Az Internet-függőség és az ahhoz kapcsolódó tényezők elterjedtsége az 2013 (2014) XIX.

Ugrás:

Absztrakt

Háttér:

A problémás internethasználat egyre növekszik, és számos területen súlyos problémákat okozott. Ez a kérdés fontosabbnak tűnik az orvostudományi hallgatók számára.

célok:

A tanulmány célja az internetes függőség gyakoriságának és az ahhoz kapcsolódó tényezők feltárása volt a Mashhad Orvostudományi Egyetem hallgatói körében.

Anyagok és metódusok:

Keresztmetszeti vizsgálatot végeztek a Mashhad 383 orvostudományi hallgatóival az 2013-ben. Négyszáz résztvevőt választottak kétlépcsős rétegezett mintavételi módszerrel, arányosan az oktatás egyes szakaszaiban a hallgatók számával. Az adatgyűjtés a Chen Internet Addiction Scale (CIAS), valamint a demográfiai részletek és az internethasználat viselkedésének jellemzőinek ellenőrző listájával történt.

Eredmények:

Megállapítottuk, hogy a vizsgált populáció 2.1% -a volt veszélyben, az 5.2% pedig függőséget élvező felhasználó. E csoportokban a legnépszerűbb tevékenységek az új emberekkel való csevegés, a barátokkal és a családdal való kommunikáció, valamint a játékok játszása voltak. Az internetes függőséggel kapcsolatos tényezők a következők voltak: férfi nem, oktatás szintje, az internet használatára fordított napi idő, az internet leggyakoribb használata, a havi használat költsége és a teafogyasztás.

Következtetések:

Bár tanulmányunk kimutatta, hogy az internetes függőség gyakorisága nem más, mint más népességnél és egyetemeken, mivel az internetes függőség gyakorisága világszerte gyorsan növekszik, ezt a népességet szintén veszélyeztetheti a függőség. Így a kapcsolódó tényezőkre való összpontosítás segíthet nekünk abban, hogy hatékonyabb beavatkozásokat és kezeléseket tervezzünk erre a fogékony csoportra.

Kulcsszavak: Internet, prevalencia, hallgatók

1. Háttér

Az internethasználat gyorsan növekszik világszerte. Az 2002 óta körülbelül 665 millió felhasználó volt a világon. Iránban az 3100 és az 2002 közötti internethasználók száma 2006% -kal növekedett, és jelenleg ez a szám meghaladja az 11.5 millió felhasználót (1), míg az internethasználat aránya megnőtt az 2500% -át az 2000-ről az 2010-ra az arab nyelvű országokban és az 281% -ot az angol nyelvű országokban (2). A lehetséges potenciális előnyök ellenére a növekvő használat eredményeként számos olyan problémáról számoltak be, mint például a nem megfelelő képek és tartalmaknak való kitettség, a magánélet hiánya és az internetes függőség (1). Young úgy véli, hogy az „addikció” kifejezés használható az internetezők számára, mivel az internetes függőség tünetei összehasonlíthatók a nikotin-, alkohol- vagy drogfüggőség tüneteivel. Hasonlóan a többi függőséghez, a függőség az internetes függőség lényege, amelyet olyan tényezők jelenléte határoz meg, mint az elvonási szindróma, a tolerancia, az impulzív használat és a használat ellenőrzésének képtelensége (1). Az „internetes függőség” kifejezést Dr. Ivan Goldberg először vezette be az 1995-ben az „patológiás és kényszeres internethasználat” leírására. Griffith ezt a kifejezést viselkedési függőségek alcsoportjába sorolta (3). Számos diagnosztikai kritériumot javasoltak és értékeltek, amelyeket Buyn és munkatársai összefoglaltak (4). Ezen felül különféle pszichológiai intézkedések állnak rendelkezésre az internetes függőség értékelésére, ideértve a következőket: Fiatal internetes függőség teszt, problematikus internethasználati kérdőív (PIUQ), kényszeres internethasználati skála (CIUS) (4) és a Chen Internet Addiction Scale (CIAS) (5). Szociokulturális tényezők (mint például a demográfiai tényezők, az egyszerű hozzáférés és az internet népszerűsége), biológiai hajlandóság (mint például genetikai tényezők, szokatlan neuro-kémiai folyamatok), mentális hajlam (például személyes tulajdonságok, negatív hatások) és internet - a sajátos jellemzők hajlamosak arra, hogy az egyének túlzott mértékben használják az internetet (4). Amint Chen és munkatársai állítják (2003), azoknak, akik addiktív magatartást tanúsítanak, nagyobb valószínűséggel vannak egészségügyi, társadalmi-gazdasági és viselkedési problémák (4). Számos jelentés található az internet-függőség gyakoriságáról (0.3% - 38%) (6). Young becslése szerint az internethasználók körülbelül 5-10% -a volt rabja hozzá (1). Lejoyeux és Weinstein jelentései szerint az internetes függőség gyakorisága az Egyesült Államokban és Európában 1.5-tól 8.2% -ig terjedt (4). Az egyetemi hallgatók számos okból nagymértékben hajlamosak az internetes függőségre:

  1. Az egyetemi egyetemek egyszerű és korlátlan hozzáférést biztosítanak az internethez;
  2. A fiatal diákok életükben először élnek a szülői felügyelet alól a szabadsággal és a megkönnyebbüléssel;
  3. Új barátok keresésére gyakran az interneten keresztül kerül sor;
  4. A hallgatók komoly problémákkal szembesülnek az egyetemi környezetben;
  5. A modern technológiák iránti igény a fiatalokban sokkal erősebb, mint bármely más korcsoportban;
  6. Az internet virtuális légköre rávilágítja a hallgatókat az egyetemi feladatok és házi feladatok elvégzésére, valamint a vizsgákra.

A korábbi tanulmányok becslése szerint az összes egyetemi hallgató 3-13% -a internetfüggő (5). Az 2003-ben, a Tajvani Egyetemen az 1360 újoncokkal foglalkozó kutatásban, a Chen Internet Addiction Scale (CIAS) felhasználásával, becslések szerint 17.9% -uk internetfüggő (7). Az „Internet-függőség és annak kockázati tényezőinek modellezése az iráni egyetemi Arak orvostudományi hallgatók körében” című tanulmányban, Young kérdőív felhasználásával, az internet-függőség prevalenciáját 10.8% -ra becsülik. Ebben a tanulmányban azt találták, hogy az 20 év alatti életkor, a férfi nem és a csevegőszobák használata a legfontosabb előrejelzője az internetes függőségnek a hallgatók körében (8).

2. célok

Mivel a fiatal felnőtteket érzékenynek tekintik az internetes függőségre, valamint az orvostudományi hallgatók egyszerű és gyors internet-hozzáférése miatt az orvosi egyetemeken, valamint azért, mert a kérdés elmulasztása személyes, társadalmi és oktatási nehézségeket okozna, úgy döntöttünk, hogy a probléma mértéke és az ahhoz kapcsolódó tényezők az orvostudományi hallgatók körében. Tanulmányunk eredményei segíthetnek e probléma jövőbeni megelőzésében és a megfelelő intervenciós vizsgálatok megtervezésében.

3. Anyagok és metódusok

Ezt a keresztmetszeti tanulmányt az 2012-2013 tanévben az iráni Mashhadban dolgozó orvostanhallgatókkal végezték. A minta méretét a prevalencia becslésének képlete alapján becsülték meg. Az internetes függőség gyakorisága szerint két korábbi tanulmányban (ugyanazt a kérdőívet használva) (1, 7), figyelembe véve az 10% prevalenciáját, α = 0.05 és az 0.03 pontosságot, a minta méretének 400 volt. A projekt jóváhagyása után a célpopuláció 400 tagjait két szakaszból álló mintavétel útján választottuk meg. Az orvostanhallgatókat az oktatás szintje szerint rétegezték (alaptudományok, fiziopatológia, külső és gyakornok). Ezután a szükséges résztvevők számát az egyes csoportok kényelmi mintavételével választottuk ki, arányosan az egyes csoportok hallgatói számával. A hallgatókat csak akkor vették be, miután tájékozott hozzájárulást adtak a vizsgálatban való részvételhez. A résztvevőknek az internetet kellett használniuk a vizsgálat előtti három hónapban. Biztosították, hogy a kérdőívek névtelenek és a vizsgálati adatok szigorúan bizalmasak. Az adatok és információk összegyűjtéséhez Chen internetes függőségi skálát (CIAS) és egy ellenőrző listát használtunk. A CIAS perzsa nyelvű fordítása 26 elemekből és 5 alskálákból áll. A CIAS-t Chen és a 2003 munkatársai készítették az internetfüggőség felmérésére (5). Az elemeket négy Likert-skála szerint rendeztük:

  1. egyáltalán nem értek egyet,
  2. kissé nem ért egyet,
  3. kissé egyetértenek, és
  4. nagyon egyetértek.

A pontszámok tartománya 26 és 104 között volt, és a magasabb pontszám az internet-függőség magasabb súlyosságát mutatta (az 26-63 a normál használatot mutatja, az 64-67 azt jelzi, hogy a felhasználás veszélyben van és a szűrés szükségessége, az 68-104 pedig az internet függőségét). Ramazani és munkatársai (2012) érvényesítették ezt a kérdőívet az iráni orvostudományi hallgatók körében (1). Ennek a kérdőívnek az eredményei hasznosak a teljes index, az „internetes függőség fő tüneteinek” (IA-Sym), az „internetes függőséggel kapcsolatos problémák” (IA-RP) és a kényszeres tünetek öt alskálájának (Com ), elvonás (szellemesség), tolerancia tünetek (Tol), interperszonális egészségügyi problémák (IH) és időgazdálkodási nehézségek (TM). Az eredeti tanulmányban Chen és munkatársai Cronbach alfa skáláját és a CIAS kérdőív alskáláit 0.79 és 0.93 közé becsülték. 2005-ben Ku et al. meghatározta Cronbach alfáját 0.94-re (9). Ramazani és munkatársai beszámoltak a Cronbach alfa értékéről az alskálák esetében is, amely 0.67 és 0.85 között volt. Ezenfelül ebben a tanulmányban a CIAS és az IAT (Young Internet addiction questionnaire) r = 0.85, P <0.001 konvergencia-együtthatója magas konvergencia-érvényességet mutatott ennek a kérdőívnek (1). Így a korábbi vizsgálatok megerősítették a kérdőív nagyfokú megbízhatóságát és érvényességét. Vizsgálatunkban a függő változó az internetes függőség volt. A tanulmány független és háttérváltozói a következőket tartalmazták: életkor, nem, lakóhely, családi állapot, iskolai végzettség, az internetes szolgáltatások havi költségei, az internethasználat túlnyomó ideje, az internethasználat hossza, az internetes tevékenység típusa, valamint tea, kávé és cigarettafogyasztás. A szükséges számú kérdőívet orvoshallgatók töltötték ki, az adatokat összegyűjtötték, majd elemezték az SPSS 11.5 verziójával. Először az egyes csoportok jellemzőit írták le központi és diszperziós mérésekkel, és táblázatok és diagramok mutatták be őket. Ezután a kvalitatív változók csoportok közötti összehasonlításához Chi-négyzet tesztet alkalmaztunk. A kvantitatív változók esetében az adatok normalitását KS teszttel értékeltük. T-tesztet alkalmaztunk két független, normál eloszlású csoport közötti átlagok összehasonlítására. Nem normális eloszlás esetén ekvivalens nem-parametrikus tesztet (Mann-Whitney) alkalmaztunk. Az összes elemzéshez a szignifikancia szintjét P <0.05 értékre állítottuk be.

4. Eredmények

Az 400 elosztott kérdőívek közül 383 hallgatók vettek részt a vizsgálatunkban, akikből 149 (38.9%) volt férfi, és 234 (61.1%) nő. A résztvevők átlagéletkora 21.79 ± 2.42 (tartomány = 17-30). Táblázat 1 bemutatja a résztvevők demográfiai jellemzőit és az internethasználathoz kapcsolódó egyéb tényezőket. Az internethasználat átlagos hossza napi 1.87 ± 1.72 óra volt, és tartománya nulla és tíz óra között volt.

Táblázat 1. 

Az 2013-i Mashhad Egyetem orvostanhallgatói körében az internethasználattal kapcsolatos demográfiai jellemzők és egyéb tényezőka

Az összes 383 résztvevő különféle célokra használta az internetet: 11 emberek (2.9%) használtak internetet játékokhoz; 129 emberek (33.7%) a film és a zene letöltéséhez; 24 emberek (6.3%) új emberekkel való csevegéshez; 153 emberek (39.9%) tudományos kutatás céljából; 134 emberek (35%) a barátokkal és a családdal való kommunikációért; 207 emberek (54%) az e-mailek ellenőrzésére; 22 emberek (5.7%) az internetes vásárláshoz; 96 emberek (25.1%) hírek olvasására; és végül: 21 emberek (5.5%) weblogok írására. Táblázat 2 mutatja a CIAS kérdőív skáláinak és alskáláinak átlagát, szórását és a pontszámok tartományát ebben a tanulmányban. A CIAS kérdőív szerint és figyelembe véve az 63, 67, a vizsgált populációk 92.7% -át nem volt rabja az internettől, de az 2.1% volt veszélyben és 5.2% -uk internetfüggő, az utóbbi két csoportot problematikus csoportnak tekintették (Táblázat 3).

Táblázat 2. 

Az internetes függőség prevalenciája (meghatározott pontszámok szerint) a Mashhad Orvostudományi Egyetem hallgatói körében az 2013-ban
Táblázat 3. 

A Chen internetes függőségi kérdőív (CIAS) skálájának és alskálájának átlaga, szórása és pontszáma

Az eredmények szignifikáns kapcsolatot mutattak ki a nem és az internethasználat mintája között, mivel a problémás felhasználói csoport 72% -a és a normál csoport 36% -a férfi volt (P <0.001). Jelentős összefüggés volt az oktatás szakasza és az internethasználat mintája között, mivel az alaptudományok hallgatói alkották a problémás csoport legnagyobb részét (P = 0.04). Az átlag életkor és a családi állapot tekintetében két csoport között nem tapasztaltak szignifikáns különbséget (Táblázat 4).

Táblázat 4. 

Az internetes használat normál és problémás csoportok közötti demográfiai jellemzőinek és egyéb tényezők összehasonlítására szolgáló analitikai vizsgálatok eredményeia

A napi internethasználat átlagos hossza, a túlnyomó használati idő és az internetes szolgáltatások átlagos havi költsége két csoport között jelentősen különbözött. Tehát a normál használatú csoportban az átlagos napi internethasználat 1.7 ± 1.54 óra volt naponta, míg a problémás csoportban 3.92 ± 2.39 (P <0.001), utóbbi csoport pedig sokkal többet használt internetet éjszaka és éjfélkor. gyakran, mint a normál csoport (P = 0.02). Továbbá, a problémás felhasználók többet költenek az internetre, mint a normál felhasználók (P <0.001). Az átlagos napi teafogyasztás szignifikánsan különbözött ezekben a csoportokban, így a problémás felhasználók több teát ittak, mint a normál csoport. A kávéfogyasztás azonban nem különbözött e csoportok között. A cigarettázás a csoportok között nem különbözött szignifikánsan (P = 0.81) (Táblázat 4).

Az internetes tevékenységek egyes típusainak relatív gyakoriságát a Táblázat 5, ahol a legtöbb és a legkevésbé gyakori típus volt az e-mailek ellenőrzése és a játék. A megfelelő statisztikai tesztek alkalmazásával a problémás csoportban gyakoribb volt a játék, az új emberekkel való csevegés, valamint a barátokkal és a családdal való kommunikáció gyakoriságának megoszlása ​​a normál csoporthoz képest, és ezek a különbségek statisztikailag szignifikánsak voltak. Ezzel szemben a filmek és a zene letöltése, a tudományos keresés, az e-mailek ellenőrzése, az internetes vásárlás, a hírek olvasása és a weblogok írása nem különböztek szignifikánsan a két csoport között.

Táblázat 5. 

Az internetes tevékenységek gyakoriságának összehasonlítására szolgáló analitikai tesztek eredményei a normál és a problémás csoportok között a

5. Vita

Ez a tanulmány kimutatta, hogy a résztvevők teljes számának 2.1% -a volt veszélyben, az 5.2% pedig addiktív felhasználó, tehát az összes résztvevő 7.3% -át problémás felhasználóknak tekintették. A Deng és munkatársai által készített tanulmányban azt is megállapították, hogy e rendellenesség gyakorisága 5.52% volt a hallgatók körében, ami összhangban van saját eredményeinkkel. Hasonlóképpen, Ramazani és munkatársai az 3% teljes prevalenciáját találták az iráni orvostudományi hallgatók körében (1). Hasonló vizsgálatot végeztek a Török Orvostudományi Egyetem hallgatói körében is, amely azt mutatta, hogy az internetes függőség gyakorisága az 24 (10.3%) az ápolónők között, az 7 (9.9%) a szülésznő hallgatók körében, az 5 (9.1%) az orvosi mentő hallgatók körében és az 42 (19.6). %) a fizioterápiás hallgatók körében (10, 11). Meg kell jegyezni, hogy ezeknek a tanulmányoknak a összehasonlítása nehéz feladat a tanulmánypopulációk, az alkalmazott eszközök, valamint a társadalmi és kulturális összefüggések különbségei miatt. A tanulmány résztvevői az internet használatának fő céljait (fontossági sorrendben) állították fel: e-mailek ellenőrzése, tudományos kutatás, kommunikáció a barátokkal és a családdal, filmek és zene letöltése, új emberekkel csevegés, internetes vásárlás, blogkészítés és végül játékot. Ebben a tanulmányban a problémás internethasználók körében az internet leggyakoribb alkalma az új emberekkel folytatott csevegés, a barátokkal és a családdal való kommunikáció, valamint az online játék. Az első két tevékenység az internetes függőséggel kapcsolatos legfontosabb tevékenység, amely összhangban áll más kutatások által megerősített ténygel, hogy a függőséget élvező felhasználók többnyire inkább a csevegőszobákat részesítik előnyben (1, 3, 8, 10, 12, 13). A többi tanulmányhoz hasonlóan ez a tanulmány kimutatta, hogy nincs szignifikáns kapcsolat az internetfüggőség és az internet tudományos kutatáshoz történő felhasználása között; ez a megállapítás összhangban áll más tanulmányokkal (14). Ezzel szemben egy „Internet-függőség és a kapcsolódó tényezők a nyugat-teheráni 2. zóna lakóiban” című felmérésben, amely 15–39 éves embereket vizsgált meg, Dargahi és munkatársai bebizonyították, hogy az internethasználat összefügg a tudományos tevékenységekkel (15); ezt az ellentmondást elsősorban a tanulmánypopulációk közötti különbségeknek tulajdonították. A korábbi tanulmányokhoz hasonlóan e tanulmány eredményei arra is rámutattak, hogy szignifikáns kapcsolat van a játék és az internetfüggőség között (12, 16). Ebben a tanulmányban azt találták, hogy a résztvevők átlagéletkora nem különbözött szignifikánsan két csoport között, ami összhangban áll a Bernardi és munkatársai (17) és Mohammad Beigi és kollégák az Arak Orvostudományi Egyetem hallgatóiról. A korábbi kutatók többsége azonban arra a következtetésre jutott, hogy szignifikáns kapcsolat van a függőség súlyossága és az életkor között, tehát a fiatalabb embereknél nagyobb az Internet-függőség zavarának kockázata (7, 8, 15, 18-20). Talán az ellentmondás oka az volt, hogy a korábbi vizsgálatokban vizsgált populáció nagyobb korú volt. E tanulmány szerint az internetes függőség gyakrabban fordult elő a férfiaknál, ami összhangban van a korábbi kutatásokkal (3, 7, 8, 12, 21-24). Ikenna Adiele és Wole Olatokun serdülőknél végzett tanulmányában a férfiak és a nők aránya hozzávetőlegesen 3: 1 volt az internetfüggőknél (25).

E tanulmány szerint a problémás internethasználók hosszabb órákat töltöttek az internet használatával, mint a normál felhasználók, ami összhangban volt a korábbi tanulmányokkal (13, 23). Az idővesztés az addiktív felhasználók körében a rossz működés egyik legnagyobb oka.

Vizsgálatunk szignifikáns kapcsolatot mutatott ki az oktatás színpada és az internetes függőség között. Vizsgálatunkban nem derült ki a családi állapot és az internetfüggőség között. Ennek ellenére ilyen összefüggést találtak a korábbi tanulmányok többségében, amelyek megállapították, hogy az internetfüggőség gyakoribb az egyedülálló, mint a házas alanyok között (15). Vizsgálatunkban az internethasználat fő helye nem különbözött szignifikánsan a tanulmányozó csoportok között. A tanulmányok kimutatták, hogy az internet-hozzáférés helye az internet-függőség lehetséges kockázati tényezője (12, 22, 26, 27). Eredményeink azt mutatták, hogy a problémás felhasználók általában inkább éjjel és éjfélkor használják az internetet. Az orvostanhallgatók körében az internet éjszakai és éjféli használata társadalmi, tudományos vagy foglalkozási problémákat okoz, amelyek még tovább súlyosbíthatják az internetes függőséget ebben a csoportban (28). A tanulmány egyik erőssége az volt, hogy a résztvevőket az oktatás minden fázisából megválasztottuk, és kiértékeltem az internetfüggőség kapcsolódó tényezőit is. Vizsgálatunk azonban korlátozott. Először, nem végeztünk interjút az internetfüggőség diagnosztizálásának megerősítésére. Másodszor, csak az internet-függőség és a lehetséges kockázati tényezők közötti kapcsolatot próbáltuk létrehozni anélkül, hogy bizonyítani tudnánk közöttük fennálló ok-okozati összefüggést. Végül néhányan megtagadták a kitöltött kérdőívek kitöltését, ami negatívan befolyásolhatta tanulmányunk erősségét. Bár tanulmányunk kimutatta, hogy az internetes függőség gyakorisága nem haladja meg a többi lakosságot és az egyetemeket, mivel az internetes függőség gyakorisága világszerte gyorsan növekszik, a vizsgált népességnek fokozottan fennáll az internetfüggőség kockázata is. Így a kapcsolódó és okozó tényezőkre való összpontosítás segíthet nekünk hatékonyabb intervenciók és kezelések megtervezésében erre a fogékony csoportra. Végül azt javasoljuk, hogy végezzen további vizsgálatokat a tárgyak megkérdezésével, hogy meghatározzák a hallgatók internetes függőségének okait és tényezőit.

Köszönetnyilvánítás

A szerzők hálásan elismerik a Mashhad Orvostudományi Egyetemet a projekt megalapításáért.

Lábjegyzetek

Az egészségügyi politikára / gyakorlatra / kutatásra / orvosi oktatásra gyakorolt ​​hatás:Számos országban végeztek tanulmányt az ilyen típusú függőség előfordulásáról az orvostanhallgatók körében, de a kapcsolódó tényezőket általában elhanyagolták. Mivel a korai jövőben a betegek kezelésében részt vevő orvostanhallgatók mentális egészségének nagy jelentőséggel bírnak, az internet hosszadalmas és káros használata, valamint az ebből következő alvási rendellenességek komoly aggodalomra adnak okot, és külön figyelmet igényelnek.

Szerzők hozzájárulása:Tanulmányi koncepció és kialakítás: Maryam Salehi és Seyed Kaveh Hojjat. Adatgyűjtés: Ali Danesh és Mahta Salehi. Adatok elemzése és értelmezése: Mina Norozi Khalili és Maryam Salehi. A kézirat megfogalmazása: Seyed Kaveh Hojjat és Maryam Salehi. A kézirat revíziója a fontos szellemi tartalom számára: Seyed Kaveh Hojjat; Maryam Salehi; Mina Norozi Khalili; Ali Danesh; Mahta Salehi.

Pénzügyi beszámoló:A szerzőknek nincs pénzügyi érdeke a kéziratban szereplő anyaggal kapcsolatban.

Finanszírozás / támogatás:Ezt a tanulmányt a Mashhad Orvostudományi Egyetem támogatta.

Referenciák

1. Ramezani M, Salehi M, Namiranian N. A Chen internetes függőségi skálájának érvényessége és megbízhatósága. J Alapvető mentális egészség. 2012; 14 (55): 236-45.
2. Khazaal Y, Chatton A, Atwi K, Zullino D, Khan R, Billieux J. A kényszeres internethasználati skála (CIUS) arab hitelesítése. Alapvető visszaélések kezelése Előző politika. 2011; 6: 32. doi: 10.1186 / 1747-597X-6-32. [PMC ingyenes cikk] [PubMed] [Cross Ref]
3. Goel D, Subramanyam A, Kamath R. Az internetes függőség elterjedtségéről és a pszichopatológiával való kapcsolatának indiai serdülőknél végzett tanulmánya. Indian J Psychiatry. 2013; 55 (2): 140-3. doi: 10.4103 / 0019-5545.111451. [PMC ingyenes cikk] [PubMed] [Cross Ref]
4. Cash H, Rae CD, Steel AH, Winkler A. Internetfüggőség: A kutatás és gyakorlat rövid összefoglalója. Curr Psychiatry Rev. 2012; 8 (4): 292 – 8. doi: 10.2174 / 157340012803520513. [PMC ingyenes cikk] [PubMed] [Cross Ref]
5. Ko CH, Yen JY, Chen SH, Yang MJ, Lin HC, Yen CF. Javasolt diagnosztikai kritériumok, valamint az internetes függőség szűrő és diagnosztizáló eszköze egyetemi hallgatókban. Compr Pszichiátria. 2009; 50 (4): 378-84. doi: 10.1016 / j.comppsych.2007.05.019. [PubMed] [Cross Ref]
6. Chakraborty K, Basu D, Vijaya Kumar KG. Internet-függőség: konszenzus, ellentmondások és a további lépések. Kelet-ázsiai arch pszichiátria. 2010; 20 (3): 123-32. [PubMed]
7. Tsai HF, Cheng SH, Yeh TL, Shih CC, Chen KC, Yang YC és mtsai. Az internetes függőség kockázati tényezői - az egyetemi pályakezdők felmérése. Pszichiátria Res. 2009; 167 (3): 294–9. doi: 10.1016 / j.psychres.2008.01.015. [PubMed] [Cross Ref]
8. Ghamari F, Mohammadbeigi A, Mohammadsalehi N, Hashiani AA. Internetes függőség és annak kockázati tényezőinek modellezése az orvostanhallgatókban, Irán. Indian J Psychol Med. 2011; 33 (2): 158-62. doi: 10.4103 / 0253-7176.92068. [PMC ingyenes cikk] [PubMed] [Cross Ref]
9. Ko CH, Yen JY, Chen CC, Chen SH, Yen CF. A serdülők internetes függőségének javasolt diagnosztikai kritériumai. J Nerv Ment Dis. 2005; 193 (11): 728-33. [PubMed]
10. Ak S, Koruklu N, Yilmaz Y. Tanulmány a török ​​serdülő internethasználatáról: az internetes függőség lehetséges előrejelzői. Cyberpsychol Behav Soc Netw. 2013; 16 (3): 205–9. doi: 10.1089 / cyber.2012.0255. [PubMed] [Cross Ref]
11. Krajewska-Kulak E, Kulak W, Marcinkowski JT, Damme-Ostapowicz KV, Lewko J, Lankau A, et al. Internetfüggőség a bialystoki Orvostudományi Egyetem hallgatói körében. Comput Infor Nurs. 2011; 29 (11): 657-61. doi: 10.1097 / NCN.0b013e318224b34f. [PubMed] [Cross Ref]
12. G Kormas, Critselis E, Janikian M, Kafetzis D, Tsitsika A. A serdülők körében a potenciális problémás és problémás internethasználat kockázati tényezői és pszichoszociális jellemzői: keresztmetszeti tanulmány. BMC Közegészségügy. 2011; 11: 595. doi: 10.1186 / 1471-2458-11-595. [PMC ingyenes cikk] [PubMed] [Cross Ref]
13. Smahel D, Brown BB, Blinka L. Az online barátság és az internetfüggőség közötti kapcsolatok a serdülők és a feltörekvő felnőttek körében. Dev Psychol. 2012; 48 (2): 381-8. doi: 10.1037 / a0027025. [PubMed] [Cross Ref]
14. Mohammadbeigi A, Mohammadsalehi N. Az internetes függőség gyakorisága és a kapcsolódó kockázati tényezők a hallgatókban. J Guilan Univ Med Sci. 2010; 78: 46-8.
15. Dargahi H, Razavi M. [Internet-függőség és az ahhoz kapcsolódó tényezők a lakosságban, Teherán]. Payesh. 2007; 6 (3): 265-72.
16. Pramanik T, Sherpa MT, Shrestha R. Internet-függőség orvostanhallgatók csoportjában: keresztmetszeti tanulmány. Nepál Med Coll J. 2012; 14 (1): 46 – 8. [PubMed]
17. 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. [PubMed] [Cross Ref]
18. 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. [PubMed] [Cross Ref]
19. Eitel DR, Yankowitz J, Ely JW. Internetes technológia használata nőgyógyászok és háziorvosok részéről. JAMA. 1998; 280 (15): 1306-7. [PubMed]
20. Fu KW, Chan WS, Wong PW, Yip PS. Internet-függőség: prevalencia, diszkriminatív érvényesség és összefügg a serdülők között Hongkongban. Br J Pszichiátria. 2010; 196 (6): 486-92. doi: 10.1192 / bjp.bp.109.075002. [PubMed] [Cross Ref]
21. Rees H, Noyes JM. Mobiltelefonok, számítógépek és internet: nemi különbségek a serdülők használatában és hozzáállásában. Cyberpsychol Behav. 2007; 10 (3): 482–4. doi: 10.1089 / cpb.2006.9927. [PubMed] [Cross Ref]
22. Ceyhan AA. A török ​​egyetemi hallgatók problémás internethasználatának előrejelzői. Cyberpsychol Behav. 2008; 11 (3): 363-6. doi: 10.1089 / cpb.2007.0112. [PubMed] [Cross Ref]
23. 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. [PubMed] [Cross Ref]
24. Niemz K, Griffiths M, Banyard P. A kóros internethasználat előfordulása az egyetemi hallgatók körében, és az összefüggések az önértékeléssel, az általános egészségügyi kérdőívvel (GHQ) és a disinhibícióval. Cyberpsychol Behav. 2005; 8 (6): 562-70. doi: 10.1089 / cpb.2005.8.562. [PubMed] [Cross Ref]
25. Adiele I, Olatokun W. Az internetes függőség prevalenciája és meghatározói a serdülők körében. Comput Human Behav. 2014; 31: 100-10. doi: 10.1016 / j.chb.2013.10.028. [Cross Ref]
26. 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. [PubMed] [Cross Ref]
27. Tsitsika A, Critselis E, Kormas G, Filippopoulou A, Tounissidou D, Freskou A, et al. Internethasználat és visszaélés: az internethasználat prediktív tényezőinek többváltozós regressziós elemzése a görög serdülők körében. Eur J Pediatr. 2009; 168 (6): 655-65. doi: 10.1007 / s00431-008-0811-1. [PubMed] [Cross Ref]
28. Chebbi P, Koong KS, Liu L, Rottman R. Néhány megfigyelés az internetes függőségi rendellenességek kutatásáról. J Info Sys Educ. 2001; 1 (1): 3-4.