Int J Environ Res Santé publique. 2018 Dec 14; 15 (12). pii: E2861. doi: 10.3390 / ijerph15122861.
Hsieh KY1,2, Hsiao RC3,4, Yang YH5,6, Liu TL7,8, Yen CF9,10.
Abstract
Le but de l’étude était de déterminer les effets prédictifs du sexe, de l’âge, de la dépression et des comportements problématiques sur l’incidence et la rémission de la dépendance à Internet (AI) chez les étudiants après un an de suivi. Un total d'étudiants universitaires 500 (femmes 262 et hommes 238) ont été recrutés. Les effets prédictifs du sexe, de l'âge, de la gravité de la dépression, des comportements d'automutilation / suicidaires, des problèmes d'alimentation, des comportements de prise de risque, de la toxicomanie, de l'agressivité et des rapports sexuels incontrôlables sur l'incidence et la rémission de l'AI sur une période d'un an up ont été examinés. Les taux d’incidence et de rémission sur un an de l’IA étaient respectivement de 7.5% et 46.4%. La gravité de la dépression, les comportements autodestructeurs et suicidaires, ainsi que les rapports sexuels incontrôlables lors de l’enquête initiale prédisaient l’incidence de l’IA dans une analyse univariée, alors que seule la gravité de la dépression prédisait l’incidence de l’IA dans une régression logistique à plusieurs variables (p = 0.015, rapport de cotes = 1.105, 95% intervalles de confiance: 1.021⁻1.196). Un âge relativement jeune a prédit la rémission de l'AI. La dépression et le jeune âge prédisaient l'incidence et la rémission, respectivement, de l'EI chez les étudiants du collège au cours du suivi d'un an.
MOTS-CLÉS: dépression; incidence; addiction à Internet; prédicteur; comportement problématique; remise
PMID: 30558175
4. Discussion
Les résultats de cette étude ont révélé que la dépression et l'âge prédisaient respectivement l'incidence et la rémission de l'AI, tandis que les comportements problématiques ne permettaient pas de prévoir les changements de l'AI chez les étudiants des collèges au cours de la période étudiée. Des études transversales ont mis en évidence une association significative entre dépression et IA chez des étudiants collégiaux [44,45]. Les profils de tempérament qui comprennent une prévention élevée des dommages, une faible autonomie, une faible coopération et une grande transcendance expliquent en partie le lien entre la dépression et l'IA [46]. La présente étude a également confirmé le rôle prédictif de la dépression pour l'incidence de l'AI. En tant que facteur modifiable, la dépression doit être dépistée tôt et traitée afin d'améliorer la santé mentale et de prévenir l'incidence de l'AI chez les étudiants. Aider les personnes souffrant de dépression à gérer leurs difficultés émotionnelles est une stratégie pertinente pour prévenir l’IA [27,28].
Une proportion plus élevée d'étudiants du collégial qui ont développé une IA au cours de la période d'étude avaient des comportements d'automutilation, une tendance suicidaire et des rapports sexuels incontrôlables au départ que ceux qui n'ont pas développé d'AI. Une revue systématique a également révélé que les personnes atteintes d’IA étaient plus susceptibles d’avoir un comportement auto-préjudiciable et une tendance suicidaire non suicidaires que celles sans AI47]. Cependant, les effets prédictifs de l'automutilation, de la suicidalité et des rencontres sexuelles incontrôlables sur l'incidence de l'AI n'étaient pas significatifs dans une analyse de régression multiple à plusieurs variables après la prise en compte simultanée de l'effet de la dépression. Ce résultat indique que l’association entre automutilation, suicidalité et relations sexuelles incontrôlables avec l’incidence de l’IA est principalement imputable à la dépression.
La présente étude a révélé que le jeune âge prédisait une probabilité plus élevée de rémission de l’IA chez les étudiants des collèges. Un âge relativement jeune peut indiquer une durée relativement courte de l'AI, ce qui peut augmenter le risque de rémission de l'AI. Les recherches ont révélé des différences d’âge dans les activités Internet; par exemple, le jeune âge était associé aux achats en ligne posant problème [48,49]. Que diverses activités sur Internet tiennent compte du fait que le jeune âge est un facteur prédictif de la rémission de l 'EI nécessite une étude plus approfondie.
Bien que les recherches aient révélé une différence de sexe dans l’IA [50,51], la présente étude n’appuie pas l’effet prédictif du sexe sur l’incidence ou la rémission de l’IA chez les étudiants. Des études antérieures ont montré que la préférence des activités en ligne diffère selon le sexe. Les femmes ont tendance à utiliser excessivement les médias sociaux et à faire des achats en ligne, alors que les hommes ont tendance à regarder de la pornographie en ligne et à jouer aux jeux d'argent [52,53]. Une étude plus approfondie est justifiée pour examiner le rôle du sexe dans la prévision des changements dans la participation à d’autres activités sur Internet et pas seulement dans l’AI. De plus, le fait que le sexe puisse avoir divers effets sur l'incidence et la rémission de l'AI dans différents groupes d'âge mérite une étude plus approfondie.
Contrairement à l'hypothèse, la présente étude n'a pas mis en évidence d'effet prédictif significatif des problèmes d'alimentation, des comportements de prise de risque, de la toxicomanie et de l'agressivité liée à l'incidence de l'AI chez les étudiants. Les étudiants de niveau collégial avec une agression initiale étaient plus susceptibles d'avoir une IA, alors que l'agression ne prédisait pas l'incidence de l'AI lors du suivi. Une étude a révélé que les individus présentant des phénotypes prédisposant à la toxicomanie pour un trouble lié à l'utilisation de substances étaient également sensibles aux autres renforçateurs [54]. La recherche a également révélé que la consommation d’alcool, le tabagisme et la toxicomanie sont fréquents chez les personnes atteintes d’IA [19,20]. Bien qu'il soit raisonnable de supposer que la consommation de substances psychoactives peut prédire l'incidence de l'AI, les résultats de la présente étude ne l'ont pas corroboré. De plus, il n'y avait pas de différence significative dans l'EI entre les étudiants avec et sans toxicomanie au départ. Que l'association entre les comportements problématiques et l'analyse d'impact existe pour des caractéristiques démographiques ou socio-économiques spécifiques mérite une étude plus approfondie.
La présente étude a révélé que le taux de rémission de l'AI était de 46.4% au cours de la période d'étude d'un an. Les taux de rémission de l'AI dans les études précédentes variaient en raison des diverses définitions de l'AI et des conceptions de recherche. Une étude de suivi de deux ans a révélé que le taux de rémission des jeux en ligne pathologiques était de 16% chez les adolescents néerlandais [32]. Une étude de suivi d'un an a révélé que le taux de rémission de la dépendance aux jeux vidéo en ligne était de 50% chez les adolescents néerlandais [55]. Les résultats des études présentes et précédentes indiquent que, à l’instar d’autres dépendances comportementales [30], IA peut avoir la caractéristique de provisionnalité pendant la période d'adolescence et l'âge adulte qui commence.
Notre étude avait plusieurs contraintes. Tout d'abord, les participants ont été recrutés à l'aide d'une annonce sur BBS ciblant les étudiants. Ceux qui n'ont pas visité BBS n'auraient peut-être pas eu la chance de participer à cette étude. Deuxièmement, les données ont été tirées de questionnaires auto-déclarés, ce qui peut avoir entraîné une variance de méthode partagée. Nous n'avons pas obtenu d'informations secondaires auprès d'autres personnes pour attester des niveaux d'IA et de dépression des participants, ainsi que de la survenue de comportements problématiques. Troisièmement, il se peut que des facteurs prédictifs de l'incidence et de la rémission de l'AI n'aient pas été examinés dans la présente étude. Par exemple, les effets prédictifs des diagnostics psychiatriques des participants, le contenu de l'activité Internet, les attentes d'utilisation d'Internet et les relations avec les pairs nécessitent un complément d'étude. Enfin, le taux d’IA lors de l’évaluation initiale était de 17.3%, ce qui était comparable au résultat d’une étude précédente sur les étudiants collégiaux à Taiwan [41]. Cependant, le nombre de participants avec rémission de l'EI était assez petit, ce qui peut limiter la signification statistique des données sur les résultats.
À notre connaissance, la présente étude est l'une des premières à examiner les effets prédictifs du sexe, de l'âge, de la dépression et des comportements problématiques simultanément pour l'incidence et la rémission de l'AI chez les étudiants. Les résultats de la présente étude méritent d’être étudiés plus avant. De plus, les comportements problématiques surviennent principalement pendant l'adolescence. La relation entre les comportements problématiques et la dépendance à Internet chez les élèves du secondaire mérite une étude plus approfondie.
5. Conclusions
Sur la base de notre étude, nous proposons qu'une enquête précoce sur la dépression chez les étudiants universitaires est pertinente pour réduire l'incidence de l'AI. Les étudiants plus âgés avec IA subissent un risque persistant d'EI l'année suivante et devraient être la cible d'intervention de l'AI.
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