PLoS One. 2016 Sep 12;11(9):e0161126. doi: 10.1371 / journal.pone.0161126. eCollection 2016.
Younes F1,2, Halawi G1,2, Jabbour H3,4, El Osta N5,6,7, Karam L1,8, Hajj A1,2, Rabbaa Khabbaz L1,2.
Abstract
Contexte et objectifs:
METHODES:
RÉSULTATS:
CONCLUSIONS:
Abstract
Contexte et objectifs
La dépendance à Internet (IA) pourrait être une préoccupation majeure chez les étudiants en médecine des universités qui souhaitent devenir des professionnels de la santé. Les implications de cette dépendance ainsi que son association avec le sommeil, les troubles de l'humeur et l'estime de soi peuvent entraver leurs études, avoir une incidence sur leurs objectifs de carrière à long terme et avoir des conséquences néfastes et considérables pour la société dans son ensemble. Les objectifs de cette étude étaient les suivants: 1) Évaluer l’évaluation potentielle de l’IA chez les étudiants en médecine des universités, ainsi que les facteurs qui y sont associés; 2) Évaluez les relations entre l’IA potentielle, l’insomnie, la dépression, l’anxiété, le stress et l’estime de soi.
Méthodologie
Notre étude était une enquête transversale par questionnaire menée auprès d'étudiants 600 de trois facultés: médecine, dentisterie et pharmacie à l'Université Saint-Joseph. Quatre questionnaires validés et fiables ont été utilisés: le test de toxicomanie sur Internet, l'indice de sévérité de l'insomnie, l'échelle de stress de la dépression et de la dépression (DASS 21) et l'échelle de confiance de soi de Rosenberg (RSES).
Résultats
Le score YIAT moyen était 30 ± 18.474; Le taux de prévalence de l’IA potentielle était de 16.8% (intervalle de confiance 95: 13.81 – 19.79%) et était significativement différent entre les hommes et les femmes (p-value = 0.003), avec une prévalence plus élevée chez les hommes (23.6% versus 13.9%). Des corrélations significatives ont été trouvées entre l’IA potentielle et l’insomnie, le stress, l’anxiété, la dépression et l’estime de soi (p-valeur <0.001); Les sous-scores de l'ISI et du DASS étaient plus élevés et l'estime de soi plus faible chez les élèves ayant un potentiel IA.
Conclusions
Identifier les étudiants avec une IA potentielle est important car cette dépendance coexiste souvent avec d'autres problèmes psychologiques. Par conséquent, les interventions doivent inclure non seulement la gestion de l'AI, mais également les facteurs de stress psychosociaux tels que l'insomnie, l'anxiété, la dépression, le stress et l'estime de soi.
Figures
Citation: Younes F., Halawi G., Jabbour H., El Osta N., Karam L., Hajj A. et al. (2016) Dépendance à Internet et relations avec l'insomnie, l'anxiété, la dépression, le stress et l'estime de soi chez les étudiants universitaires: une étude transversale conçue. PLoS ONE 11 (9): e0161126. doi: 10.1371 / journal.pone.0161126
Rédacteur en chef: Andrea Romigi, Université de Rome Tor Vergata, ITALIE
reçu: March 31, 2016; Accepté: Juillet 30, 2016; Publié le: 12 septembre 2016
Droits d'auteur: © 2016 Younes et al. Ceci est un article en accès libre distribué selon les termes de la Licence Creative Commons Attribution, qui autorise une utilisation, une distribution et une reproduction sans restriction sur tout support, à condition que l'auteur et la source d'origine soient crédités.
Disponibilité des données: Toutes les données pertinentes se trouvent dans le document et ses fichiers d’informations complémentaires.
Financement: Les auteurs n'ont reçu aucun financement spécifique pour ce travail.
Intérêts concurrents: Les auteurs ont déclaré qu'ils n'existaient pas de conflit d'intérêts.
Introduction
L’utilisation d’Internet a connu une croissance exponentielle dans le monde entier pour atteindre plus de 2.5 milliards d’utilisateurs actifs1, 2] dont la majorité sont des adolescents et des jeunes [3]. Parallèlement à la croissance rapide de l’accès à Internet, on assiste à une montée de la dépendance à Internet, en particulier chez les adolescents, qui retient de plus en plus l’attention des médias populaires, des autorités gouvernementales et des chercheurs [4].
Une utilisation excessive d'Internet est définie comme lorsque l'utilisation d'Internet est devenue excessive, incontrôlée et prend beaucoup de temps au point de devenir intemporelle et de perturber gravement la vie des gens [5]. La dépendance à Internet se caractérise par un mode d’utilisation inadapté de l’internet conduisant à une déficience ou à une détresse cliniquement significatives [6].
Les termes «utilisation d'Internet problématique» [7], utilisation pathologique d’Internet [8-10] et «dépendance à Internet» [11-13] sont généralement considérés comme des synonymes de dépendance à Internet [14]. Young et al [15-17] les critères de diagnostic proposés pour la dépendance à Internet (AI), dans lesquels le retrait, les capacités de planification médiocres, la tolérance, les préoccupations, une perte de contrôle et un temps de connexion excessif étaient définis comme des symptômes centraux.
La prévalence mondiale de l’IA variait de 1.6% -18% [18]. 10.7% d'adolescents en Corée du Sud présentent une analyse d'impact selon l'échelle de dépendance à Internet de Yong [19]. 11% en Grèce, sur la base du même test [20]; De 10.7 à 13.9% des adolescents européens sont à risque de toxicomanie, selon les instruments de Young [21] et 4% chez les lycéens aux Etats-Unis [22].
La prévalence de l’IA peut varier selon l’âge, le sexe et l’appartenance ethnique, et elle prévaut plus fréquemment chez les étudiants collégiaux [23].
On observe un taux élevé de troubles de la personnalité chez les personnes atteintes d’IA [24-27].
Une utilisation intensive d'Internet serait également associée à des troubles de l'humeur [28], mauvaise qualité de sommeil [28, 29], faible estime de soi [30], impulsivité [31], suicide [32, 33], activité physique plus faible [29] et des problèmes de santé (migraines, maux de dos, obésité) [34].
Notre hypothèse était que l'EI pourrait être une préoccupation majeure pour les étudiants en médecine des universités et qu'il était important d'examiner son association avec le sommeil, les troubles de l'humeur et l'estime de soi, afin que des mesures appropriées puissent être prises pour remédier à ce problème.
Pour les étudiants en médecine qui souhaitent devenir des professionnels de la santé, les conséquences de cette dépendance peuvent entraver leurs études et avoir une incidence sur leurs objectifs de carrière à long terme, et avoir des conséquences néfastes et néfastes sur la société dans son ensemble.
Les objectifs de cette étude étaient les suivants: 1) Évaluer l’éventuelle IA chez les étudiants du Campus of Medical Sciences (CMS) de l’Université Saint-Joseph au Liban, ainsi que les facteurs sociodémographiques qui y sont associés; 2) Évaluez les relations entre l'IA potentielle, l'insomnie, la dépression, l'anxiété, le stress et l'estime de soi, tout en tenant compte de l'exposition simultanée à l'insomnie, au stress, à l'anxiété et à la dépression chez les étudiants.
Matériels et méthodes
Considérations éthiques
Le protocole de l'étude a été approuvé par le comité d'éthique de l'Université Saint-Joseph (réf. USJ-2015-28, June 2015). Un consentement écrit éclairé a été obtenu de toutes les personnes participant à l'étude.
Procédure d'enquête et échantillonnage
Notre étude était une enquête transversale basée sur un questionnaire et menée auprès d'étudiants de trois facultés: médecine, dentisterie et pharmacie à l'Université Saint-Joseph, de septembre à décembre 2015 (mois 4). Les critères d'inclusion étaient les suivants: étudiants âgés de plus de 13 ans 18 et désirant participer à l'étude. Les critères d'exclusion étaient: l'âge au-dessous de 18 et la présence d'une maladie chronique. Les élèves ont été sélectionnés de manière aléatoire dans chaque classe en utilisant un tableau de nombres aléatoires pour assurer la représentativité de l'échantillon. Cette sélection aléatoire était proportionnelle au nombre d'élèves dans chaque classe. Les étudiants sélectionnés ont été approchés par deux assistants de recherche qualifiés généralement à la fin de leurs cours avant de quitter la classe et ont demandé s'ils étaient disposés à participer à condition qu'ils ne présentent aucun critère d'exclusion. Un consentement formel écrit a ensuite été obtenu.
Collecte de données
Les données ont été collectées au cours d’une interview face à face à l’aide d’un outil d’enquête standard auto-administré reposant sur quatre questionnaires fiables et validés au niveau international, à savoir le test de dépendance à Internet jeune, l’indice de gravité de l’insomnie, l’échelle de stress anxieux pour la dépression (DASS 21), et l'échelle de Rosenberg Self Esteem. La durée des entretiens allait de 15 à 25 minutes.
Les mesures
Participants
Des données personnelles sur l'âge, le sexe et le corps professoral ont été collectées. En outre, des informations sur la vie seule ou non, le tabac (cigarette ou pipe à eau) et la consommation d'alcool ont également été obtenues.
Addiction à Internet.
Le test Young Internet Addiction Test (YIAT) est validé chez les adolescents et les adultes et largement utilisé [15, 16, 35]. Il s’agit d’une échelle d’auto-évaluation 20 permettant d’évaluer la productivité d’un répondant au travail, à l’école ou à la maison (questions 3), ses comportements sociaux (questions 3), son lien émotionnel avec Internet et ses réactions (motifs 7), ainsi que ses tendances générales d'utilisation d'Internet (questions 7). Les participants répondent aux éléments 20 YIAT sur une mesure Likert à points 6 («ne s'applique pas» à «toujours»), ce qui a généré un score global entre 0 et 100. Les seuils suivants du score total YIAT ont été appliqués: (1) utilisation normale d’Internet: scores 0 – 49 et (2) dépendance à Internet potentielle: scores supérieurs à 50 [36, 37].
Insomnia.
L'ISI est un questionnaire d'auto-évaluation en 7 points évaluant la nature, la gravité et l'impact de l'insomnie. Les domaines évalués sont: la gravité de l'endormissement, le maintien du sommeil, les problèmes d'éveil tôt le matin, l'insatisfaction du sommeil, l'interférence des troubles du sommeil avec le fonctionnement diurne, la perception des troubles du sommeil par les autres et la détresse causée par les troubles du sommeil. Une échelle de Likert en 5 points a été utilisée pour noter chaque item (0 à 4 où 0 indique aucun problème et 4 correspond à un problème très grave), ce qui donne un score total allant de 0 à 28. Le score total a été interprété comme suit: absence d'insomnie (0–7); insomnie subclinique ou légère (8–14); insomnie modérée (15–21); et insomnie sévère (22–28). De plus, une insomnie cliniquement significative a été détectée lorsque le score total était> 14 [38, 39].
L'estime de soi.
L'échelle d'estime de soi de Rosenberg (RSES) est couramment utilisée et sa cohérence interne et sa fiabilité ont été confirmées par de nombreuses études antérieures [40]. Il comprend des instructions 10. Les participants évaluent dans quelle mesure ils sont d'accord avec chaque énoncé sur une échelle de Likert en quatre points (0) fortement en désaccord avec (3) fortement d'accord pour les éléments 1, 2, 4, 6 et 7 et évaluation inverse pour les éléments 3, 5, 8, 9 et 10. Un score total est obtenu en faisant la somme de toutes les réponses et peut aller de 0 à 30, les scores les plus élevés indiquant une meilleure estime de soi [41].
Anxiété, dépression et stress.
L’échelle de stress pour la dépression et l’anxiété (DASS) est une mesure largement utilisée de l’affect négatif chez l’adulte [42]. Une caractéristique importante et unique de la DASS est son inclusion d'une échelle de tension / stress en plus des échelles de dépression et d'anxiété. Le DASS 21 est une version abrégée de l'échelle d'origine 42-item. Les deux sont des mesures fiables et valables de la dépression, de l’anxiété et de la tension / stress dans des populations cliniques et non cliniques d’adultes [43-45].
Il s’agit d’une échelle d’items 21 mesurée sur une échelle de Likert à points 4 (0 – 3), «0» indiquant «ne m’est pas appliquée du tout» et «3» indiquant «m’est beaucoup appliqué, ou la plupart des temps".
Les seuils suivants sont utilisés pour chaque sous-échelle: dépression: 0 – 4 normal, 5 – 6 léger, 7 – 10 modéré, 11 – 13 moyen et 14 + extrêmement grave; anxiété: normale 0 – 3, légère 4 – 5, modérée 7 – 10, grave 11 – 13 et extrêmement sévère 10 +; stress: normal 0 – 7, léger 8 – 9, modéré 10 – 12, grave 13 – 16 et extrêmement sévère 17 +.
Analyses statistiques.
L'analyse statistique a été réalisée à l'aide du logiciel SPSS pour Windows (version 18.0, Chicago, IL, USA). Le niveau de signification a été défini sur 0.05. Les caractéristiques de l'échantillon ont été résumées en utilisant la moyenne et l'écart type (DS) pour les variables continues et le pourcentage pour les variables catégorielles. Les taux de prévalence de l'insomnie et de la dépendance à Internet ont été calculés à l'aide de données descriptives, ainsi que de l'intervalle de confiance (IC) 95 correspondant. Les tests de Kolmogorov-Smirnov ont été utilisés pour évaluer la normalité de la distribution de chaque variable.
Les catégories de dépendance à Internet ont été regroupées en utilisateurs d'Internet normaux et en dépendance potentielle à Internet.
Une analyse multivariée était nécessaire pour déterminer l'impact de plusieurs variables explicatives explicatives présentées simultanément et pour déterminer lequel des facteurs explicatifs agissait indépendamment sur la dépendance à Internet.
Dans les premiers stades, l'analyse univariée des variables catégoriques et continues a été réalisée en utilisant respectivement les tests d'indépendance du Chi carré ou Fisher Exact et le test t de Student ou test de Mann-Whitney. Par la suite, une analyse de régression logistique a été réalisée avec la dépendance à Internet dichotomisée (<50, ≥ 50) comme variable dépendante. Les caractéristiques et scores des participants (ISI, DASS A, DASS S, DASS D, RSES) qui ont montré des associations avec une valeur de p <0.25 en analyse univariée, étaient candidats pour le modèle multivarié, selon la méthode Enter. La colinéarité entre les variables indépendantes a également été testée. Les variables indépendantes fortement corrélées ont été exclues.
Il a été suggéré de ne pas inclure deux variables indépendantes dans lesquelles il existe une corrélation de 0.64 ou plus. L'anxiété, le stress et la dépression n'étaient pas entrés dans le même modèle car ils étaient fortement corrélés entre eux, comme l'indiquent les coefficients de corrélation de Spearman et Pearson. Enfin, trois analyses de régression logistique ont été effectuées et les variables indépendantes incluses dans le modèle étaient le sexe, le tabagisme, le score ISI, le score RSES et le score DAS pour le stress, l'anxiété et la dépression dans chacun des trois modèles.
Résultats
Caractéristiques socio-démographiques des participants
Un total d'étudiants 780 ont été approchés pour participer à l'étude, parmi lesquels 600 (77%) a donné son accord. Notre population d'étude comprenait 182 (30.3%) et des étudiantes 418 (69.7%). L'âge variait entre les années 18 et 28, avec une moyenne d'années 20.36 ± 1.83.
L'échantillon comprenait des étudiants 219 de la Faculté de médecine (FM), 109 de la Faculté de médecine dentaire (FD) et 272 de la Faculté de pharmacie (FP). Tableau 1 résume les caractéristiques des participants.
Prévalence de la dépendance à Internet (YIAT)
Le score YIAT moyen était 30 ± 18.47 (Tableau 2) Le taux de prévalence potentielle de la dépendance à Internet était de 16.80% avec un CI 95% de 13.81 – 19.79%. “Table S1”Résume les scores moyens pour chacun des éléments 20 du YIAT.
Analyse univariée.
L'analyse univariée a montré que la dépendance potentielle à Internet était significativement différente entre hommes et femmes (valeur p = 0.003), avec une prévalence plus élevée chez les hommes (23.60% versus 13.90%). Le tabagisme était significativement lié à une dépendance potentielle à Internet (valeur p = 0.046); Cependant, ni l'âge, ni les professeurs, ni la consommation régulière d'alcool, ni le fait de vivre seul n'étaient liés de manière significative à l'utilisation d'Internet (Tableau 3).
Prévalence et sévérité de l'insomnie (ISI)
L'insomnie a été évaluée selon le questionnaire ISI. Le score ISI moyen de l'échantillon était 9.31 ± 3.76. La prévalence de l'insomnie cliniquement significative était de 9.80% avec un IC de 95 compris entre 7.42 et 12.18% (Tableau 2).
Anxiété, dépression et stress (DASS-21)
Anxiété: DASS A. Le score DASS A moyen était de 4.77 ± 3.79. 44.70% des participants ont présenté un score DASS A normal (Tableau 2).
Dépression: DASS D. Le score DASS D moyen était de 5.43 ± 4.43. La majorité des participants présentaient un score DASS D normal (Tableau 2).
Stress: DASS S. Le score DASS S moyen était de 6.99 ± 4.46 et 33.20% des participants présentaient un score DASS S normal (Tableau 2).
Estime de soi (RSES)
Le score RSES moyen de l'échantillon de l'étude était 22.63 ± 5.29 (fichier S).
Associations entre dépendance à Internet, insomnie, manque d'estime de soi, anxiété et dépression
Une relation significative a été établie entre une dépendance potentielle à Internet et l’insomnie (p-valeur <0.00001) (Tableau 4).
Le score ISI moyen était de 8.99 ± 3.65 pour les internautes normaux contre 10.89 ± 3.90 dans le groupe potentiel de dépendance à Internet (p <0.0001) (Tableau 5).
De plus, une relation significative a été établie entre le potentiel de dépendance à Internet et l’anxiété, la dépression et le stress (Tableaux). 4 ainsi que 5). Les scores moyens DASS étaient significativement plus élevés dans le groupe de dépendance potentielle à Internet pour l'anxiété, la dépression et le stress.
En ce qui concerne l’estime de soi, une corrélation significative a été observée entre les scores de YIAT et de RSES, une faible estime de soi étant associée à une dépendance potentielle à Internet (Tableaux). 4 ainsi que 5).
Modèle de régression logistique
Le modèle de régression logistique a montré que le sexe, les scores ISI, DASS A, S et D et RSES étaient significativement associés à la dépendance à Internet. Une fois les variables explicatives contrôlées dans l'analyse multivariée, l'association entre le tabagisme et la dépendance à Internet n'était plus significative (p> 0.05), (Tableau 6).
a lieu
Notre objectif était de déterminer la prévalence de l'AI potentielle chez les étudiants en médecine des universités libanaises, d'évaluer les relations entre l'AI et les caractéristiques des participants (principalement l'âge, le sexe, les habitudes de tabagisme, la consommation d'alcool) et d'explorer les associations possibles entre l'AI, l'insomnie, l'anxiété et la dépression. , stress et estime de soi.
Notre étude a révélé que l'EI potentielle était liée de manière significative au sexe et était plus élevée chez les hommes. 16.80% des participants ont présenté une IA potentielle avec un score YIAT moyen de 30. Ces résultats sont comparables à ceux précédemment rapportés chez les jeunes adultes [1, 4, 6, 13]. Certaines études ont montré que la prévalence de l’IA était plus élevée chez les hommes [46], tandis que d’autres n’ont pas trouvé de différence entre les sexes [34].
Lors de l'examen de l'insomnie, nos résultats ont également montré que 9.8% des participants souffraient d'insomnie cliniquement significative et qu'une forte corrélation était établie entre le potentiel de dépendance à Internet et l'insomnie. La prévalence de l'insomnie rapportée dans cette étude correspond à la nature de l'échantillon étudié (jeunes étudiants) et est comparable à celle rapportée chez les jeunes adultes de 20 à 29 (9.1%) [47, 48] et dans les étudiants (12 – 13%) [49].
Les problèmes de sommeil sont généralement considérés comme des conséquences négatives ou des complications de la dépendance à Internet [50], mais une causalité inverse est également possible car les problèmes de sommeil prédisaient un temps plus long passé sur les sites de réseaux sociaux par les jeunes étudiants universitaires [51]. Dans une revue systématique de la littérature, il a été établi que le jeu provoquant une dépendance était associé à une mauvaise qualité de sommeil, tandis que l'utilisation problématique d'Internet était associée à une insomnie subjective et à une mauvaise qualité du sommeil [52]. Cependant, les conceptions de l’étude et les questionnaires utilisés étaient très hétérogènes et c’était principalement la qualité du sommeil qui était explorée, et encore moins l’insomnie.
De plus, cette étude a mis en évidence une forte corrélation entre la dépendance potentielle à Internet et l'anxiété, le stress et la dépression: le pourcentage d'élèves souffrant d'anxiété, de dépression ou de stress est plus élevé chez les toxicomanes potentiels. Des études publiées antérieures ont déjà indiqué une corrélation potentielle entre l'utilisation pathologique d'internet et la dépression [53, 54] et anxiété [55]; cependant, les données sont contradictoires [56] et des études ont examiné l'utilisation pathologique d'internet et non la dépendance telle que définie par Young.
Enfin, une des conclusions importantes de notre étude est que l’estime de soi est liée de manière significative à la dépendance à Internet ainsi qu’au profil psychologique des étudiants: les scores RSES étaient inversement corrélés aux scores ISI, DASS A, DASS S, DASS D et YIAT. Une diminution de l'estime de soi semble associée à une augmentation de l'insomnie, de l'anxiété, de la dépression, du stress et à une IA potentielle.
L’estime de soi est décrite comme l’évaluation que l’on a de soi, comment on se sent par rapport à soi-même dans presque toutes les situations [40, 41]. Lorsque l’intégration et le soutien sociaux sont faibles, le niveau d’estime de soi diminuera en conséquence [57].
Les facteurs de détection associés à une faible estime de soi chez les étudiants revêtent une importance considérable car il existe une relation inverse entre l’estime de soi et la dépression et l’anxiété [58, 59] et la diminution du sentiment d'estime de soi peut entraîner une augmentation des idées suicidaires [60].
Force et limitations
Nos résultats doivent être interprétés dans le contexte de la conception et des limites de l'étude. Les résultats de notre enquête reposent sur un comportement autodéclaré. Les questionnaires d’autodétermination restent les outils les plus largement utilisés dans les enquêtes communautaires pour l’évaluation de la santé physique et mentale [61, 62, 63]. La méthode de l'auto-évaluation reflète le point de vue de la personne interrogée, qui peut être plus approprié pour signaler des troubles subjectifs. Les questionnaires ont été formulés selon un schéma à «choix multiple» et une échelle pour faciliter la réponse et réduire la durée de l'entretien afin de ne pas déranger les étudiants, dans l'espoir que la simplicité du questionnaire faciliterait la tâche des répondants pour une information précise. . L'utilisation chronique de médicaments n'a pas été évaluée, la présence d'une maladie chronique faisant partie des critères d'exclusion de cette étude. Enfin, l’étude n’a pas examiné la répercussion de la dépendance à Internet sur les résultats, en termes de notes, d’échec ou de succès, ce qui aurait pu être intéressant.
Malgré ces limitations, les résultats observés dans cette étude sont importants et méritent d’être approfondis.
À notre connaissance, il s'agissait de la première étude évaluant la relation entre cinq différents facteurs de stress psychosociaux: l'insomnie, l'anxiété, la dépression, le stress, l'estime de soi et l'IA chez les étudiants universitaires.
Nos résultats soulignent l'importance d'identifier et de proposer de l'aide aux étudiants ayant une IA potentielle, car cette dépendance coexiste souvent avec d'autres problèmes psychologiques, et l'EI pourrait être l'une des parties visibles d'un iceberg complexe.
Renseignements à l'appui
(DOCX)
Table S1. Ce sont les données individuelles et complètes pour tous les participants (fiche SPSS).
doi: 10.1371 / journal.pone.0161126.s001
(DOCX)
Remerciements
Nous sommes reconnaissants à tous les étudiants qui ont participé à l’étude et à Mme Tatiana Papazian d’avoir aidé à la rédaction.
Contributions d'auteur
- Conçu et conçu les expériences: LRK HJ.
- Effectué les expériences: FY GH.
- Analysé les données: AH NEO LK.
- A écrit le papier: LRK.
Bibliographie
Table S1. Ce sont les données individuelles et complètes pour tous les participants (fiche SPSS).
doi: 10.1371 / journal.pone.0161126.s001
(DOCX)
Remerciements
Nous sommes reconnaissants à tous les étudiants qui ont participé à l’étude et à Mme Tatiana Papazian d’avoir aidé à la rédaction.
Contributions d'auteur
- Conçu et conçu les expériences: LRK HJ.
- Effectué les expériences: FY GH.
- Analysé les données: AH NEO LK.
- A écrit le papier: LRK.
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