A malajziai orvosi hallgatók körében az okostelefon-függőség skála malajziai változatának érvényesítése (2015)

Absztrakt

ábrák

 

 

 

 

 

  

Idézet: Ching SM, Yee A, Ramachandran V., Sazlly Lim SM, Wan Sulaiman WA, Foo YL, et al. (2015) Az okostelefon-függőség skála maláj változatának érvényesítése a malajziai orvostanhallgatók körében. PLOS ONE 10 (10): e0139337. doi: 10.1371 / journal.pone.0139337

Szerkesztő: Aviv M. Weinstein, az Arieli Egyetem, Izrael

kapott: Március 18, 2015; Elfogadott: Szeptember 11, 2015; Megjelent: Október 2, 2015

Copyright: © 2015 Ching 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 szeretnék köszönetet mondani az UPM kutatási alapjának (támogatás száma: UPM / 700-2 / 1 / GP-IPM / 2014 / 9436500) a pénzügyi támogatásért. Az URL http://www.rmc.upm.edu.my/.

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

Bevezetés

Nem kétséges, hogy az okostelefon hatalmas kényelmet nyújtott a mindennapi életben, mivel fejlettebb számítási képességgel és csatlakoztathatósággal rendelkezik, mint az alapfunkciós telefonok [1]. Az okostelefon használatának különféle céljai vannak. Széles körű tanulmány szerint az okostelefonnak számos előnye van társadalmi és orvosi célokra [2-5]. Noha az okostelefon az egyik legnépszerűbb és legfontosabb kommunikációs eszközvé vált, annak túlzott használata társadalmi kérdésként világszerte felmerült, és új mentális egészségügyi problémát váltott ki, ahol a felhasználó hajlamos arra, hogy attól függjön.6-8].

Az okostelefon-függőség „mobiltelefon-függőség”, „kényszeres mobiltelefon-túlhasználat” vagy „mobiltelefon-túlhasználat” néven is ismert. Ezek a kifejezések elsősorban a problémás mobiltelefon-használat jelenségét írják le [9, 10]. Az „okostelefon-függőség” az irodalomban általánosan használt kifejezés. Ezt a függőséget elsősorban az okostelefonok használatával kapcsolatos túlzott vagy rosszul ellenőrzött aggodalmak, késztetések vagy magatartások jellemzik, annyiban, hogy az egyének elhanyagolják az élet más területeit [11-13]. A tanulmányok szerint a túlzott mobiltelefon-használat stresszhez, alvászavarokhoz, dohányzáshoz és a depresszió tüneteihez kapcsolódik [14-16].

A malajziai legfrissebb adatok azt mutatták, hogy az okostelefonok penetrációja az 47 2012% -áról 63% -ra nőtt. Az 2013-ben az 2014 millió malajziai aktív okostelefon-felhasználó volt, szemben az 10.13 millióval az 7.7 millióval [17-20]. Az okostelefon kóros használata hasonló az internetes függőséghez. Az internetes függőség használata a fiatalok és a felnőttek körében világszerte túlzott mértékű [21]. A túlzott internetfüggőség pszichiátriai rendellenességekhez, alacsony önértékeléshez, depresszióhoz és akadályozott akadémiai és foglalkozási teljesítményhez vezet [22-25]. Helyi tanulmányok szerint az internetes függőség gyakorisága 43% volt [26], és több mint 4.2 millió aktív Facebook-felhasználó van Malajziában; Valójában a Facebook az ország legjobb hálózati oldala. Tekintettel arra, hogy Malajziában gyorsan növekszik az okostelefonok használata, sürgősen ki kell erősíteni egy skálát az okostelefon-függőség mérésére a helyi lakosságban, hogy meghatározzák annak előfordulását és azonosítsák, ki fenyegeti az okostelefon-függőség kialakulását, hogy a politikai döntéshozók megfelelő beavatkozást tervezhet a közeljövőben.

Mint az internetes függőségi teszthez készített tényező szerkezettel [27], a Min Kwon et al. által kifejlesztett Smartphone Addiction Scale (SAS). volt az első okostelefon-függőség skála, amelyet diagnosztizáltak [28]. Ez a skála 33 elemekből áll, és megbízhatónak, jó belső konzisztenciájúnak (Cronbach alfa = 0.967) számít, és a hat alskála egyidejű érvényessége az 0.32-tól az 0.61-ig terjed.28].

Ennek a tanulmánynak az volt a célja, hogy a SAS-t maláj nyelvre fordítsa, és megvizsgálja a SAS maláj változatának (SAS-M) pszichometriai tulajdonságait, hogy megkönnyítse annak használatát a helyi kutatás további kutatásában.

Módszertan

Tanulmány tervezése és beállítása

Ez egy keresztmetszeti tanulmány volt az összes első és másodikéves orvostanhallgatóról, a Malajzia Universiti Putra-tól. Ezeket a hallgatókat egy validációs vizsgálathoz vezették be 2014 augusztus és szeptember 2014 között. Ez az egyetem Serdangben található, Malajzia közigazgatási fővárosa, Putrajaya mellett. A mintavételt legalább 165-ra becsültük, az elemre számítva öt eset kiszámítása alapján a SAS-ben (amely összesen 33 elemeket tartalmaz) [29]. Ezért ebben a vizsgálatban az 228 mintázata megfelelő volt.

Eljárás.

Stage 1: A szerző a SAS angol verzióját a Kwon et al.-Tól szerezte be. Az angolról maláj nyelvre történő fordítást két kétnyelvű nyelvszakértő párhuzamosan végezte, míg a fordítást egy harmadik kétnyelvű nyelvszakértő végezte. Megvitatták az eredeti verzió és a hátsó fordítás közötti eltéréseket, és ennek megfelelően kiigazították. A lefordított SAS végleges változatát, amelyet SAS-M tervezetnek hívtunk, egy pszichiáterből, két vezető orvosból és egy családorvosból álló szakértői testület készítette, akik mind képzett szakemberek a pszichometriai műszerek és akik mindegyikének volt depressziós állapotok klinikai tapasztalata.

Stage 2: A SAS-M első vázlatát az 20 natív maláj nyelven beszélõ hallgatók körében kipróbálták, hogy azonosítsák a verzió hibáit. Minden olyan szót, amelyet a válaszadók ebben a verzióban alkalmatlannak vagy nem megfelelőnek tartottak, megjegyeztük és kijavítottuk. A legtöbb hallgatónak nehezen tudta elfogadni az 15. Tételt: „Mérges vagy bosszantó, ha nincs okostelefonom”. Ezt a pontot felülvizsgálták, és a maláj nyelvű „Türelmetlen és nyugtalan érzés, ha nincs okostelefonom” című fordításra. A SAS-M végleges változatát két, több mint 10 éves tapasztalattal rendelkező pszichiáter vizsgálta tovább a tartalom érvényességének felmérése, valamint az kielégítő arc és megfelelő szemantika, kritériumok és fogalmi egyenértékűség biztosítása érdekében.

Stage 3: Minden hallgató írásbeli tájékozott beleegyezést kapott, miután teljes körű magyarázatot kapott a vizsgálat természetéről és bizalmasságáról, és az 228 hallgatók beleegyeztek a részvételbe a vizsgálatban, 9% -os válaszadási arány nélkül. A szociodemográfiai adatokat (életkor, nem, etnikai hovatartozás és háztartási jövedelem) a hallgatóktól szereztük be. Dokumentáltak információkat a hallgatók okostelefon-használatáról a saját becslésük alapján, például a heti használati órák számát, az okostelefon-használók éveinek számát és az okostelefon használatának életkorát. A hallgatók a következő kérdőíveket kaptak:

1. A SAS és a SAS-M (A. táblázat: S1 szöveg).
2. Az Internet Addiction Test maláj változata.

Műszerek

Okostelefon-függőség skála [28].

A SAS egy önkitöltő, 6-pont Likert típusú skála, amely 33 elemeket tartalmaz. Mindegyik kérdés válasz skálája 1-tól 6-ig terjed (1 = határozottan nem ért egyet az 6-rel = határozottan egyetért), tükrözve a tünetek gyakoriságát. A válaszadó körözte azt az állítást, amely legjobban leírja okostelefon-használati jellemzőit. A SAS-n lehetséges összes pontszám 48-tól 288-ig terjed. Minél magasabb a pontszám, annál nagyobb az okostelefon kóros használata.

Internet-függőség teszt [26].

Az IAT kérdőív, amelyet Kimberly Young fejlesztett ki az 1998-ben, a leggyakrabban használt eszköz az internetfüggőség diagnosztizálásához. A maláj változat helyben érvényesült, jó belső konzisztenciával (Cronbach alfa = 0.91) és párhuzamos megbízhatósággal (osztályon belüli korrelációs együttható (ICC) = 0.88, P <0.001). Ez egy önállóan kitöltött kérdőív, amely egy 5 pontos elemet tartalmazó 20 pontos Likert típusú skálából áll, minimális pontszáma 20 és maximális 100 pont. Az egyes kérdések pontszáma 1 és 5 (1 = soha 5-ig = mindig), megismételve a tünetek előfordulását. A hallgatók azt a kijelentést választották, amely legjobban leírta internethasználatuk jellemzőit. Minél magasabb a pontszám, annál nagyobb a kóros internethasználat mértéke. Ha az IAT maláj változatának pontszáma meghaladja a 43-at, akkor az egyént diagnosztizálják az internet-függőség kockázatának [26].

Statisztikai elemzés

Valamennyi elemzést a Társadalomtudományok 21.0 verziójának (SPSS, Chicago, IL, USA) statisztikai csomagjának felhasználásával végeztük. Leíró statisztikákat számítottunk ki a résztvevők kiindulási jellemzőire. A SAS-M belső konzisztenciájának értékeléséhez Cronbach alfáját használták, az adatok normalitását pedig Kolmogorov-Smirnov elemzés segítségével értékelték. A skálaelemek homogenitását elemezték az elemek és az összes pontszám közötti korrelációs együtthatók alapján, ha egy elemet töröltek. A konstrukció érvényességét feltáró faktoranalízissel és ferde promax-szal vizsgáltuk Kaiser-normalizálással. Az egyes tényezők tételeinek meghatározásához> 0.30 faktorterhelést alkalmaztunk. A Guttman-Kaiser-szabály alapján az 1-nél nagyobb sajátértékű tényezőket megtartják [30, 31]. Az ICC-vel megvizsgálták a SAS-M és a SAS angol verziója közötti párhuzamos megbízhatóságot, valamint az SAS-M tesztelés utáni megbízhatóságát. Pearson-féle korrelációval megvizsgáltuk a SAS-M és az IAT maláj változatának egyidejű érvényességét. Az optimális SAS-M küszöbértéket a veszélyeztetett esetekben a koordinátapontok alapján határozták meg, amikor az IAT maláj változatának pontszáma meghaladta az 43-et [26], ahol az érzékenység és a specifitás optimális volt a vevő működési jellemzőinek (ROC) elemzésében. A görbe alatti területet (AUC) meghatározzuk a ROC görbe számára.

Meghatározás

A szokásos felhasználó az a felhasználó, aki legalább 6 vagy annál többször használ okostelefont az 6 hónapokban [32]

Etikai jóváhagyás

E vizsgálat etikai jóváhagyását a Malajzia Putiti Universiti Etikai Bizottságától (FPSK-EXP14 P091) szerezték be.

Eredmények

Összesen 228 hallgatót vettünk fel ebben a tanulmányban. Táblázat 1 mutatja a vizsgált populáció klinikai jellemzőit. Összességében az átlagos életkor körülbelül 22 év ± 1.1 volt. A hallgatók több mint fele nő (56.6%), és többség maláj nemzetiségű (52.4%). Az okostelefon heti átlagos használati órája 36.5 óra. Átlagosan a hallgatók 19 éves korukban kezdték el használni az okostelefont, az átlagos okostelefon-használat éve pedig 2.4 év volt.

  

 

Letöltés:  

• PPT

  PowerPoint dia

• PNG

  nagyobb kép (81KB)

• TIFF

  eredeti kép (461KB)

1 táblázat. A vizsgált populáció jellemzői (N = 228).

 

doi: 10.1371 / journal.pone.0139337.t001

A SAS-M tényezőinek felépítése és belső konzisztenciája

Bartlett szférikus tesztje szignifikáns volt (p <0.01), és a Sais-M mintavételi megfelelőségének Kaiser-Meyer-Olkin mértéke 0.92 volt, jelezve, hogy a skála érdemes [33], ami viszont jelezte, hogy a faktoranalízis megfelelő volt. Hat tényezőt (sajátérték> 1.00) vontak ki a feltáró faktoranalízis módszerével és a ferde promax rotációval Kaiser normalizációval, amely a teljes variancia 65.3% -át tette ki. Ez az eredmény összhangban állt az eredeti SAS-szal [28].

A SAS-M jó belső konzisztenciát mutatott; Cronbach alfa-együtthatója a teljes skálán 0.94 volt, és a hat tényező vonatkozó együtthatói: 0.877, 0.843, 0.865, 0.837, 0.865 és 0.861. A SAS alskáláknak megfelelő hat tényezőt „kibertér-orientált kapcsolat”, „napi életzavar”, „elsőbbség”, „túlzott használat”, „pozitív előrejelzés” és „visszavonás” (Táblázat 2). Az összes elem korrigált elemének összes korrelációja meghaladta az 0.9 értéket. Bármely elem törlése nem növelte az összpontszám belső konzisztenciáját (Táblázat 3). A párhuzamos megbízhatóság a SAS-M és a SAS között magas volt, amit az 0.95 ICC mutat (95% Bizalmi intervallum = 0.937-0.962). A SAS-M tesztelési megbízhatósága az 1-hetes intervallum után nagy volt, az ICN értéke 0.85 (95% Bizalmi intervallum = 0.808-0.866).

  

 

Letöltés:  

• PPT

  PowerPoint dia

• PNG

  nagyobb kép (365KB)

• TIFF

  eredeti kép (756KB)

2 táblázat. A SAS-maláj változat tényező elemzése.

 

doi: 10.1371 / journal.pone.0139337.t002

  

 

Letöltés:  

• PPT

  PowerPoint dia

• PNG

  nagyobb kép (594KB)

• TIFF

  eredeti kép (977KB)

3 táblázat. Javítva tétel - Összes összefüggés és Cronbach alfa, ha az elemet törölték a SAS-M-re.

 

doi: 10.1371 / journal.pone.0139337.t003

A SAS-M párhuzamos érvényessége: Összefüggések a SAS-M alskálái és az IAT maláj változata között

A SAS-M rész skálája és az IAT maláj változata között elvégzett Pearson-korrelációs elemzés eredményeit a Táblázat 4. Az eredmények azt mutatják, hogy a SAS-M összes alskálája, a „pozitív előrejelzés” kivételével, szignifikánsan kapcsolódott az IAT maláj változatához.

  

 

Letöltés:  

• PPT

  PowerPoint dia

• PNG

  nagyobb kép (238KB)

• TIFF

  eredeti kép (407KB)

4 táblázat. A SAS-M egyidejű érvényessége (Pearson-korreláció): A SAS-M alskálái és az IAT maláj változata.

 

doi: 10.1371 / journal.pone.0139337.t004

A ROC-görbe AUC-értéke 0.801 (95% CI = 0.746 - 0.855). A kockázati esetek azonosításához az optimális küszöbérték nagyobb volt, mint az 98, 71.43% érzékenységgel, 71.03% specificitással, 64.10% pozitív prediktív értékkel (PPV) és 77.44 negatív prediktív értékkel (NPV). %. Ebben a tanulmányban egy okostelefon-függőség kialakulásával járó, veszélyeztetett eset prevalenciája az 46.9% volt, az 98 pontszám alapján.

Megbeszélés

Ez a tanulmány a SAS-M belső konzisztenciáját, dimenzióját, valamint párhuzamos és konstruktív érvényességét vizsgálta. A tanulmány eredményei azt mutatják, hogy a SAS-M megbízható és érvényes eszköz az okostelefon-függőség felmérésére a maláj nyelvű népességben.

Ebben a tanulmányban a SAS-M jó belső konzisztenciát mutatott; Cronbach alfa-együtthatója a teljes skálán 0.94 volt, és a hat tényező vonatkozó együtthatói: 0.877, 0.843, 0.865, 0.837, 0.865 és 0.861. A SAS-M párhuzamos megbízhatóságát és az 1-hetes intervallum utáni tesztelési megbízhatóságot jónak találták, az 0.95 és az 0.85 ICC-kkel, amelyek még jobbak, mint a SAS eredeti verziójánál [28]. A mai napig ez az első olyan elemzés az okostelefon-függőséggel kapcsolatban, amely azt mutatja, hogy a SAS-M olyan jó, mint az angol verzió.

A hat domináns elem, amelyek a SAS-M variabilitásának nagy részét magyarázták, hasonlóak voltak azonban az eredeti SAS eleméhez. A jelen tanulmányban az alkotóelemek a következőkből álltak: „kibertér-orientált kapcsolat”, “mindennapi életzavar”, “elsőbbség”, “túlhasználat”, “pozitív előrejelzés” és “visszavonás”. Az eredeti SAS alkotóelemei a „napi élet zavarása”, „pozitív előrejelzés”, „visszavonulás”, „kibertér-orientált kapcsolat”, „túlhasználat” és „tolerancia” voltak. Az ebben a faktorelemzésben megszerzett tényezők nem minden párhuzamosak az eredeti SAS-ben kapott tényezőkkel. Valószínűbb annak köszönhető, hogy ez tükrözi a maláj és a koreai minták közötti különbségeket. Az eredeti SAS jelentése a fordítási folyamat során megváltozott.

A jelen tanulmányban bemutatott komponensek többsége azonos, kivéve az „elsőbbséget”, amely különbözik az eredeti SAS „toleranciájától”. A lehetséges okok a tanulmányi populációnk fiatalabbak voltak (21.7 ± 1.1 évek 20-től 27-ig terjedő életkorúak), mint a koreai népességhez képest (26.1 ± 6.0, életkoruk 18 – 53). A tanulmányi populáció háttere homogén volt, mivel az alanyok orvostanhallgatók voltak, összehasonlítva az eredeti SAS-tanulmány foglalkozási és oktatási szintjének széles skálájával. Az eltérő értelmezést bonyolíthatja a vizsgált népesség hátterének és oktatásának heterogenitása.

Ebben a tanulmányban a SAS-M összes alskálája, a „pozitív előrejelzés” kivételével, szignifikánsan kapcsolódott az IAT maláj változatához. Lehet, hogy ez az egyetlen olyan al-skála, amely nem korrelál jól az IAT-vel, mivel az IAT elsősorban az internet káros használatát méri, tehát nincs olyan elem, amely pozitív előrejelzést kérne. Mindazonáltal ez a szempont nem csökkenti az egyidejű érvényességet, mivel a többi 5 alskála erősen korrelál.

Az ezen okostelefon használatával okostelefon-függőségként azonosítható veszélyeztetett esetek prevalenciája az 46.9% volt. Számos lehetséges magyarázat van erre az eredményre. Az okostelefon-függőség magas prevalenciája várható, mivel egy helyi tanulmány kimutatta, hogy a malajziai személyek 85% -a rendelkezik mobiltelefonokkal [18]. Az okostelefonok a kedvenc lehetőség, mivel a malajziai hajlamosak a közösség tendenciáinak követésére [20]. Ezen felül az okostelefon ingyenes azonnali üzenetküldést biztosít bizonyos platformon, például a WhatsAppon és a WeChaton keresztül, amelyek gazdagítják a felhasználók életét. A szórakozás egy másik lehetséges magyarázat az okostelefon-függőség magas elterjedtségére, mivel ezekkel a telefonokkal az orvostanhallgatók zenét hallgathatnak, filmeket nézhetnek és játszhatnak a stressz enyhítésére [34]. Ezért hajlamosak több időt tölteni az okostelefonjukkal a nap végén, és végül patológiás felhasználókká válni.

Vizsgálatunkban azonban az egyik aggodalomra ad okot az optimális SAS-M küszöbérték a veszélyeztetett esetekben a koordinátapontokból, amikor az IAT maláj változatának pontszáma meghaladta az 43-t. Ez nem naprakész az IAT jól bevált határértékeire. Hasonlóképpen, nincs meghatározva az internet vagy okostelefon-függőség diagnosztikai kritériuma a DSM V szerint a függőség zavarának spektrumában [21, 25]. Így a tanulmányunk által javasolt küszöbérték valószínűleg túl alacsony volt, ami az okostelefon-függőség nagyon becsült arányához vezetett. Helyesen az internet-függőség diagnosztizálásának három kritériumon kell alapulnia, amelyeket Ko, et al., 2012 [25].

A SAS-M inkább szűrőként vagy skálaként működik az okostelefonok addiktív használatának súlyosságának felmérése érdekében, mint egy diagnosztikai eszköz. A jövőbeli kutatások fontos kérdése az okostelefon-függőség megfelelő diagnosztizálása. Javasoltuk, hogy a jövőben az okostelefon-függőség diagnosztizálása során több kritériumot tartalmazzon, amelyek az A, B és C kritériumokból állnak. Az A. kritérium az okostelefon-függőség hat jellegzetes tünetét tartalmazza, mint például a kibertér-orientált kapcsolat, a napi élet zavara, elsőbbség, túlzott használat, pozitív előrejelzés. és visszavonás. A B kritériumnak tartalmaznia kell az okostelefonok használatával járó funkcionális károsodást. A C. kritériumnak ki kell zárnia az egyéb pszichiátriai rendellenességeket, például a bipoláris rendellenességet vagy más impulzív rendellenességet. Azon alanyok, akik teljesítik az A, B és C kritériumot, csak okostelefon-függőséggel bírnak.

Erő és korlátozások

Ennek a tanulmánynak az eredményeit a tanulmány korlátaival összefüggésben kell értelmezni: Először is, a függőségi rendellenességek spektrumában nincs megállapított diagnosztikai kritérium az internet vagy az okostelefon-függőség számára a DSM V szerint [21, 25]. Tekintettel azonban az okostelefon-függőséggel kapcsolatos helyi kutatások korlátozott mértékére, ennek a tanulmánynak az eredménye továbbra is betekintést nyújthat az egészségügyi szakemberek körébe. Másodszor, annak ellenére, hogy a minta mérete megfelelő volt, de nem randomizált. A nem és a faj nem volt egyenlő eloszlásban. Sőt, ezt a vizsgálatot egyetlen központban végezték, tehát a minta populációja homogén volt, és nem feltétlenül tükrözi Malajzia általános népességét.

E korlátozás ellenére a jelen tanulmány eredményei bizonyították, hogy a SAS-M felhasználható az okostelefon-függőség értékelésére az oktatott malajziai fiatal felnőttek körében.

Következtetés

Ez a tanulmány az orvostanhallgatók körében fejlesztette ki az első okostelefon-függőség skálát. Ez a tanulmány azt is bizonyítja, hogy a SAS-M egy érvényes és megbízható, önálló eszköz az okostelefon-függőség veszélyének kitett személyek szűrésére.

segítő információ

Szerzői hozzájárulások

A kísérletek megtervezése és megtervezése: SMC AY FKH. Kísérleteket hajtott végre: VR SMSL WAWS YLF. Elemeztem az adatokat: SMC AY. Hozzáadott reagensek / anyagok / elemző eszközök: SMC AY. Írta a papírt: SMC AY VR.

Referenciák

1. 1. Rashvand HF, Hsiao KF (2015) okostelefon-intelligens alkalmazások: rövid áttekintés. Multimédia rendszerek 21 (1): 103 – 119 doi: 10.1007 / s00530-013-0335-z
   • Cikk megtekintése
   • PubMed / NCBI
   • Google Scholar
2. 2. Mosa AS, Yoo I, L lapok (2012) Az okostelefonok egészségügyi alkalmazásának szisztematikus áttekintése. BMC Orvosi informatika és döntéshozatal 12: 67. doi: 10.1186 / 1472-6947-12-67. PMID: 22781312
3. Cikk megtekintése
4. PubMed / NCBI
5. Google Scholar
6. Cikk megtekintése
7. PubMed / NCBI
8. Google Scholar
9. Cikk megtekintése
10. PubMed / NCBI
11. Google Scholar
12. Cikk megtekintése
13. PubMed / NCBI
14. Google Scholar
15. Cikk megtekintése
16. PubMed / NCBI
17. Google Scholar
18. Cikk megtekintése
19. PubMed / NCBI
20. Google Scholar
21. Cikk megtekintése
22. PubMed / NCBI
23. Google Scholar
24. Cikk megtekintése
25. PubMed / NCBI
26. Google Scholar
27. Cikk megtekintése
28. PubMed / NCBI
29. Google Scholar
30. Cikk megtekintése
31. PubMed / NCBI
32. Google Scholar
33. Cikk megtekintése
34. PubMed / NCBI
35. Google Scholar
36. Cikk megtekintése
37. PubMed / NCBI
38. Google Scholar
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. 3. N, Lane, Mohammod M, Lin M, Yang X, Lu H, Ali S és mtsai. (2011) BeWell: Okostelefon-alkalmazás a jólét figyelésére, modellezésére és előmozdítására. 5. Nemzetközi Konferencia az Egészséges Egészségügyi Számítástechnikákról, Dublin.
88. 4. Patrick K, Griswold WG, Raab F, Intille SS (2008) Health és a mobiltelefon. 35: 177 – 181. doi: 10.1016 / j.amepre.2008.05.001. PMID: 18550322
89. 5. Derbyshire E, Dancey D (2013) Okostelefonos orvosi alkalmazások a nők egészségére: mi a bizonyíték-alap és a visszajelzés? International Journal of Telemedicine and Applications cikkazonosító: 782074, 10. doi: 10.1155 / 2013/782074
90. 6. Emad AS, Haddad E (2015) Az intelligens telefonok hatása az emberi egészségre és viselkedésre: a jordániak felfogása. 2 (2): 52 – 56.
91. 7. Sarwar M, Soomro TR (2013) Az okostelefonok hatása a társadalomra. Európai Tudományos Kutatás Folyóirat 98 (2): 216 – 226.
92. 8. Acharya JP, Acharya I, Waghrey D (2013) Tanulmány a mobiltelefonok néhány általános egészségügyi hatásáról az egyetemisták körében. Journal of Community Medicine & Health Education 3: 21. doi: 10.5958 / j.2319-5886.2.3.068
93. 9. Lin YH, Chang LR, Lee YH, Tseng HW, Kuo TB, Chen SH. (2014) Az Smartphone Addiction Inventory (SPAI) fejlesztése és érvényesítése. PLoS One 9: e98312. doi: 10.1371 / journal.pone.0098312. PMID: 24896252
94. 10. Billieux J, Van der Linden M, d'Acremont M, Ceschi G, Zermatten A (2007) Az impulzivitás összefügg-e a mobiltelefon észlelt függőségével és tényleges használatával? Alkalmazott kognitív pszichológia 21: 527–537. doi: 10.1002 / acp.1289
95. 11. Park N, Lee H (2012) Az okostelefon-használat társadalmi következményei: a koreai egyetemisták okostelefon-használata és pszichológiai jólléte. Kiberpszichológia, viselkedés és szociális hálózatok 15: 491–497. doi: 10.1089 / cyber.2011.0580
96. 12. Yen CF, Tang TC, Yen JY, Lin HC, Huang CF, Liu SC, et al. (2009) A dél-tajvani serdülők körében a problémás mobiltelefon-használat tünetei, funkcionális károsodás és depresszióval való összefüggése. A serdülőkor naplója: 32: 863 – 873. doi: 10.1016 / j.adolescence.2008.10.006. PMID: 19027941
97. 13. Beranuy M, Oberst U, Carbonell X, Chamarro A (2009) Problémás internet- és mobiltelefon-használat és klinikai tünetek főiskolai hallgatókban: Az érzelmi intelligencia szerepe. Számítógépek az emberi viselkedésben 25: 1182 – 1187. doi: 10.1016 / j.chb.2009.03.001
98. 14. Thomee S, Harenstam A, Hagberg M (2011) Mobiltelefon-használat és stressz, alvászavarok és depresszió tünetei fiatal felnőttek körében - prospektív kohorsz tanulmány. BMC Közegészségügyi 11: 66. doi: 10.1186 / 1471-2458-11-66. PMID: 21281471
99. 15. Ezoe S, Toda M, Yoshimura K, Naritomi A, Den R, Morimoto K (2009) A személyiség és az életmód kapcsolatai a mobiltelefon-függőséggel az ápoló nők körében. Társadalmi magatartás és személyiség: 37 (2) nemzetközi folyóirat: 231 – 238. doi: 10.2224 / sbp.2009.37.2.231
100. 16. Toda M, Monden K, Kubo K, Morimoto K (2006) Az egyetemi hallgatók mobiltelefon-függősége és egészségi életmódja. Szociális viselkedés és személyiség 34 (10): 1277 – 1284. doi: 10.2224 / sbp.2006.34.10.1277
101. 17. A malajziai Kommunikációs és Multimédia Bizottság (2012) kézi telefon-használói felmérése az 2011-ről. Elérhető: http://www.skmm.gov.my/skmmgovmy/media/G​eneral/pdf/SSKMM-HandPhoneSurvey-2011.pd​f
102. 18. A malajziai Kommunikációs és Multimédia Bizottság (2014) kézi telefon-használói felmérése az 2012-ről. Elérhető: http://www.skmm.gov.my/skmmgovmy/media/G​eneral/pdf/130717_HPUS2012.pdf
103. 19. ecommercemilo (2014). Elérhető: http://www.ecommercemilo.com/2014/09/12-​facts-mobile-malaysia.html#.Va8ru_mqpBe.
104. 20. Osman MA, Talib AZ, Sanusi ZA, Shiang-Yen T, Alwi AS (2012) Az okostelefonok tendenciáinak és használatának viselkedése Malajziában. Új számítógépes architektúrák és alkalmazásuk Nemzetközi Folyóirata 2: 274 – 285.
105. 21. Weinstein A, Lejoyeux M (2010) Internet-függőség vagy túlzott internethasználat. Az American Journal of Drug and Alkohol Abusex 36: 277 – 283. doi: 10.3109 / 00952990.2010.491880. PMID: 20545603
106. 22. Jenaro C, Flores N, Gómez-Vela M, González-Gil F, Caballo C (2007) Problémás internet- és mobiltelefonhasználat: Pszichológiai, viselkedési és egészségügyi összefüggések. Függőségkutatás és -elmélet 15: 309–320. doi: 10.1080 / 16066350701350247
107. 23. Niemz K, Griffiths M, Banyard P (2005) A kóros internethasználat elterjedtsége az egyetemisták körében és összefüggések az önértékeléssel, az Általános Egészségügyi Kérdőívvel (GHQ) és a gátlással. CyberPsychology & Behavior 8: 562–570. pmid: 16332167 doi: 10.1089 / cpb.2005.8.562
108. 24. Young KS, Rogers RC (1998) A depresszió és az internetes függőség kapcsolata. Kiberpszichológia és viselkedés 1: 25–28. doi: 10.1089 / cpb.1998.1.25
109. 25. Ko CH, Yen JY, Yen CF, Chen CS, Chen CC (2012) Az internet-függőség és a pszichiátriai rendellenesség közötti kapcsolat: az irodalom áttekintése. Európai pszichiátria 27: 1 – 8. doi: 10.1016 / j.eurpsy.2010.04.011. PMID: 22153731
110. 26. Guan NC, Isa SM, Hashim AH, Pillai SK, Harbajan Singh MK (2015) Az Internet Addiction Test maláj változatának érvényessége: tanulmány egy malajziai orvostanhallgatók csoportjáról. 27: 2210 – 2219. doi: 10.1177 / 1010539512447808
111. 27. Khazaal Y, Billieux J, Thorens G, Khan R, Louati Y, Scarlatti E és mtsai. (2008) Az internetes függőségi teszt francia validálása. CyberPsychology & Behavior 11: 703–706. doi: 10.1089 / cpb.2007.0249. pmid: 18954279
112. 28. Kwon M., Lee JY, Won WY, Park JW, Min JA, Hahn C. és mtsai. (2013) Okostelefon-függőségi skála (SAS) fejlesztése és érvényesítése. PloS one 8: e56936. doi: 10.1371 / journal.pone.0056936. PMID: 23468893
113. 29. Gorsuch RL (1983) Faktor analízis. 2nd ed. Hillsdale, New Jersey: Erlbaum.
114. 30. Kaiser HF (1960) Elektronikus számítógépek alkalmazása faktoranalízishez. Oktatási és pszichológiai mérés 20: 141 – 151 doi: 10.1177 / 001316446002000116
115. 31. Guttman L (1954) A közös tényező elemzéséhez szükséges feltételek. Pszichometrika 19: 149 – 161. doi: 10.1007 / bf02289162
116. 32. Ybama ML (2004) Kapcsolatok a depressziós tünetek és az internetes zaklatás között a fiatal rendszeres felhasználók körében. CyberPsychology & Behavior 7: 247–257. pmid: 15140367 doi: 10.1089 / 109493104323024500
117. 33. Kaiser HF (1974) A tényező egyszerűségének indexe. Pszichometrika 39: 31 – 36. doi: 10.1007 / bf02291575
118. 34. Elias H, Ping WS, Abdullah MC (2011) Stressz és tudományos eredmények egyetemi hallgatók körében az egyetemi Putra Malajziában. Procedia-társadalom- és viselkedéstudományok 29: 646 – 655. doi: 10.1016 / j.sbspro.2011.11.288