Ինտերնետային կախվածություն եւ հարաբերություններ անքնության, անհանգստության, դեպրեսիայի, սթրեսի եւ ինքնագնահատականի համալսարանական ուսանողների միջեւ. Խաչաձեւ բաժինների նախագծված ուսումնասիրություն (2016)

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

Յունես Ֆ1,2, Հալավի Գ1,2, Ջաբուր Հ3,4, Էլ Օստա Ն5,6,7, Կարամ Լ1,8, Հաջ. Ա1,2, Ռաբբա Խաբազազ Լ1,2.

Վերացական

ՊԱՏԱՍԽԱՆԱՏՎՈՒԹՅՈՒՆԸ ԵՎ ՆՊԱՏԱԿՆԵՐԸ.

Ինտերնետային կախվածությունը (IA) կարող է խիստ մտահոգիչ լինել համալսարանական բժշկական ուսանողների շրջանում `նպատակ ունենալով զարգացնել առողջապահական մասնագետներ: Այս կախվածության հետեւանքները, ինչպես նաեւ քնի, տրամադրության խանգարումների եւ ինքնագնահատականի հետ կապը կարող են խանգարել իրենց ուսումնասիրություններին, ազդել իրենց երկարաժամկետ կարիերայի նպատակների վրա եւ ունենալ հասարակության լայն եւ վնասակար հետեւանքներ ամբողջությամբ: Այս ուսումնասիրության նպատակներն էին. 1) Գնահատեք պոտենցիալ IA համալսարանական բժշկական ուսանողներին, ինչպես նաեւ դրա հետ կապված գործոնները. 2) Գնահատեք պոտենցիալ IA, անքնություն, դեպրեսիա, անհանգստություն, սթրես եւ ինքնագնահատական ​​հարաբերություններ:

ՄԵԹՈԴՆԵՐ:

Մեր ուսումնասիրությունը Սանկտ-Ջոզեֆի համալսարանի երեք ֆակուլտետների `բժշկություն, ստոմատոլոգիա եւ դեղատուն` 600 ուսանողների շրջանում կատարված հարցաթերթիկային հարցաթերթիկների վրա հիմնված հարցման արդյունք էր: Երեք վավերացված եւ հուսալի հարցաթերթիկներ են օգտագործվել `« Երիտասարդ Ինտերնետ կախվածությունը թեստ »,« Անքնության ծանրության ինդեքս »,« ԴԺՀ 21 »եւ« Ռոզենբերգի ինքնագնահատման սանդղակ »(RSES):

ԱՐԴՅՈՒՆՔՆԵՐ

YIAT- ի միջին գնահատականը 30 ± 18.474 էր; IA- ի հավանական տարածվածության մակարդակը 16.8% էր (95% վստահության միջակայք `13.81-19.79%) և այն էականորեն տարբերվում էր տղամարդկանց և կանանց միջև (p- արժեք = 0.003), տղամարդկանց մոտ` ավելի մեծ տարածվածություն (23.6% -ը `13.9% -ի դիմաց): Correգալի փոխկապակցվածություն է հայտնաբերվել պոտենցիալ IA- ի և անքնության, սթրեսի, անհանգստության, դեպրեսիայի և ինքնագնահատականի միջև (p- արժեք <0.001); Պոտենցիալ IA ունեցող ուսանողների մոտ ISI- ի և DASS- ի ենթ գնահատականներն ավելի բարձր էին, իսկ ինքնագնահատականը `ցածր:

ԵԶՐԱԿԱՑՈՒԹՅՈՒՆՆԵՐ:

Պոտենցիալ IA- ի աշակերտների հայտնաբերումը կարեւոր է, քանի որ այս կախվածությունը հաճախ այլ հոգեբանական խնդիրներ է պարունակում: Հետեւաբար, միջամտությունները պետք է ներառեն ոչ միայն IA- ի կառավարման, այլ նաեւ կապված հոգեկան սոցիալական սթրեսների, ինչպիսիք են անքնություն, անհանգստություն, դեպրեսիա, սթրես եւ ինքնագնահատական:

 

Վերացական

Նախապատմությունը եւ նպատակները

Ինտերնետային կախվածությունը (IA) կարող է խիստ մտահոգիչ լինել համալսարանական բժշկական ուսանողների շրջանում `նպատակ ունենալով զարգացնել առողջապահական մասնագետներ: Այս կախվածության հետեւանքները, ինչպես նաեւ քնի, տրամադրության խանգարումների եւ ինքնագնահատականի հետ կապը կարող են խանգարել իրենց ուսումնասիրություններին, ազդել իրենց երկարաժամկետ կարիերայի նպատակների վրա եւ ունենալ հասարակության լայն եւ վնասակար հետեւանքներ ամբողջությամբ: Այս ուսումնասիրության նպատակներն էին. 1) Գնահատեք պոտենցիալ IA համալսարանական բժշկական ուսանողներին, ինչպես նաեւ դրա հետ կապված գործոնները. 2) Գնահատեք պոտենցիալ IA, անքնություն, դեպրեսիա, անհանգստություն, սթրես եւ ինքնագնահատական ​​հարաբերություններ:

Մեթոդներ

Մեր ուսումնասիրությունը Սանկտ-Ջոզեֆի համալսարանի երեք ֆակուլտետների `բժշկություն, ստոմատոլոգիա եւ դեղատուն` 600 ուսանողների շրջանում կատարված հարցաթերթիկային հարցաթերթիկների վրա հիմնված հարցման արդյունք էր: Երեք վավերացված եւ հուսալի հարցաթերթիկներ են օգտագործվել `« Երիտասարդ Ինտերնետ կախվածությունը թեստ »,« Անքնության ծանրության ինդեքս »,« ԴԺՀ 21 »եւ« Ռոզենբերգի ինքնագնահատման սանդղակ »(RSES):

Արդյունքներ

YIAT- ի միջին գնահատականը `30 ± 18.474; Ներուժի IA տարածվածության դրույքաչափը 16.8% (95% վստահության միջակայք `13.81-19.79%) էր եւ զգալիորեն տարբերվում էր տղամարդկանց եւ կանանց միջեւ (p-value = 0.003), տղամարդկանց բարձր տարածվածությամբ (23.6% versus 13.9%): Պոտենցիալ IA- ի եւ անքնությունի, սթրեսի, անհանգստության, դեպրեսիայի եւ ինքնակառավարման արժեքի միջեւ առկա են զգալի փոխհարաբերություններp-արժեք <0.001); Պոտենցիալ IA ունեցող ուսանողների մոտ ISI- ի և DASS- ի ենթ գնահատականներն ավելի բարձր էին, իսկ ինքնագնահատականը `ցածր:

Եզրակացություններ

Պոտենցիալ IA- ի աշակերտների հայտնաբերումը կարեւոր է, քանի որ այս կախվածությունը հաճախ այլ հոգեբանական խնդիրներ է պարունակում: Հետեւաբար, միջամտությունները պետք է ներառեն ոչ միայն IA- ի կառավարման, այլ նաեւ կապված հոգեկան սոցիալական սթրեսների, ինչպիսիք են անքնություն, անհանգստություն, դեպրեսիա, սթրես եւ ինքնագնահատական:

Մեջբերում: Յունես Ֆ, Հալավի Գ, Ջաբուր Հ, Էլ Օստա Ն, Կարամ Լ, Հաջ Ա, եւ այլն: (2016) Ինտերնետի կախվածությունը եւ հարաբերությունները անքնության, անհանգստության, դեպրեսիայի, սթրեսի եւ ինքնագնահատման համալսարանական ուսանողների միջեւ. Խաչաձեւ բաժինների նախագծված ուսումնասիրություն: PLOS ONE 11 (9): e0161126: doi: 10.1371 / journal.pone.0161126

Խմբագիր: Անդրեա Ռոմիգին, Հռոմի համալսարանը Tor Vergata, Իտալիա

Ստացվել է ` Մարտի 31, 2016; Ընդունվել է. Հուլիս 30, 2016; Published: Սեպտեմբեր 12, 2016

Հեղինակային իրավունք: © 2016 Younes et al. Սա բաց մատչելի հոդված է, որը բաժանվում է ըստ պայմանների Creative Commons Attribution Լիցենզիա, որը թույլ է տալիս անսահմանափակ օգտագործումը, բաշխումը եւ վերարտադրությունը ցանկացած միջավայրում, եթե նախնական հեղինակը եւ աղբյուրը հաշվառվում են:

Տվյալների մատչելիությունը. Բոլոր համապատասխան տվյալները գտնվում են թղթի եւ դրա աջակցման տեղեկատվության ֆայլերի շրջանակում:

Ֆինանսավորում. Հեղինակներն այս աշխատանքին հատուկ ֆինանսավորում չեն ստացել:

Մրցակցող շահերը. Հեղինակները հայտարարել են, որ մրցակցային շահեր չկա:

ներածություն

Ինտերնետի օգտագործումը համաշխարհային մասշտաբով աճել է ավելի քան 2.5 միլիարդ ակտիվ օգտագործողների [1, 2], մեծամասնությունը `դեռահասների եւ երիտասարդների [3]: Ինտերնետային հասանելիության արագ աճին զուգահեռ, ինտերնետի կախվածության բարձրացումը, հատկապես դեռահասների շրջանում, մեծ ուշադրություն է դարձրել համաժողովրդական ԶԼՄ-ների, պետական ​​իշխանությունների եւ հետազոտողների [4].

Ինտերնետի գերբեռնված օգտագործումը սահմանվում է այն ժամանակ, երբ ինտերնետի օգտագործումը չափազանց, անվերահսկելի եւ ժամանակի սպառում է ժամանակավրեպության տեսանկյունից եւ խիստ խաթարելով մարդկանց կյանքը [5]: Ինտերնետային կախվածությունը բնութագրվում է ինտերնետի օգտագործման անբարեխիղճ մոդելով, որն առաջացնում է կլինիկական նշանակություն ունեցող խանգարում կամ խանգարում [6].

«Ինտերնետի խնդրահարույց օգտագործումը» տերմինները [7], պաթոլոգիական ինտերնետային օգտագործումը [8-10] եւ «ինտերնետային կախվածություն» [11-13] սովորաբար համարվում են ինտերնետ կախվածության հոմանիշներ [14]: Young եւ այլն [15-17] առաջարկեց ախտորոշիչ չափորոշիչները ինտերնետի կախվածության (IA) համար, որտեղ հեռացումը, վատ պլանավորման ունակությունները, հանդուրժողականությունը, կանխարգելումը, վերահսկողության խաթարումը եւ չափից ավելի առցանց ժամանակահատվածը որոշվել են որպես հիմնական ախտանիշներ:

IA- ի համընդհանուր տարածվածությունը տարբերվում է 1.6% -18% -ից [18]: Հարավային Կորեայի դեռահասների 10.7% -ը IA- ին ներկայացնում է Yong- ի ինտերնետային կախվածության սանդղակի համաձայն [19]: Հունաստանում 11% -ը, նույն փորձարկմամբ [20]; Եվրոպական դեռահասների 10.7–13.9% -ը կախվածության օգտագործման ռիսկի տակ են ՝ հիմնված Յանգի գործիքների վրա [21] եւ 4% ԱՄՆ-ի ավագ դպրոցի աշակերտների [22].

IA- ի տարածվածությունը կարող է տարբեր լինել ըստ տարիքի, սեռի եւ էթնիկության, եւ այն գերակշռում է քոլեջի ուսանողների շրջանում [23].

Անհատական ​​խանգարումների բարձր տեմպը հայտնաբերված է IA- ի անձանց [24-27].

Զգալիորեն օգտագործվում էր նաեւ ինտերնետի օգտագործումը, կապված տրամադրության խանգարումների հետ [28], վատ sleep- ի որակը [28, 29], ցածր ինքնագնահատական ​​[30], իմպուլսիվ [31], ինքնասպանություն [32, 33], ֆիզիկական ակտիվության ստորին մակարդակները [29], եւ առողջական խնդիրներ (գլխացավ, ետ ցավ, գիրություն) [34].

Մեր վարկածն այն էր, որ IA- ն կարող է խիստ մտահոգիչ լինել բժշկական համալսարանական բուհերի ուսանողների համար եւ կարեւոր է, որ քնության, տրամադրության խանգարումների եւ ինքնագնահատականի հետ կապ ունենա, որպեսզի այդ հարցի լուծման համար անհրաժեշտ միջոցներ ձեռնարկվեն:

Բուժաշխատողների համար առողջապահության ոլորտի մասնագետների ներգրավման նպատակով, այս կախվածության հետեւանքները կարող են խոչընդոտել իրենց ուսումնասիրությունները եւ ազդել իրենց երկարաժամկետ կարիերայի նպատակների վրա եւ կարող են ունենալ լայն եւ վնասակար հետեւանքներ հասարակության վրա:

Այս ուսումնասիրության նպատակներն էին `1) Գնահատեք Լիբանանի Սենտ-Ջոզեֆի համալսարանում Բժշկական գիտությունների քոլեջում (CMS) ուսանողների ներկա IA- ն, ինչպես նաեւ նրա հետ կապված սոցիալ-ժողովրդագրական գործոնները, 2) Գնահատեք պոտենցիալ IA- ի, անքնության, դեպրեսիայի, անհանգստության, սթրեսի եւ ինքնագնահատականի հարաբերությունները, հաշվի առնելով ուսանողների անքնության, սթրեսի, անհանգստության եւ դեպրեսիայի միաժամանակյա ազդեցությունը:

Նյութեր եւ մեթոդներ

Էթիկական նկատառումներ

Ուսումնասիրության արձանագրությունն ընդունվել է Սենտ-Ջոզեֆի համալսարանի էթիկայի հանձնաժողովը (RefJUX-2015-28, Հունիս 2015): Ուսումնասիրությանը մասնակցող բոլոր անհատներից ձեռք են բերվել տեղեկացված գրավոր համաձայնություն:

Հարցման ընթացակարգ եւ նմուշառում

Մեր ուսումնասիրությունը սեպտեմբեր-դեկտեմբեր ամիսներին 2015 (4 ամիս) էր, երեք ֆակուլտետների ուսանողների `բժշկություն, ստոմատոլոգիա եւ դեղատուն, անցկացրած հարցաթերթիկների վրա հիմնված հետազոտություն: Ներառման չափանիշներն էին `18 տարեկանից բարձր տարիքի ուսանողները եւ պատրաստակամ մասնակցելու ուսումնասիրությանը: Բացառությամբ չափանիշները հետեւյալն էին `տարիքը 18 տարում եւ քրոնիկական հիվանդության առկայություն: Ուսանողները պատահականորեն ընտրվել էին յուրաքանչյուր դասի մեջ, օգտագործելով պատահական թվերի աղյուսակ, նմուշի ներկայացուցչականությունը ապահովելու համար: Այս պատահական ընտրությունը համամասնական էր յուրաքանչյուր դասի ուսանողների թվին: Աշակերտները ընտրվել են երկու դասընթացավարների կողմից, սովորաբար, դասընթացի ավարտին սովորելուց առաջ, եւ խնդրեցին, թե արդյոք նրանք պատրաստ են մասնակցել այն պայմանին, որ նրանք չեն ներկայացրել որեւէ բացառման չափանիշ: Այնուհետեւ ձեռք բերվեց գրավոր պաշտոնական համաձայնություն:

Տվյալների հավաքագրումը

Տվյալները հավաքվել էին դեմ-դիմաց հարցազրույցի ժամանակ, օգտագործելով ինքնակառավարվող ստանդարտացված հետազոտական ​​գործիք `չորս միջազգայնորեն հավաստագրված եւ հուսալի հարցաթերթերի` երիտասարդ ինտերնետային կախվածություն թեստի, անքնության ծանրության ինդեքսի, դեպրեսիայի անհանգստության սթրեսների կշիռների (DASS 21), եւ Ռոզենբերգի ինքնագնահատականը: Հարցազրույցների տեւողությունը փոխվել է 15- ից մինչեւ 25 րոպե:

Միջոցառումներ

Մասնակիցներ:

Հավաքվել են տարիքային, գենդերային եւ ֆակուլտետային անհատական ​​տվյալներ: Բացի դրանից, ստացվեցին նաեւ մենակ կամ ոչ, ծխախոտի (ծխախոտի կամ ջրի խողովակի) եւ ալկոհոլի օգտագործման մասին տեղեկություններ:

Ինտերնետի կախվածություն:

Երիտասարդ ինտերնետային կախվածության թեստը (YIAT) հաստատված է դեռահասների եւ մեծահասակների շրջանում եւ լայնորեն կիրառվում է [15, 16, 35]: Այն 20 կետ է ինքնահաշվարկի սանդղակ, որը գնահատվում է աշխատակցի աշխատանքի, դպրոցում կամ տնակում (3 հարց), սոցիալական վարքագծի (3 հարց), հուզական կապ եւ ինտերնետից օգտվելու պատասխան (7 հարցեր) եւ ընդհանուր ձեւեր ինտերնետի օգտագործման (7 հարց): Մասնակիցները արձագանքում են 20 YIAT- ի տարրերի 6 կետի Likert միջոցառման վրա («չի կիրառվում» «միշտ»), որը 0- ի եւ 100- ի միջեւ ընդհանուր արդյունք է: Ցանկացած կրճատման միավորներ կիրառվել են YIAT- ի ընդհանուր հաշվարկի նկատմամբ. (1) նորմալ ինտերնետի օգտագործում `0-49 եւ 2 պոտենցիալ ինտերնետի կախվածությունը` 50- ից ավելի միավոր [36, 37].

Անքնություն:

ISI- ն ինքնահաշվետվության 7 կետից բաղկացած հարցաթերթիկ է, որը գնահատում է անքնության բնույթը, խստությունը և ազդեցությունը: Գնահատված տիրույթներն են. Քնի սկիզբի ծանրությունը, քնի պահպանում, վաղ առավոտյան արթնացման խնդիրներ, քնի դժգոհություն, ցերեկային գործառույթներին քնի դժվարությունների միջամտություն, այլոց կողմից քնի դժվարությունների ընկալում և քնի դժվարությունների պատճառով առաջացած հյուծում: Յուրաքանչյուր կետ գնահատելու համար օգտագործվել է 5 միավորանոց Լեյկերտի սանդղակ (0-ից 4-ը, երբ 0-ը չի նշում խնդիր, իսկ 4-ը համապատասխանում է շատ լուրջ խնդրի) `տալով ընդհանուր միավոր` տատանվելով 0-ից 28-ի: Ընդհանուր գնահատականը մեկնաբանվել է հետևյալ կերպ. Բացակայություն անքնությունից (0–7); ենթակլինիկական կամ մեղմ անքնություն (8–14); չափավոր անքնություն (15–21); և ծանր անքնություն (22–28): Ավելին, կլինիկական նշանակալի անքնություն է հայտնաբերվել, երբ ընդհանուր միավորը> 14 էր [38, 39].

Ինքնագնահատական.

Ռոզենբերգի ինքնագնահատման սանդղակը (RSES) սովորաբար օգտագործվում է եւ նրա ներքին հետեւողականությունն ու հուսալիությունը հաստատվել են շատ նախկին ուսումնասիրություններում [40]: Այն բաղկացած է 10 հայտարարություններից: Մասնակիցները գնահատել են այն չափը, որով նրանք համաձայն են չորս կետով Լիկտեռ սանդղակի վերաբերյալ (0) խստորեն համաձայն չեն (3), 1, 2, 4, 6 եւ 7 տարրերի եւ 3, 5, 8, 9 եւ 10: Ընդհանուր միավոր ստացվում է բոլոր պատասխանների ամփոփմամբ եւ կարող է տարբերվել 0- ից 30- ից, բարձր միավորներով, ավելի բարձր ինքնագնահատականով [41].

Անհանգստություն, դեպրեսիա եւ սթրես:

Դեպրեսիաների անհանգստության սթրեսների կշեռքները (DASS) մեծահասակների մոտ բացասական ազդեցության լայն կիրառման միջոցն է [42]: DASS- ի կարեւոր եւ յուրահատուկ առանձնահատկությունն այն է, որ դրա ընդգրկումը լարվածության / սթրես սանդղակի բացի դեպրեսիաների եւ անհանգստության ծավալների նկատմամբ: DASS 21- ը 42 տարրի բնօրինակ մասշտաբի կարճ տարբերակն է: Երկուսն էլ մեծահասակների կլինիկական եւ ոչ կլինիկական բնակչություններում դեպրեսիայի, անհանգստության եւ լարվածության / սթրեսի հուսալի եւ վավերական միջոցներ են [43-45].

Դա 21 կետի մասշտաբ է, որը չափվել է 4 կետի Likert սանդղակի վրա (0-3), «0», նշելով, «ինձ չի դիմել ընդհանրապես» եւ «3» նշում «կիրառվում է ինձ շատ, կամ ժամանակ »:

Յուրաքանչյուր սանդղակի համար օգտագործվում են հետեւյալ կտրվածքային միավորները `դեպրեսիա` նորմալ 0-4, մեղմ 5-6, չափավոր 7-10, խիստ 11-13 եւ խիստ 14 +; անհանգստություն. նորմալ 0-3, մեղմ 4-5, չափավոր 7-10, խիստ 11-13 եւ չափազանց ծանր 10 +; սթրես `նորմալ 0-7, մեղմ 8-9, չափավոր 10-12, խիստ 13-16 եւ խիստ 17 +:

Վիճակագրական վերլուծություն.

Վիճակագրական վերլուծությունը կատարվել է Windows- ի համար SPSS ծրագրային ապահովման միջոցով (տարբերակ 18.0, Chicago, IL, ԱՄՆ): Նշանակության մակարդակը սահմանվել է 0.05- ում: Նմուշի բնութագրերը ամփոփվել են միջին եւ ստանդարտ շեղումներից (SD) շարունակական փոփոխականների եւ կատեգորիկ փոփոխականների տոկոսի օգտագործմամբ: Անքնության եւ ինտերնետի տարածման տարածվածության դրույքաչափերը հաշվարկվել են նկարագրական տվյալների հիման վրա `համապատասխան 95% վստահության ընդմիջումից (CI): Կոլմոգորով-Սմիրնով թեստերը օգտագործվել են յուրաքանչյուր փոփոխականի բաշխման նորմը գնահատելու համար:

Ինտերնետային կախվածության կատեգորիաները խմբավորված էին որպես նորմալ ինտերնետ օգտագործողներ եւ պոտենցիալ ինտերնետ հակում:

Բազմարժեք վերլուծությունը պահանջվում էր որոշելու միաժամանակ ներկայացված բազմակի բացատրական փոփոխականների ազդեցությունը եւ որոշելու, թե որ բացատրական գործոնները գործում են ինքնուրույն կերպով ինտերնետի վրա:

Սկզբնական փուլերում կատարվել են կատեգորիկ և շարունակական փոփոխականների միարժեք փոփոխություններ `համապատասխանաբար Chi-Square անկախության կամ Fisher Exact թեստի և Student- ի t- թեստի կամ Mann-Whitney թեստի միջոցով: Հետագայում կատարվեց լոգիստիկ ռեգրեսիայի վերլուծություն `երկբաշխված ինտերնետային կախվածությամբ (<50, ≥50)` որպես կախված փոփոխական: Մասնակիցների բնութագրերը և գնահատականները (ISI, DASS A, DASS S, DASS D, RSES), որոնք ցույց են տալիս միավորների վերլուծության մեջ <0.25 p- արժեքի հետ կապված միավորներ, մտնում են բազմամակարդակ մոդելի թեկնածու ՝ ըստ Enter մեթոդի: Փորձարկվել է նաև անկախ փոփոխականների միջև համընկնումը: Բացառվեցին խիստ փոխկապակցված անկախ փոփոխականները:

Առաջարկվել է չկիրառել երկու անկախ փոփոխականներ, որտեղ կա 0.64 կամ ավելի շատ հարաբերակցություն: Անհանգստություն, սթրես եւ դեպրեսիա նույն մոդելի մեջ չեն մտել, քանի որ դրանք մեծապես կապված են միմյանց հետ, նշվում է Spearman- ի եւ Pearson- ի հարաբերակցության գործակիցների կողմից: Ի վերջո, երեք տրամաբանության ռեգրեսիվ վերլուծություն կատարվեց եւ մոդելում ներառված անկախ փոփոխականները եղել են սեռը, ծխախոտը, ISI միավորը, RSES գնահատականը եւ երեք մոդելի յուրաքանչյուրում սթրեսի, անհանգստության եւ դեպրեսիայի համար DAS հաշիվը:

Արդյունքներ

Մասնակիցների սոցիալ-ժողովրդագրական բնութագրերը

Ուսումնասիրությանը մասնակցելու համար մոտեցել են 780- ի ընդհանուր ուսանողներին, որոնց համաձայն 600 (77%) համաձայնեցված է: Մեր ուսումնասիրության բնակչությունը կազմել է 182 (30.3%) եւ 418 (69.7%) ուսանողներ: 18- ը եւ 28 տարի անցած տարիքը 20.36 ± 1.83 տարի է:

Նմուշը ներառում էր 219 ուսանողներ բժշկության ֆակուլտետից (FM), 109- ի ստոմատոլոգիական ֆակուլտետից (FD) եւ 272- ի դեղագործության ֆակուլտետից (FP): Աղյուսակ 1 ամփոփում է մասնակիցների առանձնահատկությունները:

thumbnail   

 
Աղյուսակ 1: Մասնակիցների առանձնահատկությունները (N = 600):

 

http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0161126.t001

Ինտերնետ կախվածության տարածում (YIAT)

YIAT- ի միջին գնահատականը `30 ± 18.47 (Աղյուսակ 2); Ինտերնետային կախվածության տարածման հնարավոր մակարդակը 16.80% է 95% CI- ով 13.81-19.79%: »:S1 աղյուսակ"Ամփոփում է YNAT- ի 20 կետերից յուրաքանչյուրի միջին գնահատականները:

thumbnail   

 
Աղյուսակ 2: Ուսանողների թվաքանակը եւ տոկոսը երեք հարցաթերթերի յուրաքանչյուր կատեգորիայի մեջ. ISI, DASS եւ YIAT միջին (SD) միավորներով (N = 600):

 

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

Univariate վերլուծություն:

Univariate վերլուծությունը ցույց է տվել, որ ինտերնետի կախվածության պոտենցիալը զգալիորեն տարբերվում էր տղամարդկանց եւ կանանց միջեւ (p-value = 0.003), տղամարդկանց ավելի բարձր տարածվածությունով (23.60% versus 13.90%): Ծխախոտի ծխելը զգալիորեն կապված էր ինտերնետի պոտենցիալ հավանականության հետ (p-value = 0.046); սակայն ոչ տարիքը, ֆակուլտետը, սովորական ալկոհոլը, ոչ էլ մենակ մնալը զգալիորեն կապված էր ինտերնետի օգտագործման հետ (Աղյուսակ 3).

thumbnail   

 
Աղյուսակ 3: Ինտերնետային կախվածության եւ մասնակիցների հատկությունների միջեւ փոխհարաբերությունների միատեսակ վերլուծություն (N = 600):

 

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

Անքնության տարածվածության եւ խստության (ISI)

Անքնության գնահատումը գնահատվել է ISI հարցաթերթի համաձայն: Նմուշի միջին ISI միավորը 9.31 ± 3.76 էր: Կլինիկական նշանակալից անքնության տարածվածությունը 9.80% է 95% CI- ով, 7.42- ի եւ 12.18% -ի միջեւԱղյուսակ 2).

Անհանգստություն, դեպրեսիա եւ սթրես (DASS-21)

Անհանգստություն. DASS A. Միջին DASS- ի գնահատականն 4.77 ± 3.79 էր: 44.70% մասնակիցները ներկայացրեցին նորմալ DASS A միավոր (Աղյուսակ 2).

Դրոշմը, DASS D. Միջին DASS D- ի գնահատականն 5.43 ± 4.43 էր: Մասնակիցների մեծամասնությունը ներկայացրեց DASS D- ի նորմը (Աղյուսակ 2).

Սթրես. DASS S. Միջին DASS S- ի գնահատականն 6.99 ± 4.46 էր եւ մասնակիցների 33.20% -ը ներկայացրեց նորմալ DASS S հաշիվ (Աղյուսակ 2).

Ինքնագնահատականը (RSES)

Ուսումնասիրության նմուշի միջին միավորը գնահատվել է 22.63 ± 5.29 (S ֆայլ):

Ինտերնետային կախվածություն, անքնություն, ցածր ինքնագնահատական, անհանգստություն եւ դեպրեսիա

Ինտերնետային կախվածության եւ անքնությունի միջեւ առկա է զգալի կապ (p- արժեքը <0.00001) (Աղյուսակ 4).

thumbnail   

 
Աղյուսակ 4: Հարցազրուցավարի գնահատականների միջեւ փոխհարաբերությունների միատեսակ վերլուծություն (N = 600):

 

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

ISI- ի միջին գնահատականը 8.99 ± 3.65 էր նորմալ ինտերնետ օգտագործողների համար `10.89 3.90-ից` հավանական ինտերնետային կախվածության խմբում (p <0.0001) (Աղյուսակ 5).

thumbnail   

 
Աղյուսակ 5: ISI- ի, DASS- ի, DASS- ի, DASS- ի եւ RSES- ի գնահատականների եւ պոտենցիալ ինտերնետի կախվածության (N = 600) միջեւ փոխհարաբերությունների միատեսակ վերլուծություն:

 

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

Ընդ որում, զգալի հարաբերություններ են հայտնաբերվել ինտերնետի կախվածության եւ անհանգստության, դեպրեսիայի եւ սթրեսի միջեւ (Աղյուսակներ 4 և 5): DASS- ի միջին գնահատականները զգալիորեն ավելի բարձր էին ինտերնետային անհանգստության խմբի, անհանգստության, դեպրեսիայի եւ սթրեսի համար:

Ինչ վերաբերում է ինքնագնահատմանը, YIAT- ի եւ RSES- ի գնահատականների միջեւ զգալի փոխհարաբերություն է նկատվում, ցածր ինքնակառավարման հարգանքով, որը կապված է պոտենցիալ ինտերնետի կախվածության հետ (Աղյուսակներ 4 և 5).

Լոգիստիկ ռեգրեսիայի մոդել

Լոգիստիկ ռեգրեսիայի մոդելը ցույց տվեց, որ սեռը, ISI, DASS A, S և D և RSES գնահատականները զգալիորեն կապված են ինտերնետային կախվածության հետ: Երբ բազմաբնույթ վերլուծության մեջ բացատրական փոփոխականները վերահսկվել են, ծխախոտի ծխելու և ինտերնետային կախվածության միջև կապն այլևս նշանակալի չէր (p> 0.05), (Աղյուսակ 6).

thumbnail   

 
Աղյուսակ 6: Ինտերնետային կախվածության եւ սեռի, ծխախոտի, ISI- ի, RSES- ի, DASS A- ի, DASS S- ի եւ DASS D- ի (N = 600) գնահատականների միջեւ բազմաբնույթ վերլուծություն:

 

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

Քննարկում

Մենք նպատակ ունեինք պարզել IA- ի ներգրավվածությունը Լիբանանի համալսարանի բժշկական ուսանողներին, գնահատել IA- ի եւ մասնակիցների հատկությունների (հիմնականում տարիքը, գենդերը, ծխելը, ալկոհոլը) հարաբերությունները եւ ուսումնասիրել հնարավոր կապերը IA, անքնություն, անհանգստություն, դեպրեսիա: , սթրեսն ու ինքնագնահատականը:

Մեր ուսումնասիրությունը ցույց է տվել, որ պոտենցիալ IA- ն զգալիորեն կապված էր գենդերային եւ բարձր տղամարդկանց շրջանում: 16.80% մասնակիցները տառապում են պոտենցիալ IA- ից, 30- ի միջին YIAT հաշվով: Այս արդյունքները համադրելի են այն երիտասարդների համար, որոնք նախկինում հաղորդվել են [1, 4, 6, 13]: Որոշ հետազոտություններ ցույց են տվել, որ IA- ի տարածվածությունը տղամարդիկ ավելի բարձր է [46], իսկ մյուսները գենդերների միջեւ տարբերություն չգտան [34].

Անքնության հետազոտման ժամանակ մեր արդյունքները նաեւ ցույց տվեցին, որ մասնակիցների 9.8% - ը տառապում է կլինիկական նշանակալի անքնությունից եւ ուժեղ հարաբերակցությամբ հայտնաբերվել է պոտենցիալ ինտերնետային հակում եւ անքնություն: Այս հետազոտության մեջ տեղադրված անքնության տարածվածությունը համապատասխանում է ուսումնասիրված նմուշի բնությանը (երիտասարդ ուսանողներին) եւ համեմատելի է այն մասին, թե ինչ է հաղորդում 20- ի երիտասարդ տարիքի 29- ի համար (9.1%) [47, 48] եւ քոլեջի ուսանողներին (12-13%) [49].

Երազի խնդիրները սովորաբար համարվում են բացասական արդյունքներ կամ ինտերնետի կախվածության բարդություններ [50], սակայն հակառակ պատճառը նույնպես հնարավոր է, քանի որ քնի խնդիրները կանխատեսում էին երիտասարդ համալսարանական ուսանողների շրջանում սոցիալական ցանցերում ծախսած ավելի երկար ժամանակ [51]: Գրականության համակարգված վերանայում, կախվածություն ունեցող խաղերի հայտնաբերվել է, որ կապված է աղքատ քնի որակի հետ, եւ ինտերնետի խնդրահարույց օգտագործումը կապված է սուբյեկտիվ անքնության եւ վատ sleep- ի որակի հետ [52]: Այնուամենայնիվ, ուսումնասիրության նմուշները, ինչպես նաեւ օգտագործված հարցաթերթիկները շատ ուղղահայաց էին եւ հիմնականում քնում էին, որ ուսումնասիրվել էր, ավելի քիչ անքնություն:

Բացի այդ, այս ուսումնասիրության մեջ գտել են ուժեղ հարաբերակցությունը պոտենցիալ ինտերնետի կախվածության եւ անհանգստության, սթրեսի եւ դեպրեսիայի միջեւ. Անհանգստության, դեպրեսիայի կամ սթրեսից տառապող ուսանողների տոկոսը ավելի բարձր է ինտերնետի պոտենցիալ պոտենցիալների շրջանում: Նախկինում հրատարակված ուսումնասիրությունները արդեն նշել են պոտենցիալ կապը պաթոլոգիական ինտերնետի օգտագործման եւ դեպրեսիայի միջեւ [53, 54] եւ անհանգստություն [55]; սակայն տվյալները հակասական են [56եւ ուսումնասիրությունները ուսումնասիրել են պաթոլոգիական ինտերնետի օգտագործումը եւ ոչ թե կախվածությունը, ինչպես սահմանված է Երիտասարդի կողմից:

Ի վերջո, մեր ուսումնասիրության կարեւոր հայտնագործությունն այն էր, որ ինքնագնահատականը զգալիորեն կապված է ինտերնետի կախվածության հետ, ինչպես նաեւ ուսանողների հոգեբանական պրոֆիլին. RSES- ի միավորները հակադարձորեն կապված են ISI, DASS A, DASS S, DASS D եւ YIAT- ի հետ: Ինքնահարգանքի նվազումը կարծես կապված է աճող անքնություն, անհանգստություն, դեպրեսիա, սթրես եւ պոտենցիալ IA- ի հետ:

Ինքնագնահատականը նկարագրվում է որպես ինքնուրույն գնահատական, ինչպես գրեթե բոլոր իրավիճակներում ինքն իրեն զգում [40, 41]: Երբ սոցիալական ինտեգրումը եւ աջակցությունը ցածր են, ինքնագնահատականի մակարդակը համապատասխանաբար կնվազի [57].

Ուսանողների ցածր գնահատականի հետ կապված գործոնների հայտնաբերումը զգալի նշանակություն ունի, քանի որ ինքնահարգանքի եւ դեպրեսիայի եւ անհանգստության միջեւ կա հակառակ հարաբերություն [58, 59] եւ ինքնագնահատման զգացողության նվազումը կարող է հանգեցնել ինքնասպանության գաղափարի ավելացմանը [60].

Ուժ եւ սահմանափակումներ

Մեր արդյունքները պետք է մեկնաբանվեն ուսումնասիրության նախագծման եւ սահմանափակումների համատեքստում: Մեր հարցման արդյունքներն ապավինում են ինքնակազմակերպված վարքագծին: Ինքնաբացահայտված հարցաթերթիկները մնում են ֆիզիկական եւ հոգեկան առողջության գնահատման համար համայնքային հետազոտություններում ամենատարածված գործիքները [61, 62, 63]: Ինքնաբացահայտման մեթոդը արտացոլում է հարցազրուցավարի սեփական տեսակետը, որը կարող է ավելի հարմար լինել սուբյեկտիվ խանգարումների համար: Հարցաթերթիկները ձեւակերպվել են «բազմակի ընտրություն» եւ լայնամասշտաբ ձեւով, պատասխան տալու եւ հարցազրույցի կարճ տեւողության համար, որպեսզի խուսափեն ուսանողներին խանգարելուց, հույս ունենալով, որ հարցաթերթի պարզությունը կլիներ ավելի հեշտ դարձնել ճշգրիտ տեղեկատվություն տրամադրողներին . Թմրամիջոցների քրոնիկ օգտագործումը չի գնահատվել, քանի որ այս հետազոտության բացառման չափանիշներից է եղել որեւէ քրոնիկական հիվանդության առկայությունը: Վերջապես, հետազոտությունը չի ուսումնասիրել ինտերնետի կախվածության հետեւանքները նվաճումների գծով, գնահատականների, ձախողման կամ հաջողության առումով, ինչը կարող էր հետաքրքիր լինել:

Չնայած այս սահմանափակումներին, այս ուսումնասիրության մեջ արձանագրված արդյունքները կարեւոր են եւ հետագայում հետաքննություն են իրականացնում:

Մեր գիտելիքների լավագույնը սա առաջին ուսումնասիրությունն էր, որը գնահատել է հինգ տարբեր հոգեբանական սթրեսների միջեւ կապը. Անքնություն, անհանգստություն, դեպրեսիա, սթրես, ինքնահարգանք եւ IA համալսարանական աշակերտների միջեւ:

Մեր բացահայտումները ցույց են տալիս, որ հնարավոր IA- ի աշակերտներին հայտնաբերելու եւ առաջարկելու կարեւորությունը, քանի որ այս կախվածությունը հաճախ ուրիշ հոգեբանական խնդիրների հետ մեկտեղ է, եւ IA- ը կարող է լինել բարդ համալիրի մի տեսանելի հուշարձան:

Տեղեկատվական աջակցություն

   

   

(DOCX)

 

 

 

S1 աղյուսակ: Սա բոլոր մասնակիցների համար անհատական ​​եւ ամբողջական տվյալները (SPSS թերթ):

doi: 10.1371 / journal.pone.0161126.s001

(DOCX)

Acknowledgments

Շնորհակալ ենք բոլոր ուսանողներին, ովքեր մասնակցել են ուսումնասիրությանը եւ տիկին Տատյանա Փափազյանին `խմբագրմանն օժանդակելու համար:

Հեղինակային ներդրումները

  1. Հանգեցրեց եւ նախագծեց փորձերը. LRK HJ:
  2. Կատարել փորձեր. FY GH- ն:
  3. Վերլուծել տվյալները. AH NEO LK:
  4. Գրված թուղթը. LRK:

Սայլակ

S1 աղյուսակ: Սա բոլոր մասնակիցների համար անհատական ​​եւ ամբողջական տվյալները (SPSS թերթ):

doi: 10.1371 / journal.pone.0161126.s001

(DOCX)

Acknowledgments

Շնորհակալ ենք բոլոր ուսանողներին, ովքեր մասնակցել են ուսումնասիրությանը եւ տիկին Տատյանա Փափազյանին `խմբագրմանն օժանդակելու համար:

Հեղինակային ներդրումները

  1. Հանգեցրեց եւ նախագծեց փորձերը. LRK HJ:
  2. Կատարել փորձեր. FY GH- ն:
  3. Վերլուծել տվյալները. AH NEO LK:
  4. Գրված թուղթը. LRK:

Սայլակ

  1. 1. Ինտերնետային համաշխարհային վիճակագրություն: Աշխարհի համացանցային օգտագործողներ. Աշխարհի շրջանների բաշխում 2014 [Փետրվար 27, 2016.]: Հասանելի է ` www.internetworldstats.
  2. 2. Սոցիալական ցանցը աշխարհում մոտ չորսի է հասնում: [Փետրվար 20, 2016]: Հասանելի է ` www.emarketer.com/Article/Social-Networking- Իրավունքներ- Նրբին- Միա- Ֆորմա- Տարածաշրջան / 1009976.
  3. 3. Բրեմեր Ջ. Ինտերնետն ու երեխաները. Առավելություններն ու թերությունները: Երեխաների դաստիարակչական հոգեբուժական կլինիկա N Ամ. 2005; 14 (3): 405-28, viii: pmid: 15936666 doi: 10.1016 / j.chc.2005.02.003
  4. 4. Քրիստակիս Դ.Ա., Մորենո Մ.Ա. Թակարդված ցանցում. Ինտերնետ կախվածությունը դառնում է 21- րդ դարի համաճարակ: Arch Pediatr Adolesc Med. 2009; 163 (10): 959-60: doi: 10.1001 / archpediatrics.2009.162: pmid: 19805719
  5. Դիտել հոդվածը
  6. PubMed / NCBI
  7. Google Scholar
  8. Դիտել հոդվածը
  9. PubMed / NCBI
  10. Google Scholar
  11. Դիտել հոդվածը
  12. PubMed / NCBI
  13. Google Scholar
  14. Դիտել հոդվածը
  15. PubMed / NCBI
  16. Google Scholar
  17. Դիտել հոդվածը
  18. PubMed / NCBI
  19. Google Scholar
  20. Դիտել հոդվածը
  21. PubMed / NCBI
  22. Google Scholar
  23. Դիտել հոդվածը
  24. PubMed / NCBI
  25. Google Scholar
  26. Դիտել հոդվածը
  27. PubMed / NCBI
  28. Google Scholar
  29. Դիտել հոդվածը
  30. PubMed / NCBI
  31. Google Scholar
  32. Դիտել հոդվածը
  33. PubMed / NCBI
  34. Google Scholar
  35. Դիտել հոդվածը
  36. PubMed / NCBI
  37. Google Scholar
  38. 5. Kraut R, Patterson M, Lundmark V, Kiesler S, Mukopadhyay T, Scherlis W. Internet paradox. Սոցիալական տեխնոլոգիան, որը նվազեցնում է սոցիալական ներգրավվածությունը եւ հոգեբանական բարեկեցությունը: Am Psychol. 1998; 53 (9): 1017-31: pmid: 9841579 doi: 10.1037 / 0003-066x.53.9.1017
  39. Դիտել հոդվածը
  40. PubMed / NCBI
  41. Google Scholar
  42. Դիտել հոդվածը
  43. PubMed / NCBI
  44. Google Scholar
  45. Դիտել հոդվածը
  46. PubMed / NCBI
  47. Google Scholar
  48. Դիտել հոդվածը
  49. PubMed / NCBI
  50. Google Scholar
  51. Դիտել հոդվածը
  52. PubMed / NCBI
  53. Google Scholar
  54. Դիտել հոդվածը
  55. PubMed / NCBI
  56. Google Scholar
  57. Դիտել հոդվածը
  58. PubMed / NCBI
  59. Google Scholar
  60. Դիտել հոդվածը
  61. PubMed / NCBI
  62. Google Scholar
  63. Դիտել հոդվածը
  64. PubMed / NCBI
  65. Google Scholar
  66. Դիտել հոդվածը
  67. PubMed / NCBI
  68. Google Scholar
  69. Դիտել հոդվածը
  70. PubMed / NCBI
  71. Google Scholar
  72. Դիտել հոդվածը
  73. PubMed / NCBI
  74. Google Scholar
  75. Դիտել հոդվածը
  76. PubMed / NCBI
  77. Google Scholar
  78. Դիտել հոդվածը
  79. PubMed / NCBI
  80. Google Scholar
  81. Դիտել հոդվածը
  82. PubMed / NCBI
  83. Google Scholar
  84. Դիտել հոդվածը
  85. PubMed / NCBI
  86. Google Scholar
  87. Դիտել հոդվածը
  88. PubMed / NCBI
  89. Google Scholar
  90. Դիտել հոդվածը
  91. PubMed / NCBI
  92. Google Scholar
  93. Դիտել հոդվածը
  94. PubMed / NCBI
  95. Google Scholar
  96. 6. Weinstein A, Lejoyeux M. Ինտերնետային կախվածություն կամ չափից ավելի ինտերնետ օգտագործում: Am J դեղի ալկոհոլի չարաշահում: 2010; 36 (5): 277-83: doi: 10.3109 / 00952990.2010.491880: pmid: 20545603
  97. Դիտել հոդվածը
  98. PubMed / NCBI
  99. Google Scholar
  100. Դիտել հոդվածը
  101. PubMed / NCBI
  102. Google Scholar
  103. Դիտել հոդվածը
  104. PubMed / NCBI
  105. Google Scholar
  106. Դիտել հոդվածը
  107. PubMed / NCBI
  108. Google Scholar
  109. Դիտել հոդվածը
  110. PubMed / NCBI
  111. Google Scholar
  112. Դիտել հոդվածը
  113. PubMed / NCBI
  114. Google Scholar
  115. Դիտել հոդվածը
  116. PubMed / NCBI
  117. Google Scholar
  118. Դիտել հոդվածը
  119. PubMed / NCBI
  120. Google Scholar
  121. Դիտել հոդվածը
  122. PubMed / NCBI
  123. Google Scholar
  124. Դիտել հոդվածը
  125. PubMed / NCBI
  126. Google Scholar
  127. Դիտել հոդվածը
  128. PubMed / NCBI
  129. Google Scholar
  130. Դիտել հոդվածը
  131. PubMed / NCBI
  132. Google Scholar
  133. Դիտել հոդվածը
  134. PubMed / NCBI
  135. Google Scholar
  136. Դիտել հոդվածը
  137. PubMed / NCBI
  138. Google Scholar
  139. Դիտել հոդվածը
  140. PubMed / NCBI
  141. Google Scholar
  142. Դիտել հոդվածը
  143. PubMed / NCBI
  144. Google Scholar
  145. Դիտել հոդվածը
  146. PubMed / NCBI
  147. Google Scholar
  148. Դիտել հոդվածը
  149. PubMed / NCBI
  150. Google Scholar
  151. Դիտել հոդվածը
  152. PubMed / NCBI
  153. Google Scholar
  154. Դիտել հոդվածը
  155. PubMed / NCBI
  156. Google Scholar
  157. Դիտել հոդվածը
  158. PubMed / NCBI
  159. Google Scholar
  160. Դիտել հոդվածը
  161. PubMed / NCBI
  162. Google Scholar
  163. Դիտել հոդվածը
  164. PubMed / NCBI
  165. Google Scholar
  166. Դիտել հոդվածը
  167. PubMed / NCBI
  168. Google Scholar
  169. Դիտել հոդվածը
  170. PubMed / NCBI
  171. Google Scholar
  172. Դիտել հոդվածը
  173. PubMed / NCBI
  174. Google Scholar
  175. Դիտել հոդվածը
  176. PubMed / NCBI
  177. Google Scholar
  178. Դիտել հոդվածը
  179. PubMed / NCBI
  180. Google Scholar
  181. 7. Դեյվիս ՌԱ, Ֆլետ GL, Բեսեր Ա. Ինտերնետի խնդրահարույց օգտագործման չափման համար նոր սանդղակի վավերացում. Նախնական աշխատանքների ցուցադրման հետեւանքները: Cyberpsychol Behav. 2002; 5 (4): 331-45: pmid: 12216698 doi- ը `10.1089 / 109493102760275581
  182. 8. Block JJ- ը: Խնդիրներ DSM-V- ի համար `ինտերնետային կախվածություն: Am J Psychiatry- ն: 2008; 165 (3): 306-7: doi: 10.1176 / appi.ajp.2007.07101556: pmid: 18316427
  183. 9. Կարկանդակներ R. Արդյո՞ք DSM-V- ը «Ինտերնետային կախվածություն» նշանակում է հոգեկան խանգարում: Հոգեբուժություն (Edgmont): 2009; 6 (2) ՝ 31–7:
  184. 10. Հոլդեն Ք. Հոգեբուժություն: Դերասանական հակումները դեբյուտի առաջարկվում են DSM-V- ում: Գիտություն. 2010; 327 (5968) `935: doi: 10.1126 / science.327.5968.935: pmid: 20167757
  185. 11. Երիտասարդ KS. Համակարգչային օգտագործման հոգեբանություն. XL. Ինտերնետի կախվածություն. Մի դեպք, որը խախտում է կարծրատիպը: Psychol Rep. 1996; 79 (3 Pt 1): 899-902: pmid: 8969098 doi: 10.2466 / pr0.1996.79.3.899
  186. 12. Երիտասարդ KS, Case CJ: Ինտերնետի չարաշահումը աշխատավայրում. Ռիսկերի կառավարման նոր միտումներ: Cyberpsychol Behav. 2004; 7 (1): 105-11: pmid: 15006175 doi- ը `10.1089 / 109493104322820174
  187. 13. Young K, Pistner M, O'Mara J, Buchanan J. Կիբեր խանգարումներ. Նոր հազարամյակի հոգեկան առողջության խնդիր: Cyberpsychol Behav. 1999; 2 (5) ՝ 475–9: doi ՝ 10.1089 / cpb.1999.2.475: երեկոյան ՝ 19178220
  188. 14. van den Eijnden RJ, Spijkerman R, Vermulst AA, van Rooij TJ, Engels RC- ն: Երիտասարդների շրջանում կոմպրեսիվ ինտերնետ օգտագործումը. Երկկողմանի ծնող-երեխայի փոխհարաբերությունները: J Abnorm Child- ի Psychol. 2010; 38 (1): 77-89: doi: 10.1007 / s10802-009-9347-8: pmid: 19728076
  189. 15. Երիտասարդ KS. Բռնում են ցանցում. Ինչպես ճանաչել ինտերնետի կախվածության նշանները եւ վերականգնման հաղթող ռազմավարությունը: Նյու Յորք, NY: Wiley; 1998.
  190. 16. Երիտասարդ Ք.Ս. Ինտերնետային կախվածություն. Նոր կլինիկական խանգարման առաջացում: Կիբերհոգեբանություն և վարք: 2009; 1 (3) ՝ 237–44: doi ՝ 10.1089 / cpb.1998.1.237
  191. 17. Վիտիանտոն Լ., Գրիֆֆիսս Մ.Դ., Բրունսդեն Վ. Ինտերնետի կախվածության թեստի հոգեբանական համեմատություն, Ինտերնետի հետ կապված խնդիրներ, եւ ինքնորոշում: Cyberpsychol Behav Soc ցանց. 2011; 14 (3): 141-9: doi: 10.1089 / cyber.2010.0151: pmid: 21067282
  192. 18. Shaw M, սեւ DW: Ինտերնետային կախվածություն. Սահմանում, գնահատում, համաճարակաբանություն եւ կլինիկական կառավարում: CNS դեղեր: 2008; 22 (5): 353-65: pmid: 18399706 doi: 10.2165 / 00023210-200822050-00001
  193. 19. Park SK, Kim JY, Cho CB- ն: Հարավային Կորեայի պատանիների շրջանում ինտերնետի կախվածության տարածվածությունը եւ ընտանեկան գործոնների հետ փոխկապակցվածությունը: Երիտասարդություն: 2008; 43 (172): 895-909: pmid: 19149152
  194. 20. Siomos KE, Dafouli ED, Braimiotis DA, Mouzas OD, Անգելոպուլոս NV: Ինտերնետի կախվածությունը Հունաստանի երիտասարդների շրջանում: 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, եւ այլն: Եվրոպայում դեռահասների շրջանում պաթոլոգիական ինտերնետ օգտագործման տարածվածությունը. Ժողովրդագրական եւ սոցիալական գործոններ: Կախվածություն: 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: Ինտերնետի օգտագործման եւ առողջության հետ կապված պրոբլեմատիկ խնդիրներ. Connecticut- ի միջնակարգ դպրոցական հետազոտության տվյալները: J Clin Հոգեբուժություն: 2011; 72 (6): 836-45: doi: 10.4088 / JCP.10m06057: pmid: 21536002
  197. 23. Pujazon-Zazik M, Park MJ. Թվիթել, թե ոչ թվիթեր անել. Սեռերի տարբերություններ և դեռահասների սոցիալական ինտերնետի օգտագործման առողջության պոտենցիալ դրական և բացասական արդյունքներ: Am J Mens Health. 2010; 4 (1) ՝ 77–85: doi ՝ 10.1177 / 1557988309360819: երեկոյան ՝ 20164062
  198. 24. Դալբալակ Է., Եվրեն C, Aldemir S, Evren B. Ինտերնետային կախվածության ռիսկի խոցելիությունը եւ նրա հարաբերությունները սահմանային անհատականության առանձնահատկությունների, մանկական վնասվածքների, դիսեկցիոն փորձի, դեպրեսիայի եւ անհանգստության ախտանիշների խստությամբ: Հոգեբուժարան 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: Օնլայն խաղը կախվածության եւ ագրեսիայի, ինքնատիրապետման եւ նարցիսթիվ անհատականության հատկանիշների միջեւ: Եվրո հոգեբուժարան: 2008; 23 (3): 212-8: doi: 10.1016 / j.eurpsy.2007.10.010: pmid: 18166402
  200. 26. Ֆլորիդոս Գ, Սիոմոս Կ, Ստոգիաննիվու Ա, Ջյուզեպաս I, Գարիֆալլոս Գ. Հոգեբուժական խանգարումների համակցվածություն, ինտերնետային հակում ունեցող կլինիկական նմուշում `անձի ազդեցությունը, պաշտպանական ոճը եւ հոգեբանության ազդեցությունը: Ադիկտ Ահավ. 2014; 39 (12): 1839-45: doi: 10.1016 / j.addbeh.2014.07.031: pmid: 25129172
  201. 27. Ֆլորոս Գ, Սիոմոս Կ, Ստոգիաննիվու Ա, Ջյուզեպաս I, Գարիֆալլոս Գ. Քոլեջի ուսանողների շրջանում անհատականության, պաշտպանական ոճերի, ինտերնետային կախվածության խանգարումների եւ հոգեբանության հարաբերությունները: Cyberpsychol Behav Soc ցանց. 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. Ընկերակցություն ինտերնետային խնդրահարույց օգտագործման և դեռահասների ֆիզիկական և հոգեբանական ախտանիշների միջև. Քնի որակի հնարավոր դեր: J Addict Med. 2014; 8 (4) ՝ 282–7: doi ՝ 10.1097 / ADM.0000000000000026: երեկոյան `25026104
  203. 29. Kim JH, Lau CH, Cheuk KK, Kan P, Hui HL, Griffiths SM- ն: Հանգստյան զեկույց. Հոնգ Կոնգ համալսարանի ուսանողների շրջանում խոշոր ինտերնետի օգտագործման եւ առողջության խթանման եւ առողջության վտանգի հետ կապված ասոցիացիաներ: J Adolesc. 2010; 33 (1): 215-20: doi: 10.1016 / j.adolescence.2009.03.012: pmid: 19427030
  204. 30. Նասերի Լ., Մոհամադի Ջ, Սեյհմիրի Ք, Ազիզպոր Յ. Էլ-Զահրայի համալսարանի, Թեհրանի, Իրանի ուսանողների շրջանում ընկալվող սոցիալական աջակցության, ինքնագնահատման եւ ինտերնետ հակում: Իրան Ջի հոգեբույժ Այվիտի գիտ. 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: Ինտենսիվությունը ինտերնետի կախվածության մեջ. Համադրություն պաթոլոգիական խաղերի հետ: Cyberpsychol Behav Soc ցանց. 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 եւ այլն: Թայվանցի դեռահասների ինքնասպանության եւ ինտերնետ հակումների եւ գործունեության միջեւ: Compr Հոգեբուժություն: 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 եւ այլն: Կորեայի երիտասարդների ինտերնետային հակում եւ նրա հետ կապված դեպրեսիան եւ ինքնասպանության գաղափարախոսությունը `հարցաթերթիկների հետազոտություն: Int J Նորդ սանդալ: 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, Դելգադո-Rodriguez M, Գարսիա-Մարտին Մ, եւ այլն: Համալսարանական ուսանողների խնդրահարույց ինտերնետ օգտագործումը. Սեռերի հետ կապված գործոնները եւ տարբերությունները: Adicciones. 2015; 27 (4): 265-75: pmid: 26706809 doi: 10.20882 / adicciones.751
  209. 35. Ինտերնետ կախվածության թեստ (IAT) [Ապրիլ, 2016]: Հասանելի է ` http://netaddiction.com/internet-addiction-test./.
  210. 36. Խազաալ Յ, Բիլլիյե Ջ, Թորենս Գ, Խան Ռ, Լաուտի Յ, Սարալթին Ե, եւ այլն: Ինտերնետ կախվածության թեստի ֆրանսիական վավերացում: 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. Թուրք ավագ դպրոցի աղջիկների մեջ անսովոր ուտելիքի վերաբերմունքը, ալեքսիտիմիան եւ ինքնասպանության հավանականությունը: Հոգեբուժարան 2015; 226 (1): 224-9: doi: 10.1016 / j.psychres.2014.12.052: pmid: 25619436
  212. 38. Cho YW, Song ML, Morin CM- ն: Անզգայության ծանրության ինդեքսի կորեերեն տարբերակի վավերացում: 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- ն: Անպտղության ծանրության ինդեքսի վալիդացումը առաջնային խնամքի ժամանակ: J Am Board Fam Med- ն: 2013; 26 (6): 701-10: doi: 10.3122 / jabfm.2013.06.130064: pmid: 24204066
  214. 40. Rosenberg Self-Esteem Scale- ի հոգեբանական առանձնահատկությունները. Միացյալ Նահանգներում բնակվող ընդհանուր եւ ժողովրդագրական խմբերի ամբողջությունը: Eval Առողջություն Prof. 2010; 33 (1): 56-80: doi: 10.1177 / 0163278709356187: pmid: 20164106
  215. 41. Ռոզենբերգ Մ. Ինքնահարգանքի եւ անհանգստության միջեւ: J Psychiatr Res. 1962; 1: 135-52: pmid: 13974903 doi: 10.1016 / 0022-3956 (62) 90004-3
  216. 42. Lovibond PF, Lovibond SH- ն: Բացասական հուզական վիճակների կառուցվածքը. Դեպրեսիայի անհանգստության սթրեսների կշիռների (DASS) համեմատությունը Beck Depression- ի եւ անհանգստության գույքագրության հետ: Ա. 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- ն: Խրոնիկական ցավ ունեցող հիվանդների դեպրեսիայի գնահատման ընթացքում սոմատիկ նյութերի օգտակարությունը. Zung Self-Rating Դեպրեսիայի սանդղակի եւ դեպրեսիայի անհանգստության սթրեսի չափսերի համեմատությունը քրոնիկական ցավով եւ կլինիկական եւ համայնքային նմուշներում: Clin J Pain- ը: 2005; 21 (1): 91-100: pmid: 15599136 doi: 10.1097 / 00002508-200501000-00011
  218. 44. Brown TA, Chorpita BF, Korotitsch W, Barlow DH- ն: Դիսպրեսիայի անհանգստության սթրեսների կշիռների (DASS) հոգեմետիկական հատկությունները կլինիկական նմուշներում: Ա. 1997; 35 (1): 79-89: pmid: 9009048 doi: 10.1016 / s0005-7967 (96) 00068-x
  219. 45. Էդմեդ Ս, Սալիվվան Կ. Դեպրեսիան, անհանգստությունը եւ սթրեսը, որպես ոչ քաղցկեղային նմուշում հետհակամարտող նման ախտանիշների կանխատեսումներ: Հոգեբուժարան 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. Ինտերնետ կախվածության վրա ազդող գործոններ, Չինաստանի առաջին քոլեջի ուսանողների համար: Cyberpsychol Behav. 2009; 12 (3): 327-30: doi: 10.1089 / cpb.2008.0321: pmid: 19445631
  221. 47. Թոմաս Ս. Ջ., Լիչշտեյնի Կլ., Թեյլոր Դի Ռիելել Բ. Բուշ Ա. Երեկոյան ժամանակի, ծագած ժամանակի եւ մահճակալի համաճարակաբանությունը. Տարիքի, սեռի եւ էթնիկության վերլուծությունը: Behav քնել 2014; 12 (3): 169-82: doi: 10.1080 / 15402002.2013.778202: pmid: 23574553
  222. 48. Չուեիրի Ն, Սալամուն Տ, Ջաբուր Հ, Էլ Օստա Ն, Հաջ Ա, Ռաբբա Խաբաբազ Լ. Անքնության եւ Անհանգստության հետ կապված համալսարանական աշակերտների մասին. Խաչաձեւ բաժինների նախագծում: PLoS One- ը: 2016; 11 (2), e0149643: doi: 10.1371 / journal.pone.0149643: pmid: 26900686
  223. 49. Գելլիս Լոս Անջելես, Պարկ Ա, Ստոտսկի MT, Թեյլոր DJ: Երազում հիգիենայի եւ անքնության խանգարումների միջեւ ասոցիացիաներ քոլեջի աշակերտներից. Խաչաձեւ բաժին եւ հեռանկարային վերլուծություններ: Բեվավ Թեր. 2014; 45 (6): 806-16: doi: 10.1016 / j.beth.2014.05.002: pmid: 25311289
  224. 50. Cain N, Gradisar M. Էլեկտրոնային լրատվամիջոցները օգտագործում եւ քնում են դպրոցական տարիքի երեխաներին եւ դեռահասներին. Քնի խավարը: 2010; 11 (8): 735-42: doi: 10.1016 / j.sleep.2010.02.006: pmid: 20673649
  225. 51. Tavernier R, Willoughby T. Բոլոր երեկոյան տեսակները դատապարտված են: Գոյություն ունեցող մեծահասակների շրջանում ընկալված առավոտյան, երեկոյան, քնում եւ հոգեբանական գործառույթների գաղտնի դասակարգային վերլուծություններ: Chronobiol Int. 2014; 31 (2): 232-42: doi: 10.3109 / 07420528.2013.843541: pmid: 24131151
  226. 52. Lam LT- ը: Ինտերնետային խաղերի կախվածությունը, ինտերնետի խնդրահարույց օգտագործումը եւ քնի խնդիրները. Համակարգային վերանայում: Curr Psychiatry Rep. 2014; 16 (4): 444: doi: 10.1007 / s11920-014-0444-1: pmid: 24619594
  227. 53. Tsai CC- ն, Lin SS- ը: Թայվանում դեռահասների ինտերնետային կախվածությունը `հարցազրույցի ուսումնասիրություն: Cyberpsychol Behav. 2003; 6 (6): 649-52: pmid: 14756931 doi- ը `10.1089 / 109493103322725432
  228. 54. te Wildt BT, Putzig I, Zedler M, Ohlmeier MD- ն: [Ինտերնետ կախվածությունը `որպես դեպրեսիվ տրամադրության խանգարումների ախտանիշ]: Psychiatr Prax. 2007; 34 լրացուցիչ 3: S318-22: pmid: 17786892 doi: 10.1055 / s-2007-970973
  229. 55. Բերնարդի Ս, Pallanti S. Ինտերնետային կախվածություն. Նկարագրական կլինիկական հետազոտություն, որը կենտրոնանում է comorbidities եւ dissociative ախտանիշներից: Compr Հոգեբուժություն: 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. Պաթոլոգիական ինտերնետի օգտագործման եւ համակողմանի հոգեբանության միջեւ կապը. Համակարգային վերանայում: Հոգոպաթոլոգիա: 2013; 46 (1): 1-13: doi: 10.1159 / 000337971: pmid: 22854219
  231. 57. Գարայգորդոբլ Մ, Պերեզ Ջի, Մոզազ Մ. Ինքնակառավարման հայեցակարգ, ինքնագնահատական ​​եւ հոգեբախտական ​​ախտանիշներ: Psychothema. 2008; 20 (1): 114-23: pmid: 18206073
  232. 58. Moksnes Միացյալ Թագավորություն, Espnes GA. Հարգանք եւ զգացմունքային առողջություն դեռահասների շրջանում `գենդերային եւ տարիքի պոտենցիալ մոդերատորներ: Scand J Psychol- ն: 2012; 53 (6): 483-9: doi: 10.1111 / sjop.12021: pmid: 23170865
  233. 59. Sowislo JF, Orth U. Արդյոք ցածր ինքնագնահատականը կանխատեսում է դեպրեսիան եւ անհանգստությունը: Երկարատեւ ուսումնասիրությունների մետա-վերլուծություն: Psychol Bull. 2013; 139 (1): 213-40: doi: 10.1037 / a0028931: pmid: 22730921
  234. 60. Creemers DH, Scholte RH, Engels RC, Prinstein MJ- ը, Wiers RW- ը: Անուղղակի եւ հստակ ինքնագնահատականը որպես ինքնասպանության գաղափարների, դեպրեսիվ ախտանշանների եւ միայնության եզակի կանխատեսողներ: J Behav Ther Exp Հոգեբանություն: 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, եւ այլն: Ինքնաբացահայտման հարցաթերթիկ օգտագործելով բազմակի sclerosis- ում խոշոր դեպրեսիայի համար ախտորոշման ճշգրտությունը: Բեյն Այվա. 2015; 5 (9), e00365: doi: 10.1002 / brb3.365: pmid: 26445703
  236. 62. Օրտեգա-Մոնտեել Ջ, Պոսադաս-Ռոմերո Ս, Օկամպո-Արկոս Վ, Մեդինա-Ուրրուիտիա Ա, Կարդոսո-Սալդանա Գ, Խորխե-Գալարա Է. Եւ այլն: Ինքնաբացահայտված սթրեսը կապված է սիսեռի եւ աթերոսկլերոզի հետ: GEA- ի ուսումնասիրությունը: BMC հանրային առողջություն: 2015; 15- ը `780: doi: 10.1186 / s12889-015-2112-8: pmid: 26271468
  237. 63. Սպիտակ Կ, Սկարինին Ա. Հարավային Ամերիկայի քաղաքներում լատինաամերիկյան ներգաղթյալների շրջանում ինքնագնահատական ​​առողջության համեմատություն եւ ազգային նմուշ: Am J Med Sci. 2015; 350 (4): 290-5: doi: 10.1097 / MAJ.0000000000000554: pmid: 26263236