Internet eta Smartphoneen ondorioak Depresioaren eta Antsietatearen inguruko gehiegikeriak, Propensitatearen Puntuazioarekin bat datorren analisia (2018) oinarrituta.

Int J Environ Res Osasun Publikoa. 2018 Api. 25; 15 (5). pii: E859. doi: 10.3390 / ijerph15050859.

Kim YJ1, Jang HM2, Lee Y3, Lee D4, Kim DJ5.

Laburpena

Interneten mendekotasunaren (IA) eta smartphone-mendekotasunaren (SA) elkarteek osasun mentaleko arazoak dituztenak oso aztertu dira. Depresioari eta antsietari buruzko IA eta SAren ondorioak ikertu ditugu, aldagai sozio-demografikoak egokituz. Azterketa honetan, 4854eko parte-hartzaileek webgunean oinarritutako inkesta gurutzatu zuten elementu soziodemografikoak, Internet Addiction-en Korean Eskala, Smartphone Addiction Eskala Pronoming Scale barne eta 90 Items-Revised Sintomak zerrenda. Parte-hartzaileek IA, SA eta normal erabilera (NU) taldeetan sailkatu ziren. Laginketa biasa murrizteko, genetika bat datorren oinarritutako joera puntuazioarekin bat datorren metodoa aplikatu dugu. IA taldeak depresioa izateko arrisku handiagoa erakutsi du (1.207 arrisku erlatiboa; p <0.001) eta antsietatea (1.264 arrisku erlatiboa; p <0.001) NUekin alderatuta. SA taldeak depresio arrisku handiagoa ere erakutsi zuen (1.337 arrisku erlatiboa; p <0.001) eta antsietatea (1.402 arrisku erlatiboa; p <0.001) NCekin alderatuta. Aurkikuntza horiek erakusten dute biek, IAk eta SAk, depresioan eta antsietatean eragin nabarmenak izan zituztela. Gainera, gure aurkikuntzek erakutsi dute SAk harreman handiagoa duela depresioarekin eta antsietatearekin, IA baino sendoagoa, eta telefonoaren gehiegizko erabileraren prebentzio eta kudeaketa politikaren beharra azpimarratu dute.

KEYWORDS:  Internet mendekotasuna; antsietatea; depresioa; joera puntuazioa; telefonoaren menpekotasuna

PMID: 29693641

DOI: 10.3390 / ijerph15050859

 

1. Sarrera

Interneten eta telefono adimenduen eguneroko erabilera eta erosotasunarekin, metatutako ikerketek Interneten eta telefonoaren gehiegizko erabileraren eragin negatiboak erakutsi dituzte osasun mentala.1].
Hego Koreako biztanleen telefonoaren tasa 85% da gutxi gorabehera, mundu osoan altuena [2]. Hala ere, gehiegizko telefonoaren erabilera biziki lotuta dago zenbait buruko osasun arazoekin, estresa barne eta antsietate anormal arriskua areagotuz [3,4]. Smartphone menpekotasuna (SA) mendekotasun modu berri gisa sortu da Interneteko menpekotasunekin (IA), eta SAren ezaugarri klinikoak arreta jaso du azken urteetan [5]. Adibidez, badira desberdintasun batzuk gailuen izaerari dagokionez, esaterako, eramangarritasun erraza, Interneten denbora errealeko sarbidea eta telefono mugikorren zuzeneko funtzioak.6]. IA eta SAren arteko antzekotasunak eta desberdintasunak aldagai demografikoei eta komunikabideen erabileraren motibazio alderdiei dagokienez jakinarazi dira.1,6].
Ingurugiroaren alderditik, jarduera alternatiboen eza lotzen da IArekin [7]. Horrez gain, bakarka izateari lotuta dago sare sozialarekin eta lineako jokoekin lotuta.8]. Hezkuntza-mailari eta hileko errenten dimentsioei dagokienez, SA-k duten pertsonen azken azterketa batek osasun-dimentsioan desberdintasun esanguratsuak aurkitu zituen, diru-sarrera txikiagoak eta hezkuntza maila baxuagoa zutenen alde.9]. Aurkikuntza honekin bat etorriz, berrikuspen sistematiko batek jakinarazi du errendimendu akademikoaren eta larritasunaren arteko larritasunaren arteko erlazio esanguratsua.10]. Adinari dagokionez, azkeneko berrikuspen batek aurkitu du Interneten arazoa erabiltzeak nerabeentzako eta sortzen ari diren helduentzako garrantzitsuena dela (19 urte eta gehiagokoak) [10], telefonoaren menpekotasuna nerabe gazteenen artean nagusi den bitartean, gorako helduenekin alderatuta (19 urte eta gehiagokoak) [11]. Azken azterketa batek erakutsi du emakumezkoek sarritan ohi dutela eguneroko erabilpenen batez bestekoa eta telefono adimendunen mendekotasun puntuazioak, gizonezkoekin alderatuta.4]. Choi et al. (2015) jakinarazi du gizonezkoen generoa arrisku faktore garrantzitsu bat duela IArako eta emakumezkoen generoa SAren [1]. Erabileraren helburuari dagokionez, sare sozialak telefonoaren menpekotasun handiarekin lotura handiagokoa izan zen, beste telefono mugikorren funtzioekin alderatuta.11]. IA duten pertsonetan, Anderson et al. (2016) jakinarazi du gizonezkoen generoa nabarmenki lotuta dagoela PCko lineako jokoekin [10].
Alderdi psikologikoei dagokienez, depresioa eta antsietatearekin lotutako IA eta SAren elkarte positiboak zabaldu dira [12,13]. Azken ikerketek iradoki dute Interneten eta telefonoetan adikzioa sor dezaketela erabiltzailearen norbanakoaren kognitibo-emozionalak eta jokabidearen profilak, ertainak baino.14,15,16]. Azken azterlan batek behatu du empatia eta bizitza gogobetetze rola bai IA bai SAn [...]17]. Psikopatologiari dagokionez, hainbat ikerketek jakinarazi dute IA, depresioa eta antsietatea arteko korrelazio positiboa.18,19,20], azken azterketa batek telefonoaren erabileraren eta larritasunaren, depresioaren eta antsietateen arteko erlazio bat adierazi zuen bitartean.13]. Beraz, IA, SA eta buruko osasun arazoen arteko harremanak zehatz-mehatz zehaztu behar dira. Gainera, IA eta SA-ren arteko gainjartze eta desberdintasunak eman dira [16], orduan galdetzen den galdera da zein neurritara lotzen zaizkion IA eta SA depresio eta antsietate mailan, faktore demografiko eta sozioekonomiko nahasiak egokitu ostean?
Ez da argi eta garbi mantentzen buruko osasun arazoak Interneten eta telefono mugikorren gehiegizko konfiantza direla eta. Zeharkako azterketek erregresio analisi anitzak erabili dituzte buruko osasun arazoen, IA eta SAren arteko harremanak ikertzeko.21]. Hala ere, ausentziazko ausentziazko behaketen azterketetan, erregresio analisi anitzak mugak ditu, esate baterako, sobreestimazioa eta akats estandar txarra.22]. Horrela, mendekotasunaren ondorioak emaitza jakin bat aztertuz, depresioa eta antsietatea aztertuz, IA eta SA-rekin lotutako faktore demografiko eta sozioekonomikoen desoreka eragin beharko luke. Gainera, ikerketarik ez dute oraindik aztertu Interneten eta smartphone-ko erabiltzaileen ezaugarrien arabera efektu diferentzialak, hala nola, ingurumen-testuinguruak eta erabiltzaileen profil psikologikoak, depresioari eta antsietarako IA eta SA-ri buruz. Jasangarritasun puntuazioen bat-egitea (PSM) ikuspegi popular bihurtu da behaketa ikasketetan hautapenaren alborapena murrizteko.23,24]. Artikulu honetan, PSAren analisia aplikatu genuen IA eta SAren ondorioak ikertzeko depresioan eta antsietatearekin, gure datuen hautaketa alborapena murrizteko. Sexua, adina, hezkuntza, egoera zibila eta diru-sarrera aukeratu ditugu aldagai nahasgarria den aldetik, aldagai sozio-demografiko horiek IA eta SA-rekin lotzen ditugunean kontuan hartuz [9,25].
Ikerketa honen helburu nagusia IA, SA, eta umore-egoeraren arteko erlazioak aztertzea da, depresioa eta antsietatea, joera puntuazioarekin bat datozen analisia erabiliz. Bigarrenik, depresioaren eta antsietatearen ondorioak IA eta SAren artean desberdina den jakitea bilatzen dugu.

 

 

2. Materialak eta metodoak

 

 

2.1. Ikasleen parte-hartzaileak

Datuak 5003-eko helduek (19-49 urte bitarteko adinekoak) egindako auto-diagnostiko anonimoen ikerketen erantzunak izan ziren (Seoul; Koreako Unibertsitatea). eta St. Mary's Hospital abenduan 2014 [26]. Azterketa Helsinkiko Adierazpenaren arabera egin zen. Seuleko Koreako Unibertsitate Katolikoaren berrikuspen instituzionala. eta St. Mary's Hospital-ek azterketa hau onartu du. Parte-hartzaile guztiek ikerketaren berri eman eta idatzizko baimen informatua eman zuten. Inkestako parte-hartzaileek ikerketa enpresa baten panelak bildu zituzten eta auto-txostenak galdetegiak Internet bidez administratzen zituzten inolako kalte-ordainik gabe. Telefono mugikorrak erabiltzen ez dituzten 149ek soilik baztertu egin zituzten. Azkenik, 4854eko parte-hartzaileen datuak aztertu ditugu. Azken laginean, adin hiru kategoriatan sailkatu ziren: 30 (33.19%) azpian, 30-39 (43.94%) eta 40 – 49 (22.87%) azpian. 2573 gizonezko (53.01%) eta 2281 emakumezko (46.99%) zeuden. Parte-hartzaileen demografia aldagai gehigarriak hezkuntza, egoera zibila eta errenta ziren.

 

 

2.2. Neurriak

 

 

2.2.1. Internet Addiction neurketa

Internet Addiction (K-eskala) Korean Eskala Korea garatu zen IA ebaluatzeko eta Koreako biztanleria baliozkotuta egon da barneko koherentzia handiarekin.27]. K-Eskalarako Cronbach-en alfa koefizientea 0.91 zen [28]. Zazpi azpisail eta 40 elementu ditu, eguneroko bizitzaren traba neurtzen, errealitatearen azterketen traba, pentsamendu addictive automatikoak, pertsonen arteko harreman birtualak, jokabide desbideratua, erretiratzea eta tolerantzia. Likert mota honen eskala 1 (ez guztietan) 4 (beti) ezarri da. Eskala horren aurreko txostenaren arabera, parte-hartzaileek hiru taldetan sailkatu zituzten: arrisku normala, potentziala eta arrisku handia.29]. Arrisku handiko taldea 70 puntuazio estandar bat edo handiagoa izan zen, eguneroko bizitzako traizioetan, addictive automatikoki pentsatzen, tolerantziaren funtzioak edo gutxienez 70 guztira. Arrisku-talde potentziala 62 puntuazio altuagoa da edo eguneroko bizitzako traumatismoetan, mendekotasun automatikoko pentsamenduak, tolerantziaren faktoreak, edo gutxienez 63 guztira definitu zen. Erabilera normalaren taldeak zenbaki horien azpian puntuazio hauek zituen. Azterketa honetan, IA taldeak arrisku potentzialak eta arrisku handiko taldeak zeuden.

 

 

2.2.2. Smartphone menpekotasuna neurtzea

Smartphone Addiction Proneness Scale (K-SAS) telefonoak baliozkotu eta SAren pantaila oso erabilia izan da.30]. 15 elementuek osatzen dute lau puntuko Likert motako eskalan, 1-i (ez guztietan) eta 4 (beti). Galderak hiru faktore aztertu dira: eguneroko bizitzaren traba, automatikoki addictive pentsamenduak, eta tolerantzia. K-SAS-ren Cronbach-en alfa-koefizientea 0.880 izan zen [5].
Eskala horren aurreko txostenean oinarrituta, partiturak hiru taldetan sailkatzeko erabili genituen: normalak, arrisku potentzialak eta arrisku handiak.30]. Arrisku handiko taldea 44 edo gehiagoko puntuazioa izan zen, edo eguneroko bizitzako trastornoen 15 edo gehiagoko azpijokoa izatea definitzen zen 13 edo gehiagoko azpikoekin, bai pentsamendu mendekotasun automatikoetan, bai tolerantziarekin. Balizko arrisku taldea 41 edo gehiagoko puntuazio osoaren edo 15 edo gehiago izatea bezala definitzen zen eguneroko bizitzaren asaldura faktorean. Erabilera normaleko taldeak puntuazio hauek zituen zenbaki horien azpitik [30]. Azterketa honetan, telefono adikzioen taldea arrisku handiko eta arrisku potentzialen taldeek osatzen zuten.

 

 

2.2.3. Osasun Mentaleko Arazoak neurtzea: Depresioa eta Antsietatea

SCL-90-R 9 subskalen ezaugarri psikologiko eta psikopatologiko ugari proiektatzeko garatutako askotariko galdetegia da: Somatizazioa, obsesiboa-konpultsiboa, pertsonen sentikortasuna, depresioa, antsietatea, etsaitasuna, antsietate fobikoa, ideia paranoia eta psikotizismoa [31]. SCL-90-ek 90 elementuak ditu 5 puntuen ezintasun eskalan 0 (bat ere) eta 4 (muturrera). Test-test fidagarria Koreako hizkuntzan SCL-90-R fidagarritasuna 0.76 izan zen depresioa eta 0.77 antsietatea. Barne-koherentzia 0.89 izan zen depresiorako eta 0.86 antsietaterako [31]. Depresioa eta antsietatea IA eta SArekin gehien lotzen diren sintoma psikiatrikoak direla jakinarazi dute [12,13]. Azterketa honetan pantailaratzeko intereseko dimentsio espezifikoak Depresiorako eta Antsietaterako SCL-90-R azpi-eskalak sartu ziren.

 

 

2.3. Datuen analisia

 

 

2.3.1. Definizio estatistikoa

Utzi Zi

 

gaiarekiko menpekotasun bitarraren adierazlea izan; hori da, Zi=1 ith subjektua adikzioa bada (IA edo SA), eta Zi=0 bestela. Buruko arazo baten balizko emaitza (depresioa edo antsietatea) honela definitzen da Yi(Zi. Kontuan izan emaitzetako bat aldi berean behatzen dela gai bakoitzerako, beraz, zuzenean kalkulatzeko Yi(1)-Yi ezinezkoa da. Eragina indibidualaren ordez, mendekotasuna duten biztanleengan espero den adikzioaren eragina da interes-parametro nagusia

τ=E(Yi(1)-Yi(0)|
 
Hala ere, estimazioa τ

oraindik arazo bat duelako E(Yi(0)|Zi ezin da zuzenean kalkulatu. Jakina, ausazko esperimentuetan, E(Yi(0)|Zi pozik dago, beraz τ erraz estimatu daiteke. Hala ere, behaketa azterlan batean, inozoen estimazioa τ bihur daitekeelako E(Yi(0)|Zi. Aukeraketa birtual hori doitzeko, kobariotzak behatu ditzakegula uste dugu Xi mendekotasunik eta eraginkortasunik ez dutenak Xi, balizko emaitzak Yi(1), Yi menpekotasun adierazlearen baldintzak dira Zi. Gainera, emaitza potentzialek menpekotasuna covariates baldintzatzen badute Xi, mendekotasun baldintzatik independentea ere bada, joera puntuazioan P(Xi)= P(Zi=1|Xi[19]. PSM kalkulagailua τ bihurtzen da

τPSM=EP(X)|Z=1

 

 

 

 

 

2.3.2. Proposizioaren puntuazioa zenbatestea

Propentsioaren puntuazioak erregresio logistikoa erabiliz kalkulatzen dira, mendekotasuna gertatzeko probabilitatea iragartzeko erabilitako eredua 

saioa hasiP(Zi=1|Xi)

 

 

 
Idazlan honetan, kubariotarrek Xi

 

 

, bost kubariotza kategoriatzat hartzen ditugu: sexua (1 = gizonezkoa eta 2 = emakumezkoa), adina (1 = 20 – 29, 2 = 30 – 39, eta 3 = 40 – 49), hezkuntza (1 = erdi eskola, 2 = goi maila eskola, eta 3 = unibertsitatea edo gainetik), egoera zibila (1 = bakuna, 2 = bizikidetza, 3 = ezkondua, 4 = dibortziatua eta 5 = deituak), eta diru-sarrerak (1 = baxua, 2 = erdialdea, 3 = erdikoa, 4 = erdialdea eta 5 = altua). in Artikulua 1, kubariotek aldi berean eragin dezakete emaitzetan (depresioa edo antsietatea) eta mendekotasunak. Horrela, gai bakoitzarako joera puntuazioak kalkulatu ditugu; hau da, aditua izateko probabilitatea baldintzapeko kubarriak kontuan hartuta [32].

 

 

2.3.3. Parekatzeko metodoak Egokitutako Estimazioen Puntuazioan oinarritutakoak

Propentsio puntuazioak kalkulatzen direnean, bi taldeen arteko ezberdinei egokitu ondoren tratamendu efektua kalkulatzeko erabil daiteke [33]. Egokitzearen helburua azterketa gaixoen banaketa orekatuko duen eta ikusitako kontrol taldeen kubariarekin parekatuko duten lagin bat ekoiztea da. Egokitze metodo honek nahasirik dauden aldagaiak kontrolatzea ahalbidetzen digu. Azterketa honetan, oso erabilitako bi parekatze metodo onartu ditugu, bat datorrena eta genetika egokia [34].

 

 

2.3.4. Adimen-arazoen gaineko menpekotasun-arrisku erlatiboen estimazioa, proposamen-puntuazioarekin bat etorri ondoren

Begiratutako kubariotasunak (adina, generoa, ezkontza, errenta eta hezkuntza) erabiliz propentsitate puntuazioekin bat egin ondoren, datu multzo orekatuagoa dugu. Buruko osasun arazoa (depresioa edo antsietatea) modelatzeko, eredu lineal orokorrak (GLMak) aplikatu genituen lotutako laginean. Buruko osasuneko puntuazioak positiboak eta bihurriak direlako, log esteka duten gamma banaketa egokitzen da. Utzi Yi

 

batez besteko intereseko emaitza (depresio edo antsietate puntuazioa) izan μi, Gamma GLM markoa erabil dezakegu kubariotekin Xi:

 

saioa hasiμi=γT
 
 
Modelaketaren bidez, kalkulatu dugu eγ

 

 

kobariatu bakoitzeko IA eta SAren arrisku erlatiboak (taldeen artean espero den batez besteko diferentzia gisa).

 

 

3. Emaitzak

4854 parte-hartzaileez gain, 126 (% 2.60) IA taldean sartu ziren eta 652 (% 13.43) SA taldean sartu ziren. Table 1 Depresioaren eta antsietatearen puntuazioen estatistika deskribatzaileak erakusten ditu. IA eta SA taldeen depresioaren eta antsietatearen batez besteko puntuazioak erabilera normaleko (NU) taldekoak baino handiagoak dira.
Table 1. Depresioaren eta Antsietatearen puntuazioen estatistika deskribatzailea.
Taula

 

 

3.1. Egokitasunaren puntuazioarekin erlazionatzeko metodoa

Ikerketa honetako galdeketetan kubarietatik gutxi batzuk soilik baldintzatu genituen arren, joera puntuazioaren bidez, bat etorri zen prozedura egokia zen kobariatu bakoitzaren banaketa orekatzeko, Table 2 Table 3. Marken banaketa marjinaletan dauden distantziak ebaluatu ditugu Xi

 

 

 

. Kobariatu bakoitzeko, bias kalkulatu genuen; hau da, mendekotasun eta lagin normalen laginen batez bestekoen aldea. Jabetza puntuazioarekin bat etorri aurretik, ez ziren alde batera utzi alde biak. Hala ere, joera puntuazioekin bat egin ondoren, mendekotasunak eta azpi-lagin normalak banaketa marjinala oso berdina izan zuten kubariotar guztientzat.
Table 2. IA eta erabilera normalen taldeen arteko oinarrizko ezaugarrien batez besteko portzentajea konparatzea, jatorrizko laginean eta joera-puntuazioarekin bat datorren laginean, parekatze genetikoa eta optimoa erabiliz.
Taula
Table 3. SA eta talde normalen artean oinarrizko oinarrien ezaugarrien konparaketa, jatorrizko laginean eta joera puntuazioarekin bat datorren laginean, parekatze genetikoa eta optimoa erabiliz.
Taula

 

 

3.2. Interneteko Adikzioak Depresioa eta Antsietatea

IA depresioa eta antsietatea joera puntuazio bat datoz lortutako efektuak salatu egiten dira Table 4. Bat-etortze genetikoaren bidez, 3846 lagin aukeratu ziren. IA depresio-arrisku handiagoarekin lotu zen (1.207 arrisku erlatiboa, 95-1.128% 1.292eko konfiantza-tartea eta p <0.001) eta antsietatea (1.264 arrisku erlatiboa, 95-1.173% 1.362. konfiantza-tartea eta p <0.001). Arrisku erlazio erlazio horiek guztiak esanguratsuak dira, konfiantza tarteak ez baitu 1. Bat etortze optimoaren bidez, 252 lagin hautatu ziren. IA depresio handiagoarekin (1.243 arrisku erlatiboa, 95-1.145% 1.348 eta p <0.001) eta antsietatearekin (1.308 arrisku erlatiboa, 95-1.192 eta 1.435% konfiantza-tartea 0.001-1 eta p <XNUMX) lotu zen. Bat-etortze genetikoaren antzera, bietan arrisku erlazio erlazioak, depresioa eta antsietatea, XNUMX baino handiagoak dira.
Table 4. Interneten eta telefonoaren mendekotasunaren ondorioak depresioa eta antsietatearekin, joera puntuazioarekin bat etorriz.
Taula

 

 

3.3. Smartphone menpekotasunaren depresioa eta antsietatea

Depresioaren eta antsietaren gaineko SAren gaineko ondorioak joera puntuazioarekin bat datoz Table 4. Bat-etortze genetikoaren bidez, 4516 lagin aukeratu ziren. SA depresio-arrisku handiagoarekin lotu zen (1.337 arrisku erlatiboa, 95-1.296% 1.378eko konfiantza-tartea eta p <0.001) eta antsietatea (1.402 arrisku erlatiboa, 95-1.355% 1.450. konfiantza-tartea eta p <0.001). Bat etortze optimoaren bidez, 1304 lagin aukeratu ziren. SA depresio-arrisku handiagoarekin (1.386 arrisku erlatiboa,% 95-1.334 eta% <1.440) eta antsietatearekin (arrisku erlatiboa 0.001,% 1.440 95-1.380 eta p <1.503) arrisku handiagoarekin lotu zen. Arrisku erlazio erlazio horiek guztiak esanguratsuak dira.

 

 

3.4. Interneten eta Smartphoneen menpekotasunaren desberdintasunak Depresioan eta Antsietatearekin

Depresioaren eta antsietarako arrisku erlatiboen ratioak 10% altuagoak izan ziren SAren kasuan, bai parekatze genetiko bai optimoa lortzeko. Horrek esan nahi du SAk Depresioa eta IA baino arrisku handiagoa duela. Konfiantza-tarteak ez ditu 1ak, beraz, esan dezakegu SA dela X-34% gehiago buruko nahasmendu bat sortuko duela.

 

 

4. Eztabaida

Gure aurkikuntzak IA eta SA-k bai depresioan eta antsietaterako efektu esanguratsuak direla diote, nahiz eta nahasmenduak kontrolatzen dituztenak puntuazioen arteko loturak erabiliz. Ikerketa epidemiologikoak estimatu dute depresioaren prebalentzia handiagoa IAn [35,36]. Atal gurutzatuetako zenbait ikerketek jakinarazi dute IA edo SA duten pertsonek erabiltzaile arruntak depresio eta antsietate maila altuagoak erakutsi zituzten.13,37]. Azterketa honetan, gure emaitzak IA eta SAren eginkizunak erakusten dituzte depresioaren eta antsietateen garapenean. Egungo emaitzen berri azalpen batzuk daude. Lehenik, Interneteko eta smartphonesen erabilera addictive pertsonarteko pertsonen arazoak areagotu daitezke, depresioa eta antsietatearekin zerikusia dutenak, hala nola familiako gatazkak, lineaz kanpoko harremanik ezak eta ziberespazioan onarpen behar handiak. Bigarrenik, erretiroko sintomak eredu psikopatologiko gisa proposatzen dira IAn eta SAn, substantzien abusuzko trastornoekin alderatuz.5]. Ordenagailu batera edo telefono batera sartzerik ez dutenean, IA edo SA duten pertsonak antsi bihurtu daitezke eta, ondoren, Internet edo telefonoa erabili nahi dituzte sentimendu negatiboak ihes egiteko.38]. Beste azalpen bat da beste addictive substantziek ez bezala, hala nola alkohola eta nikotina, Internetek eta telefono mugikorrak erabiltzaile gehiagok eguneroko bizitzan gehiegizko erabilerari buruz haien erabilera gehiegizkoa izan dezaketela gailuetarako sarbide librea eta malgua dela-eta.3], gehiegizko erabilera esperimentatu egiten du trabarik gabeko portaeraren ikur gisa baino.39]. Beste aurkikuntza interesgarri bat, SA-k IAk baino depresio eta antsietateari efektu handiagoa eragin zien. Horrek IA eta SA-k buruko osasun arazoetan eragin desberdina dute. Aurkikuntza horri buruzko hainbat azalpen izan litezke. Lehenik eta behin, komunikabideen ezaugarriak kontuan hartuta, errazagoa da telefonoaren gehiegizko erabilera garatzen dela gailuaren ohiturazko izaeraren bidez, hari gabeko sarearen erabilerraztasun handiagoa eta 24 h sarritako jakinarazpenengatik [...]39]. Bigarrenik, ingurumen-faktoreei dagokienez, aurkikuntza honek eguneroko bizitzako batez besteko aldaketa erradikalak islatzen ditu, ordenagailuetatik telefono mugikorretara. Pertsonek ordenagailua Internet erabil dezakete lan konplexuak lortzeko eta telefono mugikorren bidezko eguneroko beste zereginak burutzeko, lanaren produktibitatea eta estres maila handiagoa murrizten dira.40]. Azkenean, SA-k dituzten pertsonek telefono adimendunak erabil ditzakete harremanak mantentzeko eta lineako sare sozialarekin konexio zentzua izateko.41], falta zaion beldurrez eta konexioaren galera beldurra eragiten du, telefonoaren erabilera handiagoa eragiten duen bitartean.42].
Azterketa honek hainbat muga ditu biztanleriaren aurkikuntzak orokortzeko, hala nola datuen mugen sekzioaren zeharkak eta Interneten eta telefonoaren mendekotasunaren, depresioaren eta antsietateen arteko kausazko ondorioen interpretazioa. Jasotze-parekatzeak mugak eta eskakizunak ere baditu. Muga nagusia da joera puntuazioak soilik kontrolatzen dituela behatzen diren isilpekoen arabera [43]. Behatu gabeko funtzioen aukera egon daiteke, oro har, azterketaren aurkikuntza mugatuz. Gainera, ikerketa honetan ikusgai dauden faktore guztiak aldagai kategoriko gisa bildu direlako, informazioa galtzea izan daiteke PSM eredua eraikitzean. Beraz, gure aurkikuntzak kontu handiz interpretatu behar dira. Hala ere, bat datozen emaitzak sendoak lortzeko, bat datorren bi metodo jotzen ditugu, parekatze genetikoa eta parekatze optimoa. Batez ere, lotura genetikoak bilaketa genetikoko algoritmo bat erabiltzen du, beraz, bere prozesuak bat datorren irtenbide egokia aurkitu dezake informazio galera gutxiagoarekin [44]. Azkenean, depresioaren eta antsietateen sintomaren ebaluazioa SCL-90-R bidezko auto-baieztapen psikologikoko neurrien bidez burutu zen. Osasun mentaleko arazoak ebaluatzeko modu zehatz eta koherenteagoa. Klinikariak egindako elkarrizketa egituratu bat egin beharko luke azterketetan.

 

 

5. Ondorioak

Azterketa honetan, IA eta SA nola eragin dute buruko osasun arazoak, depresioa eta antsietatea. Gure ezagutzaren arabera, IA, SA eta psikopatologiaren arteko lotura kalkulatzeko lehenengo ikerketa da ebaluazio bidezko puntuazio metodoa erabiliz zeharkako datuetatik, eta IA eta SA-ren arteko psikopatologiaren efektu diferentziala ikertzea. Azkenean, gure aurkikuntzak agerian uzten dute IA eta SA bai depresio eta antsietate arriskua areagotzen dutela. Horrez gain, SAk erlazio handiagoa erakutsi du depresioarekin eta antsietatearekin IAren aldean.
Aurkikuntza horien ondorioz, arazo larriak dituzten pertsonek erabiltzen dituzten pertsonek osasun mentaleko arazoei estu-estu jarraipena egin behar diete, SAren maila preklinikoa zuzendutako prebentzioak eta kudeaketa politikak ezartzeko beharra azpimarratuz. Etorkizuneko beste ikerketa batzuek IA, SA eta buruko osasun arazoen arteko erlazio kausalak ikertu beharko lituzkete eta IA eta SA-ren faktore diskriminatzaileak identifikatu beharko lituzkete.

 

 

Autorearen ekarpenak

D.-JK eta DL esperimentuak pentsatu eta diseinatu ziren; HMJ-k datuak aztertu zituen; Y.-JK idatzi zuen artikulua. YL datuen bilketa gainbegiratu zuen. Egile guztiek eskuizkribuaren garapenean lagundu zuten, kritikoki berrikusi eta azken eskuizkribua onartu zuten.

 

 

Eskertzak

Lan hau Koreako Ikerketa Fundazioaren beka nazionalak babestu zuen (2014M3C7A1062894, 2014M3C7A1062896).

 

 

Interes-gatazkak

Egileek ez dute interes gatazkarik adierazten.

 

 

Erreferentziak

  1. Choi, S.-W .; Kim, D.-J .; Choi, J.-S .; Ahn, H .; Choi, E.-J .; Kanta, W.-Y .; Kim, S .; Youn, H. Telefonoaren menpekotasunarekin eta Internet mendekotasunarekin lotutako arrisku eta babes faktoreak konparatzea. J. Behav. Addict. 2015, 4, 308-314. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  2. 2016 Internet Overdependence buruzko Inkesta; Zientzia, IKT eta Etorkizuneko Plangintza Ministerioa: Seul, Korea, 2017.
  3. Lee, Y.-K .; Chang, C.-T .; Lin, Y .; Cheng, Z.-H. Telefonoaren erabileraren alde iluna: ezaugarri psikologikoak, jokabide konpultsiboa eta teknokresia. Musik. Hum. BEHAV. 2014, 31, 373-383. [Google Scholar] [CrossRef]
  4. Lee, KE; Kim, S.-H .; Ha, T.-Y .; Yoo, Y.-M .; Han, J.-J .; Jung, J.-H .; Jang, J.-Y. Telefonoaren erabilera eta menpekotasuna Koreako antsietatearekin. Osasun Publikoko ordezkaria 2016, 131, 411-419. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  5. Kim, D .; Chung, Y .; Lee, J .; Kim, M .; Lee, Y .; Kang, E .; Keum, C .; Nam, J. Smartphone mendekotasun proneness eskalaren garapena helduentzat: Auto-txostena. J. Couns korearrak. 2012, 13, 629-644. [Google Scholar]
  6. Kwon, M .; Lee, J.-Y .; Won, W.-Y .; Park, J.-W .; Min, J.-A .; Hahn, C .; Gu, X .; Choi, J.-H .; Kim, D.-J. Telefonoaren menpekotasunaren eskala (SAS) garatzea eta baliozkotzea. PLoS ONE 2013, 8, e56936. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  7. Kuss, DJ; Griffiths, MD; Karila, L .; Billieux, J. Interneten mendekotasuna: azken hamarkadan ikerketa epidemiologikoa aztertzeko sistematikoki. Curr. Pharm. Des. 2014, 20, 4026-4052. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  8. Andreassen, CS; Billieux, J .; Griffiths, MD; Kuss, DJ; Demetrovics, Z .; Mazzoni, E .; Pallesen, S. Komunikabide sozialen eta bideo-jokoen eta gaixotasun psikiatrikoen sintomak erabiltzearen arteko erlazioa: Eskala handian zeharkako azterketa. Psychol. Addict. BEHAV. 2016, 30, 252. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  9. Aljomaa, SS; Qudah, MFA; Albursan, IS; Bakhiet, SF; Abduljabbar, AS Smartphone menpekotasuna unibertsitateen artean aldagai batzuen arabera. Musik. Hum. BEHAV. 2016, 61, 155-164. [Google Scholar] [CrossRef]
  10. Anderson, EL; Steen, E .; Stavropoulos, V. Interneten erabilera eta Interneten erabilera problematikoa: nerabeen eta sortutako helduaroaren luzetarako ikerketako joeren berrikuspena. Int. J. Adolesc. Gazte 2017, 22, 430-454. [Google Scholar] [CrossRef]
  11. Haug, S .; Castro, RP; Kwon, M .; Betegarria, A .; Kowatsch, T .; Schaub, MP Smartphone erabilera eta smartphone menpekotasuna Suitzako gazteen artean. J. Behav. Addict. 2015, 4, 299-307. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  12. Ko, C.-H .; Yen, J.-Y .; Yen, C.-F .; Chen, C.-S .; Chen, C.-C. Interneten mendekotasuna eta nahaste psikiatrikoaren arteko lotura: literaturaren berrikuspena. Euro. Psikiatria 2012, 27, 1-8. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  13. Demirci, K .; Akgönül, M .; Akpinar, A. Smartphone-aren arteko erlazioa larrialdiaren kalitatearekin, depresioan eta unibertsitateko ikasleen antsietatearekin. J. Behav. Addict. 2015, 4, 85-92. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  14. Marka, M .; Young, KS; Laier, C .; Wölfling, K .; Potenza, MN. Interneteko garapen eta mantentze gaixotasun espezifikoen garapenari eta mantentzeei buruzko gogoeta psikologikoak eta neurobiologikoak integratzea: Pertsona-eragina-Kognizio-Exekuzioaren (I-PACE) interakzioa. Neurosci. Biobehav. Añorga 2016, 71, 252-266. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  15. Kim, Y.-J .; Kim, D.-J .; Choi, J. Interneteko menpekotasunaren araudi kognitiboa eta haren korrelatu neurobiologikoak. Fronte. Biosci (Elite ed.) 2017, 9, 307-320. [Google Scholar]
  16. Lachmann, B .; Duke, É .; Sariyska, R .; Montag, C. Nor da adikzioa Smartphone-ra eta / edo Internetera? Psychol. Pop. Media Cult. 2017. [Google Scholar] [CrossRef]
  17. Lachmann, B .; Sindermann, C .; Sariyska, RY; Luo, R .; Melchers, MC; Becker, B .; Cooper, AJ; Montag, C. Empatiak eta Bizitzan Interneten eta Smartphoneen nahastearekiko bizitzaren gogobetetasuna. Fronte. Psychol. 2018, 9, 398. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  18. Banjanin, N .; Banjanin, N .; Dimitrijevic, I .; Pantic, I. Internet erabileraren eta depresioaren arteko erlazioa: aldarte fisiologikoetan, sare sozialetan eta lineako jokaeraren inguruko jokaera. Musik. Hum. BEHAV. 2015, 43, 308-312. [Google Scholar] [CrossRef]
  19. Akin, A .; Iskender, M. Interneteko adicción eta depresioa, antsietatea eta estresa. Int. Lineako J. Educ. Zientzia. 2011, 3, 138-148. [Google Scholar]
  20. Ostovar, S .; Allahyar, N .; Aminpoor, H .; Moafian, F .; Ezta MBM; Griffiths, MD Interneten mendekotasuna eta bere arrisku psikosozialak (depresioa, antsietatea, estresa eta bakardadea) nerabe eta heldu gazteen artean: ekuazio egiturazko eredu bat zeharkako azterketan. Int. J. Ment. Osasun Addict. 2016, 14, 257-267. [Google Scholar] [CrossRef]
  21. Cheung, LM; Wong, WS Insomnioa eta interneteko mendekotasuna depresioan Hong Kong-en Txinako nerabeen: esplorazio zeharkako azterketa. J. Sleep Res. 2011, 20, 311-317. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  22. Cepeda, MS; Boston, R .; Farrar, JT; Strom, BL Erregresio logistikoaren konparazioa joera puntuarekin alderatuz gero gertaera kopurua baxua eta konfiguratzaileak badira. Am. J. Epidemiol. 2003, 158, 280-287. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  23. Austin, PC 1996 eta 2003 arteko literatura medikuaren joera-puntuazioarekin bat datorren balorazio kritikoa. Stat. Med. 2008, 27, 2037-2049. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  24. Austin, PC; Grootendorst, P .; Anderson, GM. Jasotze puntuazio eredu ezberdinen gaitasuna konparatu tratatu gabeko eta tratatu gabeko irakasgaien artean neurtutako aldagaiak orekatzeko. Monte Carlo ikerketa. Stat. Med. 2007, 26, 734-753. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  25. Müller, KW; Glaesmer, H .; Brähler, E .; Woelfling, K .; Beutel, ME Internet mendekotasuna biztanleria orokorraren prebalentzia: populazio alemanez egindako inkestaren emaitzak. BEHAV. Inf. TECHNOL. 2014, 33, 757-766. [Google Scholar] [CrossRef]
  26. Rho, MJ; Lee, H .; Lee, T.-H .; Cho, H .; Jung, D .; Kim, D.-J .; Choi, IY Interneten jokoaren nahastea Arrisku faktoreak: faktore psikologikoak eta Internet jokoaren ezaugarriak. Int. J. Environ. Res. Osasun publikoa 2018, 15, 40. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  27. Informazio Zerbitzu Agentzia Nazionala Helduentzako Interneteko menpekotasunen eskala aztertzea; Informazio Zerbitzu Agentzia Nazionala: Seul, Korea, 2005. [Google Scholar]
  28. Kim, D. Interneten Addiction Proneness Scale Study. Aukera Digitala eta Sustapenerako Korea Agentzia: Seul, Korea, 2008; Linean eskuragarri: http://www.nia.or.kr/site/nia_kor/ex/bbs/View.do?cbIdx=39485&bcIdx=277&parentSeq=277 (sarbidea 8 maiatzean dago 2008).
  29. Kim, D.-I.; Chung, Y.-J .; Lee, E.-A.; Kim, D.-M.; Cho, Y.-M. Interneteko menpekotasunen egokitasuna eskala-forma laburraren garapena (KS eskala). J. Couns korearrak. 2008, 9, 1703-1722. [Google Scholar]
  30. Informazio Zerbitzu Agentzia Nazionala Gazteentzako eta helduentzako Korean Smartphone Addiction Proness Scala garatzea; Informazio Zerbitzu Agentzia Nazionala: Seul, Korea, 2011; pp. 85 – 86. [Google Scholar]
  31. Kim, KI .; Kim, JW. 90-R sintomak kontrolatzeko zerrendaren estandarizazioa Korea III. Saria. Osasuna 1984, 2, 278-311. [Google Scholar]
  32. Heckman, J.; Smith, J. Esperimentu sozialen kasua ebaluatzea. J. Econ. Perspect. 1995, 9, 85-110. [Google Scholar] [CrossRef]
  33. Caliendo, M.; Kopeinig, S. Propentsitate puntuazioen parekatzeari buruzko orientazio praktiko batzuk. J. Econ. Surv. 2008, 22, 31-72. [Google Scholar] [CrossRef]
  34. Sekhon, JS; Diamond, A. Kausal efektuak estimatzeko bat datorren joko genetikoa, argitaratu gabeko eskuizkribua. Metodologia Politikoaren Urteko Topaketan aurkeztua, Tallahassee, FL, AEB, uztailaren 2005. [Google Scholar]
  35. Ghassemzadeh, L.; Shahraray, M.; Moradi, A. Irango institutuetan Interneteko mendekotasun eta mendekotasunik gabeko pertsonen nagusitasuna eta konparazioa. Cyberpsychol. BEHAV. 2008, 11, 731-733. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  36. Yen, J.-Y .; Ko, C.-H.; Yen, C.-F.; Wu, H.-Y .; Yang, M.-J. Interneteko mendekotasun sintomiko psikiatriko konboideak: Arretaren defizita eta hiperaktibitate nahastea (TDAH), depresioa, fobia soziala eta etsaitasuna. J. Nerabezaroa. Osasun 2007, 41, 93-98. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  37. Tonioni, F.; Mazza, M.; Autullo, G.; Cappelluti, R.; Catalano, V.; Marano, G.; Fiumana, V.; Moschetti, C.; Alimonti, F.; Luciani, M. Interneten menpekotasuna jolas patologikotik bereizten al da? J. Addict. BEHAV. 2014, 39, 1052-1056. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  38. Kuss, DJ; Griffiths, MD Lineako sare sozialak eta menpekotasuna - literatura psikologikoaren errepasoa. Int. J. Environ. Res. Osasun Publikoa 2011, 8, 3528-3552. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  39. Oulasvirta, A.; Rattenbury, T.; Ma, L.; Raita, E. Ohiturek telefonoa erabiltzea galtzen dute. Pers. Ordenagailu nonahiko 2012, 16, 105-114. [Google Scholar] [CrossRef]
  40. Duke, É .; Montag, C. Smartphoneen menpekotasuna, eguneroko etenak eta produkzioaren auto-salaketa. Addict. BEHAV. Rep. 2017, 6, 90-95. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  41. Kuss, DJ; Griffiths, MD Sare sozialetako guneak eta menpekotasuna: ikasitako hamar ikasgai. Int. J. Environ. Res. Osasun Publikoa 2017, 14, 311. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  42. Oberst, U .; Wegmann, E.; Stodt, B.; Marka, M.; Chamarro, A. Nerabeen sare sozial astunen ondorio negatiboak: galduko den beldurraren bitartekaritza zeregina. J. Nerabezaroa. 2017, 55, 51-60. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  43. Joffe, MM; Rosenbaum, PR Gonbidatutako iruzkinak: Mendetasun puntuazioak. Am. J. Epidemiola. 1999, 150, 327-333. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  44. Diamond, A.; Sekon, J. Ondoriozko ikerketetan oreka lortzeko metodo berria. Rev. Econ. Stat. 2013, 95, 932-945. [Google Scholar] [CrossRef]