Antecedentes: Internet converteuse nunha parte fundamental da vida moderna, deu lugar a varios comportamentos problemáticos. Algúns destes comportamentos, como o uso prolífico de medios de comunicación social, a comprobación frecuente de correo electrónico, o xogo en liña excesivo, a compra e xogo en liña e a visualización de pornografía provocan importantes prexuízos no funcionamento cotián dalgunhas persoas. Diferentes investigadores estudaron aspectos psicolóxicos como o espectro compulsivo impulsivo, a ansiedade e a depresión en persoas dependentes de internet.

Obxectivos: O obxectivo deste estudo é examinar a relación entre as adiccións a internet e os diferentes aspectos da personalidade dos estudantes de Medicina.

Métodos: Neste cruce, o estudo seccional tiña como obxectivo avaliar a todos os estudantes 687medical da facultade de medicina da Universidade de Shiraz de Ciencias Médicas. Os estudantes de 364 mostraron a súa atención por participar no estudo cubrindo o formulario de consentimento. Finalmente recolléronse cuestionarios válidos 278. Responderon ás preguntas demográficas do cuestionario como idade, sexo, estado civil, aloxamento de estudantes, ano de entrada á universidade, lugar de residencia do estudante e tamén se realizou unha proba de adicción a internet e o formulario breve de inventario de cinco factores NEO (NEO-FFI) foi enchido.

Resultados: 55% dos participantes mostran adicción a internet, cunha distribución de 51.4% leve, 2.9% moderada e 0.4% dependencia grave. A adicción a Internet e os trazos de personalidade de extraversión (O coeficiente de correlación = -0.118, P = 0.05), a compatibilidade (O coeficiente de correlación = -0.379, P = 0.001) e a conciencia (o coeficiente de correlación = -0.21, P = 0.001), mostráronse significativos. correlación negativa, pero a súa correlación co neurotismo (O coeficiente de correlación = + 0.2, P = 0.001) foi significativamente positivo. As puntuacións de adicción a internet entre os estudantes do cinco e o seis semestres anteriores ao exame completo de ciencias básicas (26.52 ± 9.8) e ás probas completas de prácticas (28.57 ± 19.2) foron superiores aos outros anos académicos.

Conclusións: A prevalencia de adicción a Internet neste estudo foi maior en comparación con estudos similares noutros campos o que provocou a preocupación sobre o alcance do problema. Máis adicción a internet entre os estudantes do semestre 4th e 10th revela a necesidade de ser adestrado de forma eficiente para afrontar o estrés en condicións críticas e tamén para manter un rendemento académico positivo. A correlación dalgúns aspectos dos trazos de personalidade coa adicción a internet, suxeriu unha avaliación inicial da personalidade dos estudantes médicos mediante ferramentas de cribado e identificación de poboacións en risco. Isto pode demostrar a necesidade de métodos favorables para a iniciación da prevención.

Palabras clave: Comportamento Adictivo; Personalidade; Inventario da personalidade

Internet como unha enorme rede que contén millóns de canles privadas, públicas, académicas, empresariais e gobernamentais de ámbito local a global, con efectos dramáticos na vida humana desempeña un papel importante no comportamento e na mentalidade das persoas (1). Os adolescentes son os usuarios máis frecuentes de internet, que entre eles os estudantes universitarios son un grupo con risco significativo de adicción a internet (2).

Os estudantes universitarios están expostos a unha nova vida como o inevitable uso académico e acceso a internet, mini computadores portátiles e teléfonos móbiles. Ademais, menos control parental, sensación de soidade e illamento que provocan depresión e ansiedade. Por outra banda, algunhas características como a busca de novidades, a competencia cos compañeiros e a presión dos compañeiros, ameazan así como a adicción a internet (3-7).

A definición de adicción a Internet é a incapacidade de controlar o uso de internet que ten como consecuencia o grave deterioro de varios aspectos da vida (8). Este termo constátase no apéndice da última versión do manual de diagnóstico e estatístico para trastornos mentais (DSM-5) como a nova frase, trastorno de xogo en internet (9).

A prevalencia de adicción a Internet nos estudantes universitarios foi 16.3% en estudantes universitarios italianos, 4% en Estados Unidos, 5.9% e 17.9% en Taiwán, 10.6% en China e 34.7% en Grecia (2, 10-13). Nos estudantes universitarios, hai relación directa entre o apoio social deficiente e a sensación de soidade socioemocional coa dependencia de internet (14, 15). A adicción a Internet está relacionada co estado de saúde mental (16). Informouse da prevalencia da adicción a internet en estudantes universitarios de Irán entre 10 e 43% (2, 17-19).

Como o trazo de personalidade é un factor importante para a dependencia de substancias, parece ser un factor de risco importante para a adicción a internet (20-23). Neste estudo, o noso obxectivo é avaliar os trazos de personalidade dos estudantes afectados por dependencia de internet. Isto pode demostrar a importancia da necesidade dunhas ferramentas de cribado e axudar ao individuo de alto risco, especialmente nun ambiente académico

Os principais obxectivos deste estudo foron a exploración da prevalencia da adicción a internet e o papel dos trazos de personalidade como factor de risco da adicción a internet. A hipótese era: 1, características demográficas como a sexualidade serían factores de risco positivos para a adicción a internet; e 2, trazos de personalidade específicos como a extraversión baixa, a baixa comodidade e a baixa estabilidade emocional influirían no risco de adicción a internet. A investigación actual tiña como obxectivo investigar o alcance do efecto de tres factores, incluíndo: personalidade, socio-demográfico e usos en internet sobre a adicción a internet entre estudantes de medicina.

3.1. Participantes

Na investigación transversal actual, a mostra estatística consistiu en todos os estudantes de medicina da Universidade de Ciencias Médicas de Shiraz, Shiraz, Irán. No momento do estudo, 687 estudantes de medicina estudábanse na Universidade de Ciencias Médicas de Shiraz. Entre eles pretendían participar no estudo 364 estudantes. Finalmente, recolléronse 278 cuestionarios válidos. A investigación fíxose no segundo semestre do curso 1393 - 1394.

Os criterios de inclusión: todos os estudantes de medicina estudaron en 1393 - 1394.

Criterios de exclusión: todos os que se negaron a participar no estudo.

3.2. Instrumentos

O cuestionario demográfico consta de preguntas sobre idade, sexo, estado civil, aloxamento de estudantes, ano de ingreso, lugar de residencia do estudante.

A proba de adicción a Internet (IAT) desenvolvida por Kimberly Young é unha medida fiable e válida do uso adictivo de internet. Consta de 20 elementos clasificados nun formato Likert de seis opcións de nunca = 0 a sempre = 5. A puntuación mínima e máxima son cero e 100, respectivamente. A puntuación total de cada participante clasificouse nunha destas clases: saudable (puntuación 0-19), en risco (puntuación 20-49), dependencia moderada (puntuación 50-79) e dependencia grave (puntuación 80-100) (24). A versión persa deste cuestionario utilizouse neste estudo (25).

As diferentes causas do uso de internet avaliadas nun cuestionario separado que contén elementos 10.

O 60-item NEO inventario de cinco factores (NEO-FFI) pode definir os cinco factores básicos de personalidade. O instrumento que contén elementos 60 clasificados nunha escala Likert de cinco puntos (1 = non está de acordo con 5 = está de acordo firmemente) que avaliou o modelo de personalidade de cinco factores incluíndo: neurotismo (N), conveniencia (A) e conciencia (C) , factores de extraversión (E) e apertura (O) (26). A versión iraniana deste cuestionario utilizouse neste estudo (26).

3.3. Procedemento

Todos os participantes participaron voluntariamente neste estudo. O investigador atopou participantes nas súas clases. Despois da introdución preliminar sobre os obxectivos deste estudo e a confidencialidade do acordo de divulgación, solicitouse aos participantes que completasen os cuestionarios, incluído o cuestionario demográfico, o cuestionario ITA e inmediatamente despois o NEO-FFI.

4.1 Análise descritiva

Os datos en bruto dos cuestionarios válidos 278 foron importados á versión SPSS 20 e preparados para a análise estatística. A idade media dos participantes foi 21.48 ± 2.59.

39% (n = 108) de participantes foron masculinos e 61% (n = 170) femininos. Ao avaliar o lugar de residencia, o 66% (n = 184) deles viviu coa familia e o 34% (n = 94) vivían na residencia do estudante (Táboa 1).

Táboa 1.   Factores demográficos que afectan o uso de Internet

4.2 Uso de Internet

O tempo medio de uso de Internet foi de 3.81 ± 3.14 horas.

As diferentes causas do uso de internet avaliadas nun cuestionario separado que contén elementos 10. Os resultados móstranse en Táboa 1. O uso máis común de internet foi a busca científica e o uso de redes sociais; e a menor causa foi o xogo e chat en liña.

4.3 Análise de Puntuación IAT

Para analizar as respostas IAT dos estudantes, aplicouse a escala estándar de Young. A distribución da gravidade da adicción a internet foi como: 45.3% (n = 125), que se atopa nun rango normal, 51.4% (n = 143) dependencia leve a internet, 2.9% (n = 8) dependencia moderada de internet e 0.4% (n = 1) ) vicio grave.

A valoración do factor de sexualidade indicou que as puntuacións dos homes foron maiores (M = 27.67, SD = 14.57) que as mulleres (M = 20.34, SD = 13.12). A análise de test t independente indicou que as puntuacións IAT varían segundo o sexo (P = 0.001). A puntuación IAT foi significativamente maior nos estudantes que viven en familia (M = 24.34) en comparación cos estudantes que viven na residencia do estudante (M = 20.92) (P = 0.001). A avaliación do estado civil mostrou que a puntuación media do alumnado individual foi significativamente maior en comparación cos estudantes casados ​​(P = 0.043).

Táboa 2 mostran media e SD da puntuación ITA debido a factores demográficos en grupo adictos. Hai correlación positiva entre horas de uso de internet e puntuación IAT.

A comparación da puntuación media IAT entre o ano de asistencia diferente demostra que os estudantes que asistiron á universidade en 2012 (1391 Hijri) e 2008 (1387 Hijri) que deben participar en probas completas universitarias, respectivamente amosarán a proba de ciencia básica completa e a proba completa de pre-prácticas ( P = 0.02).

Táboa 2.   Media do puntaje IAT e factores demográficos

4.4 Trazos de personalidade e adicción a Internet

A análise de correlación de Pearson e varias regresións lineais utilizáronse para avaliar a relación entre os trazos de personalidade dos estudantes e as puntuacións totais do IAT. Os resultados móstranse en Táboa 3. Hai correlación positiva entre a puntuación IAT e o neurotismo (N), e a correlación negativa entre a puntuación IAT e, a compatibilidade (A) e a conciencia (C), a extraversión (E). Non se atopou relación significativa entre as puntuacións totais do IAT e os trazos de personalidade de apertura. A investigación do papel potencial dos trazos de personalidade na explicación do uso problemático de Internet fíxose mediante unha análise de regresión múltiple. As puntuacións totais do IAT establecéronse como variables dependentes. Os resultados das múltiples análises de regresións lineais mostran que o único dominio que podía predecir a adicción a internet foi a conveniencia (A) que podería predicir o 0.1% da regresión da variable de adicción a Internet calcúlase por: y = ax + b, polo que a fórmula preditiva para a adicción a internet pode ser: Y = 46.21 ± 0.762 (Acuerdo). Nesta fórmula pódese establecer unha puntuación bruta de acordo e pódese prever a adicción a internet.

Táboa 3.   Coeficiente de correlación entre os rasgos de personalidade e os resultados IAT

A comparación dos trazos de personalidade entre grupos viciados e non viciados refírese en Táboa 4. Os grupos non adictos mostran unha puntuación media superior significativa na capacidade de acordo (A) e conciencia (C), extraversión (E). A puntuación de neurotismo foi significativamente maior no grupo dependente.

Táboa 4.   Media dos rasgos de personalidade das poboacións adictas a Internet e non adictas

O principal propósito deste estudo foi investigar o risco de adicción a internet en estudantes médicos, considerando a interacción entre datos demográficos, uso de Internet dos estudantes e trazos de personalidade. A prevalencia foi maior en comparación coas outras investigacións similares en estudantes universitarios en Irán e outros países. A prevalencia de adicción a internet nos estudantes universitarios foi 4% en Estados Unidos, 5.9% e 17.9% en Taiwán, 10.6% en China e 34.7% en Grecia. Noutra universidade médica iraniana, a prevalencia foi entre 5.2 e 22%. (2, 10-13, 17-19, 27). Aínda que esta diferenza pode estar relacionada co aumento da taxa de accesibilidade da tecnoloxía. Esta elevada taxa de dependencia en internet é preocupante. No noso estudo, o uso máis común de internet entre estudantes de medicina tiña como finalidade buscar os artigos científicos. Isto confirmouse no estudo de estudantes de medicina (17) aínda que o propósito máis común do uso excesivo de internet noutros estudos é a conexión cibernética social como o chat (10, 27).

Neste estudo similar a outras investigacións, os estudantes masculinos obtiveron puntuacións IAT medias máis altas que as mulleres (17, 26, 28). Algúns estudos indican que a taxa de adicción a internet foi maior nos estudantes (10, 29) Isto pódese explicar polo interese e a motivación dos homes pola tecnoloxía da información. A cultura tamén pode ter un papel importante neste resultado.

As nosas investigacións demostran que a puntuación media de IA foi maior nos que vivían en familia en comparación cos estudantes que vivían na residencia dos estudantes. Este achado é similar aos outros estudos (26). Isto pode deberse a un maior sentido de responsabilidade nos estudantes que viven na residencia dos estudantes xa que teñen que xestionar todo na súa vida.

O coñecido factor de risco definido nesta investigación para IA, está sendo único. Noutros estudos similares ser solteiro, ter relacións familiares deterioradas e divorciarse foron factores de risco para a adicción a internet (28). Isto pódese explicar mediante un modelo de comportamento cognitivo que xustifique este achado. Estar en liña dálles aos individuos a sensación de competencia e socialización que, en consecuencia, inflúen no uso de internet (13). Beyrami et al. estudou o efecto do apoio social percibido e a sensación de soidade socioemocional na adicción a internet en estudantes universitarios (15). Isto tamén foi aprobado no estudo de Shaw (14).

Nesta investigación, aceptouse parcialmente a hipótese inicial da influencia dos trazos de personalidade como predictor da adicción a internet. No noso estudo, houbo correlación positiva entre a puntuación IAT e o neurotismo (N), e a correlación negativa entre a puntuación IAT e, a conveniencia (A), a conciencia (C) e a extraversión (E). Non se atopou relación significativa entre as puntuacións totais da IAT e os trazos de personalidade de Openness. Diferentes estudos utilizan diversos tipos de ferramentas de avaliación da personalidade. Entre aqueles que empregan o modelo de cinco factores e o modelo de tres factores confirmou o efecto do neurotismo (N) na adicción a internet (29-34). A correlación negativa da compatibilidade (A), a conciencia (C), a extraversión (E) son similares cos resultados dos outros estudos que avalían o papel da personalidade na adicción a internet (20, 30, 31). Tres mostras británicas independentes na NEO-FFI indican que a conveniencia, o neurotismo e a conciencia son subescalas máis fiables que a extraversión e a apertura á experiencia e a extraversión (35).

O neurotismo é a susceptibilidade de experimentar sentimentos negativos, como depresión, ansiedade, rabia con baixa tolerancia ao estrés ou estímulos desagradables. Aqueles con maior puntuación en neurotismo interpretan as situacións habituais como alarmantes e ameazantes. Estes problemas na regulación emocional poden influír claramente na capacidade de pensar, tomar decisións e xestionar eficazmente o estrés (36). Pode ser a razón pola que estas persoas usan métodos de substitución como o uso de internet para tratar situacións de estrés. Isto pode ser unha explicación para o aumento da taxa de adicción a internet nos períodos anteriores ás probas completas durante o curso académico.

O trazo de acordo era un pronóstico negativo dramático da adicción a internet. As persoas con baixa capacidade de acordo teñen algúns problemas para establecer relacións interpersoais reais ou compartir experiencias de traballo en equipo, polo que prefiren pasar o seu tempo libre para navegar por internet (37, 38) e isto é un medio para satisfacer as súas necesidades persoais.

Outro trazo de personalidade que mostrou un efecto negativo significativo na predición da adicción a internet foi a extraversión. A extraversión caracterízase por buscar atención, ser faladora, ter un alto efecto positivo e sociabilidade na vida real, mentres que os introvertidos son excitados e nerviosos. Por tanto, necesitan paz e ambiente tranquilo para estar no nivel óptimo de rendemento; polo que poden preferir interactuar en liña con outros (39).

O trazo de personalidade de conciencia tamén foi un importante predictor negativo da adicción a internet. Así, os estudantes cun comportamento metódico e estruturado en comparación con persoas desorganizadas teñen un menor risco de adicción a Internet (40).

Outro achado interesante nesta investigación foi o efecto de estresores como o exame completo de ciencia básica e o exame completo de prácticas previas ao aumento do uso de internet. Parece que os estudantes usan este comportamento inadaptado como mecanismo de defensa para escapar destes estresantes. Os estudantes do semestre 4th e 10th necesitan ser adestrados correctamente e de forma eficaz para tratar o estrés en condicións críticas e tamén para manter un rendemento académico positivo. Non se atopou ningún estudo similar para avaliar este efecto.

Estes datos foron un bo identificador de estudantes médicos da facultade de Medicina da Universidade de Shiraz de Ciencias Médicas. Hai que subliñar varias limitacións neste estudo. Os datos están relacionados con estudantes dunha universidade médica iraniana específica; polo tanto, isto pode limitar a súa xeneralización. Non obstante, as mesmas oportunidades no uso de tecnoloxías da información e a comunicación en todos os estudantes de Medicina en Irán poden explicar a mínima homoxeneidade entre os estudantes no uso de internet. Recoméndase que a avaliación inicial da personalidade dos estudantes médicos mediante ferramentas de selección e identificación de poboacións en situación de risco poida demostrar a necesidade de métodos favorables para a iniciación da prevención.

Os escritores queremos expresar o seu máximo agradecemento ao vicepresidente de investigación da Universidade de Ciencias Médicas de Shiraz, así como ao centro de investigación psiquiátrica pola asistencia na realización deste proxecto.

• 1. KS novo. A adicción a Internet é un novo fenómeno clínico e as súas consecuencias. American Behav Sci. 2004;48(4): 402-15. [DOI]
• 2. Mazhari S. A prevalencia dun uso problemático de internet e os factores relacionados nos estudantes de Medicina, Kerman, Irán. Saúde Adicto. 2012;4(3-4): 87-94. [PubMed]
• 3. Koyuncu T, Unsal A, Arslantas D. Avaliación da adicción á internet e da soidade en estudantes de secundaria e bacharelato. J Pak Med Assoc. 2014;64(9): 998-1002. [PubMed]
• 4. Wu CY, Lee MB, Liao SC, Chang LR. Factores de risco da adicción a Internet entre os usuarios de Internet: unha enquisa en cuestionario en liña. PLoS One. 2015;10(10): 0137506. [DOI] [PubMed]
• 5. Chang FC, Chiu CH, Lee CM, Chen PH, Miao NF. Os predictores do inicio e persistencia da adicción a internet entre os adolescentes de Taiwán. Adicto Behav. 2014;39(10): 1434-40. [DOI] [PubMed]
• 6. Huan VS, Ang RP, Chong WH, Chye S. O impacto da timidez no uso problemático de internet: o papel da soidade. J Psychol. 2014;148(6): 699-715. [DOI] [PubMed]
• 7. Bozoglan B, Demirer V, Sahin I. A soidade, a autoestima e a satisfacción da vida como predictores da adicción a Internet: un estudo transversal entre estudantes universitarios turcos. Scand J Psychol. 2013;54(4): 313-9. [DOI] [PubMed]
• 8. KS novo. A adicción a Internet: a aparición dun novo trastorno clínico. Behav Cyber ​​Psychol. 1998;1(3): 237-44.
• 9. Asociación Americana de Psiquiatría. Manual de diagnóstico e estatístico de trastornos mentais (DSM). 1994.
• 10. Chou C, Hsiao M. Dependencia en Internet, uso, gratificación e experiencia para o pracer: o caso dos estudantes universitarios de Taiwán. Comp Edu. 2000;35(1): 65-80.
• 11. Servidio R. Explora os efectos dos factores demográficos, o uso de Internet e os trazos de personalidade na adicción a Internet nunha mostra de estudantes universitarios italianos. Com Hum Behav. 2014;35: 85-92.
• 12. Christakis DA, Moreno MM, Jelenchick L, Myaing MT, Zhou C. Uso problemático de internet en estudantes universitarios estadounidenses: un estudo piloto. BMC Med. 2011;9: 77. [DOI] [PubMed]
• 13. Frangos CC, Frangos CC, Sotiropoulos I. Problemática en Internet Uso entre estudantes universitarios gregos: unha regresión loxística ordinal con factores de risco de crenzas psicolóxicas negativas, sitios pornográficos e xogos en liña. Cyberpsychol Behav Soc Netw. 2011;14(1-2): 51-8. [DOI] [PubMed]
• 14. Shaw LH, Gant LM. En defensa de internet: a relación entre a comunicación e depresión en internet, a soidade, a autoestima e o apoio social percibido. Cyberpsychol Behav. 2002;5(2): 157-71. [DOI] [PubMed]
• 15. Beyrami M., Movahedi M. A relación entre o apoio social percibido e a sensación de soidade socio-emocional coa adicción a internet en estudantes universitarios. Cogn social. 2015;3(6): 109-22.
• 16. Salahian A, Gharibi H, Malekpour N, Salahian N. Examinando o papel das variables de predición das subescalas de saúde mental e personalidade na adicción a internet de estudantes en universidades médicas e non médicas de sanandaj en 2014. jorjani. 2015;3(2): 46-56.
• 17. Ghamari F, Mohammadbeigi A, Mohammadsalehi N, Hashiani AA. A adicción a Internet e a modelaxe dos seus factores de risco nos estudantes de medicina, iran. Indian J Psychol Med. 2011;33(2): 158-62. [DOI] [PubMed]
• 18. Hashemian A, Direkvand-Moghadam A, Delpisheh A, Direkvand-Moghadam A. Prevalencia da adicción a internet entre estudantes universitarios de Ilam: estudo transversal. Revista Internacional de Investigacións Epidemiolóxicas. 2014;1(1): 9-15.
• 19. Ansari H, Ansari-Moghaddam A, Mohammadi M, Peyvand M, Amani Z, Arbabisarjou A. A adicción á Internet e a felicidade entre estudantes de ciencias médicas do sureste iran. Ámbito de saúde. 2016;5(2)
• 20. Boogar IR, Tabatabaee SM, Tosi J. ¿Atitude ao abuso de substancias: importan a personalidade e os factores sociodemográficos? Addict Behav de alto risco Int. 2014;3(3) [DOI] [PubMed]
• 21. Ozturk C, Bektas M, Ayar D, Ozguven Oztornaci B, Yagci D. Asociación de Trazos de Personalidade e Risco de Adicción a Internet en Adolescentes. Asian Nurs Res (Coreano Soc Nurs Sci). 2015;9(2): 120-4. [DOI] [PubMed]
• 22. Xu J, Shen LX, Yan CH, Hu H, Yang F, Wang L, et al. Características persoais relacionadas co risco de adicción á internet adolescente: unha enquisa en Shanghai, China. BMC Saúde Pública. 2012;12: 1106. [DOI] [PubMed]
• 23. Chen Q, Quan X, Lu H, Fei P, Li M. Comparación da personalidade e outros factores psicolóxicos dos estudantes con adicción a internet que fan e non teñen unha disfunción social asociada. Shanghai Arch Psychiatry. 2015;27(1): 36-41. [DOI] [PubMed]
• 24. Alavi SS, Eslami M, Meracy MR, Najafi M, Jannatifard F, Rezapour H. Propiedades psicométricas da proba de adicción a Internet de Young. Int J Behav Sci. 2010;4(3): 183-9.
• 25. Mohammadsalehi N, Mohammadbeigi A, Jadidi R, Anbari Z, Ghaderi E, Akbari M. Propiedades psicométricas da versión persa Versión de Yang Internet Addiction Questionnaire: An Explicatory Factor Analysis. Addict Behav de alto risco Int. 2015;4(3): 21560. [DOI] [PubMed]
• 26. Anisi J, Majdiyan M, Joshanloo M, Ghoharikamel Z. Validez e fiabilidade do inventario NEO de cinco factores (NEO-FFI) en estudantes universitarios. Int J Behav Sci. 2011;5(4): 351-5.
• 27. Salehi M, Khalili MN, Hojjat SK, Salehi M, Danesh A. Prevalencia da adicción a internet e factores asociados entre estudantes médicos de Mashhad, Irán en 2013. Irán Cres Cres Med J. 2014;16(5) [DOI] [PubMed]
• 28. Senormanci O, Saracli O, Atasoy N, Senormanci G, Kokturk F, Atik L. Relación da adicción a Internet con estilo cognitivo, personalidade e depresión en estudantes universitarios. Psiquiatría Compr. 2014;55(6): 1385-90. [DOI] [PubMed]
• 29. Mok JY, Choi SW, Kim DJ, Choi JS, Lee J, Ahn H, et al. Análise de clase latente en adicción a internet e smartphone en estudantes universitarios. Neuropsiquiatra Dis Treat. 2014;10: 817-28. [DOI] [PubMed]
• 30. Wang CW, Ho RT, Chan CL, Tse S. Explorar características de personalidade de adolescentes chineses con comportamentos adictivos relacionados con internet: diferenzas de trazos para a adicción aos xogos e a adicción ás redes sociais. Adicto Behav. 2015;42: 32-5. [DOI] [PubMed]
• 31. Kuss DJ, Short GW, Van Rooij AJ, van de Mheen D, Griffiths MD. O modelo e a personalidade dos compoñentes de adicción a Internet: establece a validez da construción a través dunha rede nomolóxica. Com Hum Behav. 2014;39: 312-21.
• 32. Ying Ge JS, Zhang J. Investigación sobre a relación entre a adicción a internet, os trazos de personalidade e a saúde mental dos nenos deixados urbanos. Global J Health Sci. 2015;7(4): 60.
• 33. Dalbudak E, Evren C. A relación da severidade da adicción a Internet cos síntomas do trastorno por déficit de atención en hiperactividade en estudantes universitarios turcos; impacto dos trazos de personalidade, depresión e ansiedade. Psiquiatría Compr. 2014;55(3): 497-503. [DOI] [PubMed]
• 34. Zamani BE, Abedini Y, Kheradmand A. Adicción a internet baseada nas características de personalidade de estudantes de secundaria en Kerman, Irán. Saúde da Adicción. 2012;3(3-4): 85-91.
• 35. Egan V, Deary I, Austin E. O NEO-FFI: As normas británicas emerxentes e unha análise a nivel de elemento suxiren que N, A e C son máis fiables que O e E. Pers Perso Dif. 2000;29(5): 907-20.
• 36. Goldberg LR. A estrutura dos trazos de personalidade fenotípicos. Am Psychol. 1993;48(1): 26-34. [PubMed]
• 37. Landers RN, Lounsbury JW. Unha investigación dos grandes trazos de estreita personalidade en relación ao uso de Internet. Com Hum Behav. 2006;22(2): 283-93.
• 38. Buckner JE, Castilla C, follas TL. O modelo de cinco factores da personalidade e o uso excesivo de empregados da tecnoloxía. Com Hum Behav. 2012;28(5): 1947-53.
• 39. Yan W, Li Y, Sui N. A relación entre acontecementos estresantes recentes da vida, trazos de personalidade, funcionamento percibido da familia e vicio de internet entre estudantes universitarios. Estrés Saúde. 2014;30(1): 3-11.
• 40. Muller KW, Beutel ME, Egloff B, Wölfling K. Investigando factores de risco para o trastorno do xogo en internet: unha comparación de pacientes con xogos adictivos, xogadores patolóxicos e controis saudables sobre os cinco grandes trazos de personalidade. Euro Addict Res. 2013;20(3): 129-36. [DOI] [PubMed]