Az internethasználat mentális egészségre gyakorolt ​​hatásai a webalapú tartalomnak vagy a használat észlelt következményeinek tulajdoníthatók? Az európai serdülők hosszanti vizsgálata (2016)

Megjelent a 13.07.16-en, a Vol. 3, nincs 3 (2016): július-szeptember

Kérjük idézze: Hökby S, Hadlaczky G, Westerlund J, Wasserman D, Balazs J, Germanavicius A, Machín N, Meszaros G, Sarchiapone M, Värnik A, Varnik P, Westerlund M, Carli V

Az internethasználat mentálhigiénés hatásai tulajdoníthatók-e a web-alapú tartalomnak, vagy a használat észlelhető következményeinek? Az európai serdülők longitudinális vizsgálata

JMIR Ment Health 2016; 3 (3): e31

Doi: 10.2196 / mental.5925

PMID: 27417665

KIVONAT

Háttér: A serdülők és a fiatal felnőttek az internet leggyakoribb felhasználói, és a felhalmozódó bizonyítékok arra utalnak, hogy internetes viselkedésük befolyásolhatja mentális egészségüket. Az internethasználat befolyásolhatja a mentális egészséget, mivel bizonyos webes tartalmak zavaró lehet. Az is előfordulhat, hogy a túlzott mértékű használat, tartalomtól függetlenül, negatív következményekkel jár, például az offline védelmi tevékenységek elhanyagolása.

Cél: A tanulmány célja annak felmérése, hogy a mentális egészség hogyan kapcsolódik (1) az interneten töltött időhöz, (2) a különféle web-alapú tevékenységekhez (közösségi média, játék, szerencsejáték, pornográfia, iskolai munka, hírolvasás és célzott információkeresés) és (3) az ilyen tevékenységekben való részvétel észlelhető következményei.

Módszerek: 2286 serdülők véletlenszerű mintáját toborozták Észtország, Magyarország, Olaszország, Litvánia, Spanyolország, Svédország és az Egyesült Királyság állami iskoláiban. Az internetes magatartást és a mentális egészség változóit tartalmazó kérdőíves adatokat összegyűjtötték és keresztmetszetben elemezték, majd az 4 hónap után követik nyomon.

Eredmények: keresztmetszetben mind az interneten eltöltött idő, mind a különféle tevékenységekre fordított idő előrejelzte a mentális egészséget (P<.001), 1.4, illetve 2.8% szórást magyarázva. Azonban ezeknek a tevékenységeknek a következményei fontosabb előrejelző tényezők voltak, magyarázva a 11.1% -os szórást. Csak a webalapú játékoknak, a szerencsejátékoknak és a célzott kereséseknek voltak mentális egészségi hatásai, amelyeket az észlelt következmények nem számoltak be teljes mértékben. A longitudinális elemzések azt mutatták, hogy az internethasználat miatti alvásvesztés (ß = 12, 95% CI = 0.05-0.19, P= .001) és visszavonás (negatív hangulat), amikor az internethez nem lehetett hozzáférni (ß = .09, 95% CI = 0.03-0.16, P<.01) az egyetlen következmény, amely hosszú távon közvetlen hatással volt a mentális egészségre. Úgy tűnik, hogy az internethasználat észlelt pozitív következményei egyáltalán nem kapcsolódnak a mentális egészséghez.

Következtetések: Az internethasználat mértékét általában negatívan társítják a mentális egészséggel, de a speciális webes tevékenységek abban különböznek egymástól, hogy következetesen, mennyi és milyen irányban befolyásolják a mentális egészséget. Az internethasználat következményei (különösen az alvásvesztés és az abbahagyás, ha az internethez nem lehet hozzáférni) úgy tűnik, hogy jobban megjósolják a mentális egészség kimenetelét, mint maguk a sajátos tevékenységek. Az internethasználat negatív mentálhigiénés hatásainak csökkentésére irányuló beavatkozások maga az internethasználat helyett a negatív következményeket célozhatják meg.

Próba regisztráció: Nemzetközi Szabványos Véletlenszerű Ellenőrzött Trial Szám (ISRCTN): 65120704; http://www.isrctn.com/ISRCTN65120704?q=&filters=recruitmentCountry:Lithuania&sort=&offset= 5 & totalResults = 32 & page = 1 & pageSize = 10 & searchType = basic-search (Archiválta: WebCite itt: http: //www.webcitation/abcdefg)

JMIR Ment Health 2016; 3 (3): e31

doi: 10.2196 / mental.5925

KEYWORDS

Bevezetés

A serdülők körében a depresszió és a szorongás a legelterjedtebb pszichiátriai rendellenességek [1-3], és az öngyilkosság, amely gyakran szorosan kapcsolódik ezekhez a rendellenességekhez, a világ második vezető haláloka az 15 - 29 éves korúak számára (közlekedési balesetek után) [4]. Az elmúlt évtizedben egyre fokozódott az érdeklődés és az aggodalom, hogy a serdülők mentális egészségét és érzelmi fejlődését hogyan befolyásolja internetes használatuk. Az európai népesség szinte 80% -a internet-felhasználó, néhány országban az 90% feletti százalék [5], és az okostelefonok egyre növekvő használatával egyre többen használnak azonnali és folyamatos hozzáférést az internethez. Az Európában az 90 - 16 éves korosztálynak több mint 24% -a rendszeresen használja az internetet legalább hetente, ez a százalék magasabb, mint bármely más korcsoportban.6]. Noha nehéz pontosan megmérni, mennyi időt töltenek az interneten, a fiatalok többsége naponta fér hozzá az internethez, és az élet életük jól integrált részévé vált. Ez változásokhoz vezetett abban, hogy az emberek hogyan élik életüket, és hogyan építik és tartják fenn a társadalmi kapcsolatokat és az ön-identitásukat, információkat keresnek, és élvezik a szórakozást.

Egy jelentős kutatási vonal összekapcsolta a mentális egészségügyi problémákat azzal, amit problematikus internethasználatnak (vagy patológiás vagy kényszeres internethasználatnak) neveznek, amelyet gyakran úgy fogalmaznak meg, mint impulzusvezérlő zavar, hasonló a szerencsejáték-függőséghez és más viselkedési függőségekhez. A problémás internethasználat leggyakrabban használt és validált mértéke, az Internet Addiction Test (IAT) [7], a mentális rendellenességek diagnosztikai és statisztikai kézikönyvének negyedik kiadás (DSM-4) diagnosztikai kritériumainak a patológiás szerencsejáték-rendellenességek diagnosztikai kritériumainak internethasználat-specifikus újrafogalmazásával készült (a problémás internethasználat-mérések áttekintése: [8]). Mint ilyen, ez a szűrőeszköz méri az internethasználat kényszeres aspektusait, amelyek klinikai károsodást vagy stresszt okoznak (pl. Az internet foglalkoztatása, képtelenség ellenőrizni vagy csökkenteni az internet használatát; hangulatos vagy depressziós érzés, amikor megpróbálják leállítani vagy csökkenteni az internethasználatot; online maradnak) hosszabb a tervezettnél; hazudik a túlzott internethasználatról és így tovább). A problematikus internethasználat osztályozására azonban nincs szabványos módszer, mivel a mérések, a határértékek és az osztályozási eljárások tanulmányokonként eltérőek [8-9]. A diagnosztikai eljárások ezen különbségeitől eltekintve, számos tanulmány megállapította, hogy problematikus internethasználat áll összefüggésben a DSM I. tengelyes rendellenességeivel, elsősorban a depresszióval, de a társadalmi fóbia és szorongással, az anyaghasználattal, a figyelemhiányos hiperaktivitási rendellenességekkel és bizonyos személyiségváltozókkal, például az ellenségeskedésgel [10-13]. Az a feltételezett mechanizmus, amellyel a problémás internethasználat befolyásolja a mentális egészséget, részben kapcsolódik a webalapú tevékenységekre fordított túlzott időhöz, ami elhanyagolja az offline védő tevékenységeket, például alvást, testmozgást, iskolai látogatást és offline társadalmi tevékenységeket, valamint részben a megvonási tünetekkel kapcsolatos, amikor ezekre a tevékenységekre nem lehet hozzáférni9,14].

A tanulmányok azt mutatják, hogy az egyének internethasználatának problémás aspektusai egy vagy néhány meghatározott web-alapú tevékenységre korlátozódnak (pl. Játék vagy közösségi média használata), míg más tevékenységek nem jelent problémát [15-17]. Bár nemrégiben vannak bizonyítékok arra, hogy az IAT tényezőinek felépítése [7] konzisztens a konkrét tevékenységek, például a szerencsejátékok és szerencsejátékok problémás elkötelezettségének mérése során [18], ez megkülönböztetést eredményezett az általános problematikus internethasználat és a problematikus internethasználat különféle formái között. Például, mivel a legtöbb internethasználat-kutatás a problémás webes játékokra összpontosított, és mivel sok tanulmány összefüggést talált a játék és a súlyos mentális egészség tünetek között, ez a problematikus internethasználat egyetlen egyedi formája, amelyet figyelembe vették a DSM-5-ben, míg a problematikus internethasználat és más speciális formák nem [9,19].

Ezért fontos különbséget tenni a tevékenységek között az internethasználat mentálhigiénés hatásainak vizsgálatakor. Bizonyos esetekben ez fontos lehet, mivel a szóban forgó tevékenység hajlamos addiktívvá válni, mint például a web alapú szerencsejáték (pl. Web alapú póker, sportfogadás, kaszinó pörgetése) [20-23]. Más esetekben fontos lehet, mivel maga a tartalom sajátos érzelmi, kognitív vagy magatartási reakciók kiváltásával befolyásolhatja a mentális egészséget. Például a szociális médiahasználatról szóló 1 tanulmány azt sugallja, hogy a társadalmi tartalom passzív fogyasztása növeli a magány érzéseit, míg a barátokkal folytatott közvetlen kommunikáció nem [24]. Egy másik példa az információkeresés végrehajtása. A tanulmányok azt mutatják, hogy a fiatalok, ideértve a mentális egészséggel küzdőket is, gyakran célzott kereséseket végeznek fizikai és mentális egészségükkel kapcsolatban [25-27]. Attól függően, hogy milyen információt találnak, az ilyen típusú viselkedésnek valószínűleg negatív és pozitív eredményei is vannak. Az önpusztító magatartást vagy az önkárosítást előmozdító webhely-tartalom különös aggodalomra adhat okot. Ezenkívül a serdülők egyre több iskolai munkát végeznek az interneten keresztül, és mivel az akadémiai teljesítmény általában jobb mentális egészséggel jár [28], az internet ilyen célokra való használata a pozitív mentális egészségre való előrejelzést eredményezheti, nem pedig a problémás internethasználat szempontjából.29,30]. Más kutatások kimutatták, hogy bizonyos típusú játékok (pl. Tömegesen többszereplős online szerepjátékok) és bizonyos játékmotívumok (játékon belüli eredményesség, szocializáció, bemerülés, pihenés és eskapizmus) előrejelzik a mentális egészség problémáit és problémákat okoznak. játék [31-33]. Noha a korábbi kutatások nagy része korrelációs, azt sugallja, hogy az internethasználat befolyásolhatja a mentális egészséget akár a használt tevékenység vagy tartalom révén, akár az internet használatát követő késleltetett következmények révén.

Ennek a tanulmánynak az a célja, hogy megvizsgálja, hogy a serdülők mentális egészségét hogyan jósolja az interneten eltöltött idő és az 7 típusú internetes tevékenységekben való részvételük szintje: közösségi média használata, szerencsejáték, szerencsejáték, pornográfiai nézés, hírolvasás vagy nézés, iskolával kapcsolatos tevékenységek. munka és célzott információk keresése, amelyek nem kapcsolódnak az iskolához vagy a munkához. Másodszor, a tanulmány azt is megvizsgálta, hogy ezeket a hatásokat fenn lehet-e tartani, vagy be lehet-e számolni ezeknek a web-alapú tevékenységeknek az észlelt következményeivel. Vizsgáltuk mind a negatív következmények (pl. Megvonás, alvásvesztés), mind a pozitív következmények (pl. Élvezet, új barátok keresése) hatásait. A keresztmetszeti adatok elemzése mellett azt is megvizsgáltuk, hogy ezek a hatások előre jelezzék-e a mentális egészség változásait az 4 hónap alatt.

Mód

Dizájnt tanulni

Az adatokat az öngyilkosság megelőzésének részeként gyűjtötték össze az interneten és a médián alapuló mentális egészség előmozdítása (SUPREME) próba során (jelenlegi ellenőrzött vizsgálatok ISRCTN65120704). A tanulmányt mentális egészségügyi kutatóközpontok végezték Észtországban, Magyarországon, Olaszországban, Litvániában, Spanyolországban, Svédországban és az Egyesült Királyságban. A projekt részeként véletlenszerűen ellenőrzött longitudinális vizsgálatot végeztek az 2012-2013-ban egy webes mentális egészségügyi beavatkozási webhely értékelésére, amelyet véletlenszerűen kiválasztott serdülőkből vett mintában vizsgáltak ezen országok kiválasztott területén. Az iskolák befogadási kritériumai a következők voltak: (1) az iskola vezetősége vállalja a részvételt; (2) az iskola állami iskola (azaz nem magániskola); (3) az iskola legalább 100 tanulókat tartalmaz az 14 – 16 korosztályon belül; (4) az iskolában több, mint 2 tanár működik az 15 éves tanulók számára; (5), a tanulók legfeljebb 60% -a lehet mindkét nem. A résztvevőket az iskolai hovatartozás alapján véletlenszerűen csoportosítottuk, vagyis teljes intervenciós feltételhez (hozzáféréssel az intervenciós weboldalhoz) vagy minimális intervencióval rendelkező kontroll csoporthoz (az intervenciós weboldalhoz való hozzáférés nélkül), és kiindulási ponton értékelő kérdőívet kaptak, és az 2 és az 4 hónapos követés során. A kérdőív kérdéseket tartalmazott internetes szokásaikról, mentális egészségükről és öngyilkossági viselkedésükről, valamint az értékelés szempontjából releváns egyéb változókról. Ez a tanulmány megtörtént nem célja a web-alapú beavatkozás bármely hatásának felmérése, ehelyett az internettel kapcsolatos mentális egészségügyi problémák kockázati tényezőinek feltárása.

A résztvevők

A vizsgálati alanyokat az állami iskolák regisztrált tanulói vették véletlenszerűen kiválasztva az egyes országok előre meghatározott területéből: Nyugat-Viru megyében (Észtország), Budapest (Magyarország), Molise (Olaszország), Vilnius városában (Litvánia), Barcelona városában (Spanyolország), Stockholm megyében (Svédország). ) és Anglia keleti részén (az Egyesült Királyság). Az ezeken a területeken támogatható állami iskolákat véletlenszerűen sorrendben alakították ki kapcsolattartási sorrendbe, azaz az iskolákkal való kapcsolatfelvétel és felhívásuk sorrendjére. Ha egy iskola elutasult, kapcsolatba léptek a listán szereplő következő iskolával. Ha egy iskola elfogadta a részvételt, kutatók egy csoportja ment az iskolába, és szóban és hozzájárulási űrlapon keresztül bemutatta a tanulóknak a tanulmány hátterét, céljait, céljait és eljárásait. Mivel a vizsgálati eljárás magában foglalta az öngyilkos serdülők szűrését, a részvétel nem volt teljesen névtelen, de a résztvevők személyazonosságát titkosították a kérdőívben. Minden résztvevőtől írásbeli hozzájárulást szereztek, akik beleegyeztek a részvételbe (valamint a régió etikai előírásainak megfelelően egy vagy mindkét szülőtől). A tanulmányt valamennyi részt vevő ország etikai bizottságai jóváhagyták.

A mintavételi eljárás eredményeként összesen 2286 serdülő vett részt a kiindulási alapon (Észtország = 3 iskolák, 416 résztvevők; Magyarország = 6 iskolák, 413 résztvevők; Olaszország = 3 iskolák, 311 résztvevők; Litvánia = 3 iskolák, 240 résztvevők; Spanyolország = 3 iskolák, 182 résztvevők; Svédország = 9 iskolák, 337 résztvevők; Egyesült Királyság = 3 iskolák, 387 résztvevők). A résztvevők közül az 1571 (68.72%) véletlenszerűen lett kiválasztva a teljes intervenciós csoportba, az 715 (31.27%) pedig a minimális intervenciós csoportba. Jelentős volt a lemorzsolódás aránya a tanulmányban. A teljes mintában azon személyek száma, akik abbahagyták a részvételt, tartalmaztak 467 tanulókat (20.42%) a T1 és a T2 között, és az 244 tanulókat (13.41%) a T2 és a T3 között. Az alanyokat bevontuk a longitudinális elemzésekbe, ha legalább a T1-en és a T3-n részt vettek, de a T2-n való részvétel nem volt szükséges. Ennek eredményeként 1544 alanyokból vett egy longitudinális mintát, amelyben 56% nők voltak, és átlagos életkora 15.8 év (szórás, SD = 0.91 év).

Internethasználati intézkedések

Az internet viselkedésének és használatának méréseit kifejezetten ehhez a tanulmányhoz készítették. Ez magában foglalta azokat az elemeket, amelyek megmérték az internethasználat szabályszerűségét (pl. Havonta egyszer az internet használatával, vagy hetente egyszer), valamint az interneten töltött órák számát egy tipikus héten. A résztvevőket arra is felkérték, hogy értékeljék, mennyi időt töltenek az 7 különféle tevékenységeire az internet használatakor (szocializáció, játék, iskolai vagy munkahelyi tevékenységek, szerencsejátékok, hírolvasás vagy nézés, pornográfia és célzott keresések, amelyek nem kapcsolódnak az iskolához vagy munka). A résztvevők ezeket a tevékenységeket 7-pontskálán értékelték (1 = nagyon kevés időt töltök el, vagy nincs ilyen időm; 7 = nagyon sok időt töltök ezzel). Az utolsó elemkészlet arra kérte a résztvevőket, hogy értékeljék az említett tevékenységekben való részvétel önmagában érzékelt következményeit. A résztvevőket felkérték, hogy értékeljék, hogy a különböző következmények milyen mértékben vonatkoznak rájuk, de csak azokkal a tevékenységekkel kapcsolatban, amelyeket jelentős mértékben végzett (korábban ≥4 besorolást kapott). A résztvevők 7-pontskálán (1 = nagyon ritkán vagy soha; 7 = nagyon gyakran) értékelték a következő következmények bekövetkezését: „Új barátokat találok”; "Jól szórakozom"; „Érdekes dolgokat tanulok”; „Hosszabb ideig maradok online, mint ahogy terveztem”; „Ezeket a tevékenységeket választottam ahelyett, hogy barátokkal lógtam volna (a való életben)”; „Későn maradok és elveszek az alvás”; „Depressziós vagy szeszélyesnek érzem magam, amikor nem tudok hozzáférni a fent említett tevékenységekhez.” A résztvevők azt is értékelték, hogy az internethasználat hogyan befolyásolta a munka teljesítményét vagy az iskolai végzettséget (1 = munkám vagy osztályaim szenvednek; 4 = egyáltalán nem érinti; 7 = munkám vagy az osztályzatom javul), és azt gondolják, hogy hozzájárul-e életük értelméhez ( 1 = kevésbé értelmes; 4 = ugyanolyan értelmes, mint nélküle; 7 = értelmesebb).

Az egyértelműség kedvéért ezeknek a következményeknek néhányát „pozitívnak” nevezzük (új barátok keresése; szórakozás; érdekes dolgok tanulása), mivel ezek az internethasználat olyan eredményei, amelyek nem feltétlenül jelentik addiktív viselkedést, és várhatóan ezekhez vezetnek. jobb mentális egészség (ha egyáltalán). Más következményeket „negatívnak” nevezünk (a tervezettnél hosszabb ideig marad az interneten; offline társadalmi tevékenységek helyett választunk web alapú tevékenységeket; felfüggeszti és elveszti az alvást; hangulatban érzi magát, amikor a web alapú tevékenységek nem érhetők el), mert ezek tüneteket sugallnak problémás internethasználat miatt, és ezért várhatóan rossz mentális egészséghez vezet. Például ezek a negatív következmények hasonlítanak az IAT [7] és Petry et al., az Internet Gaming Disorder mérési ajánlásait [9]. Végül, néhány következményt „kétirányúnak” tekintünk (munkám vagy osztályaim javulnak / szenvednek; az életem kevésbé vagy értelmesebbé válik), mert a tantárgyak negatívan vagy pozitívan értékelhetik őket, vagy pedig egyáltalán nem mutatnak változást.

Mentálhigiénés intézkedések

A résztvevők depressziójának, szorongásának és stresszének szintjét az 3 alskálák segítségével állapítottuk meg, amelyek képezik a 42 elem verzióját. Depressziós szorongás-stressz skála (DASS-42) [34]. Minden alskála 14 állításokból áll, amelyeket egy 4-pont Likert skálán pontoznak annak alapján, hogy az állítás mennyit alkalmazott a személyre az elmúlt héten. A skálákat a depresszió negatív érzelmi állapotának (diszforia, reménytelenség, élet leértékelődése, önértékelés, érdektelenség vagy részvétel hiánya, anedónia és tehetetlenség), szorongás (autonóm izgalom, vázizomhatások, szituációs szorongás és szubjektív) mérésére tervezték. szorongásos tapasztalatok), valamint a stressz vagy a feszültség (pihenési nehézségek, ideges izgalom és könnyen ideges vagy izgatott, ingerlékeny vagy túlreagáló és türelmetlen). Az ilyen skála pszichometriai tulajdonságait vizsgáló tanulmányok kielégítő eredményeket jelentettek az egészséges és klinikai populációk megbízhatósági és érvényességi mutatóira vonatkozóan [34-37], az interneten keresztül történő alkalmazás esetén is [38]. Jelentések vannak azonban arról, hogy a fiatal serdülők kevésbé különböznek az 3 tényezők között felnőttekkel összehasonlítva, és közöttük a korreláció jellemzően magas [39,40]. A skálák magas belső konzisztenciát mutattak a jelen mintában, a kiindulási adatok alapján számított Cronbach-alfa tekintetében (depresszió alfa = .93; szorongás alfa = .89; stressz alfa = .91). Mivel egyes résztvevők nem válaszoltak az összes skála elemre, az egyes skálák végső pontszámát úgy számították ki, hogy az összeg pontszámát elosztják a válaszadott elemek számával. Csak azokat a résztvevőket kizárták, akiknek az 50% -ánál hiányoztak az adatok vagy annál több. A skálák szorosan korreláltak egymással (depresszió × szorongás: r= .76; depresszió × stressz: r= .79; szorongás × stressz: r= .78; minden P értékek <001), és a kombinált 42 tételes skála magas belső konzisztenciát mutatott (alfa =, 96). A konstrukciók közötti viszonylag magas korreláció és az elemzés egyszerűsítése érdekében a 3 skálát a mentális egészség egyetlen mércéjébe egyesítették.

Eljárás

Minden tanulmányi eljárás az adott iskolában zajlott osztálytermekben vagy számítógépes helyiségekben. A kérdőíveket papíralapú és ceruza formátumban, vagy webalapú felmérési eszköz felhasználásával hajtották végre, ha az iskola az összes adatgyűjtés idején képes volt minden tanuló számára számítógépet biztosítani. A kérdőív az öngyilkossági serdülők szűrésére használt elemeket tartalmazta (The Paykel Suicide Scale [41]), és a szűrési eljárásra az adatgyűjtés minden hulláma után 24 órán belül került sor. Ezért a részvétel nem volt teljesen névtelen; az alanyok azonosságát azonban egyéni „részvételi kódok” segítségével titkosították, amelyeket a kérdőívre írtak a résztvevők neve helyett. A kódokat a tanuló személyazonosságához csak az adatok hosszanti összekapcsolása és a magas kockázatú öngyilkossági serdülők (sürgősségi esetek) kapcsolatba lépése céljából nyújtott segítség nyújtotta. Az alanyokat sürgősségi esetekként definiálták, ha azt válaszolták, hogy komolyan fontolgatják, tervezik vagy megkíséreltek öngyilkosságot az elmúlt 2 hetekben. A kockázati esetek kezelésének pontos eljárása országonként eltérő volt, és függött a regionális etikai iránymutatásoktól és a rendelkezésre álló segítségforrásoktól. A sürgősségi eseteket kizártuk az adatelemzésből (n = 23). A SUPREME projektben tesztelt intervenciót a kiindulási adatok gyűjtése után adták be, és a továbbiakban a Multimédia függelék 1.

Az adatok elemzése

Két fő elemzést végeztünk ebben a tanulmányban: az 1 keresztmetszeti hierarchikus többszörös regressziós analízise és az 1 longitudinális elemzése. Az internethasználat gyakoriságának mértékét a mennyezeti hatás miatt kihagyták az elemzésből (a résztvevők 90% -a jelentette, hogy naponta legalább egyszer használja az internetet). A fennmaradó prediktív változók tehát az online ön heti órák száma, az 7 tevékenységek besorolása és az internethasználat 9 következményeinek értékelése. Ezekben az elemzésekben a kompozit DASS - pontszám volt a függő változó (a statisztikai feltételezések tesztelését a Multimédia függelék 1). A keresztmetszeti regresszióban a T1 internetes viselkedését használták a mentális egészség előrejelzésére a T1-nél. A longitudinális regresszióanalízis a teljes DASS (a T1 és T3 közötti pontszámkülönbség) változását jósolta az internetes viselkedés változásával. Csak a leghosszabb utánkövetés volt érdekes ebben a tanulmányban. A nem, az életkor és a kísérleti állapot kontrollváltozóként szerepelt az első modellben. Az interneten töltött idő a második modellben, az aktivitási minősítések egy harmadik modellben, a következményértékelések pedig egy negyedik modellben kerültek hozzáadásra. Továbbá, mivel a résztvevőket arra bízták, hogy csak akkor értékeljék az észlelt következményeket, ha legalább egy online tevékenységet végeztek a> 3 küszöb felett, az alanyok kisebbsége (n = 82; 5%), akiknek pontszáma meghaladta a küszöbértéket T1 és T3 között. hiányos adatokkal rendelkezett a különbségpontszámok kiszámításához. Az érzékenységi elemzések azonban nem mutattak statisztikailag szignifikáns különbséget ezen alanyok és más esetek között, a DASS-pontszámok longitudinális változásának átlagos összegét vagy az átlagos online aktivitási pontszámot tekintve.

 

Eredmények

Leíró eredmények

A DASS-42 pontszáma kiszámítható volt az 2220 résztvevők számára. Az összes DASS-pont 0-3 pontok között mozog, ahol a magasabb pontszámok több mentális egészségügyi problémát jeleznek. A férfiak, nők és az összes minta átlagos kiindulási pontszáma a Táblázat 1. A nők szignifikánsan magasabbak, mint a férfiak, az összes mentálhigiénés mérés során (Táblázat 1). A teljes mintában az 1848 résztvevők (83.24%) átlag DASS-értéke 1 alatt volt, és 314 (14.1%) pontszáma 1 és 1.99 között volt, és 58 (2.6%) pontszáma legalább 2 volt. Kismértékű, de szignifikáns különbségek mutatkoztak az országok között a DASS pontszámokban (F(6, 2213)= 9.28, η2részben= .02, P<.001). A DASS pontszámok átlagos változása a 4 hónapos vizsgálati periódus alatt −0.15 (SD = 0.42) volt, ami az idő múlásával bekövetkezett csökkenést jelzi. A T1 és T3 között a vizsgálatból kieső résztvevők valamivel magasabbak voltak a kiindulási DASS pontszámokkal, mint a csatlakozó résztvevők (átlagos különbség = 0.10; t(2218)= 4.068; P<.001).

Táblázat 1 összefoglalja az interneten eltöltött átlagos időt, a tevékenységi besorolást és a következményeket is a kiindulási pontokban. A táblázat összefoglalja, hogy az interneten heti átlagos órák száma hetente 17.23 volt, a mintában nagy eltérések voltak, és hogy a férfiak valamivel több órát töltöttek az interneten, mint a nők. A serdülők leggyakrabban az internetet használják társadalmi célokra, amelyet iskola vagy munka követ, célzott kereséseket, játékot, hírolvasást vagy megnézést, pornográf nézetet és szerencsejátékokat, bár ezekben a tevékenységekben számottevő különbségek mutatkoztak.

 

 

 

   

1 táblázat. Leíró eredmények (átlagok és standard eltérések) a mentális egészség és az internethasználat mérésére vonatkozóan a kiindulási állapotban.
Tekintse meg ezt a táblázatot

 

  

Keresztmetszeti regressziós elemzés

A keresztmetszeti hierarchikus többszörös regressziós analízist arra használtuk, hogy a DASS pontszámokat a T1-nél előre jelezzük, a T1 internetes felhasználásával. Az első modell, amely a kontroll változókat (nem, életkor, kísérleti állapot) tartalmazza, szignifikáns volt (F(3, 1683)= 26.40, P<.001) és elmagyarázta R2mn= A pszichopatológia varianciájának 4.3% -a. A második modell (az interneten töltött idő) jelentősen hozzájárult az előrejelzéshez (F változik(1, 1682)= 26.05, P<.001) 1.4% -kal, ami összesen R2mn= 5.7% magyarázott variancia. A harmadik modell (a tevékenységekre fordított idő) jelentősen hozzájárult az előrejelzéshez (F változik(7, 1675)= 8.29, P<.001) 2.8% -kal, ami összesen R2mn= 8.5% magyarázott variancia. A negyedik modell (az internethasználat következményei) jelentősen hozzájárult az előrejelzéshez (F változik(9, 1666)= 26.80, P<.001) 11.1% -kal. Ennek eredményeként a végső összesítés: R2mn= 19.6% magyarázott variancia, amelynek 15.3% -át Internettel kapcsolatos tényezők magyarázták. A beállított R2 az elemzés minden egyes lépésénél tovább növekedett, jelezve, hogy a modell nem volt túlzottan felszerelve. Nem volt utalás a problémás kollinearitásra, mivel az összes változó toleranciája meghaladta az 0.5 értéket. A regressziós elemzés eredményeit, ideértve az egyes modellek prediktorainak standardizált béta-együtthatóit (ß), a következőkben foglaljuk össze: Táblázat 2.

Táblázat 2 Összefoglalja, hogy a nem volt az egyetlen szignifikáns kontrollváltozó, míg az életkor és a kísérleti állapot nem volt. Az interneten töltött órák átlagos beszámolása szignifikánsan megjósolta a magasabb DASS pontszámokat az 2 és az 3 modellekben, de nem az internetes használat következményeinek a negyedik modellben történő elszámolásakor. Az egyes web-alapú tevékenységek hatásmérete (ß) .05 és .13 között változott. Az internet társadalmi célokra történő felhasználása a DASS-pontszám szignifikáns előrejelzője volt az 3 modellben, de az 4 modellben nem, jelezve, hogy az interneten történő szocializációval járó kockázatot a tanulmányban mért következmények beszámolják. A web alapú játék az ellenkező mintát követte, mivel ez a tevékenység nem volt a DASS szignifikáns előrejelzője az 3 modellben, de a negyedik modellben szignifikáns lett. A negatív bétaérték azt jelzi, hogy a web alapú játék védő tényező volt a mentális egészséggel kapcsolatban. Az iskolai vagy munkafolyamatok internetes elvégzése szintén jelentős védő tényező volt a pszichopatológia szempontjából a harmadik modellben, de nem az internethasználat következményeinek elszámolásakor. A web alapú szerencsejáték szignifikáns kockázati tényező volt a magasabb DASS pontszámok szempontjából mind az 3, mind az 4 modellnél. A hír tartalmát egyik modell sem mutatta szignifikánsan a DASS-t. Az interneten a pornográf tartalom megnézése jelentős kockázati tényező volt csak az 3 modellben, de nem az 4 modellben, így az internethasználat következményeinek tudható be. A célzott internetes keresések elvégzése szignifikánsan és erősen pozitívan kapcsolódott mind az 3, mind az 4 modell DASS pontszámához, amelyek a tevékenységek legnagyobb hatásméretét mutatják. Az internethasználat következményeit illetően, új barátok keresése, érdekes dolgok tanulása és szórakozás nem jósolta meg a DASS pontszámokat az 4 modellben. Így ezek a „pozitív” következmények nem tűntek védő tényezőként. Azonban az internethasználat, amelyet úgy véltek, hogy növeli az élet értelmét vagy javítja az iskola vagy a munka teljesítményét, jelentős védő tényező volt. A „negatív” következmények jobban megjósolták a DASS pontszámokat. Annak ellenére, hogy az interneten az eredetileg tervezettnél hosszabb ideig maradtam, nem volt számottevő előrejelző, a következő állítások: „ezeket a tevékenységeket választom ahelyett, hogy barátokkal lógnék”, „későn maradok és aludni veszek” és „depressziós vagy hangulatosnak érzem magam, amikor nincs hozzáférés a fent említett tevékenységekhez ”nagyon szignifikáns kockázati tényezők voltak, a hatásméretek (ß) .12 és .22 között változtak

 

  

2 táblázat. A keresztmetszeti hierarchikus többszörös regressziós elemzés eredményei. A statisztikák az egyes prediktorváltozatokra vonatkoznak minden modellben.
Tekintse meg ezt a táblázatot

 

  

Longitudinális regressziós elemzés

A longitudinális hierarchikus többszörös regressziós elemzést alkalmazták az általános pszichopatológia változásának becslésére (a T1 és a T3 közötti pontszámkülönbség) az internethasználat változása révén. A modellben nem volt utalás a kollinearitás problémás szintjére, mivel valamennyi változó toleranciaértéke meghaladta az 0.7 értéket. A kontroll változókat (nem, életkor, kísérleti állapot) tartalmazó első modell nem volt szignifikáns (F(3, 981) <1, P= .59), és a második modell sem volt (az interneten töltött idő; F változik(1, 980) <1, P= .95). A harmadik modell (a tevékenységekre fordított idő) jelentősen hozzájárult az előrejelzéshez (F változik(7, 973)= 2.25, P<.03) által R2mn= 0.7% magyarázott variancia. Ez a hozzájárulás a hírmegtekintésnek tulajdonítható, ahol a hírnézés növekedése a T1-ről a T3-ra a DASS pontszámok növekedésével társult (ß = .07, 95% CI = 0.00-0.13, P= .049). Az összes többi webalapú tevékenység nem volt jelentéktelen (P≥ .19) ebben a modellben. A negyedik modell (az internethasználat következményei) jelentősen hozzájárult az előrejelzéshez (F változik(9, 964)= 3.39, P<.001) 2.1% -kal, ami összesen R2mn= 2.8% magyarázott variancia. A hírfogyasztást itt nem tették jelentéktelenné (P= .13). A negyedik modell hozzájárulása a negatív következmények 2-hez vezethető be. A „Későn késlek és aludni veszek” állítások (ß = .12, 95% CI = 0.05-0.19, P= .001) és „depressziós vagy szomorúnak érzem magam, ha nem tudok hozzáférni a fent említett tevékenységekhez” (ß = .09, 95% CI = 0.03-0.16, P<.01) szignifikáns prediktorok voltak ebben a modellben. Az összes többi prediktor jelentéktelen volt (változás az életben: P= .10; más változóknak volt P érték felett).

Így az internethasználat, amelyről azt jelentették, hogy késésben marad és elveszíti az alvást („alvásvesztés”), és negatív hangulatot idéz elő, amikor nem lehet elérni („megvonás”), voltak az egyetlen olyan változók, amelyek következetesen előre jelezték a mentális egészség hosszanti irányú megváltozását. . Ezen negatív következmények további vizsgálata érdekében kiszámoltuk az 2 standard többszörös regresszióit, hogy megjósoljuk mindegyik változó longitudinális változásait az interneten eltöltött idő változásának és a különféle webes tevékenységeknek a segítségével. Az alvásvesztést előrejelző regressziós modell szignifikáns volt (F(8, 1120)= 5.76, P<.001, R2mn= 3.3% magyarázta a varianciát), és így volt a regresszió, amely előrejelzte az elvonást (F(8, 1125)= 11.17, P<.001, R2mn= 6.7% magyarázott variancia). Az ezekből a regressziókból származó együtthatókat az alábbiakban foglaljuk össze Táblázat 3 és a Táblázat 4, Ill. Táblázat 3 Összefoglalja, hogy az alvásveszteség legerősebb előrejelzője az iskolai vagy munkatevékenységek csökkenése volt, amelyet a megnövekedett játék, célzott keresés, pornográfiai megtekintés és általában az online idő követte. A társadalmi tevékenységek, a szerencsejátékok és a hírek megtekintése nem voltak szignifikánsan összefüggésben az alvásvesztés változásával. Táblázat 4 összefoglalja, hogy a visszavonulás változásának legeredményesebb előrejelzői a szerencsejátékok voltak, amelyet az interneten töltött összes idő, a pornográfia nézése és a szerencsejáték követ. A társadalmi tevékenységekben, az iskolában vagy a munkavégzésben bekövetkezett változások, a hírek megtekintése és a célzott keresések nem voltak szignifikánsan összefüggésben a visszavonás változásával.

 

 

 

   

3 táblázat. A több regressziós elemzés eredményei, amelyek előre jelzik az „alvásvesztés” változásait az internethasználat változása révén.
Tekintse meg ezt a táblázatot

 

 

 

   

4 táblázat. A többszörös regressziós elemzés eredményei, amelyek előrejelzik a „visszavonás” változásait az internethasználat változása révén.
Tekintse meg ezt a táblázatot

 

 

 

   

Megbeszélés

Keresztmetszeti megállapítások

Ennek a tanulmánynak az a célja, hogy meghatározza a mentális egészség problémáival kapcsolatos internetes kockázatokat és védő tényezőket, és megvizsgálja, hogy az interneten és a különféle web-alapú tevékenységekben eltöltött idő hatásainak beszámolhatók-e ezeknek számos észlelt következménye. tevékenységek. Ezt a serdülők általános mentális egészségének (a depresszió, szorongás, stressz vagy feszültség együttes szintje) és az internettel kapcsolatos viselkedés közötti összefüggés vizsgálatával vizsgálták, mind keresztmetszetben, mind hosszirányban egy 4-hónap alatt.

A keresztmetszeti eredmények azt mutatták, hogy a mentális egészséget az internettel kapcsolatos viselkedés előre jelezte a kiindulási helyzetben (az 15.3% magyarázta a varianciát, miután a modellben a prediktorok számát beállítottuk). Az egyes effektusok mérete meglehetősen kicsi volt (standardizált ß = .05-.22). Az interneten eltöltött idő nagyobb hatással volt, mint a legtöbb egyéni tevékenység, ám az internethasználat következményei magyarázták a DASS pontszámok legnagyobb eltérését (11.1%). Ezek közül az 3 negatív következményeinek 4 volt a legfontosabb előrejelző (a web alapú tevékenységek előnyben részesítése az offline társadalmi tevékenységekkel szemben, az alvásvesztés és az abbahagyás), míg a pozitív következmények nem jelentéktelenek. Az internethasználat, amelyet úgy érezték, hogy növeli az élet értelmét, vagy javítja az iskolai végzettséget vagy a munkateljesítményt, a jobb mentális egészséggel kapcsolatos, de a hatások kisebbek voltak, mint a negatív következményeknél.

Ezenkívül az eredmények azt mutatták, hogy az interneten töltött idő, a közösségi média használata, a pornográfia nézése, valamint az iskolai vagy munkatevékenység csak akkor számottevő előrejelző, amikor az észlelt következményeket nem vették figyelembe, ami arra utal, hogy ezen tevékenységek mentális egészségre gyakorolt ​​hatásait a következményekkel jár. A webalapú szerencsejátékok, szerencsejátékok és célzott keresések viszont a mentális egészség jelentős előrejelzői voltak, még akkor is, ha az érzékelt következmények ellenőrzése alatt álltak, jelezve, hogy ezen tevékenységek tartalma viszonylag fontos a mentális egészség szempontjából az észlelt következményekhez képest. . Ezek az eredmények együttesen azt mutatják, hogy az ebben a tanulmányban mért összes webalapú tevékenység előrejelzi a mentális egészséget, de úgy tűnik, hogy csak néhányuknak van elég nagy tartalmalapú hatása ahhoz, hogy egy teljesen kiigazított modellben észlelhetők legyenek. Úgy tűnt, hogy a többi tevékenység csak a észlelt következményeken keresztül befolyásolja a mentális egészséget, elsősorban a web alapú interakciók, az alvásvesztés és az abbahagyás előnyben részesítésével. Mivel ezek a negatív következmények a problémás internethasználatra utalnak [9,14], a mentális egészségre gyakorolt ​​viszonylag erős hatása a problémás internethasználat szempontjából várható. Meg kell azonban jegyezni, hogy az észlelt következmények eltérhetnek a tényleges következményektől.

Hosszirányú megállapítások

A korábbi tanulmányok az alvásvesztés és az elvonási tünetek összekapcsolódtak a mentális egészségügyi problémákkal és a problémás internethasználattal [9,12,42-45]. A tanulmányban szereplő longitudinális elemzések hasonlóan arra utalnak, hogy az alvásvesztés és az elvonás (negatív hangulat, ha a tartalom nem érhető el) előrejelzi a mentális egészség időbeli változásait (2.1% magyarázta a varianciát), és valójában csak ezek voltak változók hosszú távon. távon. Az interneten és a különféle tevékenységekben eltöltött idő hosszanti változásai nem közvetlenül előre jelezték a mentális egészség megváltozását, hanem közvetett hatással voltak az alvásvesztés és az absztrakció változásának előrejelzésével (3.3% és 6.7% magyarázta a varianciát). Ez azt sugallja, hogy az interneten töltött idő és a megtekintett tartalom előrejelzi a mentális egészséget, főleg azért, mert előre jelezik a negatív észlelt következményeket, például az alvásvesztést és az abbahagyást. Ez az értelmezés összhangban áll a problematikus internethasználati megközelítéssel, és támogatja a problematikus internethasználat általános és specifikus formáinak megkülönböztetését (pl.15-17]), mivel a tevékenységeket valóban eltérően társították negatív következményekkel. Azt is javasolja, hogy az internethasználat negatív mentálhigiénés hatásainak csökkentését célzó beavatkozások maga az internethasználat helyett a negatív következményeket célozzák meg. Például egy adott tevékenységre fordított idő csökkentése helyett a beavatkozás arra irányulhat, hogy megbizonyosodjon arról, hogy a tevékenység nem zavarja-e az alvást. Bizonyos típusú internethasználat esetén, például a szerencsejátékoknál, a tevékenységen alapuló beavatkozások hatékonyabbak lehetnek.

· Input in more enjoy whilst Warning more more Warning in more or embëse ·

A tanulmány eredményei megerősítik, hogy a problémás (vagy egészségtelen) internethasználat nem egyszerűen azonosítható a nagy intenzitású vagy a gyakori internethasználattal. Először: bár az interneten eltöltött idő negatívnak bizonyult a mentális egészséggel kapcsolatban, egyes tevékenységek, például az iskolai munka pozitív kapcsolatban voltak. Másodszor, az interneten töltött idő nem volt önálló kockázati tényező a mentális egészség szempontjából, miután beszámolták az internethasználat észlelhető következményeiről, hangsúlyozva, hogy az internethasználat nem lényegileg káros. Még akkor is, ha konkrét tevékenységekre, például játékra van szükség, a kapcsolat bonyolult lehet. Korábbi tanulmányok kimutatták, hogy a játéknak negatív hatása van a mentális egészségre (pl.12,29]), míg ebben a tanulmányban a hatások pozitívak voltak. A legtöbb tanulmány, amely negatív játékhatásokat talált, tipikusan csak a problémás játékot vizsgálta. Így lehetségesnek tűnik, hogy a játéknak van bizonyos védő tulajdonsága, ha azt bizonyos mértékig használják, ám a negatív következmények túlságosan is felerősíthetik ezeket a tulajdonságokat. Például ebben a tanulmányban azt találtuk, hogy a pozitív mentális egészségre gyakorolt ​​hatásai ellenére a játék szignifikánsan előre jelezte az alvásvesztést és az abbahagyást, amelyek viszont mentális egészséggel kapcsolatosak. Ezzel összhangban egy nemrégiben végzett, az 6-11 éves gyermekek körében zajló játékról szóló tanulmány megállapította, hogy ha a játék magas szintű előrejelzők alapján ellenőrizték, a játékot nem mutatták szignifikánsan a mentálhigiénés problémákhoz, hanem inkább kevésbé társak közötti kapcsolati problémákhoz és prosocialis hiányhoz kapcsolódtak. [46].

Az általános internethasználat és a mentális egészség közötti okozati kapcsolat szintén bonyolultnak tűnik. A korábbi szerzők elismerték annak a lehetőségét, hogy az internethasználathoz kapcsolódó kockázat tükrözheti a már létező rendellenességet, amely hatással lehet az internet használatára [47-49]. Bizonyos kognitív stílusok, amelyek bizonyos módon hajlamosak az internet használatára, szintén befolyásolhatják a mentális egészséget. Például Brand et al [50] azt sugallta, hogy a problémás internethasználat összekapcsolódik azzal a várakozással, hogy az internet felhasználható-e a hangulat pozitív befolyásolására, ami bizonyos esetekben téves feltételezés lehet a felhasználó nevében. Ennek kiábrándító valósága súlyosbíthatja a már létező mentális egészségügyi problémákat. Ebben a tanulmányban a célzott keresések elvégzése (az iskolával vagy a munkával függetlenül) magasabb DASS pontszámokkal társult, és nagyobb hatásméretet mutatott, mint bármely más webes alapú tevékenység. Ennek lehetséges magyarázata az, hogy a nagyobb bajban szenvedő személyek hajlamosabbak az internetet használni problémáik kezelésére szolgáló eszközként [27]. Ez tükrözi azt az általános tendenciát is, hogy web-alapú forrásokra támaszkodik a problémák vagy aggályok megoldására akkor is, ha a szakmai segítség sokkal hasznosabb lenne. Mivel azonban az egészségügyi kérdések nem az internetes keresések egyetlen lehetséges célpontjai, a jövőbeli tanulmányoknak ezt a hipotézist kell tovább vizsgálniuk.

Ezen túlmenően, bár az internettel kapcsolatos alvásvesztésről azt találták, hogy a mentális egészség előrejelzője longitudinális, előrejelzett kétirányú kapcsolat van az alvási problémák és a depresszió között [51], valamint a hangulat és az érzelmi működés általában [52]. Ezért valószínűnek tűnik, hogy az internethasználattal összefüggő alvásvesztés és a mentális egészség közötti kapcsolat is kölcsönös. Ezért a problémás internethasználat csökkentését célzó beavatkozások eredményesebbek lehetnek, ha a komorbid rendellenességek (ideértve a depressziót és az alvászavarokat) egyidejű kezelését is magukban foglalják. Hasonlóképpen, számos korábbi tanulmány úgy találta, hogy a problémás szerencsejátékok előrejelzik az általános problematikus internethasználatot, és arra utalnak, hogy az addiktív szerencsejátékok és az internethasználat bizonyos közös etiológiájú [20-23,53]. Eredményeink alátámasztják ezt a nézetet, mivel a szerencsejáték-tevékenységek voltak a legerősebb előrejelzők az észlelt visszavonulásról, és arra utalnak, hogy a problémás internethasználati magatartások kezelésének a szerencsejáték-problémákkal is foglalkozniuk kell. Fontos azonban, hogy a jövőbeli tanulmányok részletesebben megvizsgálják, mely változók a káros internethasználat előfutárai (pl. Személyiség, kognitív, érzelmi és motivációs tényezők, valamint a létező mentális rendellenességek), és melyek a kimeneteleket és a közvetítőket. Mivel egyes személyiségtartományok hajlamosak lennének a kockázati tényezők - például az elvonás - felé, a jövőbeli tanulmányoknak meg kell vizsgálniuk az ilyen nempatológiai változók közvetítő szerepét.

Ebben a tanulmányban nem találtuk az internethasználat észlelhető pozitív következményeinek a mentális egészségre gyakorolt ​​hatását, és valószínű, hogy ez azért van, mert valójában inkább az internet használatának motívumai. Más szavakkal: a résztvevők valószínűleg nem a ténylegesen bekövetkezett következményekről számoltak be, amelyekre reméltek. Sagioglou és Greitemeyer [54] rámutatott arra, hogy a különféle internetes tevékenységek önálló jelentései korlátozott érvényességgel bírhatnak, különösen, ha azok időlegesen távoliak, és ebben az esetben inkább azt tükrözik, amit a résztvevők a felhasználásukhoz megalapozott motivációnak tekintnek. Pontosabb mérések érhetők el, ha a résztvevőket arra kérik, hogy azonnal értékeljék őket egy webalapú alkalmazás használata után, ami ebben a tanulmányban nem volt lehetséges. A jövőbeni tanulmányoknak az internethasználat pozitív következményeinek inkább az egyes webes tartalmak előrejelzőinek (egészséges vagy egészségtelen módon) való kezelésének, hanem a mentális egészség közvetlen előrejelzőinek kell tekinteniük.

korlátozások

Ezt a tanulmányt korlátozza a résztvevő internethasználatának becslésére használt mérések jellege. Az érvényesség egyik kérdése az internethasználat következményeivel kapcsolatos, amelyek nem feltételezhetők, hogy tökéletesen tükrözik a valós eredményeket. Amellett, hogy nehéz megfigyelni a napi tevékenységeknek az egészségét és viselkedését befolyásoló hatásait, ez az intézkedés különösen érzékeny lehet a visszahívások torzulására és a várható hatásokra. Ezért ez a tanulmány csak az észlelt következmények mérésére irányult. Nehéz azt is megtudni, hogy az észlelt következményeket az internetes viselkedés vagy valamilyen harmadik tényező, például a komorbid rendellenességek okozzák-e. A tanulmány további korlátozása az, hogy nem végeztünk mélyreható intézkedéseket a résztvevők által használt web-alapú tartalmakról. Ezért óvatosan kell eljárni, ha ezeket az eredményeket specifikusabb tartalmak felhasználására alkalmazza; például a különféle játékok és közösségi tevékenységek eltérő hatással lehetnek mind az észlelt következményekre, mind a mentális egészségre. Ezenkívül a méréseink nem tartalmaztak semmiféle problémás internetes diagnosztikai eszközt. Lehetséges, hogy ha belefoglalnánk az internethasználat negatív következményeit vagy a speciális problémás internethasználati kritériumokat, ez megmagyarázta volna a webes tevékenységek hatásainak nagyobb részét. Végül figyelemre méltó a lemorzsolódás aránya a kiindulási és a nyomon követési mérések között (34%), ami csökkentette a longitudinális elemzések statisztikai teljesítményét a keresztmetszeti elemzésekhez képest. A tanulmányban való részvétel szintén nem volt teljesen névtelen, és a magas öngyilkossági kockázattal rendelkezőket kizárták az adatelemzésből, ami azt jelentené, hogy a legsúlyosabb pszichopatológiás serdülők egy része nem volt képviseltetve az elemzésben.

Következtetések

A különféle webes tevékenységek vagy tartalmak speciális hatással lehetnek a mentális egészségre, még akkor is, ha mérsékelt szinten használják, és ha beállítják az interneten töltött órák számát. A web alapú tevékenységek abban különböznek egymástól, hogy következetesen, mennyi és milyen irányban befolyásolják a mentális egészséget. A tevékenységek abban is különböznek egymástól, hogy milyen negatív következményekkel járnak, és ezek a következmények (különösen az alvásvesztés és az abbahagyás) inkább a mentális egészség következményeit jósolják meg, mint maguk a tevékenységek. Ezért úgy tűnik, hogy az interneten töltött idő és a web alapú tartalom előrejelzi a mentális egészséget, főleg azért, mert előrejelzik ilyen negatív következményeket. Ezek az eredmények hangsúlyozzák a problematikus internethasználat általános és specifikus formáinak megkülönböztetésének fontosságát. Megállapítja azt is, hogy az internethasználat nem magától értetődő, de attól függ, hogy milyen tevékenységet végez és milyen hatással van az egyénre. A mentális egészség változása az idő múlásával úgy tűnik, hogy az Internettel kapcsolatos alvásvesztés és -megvonás változásai jósolják meg a legjobban, ezért a káros internethasználat csökkentésére irányuló beavatkozásoknak ilyen következményeket kell kitűzniük. Az internethasználat pozitív következményei nem közvetlenül jósolják meg a mentális egészséget, hanem előre jelezhetik a hajlandóságot arra, hogy bizonyos web-alapú tevékenységekben túlzottan vagy problematikusan vegyenek részt. Az internethasználat és a mentális egészség megbetegedése közötti okozati összefüggés azonban összetett és valószínűleg kölcsönös, azaz a problémás internethasználat beavatkozásainak vagy kezeléseinek sokrétűnek kell lenniük a hatékonyság érdekében.

 

 

 

   

Köszönetnyilvánítás

 

Minden szerző, J Westerlund kivételével, részt vett a SUPREME projekt tervezési vagy kivitelezési szakaszában, beleértve a Randomized Controlled Trial-t is, ahol V Carli volt a fő kutató. J Balasz, A Germanavicius , M Sarchiapone, A Värnik és V Carli voltak az országukban a SUPREME projekt helyszíni vezetői vagy koordinátorai. S Hökby és G Hadlaczky megfogalmazták a jelen vizsgálatot, elvégezték a statisztikai elemzéseket és elkészítették a kéziratot, amelyhez J Westerlund kritikusan hozzájárult, felülvizsgálva azt a fontos szellemi tartalom szempontjából. Minden szerző áttekintette és jóváhagyta a végleges kéziratot. A SUPREME projektet az Európai Bizottság Egészség- és Fogyasztóügyi Végrehajtó Ügynöksége (EAHC; támogatási megállapodás száma: 60) 2009.12.19% -kal, az 40% -ot pedig a részt vevő országos központok finanszírozták.

Összeférhetetlenség

 

Senki sem nyilvánította.

 

Multimédia függelék 1

PDF fájl (Adobe PDF fájl), 40KB


Referenciák

  1. Merikangas KR, He JP, Burstein M, Swanson SA, Avenevoli S, Cui L és mtsai. A mentális rendellenességek életkori előfordulása az amerikai serdülőknél: a National Comorbidity Survey Replication – Adolescent Supplement (NCS-A) eredményei. J Am Acad gyermek serdülőkori pszichiátria, 2010. október; 49 (10): 980-989 [INGYENES Teljes szöveg] [CrossRef] [Medline]
  2. Wittchen HU, Jacobi F, Rehm J, Gustavsson A, Svensson M., Jönsson B. és mtsai. A mentális rendellenességek és más agyi rendellenességek nagysága és terhe Európában 2010. Eur Neuropsychopharmacol 2011 Sep; 21 (9): 655-679. [CrossRef] [Medline]
  3. Zahn-Waxler C, Klimes-Dougan B, Slattery MJ. A gyermekkori és serdülőkori problémák internalizálása: kilátások, buktatók és a szorongás és depresszió kialakulásának megértésében elért eredmények. Dev Psychopathol 2000; 12 (3): 443-466. [Medline]
  4. Az Egészségügyi Világszervezet. Az öngyilkosság megelőzése: globális követelmény. Svájc: Egészségügyi Világszervezet; 2014.
  5. Internetes világstatisztika. 2015. Internethasználat az Európai Unió URL-jében: http://www.internetworldstats.com/stats9.htm [hozzáférhető 2016-04-15] [WebCite gyorsítótár]
  6. Eurostat. 2013. Internethasználati statisztika - egyének URL-je: http://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php/Internet_use_statistics_-_individuals [hozzáférhető 2016-04-15] [WebCite gyorsítótár]
  7. Fiatal KS. Internetfüggőség: Új klinikai rendellenesség kialakulása. CyberPsychology & Behavior 1998 január; 1 (3): 237-244. [CrossRef]
  8. Laconi S, Rodgers RF, Chabrol H. Az internetes függőség mérése: A létező skálák és azok pszichometriai tulajdonságainak kritikai áttekintése. Számítógépek az emberi viselkedésben 2014 Dec; 41: 190-202 [INGYENES Teljes szöveg] [CrossRef]
  9. Petry NM, Rehbein F, Gentile DA, Lemmens JS, Rumpf HJ, Mößle T, et al. Nemzetközi konszenzus az internetes játék zavarának értékelésére az új DSM-5 megközelítés alkalmazásával. Függőség 2014 szeptember; 109 (9): 1399-1406. [CrossRef] [Medline]
  10. Kaess M., Durkee T., Brunner R., Carli V., Parzer P, Wasserman C, et al. Kóros internethasználat az európai serdülők körében: pszichopatológia és önpusztító viselkedés. Eur Gyermek serdülőkori pszichiátria 2014 november; 23 (11): 1093-1102 [INGYENES Teljes szöveg] [CrossRef] [Medline]
  11. Carli V, Durkee T, Wasserman D, Hadlaczky G, Despalins R, Kramarz E, et al. A patológiás internethasználat és a komorbid pszichopatológia közötti kapcsolat: szisztematikus áttekintés. Pszichopatológia 2013; 46 (1): 1-13. [CrossRef] [Medline]
  12. DL King, Delfabbro PH, Zwaans T, Kaptsis D. Az ausztrál serdülőkori serdülőkori patológiás internetes és videojáték-használók klinikai jellemzői és I. tengelyének komorbiditása. Aust NZJ pszichiátria 2013 november; 47 (11): 1058-1067. [CrossRef] [Medline]
  13. Ko CH, Yen JY, Yen CF, Chen CS, Chen CC. Az internet-függőség és a pszichiátriai rendellenesség közötti kapcsolat: az irodalom áttekintése. Eur Pszichiátria 2012 Jan; 27 (1): 1-8. [CrossRef] [Medline]
  14. Blokkolja a JJ-t. A DSM-V problémái: internetes függőség. Am J Pszichiátria 2008 Mar; 165 (3): 306-307. [CrossRef] [Medline]
  15. Montag C, Bey K, ShaP, Li M., Chen YF, Liu WY és mtsai. Értelmes-e különbséget tenni az általános és a speciális internetes függőség között? Bizonyítékok egy kultúrák közötti tanulmányról, Németországból, Svédországból, Tajvanból és Kínából. Asia Pac Psychiatry 2015 március; 7 (1): 20-26. [CrossRef] [Medline]
  16. Király O, Griffiths M, Urbán R, Farkas J, Kökönyei G, Elekes Z, et al. A problémás internethasználat és a problémás online játék nem ugyanaz: egy nemzetközileg reprezentatív serdülőkori minta eredményei. Cyberpsychol Behav Soc Netw 2014 december; 17 (12): 749-754 [INGYENES Teljes szöveg] [CrossRef] [Medline]
  17. van Rooij AJ, Schoenmakers TM, van de Eijnden RJ, van de Mheen D. Kompulsív internethasználat: az online játék és más internetes alkalmazások szerepe. J serdülőkori egészség 2010 július; 47 (1): 51-57. [CrossRef] [Medline]
  18. Khazaal Y, Achab S, Billieux J, Thorens G, Zullino D., Dufour M, et al. Az online függőségi teszt tényezőinek felépítése online játékosok és pókerjátékosok körében. JMIR Ment Health 2015 április; 2 (2): e12 [INGYENES Teljes szöveg] [CrossRef] [Medline]
  19. Amerikai Pszichiátriai Társaság. DSM5. 2013. Internetes játékzavar URL: http://www.dsm5.org/Documents/Internet%20Gaming%20Disorder%20Fact%20Sheet.pdf [hozzáférhető 2016-04-15] [WebCite gyorsítótár]
  20. Critselis E, Janikian M, Paleomilitou N, Oikonomou D, Kassinopoulos M, Kormas G, et al. Az internetes szerencsejátékok az internet-függőséget okozó magatartás prediktív tényezői. J Behav rabja 2013 december; 2 (4): 224-230 [INGYENES Teljes szöveg] [CrossRef] [Medline]
  21. Phillips JG, Ogeil RP, Blaszczynski A. A szerencsejáték-problémákkal kapcsolatos elektronikus érdekek és viselkedés. Int J Ment Health Addiction 2011 okt. 15; 10 (4): 585-596. [CrossRef]
  22. Tsitsika A, Critselis E, Janikian M, Kormas G, Kafetzis DA. Az internetes szerencsejátékok és a serdülők problémás internethasználata közötti kapcsolat. J Gambl Stud 2011 szeptember; 27 (3): 389-400. [CrossRef] [Medline]
  23. Yau YH, Pilver CE, Steinberg MA, Rugle LJ, Hoff RA, Krishnan-Sarin S, et al. A problémás internethasználat és a szerencsejáték súlyossága közötti kapcsolat: egy középiskolai felmérés eredményei. Behav rabja 2014 Jan; 39 (1): 13-21 [INGYENES Teljes szöveg] [CrossRef] [Medline]
  24. Burke M, Marlow C, Lento T. Szociális hálózati aktivitás és társadalmi jólét. 2010 Előadás: A SIGCHI konferencia anyagai a számítástechnikai rendszerek emberi tényezőiről (CHI'10); 2010. április 10-15 .; Atlanta, Georgia, USA. [CrossRef]
  25. Burns JM, Davenport TA, Durkin LA, Luscombe GM, Hickie IB. Az internet mint a mentális egészségügyi szolgáltatások fiatalok általi igénybevételének környezete. Med J Aust 2010 június 7; 192 (11 kellékek): S22-S26. [Medline]
  26. Horgan A, Sweeney J. Fiatal hallgatók internethasználata mentális egészséggel kapcsolatos információkhoz és támogatáshoz. J Psychiatr Ment Health Nurs 2010. március; 17 (2): 117-123. [CrossRef] [Medline]
  27. Trefflich F, Kalckreuth S, Mergl R, Rummel-Kluge C. A pszichiátriai betegek internethasználata megfelel a nagyközönség internethasználatának. Psychiatry Res 2015. március 30.; 226 (1): 136-141. [CrossRef] [Medline]
  28. DeSocio J, Hootman J. A gyermekek mentális egészségi állapota és iskolai sikere. J Sch Nurs, 2004. augusztus; 20 (4): 189-196. [Medline]
  29. DA Gentile, Choo H, Liau A, Sim T, Li D, Fung D, et al. Patológiás videojáték-használat a fiatalok körében: kétéves longitudinális tanulmány. Gyermekgyógyászat 2011 Feb; 127 (2): e319-e329. [CrossRef] [Medline]
  30. Jackson LA, von Eye A, Witt EA, Zhao Y, Fitzgerald HE. Az internetes használat és a videojátékok hatása az akadémiai teljesítményre, valamint a nemek, a faj és a jövedelem szerepe ezekben a kapcsolatokban. Számítógépek az emberi viselkedésben 2011 Jan; 27 (1): 228-239. [CrossRef]
  31. Király O, R Urbán, Griffiths M., C Ágoston, K. Nagygyörgy, Kökönyei G, et al. A játékmotiváció közvetítő hatása a pszichiátriai tünetek és a problémás online játékok között: online felmérés. J Med Internet Res 2015; 17 (4): e88 [INGYENES Teljes szöveg] [CrossRef] [Medline]
  32. Scott J, Porter-Armstrong AP. A többszereplős online szerepjátékok hatása a serdülők és fiatal felnőttek pszichoszociális jólétére: a bizonyítékok áttekintése. Pszichiátria J 2013 cikk azonosítója 464685. [CrossRef]
  33. Zanetta Dauriat F, Zermatten A, Billieux J, Thorens G, Bondolfi G, Zullino D, et al. A játékmotívumok előre jelezik a tömegesen játszó multiplayer online szerepjátékok túlzott mértékű részvételét: egy online felmérés bizonyítéka. Eur Addict Res 2011; 17 (4): 185-189. [CrossRef] [Medline]
  34. Lovibond PF, Lovibond SH. A negatív érzelmi állapotok szerkezete: a depressziós szorongásstressz skálák (DASS) összehasonlítása a Beck depressziós és szorongásleltárakkal. Behav Res 1995 Mar; 33 (3): 335-343. [Medline]
  35. Antony MM, Bieling PJ, Cox BJ, Enns MW, Swinson RP. A depressziós szorongási stressz skálák 42 és 21 elemeinek pszichometriai tulajdonságai klinikai csoportokban és közösségi mintában. Pszichológiai értékelés 1998; 10 (2): 176-181. [CrossRef]
  36. Crawford JR, Henry JD. Depressziós szorongásstressz skálák (DASS): normatív adatok és látens szerkezet egy nagy, nem klinikai mintában. Br J Clin Psychol 2003 június; 42 (Pt 2): 111-131. [CrossRef] [Medline]
  37. AC oldal, Hooke GR, Morrison DL. A depressziós szorongásos stressz skálák (DASS) pszichometriai tulajdonságai depressziós klinikai mintákban. Br J Clin Psychol 2007 szeptember; 46 (Pt 3): 283-297. [CrossRef] [Medline]
  38. Zlomke KR. A Penn State Worry Questionnaire (PSWQ), valamint a depresszió, szorongás és stressz skála (DASS) internetes úton beadott verzióinak pszichometriai tulajdonságai. Számítógépek az emberi viselkedésben 2009 Jul; 25 (4): 841-843. [CrossRef]
  39. Duffy CJ, Cunningham EG, Moore SM. Rövid jelentés: a korai serdülőkori mintában a hangulati állapotok faktorszerkezete. J Adolesc 2005 okt.; 28 (5): 677-680. [CrossRef] [Medline]
  40. Szabó M. A depressziós szorongás stressz skálák (DASS-21) rövid változata: faktorszerkezet egy fiatal serdülőkori mintában. J Adolesc 2010 február; 33 (1): 1-8. [CrossRef] [Medline]
  41. Paykel ES, Myers JK, Lindenthal JJ, Tanner J. Az öngyilkossági érzések a lakosság körében: prevalencia-tanulmány. Br J Pszichiátria 1974 május; 124: 460-469. [Medline]
  42. An J, Sun Y, Wan Y, Chen J, Wang X, Tao F. A problémás internethasználat és a serdülők testi és pszichológiai tünetei közötti összefüggések: az alvás minőségének lehetséges szerepe. J Addict Med, 2014; 8 (4): 282-287. [CrossRef] [Medline]
  43. Caplan SE. Az online társadalmi interakció előnyben részesítése: a problémás internethasználat és a pszichoszociális jólét elmélete. Kommunikációs kutatás 2003; 30 (6): 625-648 [INGYENES Teljes szöveg] [CrossRef]
  44. Lam LT. Internetes játékfüggőség, az internet problémás használata és alvási problémák: szisztematikus áttekintés. Curr Psychiatry Rep 2014 április; 16 (4): 444. [CrossRef] [Medline]
  45. Lee BW, Stapinski LA. Az interneten biztonság keresése: a társadalmi szorongás és a problémás internethasználat közötti kapcsolat. J szorongási rendellenesség 2012 Jan; 26 (1): 197-205. [CrossRef] [Medline]
  46. Kovess-Masfety V, Keyes K, Hamilton A, Hanson G, Bitfoi A, Golitz D, et al. Videojátékokhoz töltött idő jár-e a kisgyermekek mentális egészségével, kognitív és társadalmi képességeivel? Szociálpszichiátria pszichiátriai epidemiol 2016 Mar; 51 (3): 349-357. [CrossRef] [Medline]
  47. Holden C. Pszichiátria. A viselkedési függőségek debütálnak a javasolt DSM-V-ben. Tudomány 2010 Feb 19; 327 (5968): 935. [CrossRef] [Medline]
  48. Pite R. Ha a DSM-V-nek „internetes függőségnek” kell-e jelölnie mentális rendellenességet? Pszichiátria (Edgmont) 2009 február; 6 (2): 31-37 [INGYENES Teljes szöveg] [Medline]
  49. Shaffer HJ, MN hall, Vander Bilt J. „Számítógépes függőség”: kritikus szempont. Am J Ortopszichiátria 2000 április; 70 (2): 162-168. [Medline]
  50. M márka, Laier C, Young KS. Internet-függőség: a megküzdési stílusok, a várható életkorok és a kezelés következményei. Elülső Psychol 2014 november; 5: 1256 [INGYENES Teljes szöveg] [CrossRef] [Medline]
  51. Riemann D, műhely résztvevői. Csökkenti-e az alvászavarok hatékony kezelése a depressziós tüneteket és a depresszió kockázatát? 2009; 69 kellékek 2: 43-64. [CrossRef] [Medline]
  52. Watling J, Pawlik B, Scott K, Booth S, rövid MA. Alváscsökkenés és hatékony működés: nem csupán hangulat. Behav Sleep Med 2016 május 9: 1-16 Epub a nyomtatás előtt. [CrossRef] [Medline]
  53. Dowling NA, Brown M. A probléma-szerencsejátékokkal és az internetfüggőséggel kapcsolatos pszichológiai tényezők közös vonásai. Cyberpsychol Behav Soc Netw 2010 augusztus; 13 (4): 437-441. [Medline]
  54. Sagioglou C, Greitemeyer T. A Facebook érzelmi következményei: Miért okoz a Facebook a hangulatcsökkenést, és miért használják az emberek még mindig? Számítógépek az emberi viselkedésben 2014 június; 35: 359-363. [CrossRef]

 


Rövidítések

Dass: Depressziós szorongás-stressz skála
DSM: Diagnosztikai és statisztikai kézikönyve Mentális zavarok
IAT: Internet-függőség teszt
LEGFŐBB: Az öngyilkosság megelőzése az interneten és a média alapú mentális egészség előmozdításán keresztül

Szerkesztette: J Torous; benyújtott 29.04.16; szakértői vélemény: V Rozanov, B. Carron-Arthur, T Li; megjegyzések a szerzőnek 31.05.16; a módosított változat megkapta az 14.06.16-ot; elfogadott 15.06.16; közzétett 13.07.16

© Sebastian Hökby, Hadlaczky Gergö, Joakim Westerlund, Danuta Wasserman, Balazs Judit, Arunas Germanavicius, Núria Machín, Meszaros Gergely, Marco Sarchiapone, Airi Värnik, Peeter Varnik, Michael Westerlund, Vladimir Carli. Eredetileg a JMIR Mental Health (http://mental.jmir.org), 13.07.2016 folyóiratban tették közzé.

Ez egy nyílt hozzáférésű cikk, amely a Creative Commons Attribution License (http://creativecommons.org/licenses/by/2.0/) feltételei szerint terjesztésre kerül, és amely bármilyen adathordozón korlátlan felhasználást, terjesztést és másolatot tesz lehetővé, feltéve, hogy az eredeti a JMIR Mentális Egészségügyben először közzétett munka helyesen idézve. A teljes bibliográfiai információt, a http://mental.jmir.org/ eredeti kiadványra mutató linket, valamint a szerzői és licenc információkat kell tartalmazni.