जे बेव एडिक्ट। 2018 Sep 11: 1-11। doi: 10.1556 / 2006.7.2018.69।
ली जेबी1,2, मो पी.के.2,3, लाउ JTF2,3, सु XF2,3, झांग एक्स4, वू एएमएस5, माई जे.सी.6, चेन YX6.
सार
पृष्ठभूमि और उद्देश्य
इस अध्ययन का उद्देश्य ऑनलाइन सोशल नेटवर्किंग की लत (OSNA) और अवसाद के बीच अनुदैर्ध्य संघों का अनुमान लगाना है, चाहे OSNA अवसाद के विकास की भविष्यवाणी करता है, और विपरीत, चाहे अवसाद OSNA के विकास की भविष्यवाणी करता हो।
तरीके
दक्षिणी चीन के ग्वांगझू में नौ माध्यमिक स्कूलों के कुल 5,365 छात्रों का मार्च 2014 में बेसलाइन पर सर्वेक्षण किया गया था, और बाद में 9 का अनुसरण किया गया। OSNA और अवसाद के स्तर को क्रमशः मान्य OSNA स्केल और CES-D का उपयोग करके मापा गया। OSNA और अवसाद के बीच अनुदैर्ध्य संघों का अनुमान लगाने के लिए बहुस्तरीय लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल लागू किए गए थे।
परिणाम
बेसलाइन पर OSNA से मुक्त हुए किशोर लेकिन 1.48 के बेसलाइन में नॉन-डिप्रेस्ड [समायोजित OR (AOR): 1.48, 95% विश्वास अंतराल (CI): 1.14-1.93 के साथ तुलना में OSNA को विकसित करने की संभावना अधिक थी। ]। इसके अलावा, उन लोगों की तुलना में जो अनुवर्ती अवधि के दौरान उदास नहीं थे, किशोरावस्था में अनुवर्ती अवधि के दौरान लगातार उदास रहने वाले या उदास रहने वाले लोगों ने अनुवर्ती OSNA के विकास का जोखिम बढ़ा दिया था (AOR: 3.45, 95% CI: 2.51-4.75 लगातार अवसाद के लिए; AOR: 4.47, 95% CI: 3.33-5.99 उभरते हुए अवसाद के लिए)। विपरीत रूप से, बेसलाइन पर अवसाद के बिना उन लोगों में, जिन किशोरों को लगातार OSNA या उभरते हुए OSNA के रूप में वर्गीकृत किया गया था, उनमें उन लोगों की तुलना में अवसाद बढ़ने का खतरा अधिक था, जो OSNA नहीं थे (AOR: 1.65, 95% CI): लगातार OSNA के लिए 1.01-2.69; AOR: AOR: 4.29; 95% CI: 3.17-5.81 उभरते हुए OSNA के लिए)।
निष्कर्ष
निष्कर्ष OSNA और अवसाद के बीच एक द्विदिश संघ का संकेत देते हैं, जिसका अर्थ है कि नशे की लत ऑनलाइन सामाजिक नेटवर्किंग उपयोग अवसादग्रस्त लक्षणों के बढ़े हुए स्तर के साथ है।
खोजशब्द: किशोरों; डिप्रेशन; अनुदैर्ध्य संघ; ऑनलाइन सामाजिक नेटवर्किंग की लत
PMID: 30203664
डीओआई: 10.1556/2006.7.2018.69
ऑनलाइन सोशल नेटवर्किंग की लत और अवसाद: चीनी किशोरों में बड़े पैमाने पर भावी काउहोट अध्ययन से परिणाम।
जे बेव एडिक्ट। 2018 Sep 11: 1-11। doi: 10.1556 / 2006.7.2018.69। [मुद्रण से पहले ई - प्रकाशन]
ली जेबी1,2, मो पी.के.2,3, लाउ JTF2,3, सु XF2,3, झांग एक्स4, वू एएमएस5, माई जे.सी.6, चेन YX6.
सार
पृष्ठभूमि और उद्देश्य इस अध्ययन का उद्देश्य ऑनलाइन सोशल नेटवर्किंग की लत (OSNA) और अवसाद के बीच अनुदैर्ध्य संघों का अनुमान लगाना है, चाहे OSNA अवसाद के विकास की भविष्यवाणी करता है, और विपरीत, चाहे अवसाद OSNA के विकास की भविष्यवाणी करता है। तरीके गुआंगज़ौ, दक्षिणी चीन के नौ माध्यमिक विद्यालयों के कुल 5,365 छात्रों का मार्च 2014 में बेसलाइन पर सर्वेक्षण किया गया था, और बाद में 9 का पालन किया गया। OSNA और अवसाद के स्तर को क्रमशः मान्य OSNA स्केल और CES-D का उपयोग करके मापा गया। OSNA और अवसाद के बीच अनुदैर्ध्य संघों का अनुमान लगाने के लिए बहुस्तरीय लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल लागू किए गए थे। परिणाम किशोरों जो उदास थे, लेकिन बेसलाइन पर OSNA से मुक्त थे, बेसलाइन में गैर-अवसादग्रस्त [समायोजित OR (AOR): 1.48, 1.48% आत्मविश्वास अंतराल (CI): 95- के साथ तुलना में 1.14 गुना अधिक OSNA विकसित करने की संभावना थी। 1.93]। इसके अलावा, उन लोगों की तुलना में जो अनुवर्ती अवधि के दौरान उदास नहीं थे, किशोरावस्था में अनुवर्ती अवधि के दौरान लगातार उदास रहने वाले या उदास रहने वाले लोगों ने अनुवर्ती OSNA के विकास का जोखिम बढ़ा दिया था (AOR: 3.45, 95% CI: 2.51-4.75 लगातार अवसाद के लिए; AOR: 4.47, 95% CI: 3.33-5.99 उभरते हुए अवसाद के लिए)। विपरीत रूप से, बेसलाइन पर अवसाद के बिना उन लोगों में, जिन किशोरों को लगातार OSNA या उभरते हुए OSNA के रूप में वर्गीकृत किया गया था, उनमें उन लोगों की तुलना में अवसाद बढ़ने का खतरा अधिक था, जो OSNA नहीं थे (AOR: 1.65, 95% CI): लगातार OSNA के लिए 1.01-2.69; AOR: AOR: 4.29; 95% CI: 3.17-5.81 उभरते हुए OSNA के लिए)। निष्कर्ष निष्कर्ष OSNA और अवसाद के बीच एक द्विदिश संघ का संकेत देते हैं, जिसका अर्थ है कि नशे की लत ऑनलाइन सामाजिक नेटवर्किंग का उपयोग अवसादग्रस्त लक्षणों के बढ़े हुए स्तर के साथ है।
खोजशब्द: किशोरों; डिप्रेशन; अनुदैर्ध्य संघ; ऑनलाइन सामाजिक नेटवर्किंग की लत
PMID: 30203664
डीओआई: 10.1556/2006.7.2018.69
परिचय
अवसाद, सबसे अधिक व्यापक रूप से मनोरोग संबंधी विकार (नोपफ, पार्क, और मुलि, 2008; थापर, कोलिशा, पॉटर, और थापर, 2010), किशोरों के बीच एक महत्वपूर्ण सार्वजनिक स्वास्थ्य मुद्दा है। किशोरों के 9% से अधिक अवसाद के गंभीर स्तर के लिए मध्यम रिपोर्ट की गई, और संयुक्त राज्य अमेरिका में 1% की घटना दर 3% का अनुमान लगाया गया था (रशटन, फ़ोरिसर और शेक्टमैन, 2002)। दक्षिणी चीन में, हमारे पिछले अध्ययन ने माध्यमिक विद्यालय के छात्रों के बीच 1% के एक 23.5- सप्ताह के अवसाद प्रसार की सूचना दी (ली एट अल।, 2017).
किशोरों में इंटरनेट की लत और अवसाद के बीच एक सकारात्मक जुड़ाव दोनों क्रॉस-सेक्शनल में बताया गया है (मोरेनो, जेलेंकिक, और ब्रेलैंड, 2015; यू, चो, और चा, 2014) और अनुदैर्ध्य अध्ययन (चो, सुंग, शिन, लिम, और शिन, 2013; को, येन, चेन, ये और येन, 2009; लैम, एक्सएनयूएमएक्स)। हालांकि, इन अध्ययनों ने विशिष्ट प्रकार की ऑनलाइन गतिविधियों के बजाय सामान्य रूप से इंटरनेट की लत का आकलन किया। किशोर इंटरनेट पर कई प्रकार की ऑनलाइन गतिविधियों का संचालन कर सकते हैं। कई अध्ययनों ने सामान्य रूप से इंटरनेट की लत से विशिष्ट इंटरनेट से संबंधित गतिविधियों के लिए लत को अलग करने के महत्व और आवश्यकता पर प्रकाश डाला है (डेविस, एक्सएनयूएमएक्स; लैकोनी, ट्रिकार्ड, और चबरोल, 2015; पोंट्स, स्जाबो, और ग्रिफ़िथ, 2015)। ऑनलाइन सोशल नेटवर्किंग एक नई घटना है, और ऑनलाइन सोशल नेटवर्किंग उपयोगकर्ताओं () के बीच अवसाद की उच्च व्यापकता देखी गई हैलिन एट अल।, 2016; तांग एंड कोह, 2017)। सामान्य आबादी की तुलना में, किशोर और छात्र ऑनलाइन सोशल नेटवर्किंग के सबसे अधिक उपयोगकर्ता हैं (ग्रिथ्स, कूस, और डेमेट्रोनिक्स, 2014)। ऑनलाइन सामाजिक नेटवर्किंग की लत (OSNA) ऑनलाइन सामाजिक नेटवर्किंग गतिविधियों में अनिवार्य भागीदारी के साथ किशोरों के बीच एक अपेक्षाकृत नया व्यसनी व्यवहार है। एक विशिष्ट प्रकार के इंटरनेट-संबंधित व्यवहार व्यसनों के रूप में, OSNA में लत के मुख्य क्लासिक लक्षण शामिल हैं (ग्रिफिथ्स, एक्सएनयूएमएक्स; कूस एंड ग्रिफ़िथ, 2011), और "के रूप में परिभाषित किया गया हैऑनलाइन सामाजिक नेटवर्किंग उपयोग के बारे में अत्यधिक चिंतित होना, लॉग ऑन करने या ऑनलाइन सामाजिक नेटवर्किंग का उपयोग करने के लिए एक मजबूत प्रेरणा द्वारा संचालित होना, जो अन्य सामाजिक गतिविधियों, अध्ययनों / नौकरियों, पारस्परिक संबंधों, और / या मनोवैज्ञानिक स्वास्थ्य और भलाई को बाधित करता है।("एंड्रियासेन, एक्सएनयूएमएक्स)। OSNA किशोरों के बीच काफ़ी बढ़ा है। अमेरिकी कॉलेज के लगभग 9.78% छात्रों को फेसबुक की लत हैपेम्पेक, यरमोलयेवा, और कैलवर्ट, 2009), और सिंगापुरी कॉलेज के छात्रों के 29.5% के पास OSNA (तांग एंड कोह, 2017)। 2010 में एक अध्ययन में बताया गया है कि चीनी कॉलेज के छात्रों में OSNA का प्रसार 30% से भी अधिक था (झोउ और लेउंग, 2010)। सबूतों से पता चला है कि अत्यधिक और बाध्यकारी ऑनलाइन सोशल नेटवर्किंग शायद ही कभी लाभकारी होती है, बल्कि किशोरों के मनोसामाजिक कल्याण पर संभावित हानिकारक प्रभाव पड़ता है, जिसमें भावनात्मक, संबंधपरक और अन्य स्वास्थ्य संबंधी परिणाम शामिल हैं (एंड्रियासेन, एक्सएनयूएमएक्स).
क्रॉस-अनुभागीय सर्वेक्षणों में से कुछ ने OSNA और किशोरों के बीच अवसाद के बीच एक सकारात्मक संबंध की सूचना दी (हांग, हुआंग, लिन, और चिउ, 2014; कोक और गुलिगासी, 2013)। हालांकि, क्रॉस-अनुभागीय अध्ययन डिजाइन की अंतर्निहित सीमा के कारण, यह अभी भी स्पष्ट नहीं है कि OSNA अवसाद या द्विदिश का एक कारण या परिणाम है या नहीं। ऑनलाइन सोशल नेटवर्किंग किशोरों को सामाजिक सुविधा और पूंजी, चयनात्मक स्व-प्रकटीकरण और संभावित सामाजिक समर्थन प्रदान कर सकती है (एलिसन, स्टीनफ़ील्ड, और लैम्पे, 2007; स्टाइनफ़ील्ड, एलिसन, और लैम्पे, 2008)। वे व्यक्ति जो मनोरोग संबंधी विकारों का अनुभव करते हैं (अर्थात, अवसाद और चिंता) ऑनलाइन सामाजिक नेटवर्किंग को एक सुरक्षित और महत्वपूर्ण आभासी समुदाय के रूप में देख सकते हैं (गमेज़-गुएडिक्स, एक्सएनयूएमएक्स), जहां वे वास्तविक दुनिया में अनुभव की गई भावनात्मक समस्याओं से बच सकते थे (एंड्रियासेन, एक्सएनयूएमएक्स; ग्रिथ्स एट अल।, 2014), और संभावित नशे की लत के लिए आगे नेतृत्व (ओबर्स्ट, वेगमैन, स्टोड, ब्रांड, और चमारो, 2017)। इस बीच, आभासी समुदाय के अत्यधिक संपर्क से नकारात्मक भावनाओं का परिणाम होगा (मैकडॉगल एट अल।, 2016)। उनके अवसादग्रस्तता के मूड के साथ किशोरों को अत्यधिक ऑनलाइन सोशल नेटवर्किंग के हानिकारक प्रभाव का अनुभव हो सकता है (सेल्फहौट, ब्रांजे, डैलसिंग, टेर बोग्ट, और मियुस, 2009)। इसलिए, OSNA और अवसाद के बीच एक द्विदिश संघ सैद्धांतिक रूप से उचित है। हालांकि, हमारे ज्ञान के लिए, कोई संभावित अध्ययन नहीं है जो ओएसएनए और किशोरों और अन्य आबादी के बीच अवसाद के बीच अनुदैर्ध्य संबंधों की खोज पर केंद्रित है।
इसलिए, हमने समय के साथ अवसाद और OSNA के बीच अनुदैर्ध्य सहयोग का अनुमान लगाने के लिए एक संभावित अध्ययन तैयार किया, जैसे कि क्या OSNA अवसाद के विकास की भविष्यवाणी करता है, और क्या अवसाद OSNA और अवसाद की स्थिति में परिवर्तन पर विचार करके OSNA के विकास की भविष्यवाणी करता है (जैसे, से छूट) विकार) एक 9 महीने के अनुवर्ती अवधि के दौरान।
अध्ययन योजना
यह संभावित कोहोर्ट अध्ययन दक्षिणी चीन के ग्वांगझू में आयोजित किया गया था। बेसलाइन सर्वेक्षण मार्च से अप्रैल 2014 तक आयोजित किया गया था, और बाद के अनुवर्ती सर्वेक्षण को एक ही प्रक्रिया का उपयोग करके, एक 9-महीने के अंतराल पर आयोजित किया गया था।
प्रतिभागियों और नमूना
प्रतिभागियों को एक स्तरीकृत क्लस्टर नमूनाकरण विधि का उपयोग करके भर्ती किया गया था। एक जिला / काउंटी को गुआंगज़ौ में क्रमशः तीन क्षेत्रों (यानी, कोर, उपनगर और बाहरी उपनगर क्षेत्रों) में से प्रत्येक में आसानी से चुना गया था (चित्रा में लाल डॉट्स) 1)। तीन सार्वजनिक माध्यमिक स्कूलों को तब प्रत्येक चयनित जिले / काउंटी से आसानी से चुना गया था, और इस तरह कुल नौ स्कूलों का चयन किया गया था। चयनित स्कूलों के भीतर सभी सातवीं और आठवीं कक्षा के छात्रों को स्वेच्छा से अध्ययन में भाग लेने के लिए आमंत्रित किया गया था। बेनामी प्रश्नावली अच्छी तरह से प्रशिक्षित अनुसंधानकर्ताओं की देखरेख में किसी भी शिक्षक की अनुपस्थिति के साथ कक्षा सेटिंग्स में प्रतिभागियों द्वारा स्व-प्रशासित थी।
चित्रा 1। अध्ययन स्थलों का स्थान
कुल 5,365 (प्रतिक्रिया दर = 98.04%) छात्रों ने बेसलाइन सर्वेक्षण पूरा किया। एक ही छात्रों के दो प्रश्नावली का मिलान घर के टेलीफोन नंबर के अंतिम चार अंकों, माता-पिता के मोबाइल नंबर के अंतिम चार अंकों, प्रतिभागियों के पहचान पत्र संख्या के अंतिम चार अंकों, प्रतिभागियों की जन्मतिथि, स्वयं और माता-पिता के अंतिम पत्र का उपयोग करके किया गया। 'जादू का नाम। अंत में, 4,871 प्रतिभागियों के 5,365 ने अनुवर्ती (अनुवर्ती दर = 90.8%) पर पूर्ण प्रश्नावली प्रदान की। ऑनलाइन सोशल नेटवर्किंग का उपयोग नहीं करने वालों को बाहर करने के बाद (n = 643), हमारे अनुदैर्ध्य अध्ययन में कुल 4,237 प्रतिभागी शामिल हुए।
डिप्रेशन
अवसाद के लक्षणों के स्तर को डिप्रेशन (CES-D) के लिए सेंटर फॉर एपिडेमियोलॉजी स्केल के 20- आइटम चीनी संस्करण का उपयोग करके मापा गया था। इसके मानसिक गुणों को चीनी किशोरों में मान्य किया गया है (चेन, यांग, और ली, 2009; चेंग, येन, को, और येन, 2012; ली एट अल।, 2008; वांग एट अल।, 2013)। उच्च अंक अवसादग्रस्तता के लक्षणों के अधिक गंभीर स्तर का संकेत देते हैं, कुल स्कोर के साथ 0 से 60 (1)रेडलॉफ, एक्सएनयूएमएक्स)। इस अध्ययन में क्रोनबाक के α गुणांक थे। बेसलाइन पर .86 और अनुवर्ती में .87, एक अच्छी आंतरिक विश्वसनीयता दिखा रहे थे। व्यक्तिगत रिपोर्टिंग CES-D स्कोर N21 को एक उदास मामले के रूप में परिभाषित किया गया है (स्टॉकिंग्स एट अल।, 2015)। पिछले अध्ययनों के बाद (पेनिंक्स, डेग, वैन आइजक, बीकमान, और गुरलनिक, 2000; वैन गोल एट अल।, 2003), इस अध्ययन में अनुवर्ती अवधि के दौरान अवसाद की स्थिति में परिवर्तन को निम्नानुसार वर्गीकृत किया गया था: कोई अवसाद (आधारभूत और अनुवर्ती दोनों पर अवसाद के बिना प्रतिभागियों), अवसाद से छूट (आधारभूत पर अवसाद के साथ प्रतिभागियों, लेकिन अनुसरण में अवसाद के बिना संक्रमण के लिए -अप), लगातार अवसाद (बेसलाइन और फॉलो-अप दोनों में अवसाद के साथ प्रतिभागियों), और उभरते हुए अवसाद (बेसलाइन पर अवसाद के बिना प्रतिभागियों लेकिन अनुवर्ती में अवसाद के साथ संक्रमण)।
ऑनलाइन सोशल नेटवर्किंग की लत (OSNA)
ऑनलाइन सामाजिक नेटवर्किंग के लिए नशे की लत के स्तर को एक OSNA पैमाने का उपयोग करके मापा गया था, जिसमें संज्ञानात्मक और व्यवहारिक नमकीन के कोर नशे के लक्षणों को मापने वाले आठ आइटम शामिल हैं, अन्य गतिविधियों के साथ संघर्ष, उत्साह, नियंत्रण की हानि, वापसी, रिलेप्स और बहाली। OSNA स्केल के उच्च अंक 40 के अधिकतम स्कोर के साथ, ऑनलाइन सोशल नेटवर्किंग के लिए उच्च स्तर के नशे की प्रवृत्ति का संकेत देते हैं। हमारे पिछले अध्ययन में इसके मनोवैज्ञानिक गुणों का अच्छी तरह से मूल्यांकन किया गया है (ली एट अल।, 2016)। OSNA के मामलों की पहचान करने के लिए OSNA स्केल के लिए कोई कट-ऑफ वैल्यू नहीं है: स्कोर के 10 वें डिकाइल (यानी, OSNA स्कोर )24) में भाग लेने वाले प्रतिभागियों को बेसलाइन पर OSNA मामलों के रूप में वर्गीकृत किया गया था, और वही कट-ऑफ मूल्य था अनुवर्ती मामलों को वर्गीकृत करने के लिए उपयोग किया जाता है। पिछले अध्ययन में समान वर्गीकरण रणनीति लागू की गई है (वेरकुइज़ल एट अल।, 2014)। इस अध्ययन में OSNA पैमाने के क्रोनबैच के α गुणांक थे। बेसलाइन पर .86 और अनुवर्ती में .89 थे। इसी प्रकार, बेसलाइन से अनुवर्ती अप करने के लिए OSNA स्थिति में परिवर्तन को निम्नानुसार वर्गीकृत किया गया था: कोई OSNA (बेसलाइन और अनुवर्ती दोनों पर OSNA के बिना प्रतिभागी), OSNA से छूट (बेसलाइन पर OSNA के साथ प्रतिभागियों लेकिन अनुवर्ती में बिना शाही सेना के लिए परिवर्तित ), लगातार OSNA (बेसलाइन और फॉलो-अप दोनों पर OSNA के साथ प्रतिभागी), और उभरते हुए OSNA (बेसलाइन पर OSNA के बिना प्रतिभागी लेकिन अनुवर्ती OSNA के साथ संक्रमण हुआ)।
covariates
Covariates में सेक्स, ग्रेड, माता-पिता की शिक्षा के स्तर, कथित पारिवारिक वित्तीय स्थिति, रहने की व्यवस्था (माता-पिता या दोनों के साथ), स्व-रिपोर्टेड अकादमिक प्रदर्शन, और बेसलाइन पर कथित अध्ययन दबाव शामिल थे।
सांख्यिकीय आंकड़े
उपयुक्त होने पर वर्णनात्मक आँकड़े (जैसे, साधन, मानक विचलन और प्रतिशत) प्रस्तुत किए गए। स्कूलों में क्लस्टरिंग के लिए इंट्राक्लास सहसंबंध गुणांक 1.56% थे (p घटना अवसाद के लिए = .002) और 1.42% (p = .042) घटना OSNA के लिए, स्कूलों में महत्वपूर्ण परिवर्तन का संकेत (वांग, झी, और फिशर, 2009)। बहुस्तरीय लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल (लेवल 1: स्टूडेंट; लेवल 2: स्कूल) इसलिए समय के साथ OSNA और अवसाद के बीच अनुदैर्ध्य संघों का मूल्यांकन करने के लिए लागू किया गया था, स्कूल से क्लस्टर नमूनाकरण प्रभाव के लिए लेखांकन। पृष्ठभूमि अवसाद के साथ घटना अवसाद / OSNA के साथ जुड़े p साहित्यिक विश्लेषण में <.05 या साहित्य में व्यापक रूप से रिपोर्ट किया गया (यानी, सेक्स और ग्रेड) को बहुपरत लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल में समायोजित किया गया।
बेसलाइन पर नॉन-डिप्रेस्ड प्रतिभागियों में अवसाद की नई घटनाओं पर OSNA की भविष्यवाणी के लिए (n = 3,196), हमने सबसे पहले आधारभूत OSNA के दोनों अनुपातों (द्विआधारी चर (यानी, OSNA या नहीं) और निरंतर चर (OSNA स्केल स्कोर) का अनुमान लगाया, महत्वपूर्ण कोवरिएट्स के समायोजन के बाद अवसाद की नई घटनाओं पर और फिर आगे। बेसलाइन CES-D स्केल स्कोर का समायोजन (हिंकले एट अल।, 2014)। तब हमने अवसाद की नई घटनाओं पर समय के साथ OSNA स्थिति में बदलाव की भविष्यवाणी का अनुमान लगाया, जिसमें महत्वपूर्ण कोवरिएट्स का एक मॉडल और इसके अलावा बेसलाइन सीईएस-डी स्केल स्कोर का एक मॉडल समायोजित किया गया।
इसके विपरीत, बेसलाइन पर OSNA के बिना प्रतिभागियों के बीच OSNA की नई घटनाओं पर अवसाद की भविष्यवाणी (n = 3,657) का एक समान तरीके से अनुमान लगाया गया था, जो कि परिणाम के रूप में OSNA की नई घटनाओं के साथ वर्णित है और एक्सपोजर के रूप में अवसाद। OSNA की नई घटनाओं पर बेसलाइन डिप्रेशन (निरंतर और श्रेणीबद्ध दोनों संस्करण) की भविष्यवाणी क्रमशः OSNA की नई घटनाओं पर अवसाद की स्थिति में परिवर्तन की भविष्यवाणी की गई थी।
एसएएस संस्करण एक्सएनयूएमएक्स (एसएएस इंस्टीट्यूट, कैरी, एनसी, यूएसए) का उपयोग करके सांख्यिकीय विश्लेषण किए गए थे। एक दो तरफा p मूल्य <.05 को सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण माना जाता था।
Ethics
अध्ययन प्रक्रियाओं को हेलसिंकी की घोषणा के अनुसार किया गया था। स्कूल प्रशासक के लिए स्कूल की सहमति और अनुमति स्कूल प्राचार्यों से प्राप्त की गई थी, सर्वेक्षण से पहले। उनकी भागीदारी से पहले छात्रों से मौखिक सहमति प्राप्त की गई थी। यह अध्ययन और सहमति प्रक्रिया हांगकांग के चीनी विश्वविद्यालय के सर्वेक्षण और व्यवहार अनुसंधान आचार समिति द्वारा अनुमोदित की गई थी।
परिणाम
प्रतिभागियों की विशेषताओं और एट्रिशन विश्लेषण
एट्रिशन विश्लेषण से पता चला कि माता-पिता के शिक्षा के स्तर और किशोरों के बीच स्व-रिपोर्टेड अकादमिक प्रदर्शन के मामले में कोई महत्वपूर्ण अंतर नहीं थे जो अनुदैर्ध्य विश्लेषण में शामिल थे (n = 4,237) और किसे अनुदैर्ध्य विश्लेषण से बाहर रखा गया था (n = 1,128)। किशोर, जो अनुदैर्ध्य नमूने में शामिल थे, महिला होने की अधिक संभावना थी, आठवीं कक्षा से थे, अच्छी पारिवारिक वित्तीय स्थिति थी, दोनों माता-पिता के साथ रहते थे, और नील / हल्के अध्ययन दबाव का अनुभव करते थे (तालिका 1).
|
टेबल 1. अनुदैर्ध्य नमूना में विश्लेषण और प्रतिभागियों की विशेषताओं
आधारभूत | अनुदैर्ध्य नमूने में प्रतिभागी | बेसलाइन पर अवसाद के बिना प्रतिभागी | बेसलाइन पर OSNA के बिना प्रतिभागी | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
हाँ | नहीं | p* | गैर OSNA | OSNA | p* | गैर उदास | उदास | p* | ||
| कुल | 5,365 | 4,237 | 1,128 | - | 2,922 | 274 | - | 2,922 | 735 | - |
| लिंग | ||||||||||
| नर | 2,533 (47.2) | 2,105 (49.7) | 727 (64.4) | <.001 | 1,464 (50.1) | 164 (59.8) | 002. | 1,464 (50.1) | 309 (42.0) | <.001 |
| महिला | 2,832 (52.8) | 2,132 (50.3) | 401 (35.6) | 1,458 (49.9) | 110 (40.2) | 1,458 (49.9) | 426 (58.0) | |||
| ग्रेड | ||||||||||
| सात | 2,592 (48.3) | 2,011 (47.5) | 581 (51.5) | 016. | 1,418 (48.5) | 131 (47.8) | 820. | 1,418 (48.5) | 337 (45.9) | 194. |
| आठ | 2,773 (51.7) | 2,226 (52.5) | 547 (48.5) | 1,504 (51.5) | 143 (52.2) | 1,504 (51.5) | 398 (54.2) | |||
| पिता का शिक्षा स्तर | ||||||||||
| प्राइमरी स्कूल या नीचे | 356 (6.6) | 273 (6.4) | 83 (7.4) | 376. | 165 (5.7) | 21 (7.7) | 049. | 165 (5.7) | 61 (8.3) | 010. |
| जूनियर माध्यमिक विद्यालय | 1,816 (33.9) | 1,425 (33.6) | 391 (34.7) | 958 (32.8) | 108 (39.4) | 958 (32.8) | 259 (35.2) | |||
| सीनियर सेकेंडरी स्कूल | 1,646 (30.7) | 1,312 (31.0) | 334 (29.6) | 911 (31.2) | 79 (28.8) | 911 (31.2) | 230 (31.3) | |||
| कॉलेज या उससे ऊपर | 1,317 (24.5) | 1,053 (24.9) | 264 (23.4) | 763 (26.1) | 54 (6.6) | 763 (26.1) | 159 (21.6) | |||
| पता नहीं। | 230 (4.3) | 174 (4.1) | 56 (5.0) | 125 (4.3) | 12 (4.4) | 125 (4.3) | 26 (3.5) | |||
| माता का शिक्षा स्तर | ||||||||||
| प्राइमरी स्कूल या नीचे | 588 (11.0) | 445 (10.5) | 143 (12.7) | 144. | 267 (9.1) | 35 (12.8) | 108. | 267 (9.1) | 103 (14.0) | <.001 |
| जूनियर माध्यमिक विद्यालय | 1,909 (35.6) | 1,507 (35.6) | 402 (35.6) | 1,030 (35.3) | 108 (39.4) | 1,030 (35.3) | 274 (37.3) | |||
| सीनियर सेकेंडरी स्कूल | 1,497 (27.9) | 1,199 (28.3) | 298 (26.4) | 860 (29.4) | 71 (25.9) | 860 (29.4) | 180 (24.5) | |||
| कॉलेज या उससे ऊपर | 1,143 (21.3) | 913 (21.6) | 230 (20.4) | 634 (21.7) | 50 (18.3) | 634 (21.7) | 156 (21.2) | |||
| पता नहीं। | 228 (4.3) | 173 (4.1) | 55 (4.9) | 131 (4.5) | 10 (3.6) | 131 (4.5) | 22 (3.0) | |||
| पारिवारिक आर्थिक स्थिति | ||||||||||
| बहुत अच्छा / अच्छा | 2,519 (47.0) | 2,047 (48.3) | 472 (41.8) | <.001 | 1,495 (51.2) | 123 (44.9) | 115. | 1,495 (51.2) | 300 (40.8) | <.001 |
| औसत | 2,664 (49.6) | 2,072 (48.9) | 592 (52.5) | 1,366 (46.7) | 143 (52.2) | 1,366 (46.8) | 405 (55.1) | |||
| गरीब / बहुत गरीब | 182 (3.4) | 118 (2.8) | 64 (5.7) | 61 (2.1) | 8 (8.6) | 61 (2.1) | 30 (4.1) | |||
| माता-पिता दोनों के साथ रहती है | ||||||||||
| नहीं | 4,712 (87.8) | 490 (11.6) | 163 (14.4) | 008. | 312 (10.7) | 30 (11.0) | 890. | 312 (10.7) | 107 (14.6) | 003. |
| हाँ | 653 (12.2) | 3,747 (88.4) | 965 (85.6) | 2,610 (89.3) | 244 (89.0) | 2,610 (89.3) | 628 (85.4) | |||
| शैक्षिक प्रदर्शन | ||||||||||
| अपर | 1,817 (33.9) | 1,465 (34.6) | 223 (19.8) | 276. | 1,142 (39.1) | 51 (18.6) | <.001 | 1,142 (39.1) | 205 (27.9) | <.001 |
| मध्यम | 2,396 (44.6) | 1,920 (45.3) | 619 (54.9) | 1,306 (44.7) | 134 (48.9) | 1,306 (44.7) | 347 (47.2) | |||
| लोअर | 1,152 (21.5) | 490 (20.1) | 286 (25.4) | 474 (16.2) | 89 (32.5) | 474 (16.2) | 183 (24.9) | |||
| अध्ययन का दबाव | ||||||||||
| कोई नहीं / प्रकाश | 1,034 (19.3) | 811 (19.1) | 352 (31.2) | <.001 | 667 (22.8) | 31 (11.3) | <.001 | 667 (22.8) | 78 (10.6) | <.001 |
| सामान्य जानकारी | 3,052 (56.9) | 2,433 (57.4) | 476 (42.2) | 1,769 (60.5) | 172 (62.8) | 1,769 (60.5) | 359 (48.8) | |||
| भारी / बहुत भारी | 1,279 (23.8) | 993 (23.4) | 300 (26.6) | 486 (16.6) | 71 (25.9) | 486 (16.6) | 298 (40.5) | |||
नोट्स। डेटा के रूप में दिखाए जाते हैं n (%)। OSNA: ऑनलाइन सोशल नेटवर्किंग की लत; सीईएस-डी: डिप्रेशन के लिए महामारी विज्ञान स्केल के लिए केंद्र; -: लागू नहीं।
*p मान χ का उपयोग करके प्राप्त किए गए थे2 परीक्षण.
4,237 किशोरों में (मतलब आयु: 13.9, मानक विचलन: 0.7) अनुदैर्ध्य नमूने में, 49.7% (2,105 का 4,237) महिला और 47.5% (2,011 का 4,237) सातवीं कक्षा के छात्र थे। अधिकांश किशोर (88.4%; 3,747 का 4,237) अपने माता-पिता के साथ रह रहे थे। अनुदैर्ध्य नमूने में, बेसलाइन पर 24.6% (1,041 की 4,237) से बेसलाइन पर अवसाद की व्यापकता बढ़ गई (McNemar का परीक्षण = 26.6) p = .006)। बेसलाइन और फॉलो-अप के बीच OSNA की व्यापकता के लिए कोई महत्वपूर्ण अंतर नहीं था (बेसलाइन पर 13.7% बनाम 13.6% फॉलो-अप में; मैकनेमार का परीक्षण = 0.053; p = .818)। बेसलाइन पर कुल 3,196 छात्र गैर-उदास थे, और 3,657 छात्र बेसलाइन (तालिका) में OSNA से मुक्त थे 1).
अवसाद या OSNA की नई घटनाओं से जुड़े संभावित कन्फ्यूजन
तालिका 2 यह दर्शाता है कि खराब पारिवारिक वित्तीय स्थिति, स्व-रिपोर्ट की गई खराब शैक्षणिक प्रदर्शन, और कथित भारी अध्ययन का दबाव दोनों अवसाद की उच्च घटनाओं (एकतरफा OR: 1.32-1.98) और OSNA की उच्च घटनाओं (अविभाजित की सीमा) के साथ जुड़े हुए थे: 1.61-2.76)। अपने माता-पिता के साथ रहना OSNA की घटनाओं के लिए एक महत्वपूर्ण सुरक्षात्मक कारक था [केवल]: 0.65, 95% विश्वास अंतराल (CI): 0.48-0.89]।
|
टेबल 2. पृष्ठभूमि covariates और अवसाद / OSNA की घटनाओं के बीच अविभाज्य संघ
अवसाद की घटना | OSNA की घटना | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
n (%) (n = 515) | ORu (95% CI) | p | n (%) (n = 335) | ORu (95% CI) | p | |
| लिंग | ||||||
| नर | 249 (15.9) | 1 | 168 (8.9) | 1 | ||
| महिला | 266 (16.3) | 0.96 (0.79, 1.16) | 641. | 167 (9.4) | 0.94 (0.75, 1.17) | 573. |
| ग्रेड | ||||||
| सात | 250 (16.1) | 1 | 160 (9.1) | 1 | ||
| आठ | 265 (16.1) | 1.00 (0.83, 1.21) | 977. | 175 (9.2) | 1.00 (0.80, 1.26) | 977. |
| पिता का शिक्षा स्तर | ||||||
| प्राइमरी स्कूल या नीचे | 32 (17.2) | 1 | 26 (11.5) | 1 | ||
| माध्यमिक मध्य विद्यालय | 190 (17.8) | 1.04 (0.69, 1.59) | 827. | 116 (9.5) | 0.81 (0.52, 1.28) | 377. |
| हाई मिडिल स्कूल | 139 (14.0) | 0.80 (0.52, 1.23) | 317. | 93 (8.2) | 0.67 (0.42, 1.07) | 090. |
| विश्वविद्यालय या उससे ऊपर | 129 (15.8) | 0.92 (0.60, 1.42) | 705. | 86 (9.3) | 0.78 (0.49, 1.26) | 310. |
| पता नहीं। | 25 (18.3) | 1.14 (0.63, 2.04) | 666. | 14 (9.3) | 0.79 (0.40, 1.59) | 516. |
| माता का शिक्षा स्तर | ||||||
| प्राइमरी स्कूल या नीचे | 47 (15.6) | 1 | 31 (8.4) | 1 | ||
| माध्यमिक मध्य विद्यालय | 196 (17.2) | 1.15 (0.81, 1.63) | 424. | 118 (9.1) | 1.11 (0.73, 1.69) | 621. |
| हाई मिडिल स्कूल | 141 (15.2) | 1.01 (0.70, 1.46) | 939. | 109 (10.5) | 1.28 (0.84, 1.96) | 257. |
| विश्वविद्यालय या उससे ऊपर | 105 (15.4) | 1.03 (0.70, 1.52) | 861. | 64 (8.1) | 0.97 (0.61, 1.53) | 891. |
| पता नहीं। | 26 (18.4) | 1.32 (0.77, 2.25) | 310. | 13 (8.5) | 1.03 (0.52, 2.03) | 940. |
| पारिवारिक आर्थिक स्थिति | ||||||
| बहुत अच्छा / अच्छा | 229 (14.2) | 1 | 145 (8.1) | 1 | ||
| औसत | 269 (17.8) | 1.32 (1.08, 1.60) | 006. | 172 (9.7) | 1.21 (0.96, 1.53) | 105. |
| गरीब / बहुत गरीब | 17 (24.6) | 1.98 (1.12, 3.49) | 019. | 18 (19.8) | 2.76 (1.60, 4.76) | <.001 |
| माता-पिता दोनों के साथ रहती है | ||||||
| नहीं | 64 (18.7) | 1 | 54 (12.9) | 1 | ||
| हाँ | 451 (15.8) | 0.80 (0.60, 1.07) | 135. | 281 (8.7) | 0.65 (0.48, 0.89) | 008. |
| शैक्षिक प्रदर्शन | ||||||
| अपर | 169 (14.2) | 1 | 109 (8.1) | 1 | ||
| मध्यम | 226 (15.7) | 1.13 (0.91, 1.41) | 254. | 145 (8.8) | 1.10 (0.85, 1.42) | 488. |
| लोअर | 120 (21.3) | 1.66 (1.28, 2.16) | <.001 | 81 (12.3) | 1.61 (1.19, 2.19) | 002. |
| अध्ययन का दबाव | ||||||
| कोई नहीं / प्रकाश | 96 (13.8) | 1 | 59 (7.9) | 1 | ||
| औसत | 305 (15.7) | 1.16 (0.90, 1.48) | 253. | 178 (8.4) | 1.05 (0.77, 1.44) | 735. |
| भारी / बहुत भारी | 114 (20.5) | 1.63 (1.20, 2.20) | 002. | 96 (12.5) | 1.65 (1.17, 2.32) | 004. |
नोट्स। OSNA: ऑनलाइन सोशल नेटवर्किंग की लत; ओआरयू: यूनीवेट ऑड्स अनुपात; 95% CI: 95% विश्वास अंतराल, जिसे यूनीवार्इट लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल द्वारा प्राप्त किया गया है।
OSNA अवसाद की नई घटना की भविष्यवाणी करता है
3,196 किशोरों में, जो बेसलाइन में गैर-उदास थे, univariate मॉडल से पता चला कि बेसलाइन OSNA अनुवर्ती अवधि के दौरान अवसाद की उच्च घटनाओं से जुड़ा हुआ था (univariate OR: 1.65, 95% CI: 1.22-2.22)। सेक्स, ग्रेड, पारिवारिक वित्तीय स्थिति, शैक्षणिक प्रदर्शन और कथित अध्ययन के दबाव के समायोजन के बाद, एसोसिएशन महत्वपूर्ण बनी रही [समायोजित या (एओआर): एक्सएनयूएमएक्स, एक्सएनयूएमएक्स% सीआई: एक्सएनयूएमएक्स- एक्सएनयूएमएक्स]। जब बेसलाइन CES-D स्कोर को और अधिक समायोजित किया जाता है, तो संघ सांख्यिकीय रूप से गैर-महत्वपूर्ण हो जाता है (AOR: 1.48, 95% CI: 1.09-2.01)। नए घटना अवसाद (तालिका) के पूर्वसूचक के रूप में OSNA स्कोर (निरंतर चर) का उपयोग करते समय समान परिणाम देखे गए थे 3).
|
टेबल 3. OSNA और अवसाद के बीच अनुदैर्ध्य संघों: बहुस्तरीय लॉजिस्टिक प्रतिगमन मॉडल
n | नई घटना के मामलों की संख्या | अविभाज्य मॉडल | बहुक्रियाशील मॉडल | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
ORu (95% CI) | p | AOR (95% CI) | p | AOR (95% CI) | p | |||
| OSNA की भविष्यवाणी नई घटना अवसाद (n = 3,196) | ||||||||
| बेसलाइन OSNA स्कोर (निरंतर) | - | - | 1.05 (1.03, 1.07) | <.001 | 1.04 (1.02, 1.06)a | <.001 | 1.01 (0.99, 1.03)b | 242. |
| बेसलाइन OSNA | ||||||||
| नहीं | 2,922 | 451 | 1 | 1a | 1b | |||
| हाँ | 274 | 64 | 1.65 (1.22, 2.22) | 001. | 1.48 (1.09, 2.01) | 012. | 1.16 (0.85, 1.60) | 342. |
| समय के साथ OSNA स्थिति में परिवर्तन | ||||||||
| कोई OSNA नहीं | 2,694 | 354 | 1 | 1a | 1b | |||
| OSNA से छूट | 179 | 38 | 1.77 (1.21, 2.58) | 003. | 1.61 (1.10, 2.37) | 015. | 1.29 (0.87, 1.91) | 202. |
| लगातार OSNA | 95 | 26 | 2.46 (1.54, 3.93) | <.001 | 2.23 (1.39, 3.58) | <.001 | 1.65 (1.01, 2.69) | 044. |
| उभरते हुए OSNA | 228 | 97 | 4.89 (3.67, 6.52) | <.001 | 4.67 (3.49, 6.24) | <.001 | 4.29 (3.17, 5.81) | <.001 |
| अवसाद की भविष्यवाणी नई घटना OSNA (n = 3,657) | ||||||||
| बेसलाइन CES-D स्कोर (निरंतर) | - | - | 1.05 (1.03, 1.06) | <.001 | 1.04 (1.03, 1.05)c | <.001 | 1.03 (1.01, 1.04)d | <.001 |
| बेसलाइन अवसाद | ||||||||
| नहीं | 2,922 | 228 | 1 | 1c | 1d | |||
| हाँ | 735 | 107 | 2.02 (1.58, 2.58) | <.001 | 1.78 (1.38, 2.31) | <.001 | 1.48 (1.14, 1.93) | 004. |
| समय के साथ अवसाद की स्थिति में बदलाव | ||||||||
| कोई अवसाद नहीं | 2,471 | 131 | 1 | 1c | 1d | |||
| अवसाद से मुक्ति | 315 | 21 | 1.28 (0.80, 2.07) | 307. | 1.19 (0.73, 1.93) | 486. | 0.97 (0.60, 1.59) | 918. |
| लगातार अवसाद | 420 | 86 | 4.62 (3.43, 6.21) | <.001 | 4.17 (3.05, 5.69) | <.001 | 3.45 (2.51, 4.75) | <.001 |
| उभरता हुआ अवसाद | 451 | 97 | 4.88 (3.67, 6.50) | <.001 | 4.70 (3.53, 6.28) | <.001 | 4.47 (3.33, 5.99) | <.001 |
नोट्स। OSNA: ऑनलाइन सोशल नेटवर्किंग की लत; सीईएस-डी: डिप्रेशन के लिए महामारी विज्ञान स्केल के लिए केंद्र; ORU: अविभाज्य बाधाओं अनुपात; एओआर: समायोजित बाधाओं अनुपात; 95% CI: 95% विश्वास अंतराल।
aमॉडल को सेक्स, ग्रेड, पारिवारिक वित्तीय स्थिति, शैक्षणिक प्रदर्शन और कथित अध्ययन दबाव के लिए समायोजित किया गया था। bमॉडल को सेक्स, ग्रेड, पारिवारिक वित्तीय स्थिति, शैक्षणिक प्रदर्शन, कथित अध्ययन दबाव और बेसलाइन सीईएस-डी स्केल स्कोर (निरंतर चर) के लिए समायोजित किया गया था। cमॉडल को सेक्स, ग्रेड, पारिवारिक वित्तीय स्थिति, माता-पिता के साथ रहने की व्यवस्था, शैक्षणिक प्रदर्शन और कथित अध्ययन दबाव के लिए समायोजित किया गया था। dमॉडल को सेक्स, ग्रेड, पारिवारिक वित्तीय स्थिति, माता-पिता के साथ रहने की व्यवस्था, शैक्षणिक प्रदर्शन, कथित अध्ययन दबाव और बेसलाइन OSNA स्केल स्कोर (निरंतर चर) के लिए समायोजित किया गया था।
हमने OSNA स्थिति में परिवर्तन और अवसाद की उच्च घटनाओं के बीच एक महत्वपूर्ण संबंध पाया। उन किशोरों की तुलना में जिन्हें कोई OSNA के रूप में वर्गीकृत नहीं किया गया था, उनमें अवसाद विकसित होने का जोखिम 1.65 बार (95% CI: 1.01-2.69) था, जो लगातार OSNA के साथ थे, और 4.29% CI (95% CI: 3.17-5.81) उन लोगों के साथ अधिक थे। उभरते हुए OSNA, सेक्स, ग्रेड, पारिवारिक वित्तीय स्थिति, शैक्षणिक प्रदर्शन, कथित अध्ययन दबाव और आधारभूत सीईएस-डी स्कोर (तालिका) के समायोजन के बाद 3).
अवसाद OSNA की नई घटनाओं की भविष्यवाणी करता है
बेसलाइन में OSNA से मुक्त 3,657 किशोरों के बीच, univariate परिणामों ने बेसलाइन अवसाद और OSNA की अधिक घटना (univariate OR: 2.02, 95% CI: 1.58-2.58) के बीच एक महत्वपूर्ण सकारात्मक जुड़ाव का प्रदर्शन किया। लिंग, ग्रेड, परिवार की वित्तीय स्थिति, माता-पिता के साथ रहने की व्यवस्था, शैक्षणिक प्रदर्शन और कथित अध्ययन के दबाव के बाद, एसोसिएशन थोड़ा शांत हो गया लेकिन महत्वपूर्ण रहा (AOR: 1.78, 95% CI: 1.38-2.31)। जब बेसलाइन OSNA स्कोर (AOR: 1.48, 95% CI: 1.14-1.93) का समायोजन किया गया, तो OSNA के आधारभूत अवसाद की स्थिति और OSNA के बीच संबंध अभी भी सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण था। नई घटना OSNA (तालिका) के भविष्यवक्ता के रूप में सीईएस-डी स्कोर (निरंतर चर) का उपयोग करते समय परिणाम अभी भी महत्वपूर्ण थे 3).
ओएसएनए की अवसाद की स्थिति और घटना में परिवर्तन के बीच एक महत्वपूर्ण सहयोग बहुक्रियाशील विश्लेषण में देखा गया। अवसाद के बिना किशोरों की तुलना में सेक्स, ग्रेड, पारिवारिक वित्तीय स्थिति, माता-पिता के साथ रहने की व्यवस्था, शैक्षणिक प्रदर्शन, कथित अध्ययन दबाव और आधारभूत OSNA स्कोर को समायोजित करने के बाद, OSNA विकसित होने की संभावना 3.45 बार थी (XUMUMX% CI: 95– 2.51) उन लोगों में उच्चतर हैं जो लगातार उदास थे, और 4.75 बार (4.47% CI: 95-3.33) उन लोगों के बीच उच्च थे, जो उभरते हुए उदास थे (तालिका 3).
चर्चा
इस बड़े पैमाने पर अनुदैर्ध्य अध्ययन में, हमने पाया कि किशोरी जो उदास थे, लेकिन बेसलाइन पर ओएनएसए से मुक्त थे, उन्हें 48 महीने के भीतर ओएसएनए विकसित करने का 9% अधिक जोखिम था, जो बेसलाइन पर अवसाद के बिना उन लोगों की तुलना में 9-महीने के अनुवर्ती अवधि में था, लेकिन भविष्यवाणी इस अध्ययन में अवसाद की नई घटनाओं पर आधारभूत OSNA का समर्थन नहीं किया गया था। इसके अलावा, जब समय के साथ स्थिति में परिवर्तन के प्रभाव (यानी, बेसलाइन पर अवसाद / OSNA से गैर-अवसाद / अनुवर्ती में OSNA पर अनुवर्ती) को मॉडल में माना गया, तो परिणामों में OSNA और अवसाद के बीच एक द्विदिश संघ का पता चला । किशोरों, जो लगातार उदास थे या उदास थे, उन लोगों की तुलना में OSNA के विकास का एक उच्च जोखिम था, जो XNUMX महीने के अनुवर्ती अवधि के दौरान उदास नहीं थे। इसके विपरीत, किशोर जो लगातार OSNA या उभरते हुए OSNA थे, उनमें उन अवसादों की तुलना में विकासशील अवसाद का जोखिम अधिक है, जो बेसलाइन और फॉलो-अप दोनों में OSNA नहीं थे।
आधारभूत उपायों (यानी, आधारभूत OSNA) और स्थिति में परिवर्तन (यानी, OSNA स्थिति में परिवर्तन) का उपयोग करके परिणाम में अंतर का अनुमान लगाने के लिए एक घटना परिणाम (यानी, अवसाद की नई घटना) OSNA से उच्च उत्सर्जन दरों द्वारा समझाया जा सकता है और अनुवर्ती अवधि के दौरान अवसाद। इंटरनेट व्यसनी व्यवहार की उच्च प्राकृतिक छूट दर (49.5% -51.5%) ताइवान में दो पिछले अनुदैर्ध्य में देखी गई है (ताइवानको, येन, येन, लिन, और यांग, 2007; को एट अल।, 2015)। हांगकांग में हमारे पिछले सर्वेक्षण के परिणामों में भी लगातार 12-महीने की अवधि (59.29 प्रति 100 व्यक्ति-वर्ष) के दौरान इंटरनेट की लत के व्यवहार से छूट की एक उच्च घटना देखी गई; लाउ, वू, सकल, चेंग, और लाउ, 2017)। इसी प्रकार, इस अध्ययन में, अध्ययन अवधि के दौरान अवसाद (41.4%) और OSNA (58.8%) से छूट के मामलों का एक बड़ा अनुपात देखा गया। इन परिणामों ने संकेत दिया कि आधारभूत मूल्यांकन में OSNA और अवसाद की स्थिति को समय के साथ अपरिहार्य स्थितियों के रूप में नहीं माना जा सकता है और इसलिए समय के साथ प्रभाव के प्रभाव को अनदेखा करना संभवतः अवसाद पर OSNA के प्रभाव को कम करेगा। इस प्रकार, हमने अनुमान लगाया कि समय के साथ OSNA और डिप्रेशन की स्थिति में गतिशील परिवर्तन को शामिल करने वाला मॉडलिंग दृष्टिकोण, विमुद्रीकरण के मामलों से संभावित ऑफसेट प्रभावों को खारिज करके अधिक आश्वस्त और मजबूत अनुमान प्रदान कर सकता है।
इस अध्ययन के निष्कर्षों में किशोरों के बीच OSNA और अवसाद के बीच एक द्विदिश संघ का सुझाव है, यह दर्शाता है कि अवसाद OSNA को विकसित करने के लिए एक व्यक्तिगत भेद्यता प्रदान करता है, और बदले में, OSNA का नकारात्मक परिणाम अवसाद के लक्षणों को और बढ़ा देता है। इंटरनेट से संबंधित व्यसनी व्यवहार के विकास में घातक संज्ञान (यानी, अफवाह, आत्म-संदेह, कम आत्म-प्रभावकारिता, और नकारात्मक आत्म-मूल्यांकन) और दुष्प्रवृत्त व्यवहार (यानी, इंटरनेट का उपयोग भावनात्मक समस्याओं से बचने के लिए) महत्वपूर्ण हैंडेविस, एक्सएनयूएमएक्स)। अवसादग्रस्त व्यक्ति आमतौर पर संज्ञानात्मक लक्षण पेश करते हैं और उनके इंटरनेट उपयोग के लिए सकारात्मक उम्मीदें रखते हैं कि इंटरनेट उन्हें नकारात्मक मूड और व्यक्तिगत समस्याओं (जैसे, अवसाद और अकेलेपन) से विचलित कर सकता है; ब्रांड, लाइर, और यंग, 2014; वू, चेउंग, कू और हंग, 2013)। विशेष रूप से, ऑनलाइन सोशल नेटवर्किंग आमने-सामने संचार की तुलना में अपनी गुमनामी और सामाजिक संकेतों की अनुपस्थिति (यानी, चेहरे की अभिव्यक्ति, आवाज की कमी, और आंखों के संपर्क) की वजह से मूड की समस्याओं वाले लोगों के लिए आकर्षक है (यंग एंड रोजर्स, 1998)। अवसादग्रस्त व्यक्ति संचार के अधिक सुरक्षित और कम खतरे वाले साधन के रूप में ऑनलाइन सोशल नेटवर्किंग को पसंद कर सकते हैं, साथ ही साथ अपने नकारात्मक मूड को विनियमित करने के लिए एक साधन (यानी, नकारात्मक भावनाओं, चिंता और व्यक्तिगत समस्याओं को दूर करना) कर सकते हैं। ये कुत्सित अनुभूति और परिहार रणनीति, OSNA के विकास को गति देते हैं। अत्यधिक ऑनलाइन सोशल नेटवर्किंग भागीदारी वास्तविक दुनिया में परिवार और साथियों के साथ बिताए समय को विस्थापित करती है, और पारस्परिक ऑफ़लाइन गतिविधियों से वापसी का कारण बनती है, जो नकारात्मक मूड (जैसे, अवसादग्रस्तता के लक्षण और अकेलेपन) को तेज करती है; क्राउट एट अल।, 1998), जिससे पारस्परिक संबंध प्रस्तुत होता है।
इस अध्ययन के निष्कर्षों ने डिजाइनिंग की रोकथाम और हस्तक्षेप कार्यक्रमों में कई निहितार्थ निकाले। सबसे पहले, OSNA की नई घटनाओं पर बेसलाइन अवसाद की सकारात्मक भविष्यवाणी का अर्थ है कि उदास किशोरों को बाद में OSNA विकसित करने का उच्च जोखिम है। अवसादग्रस्तता के लक्षणों को कम करने की हस्तक्षेप की रणनीति, अर्थात्, इंटरनेट के उपयोग, सामाजिक कौशल को प्रशिक्षित करने और ऑफ़लाइन अवकाश गतिविधियों की योजना के सकारात्मक परिणाम अपेक्षाओं के प्रति दुर्भावनापूर्ण विश्वास को कम करना (चाउ एट अल।, 2015), प्रभावी रूप से OSNA के विकास को रोक सकता है। दूसरा, OSNA के लिए भेद्यता के एक मार्कर के रूप में अवसादग्रस्तता के लक्षणों के स्तर का आकलन करना सार्थक है। पहचाने गए अवसादग्रस्त लक्षणों के साथ उच्च जोखिम वाले किशोरों को लक्षित करने वाले अवरोधों और रोकथाम के कारण स्कूल किशोरों में OSNA का अनुभव कम हो सकता है। तीसरा, अवसाद की घटनाओं पर OSNA स्थिति (यानी, लगातार OSNA और उभरते OSNA) में परिवर्तन की प्रबल भविष्यवाणी के लिए और OSNA की घटनाओं पर अवसाद की स्थिति (यानी, लगातार अवसाद और उभरते अवसाद) में परिवर्तन की भविष्यवाणी, यह OSNA को निहित करता है अवसाद के साथ अत्यधिक हास्यप्रद है, एक नकारात्मक सुदृढीकरण तंत्र का संकेत देता है।
भविष्य के अनुसंधान के लिए कुछ निहितार्थ हैं। पहले, पिछले अध्ययनों के साथ हमारे परिणामों ने संकेत दिया कि OSNA और अवसादग्रस्तता लक्षणों का स्तर मौका में यादृच्छिक उतार-चढ़ाव के बजाय अध्ययन अवधि के दौरान गतिशील और प्रतिवर्ती है (लाउ एट अल।, 2017)। अवसाद या ओएसएनए के भविष्य के अध्ययन में इन विकारों को समय पर अपरिवर्तनीय मानकर केवल एक समय बिंदु के बजाय बार-बार इन विकारों को मापने का सुझाव दिया जाता है। इसके अलावा, सांख्यिकीय कार्यप्रणाली को मॉडलिंग विनिर्देशों में इस तरह के स्थिति परिवर्तन पर विचार करना चाहिए, जैसे कि समय के साथ आधारभूत स्थिति में परिवर्तन का उपयोग करना, मानसिक स्वास्थ्य परिणामों के भविष्यवक्ता के रूप में। दूसरा, इसने एक चिंता पैदा की कि क्या ये विकार (यानी, अवसादग्रस्तता के लक्षण और इंटरनेट से संबंधित व्यवहार) लंबे समय तक चलने वाले या अल्पकालिक हैं। अव्यक्त-वर्ग प्रक्षेपवक्र मॉडलिंग दृष्टिकोण से जुड़े अनुदैर्ध्य अध्ययन इन विकारों के प्राकृतिक विकास के पाठ्यक्रम का अनुमान लगाने के लिए वैकल्पिक हैं।
हमारे ज्ञान के लिए, हमारा कोहर्ट अध्ययन किशोरों के बीच OSNA और अवसाद के बीच एक द्विदिश संघ का अनुमान लगाने वाला पहला है। इस अध्ययन की मुख्य ताकत OSNA और अवसाद के लिए दोहराया उपायों के साथ एक भावी बड़े पैमाने पर अध्ययन डिजाइन है। एक अन्य प्रमुख लाभ यह है कि एक द्विदिश संघ, जिसमें अवसाद के विकास पर OSNA की अनुदैर्ध्य भविष्यवाणी और OSNA के विकास पर अवसाद की अनुदैर्ध्य भविष्यवाणी शामिल है, एक ही नमूने में परीक्षण किया गया था।
हालांकि, निष्कर्षों की व्याख्या करते समय कई सीमाओं को ध्यान में रखा जाना चाहिए। सबसे पहले, स्वयं-रिपोर्ट किए गए डेटा संग्रह विधि के कारण, रिपोर्टिंग पूर्वाग्रह संभावित रूप से मौजूद हो सकते हैं (उदाहरण के लिए, सामाजिक वांछनीय पूर्वाग्रह और रिकॉल पूर्वाग्रह)। दूसरा, यह अध्ययन विशिष्ट जनसांख्यिकीय आबादी (यानी, गैर-नैदानिक, स्कूल-आधारित छात्रों) पर केंद्रित है, और अन्य जनसंख्या के परिणामों की सामान्यता से सावधान रहना चाहिए। इस अध्ययन में पाए गए इस तरह के अनुदैर्ध्य संघों की पुष्टि करने के लिए अन्य जनसांख्यिकीय आबादी (यानी, मनोरोग नैदानिक आबादी) में अध्ययन आवश्यक है। तीसरा, माप की त्रुटि के स्रोत के रूप में अवसाद के लिए गर्भपात हो सकता है, यह विचार करने के लिए कि अवसाद का आकलन करने के लिए नैदानिक निदान के बजाय अवसाद को स्व-प्रशासित महामारी विज्ञान स्क्रीनिंग पैमाने द्वारा मापा गया था। चौथा, यह अध्ययन 9 महीने के अंतराल के साथ दो समय बिंदुओं तक सीमित था। जैसा कि हमने 9 महीनों के लिए किए गए आधारभूत और अनुवर्ती सर्वेक्षणों के परिणामों की तुलना करके OSNA / अवसाद (यानी, निरंतर ONSA / अवसाद और OSNA / अवसाद से छूट) में परिवर्तन को परिभाषित किया है, हम नहीं जानते कि OSNA / अवसाद परिवर्तन हुआ या 9 महीने की अवधि के दौरान उतार-चढ़ाव रहा। कई टिप्पणियों और कम समय के अंतराल के साथ अनुदैर्ध्य अध्ययन इन नकारात्मक स्थितियों की गतिशील तस्वीर को पकड़ने के लिए आवश्यक हैं। पांचवां, यह देखते हुए कि OSNA के लिए कोई उपलब्ध स्वर्ण मानक साधन और नैदानिक मानदंड नहीं हैं, हमने इसी तरह के प्रकाशित अध्ययन के बाद OSNA मामलों को परिभाषित करने के लिए बेसलाइन पर OSNA स्कोर के 10 वें डिकाइल का उपयोग किया (वेरकुइज़ल एट अल।, 2014)। OSNA स्थिति के लिए इस तरह की कसौटी की संवेदनशीलता और विशिष्टता अस्पष्ट है और भविष्य के शोध में मूल्यांकन किए जाने की आवश्यकता है। हालांकि, OSNA पैमाने ने इस अध्ययन और हमारे पिछले अध्ययनों में स्वीकार्य साइकोमेट्रिक गुण दिखाए। छठे, OSNA और अवसाद के बीच अनुदैर्ध्य संघों को दो उपसमूहों का उपयोग करके अलग-अलग अनुमान लगाया गया था। हमारा मानना है कि निरंतर स्कोर के बजाय परिणाम के रूप में पैथोलॉजिकल स्थिति का उपयोग करना महामारी विज्ञान के अध्ययन में अधिक सार्थक विवरण प्रदान कर सकता है। क्रॉस-लैग्ड स्ट्रक्चरल समीकरण मॉडलिंग तीन या अधिक टिप्पणियों के साथ भविष्य के अनुदैर्ध्य अध्ययन में कारण दिशाओं का पता लगाने के लिए एक वैकल्पिक दृष्टिकोण हो सकता है। इसके अलावा, हमारे निष्कर्ष OSNA और अवसाद के बीच लौकिक संघों (कारण निष्कर्ष के लिए एक महत्वपूर्ण मानदंड) के मजबूत सबूत प्रदान करते हैं। हालाँकि, हम इस संभावना को खारिज नहीं कर सकते हैं कि इस अध्ययन में शामिल एक तीसरे चर को OSNA और अवसाद के बीच अनुदैर्ध्य संघों से नहीं जोड़ा गया है।
निष्कर्ष
इस अध्ययन में किशोरों के बीच OSNA और अवसाद के बीच एक द्विदिश संघ का पता चला, जिसका अर्थ है कि अवसाद OSNA के विकास में महत्वपूर्ण योगदान देता है, और बदले में, उदास व्यक्ति नशे की लत ऑनलाइन सामाजिक नेटवर्किंग उपयोग से अधिक निंदनीय प्रभाव का अनुभव करते हैं। इस अध्ययन के निष्कर्षों की आगे की पुष्टि के लिए कई अवलोकन समय बिंदुओं और कम समय के अंतराल के साथ अधिक अनुदैर्ध्य अध्ययन किए गए हैं।
लेखकों का योगदान
जे-बीएल, जेटीएफएल, पीकेएचएम, और एक्स-एफएस ने अध्ययन की कल्पना की और डिजाइन किया। जे-बीएल, जे-सीएम, और वाई-एक्ससी ने डेटा का अधिग्रहण किया। J-BL, JTFL, और PKHM ने सांख्यिकीय विश्लेषण किया। J-BL, JTFL, PKHM, XZ, और AMSW ने पांडुलिपि का मसौदा तैयार किया और संशोधित किया। सभी लेखकों ने महत्वपूर्ण बौद्धिक सामग्री के लिए पांडुलिपि के परिणामों और महत्वपूर्ण संशोधन की व्याख्या में योगदान दिया और पांडुलिपि के अंतिम संस्करण को मंजूरी दी।
एक ऐसी स्थिति जिसमें सरकारी अधिकारी का निर्णय उसकी व्यक्तिगत रूचि से प्रभावित हो
ऑथर ने किसी हित संघर्ष की घोषणा नहीं की है।
आभार
लेखक इस अध्ययन का समर्थन करने के लिए सभी प्रतिभागियों और उनके परिवारों और स्कूलों की सराहना करना चाहेंगे।
संदर्भ
| एंड्रियासेन, सी। एस। (2015)। ऑनलाइन सोशल नेटवर्क साइट की लत: एक व्यापक समीक्षा। वर्तमान लत रिपोर्ट, 2 (2), 175-184। डोई:https://doi.org/10.1007/s40429-015-0056-9 CrossRef, गूगल स्कॉलर | |
| ब्रांड, एम।, लाइर, सी।, और यंग, के.एस. (2014)। इंटरनेट की लत: शैलियों, अपेक्षाओं और उपचार के निहितार्थ की नकल करना। मनोविज्ञान में फ्रंटियर्स, 5, 1256. डोई:https://doi.org/10.3389/fpsyg.2014.01256 CrossRef, मेद्लिने, गूगल स्कॉलर | |
| चेन, जेड वाई।, यांग, एक्स डी।, और ली, एक्स वाई। (2009)। चीनी किशोरों में सीईएस-डी की साइकोमेट्रिक विशेषताएं। क्लिनिकल साइकोलॉजी के चीनी जर्नल, 17 (4), 443-448। डोई:https://doi.org/10.16128/j.cnki.1005-3611.2009.04.027 गूगल स्कॉलर | |
| चेंग, सी। पी।, येन, सी। एफ।, को।, सी। एच।, और येन, जे। वाई। (2012)। ताइवान के किशोरों में एपिडेमियोलॉजिकल स्टडीज डिप्रेशन स्केल के लिए केंद्र की कारक संरचना। व्यापक मनोचिकित्सा, 53 (3), 299-307। डोई:https://doi.org/10.1016/j.comppsych.2011.04.056 CrossRef, मेद्लिने, गूगल स्कॉलर | |
| चो, एस। एम।, सुंग, एम। जे।, शिन, के। एम।, लिम, के। वाई।, और शिन, वाई। एम। (2013)। क्या बचपन में मनोरोग विज्ञान पुरुष किशोरों में इंटरनेट की लत की भविष्यवाणी करता है? बाल मनोचिकित्सा और मानव विकास, 44 (4), 549-555। डोई:https://doi.org/10.1007/s10578-012-0348-4 CrossRef, मेद्लिने, गूगल स्कॉलर | |
| चाउ, डब्ल्यू। पी।, को, सी। एच।, काफमैन, ई। ए, क्रॉवेल, एस। ई।, ह्सियाओ, आर। सी।, वांग, पी। डब्ल्यू।, लिन, जे। जे।, और येन, सी। एफ। (2015)। कॉलेज के छात्रों में इंटरनेट की लत के साथ तनाव का मुकाबला करने की रणनीति का संघ: अवसाद का प्रभाव। व्यापक मनोचिकित्सा, 62, 27-33। डोई:https://doi.org/10.1016/j.comppsych.2015.06.004 मेद्लिने, गूगल स्कॉलर | |
| डेविस, आर। ए। (2001)। पैथोलॉजिकल इंटरनेट उपयोग का एक संज्ञानात्मक-व्यवहार मॉडल। मानव व्यवहार में कंप्यूटर, 17 (2), 187-195। डोई:https://doi.org/10.1016/S0747-5632(00)00041-8 CrossRef, गूगल स्कॉलर | |
| एलिसन, एन। बी।, स्टाइनफ़ील्ड, सी।, और लैम्पे, सी। (2007)। फेसबुक "दोस्तों:" सामाजिक पूंजी और कॉलेज के छात्रों के ऑनलाइन सोशल नेटवर्क साइटों का उपयोग करने के लाभ। कंप्यूटर-मध्यस्थ संचार के जर्नल, 12 (4), 1143-1168। डोई:https://doi.org/10.1111/j.1083-6101.2007.00367.x CrossRef, गूगल स्कॉलर | |
| गमेज़-गुएडिक्स, एम (एक्सएनयूएमएक्स)। किशोरों के बीच अवसादग्रस्त लक्षण और समस्याग्रस्त इंटरनेट का उपयोग: संज्ञानात्मक-व्यवहार मॉडल से अनुदैर्ध्य संबंधों का विश्लेषण। साइबरसाइकोलॉजी, बिहेवियर, एंड सोशल नेटवर्किंग, 2014 (17), 11 – 714। डोई:https://doi.org/10.1089/cyber.2014.0226 मेद्लिने, गूगल स्कॉलर | |
| ग्रिफिथ्स, एम। डी। (2013)। सोशल नेटवर्किंग की लत: उभरते हुए विषय और मुद्दे। जर्नल ऑफ़ एडिक्शन रिसर्च एंड थेरेपी, 4 (5), e118। डोई:https://doi.org/10.4172/2155-6105.1000e118 गूगल स्कॉलर | |
| ग्रिथ्स, एम। डी।, कूस, डी। जे।, और डेमेट्रोनिक्स, जेड (2014)। सोशल नेटवर्किंग की लत: प्रारंभिक निष्कर्षों का अवलोकन। के। पी। रोसेनबर्ग एंड एल। सी। फेडर (ईडीएस), व्यवहार व्यसनों में: मानदंड, साक्ष्य और उपचार (पीपी। 119-141)। लंदन, ब्रिटेन: एल्सेवियर। गूगल स्कॉलर | |
| हिंकले, टी।, वर्बेलेल, वी।, एहरेंस, डब्ल्यू।, लिसनर, एल।, मोलनार, डी।, मोरेनो, ला, पीजोट, आई।, पोहलबन, एच।, रिस्की, ला, और रुसो, पी (2014) )। प्रारंभिक बचपन के इलेक्ट्रॉनिक मीडिया का उपयोग गरीब कल्याण के भविष्यवक्ता के रूप में किया जाता है: एक संभावित कोहोर्ट अध्ययन। JAMA बाल रोग, १६ Ped (५), ४168५-४९ २। डोई:https://doi.org/10.1001/jamapediatrics.2014.94 मेद्लिने, गूगल स्कॉलर | |
| हांग, एफ। वाई।, हुआंग, डी। एच।, लिन, एच। वाई।, और चिउ, एस। एल। (2014)। ताइवानी विश्वविद्यालय के छात्रों के मनोवैज्ञानिक लक्षणों, फेसबुक के उपयोग और फेसबुक की लत के मॉडल का विश्लेषण। टेलीमैटिक्स और इंफॉर्मेटिक्स, 31 (4), 597-606। डोई:https://doi.org/10.1016/j.tele.2014.01.001 CrossRef, गूगल स्कॉलर | |
| नोपफ, डी।, पार्क, एम। जे।, और मुलि, टी। पी। (2008)। किशोरों का मानसिक स्वास्थ्य: एक राष्ट्रीय प्रोफ़ाइल, 2008। सैन फ्रांसिस्को, सीए: राष्ट्रीय किशोर स्वास्थ्य सूचना केंद्र। गूगल स्कॉलर | |
| को, सी। एच।, वांग, पी। डब्ल्यू।, लियू, टी। एल।, येन, सी। एफ।, चेन, सी। एस।, और येन, जे। वाई। (2015)। एक संभावित जांच में किशोरों के बीच पारिवारिक कारकों और इंटरनेट की लत के बीच अप्रत्यक्ष संघ। मनोचिकित्सा और नैदानिक तंत्रिका विज्ञान, 69 (4), 192–200। डोई:https://doi.org/10.1111/pcn.12204 मेद्लिने, गूगल स्कॉलर | |
| को, सी। एच।, येन, जे। वाई।, चेन, सी.एस., येह, वाई। सी।, और येन, सी। एफ। (2009)। किशोरों में इंटरनेट की लत के लिए मनोरोग लक्षणों की भविष्यवाणियां: 2 साल का संभावित अध्ययन। बाल रोग और किशोर चिकित्सा के अभिलेखागार, 163 (10), 937–943। डोई:https://doi.org/10.1001/archpediatrics.2009.159 CrossRef, मेद्लिने, गूगल स्कॉलर | |
| को, सी। एच।, येन, जे। वाई।, येन, सी। एफ।, लिन, एच। सी।, और यांग, एम। जे। (2007)। युवा किशोरों में इंटरनेट की लत की घटनाओं और छूट के लिए कारक भविष्यवाणी: एक संभावित अध्ययन। साइबरपायोलॉजी एंड बिहेवियर, 10 (4), 545-551। डोई:https://doi.org/10.1089/cpb.2007.9992 CrossRef, मेद्लिने, गूगल स्कॉलर | |
| कोक, एम।, और गुलिगासी, एस (2013)। तुर्की कॉलेज के छात्रों के बीच फेसबुक की लत: मनोवैज्ञानिक स्वास्थ्य, जनसांख्यिकीय और उपयोग विशेषताओं की भूमिका। साइबरसाइकोलॉजी, बिहेवियर एंड सोशल नेटवर्किंग, 16 (4), 279–284। डोई:https://doi.org/10.1089/cyber.2012.0249 CrossRef, मेद्लिने, गूगल स्कॉलर | |
| क्राउट, आर।, पैटरसन, एम।, लुंडमार्क, वी।, केसलर, एस।, मुखोपाध्याय, टी।, और शार्लिस, डब्ल्यू। (1998)। इंटरनेट विरोधाभास। एक सामाजिक तकनीक जो सामाजिक भागीदारी और मनोवैज्ञानिक कल्याण को कम करती है? अमेरिकी मनोवैज्ञानिक, 53 (9), 1017-1031। डोई:https://doi.org/10.1037/0003-066X.53.9.1017 CrossRef, मेद्लिने, गूगल स्कॉलर | |
| कुस, डी। जे।, और ग्रिफ़िथ, एम। डी। (2011)। ऑनलाइन सोशल नेटवर्किंग और लत - मनोवैज्ञानिक साहित्य की समीक्षा। इंटरनेशनल जर्नल ऑफ एनवायर्नमेंटल रिसर्च एंड पब्लिक हेल्थ, 8 (9), 3528-3552। डोई:https://doi.org/10.3390/ijerph8093528 CrossRef, मेद्लिने, गूगल स्कॉलर | |
| लैकोनी, एस।, ट्रिकार्ड, एन।, और चबरोल, एच। (2015)। विशिष्ट और सामान्यीकृत समस्याग्रस्त इंटरनेट के बीच अंतर लिंग, आयु, ऑनलाइन खर्च किए गए समय और मनोचिकित्सकीय लक्षणों के अनुसार उपयोग करता है। मानव व्यवहार में कंप्यूटर, 48, 236–244। डोई:https://doi.org/10.1016/j.chb.2015.02.006 CrossRef, गूगल स्कॉलर | |
| लैम, एल। टी। (2014)। इंटरनेट गेमिंग की लत, इंटरनेट का समस्याग्रस्त उपयोग और नींद की समस्या: एक व्यवस्थित समीक्षा। वर्तमान मनोरोग रिपोर्ट, 16 (4), 444. डोई:https://doi.org/10.1007/s11920-014-0444-1 CrossRef, मेद्लिने, गूगल स्कॉलर | |
| लाउ, जे। टी। एफ।, वू, ए। एम। एस।, ग्रॉस, डी। एल।, चेंग, के। एम।, और लाउ, एम। एम। सी। (2017)। क्या इंटरनेट की लत संक्रमण या लगातार है? चीनी माध्यमिक विद्यालय के छात्रों के बीच इंटरनेट की लत के निवारण की घटना और संभावित भविष्यवक्ता। नशे की लत व्यवहार, 74, 55–62। डोई:https://doi.org/10.1016/j.addbeh.2017.05.034 मेद्लिने, गूगल स्कॉलर | |
| ली, एस। डब्ल्यू।, स्टीवर्ट, एस। एम।, बर्न, बी। एम।, वोंग, जे। पी। एस।, हो, एस। वाई।, ली, पी। डब्ल्यू। एच।, और लैम, टी। एच। (2008)। हांगकांग के किशोरों में एपिडेमियोलॉजिकल स्टडीज डिप्रेशन स्केल के लिए केंद्र की कारक संरचना। जर्नल ऑफ़ पर्सनैलिटी असेसमेंट, 90 (2), 175–184। डोई:https://doi.org/10.1080/00223890701845385 मेद्लिने, गूगल स्कॉलर | |
| Li, J. B., Lau, J. T. F., Mo, P. K. H., Su, X. F., तांग, J., Qin, Z. G., & Gross, D. L. (2017)। अनिद्रा ने चीन में माध्यमिक विद्यालय के छात्रों के बीच समस्याग्रस्त इंटरनेट उपयोग और अवसाद के बीच आंशिक रूप से मध्यस्थता की। जर्नल ऑफ़ बिहेवियरल एडिक्शंस, 6 (4), 554-563। डोई:https://doi.org/10.1556/2006.6.2017.085 संपर्क, गूगल स्कॉलर | |
| Li, J. B., Lau, J. T. F., Mo, P. K. H., Su, X. F., Wu, A. M., Tang, J., and Qin, Z. G. (2016)। चीन में जूनियर मिडिल स्कूल के छात्रों के बीच सामाजिक नेटवर्किंग गतिविधि की तीव्रता का सत्यापन। पीएलओएस वन, 11 (10), e0165695। डोई:https://doi.org/10.1371/journal.pone.0165695 CrossRef, मेद्लिने, गूगल स्कॉलर | |
| लिन, एल। वाई।, सिदानी, जे। ई।, शेंसा, ए।, रादोविक, ए।, मिलर, ई।, कोल्ड्ज़्ज़, जे.बी., हॉफमैन, बी। एल।, गिल्स, एल। एम। और प्राइमैक, बी.ए. (2016)। अमेरिका के युवा वयस्कों में सोशल मीडिया का उपयोग और अवसाद के बीच संबंध। अवसाद और चिंता, 33 (4), 323-331। डोई:https://doi.org/10.1002/da.22466 मेद्लिने, गूगल स्कॉलर | |
| मैकडॉगल, एम। ए।, वाल्श, एम।, वाटियर, के।, निगेज, आर।, मिलर, एल।, स्टीमर, एम।, और फोगस, बी.एस. (2016)। कथित सामाजिक समर्थन और अवसाद के बीच संबंधों पर सोशल नेटवर्किंग साइटों का प्रभाव। मनोरोग अनुसंधान, 246, 223–229। डोई:https://doi.org/10.1016/j.psychres.2016.09.018 मेद्लिने, गूगल स्कॉलर | |
| मोरेनो, एम। ए।, जेलेनचिक, एल। ए।, और ब्रेलैंड, डी। जे। (2015)। कॉलेज महिलाओं के बीच अवसाद और समस्याग्रस्त इंटरनेट का उपयोग तलाश: एक मल्टीसाइट अध्ययन। कंप्यूटर इन ह्यूमन बिहेवियर, 49, 601-607। डोई:https://doi.org/10.1016/j.chb.2015.03.033 गूगल स्कॉलर | |
| ओबर्स्ट, यू।, वीगमैन, ई।, स्टोड्ट, बी।, ब्रांड, एम।, और चमारो, ए। (2017)। किशोरों में भारी सामाजिक नेटवर्किंग से नकारात्मक परिणाम: लापता होने के डर की औसत भूमिका। किशोरावस्था की पत्रिका, 55, 51-60। डोई:https://doi.org/10.1016/j.adolescence.2016.12.008 CrossRef, मेद्लिने, गूगल स्कॉलर | |
| पेम्पेक, टी। ए।, यरमोलयेवा, वाई। ए।, और कैलवर्ट, एस। एल। (2009)। कॉलेज के छात्रों के फेसबुक पर सोशल नेटवर्किंग के अनुभव। एप्लाइड डेवलपमेंट साइकोलॉजी जर्नल, 30 (3), 227। डोई:https://doi.org/10.1016/j.appdev.2008.12.010 CrossRef, गूगल स्कॉलर | |
| पेनिंक्स, बी। डब्ल्यू।, डेग, डी। जे।, वैन आइजक, जे। टी।, बेकमैन, ए। टी।, और गुरलनिक, जे। एम। (2000)। वृद्ध वयस्कों में अवसाद और शारीरिक गिरावट में बदलाव: एक अनुदैर्ध्य परिप्रेक्ष्य। जर्नल ऑफ अफेक्टिव डिसऑर्डर, 61 (1-2), 1-12। डोई:https://doi.org/10.1016/s0165-0327(00)00152-x मेद्लिने, गूगल स्कॉलर | |
| पोंट्स, एच। एम।, स्जाबो, ए।, और ग्रिफ़िथ, एम। डी। (2015)। इंटरनेट की लत, जीवन की गुणवत्ता और अत्यधिक उपयोग की धारणाओं पर इंटरनेट आधारित विशिष्ट गतिविधियों का प्रभाव: एक क्रॉस-अनुभागीय अध्ययन। व्यसनी व्यवहार रिपोर्टें, 1, 19–25। डोई:https://doi.org/10.1016/j.abrep.2015.03.002 CrossRef, मेद्लिने, गूगल स्कॉलर | |
| रेडलॉफ़, एल.एस. (1977)। CES-D स्केल: सामान्य जनसंख्या में शोध के लिए एक सेल्फ-रिपोर्ट डिप्रेशन स्केल। एप्लाइड साइकोलॉजिकल मेजरमेंट, 1 (3), 385–401। डोई:https://doi.org/10.1177/014662167700100306 CrossRef, गूगल स्कॉलर | |
| रशटन, जे। एल।, फॉरेसर, एम।, और शेक्टमैन, आर। एम। (2002)। किशोर स्वास्थ्य के राष्ट्रीय अनुदैर्ध्य अध्ययन में अवसादग्रस्तता के लक्षणों की महामारी विज्ञान। जर्नल ऑफ द अमेरिकन एकेडमी ऑफ चाइल्ड एंड अडोलेसेंट साइकेट्री, 41 (2), 199-205। डोई:https://doi.org/10.1097/00004583-200202000-00014 मेद्लिने, गूगल स्कॉलर | |
| सेल्फहॉट, एम। एच। डब्ल्यू।, ब्रांजे, एस। जे। टी।, डेलसिंग, एम।, टेर बोग्ट, टी। एफ। एम।, और मियुस, डब्ल्यू। एच। जे। (2009)। विभिन्न प्रकार के इंटरनेट उपयोग, अवसाद, और सामाजिक चिंता: कथित दोस्ती की गुणवत्ता की भूमिका। जर्नल ऑफ़ किशोरावस्था, 32 (4), 819। डोई:https://doi.org/10.1016/j.adolescence.2008.10.011 CrossRef, मेद्लिने, गूगल स्कॉलर | |
| स्टीनफील्ड, सी।, एलिसन, एन.बी., और लैंपे, सी। (2008)। सामाजिक पूंजी, आत्म-सम्मान और ऑनलाइन सोशल नेटवर्क साइटों का उपयोग: एक अनुदैर्ध्य विश्लेषण। जर्नल ऑफ एप्लाइड डेवलपमेंट साइकोलॉजी, 29 (6), 434-445। डोई:https://doi.org/10.1016/j.appdev.2008.07.002 CrossRef, गूगल स्कॉलर | |
| स्टॉकिंग्स, ई।, डेगनहार्ट, एल।, ली, वाई। वाई।, मिहलोपोलोस, सी।, लियू, ए, हॉब्स, एम।, और पैटन, जी। (2015)। बच्चों और किशोरों में प्रमुख अवसादग्रस्तता विकार का पता लगाने के लिए लक्षण स्क्रीनिंग तराजू: एक व्यवस्थित समीक्षा और विश्वसनीयता, वैधता और नैदानिक उपयोगिता का मेटा-विश्लेषण। जर्नल ऑफ अफेक्टिव डिसऑर्डर, 174, 447-463। डोई:https://doi.org/10.1016/j.jad.2014.11.061 मेद्लिने, गूगल स्कॉलर | |
| तांग, सी। एस।, और कोह, वाई। वाई। (2017)। सिंगापुर में कॉलेज के छात्रों के बीच ऑनलाइन सामाजिक नेटवर्किंग की लत: व्यवहार की लत और स्नेह संबंधी विकार के साथ कोमर्बिडिटी। एशियन जर्नल ऑफ साइकियाट्री, 25, 175-178। डोई:https://doi.org/10.1016/j.ajp.2016.10.027 मेद्लिने, गूगल स्कॉलर | |
| थापर, ए।, कोलेशॉ, एस।, पॉटर, आर।, और थापर, ए। के। (2010)। किशोरों में अवसाद का प्रबंधन और रोकथाम। बीएमजे, 340, सी 209। डोई:https://doi.org/10.1136/bmj.c209 CrossRef, मेद्लिने, गूगल स्कॉलर | |
| वैन गोल, सी। एच।, केम्पेन, जीआईजेएम, पेनिंक्स, बीडब्ल्यूजेएच, डेग, डी। जे। एच।, बीकमान, ए। टी। एफ।, और वैन आइजक, जे। टी। एम। (2003)। देर से मध्यम आयु वर्ग और पुराने व्यक्तियों में अवसादग्रस्तता के लक्षणों और अस्वास्थ्यकर जीवनशैली में परिवर्तन के बीच संबंध: अनुदैर्ध्य एजिंग अध्ययन एम्स्टर्डम से परिणाम। आयु और बुढ़ापा, 32 (1), 81-87। डोई:https://doi.org/10.1093/ageing/32.1.81 मेद्लिने, गूगल स्कॉलर | |
| वेरकुइज़ल, एन। ई।, रिक्टर, एल।, नॉरिस, एस। ए।, स्टीन, ए।, अवान, बी।, और रामचंदानी, पी। जी। (2014)। प्रसवोत्तर अवसादग्रस्तता के लक्षण और 10 साल में बाल मनोवैज्ञानिक विकास: दक्षिण अफ्रीकी जन्म से लेकर बीस सहवास तक के अनुदैर्ध्य डेटा का एक संभावित अध्ययन। लैंसेट साइकेट्री, 1 (6), 454–460। डोई:https://doi.org/10.1016/S2215-0366(14)70361-X मेद्लिने, गूगल स्कॉलर | |
| वांग, जे। सी।, झी, एच। वाई।, और फिशर, जे। एच। (2009)। असतत परिणाम meausres के लिए बहुस्तरीय मॉडल। में एल.पी. वांग (एड।), बहुस्तरीय मॉडल: एसएएस का उपयोग करने वाले अनुप्रयोग® (पीपी। 113 – 174)। बीजिंग, चीन: उच्च शिक्षा प्रेस। गूगल स्कॉलर | |
| वांग, एम।, आर्मर, सी।, वू, वाई।, रेन, एफ।, झू, एक्स।, और याओ, एस। (2013)। मुख्य भूमि चीनी किशोरों में लिंग भर में CES-D और माप चालन की कारक संरचना। जर्नल ऑफ़ क्लिनिकल साइकोलॉजी, 69 (9), 966–979। डोई:https://doi.org/10.1002/jclp.21978 मेद्लिने, गूगल स्कॉलर | |
| वू, ए। एम। एस।, चेउंग, वी। आई।, केयू, एल। एंड हंग, ई। पी। डब्ल्यू। (2013)। चीनी स्मार्टफोन उपयोगकर्ताओं के बीच सोशल नेटवर्किंग साइटों की लत के मनोवैज्ञानिक जोखिम कारक। जर्नल ऑफ़ बिहेवियरल एडिक्शंस, 2 (3), 160-166। डोई:https://doi.org/10.1556/JBA.2.2013.006 संपर्क, गूगल स्कॉलर | |
| यू, वाई- एस।, चो, ओ.एच., और चा, के। एस। एस। (2014)। किशोरों में इंटरनेट के अधिक उपयोग और मानसिक स्वास्थ्य के बीच संबंध। नर्सिंग और स्वास्थ्य विज्ञान, 16 (2), 193-200। डोई:https://doi.org/10.1111/nhs.12086 CrossRef, मेद्लिने, गूगल स्कॉलर | |
| यंग, के.एस., और रोजर्स, आर। सी। (1998)। अवसाद और इंटरनेट की लत के बीच संबंध। साइबरपायोलॉजी एंड बिहेवियर, 1 (1), 25-28। डोई:https://doi.org/10.1089/cpb.1998.1.25 CrossRef, गूगल स्कॉलर | |
| झोउ, एस। एक्स।, और लेउंग, एल। (2010)। चीनी कॉलेज के छात्रों के बीच एसएनएस-गेम की लत और उपयोग पैटर्न के पूर्वानुमान के रूप में संतुष्टि, अकेलापन, अवकाश ऊब और आत्मसम्मान। न्यू मीडिया में मास्टर ऑफ साइंस, द चाइनीज यूनिवर्सिटी ऑफ हांगकांग, हांगकांग। गूगल स्कॉलर |
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