एक और। 2015 अगस्त 5; 10 (8): e0134538। doi: 10.1371 / journal.pone.0134538।
रीड पी1, विले आर1, ओसबोर्न ला2, रोमानो एम3, ट्रूजोली आर3.
सार
समस्याग्रस्त इंटरनेट का उपयोग विभिन्न प्रकार की मनोवैज्ञानिक कॉमरेडिटी के साथ किया गया है, लेकिन यह शारीरिक बीमारी के साथ संबंध की जांच की समान डिग्री प्राप्त नहीं कर सका है। वर्तमान अध्ययन ने 505 प्रतिभागियों का ऑनलाइन सर्वेक्षण किया, और उनके समस्याग्रस्त इंटरनेट उपयोग (इंटरनेट एडिक्शन टेस्ट), अवसाद और चिंता (अस्पताल चिंता और अवसाद के पैमाने), सामाजिक अलगाव (UCLA अकेलापन प्रश्नावली, नींद की समस्याओं (पिट्सबर्ग स्लीप क्वालिटी इंडेक्स) के बारे में पूछा) , और उनके वर्तमान स्वास्थ्य - सामान्य स्वास्थ्य प्रश्नावली (GHQ-28), और इम्यून फंक्शन प्रश्नावली। परिणामों ने प्रदर्शित किया कि नमूने के लगभग 30% ने इंटरनेट की लत के हल्के या बदतर स्तर प्रदर्शित किए, जैसा कि IAT द्वारा मापा गया था। यद्यपि उन उद्देश्यों में मतभेद थे जिनके लिए पुरुषों और महिलाओं ने इंटरनेट का उपयोग किया था, लेकिन लिंग के बीच समस्याग्रस्त उपयोग के स्तर के संदर्भ में कोई मतभेद नहीं थे। इंटरनेट की समस्याएं दृढ़ता से सभी अन्य मनोवैज्ञानिक चर जैसे अवसाद, चिंता, सामाजिक-अलगाव और नींद की समस्याओं से संबंधित थीं। इंटरनेट की लत भी कम आत्म-रिपोर्ट किए गए प्रतिरक्षा समारोह से जुड़ी थी, लेकिन सामान्य स्वास्थ्य (GHQ-28) के माप के साथ नहीं। समस्याग्रस्त इंटरनेट के उपयोग और कम प्रतिरक्षा समारोह के बीच यह संबंध सह-रुग्णताओं के प्रभाव से स्वतंत्र पाया गया। यह सुझाव दिया जाता है कि इस तरह के इंटरनेट उपयोग और बाद में सहानुभूति तंत्रिका गतिविधि, जो कि कोर्टिसोल जैसे इम्यून-सुप्रेसेन्ट्स से संबंधित है, द्वारा उत्पन्न तनाव के स्तर और समस्याग्रस्त इंटरनेट के स्तर के बीच के नकारात्मक संबंधों की मध्यस्थता हो सकती है।
आंकड़े
प्रशस्ति पत्र: रीड पी, विले आर, ओसबोर्न ला, रोमानो एम, ट्रूजोली आर (एक्सएनयूएमएक्स) समस्याग्रस्त इंटरनेट उपयोग और इम्यून फ़ंक्शन। एक 2015 (10): ईएक्सएनयूएमएक्स। डोई: 8 / journal.pone.0134538
संपादक: एंटोनियो वर्देजो-गार्सिया, ग्रेनेडा विश्वविद्यालय, स्पेन
प्राप्त किया: दिसंबर 3, 2014; स्वीकार किए जाते हैं: जुलाई 10, 2015; प्रकाशित: अगस्त 5, 2015
कॉपीराइट: © 2015 रीड एट अल। यह एक ओपन एक्सेस आर्टिकल है जिसे शर्तों के तहत वितरित किया गया है क्रिएटिव कॉमन्स एट्रिब्यूशन लाइसेंस, जो किसी भी माध्यम में अप्रतिबंधित उपयोग, वितरण और प्रजनन की अनुमति देता है, बशर्ते मूल लेखक और स्रोत को श्रेय दिया जाता है
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अनुदान: लेखकों के पास रिपोर्ट करने के लिए कोई सहायता या धन नहीं है।
प्रतिस्पर्धी रुचियां: लेखकों ने घोषणा की है कि कोई प्रतिस्पर्धात्मक रुचि मौजूद नहीं है।
परिचय
व्यक्तियों के कुछ समूहों के लिए समस्या के रूप में इंटरनेट (या समस्याग्रस्त इंटरनेट उपयोग) का अत्यधिक या असाध्य उपयोग सुझाया गया है।1,2], और इंटरनेट एडिक्शन डिसऑर्डर (आईएडी) एक उपयोगी अवधारणा है या नहीं इसके विषय में आगे के अध्ययन की आवश्यकता है [1,3]। अपने इंटरनेट के उपयोग से संबंधित समस्याओं की रिपोर्ट करने वाले व्यक्ति कई संबंधित लक्षणों को नोट करते हैं, जैसे: उनके कार्य और सामाजिक रिश्तों में बड़ा व्यवधान []4,5,6], और इंटरनेट से अलग होने पर नकारात्मक प्रभाव [7]। सामान्य आबादी में समस्याग्रस्त इंटरनेट उपयोग की व्यापकता का अनुमान 2% और 8% के बीच भिन्न होता है, और युवा नमूनों में 20% तक सीमा होती है [3, 8-10], हालांकि ये आंकड़े 'समस्याग्रस्त इंटरनेट के उपयोग' या 'इंटरनेट की लत' की अलग-अलग परिभाषाओं के कारण ठीक-ठीक व्याख्या करना मुश्किल है, जो कार्यरत हैं।
वे लोग जो समस्याग्रस्त इंटरनेट उपयोग की रिपोर्ट करते हैं, वे संबंधित मनोवैज्ञानिक और सामाजिक समस्याओं की एक विस्तृत श्रृंखला भी रिपोर्ट करते हैं [10-12]। मनोवैज्ञानिक सह-रुग्णता उन व्यक्तियों में नोट की गई है जो समस्याग्रस्त इंटरनेट उपयोग की रिपोर्ट करते हैं, उनमें शामिल हैं: चिंता [7,13,14], ध्यान आभाव सक्रियता विकार [15], आत्मकेंद्रित स्पेक्ट्रम विकार [7,16], डिप्रेशन [13-15, 17], आवेग शिथिलता और शत्रुता [18-20], और सिज़ोफ्रेनिया [7,21]। सामाजिक चिंता विकार [18] और अकेलापन [22], आईएडी के साथ भी आमतौर पर जुड़े हुए हैं। इसके अलावा, जीवन के उच्च स्तर तनाव [23] और सामाजिक अलगाव [22, 24-26], और जीवन की एक निम्न गुणवत्ता [24,27], उन लोगों द्वारा उल्लेख किया जाता है जो समस्याग्रस्त इंटरनेट उपयोग की रिपोर्ट करते हैं
समस्याग्रस्त रूप से उच्च स्तर और इंटरनेट उपयोग के प्रकार भी न्यूरोलॉजिकल परिवर्तनों से जुड़े हैं [28,29]। अनुसंधान की बढ़ती मात्रा से पता चलता है कि समस्याग्रस्त इंटरनेट का उपयोग, अन्य व्यवहार व्यसनों के साथ, डोपामिनर्जिक प्रणाली में असामान्यताओं के साथ जुड़ा हुआ है [30,31], और बढ़ी हुई सहानुभूति तंत्रिका गतिविधि के साथ [32,33], जो भी एक दूसरे से संबंधित दिखाया गया है [34].
आईएडी के मनोवैज्ञानिक और न्यूरोलॉजिकल सहसंबंधों के संबंध में बढ़ते साहित्य के विपरीत, शारीरिक स्वास्थ्य पर समस्याग्रस्त इंटरनेट उपयोग के प्रभाव के कुछ अध्ययन हुए हैं। अशांत नींद और भारी इंटरनेट उपयोग के बीच एक संबंध स्थापित किया गया है [35,36], जैसा कि समस्याग्रस्त इंटरनेट उपयोग और खराब आहार के बीच संबंध है [37] वजन की समस्याओं के परिणामस्वरूप, जैसे मोटापा [38]। कुछ शोधों में समस्याग्रस्त इंटरनेट के उपयोग और स्व-रिपोर्ट किए गए स्वास्थ्य-जीवन की गुणवत्ता, बीमारी से संबंधित अवधारणा के बीच जुड़ाव पाया गया है, हालांकि यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि इस तरह के बहुत कम प्रदर्शन हैं और इस साहित्य में विसंगतियां हैं [39,40]। उदाहरण के लिए, जीवन की स्वास्थ्य संबंधी गुणवत्ता, जिसे SF-36 द्वारा मापा जाता है, को समस्याग्रस्त इंटरनेट उपयोग के साथ सहसंबंधित पाया गया है, हालांकि जीवन की गुणवत्ता इंटरनेट का उपयोग करते हुए बिताए समय के साथ संबंध नहीं रखती है [40]। इसके विपरीत, जब स्वास्थ्य संबंधी जीवन की गुणवत्ता को सामान्य स्वास्थ्य प्रश्नावली (जीएचक्यू) द्वारा मापा गया है, तो आईएडी [I] के साथ छोटे संबंध को नोट किया गया है।9,39]। स्वास्थ्य से संबंधित गुणवत्ता के इन दो उपायों का उपयोग करके निष्कर्षों के विभिन्न पैटर्न के कारण स्पष्ट नहीं हैं - हालांकि वे अध्ययनों में समस्याग्रस्त इंटरनेट के उपयोग की धारणा के परिचालन में अंतर और एसएफ- 36 पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं। जीएचक्यू के मुख्य रूप से मनोवैज्ञानिक-फोकस की तुलना में दोनों शारीरिक और मनोवैज्ञानिक स्वास्थ्य संबंधी जीवन की गुणवत्ता। इस प्रकार, जीवन के स्वास्थ्य संबंधी गुणवत्ता के संबंध में साहित्य वर्तमान में व्याख्या करना मुश्किल है।
उपरोक्त चर्चा का तात्पर्य है कि इस संभावित महत्वपूर्ण क्षेत्र में आगे के शोध को इंटरनेट के बढ़ते उपयोग को देखते हुए, वारंट किया गया है [3], और स्वास्थ्य कामकाज पर इसके प्रभाव से संबंधित स्पष्ट साक्ष्य की कमी है से प्रति जीवन की स्वास्थ्य-संबंधी गुणवत्ता के साथ-साथ परिचर समस्याओं के साथ-साथ स्वास्थ्य संबंधी प्रणालियों के लिए संबद्ध शारीरिक बीमारी के स्तर में वृद्धि हो सकती है। बेशक, सह-रुग्णता उन लोगों द्वारा प्रदर्शित की जाती है जो समस्याग्रस्त इंटरनेट उपयोग की रिपोर्ट करते हैं, समस्याग्रस्त इंटरनेट उपयोग और शारीरिक बीमारी के बीच कोई संबंध कई मुद्दों में से किसी एक का उत्पाद हो सकता है। एक खराब आहार और खराब नींद के पैटर्न के संदर्भ में समस्याग्रस्त इंटरनेट के उपयोग की रिपोर्टिंग करने वाले स्वयं की उपेक्षा, शारीरिक स्तर के बढ़े हुए स्तरों में शामिल हो सकते हैं [37,40]। निश्चित रूप से, खराब नींद को प्रतिरक्षा समारोह के कुछ पहलुओं की भविष्यवाणी करने के लिए दिखाया गया है [41-43]। इसके अतिरिक्त, सह-रुग्ण मनोवैज्ञानिक मुद्दे भी भूमिका निभा सकते हैं। यह नोट किया गया है कि मानसिक स्वास्थ्य समस्याओं को एक वर्ष के दौरान बताए गए जुकाम की संख्या से संबंधित है [44]। विशेष रूप से, दोनों अवसाद [45-47], और चिंता और तनाव के मुद्दे [48], विशेष रूप से सामाजिक चिंता और अकेलापन [49-51], प्रतिरक्षा रोग की भविष्यवाणी करें। अंत में, सहानुभूति प्रणाली की सक्रियता, जो समस्याग्रस्त इंटरनेट उपयोग के साथ उन लोगों में नोट की जाती है, को एड्रेनालाईन और कोर्टिसोल के स्तर में वृद्धि के साथ सहसंबद्ध किया जाता है, और विशेष रूप से रिपोर्ट किए गए तनाव के उच्च स्तर वाले लोगों में प्रतिरक्षा समारोह में कमी आती है [52]। समस्याग्रस्त इंटरनेट के उपयोग और शारीरिक बीमारी के संबंध में किसी भी जांच को कामकाज के इन संबंधित पहलुओं के सापेक्ष योगदान के कुछ मूल्यांकन की आवश्यकता होगी।
जाहिर है, शारीरिक स्वास्थ्य एक बहुत व्यापक अवधारणा है, लेकिन उपरोक्त समीक्षा से पता चलता है कि समस्याग्रस्त इंटरनेट का उपयोग विशेष रूप से प्रतिरक्षा समारोह पर प्रभाव डाल सकता है, जिसे कोई प्रत्यक्ष अध्ययन नहीं मिला है [53]। यदि यह मामला है, तो आम सर्दी जैसी बीमारियाँ [54], इन्फ्लूएंजा [55], मुँह के छाले [56], निमोनिया [57], सेप्सिस [58], और त्वचा संक्रमण [59], भौतिक लक्षणों पर समस्याग्रस्त इंटरनेट के उपयोग के प्रभाव का आकलन करते समय ध्यान केंद्रित करने की कुंजी हो सकती है। जैसा कि ऊपर उल्लेख किया गया है, समस्याग्रस्त इंटरनेट उपयोग और शारीरिक बीमारी के बीच संबंधों के पिछले अन्वेषणों ने SF-36 और GHQ जैसे उपकरणों का उपयोग करके प्राप्त स्वास्थ्य से संबंधित जीवन की गुणवत्ता की रिपोर्टों पर ध्यान केंद्रित किया है। यद्यपि ये उपाय विश्वसनीय हैं, लेकिन वे जरूरी नहीं कि बीमारियों के किसी विशिष्ट सेट पर ध्यान केंद्रित करते हैं, और उन बीमारियों से संबंधित नहीं हैं जिन्हें दमनकारी प्रतिरक्षा प्रणाली वाले व्यक्ति प्रदर्शित करने के लिए प्रवण हो सकते हैं। यह निर्धारित करने के लिए कि किस प्रतिरक्षा समारोह से समझौता किया जा सकता है, पिछले कार्य में आमतौर पर प्रतिरक्षा संबंधी कार्य के साथ सहसंबंधित लक्षणों की स्वयं-रिपोर्ट की जांच की गई है [31,44]। इस संदर्भ में स्व-रिपोर्ट को एक मजबूत विधि माना जाता है, क्योंकि इस तरह के लक्षण आत्म-भेदभाव के लिए आसान होते हैं, अक्सर स्वास्थ्य पेशेवरों को सूचित नहीं किया जाता है और इसलिए यह मेडिकल रिकॉर्ड पर दिखाई नहीं देता है, और अक्सर बिना किसी निष्पक्ष रूप से वायरल कारण के अनुभव किया जाता है। [54].
इन उपरोक्त विचारों को देखते हुए, वर्तमान अध्ययन ने समस्याग्रस्त इंटरनेट के उपयोग और स्वास्थ्य के दो प्राथमिक सूचक (प्रतिरक्षा समारोह और स्व-रिपोर्ट की गई स्वास्थ्य स्थिति) के साथ-साथ स्वास्थ्य से संबंधित चर (अवसाद, चिंता, अकेलापन) की एक सीमा का पता लगाया। नींद की समस्या)। विशेष रूप से ब्याज समस्याग्रस्त इंटरनेट के उपयोग और प्रतिरक्षा-संबंधी शारीरिक स्वास्थ्य के बीच संबंध था, जिसका पहले विशेष रूप से मूल्यांकन नहीं किया गया है। इस संबंध में, अध्ययन का एक प्रारंभिक उद्देश्य यह जांच करना था कि क्या समस्याग्रस्त इंटरनेट का उच्च स्तर प्रतिरक्षा-संबंधी बीमारियों की अधिक से अधिक रिपोर्ट के साथ जुड़ा होगा या नहीं, स्वास्थ्य से संबंधित अन्य चर पर इंटरनेट समस्याओं के संभावित प्रभाव के ऊपर और ऊपर। )। इसके अलावा, कई माध्यमिक उद्देश्य थे जो पहले अध्ययन की जांच नहीं किए गए हैं, जिसमें समस्याग्रस्त इंटरनेट उपयोग और स्व-रिपोर्ट की गई स्वास्थ्य स्थिति के बीच संबंधों की प्रकृति की खोज करना शामिल है। यह निर्धारित करने के लिए जांच की गई थी कि क्या यह चर प्रतिरक्षा-संबंधी लक्षणों की रिपोर्ट के रूप में समस्याग्रस्त इंटरनेट के उपयोग के समान संबंध प्रदर्शित करता है। समस्याग्रस्त इंटरनेट उपयोग प्रदर्शित करने वालों के लिए संभावित रूप से जुड़ी अन्य समस्याओं की एक श्रेणी, जो खराब प्रतिरक्षा समारोह, जैसे कि चिंता, अवसाद, अकेलापन और नींद की समस्याओं की भविष्यवाणी करने के लिए भी पाई गई है, को समस्याग्रस्त इंटरनेट उपयोग के बीच संबंध निर्धारित करने के प्रयास में मापा गया था। और शारीरिक स्वास्थ्य लक्षण इन सह-रुग्ण समस्याओं से स्वतंत्र हैं। यह समस्याग्रस्त इंटरनेट उपयोग और कम प्रतिरक्षा समारोह के बीच किसी भी संबंध की प्रकृति को स्थापित करने में पहला कदम रखने की अनुमति देनी चाहिए, क्या एक संघ को अस्तित्व में पाया जाना चाहिए।
विधि
नैतिक कथन
इस शोध के लिए नैतिक स्वीकृति डिपार्टमेंट ऑफ साइकोलॉजी एथिक्स कमेटी, स्वानसी यूनिवर्सिटी से मिली थी। प्रतिभागियों ने इस अध्ययन में भाग लेने के लिए सहमति पत्र पर हस्ताक्षर करने के लिए सूचित सहमति प्रदान की, उनके लिए प्रदान की गई सूचना पत्र को पढ़ने के बाद, और आचार समिति ने इस सहमति प्रक्रिया को मंजूरी दी।
प्रतिभागियों
इंटरनेट साइटों (सोशल नेटवर्किंग साइट्स, ब्लॉगिंग और माइक्रोब्लॉगिंग साइटों और गेमिंग साइटों) पर पोस्ट किए गए लिंक के माध्यम से पांच सौ और पांच प्रतिभागियों (एक्सएनयूएमएक्स महिला और एक्सएनयूएमएक्स पुरुष) की भर्ती की गई। समस्याग्रस्त इंटरनेट के उपयोग के पिछले अन्वेषणों के अनुरूप एक ऑनलाइन भर्ती रणनीति अपनाई गई थी [60,61].
सभी प्रतिभागी स्वयंसेवक थे, और किसी ने भी उनकी भागीदारी के लिए मुआवजे का कोई रूप नहीं लिया। प्रतिभागियों की औसत आयु 29.73 (+ 13.65, सीमा 18–101) वर्ष थी: 20 साल = 7.5%; 21-29 वर्ष = 61.8%; 30-39 वर्ष = 15.5%; 40-49 वर्ष = 4.6%; 50-59 वर्ष = 4.2%; 60+ साल = 5.9%। प्रतिभागियों की स्व-रिपोर्ट की गई जातीयता थी: 202 (40%) श्वेत; 50 (10%) मिश्रित / एकाधिक जातीय समूह; 141 (28%) एशियाई; 106 (21%) काला / अफ्रीकी / कैरिबियन; और 6 (1%) अन्य जातीय समूह। नमूने की वैवाहिक स्थिति थी: 305 (60%) एकल, 65 (13%) शादी या नागरिक साझेदारी में; रिश्ते के अन्य रूपों में 105 (21%); और 30 (6%) तलाकशुदा या विधवा।
प्रतिभागी का इंटरनेट का विशिष्ट उपयोग
प्रतिभागियों को प्रति सप्ताह घंटों की संख्या का अनुमान लगाने के लिए कहकर उनके औसत इंटरनेट उपयोग का अनुमान लगाने के लिए कहा गया था जो उन्होंने पिछले कुछ महीनों में इंटरनेट पर खर्च किए थे; यह उपाय आमतौर पर समस्याग्रस्त इंटरनेट के उपयोग के अध्ययन में लिया जाता है [40,61]। यद्यपि यह सुझाव दिया गया है कि यह 'गैर-पेशेवर' उपयोग है जो भारी इंटरनेट के उपयोग से जुड़ी कई समस्याओं से संबंधित है [40], यह सोचा गया था कि पेशेवर / गैर-पेशेवर अंतर सभी उत्तरदाताओं पर लागू नहीं हो सकता है, और यह कि इन उत्तरदाताओं के लिए कुछ उत्तरदाताओं के लिए भेदभाव करना भी मुश्किल हो सकता है। इसके अलावा, कुल इंटरनेट का उपयोग, अपने आप में भी इंटरनेट से जुड़ी समस्याओं से जुड़ा पाया गया है:40].
प्रति सप्ताह इंटरनेट उपयोग के घंटे की औसत संख्या 39.57 (+ 28.06, रेंज = 1 से 135) थी: 28.3% ने प्रति सप्ताह ऑनलाइन 1 और 20 के बीच खर्च की सूचना दी; 29.5% ने 21 से 40 घंटे प्रति सप्ताह ऑनलाइन खर्च करने की सूचना दी; 22.4% ने 41 को 60 घंटे एक सप्ताह ऑनलाइन खर्च करने की सूचना दी, और 19.8% ने इंटरनेट पर एक सप्ताह में 61 घंटे खर्च करने की सूचना दी। महिलाओं द्वारा प्रति सप्ताह ऑनलाइन खर्च किए जाने वाले औसत घंटे 34.77 (UM 26.84, रेंज = 1-135) थे, और, पुरुषों के लिए, यह 44.88 (N 28.46, रेंज = 6-130) था। एक स्वतंत्र समूह टी परीक्षण ने बताया कि यह अंतर सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण था, एक मामूली आकार के प्रभाव के साथ, t(503) = 4.11, p <0.001, d = एक्सएनयूएमएक्स। ऑनलाइन खर्च किए गए उम्र और समय के बीच एक महत्वपूर्ण, लेकिन कमजोर, सकारात्मक रैखिक संबंध था, F(1,503) = 6.74, p <0.05, R2 = 0.013, लेकिन इन चर के बीच एक मजबूत उल्टा-यू द्विघात संबंध, F(1,502) = 11.10, p <0.001, R2 = 0.042)। हालांकि, जब नमूना उन लोगों में विभाजित किया गया था जो वर्तमान में एकल (एन = एक्सएनयूएमएक्स) थे, और जो किसी तरह के रिश्ते (एन = एक्सएनयूएमएक्स) में थे, तो ऑनलाइन खर्च किए गए समय में कोई सांख्यिकीय महत्वपूर्ण अंतर नहीं था t (503) = 1.48, p > .10, d = एक्सएनयूएमएक्स। इसी तरह, विभिन्न जातीय समूहों में ऑनलाइन बिताए गए समय के बीच कोई सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण अंतर नहीं थे, F <एक्सएनयूएमएक्स।
प्रतिभागियों से उन प्रकार के उपयोगों के बारे में भी पूछा गया जो उन्होंने इंटरनेट से बनाए थे, और यह इंगित करने के लिए कहा गया था कि पिछले कुछ महीनों के दौरान वे विशेष प्रकार की इंटरनेट साइट पर गए थे या नहीं। इस प्रश्न की प्रतिक्रियाओं को दिखाया गया है टेबल 1, जो पूरे नमूने का प्रतिशत प्रदर्शित करता है जो विभिन्न रूपों की वेबसाइटों पर गए थे, साथ ही पुरुष और महिलाओं के प्रतिशत और छोटे (29 वर्ष से कम) और पुराने (30 वर्ष और उससे अधिक), प्रतिभागियों का दौरा करने वाली साइटें। के अतिरिक्त, टेबल 1 इन आंकड़ों के लिए फी गुणांक प्रदर्शित करता है (प्रतिभागियों की वास्तविक संख्या के आधार पर, प्रदर्शित किए गए प्रतिशत के बजाय टेबल 1)। Phi गुणांक चर के बीच एसोसिएशन की डिग्री का एक सूचकांक देते हैं (और सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण है जब संबंधित ची-वर्ग सांख्यिकीय महत्वपूर्ण है)।
डोई: 10.1371 / journal.pone.0134538.t001
इन आंकड़ों से पता चलता है कि सोशल नेटवर्किंग (उदाहरण के लिए, फेसबुक, ट्विटर) और शॉपिंग / बैंकिंग वेबसाइट इंटरनेट साइट के सबसे अधिक इस्तेमाल किए जाने वाले प्रकार हैं। जुआ (लॉटरी साइटों सहित), गेमिंग, और यौन / डेटिंग सामग्री वाली साइटें, मामूली रूप से अक्सर उपयोग की जाती थीं, जिनमें छोटी संख्या पारंपरिक ब्लॉगिंग (ट्विटर को छोड़कर) या चैट रूम में शामिल होती है। इंटरनेट के उपयोग में कुछ लिंग अंतर थे, सोशल मीडिया का उपयोग करने वाली महिलाओं और पुरुषों की तुलना में शॉपिंग साइटों, और गेमिंग, यौन / डेटिंग साइटों का उपयोग करने वाले पुरुषों और महिलाओं से अधिक चैट रूम। 30 वर्ष से अधिक पुराने लोग सोशल नेटवर्किंग साइटों और अनुसंधान के लिए वेबसाइटों का उपयोग करते हैं, जो कि 30 से अधिक बार होते हैं। हालाँकि, 30 वर्ष से अधिक पुराने लोग शॉपिंग / बैंकिंग साइटों के साथ-साथ समाचार साइटों, पारंपरिक ब्लॉगिंग और चैट रूम का उपयोग करते थे, जो कि 30 वर्ष से कम उम्र के लोगों की तुलना में अधिक बार होते हैं।
सामग्री
इंटरनेट की लत परीक्षण (IAT)
IAT [62] एक 20- आइटम पैमाना है जिसमें उस डिग्री को शामिल किया जाता है जिससे इंटरनेट का उपयोग रोजमर्रा की जिंदगी को बाधित करता है (जैसे, काम, नींद, रिश्ते आदि)। प्रत्येक आइटम 1-4 पैमाने पर बनाया गया है, और समग्र स्कोर 20 से 100 तक है। वर्तमान में IAT की कारक संरचना पर बहस हो रही है [61,63], लेकिन IAT के कुल स्कोर के लिए 40 या उससे अधिक के कट-ऑफ स्कोर को समस्याग्रस्त इंटरनेट उपयोग के कुछ स्तर का प्रतिनिधित्व करने के रूप में लिया जाता है [7,62,64] पैमाने की आंतरिक विश्वसनीयता .90 के बीच पाई गई है [64]] .93 [62].
अस्पताल चिंता और अवसाद स्केल (HADS)
HADS [65] चिंता और अवसाद का व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला उपाय है। मूल रूप से अस्पताल के सामान्य चिकित्सा आउट पेशेंट द्वारा उपयोग के लिए डिज़ाइन किया गया है, इसका उपयोग गैर-चिकित्सा नमूनों के लिए किया गया है:66,67]। इसमें 14 आइटम (चिंता के लिए 7 और अवसाद के लिए 7) शामिल हैं जो पिछले सप्ताह से संबंधित हैं। चिंता और अवसाद के लिए 7 प्रश्न हैं, प्रत्येक प्रश्न 0 से 3 तक लक्षण की गंभीरता पर निर्भर करता है; प्रत्येक स्कोर के लिए अधिकतम अंक 21 है। उत्तरदाताओं को चार श्रेणियों में वर्गीकृत किया जा सकता है: 0-7 सामान्य; 8-10 हल्के; 11-14 मध्यम; और 15-21 गंभीर। टेस्ट-रीटेस्ट विश्वसनीयता और वैधता दोनों मजबूत हैं [65], और आंतरिक विश्वसनीयता चिंता के पैमाने के लिए .82 है, और .77 के लिए अवसाद पैमाने, एक गैर-नैदानिक आबादी के लिए [67].
यूसीएलए लोनलीनेस स्केल
यूसीएलए लोनलीनेस स्केल [68] अकेलेपन का आकलन करने के लिए डिज़ाइन किए गए 20 कथनों में शामिल हैं। प्रतिभागी 4-point स्केल ("मैं अक्सर इस तरह महसूस करता हूं", "मुझे कभी-कभी इस तरह से महसूस होता है", "मैं शायद ही कभी इस तरह महसूस करता हूं", और "मैं इस तरह कभी नहीं महसूस करता हूं") का उपयोग करके प्रत्येक प्रश्न का उत्तर देता हूं, और प्रत्येक आइटम है 0 से 3 तक रन बनाए, जिससे कुल स्कोर 0 से 60 तक हो गया। एक उच्च स्कोर अकेलेपन की उच्च गंभीरता को इंगित करता है। अकेलेपन की समस्याओं के लिए एक कट-ऑफ पॉइंट आमतौर पर नमूने के लिए औसत से ऊपर एक मानक विचलन पर दिया जाता है। पैमाने में उच्च विश्वसनीयता है, .92 की आंतरिक संगति के साथ, और .73 का परीक्षण-पुन: विश्वसनीयता। [69].
पिट्सबर्ग स्लीप क्वालिटी इंडेक्स (PSQI)
यह PSQI [70] 10 के मुख्य प्रश्न शामिल हैं, कुछ उप-वर्गों के साथ, जहां प्रतिभागी को अपनी नींद की आदतों के बारे में डेटा दर्ज करना आवश्यक है। प्रश्नावली 0 और 21 के बीच एक अंक देता है, जहां एक उच्च स्कोर बदतर नींद को दर्शाता है, और 5 से अधिक का स्कोर एक खराब स्लीपर को दर्शाता है [70]। PSQI को परीक्षण के लिए उपयोग किए जाने पर एक उच्च "टेस्ट-रेटेस्ट विश्वसनीयता" और एक अच्छी वैधता मिली है।70].
सामान्य स्वास्थ्य प्रश्नावली (GHQ-28)
GHQ-28 [71] मनोरोग और स्वास्थ्य समस्याओं की एक सीमा को मापता है, और 4 उप-तराजू में विभाजित किया जाता है: दैहिक लक्षण, चिंता और अनिद्रा, सामाजिक शिथिलता और गंभीर अवसाद। प्रत्येक उप-स्केल में 7 आइटम होते हैं, सभी को 4-पॉइंट लिकेर्ट-टाइप स्केल पर प्रतिक्रिया की आवश्यकता होती है: हर्गिज नहीं, सामान्य से अधिक नहीं, बल्कि सामान्य से अधिक है, सामान्य से बहुत अधिक, क्रमशः 0 से 3, स्कोरिंग। तराजू की आंतरिक विश्वसनीयता .90 से ऊपर है। वर्तमान अध्ययन के लिए, केवल दैहिक लक्षण पैमाने का विश्लेषण किया गया था, जिसने प्रतिभागियों को उस डिग्री को रेट करने के लिए कहा था जो उन्होंने महसूस किया है: अच्छे सामान्य स्वास्थ्य में, टॉनिक की आवश्यकता में, नीचे, बीमार, सिर में दर्द, जकड़न या दबाव में सिर, और गर्म या ठंडा मंत्र।
इम्यून फंक्शन प्रश्नावली (IFQ)
15 आइटम के IFQconsists जो खराब प्रतिरक्षा समारोह से जुड़े विभिन्न लक्षणों की आवृत्ति का आकलन करते हैं। सामान्य आबादी में उनकी आवृत्ति के आधार पर, और प्रतिरक्षा की कमियों के साथ सीधा संबंध, प्रश्नावली पर मदों के लिए आधार के रूप में निम्नलिखित परिस्थितियों का चयन किया गया: सामान्य सर्दी [54], इन्फ्लूएंजा [55], मुँह के छाले [56], निमोनिया [57], सेप्सिस [58], और त्वचा संक्रमण [59]। इन स्थितियों के प्रमुख लक्षणों के विश्लेषण के बाद, 19 लक्षण आइटम को कमजोर प्रतिरक्षा प्रणाली के कामकाज के संकेत के रूप में प्रश्नावली में शामिल किया गया था: गले में खराश, सिरदर्द, फ्लू, बहती नाक, खाँसी, ठंड घावों, फोड़े, हल्के बुखार, मौसा / बरामदा , निमोनिया, ब्रोंकाइटिस, साइनसाइटिस, अचानक तेज बुखार, कान में संक्रमण, दस्त, मेनिनजाइटिस, आंखों में संक्रमण, सेप्सिस, और लंबे समय तक घाव भरने की चोटें। उन्हें 5-पॉइंट लिकेर्ट-टाइप स्केल (कभी, एक या दो बार, कभी-कभी, नियमित रूप से, अक्सर, क्रमशः 0 से 4 के स्कोर के साथ) पर रेट किया गया था। कुल स्कोर 0 से 79 तक है, जिसमें उच्च स्कोर बदतर प्रतिरक्षा समारोह को दर्शाता है। आईएफक्यू का उपयोग पूर्व में स्व-रिपोर्ट किए गए स्वास्थ्य पर तनावपूर्ण जीवन की घटनाओं के प्रभाव का अध्ययन करने के लिए किया गया है, जैसे कि एएसडी वाले बच्चे के प्रभाव का आकलन करना। पिछले काम में [72], IFQ स्कोर को सकारात्मक रूप से सहसंबंधित पाया गया है (r = .578, p <.001) एक जनरल मेडिकल प्रैक्टिशनर के दौरे की संख्या के साथ, IFQ और कुल GHQ स्कोर के बीच एक महत्वपूर्ण सकारात्मक सहसंबंध है (r = .410, p <.01), साथ ही IFQ और दैहिक लक्षणों के बीच एक महत्वपूर्ण सहसंबंध GHQ का उप-पैमाना (r = .493, p <.01)।
प्रक्रिया
सभी प्रतिभागियों ने सोशल नेटवर्क साइटों (जैसे, फेसबुक, ट्विटर), ब्लॉगिंग / मंच पृष्ठों (जैसे, Mashable), गेमिंग साइटों (जैसे, Eurogamer.com), सहित विभिन्न प्रकार के व्यक्तियों तक पहुंचने के लिए लक्षित इंटरनेट साइटों पर पोस्ट किए गए लिंक पर प्रतिक्रिया दी। और इंटरनेट की लत मदद वेबसाइटों। इन लिंक ने प्रतिभागियों को अध्ययन का एक संक्षिप्त परिचय दिया, जिसमें उन्हें बताया गया कि शोध में इंटरनेट के उपयोग और विभिन्न व्यक्तित्व और स्वास्थ्य मुद्दों के बीच संबंध शामिल हैं। यदि वे भाग लेने में रुचि रखते थे, तो उन्हें प्रश्नावली के एक ऑनलाइन लिंक का पालन करने का निर्देश दिया गया था। इस लिंक ने प्रतिभागियों को अध्ययन के बारे में अधिक जानकारी रखने वाले एक वेबपेज पर ले लिया: फिर से रेखांकित करते हुए कि अध्ययन का उद्देश्य इंटरनेट के उपयोग और विभिन्न व्यक्तित्व और स्वास्थ्य मुद्दों से संबंधित था, और जिसमें प्रश्नावली के उन प्रकारों को भी रेखांकित किया गया था जिनका वे उत्तर दे रहे थे। सूचना पृष्ठ में किसी भी समय अध्ययन से हटने के उनके अधिकार, और उनकी गोपनीयता सुनिश्चित करने के लिए उठाए जा रहे कदमों का विवरण दिया गया है। जानकारी सहमति के एक बयान के बाद हुई थी, प्रतिभागियों को केवल प्रश्नावली शुरू करने के लिए क्लिक करने के लिए निर्देश देते हुए यदि वे सहमति प्रदान करने के लिए तैयार थे और यदि वे 18 की उम्र से अधिक थे। प्रतिभागियों को फिर प्रश्नावली के साथ प्रस्तुत किया गया।
किए जाने वाले प्रतिक्रियाओं के लिए कोई समय सीमा नहीं दी गई थी, और प्रतिभागियों को अपने सर्वेक्षण को बचाने और बाद में यदि आवश्यक हो तो इसे वापस करने का विकल्प दिया गया था। एक बार सभी प्रश्नावली पूरी हो जाने के बाद, जो प्रतिभागियों को लगभग 30 मिनट में ले गई, प्रतिभागियों को एक डीब्रीफिंग पेज पर निर्देशित किया गया, जिसने उन्हें उनके योगदान के लिए धन्यवाद दिया, अध्ययन के उद्देश्य और उद्देश्य के बारे में और विस्तार से बताया, और इसके लिए संपर्क विवरण प्रदान किया शोधकर्ता और एक परामर्श सेवा, अगर उन्हें लगा कि उन्हें सर्वेक्षण में उठाए गए मुद्दों के बाद किसी भी समर्थन की आवश्यकता है। अध्ययन लिंक तीन महीने (वसंत अवधि में) के लिए खुला रहा, और फिर बंद कर दिया गया।
डेटा विश्लेषण
प्रारंभ में, विभिन्न विशेषताओं (जैसे, लिंग, आयु, आदि) के साथ प्रतिभागियों के बीच इंटरनेट की लत के स्कोर में संभावित अंतर को टी-परीक्षणों का उपयोग करके विश्लेषण किया गया था। प्रतिभागियों को IAT (यानी 40) के आधार पर हल्के या बदतर इंटरनेट समस्याओं के लिए कट-ऑफ पॉइंट पर एक विभाजन का उपयोग करके निम्न और उच्च-इंटरनेट समस्या समूहों में विभाजित किया गया था, और समस्याग्रस्त इंटरनेट का उपयोग स्कोर और लिंग, अवसाद के बीच संबंध आदि, ची-चुकता परीक्षणों का उपयोग करके पता लगाया गया था। इम्यून फंक्शन स्कोर और प्रेडिक्टर वेरिएबल्स में से प्रत्येक के बीच अर्ध-आंशिक सहसंबंधों (दूसरे प्रेडिक्टर्स के प्रभाव को आंशिक रूप से समाप्त करने के लिए) का उपयोग करके खोज की गई थी, और प्रतिरक्षा समारोह में इंटरनेट समस्या स्कोर के प्रभाव की पहचान करने के लिए एक स्टेप वाइज रिग्रेशन भी नियोजित किया गया था अन्य भविष्यवक्ता चर के प्रभाव के ऊपर और ऊपर। आत्म-रिपोर्ट स्वास्थ्य स्कोर (जीएचक्यू) के लिए भी यही विश्लेषण किए गए थे। अंत में, समूहों को उच्च और निम्न प्रतिरक्षा समारोह में विभाजित किया गया था, और उच्च और निम्न स्व-रिपोर्ट की गई स्वास्थ्य स्थिति (जीएचक्यू), और इन समूहों की तुलना उनके इंटरनेट एडिक्शन स्कोर की तुलना में कोवरियन के विश्लेषण से की गई थी, अन्य भविष्यवक्ताओं के रूप में कोवेरेट्स का उपयोग करते हुए। जहाँ कई तुलनाएँ की गईं, महत्त्वपूर्ण परीक्षण के लिए अधिक गंभीर अस्वीकृति मानदंड अपनाया गया, और प्रभाव आकारों की गणना की गई।
परिणाम
नमूना के लिए इंटरनेट की समस्याओं (IAT) के लिए औसत अंक 37.25 (N 16.18, रेंज = 0 – 96) था। महिलाओं के लिए माध्य IAT स्कोर 36.26 (UM 15.36, रेंज = 0 – 69) था, और पुरुषों के लिए यह स्कोर 38.35 (N 17.00, रेंज = 9-96) था। एक स्वतंत्र समूह टी-टेस्ट ने इन अंकों के बीच कोई सांख्यिकीय महत्वपूर्ण अंतर नहीं पाया, t <1, d = एक्सएनयूएमएक्स। पियर्सन सहसंबंधों ने एक सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण और मध्यम आकार का खुलासा किया, ऑनलाइन खर्च किए गए समय और आईएटी स्कोर के बीच संबंध, r(503) = .485, p <.001, R2 = .235, लेकिन प्रतिभागियों की उम्र और उनके IAT स्कोर के बीच कोई महत्वपूर्ण संबंध नहीं था, r(503) = -025, p > .50, R2 = .0006।
मध्यम या बदतर समस्याग्रस्त इंटरनेट उपयोग के लिए कट-ऑफ पॉइंट के ऊपर गिरने वाले नमूने का अनुपात (यानी, 40 का एक IAT स्कोर या उससे ऊपर]62]) में दिखाया गया है अंजीर 1 पूरे नमूने के लिए, महिलाओं और पुरुषों के लिए इन आंकड़ों के साथ, अलग से। नमूने में से, 192 (103 महिला, 89 पुरुष) प्रतिभागी इंटरनेट समस्याओं के लिए कट-ऑफ से ऊपर थे। लिंग के बीच समस्याग्रस्त इंटरनेट उपयोग स्कोर की संभावना के बीच कोई सांख्यिकीय महत्वपूर्ण अंतर नहीं था, ची चौकोर = .17, p > .60, फाई = .018। बिंदु द्विअक्षीय सहसंबंधों ने उम्र के बीच कोई संबंध नहीं पाया और कट-ऑफ बिंदु से ऊपर गिर गया, rpb(503) = -002, p > .30, Rpb2 = .102, हालांकि एक सांख्यिकीय महत्वपूर्ण था, और मध्यम आकार का, ऑनलाइन खर्च किए गए घंटों के बीच संबंध और इंटरनेट की लत की समस्याओं के लिए कट-ऑफ बिंदु से ऊपर गिरने, r(503) = .320, p <.001, Rpb2 = .102।
डोई: 10.1371 / journal.pone.0134538.g001
का शीर्ष पैनल टेबल 2 इंटरनेट की समस्याओं (आईएटी), ऑनलाइन बिताए गए घंटों, अवसाद (एचएडीएस), चिंता (एचएडीएस), अकेलापन (यूसीएलए) और नींद की समस्याओं (पीएसक्यूआई) के लिए नमूना साधन और मानक विचलन दिखाता है। ये साधन मोटे तौर पर ऐसे नमूनों की पिछली जांच में देखे गए लोगों के अनुरूप हैं [7]। यह उन तराजू के लिए कट-ऑफ पॉइंट से ऊपर गिरने वाले व्यक्तियों का प्रतिशत भी दिखाता है, जो नींद की समस्याओं के अलावा, ऐसे नमूने के लिए अपेक्षित थे। टेबल 2 उन अन्य मनोवैज्ञानिक पैमानों के लिए कट-ऑफ के ऊपर गिरने वाले IAD के साथ नमूने का प्रतिशत भी प्रदर्शित करता है। एक IAD के साथ सह-रुग्णता प्रदर्शित करने वालों का प्रतिशत नमूना के रूप में समग्र रूप से अधिक है। इन रिश्तों की आगे जांच करने के लिए, प्रत्येक चर के लिए 2 × 2 ची-स्क्वायर परीक्षणों (सह-रुग्णता मौजूद या अनुपस्थित बनाम इंटरनेट समस्या मौजूद या अनुपस्थित) की एक श्रृंखला आयोजित की गई, और यह पता चला कि सभी सह-रुग्णताएं महत्वपूर्ण रूप से उपस्थिति से जुड़ी थीं एक इंटरनेट समस्या: अवसादची-वर्ग(1) = 30.56, p <.001, फाई = =246; चिंता-सीउच्च वर्ग(1) = 38.98, p <.001, फाई = =278; अकेलापन-सीउच्च वर्ग(1) = 15.31, p <.001, फाई = =174; और सो जाओउच्च वर्ग(1) = 9.38, p <.01, फाई = .136। सभी चर के बीच पियर्सन सहसंबंध, और दोनों दैहिक स्वास्थ्य समस्याओं (GHQ) और प्रतिरक्षा लक्षणों के साथ भी दिखाए गए हैं टेबल 2, और इन विश्लेषणों ने सभी चर के बीच सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण संबंधों का पता लगाया।
सभी चर के बीच पियर्सन सहसंबंध, और दैहिक स्वास्थ्य समस्याओं (जीएचक्यू) और लक्षणों के साथ भी दिखाए जाते हैं।
डोई: 10.1371 / journal.pone.0134538.t002
दैहिक लक्षणों के लिए नमूना माध्य स्कोर (GHQ-S) 7.28 (score 3.87; रेंज = 0 – 19) था, और प्रतिरक्षा-संबंधी लक्षण प्रश्नावली के लिए माध्य 15.20 (± 9.43; रेंज = 0-37) था। इन पैमानों का परस्पर संबंध था r = 0.345, p <.001, R2 = .119, एक दूसरे के साथ। जीएचक्यू (एस) स्कोर दृढ़ता से अवसाद, चिंता और नींद की समस्याओं से संबंधित था, और, कुछ हद तक, अन्य चर के साथ। प्रतिरक्षा-संबंधी लक्षण पैमाने दृढ़ता से चिंता, नींद और इंटरनेट की समस्याओं और अन्य चर के साथ कुछ हद तक संबंधित थे।
यह देखते हुए कि दोनों बीमारी-चर (GHQ-S और IFQ) को अन्य सभी चर के साथ सहसंबद्ध किया गया था, और यह कि IAT अन्य सभी चर से संबंधित था, ताकि यह पता लगाया जा सके कि क्या इंटरनेट समस्याओं (यानी IAT स्कोर) ने भी योगदान दिया है ये बीमारी स्कोर, दो अलग-अलग स्टेपवाइज मल्टीपल रेजरेक्शन आयोजित किए गए थे-एक जीएचक्यू-एस स्कोर की भविष्यवाणी करने के लिए, और एक आईएफक्यू स्कोर की भविष्यवाणी के लिए। दोनों मामलों में, अवसाद, चिंता, अकेलापन, नींद और ऑनलाइन बिताए घंटों को पहले चरण पर प्रतिगमन मॉडल में दर्ज किया गया। इन सभी चरों के साथ-साथ इंटरनेट समस्या (IAT) स्कोर को दूसरे चरण में मॉडल में दर्ज किया गया था, और IAT स्कोर के अलावा जिस डिग्री के हिसाब से वैरिएशन की मात्रा में सुधार किया गया था।
के निचले पैनल टेबल 2 इन विश्लेषणों के परिणाम दिखाएं। GHQ-S स्कोर के लिए निचले दाएं पैनल से डेटा का निरीक्षण बताता है कि प्रतिगमन के दोनों चरण सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण थे, कदम 2 पर IAT के अतिरिक्त द्वारा उत्पन्न त्रुटि में कमी के साथ-साथ भविष्यवाणी में सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण सुधार भी हुआ। GHQ-S स्कोर की। यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि आईएटी के अतिरिक्त द्वारा निर्मित जीएचक्यू-एस की भविष्यवाणी में सुधार बहुत बड़ा नहीं था। प्रतिरक्षा संबंधी लक्षणों (IFQ) स्कोर की भविष्यवाणी करने के लिए किए गए विश्लेषण से डेटा का एक ही पैटर्न भी पाया गया था। हालाँकि, कदम में IAT के अलावा 2 ने प्रतिरक्षा-संबंधी स्कोर (IFQ) के लिए भविष्यवाणिय सटीकता में बहुत बड़ा सुधार किया, क्योंकि इसमें दैहिक लक्षण (GHQ-S) स्कोर थे।
चर के बीच संबंधों की प्रकृति का पता लगाने के लिए, व्यक्तिगत भविष्यवाणियों (यानी अवसाद, चिंता, नींद, अकेलापन, घंटों ऑनलाइन और इंटरनेट समस्याओं) के बीच अर्ध-आंशिक सहसंबंध और दो लक्षण स्कोर (GHQ-S और IFQ) अलग से गणना की गई। अर्ध-आंशिक सहसंबंध प्रत्येक भविष्यवक्ता चर और दो बीमारी से संबंधित चर के बीच आयोजित किए गए थे, जो अन्य सभी पूर्व-अनुमानक चर के रूप में सह-चर के रूप में उपयोग किए गए थे। यह दो चरों के बीच के अनूठे संबंध को किसी अन्य चर की मध्यस्थता प्रभाव के अभाव में देखा जा सकता है, और इन मूल्यों में देखा जा सकता है अंजीर 2 दो बीमारी से संबंधित चर के लिए। ये डेटा GHQ-S और IFQ दोनों के लिए भविष्यवाणियों और लक्षणों के बीच संबंध के समान पैटर्न को दिखाते हैं; उस में, अवसाद, चिंता, और नींद की समस्या, सभी के दोनों परिणामों के साथ सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण संबंध थे जब अन्य चर के प्रभाव को नियंत्रित किया गया था। हालाँकि, जबकि इंटरनेट समस्याओं (IAT) ने प्रतिरक्षा-संबंधी लक्षणों (IFQ) की महत्वपूर्ण भविष्यवाणी की थी, यह सांख्यिकीय रूप से GHQ (S) स्कोर से संबंधित नहीं था।
डोई: 10.1371 / journal.pone.0134538.g002
इंटरनेट-संबंधी समस्याओं (IAT स्कोर) और सामान्य-दैहिक (GHQ-S) और प्रतिरक्षा-संबंधी (IFQ) स्वास्थ्य-समस्याओं के बीच संबंध का पता लगाने के लिए, नमूना कट-ऑफ के नीचे और ऊपर वाले स्कोरिंग में विभाजित किया गया था IAT पर मध्यम या बदतर इंटरनेट से संबंधित समस्याओं के लिए 40 [62]। इसने दो समूह बनाए: एक समूह जिसमें कोई इंटरनेट समस्या नहीं है (N = एक्सएनयूएमएक्स; माध्य IAT = 313 + 26.89; रेंज = 7.89-0), और इंटरनेट-समस्याओं के साथ एक समूह (N = एक्सएनयूएमएक्स; माध्य IAT = 313 = 54.14; रेंज = 11.23-40)। अंजीर 3 सामान्य-दैहिक स्वास्थ्य (GHQ-S) स्कोर (बाएं पैनल), और औसत प्रतिरक्षा-संबंधी स्वास्थ्य (IFQ) स्कोर दिखाता है। जीएचक्यू-एस के लिए डेटा के निरीक्षण से उनके जीएचक्यू-एस स्कोर के संदर्भ में निम्न और उच्च आईएटी समूहों के बीच थोड़ा अंतर पता चलता है। इन आंकड़ों का विश्लेषण सह-समूह के विश्लेषण के साथ-साथ एक विषय-वस्तु के कारक के रूप में इंटरनेट समूह के साथ किया गया था, और अवसाद, चिंता, नींद की समस्याएं, अकेलापन, और घंटे को सह-संबंधी के रूप में ऑनलाइन किया गया था। इस विश्लेषण से पता चला है कि उनके GHQ-S स्कोर के संदर्भ में इंटरनेट समस्या समूहों के बीच कोई सांख्यिकीय महत्वपूर्ण अंतर नहीं है, F <1, आंशिक एटा2 = .001। इसके विपरीत, का सही पैनल अंजीर 3 दिखाता है कि उच्च इंटरनेट-समस्याओं वाले समूह में बिना इंटरनेट-समस्याओं वाले समूह की तुलना में अधिक प्रतिरक्षा-संबंधी स्वास्थ्य समस्याएं थीं, F(1,498) = 27.79, p <.001, आंशिक एटा2 = .046।
बाएं पैनल = दैहिक-संबंधित स्कोर GHQ (S); सही पैनल = प्रतिरक्षा-संबंधी स्कोर (IFQ)।
डोई: 10.1371 / journal.pone.0134538.g003
चर्चा
वर्तमान अध्ययन ने इंटरनेट की लत परीक्षण स्कोर और स्वास्थ्य स्कोर के बीच संबंधों का पता लगाया, जो प्रतिरक्षा प्रणाली के कार्य के स्व-मूल्यांकन के साथ-साथ सामान्य स्वास्थ्य स्थिति पर भी ध्यान केंद्रित करता है। यह जांच करने के लिए एक महत्वपूर्ण क्षेत्र माना जाता था क्योंकि प्रतिरक्षा कामकाज पर समस्याग्रस्त इंटरनेट उपयोग के प्रभाव पर कोई पिछला डेटा प्रस्तुत नहीं किया गया था; इसके अलावा, समस्याग्रस्त इंटरनेट के उपयोग और स्वास्थ्य से संबंधित जीवन की गुणवत्ता के बीच के संबंध में पिछली रिपोर्टें एक दूसरे के साथ विसंगति थी।9,39,40]। यह सोचा गया था कि बाद की विसंगतियां स्वास्थ्य की स्थिति का आकलन करने के लिए उपयोग किए जाने वाले उपायों की प्रकृति से संबंधित हो सकती हैं, मनोवैज्ञानिक रूप से उन्मुख स्वास्थ्य रिपोर्ट के तराजू के साथ, जैसे कि जीएचक्यू, समस्याग्रस्त इंटरनेट के उपयोग से कम संबंधित उपायों की तुलना में अधिक सीधे संबंधित हैं। प्रतिरक्षा कामकाज।
यद्यपि एक ऑनलाइन भर्ती रणनीति को अपनाया गया था, वर्तमान नमूने में कई अन्य लोगों के समान लक्षण थे जो पहले इंटरनेट के उपयोग के अध्ययन में नियोजित किए गए हैं। नमूना युवा था (30 वर्ष से कम उम्र के), लेकिन इसमें बड़ी आयु सीमा थी। इंटरनेट पर बिताया जाने वाला औसत समय 5-6 घंटों के आसपास था, जो कि वर्तमान स्थिति के अनुरूप है40,61]। यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि यह मूल्य पेशेवर और व्यक्तिगत उपयोग के बीच अंतर नहीं करता है, और यह सुझाव दिया गया है कि यह इंटरनेट समस्याओं के संदर्भ में एक महत्वपूर्ण है [40]। हालांकि, यह स्पष्ट नहीं है कि प्रतिभागियों के लिए इस तरह का भेद करना आसान है या नहीं। वर्तमान प्रतिभागियों द्वारा इंटरनेट पर की जाने वाली गतिविधियों के प्रकार पिछले अध्ययनों में वर्णित के समान थे [61]। इंटरनेट के उपयोग में लिंग भेद थे। महिलाओं की तुलना में महिलाओं ने सोशल मीडिया और शॉपिंग साइट्स का अधिक इस्तेमाल किया, लेकिन पुरुषों ने गेमिंग, सेक्शुअल / डेटिंग साइट्स और चैट रूम का इस्तेमाल महिलाओं से ज्यादा किया। बेशक, यह आत्म-रिपोर्ट डेटा और अंतर पर निर्भर करता है, हालांकि सांख्यिकीय रूप से विश्वसनीय, इन तुलनाओं में से कुछ के लिए छोटे थे। वर्तमान नमूने में समस्याग्रस्त इंटरनेट उपयोग के स्तर, नमूना के 30% के आसपास, इंटरनेट की लत के हल्के या बदतर लक्षण प्रदर्शित होते हैं, मोटे तौर पर पिछली जांच के अनुरूप है]7].
वर्तमान अध्ययन की एक महत्वपूर्ण खोज यह थी कि स्व-रिपोर्ट की गई समस्याग्रस्त इंटरनेट का उपयोग बदतर स्व-प्रतिरक्षित प्रतिरक्षा कार्य से संबंधित था, जैसा कि प्रतिरक्षा-संबंधी लक्षणों की संख्या द्वारा अनुक्रमित किया गया था। यह एक अध्ययन से परिणामों को पुष्टि करता है जिसने एसएफ-एक्सएनयूएमएक्स और समस्याग्रस्त इंटरनेट के उपयोग द्वारा मापा गया जीवन की स्व-स्वास्थ्य संबंधी गुणवत्ता की जांच की [40]। हालांकि, हालांकि प्रतिरक्षा समारोह और स्व-रिपोर्ट किए गए स्वास्थ्य एक-दूसरे से संबंधित थे, समस्याग्रस्त इंटरनेट उपयोग ने आत्म-रिपोर्ट किए गए स्वास्थ्य लक्षणों की भविष्यवाणी नहीं की, जैसा कि जीएचक्यू के दैहिक पैमाने से मापा जाता है। बाद की खोज कई पिछले अध्ययनों के अनुरूप है जो IAT स्कोर और GHQ स्कोर के बीच एक संबंध खोजने में विफल रहे हैं [9,39]। वर्तमान सकारात्मक खोज, IAT स्कोर और बिगड़ा प्रतिरक्षा समारोह के बीच संबंधों के संदर्भ में, यह प्रतिबिंबित कर सकता है कि प्रतिरक्षा संबंधी लक्षणों को अधिक सीधे मापना, जैसा कि वर्तमान अध्ययन में किया गया था, स्वास्थ्य के इस पहलू को अधिक मनोवैज्ञानिक रूप से उन्मुख जीएचईटी से बेहतर मानते हैं पैमाने।
पहले से ही चर्चा की गई प्रतिरक्षा समारोह की माप में कठिनाइयों के बावजूद (नीचे भी देखें), निष्कर्षों की नैदानिक प्रासंगिकता को अध्ययन की पद्धतिगत सीमाओं को देखते हुए संदर्भ में रखा जाना चाहिए। अध्ययन एक सहसंबंधी है, जिसका अर्थ है कि इस तरह के जुड़ाव से कार्य का स्वतः अनुमान नहीं होना चाहिए। यह संभव है कि बीमारी के अधिक स्तर वाले लोग फिटर वाले लोगों की तुलना में अधिक बार इंटरनेट का उपयोग करते हैं। हालाँकि, इंटरनेट के उपयोग की सर्वव्यापकता, और युवाओं और इंटरनेट के उपयोग के बीच संबंध को देखते हुए, यह संभावना नहीं लगती है, हालांकि यह एक संभावना है जो आकलन करने के लिए अनुदैर्ध्य अनुसंधान की आवश्यकता होगी। वैकल्पिक रूप से, यह हो सकता है कि कुछ तीसरे कारक इंटरनेट उपयोग और खराब स्वास्थ्य दोनों की भविष्यवाणी करते हैं। हालांकि, यह भी ध्यान दिया जाना चाहिए कि समस्याग्रस्त इंटरनेट के उपयोग और स्व-प्रतिरक्षित कार्यप्रणाली के बीच संबंध कार्य के अन्य क्षेत्रों (अवसाद, चिंता, अकेलापन) के प्रभाव के ऊपर और ऊपर पाया गया है जो समस्याग्रस्त इंटरनेट से जुड़े हैं उपयोग [10-12], और जो हैं, अपने आप में, कम प्रतिरक्षा समारोह के साथ जुड़े [45,46,48,49]। यह यह स्पष्ट नहीं करता है कि तीसरा मध्यस्थ कारक क्या हो सकता है।
यदि समस्याग्रस्त इंटरनेट उपयोग ने बदतर प्रतिरक्षा समारोह की भविष्यवाणी की, तो चिकित्सकों के लिए स्पष्ट प्रश्न तंत्र को चिंतित करेगा। एक संभावना यह है कि सहानुभूति तंत्रिका तंत्र की सक्रियता बढ़ाने के लिए समस्याग्रस्त इंटरनेट उपयोग के उच्च स्तर को नोट किया गया है [32,33]। इस तरह की एक उन्नत सहानुभूति गतिविधि न ही एपिनेफ्रोन और / या कोर्टिस्ट्रोइड्स (कोर्टिसोल) के स्तर में वृद्धि की ओर ले जाती है, जो अंततः, कम प्रतिरक्षा समारोह का नेतृत्व करती है [52]। इस प्रकार, यह मार्ग समस्याग्रस्त इंटरनेट उपयोग और कम प्रतिरक्षा समारोह के बीच संबंधों को अच्छी तरह से रेखांकित कर सकता है, लेकिन आगे की जांच की आवश्यकता होगी। बाद के सुझाव में समस्याग्रस्त इंटरनेट उपयोग की नैदानिक सुविधाओं के भविष्य की अवधारणा और अन्वेषण के लिए कुछ प्रासंगिकता है।
IAT स्कोर और प्रतिरक्षा समारोह के बीच संबंध इस तथ्य को दर्शाता है कि कुछ लोगों के लिए इंटरनेट का समग्र उपयोग, स्वयं के द्वारा, एक समस्या के रूप में, माना जाता है - हालांकि, वे इन व्यक्तियों के बीच इंटरनेट का उपयोग करने के लिए क्या अलग है। उदाहरण के लिए, वर्तमान अध्ययन में उन उपयोगों में लिंग अंतर पाया गया जो लोगों के पास इंटरनेट के लिए थे, और यह हो सकता है कि विशेष रूप से उपयोग करने वाले जेंडर के बीच प्रतिरक्षा समारोह में कमी से संबंधित हैं। इंटरनेट के उपयोग के प्रकार, जैसे कि उपयोग की सटीक प्रकृति और पेशेवर और व्यक्तिगत उपयोग के लिए ऑनलाइन बिताए गए समय के बारे में और विस्तृत कार्य, इंटरनेट के उपयोग और प्रतिरक्षा समारोह में कमी के बीच संबंधों पर और प्रकाश डाल सकता है।
हमेशा की तरह, वर्तमान अध्ययन की कुछ सीमाएँ हैं जिन पर ध्यान दिया जाना आवश्यक है। वर्तमान नमूने को ऑनलाइन भर्ती किया गया था, और इसने अध्ययन में भाग लेने वाले व्यक्ति के प्रकार को पक्षपाती किया हो सकता है। हालांकि, यह उल्लेख किया जाना चाहिए कि नमूने में व्यक्तियों की सीमा उनकी उम्र, और उनकी अन्य विशेषताओं के संदर्भ में काफी व्यापक थी, और नमूना पिछले अध्ययनों में उपयोग किए गए लोगों के अनुरूप प्रतीत होता था। यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि वर्तमान अध्ययन इंटरनेट के पेशेवर और व्यक्तिगत उपयोग के बीच अंतर नहीं करता था, जिसे जांचना महत्वपूर्ण हो सकता है। उदाहरण के लिए, इंटरनेट का उपयोग करने की मजबूरी और तात्कालिकता तनाव के स्तर पर काम करने के घंटों से अधिक समय तक तनाव के स्तर पर प्रभाव डाल सकती है। यही है, उन लोगों के बीच एक अंतर किया जा सकता है जो कड़ी मेहनत करते हैं और उस कारण से तनावग्रस्त हैं, और जिन लोगों को इंटरनेट की समस्या है और वे इस समस्या के कारण तनावग्रस्त और अस्वस्थ हैं।
उच्च समस्या वाले उपयोगकर्ताओं में देखे गए कम प्रतिरक्षा समारोह के संभावित वैकल्पिक भविष्यवाणियों के संदर्भ में, भविष्य के काम कई व्यसनों की भूमिका पर विचार कर सकते हैं जो समस्या इंटरनेट उपयोगकर्ताओं के समूह को प्रभावित कर सकते थे। वर्तमान रिपोर्ट में फार्माकोलॉजिकल और गैर-फार्माकोलॉजिकल लत के बारे में जानकारी एकत्र नहीं की गई थी, और यह इंटरनेट समस्याओं के साथ सहवास और प्रतिरक्षा समारोह को प्रभावित कर सकता है। इसी तरह, हाल ही में तनावपूर्ण जीवन की घटनाओं ने नशे की लत व्यवहार और प्रतिरक्षा प्रणाली के कार्य को प्रभावित किया है, जैसा कि प्रतिभागियों की सामाजिक स्थिति हो सकती है। इन दोनों पहलुओं की जांच आगे के शोध से हो सकती है।
प्रतिरक्षा समारोह के लिए स्व-रिपोर्ट पर निर्भरता बाद में रक्त कोशिकाओं के विश्लेषण के उपयोग से बढ़ सकती है, जो वर्तमान निष्कर्षों के लिए समर्थन जोड़ देगा। हालांकि, जैसा कि ऊपर उल्लेख किया गया है, प्रतिरक्षा समारोह के शरीर विज्ञान और लक्षणों के अनुभव के बीच एक सही संबंध नहीं है []54], और इस संबंध में प्रतिरक्षा समारोह के वैध उपाय के रूप में सर्दी और फ्लस की स्व-रिपोर्ट ली गई है।31,44]। निश्चित रूप से, यह पाया गया है कि बीमारी के लक्षणों की स्व-रिपोर्ट-विशेष रूप से ऊपरी श्वसन संक्रमण (जैसे, जुकाम और फ्लू) के बारे में, जैसा कि वर्तमान अध्ययन में इस्तेमाल किया गया है, उद्देश्य इम्युनोग्लोबिन रीडिंग के साथ अच्छी तरह से संबंध रखता है [73].
अंत में, यह स्वीकार किया जाना चाहिए कि यद्यपि वर्तमान अध्ययन ने समस्याग्रस्त इंटरनेट के उपयोग और प्रतिरक्षा-संबंधी लक्षणों के बीच संबंधों को दिखाया था, इस एसोसिएशन से कारण निष्कर्ष निकालने के लिए दो संकेत हैं जिनका उल्लेख किया जाना चाहिए। सबसे पहले, जैसा कि अध्ययन प्रकृति में अनुदैर्ध्य नहीं था, फिर कारण सिद्ध नहीं होना चाहिए साबित होने के लिए। दूसरे, जैसा कि कई भविष्यवक्ता चर एक दूसरे के साथ सहसंबद्ध थे, तब इसने प्रतिगमन विश्लेषण में सह-रैखिकता की एक डिग्री उत्पन्न की होगी जो व्याख्या को कठिन बना सकती है। हालांकि यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि अर्ध-आंशिक सहसंबंधों का उपयोग कुछ हद तक, इस कठिनाई को सुधारता है।
सारांश में, वर्तमान रिपोर्ट ने समस्याग्रस्त इंटरनेट के उपयोग और कम प्रतिरक्षा-प्रणाली के कार्य से जुड़े लक्षणों की अधिक संख्या की रिपोर्टिंग के बीच एक कड़ी स्थापित की। यह रिश्ता ऑनलाइन बिताए गए घंटों की संख्या से मुक्त था, और समस्याग्रस्त इंटरनेट उपयोग के किसी भी सह-रुग्ण लक्षणों के प्रभाव से भी प्रभावित होता था, जैसे कि अवसाद, अलगाव और चिंता। यह सुझाव दिया गया था कि प्रतिरक्षा समारोह के नकारात्मक प्रभाव को तनाव से बढ़ाया जा सकता है, और यह भी बढ़े हुए सहानुभूति तंत्रिका गतिविधि के द्वारा होता है जो कभी-कभी इंटरनेट नशेड़ी द्वारा प्रदर्शित किया जाता है।
लेखक योगदान
प्रयोगों को डिजाइन और तैयार किया गया है: PR RV LAO MR RT। प्रयोगों का प्रदर्शन किया: आर.वी. डेटा का विश्लेषण किया: आरवी पीआर। योगदान अभिकर्मकों / सामग्री / विश्लेषण उपकरण: एलएओ। पेपर लिखा: PR LAO MR RT।
संदर्भ
- 1। ब्लॉक जेजे। डीएसएम-वी के लिए मुद्दे: इंटरनेट की लत। एम जे मनोरोग एक्सएनयूएमएक्स; 2008: 165-306। doi: 7 / appi.ajp.10.1176। PMID: 2007.07101556
- 2. युवा के.एस. इंटरनेट की लत: एक नए नैदानिक विकार का उद्भव। साइबरसाइकोलॉजी एंड बिहेवियर 1998; 1 (3): 237–244। doi: 10.1089 / cpb.1998.1.237
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- 3। क्रिस्टाकिस डीए। इंटरनेट की लत: एक 21st सदी की महामारी ?. बीएमसी चिकित्सा 2010; 8 (1): 61। doi: 10.1186 / 1741-7015-8-61
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- 4। कैपलन एसई, उच्च एसी। ऑनलाइन सामाजिक संपर्क, मनोसामाजिक कल्याण और समस्याग्रस्त इंटरनेट का उपयोग। इंटरनेट की लत: मूल्यांकन और उपचार 201 के लिए एक पुस्तिका और गाइड; 35-53। doi: 10.1002 / 9781118013991.ch3
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- 5। शॉ एम, ब्लैक डीडब्ल्यू। इंटरनेट की लत। सीएनएस ड्रग्स एक्सएनयूएमएक्स; 2008: 22-353। pmid: 65 doi: 18399706 / 10.2165-00023210-200822050
- 6. ग्रिफ़िथ एम। इंटरनेट की लत-समय को गंभीरता से लिया जाना चाहिए? लत अनुसंधान और सिद्धांत 2000; 8: 413–418। doi: 10.3109 / 16066350009005587
- 7। रोमानो एम, ओसबोर्न ला, ट्रूज़ोली आर, रीड पी। इंटरनेट नशेड़ी पर इंटरनेट एक्सपोज़र का अंतर मनोवैज्ञानिक प्रभाव। PLOS एक 2013; 8 (2): e55162। doi: 10.1371 / journal.pone.0055162। PMID: 23408958
- 8। कुस डीजे, ग्रिफिथ्स एमडी, बाइंडर जेएफ। छात्रों में इंटरनेट की लत: प्रसार और जोखिम कारक। मानव व्यवहार 2013 में कंप्यूटर; 29 (3): 959-966। doi: 10.1016 / j.chb.2012.12.024
- 9. नीमज के, ग्रिफ़िथ्स एम, बरनार्ड पी। विश्वविद्यालय के छात्रों के बीच पैथोलॉजिकल इंटरनेट का उपयोग और आत्मसम्मान के साथ सहसंबंध, सामान्य स्वास्थ्य प्रश्नावली (जीएचक्यू), और विघटन। साइबरस्पायोलॉजी एंड बिहेवियर 2005; 8 (6): 562-570। doi: 10.1089 / cpb.2005.8.562
- 10। Weinstein A, Lejoyeux M. इंटरनेट की लत या अत्यधिक इंटरनेट का उपयोग। अमेरिकन जर्नल ऑफ़ ड्रग एंड अल्कोहल एब्यूज़ एक्सएनयूएमएक्स; 2010 (36): 5-277। doi: 283 / 10.3109। PMID: 00952990.2010.491880
- 11। बर्नार्डी एस, पल्लंती एस। इंटरनेट की लत: एक वर्णनात्मक नैदानिक अध्ययन जिसमें कोमॉर्बिडिटीज और डिसिजिव लक्षणों पर ध्यान केंद्रित किया गया है। व्यापक मनोरोग 2009; 50 (6): 510-516। doi: 10.1016 / j.comppsych.2008.11.011। PMID: 19840588
- 12। को सीएच, येन जेवाई, येन सीएफ, चेन सीएस, चेन सीसी। इंटरनेट की लत और मनोरोग विकार के बीच संबंध: साहित्य की समीक्षा। यूरोपीय मनोरोग 2012; 27 (1): 1-8। doi: 10.1016 / j.eurpsy.2010.04.011। PMID: 22153731
- 13। एकिन ए, इस्केंडर एम। इंटरनेट की लत और अवसाद, चिंता और तनाव। शैक्षिक विज्ञान के अंतर्राष्ट्रीय ऑनलाइन जर्नल 2011; 3 (1): 138-148।
- 14। येन CF, चाउ WJ, लियू टीएल, यांग पी, हू। ध्यान, कमी / अति सक्रियता विकार के साथ किशोरों में चिंता, अवसाद और आत्मसम्मान के साथ इंटरनेट की लत के लक्षणों का जुड़ाव। व्यापक मनोरोग 2014। doi: 10.1016 / j.comppsych.2014.05.025
- 15। गुंडोगर ए, बकीम बी, ओज़र ओए, करुमास्तफालीग्लू। P-32-हाई स्कूल के छात्रों के बीच इंटरनेट की लत, अवसाद और ADHD के बीच संबंध। यूरोपीय मनोरोग 201; 27: 1। doi: 10.1016 / s0924-9338 (12) 74199-8
- 16। रोमानो एम, ट्रूजोली आर, ओसबोर्न ला, रीड पी। ऑटिज़्म भागफल, चिंता और इंटरनेट की लत के बीच संबंध। ऑटिज्म स्पेक्ट्रम डिसऑर्डर 2014 में शोध; 11: 1521-1526। doi: 10.1016 / j.rasd.2014.08.002
- 17. युवा केएस, रोजर्स आरसी। अवसाद और इंटरनेट की लत के बीच संबंध। साइबरसाइकोलॉजी एंड बिहेवियर 1998; १ (१): २५-२ 1। doi: 1 / cpb.25
- 18। को सीएच, लियू टीएल, वांग पीडब्लू, चेन सीएस, येन सीएफ, येन जेवाई। किशोरों में इंटरनेट की लत के दौरान अवसाद, शत्रुता, और सामाजिक चिंता का बहिष्कार: एक संभावित अध्ययन। व्यापक मनोरोग 2014। doi: 10.1016 / j.comppsych.2014.05.003
- 19। ली एचडब्ल्यू, चोई जेएस, शिन वाईसी, ली जेवाई, जंग हाइ, क्वोन जेएस। इंटरनेट की लत में आसक्ति: पैथोलॉजिकल जुए के साथ तुलना। साइबरसाइकोलॉजी, बिहेवियर, एंड सोशल नेटवर्किंग 2012; 15 (7): 373-377। doi: 10.1089 / cyber.2012.0063
- 20। येन जेवाई, येन सीएफ, वू हाय, हुआंग सीजे, को सीएच। वास्तविक दुनिया और ऑनलाइन में दुश्मनी: इंटरनेट की लत, अवसाद और ऑनलाइन गतिविधि का प्रभाव। साइबरसाइकोलॉजी, बिहेवियर, एंड सोशल नेटवर्किंग 2011; 14 (11): 649-655। doi: 10.1089 / cyber.2010.0393
- 21। Heim C. बुद्धिमान युवा पुरुषों में स्किज़ोफ्रेनिया के जोखिम कारक के रूप में बहुत भारी कंप्यूटर और इंटरनेट का उपयोग। मनोचिकित्सा 2012 के ऑस्ट्रेलियाई और न्यूजीलैंड जर्नल; 46 (8): 791-792। doi: 10.1177 / 0004867412442407। PMID: 22403394
- 22। कैपलन एसई। ऑनलाइन सामाजिक संपर्क के लिए प्राथमिकता: समस्याग्रस्त इंटरनेट के उपयोग और मनोसामाजिक कल्याण का एक सिद्धांत। संचार अनुसंधान 2003; 30: 625-648। doi: 10.1177 / 0093650203257842
- 23। यान डब्ल्यू, ली वाई, सुई एन। कॉलेज के छात्रों के लिए हाल ही में तनावपूर्ण जीवन की घटनाओं, व्यक्तित्व लक्षण, कथित पारिवारिक कामकाज और इंटरनेट की लत के बीच संबंध। तनाव और स्वास्थ्य 2014; 30 (1): 3-11। doi: 10.1002 / smi.2490। PMID: 23616371
- 24। Bozoglan B, Demirer V, Sahin I. अकेलापन, आत्म-सम्मान, और इंटरनेट की लत के भविष्यवक्ता के रूप में जीवन संतुष्टि: तुर्की विश्वविद्यालय के छात्रों के बीच एक क्रॉस ional अनुभागीय अध्ययन। मनोविज्ञान 2013 के स्कैंडिनेवियाई जर्नल; 54 (4): 313-319। doi: 10.1111 / sjop.12049। PMID: 23577670
- 25. नलवा के, आनंद एपी। छात्रों में इंटरनेट की लत: चिंता का कारण। साइबरस्पायोलॉजी एंड बिहेवियर 2003; 6 (6): 653-656। doi: 10.1089 / 109493103322725441
- 26। सैंडर्स सीई, फील्ड टीएम, डिएगो एम, कपलान एम। किशोरों के बीच अवसाद और सामाजिक अलगाव के लिए इंटरनेट का उपयोग। किशोरावस्था 2000; 35 (138): 237-242। PMID: 11019768
- 27. टोनियोनी एफ, डी'अलांड्रिस एल, लाइ सी, मार्टिनेली डी, कॉर्विनो एस, वासले एम, ... ब्रिया पी। इंटरनेट की लत: ऑनलाइन बिताए घंटे, व्यवहार और मनोवैज्ञानिक लक्षण। जनरल अस्पताल मनोरोग 2012; 34 (1): 80-87। doi: 10.1016 / j.genhosppsych.2011.09.013। PMID: 22036735
- 28। युआन के, किन डब्ल्यू, वांग जी, ज़ेंग एफ, झाओ एल, यांग एक्स, एट अल। इंटरनेट एडिक्शन डिसऑर्डर वाले किशोरों में माइक्रोस्ट्रक्चर असामान्यताएं। प्लोस वन एक्सएनयूएमएक्स; 2011 (6): e6। doi: 20708 / journal.pone.10.1371। PMID: 0020708
- 29। झोउ वाई, लिन एफसी, डु वाईएस, किन एलडी, झाओ जेडएम, जू जेआर, एट अल। इंटरनेट की लत में ग्रे पदार्थ की असामान्यताएं: एक स्वर-आधारित आकारिकी अध्ययन। रेडियोलॉजी 2011 के यूरोपीय जर्नल; 79 (1): 92-95। doi: 10.1016 / j.ejrad.2009.10.025। PMID: 19926237
- 30। होउ एच, जिया एस, हू एस, फैन आर, सन डब्ल्यू, सन टी, एट अल कम इंटरनेट स्ट्रिक्ट विकार विकार वाले लोगों में स्ट्रिपेटल डोपामाइन ट्रांसपोर्टर्स। बायोमेड रिसर्च इंटरनेशनल एक्सएनयूएमएक्स; 2012। doi: 2012 / 10.1155 / 2012
- 31। किम एसएच, बैक एसएच, पार्क सीएस, किम एसजे, चोई एसडब्ल्यू, किम एसई। इंटरनेट की लत वाले लोगों में स्ट्रिपेटल डोपामाइन D2 रिसेप्टर्स। न्यूरोरेपोर्ट 2011; 22 (8): 407-411। doi: 10.1097 / WNR.0b013e328346e16e PMID: 21499141
- 32। लू डीडब्ल्यू, वांग जेडब्ल्यू, हुआंग एसीडब्ल्यू। ऑटोनॉमिक नर्वस रिस्पॉन्स के आधार पर इंटरनेट एडिक्शन रिस्क लेवल का विभेदीकरण: ऑटोनोमिक एक्टिविटी की इंटरनेट-एडिक्शन परिकल्पना। साइबरसाइकोलॉजी, बिहेवियर, एंड सोशल नेटवर्किंग 2010; 13 (4): 371-378। doi: 10.1089 / cyber.2009.0254
- 33। लिन पीसी, कुओ एसवाई, ली पीएच, शीन टीसी, चेन एसआर। स्कूल-आयु वर्ग के बच्चों में हृदय गति परिवर्तनशीलता पर इंटरनेट की लत के प्रभाव। कार्डियोवास्कुलर नर्सिंग 2013 के जर्नल। doi: 10.1097 / jcn.0b013e3182a477d5
- 34। झेंग एच, लियू एक्स, पटेल के। के। एक भूमिका जो स्ट्रेप्टोजोटोकिन द्वारा प्रेरित टाइप एक्सएनयूएमएक्स डायबिटीज और उच्च वसा वाले आहार के साथ चूहों में केंद्रीय मध्यस्थता वाले सहानुभूति प्रतिक्रिया में होती है। FASEB जर्नल 2; 2011: 25-1028।
- 35। बेलांगेर आरई, एकरे सी, बर्कटॉल्ड ए, माइकॉड पीए। इंटरनेट के उपयोग और किशोर स्वास्थ्य की तीव्रता के बीच एक यू-आकार का संघ। बाल चिकित्सा 2014; 127: e330-e335। doi: 10.1542 / peds.2010-1235
- 36। लैम एलटी। इंटरनेट गेमिंग की लत, इंटरनेट का समस्याग्रस्त उपयोग, और नींद की समस्याएं: एक व्यवस्थित समीक्षा। वर्तमान मनोचिकित्सा रिपोर्ट 2014; 16 (4): 1-9। doi: 10.1007 / s11920-014-0444-1
- 37। किम वाई, पार्क जेवाई, किम एसबी, जंग आईके, लिम वाईएस, किम जेएच। कोरियाई किशोरों की जीवन शैली और आहार व्यवहार पर इंटरनेट की लत का प्रभाव। पोषण अनुसंधान और अभ्यास 2010; 4 (1): 51-57। doi: 10.4162 / nrp.2010.4.1.51। PMID: 20198209
- 38। जियांग में ली एम, डेंग वाई, रेन वाई, गुओ एस, हे एक्स। मध्य विद्यालय के छात्रों की मोटापा स्थिति और इंटरनेट की लत के साथ इसका संबंध। मोटापा 2014; 22 (2): 482-487। doi: 10.1002 / oby.20595। PMID: 23929670
- 39। जेनेरो सी, फ्लोर्स एन, गोमेज़-वेला एम, गोंजालेज-गिल एफ, कैबलो सी। समस्याग्रस्त इंटरनेट और सेल-फोन उपयोग: मनोवैज्ञानिक, व्यवहारिक और स्वास्थ्य संबंधी संबंध। लत अनुसंधान और सिद्धांत 2007; 15: 309-320। doi: 10.1080 / 16066350701350247
- 40। केली केजे, ग्रुबर ईएम। समस्याग्रस्त इंटरनेट का उपयोग और शारीरिक स्वास्थ्य। जर्नल ऑफ़ बिहेवियरल एडिक्शंस 2013; 2 (2): 108-112। doi: 10.1556 / JBA.1.2012.016। PMID: 26165930
- 41। बेसेडोव्स्की एल, लैंग टी, बोर्न जे स्लीप एंड इम्यून फंक्शन। Pflügers Archiv- यूरोपीय जर्नल ऑफ़ फिजियोलॉजी 2012; 463 (1): 121-137। doi: 10.1007 / s00424-011-1044-0। PMID: 22071480
- 42। चेउंग एलएम, वोंग डब्ल्यूएस। हांगकांग चीनी किशोरों में अवसाद पर अनिद्रा और इंटरनेट की लत का प्रभाव: एक खोजपूर्ण पार-अनुभागीय विश्लेषण। नींद अनुसंधान 2011; 20: 311-317। doi: 10.1111 / j.1365-2869.2010.00883.x
- 43। इरविन एम। नींद और नींद के प्रभाव प्रतिरक्षा और साइटोकिन्स पर प्रभाव। मस्तिष्क, व्यवहार, और प्रतिरक्षण 2002; 16 (5): 503-512। doi: 10.1016 / s0889-1591 (02) 00003-x
- 44। एडम वाई, मीनलस्किमिड जी, लिब आर। मानसिक विकारों और वयस्कों में सामान्य सर्दी के बीच संबंध: एक जनसंख्या-आधारित पार-अनुभागीय अध्ययन। जर्नल ऑफ़ साइकोसोमैटिक रिसर्च 2013; 74 (1): 69-73। doi: 10.1016 / j.jpsychores.2012.08.013। PMID: 23272991
- 45। इरविन एम, पैटरसन टी, स्मिथ टीएल, कैलडवेल सी, ब्राउन एसए, गिलिन जेसी, एट अल अल्यूशन रिडक्शन ऑफ इम्यून फंक्शन इन लाइफ स्ट्रेस एंड डिप्रेशन। जैविक मनोरोग 1990; 27 (1): 22-30। pmid: 2297549 doi: 10.1016 / 0006-3223 (90) 90016-u
- 46। Kiecolt-Glaser JK, Glaser R. अवसाद और प्रतिरक्षा समारोह: रुग्णता और मृत्यु दर के लिए केंद्रीय मार्ग। जर्नल ऑफ़ साइकोसोमैटिक रिसर्च 2002; 53 (4): 873-876। pmid: 12377296 doi: 10.1016 / s0022-3999 (02) 00309-4
- 47। किम एचसी, पार्क एसजी, लेम जेएच, जंग डीवाई, ह्वांग एसएच। कर्मचारियों के बीच आम सर्दी के लिए एक जोखिम कारक के रूप में अवसादग्रस्तता के लक्षण: एक एक्सएनएक्सएक्स-महीने का अनुवर्ती अध्ययन। जर्नल ऑफ़ साइकोसोमैटिक रिसर्च 4; 2011 (71): 3-194। doi: 196 / j.jpsychores.10.1016। PMID: 2011.01.014
- 48। डिकर्सन एसएस, कमेनी एमई। तीव्र तनाव और कोर्टिसोल प्रतिक्रियाएं: प्रयोगशाला अनुसंधान का एक सैद्धांतिक एकीकरण और संश्लेषण। मनोवैज्ञानिक बुलेटिन एक्सएनयूएमएक्स; 2004 (130): 3। pmid: 355 doi: 15122924 / 10.1037-0033
- 49। कैसिओपो जेटी, हॉकली एलसी। अंतर्निहित तंत्र पर जोर देने के साथ सामाजिक अलगाव और स्वास्थ्य। जीवविज्ञान और चिकित्सा 2003 में परिप्रेक्ष्य; 46 (3): S39-S52। pmid: 14563073 doi: 10.1353 / pbm.2003.0049
- 50। कोहेन एस। सामाजिक रिश्ते और स्वास्थ्य। अमेरिकी मनोवैज्ञानिक 2004; 59 (8): 676। pmid: 15554821 doi: 10.1037 / 0003-066x.59.8.676
- 51। Jaremka LM, Fagundes CP, Glaser R, Bennett JM, Malarkey WB, Kiecolt-Glaser JK। अकेलापन दर्द, अवसाद और थकान की भविष्यवाणी करता है: प्रतिरक्षा विकृति की भूमिका को समझना। मनोविश्लेषणवाद 2013; 38 (8): 1310-1317। doi: 10.1016 / j.psyneuen.2012.11.016। PMID: 23273678
- 52। मैकलेलैंड डीसी, फ्लोर ई, डेविडसन आरजे, सरॉन सी। प्रेरित शक्ति प्रेरणा, सहानुभूति सक्रियण, प्रतिरक्षा समारोह और बीमारी। जर्नल ऑफ़ ह्यूमन स्ट्रेस 1980; 6 (2): 11-19। pmid: 7391555 doi: 10.1080 / 0097840x.1980.9934531
- 53। काओ एच, सन वाई, वान वाई, हाओ जे, ताओ एफ। बीएमसी पब्लिक हेल्थ एक्सएनयूएमएक्स; 2011: 11। doi: 802 / 10.1186-1471-2458-11। PMID: 802
- 54। हेइकिनकेन टी, जेर्विनन ए। सामान्य सर्दी। लांसेट 2003; 361: 51-59। शाम: 12517470 doi: 10.1016 / s0140-6736 (03) 12162-9
- 55। कौन। 2012-2013 शीतकालीन इन्फ्लूएंजा सीजन, उत्तरी गोलार्ध की समीक्षा। विश्व स्वास्थ्य संगठन साप्ताहिक महामारी विज्ञान रिकॉर्ड 2013; 88: 225-232। से लिया गया http://www.who.int/wer/2013/wer8822.pdf
- 56। ग्राउट पी, बार्बर वी ई। कोल्ड सोरस - एक महामारी विज्ञान सर्वेक्षण। जर्नल ऑफ़ द रॉयल कॉलेज ऑफ़ जनरल प्रैक्टिशनर्स 1976; 26: 428-434। PMID: 957310
- 57। Glaser R, Sheridan J, Malarkey WB, MacCallum RC, Kiecolt-Glaser J K. क्रॉनिक स्ट्रेस एक न्यूमोकोकल न्यूमोनिया वैक्सीन के लिए प्रतिरक्षा प्रतिक्रिया को नियंत्रित करता है। मनोदैहिक चिकित्सा 2000; 62: 804-807। pmid: 11139000 doi: 10.1097 / 00006842-200011000-00010
- 58। हस एचएस, स्कहेनस्टीन के। प्रतिरक्षा, हार्मोन और मस्तिष्क। एलर्जी एक्सएनयूएमएक्स; 2001: 56-470 pmid: 77 doi: 11421890 / j.10.1034-1398.x
- 59। Aberg KM, Radeck KA, Choi EH, Kim DK, Demerjian M, Hupe M, et al मनोवैज्ञानिक तनाव एपिडर्मल एंटीमाइक्रोबियल पेप्टाइड अभिव्यक्ति को डाउनग्रेड करता है और चूहों में त्वचीय संक्रमण की गंभीरता को बढ़ाता है। जर्नल ऑफ़ क्लिनिकल इन्वेस्टिगेशन 2007; 117: 3339-3349। pmid: 17975669 doi: 10.1172 / jci31726
- 60. एनजी बीडी, वाइमर-हेस्टिंग्स पी। इंटरनेट और ऑनलाइन गेमिंग की लत। साइबरस्पायोलॉजी एंड बिहेवियर 2005; 8 (2): 110–113। doi: 10.1089 / cpb.2005.8.110
- 61. विद्यांतो एल, मैकमुरन एम। इंटरनेट लत परीक्षण के मनोवैज्ञानिक गुण। साइबरसाइकोलॉजी एंड बिहेवियर 2004; 7: 443–450। doi: 10.1089 / cpb.2004.7.443
- 62। युवा के.एस. इंटरनेट एडिक्शन टेस्ट (IAT) 2009।
- 63। चांग एमके, मैन लॉ एसपी। यंग इंटरनेट एडिक्शन टेस्ट के लिए कारक संरचना: एक पुष्टिकरण अध्ययन। मानव व्यवहार 2008 में कंप्यूटर; 24: 2597-2619। doi: 10.1016 / j.chb.2008.03.001
- 64। हार्डी ई, टी मेरा। अत्यधिक इंटरनेट का उपयोग: इंटरनेट की लत में व्यक्तित्व, अकेलेपन और सामाजिक समर्थन नेटवर्क की भूमिका। उभरते प्रौद्योगिकी और सोसायटी 2007 के ऑस्ट्रेलियाई जर्नल; 5: 34-47।
- 65। स्नैथ आरपी, जिगमंड एएस। HADS: अस्पताल की चिंता और अवसाद स्केल 1994। विंडसर: एनएफईआर नेल्सन।
- 66। एंड्रयू बी, विल्डिंग जे एम। जीवन में अवसाद और चिंता का संबंध achievement छात्रों में तनाव और उपलब्धि। मनोविज्ञान के ब्रिटिश जर्नल 2004; 95 (4): 509-521। doi: 10.1348 / 0007126042369802
- 67। क्रॉफोर्ड जेआर, हेनरी जेडी, क्रॉम्बी सी, टेलर ईपी। बड़े गैर। नैदानिक नमूने से HADS के लिए सामान्य डेटा। ब्रिटिश जर्नल ऑफ़ क्लिनिकल साइकोलॉजी 2001; 40 (4): 429-434। doi: 10.1348 / 014466501163904
- 68। रसेल डीडब्ल्यू। UCLA अकेलापन स्केल (संस्करण 3): विश्वसनीयता, वैधता और कारक संरचना। जर्नल ऑफ़ पर्सनैलिटी असेसमेंट 1996; 66 (1): 20-40। pmid: 8576833 doi: 10.1207 / s15327752jpa6601_2
- 69। जोबे ले, विलियम्स व्हाइट एस। अकेलापन, सामाजिक संबंध, और कॉलेज के छात्रों में एक व्यापक आत्मकेंद्रित फेनोटाइप। व्यक्तित्व और व्यक्तिगत अंतर 2007; 42 (8): 1479-1489। doi: 10.1016 / j.paid.2006.10.021
- 70। ब्यूज डीजे, रेनॉल्ड्स सीएफ, मोंक टीएच, बर्मन एसआर, कुफर डीजे। पिट्सबर्ग स्लीप क्वालिटी इंडेक्स (PSQI): मनोरोग अनुसंधान और अभ्यास के लिए एक नया साधन। मनोरोग अनुसंधान 1989; 28 (2): 193-213। doi: 10.1016 / 0165-1781 (89) 90047-4
- 71। गोल्डबर्ग डीपी, हिलियर वी एफ। सामान्य स्वास्थ्य प्रश्नावली का एक छोटा संस्करण। मनोवैज्ञानिक चिकित्सा 1979; 9: 139-145। pmid: 424481 doi: 10.1017 / s0033291700021644
- 72. रीड पी।, और सेनुनाईट के। स्व-प्रतिरक्षित प्रतिरक्षा समारोह के ओओपी माता-पिता पर एएसडी के साथ एक बच्चे का प्रभाव। समीक्षा के अंतर्गत।
- 73। मैकलेलैंड डीसी, अलेक्जेंडर सी, मार्क्स ई। पुरुष कैदियों के बीच शक्ति, तनाव, प्रतिरक्षा समारोह और बीमारी की आवश्यकता। असामान्य मनोविज्ञान जर्नल 1982; 91 (1): 61। pmid: 7056944 doi: 10.1037 / 0021-843x.91.1.61