क्या इंटरनेट के मानसिक स्वास्थ्य प्रभाव वेब-आधारित सामग्री या उपयोग के अनुमानित परिणामों के कारण उपयोग किए जाते हैं? यूरोपीय किशोरों का एक अनुदैर्ध्य अध्ययन (2016)

13.07.16 पर प्रकाशित किया गया Vol 3, No 3 (2016): Jul-Sept

कृपया उद्धृत करें: हॉकिबी एस, हैडाल्स्की जी, वेस्टरलंड जे, वास्समैन डी, बालाज़्स जे, जर्मनविसियस ए, मैकिन एन, मेसाज़्रोस जी, सरचिआपोन एम, वेर्निक ए, वर्जन पी, वेस्टरलंड एम, कार्ली वी।

क्या इंटरनेट के मानसिक स्वास्थ्य प्रभाव वेब-आधारित सामग्री या उपयोग के अनुमानित परिणामों के कारण उपयोग किए जाते हैं? यूरोपीय किशोरों का एक अनुदैर्ध्य अध्ययन

JMIR Ment Health 2016; 3 (3): e31

डीओआई: 10.2196 / mental.5925

PMID: 27417665

अमूर्त

पृष्ठभूमि: किशोर और युवा वयस्क सबसे अधिक बार इंटरनेट उपयोगकर्ताओं में से हैं, और सबूत जमा करने से पता चलता है कि उनके इंटरनेट व्यवहार उनके मानसिक स्वास्थ्य को प्रभावित कर सकते हैं। इंटरनेट का उपयोग मानसिक स्वास्थ्य को प्रभावित कर सकता है क्योंकि कुछ वेब-आधारित सामग्री परेशान कर सकती है। यह भी संभव है कि अत्यधिक उपयोग, सामग्री की परवाह किए बिना, नकारात्मक परिणामों का उत्पादन करता है, जैसे कि सुरक्षात्मक ऑफ़लाइन गतिविधियों की उपेक्षा।

उद्देश्य: इस अध्ययन का उद्देश्य यह आकलन करना था कि मानसिक स्वास्थ्य (1) इंटरनेट पर बिताए गए समय (2), विभिन्न वेब-आधारित गतिविधियों (सोशल मीडिया का उपयोग, गेमिंग, जुआ, पोर्नोग्राफी उपयोग) पर किस तरह से खर्च किया जाता है स्कूल का काम, न्यूज़रीडिंग, और लक्षित जानकारी खोज), और (एक्सएनयूएमएक्स) उन गतिविधियों में संलग्न होने के कथित परिणाम हैं।

विधियाँ: एस्टोनिया, हंगरी, इटली, लिथुआनिया, स्पेन, स्वीडन और यूनाइटेड किंगडम के राजकीय विद्यालयों से 2286 किशोरों का एक यादृच्छिक नमूना भर्ती किया गया था। इंटरनेट व्यवहार और मानसिक स्वास्थ्य चर सहित प्रश्नावली डेटा एकत्र किए गए थे और पार-अनुभागीय रूप से विश्लेषण किए गए थे और एक्सएनएक्सएक्स महीनों के बाद इसका पालन किया गया था।

परिणाम: पार-अनुभागीय रूप से, इंटरनेट पर बिताया गया समय और विभिन्न गतिविधियों पर खर्च किए गए सापेक्ष समय दोनों ने मानसिक स्वास्थ्य की भविष्यवाणी की (P<.001), क्रमशः 1.4% और 2.8% विचरण की व्याख्या करते हुए। हालांकि, उन गतिविधियों में संलग्न होने के परिणाम 11.1% विचरण को समझाते हुए अधिक महत्वपूर्ण भविष्यवक्ता थे। केवल वेब-आधारित गेमिंग, जुआ और लक्षित खोजों के मानसिक स्वास्थ्य प्रभाव थे जो कथित परिणामों के लिए पूरी तरह से जिम्मेदार नहीं थे। अनुदैर्ध्य विश्लेषण से पता चला है कि इंटरनेट के उपयोग के कारण नींद की हानि (12 = .95, 0.05% CI = 0.19-XNUMX) P= .001) और जब इंटरनेट एक्सेस नहीं किया जा सका तो निगेटिव (नेगेटिव मूड) (। = .09, 95% CI = 0.03-0.16) P<.01) एकमात्र परिणाम थे जो दीर्घकालिक रूप से मानसिक स्वास्थ्य पर सीधा प्रभाव डालते थे। इंटरनेट के उपयोग के संभावित सकारात्मक परिणाम मानसिक स्वास्थ्य से बिल्कुल भी जुड़े हुए नहीं दिखते।

निष्कर्ष: इंटरनेट उपयोग की परिमाण सामान्य रूप से मानसिक स्वास्थ्य के साथ नकारात्मक रूप से जुड़ा हुआ है, लेकिन विशिष्ट वेब-आधारित गतिविधियां मानसिक स्वास्थ्य को कैसे, कितनी और कितनी दिशा में बदलती हैं। इंटरनेट के उपयोग के परिणाम (विशेष रूप से नींद की हानि और जब इंटरनेट तक पहुँचा नहीं जा सकता है) मानसिक स्वास्थ्य परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए लगता है कि विशिष्ट गतिविधियों की तुलना में अधिक हद तक। इंटरनेट उपयोग के नकारात्मक मानसिक स्वास्थ्य प्रभावों को कम करने के उद्देश्य से किए गए हस्तक्षेप इंटरनेट के उपयोग के बजाय इसके नकारात्मक परिणामों को लक्षित कर सकते हैं।

परीक्षण पंजीकरण: अंतर्राष्ट्रीय मानक यादृच्छिक नियंत्रित परीक्षण संख्या (ISRCTN): 65120704; http://

JMIR Ment Health 2016; 3 (3): e31

डोई: 10.2196 / mental.5925

कीवर्ड

परिचय

किशोरों में अवसाद और चिंता सबसे अधिक प्रचलित मनोरोगों में से दो हैं [1-3], और आत्महत्या, जो अक्सर इन विकारों से निकटता से संबंधित है, 15- से 29- वर्ष के बच्चों के लिए दुनिया में मौत का दूसरा प्रमुख कारण है (यातायात दुर्घटनाओं के बाद) [4]। पिछले एक दशक में, किशोरों के मानसिक स्वास्थ्य और भावनात्मक विकास उनके इंटरनेट उपयोग से प्रभावित होते हैं, इस बारे में बढ़ती रुचि और चिंता है। लगभग कुछ देशों में 80% से ऊपर प्रतिशत के साथ, यूरोपीय आबादी का लगभग 90% इंटरनेट उपयोगकर्ता हैं।5], और स्मार्टफोन के बढ़ते उपयोग के साथ, अधिक से अधिक व्यक्तियों के पास इंटरनेट तक त्वरित और निरंतर पहुंच है। 90 का 16 से अधिक- यूरोप में 24- वर्ष के बच्चों के लिए नियमित रूप से इंटरनेट का उपयोग कम से कम साप्ताहिक, एक प्रतिशत जो किसी अन्य आयु वर्ग की तुलना में अधिक है [6]। यद्यपि यह मापना मुश्किल है कि इंटरनेट पर कितना समय व्यतीत होता है, अधिकांश युवा दैनिक आधार पर इंटरनेट का उपयोग करते हैं, और इंटरनेट उनके जीवन का एक अच्छा एकीकृत हिस्सा बन गया है। इसने परिवर्तनों को जन्म दिया है कि लोग अपने जीवन को कैसे जीते हैं और वे सामाजिक संबंधों और आत्म-पहचान का निर्माण और रखरखाव करते हैं, जानकारी चाहते हैं और मनोरंजन का आनंद लेते हैं।

शोध की एक प्रमुख पंक्ति ने मानसिक स्वास्थ्य समस्याओं को समस्याग्रस्त इंटरनेट उपयोग (या पैथोलॉजिकल या बाध्यकारी इंटरनेट का उपयोग) कहा है, जिसे अक्सर जुआ खेलने की लत और अन्य व्यवहारिक व्यसनों के समान आवेग नियंत्रण विकार के रूप में माना जाता है। समस्याग्रस्त इंटरनेट उपयोग का सबसे अधिक उपयोग और मान्य उपाय, इंटरनेट एडिक्शन टेस्ट (IAT) [7], पैथोलॉजिकल जुआ विकार के लिए नैदानिक ​​मानदंड और मानसिक विकारों के सांख्यिकीय मैनुअल चौथे संस्करण (DSM-4) नैदानिक ​​मानदंडों के एक इंटरनेट उपयोग-विशिष्ट सुधार के माध्यम से निर्मित किया गया था (समस्याग्रस्त इंटरनेट उपयोग माप की समीक्षा के लिए, देखें)8])। इस प्रकार, यह स्क्रीनिंग इंस्ट्रूमेंट इंटरनेट उपयोग के अनिवार्य पहलुओं को मापता है जिसके परिणामस्वरूप क्लिनिकल इम्प्रूवमेंट या क्लेश होता है (उदाहरण के लिए, इंटरनेट के साथ व्यस्तता, इंटरनेट के उपयोग को नियंत्रित या कम करने में असमर्थता; इंटरनेट का उपयोग बंद करने या कम करने का प्रयास करते समय मूडी या उदास महसूस करना; ऑनलाइन रहना; अधिक से अधिक इंटरनेट के उपयोग के बारे में झूठ बोलना, और आगे)। हालांकि, समस्याग्रस्त इंटरनेट के उपयोग को वर्गीकृत करने का कोई मानकीकृत तरीका नहीं है क्योंकि माप, कटऑफ और वर्गीकरण प्रक्रियाएं अध्ययनों के बीच भिन्न होती हैं []8-9]। नैदानिक ​​प्रक्रियाओं के इन मतभेदों ने एक तरफ, कई अध्ययनों में डीएसएम एक्सिस I विकारों के साथ संबंध बनाने के लिए समस्याग्रस्त इंटरनेट का उपयोग पाया है, मुख्य रूप से अवसाद, लेकिन सामाजिक भय और चिंता, पदार्थ का उपयोग, ध्यान-हानि अति सक्रियता विकार और शत्रुता जैसे कुछ व्यक्तित्व चर भी [10-13]। वह समस्यात्मक तंत्र जिसके द्वारा समस्याग्रस्त इंटरनेट का उपयोग मानसिक स्वास्थ्य को प्रभावित करता है, आंशिक रूप से वेब-आधारित गतिविधियों पर खर्च किए गए अत्यधिक समय से संबंधित है, जिसके परिणामस्वरूप सुरक्षात्मक ऑफ़लाइन गतिविधियों जैसे नींद, शारीरिक व्यायाम, स्कूल में उपस्थिति और ऑफ़लाइन सामाजिक गतिविधियों की उपेक्षा होती है, और आंशिक रूप से वापसी के लक्षणों से संबंधित जब उन गतिविधियों तक पहुँचा नहीं जा सकता है [9,14].

अध्ययनों से पता चलता है कि कुछ व्यक्तियों के इंटरनेट उपयोग के समस्यात्मक पहलू एक या कुछ विशिष्ट वेब-आधारित गतिविधियों (जैसे, गेमिंग या सोशल मीडिया के उपयोग) तक सीमित हैं, जबकि अन्य गतिविधियाँ गैर-उपयोगी हैं [15-17]। हालांकि कुछ हालिया साक्ष्य हैं कि IAT की कारक संरचना [7] जुआ और जुआ खेलने जैसी विशिष्ट गतिविधियों में समस्याग्रस्त जुड़ाव को मापने के लिए संगत है [18], इसने सामान्यीकृत समस्याग्रस्त इंटरनेट उपयोग और समस्याग्रस्त इंटरनेट उपयोग के विशिष्ट रूपों के बीच विभेद पैदा किया है। उदाहरण के लिए, जैसा कि अधिकांश इंटरनेट-उपयोग अनुसंधान ने समस्याग्रस्त वेब-आधारित गेमिंग पर ध्यान केंद्रित किया है, और जैसा कि कई अध्ययनों में गेमिंग और गंभीर मानसिक स्वास्थ्य लक्षण विज्ञान के बीच संबंध पाया गया है, यह समस्याग्रस्त इंटरनेट उपयोग का एकमात्र विशिष्ट रूप है जिसे समावेशन के लिए माना गया है। DSM-5 में, जबकि सामान्यीकृत समस्याग्रस्त इंटरनेट उपयोग और अन्य विशिष्ट रूपों में [नहीं]9,19].

इंटरनेट उपयोग के मानसिक स्वास्थ्य प्रभावों की जांच करते समय गतिविधियों के बीच अंतर करना महत्वपूर्ण है। कुछ मामलों में, यह महत्वपूर्ण हो सकता है क्योंकि विचाराधीन गतिविधि नशे की लत बनने का खतरा है, जैसे कि वेब-आधारित जुआ (जैसे, वेब-आधारित पोकर, खेल सट्टेबाजी, कैसीनो स्पिन) [20-23]। अन्य मामलों में, यह महत्वपूर्ण हो सकता है क्योंकि सामग्री विशिष्ट भावनात्मक, संज्ञानात्मक या व्यवहारिक प्रतिक्रियाओं का उत्पादन करके मानसिक स्वास्थ्य को प्रभावित कर सकती है। उदाहरण के लिए, सोशल मीडिया के उपयोग पर 1 अध्ययन से पता चलता है कि सामाजिक सामग्री के निष्क्रिय सेवन से अकेलेपन की भावना बढ़ जाती है, जबकि दोस्तों के साथ सीधा संचार नहीं होता है [24]। एक अन्य उदाहरण जानकारी खोज कर रहा है। अध्ययनों से पता चलता है कि मानसिक स्वास्थ्य समस्याओं वाले युवा, अक्सर अपने शारीरिक और मानसिक स्वास्थ्य से संबंधित लक्षित खोज करते हैं [25-27]। वे किस जानकारी को पाते हैं, इस पर निर्भर करते हुए कि इस प्रकार का व्यवहार संभवत: नकारात्मक और सकारात्मक दोनों परिणाम दे सकता है। स्व-विनाशकारी व्यवहार या आत्म-क्षति को बढ़ावा देने वाली वेबसाइट सामग्री विशेष चिंता का विषय हो सकती है। इसके अलावा, किशोर इंटरनेट का उपयोग करके स्कूल के काम की मात्रा बढ़ाते हैं, और जैसा कि अकादमिक प्रदर्शन आमतौर पर बेहतर मानसिक स्वास्थ्य से जुड़ा होता है [28], इस तरह के उद्देश्यों के लिए इंटरनेट का उपयोग करना सकारात्मक मानसिक स्वास्थ्य की भविष्यवाणी हो सकता है बजाय इसके कि समस्याग्रस्त इंटरनेट के उपयोग के परिप्रेक्ष्य से क्या उम्मीद की जाएगी:29,30]। अन्य शोधों से पता चला है कि कुछ प्रकार के खेल (जैसे, बड़े पैमाने पर मल्टीप्लेयर ऑनलाइन रोल-प्लेइंग गेम) और उन खेलों को खेलने के कुछ उद्देश्य (इन-गेम उपलब्धि, सोशलाइज़ेशन, विसर्जन, विश्राम और पलायनवाद) मानसिक स्वास्थ्य समस्याओं और समस्याग्रस्त होने की भविष्यवाणी करते हैं। गेमिंग [31-33]। हालाँकि, पिछले शोध का अधिकांश भाग सहसंबद्ध है, लेकिन यह बताता है कि इंटरनेट का उपयोग, उपयोग की गई गतिविधि या सामग्री के माध्यम से या इंटरनेट के उपयोग का पालन करने वाले विलंबित परिणामों के माध्यम से मानसिक स्वास्थ्य को प्रभावित कर सकता है।

इस अध्ययन का उद्देश्य यह जांचना है कि किशोरों के मानसिक स्वास्थ्य की इंटरनेट पर समय और 7 प्रकार की इंटरनेट गतिविधियों में उनकी व्यस्तता का अनुमान कैसे लगाया जाता है: सोशल मीडिया का उपयोग, गेमिंग, जुआ, पोर्नोग्राफ़ी देखना, समाचार देखना या देखना, स्कूल से संबंधित गतिविधियाँ या काम, और लक्षित जानकारी खोजें जो स्कूल या काम से संबंधित नहीं हैं। दूसरा, अध्ययन में यह भी परीक्षण किया गया है कि क्या ये प्रभाव उन वेब-आधारित गतिविधियों के उपयोग के कथित परिणामों के कारण बने रहेंगे या हिसाब लगाए जाएंगे। हमने दोनों नकारात्मक परिणामों (जैसे, वापसी, नींद की हानि) और सकारात्मक परिणामों (जैसे, आनंद, नए दोस्त खोजने) के प्रभाव की जांच की। क्रॉस-सेक्शनल डेटा पर इन विश्लेषणों को करने के अलावा, हमने यह भी परीक्षण किया कि क्या ये प्रभाव 4 महीनों की अवधि में मानसिक स्वास्थ्य में परिवर्तन की भविष्यवाणी करेंगे।

तरीके

अध्ययन योजना

डेटा को इंटरनेट और मीडिया आधारित मानसिक स्वास्थ्य संवर्धन (SUPREME) परीक्षण (वर्तमान नियंत्रित परीक्षणों ISRCTN65120704) के माध्यम से आत्महत्या रोकथाम के हिस्से के रूप में एकत्र किया गया था। अध्ययन एस्टोनिया, हंगरी, इटली, लिथुआनिया, स्पेन, स्वीडन और यूनाइटेड किंगडम में मानसिक स्वास्थ्य अनुसंधान केंद्रों के सहयोग से किया गया था। इस परियोजना के एक भाग के रूप में, वेब आधारित मानसिक स्वास्थ्य हस्तक्षेप वेबसाइट का मूल्यांकन करने के लिए 2012-2013 में एक यादृच्छिक नियंत्रित अनुदैर्ध्य अध्ययन किया गया था, जिसका परीक्षण इन देशों के चुनिंदा क्षेत्र में यादृच्छिक रूप से चयनित किशोरों के नमूने में किया गया था। स्कूलों के शामिल किए जाने के मानदंड थे: (1) स्कूल प्राधिकरण भाग लेने के लिए सहमत है; (2) स्कूल एक राज्य स्कूल है (यानी, निजी नहीं); (3) स्कूल में 100-14 की आयु सीमा के भीतर कम से कम 16 छात्र शामिल हैं; (4) स्कूल में 2 से अधिक उम्र के विद्यार्थियों के लिए 15 शिक्षक हैं; (5) 60% से अधिक शिष्य या तो लिंग के नहीं होते हैं। प्रतिभागियों को स्कूल से संबद्धता के आधार पर यादृच्छिक रूप से क्लस्टर किया गया था, या तो एक पूर्ण-हस्तक्षेप स्थिति (हस्तक्षेप वेबसाइट तक पहुंच के साथ) या एक न्यूनतम-हस्तक्षेप नियंत्रण समूह (हस्तक्षेप वेबसाइट तक पहुंच के बिना), और आधारभूत और अनुवर्ती 2 और 4 महीनों में। प्रश्नावली में उनकी इंटरनेट की आदतों, मानसिक स्वास्थ्य और आत्महत्या के व्यवहार और मूल्यांकन के लिए प्रासंगिक अन्य चर शामिल थे। यह अध्ययन किया नहीं वेब-आधारित हस्तक्षेप के किसी भी प्रभाव का मूल्यांकन करने का लक्ष्य रखें, बल्कि मानसिक स्वास्थ्य समस्याओं के लिए इंटरनेट से संबंधित जोखिम कारकों का पता लगाया।

प्रतिभागियों

प्रत्येक देश में एक पूर्वनिर्धारित क्षेत्र से बेतरतीब ढंग से चुने गए राजकीय विद्यालयों के विषय पंजीकृत थे: वेस्ट वीरू काउंटी (एस्टोनिया), बुडापेस्ट (हंगरी), मोलीज (इटली), विलनियस शहर (लिथुआनिया), बार्सिलोना शहर (स्पेन), स्टॉकहोम काउंटी (स्वीडन) ), और पूर्वी इंग्लैंड (यूनाइटेड किंगडम)। इन क्षेत्रों के योग्य राजकीय विद्यालयों को बेतरतीब ढंग से संपर्क आदेश में व्यवस्थित किया गया था, जिस क्रम में विद्यालयों से संपर्क किया गया था और भाग लेने के लिए कहा गया था। यदि एक स्कूल में गिरावट आई, तो सूची में अगले स्कूल से संपर्क किया गया। अगर एक स्कूल ने भागीदारी स्वीकार कर ली, तो शोधकर्ताओं की एक टीम ने स्कूल में जाकर अध्ययन की पृष्ठभूमि, उद्देश्य, लक्ष्य और प्रक्रियाओं को मौखिक रूप से और सहमति रूपों के माध्यम से प्रस्तुत किया। चूंकि अध्ययन प्रक्रिया में आत्महत्या करने वाले किशोरों की स्क्रीनिंग शामिल थी, भागीदारी पूरी तरह से गुमनाम नहीं थी, लेकिन प्रतिभागियों की पहचान प्रश्नावली में एन्क्रिप्ट की गई थी। सभी विद्यार्थियों से लिखित सहमति प्राप्त की गई जो भाग लेने के लिए सहमत थे (साथ ही क्षेत्र में नैतिक नियमों के अनुसार एक या दोनों माता-पिता से)। अध्ययन को सभी भाग लेने वाले देशों में नैतिक समितियों द्वारा अनुमोदित किया गया था।

नमूनाकरण प्रक्रिया के परिणामस्वरूप बेसलाइन (एस्टोनिया = 2286 स्कूल, 3 प्रतिभागी; हंगरी = 416 विद्यालय, 6 प्रतिभागी; इटली = 413 विद्यालय, 3 प्रतिभागी; लिथुआनिया = 311 विद्यालय, 3 विद्यालय, 240), 3 प्रतिभागी, स्पेन में 182 किशोरों की कुल संख्या हुई। स्कूल, 9 प्रतिभागी; स्वीडन = 337 स्कूल, 3 प्रतिभागी; यूनाइटेड किंगडम = 387 स्कूल, 1571 प्रतिभागी)। प्रतिभागियों में से, 68.72 (715%) को पूर्ण-हस्तक्षेप समूह और 31.27 (467%) को न्यूनतम-हस्तक्षेप समूह में यादृच्छिक किया गया। अध्ययन में उल्लेखनीय उल्लेखनीय दर थी। कुल नमूने में, T20.42 और T1 और 2 विद्यार्थियों (244%) के बीच T13.41 और T2 के बीच भागीदारी को बंद करने वाले विषयों की संख्या में 3 विद्यार्थियों (1%) शामिल हैं। विषय अनुदैर्ध्य विश्लेषण में शामिल किए गए थे यदि उन्होंने कम से कम T3 और T2 में भाग लिया था, लेकिन T1544 में भागीदारी आवश्यक नहीं थी। इसके परिणामस्वरूप 56 विषयों का एक अनुदैर्ध्य नमूना था, जिसमें 15.8% महिलाएं और 0.91 वर्ष (मानक विचलन, SD = XNUMX वर्ष) की औसत आयु थी।

इंटरनेट का उपयोग उपाय

इस अध्ययन के लिए विशेष रूप से इंटरनेट व्यवहार और उपयोग के उपायों का निर्माण किया गया था। इसमें इंटरनेट उपयोग की नियमितता को मापने वाली वस्तुएं शामिल हैं (जैसे, महीने में एक बार इंटरनेट का उपयोग करना बनाम सप्ताह में एक बार उपयोग करना) और एक विशिष्ट सप्ताह में इंटरनेट पर बिताए घंटों की संख्या। प्रतिभागियों से यह भी पूछा गया कि वे इंटरनेट (सोशलाइजिंग, गेमिंग, स्कूल- या कार्य से संबंधित गतिविधियों, जुआ, समाचारों को देखने या देखने, पोर्नोग्राफ़ी, और लक्षित खोजों का उपयोग करते समय कितना समय अलग-अलग गतिविधियों पर खर्च करते हैं, जो स्कूल से संबंधित नहीं हैं या नहीं। काम)। प्रतिभागियों ने 7-point स्केल पर इन गतिविधियों को रेट किया (7 = मैं ऐसा करने में बहुत कम या कोई समय व्यतीत करता हूं; 1 = मैं ऐसा करने में बहुत समय व्यतीत करता हूं)। वस्तुओं के अंतिम सेट ने प्रतिभागियों को उक्त गतिविधियों में संलग्न होने के स्व-कथित परिणामों को दर करने के लिए कहा। प्रतिभागियों से कहा गया था कि वे उन पर लागू होने के लिए किस हद तक लागू होंगे, लेकिन केवल उन गतिविधियों के संबंध में जो वह या वह काफी हद तक लगे हुए थे (जो पहले those4 के रूप में मूल्यांकन किया गया था)। प्रतिभागियों ने 7-point स्केल (1 = बहुत ही कम या कभी नहीं; 7 = बहुत बार) पर, निम्न परिणामों की घटना का मूल्यांकन किया: "मुझे नए दोस्त मिले"; "मै आनन्दित हूँ"; "मैं दिलचस्प चीजें सीखता हूं"; "मैं इरादा से अधिक समय तक ऑनलाइन रहता हूं"; "मैंने दोस्तों के साथ घूमने के बजाय इन गतिविधियों को चुना (वास्तविक जीवन में)"; "मैं देर से उठता हूँ और नींद खो देता हूँ"; "जब मैं उपर्युक्त गतिविधियों तक पहुंच नहीं रखता तो मैं उदास या मूडी महसूस करता हूं"। प्रतिभागियों ने यह भी मूल्यांकन किया कि उनके इंटरनेट का उपयोग उनके काम के प्रदर्शन या स्कूल ग्रेड (1 = मेरे काम या ग्रेड से कैसे प्रभावित होता है? 4 = बिल्कुल प्रभावित नहीं; 7 = मेरा काम या ग्रेड में सुधार) और क्या यह उनके जीवन अर्थ में योगदान करने के लिए सोचा गया था ( 1 = कम सार्थक; 4 = उनके बिना भी उतना ही सार्थक; 7 = अधिक सार्थक)।

स्पष्टता के लिए, हम इनमें से कुछ परिणामों को "सकारात्मक" (नए दोस्तों को खोजने, मज़े लेने, दिलचस्प बातें सीखने) के रूप में संदर्भित करते हैं, क्योंकि वे इंटरनेट के उपयोग के परिणाम हैं जो जरूरी नहीं कि नशे की लत व्यवहार को बढ़ावा देते हैं और इसका नेतृत्व करने की उम्मीद की जा सकती है। बेहतर मानसिक स्वास्थ्य (यदि बिल्कुल भी)। हम अन्य परिणामों को "नकारात्मक" (इंटरनेट पर लंबे समय तक रहने के रूप में संदर्भित करते हैं, ऑफ़लाइन सामाजिक गतिविधियों के बजाय वेब-आधारित गतिविधियों का चयन करते हैं; नींद में रहना और सो जाना; जब वेब-आधारित गतिविधियों तक पहुँचा नहीं जा सकता है तो मूडी महसूस करना) क्योंकि वे लक्षण सुझाते हैं समस्याग्रस्त इंटरनेट के उपयोग और इसलिए खराब मानसिक स्वास्थ्य के लिए उम्मीद की जा सकती है। उदाहरण के लिए, ये नकारात्मक परिणाम IAT में शामिल लोगों से मिलते जुलते हैं [7] और पेट्री एट अल द्वारा इंटरनेट गेमिंग डिसऑर्डर माप की सिफारिशें9]। अंत में, कुछ परिणामों को "द्विदिश" माना जाता है (मेरे काम या ग्रेड में सुधार / पीड़ा होती है; मेरा जीवन कम या अधिक सार्थक हो जाता है) क्योंकि विषय उन्हें नकारात्मक या सकारात्मक रूप से दर कर सकते हैं या बिल्कुल भी कोई बदलाव नहीं दिखा सकते हैं।

मानसिक स्वास्थ्य के उपाय

3 उप-संस्करण के 42-आइटम संस्करण के माध्यम से प्रतिभागियों के अवसाद, चिंता और तनाव के स्तर का आकलन किया गया था अवसाद चिंता तनाव पैमाने (दास-42) [34]। प्रत्येक सब्स्क्राइब में 14 स्टेटमेंट होते हैं, जो कि 4-पॉइंट लिकर्ट स्केल पर रन किए जाते हैं, जो उस व्यक्ति के लिए पिछले एक हफ्ते में कितना स्टेटमेंट लागू होता है। तराजू को अवसाद के नकारात्मक भावनात्मक राज्यों (डिस्फ़ोरिया, निराशा, जीवन का अवमूल्यन, आत्म-अवमूल्यन, रुचि या भागीदारी की कमी, एनोडोनिया, और जड़ता), चिंता (स्वायत्त उत्तेजना, कंकाल की मांसपेशियों के प्रभाव, स्थिति संबंधी चिंता और व्यक्तिपरक) को मापने के लिए डिज़ाइन किया गया है। चिंताजनक प्रभाव का अनुभव), और तनाव या तनाव (कठिनाई, आराम, तंत्रिका उत्तेजना, और आसानी से परेशान या उत्तेजित, चिड़चिड़ा या अति-प्रतिक्रियाशील और अधीर होना)। इस पैमाने के मनोचिकित्सा गुणों की जांच करने वाले अध्ययनों ने स्वस्थ और नैदानिक ​​आबादी में विश्वसनीयता और वैधता उपायों पर संतोषजनक परिणाम की सूचना दी है [34-37], भी जब इंटरनेट पर प्रशासित [38]। हालांकि, ऐसी रिपोर्टें आई हैं कि युवा किशोर 3 कारकों के बीच वयस्कों की तुलना में कम अंतर करते हैं, और उनके बीच सहसंबंध आमतौर पर उच्च होते हैं [39,40]। तराजू ने आधार रेखा डेटा (अवसाद अल्फा = .93; चिंता अल्फा = .89; तनाव अल्फा = .91) पर गणना की गई क्रोनबेक अल्फा के संदर्भ में वर्तमान नमूने में उच्च आंतरिक स्थिरता का प्रदर्शन किया। जैसा कि कुछ प्रतिभागियों ने सभी पैमाने की वस्तुओं पर प्रतिक्रिया नहीं दी, प्रत्येक पैमाने पर अंतिम स्कोर की गणना उन अंकों की संख्या से की गई जिन्हें उन्होंने जवाब दिया था। केवल 50% लापता डेटा या अधिक वाले प्रतिभागियों को बाहर रखा गया था। तराजू एक दूसरे के साथ अत्यधिक सहसंबद्ध (अवसाद × चिंता): r= .76; अवसाद × तनाव: r= .79; चिंता × तनाव: r= .78; सब P मान <.001), और संयुक्त 42-आइटम पैमाने ने उच्च आंतरिक स्थिरता (अल्फा = .96) का प्रदर्शन किया। निर्माणों के बीच अपेक्षाकृत उच्च अंतर्संबंध के कारण, और विश्लेषण को सरल बनाने के लिए, 3 तराजू को मानसिक स्वास्थ्य के एकल माप में जोड़ा गया था।

प्रक्रिया

सभी अध्ययन प्रक्रियाएं संबंधित स्कूलों में कक्षाओं या कंप्यूटर रूम में हुईं। प्रश्नावली को या तो कागज और पेंसिल प्रारूप में या वेब-आधारित सर्वेक्षण उपकरण का उपयोग करके प्रशासित किया गया था, अगर स्कूल डेटा संग्रह के समय सभी विद्यार्थियों के लिए कंप्यूटर प्रदान करने में सक्षम था। प्रश्नावली में आत्मघाती किशोरों के लिए इस्तेमाल की जाने वाली वस्तुएं थीं (द पेकेल सुसाइड स्केल [41]), और स्क्रीनिंग प्रक्रिया 24 घंटे के भीतर डेटा संग्रह की प्रत्येक लहर के बाद हुई। इसलिए, भागीदारी पूरी तरह से गुमनाम नहीं थी; हालांकि, विषयों की पहचान व्यक्तिगत "भागीदारी कोड" का उपयोग करके एन्क्रिप्ट की गई थी, जो प्रतिभागियों के नाम के बजाय प्रश्नावली पर लिखी गई थी। कोड केवल डेटा को लंबे समय तक जोड़ने और मदद की पेशकश करने के लिए उच्च जोखिम वाले आत्मघाती किशोरों (आपातकालीन मामलों) से संपर्क करने के लिए विद्यार्थियों की पहचान से जुड़े थे। विषयों को आपातकालीन मामलों के रूप में परिभाषित किया गया था यदि उन्होंने जवाब दिया कि उन्होंने पिछले 2 सप्ताह के भीतर गंभीरता से चिंतन, योजना, या आत्महत्या का प्रयास किया था। देशों के बीच जोखिम के मामलों से निपटने की सटीक प्रक्रिया और क्षेत्रीय नैतिक दिशानिर्देशों और उपलब्ध सहायता संसाधनों पर आकस्मिक था। आपातकालीन मामलों को डेटा विश्लेषण (n = 23) से बाहर रखा गया था। SUPREME परियोजना में परीक्षण किए गए हस्तक्षेप को बेसलाइन डेटा संग्रह के बाद प्रशासित किया गया था और इसे आगे वर्णित किया गया है मल्टीमीडिया परिशिष्ट 1.

डेटा विश्लेषण

इस अध्ययन में दो मुख्य विश्लेषण किए गए थे: 1 पार-अनुभागीय श्रेणीबद्ध एकाधिक प्रतिगमन विश्लेषण और 1 अनुदैर्ध्य विश्लेषण। इंटरनेट उपयोग की आवृत्ति के माप को एक छत प्रभाव के कारण विश्लेषण से हटा दिया गया था (प्रति दिन कम से कम एक बार इंटरनेट का उपयोग करके रिपोर्ट किए गए प्रतिभागियों का 90%)। शेष भविष्यवक्ता चर इस प्रकार साप्ताहिक घंटे ऑनलाइन, 7 गतिविधियों की रेटिंग और इंटरनेट उपयोग के 9 परिणामों की रेटिंग की आत्म-रिपोर्ट की गई संख्या थी। समग्र डीएएस स्कोर इन विश्लेषणों में निर्भर चर था (सांख्यिकीय मान्यताओं के परीक्षण में वर्णित हैं मल्टीमीडिया परिशिष्ट 1)। क्रॉस-अनुभागीय प्रतिगमन में, T1 पर इंटरनेट व्यवहार का उपयोग T1 में मानसिक स्वास्थ्य की भविष्यवाणी करने के लिए किया गया था। अनुदैर्ध्य प्रतिगमन विश्लेषण ने इंटरनेट व्यवहार में परिवर्तन के माध्यम से समग्र DASS (T1 और T3 के बीच स्कोर अंतर) में परिवर्तन की भविष्यवाणी की। इस अध्ययन में केवल सबसे लंबी अनुवर्ती रुचि थी। पहले मॉडल में नियंत्रण चर के रूप में लिंग, आयु और प्रयोगात्मक स्थिति को शामिल किया गया था। इंटरनेट पर बिताया गया समय दूसरे मॉडल में जोड़ा गया था, गतिविधि रेटिंग को एक तीसरे मॉडल में जोड़ा गया था, और परिणाम रेटिंग को एक चौथे मॉडल में जोड़ा गया था। इसके अलावा, क्योंकि प्रतिभागियों को कथित परिणामों को दर करने का निर्देश दिया गया था, जब वे उन विषयों के कम से कम एक ऑनलाइन गतिविधि का प्रदर्शन करते थे, जिन विषयों के स्कोर टी 3 और टी 82 के बीच सीमा से ऊपर या नीचे थे, अल्पसंख्यक (n = 5; 1%)। , अंतर स्कोर की गणना के लिए अधूरा डेटा था। हालाँकि, संवेदनशीलता विश्लेषण ने इन विषयों और अन्य मामलों के बीच कोई सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण अंतर नहीं होने का संकेत दिया है, डीएएसएस स्कोर या औसत ऑनलाइन गतिविधि स्कोर में अनुदैर्ध्य परिवर्तन की औसत राशि के बारे में।

 

परिणाम

वर्णनात्मक परिणाम

DASS-42 स्कोर की गणना 2220 प्रतिभागियों के लिए की जा सकती है। कुल DASS स्कोर 0-3 बिंदुओं के बीच है, जहां उच्च स्कोर अधिक मानसिक स्वास्थ्य समस्याओं का संकेत देते हैं। पुरुषों, महिलाओं और कुल नमूने के लिए औसत आधारभूत स्कोर प्रस्तुत किए गए हैं टेबल 1। सभी मानसिक स्वास्थ्य उपायों पर पुरुषों की तुलना में महिलाओं ने काफी अधिक स्कोर किया (टेबल 1)। कुल नमूने में, 1848 प्रतिभागियों (83.24%) के पास 1 के नीचे DASS स्कोर था, और 314 (14.1%) के पास 1 और 1.99 के बीच एक स्कोर था, और 58 (2.6%) के पास 2 या उससे ऊपर का स्कोर था। DASS स्कोर में देशों के बीच छोटे लेकिन महत्वपूर्ण अंतर थे (F(6, 2213)= एक्सएनयूएमएक्स,,2आंशिक= .02, P<.001)। 4-महीने के अध्ययन की अवधि में DASS स्कोर में औसत परिवर्तन .0.15 (SD = 0.42) था, जो समय के साथ घटता है। टी 1 और टी 3 के बीच अध्ययन से बाहर हो चुके प्रतिभागियों में प्रतिभागियों का पालन करने की तुलना में कुछ हद तक आधारभूत डीएएस स्कोर था (अंतर = 0.10); t(2218)= 4.068; P<.001)।

टेबल 1 बेसलाइन पर इंटरनेट, गतिविधि रेटिंग और परिणाम रेटिंग पर बिताए गए औसत रिपोर्ट समय को भी सारांशित करता है। तालिका सारांशित करती है कि प्रति सप्ताह इंटरनेट पर खर्च किए जाने वाले औसत घंटे 17.23 थे, जिसमें नमूने में बड़ी भिन्नता थी, और यह कि पुरुषों ने महिलाओं की तुलना में इंटरनेट पर थोड़ा अधिक घंटे बिताए थे। किशोरों के लिए सामाजिक उद्देश्यों के लिए इंटरनेट का उपयोग करना सबसे आम था, इसके बाद स्कूल या काम, लक्षित खोज, गेमिंग, न्यूज़रीडिंग या देखना, पोर्नोग्राफ़ी देखना और जुआ खेलना, हालांकि इन गतिविधियों के बारे में उल्लेखनीय लिंग अंतर थे।

 

 

 

   

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तालिका 1। बेसलाइन पर मानसिक स्वास्थ्य और इंटरनेट के उपयोग के लिए वर्णनात्मक परिणाम (साधन और मानक विचलन)।
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क्रॉस-अनुभागीय प्रतिगमन विश्लेषण

क्रॉस-अनुभागीय पदानुक्रमित एकाधिक प्रतिगमन विश्लेषण का उपयोग T1 पर इंटरनेट स्कोर के जरिए T1 पर DASS स्कोर की भविष्यवाणी करने के लिए किया गया था। पहला मॉडल जिसमें नियंत्रण चर (लिंग, आयु, प्रायोगिक स्थिति) शामिल थे, अत्यधिक महत्वपूर्ण थे (F(3, 1683)= 26.40, P<.001) और समझाया गया R2adj= साइकोपैथोलॉजी में विचरण का 4.3%। दूसरे मॉडल (इंटरनेट पर बिताया गया समय) ने भविष्यवाणी में महत्वपूर्ण योगदान दिया (F परिवर्तन(1, 1682)= 26.05, P<.001) 1.4% तक, जिसके परिणामस्वरूप कुल R2adj= 5.7% ने विचरण को समझाया। तीसरे मॉडल (गतिविधियों पर खर्च किया गया सापेक्ष समय) ने भविष्यवाणी में महत्वपूर्ण योगदान दिया (F परिवर्तन(7, 1675)= 8.29, P<.001) 2.8% तक, जिसके परिणामस्वरूप कुल R2adj= 8.5% ने विचरण को समझाया। चौथे मॉडल (इंटरनेट उपयोग के परिणाम) ने भविष्यवाणी में महत्वपूर्ण योगदान दिया (F परिवर्तन(9, 1666)= 26.80, P<.001) 11.1% तक। यह एक अंतिम कुल का परिणाम है R2adj= 19.6% ने विचरण को समझाया, 15.3% को इंटरनेट से संबंधित कारकों के कारण देखा गया। समायोजित किया गया R2 विश्लेषण में प्रत्येक चरण पर वृद्धि जारी रखी, यह दर्शाता है कि मॉडल ओवरफिट नहीं था। समस्याग्रस्त टकराव का कोई संकेत नहीं था क्योंकि सभी चर 0.5 के ऊपर एक सहिष्णुता थे। प्रतिगमन विश्लेषण के परिणाम, प्रत्येक मॉडल में प्रत्येक भविष्यवक्ता के लिए मानकीकृत बीटा गुणांक (for) सहित, संक्षेप में हैं टेबल 2.

टेबल 2 सारांश यह है कि लिंग एकमात्र महत्वपूर्ण नियंत्रण चर था, जबकि उम्र और प्रयोगात्मक स्थिति नहीं थी। इंटरनेट पर बिताए गए घंटे की स्व-रिपोर्ट की गई औसत संख्या मॉडल 2 और 3 में उच्च DASS स्कोर का एक महत्वपूर्ण भविष्यवाणियां थी लेकिन चौथे मॉडल में इंटरनेट के उपयोग के परिणामों के लिए लेखांकन करते समय नहीं। अलग-अलग वेब-आधारित गतिविधियों का प्रभाव आकार (ß) .05 और .13 के बीच भिन्न होता है। सामाजिक उद्देश्यों के लिए इंटरनेट का उपयोग करना मॉडल 3 में DASS स्कोर का एक महत्वपूर्ण भविष्यवक्ता था, लेकिन मॉडल 4 में नहीं, यह सुझाव देता है कि अध्ययन में मापा परिणामों से इंटरनेट पर सामाजिककरण से जुड़े जोखिम का लेखा-जोखा था। वेब-आधारित गेमिंग ने विपरीत पैटर्न का पालन किया, क्योंकि यह गतिविधि मॉडल 3 में DASS का महत्वपूर्ण भविष्यवक्ता नहीं था, लेकिन चौथे मॉडल में महत्वपूर्ण था। नकारात्मक बीटा मान इंगित करता है कि वेब-आधारित गेमिंग मानसिक स्वास्थ्य से जुड़ा एक सुरक्षात्मक कारक था। इंटरनेट पर स्कूल या कार्य गतिविधियों का प्रदर्शन तीसरे मॉडल में मनोचिकित्सा के लिए एक महत्वपूर्ण सुरक्षात्मक कारक था, लेकिन इंटरनेट के उपयोग के परिणामों के लिए लेखांकन नहीं था। 3 और 4 दोनों मॉडल में उच्च DASS स्कोर के लिए वेब-आधारित जुआ एक महत्वपूर्ण जोखिम कारक था। समाचार सामग्री का उपभोग या तो मॉडल में DASS के साथ संबद्ध नहीं था। इंटरनेट पर अश्लील सामग्री देखना केवल मॉडल 3 में एक महत्वपूर्ण जोखिम कारक था, लेकिन मॉडल 4 नहीं, इस प्रकार इंटरनेट उपयोग के परिणामों के लिए जिम्मेदार था। इंटरनेट पर लक्षित खोजों का प्रदर्शन काफी हद तक और दृढ़ता से सकारात्मक रूप से दोनों मॉडल 3 और 4 में DASS स्कोर के साथ जुड़ा हुआ था, जिसमें गतिविधियों का सबसे बड़ा प्रभाव आकार था। इंटरनेट के उपयोग के परिणामों के बारे में, नए दोस्तों को खोजना, दिलचस्प चीजें सीखना और मज़ेदार होना मॉडल 4 में DASS स्कोर की भविष्यवाणी नहीं करता है। इस प्रकार, ये "सकारात्मक" परिणाम सुरक्षात्मक कारकों के रूप में कार्य नहीं करते थे। हालांकि, इंटरनेट का उपयोग जो जीवन के अर्थ को बढ़ाने या स्कूल या काम के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए किया गया था, एक महत्वपूर्ण सुरक्षात्मक कारक था। "नकारात्मक" परिणाम DASS स्कोर के अधिक शक्तिशाली भविष्यवक्ता थे। यद्यपि मूल रूप से इरादा किए गए इंटरनेट से अधिक समय तक रहना एक महत्वपूर्ण भविष्यवक्ता नहीं था, "मैं दोस्तों के साथ घूमने के बजाय इन गतिविधियों को चुनता हूं," "मैं देर तक रहता हूं और नींद खो देता हूं," और जब मुझे लगता है कि मैं उदास या मूडी महसूस करता हूं उपर्युक्त गतिविधियों के लिए कोई पहुंच नहीं है ”.12 और .22 के बीच प्रभाव आकार (ranging) के साथ अत्यधिक महत्वपूर्ण जोखिम कारक थे।

 

  

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तालिका 2। पार के अनुभागीय श्रेणीबद्ध एकाधिक प्रतिगमन विश्लेषण से परिणाम। आंकड़े प्रत्येक मॉडल में प्रत्येक पूर्ववर्ती चर के लिए प्रस्तुत किए जाते हैं।
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अनुदैर्ध्य प्रतिगमन विश्लेषण

अनुदैर्ध्य पदानुक्रमित एकाधिक प्रतिगमन विश्लेषण का उपयोग इंटरनेट उपयोग में परिवर्तन के माध्यम से समग्र मनोचिकित्सा (T1 और T3 के बीच स्कोर अंतर) में परिवर्तन की भविष्यवाणी करने के लिए किया गया था। मॉडल में कोलिनियरिटी के समस्याग्रस्त स्तरों का कोई संकेत नहीं था, क्योंकि सभी चर 0.7 के ऊपर एक सहिष्णुता मूल्य रखते थे। पहला मॉडल जिसमें नियंत्रण चर (लिंग, आयु, प्रयोगात्मक स्थिति) शामिल थे, महत्वपूर्ण नहीं था (F(3, 981) <1, P= (.59), और न ही दूसरा मॉडल (इंटरनेट पर बिताया गया समय) था; F परिवर्तन(1, 980) <1, P= .95)। तीसरे मॉडल (गतिविधियों पर खर्च किया गया सापेक्ष समय) ने भविष्यवाणी में महत्वपूर्ण योगदान दिया (F परिवर्तन(7, 973)= 2.25, P<.03) द्वारा R2adj= 0.7% ने विचरण को समझाया। यह योगदान समाचार देखने के लिए जिम्मेदार था, जहाँ T1 से T3 तक समाचार देखने की वृद्धि DASS स्कोर (ß = .07, 95% CI = 0.00-0.13,) में वृद्धि के साथ जुड़ी हुई थी। P= .049)। अन्य सभी वेब-आधारित गतिविधियाँ निरर्थक थीं (Pइस मॉडल में ≥ .19)। चौथे मॉडल (इंटरनेट उपयोग के परिणाम) ने भविष्यवाणी में महत्वपूर्ण योगदान दिया (F परिवर्तन(9, 964)= 3.39, P<.001) 2.1% तक, जिसके परिणामस्वरूप कुल R2adj= 2.8% ने विचरण को समझाया। समाचार की खपत यहाँ निरर्थक थी (P= .13)। चौथे मॉडल का योगदान नकारात्मक परिणामों के 2 के लिए जिम्मेदार था। बयान "मैं देर तक रहता हूं और नींद खो देता हूं" (X = .12, 95% CI = 0.05-0.19) P= .001) और "जब मैं उपर्युक्त गतिविधियों तक पहुंच नहीं पा रहा हूं तो मैं उदास या मूडी महसूस करता हूं" (N = .09, 95% CI = 0.03-0.16) Pइस मॉडल में <.01) महत्वपूर्ण भविष्यवक्ता थे। अन्य सभी भविष्यवक्ता निरर्थक थे (जीवन अर्थ में परिवर्तन: P= .10; अन्य चर था P इसके बाद के संस्करण)।

इस प्रकार, इंटरनेट का उपयोग जो देर से रहने और नींद खोने ("नींद की हानि") और नकारात्मक मनोदशा उत्पन्न करने के लिए परिणामित हुआ, जब इसे एक्सेस नहीं किया जा सका ("वापसी") केवल चर थे जो लगातार मानसिक स्वास्थ्य में अनुदैर्ध्य परिवर्तन की भविष्यवाणी करते थे । इन नकारात्मक परिणामों की आगे की जांच करने के लिए, 2 मानक कई प्रतिगमन की गणना इंटरनेट पर खर्च किए गए समय और विभिन्न वेब-आधारित गतिविधियों में परिवर्तन के माध्यम से इनमें से प्रत्येक चर में अनुदैर्ध्य परिवर्तनों की भविष्यवाणी करने के लिए की गई थी। प्रतिगमन मॉडल जिसने नींद के नुकसान की भविष्यवाणी की थी, महत्वपूर्ण था (F(8, 1120)= 5.76, P<.001, R2adj= 3.3% ने विचरण को समझाया) और ऐसा प्रतिगमन था जिसने प्रत्याहार की भविष्यवाणी की थी (F(8, 1125)= 11.17, P<.001, R2adj= 6.7% ने विचरण को समझाया)। इन रजिस्टरों के गुणांकों को संक्षेप में प्रस्तुत किया गया है टेबल 3 और टेबल 4, क्रमशः। टेबल 3 यह बताता है कि नींद की कमी के लिए सबसे मजबूत भविष्यवक्ता स्कूल या काम की गतिविधियों में कमी थी, इसके बाद गेमिंग, लक्षित खोज, पोर्नोग्राफ़ी देखने और सामान्य रूप से ऑनलाइन समय में वृद्धि हुई। सामाजिक गतिविधियों, जुआ, और समाचार देखने का संबंध नींद की हानि में परिवर्तन से संबंधित नहीं था। टेबल 4 संक्षेप में कहा गया है कि वापसी में परिवर्तन के सबसे मजबूत भविष्यवाणियां जुआ गतिविधियां थीं, इसके बाद इंटरनेट, पोर्नोग्राफी देखने और गेमिंग पर खर्च किया गया। सामाजिक गतिविधियों, स्कूल या काम, समाचार देखने और लक्षित खोजों में परिवर्तन महत्वपूर्ण रूप से वापसी में परिवर्तन से जुड़े नहीं थे।

 

 

 

   

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तालिका 3। इंटरनेट उपयोग में परिवर्तन के माध्यम से "स्लीप लॉस" में परिवर्तन की भविष्यवाणी करने वाले कई रिग्रेशन विश्लेषण के परिणाम।
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तालिका 4। इंटरनेट उपयोग में परिवर्तन के माध्यम से "निकासी" में परिवर्तन की भविष्यवाणी करने वाले कई प्रतिगमन विश्लेषण के परिणाम।
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चर्चा

क्रॉस-अनुभागीय निष्कर्ष

इस अध्ययन का उद्देश्य मानसिक स्वास्थ्य समस्याओं के लिए इंटरनेट से संबंधित जोखिम और सुरक्षात्मक कारकों की पहचान करना और यह परीक्षण करना था कि क्या इंटरनेट पर और विभिन्न वेब-आधारित गतिविधियों पर समय के प्रभाव को उन लोगों के कई कथित परिणामों के कारण देखा जा सकता है। गतिविधियों। किशोरों के सामान्य मानसिक स्वास्थ्य (अवसाद, चिंता, और तनाव या तनाव के संयुक्त स्तर) और इंटरनेट से संबंधित व्यवहारों के बीच एक 4-महीने की अवधि में पार-अनुभागीय और अनुदैर्ध्य दोनों के बीच संबंध की जांच करके यह जांच की गई थी।

क्रॉस-अनुभागीय परिणामों से पता चला कि मानसिक स्वास्थ्य की भविष्यवाणी बेसलाइन पर इंटरनेट से संबंधित व्यवहारों द्वारा की गई थी (15.3% ने मॉडल में भविष्यवक्ताओं की संख्या के समायोजन के बाद विचरण को समझाया)। व्यक्तिगत प्रभाव आकार बल्कि छोटे थे (मानकीकृत sizes = .05 -X22)। इंटरनेट पर बिताए गए समय में अधिकांश व्यक्तिगत गतिविधियों की तुलना में अधिक प्रभाव पड़ा, लेकिन इंटरनेट उपयोग के परिणामों ने DASS स्कोर (11.1%) में सबसे बड़ा विचरण को समझाया। इनमें से, 3 नकारात्मक परिणामों के 4 सबसे महत्वपूर्ण भविष्यवक्ता थे (ऑफ़लाइन सामाजिक गतिविधियों, नींद की हानि और वापसी पर वेब आधारित गतिविधियों के लिए वरीयता), जबकि सकारात्मक परिणाम निरर्थक थे। इंटरनेट का उपयोग जो जीवन के अर्थ को बढ़ाने या स्कूल के ग्रेड या काम के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए माना जाता था, बेहतर मानसिक स्वास्थ्य से जुड़ा था, लेकिन प्रभाव नकारात्मक परिणामों की तुलना में छोटे थे।

इसके अलावा, परिणामों से पता चलता है कि इंटरनेट, सोशल मीडिया का उपयोग, पोर्नोग्राफी देखने और स्कूल या काम की गतिविधियों पर खर्च किए गए समय केवल महत्वपूर्ण भविष्यवक्ता थे जब कथित परिणामों का हिसाब नहीं दिया गया था, जो बताता है कि इन गतिविधियों के मानसिक स्वास्थ्य प्रभावों को समझाया गया था परिणाम। दूसरी ओर, वेब-आधारित गेमिंग, जुआ और लक्षित खोजों, कथित परिणामों के लिए नियंत्रित करते हुए भी मानसिक स्वास्थ्य के महत्वपूर्ण भविष्यवक्ता थे, यह सुझाव देते हुए कि मानसिक स्वास्थ्य के संबंध में इन परिणामों की सामग्री कथित परिणामों की तुलना में अपेक्षाकृत महत्वपूर्ण थी। । साथ में, इन परिणामों से संकेत मिलता है कि इस अध्ययन में मापी गई सभी वेब-आधारित गतिविधियां मानसिक स्वास्थ्य की भविष्यवाणी हैं, लेकिन उनमें से केवल कुछ ही सामग्री-आधारित प्रभाव के लिए पर्याप्त रूप से समायोजित मॉडल में पता लगाने के लिए पर्याप्त हैं। अन्य गतिविधियों को केवल उनके कथित परिणामों के माध्यम से मानसिक स्वास्थ्य को प्रभावित करने के लिए लग रहा था, मुख्य रूप से वेब-आधारित बातचीत, नींद की हानि और वापसी के लिए प्राथमिकता। जैसा कि ये नकारात्मक परिणाम समस्याग्रस्त इंटरनेट उपयोग के संकेत हैं [9,14], मानसिक स्वास्थ्य पर उनका अपेक्षाकृत मजबूत प्रभाव एक समस्याग्रस्त इंटरनेट उपयोग के दृष्टिकोण से अपेक्षित है। हालांकि, यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि कथित परिणाम वास्तविक परिणामों से भिन्न हो सकते हैं।

अनुदैर्ध्य खोज

पिछले अध्ययनों ने नींद की हानि और वापसी के लक्षणों को मानसिक स्वास्थ्य समस्याओं और समस्याग्रस्त इंटरनेट उपयोग से जोड़ा है [9,12,42-45]। इस अध्ययन में अनुदैर्ध्य विश्लेषण समान रूप से सुझाव देते हैं कि समय के साथ मानसिक स्वास्थ्य में बदलाव के कारण नींद में कमी और वापसी (नकारात्मक मनोदशा जब सामग्री दुर्गम है) भविष्यवाणी करते हैं, और वास्तव में, लंबे समय में ऐसा करने के लिए ये एकमात्र चर थे। अवधि। इंटरनेट पर बिताए गए समय में अनुदैर्ध्य परिवर्तन और विभिन्न गतिविधियों ने सीधे मानसिक स्वास्थ्य में बदलाव की भविष्यवाणी नहीं की, बल्कि नींद की हानि और वापसी (2.1% और 3.3% ने क्रमशः विचरण को समझाया) में परिवर्तन की भविष्यवाणी करके एक अप्रत्यक्ष प्रभाव पड़ा। इससे पता चलता है कि इंटरनेट पर देखे जाने वाले समय और देखी गई सामग्री मुख्य रूप से मानसिक स्वास्थ्य की भविष्यवाणी है क्योंकि वे नकारात्मक परिणामों का अनुमान लगाते हैं, जैसे कि नींद की हानि और वापसी। यह व्याख्या समस्याग्रस्त इंटरनेट उपयोग दृष्टिकोण के अनुरूप है और समस्याग्रस्त इंटरनेट उपयोग के सामान्यीकृत और विशिष्ट रूपों के बीच विभेदीकरण का भी समर्थन करती है (उदाहरण के लिए: [15-17]), क्योंकि गतिविधियां वास्तव में अलग-अलग नकारात्मक परिणामों से जुड़ी थीं। इससे यह भी पता चलता है कि इंटरनेट उपयोग के नकारात्मक मानसिक स्वास्थ्य प्रभावों को कम करने के उद्देश्य से किए गए हस्तक्षेप इंटरनेट के उपयोग के बजाय नकारात्मक परिणामों को लक्षित कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, एक निश्चित गतिविधि पर खर्च किए गए समय को कम करने के बजाय, हस्तक्षेप यह सुनिश्चित करने पर ध्यान केंद्रित कर सकता है कि गतिविधि नींद में हस्तक्षेप नहीं करती है। हालांकि, कुछ प्रकार के इंटरनेट उपयोग के साथ, जैसे कि जुआ, गतिविधि-विशिष्ट हस्तक्षेप अधिक प्रभावी हो सकते हैं।

आम चर्चा

इस अध्ययन के परिणाम इस बात की पुष्टि करते हैं कि समस्याग्रस्त (या अस्वास्थ्यकर) इंटरनेट का उपयोग केवल उच्च-तीव्रता या लगातार इंटरनेट उपयोग के बराबर नहीं किया जा सकता है। सबसे पहले, हालांकि इंटरनेट पर बिताया गया समय मानसिक स्वास्थ्य से नकारात्मक रूप से जुड़ा हुआ पाया गया था, कुछ गतिविधियाँ, जैसे कि स्कूल का काम, सकारात्मक रूप से जुड़े हुए थे। दूसरा, इंटरनेट उपयोग के कथित परिणामों के लिए लेखांकन के बाद इंटरनेट पर बिताया गया समय मानसिक स्वास्थ्य के लिए एक स्वतंत्र जोखिम कारक नहीं था, यह रेखांकित करते हुए कि इंटरनेट का उपयोग आंतरिक रूप से हानिकारक नहीं है। यहां तक ​​कि जब यह विशिष्ट गतिविधियों की बात आती है, उदाहरण के लिए, गेमिंग, संबंध जटिल हो सकता है। पिछले अध्ययनों ने स्थापित किया है कि गेमिंग का मानसिक स्वास्थ्य पर नकारात्मक प्रभाव पड़ता है (जैसे, [12,29]), जबकि इस अध्ययन में, प्रभाव सकारात्मक थे। नकारात्मक गेमिंग प्रभाव पाए जाने वाले अधिकांश अध्ययनों में आमतौर पर केवल समस्याग्रस्त गेमिंग की जांच होती है। इस प्रकार, यह संभव लगता है कि गेमिंग में कुछ हद तक उपयोग किए जाने पर कुछ सुरक्षात्मक गुण होते हैं, लेकिन अत्यधिक उपयोग किए जाने पर नकारात्मक परिणाम उन गुणों का निरीक्षण कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, इस अध्ययन में, हमने पाया कि इसके सकारात्मक मानसिक स्वास्थ्य प्रभावों के बावजूद, गेमिंग ने नींद की कमी और वापसी की भविष्यवाणी की थी, जो बदले में मानसिक स्वास्थ्य समस्याओं से जुड़े थे। इसके अनुरूप, 6-11 वर्ष की आयु के बच्चों के बीच गेमिंग पर हाल ही में किए गए एक यूरोपीय अध्ययन में पाया गया कि, एक बार उच्च उपयोग के पूर्वानुमान के लिए नियंत्रित होने के बाद, गेमिंग मानसिक स्वास्थ्य समस्याओं से महत्वपूर्ण रूप से जुड़ा नहीं था, बल्कि कम सहकर्मी संबंधों की समस्याओं और अभियोगात्मक घाटे से जुड़ा था [46].

सामान्य इंटरनेट उपयोग और मानसिक स्वास्थ्य के बीच कारण लिंक भी जटिल लगता है। पिछले लेखकों ने इस संभावना को स्वीकार किया है कि इंटरनेट के उपयोग से जुड़ा जोखिम पहले से मौजूद विकार को प्रतिबिंबित कर सकता है, जिसका प्रभाव इस बात पर पड़ सकता है कि इंटरनेट का उपयोग कैसे किया जाता है:47-49]। कुछ विशिष्ट तरीकों से इंटरनेट का उपयोग करने के लिए स्वभाव का गठन करने वाली कुछ संज्ञानात्मक शैली भी मानसिक स्वास्थ्य को प्रभावित कर सकती हैं। उदाहरण के लिए, ब्रांड एट अल [50] ने सुझाव दिया कि समस्याग्रस्त इंटरनेट का उपयोग अपेक्षाओं से जुड़ा है कि मूड को सकारात्मक रूप से प्रभावित करने के लिए इंटरनेट का उपयोग किया जा सकता है, जो कुछ मामलों में उपयोगकर्ता की ओर से गलत धारणा हो सकती है। इस की निराशाजनक वास्तविकता बदले में मानसिक स्वास्थ्य समस्याओं को बढ़ा सकती है। इस अध्ययन में, लक्षित खोजों (स्कूल या काम के लिए असंबंधित) का प्रदर्शन उच्च डीएएस स्कोर से जुड़ा था और किसी भी अन्य वेब-आधारित गतिविधि की तुलना में इसका बड़ा प्रभाव था। इसके लिए एक संभावित व्याख्या यह है कि जो व्यक्ति अधिक संकट का अनुभव करते हैं, वे अपनी समस्याओं का सामना करने के लिए इंटरनेट का एक उपकरण के रूप में उपयोग करने के लिए अधिक प्रवण हैं। [27]। यह वेब-आधारित स्रोतों पर भरोसा करने की सामान्य प्रवृत्ति को भी प्रतिबिंबित कर सकता है जब पेशेवर मदद अधिक उपयोगी होगी तब भी समस्याओं या चिंताओं को हल करने के लिए। हालाँकि, क्योंकि स्वास्थ्य के मुद्दे इंटरनेट खोजों का एकमात्र संभावित लक्ष्य नहीं हैं, इसलिए भविष्य के अध्ययनों को इस परिकल्पना को आगे बढ़ाना होगा।

इसके अलावा, यद्यपि इंटरनेट से संबंधित नींद की हानि को मानसिक स्वास्थ्य का एक अनुदैर्ध्य भविष्यवक्ता पाया गया था, नींद की समस्याओं और अवसाद के बीच एक स्थापित द्विदिश लिंक है [51] के रूप में अच्छी तरह से मूड और भावात्मक कामकाज [52]। इसलिए संभावना है कि इंटरनेट के उपयोग से संबंधित नींद हानि और मानसिक स्वास्थ्य के बीच संबंध भी पारस्परिक है। इसलिए, समस्याग्रस्त इंटरनेट उपयोग को कम करने के उद्देश्य से हस्तक्षेप अधिक सफल हो सकता है यदि वे कोमोरिड विकारों के एक साथ उपचार (अवसाद और नींद संबंधी विकार सहित) को शामिल करते हैं। इसी तरह, पिछले कई अध्ययनों में समस्याग्रस्त जुआ को सामान्यीकृत समस्याग्रस्त इंटरनेट के उपयोग की भविष्यवाणी के रूप में पाया गया है, यह सुझाव देते हुए कि नशे की लत जुआ और इंटरनेट उपयोग में कुछ सामान्य एटियलजि है [20-23,53]। हमारे परिणाम इस दृष्टिकोण का समर्थन करते हैं, क्योंकि जुआ गतिविधियां कथित निकासी के सबसे मजबूत भविष्यवक्ता थे, यह सुझाव देते हुए कि समस्याग्रस्त इंटरनेट उपयोग व्यवहारों के उपचार को भी किसी भी जुआ समस्याओं का समाधान करना चाहिए। हालांकि, यह महत्वपूर्ण है कि भविष्य के अध्ययन अधिक विस्तार से जांच करें कि कौन से चर हानिकारक इंटरनेट उपयोग (जैसे, व्यक्तित्व, संज्ञानात्मक, भावनात्मक और प्रेरक कारक, और मौजूदा मानसिक विकार) के अग्रदूत के रूप में कार्य करते हैं और जो चर परिणामों और मध्यस्थों के रूप में कार्य करते हैं। जैसा कि कुछ व्यक्तित्व डोमेन वापसी के जोखिम वाले कारकों की ओर एक प्रवृत्ति का गठन कर सकते हैं, भविष्य के अध्ययनों को इस तरह के अप्रसारिक चर की मध्यस्थता भूमिका की जांच करनी चाहिए।

इस अध्ययन में, हमें मानसिक स्वास्थ्य पर इंटरनेट उपयोग के कथित सकारात्मक परिणामों का कोई प्रभाव नहीं मिला, और यह संभव है कि ऐसा इसलिए है क्योंकि वे वास्तव में इंटरनेट का उपयोग करने के लिए प्रेरित नहीं हैं। दूसरे शब्दों में, प्रतिभागियों ने उन परिणामों की सूचना दी हो सकती है जिनके लिए उन्हें उम्मीद थी कि वास्तव में क्या हुआ है। सगियोग्लू और ग्रीमिटेमेर [54] ने कहा कि अलग-अलग इंटरनेट गतिविधियों के स्व-रिपोर्ट किए गए परिणामों की सीमित वैधता हो सकती है, खासकर जब अस्थायी रूप से दूर किए गए हों, तो इस मामले में यह प्रतिबिंबित हो सकता है कि प्रतिभागियों को उनके उपयोग के लिए प्रशंसनीय प्रेरणाओं के रूप में क्या दिखाई देता है। अधिक सटीक उपाय तब प्राप्त किए जा सकते हैं जब प्रतिभागियों को वेब-आधारित एप्लिकेशन का उपयोग करने के तुरंत बाद उन्हें रेट करने के लिए कहा जाता है, जो इस अध्ययन में संभव नहीं था। भविष्य के अध्ययनों को मानसिक स्वास्थ्य के प्रत्यक्ष भविष्यवक्ताओं के बजाय कुछ वेब-आधारित सामग्री (स्वस्थ या अस्वास्थ्यकर तरीकों से) के उपयोग के रूप में इंटरनेट के सकारात्मक परिणामों के उपचार पर विचार करना चाहिए।

सीमाओं

यह अध्ययन प्रतिभागी के इंटरनेट उपयोग का अनुमान लगाने के लिए उपयोग किए गए मापों की प्रकृति से सीमित है। वैधता का एक मुद्दा इंटरनेट के उपयोग के परिणामों की चिंता करता है, जिसे वास्तविक परिणामों को पूरी तरह से प्रतिबिंबित करने के लिए नहीं माना जा सकता है। अपने स्वयं के स्वास्थ्य और व्यवहारों पर दैनिक गतिविधियों के प्रभाव का अवलोकन करने की कठिनाई के अलावा, यह उपाय विशेष रूप से पूर्वाग्रहों और प्रत्याशा प्रभावों को याद करने के लिए भी कमजोर हो सकता है। इसलिए, इस अध्ययन का उद्देश्य केवल कथित परिणामों को मापना है। यह जानना भी मुश्किल है कि क्या कथित परिणाम इंटरनेट व्यवहार या कुछ तीसरे कारक, जैसे कोमोरिड विकारों द्वारा उत्पन्न होते हैं। इस अध्ययन की एक और सीमा यह है कि हमने वेब-आधारित सामग्री का गहराई से उपाय नहीं किया है जिसका उपयोग प्रतिभागी करते हैं। इसलिए, इन परिणामों को अधिक विशिष्ट सामग्री के उपयोग पर लागू करते समय सावधानी बरतनी चाहिए; उदाहरण के लिए, विभिन्न प्रकार के खेल और सामाजिक नेटवर्किंग गतिविधियों के कथित परिणाम और मानसिक स्वास्थ्य दोनों पर अलग-अलग प्रभाव पड़ सकते हैं। इसके अलावा, हमारे माप में किसी भी समस्याग्रस्त इंटरनेट उपयोग नैदानिक ​​उपकरण को शामिल नहीं किया गया था। यह संभव है कि अगर हमने इंटरनेट उपयोग, या विशिष्ट समस्याग्रस्त इंटरनेट उपयोग मानदंड के अधिक नकारात्मक परिणामों को शामिल किया था, तो यह वेब-आधारित गतिविधियों के प्रभावों का एक बड़ा अनुपात समझा सकता है। अंत में, बेसलाइन और फॉलो-अप माप (34%) के बीच एक उल्लेखनीय ड्रॉपआउट दर थी, जिसने क्रॉस-अनुभागीय विश्लेषणों की तुलना में अनुदैर्ध्य विश्लेषणों में सांख्यिकीय शक्ति को कम कर दिया। साथ ही, इस अध्ययन में भागीदारी पूरी तरह से गुमनाम नहीं थी, और उच्च आत्मघाती जोखिम वाले प्रतिभागियों को डेटा विश्लेषण से बाहर रखा गया था, जिसका अर्थ यह हो सकता है कि विश्लेषण में सबसे गंभीर मनोचिकित्सा वाले कुछ किशोरों का प्रतिनिधित्व नहीं किया गया था।

निष्कर्ष

विभिन्न वेब-आधारित गतिविधियों या सामग्री का मानसिक स्वास्थ्य पर विशिष्ट प्रभाव हो सकता है, यहां तक ​​कि जब मध्यम स्तर पर उपयोग किया जाता है और इंटरनेट पर बिताए घंटों की संख्या के लिए समायोजन किया जाता है। वेब-आधारित गतिविधियाँ मानसिक स्वास्थ्य को किस प्रकार, कितनी, कितनी और किस दिशा में प्रभावित करती हैं, इस पर भिन्न होती हैं। गतिविधियाँ भी भिन्न होती हैं कि वे किस नकारात्मक परिणाम का उत्पादन करती हैं, और वे परिणाम (विशेष रूप से नींद की हानि और वापसी) मानसिक स्वास्थ्य परिणामों की भविष्यवाणी करते हैं जो कि गतिविधियों से कहीं अधिक हद तक है। इसलिए, ऐसा लगता है कि इंटरनेट और वेब-आधारित सामग्री पर बिताया गया समय मुख्य रूप से मानसिक स्वास्थ्य का अनुमान है क्योंकि वे ऐसे नकारात्मक परिणामों की भविष्यवाणी करते हैं। ये परिणाम समस्याग्रस्त इंटरनेट उपयोग के सामान्यीकृत और विशिष्ट रूपों के बीच अंतर करने के महत्व को रेखांकित करते हैं। यह इस बात की भी पुष्टि करता है कि इंटरनेट का उपयोग आंतरिक रूप से हानिकारक नहीं है, लेकिन यह उस गतिविधि पर निर्भर करता है जिसमें कोई व्यक्ति संलग्न होता है, और यह कैसे व्यक्ति को प्रभावित करता है। समय के साथ मानसिक स्वास्थ्य में बदलाव, इंटरनेट से संबंधित नींद की हानि और वापसी में परिवर्तन से सबसे अच्छी भविष्यवाणी की जाती है, और हानिकारक इंटरनेट के उपयोग को कम करने के लिए हस्तक्षेप इसलिए इस तरह के परिणामों को लक्षित करना चाहिए। इंटरनेट उपयोग के सकारात्मक परिणाम सीधे मानसिक स्वास्थ्य की भविष्यवाणी नहीं कर सकते हैं, लेकिन कुछ वेब आधारित गतिविधियों में अत्यधिक या समस्याग्रस्त रूप से संलग्न होने की प्रवृत्ति का अनुमान लगा सकते हैं। हालांकि, इंटरनेट के उपयोग और मानसिक स्वास्थ्य रुग्णता के बीच कार्य-कारण जटिल है और पारस्परिक होने की संभावना है, जिसका अर्थ है कि समस्याग्रस्त इंटरनेट उपयोग के हस्तक्षेप या उपचार को प्रभावी होने के लिए बहुआयामी होना पड़ सकता है।

 

 

 

   

Acknowledgments

 

J Westerlund को छोड़कर सभी लेखक SUPREME परियोजना के नियोजन या निष्पादन चरणों में शामिल थे, जिसमें रैंडमाइज्ड कंट्रोल्ड ट्रायल शामिल था, जिसमें V Carli प्रमुख अन्वेषक थे। जे बालाज़, ए जर्मनविसियस , एम। सरचीपोन, ए वेर्ननिक, और वी कार्ली अपने-अपने देशों में SUPREME प्रोजेक्ट के लिए साइट लीडर या फील्ड कोऑर्डिनेटर थे। एस होकबी और जी हेडलाक्स्की ने वर्तमान जांच की कल्पना की, सांख्यिकीय विश्लेषण किया, और पांडुलिपि तैयार की, जिसमें जे वेस्टरलंड ने महत्वपूर्ण योगदान दिया, इसे महत्वपूर्ण बौद्धिक सामग्री के लिए संशोधित किया। सभी लेखकों ने अंतिम पांडुलिपि की समीक्षा और अनुमोदन किया। SUPREME परियोजना को यूरोपीय आयोग की स्वास्थ्य और उपभोक्ताओं के लिए कार्यकारी एजेंसी (EAHC; अनुदान समझौता संख्या: 60) और 2009.12.19% ने भाग लेने वाले देश केंद्रों द्वारा वित्त पोषित किया गया था।

हितों का टकराव

 

कोई भी घोषित नहीं

 

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संदर्भ

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लघुरूप

दास: अवसाद चिंता तनाव पैमाने
डीएसएम: मानसिक विकार के नैदानिक ​​और सांख्यिकी मैनुअल
आई ए टी: इंटरनेट की लत का परीक्षण
उच्चतम: इंटरनेट और मीडिया आधारित मानसिक स्वास्थ्य संवर्धन के माध्यम से आत्महत्या की रोकथाम

जे टोरस द्वारा संपादित; प्रस्तुत 29.04.16; V Rozanov, B Carron-Arthur, T Li द्वारा सहकर्मी-समीक्षा; लेखक 31.05.16 को टिप्पणियां; 14.06.16 प्राप्त संशोधित संस्करण; स्वीकृत 15.06.16; प्रकाशित 13.07.16

© सेबस्टियन हॉकिबी, गेरोगो हैडलास्की, जोकिम वेस्टरलंड, दानुता वासरमैन, जुडिट बालाज़्स, अरुणस जर्मनविसियस, नुरिया माचिन, गेर्गली मेसज्रोस, मार्को सरचियापोन, एरी वेर्ननिक, पेटर वरनिक, माइकल वेस्टरलिंड, व्लादिमीर कार्ली। मूल रूप से जेएमआईआर मेंटल हेल्थ (http://mental.jmir.org), 13.07.2016 में प्रकाशित।

यह क्रिएटिव कॉमन्स एट्रिब्यूशन लाइसेंस (http://creativecommons.org/licenses/by/2.0/) की शर्तों के तहत वितरित एक ओपन-एक्सेस लेख है, जो किसी भी माध्यम में अप्रतिबंधित उपयोग, वितरण और प्रजनन की अनुमति देता है, मूल प्रदान करता है काम, पहले जेएमआईआर मानसिक स्वास्थ्य में प्रकाशित, ठीक से उद्धृत किया गया है। पूरी ग्रंथ सूची की जानकारी, http://mental.jmir.org/ पर मूल प्रकाशन के लिए एक लिंक, साथ ही साथ इस कॉपीराइट और लाइसेंस जानकारी को भी शामिल किया जाना चाहिए।