J Addict Nurs. 2016 Jan-Mar;27(1):39-46.
Kilic M1, Avci D, Uzuncakmak T.
Abstract
Lub hom phiaj ntawm txoj kev kawm no yog txhawm rau tshuaj xyuas kev quav yeeb quav tshuaj hauv Is Taws Nem ntawm cov hluas nyob rau hauv kev sib raug zoo ntawm lawv lub neej kev coj noj coj ua, kev sib txuas lus, thiab kev sib raug zoo hauv tsev neeg. Qhov kev tshawb fawb txog ntu no yog ua nyob hauv cov tsev kawm theem siab hauv qee lub nroog hauv nroog, hauv Turkey, hauv xyoo 2013. Hauv txoj kev tshawb fawb no, kev sim cov pawg tau siv. Hauv txhua lub tsev kawm ntawv, chav kawm rau txhua qib raug xaiv ntawm qee zaum, thiab txhua tus tub ntxhais kawm hauv chav kawm raug xaiv tau suav nrog qhov piv txwv. Ib txhiab xya puas plaub caug-ob tus menyuam kawm ntawv hnub nyoog ntawm 14 txog 20 xyoo tau suav nrog hauv qhov piv txwv.Qhov txhais tau tias cov qhab nia Is Taws Nem ntawm Kev Txom Nyem (IAS) ntawm cov tub ntxhais kawm tau pom tias yog 27.9 ± 21.2. Raws li cov qhab nia tau los ntawm IAS, 81.8% ntawm cov tub ntxhais kawm pom tias tsis muaj cov tsos mob (<50 cov qhab nia), 16.9% tau pom tias pom cov tsos mob ciam (50-79 ntsiab lus), thiab 1.3% pom tias yog cov neeg quav yeeb quav tshuaj hauv Internet ( ≥80 cov ntsiab lus). Raws li cov ntsiab lus tau los ntawm binary logistic regression, cov txiv neej thiab cov tub ntxhais kawm hauv cov tsev kawm ua haujlwm ib tus poj niam txiv neej tau pom tias qhia txog qib siab ntawm kev hla ciam yeeb hauv Internet. Nws tseem raug soj ntsuam tias IAS cov qhab nia nce thaum leej txiv txoj kev kawm nce qib thiab thaum cov tub ntxhais kawm qhov kev kawm tsis zoo. Ntawm qhov tod tes, cov qhab nia IAS poob qis thaum cov tub ntxhais kawm qib kawm, pom tias tsev neeg muaj kev sib raug zoo, thiab cov qhab nia sib txuas lus tau nce ntxiv. Cov kev pheej hmoo rau kev quav yeeb quav tshuaj hauv Internet yog txiv neej, kawm tsis tau ntawv zoo, tsis muaj kev sib raug zoo thiab kev sib txuas lus, thiab txiv qib kawm txuj ci siab.
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