समस्याग्रस्त इंटरनेट का उपयोग और इम्यून फंक्शन (2015)

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।

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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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)।

थंबनेल
तालिका 1। प्रतिशत पुरुष और महिलाओं के साथ विभिन्न रूपों की वेबसाइटों पर जाने वाले नमूने का प्रतिशत, और युवा और पुराने, Phi गुणांक के साथ साइटों पर जाने वाले प्रतिभागी।

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।

थंबनेल
अंजीर 1। मध्यम या बदतर समस्याग्रस्त इंटरनेट उपयोग (यानी 40 या इसके बाद के संस्करण का एक IAT स्कोर) के लिए ऊपर और नीचे के प्रतिभागियों को अलग-अलग महिलाओं और पुरुषों के लिए इन आंकड़ों के साथ।

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।

थंबनेल
तालिका 2। इंटरनेट की समस्याओं (आईएटी), ऑनलाइन (अवसाद) (एचएडीएस), चिंता (एचएडीएस), अकेलापन (यूसीएलए) और नींद की समस्याओं (पीएसक्यूआई) के लिए घंटों के साथ-साथ कट-ऑफ प्वाइंट से ऊपर आने वाले व्यक्तियों के प्रतिशत के लिए मानक मानक विचलन) उन पैमानों, और IAD वाले लोगों का प्रतिशत उन पैमानों के लिए कट-ऑफ से ऊपर है।

 

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।

थंबनेल
अंजीर 2। अवसाद (HADS), चिंता (HADS), नींद (PSQI), अकेलापन (UCLA), घंटों ऑनलाइन और इंटरनेट समस्याओं (IAT) और दो लक्षण स्कोर (GHQ (S) और IFQ) के बीच अर्ध-आंशिक सहसंबंध।

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।

थंबनेल
अंजीर 3। सामान्य सामान्य-दैहिक स्वास्थ्य (GHQ (S)) स्कोर (बाएं पैनल), और दो IAT समूहों (कम और उच्च समस्याओं) के लिए औसत प्रतिरक्षा-संबंधी स्वास्थ्य (IFQ) स्कोर।

 

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।

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