Internet-függőség és kapcsolat az álmatlansággal, szorongással, depresszióval, stresszel és önbecsüléssel az egyetemi hallgatókban: keresztmetszeti tervezés (2016)

2016 Sep 12;11(9):e0161126. doi: 10.1371 / journal.pone.0161126. eCollection 2016.

Younes F1,2, Halawi G1,2, Jabbour H3,4, El Osta N5,6,7, Karam L1,8, Hajj A1,2, Rabbaa Khabbaz L1,2.

Absztrakt

HÁTTÉR ÉS CÉLKITŰZÉSEK:

Az internet-függőség (IA) nagy gondot jelenthet az egyetemi orvosi hallgatók számára, akik egészségügyi szakemberekké kívánnak fejlődni. Ennek a függőségnek a következményei, valamint az alváshoz, a hangulati zavarokhoz és az önbecsüléshez való kötődése akadályozhatja tanulmányaikat, befolyásolhatja hosszú távú karriercéljaikat, és széles és káros következményekkel járhat a társadalom egészére nézve. A tanulmány célja az volt, hogy: 1) Értékelje az egyetemi orvosi hallgatók potenciális IA-jét, valamint az ehhez kapcsolódó tényezőket; 2) Értékelje a potenciális IA, álmatlanság, depresszió, szorongás, stressz és önbecsülés közötti kapcsolatot.

MÓD:

Tanulmányunk egy keresztmetszeti kérdőíves kérdőíves felmérés volt, melyet három kar: X-NUMX hallgatói: gyógyászat, fogászat és gyógyszertár végeztek a Saint-Joseph Egyetemen. Négy validált és megbízható kérdőívet használtunk: a Young Internet Addiction Testet, az Insomnia Severity Indexet, a depressziós szorongásos stressz skálákat (DASS 600) és a Rosenberg Self Esteem Scale-t (RSES).

EREDMÉNYEK:

Az átlagos YIAT pontszám 30 ± 18.474 volt; A potenciális IA prevalencia arány 16.8% (95% konfidenciaintervallum: 13.81-19.79%) volt, és szignifikánsan különbözött a férfiak és a nők között (p-érték = 0.003), a férfiaknál nagyobb volt a prevalencia (23.6% szemben a 13.9% -kal). Jelentős összefüggéseket találtak a lehetséges IA és az álmatlanság, a stressz, a szorongás, a depresszió és az önértékelés között (p-érték <0.001); Az ISI és a DASS alpontok magasabbak voltak és alacsonyabb az önértékelés azoknál a hallgatóknál, akik potenciális IA-val rendelkeznek.

Következtetések:

Fontos a potenciális IA-s hallgatók azonosítása, mivel ez a függőség gyakran fennáll más pszichológiai problémákkal. Ezért a beavatkozásoknak nemcsak az IA kezelésére kell kiterjedniük, hanem a kapcsolódó pszichoszociális stressz tényezőkre is, mint például álmatlanság, szorongás, depresszió, stressz és önértékelés.

 

Absztrakt

Háttér és célok

Az internet-függőség (IA) nagy gondot jelenthet az egyetemi orvosi hallgatók számára, akik egészségügyi szakemberekké kívánnak fejlődni. Ennek a függőségnek a következményei, valamint az alváshoz, a hangulati zavarokhoz és az önbecsüléshez való kötődése akadályozhatja tanulmányaikat, befolyásolhatja hosszú távú karriercéljaikat, és széles és káros következményekkel járhat a társadalom egészére nézve. A tanulmány célja az volt, hogy: 1) Értékelje az egyetemi orvosi hallgatók potenciális IA-jét, valamint az ehhez kapcsolódó tényezőket; 2) Értékelje a potenciális IA, álmatlanság, depresszió, szorongás, stressz és önbecsülés közötti kapcsolatot.

Mód

Tanulmányunk egy keresztmetszeti kérdőíves kérdőíves felmérés volt, melyet három kar: X-NUMX hallgatói: gyógyászat, fogászat és gyógyszertár végeztek a Saint-Joseph Egyetemen. Négy validált és megbízható kérdőívet használtunk: a Young Internet Addiction Testet, az Insomnia Severity Indexet, a depressziós szorongásos stressz skálákat (DASS 600) és a Rosenberg Self Esteem Scale-t (RSES).

Eredmények

Az átlagos YIAT pontszám 30 ± 18.474 volt; A potenciális IA prevalencia aránya 16.8% volt (95% konfidencia intervallum: 13.81 – 19.79%), és szignifikánsan különbözött a férfiak és a nők között (p-érték = 0.003), magasabb prevalenciával férfiakban (23.6% versus 13.9%). Jelentős összefüggéseket találtak a potenciális IA és az álmatlanság, a stressz, szorongás, depresszió és az önértékelés között (pérték <0.001); Az ISI és a DASS alpontok magasabbak voltak és alacsonyabb az önértékelés azoknál a hallgatóknál, akik potenciális IA-val rendelkeznek.

Következtetések

Fontos a potenciális IA-s hallgatók azonosítása, mivel ez a függőség gyakran fennáll más pszichológiai problémákkal. Ezért a beavatkozásoknak nemcsak az IA kezelésére kell kiterjedniük, hanem a kapcsolódó pszichoszociális stressz tényezőkre is, mint például álmatlanság, szorongás, depresszió, stressz és önértékelés.

Idézet: Younes F, Halawi G, Jabbour H, El Osta N, Karam L, Hajj A, et al. (2016) Internet-függőség és kapcsolatok álmatlansággal, szorongással, depresszióval, stresszel és önértékeléssel az egyetemi hallgatók számára: keresztmetszeti tanulmány. PLOS ONE 11 (9): e0161126. doi: 10.1371 / journal.pone.0161126

Szerkesztő: Andrea Romigi, a Római Tor Vergata Egyetem, OLASZORSZÁG

kapott: Március 31, 2016; Elfogadott: Július 30, 2016; Megjelent: 12. szeptember 2016.

Copyright: © 2016 Younes et al. Ez egy nyílt hozzáférésű cikk, amelyet a Creative Commons Attribution licenc, amely lehetővé teszi a korlátlan felhasználást, terjesztést és reprodukciót bármilyen médiumban, feltéve, hogy az eredeti szerzőt és forrást jóváírják.

Adatok rendelkezésre állása: Minden releváns adat a papíron és a Támogató információfájlokon belül található.

finanszírozás: A szerzők nem kapott külön támogatást ehhez a műhöz.

Versenyképes érdekek: A szerzők kijelentették, hogy nincsenek versengő érdekek.

Bevezetés

Az internethasználat világszerte exponenciálisan nőtt több mint 2.5 milliárd aktív felhasználóig [1, 2] a legtöbb serdülők és fiatalok [3]. Az internet-hozzáférés gyors növekedésével párhuzamosan növekszik az internetfüggőség, különösen a serdülők körében, akikre a népszerű média, a kormányzati hatóságok és a kutatók fokozott figyelmet fordítanak [4].

A túlzott internethasználat akkor határozható meg, amikor az internethasználat túlzott mértékű, ellenőrizetlen és időigényesvé vált, és súlyosan megzavarja az emberek életét [5]. Az internetes függőségre az internethasználat rosszul adaptív mintázata jellemző, amely klinikailag jelentős károsodást vagy stresszt okoz [6].

A „problémás internethasználat” kifejezés [7], kóros internethasználat [8-10] és „internetes függőség” [11-13] általában az internetes függőség szinonimáinak tekintik [14]. Young et al [15-17] javasolta az internetes függőség (IA) diagnosztikai kritériumait, amelyekben alapvető tünetekként a megvonást, a gyenge tervezési képességeket, a toleranciát, az aggodalmat, a kontroll csökkentését és a túlzott online időtartamot határozták meg.

Az IA gyakorisága az 1.6% -18% között változott [18]. A dél-koreai serdülők 10.7% -a mutat be IA-t Yong internetes függőségi skála szerint [19]. 11% Görögországban, ugyanazon teszt alapján [20]; Az európai serdülők 10.7–13.9% -a veszélyeztetett az addiktív használatra, Young eszközei alapján [21] és 4% az USA középiskolás diákjai között [22].

Az IA prevalenciája életkor, nem és etnikai hovatartozás szerint változhat, és ez gyakoribb a főiskolai hallgatók körében [23].

Az IA-ban szenvedő betegekben magas a személyiségzavarok aránya [24-27].

A nagy internethasználatról szintén beszámoltak a hangulati zavarokról [28], rossz alvásminőség28, 29], kevés önbizalom [30], impulzivitás [31], öngyilkosság [32, 33], alacsonyabb fizikai aktivitás [29] és egészségügyi problémák (migrén, hátfájás, elhízás) [34].

Hipotézisünk az volt, hogy az IA komoly aggodalomra ad okot az egyetemi orvostanhallgatók körében, és hogy fontos megvizsgálni az alvással, a hangulati zavarokkal és az önértékeléssel való összefüggését, hogy megfelelő intézkedéseket lehessen tenni e kérdés kezelésére.

Az egészségügyi hallgatók számára, akik egészségügyi szakemberekké válnak, ennek a függőségnek a következményei akadályozhatják tanulmányaikat és befolyásolhatják hosszú távú karriercélokat, valamint széles és káros következményekkel járhatnak a társadalom egészére nézve.

Ennek a tanulmánynak a célja az volt, hogy: 1) értékelje a potenciális hatásvizsgálatot a libanoni Saint-Joseph Egyetem Orvostudományi Campusának (CMS) hallgatóiban, valamint a hozzá kapcsolódó társadalmi-demográfiai tényezőket; 2) Értékelje a potenciális IA, álmatlanság, depresszió, szorongás, stressz és önértékelés közötti összefüggéseket, figyelembe véve az álmatlanság, a stressz, a szorongás és a depresszió egyidejű kitettségét a hallgatókban.

Anyagok és módszerek

Etikai megfontolások

A tanulmány protokollját a Saint-Joseph Egyetemi etikai bizottság hagyta jóvá (Ref. USJ-2015-28, 2015. Június). Minden, a vizsgálatban részt vevő személytől tájékozott írásbeli hozzájárulást szereztek.

Felmérési eljárás és mintavétel

Vizsgálatunk keresztmetszeti kérdőíves felmérés volt, amelyet három kar (orvostan, fogászat és gyógyszertár) hallgatói végeztek a Saint-Joseph Egyetemen, szeptember-december 2015 (4 hónap) között. A befogadási kritériumok a következők voltak: 18 éves vagy annál idősebb hallgatók, akik hajlandók részt venni a tanulmányban. A kizárási kritériumok: 18 év alatti életkor és krónikus betegség fennállása. A hallgatókat véletlenszerűen választották ki az egyes osztályokon belül egy véletlenszám-táblázat segítségével, a minta reprezentativitásának biztosítása érdekében. Ez a véletlenszerű kiválasztás arányos volt az egyes osztályok tanulóinak számával. A kiválasztott hallgatókat két képzett kutatói asszisztens hívta meg általában a tanfolyamok végén, mielőtt elhagyják az osztálytermet, és megkérdezték, hogy hajlandóak-e részt venni azzal a feltétellel, hogy nem mutatnak ki kizárási kritériumokat. Ezután írásbeli hivatalos hozzájárulást szereztek.

Adatgyűjtés

Az adatokat egy személyes interjú során gyűjtötték egy önállóan alkalmazott szabványos felmérési eszköz segítségével, négy nemzetközileg validált és megbízható kérdőív alapján, nevezetesen a fiatal internetes függőség tesztje, az álmatlanság súlyossági mutatója, a depressziós szorongás stressz skálái (DASS 21) alapján, és a Rosenberg önértékelési skála. Az interjúk időtartama 15 és 25 perc között változott.

intézkedések

A résztvevők.

Összegyűjtötték a kor, a nem és a kar személyes adatait. Emellett információkat szereztek az egyedül élésről, a dohányról (cigaretta vagy vízcső) és az alkoholfogyasztásáról is.

Internet függőség.

A fiatal internetes függőség tesztjét (YIAT) serdülők és felnőttek körében validálták és széles körben használják [15, 16, 35]. Ez egy 20 elemű önjelentési skála, amely felméri a válaszadó munkahelyi, iskolai vagy otthoni termelékenységét (3 kérdések), társadalmi viselkedés (3 kérdések), érzelmi kapcsolat és az internet használatával kapcsolatos válaszok (7 kérdések), valamint az általános minták. internethasználat (7 kérdések). A résztvevők az 20 YIAT tételekre válaszolnak egy 6-pontú Likert-mérésen („nem vonatkozik” -ra „mindig”), amely összpontszámot produkált az 0 és 100 között. Az YIAT teljes pontszámára a következő határpontokat alkalmazták: (1) normál internethasználat: 0 – 49 és (2) potenciális internet-függőség pontszámok: pontszámok az 50 felett [36, 37].

Álmatlanság.

Az ISI egy 7 tételes önjelentő kérdőív, amely értékeli az álmatlanság jellegét, súlyosságát és hatását. Az értékelt területek a következők: az alvás kezdetének súlyossága, az alvás fenntartása, a kora reggeli ébredés problémái, az alvás elégedetlensége, az alvási nehézségek beavatkozása a nappali működésbe, mások által észlelt alvási nehézségek és az alvási nehézségek okozta szorongás. Az egyes tételek értékeléséhez 5 pontos Likert-skálát alkalmaztunk (0–4, ahol a 0 nem jelent problémát, a 4 pedig nagyon súlyos problémának felel meg), aminek eredményeként a teljes pontszám 0 és 28 között változik. álmatlanság (0–7); szubklinikai vagy enyhe álmatlanság (8–14); mérsékelt álmatlanság (15–21); és súlyos álmatlanság (22–28). Ezenkívül klinikailag jelentős álmatlanságot észleltek, amikor a teljes pontszám> 14 volt [38, 39].

Önbecsülés.

Általában a Rosenberg önértékelési skálát (RSES) használják, belső konzisztenciáját és megbízhatóságát számos korábbi tanulmány megerősítette [40]. Ez az 10 utasításokat tartalmazza. A résztvevők azt értékelik, hogy mennyiben egyeznek meg az egyes állításokkal négypontos Likert skálán (0) határozottan nem értenek egyet (3) határozottan egyetértenek az 1, 2, 4, 6 és 7 tételekkel, és az ellentétes besorolással az 3, 5 tételek esetén. 8, 9 és 10. A teljes pontszámot az összes válasz összeadásával kapjuk, és 0-től 30-ig terjedhet, a magasabb pontszámok magasabb önértékelést jelezhetnek [41].

Szorongás, depresszió és stressz.

A depressziós szorongásstressz skálák (DASS) a felnőttek negatív hatásainak széles körben alkalmazott mértéke [42]. A DASS fontos és egyedülálló tulajdonsága, hogy a depressziós és szorongásos skálákon kívül a feszültség / stressz skálát is beilleszti. A DASS 21 az 42 elem eredeti skálájának rövid változata. Mindkettő a depresszió, szorongás és feszültség / stressz megbízható és érvényes mutatója felnőttkori klinikai és nem klinikai populációkban [43-45].

Ez egy 21-tétel skála, amelyet egy 4-pont Likert skálán (0 – 3) mértek, és az „0”, amely „egyáltalán nem vonatkozott rám”, és „3”, amely „nagyon rám alkalmazott, vagy a legtöbb idő".

A következő küszöbértékeket alkalmazzuk minden egyes alskálán: depresszió: normál 0 – 4, enyhe 5 – 6, közepes 7 – 10, súlyos 11 – 13 és rendkívül súlyos 14 +; szorongás: normál 0 – 3, enyhe 4 – 5, közepes mértékű 7 – 10, súlyos 11 – 13 és rendkívül súlyos 10 +; stressz: normál 0 – 7, enyhe 8 – 9, mérsékelt 10 – 12, súlyos 13 – 16 és rendkívül súlyos 17 +.

Statisztikai analízis.

A statisztikai elemzést SPSS Windows szoftverrel végeztük (18.0 verzió, Chicago, IL, USA). A szignifikancia szintet 0.05-en állítottuk be. A minták jellemzőit összegeztük a folyamatos változók átlaga és szórása (SD), a kategorikus változók százaléka alapján. Az álmatlanság és az internetes függőség gyakoriságát leíró adatokkal számítottuk ki, a megfelelő 95% konfidencia intervallummal (CI) együtt. A Kolmogorov-Smirnov teszteket használták fel az egyes változók eloszlásának normalitása szempontjából.

Az internet-függőség kategóriáit normál internethasználók és potenciális internet-függőség kategóriákba csoportosítottuk.

Többváltozós elemzésre volt szükség ahhoz, hogy meghatározzuk az egyszerre bemutatott több magyarázó magyarázó változó hatását, és meghatározzuk, mely magyarázó tényezők önállóan hatnak az internetfüggőségre.

A kezdeti szakaszban a kategorikus és a folytonos változók egyváltozós elemzését a Chi-négyzet függetlenségi tesztek vagy a Fisher Exact teszt, valamint a Student t-teszt vagy a Mann-Whitney-teszt felhasználásával hajtották végre. Ezt követően logisztikus regresszióanalízist végeztünk a dichotomizált internetes függőséggel (<50, ≥50) mint függő változóval. A résztvevők jellemzői és pontszámai (ISI, DASS A, DASS S, DASS D, RSES), amelyek p-értékű asszociációkat mutattak egyváltozós elemzésben <0.25, jelölték a többváltozós modellt az Enter módszer szerint. A független változók közötti kollinearitást is teszteltük. A szorosan összefüggő független változókat kizártuk.

Javasolták, hogy ne foglaljon bele két független változót, ha az 0.64 vagy annál nagyobb korreláció van. A szorongást, a stresszt és a depressziót nem vettük figyelembe ugyanabban a modellben, mivel ezek szorosan korreláltak egymással, amit a Spearman és Pearson korrelációs együtthatók jeleznek. Végül három logisztikus regressziós elemzést végeztünk, és a modellbe beépített független változók a nemek, a dohányzás, az ISI-pontszám, az RSES-pontszám és a stressz, szorongás és depresszió DAS-pontszámai voltak a három modell mindegyikében.

Eredmények

A résztvevők társadalmi-demográfiai jellemzői

Összesen 780 hallgatót hívtak fel a vizsgálatba való részvételre, akik közül az 600 (77%) hozzájárult. Vizsgálati populációnk 182 (30.3%) férfi és 418 (69.7%) női hallgatókból állt. Az életkor 18 és 28 év között változott, átlag 20.36 ± 1.83 év.

A mintában 219 hallgatók voltak az Orvostudományi Karon (FM), az 109 a Fogászati ​​Karon (FD) és az 272 a Gyógyszertár Karon (FP). Táblázat 1 összefoglalja a résztvevők jellemzőit.

Internetes függőség gyakorisága (YIAT)

Az átlagos YIAT pontszám 30 ± 18.47 (Táblázat 2); Az internet-függőség lehetséges előfordulási aránya 16.80% volt, 95% CI 13.81 – 19.79% mellett. „S1 táblázat”Összefoglalja a YIAT 20 tételeinek átlagos pontszámait.

miniatűr   

 
2 táblázat. A hallgatók száma és százaléka a három kérdőív mindegyik kategóriájában: ISI, DASS és YIAT, átlag (SD) pontszámmal (N = 600).

 

http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0161126.t002

Egyváltozós elemzés.

Az egyváltozós elemzés azt mutatta, hogy a potenciális internetes függőség szignifikánsan különbözött a férfiak és nők között (p-érték = 0.003), a férfiaknál magasabb volt az előfordulás (23.60% versus 13.90%). A dohányzás szignifikánsan kapcsolódott a lehetséges internetes függőséghez (p-érték = 0.046); azonban sem a kor, a kar, a rendszeres alkoholfogyasztás, sem az egyedül élés nem volt szignifikánsan összefüggésben az internethasználattal (Táblázat 3).

miniatűr   

 
3 táblázat. A potenciális internetes függőség és a résztvevők jellemzői közötti kapcsolatok egyváltozós elemzése (N = 600).

 

http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0161126.t003

Álmatlanság gyakorisága és súlyossága (ISI)

Az álmatlanságot az ISI kérdőív alapján értékelték. A minta átlag ISI-értéke 9.31 ± 3.76 volt. A klinikailag szignifikáns álmatlanság prevalenciája 9.80% volt, az 95% CI 7.42 és 12.18% között változott (Táblázat 2).

Szorongás, depresszió és stressz (DASS-21)

Szorongás: DASS A. Az átlagos DASS A pontszám 4.77 ± 3.79 volt. A résztvevők 44.70% -a mutatott normál DASS A pontszámot (Táblázat 2).

Depresszió: DASS D. Az átlagos DASS D pontszám 5.43 ± 4.43 volt. A résztvevők többsége normális DASS D pontszámot mutatott be (Táblázat 2).

Stressz: DASS S. Az átlagos DASS S pontszám 6.99 ± 4.46 volt, és a résztvevők 33.20% -a mutatott normális DASS S pontszámot (Táblázat 2).

Önértékelés (RSES)

A vizsgálati minta átlagos RSES pontszáma 22.63 ± 5.29 (S fájl).

Internetfüggőség, álmatlanság, alacsony önértékelés, szorongás és depresszió közötti összefüggések

Jelentős összefüggést találtak a lehetséges internetes függőség és az álmatlanság között (pérték <0.00001) (Táblázat 4).

miniatűr   

 
4 táblázat. A kérdőívek pontszámainak kapcsolatának egyváltozós elemzése (N = 600).

 

http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0161126.t004

Az átlagos ISI-pontszám 8.99 ± 3.65 volt a normál internetezők esetében, szemben a 10.89 ± 3.90-rel a potenciális internetfüggőségi csoportban (p <0.0001) (Táblázat 5).

miniatűr   

 
5 táblázat. Az ISI, a DASS A, a DASS S, a DASS D, az RSES és az esetleges internetes függőség (N = 600) közötti kapcsolatok egyváltozós elemzése.

 

http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0161126.t005

Ezenkívül szignifikáns kapcsolatot találtak a lehetséges internetes függőség és a szorongás, a depresszió és a stressz között (Táblázatok 4 és a 5). A DASS átlagértékei szignifikánsan magasabbak voltak a szorongás, depresszió és stressz potenciális internet-függőség csoportjában.

Ami az önértékelést illeti, szignifikáns összefüggést találtak a YIAT és az RSES pontszámai között, az alacsony önértékelés pedig a potenciális internetfüggőséghez kapcsolódik (táblázatok 4 és a 5).

Logisztikus regressziós modell

A logisztikai regressziós modell azt mutatta, hogy a nem, az ISI, a DASS A, az S és a D, valamint az RSES pontszámok szignifikánsan összefüggenek az internetes függőséggel. Miután az explicit változókat többváltozós elemzésben kontrollálták, a dohányzás és az internetes függőség közötti kapcsolat már nem volt szignifikáns (p> 0.05), (Táblázat 6).

miniatűr   

 
6 táblázat. Az internetes függőség és a nem, a dohányzás, az ISI, az RSES, a DASS A, a DASS S és a DASS D közötti összefüggések többváltozós elemzése (N = 600).

 

http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0161126.t006

Megbeszélés

Célunk volt a potenciális IA prevalenciájának meghatározása a libanoni egyetemi orvostudományi hallgatókban, az IA és a résztvevők jellemzői (főleg életkor, nem, a dohányzási szokások, alkoholfogyasztás) közötti kapcsolat kiértékelése, valamint az IA, álmatlanság, szorongás, depresszió közötti lehetséges összefüggések feltárása. , a stressz és az önértékelés.

Vizsgálatunkban kiderült, hogy a potenciális IA szignifikánsan összefügg a nemekkel és magasabb a férfiak körében. A résztvevők 16.80% -a szenvedett potenciális IA-tól, az átlagos YIAT pontszám 30 volt. Ezek az eredmények összehasonlíthatók a fiatal felnőtteknél korábban közölt eredményekkel [1, 4, 6, 13]. Egyes tanulmányok szerint az IA prevalenciája nagyobb a férfiaknál [46], míg mások nem találtak különbséget a nemek között [34].

Az álmatlanság vizsgálata során eredményeink azt is kimutatták, hogy a résztvevők 9.8% -a klinikailag jelentős álmatlanságban szenved, és szoros összefüggést találtak a potenciális internetes függőség és az álmatlanság között. Az álmatlanság prevalenciája, amelyet ebben a tanulmányban jelentettek, összhangban áll a vizsgált minta természetével (fiatal hallgatók), és összehasonlítható azzal, amit az 20 - 29 éves fiatal felnőtteknél jelentettek (9.1%) [47, 48] és főiskolai hallgatókban (12 – 13%) [49].

Az alvási problémákat általában negatív eredményeknek vagy az internet-függőség komplikációinak tekintik [50], de fordított okozati összefüggés is lehetséges, mivel az alvási problémák hosszabb időt vettek előre a közösségi hálózati oldalakon a fiatal egyetemi hallgatók körében [51]. Az irodalom szisztematikus áttekintésében úgy találták, hogy az addiktív játék a rosszabb alvásminőséggel jár, míg a problémás internethasználat szubjektív álmatlansággal és rossz alvásminőséggel jár [52]. A tanulmánytervek és a felhasznált kérdőívek azonban nagyon heterogének voltak, és főként az alvásminőséget vizsgálták, sokkal kevésbé az álmatlanságot.

Ezen túlmenően ebben a tanulmányban szoros összefüggést találtak a potenciális internetes függőség és szorongás, stressz és depresszió között: a potenciális internetes függők körében magasabb a szorongással, depresszióval vagy stresszgel küzdő hallgatók aránya. A korábban közzétett tanulmányok már jelezték a lehetséges összefüggést a kóros internethasználat és a depresszió között [53, 54] és szorongás55]; az adatok azonban ellentmondásosak voltak [56] és a tanulmányok kóros internethasználatot vizsgáltak, nem pedig a függőség meghatározását, ahogyan azt Young meghatározta.

Végül tanulmányunk egyik fontos megállapítása az volt, hogy az önértékelés szignifikánsan kapcsolódik az internetes függőséghez és a hallgatók pszichológiai profiljához: az RSES pontszámai fordítva korreláltak az ISI, DASS A, DASS S, DASS D és YIAT pontszámokkal. Az önértékelés csökkenése úgy tűnik, hogy fokozott álmatlanság, szorongás, depresszió, stressz és potenciális IA jelentkezik.

Az önértékelést úgy jellemezzük, mint azt, hogy kiértékeljük saját magát, hogy szinte minden helyzetben hogyan érez önmagát.40, 41]. Ha a társadalmi integráció és a támogatás alacsony, akkor az önértékelés szintje ennek megfelelően csökkenni fog [57].

Az alacsony önbecsüléshez kapcsolódó tényezők felismerése a hallgatókban rendkívül fontos, mivel fordított kapcsolat van az önértékelés, valamint a depresszió és a szorongás között [58, 59] és az önértékelés csökkenése az öngyilkossági gondolatok növekedéséhez vezethet [60].

Erő és korlátozások

Eredményeinket a tanulmány tervének és korlátozásainak összefüggésében kell értelmezni. Felmérésünk eredményei az önjelentéses viselkedésen alapulnak. Az önjelentő kérdőívek továbbra is a legszélesebb körben használt eszközök a fizikai és mentális egészség értékelésére szolgáló közösségi felmérésekben [61, 62, 63]. Az önjelentési módszer tükrözi az interjúalany saját perspektíváját, amely alkalmasabb lehet a szubjektív rendellenességek bejelentésére. A kérdőíveket „feleletválasztós” és méretarányos formában fogalmazták meg a válaszok megkönnyítése érdekében, és rövidebb interjú időtartamúak a hallgatók zavarásának elkerülése érdekében, abban a reményben, hogy a kérdőív egyszerűsítése megkönnyíti a válaszadók számára a pontos információk megadását. . A drogok krónikus használatát nem értékelték, mivel krónikus betegség jelenléte volt a vizsgálat kizárási kritériumai között. Végül, a tanulmány nem vizsgálta az internetfüggőségnek az eredményekre gyakorolt ​​hatását az évfolyamok, a kudarc vagy a siker szempontjából, ami érdekes lehet.

E korlátozások ellenére a tanulmányban megfigyelt eredmények fontosak és további vizsgálatokat indokolnak.

Legjobb tudomásunk szerint ez volt az első tanulmány, amely az öt különféle pszichoszociális stresszor: álmatlanság, szorongás, depresszió, stressz, önértékelés és az IA kapcsolatát vizsgálta egyetemi hallgatókban.

Megállapításaink azt jelzik, hogy fontos a potenciális immunhiányos hallgatók azonosítása és segítségnyújtása, mivel ez a függőség gyakran más pszichológiai problémákkal együtt jár, és az IA a komplex jéghegy egyik látható csúcsa lehet.

segítő információ

   

   

(DOCX)

 

 

 

S1 táblázat. Ez az összes résztvevő egyedi és teljes adatai (SPSS lap).

doi: 10.1371 / journal.pone.0161126.s001

(DOCX)

Köszönetnyilvánítás

Hálásak vagyunk valamennyi tanulmányban részt vevő hallgatónak és Tatiana Papazian asszonynak a szerkesztés segítéséért.

Szerzői hozzájárulások

  1. Megtervezte és megtervezte a kísérleteket: LRK HJ.
  2. Kísérleteket hajtott végre: FY GH.
  3. Elemeztem az adatokat: AH NEO LK.
  4. Írta a papírt: LRK.

Referenciák

S1 táblázat. Ez az összes résztvevő egyedi és teljes adatai (SPSS lap).

doi: 10.1371 / journal.pone.0161126.s001

(DOCX)

Köszönetnyilvánítás

Hálásak vagyunk valamennyi tanulmányban részt vevő hallgatónak és Tatiana Papazian asszonynak a szerkesztés segítéséért.

Szerzői hozzájárulások

  1. Megtervezte és megtervezte a kísérleteket: LRK HJ.
  2. Kísérleteket hajtott végre: FY GH.
  3. Elemeztem az adatokat: AH NEO LK.
  4. Írta a papírt: LRK.

Referenciák

  1. 1. Internetes világstatisztikák. A világ internetes felhasználói: Eloszlás a világ régiói szerint 2014 [február 27, 2016.]. Elérhető ekkortól: www.internetworldstats.
  2. 2. A közösségi hálózatok a világ minden táján megközelítőleg negyedét elérik. [Február 20, 2016]. Elérhető ekkortól: www.emarketer.com/Article/Social-Networking-Reaches-Nearly-One-Four-Around-World/1009976.
  3. 3. Bremer J. Az internet és a gyermekek: előnyei és hátrányai. Gyerek serdülőkori pszichiátriai klinika N Am. 2005; 14 (3): 405 – 28, viii. pmid: 15936666 doi: 10.1016 / j.chc.2005.02.003
  4. 4. Christakis DA, Moreno, MA. Csapdába esett: az internetes függőség 21 századi járványvá válik? Arch Pediatr Adolesc Med. 2009; 163 (10): 959-60. doi: 10.1001 / archpediatrics.2009.162. PMID: 19805719
  5. Cikk megtekintése
  6. PubMed / NCBI
  7. Google Scholar
  8. Cikk megtekintése
  9. PubMed / NCBI
  10. Google Scholar
  11. Cikk megtekintése
  12. PubMed / NCBI
  13. Google Scholar
  14. Cikk megtekintése
  15. PubMed / NCBI
  16. Google Scholar
  17. Cikk megtekintése
  18. PubMed / NCBI
  19. Google Scholar
  20. Cikk megtekintése
  21. PubMed / NCBI
  22. Google Scholar
  23. Cikk megtekintése
  24. PubMed / NCBI
  25. Google Scholar
  26. Cikk megtekintése
  27. PubMed / NCBI
  28. Google Scholar
  29. Cikk megtekintése
  30. PubMed / NCBI
  31. Google Scholar
  32. Cikk megtekintése
  33. PubMed / NCBI
  34. Google Scholar
  35. Cikk megtekintése
  36. PubMed / NCBI
  37. Google Scholar
  38. 5. Kraut R, Patterson M, Lundmark V, Kiesler S, Mukopadhyay T, Scherlis W. Internet paradoxon. Szociális technológia, amely csökkenti a társadalmi részvételt és a pszichológiai jólétet? Am Psychol. 1998; 53 (9): 1017-31. pmid: 9841579 doi: 10.1037 / 0003-066x.53.9.1017
  39. Cikk megtekintése
  40. PubMed / NCBI
  41. Google Scholar
  42. Cikk megtekintése
  43. PubMed / NCBI
  44. Google Scholar
  45. Cikk megtekintése
  46. PubMed / NCBI
  47. Google Scholar
  48. Cikk megtekintése
  49. PubMed / NCBI
  50. Google Scholar
  51. Cikk megtekintése
  52. PubMed / NCBI
  53. Google Scholar
  54. Cikk megtekintése
  55. PubMed / NCBI
  56. Google Scholar
  57. Cikk megtekintése
  58. PubMed / NCBI
  59. Google Scholar
  60. Cikk megtekintése
  61. PubMed / NCBI
  62. Google Scholar
  63. Cikk megtekintése
  64. PubMed / NCBI
  65. Google Scholar
  66. Cikk megtekintése
  67. PubMed / NCBI
  68. Google Scholar
  69. Cikk megtekintése
  70. PubMed / NCBI
  71. Google Scholar
  72. Cikk megtekintése
  73. PubMed / NCBI
  74. Google Scholar
  75. Cikk megtekintése
  76. PubMed / NCBI
  77. Google Scholar
  78. Cikk megtekintése
  79. PubMed / NCBI
  80. Google Scholar
  81. Cikk megtekintése
  82. PubMed / NCBI
  83. Google Scholar
  84. Cikk megtekintése
  85. PubMed / NCBI
  86. Google Scholar
  87. Cikk megtekintése
  88. PubMed / NCBI
  89. Google Scholar
  90. Cikk megtekintése
  91. PubMed / NCBI
  92. Google Scholar
  93. Cikk megtekintése
  94. PubMed / NCBI
  95. Google Scholar
  96. 6. Weinstein A, Lejoyeux M. Internetfüggőség vagy túlzott internethasználat. Am J kábítószer-alkoholizmus. 2010; 36 (5): 277-83. doi: 10.3109 / 00952990.2010.491880. PMID: 20545603
  97. Cikk megtekintése
  98. PubMed / NCBI
  99. Google Scholar
  100. Cikk megtekintése
  101. PubMed / NCBI
  102. Google Scholar
  103. Cikk megtekintése
  104. PubMed / NCBI
  105. Google Scholar
  106. Cikk megtekintése
  107. PubMed / NCBI
  108. Google Scholar
  109. Cikk megtekintése
  110. PubMed / NCBI
  111. Google Scholar
  112. Cikk megtekintése
  113. PubMed / NCBI
  114. Google Scholar
  115. Cikk megtekintése
  116. PubMed / NCBI
  117. Google Scholar
  118. Cikk megtekintése
  119. PubMed / NCBI
  120. Google Scholar
  121. Cikk megtekintése
  122. PubMed / NCBI
  123. Google Scholar
  124. Cikk megtekintése
  125. PubMed / NCBI
  126. Google Scholar
  127. Cikk megtekintése
  128. PubMed / NCBI
  129. Google Scholar
  130. Cikk megtekintése
  131. PubMed / NCBI
  132. Google Scholar
  133. Cikk megtekintése
  134. PubMed / NCBI
  135. Google Scholar
  136. Cikk megtekintése
  137. PubMed / NCBI
  138. Google Scholar
  139. Cikk megtekintése
  140. PubMed / NCBI
  141. Google Scholar
  142. Cikk megtekintése
  143. PubMed / NCBI
  144. Google Scholar
  145. Cikk megtekintése
  146. PubMed / NCBI
  147. Google Scholar
  148. Cikk megtekintése
  149. PubMed / NCBI
  150. Google Scholar
  151. Cikk megtekintése
  152. PubMed / NCBI
  153. Google Scholar
  154. Cikk megtekintése
  155. PubMed / NCBI
  156. Google Scholar
  157. Cikk megtekintése
  158. PubMed / NCBI
  159. Google Scholar
  160. Cikk megtekintése
  161. PubMed / NCBI
  162. Google Scholar
  163. Cikk megtekintése
  164. PubMed / NCBI
  165. Google Scholar
  166. Cikk megtekintése
  167. PubMed / NCBI
  168. Google Scholar
  169. Cikk megtekintése
  170. PubMed / NCBI
  171. Google Scholar
  172. Cikk megtekintése
  173. PubMed / NCBI
  174. Google Scholar
  175. Cikk megtekintése
  176. PubMed / NCBI
  177. Google Scholar
  178. Cikk megtekintése
  179. PubMed / NCBI
  180. Google Scholar
  181. 7. Davis RA, Flett GL, Besser A. A problémamentes internethasználat mérésének új skálájának validálása: a foglalkoztatást megelőző szűrés következményei. Cyberpsychol Behav. 2002; 5 (4): 331-45. pmid: 12216698 doi: 10.1089 / 109493102760275581
  182. 8. Blokkolja a JJ-t. A DSM-V problémái: internetes függőség. Am J Pszichiátria. 2008; 165 (3): 306-7. doi: 10.1176 / appi.ajp.2007.07101556. PMID: 18316427
  183. 9. Pies R. Jelölje-e a DSM-V az „Internet-függőséget” mentális zavarnak? Pszichiátria (Edgmont). 2009; 6 (2): 31–7.
  184. 10. Holden C. Pszichiátria. A viselkedési függőségek debütálnak a javasolt DSM-V-ben. Tudomány. 2010; 327 (5968): 935. doi: 10.1126 / science.327.5968.935. PMID: 20167757
  185. 11. Young KS. A számítógép-használat pszichológiája: XL. Az internet addiktív használata: olyan eset, amely megsemmisíti a sztereotípiát. Psychol Rep. 1996; 79 (3 Pt 1): 899 – 902. pmid: 8969098 doi: 10.2466 / pr0.1996.79.3.899
  186. 12. Young KS, CJ eset. Internetes visszaélés a munkahelyen: új trendek a kockázatkezelésben. Cyberpsychol Behav. 2004; 7 (1): 105-11. pmid: 15006175 doi: 10.1089 / 109493104322820174
  187. 13. Young K, Pistner M, O'Mara J, Buchanan J. Cyber-rendellenességek: az új évezred mentális egészségi problémája. Cyberpsychol Behav. 1999; 2 (5): 475–9. doi: 10.1089 / cpb.1999.2.475. pmid: 19178220
  188. 14. van den Eijnden RJ, Spijkerman R, Vermulst AA, van Rooij TJ, Engels RC. A serdülők körében kényszeres internethasználat: kétirányú szülő-gyermek kapcsolatok. J Abnorm gyermek pszichol. 2010; 38 (1): 77-89. doi: 10.1007 / s10802-009-9347-8. PMID: 19728076
  189. 15. Young KS. Elkapott a hálózatban: Hogyan lehet felismerni az internet-függőség jeleit - és egy nyerő stratégia a helyreállításhoz. New York, NY: Wiley; 1998.
  190. 16. Fiatal KS. Internetfüggőség: Új klinikai rendellenesség kialakulása. CyberPszichológia és viselkedés. 2009; 1 (3): 237–44. doi: 10.1089 / cpb.1998.1.237
  191. 17. Widyanto L, MD Griffiths, Brunsden V. Az Internet-függőség teszt, az Internettel kapcsolatos probléma skála és az öndiagnosztika pszichometrikus összehasonlítása. Cyberpsychol Behav Soc Netw. 2011; 14 (3): 141-9. doi: 10.1089 / cyber.2010.0151. PMID: 21067282
  192. 18. Shaw M, fekete DW. Internetes függőség: meghatározás, értékelés, epidemiológia és klinikai kezelés. Központi idegrendszeri gyógyszerek. 2008; 22 (5): 353-65. pmid: 18399706 doi: 10.2165 / 00023210-200822050-00001
  193. 19. Park SK, Kim JY, Cho CB. Az internetfüggőség gyakorisága és a családi tényezőkkel való összefüggések a dél-koreai serdülők körében. Serdülőkor. 2008; 43 (172): 895-909. PMID: 19149152
  194. 20. Siomos KE, Dafouli ED, Braimiotis DA, Mouzas OD, Angelopoulos NV. Internetfüggőség a görög serdülőkorú diákok körében. Cyberpsychol Behav. 2008; 11 (6): 653-7. doi: 10.1089 / cpb.2008.0088. PMID: 18991535
  195. 21. Durkee T, Kaess M, Carli V, Parzer P, Wasserman C, Floderus B, et al. A kóros internethasználat prevalenciája a serdülők között Európában: demográfiai és társadalmi tényezők. Függőség. 2012; 107 (12): 2210-22. doi: 10.1111 / j.1360-0443.2012.03946.x. PMID: 22621402
  196. 22. Liu TC, Desai RA, Krishnan-Sarin S, Cavallo DA, Potenza MN. Problémás internethasználat és serdülők egészsége: a Connecticuti középiskolai felmérés adatai. J Clin Psychiatry. 2011; 72 (6): 836-45. doi: 10.4088 / JCP.10m06057. PMID: 21536002
  197. 23. Pujazon-Zazik M, Park MJ. Csiripelni, vagy nem tweetelni: a nemek közötti különbségek és a serdülők közösségi internethasználatának lehetséges pozitív és negatív egészségügyi eredményei. Am J Férfi egészség. 2010; 4 (1): 77–85. doi: 10.1177 / 1557988309360819. pmid: 20164062
  198. 24. Dalbudak E, Evren C, Aldemir S, Evren B. Az internet-függőség kockázata súlyossága és összefüggése a határ menti személyiségjellemzők súlyosságával, gyermekkori traumákkal, disszociatív tapasztalatokkal, depresszióval és szorongásos tünetekkel a török ​​egyetemi hallgatók körében. Psychiatry Res. 2014; 219 (3): 577-82. doi: 10.1016 / j.psychres.2014.02.032. PMID: 25023365
  199. 25. Kim EJ, Namkoong K, Ku T, Kim SJ. Az online játékfüggőség és az agresszió, az önkontroll és a nárcisztikus személyiségvonások közötti kapcsolat. Eur Pszichiátria. 2008; 23 (3): 212-8. doi: 10.1016 / j.eurpsy.2007.10.010. PMID: 18166402
  200. 26. Floros G, Siomos K, Stogiannidou A, Giouzepas I, Garyfallos G. Pszichiátriai rendellenességek internetes függőséggel járó klinikai mintája: a személyiség, a védekezés stílusa és a pszichopatológia hatása. Behav rabja. 2014; 39 (12): 1839-45. doi: 10.1016 / j.addbeh.2014.07.031. PMID: 25129172
  201. 27. G Floros, Siomos K, Stogiannidou A, Giouzepas I., Garyfallos G. A személyiség, a védelmi stílusok, az internet-függőség zavarai és a pszichopatológia közötti kapcsolat egyetemi hallgatókban. Cyberpsychol Behav Soc Netw. 2014; 17 (10): 672-6. doi: 10.1089 / cyber.2014.0182. PMID: 25225916
  202. 28. 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): 282–7. doi: 10.1097 / ADM.0000000000000026. pmid: 25026104
  203. 29. Kim JH, Lau CH, Cheuk KK, Kan P, Hui HL, Griffiths SM. Rövid jelentés: A súlyos internethasználat előrejelzői és az egészségfejlesztő és egészségkárosító magatartásbeli kapcsolatok a hongkongi egyetemi hallgatók körében. J Adolesc. 2010; 33 (1): 215-20. doi: 10.1016 / j.adolescence.2009.03.012. PMID: 19427030
  204. 30. Naseri L, Mohamadi J, Sayehmiri K, Azizpoor Y. Támogatott társadalmi támogatás, önértékelés és internetes függőség az Al-Zahra Egyetem hallgatói körében, Teherán, Irán. Irán J Psychiatry Behav Sci. 2015; 9 (3): e421. doi: 10.17795 / ijpbs-421. PMID: 26576175
  205. 31. Lee HW, Choi JS, Shin YC, Lee JY, Jung HY, Kwon JS. Impulzivitás az internetes függőségben: összehasonlítás a kóros szerencsejátékokkal. Cyberpsychol Behav Soc Netw. 2012; 15 (7): 373-7. doi: 10.1089 / cyber.2012.0063. PMID: 22663306
  206. 32. Lin IH, Ko CH, Chang YP, Liu TL, Wang PW, Lin HC, et al. Az öngyilkosság és az internetes függőség, valamint a tajvani serdülők tevékenységei közötti kapcsolat. Compr Pszichiátria. 2014; 55 (3): 504-10. doi: 10.1016 / j.comppsych.2013.11.012. PMID: 24457034
  207. 33. Kim K, Ryu E, Chon MY, Yeun EJ, Choi SY, Seo JS, et al. Internetes függőség a koreai serdülőknél és annak összefüggése a depresszióval és az öngyilkossági gondolatokkal: kérdőíves felmérés. Int. N Nurs Stud. 2006; 43 (2): 185-92. pmid: 16427966 doi: 10.1016 / j.ijnurstu.2005.02.005
  208. 34. Fernandez-Villa T, Alguacil Ojeda J, Almaraz Gomez A, Cancela Carral JM, Delgado-Rodriguez M., Garcia-Martin M, et al. Problémás internethasználat az egyetemi hallgatókban: kapcsolódó tényezők és a nemek közötti különbségek. Adicciones. 2015; 27 (4): 265-75. pmid: 26706809 doi: 10.20882 / adicciones.751
  209. 35. Internet-függőség teszt (IAT) [április, 2016]. Elérhető ekkortól: http://netaddiction.com/internet-addiction-test./.
  210. 36. Khazaal Y, Billieux J., Thorens G, Khan R, Louati Y, Scarlatti E és munkatársai. Az internetes függőségi teszt francia validációja. Cyberpsychol Behav. 2008; 11 (6): 703-6. doi: 10.1089 / cpb.2007.0249. PMID: 18954279
  211. 37. Alpaslan AH, Soylu N, Avci K, Coskun KS, Kocak U, Tas HU. Zavart étkezési hozzáállás, alexithymia és öngyilkossági valószínűség a török ​​középiskolás lányok körében. Psychiatry Res. 2015; 226 (1): 224-9. doi: 10.1016 / j.psychres.2014.12.052. PMID: 25619436
  212. 38. Cho YW, Song ML, Morin CM. Az álmatlanság súlyossági mutatójának koreai változatának validálása. J Clin Neurol. 2014; 10 (3): 210-5. doi: 10.3988 / jcn.2014.10.3.210. PMID: 25045373
  213. 39. Gagnon C, Belanger L, Ivers H, Morin CM. Az álmatlanság súlyossági mutatójának érvényesítése az alapellátásban. J Am Board Fam Med. 2013; 26 (6): 701-10. doi: 10.3122 / jabfm.2013.06.130064. PMID: 24204066
  214. 40. Sinclair SJ, Blais MA, Gansler DA, Sandberg E, Bistis K, LoCicero A. A Rosenberg önértékelési skála pszichometriai tulajdonságai: átfogóan és az Egyesült Államokban élő demográfiai csoportok között. Egészséges Egészségügyi Prof. 2010; 33 (1): 56 – 80. doi: 10.1177 / 0163278709356187. PMID: 20164106
  215. 41. Rosenberg M. Az önértékelés és a szorongás közötti kapcsolat. J Psychiatr Res. 1962; 1: 135-52. pmid: 13974903 doi: 10.1016 / 0022-3956 (62) 90004-3
  216. 42. Lovibond PF, Lovibond SH. A negatív érzelmi állapotok szerkezete: a depressziós szorongásstressz skálák (DASS) összehasonlítása a Beck depressziós és szorongásleltárakkal. Behav Res Ther. 1995; 33 (3): 335-43. pmid: 7726811 doi: 10.1016 / 0005-7967 (94) 00075-u
  217. 43. Taylor R, Lovibond PF, Nicholas MK, Cayley C, Wilson PH. A szomatikus elemek felhasználása a depresszió értékelésében krónikus fájdalomban szenvedő betegekben: a Zung önértékelési depressziós skála és a depressziós szorongás stressz skálák összehasonlítása krónikus fájdalom, valamint klinikai és közösségi mintákban Clin J Pain. 2005; 21 (1): 91-100. pmid: 15599136 doi: 10.1097 / 00002508-200501000-00011
  218. 44. Brown TA, Chorpita BF, Korotitsch W, Barlow DH. A depressziós szorongási stressz skálák (DASS) pszichometriai tulajdonságai a klinikai mintákban. Behav Res Ther. 1997; 35 (1): 79-89. pmid: 9009048 doi: 10.1016 / s0005-7967 (96) 00068-x
  219. 45. Edmed S, Sullivan K. Depresszió, szorongás és stressz, mint előrejelzés a poszkusz-szerű tünetekről egy nem klinikai mintában. Psychiatry Res. 2012; 200 (1): 41-5. doi: 10.1016 / j.psychres.2012.05.022. PMID: 22709538
  220. 46. Ni X, Yan H, Chen S, Liu Z. Az internetes függőség befolyásoló tényezői egy újévi kínai egyetemi hallgatók mintájában. Cyberpsychol Behav. 2009; 12 (3): 327-30. doi: 10.1089 / cpb.2008.0321. PMID: 19445631
  221. 47. Thomas SJ, Lichstein KL, Taylor DJ, Riedel BW, Bush AJ. A lefekvés, a felmerülési idő és az ágyban töltött idő epidemiológiája: életkor, nem és etnikai hovatartozás elemzése. Behav Sleep Med. 2014; 12 (3): 169-82. doi: 10.1080 / 15402002.2013.778202. PMID: 23574553
  222. 48. Choueiry N, Salamoun T, Jabbour H, El Osta N, Hajj A, Rabbaa Khabbaz L. Álmatlanság és szorongáskapcsolat az egyetemi hallgatókban: keresztmetszeti tervezett tanulmány. PLoS One. 2016; 11 (2): e0149643. doi: 10.1371 / journal.pone.0149643. PMID: 26900686
  223. 49. Gellis LA, Park A, Stotsky MT, Taylor DJ. Az alváshigiénés és az álmatlanság súlyossága közötti kapcsolat főiskolai hallgatókban: keresztmetszeti és prospektív elemzések. Behav Ther. 2014; 45 (6): 806-16. doi: 10.1016 / j.beth.2014.05.002. PMID: 25311289
  224. 50. Cain N, Gradisar M. Elektronikus médiahasználat és alvás iskolás korú gyermekek és serdülőknél: áttekintés. Sleep Med. 2010; 11 (8): 735-42. doi: 10.1016 / j.sleep.2010.02.006. PMID: 20673649
  225. 51. Tavernier R, Willoughby T. Valamennyien az esti fajták ítélve vannak? A feltörekvő felnőttek látens osztály-elemzése a reggeltől-estig, az alvásért és a pszichoszociális működésért. Chronobiol Int. 2014; 31 (2): 232-42. doi: 10.3109 / 07420528.2013.843541. PMID: 24131151
  226. 52. Lam LT. Internetes játékfüggőség, az internet problémás használata és alvási problémák: szisztematikus áttekintés. Curr Psychiatry Rep. 2014; 16 (4): 444. doi: 10.1007 / s11920-014-0444-1. PMID: 24619594
  227. 53. Tsai CC, Lin SS. A tajvani serdülők internetes függősége: interjú tanulmány. Cyberpsychol Behav. 2003; 6 (6): 649-52. pmid: 14756931 doi: 10.1089 / 109493103322725432
  228. 54. a Wildt BT, I. Putzig, Zedler M., MD Ohlmeier. [Internetfüggőség mint a depressziós hangulatzavarok tünete]. Psychiatr Prax. 2007; 34 kellék 3: S318 – 22. pmid: 17786892 doi: 10.1055 / s-2007-970973
  229. 55. Bernardi S, Pallanti S. Internet-függőség: leíró klinikai vizsgálat, amely a komorbiditásokra és a disszociatív tünetekre összpontosít. Compr Pszichiátria. 2009; 50 (6): 510-6. doi: 10.1016 / j.comppsych.2008.11.011. PMID: 19840588
  230. 56. 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. doi: 10.1159 / 000337971. PMID: 22854219
  231. 57. Garaigordobil M, Perez JI, Mozaz M. Ötletek, önértékelés és pszichopatológiai tünetek. Psicothema. 2008; 20 (1): 114-23. PMID: 18206073
  232. 58. Moksnes UK, Espnes GA. A serdülők önértékelése és érzelmi egészsége - nem és életkor mint potenciális moderátorok. Scand J Psychol. 2012; 53 (6): 483-9. doi: 10.1111 / sjop.12021. PMID: 23170865
  233. 59. Sowislo JF, Orth U. Előrejelzi-e az alacsony önértékelés a depressziót és a szorongást? A longitudinális vizsgálatok metaanalízise. Psychol Bull. 2013; 139 (1): 213-40. doi: 10.1037 / a0028931. PMID: 22730921
  234. 60. Creemers DH, Scholte RH, Engels RC, Prinstein MJ, Wiers RW. Az öngyilkossági gondolatok, a depressziós tünetek és a magány egyidejű előrejelzőjének implicit és explicit önértékelése. J Behav Ther Exp pszichiátria. 2012; 43 (1): 638-46. doi: 10.1016 / j.jbtep.2011.09.006. PMID: 21946041
  235. 61. Fischer A, Fischer M, Nicholls RA, Lau S, Poettgen J, Patas K és mtsai. A sclerosis multiplex súlyos depressziójának diagnosztikai pontossága önjelentő kérdőívek segítségével. Brain Behav. 2015; 5 (9): e00365. doi: 10.1002 / brb3.365. PMID: 26445703
  236. 62. Ortega-Montiel J, Posadas-Romero C, Ocampo-Arcos W, Medina-Urrutia A, Cardoso-Saldana G, Jorge-Galarza E, et al. Az önértékelés a stressz és az ateroszklerózis összefüggésében áll. A GEA tanulmány. BMC Közegészségügy. 2015; 15: 780. doi: 10.1186 / s12889-015-2112-8. PMID: 26271468
  237. 63. White K, Scarinci IC. Az amerikai déli város latin bevándorlói és az országos minta önértékelésének összehasonlítása. Am J Med Sci. 2015; 350 (4): 290-5. doi: 10.1097 / MAJ.0000000000000554. PMID: 26263236