitumiste kohta on kirjeldatud, et need võivad normaalset toimimist kahjustada, kui see on liiga suur, sealhulgas võrgumängud ja massiliselt mitme mängijaga võrgumängu rollimängud (;;;;;), võrguhasartmängud (;), veebipoed (; ;), pornograafia vaatamine (;;), e-posti sagedane kontrollimine, kiirsõnumid (;;) ja sotsiaalmeedia ülekasutamine (;). Veebipõhine käitumine võib muretseda ka inimeste füüsilise tervise pärast (;) või panna aluse kuritegudele (). Impulsiivsed ja kompulsiivsed omadused võivad olla probleemse Interneti-käitumise aluseks (;;;;), samas kui konkreetseid Interneti-tegevusi on seostatud psühhiaatriliste häiretega; näiteks online-ostlemist on seostatud masenduse ja kogumisega (
).
Noorte ja üliõpilaste puhul peetakse PIU jaoks kõige haavatavamaks (
; ; ; ; ), kuid keskealisi ja vanemaid elanikke ei ole põhjalikult uuritud. Noorust on seostatud problemaatilise online-ostuga (;). Siiski on läbi viidud mitmeid uuringuid, milles on kindlaks tehtud probleemsed Interneti-tegevused, sealhulgas ülemäärased internetipõhised ostud täiskasvanud elanikkonnast (
). Üldiselt pole probleemsete internetikasutuste loomulik ajalugu ikka veel teada ja võib esineda vanusega seotud erinevusi lennuliikluse korraldamise üksuses üldiselt või erinevates problemaatilistes online-käitumistes.
Loetakse, et PIU-l on meeste ülekaal (
; ) ja on tõenäolisem, et see esineb Aasia noorte seas, kuid naised võivad olla ka haavatavad (;). Kliinilisel tasandil hõlmas enamik PIU uuringutest ainult meessoost osalejaid () ja on ebaselge, kas naispatsientide populatsioonid võivad olla alateadlikud. Vaatlusuuringutest on mõned tõendid, et mehed ja naised erinevad oma tegevuses võrgukeskkonnas nende valitud tegevuste ja nende negatiivsete tagajärgede poolest (;). Vestlus- ja sotsiaalmeedia liigne kasutamine on seotud noorte õpilaste sooga (;;; S). Naissoost on tuvastatud ka probleemse internetipõhise ostu ennustaja (), kuid on teatatud ka vastupidisest (;). Online-mängu on seostatud meeste sugupoolega (), kuid mõlema soo puhul on teatatud massiliselt mitme mängijaga online-mängude mängudest (). Täiskasvanud meeste hulgas on teatatud, et nii pornograafia kui ka online-hasartmängud on sagedamini (), kuid on väidetud, et tasu tugevdamine, kiipide reaktiivsus ja internetis sekkumise iha on mõlema soo puhul sarnased (). Mõlemad sugud kasutavad sõltuvust tekitava potentsiaaliga sotsiaalmeedia konkreetseid platvorme, nagu näiteks võrgustikud, nagu näiteks Facebook, ja on väidetud, et naised võivad olla eriti ohustatud (). Üldiselt võib PIU aspektide osas esineda soospetsiifilisi erinevusi; alternatiivselt võib olla, et kui arvesse võetakse kliinilisi ja käitumuslikke omadusi / segadusi, mõjutavad mõlemad sugud samamoodi (;
).
Üldiselt eeldab problemaatiline internetikasutus, sealhulgas mitmesugused probleemsed internetikäitumised, rangemaid uuringuid, mis valgustaksid, milliseid konkreetseid tegevusi tuleks pidada problemaatilisteks või häirivateks või üldjuhul PIU-ks kirjeldatud nähtuseks. Seda, kuidas vanus ja sugu mõõdukalt seostavad konkreetse Interneti-tegevuse ja lennuliikluse korraldamise üksuse vahel, on alahinnatud, mis nõuab suuremat tähelepanu.
Meie eesmärk oli tuvastada spetsiifilised Interneti-alased tegevused, mis on statistiliselt seotud PIU-ga ja kas need suhted on mõõdukad vanuse või sooga.
2
materjalid ja meetodid
2.1
Seadistamine ja meetmed
Üksikasjalikumat teavet selle uuringu kehtestamise ja meetmete kohta on kirjeldatud ka meie eelmises avalduses PIU kohta (
). Selle uuringu meetodite aruandlus järgib STROBE juhist (
). Käesolev uuring viidi läbi alates jaanuarist 2014 – veebruar 2015. 18i aastased ja vanemad inimesed võeti tööle kahes kohas: Chicago (USA) ja Stellenbosch (Lõuna-Aafrika), kasutades internetireklaame (keskmine vanus 29 [18 – 77]; 1119-isased [64%]; 1285 kaukaasia [73%]). Reklaamid palusid üksikisikutel osaleda internetikasutuse küsitluses. Osalejad lõpetasid uuringu anonüümselt, kasutades Survey Monkey tarkvara. Küsitlus saadeti Craigslistissa, nii et sihtrühmad olid ainult konkreetsetest kohalikest osapooltest. Uuringu kinnitasid institutsioonilised läbivaatamisnõukogud igas uurimisruumis. Osalejad ei saanud mingit hüvitist osalemise eest, vaid osalesid juhuslikul loteriil, kus iga viie auhinna saadi USA $ 50i ja $ 200i vahel ning Lõuna-Aafrikas ZAR250i ja ZAR750i vahel kolm auhinda.
Veebiküsitlus sisaldas küsimusi iga inimese vanuse, soo, rassi, suhtestaatuse, seksuaalse sättumuse ja hariduse tausta kohta ning erinevaid konkreetse Interneti-tegevuse mõõdupuu. Mõõtsime mitmeid erinevaid Interneti-tegevusi, sealhulgas 1) üldine surfamine 2) Interneti-mängude koguarv 3) Veebipõhised rollimängud (RPG) 4) Aega raiskavad / osavusmängud (st rakendused iPodil / iPadil / mobiiltelefonil, Tetris, Jewels) 5 ) Veebimängu mitme mängijaga (st Call of Duty, Gears of War) 6) Veebipoodide ostmine 7) Oksjoniveebisaidid (st Ebay) 8) Veebihasartmängud 9) Suhtlusvõrgustikud 10) Veebisport (st fantaasiasport, ESPN) 11) Pornograafia / seks Internetis 12) Sõnumid / Blogimine (st AIM, Skype) ja 13) Videote / meediumide voogesitus (st YouTube, Hulu). Uuring hõlmas ka kliinilisi meetmeid: Interneti-sõltuvuse test (IAT) (
) pakkuda mõõduka interneti kasutamise mõõdet; valige Mini International Neuropsychiatric Interview (MINI) moodulid (), et teha kindlaks tõenäoline sotsiaalse ärevushäire (general Sancheys SAD), generaliseerunud ärevushäire ja obsessiiv-kompulsiivne häire (OCD); täiskasvanute ADHD enesearuannete skaala sümptomite kontrollnimekiri (ASRS-v1.1) (), et tuvastada puudulikkuse hüperaktiivsuse häire (ADHD) sümptomid; Padua inventuur (PI) (), et tuvastada obsessiiv-kompulsiivsed tendentsid; impulsiivse isiksuse kvantitatiivseks määramiseks on Barratt Impulsiveness Scale (BIS-11)
). Kõigi muutujate kirjeldav statistika on kokkuvõtlikult ja kihistunud vanuse järgi täiendavas tabelis S1a.
IAT sisaldab 20i küsimusi, mis puudutavad PIU eksami tahke. IAT-i hinne 20-st 100-ile ja 20-49, mis peegeldavad kerget Interneti kasutamist, 50 – 79 mõõdukas Interneti kasutamine ja 80 – 100, mis peegeldavad suurt Interneti kasutamist. PI koosneb 39i elementidest, mis hindavad ühist obsessiivset ja kompulsiivset käitumist. BIS-11 on enesearuannete küsimustik, mida kasutatakse impulsiivsuse taseme määramiseks.
Viisime läbi põhikomponentide analüüsi (PCA), et teha kindlaks, kas mõned Interneti-tegevuste komponendid suudaksid moodustada olulise osa dispersioonist. Kuid see analüüs näitas, et> 11% dispersiooni saavutamiseks vajame> 13 komponenti 90st komponendist, mis näitab, et märkimisväärne osa Interneti-tegevuste muutujatest aitab variatsioonile ainulaadselt kaasa. Seetõttu otsustasime analüüsis kasutada iga muutujat eraldi.
Analüüsidesse lisati ainult nende osalejate andmed, kes täitsid kogu veebiküsitluse, sealhulgas Interneti-aktiivsuse mõõdikud. Algvalim hõlmas 2551 isikut. IAT skoori puudumise tõttu jäeti välja 63 inimest. Veel 18 inimest jäeti välja transsoolise soo teatamise tõttu ja 459 oluliste ennustajate muutujate, nt PI või BIS küsimustiku skooride, puudumise tõttu. Viis isikut arvati välja vanuse alla 18 aasta vanuse tõttu. Veel 257 inimest jäeti internetitegevuse puuduvate meetmete tõttu välja. Lõplik täiskomplekt sisaldas 1749 isikut, kellel olid kõigi muutujate täielikud hinded. See välistamisprotsessi viimane etapp moodustab valimi erinevuse käesoleva uuringu ja
. See viimane täielik komplekt hõlmas 1063 isikut Stellenboschi saidilt ja 686 isikut Chicago saidilt. PIU hinnanguline punktide levimus oli ~ 8.5%, kasutades IAT piirväärtust 50 või rohkem. Kahte uurimiskoha populatsiooni võrreldes oli Stellenboschi saidil nooremaid osalejaid [keskmine (vahemik) 24.3 (18–76) vs 36.3 (18–77), ANOVA F <0.05, η 2 : 0.20], väiksem meeste sugupoole osakaal [58% vs 73%, χ 2 <0.05, φ : 0.15], heteroseksuaalse seksuaalse sättumuse suurem osakaal [91% vs 84%, χ 2 <0.05, φ : 0.10], suurem ADHD määr [50% vs 41% χ 2 <0.05, φ : 0.9], madalamad veebipoodide määrad [keskmine (vahemik) 0.48 (0–5) vs 1.27 (0–5), ANOVA F <0.05, η 2 : 0.18] ja pisut madalamad IAT-skoorid [keskmine (vahemik) 30.3 (20–94) vs 35.9 (20–85), ANOVA F <0.05, η 2 : 0.06]. Üksikasjalikum võrdlus on esitatud tabelis S1b. Värbamis - ja välistamisprotsess esitatakse graafiliselt Joon. 1 . Kõik pidevad muutujad (st BIS skoor) olid standarditud, et suurendada mudelikoefitsientide tõlgendatavust. Ennustamismeetodid kasutasid IAT skoori numbrilise muutujana (vahemik 20 – 94, keskmine 32.48). Kõik analüüsid viidi läbi R Studio versioonis 3.1.2. Lasso üldised lineaarsed mudelid viidi läbi „glmnet” paketi abil (paketi glmnet versioon 2.0 – 5 (
)). Lisateavet analüüsiprotsessi kohta leiate lisast (metoodika lisast).
2.2
Korrelatsioonide uurimine
Uurisime meie andmete muutujate vahelisi seoseid (vt. \ T Joon. 2 ). Kõigil erinevatel Interneti-tegevustel oli nõrk positiivne seos IAT-skooriga (Pearsoni korrelatsioonikordaja vahemik 0.23–0.48). Tuvastati mõned mõõdukad positiivsed seosed Interneti-aktiivsuse muutujate vahel, st Interneti-mängude koguarv ja RPG (r = 0.57), kogu Interneti-mängude ja mitmikmängudega mängud (r = 0.55), veebipoodide ostmine ja oksjonisaitide kasutamine (r = 0.55), üldine surfamine ja ostlemine (r = 0.44), üldine surfamine ja suhtlusvõrgustikud (r = 0.44), üldine surfamine ja voogedastus (r = 0.44). Spordi ja pornograafia (r = 0.38), meessoost ja spordi (r = 0.30) või pornograafia (r = 0.39) või mitmikmängu (r = 0.27) vahel oli nõrk positiivne seos. Veebihasartmängude ja tegevusmängude (r = 0.41), RGP (r = 0.32), oksjoniveebide (r = 0.38), spordi (r = 0.38) või pornograafia (r = 0.39) vahel oli nõrk seos. Impulsiivsus oli nõrgas positiivses korrelatsioonis üldise surfamise, veebipõhiste ostude, oksjonisaitide kasutamise, suhtlusvõrgustike, voogesituse ja pornograafiaga (0.2 ≤ r ≤ 0.3). Samuti oli nõrk seos vanema vanuse ja ostutegevuste (r = 0.33) või oksjoniveebide kasutamise (r = 0.22) ning mitteheteroseksuaalse seksuaalse sättumuse ja pornograafia (r = 0.22) vahel. Kõik muud seosed Interneti-tegevuste ning vanuse, soo, suhtestaatuse, seksuaalse sättumuse, haridustaseme, rassi ning impulsiivsuse ja kompulsiivsuse vahel olid väga nõrgad (−0.2 <r <0.2).
2.3
Liigse paigaldamisega tegelemine
Meie statistiliste meetodite puhul kasutasime mudeleid, mis sisaldasid demograafilisi muutujaid (vanus, rassi, haridustaset, sugu, suhet, seksuaalset sättumust), kliinilisi tunnuseid (ADHD, GAD, sotsiaalse ärevuse ja OCD diagnoosid), käitumismõõtmeid, mis on teadaolevalt seotud Broneeringuinfo üksus (impulsiivsus ja kompulsiivsus), Interneti-tegevused ja Interneti-tegevuse vaheline suhtlus × Vanus või sugu; viimane otsustati testida hüpoteesi, et vanus või sugu mõõdavad Interneti-tegevuse ja internetikasutuse probleemide vahelist suhet. Lisasime kokku 51i ennustaja muutujad. Paljude muutujate lisamisega soovisime mudelit, mis on täpsem ja samas jäädvustab demograafiliste ja interneti aktiivsuse muutujate vahelised keerulised suhted. Siiski on paljude ennustavate muutujate negatiivne külg see, et see põhjustab tavaliselt ülemäärast liitmist koos suurte koefitsientidega. Lisaks kaldub proovi lineaarne regressioon ka eriti sobima, eriti keerulistes mudelites, ning on uute andmete kohta prognooside tegemisel põhimõtteliselt puudulik. On olemas ulatuslikud tõendid üleliigsete mudelite kõrvalekallete kohta (
). Ülemäärase paigaldamisega tegelemiseks oleme arutanud mudeli üldistamise ja prognoosimisvea hinnangu saamiseks valimi väliste statistiliste meetodite (ristkontrollimine) kasutamist.
). Uurisime seda lähenemisviisi oma praegustes andmetes, kui kasutasime valimivälist ristvalideeritud keskmise-ruut-vea hinnangut koos muutujate tagurpidi valimisega, et testida, kas mudelid paranevad, lisades suure hulga muutujaid ennustajate võimalike kombinatsioonide alamhulgad ja nägime, et hõredad mudelid (st umbes 13–16 muutujaga) ei olnud ristvalideeritud RMSE osas halvemad kui keerukamates mudelites (sealhulgas> 16 muutujat). Seda näidatakse uurimuslikult Joon. 3 (üleval vasakul).
2.4
Regulariseeritud regressioon koos hõreduse piirangutega
Eelmises lõigus mainitud põhjustel tahtsime kasutada ennustamismeetodit, mis ei oleks liiga mahukas, samas oleks see võrreldav standardsete statistiliste meetoditega PIU skooride prognoosimisel. Samuti oleks väärtuslik, kui meie meetod võiks teha ka muutuva valiku (st vähendada null-koefitsientidega prognoosijate arvu), et aidata kaasa mudeli tõlgendamisele. Regulariseerimine, mille algselt kujundas Tikhonov integreeritud võrrandite lahendamiseks (
) ja hiljem tutvustati statistikateaduses, millel on mõned soovitud eelmainitud omadused konstruktsiooni nihutamiseks hõreduse ja liigse paigaldamise vähendamiseks (). Lasso (üldine lineaarne mudel koos karistatud maksimaalse tõenäosusega, mida tuntakse regressioonina, kasutades kõige vähem absoluutse kokkutõmbumise ja valiku operaatorit (Lasso või LASSO ())) on nüüd meditsiiniteadustes sageli kasutatav (ja) regressioonianalüüsimeetod, millel on potentsiaali kasutada kliinilise prognoosimise modelleerimine psühhiaatrias (RC). Ridge'i regressioon on järjekordne reguleeritud lineaarse regressiooni vorm, mis vähendab koefitsiente, rakendades koefitsiendi karistust (). Elastne võrk on harja ja lasso vaheline mudel ja selle karistust kontrollib α, mis sillutab lõhet Lasso (α = 1) ja harja (α = 0) vahel. Häälestusparameeter λ kontrollib karistuse üldist tugevust. Lasso kasutab L1i karistust ja harja kasutab L2i karistust. Erinevalt harja regressioonist on Lasso L1i karistuse mõju see, et enamik koefitsiente sõidetakse nullini, mis viib korrigeeritud lahenduseni, mis on samal ajal vähene. Selle mehhanismi abil teostab Lasso muutuva valiku, mis võib oluliselt lihtsustada tõlgendamist, eriti kui mudelisse on kaasatud palju ennustajaid. Teine mittestandardne meetod, mida tuntakse suure täpsuse ja võime eest vältida liigset paigaldamist, on juhuslikud metsad (
). Juhuslikud metsad on masinõppemeetod, mis toimib hästi mittelineaarsete sõltuvuste suhtes ja seetõttu võib selle mudeli jõudluse uurimine anda meile ülevaate võimalike „peidetud” keerukate ühenduste kohta.
2.5
Ennustamismeetodid
Analüüsis sobiva mudeli valimiseks võrdlesime lineaarse regressiooni, harja regressiooni, elastse võrgu, Lasso ja juhusliku metsa mudeleid üksteisega ja naiivse algtasemega, kasutades RMSE ristvalideeritud valimivälist hinnangut. Meie ristkinnitamine hõlmas andmete juhuslikku jagamist treening- ja testimiskomplektis, mudeli parameetrite häälestamist koolituskomplektis ja prognooside tegemist testimiskomplekti IAT-skooride jaoks. Andmete voldikuteks jagamise juhusliku iseloomu tõttu korrasime seda protsessi 50 korda, et saada stabiilne ja korduv hinnang. Seejärel võrdlesime RMSE skooride lõplikke vektoreid, kasutades Exact Wilcoxon-Pratt allkirjastatud auasteteste. Kõik mudelid olid oluliselt paremad kui naiivsed algtasemed (p parandatud <0.001, Coheni d = −0.87) (vt täiendav tabel S2). RMSE skooride koondstatistika on esitatud täiendavas tabelis S3. Lasso ja elastne võrk olid paremad harja regressioonist (p-korrigeeritud <0.01, d = 0.51, d = 0.49) ja lineaarsest regressioonist (p korrigeeritud <0.001, d = 0.76) ega olnud statistiliselt erinevad (p korrigeeritud> 0.05, d = −0.08). Juhuslik mets ei olnud parem kui lasso (p = 0.12) või elastne võrk (p parandatud> 0.05). Seetõttu kasutasime oma analüüsis Lassot, sest lisaks heale valimivälise prognoosimise suutlikkusele suutis Lasso teha muutuva valiku, vähendades koefitsiente nulli ja suurendades seetõttu tõlgendatavust. Kuigi elastne võrk suudab teha ka muutuva valiku, kipub see valima rohkem muutujaid ning vaatamata sellele, et see on keerukam ja võimsam mudel, ei andnud see oluliselt paremat jõudlust kui lasso. Lõppanalüüsi täielike andmete ja alarühmade analüüsides kasutasime iga lasso mudeli jaoks optimaalse lambda saamiseks kümnekordset ristvalideerimist ja esitasime nende mudelite koefitsiendid. Andmete täieliku analüüsi põhjal saadud selgitavad joonised on esitatud Joon. 3 .
3
Tulemused
Lasso regressioonitulemused on kogu proovis kokku võetud ja vanuse järgi kihistatud Tabelid 1 ja 2 . Alamrühma analüüside, sealhulgas vanuse ja uuringupiirkonna järgi jagatud tulemuste täielikud tabelid on esitatud võrgutäiendavates tabelites (tabelid S4 – S10). Andmete uurimuslikud krundid on esitatud lisaandmetes (joonised S1 – S3). Lineaarse regressiooni standardse statistilise lähenemisviisi tulemused on esitatud ka tabelites S4 – S10 ning kõik struktuurses järelduses esinevad erinevused võrreldes allpool esitatud peamiste tulemustega sõltuvad teise mudeli valikust.
| Interneti-tegevus | Kõik (n = 1749) | 18 ≤ Vanus ≤ 25 (n = 1042) | 26 ≤ Vanus ≤ 55 (n = 592) | Vanus> 55 (n = 115) |
|---|---|---|---|---|
| Üldine surfamine | 2.100 | 2.400 | 1.500 | 0.590 |
| Interneti-mängud | 0.600 | 0.450 | 0.110 | 0.000 |
| RPG | 0.000 | 0.000 | 0.710 | 0.000 |
| Aja raiskajad | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.450 |
| Toiming multiplayer | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| ostud | 1.400 | 0.840 | 1.500 | 0.000 |
| Oksjoni veebilehed | 0.027 | 0.000 | 0.990 | 0.230 |
| Hasartmängude | 0.000 | 0.000 | 0.780 | 0.000 |
| sotsiaalsete võrgustike | 0.460 | 0.000 | 1.300 | 0.000 |
| sport | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| Pornograafia | 1.000 | 1.400 | 0.210 | 0.000 |
| Sõnumid | 0.000 | 0.000 | 0.110 | 0.000 |
| Streaming media | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 1.200 |
| PADUA | 0.074 | 0.085 | 0.029 | 0.065 |
| BIS | 0.066 | 0.048 | 0.072 | 0.086 |
| ADHD diagnoos | 1.700 | 0.350 | 3.100 | 0.000 |
| GADi diagnoos | 0.230 | 0.000 | 0.000 | 6.400 |
| Sotsiaalse ärevuse diagnoos | 0.000 | 0.560 | 0.000 | 0.000 |
| OCD diagnoos | 0.270 | 0.000 | 0.000 | 4.300 |
| Interneti-tegevus | Kõik (n = 1749) | 18 ≤ Vanus ≤ 25 (n = 1042) | 26 ≤ Vanus ≤ 55 (n = 592) | Vanus> 55 (n = 115) |
|---|---|---|---|---|
| Demograafilised muutujad | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| Sugu x Interneti-tegevus | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| Vanus × üldine surfamine | 0.000 | - | - | - |
| Vanus × Interneti-mäng | 0.000 | - | - | - |
| Vanus × RPG | 0.330 | - | - | - |
| Vanus × ajajäätmed | 0.000 | - | - | - |
| Vanuse × tegevuse multiplayer | 0.000 | - | - | - |
| Vanus × shopping | 0.000 | - | - | - |
| Vanus × hasartmängud | 0.150 | - | - | - |
| Vanus × oksjoni veebisaidid | 0.350 | - | - | - |
| Vanus × sotsiaalne võrgustik | 0.000 | - | - | - |
| Vanus × sport | 0.000 | - | - | - |
| Vanus × pornograafia | 0.000 | - | - | - |
| Vanus × sõnumid | 0.000 | - | - | - |
| Vanus × voogesitusmeedia | 0.350 | - | - | - |
3.1
Demograafia
Lasso regressioonis ei olnud üheski vanusegrupis või täielikes andmetes PIU-ga seotud muutujaid, sealhulgas vanust, sugu, rassi, haridustaset, suhet või seksuaalset sättumust.
3.2
Interneti-tegevused
Lasso regressiooni täielike andmete kohaselt seostati mitmeid Interneti-tegevusi kõrge PIU skooriga, sealhulgas üldine surfamine (β: 2.1), Interneti-mängimine (β: 0.6), veebipoodide ostmine (β: 1.4), oksjonisaitide kasutamine (β: 0.027), suhtlusvõrgustike loomine (β: 0.46) ja veebipornograafia kasutamine (β: 1.0). PIU ja rollimängude (RPG), võrguhasartmängude, oksjoniveebisaitide kasutamise ja voogesitusmeedia kasutamise vahelisi seoseid modereeriti vanuse järgi (β: vastavalt 0.33, 0.15, 0.35 ja 0.35), vanema eaga oli seotud kõrgemate PIU skooridega . Vanus-alarühmade analüüsis (noored osalejad vanuses ≤ 25, keskeas osalejad vanuses 25 <vanus ≤ 55; vanemad osalejad vanuses> 55) seostati üldist surfamist PIU-ga kõigis vanuserühmades, kuid tugevamalt noortel (β: 2.4) , vähem keskealistel (β: 1.5) ja veelgi vähem vanematel osalejatel (β: 0.59). Sarnast suundumust täheldati Interneti-mängudes (β: 0.45, 0.11 ja 0.0 kolme vanuserühma puhul) ja veebipornograafia kasutamises (β: 1.4, 0.21 ja 0.0). Mõned Interneti-tegevused, näiteks veebipõhiste RPG-de kasutamine, olid keskealistel osalejatel tugevamalt seotud PIU-ga võrreldes teiste vanuserühmadega (β: 0.71). Sama lugu oli võrguhasartmängude (β: 0.78), kiirsõnumite (β: 0.11) ja veebipõhise suhtlusvõrgustikuga (β: 1.3). Oksjoniveebisaitide kasutamine oli tugevamalt seotud ka PIU-ga keskealistel osalejatel (β: 0.99), kuid ka vanematel osalejatel ennustav (β: 0.23). Interneti-meedia voogesitus ja aja raiskajate kasutamine olid seotud PIU-ga vanematel osalejatel (β: vastavalt 1.2, 0.45), kuid mitte üheski teises vanuserühmas.
3.3
Kliinilised ja käitumuslikud omadused
Tähelepanu puudutava hüperaktiivsuse häire (ADHD) (β: 1.7), generaliseerunud ärevushäire (β: 0.23) ja obsessiiv-kompulsiivse häire (β: 0.27) sümptomid olid seotud PIU kõrgemate tulemustega. Vanusegrupi analüüsis seostati ADHD ja SAD nooremate osalejate kõrgema PIU skooriga (vastavalt β: 0.35 ja 0.56), samas kui ADHD püsis keskealise alarühma (β: 3.1) puhul märkimisväärne. GAD ja OCD seostati kõrgemate PIU skooridega vanemate osalejate alarühmas (vastavalt β: 6.4 ja 4.3), kuid mitte teistes vanuserühmades. BIS skoorid (impulsiivne isiksus) ja PADUA skoor (obsessiiv-kompulsiivsed tendentsid) olid seotud suurema PIU skooriga koguandmetes (vastavalt β: 0.066 ja 0.074) ja kõigis vanuserühmade analüüsides.
4
Arutelu
Käesolev dokument on esimene katse põhjalikult uurida interneti erinevate tegevuste tüüpe, mis on seotud interneti väärkasutamisega, st problemaatilise Interneti kasutamisega. Eelmine töö on üldjoontes käsitlenud spetsiifiliste Interneti-tegevuste probleemi, mis põhjustas problemaatilist kasutamist, keskendudes isoleeritud Interneti-tegevustele (
; ; ; ; ). Oleme siin näidanud, et mitmesugused Interneti-tegevused, sealhulgas üldine surfamine, internetimäng, internetipood, oksjonisaitide kasutamine, online-hasartmängud, sotsiaalne võrgustik ja internetipõhise pornograafia kasutamine, on PIU-le eraldi ja unikaalsed, andes tõendeid selle kohta, et PIU on keeruline nähtus, mis sisaldab erinevaid probleeme. Lisaks oleme näidanud, et need käitumised hoiavad oma statistiliselt olulisi seoseid PIUga isegi siis, kui psühhiaatrilised sümptomid, mis teadaolevalt seostuvad PIU-ga (st ADHD, GAD ja OCD sümptomid) (), ja käitumise mõõtmed, mis teadaolevalt ennustavad. PIU (st impulsiivsuse ja kompulsiivsuse isiksuse näitajad);
) võetakse arvesse. Lisaks oleme näidanud, et spetsiifilised Interneti-tegevused, nagu RPG, online-hasartmängud, oksjoni veebisaitide kasutamine ja voogmeedia, on seotud suurema PIU skooriga ja et seda suhet mõjutab vanus. Lõpuks näitavad meie andmed, et muud tüüpi online-käitumised (nt poed, pornograafia, üldine surfamine) on tugevamalt seotud interneti väärkasutamisega kui mängimine ja on võimalik, et see on seotud asjaoluga, et eelmised uuringud ei ole sellist mitmesuguseid internetiga seotud tegevusi. Need tulemused mõjutavad olulisel määral PIU kui kliiniliselt olulise häire kontseptualiseerimist, kuna nad juhivad tähelepanu ebaühtlasest ja suhteliselt kitsastest „Interneti-mängude häire” konstruktsioonist, mis on seotud mitmemõõtmelise probleemset Interneti kasutamist või Interneti-sõltuvust sisaldava üksusega. inimeste online-käitumise kohta.
Peale selle on proovivälise ristvalideerimise kasutamine näidanud, et "mittestandardsed" meetodid Lasso regressiooni kasutamisel on täpsem PIU skooride prognoosimisel võrreldes "rohkem standardse" lineaarse regressiooniga. Mudeli prognoositava väärtuse valimivälise hindamise kasutamine aitab sageli tegeleda selle nähtusega, mis tähistab replikatsiooniuuringute lagunemist. Lasso regressiooni valik kaasneb siiski hoiatusega, et muutujad, mida mudel ei ole valinud (nullkoefitsientidega), võivad siiski olla ennustavad, eriti kui valitud ja mittevalitud muutujate vahel on suur korrelatsioon. Meie andmekogus ei olnud meil kõrgelt korreleeruvaid muutujaid, kuid see piirang tähendab, et peaksime negatiivseid tulemusi käsitlema konservatiivselt. Näiteks toetab sugupoolte ja PIU vahelise seose puudumine ning seose puudumine sugupoolte Interneti-tegevuse vahel PIU-ga oletatavalt, et kui arvestada laiema hulga PIU käitumist ja võimalikke segadusi, on mõlemad sugud võrdselt haavatavad PIU arendamise tahkudele (
; ). Kuid meie analüüsi piirangute tõttu ei saa välistada võimalust, et PIU ja soo vahel on ka muid seoseid. Näiteks on väidetud, et sugu mõõdab online-ostude ja PIU vahelist suhet ja et naised võivad olla rohkem ohustatud (). Oluline võib olla see, et kompenseeriv ostuhäire, keskaegsetes rühmades esile kerkinud häire, on 5: 1 suhe () suurema naiste ülekaaluga ja võib selliseid järeldusi juhtida. Selle hüpoteesi testimiseks ei olnud meil selle haiguse kohta andmeid. Samuti on oluline märkida, et siin kasutatav IAT-instrument on saanud kriitikat selle puudumise pärast tegurite struktuuri osas, erinevused praegusest DSM-5i operatsioonist (mänguhäire) ja mahajäänud Interneti-rakenduste tehnoloogilised edusammud (;
). Tulevase lennuliikluse korraldamise uuringuteks oleksid hästi kättesaadavad metodoloogiliselt tugevad ja valideeritud instrumendid, mis suudaksid ka siduda broneeringuinfo üksuse kiiresti areneva olemuse tehnoloogilisest ja käitumuslikust seisukohast.
Meie vanusegrupi analüüs andis ülevaate vanusega seotud seostest PIU ja erinevate Interneti tegevuste vahel. Ühine arusaam, et lennuliikluse korraldamise üksus on noorte häire, ei pruugi olla õige ja võib põhineda asjakohaselt kavandatud uuringute puudumisel, mis hõlmaksid online-käitumist kõigis vanuserühmades. Ebapiisavad teadmised PIU loomuliku ajaloo kohta kogu eluea jooksul ei võimalda vanemate elanikkonna haavatavuste põhjalikku uurimist riskitegurite kohta. Meie tulemused näitavad siiski, et need haavatavused on olemas ja edasised uuringud on ohustatud elanikkonna omaduste kaardistamiseks. Näiteks võivad ADHD või sotsiaalse ärevuse sümptomid olla noorte populatsioonide PIU prognoosijaks, samas kui OCD või GAD sümptomid võivad olla PIU ennustaja vanemates populatsioonides. Hiljutises metaanalüüsis ei leitud, et OCD ei olnud seotud PIU-ga (
) võib olla indikaator, et vanemaid elanikke on alahinnatud. Asjaolu, et ADHD oli tugevalt seotud kõrge PIU skooriga, ei ole üllatav, kuna teised uuringud on teatanud väga kõrge ADHD levimusest (kuni 100%) PIU populatsioonides (). Samal ajal võivad spetsiifilised keskealised populatsioonid (26i ja 55i vahel) olla ohtlikumad, kui nad kannatavad ka kompulsiivsete ostuhäirete või hasartmänguhäirete all, võttes arvesse nende haiguste loomulikku ajalugu, mis on keskmises vanuses (
).
Veelgi enam, järeldused, et konkreetne võrgutegevus on seotud PIU-ga ainult teatud vanuserühmades, viitavad sellele, et teatud vanuserühmades võib olla oht PIU-de aspektide arendamisel. Kuigi noored võivad olla ohtlikumad töötada PIU-ga, olles kaldunud vaatama pornograafiat, on haavatavus, mis võib keskeas olla vähem tugev ja hilisemas elus halveneda, võivad eakad inimesed olla altid arendama PIU-d, mida iseloomustab aja problemaatiline kasutamine jäätmehoidjad ja voogedastusvahendid (vt Joon. 4 ). Lõpuks võib üldine surfamine olla broneeringuinfo üksuse alahinnatud külg, mis näib olevat tihedamalt seotud kõrgemate reisijate arvu hindadega noorte seas, kuid mis on olulised kõikides vanuserühmades; see järeldus võib olla seotud asjaoluga, et varajane täiskasvanuelu võib olla vähem suunatud eesmärgile ja noored kulutavad rohkem aega struktureerimata tegevuste ajal võrgukeskkonnas võrreldes teiste vanemate vanuserühmadega.
Meie tulemused mõjutavad rahvatervist ka seoses veebisisu reguleerimise ja sekkumisega. Kui teatud tegevused on rohkem seotud probleemse kasutamise arendamisega kui teised, siis tekib küsimus, kas rahvatervise poliitika peaks olema suunatud haavatavate isikute rühmadele, et parandada nende vastupanuvõimet PIU ohule, või kas universaalsemad sekkumised konkreetsetele tahkudele Internetikäitumist tuleks kaaluda, et muuta veebikeskkond vähem sõltuvust tekitavaks. Näiteks võivad veebiplatvormid mõnel juhul kasutada spetsiifilisi arhitektuure, mis kasutavad ära kasutaja haavatavust (st impulsiivsed või kompulsiivsed tunnused) ja mille eesmärk on maksimeerida kasutajate veebikeskkonnas viibimise kestust. Ehkki see on turunduse seisukohast mõttekas, tekitab see siiski muret, kas need keskkonnad peaksid ka kasutajale terviseohu hoiatama.
4.1
Piirangud
See oli ristlõikeline veebiküsitlus, seetõttu ei saa põhjuslikke seoseid välja tuua. Pealegi, kuna värbamismetoodika ja potentsiaal, et PIU-ga inimesed kipuvad veebiküsitluse tõenäolisemalt täitma, ei pruugi praegused leiud üldiselt üldise taustpopulatsiooni korral PIU-d üldistada. Teine meie uuringu piirang on kliiniliste andmete puudumine mõnede PIU-ga seotud diagnostiliste üksuste, näiteks depressiooni või ainete väärkasutamise kohta. Seetõttu on võimalik, et depressioon või narkootikumide väärkasutamine võib põhjustada mõningaid meie uuringus täheldatud seoseid. Tulevased uuringud peaksid hõlmama laiemat valikut kliinilisi parameetreid, et uurida, kas need on seotud PIU ja Interneti-tegevuse vahel täheldatud seostega. MINI kasutamisest tulenevad meie kliinilised andmed on täiendavalt piiratud; see on kinnitatud koolitatud inimese käest silmast silma intervjuus, samas kui meie uuringus edastati see veebipõhise tööriista kaudu. Kuid meie kliinilised andmed on kooskõlas varasemate uuringutega PIU-s. Lisaks oli meie andmekogumise teine negatiivne külg see, et hindasime Interneti-aktiivsust, kasutades tegevusele kulutatud aega selle tegevuse PIU puhverserverina. Kuigi see võib tabada ülemäärast ja seetõttu problemaatilist kasutamist, võib see tabada ka hädavajalikku kasutamist. Kuigi selles uuringus hinnatud tegevused ei olnud oma olemuse tõttu vaikimisi hädavajalikud (nt ajakulu) või kui neid tehti liiga palju (nt> 8 tundi päevas ostude, hasartmängude või pornograafia kohta), võiksid tulevased uuringud sisaldama meetmeid, mis võimaldavad iga Interneti-tegevuse puhul eristada olulist Interneti-kasutusest, et võimaldada selliseid analüüse. Teine meie uuringu piirang on andmete puudumine laste ja noorukite kohta. Lapsed ja noorukid võivad Internetiga teistmoodi suhelda, kuid puutuvad kokku ka võrgukasutusega erineva neurodevelopmental akna ajal. Seetõttu võivad sellised erinevused tähendada erinevaid haavatavusi või vastupidavust PIU tekkimise riski osas. Näiteks võib varajane ja madal kokkupuude veebikeskkonnaga avaldada stressi inokuleerimise efekti (
), mis häirib üksikisikuid PIU edasises arengus. Sellisel juhul võib see veelgi selgitada, miks vanemad elanikkonnarühmad, kes said täiskasvanueas esimest korda veebikeskkonda kokku, võivad olla haavatavamad. Tulevased uuringud võiksid hõlmata neid laste ja noorukite vanuserühmi ning uurida perspektiivselt, kas konkreetsed Interneti-tegevused ennustavad PIU-d. Kahjuks oli transsoolisest soost teatavate osalejate arv väike (n = 18), mis ei võimaldanud transsoolise soo mõju sisulist analüüsi. Meie uuringu lõplikuks piiranguks on see, et meie uuritav populatsioon koosneb tervetest täiskasvanutest, kes kannatavad olulise PIU käitumise all ainult <1% -l (IAT> 80). Tulevaste uuringute jaoks oleks kasulik keskenduda PIU spektri kõrgemale tasemele, et oleks võimalik võrrelda neid raskeid PIU populatsioone madala kuni mõõduka või mitte-PIU isenditega kontrollrühmaga. Kuigi meie valimis oli hinnanguline PIU levimus ~ 8.5% (kasutades IAT-i ≥ 50 piirväärtust), on PIU kliinilise ebapiisavuse künnised endiselt vaieldavad ja tulevased uuringud saaksid kasu üldtunnustatud meetmest ja PIU määratlusest.
4.2
Järeldus
Kokkuvõttes tõstab DSM-5 esile interneti mängude häire kui kandidaathaiguse, kuid muud tüüpi online-käitumine (nt poed, pornograafia, üldine surfamine) on tugevamalt seotud interneti väärkasutuse kasutamisega kui mängimine. Probleemse interneti kasutamisega seotud psühhiaatrilised diagnoosid ja internetitegevused varieeruvad vastavalt vanusele, mis avaldab mõju rahvatervisele. Need tulemused aitavad kaasa teadmiste puudumisele Interneti-tegevusega, mis on seotud problemaatilise Interneti kasutamisega, ning võib aidata probleemset internetikasutust diagnoosida mitmekülgse häirena.
Rahastamisallikate roll
See uuring sai Chicagos ülikooli psühhiaatriaosakonna siseosakondade vahendeid. Dr Ioannidise teadustegevust toetavad Tervishoiuharidus Ida-Inglismaa kõrghariduse erihuvid. Autorid ei saanud selle käsikirja koostamiseks mingit rahastamist. Rahastamisallikas ei mänginud mingit rolli uuringu kavandamisel, analüüsimisel või kirjutamisel.
Kaasautorid
KI kujundas käsikirja idee, analüüsis andmeid, kirjutas suurema osa käsikirjast ja lisamaterjalist ning koordineeris kaasautorite kaastööd. MT ja FK osalesid statistilise analüüsi väljatöötamisel ja ülevaatamisel. SRC, SR, DJS, CL ja JEG kavandasid ja koordineerisid uuringut ning kogusid ja haldasid andmeid. Kõik autorid lugesid lõpliku käsikirja läbi ja kiitsid selle heaks ning aitasid kaasa nii dokumendi koostamisel ja läbivaatamisel kui ka tulemuste tõlgendamisel.
Huvide konflikt
Dr Grant on saanud uurimistoetusi NIDA-lt (RC1DA028279-01), vastutavate mängude riiklikust keskusest ja Roche'ist ja Forest Pharmaceuticals'ist. Dr Grant saab Springerilt hüvitist ajakirja Journal of Gambling Studies peatoimetajana ning on saanud autoritasu McGraw Hill, Oxford University Press, Norton ja APPI. Dr Chamberlain konsulteerib Cambridge Cognitioniga ja tema osalemist selles uuringus toetas Wellcome Trusti (UK; 110049 / Z / 15 / Z) Intermediate Clinical Fellowship. Dan Steini ja Christine Lochnerit rahastab Lõuna-Aafrika Meditsiiniuuringute Nõukogu. Teised autorid ei teatanud majanduslikest suhetest ärihuvidega. Ühelgi eelnimetatud allikast ei olnud mingit rolli uuringute kavandamisel, andmete kogumisel, analüüsimisel või tõlgendamisel, käsikirja kirjutamisel ega dokumendi avaldamiseks otsuse tegemisel.
Kinnitus
Oleme võlgnenud mõlemas uuringus osalenud saidi vabatahtlikega.
Lisa A
Täiendavad andmed
Täiendav materjal
viited
- Achab et al., 2011. Achab S., Nicolier M., Mauny F., Monnin J., Trojak B., Vandel P. ja Haffen E .: Massiliselt multiplayer online-rollimängud: sõltlaste ja mitte-sõltlaste võrgus osalevate mängijatega seotud omaduste võrdlemine Prantsuse täiskasvanud elanikkond. BMC psühhiaatria 2011; 11: lk. 144
Vaade artiklis - American Psychiatric Association, 2013. American Psychiatric Association: psüühikahäirete diagnostiline ja statistiline käsiraamat: DSM-5. Washington, DC: American Psychiatric Association, 2013.
Vaade artiklis - Andreassen et al., 2012. Andreassen CS, Torsheim T., Brunborg GS ja Pallesen S .: Facebooki sõltuvuse skaala arendamine. Psühholoogilised aruanded 2012; 110: lk. 501-517
Vaade artiklis | Cross Ref - Bakken et al., 2009. Bakken IJ, Wenzel HG, Götestam KG, Johansson A. ja Oren A .: Interneti-sõltuvus Norra täiskasvanute hulgas: stratifitseeritud tõenäosusnäidise uuring. Scandinavian Journal of Psychology 2009; 50: lk. 121-127
Vaade artiklis | Cross Ref - Must, 2007. Must DW: ülevaade kompulsiivsest ostuhäirest. Maailma psühhiaatria: Maailma Psühhiaatria Assotsiatsiooni (WPA) Euroopa Liidu Teataja 2007; 6: lk. 14-18
Vaade artiklis - Blokeeri, 2008. Blokeeri JJ: DSM-V probleemid: Interneti sõltuvus. American Journal of Psychiatry 2008; 165: lk. 306-307
Vaade artiklis | Cross Ref - Brand et al., 2011. Brand M., Laier C., Pawlikowski M., Schächtle U., Schöler T. ja Altstötter-Gleich C .: pornograafiliste piltide vaatamine internetis: seksuaalse erutuse reitingute ja psühholoogiliste-psühhiaatriliste sümptomite roll Interneti seksuaalsete saitide kasutamisel . Küberpsühholoogia, käitumine ja sotsiaalne võrgustik 2011; 14: lk. 371-377
Vaade artiklis | Cross Ref - Breiman, 2001. Breiman L .: Statistiline modelleerimine: kaks kultuuri. Statistikateadus 2001; 16: lk. 199-215
Vaade artiklis - Bujak jt, 2016. Bujak R., Daghir-Wojtkowiak E., Kaliszan R. ja Markuszewski MJ: PLS-põhised ja seaduspõhised meetodid asjakohaste muutujate valimiseks mittesiht-metaboomikaandmetes. Piirid molekulaarsetes bioteadustes 2016; 3: lk. 1-10
Vaade artiklis - Burns et al., 1996. Burns GL, Keortge SG, Formea GM ja Sternberger LG: obstruktiivsete kompulsiivsete häirete sümptomite Padua inventuuri ülevaatamine: muret, kinnisidee ja sundeid eristavad. Käitumise uurimine ja ravi 1996; 34: lk. 163-173
Vaade artiklis | Cross Ref - Cao et al., 2007. Cao F., Su L., Liu T. ja Gao X: Hiina noorukite valimi impulsiivsuse ja internetisõltuvuse seos. Euroopa psühhiaatria 2007; 22: lk. 466-471
Vaade artiklis | Cross Ref - Carli et al., 2013. Carli V., Durkee T., Wasserman D., Hadlaczky G., Despalins R., Kramarz E. ja Kaess M .: Seos patoloogilise Interneti kasutamise ja komorbid psühhopatoloogia vahel: süstemaatiline ülevaade. Psühhopatoloogia 2013; 46: lk. 1-13
Vaade artiklis | Cross Ref - Claes et al., 2016. Claes L., Müller A. ja Luyckx K .: Compulsive ostmine ja kogumine identiteedi asendajatena: materialistliku väärtuse kinnitamise ja depressiooni roll. Üldine psühhiaatria 2016; 68: lk. 65-71
Vaade artiklis | Cross Ref - Cole ja Hooley, 2013. Cole SH ja Hooley JM: MMO mängude kliinilised ja isiksuse korrelatsioonid: ärevus ja imendumine probleemses internetikasutuses. Sotsiaalteaduste arvutitarkvara 2013; 31: lk. 424-436
Vaade artiklis | Cross Ref - Cunningham-Williams jt, 2005. Cunningham-Williams RM, Grucza RA, Cottler LB, Womack SB, Books SJ, Przybeck TR ja Cloninger CR: Patoloogilise hasartmängude levimus ja ennustajad: St. Louis isiksuse, tervise ja elustiili (SLPHL) uuringu tulemused. Journal of Psychiatric Research 2005; 39: lk. 377-390
Vaade artiklis | Cross Ref - von Elm jt, 2008. von Elm E., Altmani peadirektoraat, Egger M., Pocock SJ, Gøtzsche PC, Vandenbroucke JP ja Initiative S .: Vaatlusuuringute tugevdamine epidemioloogia (STROBE) avalduses: juhised vaatlusuuringute aruandluseks. Clinical Epidemiology ajakiri 2008; 61: lk. 344-349
Vaade artiklis | Cross Ref - Fernández-Villa jt, 2015. Fernández-Villa T., Alguacil Ojeda J., Almaraz Gómez A., Cancela Carral JM, Delgado-Rodríguez M., García-Martín M. ja Martín V .: Probleemne Interneti kasutamine ülikooli üliõpilastel: seotud tegurid ja soolised erinevused . Adicciones 2015; 27: lk. 265-275
Vaade artiklis | Cross Ref - Friedman et al., 2010. Friedman J., Hastie T. ja Tibshirani R .: Reguleerimisteed üldistatud lineaarsete mudelite jaoks koordinaadi laskumise kaudu. Statistilise tarkvara ajakiri 2010; 33: lk. 1-22
Vaade artiklis - Griffiths, 2003. Griffiths M .: Interneti-hasartmängud: probleemid, mured ja soovitused. Küberpsühholoogia ja käitumine: Interneti, multimeedia ja virtuaalse reaalsuse mõju käitumisele ja ühiskonnale 2003; 6: lk 557–568
Vaade artiklis | Cross Ref - Ha ja Hwang, 2014. Ha Y.-M. ja Hwang WJ: soolised erinevused Interneti sõltuvuses, mis on seotud noorte seas psühholoogiliste tervise näitajatega, kasutades riiklikku veebipõhist uuringut. Vaimse tervise ja narkomaania rahvusvaheline ajakiri 2014; 12: lk. 660-669
Vaade artiklis | Cross Ref - Ho jt, 2014. Ho RC, Zhang MWB, Tsang TY, Toh AH, Pan F., Lu Y. ja Mak K.-K .: Seos internetisõltuvuse ja psühhiaatrilise haigestumise vahel: metaanalüüs. BMC psühhiaatria 2014; 14: lk. 183
Vaade artiklis - Hoerl ja Kennard, 1970. Hoerl AE ja Kennard RW: Ridge'i regressioon: nordogonaalsete probleemide kallutatud hinnang. Technometrics 1970; 12: lk. 55-67
Vaade artiklis - Huys et al., 2016. Huys QJM, Maia TV ja Frank MJ: arvutuspsühhiaatria kui sild neuroteadusest kliinilistele rakendustele. Nature Neuroscience 2016; 19: lk. 404-413
Vaade artiklis | Cross Ref - Igarashi et al., 2008. Igarashi T., Motoyoshi T., Takai J. ja Yoshida T .: Ei mobiilset, ei elu: Jaapani keskkooliõpilaste eneseteadvus ja tekstisõnumi sõltuvus.
Vaade artiklis - Ioannidis et al., 2016. Ioannidis K., Chamberlain SR, Treder MS, Kiraly F., Leppink E., Redden S. ja GED JE: Probleemne internetikasutus: seosed impulss-kompulsiivse spektriga. Psühholoogia ajakiri: masinaõppe rakendamine psühhiaatria, 2016.
Vaade artiklis - Janower, 2006. Janower CR: Hasartmängud Internetis. Arvuti vahendatud kommunikatsiooni ajakiri 2006; 2: lk. 0
Vaade artiklis | Cross Ref - Kessler jt, 2005. Kessler RC, Adler L., Ames M., Demler O., Faraone S., Hiripi E. ja Walters EE: Maailma Tervishoiuorganisatsiooni täiskasvanute ADHD-aruannete skaala (ASRS): lühike sõelumiskaala, mida kasutatakse üldiselt elanikkonnast. Psühholoogiline meditsiin 2005; 35: lk. 245-256
Vaade artiklis | Cross Ref - Kessler jt, 2016. Kessler RC, van Loo HM, Wardenaar KJ, Bossarte RM, Brenner LA, Cai T. ja Zaslavsky AM: masinõppimisalgoritmi testimine, et ennustada suur depressiivse häire püsivust ja tõsidust alates algtaseme enesearuannetest. Molekulaarne psühhiaatria 2016; 21: lk. 1366-1371
Vaade artiklis | Cross Ref - Khazaal et al., 2015. Khazaal Y., Achab S., Billieux J., Thorens G., Zullino D., Dufour M. ja Rothen S .: Interneti-sõltuvuskatse tegurite struktuur online-mängijates ja pokkerimängijates. JMIR Mental Health 2015; 2:
Vaade artiklis - Kim et al., 2016. Kim D., Kang M., Biswas A., Liu C. ja Gao J .: Integreeriv lähenemine geenireguleerivate võrkude järeldusele, kasutades lasso-põhist juhuslikku iseloomustamist ja rakendamist psühhiaatrilistele häiretele. BMC Medical Genomics 2016; 9: lk. 50
Vaade artiklis - King, 1999. King SA: Interneti-hasartmängud ja pornograafia: illustratiivsed näited suhtlusanarhia psühholoogilistest tagajärgedest. Küberpsühholoogia ja käitumine 1999; 2: lk 175-193
Vaade artiklis - King ja Barak, 1999. King SA ja Barak A.: Interneti-hasartmängud. Küberpsühholoogia ja käitumine 1999; 2: lk 441-456
Vaade artiklis | Cross Ref - Király et al., 2015. Király O., Griffiths MD ja Demetrovics Z .: Interneti-mängude häire ja DSM-5: kontseptualiseerimine, arutelud ja vastuolud. Praeguse sõltuvuse aruanded 2015; 2: lk. 254-262
Vaade artiklis - Király et al., 2014. Király O., Griffiths MD, Urbán R., Farkas J., Kökönyei G., Elekes Z. ja Demetrovics Z .: Probleemne internetikasutus ja problemaatiline online-mängimine ei ole samad: suurte riiklikult esindavate noorukite valimi tulemused. Küberpsühholoogia, käitumine ja sotsiaalne võrgustik 2014; 17: lk. 749-754
Vaade artiklis - Kittinger jt, 2012. Kittinger R., Correia CJ ja Irons JG: Facebooki kasutamise ja probleemsete internetikasutuste vaheline seos üliõpilaste seas. Küberpsühholoogia, käitumine ja sotsiaalne võrgustik 2012; 15: lk. 324-327
Vaade artiklis | Cross Ref - Ko jt, 2012. Ko C.-H., Yen J.-Y., Yen C.-F., Chen C.-S. ja Chen C.-C: Interneti-sõltuvuse ja psühhiaatrilise häire seos: kirjanduse ülevaade . Euroopa psühhiaatria 2012; 27: lk. 1-8
Vaade artiklis - Ko jt, 2007. Ko C.-H., Yen J.-Y., Yen C.-F., Lin H.-C. ja Yang M.-J .: Noorte noorukite Interneti-sõltuvuse esinemissagedust ja remissiooni ennustavad tegurid: A prospektiivne uuring. Küberpsühholoogia ja käitumine: Interneti, multimeedia ja virtuaalse reaalsuse mõju käitumisele ja ühiskonnale 2007; 10: lk 545-551
Vaade artiklis | Cross Ref - Kuss ja Griffiths, 2011. Kuss DJ ja Griffiths MD: Online sotsiaalsed võrgustikud ja sõltuvus - psühholoogilise kirjanduse ülevaade. Rahvusvaheline keskkonnauuringute ja rahvatervise ajakiri 2011; 8: lk. 3528-3552
Vaade artiklis | Cross Ref - Kuss et al., 2013. Kuss DJ, Griffiths MD ja Binder JF: Interneti-sõltuvus õpilastes: levimus ja riskitegurid. Arvutid inimese käitumises 2013; 29: lk. 959-966
Vaade artiklis | Cross Ref - Kuss ja Lopez-Fernandez, 2016. Kuss DJ ja Lopez-Fernandez O: Interneti-sõltuvus ja interneti problemaatiline kasutamine: kliiniliste uuringute süstemaatiline ülevaade. World Journal of Psychiatry 2016; 6: lk. 143-176
Vaade artiklis | Cross Ref - Laconi et al., 2016. Laconi S., Andréoletti A., Chauchard E., Rodgers RF ja Chabrol H .: Interneti probleemne kasutamine, veebis veedetud aeg ja isiksuseomadused. L'Encéphale 2016; 42: lk 214-218
Vaade artiklis | Cross Ref - Laconi et al., 2014. Laconi S., Rodgers RF ja Chabrol H .: Interneti-sõltuvuse mõõtmine: olemasolevate kaalude ja nende psühhomeetriliste omaduste kriitiline ülevaade. Arvutid inimese käitumises 2014; 41: lk. 190-202
Vaade artiklis | Cross Ref - Laier jt, 2013. Laier C., Pawlikowski M., Pekal J., Schulte FP ja Brand M .: Cybersex sõltuvus: kogenud seksuaalne erutus pornograafiat vaadates ja mitte reaalses seksuaalses kontaktis teeb vahet. Käitumishäirete ajakiri 2013; 2: lk. 100-107
Vaade artiklis | Cross Ref - Lecardeur, 2013. Lecardeur L .: Psychopathologie du jeu multi-joueurs en ligne. Annales Médico-Psychologiques, Revue Psychiatrique 2013; 171: lk. 579-586
Vaade artiklis | Cross Ref - Liang et al., 2016. Liang L., Zhou D., Yuan C., Shao A. ja Bian Y .: Soolised erinevused internetisõltuvuse ja depressiooni vahelises suhetes. Arvutid inimese käitumises 2016; 63: lk. 463-470
Vaade artiklis | Cross Ref - Lopez-Fernandez, 2015. Lopez-Fernandez O: Kuidas on Interneti-sõltuvuse uurimine arenenud alates internetimängude häire tekkimisest? Ülevaade küberkuritegudest psühholoogilisest vaatenurgast. Praeguse sõltuvuse aruanded 2015; 2: lk. 263-271
Vaade artiklis | Cross Ref - Masten ja Tellegen, 2012. Masten AS ja Tellegen A .: Vastupanuvõime arengu psühhopatoloogias: projekti kompetentsuse pikisuunaline uuring. Areng ja psühhopatoloogia 2012; 24: lk. 345-361
Vaade artiklis | Cross Ref - Mueller et al., 2010. Mueller A., Mitchell JE, Crosby RD, Gefeller O., Faber RJ, Martin A. ja de Zwaan M .: Saksamaal esineva kompulsiivse ostu hinnanguline levimus ja seos sotsiaaldemograafiliste omaduste ja depressiivsete sümptomitega. Psühhiaatriauuringud 2010; 180: lk. 137-142
Vaade artiklis | Cross Ref - Patton et al., 1995. Patton JH, Stanford MS ja Barratt ES: Barratt-impulsiivsuse skaala faktorstruktuur. Journal of Clinical Psychology 1995; 51: lk. 768-774
Vaade artiklis | Recupero, 2008. Recupero PR: Interneti-kasutamise problemaatiline hindamine. Ameerika Psühhiaatriaakadeemia ajakiri ja seadus 2008; 36: lk. 505-514
Vaade artiklis - Rose ja Dhandayudham, 2014. Rose S. ja Dhandayudham A: Interneti-põhise probleemi ostukäitumise mõistmine: online-ostude sõltuvuse mõiste ja selle pakutud prognoosijad. Käitumishäirete ajakiri 2014; 3: lk. 83-89
Vaade artiklis | Cross Ref - Rutland jt, 2007. Rutland JB, Sheets T. ja Young T .: Skaala väljatöötamine lühisõnumiteenuse probleemse kasutamise mõõtmiseks: SMS-i probleem kasutab diagnostilist küsimustikku. Küberpsühholoogia ja käitumine 2007; 10: lk 841-844
Vaade artiklis | Cross Ref - Rutter, 1993. Rutter M .: Vastupidavus: Mõned kontseptuaalsed kaalutlused. Noorte tervise ajakiri: noorukite meditsiiniühingu ametlik väljaanne 1993; 14: lk. 626-631
Vaade artiklis | Cross Ref - Shaw ja must, 2008. Shaw M. ja Black DW: Interneti-sõltuvus: määratlus, hindamine, epidemioloogia ja kliiniline juhtimine. CNS Drugs 2008; 22: lk. 353-365
Vaade artiklis | Cross Ref - Sheehan et al., 1998. Sheehan DV, Lecrubier Y., Sheehan KH, Amorim P., Janavs J., Weiller E. ja Dunbar GC: Mini-rahvusvaheline neuropsühhiaatriline intervjuu (MINI): DSM-IV struktureeritud diagnostilise psühhiaatrilise intervjuu väljatöötamine ja valideerimine ja ICD-10. Kliinilise psühhiaatria ajakiri 1998; 59:
Vaade artiklis - Tam ja Walter, 2013. Tam P. ja Walter G .: Probleemne internetikasutus lapsepõlves ja nooruses: 21st sajandi vaevuse areng. Australasian psühhiaatria 2013; määratlemata:
Vaade artiklis - Tibshirani, 1996. Tibshirani R .: Regressiooni kokkutõmbumine ja valik lasso kaudu. Royal Statistics Society ajakiri B-seeria 1996; 58: lk. 267-288
Vaade artiklis - Tikhonov, 1963. Tikhonov AN: valesti sõnastatud probleemide lahendamine ja seadustamismeetod. Nõukogude matemaatika Doklady 1963; 5: lk. 1035-1038
Vaade artiklis - Trotzke jt, 2015. Trotzke P., Starcke K., Müller A. ja Brand M .: Interneti-sõltuvuse patoloogiline ostmine internetis: mudelipõhine eksperimentaalne uurimine. PLoS One 2015; 10:
Vaade artiklis - Tsai et al., 2009. Tsai HF, Cheng SH, Yeh TL, Shih C.-C., Chen KC, Yang YC ja Yang YK: Interneti-sõltuvuse riskitegurid? Psühhiaatriauuringud 2009; 167: lk. 294-299
Vaade artiklis | Cross Ref - Wallace, 2014. Wallace P.: Interneti-sõltuvushäire ja noored: üha suureneb mure sunniviisilise veebitegevuse pärast ja see võib takistada õpilaste tulemuslikkust ja ühiskondlikku elu. EMBO aruanded 2014; 15: lk 12-16
Vaade artiklis | Cross Ref - Xin jt, 2018. Xin M., Xing J., Pengfei W., Houru L., Mengcheng W. ja Hong Z .: Hiinas on noorukite seas online-tegevused, internetisõltuvuse levik ja riskifaktorid, mis on seotud pere ja kooliga. Sõltuvust tekitavad käitumisaruanded 2018; 7: lk. 14-18
Vaade artiklis | Cross Ref - Yuen jt, 2004. Yuen CN, Lavin MJ, Weinman M. ja Kozak K .: Interneti-sõltuvus kollegiaalses populatsioonis: häbelikkuse roll. Küberpsühholoogia ja käitumine 2004; 7: lk 379-383
Vaade artiklis | Cross Ref - Noored, 1998. Noor KS: Interneti-sõltuvus: uue kliinilise häire tekkimine. Küberpsühholoogia ja käitumine 1998; 1: lk 237–244
Vaade artiklis | Cross Ref
;