Une étude sur l'influence de la dépendance à Internet et des influences interpersonnelles en ligne sur la qualité de vie liée à la santé chez les jeunes vietnamiens (2017)

BMC Santé publique. 2017 Jan 31;17(1):138. doi: 10.1186/s12889-016-3983-z.

DOI: 10.1186 / s12889-016-3983-z

 

Abstract

Contexte

La dépendance à Internet (IA) est un problème fréquent chez les jeunes Asiatiques. Cette étude visait à étudier l'influence de l'analyse d'impact et des activités en ligne sur la qualité de vie liée à la santé chez les jeunes vietnamiens. Cette étude a également comparé les fréquences d'anxiété, de dépression et d'autres dépendances de jeunes Vietnamiens avec et sans IA.

Méthodologie

Cette étude a recruté 566 jeunes Vietnamiens (56.7% de femmes, 43.3% d'hommes) âgés de 15 à 25 ans via la technique d'échantillonnage dirigée par les répondants. Chi carré, t-test et analyse de variance ont été utilisés pour comparer les jeunes vietnamiens avec et sans IA. Des analyses de régression ont été utilisées pour examiner le lien entre les caractéristiques d'utilisation d'Internet et la QVLS.

Résultats

Les résultats de cette étude transversale ont montré que 21.2% des participants souffraient d’AI. La relation en ligne a eu des effets significativement plus importants sur les comportements et les modes de vie des participants IA que de ceux sans AI. Les participants IA avaient plus tendance à avoir des problèmes de soins personnels, des difficultés à effectuer leurs tâches quotidiennes, à souffrir de douleur et d'inconfort, d'anxiété et de dépression. Contrairement aux études précédentes, nous avons constaté qu'il n'y avait pas de différence de sexe, sociodémographique, de nombre de participants fumant cigarette, pipe à eau et dépendance à l'alcool entre les groupes IA et non-IA. L'IA était significativement associée à une mauvaise QVLS chez les jeunes vietnamiens.

Conclusion

IA est un problème fréquent chez les jeunes Vietnamiens et la prévalence de l’IA est la plus élevée par rapport aux autres pays asiatiques. Nos résultats suggèrent que le genre peut ne pas jouer un rôle clé dans l'analyse d'impact. Cela peut être une tendance émergente lorsque les deux sexes ont un accès égal à Internet. En étudiant l'impact de l'analyse d'impact sur la QVLS, les professionnels de la santé peuvent concevoir des interventions efficaces pour atténuer les conséquences négatives de l'analyse d'impact au Vietnam.

Mots clés

Dépendance à Internet Influences interpersonnelles Qualité de vie Vietnam Jeunes

 

 

Contexte

Au cours des 20 dernières années, Internet est devenu une partie intégrante de nos vies et un outil important pour l'interaction sociale et la communication [1]. L'accès à Internet est abordable et il y a eu une croissance rapide du nombre d'utilisateurs dans les pays en développement. L'utilisation excessive d'Internet a eu un impact négatif sur la santé des utilisateurs [2].

Un corpus de recherches suggère que l’utilisation problématique d’Internet puisse être considérée comme un comportement provoquant une dépendance [3, 4]. Les signes et les symptômes de la dépendance à Internet (IA) incluent la préoccupation, des symptômes de l'humeur compatibles avec le sevrage, une augmentation du temps passé (tolérance) et une altération fonctionnelle ou des conséquences négatives dues à une utilisation excessive. L’IA peut inclure les jeux sur Internet et d’autres formes d’utilisation d’Internet addictives, telles que le téléchargement excessif, l’utilisation de sites de réseaux sociaux et les achats en ligne [5]. Si Internet fait partie intégrante de notre vie quotidienne, l'analyse d'impact est de plus en plus courante chez les jeunes et est devenue une pandémie dans le monde entier [6]. Pour les jeunes, il a été démontré que le faible soutien social et l'isolement social se traduisaient par une IA [7]. En outre, l'analyse d'impact peut également avoir un impact négatif sur les compétences sociales et les relations interpersonnelles [8]. Par conséquent, il est important d’évaluer la relation entre les influences interpersonnelles en ligne et l’IA, car les jeunes souffrant d’IA sont souvent timides [9] et ont de faibles compétences sociales [10]. Les conséquences négatives des faibles compétences sociales associées à l'EI restent inconnues [2]. Aucune étude à ce jour n'a exploré la relation entre l'analyse d'impact et les influences interpersonnelles en ligne.

L'IA entraîne des conséquences négatives sur la santé mentale. Une méta-analyse portant sur des patients 1641 souffrant d’IA et de contrôles sains 11210 a montré que l’IA était significativement associée à l’abus d’alcool, au déficit de l’attention et à l’hyperactivité, à la dépression et à l’anxiété [5]. L'IA peut être associée à d'autres formes de dépendance, notamment le tabagisme et la dépendance à l'alcool [11, 12]. Andrews et al. (2002) ont constaté que les influences des pairs contribuaient à la consommation de substances chez les jeunes [13]. Outre les problèmes psychologiques indésirables, l'AI provoque également des problèmes physiques, notamment des maux de dos et des microtraumatismes [14]. Si l'intervention précoce n'est pas intervenue tôt, cela peut avoir des effets néfastes sur la santé physique et mentale des jeunes.

Dans 2013, l’enquête auprès de six pays a été menée et a comparé la prévalence de l’IA parmi les jeunes Asiatiques en Chine, à Hong Kong, au Japon, en Corée du Sud, en Malaisie et aux Philippines [15]. L'IA était courante chez les jeunes de ces pays asiatiques et la prévalence de l'IA était la plus élevée aux Philippines (21%). La raison de la prévalence élevée de l’IA parmi les jeunes Asiatiques peut être due au fait qu’ils sont souvent confrontés aux conflits entre cultures collectives [16] et formation de l'identité individuelle [17]. Les activités en ligne permettent aux jeunes Asiatiques d’éviter de prendre conscience de leur réalité et de leurs problèmes réels [16]. Les jeunes Asiatiques peuvent s’engager dans des activités en ligne telles que les jeux en ligne pour éviter les conflits entre la culture collective et la formation de leur identité [16]. En Chine, l'utilisation problématique d'Internet était associée à des symptômes psychosomatiques et à un mécontentement de la vie [14]. À Taiwan, les facteurs de risque de l’IA étaient le sexe masculin, la comorbidité pour la santé mentale et le manque de soutien social [18]. Il est important d’étudier l’IA parmi les jeunes d’autres pays d’Asie, car ils sont majoritairement des utilisateurs d’Internet et certains d’entre eux présentent des comportements de dépendance à l’internet [18]. Le Vietnam est un pays important qui n’a pas été inclus dans l’enquête 2013 menée auprès de six pays.

La prévalence de l'IA au Vietnam est inconnue. Son et al. (2012) a constaté que les jeunes Vietnamiens dépendants du jeu de rôle en ligne multijoueur affichaient des scores plus élevés sur l'échelle des troubles mentaux [19]. La dépendance au jeu en ligne ne représente pas l’ensemble du spectre de l’IA. Le Vietnam est l’une des économies à la croissance la plus rapide et l’ethnie Kinh constitue environ 86% de la population. La situation de l'IA reste inconnue dans le groupe ethnique Kinh, qui met l'accent sur les liens familiaux et la spiritualité, ce qui inclut la pratique du culte des ancêtres. En 2015, le Vietnam comptait un million d'utilisateurs d'Internet 44.4 et devrait atteindre le million d'utilisateurs 55.8 en 2018 [20]. Compte tenu du taux de pénétration élevé du haut débit au Vietnam, il ne fait aucun doute que l’IA devient de plus en plus problématique pour les jeunes Vietnamiens. L'AI est relativement moins étudiée au Vietnam que dans d'autres pays asiatiques parce que le système de santé met davantage l'accent sur les maladies physiques [19]. De plus, il y a un manque de données sur l'IA chez les jeunes femmes vietnamiennes.

Dans cette étude, nous avons étudié la prévalence de l’IA et de la qualité de vie liée à la santé via Internet, en mettant l’accent sur les jeunes vietnamiens vulnérables à l’IA en raison de leur accès à Internet et à la maîtrise de l’informatique. L'objectif de cette étude était d'étudier l'association entre l'analyse d'impact, les influences interpersonnelles en ligne et la QVLS. Premièrement, nous avons comparé les différences entre les jeunes vietnamiens avec et sans IA. Ensuite, nous avons étudié le lien entre les comportements en ligne, la QVLS, les problèmes de santé physique et mentale. Nous avons émis l'hypothèse qu'il existait des différences significatives entre les jeunes Vietnamiens avec et sans IA dans (i) les caractéristiques sociodémographiques; (ii) différents domaines d'influences interpersonnelles en ligne; (iii) la survenue de problèmes de santé physique et mentale; (iv) la QVLS et (v) l'apparition d'autres formes de dépendance. En identifiant les facteurs associés à une QVLS pauvre, cette étude vise à identifier des cibles pour de futures interventions de santé visant à améliorer la QVLS, la santé physique et mentale des jeunes Vietnamiens à l'ère d'Internet et de la culture en ligne.

 

 

Méthodologie

 

Participants et procédures

Une étude transversale utilisant une enquête en ligne a été menée d'août à octobre 2015 au Vietnam. L'étude a été approuvée par le comité d'examen institutionnel de l'Université médicale de Hanoi. Les critères d'inclusion étaient: 1) l'âge de 15 à 25 ans; 2) Vivant actuellement au Vietnam; 3) Accord pour participer à cette étude en fournissant le consentement en ligne. 4) Avoir un compte de messagerie valide ou un compte de sites de réseaux sociaux pour recruter d'autres participants grâce à la technique d'échantillonnage dirigé par les répondants (RDS). La taille de l'échantillon a été calculée en utilisant la formule de Wejnert et al. [21] pour la technique RDS. Avec une prévalence attendue de la dépendance des jeunes à Internet = 12.3% (selon une étude précédente au Vietnam [22]), Niveau de confiance = 95%; marge d'erreur = 0.05 et effet de conception pour RDS = 3, la taille minimale de l'échantillon était de jeunes 498. Nous ajoutons 15% à la taille de l'échantillon pour compenser les réponses incomplètes des personnes. La taille de l'échantillon final était 573. Après la collecte des données, les jeunes de 566 ont été inclus dans la phase d’analyse des données.

La phase initiale de recrutement a concerné plusieurs groupes de base de différentes universités et lycées du Vietnam, notamment l’Université médicale de Hanoi, l’Université nationale du Vietnam, le lycée Hung Yen et le lycée Phan Boi Chau. Ces groupes ont été sélectionnés pour refléter la diversité de la population à l'étude en fonction de l'âge, du sexe et du niveau d'instruction. Ces premiers participants étaient plus susceptibles de connaître d’autres jeunes Vietnamiens qui partageaient les mêmes caractéristiques qui leur permettaient de remplir les critères d’inclusion. Sur la base de la technique d'échantillonnage pilotée par le répondant, les participants initiaux ont été invités à recruter jusqu'à 5 par le biais de leur réseau social.

 

 

Les mesures

Avant le début de la collecte de données, une étude pilote avait été menée sur de jeunes participants 20 d'âge et de sexe différents. Ces participants ont évalué la plateforme en ligne et formulé des recommandations pour améliorer son accessibilité et sa convivialité. Le sondage Web comprenait les sous-échelles suivantes:   

  1. 1)

    Questions sociodémographiques comprenant l'âge, le sexe, l'éducation, la profession, l'état matrimonial, l'origine ethnique et la religion.

     
  2. 2)

    Le HRQOL a été mesuré en utilisant l'EuroQol - cinq dimensions - cinq niveaux (EQ-5D-5 L) et l'EuroQol - échelle visuelle analogique (EQ-VAS). L'EQ-5D-5 L comprend cinq domaines: mobilité, soins personnels, activités habituelles, douleur / inconfort et anxiété / dépression avec cinq niveaux de réponse: aucun problème, problèmes légers, problèmes modérés, problèmes graves et problèmes extrêmes, donnant 3125 états de santé avec des index uniques respectifs. L'EQ-VAS a permis aux répondants d'évaluer leur état de santé sur une échelle verticale de 20 cm, avec un point final allant de 0 à 100 points, étiqueté de `` la pire santé que vous pouvez imaginer '' à `` la meilleure santé que vous pouvez imaginer '' ».

     
  3. 3)

    La forme originale du test de dépendance à Internet (IAT) a été développée par Young et al. [23], comprenant des éléments 20 avec une échelle de points 5 allant de 1 («rarement») à 5 («toujours») pour mesurer divers aspects de l’IA, tels que la perte de contrôle, la gestion du temps et la dégradation des performances. L’IAT a été largement utilisé en Asie [24]. Dans cette étude, nous avons adapté le TAI (forme abrégée) qui a été validé par Pawlikowski et al. [25]. La forme abrégée comprend des éléments 12 dotés de bonnes propriétés psychométriques et évaluant les principales caractéristiques de l’IA sur la base de critères de diagnostic [25]. Le participant a utilisé une échelle de Likert en points 5 pour indiquer ses réponses allant de 1 («rarement») à 5 («toujours») et les scores allaient de 12 à 60. Des scores plus élevés suggèrent des niveaux plus élevés d'IA. Le score limite de 36 a été utilisé pour identifier les participants avec une IA potentielle [26]. Ce questionnaire a été traduit en vietnamien. Pour garantir la validité et la fiabilité de cette version, nous avons appliqué les directives de l’OMS pour la traduction et l’adaptation des instruments [27]. Nous faisons appel à deux experts en anglais et en vietnamien pour traduire cet instrument. Tous deux étaient également des experts en médecine et en psychologie. Nous avons transmis la traduction, le groupe d’experts et la traduction arrière en tant que recommandations de la ligne directrice. Ensuite, nous avons testé l’instrument vietnamien avec des jeunes de 10 et avons corrigé tous les mots et toutes les déclarations susceptibles de donner lieu à des malentendus. L'alpha de Cronbach de cet instrument était 0.8667.

     
  4. 4)

    Pour mesurer le niveau d’abus d’alcool, nous avons utilisé le questionnaire AUDIT-C (Test consommation d’essai d’identification des troubles liés à la consommation d’alcool). La version vietnamienne de cette échelle a été utilisée et validée par des études antérieures [28, 29]. AUDIT-C est couramment utilisé par les médecins de premier recours pour dépister l’abus d’alcool [30]. AUDIT-C consistait en trois questions notées de 0 à 12, les scores les plus élevés indiquant un risque plus élevé de dépendance à l'alcool. Si les répondants masculins avaient un score ≥ 4 et les répondants féminins un score ≥ 3, ils seraient classés comme des cas potentiels de dépendance à l'alcool [30].

     
  5. 5)

    Nous avons étudié les influences interpersonnelles en ligne sur les participants, notamment la fréquence de communication avec des amis en ligne, la perception de soi sur les effets de la relation en ligne sur les comportements, les modes de vie et la perception, les lieux de visite recommandés par des amis en ligne et la participation à des activités recommandées par des amis en ligne.

     
  6. 6)

    Nous avons recueilli d'autres informations, notamment le temps passé par chaque participant sur Facebook, l'état actuel du tabagisme et la consommation de narguilé.

 

 

 

analyses statistiques

La version du logiciel STATA 12.0 (Stata Corp. LP, College Station, États-Unis d’Amérique) a été utilisée pour analyser les données. T-test, le test de Mann-Whitney, le test du chi carré et le test exact de Fisher ont été utilisés pour explorer les différences entre les répondants avec et sans IA. La régression linéaire multivariée a été utilisée pour identifier les facteurs associés à une mauvaise QVLS, à la douleur / inconfort et à l'anxiété / la dépression. Dans cette étude, nous avons appliqué une stratégie de modèle pas à pas qui utilisait le test du rapport log-vraisemblance avec une valeur p définie à 0.1 pour sélectionner des variables pour le modèle de régression. Une valeur p inférieure à 0.05 a été définie comme niveau de signification statistique.

 

 

 

Résultats

  

Caractéristiques sociodémographiques des participants

lampe de table 1 résume les caractéristiques sociodémographiques des participants. En utilisant le seuil IAT de 36, cent vingt participants sur 566 (21.2%) souffraient d'IA. L'âge moyen des participants identifiés avec IA était de 21.8 ans tandis que l'âge moyen des participants sans IA était de 21.4 ans. Parmi les 120 participants avec IA, le nombre de participants masculins était de 52 (43.3%) et les femmes de 68 (56.7%). Pour les participants avec et sans AI, la plupart d'entre eux avaient un diplôme d'études secondaires et plus, l'ethnie Kinh, le culte de l'ancêtre en tant que religion et un statut économique moyen. Il n'y avait pas de différences significatives entre les participants avec et sans AI quant à l'âge moyen, le sexe, le niveau de scolarité, l'origine ethnique, la religion, l'état matrimonial, le lieu de vie actuel et la situation économiqueP> 0.05).

   

Tableau 1   

Comparaison des caractéristiques sociodémographiques des participants avec et sans dépendance à Internet

 

 

 

   

 

addiction à Internet

p

 

Oui

Non

Total

 
 

n

%

n

%

N

%

 

Nombre de participants

120

21.2

446

78.8

566

100.0

 

Âge moyen (SD)

21.8

(3.9)

21.4

(3.7)

21.5

3.8

0.32 *

Genre

 Homme

52

23.6

168

76.4

220

38.9

0.26 **

 Femme

68

19.7

278

80.4

346

61.1

 

Niveau d'éducation

 ≤ Lycée

5

17.2

24

82.8

29

5.1

0.59 **

 > Lycée

115

21.4

422

78.6

537

94.9

 

Origine ethnique

 L'ethnie Kinh

116

21.5

424

78.5

540

95.4

0.46 **

 Autres ethnies

4

15.4

22

84.6

26

4.6

 

Religion

 Culte des ancêtres

109

22.5

376

77.5

485

85.7

0.70 **

 Autres religions

11

13.6

70

86.4

81

14.3

 

Etat civil

 Simple

94

22.0

333

78.0

427

75.4

0.41 **

 Vivre avec son conjoint / partenaire

26

18.7

113

81.3

139

24.6

 

Lieu de vie actuel

 Louer une auberge

62

23.4

203

76.6

265

46.8

0.45 ***

 Rester en dortoir

16

22.9

54

77.1

70

12.4

 

 Vivre en famille

36

20.1

143

79.9

179

31.6

 

 Vivre avec des parents

5

11.6

38

88.4

43

7.6

 

 Autres arrangements hépatiques

1

11.1

8

88.9

9

1.6

 

Statut économique de la famille

 Haute

1

7.7

12

92.3

13

2.3

0.09 ***

 Moyen

99

20.2

392

79.8

491

86.8

 

 Faible

18

32.7

37

67.3

55

9.7

 

 Très faible

2

28.6

5

71.4

7

1.2

 
 

*Étudiant t-tester; **Qui-test au carré; ***Fisher»s test exact

 

 

 

 

 

 

   

Formes d'influences interpersonnelles à partir d'une relation en ligne

lampe de table 2 compare les différentes formes d'influences interpersonnelles sur les modes de vie et les activités sociales issues de la relation en ligne entre participants avec et sans AI. La relation en ligne a eu des effets significativement plus importants sur les comportements et les styles de vie des participants IA (12.0%) que ceux sans IA (5.3%, p 0.01). Les participants avec IA étaient beaucoup plus susceptibles de visiter des lieux (p = 0.02) et se livrer à des activités (p 0.01) recommandé par leurs amis en ligne. En outre, les participants avec IA ont passé beaucoup plus de temps sur les médias sociaux tels que Facebook par jour (p 0.001).

   

Tableau 2   

Comparaison des influences interpersonnelles en ligne sur les modes de vie et les activités sociales entre les participants avec et sans dépendance à Internet

 

 

 

   

 

addiction à Internet

p

 

Oui

Non

Total

 
 

N

%

n

%

n

%

 

Fréquence de communication avec des amis en ligne

 Souvent

11

9.3

29

6.7

40

7.2

0.22 *

 Fréquemment

32

27.1

94

21.6

126

22.8

 

 Rarement ou jamais

75

63.6

312

71.7

387

70.0

 

Auto-perception des effets des relations en ligne sur les comportements et les modes de vie

 Forte influence

14

12.0

23

5.3

37

6.7

<0.01 *

 Influence normale

37

31.6

82

19.0

119

21.7

 

 Peu ou pas d'influence

66

56.4

327

75.7

393

71.6

 

Visiter des lieux recommandés par des amis en ligne

 Souvent

19

16.4

47

10.8

66

12.0

0.02 *

 Fréquemment

65

56.0

211

48.5

276

50.1

 

 Rarement ou jamais

32

27.6

177

40.7

209

37.9

 

S'engager dans des activités recommandées par des amis en ligne

 Souvent

18

15.3

23

5.3

41

7.4

<0.01 *

 Fréquemment

59

50.0

217

49.7

276

49.7

 

 Rarement ou jamais

41

34.8

197

45.1

238

42.9

 

 Temps passé sur les réseaux sociaux

Médian

SD

Médian

SD

Médian

SD

 

 Temps d'utilisation de Facebook (heures / jour)

3.84

3.38

3.23

7.00

3.56

7.42

<0.01 **

 

*Qui-test au carré; ***Mann-Test de Whitney

 

 

 

 

 

 

   

Problèmes de santé et qualité de vie liée à la santé

lampe de table 3 compare la survenue de problèmes de santé et de QVLS entre les participants avec et sans IA. Comparativement à leurs homologues, les participants IA étaient beaucoup plus susceptibles d’avoir des problèmes de soins personnels (p 0.01), difficulté à effectuer les routines quotidiennes (p = 0.04), souffrez de douleur ou d'inconfort (p = 0.03) et l'anxiété ou la dépression (p 0.01). Les participants avec IA ont obtenu des scores significativement plus faibles en EQ-5D (p 0.001) et EQ-5D VAS (p 0.001).

   

Tableau 3   

Comparaison de la survenue de problèmes de santé physique et mentale et de la qualité de vie liée à la santé entre participants avec et sans dépendance à Internet

 

 

 

   

 

addiction à Internet

p

 

Oui

Non

 
 

N

%

n

%

 

Difficulté de mobilité

28

23.3

79

17.7

0.16 *

Difficulté à prendre soin de soi

19

15.8

32

7.2

<0.01 *

Difficulté avec les activités habituelles

36

30.0

94

21.1

0.04 *

Avoir de la douleur ou de l'inconfort

69

57.5

207

46.4

0.03 *

Souffrant d'anxiété ou de dépression

102

85.0

325

72.9

<0.01 *

 

Médian

SD

Médian

SD

 

Index EQ-5D

0.69

0.2

0.75

0.2

<0.01 **

EQ-5D VAS

76.7

17.2

81.1

16.0

<0.01 **

 

*Qui-test au carré; **Étudiant t-tester

 

 

 

 

 

 

   

Occurrence d'autres formes de dépendance chez les participants

lampe de table 4 compare la survenue d'autres formes de dépendance entre participants avec et sans AI. Il n'y avait pas de différences significatives entre la survenue de cigarette, de pipe à eau et de dépendance à l'alcool entre participants avec et sans IA (p> 0.05).

   

Tableau 4   

Comparaison de la présence d’autres formes de dépendance chez tous les participants (n = 566)

 

 

 

   

 

addiction à Internet

p

 

Oui

Non

 
 

N

%

n

%

 

Fumeurs de cigarettes actuels

12

10.0

43

9.9

0.96 *

Fumeurs de pipe à eau (chicha)

5

4.4

21

4.9

0.81 *

Dépendance actuelle à l'alcool

38

31.7

110

25.2

0.15 *

 

*Qui-test au carré

 

 

 

 

 

 

   

Analyse de régression

lampe de table 5 montre une analyse de régression pour explorer la contribution unique des corrélats univariés dans l'exploration de la QVLS de tous les participants. IA (β = −4.23, 95% CI = −7.76 à - 0.7), dépendance à l'alcool (β = −4.93, 95% CI = - 9.02 à - 0.84) et niveaux modérés d'auto-perception en ligne des influences interpersonnelles en ligne sur les comportements et les styles de vie (β = −3.94, 95% CI = - 7.48 à −0.40) étaient significativement associés aux scores EQ-5D négatifs. De même, IA (β = −0.061; 95% CI = - 0.102 à - 0.019) était associé de manière significative aux scores négatifs EQ-VAS. En revanche, les faibles niveaux de perception de soi des influences interpersonnelles en ligne sur les comportements et les modes de vie étaient associés de manière significative aux scores positifs EQ-VAS (β = 0.077, 95, IC = 0.040 à 0.115).

   

Tableau 5   

Analyse de régression linéaire multivariée explorant le lien entre les comportements d'utilisation d'Internet, d'autres formes de dépendance et la qualité de vie liée à la santé chez tous les participants (N = 566)

 

 

 

   

 

Index EQ-5D

EQ-VAS

 

β

95% CI

β

95% CI

Dépendance à Internet (oui vs non)

-4.23*

-7.76

-0.70

-0.061*

-0.102

-0.019

Durée d'utilisation de Facebook / jour (heures)

-0.05

-0.27

0.16

-0.002

-0.004

0.001

Chicha fumer (oui vs non)

-5.78

-13.10

1.54

   

Dépendance à l'alcool (oui vs non)

-4.93*

-9.02

-0.84

   

Parlez et rencontrez de nouveaux amis en ligne (vs souvent)

 Rarement ou jamais

1.85

-1.68

5.38

   

Effets des relations en ligne sur les comportements, les modes de vie et la perception (vs forte influence)

 Influence modérée

-3.94*

-7.48

-0.40

   

 Faible influence ou aucune influence

   

0.077*

0.040

0.115

Lieu de visite introduit par des amis en ligne (vs souvent)

 Rarement ou jamais

-2.88

-5.87

0.12

-0.030

-0.064

0.004

 

*p < 0.05

 

 

 

 

 

 

 

 

 

   

a lieu

Le but de cette étude pionnière était de comprendre l’interaction entre l’IA, les influences interpersonnelles en ligne et la QVLS chez les jeunes vietnamiens. Les hypothèses selon lesquelles il existait des différences significatives entre les jeunes Vietnamiens avec et sans AI dans différents domaines d'influences interpersonnelles en ligne, la survenue de problèmes de santé physique et mentale et la QVLS ont été confirmées. En revanche, les hypothèses selon lesquelles il existait des différences significatives entre les caractéristiques socio-démographiques des jeunes Vietnamiens avec et sans AI étaient non confirmées et la survenue d'autres formes de dépendance.

Dans cette étude, la prévalence de l’IA était de 21.2% et elle a été établie par un questionnaire validé, l’IAT, capable de saisir les caractéristiques essentielles de l’IA [11]. Notre taux de prévalence est supérieur ou similaire à celui d’autres études asiatiques (la prévalence de l’IA aux Philippines était de 21% (Mak et al. 2014); la Corée de 20% [31]; Taiwan était 17.9% [18]; Singapour était 17.1% [32], Hong Kong était 16.4% [15]; La Malaisie était 14.1% [15]; La Corée du Sud était 9.7% [15] et le Japon était 6.2% [15]). La prévalence de l’IA au Vietnam est supérieure à celle observée en Chine [15, 33]. Il a été rapporté que la prévalence de l’IA variait considérablement d’une étude à l’autre [14]. Les variations pourraient être causées par des différences dans les méthodes d'évaluation de l'analyse d'impact, ainsi que par des différences nationales dans la prévalence de l'analyse d'impact en raison de différences culturelles et sociales sous-jacentes [14]. Il est possible que l'analyse d'impact soit un problème émergent et que sa prévalence ait augmenté depuis 2009. Il est de la plus haute importance que chaque pays mène des études pour mesurer la prévalence de l'AI à intervalles réguliers.

Contrairement aux conclusions d’études asiatiques précédentes, il n’y avait pas de différence significative entre les groupes d’IA et les groupes autres que d'AI, bien que des études asiatiques précédentes aient montré que le sexe masculin était un facteur de risque pour l'IA [14, 18]. Les chercheurs ont également postulé que les jeux en ligne et la pornographie étaient les principales raisons contribuant à l'analyse d'impact chez les jeunes hommes. Nos résultats suggèrent que les jeunes femmes sont également vulnérables à l'analyse d'impact. Cette observation pourrait être due au fait que les jeunes hommes et les femmes ont tendance à être égaux à bien des égards, y compris l'accès à Internet. Des études complémentaires sont nécessaires pour surveiller les différences entre les sexes dans l'analyse d'impact dans d'autres pays. Les jeunes Vietnamiens atteints d’IA étaient moins susceptibles d’être des fumeurs de cigarettes, des pipes à eau et des alcooliques que leurs homologues sans AI. Cela peut s'expliquer par le fait que le groupe ethnique Kinh considère que fumer une pipe à eau fait partie de ses pratiques culturelles et n'est pas associé à l'analyse d'impact.

En ce qui concerne les formes d'influences interpersonnelles résultant de la relation en ligne, la relation en ligne a eu une influence nettement plus forte sur les comportements et les modes de vie des jeunes vietnamiens vivant avec l'IA. Cette étude a également montré que les jeunes Vietnamiens avec IA étaient beaucoup plus susceptibles de visiter des lieux et de participer à des activités recommandées par leurs amis en ligne. Ces résultats sont intéressants car aucune étude à ce jour n'a exploré les influences interpersonnelles en ligne sur les modes de vie et les comportements des jeunes souffrant d’IA. Ces résultats servent de référence et doivent être reproduits dans d’autres pays. C'est un résultat attendu car les jeunes Vietnamiens avec IA subissent de plus en plus de temps sur Internet. Internet est le seul moyen de socialisation car le manque de soutien social de la part de la famille et d'amis non en ligne est la principale cause de l'IA [7]. Du point de vue cognitif, les personnes atteintes d’IA ont besoin de plus d’efforts cognitifs pour prendre une décision [34]. En conséquence, ils peuvent préférer demander conseil à leurs pairs en ligne pour les aider à choisir une activité ou un lieu de visite. Du point de vue social, une des explications est que les jeunes avec AI pensent qu’ils sont plus en sécurité ou plus à l’aise avec les communications en ligne [2], en particulier chez ceux qui souffrent d’IA et de solitude [18]. De ce fait, les jeunes avec IA sont plus ouverts aux suggestions de leurs amis en ligne. Sans surprise, les jeunes Vietnamiens avec IA ont passé beaucoup plus de temps quotidiennement sur les médias sociaux, tels que Facebook.

Les jeunes Vietnamiens avec IA étaient plus susceptibles de faire état de problèmes de soins personnels et d'activités habituelles, de douleur ou de malaise, d'anxiété ou de dépression. Ces résultats sont conformes aux recherches précédentes qui ont montré des associations entre l’IA et la morbidité mineure liée à la santé mentale [11, 14, 18]. Nos résultats confirment que l’IA pourrait nuire au bien-être psychologique des jeunes Vietnamiens. Cao et al. (2009) a suggéré qu'une utilisation excessive d'Internet conduisait souvent à une excitation psychologique accrue et à des problèmes de santé [14]. Les médecins de soins primaires doivent évaluer l’état de santé physique et mentale des jeunes atteints d’IA dans les pays en développement. En outre, en ce qui concerne la QVLS, les jeunes Vietnamiens avec IA ont obtenu des scores significativement plus faibles pour l’indice EQ-5D et l’EVA-EQ-5D. Ces résultats correspondent à des rapports antérieurs sur l’IA et une insatisfaction face à la vie [14]. Les conclusions actuelles confirment les résultats de recherches antérieures selon lesquelles une utilisation de longue durée sur Internet entraîne des troubles du fonctionnement [18]. L’analyse de régression a montré que l’IA et la dépendance à l’alcool contribuaient à une mauvaise QVLS chez les jeunes vietnamiens. Cette découverte suggère que l'AI pourrait être aussi nocif que l'alcoolisme.

 

 

 

   

Implications cliniques

Les résultats de la présente recherche sont importants pour les recherches futures sur l’IA dans les pays en développement. Nos résultats aident à développer des cibles pour les interventions basées sur des preuves pour lutter contre les effets néfastes d'Internet sur les jeunes Vietnamiens. Premièrement, le programme d’intervention doit cibler les patients masculins et féminins atteints d’IA, car les deux sexes sont vulnérables à l’IA. Deuxièmement, le programme d'intervention doit pénétrer tous les secteurs socio-économiques au Vietnam car il n'y avait pas de différences socio-économiques entre les jeunes vietnamiens avec et sans IA. Troisièmement, la psychothérapie interpersonnelle est utile pour aider les jeunes Vietnamiens souffrant d’IA en réduisant les influences interpersonnelles en ligne sur leurs comportements et leurs modes de vie. La formation aux compétences sociales et le jeu de rôle sont également importants pour améliorer la communication et les relations hors ligne. La thérapie comportementale et la planification des activités aideront les jeunes Vietnamiens avec AI à rétablir leurs routines quotidiennes. Quatrièmement, les médecins devraient évaluer les problèmes de santé physique (douleurs au dos, par exemple) et de santé mentale (anxiété et dépression, par exemple) chez les jeunes Vietnamiens présentant une IA. Cinquièmement, l’autorité sanitaire devrait consacrer des ressources à la question de l’IdE, car son impact négatif sur la QVLS peut être aussi grave que d’autres formes de toxicomanie.

 

 

 

   

Limites

Cette étude a plusieurs limites. Premièrement, la technique d'échantillonnage pilotée par le répondant a ses propres limites. Cet échantillonnage dépend des premiers participants qui déterminent l'échantillonnage subséquent et les chercheurs ont peu de contrôle sur la méthode d'échantillonnage. Ce processus n'est pas aléatoire et conduit à un biais d'échantillonnage potentiel. Néanmoins, la technique d'échantillonnage pilotée par le répondant présente ses propres avantages. Cette technique permet aux chercheurs d’atteindre une population cachée ou des personnes atteintes d’une maladie spécifique telle que l’IA. Deuxièmement, cette étude transversale utilisant une enquête en ligne ne permettait pas de tirer des conclusions de cause et il est possible que des problèmes de santé entraînent une utilisation accrue de l'internet. Troisièmement, en raison des contraintes liées à la longueur de l'enquête en ligne, nous n'avons pas pu mesurer de facteurs tels que la personnalité ni évaluer la relation hors ligne.

 

 

 

 

 

 

   

Conclusion

Cette étude a révélé que l'AI est un problème courant chez les jeunes Vietnamiens et que sa prévalence est parmi les plus élevées par rapport à d'autres pays asiatiques. Les deux sexes sont à risque pour l'EI. Notre étude a contribué à la compréhension d'importantes interactions entre l'analyse d'impact, les influences interpersonnelles en ligne et la QVLS chez les jeunes vietnamiens. Les résultats aident les professionnels de la santé à concevoir des interventions fondées sur des données factuelles pour lutter contre les influences interpersonnelles en ligne associées à l'analyse d'impact chez les jeunes vietnamiens.

 

 

 

   

Abréviations

  • AUDIT-C: 

  • Identification des troubles de la consommation d'alcool Test-consommation

  • EQ-5D-5 L: 

  • EuroQol - cinq dimensions - cinq niveaux

  • EQ-VAS: 

  • EuroQol - échelle analogique visuelle

  • HRQOL: 

  • Qualité de vie liée à la santé

  • IA: 

  • addiction à Internet

  • IAT: 

  • Test de dépendance à Internet

  • RDS: 

  • Échantillonnage dirigé par le répondant

 

 

 

   

Déclarations

Remerciements

Les auteurs souhaitent remercier l'Autorité vietnamienne de contrôle du VIH / sida pour la mise en œuvre de l'étude.

Financement

Il n'y avait pas de financement pour cette analyse.

Disponibilité des données et du matériel

Les données à l’appui des conclusions de cette étude sont disponibles auprès de l’Autorité vietnamienne de contrôle du VIH / sida, mais des restrictions s’appliquent à la disponibilité de ces données, utilisées sous licence pour la présente étude, et ne sont donc pas accessibles au public. Les données sont toutefois disponibles auprès des auteurs sur demande raisonnable et avec l'autorisation de l'autorité vietnamienne de contrôle du VIH / sida.

Contributions des auteurs

BXT, CAL, LTH, NDH, LHN, BNL, VMN, TDT, MWBZ, RCMH ont conçu l’étude, ont participé à sa conception et à sa mise en œuvre et ont rédigé le manuscrit. LHN, BXT a analysé les données. Tous les auteurs ont lu et approuvé le manuscrit final.

Intérêts concurrents

Les auteurs déclarent qu’ils n’ont pas d’intérêts concurrents.

Consentement à la publication

Ne s'applique pas.

Approbation éthique et accord de participation

La proposition de cette recherche a été approuvée par l'IRB de l'autorité vietnamienne de contrôle du VIH / sida. Les participants ont été invités à donner leur consentement électronique et ont été informés qu'ils pouvaient se retirer à tout moment. Leurs coordonnées ont été codées et leur confidentialité assurée.

Open AccessCet article est distribué sous les termes de la licence internationale Creative Commons Attribution 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/), qui permet une utilisation, une distribution et une reproduction sans restriction sur tout support, à condition que vous donniez la reconnaissance nécessaire à l'auteur ou aux auteurs d'origine et à la source, fournissiez un lien vers la licence Creative Commons et indiquiez si des modifications ont été apportées. La renonciation à la dédicace du domaine public Creative Commons (http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/) s’applique aux données mises à disposition dans le présent article, sauf indication contraire.

 

 

 

 
   

Bibliographie

  1. Tsitsika A, Critselis E, Kormas G, Filippopoulou A, Tounissidou D, Freskou A, T Spiliopoulou, Louizou A, Konstantoulaki E, Kafetzis D. Utilisation d'Internet et utilisation abusive: analyse de régression multivariée des facteurs prédictifs de l'utilisation d'Internet par les adolescents grecs. Eur J Pediatr. 2009; 168 (6): 655 – 65.Voir l'articlePubMedGoogle Scholar
  2. Casale S, S Lecchi, Fioravanti G. L'association entre le bien-être psychologique et l'utilisation problématique des services de communication Internet chez les jeunes. J Psychol. 2015; 149 (5): 480 – 97.Voir l'articlePubMedGoogle Scholar
  3. Aboujaoude E. Utilisation d'Internet problématique: un aperçu. Psychiatrie mondiale. 2010; 9 (2): 85 – 90.Voir l'articlePubMedCentral PubMedGoogle Scholar
  4. Jeune KS. Dépendance à Internet: l’émergence d’un nouveau trouble clinique. Cyber ​​Psychol Behav. 1998; 1 (3): 237 – 44.Voir l'articleGoogle Scholar
  5. Ho RC, Zhang MW, Tsang TY, Toh AH, Pan F, Lu Y, Cheng C, Yip PS, Lam LT, Lai CM, et al. L'association entre la dépendance à Internet et la comorbidité psychiatrique: une méta-analyse. BMC Psychiatry. 2014; 14: 183.Voir l'articlePubMedCentral PubMedGoogle Scholar
  6. Bloquer JJ. Problèmes pour DSM-V: dépendance à Internet. Suis J psychiatrie. 2008; 165 (3): 306 – 7.Voir l'articlePubMedGoogle Scholar
  7. Davis RA. Un modèle cognitivo-comportemental de l'utilisation pathologique de l'Internet. Comput Hum Hum Comportement. 2001; 17 (2): 187 – 95.Voir l'articleGoogle Scholar
  8. Engelberg E, Sjoberg L. Utilisation d'Internet, compétences sociales et adaptation. Cyberpsychologie Comportement. 2004; 7 (1): 41 – 7.Voir l'articleGoogle Scholar
  9. Chak K, Leung L. Timidité et locus de contrôle en tant que prédicteurs de la dépendance à Internet et de l'utilisation d'Internet. Cyberpsychologie Comportement De L'impact Int Multimed Real Real Real Behav Soc. 2004; 7 (5): 559 – 70.Google Scholar
  10. Caplan SE. Un compte de compétences sociales d'utilisation d'Internet problématique. J Commun. 2005; 55 (4): 721 – 36.Voir l'articleGoogle Scholar
  11. Morrison CM, Gore H. La relation entre une utilisation excessive d'internet et la dépression: étude basée sur un questionnaire mené auprès de jeunes adultes et de jeunes adultes 1,319 Psychopathologie. 2010; 43 (2): 121 – 6.Voir l'articlePubMedGoogle Scholar
  12. Frangos CC, CC Frangos, Sotiropoulos I. Utilisation d'Internet problématique parmi les étudiants universitaires grecs: régression logistique ordinale avec facteurs de risque de croyances psychologiques négatives, sites pornographiques et jeux en ligne. Cyberpsychologie Comportement Social Netw. 2011; 14 (1 – 2): 51 – 8.Voir l'articleGoogle Scholar
  13. Andrews JA, Tildesley E, Hops H, Li F. L'influence des pairs sur la consommation de substances par de jeunes adultes. Santé Psychol Off J Division Santé Psychol American Psychol Assoc. 2002; 21 (4): 349 – 57.Google Scholar
  14. Cao H, Sun Y, Y Wan, Hao J, Tao F. Utilisation d'Internet problématique chez les adolescents chinois et son lien avec les symptômes psychosomatiques et la satisfaction de la vie. BMC Public Health. 2011; 11 (1): 1 – 8.Voir l'articleGoogle Scholar
  15. Mak KK, Lai CM, Watanabe H, Kim DI, Bahar N, Ramos M, Young KS, Ho RC, Aum NR, Cheng C. Épidémiologie des comportements sur Internet et de la toxicomanie chez les adolescents de six pays asiatiques. Cyberpsychologie Comportement Social Netw. 2014; 17 (11): 720 – 8.Voir l'articleGoogle Scholar
  16. Li D, Liau A, Khoo A. Examiner l'influence des divergences sur soi-même, de la dépression et de l'évasion, idéales, sur le jeu pathologique chez les joueurs adolescents massivement multijoueurs en ligne. Cyberpsychologie Comportement Social Netw. 2011; 14 (9): 535 – 9.Voir l'articleGoogle Scholar
  17. Woo BS, Chang WC, Fung DS, Koh JB, Leong JS, Kee CH, Seah CK. Développement et validation d’une échelle de dépression pour les adolescents asiatiques. J Adolesc. 2004; 27 (6): 677 – 89.Voir l'articlePubMedGoogle Scholar
  18. Tsai HF, Cheng SH, Yeh TL, CC Shih, Chen KC, Yang YC, Yang YK. Les facteurs de risque de la dépendance à Internet - une enquête sur les étudiants de première année à l'université. Psychiatry Res. 2009; 167 (3): 294 – 9.Voir l'articlePubMedGoogle Scholar
  19. Son DT, Yasuoka J, Poudel KC, Otsuka K, Jimba M. Jeux de rôle en ligne massivement multijoueurs (MMORPG): association entre sa dépendance, son autocontrôle et ses troubles mentaux chez les jeunes au Vietnam. Int J Psychiatrie sociale. 2013; 59 (6): 570 – 7.Voir l'articleGoogle Scholar
  20. Nombre d'internautes au Vietnam de 2014 à 2019 (en millions) [http://www.statista.com/statistics/369732/internet-users-vietnam/]. Accéder à 1 Dec 2016.
  21. Wejnert C. PH, N. Krishna, et al.: Estimation de l'effet de calcul et calcul de la taille de l'échantillon pour les études d'échantillonnage pilotées par le répondant menées auprès d'utilisateurs de drogues injectables aux États-Unis. Comportement face au sida. 2012; 16 (4): 797 – 806.Voir l'articlePubMedCentral PubMedGoogle Scholar
  22. Cong LM. Dépendance à Internet chez les élèves des écoles secondaires de Bien Hoa, province de Dong Nai. Santé publique J. 2011; 28: 70 – 8.Google Scholar
  23. Jeune KS. Pris dans le filet: Comment reconnaître les signes de dépendance à Internet - Et une stratégie gagnante pour la relance. New York: Wiley; 1998.Google Scholar
  24. CC F, IS: Une méta-analyse de la fiabilité du test de dépendance à Internet de Young. Dans: WCE 2012; Congrès mondial de l'ingénierie. Londres, Royaume-Uni.
  25. Pawlikowski M, Altstötter-Gleich C, Marque M. Validation et propriétés psychométriques d'une version abrégée du test de dépendance à Internet de Young. Comput Hum Hum Comportement. 2013; 29 (3): 1212 – 23.Voir l'articleGoogle Scholar
  26. Meerkerk GJ. Pwned par l'internet. Recherche exploratoire sur les causes et les conséquences de l'utilisation compulsive d'Internet. Rotterdam: IVO; 2007.Google Scholar
  27. Processus de traduction et d'adaptation d'instruments [http://www.who.int/substance_abuse/research_tools/translation/en/]. Accéder à 1 Dec 2016.
  28. Tran BX, Nguyen N, Ohinmaa A, Duong AT, Nguyen LT, Van Hoang M., Vu PX, Veugelers PJ. Prévalence et corrélations des troubles liés à la consommation d'alcool pendant le traitement antirétroviral lors d'épidémies de VIH provoquées par injection au Vietnam. La drogue dépend de l'alcool. 2013; 127 (1 – 3): 39 – 44.Voir l'articlePubMedGoogle Scholar
  29. Tran BX, Nguyen LT, CD Do, Nguyen QL, Maher RM. Associations entre les troubles liés à l’alcool et l’adhésion au traitement antirétroviral et la qualité de vie des personnes vivant avec le VIH / sida. BMC Public Health. 2014; 14 (1): 27.Voir l'articlePubMedCentral PubMedGoogle Scholar
  30. Bradley KA, AF DeBenedetti, RJ Volk, EC Williams, Frank D, Kivlahan DR. AUDIT-C, un bref écran sur l’abus d’alcool dans les soins primaires. Alcohol Clin Exp Res. 2007; 31 (7): 1208 – 17.Voir l'articlePubMedGoogle Scholar
  31. Ha JH, Yoo HJ, Cho IH, Chin B, Shin D, Kim JH. Comorbidité psychiatrique évaluée chez des enfants et des adolescents coréens dont le dépistage est positif pour la dépendance à Internet. J Psychiatrie clinique. 2006; 67 (5): 821 – 6.Voir l'articleGoogle Scholar
  32. Mythily S, Qiu S, Winslow M. Prévalence et corrélations de l'utilisation excessive d'Internet par les jeunes à Singapour. Ann Acad Med Singap. 2008; 37 (1): 9 – 14.PubMedGoogle Scholar
  33. Ni X, Yan H, Chen S, Liu Z. Facteurs influençant la dépendance à Internet chez un échantillon d'étudiants de première année en Chine. Cyberpsychologie Comportement. 2009; 12 (3): 327 – 30.Voir l'articleGoogle Scholar
  34. Dong G, Huang J, Du X. Sensibilité accrue aux récompenses et sensibilité réduite aux pertes chez les accros à Internet: une étude IRMf au cours d'une tâche de devinette. J Psychiatr Res. 2011; 45 (11): 1525 – 9.Voir l'articlePubMedGoogle Scholar