Soc Psychiatry Psychiatr Epidemiol. 2017 Apr 17. Paramètres: 10.1007 / s00127-017-1356-2.
Lau JTF1,2, DL brut3, Wu AMS4, Cheng KM3, Lau MMC3.
Abstract
OBJECTIF:
L'utilisation d'Internet a une influence mondiale sur tous les aspects de la vie et est devenue une préoccupation croissante. Des études transversales sur la dépendance à Internet (IA) ont été rapportées, mais la causalité est souvent mal définie. Plus d'études longitudinales sont justifiées.
METHODES:
Nous avons étudié l'incidence et les facteurs prédictifs de la conversion de l'aide sociale chez les élèves du secondaire. Une étude longitudinale d'un mois 12 a été menée auprès d'étudiants du secondaire chinois 1-4 de Hong Kong (N = 8286). À l'aide de l'échelle de dépendance à Internet de Chen à 26 éléments (CIAS; seuil> 63), les cas non-IA ont été identifiés au départ. La conversion en IA au cours de la période de suivi a été détectée, avec une incidence et des prédicteurs dérivés à l'aide de modèles à plusieurs niveaux.
RÉSULTATS:
La prévalence de l'IA était de 16.0% au départ et l'incidence de l'IA était de 11.81 par années-personnes 100 (13.74 pour les hommes et 9.78 pour les femmes). Les facteurs de risque étaient le sexe masculin, les études supérieures et le fait de vivre avec un seul parent, tandis que les facteurs de risque de protection étaient le fait que le père / la mère ait une formation universitaire. Ajusté pour tous les facteurs de base, score CIAS de base plus élevé (ORa = 1.07), plus longues heures passées en ligne pour le divertissement et la communication sociale (ORa = 1.92 et 1.63 respectivement), et constructions du modèle de croyance pour la santé (HBM) (sauf la sévérité perçue de l'AI et auto-efficacité pour réduire l'utilisation) étaient des prédicteurs significatifs de la conversion en IA (ORa = 1.07-1.45).
CONCLUSIONS:
La prévalence et l'incidence de la conversion de l'AI étaient élevées et nécessitaient une attention particulière. Les interventions doivent prendre en compte les prédicteurs de risque identifiés, tels que ceux du HBM, et les compétences en matière de gestion du temps doivent être améliorées. Le dépistage est nécessaire pour identifier les personnes à haut risque (par exemple, score élevé CIAS) et leur fournir des interventions primaires et secondaires.
MOTS-CLÉS:
Les adolescents; Chinois; Modèle de croyance en matière de santé; Incidence; addiction à Internet
PMID: 28417158
DOI: 10.1007/s00127-017-1356-2
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