Technológiai függőség a kezelési keresők között a pszichológiai problémákra: a mentális egészség beállításában bekövetkező szűrés következménye (2017)

Technológiai függőség a kezelést igénylők között a pszichológiai problémákról: a szűrés következményei mentálhigiénés környezetben

Aswathy Das¹, Manoj Kumar Sharma¹, P Thamilselvan¹, P Marimuthu^{2 1} Klinikai Pszichológia Tanszék, Országos Mentálhigiénés és Idegtudományi Intézet, Bengaluru, Karnataka, India
² Biostatisztikai Tanszék, Nemzeti Mentálhigiénés és Idegtudományi Intézet, Bengaluru, Karnataka, India

Támogatás forrása: Egyik sem, Összeférhetetlenség: Egyik semLevelezési cím:
Manoj Kumar Sharma
SHUT Klinika (Szolgáltatás az egészség egészséges használatához) Govindaswamy Blokk, NIMHANS, Hosur Road, Bengaluru, Karnataka
India

Doi: 10.4103 / 0253-7176.198939

Háttér: A technológia használata növekedett a felhasználók körében. A felhasználás társadalmi, személyes és pszichológiai okoktól függ. A felhasználók gyakran használják a hangulati állapotok leküzdését, valamint a többi pszichológiai állapot kezelését. Ez a munka az információs technológia használatának feltárására irányul a pszichiátriai rendellenességben szenvedő betegek körében.

Anyagok és metódusok: Összesen 75 alanyokat kiértékeltek háttér-adatlap, internetes függőség-károsodási index, videojáték-használati mintázat, pornográfiai függőség-szűrő eszköz és mobiltelefon-szűrés felhasználásával, a tercier mentális egészségbetegek fekvőbeteg-és járóbeteg-beállításai alapján.

Eredmények: Megmutatta a mobil, az internet, a videojátékok és a pornográfia függőségét. Az életkor negatív korrelációt mutatott ezzel a függőséggel. Az átlagos használati időt a hangulati állapotok kezelésével társították. Az informatikai függőség az alvás megindításának késleltetésével járt.

Következtetés: Ez a munka kihatással van a pszichológiai problémák kezelését kereső alanyok technológiai függőségének szűrésére, és motiválja őket a technológia egészséges használatának fejlesztésére.

Kulcsszavak: Függőség, információs technológia, mentális egészség

Bevezetés

Az internethasználat növekedésével az elmúlt két évtizedben növekedett annak használata és a túlzott használatával járó tapasztalt működési zavarok gyakorisága. A felhasználók beszámolnak az internethasználatuk feletti ellenőrzés elvesztéséről, társadalmi problémáiról, valamint iskolai és / vagy foglalkozási nehézségeiről.^[1],[2] A közegészségügyi aggályok merülnek fel a internet kényszeres használatának hajlamossá válni kóros viselkedésré.^[3] Az internethasználók 20% és 33% -a valamilyen formában online szexuális tevékenységet folytat.^[4] Az online játékosok közel 80% -a veszít életének legalább egy elemét, például alvást, munkát, oktatást, baráti társaságot, családtagot és partnerrel való interakciót. Minél fiatalabbak a játékosok, annál hosszabb időt szentelnek az online játékok játékának, és ez tovább vezet az életmódjuk funkcionális károsodásához.^[5] A túlzott mértékű használat pszichológiai problémákkal is jár.^[6] A rossz megküzdés és a kognitív várakozások szintén közvetítik az internet túlzott használatának alakulását, ha más kockázati tényezők is vannak jelen, például depresszió, társadalmi szorongás, alacsony önértékelés, alacsony önhatékonyság és magas stressz.^[7] A depressziót, a társadalmi fóbiat, az ellenséget és az ADHD tüneteit a problémás internethasználat komorbid állapotának tekintik.^[3],[8] A társadalmi szorongással küzdő egyének nagyobb kényelmi és önfelfedési érzést jelentettek az online szocializáció során, mint a személyes kommunikáció.^[9] A kóros felhasználók 8% -a az internetet használta érzelmi támogatás céljából új emberekkel való találkozáshoz és interaktív játékokhoz.^[10] A klinikai alanyok 9% -a (n = 300) problémás a közösségi hálózati oldalak használata.^[11]

Az indiai összefüggésben végzett korábbi tanulmányok problematikusnak bizonyultak a technológia addiktív felhasználása szempontjából. Az alanyok többségének pszichológiai szorongása volt a mellékhatás. A felhasználók informatikai technológiákat is használtak pszichés problémájuk kezelésére, a stresszes helyzetek elkerülésére és az unalom kezelésére. Hiányos információ áll rendelkezésre a technológia alkalmazásának pszichés betegek körében történő alkalmazásáról, valamint annak más társadalmi-demográfiai változókkal való kapcsolatáról.

Anyagok és módszerek

Cél

Az információs technológia alkalmazásának feltárása a pszichiátriai rendellenességben szenvedő betegek körében.

Dizájnt tanulni

Felmérési módszert használtunk az 75 alanyok (férfi / női) toborzásához a Bengaluru (Karnataka) Mentális Egészségügyi és Idegtudományi Intézet beteg- és járóbeteg pszichiátriai környezetéből, az 16 éves vagy annál fiatalabb korosztály befogadási kritériumával, az internet használatával az 1 év minimális időtartamára és angol nyelv olvasási és írási képességére. Az aktív pszichopatológiás, írástudatlan és a részvételre hajlandó alanyokat kizártuk a vizsgálatból.

Eszközök

A nyomozó által kidolgozott háttéradatlap az életkor, a nem, a társadalmi-gazdasági helyzet, az oktatás, a foglalkozás vallása, a családi állapot és a család típusa, a pszichiátriai betegség részletei (a betegségek nemzetközi osztályozása szerinti fájldiagnózis szerint - 10) rögzítésére. [ICD-10] vagy a mentális rendellenességek diagnosztikai és statisztikai kézikönyve kritériumok), például a betegség időtartama, a betegség jellege és lefolyása, az alkalmazott kezelés és a premorbid személyiségjegyek. a technológia használatával kapcsolatos információk, az egyén életkora, a használat kezdete, az alkalmazott információs technológia típusa, az ok az információs technológia használatának megkezdésére, a használat gyakorisága, a felkeresett webhelyek, a jelenleg elérett webhelyek, az egyéni / csoportos tevékenységek, a használat időtartama, az intelligens használat telefon, internet, otthoni hozzáférhetőség, informatika használatának célja, az informatika használatával összefüggő helyzet, az informatika használatának csökkentésére tett kísérletek története, a használatról alkotott felfogás, a megküzdés kapcsolata (az unalom kezelése, az érzelmi állapot kezelése) stb.) / pszichiátriai állapot technológiával, valamint egészségügyi információk keresésével, tevékenység típusával; a technológia használatának hatása az ember életére, az ellátás szempontjából és a változás szükségességére.

Az Internet-függőség károsodásának indexe egy húsz elemből álló kérdőív, amely az 5-pont Likert skálán alapul az internetfüggőség értékelésére.^[12],[13] Az Internet-függőség károsodásának indexe felhasználható az enyhe-közepes és súlyos károsodás viselkedésének osztályozásához. Az a skála, amely arra utal, hogy az internethasználat milyen mértékben befolyásolja napi rutinját, társadalmi életének termelékenységét, alvási szokásait és érzéseit. Ezen a skálán a minimális pontszám húsz, a maximális pedig az 100. A skála közepes vagy jó belső konzisztenciát mutatott. Ezt személyes és általános internethasználata igazolta.

A videojáték-felhasználási minták, az egyének videojáték-használati mintáinak 9-skálán történő értékelése céljából, a videojátékok két, önmagában bejelentett mintázat szerinti értékelésével és az ahhoz kapcsolódó érzelmi szorongással.^[5]

A pornográfia-függőség szűrőeszköze egy húsz elem kérdőív, amely 5-pont Likert skálán alapszik a pornográfia és az online szexuális viselkedés függőségének felmérésére.^[14]

A mobiltelefon-használat szűrése az ICMR által finanszírozott viselkedési függőség-projekthez kidolgozott, kidolgozott szűrési kérdéseket kell használni.^[15] Tartalmazza az irányítás, kényszer, vágy és következményei területeit. Tartalmi érvényessége van. Ezeket a domaineket használják a mobiltelefon-függőség szűrésére. A három és annál magasabb pontszám azt jelzi, hogy a technológia túlzottan addiktív.

Eljárás

Az alanyokat a NIMHANS Bengaluru (Karnataka) beteg- és járóbeteg pszichiátriai környezetéből vettük ki. Az érintett kezelő csoporttól és a felhasználótól előzetes beleegyezést kaptunk. A betegeknek elmagyarázták a vizsgálat folyamatát és célkitűzéseit, és tájékozott hozzájárulást kértek. Biztosították az információk bizalmas kezelését. A szociodemográfiai információkat a beteg és az ápoló által megadott információk, valamint az ügy iratai alapján töltötték ki. Az internetes függőségi kérdőívet, a videojáték-felhasználási minta kérdőívet, a Facebook intenzitás kérdőívet, a pornográfiai függőségi tesztet és a mobiltelefon-függőség szűrő kérdőívét egyéni környezetben adták be.

Statisztikai analízis

Az adatokat a számítógépes elemzéshez kódoltuk, és a Kvantitatív adatok elemzéséhez a Social Science 16.0 (2008) verziót használtuk. Leíró statisztikákat, például az átlagot, a szórás százalékát és a gyakoriságot használták a demográfiai adatok, valamint a pszichiátriai állapot részleteinek elemzésére. A változók közötti összefüggés vizsgálatához kiszámítottuk Pearson szorzat-pillanat korrelációját. Pearson Chi-négyzet próbáját kiszámítottuk, hogy megvizsgáljuk a változók közötti kapcsolat jelentőségét. Az összes számot két tizedesjegyre kerekítettük, és a szignifikancia szintjének 0.05 és 0.01 valószínűségi szintjét használtuk.

Eredmények

A minta átlagéletkora 26.67 volt, az 6.5 szórásával. Az életkor megoszlása ​​16 évtől 40 évig terjedt. A mintában 45 hímek (60%) és 30 nőstények (40%) voltak. 17 házasok voltak (22.67%), 57 nem házasok (76%), és 1 elvált (1.33%). Az összes alany 10 és annál több éves iskolai végzettséggel rendelkezik. 36% a vidéki térségből származott, az 64% pedig a városi területből származott [1 táblázat].

1 táblázat: A minta társadalmi-demográfiai adatai    Kattintson ide a megtekintéshez

[2 táblázat] mutatja a mintapopuláció diagnosztizálását és gyakoriságát, különféle frekvenciákban 32 különböző diagnózist vettünk fel. A diagnózist az ICD 10 kritériumok szerint végezték. A gyakoriság és a százalékos arány minden kategóriában jelentősen eltér. A pszichiátriai betegség mintázatának százalékos aránya 1.3% és 10.7% között volt.

2 táblázat: Pszichiátriai diagnózissal rendelkező személyek gyakorisága és százalékos aránya a betegségek nemzetközi osztályozása szerint - 10 (F-kód)    Kattintson ide a megtekintéshez

[3 táblázat] jelzi a mobiltelefon-függőség (18.67%), az internet-függőség (16%), a pornográfia (4 – 6.67%) és a videojátékok (14.67%) jelenlétét.

3 táblázat: Az információs technológiai függőség mintája a minták között    Kattintson ide a megtekintéshez

[4 táblázat] mutatja a minta betegségének időtartamát (n = 75), 6 hónapoktól 21 évekig változik, és az átlag 6.4 év, az 4 szórásával. 85 év. Körülbelül 49.33% -uk volt olyan személyiség, akit alkalmazkodási nehézségek és személyiségjegyek jellemeztek.

4. Táblázat: A pszichiátriai betegség időtartamának és a mintának a preorbid személyisége    Kattintson ide a megtekintéshez

[5 táblázat] azt mutatja, hogy a teljes mintában szereplő egyének 58.7% -a azt jelentette, hogy több időt töltött az információs technológiával a „jó érzés érdekében.” a teljes minta 14.7% -át más célokra fordított időre, például általános információk megszerzésére, vagy a karrier és a tudósok részeként. Az információs technológia a negatív érzelmek elkerülése érdekében / a megküzdés módszereként inkább azoknál a felhasználóknál fordult elő, akik napi 2.7 h vagy annál többet használtak.

5 táblázat: Az internet átlagos napi felhasználási ideje és az internethasználathoz kapcsolódó helyzetek közötti kapcsolat    Kattintson ide a megtekintéshez

[6 táblázat] azt mutatja, hogy az alvási zavarok (az alvás elindításának késleltetése) inkább a közepesen súlyos vagy súlyos kategóriákban fordultak elő.

6 táblázat: Az internetes függőség és az alvás közötti kapcsolat (késleltetés az alvás megindításában)    Kattintson ide a megtekintéshez

[7 táblázat] azt mutatja, hogy az életkor negatív korrelációt mutatott a betegség időtartamával, az internettel, az internetes függőséggel, a mobil függőséggel, a videojátékok használatával és a pornográfiával kapcsolatos átlagos idővel. A betegség időtartamának nem volt szignifikáns összefüggése a technológiai függőséggel. Egy átlagos napi időköltség az interneten, amely pozitív korrelációt mutat a mobiltelefon, az internet, a videojátékok és a pornográfia függőségével kapcsolatban. A mobiltelefon-függőség szignifikáns pozitív korrelációt mutatott az internet, a videojáték-használat és a pornográfia-függőség szempontjából. Az internetes függőség pozitív korrelációt mutatott a videojáték-függőség és a pornográfia-függőség szempontjából.

7 táblázat: Összefüggés a különböző szociodemográfiai változók és az internetfüggőség között    Kattintson ide a megtekintéshez

Megbeszélés és következtetések

Ez a tanulmány megmutatja a mobiltelefon-függőség (18.67%), az internet-függőség (16%), a pornográfia (4 – 6.67%) és a videojátékok (14.67%) tendenciáját a pszichiátriai kezelést igénylő alanyok között. [3 táblázat]. Az életkor negatív kapcsolatban van az internetes függőséggel, a videojáték-függőség mobil függőségével és a pornográfiával. Hasonló tendencia figyelhető meg más tanulmányokban is. A minta átlagéletkora 26.67 volt, az 6.5 szórásával [1 táblázat] és [[7 táblázat]. A minta betegségének időtartama (n = 75), 6 hónapoktól 21 évekig változik, és az átlag 6.4 év, az 4 szórásával. 85 év. Az 49.33% -ának olyan személyisége volt, amelyet nehézségekbe ütközött a alkalmazkodás és a személyiségjegyek [4 táblázat]. Az információs technológia használatának célja volt a negatív érzelmek elkerülése / mivel a megküzdési módszer inkább azoknál a felhasználóknál fordult elő, akik napi 5 h vagy annál többet használtak [5 táblázat]. Az informatika mérsékelt vagy súlyos használata az alvás megindításának késleltetésével járt [6 táblázat]. Az életkor negatív korrelációt mutatott a betegség időtartamával, az internetre, az internetes függőségre, a mobil függőségre, a videojáték-használatra és a pornográfia-függőségre fordított átlagos idővel. A betegség időtartamának nem volt szignifikáns összefüggése a technológiai függőséggel. Egy átlagos napi interneten töltött idő, amely pozitív kapcsolatot mutat a mobiltelefon, az internet, a videojátékok és a pornográfia függőségével (VII). Hasonló tendenciát támasztottak alá más tanulmányok is. Az internetes függőség gyakrabban fordult elő a fiatalok körében.^[16] Az internetes függőség az életkor egyik fő kérdése az 12 – 18 korosztályban.^[17] Az 20 – 29 korcsoportba tartozó egyének többet használták az internetet, míg az 19 és annál alacsonyabb csoportba tartozó egyének internet-függőségi mutatói magasabbak voltak, mint más csoportok, és hogy ez a helyzet nemtől függően változott.^[18] A problémás internethasználat megmutatta az 75% korrelációját a depresszióval; 57% szorongással, 100% ADHD tüneteivel; 60% obszesszív-kompulzív tünetekkel és 66% ellenséges / agresszív tünetekkel. A problémás internethasználat kapcsolatban áll a depresszióval és az ADHD-vel.^[3] Azok a serdülők, akik több, mint 1 h konzolt vagy internetes videojátékokat játszanak, az ADHD vagy figyelmetlenség tünetei több vagy annál erősebbek lehetnek, mint azoknak, akik nem.^[19]

Az alacsony önértékelés, önhatékonyság és a stressz iránti érzékeny emberek inkább hajlamosak általános internetes függőségre.^[7] Az unalom büszkeségét fontos tényezőnek tekintik a szexuális tevékenységek online szerencsejátékának növelésében.^[20],[21] Úgy tűnik, hogy az alvásmentesség az internetes függőség és a késő esti bejelentkezés egyik legnagyobb problémás hatása.^[22],[23]

Jelen munka dokumentálja az informatikai függőség jelenlétét a pszichiátriai problémákkal küzdő alanyok között. Az internet és a pornográfia függősége az alvás megindításának késleltetésével is összefügg. Noha a kapott prevalencia alacsony a nemzetközi prevalenciához képest, egy nagyméretű mintában tanulmányozható. Ez a közlemény tendenciát mutatott az életkor / a napi átlagos időtartam összekapcsolása az informatikai függőséggel; az információs technológia mint megküzdési módszer alkalmazása. Korlátozása van abban, hogy a gondozók nem támasztják alá a megerősítést. Jelen munkának kihatása van a technológiai függőség mint komorbid állapot szűrésére a pszichiátriai populáció körében. A jövőbeni munka a pszichoszociális összefüggések feltárására koncentrálhat pszichológiai problémákkal küzdő alanyok, az információtechnológia addiktív használatának kezelésével kapcsolatos gondozói kérdésekre, valamint a technológia egészséges használatának előmozdítását célzó beavatkozás fejlesztésére.

Pénzügyi támogatás és szponzorálás

Nil.

Összeférhetetlenség

Nincs összeférhetetlenség.

Referenciák

1.	Young KS. Internetes függőség: Új klinikai rendellenesség megjelenése. Cyberpsychol Behav 1998; 1: 237-44.
2.	Beard és Wolf kritériumai a rosszindulatú internethasználatra. Psych Central. Elérhető ekkortól: http://www.psychcentral.com/blog/archives/2005/08/21/beard-and-wolfs-2001-criteria-for-maladaptive-internet-use/. [Utoljára beolvasva: 2015, szeptember 26].
3.	Carli V, Durkee T, Wasserman D, Hadlaczky G, Despalins R, Kramarz E, és mtsai. A patológiás internethasználat és a komorbid pszichopatológia közötti kapcsolat: Rendszeres áttekintés. Pszichopatológia 2013; 46: 1-13.
4.	V. Egan, Parmar R. Piszkos szokások? Online pornográfia-használat, személyiség, megszállottság és kényszeresség. J Szexuális házassági hő 2013; 39: 394-409.
5.	Griffiths MD, Davies MN, Chappell D. Online számítógépes játékok: A serdülő és felnőtt játékosok összehasonlítása. J Adolesc 2004; 27: 87-96.
6.	Bharatkur N, Sharma MK. A fiatalok problémás internethasználata. Ázsiai J Pszichiátriai 2012; 5: 279-80.
7.	M márka, Laier C, Young KS. Internet-függőség: Megküzdési stílusok, elvárások és kezelési vonatkozások. Elülső Psychol 2014; 5: 1256.
8.	Ko CH, Yen JY, Chen CS, Yeh YC, Yen CF. Serdülők internetes függőségének pszichiátriai tünetei prediktív értékei: 2 éves prospektív tanulmány. Arch Pediatr Adolesc Med 2009; 163: 937-43.
9.	Weidman AC, Fernandez KC, Levinson CA, Augustine AA, Larsen RJ, Rodebaugh TL. Kompenzációs internethasználat a társadalmi szorongásban szenvedő egyének körében és annak jólétére gyakorolt ​​hatásáról. Személyes különbség 2012; 53: 191-5.
10.	Morahan-Martin J, Schumacher P. A kóros internethasználat előfordulása és összefüggései a főiskolai hallgatók körében. Comput Human Behav 2000; 16: 13-29.
11.	Indu M, Sharma MK. A közösségi hálózatok a klinikai és normál populációban használatosak. M. Phil nem finanszírozott kiadatlan értekezés; 2013.
12.	Young K. Internetfüggőség: Tünetek, értékelés és kezelés. In: VandeCreek L, Jackson T, szerkesztők. Innovációk a klinikai gyakorlatban: egy forráskönyv. Vol. 17. Sarasota, FL: Professional Resource Press; 1999. o. 19-31.
13.	Widyanto L, McMurran M. Az internet-függőség teszt pszichometriai tulajdonságai. Cyberpsychol Behav 2004; 7: 443-50.
14.	Bulkley M. Pornográfiai függőség-szűrő eszköz (PAST). LCSW, Douglas Foote, CSW; 2013. Elérhető ekkortól: http://www.therapyassociates.net435.862.8273. [Utoljára érkezett az 2015 november 27 oldalán].
15.	Sharma MK, Benegal V, Rao G, Thennarasu K. Viselkedésfüggőség a közösségben: felfedezés. Az Orvosi Kutatás Indiai Tanácsa nem publikált munkát finanszírozott; 2013.
16.	Jang KS, Hwang SY, Choi JY. Internet-függőség és pszichiátriai tünetek a koreai serdülők körében. J Sch Health 2008; 78: 165-71.
17.	Öztürk Ö, Odabaşıoğlu G, Eraslan D, Y Genç, Kalyoncu ÖA. Internet-függőség: Klinikai szempontok és kezelési stratégiák. J Függ 2007; 8: 36-41.
18.	Hahn C, Kim DJ. Van-e közös neurobiológia az agresszió és az internet-függőség rendellenességei között? Viselkedő rabja 2014; 3: 12-20.
19.	Chan PA, Rabinowitz T. A videojátékok és a figyelemhiányos hiperaktivitás zavar tüneteinek keresztmetszeti elemzése serdülőknél. Ann Gen Pszichiátria 2006; 5: 16.
20.	Chaney képviselő, Chang CY. Háromféle zavar az interneten szexuálisan rabja férfiak számára, akik férfiakkal szexelnek: Az unalom komolysága, a társadalmi kapcsolat és a disszociáció. Szexfüggők kényszerképessége 2005; 12: 3-18.
21.	Mehroof M, Griffiths MD. Online játékfüggőség: A szenzációkeresés, az önkontroll, a neurotika, az agresszió, az állami szorongás és a vonási szorongás szerepe. Cyberpsychol Behav Soc Netw 2010; 13: 313-6.
22.	Shaw M, fekete DW. Internet-függőség: meghatározás, értékelés, járványtani és klinikai kezelés. 2008; 22: 353-65.
23.	Cheung LM, Wong WS. Az álmatlanság és az internetes függőség hatása a depresszióra hongkongi kínai serdülőknél: feltáró keresztmetszeti elemzés. J Sleep Res 2011; 20: 311-7.