Siðfræðileg notkun á netinu og áhættuhegðun meðal unglinga í Evrópu (2016)

Int. J. Environ. Res. Almenn heilsa 2016, 13(3), 294; doi:10.3390 / ijerph13030294

Tony Durkee 1,*, Vladimir Carli 1, Birgitta Floderus 2, Camilla Wasserman 3,4, Marco Sarchiapone 3,5, Alan Apter 6, Judit A. Balazs 7,8, Julio Bobes 9, Romuald Brunner 10, Paul Corcoran 11, Doina Cosman 12, Christian Haring 13, Christina W. Hoven 4,14, Michael Kaess 10, Jean-Pierre Kahn 15, Bogdan Nemes 12, Vita Postuvan 16, Pilar A. Saiz 9, Peeter Värnik 17 og Danuta Wasserman 1
1
National Center for Self-Research and Prevention of Mental Ill-Health (NASP), Karolinska Institutet, Stokkhólmur SE-17177, Svíþjóð
2
Department of Clinical Neuroscience, Karolinska Institutet, Stokkhólmur SE-17177, Svíþjóð
3
Læknadeild, Háskóli Molise, Campobasso 86100, Ítalía
4
Department of Child and Adolescent Psychiatry, New York State Psychiatric Institute, Columbia University, New York, NY 10032, USA
5
National Institute for Migration and Poverty, Via San Gallicano, Róm 25 / A, Ítalía
6
Feinberg Child Study Center, sjúkrahúsið í Schneider, háskólinn í Tel Aviv, Tel Aviv 49202, Ísrael
7
Vadaskert barna- og unglingaháskólasjúkrahúsið, Búdapest 1021, Ungverjaland
8
Institute of Psychology, Eötvös Loránd University, Búdapest 1064, Ungverjaland
9
Geðlæknadeild, Center for Biomedical Research í Mental Health Network (CIBERSAM), University of Oviedo, Oviedo 33006, Spáni
10
Kafla um sjúkdómsþróun persónuleika, heilsugæslustöð fyrir barn og unglinga, Center of Psychosocial Medicine, Háskólinn í Heidelberg, Heidelberg 69115, Þýskalandi
11
Sjálfsmorðsrannsóknarstofnun, Vestur Rd., Kork, Írland
12
Department of Clinical Psychology, Iuliu Hatieganu Háskólinn í læknisfræði og lyfjafræði, Str. Victor Babes Nr. 8, Cluj-Napoca 400000, Rúmenía
13
Rannsóknasvið Geðheilbrigðis, Háskólinn í læknisfræði upplýsingatækni (UMIT), Klagenfurt, Innsbruck 6060, Austurríki
14
Department of Faraldsfræði, Mailman School of Public Health, Columbia University, New York, NY 10032, USA
15
Deild geðlækninga, Centre Hospitalo-Universitaire de Nancy, Université de Lorraine, Nancy, Vandoeuvre-lès-Nancy 54500, Frakklandi
16
Slovene Center for Suicide Research, Andrej Marušič Institute, Háskóli Primorska, Koper 6000, Slóvenía
17
Atferlis- og heilsuvísindamiðstöð, eistneska-sænska geðheilbrigðis- og sjálfsvígslækningastofnunin, háskólinn í Tallinn, Tallinn 10120, Eistland
*
Correspondence: Tel.: +46-852-486-935; Fax: +46-8-30-64-39
Ritstjóri: Paul B. Tchounwou
Móttekið: 1 Desember 2015 / Samþykkt: 3 Mars 2016 / Útgefið: 8 Mars 2016

Abstract

: Áhættuhegðun er stórt framlag til helstu orsakir sjúkdóms meðal unglinga og ungs fólks; Samt sem áður er tengsl þeirra við meinafræðilegan netnotkun (PIU) tiltölulega óþekkt, einkum innan evrópsks samhengis. Meginmarkmið þessarar rannsóknar er að rannsaka tengsl áhættuhegðunarmála og hjartasjúkdóms hjá unglingum í Evrópu. Þessi þversniðs rannsókn var gerð innan ramma verkefnisins FP7 Evrópusambandsins: Saving and Empowering Young Lives in Europe (SEYLE). Gögn um unglinga voru safnað úr slembiröðuðum skólum innan rannsóknarstofa í ellefu Evrópulöndum. PIU var mæld með því að nota Diagnostic Questionnaire Young (YDQ). Áhættuhegðun var metin með spurningum sem fengnar voru úr Global School-Based Student Health Survey (GSHS). Alls voru 11,931 unglingar með í greinunum: 43.4% karlkyns og 56.6% kvenkyns (M / F: 5179 / 6752), með meðalaldur 14.89 ± 0.87 ára. Unglingar sem tilkynna um slæmar svefnvenjur og áhættustýringar sýndu sterkustu samtökin með PIU, fylgt eftir með tóbaksnotkun, léleg næring og líkamleg óvirkni. Meðal unglinga í PIU hópnum voru 89.9% einkennist af því að hafa marga áhættuhegðun. Mikilvæg tengsl milli PIU og áhættuhegðunar, ásamt mikilli samsýningu, undirstrikar mikilvægi þess að skoða PIU þegar það er skoðað, meðhöndlað eða komið í veg fyrir áhættuhegðun hjá unglingum.

Leitarorð: meinafræðileg netnotkun; Internet fíkn; áhættuhegðun; margar áhættuhegðir; óhollt lífsstíll; unglingar; SEYLE

1. Inngangur

Unglinga er aðlögunartími sem einkennist af miklum breytingum á líkamlegum, félagslegum og sálfræðilegum eiginleikum [1]. Þar að auki fara sambönd við jafningja, fjölskyldur og samfélagið við mismunandi breytingar á þessu tímabundna tímabili, þar sem unglingar byrja að fullyrða sjálfræði um ákvarðanir, tilfinningar og hegðun [2]. Félagsleg hæfni hjá unglingum þróast oft í tengslum við sálfélagsleg samskipti innan mismunandi námsheimilda [3]. Miðað við víðtæka vettvang til að efla félagslega vitund og mannleg færni [4,5] hefur internetið reynst nýtt og einstakt rás fyrir sálfélagslega þróun meðal unglinga [6,7].
Þrátt fyrir þessa íhluta hefur rannsóknir sýnt að tíð og langvarandi notkun á netinu forritum hefur tilhneigingu til að skipta um hefðbundna félagsleg samskipti og sambönd [8,9]. Það eru sönnunargögn sem sýna að uppsafnaður tími á netinu flytur tíma í augliti til auglitis samskipti við fjölskyldu og vini [10], sem taka þátt í utanaðkomandi námum [11], ljúka fræðilegum verkefnum [12], rétt matarvenjur [13], Líkamleg hreyfing [14] og sofandi [15]. Þar sem unglingar eru að eyða meiri tíma á netinu, er hætta á að notkun þeirra geti orðið óhófleg eða jafnvel sjúkleg [16].
 
Pathological Internet Use (PIU) einkennist af of miklum eða illa stjórnandi áhyggjum, hvetur eða hegðun varðandi notkun á netinu sem leiðir til skerta eða neyðar [17]. PIU hefur verið hugmyndafræðilega mótað sem truflunartruflanir og flokkast sem flokkun á hegðunarfíkn sem tengist eðli sjúkdómsins [18]. Þrátt fyrir nýlegar framfarir í rannsóknum á PIU, eru tilraunir til að skilja þetta fyrirbæri hindrað af skorti á alþjóðlegri samstöðu um greiningarkröfur ástandsins. Það er hvorki skráð í greiningu og tölfræðilegum handbók um geðsjúkdóma (DSM) né á norðlægum sjúkdómsgreinum (ICD). Helstu áskorunin sem PIU rannsóknin stendur frammi fyrir er hugsunin sem ávanabindandi sjúkdómur.
 
Í ljósi þessara deilna er nýlega birt DSM-5 [19] hefur verið með hegðunarsjúkdóm (ekki ávanabindandi ávanabindingar) sem opinber greiningarflokkur, þar sem fjárhættuspil (GD) er eina skilyrði sem skráð er í þessari nýju flokkun. Internet gaming röskun (IGD) er einnig hugsanleg undirgerð hegðunarfíkn sem talin var til að taka þátt í DSM nosological kerfi; Samt sem áður skorti gögn sem styðja IGD sem sjúkdómsgreiningu. IGD var síðan tekin í III. Hluta DSM-5, sem skilyrði sem krafðist frekari rannsókna [20], til þess að ákvarða hvort hún sé til staðar sem sjúkdómsgreining. Þrátt fyrir núverandi óeðlilegu tvíræðni PIU, heldur áfram að vera vísvitandi vísbendingar sem sýna sterk tengsl milli PIU og annars konar fíkn [21,22,23,24].
Rannsóknir sýna að einstaklingar með PIU deildu taugafræðilegum, líffræðilegum og sálfélagslegum eiginleikum með bæði hegðunar- og efnafræðilegum fíkniefnum [25,26,27,28,29]. Byggt á fræðilegum líkani sem heitir Griffiths [30] eru sex kjarna einkenni sýnt í ávanabindandi kvillum sem eiga við um PIU. Þetta er meðal annars: salience (áhyggjur af starfsemi á netinu), breytingar á skapi (með því að nota internetið til að flýja eða draga úr streitu), umburðarlyndi (nauðsyn þess að vera lengur á netinu), afturköllun (þunglyndi og pirringur þegar offline), átök (interpersonal og intrapsychic) ​​og afturfall (mistókst að hætta að nota internetið). Þessar kjarnaþættir veita fræðilegan ramma til að meta stærð PIU.
 
Algengi verð fyrir PIU er mjög mismunandi milli landa, að hluta til vegna ólíkrar skilgreiningar, nomenklatur og greiningarmats. Í því skyni að meta alheimsgengi, Cheng og Li [31] fjallaði um þessar misræmi með því að beita slembiáhrifum með greiningu með því að nota rannsóknir með sambærilegum geislameðferðartækjum og viðmiðum. Þessi aðferð veitti alls 89,281 þátttakendum frá 31 löndum sem breiða yfir nokkur heimshluta. Niðurstöður sýndu að alheimsgengi PIU var 6.0% (95% CI: 5.1-6.9) með aðeins í meðallagi ólíkleika.
Algengi rannsókna sem meta PIU á evrópskum vettvangi með því að nota dæmigerð sýni eru takmörkuð. Þrátt fyrir þessa þyngdaraukningu koma fram faraldsfræðilegar sannanir sem benda til stöðugrar þróun á meðalgengi hjá þessum markhópi. Í dæmigerðri sýni evrópskra unglinga (n = 18,709) á aldrinum 11-16 ára, Blinka et al. [32] sýndi að algengi PIU var 1.4%. Þetta fellur saman við tíðni sem greint er frá af Tsitsika et al. [33], sem áætlaði PIU-algengi 1.2% í dæmigerðu sýni evrópsku æskunnar (n = 13,284) á aldrinum 14-17 ára. Durkee og samstarfsmenn [34] sýndu hins vegar örlítið hærri PIU-algengi 4.4% í dæmigerðu sýni evrópskra unglinga (n = 11,956) á aldrinum 14-16 ára. Algengi verð fyrir PIU í Evrópu var sýnt verulega hærra hjá körlum en konum, aukin með aldri, mismunandi eftir landi og tengd fjölda geðraskana og atferlisraskana [35,36,37,38,39].
 
Hættan á áhættuhegðun kemur oft fram á unglingsárum með mikla líkur á samfellu í fullorðinsárum. Karlar hafa tilhneigingu til að hafa meiri útbreiðslu en konur og tíðni áhættuhegðunar hefur tilhneigingu til að aukast með aldri [40]. Það eru mismunandi stig af alvarleika, allt frá lágmarkshættu (slæmt svefnvenjur, léleg næring og líkamleg óvirkni) til mikillar áhættu (óhófleg áfengisnotkun, notkun ólöglegra lyfja og tóbaksnotkunar). Rannsóknir hafa yfirleitt metið áhættuhegðun sem óháðir aðilar, þó að skýrar vísbendingar sýna samsöfnun þeirra, jafnvel á ungaldastigi [41,42]. Fjölbreytni með mörgum áhættuhegðunum hefur mestan áhættu fyrir langvarandi sjúkdóma, geðræn vandamál, sjálfsvígshegðun og ótímabæra dauða samanborið við einstaklinga með einfalda eða enga áhættuhegðun [43,44]. Miðað við samhliða eðli áhættuhegðunar er mikilvægt að skilja afleiðing þeirra á áhættu unglinga á PIU.
 
Eftirlitskerfið fyrir unglingastarfsemi (YRBSS) í Bandaríkjunum kemur í ljós að áhættuhegðun er stór þáttur í helstu orsakir sjúkdóms meðal unglinga og ungs fólks [45]. Burtséð frá þessum óbeinum forsendum er tiltölulega lítill rannsókn sem markvisst skoðar umfang þessara aðferða í tengslum við unglinga PIU, einkum innan evrópsks samhengis. Faraldsfræðilegar rannsóknir eru nauðsynlegar til að öðlast betri skilning á þessu fyrirbæri.
 
Miðað við stórt dæmigerð sýnishorn af unglingum í skóla í Evrópu er meginmarkmið þessarar rannsóknar að rannsaka tengsl áhættuhegðunar (þ.e. notkun áfengis, ólöglegrar lyfjameðferðar, notkun tóbaks, áhættustýringar, truancy, léleg svefnvenjur, léleg næring og líkamleg óvirkni) og mismunandi gerðir af netnotkun.

2. Efni og aðferðir

2.1. Study Hönnun og íbúa

Núverandi þversniðsrannsókn var gerð innan ramma Evrópusambandsins: Saving and Empowering Young Lives in Europe (SEYLE) [46]. Unglingar voru ráðnir af handahófi völdum skóla á námssvæðum í Austurríki, Eistlandi, Frakklandi, Þýskalandi, Ungverjalandi, Írlandi, Ísrael, Ítalíu, Rúmeníu, Slóveníu og Spáni, þar sem Svíþjóð þjónaði sem samræmingarstöð.
 
Skilgreiningarkröfur varðandi val á viðurkenndum skólum voru byggðar á eftirfarandi skilyrðum: (1) skólar voru opinberir; (2) innihéldu að minnsta kosti 40 nemendur á aldrinum 15 ára; (3) átti fleiri en tvo kennara fyrir nemendur á aldrinum 15 ára; og (4) höfðu ekki meira en 60% nemenda af sama kyni. Hæfir skólar voru flokkaðar eftir stærð: (i) lítil (≤ miðgildi fjöldi nemenda í öllum skólum rannsóknarstaðarins); og (ii) stór (≥ miðgildi fjöldi nemenda í öllum skólum rannsóknarstaðarins)46]. Með því að nota handahófi fjölda raforku voru skólarnir slembiraðað samkvæmt inngripum SEYLE og skólastærð með tilliti til félagslegra þátta, skólaumhverfi og skólakerfis uppbyggingu á hverju rannsóknarsvæði.
 
Gögn voru safnað með skipulögðum spurningalistum sem gefnar voru unglingum innan skólans.
Fulltrúi, samþykki, þátttaka og svörunarhlutfall sýnisins er greint frá með aðferðafræðilegri greiningu [47].
Núverandi rannsókn var gerð í samræmi við Helsinki yfirlýsinguna og siðareglur voru samþykktar af staðbundnum siðanefnd í hverju þátttökulandi (Project No. HEALTH-F2-2009-223091). Áður en þátttakandi tók þátt í rannsókninni veittu bæði unglingar og foreldrar upplýst samþykki sitt fyrir þátttöku.

2.2. Mælingar

PIU var metið með því að nota Diagnostic Questionnaire Young (YDQ) [18]. The YDQ er spurningalisti 8-hlutar sem metur mynstur um notkun á netinu sem leiðir til sálfræðilegrar eða félagslegrar skerðingar á sex mánaða tímabili fyrir gagnasöfnun [48]. Átta atriðin í YDQ eru í samræmi við sex atriði í íhluta líkan Griffiths og níu atriði í greiningarviðmiðunum IGD í DSM-5 [49,50]. Byggt á YDQ stigum, allt frá 0-8, voru internetnotendur flokkaðir í þrjá hópa: aðlögunarhæfar notendur (AIU) (scoring 0-2); maladaptive Internet notendur (MIU) (sindur 3-4); og meinafræðilegir notendur (PIU) (sindur ≥ 5) [51]. Þar að auki voru klukkutímar á dag á dag mæld með því að nota einfalda spurningu í uppbyggðu spurningalistanum.
Gögn um áhættuhegðun voru fengin með því að nota spurningar úr alþjóðlegu skólasamfélaginu (GSHS)52]. Þróað af Alþjóðaheilbrigðismálastofnuninni (WHO) og samstarfsaðilum er GSHS grunnskoðun sem metur heilsuáhættuhegðun meðal unglinga á aldrinum 13-17 ára. Þessi sjálfskýrsla spurningalisti samanstendur af atriðum sem svara til 10 leiðandi orsakir sjúkdóms meðal unglinga og ungs fólks.

2.3. Einstaklingsáhætta

Á grundvelli GSHS voru einstakar áhættuhegðir afmarkaðar í þrjá flokka: (i) notkun efna; (ii) tilfinningaleit; (iii) og lífsstíl einkenni. The einföldu einstaka áhættuhegðunarmál voru flokkuð sem tvíþættir breytur.

2.3.1. Notkun efnis

Notkun efnis í tengslum við áfengisnotkun, ólögleg fíkniefnaneyslu og notkun tóbaks. Breyturnar voru flokkaðar í samræmi við það: (1) tíðni notkun áfengis: ≥2 sinnum / viku vs ≤1 sinnum / viku; (2) fjöldi drykkja á dæmigerðu drykkju degi: ≥3 drykkir vs. ≤2 drykkir; (3) tíðni drekka til dáleiðslu (áfengis eitrun): ≥3 sinnum vs ≤2 sinnum; (4) tíðni tíðni að hafa timburmenn eftir að hafa drukkið: ≥3 sinnum vs ≤2 sinnum; (5) alltaf notað lyf: já / nei; (6) notað alltaf harð eða marijúana: já / nei; (7) alltaf notað tóbak: já / nei; og (8) sem eru að reykja sígarettur: ≥6 / dag á móti ≤5 / dag.

2.3.2. Sensation-Seeking

Sensation-leit samanstóð af fjórum atriðum sem bentu til áhættustýringar á undanförnum tólf mánuðum: (1) ekið í ökutæki af vini sem hafði drukkið áfengi; (2) hjólaði hjólabretti eða veltu í umferð án hjálm og / eða (3) og (4) farin að hættulegum götum eða göngum á nóttunni. Svar val voru já / nei í öllum fjórum hlutum.

2.3.3. Lífstíll Einkenni

Lífsstíll einkennist af breytum sem tengjast svefn, næringu, líkamsþjálfun og skólastarfi. Svefnvenjur sem vísað er til síðustu sex mánuði: (1) þreyttur á morgnana fyrir skóla: ≥3 dagar / viku vs ≤2 dagar / viku; (2) napping eftir skóla: ≥3 dagar / viku vs ≤2 dagar / viku; og (4) sofandi: ≤6 klukkustundir / nótt vs ≥7 klukkustundir / nótt. Næring sem vísað er til síðustu sex mánaða: (4) sem neyta ávaxtar / grænmetis: ≤1 tíma / viku vs ≥2 sinnum / viku; og (5) sem notar morgunmat fyrir skóla: ≤2 dagar / viku vs ≥3 daga / viku. Líkamleg virkni sem vísað er til síðustu sex mánaða: (6) líkamleg virkni í að minnsta kosti 60 mínútur á síðustu tveimur vikum: ≤3 dagar vs ≥4 daga; og (7) að spila íþróttir reglulega: já / nei. Skólaráð var eitt atriði um ósamþykktar frávik frá skóla á síðustu tveimur vikum: ≥3 dagar vs ≤2 daga.

2.4. Mörg áhættuhegðun

Heildarfjöldi áhættuhegðunarmála var reiknuð í eina breytu og kóðuð sem helsta mælikvarði. Split-half áreiðanleiki (rsb = 0.742) og innri samkvæmni (α = 0.714) gildi sýndu ásættanlegt einsleitni milli atriða í áhættumatinu

3. Tölfræðilegar greiningar

Algengi einstakra áhættuhegða meðal notendahópa í internetinu var reiknað fyrir karla og konur. Til að ganga úr skugga um tölfræðilega marktækan mun á milli hlutfalls hópa, voru margar pörunarsamanburður sem notaðir voru með tvíhliða z-prófinu með Bonferroni leiðréttu p-gildi. Ítarlegar greiningar voru gerðar til að prófa áhrif einstakra áhættuhegðinga á MIU og PIU með almennum línulegum blönduðum módelum (GLMM) með multinomial logit tengil og fullan hámarksmöguleika mat. Í GLMM greiningunni var MIU og PIU færð sem niðurstöður ráðstafana við AIU sem viðmiðunarflokk, voru einstakar áhættustýringar settar inn sem stig 1 fastar áhrifin, skóli sem stigi 2 handahófskennt og landið sem Level 3 handahófsgreining. Variance þættir voru notaðar sem samkvæmni byggingu fyrir handahófi áhrif. Til að kanna miðlungsáhrif kynja, voru samskiptareglur (kyn * áhættuhegðun) settar inn í regression líkanið. Leiðréttingar fyrir aldur og kyn voru beitt til viðeigandi GLMM módel. Stuðlar (OR) með 95% öryggisbil (CI) eru tilgreind fyrir viðkomandi módel.
Í greiningunni á mörgum áhættustýringum voru meðaltal (M) og staðalfrávik meðalgildis (SEM) reiknuð fyrir mismunandi notendahópa og stratified eftir kyni. Box og whisker Lóðir voru notuð til að lýsa þessum samböndum. Tölfræðilega marktækan þýðingu milli margra áhættuhegðunar og kyns var metin með því að nota sjálfstætt sýni t-próf. Ein leiðargreining á afbrigði (ANOVA) með eftirtöldum paralegum samanburðum var notuð til að meta tölfræðilega þýðingu milli margra áhættuhegðunarmála og notendahópa.
Aðgerðarbreytileikarit var framkvæmt til að skýra línulegt samband milli fjölda klukkustunda á netinu á dag og fjölda áhættuhegðunar meðal notendahópa á netinu. Öll tölfræðipróf voru gerð með IBM SPSS Statistics 23.0. Mikilvægt gildi p <0.05 var talið tölfræðilega marktæk.

4. Niðurstöður

4.1. Einkenni rannsóknarprófsins

Meðal upphafs SEYLE úrtaks 12,395 unglinga voru 464 (3.7%) einstaklingar útilokaðir vegna vantar gagna um viðeigandi breytur. Þetta skilaði úrtaksstærð 11,931 unglinga í skólanum fyrir þessa rannsókn. Úrtakið samanstóð af 43.4% körlum og 56.6% unglingum (M / F: 5179/6752) með meðalaldur 14.89 ± 0.87 ár. Algengi MIU var marktækt hærra meðal kvenna (14.3%) samanborið við karla (12.4%), en PIU var marktækt hærra meðal karla (5.2%) en kvenna (3.9%) (χ² (2, 11928) = 19.92, p < 0.001).

4.2. Algengi áhættuhegðunar

Tafla 1 lýsir útbreiðslu áhættuhegðunar sem lagður er af netnotendahópi. Meðalgengi meðal meðalnotendahópa (AIU, MIU og PIU) var 16.4%, 24.3% og 26.5% fyrir notkun efnisins (notkun áfengis, ólöglegra lyfja og tóbaksnotkunar); 19.0%, 27.8% og 33.8% fyrir tilfinningasóttar hegðun (áhættustýringaraðgerðir); og 23.8%, 30.8% og 35.2% fyrir lífsstíl einkenni (léleg svefnvenjur, léleg næring, líkamleg óvirkni og truancy), í sömu röð. Algengi innan MIU og PIU hópa var marktækt hærra samanborið við AIU hópinn í öllum áhættuflokkum (notkun efna, skynjun og lífsstíl einkenni). Að undanskildum fimm undirflokkum sýndu pörunar samanburður að framangreindar tölur voru ekki marktækt frábrugðnar MIU og PIU hópum.

Tafla
Tafla 1. Algengi áhættuhegðunar meðal unglinga lagskipt eftir kyni og netnotendahópi 1,2a-c.

4.3. Mörg áhættuhegðun

Niðurstöður sýndu að 89.9% unglinga í PIU hópnum greindu frá margvíslegri áhættuhegðun. Einhliða ANOVA prófið leiddi í ljós að meðalhlutfall margfeldis áhættuhegðunar jókst marktækt frá aðlögunarnotkun (M = 4.89, SEM = 0.02) til óaðlögunar notkunar (M = 6.38, SEM = 0.07) í sjúklega notkun (M = 7.09, SEM = 0.12) (F (2, 11928) = 310.35, p <0.001). Þessi þróun var nánast jafngild karla og konur (Mynd 1).

Ijerph 13 00294 g001 1024
Mynd 1. Box og whisker samsæri af mörgum áhættuhegðunum meðal aðlögunarverndar netnotenda (AIU), maladaptive Internet users (MIU) og meinafræðilega netnotendur (PIU) lagskiptir eftir kyni *.
Ennfremur sást engin tölfræðileg munur á kynjum í bæði MIU (t (1608) = 0.529, p = 0.597) og PIU (t (526) = 1.92, p = 0.054) hópunum (Tafla 2). Það skal þó tekið fram að p-gildi PIU hópsins var tiltölulega nálægt því að ná tölfræðilegum þýðingu (p = 0.054). 

Tafla
Tafla 2. Sjálfstæður sýni t-próf ​​af mörgum áhættuhegðun og kyni eftir notendahópi Internet 1-3.
Endurbættarbreytingarsniðið sýndi skýrt línulegt samband milli fjölda klukkustunda á netinu á dag og fjölda áhættuhegðunar hjá unglingum. Þessi þróun var tiltölulega sambærileg milli notendahópa á netinu (Mynd 2). 

Ijerph 13 00294 g002 1024
Mynd 2. Línulegt samband milli fjölda klukkustunda á netinu á dag og fjölda áhættuhegða meðal AIU, MIU og PIU hópa *.

4.4. GLMM Greining á tengslum milli áhættuhegðunar, MIU og PIU

Áhættuhegðun sem var verulega tengd MIU var einnig verulega tengd við PIU, að undanskildum þremur undirflokkum sem tilgreindar voru í áhættumataðgerðir og truancy (Tafla 3). GLMM greiningin sýndi að allir undirflokkar lélegrar svefnvenja auknu verulega hlutfallslegan líkur á PIU með áhrifastærðum frá OR = 1.45 til OR = 2.17. Veruleg tengsl komu fram á milli áhættustýringar og PIU með áhrifastærðum frá OR = 1.55 til OR = 1.73. Þar að auki voru líkurnar á tölfræðilega marktækum atriðum fyrir einstaka undirflokka innan OR (1.41), léleg næring (OR = 1.41) og líkamleg óvirkni (OR = 1.39) lén.

Tafla
Tafla 3. Almennt línulegt blandað líkan (GLMM) í tengslum milli einstakra áhættuhegðunarmála, illkynja notkun og sjúklegan notkun með útbreiddri greiningu á kynjamilliverkunum 1-4.

4.5. Kynskipti

Greiningin á samskiptum kynjanna leiddi í ljós að tengsl milli áhættustýringar, lélegrar svefnvenja og PIU voru marktækt hærri hjá konum en tengslin milli truancy, léleg næring og PIU voru marktækt hærri hjá körlum (Tafla 3).

5. Umræður

5.1. Algengi áhættuhegðunar

Í þessari rannsókn var leitast við að skoða tengslin milli PIU og áhættuhegðun. Niðurstöður sýndu að algengi áhættuhegðunar var marktækt hærra meðal meinafræðilegra notenda miðað við aðlögunarhæfar notendur með nokkrar afbrigði milli kynja. Hæsta tíðni meðal maladaptive og meinafræðilegra notenda var léleg svefnvenja og síðan notuð tóbaksnotkun. Þessar áætlanir eru töluvert hærri samanborið við þau tíðni sem greint var frá í rannsóknum sem gerðar voru utan ESB, þ.e. í Asíu og Kyrrahafssvæðunum [53,54]. Ein líkleg skýring gæti tengst breytingum sem sjást á vistfræðilegu stigi (td skarpskyggni) meðal þessara svæða. Tölfræði sýnir að evrópska svæðið er með hæsta internettengdu hlutfall (78%) um allan heim. Evrópskar vextir eru meira en tvöfalt miðað við þær sem eru sýndar í Asíu og Kyrrahafssvæðunum (36%) [55]. Raunveruleg hlutdeildarskotahraði hefur á að hafa áhrif á algengi PIU enn óljós; Þannig geta framtíðarverkefni sem fjalla um þetta samband haft mikil áhrif til að útskýra þessa tengingu.

5.2. Notkun efnis

Einkennin milli áhættuhegðun og ávanabindandi hegðun eru mjög skarast. Þetta er kannski augljóstast við efnanotkun. Notkun efna er oft flokkuð sem áhættuhegðun; Hins vegar er það einnig fyrirmynd um misnotkun á fíkniefnum. Ef hegðunarháttur deilir svipuðum undirliggjandi aðferðum, þá getur það haft eitt vandamál hegðun getur lækkað viðmiðunarmörkina til að þróa önnur vandamál með hegðun. Þessi fullyrðing er staðfest með rannsóknum sem byggjast á sönnunargögnum sem sýna mikla samtengingu milli mismunandi áhættuhegðunar [56]. Byggt á þessu hugtaki er líklegt að gera ráð fyrir að unglingar með fyrirliggjandi áhættuhegðun séu líklegri til að hafa meiri hættu á PIU miðað við unglinga án áhættuhegðunar.

5.3. Sensation-Seeking

Í samræmi við ofangreindar rannsóknir [57], niðurstöður sýndu að meirihluti áhættumataðgerða innan skynjunarskoðunarinnar var verulega tengdur við PIU. Sensation-leit er persónuleiki eiginleiki í tengslum við annmarka í sjálfstjórnun og frestun til fullnustu [58]. Þessi eiginleiki meðal ungmenna er oft tengd við skynjunarmöguleika á "bjartsýnn hlutdrægni" þar sem unglingar eru líklegri til að afla áhættu fyrir sig, en ofmeta áhættu fyrir aðra [59]. Unglingar sem sýna þessar svigrandi eiginleika eru líklegri til að hafa meiri tilhneigingu til hegðunarvandamála.

5.4. Lífstíll Einkenni

Slæmar svefnvenjur reyndust vera sterkustu þættirnar sem tengjast PIU. Þetta er líklega vegna tilfærsluáhrifa svefns fyrir starfsemi á netinu. Það eru ákveðnar aðgerðir á netinu sem vekja athygli á að notendur séu áfram lengur en búist er við. Rannsókn á risastórum multiplayer online hlutverkaleikaleikjum (MMORPG) bendir til þess að notendur treysta til að vera lengur á netinu til að fylgjast með stigvaxandi söguþræði á netinu staf þeirra [60]. Óhófleg notkun félagslegra neta hefur einnig komið fram á undanförnum árum og bendir bæði til aukinnar tímabils á netinu og neikvæðri samhengi við raunveruleg félagsleg samskipti [61,62]. Rannsóknir sýna að unglingar sem eru óhóflega að nota internetið hafa tilhneigingu til að þróa svefnleysi vegna langvarandi tíma á netinu [63,64]. Langvarandi tilfærsla á svefni fyrir starfsemi á netinu gæti leitt til svefntruflunar, sem vitað er að valda alvarlegum skaðlegum áhrifum á félagslega, sálfræðilega og sematíska starfsemi.
Truflanir í reglulegu svefnahreyfingum gætu einnig verið miðill þáttur í sambandinu milli truancy og maladaptive notkun á Netinu. Unglingar sem taka þátt í starfsemi á netinu í of miklum mæli gætu haft hættu á að trufla eðlilega svefni sína. Vísbendingar sýna að aukin svefnhöfðingi og minnkað hraður augnhreyfingarleysi (REM-svefn) eru verulega tengd við óhóflega notkun á netinu [65], en huglægar insomnias og parasomnias eru tengdir truancy [66]. Svefntruflanir hafa áberandi áhrif á dagvinnu og akademískan árangur. Þetta gæti valdið því að unglingar verða óhagaðir í skólum og auka þannig hættu á skírteini skóla og langvarandi fjarvistir [66].
Léleg næring og líkamleg óvirkni sýndu veruleg tengsl við PIU. Unglingar sem eyða lengri tíma á netinu flogi hugsanlega til óheilbrigðra matvæla. Það er staðið að því að netgamers drekka hákaffeinaðar orkudrykkir og borða hásykursnakk til þess að auka viðvörun fyrir online gaming [67]. Í kjölfarið gætu þessir þættir gert online leikur meira tilhneigingu til kyrrsetu hegðun samanborið við ekki leikmenn. Þar að auki er víðtæk hollusta meðal leikmanna, einkum þá sem hylja mat, persónuleg hreinlæti og hreyfingu, til að halda áfram með online leiki [68]. Þetta getur valdið alvarlegum heilsufarslegum áhættu og getur leitt til alvarlegra geðsjúkdóma einkenna.

5.5. Mörg áhættuhegðun

Áhættuhegðun var staðfest að vera samhliða í náttúrunni, þar sem 89.9% unglinga í PIU hópnum tilkynnti margar áhættuhegðir. Þessar niðurstöður eru í takt við kenningu Jessors um vandamál hegðun [69,70]. Vandamálshæfni kenningin er sálfélagslegt líkan sem reynir að útskýra hegðunarvandamál í unglingum. Það samanstendur af þremur hugtökum sem byggjast á sálfélagslegum íhlutum: persónuleiki, skynjun umhverfiskerfis og hegðunar kerfi. Í seinni kerfinu eru áhættustýringar (td notkun áfengis, tóbaksnotkun, afbrot og afbrigði) samsöfnuð og sameinast almennt "áhættuhegðunarheilkenni"71]. Samkvæmt Jessor stafa þessar vandamáleiginleikar oft af andstöðu foreldra við sjálfstæði foreldra og samfélagslegra áhrifa.
Unglingar sem eru í erfiðleikum með sjálfstæði gætu, að hluta til, tekið mið af verulegri línulegri þróun sem skráð er á milli klukkustunda á dag á dag og margar áhættuhegðir. Þessi þróun var tiltölulega sams konar í öllum Internet notendahópum. Þessar niðurstöður eru mjög viðeigandi þar sem þeir benda til þess að óhóflegir klukkustundir á netinu geta aukið fjölda áhættuhegða fyrir alla unglinga og ekki aðeins þau sem greindust með PIU. Óþarfa klukkustundir á netinu gætu einnig verið meðallagandi þáttur í sambandi PIU og áhættuhegðun; Hins vegar er nauðsynlegt að skoða frekari rannsóknir á þessu sambandi.

5.6. Kynskipti

Greiningin á samskiptum kynjanna sýndi að veruleg tengsl milli áhættuhegðunar og PIU voru jafnt dreift milli karla og kvenna. Þetta er nokkuð mótsögn við fyrri rannsóknir, sem sýna yfirleitt að PIU og áhættuhegðun eru sértæk fyrir karlkynið. Þessi kynbreyting gæti verið vísbending um að kynjahámarkið fyrir áhættuhegðun gæti minnkað hjá unglingum í Evrópu.
Frá öðru sjónarhorni gæti sambandið milli kynja og áhættuhegðunar verið miðlað af þriðja þáttur, svo sem sálfræðing. Í stórum kynbundinni rannsókn á unglingum (n = 56,086) á aldrinum 12-18 ára var áætlað að úthlutunartíðni fyrir PIU væri 2.8% meðal heildar sýnisins með marktækt hærra hlutfall hjá körlum (3.6%) samanborið við konur ( 1.9%) [72]. Rannsóknin sýndi að konur með tilfinningaleg vandamál, svo sem huglæga óánægju eða þunglyndis einkenni, hafa verulega meiri PIU-algengi en karlar með svipuð tilfinningaleg einkenni. Kynbundnar rannsóknir sem skoða áhrif kynjamilliverkana á PIU eru nauðsynleg forsenda fyrir framtíðarstefnu PIU rannsókna.

5.7. Griffiths 'Components Model

Griffiths 'hluti líkan af fíkn [30] gerir ráð fyrir að hegðunarfíkn (td PIU) og efnisatengd fíkn komi fram með svipuðum líffræðilegum aðferðum og deila fjölmörgum líkamsþáttum. Fíkn skilyrði fyrir viðkomandi sex kjarna hluti í þessu líkani eru (1) salience, (2) skap breytingar, (3) umburðarlyndi, (4) afturköllun, (5) átök og (6) afturfall. Kuss o.fl. [73] metin hluti líkan af fíkn í tveimur sjálfstæðum sýnum (n = 3105 og n = 2257). Niðurstöður sýndu að hluti líkan PIU passa gögnum mjög vel í báðum sýnum.
Í þessari rannsókn var YDQ-málið notað til að meta og greina unglinga með vansköpunar- og sjúklegan áhættu í tengslum við notkun þeirra og hegðun á netinu. Þar sem YDQ-málið samanstendur af öllum sex fíkniskröfum sem mælt er fyrir um í Griffiths 'íhluta líkaninu, styður þessi fræðilegi rammi gildi gagna sem greint er frá í þessari rannsókn.

5.8. Styrkir og takmarkanir

Stórt, dæmigerð, sýnilegt landsvísu er mikil styrkur þessarar rannsóknar. Sameiginleg aðferðafræði og staðlaðar aðferðir sem notaðar eru í öllum löndum eykur gildi, áreiðanleika og sambærileg gögnin. Að svo miklu leyti sem þekkingu okkar var landfræðilegur svæði í Evrópu stærsti sem áður var notaður til að stunda rannsóknir á PIU og áhættuhegðun.
Það eru einnig nokkrar takmarkanir á rannsókninni. Sjálfstýrð gögn eru tilhneigingu til að muna og félagslegar eftirsjáanlegir hlutar, sem líklegt er að vera mismunandi milli landa og menningarmála. Þversniðs hönnun getur ekki tekið mið af tímabundnum samböndum, þannig að ekki er hægt að ákvarða orsakasamhengi. Í GSHS-málinu eru undirflokkar áhættustýringar aðeins hluti af tilfinningalegum aðferðum; Því skal gæta varúðar þegar niðurstöður eru túlkaðar.

6. Ályktanir

Veruleg aukning á algengi á AIU, MIU og PIU hópunum kom fram í öllum áhættuflokkum (notkun efna, skynjunar og lífsstíl einkenna). Unglingar sem tilkynna um slæmar svefnvenjur og áhættustýringar sýndu sterkustu samtökin með PIU, fylgt eftir með tóbaksnotkun, léleg næring og líkamleg óvirkni. Mikilvæg tengsl milli PIU og áhættuhegðunar, ásamt mikilli samsýningu, leggur áherslu á mikilvægi þess að skoða PIU við skimun, meðhöndlun eða hindrun á áhættuhópi hjá unglingum.
Meðal unglinga í PIU hópnum voru 89.9% einkennist af því að hafa marga áhættuhegðun. Þannig ætti viðleitni að miða unglingum sem nota of mikið á internetið, þar sem marktæk línuleg þróun kom fram milli klukkustunda á dag á dag og margar áhættuhegðir. Þessi þróun var svipuð á öllum Internet notendahópum sem bendir til þess að óhóflegir tímar á netinu í sjálfu sér séu mikilvægur þáttur í áhættuhegðun. Þessar niðurstöður þarf að endurtaka og rannsaka frekar áður en þeir meta fræðilega afleiðingar þeirra.

Acknowledgments

SEYLE verkefnið var studd með samhæfingarþema 1 (heilsu) sjöundu rammaáætlunar Evrópusambandsins (FP7), styrktarsamningur nr. HEALTH-F2-2009-223091. Höfundar voru óháðir fjármögnunaraðilum í öllum þáttum rannsóknarhönnunar, gagnagreiningu og ritun þessa handrits. Verkefnastjóri og samræmingarstjóri SEYLE verkefnisins er prófessor í geðlækningum og sjálfsvígslækningum, Danuta Wasserman, Karolinska stofnuninni (KI), yfirmaður National Center for Suicide Research and Prevention of Mental Ill-Health and Suicide (NASP), í KI, Stokkhólmi, Svíþjóð. Aðrir í framkvæmdastjórninni eru dósent Vladimir Carli, Landsmiðstöð rannsókna á sjálfsvígum og varnir gegn geðsjúkdómum (NASP), Karolinska stofnuninni, Stokkhólmi, Svíþjóð; Christina WH Hoven og mannfræðingur Camilla Wasserman, barna- og unglingageðdeild, geðdeild New York ríkisins, Columbia háskóli, New York, Bandaríkjunum; og Marco Sarchiapone, heilbrigðisvísindadeild Molise háskóla, Campobasso, Ítalíu. SEYLE samsteypan samanstendur af miðstöðvum í 12 Evrópulöndum. Leiðtogar vefsvæða fyrir hverja miðstöð og land eru: Danuta Wasserman (NASP, Karolinska stofnunin, Svíþjóð, samhæfingarmiðstöð), Christian Haring (háskólinn í upplýsingatækni í læknisfræði, Austurríki), Airi Varnik (Eistneska sænska geðheilbrigðis- og sjálfsvígsmálastofnunin, Eistland), Jean-Pierre Kahn (háskólinn í Lorraine, Nancy, Frakklandi), Romuald Brunner (háskólinn í Heidelberg, Þýskalandi), Judit Balazs (Vadaskert barna- og unglingageðsjúkrahús, Ungverjalandi), Paul Corcoran (National Suicide Research Foundation, Írland), Alan Apter (Schneider Children's Medical Center í Ísrael, Háskólinn í Tel Aviv, Tel Aviv, Ísrael), Marco Sarchiapone (Háskólinn í Molise, Ítalíu), Doina Cosman (Iuliu Hatieganu læknaháskólinn, Rúmenía), Vita Postuvan (Primorska háskólinn, Slóvenía) ) og Julio Bobes (háskólinn í Oviedo, Spáni). Stuðningur við „Siðfræðileg viðfangsefni við rannsóknir með ólögráða og aðra viðkvæma hópa“ fékkst með styrk frá Botnar stofnuninni í Basel til prófessors í siðfræði, Stellu Reiter-Theil, geðdeild við Basel háskóla, sem gegndi starfi sjálfstæðs siðfræðiráðgjafa við SEYLE verkefnið.

Höfundur Framlög

Tony Durkee er fyrsti og samsvarandi höfundurinn sem þróaði rannsóknarhönnunina, framkvæmdi tölfræðilegar greiningar og endurskoðaði alla áfanga handritsins gagnrýninn. Vladimir Carli, Birgitta Floderus og Danuta Wasserman tóku þátt í rannsókninni og gerðu gagnrýni á handritið. Camilla Wasserman, Christina W. Hoven, Michael Kaess og Peeter Värnik veittu samráði og gerðu gagnrýni á handritið. Marco Sarchiapone, Alan Apter, Judit A. Balazs, Julio Bobes, Romuald Brunner, Paul Corcoran, Doina Cosman, Christian Haring, Jean-Pierre Kahn og Vita Postuvan eru helstu rannsóknaraðilar SEYLE verkefnisins í viðkomandi löndum og stuðlað að mikilvægum endurskoðun á handritið. Bogdan Nemes og Pilar A. Saiz eru verkefnastjórar SEYLE verkefnisins í viðkomandi löndum og tóku þátt í mikilvægum endurskoðun á handritinu.

Hagsmunaárekstra

Höfundarnir lýsa yfir engum hagsmunaárekstrum.

Skammstafanir

Eftirfarandi skammstafanir eru notaðar í þessu handriti: 

SEYLE
Saving og styrkja ungt líf í Evrópu
YRBSS
Eftirlitskerfi fyrir unglingaáhættuhegðun
GSHS
Global School-Based Student Health Survey
YDQ
Diagnostic Questionnaire Young
GLMM
Almennt línuleg blandað módel
ANOVA
Ein leiðargreining á afbrigði
PIU
Siðferðileg netnotkun
MIU
Maladaptive Internet notkun
AIU
Adaptive Internet notkun
CI
Tíðni millibili
SEM
Venjuleg villa í meðaltalinu
M
Vondur

Meðmæli

  1. Moshman, D. Vitsmunaleg þróun utan barnæsku. Í handbók barnsálfræði, 5th ed .; Kuhn, D., Damon, W., Siegler, RS, Eds .; Wiley: New York, NY, USA, 1998; Bindi 2, bls. 947-978. [Google Scholar]
  2. Choudhury, S .; Blakemore, SJ; Charman, T. Félagsleg þekking á unglingsárum. Soc. Cogn. Áhrif. Neurosci. 2006, 1, 165-174. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  3. Eccles, JS; Wigfield, A .; Byrnes, J. Hugræn þróun í unglingsárum. Í handbók um sálfræði: þróunarsálfræði; Lerner, RM, Easterbrooks, MA, Mistry, J., Eds .; Wiley: Hoboken, NJ, USA, 2003; Bindi 6, bls. 325-350. [Google Scholar]
  4. Subrahmanyam, K .; Greenfield, P .; Kraut, R .; Gross, E. Áhrif notkunar tölvu á þróun barna og unglinga. J. Appl. Dev. Psychol. 2001, 22, 7-30. [Google Scholar] [CrossRef]
  5. Ellison, NB; Steinfield, C .; Lampe, C. Ávinningurinn af Facebook "vinir": Notkun félagslegra fjármagns og háskólanemenda á netinu félagslegur net staður. J. Comput. Med. Commun. 2007, 12, 1143-1168. [Google Scholar] [CrossRef]
  6. Steinfield, C .; Ellison, NB; Lampe, C. Félagsleg fjármagn, sjálfsálit og notkun á netinu félagslegur net staður: A longitudinal greining. J. Appl. Dev. Psychol. 2008, 29, 434-445. [Google Scholar] [CrossRef]
  7. Tapscott, D. Vaxandi upp stafrænn: Rise of the Net Generation; McGraw-Hill Menntun: New York, NY, USA, 2008; p. 384. [Google Scholar]
  8. Kraut, R .; Patterson, M .; Lundmark, V .; Kiesler, S .; Mukopadhyay, T .; Scherlis, W. Internet þversögn. Samfélagsleg tækni sem dregur úr félagslegri þátttöku og sálfræðilegum vellíðan? Am. Psychol. 1998, 53, 1017-1031. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  9. Kraut, R .; Kiesler, S .; Boneva, B .; Cummings, J .; Helgeson, V .; Crawford, A. Internet þversögn endurskoðuð. J. Soc. Vandamál 2002, 58, 49-74. [Google Scholar] [CrossRef]
  10. Nie, NH; Hillygus, DS; Erbring, L. Netnotkun, mannleg samskipti og félagsskapur: Dagbókarskóli. Á Netinu í daglegu lífi; Wellman, B., Haythornthwaite, C., Eds .; Blackwell Publishers Ltd: Oxford, Bretlandi, 2002; bls. 213-243. [Google Scholar]
  11. Nalwa, K .; Anand, AP Internet fíkn í nemendur: A orsök umhyggju. Cyberpsychol. Behav. 2003, 6, 653-656. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  12. Akhter, N. Tengsl milli fíkniefna og fræðilegrar frammistöðu meðal háskólanema. Edu. Res. Rev. 2013, 8, 1793. [Google Scholar]
  13. Gür, K .; Yurt, S .; Bulduk, S .; Atagöz, S. Internet fíkn og líkamleg og sálfélagsleg hegðun vandamál meðal dreifbýli framhaldsskóla nemendur. Hjúkrunarfræðingar. Heilsa Sci. 2015, 17, 331-338. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  14. Peltzer, K .; Pengpid, S .; Apidechkul, T. Heavy internetnotkun og samtök þess með heilsufarsáhættu og heilsueflandi hegðun meðal háskóla í Taílandi. Int. J. Adolesc. Med. Heilsa 2014, 26, 187-194. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  15. Punamaki, RL; Wallenius, M .; Nygard, CH; Saarni, L .; Rimpela, A. Notkun upplýsinga- og samskiptatækni (ICT) og skynja heilsu í unglingsárum: Hlutverk svefnvanna og þroskaþroska. J. Adolesc. 2007, 30, 569-585. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  16. Straker, L .; Pollock, C .; Maslen, B. Meginreglur um skynsamlega notkun tölvu barna. Vinnuvistfræði 2009, 52, 1386-1401. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  17. Shaw, M .; Black, DW Internet fíkn: Skilgreining, mat, faraldsfræði og klínísk stjórnun. Miðtaugakerfi 2008, 22, 353-365. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  18. Young, K. Internet fíkn: Tilkoma nýrrar klínískrar röskunar. CyberPsychol. Behav. 1998, 1, 237-244. [Google Scholar] [CrossRef]
  19. American Psychiatric Association (APA). Greining og tölfræðileg handbók um geðraskanir. Fáanlegt á netinu: http://www.dsm5.org (aðgangur að 2 febrúar 2016).
  20. Petry, NM; O'Brien, CP Internet gaming röskun og DSM-5. Fíkn 2013, 108, 1186-1187. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  21. Sussman, S .; Lisha, N .; Griffiths, M. Útbreiðsla fíknanna: Vandamál meirihlutans eða minnihlutans? Eval. Heilsa prófessor 2011, 34, 3-56. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  22. Lee, HW; Choi, JS; Shin, YC; Lee, JY; Jung, HY; Kwon, JS Hugsanlegt í fíkniefni: Samanburður við meinafræðilegan fjárhættuspil. Cyberpsychol. Behav. Soc. Netw. 2012, 15, 373-377. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  23. Tonioni, F .; Mazza, M .; Autullo, G .; Cappelluti, R .; Catalano, V .; Marano, G .; Fiumana, V .; Moschetti, C .; Alimonti, F .; Luciani, M. Er internet fíkn í sálfræðilegu ástandi öðruvísi en sjúkleg fjárhættuspil? Fíkill. Behav. 2014, 39, 1052-1056. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  24. Sajeev Kumar, P .; Prasad, N .; Raj, Z .; Abraham, A. Internet fíkn og efnaskiptavandamál hjá unglingum nemenda-þversniðs rannsókn. J. Int. Med. Dent. 2015, 2, 172-179. [Google Scholar]
  25. Brezing, C .; Derevensky, JL; Potenza, MN Non-efni-ávanabindandi hegðun í æskulýðsmálum: Siðfræðileg fjárhættuspil og erfið internetnotkun. Barnabólur. Geðlæknir. Clin. N. Am. 2010, 19, 625-641. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  26. Goldstein, RZ; Volkow, ND Dysfunction of the prefrontal heilaberki í fíkn: Neuroimaging niðurstöður og klínísk áhrif. Nat. Rev. Taugaskoðun. 2011, 12, 652-669. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  27. Montag, C .; Kirsch, P .; Sauer, C .; Markett, S .; Reuter, M. Hlutverk chrna4 gensins í fíkniefni: Rannsókn á málstjórn. J. Addict. Med. 2012, 6, 191-195. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  28. Kormas, G .; Critselis, E .; Janikian, M .; Kafetzis, D .; Tsitsika, A. Áhættuþættir og sálfélagsleg einkenni hugsanlegra vandkvæða og vandkvæða netnotkunar meðal unglinga: Rannsókn í þvermál. BMC Public Health 2011, 11, 595. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  29. Zhou, Y .; Lin, F.-C .; Du, Y.-S .; Zhao, Z.-M .; Xu, J.-R .; Lei, H. Grey misvægi í fíkniefni: Fókus-undirstaða morphometry rannsókn. Eur. J. Radiol. 2011, 79, 92-95. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  30. Griffiths, M. A "hluti" líkan af fíkn innan lífsnauðsynlegrar ramma. J. Subst. Notaðu 2005, 10, 191-197. [Google Scholar] [CrossRef]
  31. Cheng, C .; Li, AY Internet fíkniefni og gæði (raunverulegt) líf: Meta-greining á 31-þjóðum á sjö heimshlutum. Cyberpsychol. Behav. Soc. Netw. 2014, 17, 755-760. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  32. Blinka, L .; Škařupová, K .; Ševčíková, A .; Wölfling, K .; Müller, KW; Dreier, M. Óhófleg netnotkun hjá unglingum í Evrópu: Hver ákvarðar muninn á alvarleika? Int. J. Heilbrigðismál 2015, 60, 249-256. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  33. Tsitsika, A .; Janikian, M .; Schoenmakers, TM; Tzavela, EC; Ólafsson, K .; Wójcik, S .; Florian Macarie, G .; Tzavara, C .; Richardson, C. Internet ávanabindandi hegðun í unglingum: Þverfagleg rannsókn í sjö Evrópulöndum. Cyberpsychol. Behav. Soc. Netw. 2014, 17, 528-535. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  34. Durkee, T .; Kaess, M .; Carli, V .; Parzer, P .; Wasserman, C .; Floderus, B .; Apter, A .; Balazs, J .; Barzilay, S .; Bobes, J .; et al. Útbreiðsla meinafræðilegrar notkunar meðal unglinga í Evrópu: Lýðfræðilegar og félagslegar þættir. Fíkn 2012, 107, 2210-2222. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  35. Kuss, DJ; Griffiths, MD; Karila, L .; Billieux, J. Internet fíkn: Kerfisbundin endurskoðun faraldsfræðilegra rannsókna á síðasta áratug. Curr. Pharm. Des. 2014, 20, 4026-4052. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  36. Carli, V .; Durkee, T .; Wasserman, D .; Hadlaczky, G .; Despalins, R .; Kramarz, E .; Wasserman, C .; Sarchiapone, M .; Hoven, CW; Brunner, R .; et al. Sambandið milli meinafræðilegrar notkunar og samkynhneigðra geðdeildarfræði: kerfisbundin endurskoðun. Psychopathology 2013, 46, 1-13. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  37. Ho, RC; Zhang, MW; Tsang, TY; Toh, AH; Pan, F .; Lu, Y .; Cheng, C .; Yip, PS; Lam, LT; Lai, C.-M .; et al. Sambandið milli fíkniefna og geðrænna fylgikvilla: A meta-greining. BMC geðlækningar 2014, 14, 1-10. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  38. Kaess, M .; Durkee, T .; Brunner, R .; Carli, V .; Parzer, P .; Wasserman, C .; Sarchiapone, M .; Hoven, C .; Apter, A .; Balazs, J .; et al. Lyfjameðferð meðal unglinga í Evrópu: Sálfræði og sjálfsmorðsleg hegðun. Eur. Börn unglinga. Geðlækningar 2014, 23, 1093-1102. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  39. Pontes, HM; Kuss, DJ; Griffiths, MD Klínískar sálfræði af fíkniefnum: A endurskoðun á hugmyndafræði þess, algengi, taugafrumum og áhrifum til meðferðar. Neurosci. Neuroeconomics 2015, 4, 11-23. [Google Scholar]
  40. Kipping, RR; Campbell, RM; MacArthur, GJ; Gunnell, DJ; Hickman, M. Margar áhættuhegðir í unglingsárum. J. Heilbrigðismál 2012, 34, i1-i2. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  41. Dodd, LJ; Al-Nakeeb, Y .; Nevill, A .; Forshaw, MJ Lífstíll áhættuþættir nemenda: Greiningarniðurstaða þyrping. Fyrri. Med. 2010, 51, 73-77. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  42. Berk, M .; Sarris, J .; Coulson, C .; Jacka, F. Lífstíll stjórnun ópólískrar þunglyndis. Acta Psychiatr. Scand. 2013, 127, 38-54. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  43. Prochaska, JJ; Vor, B .; Nigg, CR Mörg heilbrigðishegðun breytir rannsóknum: Innleiðing og yfirlit. Fyrri. Med. 2008, 46, 181-188. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  44. Carli, V .; Hoven, CW; Wasserman, C .; Chiesa, F .; Guffanti, G .; Sarchiapone, M .; Apter, A .; Balazs, J .; Brunner, R .; Corcoran, P. Nýgreind hópur unglinga við "ósýnilega" hættu á sálfræðilegri og sjálfsvígshegðun: Niðurstöður úr SEYLE rannsókninni. Heims geðdeildarfræði 2014, 13, 78-86. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  45. Kann, L .; Kinchen, S .; Shanklin, SL; Flint, KH; Kawkins, J .; Harris, WA; Lowry, R .; Olsen, E .; McManus, T .; Chyen, D. Youth áhættustýringu eftirlit-Bandaríkin, 2013. MMWR Surveill. Summ. 2014, 63, 1-168. [Google Scholar]
  46. Wasserman, D .; Carli, V .; Wasserman, C .; Apter, A .; Balazs, J .; Bobes, J .; Bracale, R .; Brunner, R .; Bursztein-Lipsicas, C .; Corcoran, P .; et al. Saving og styrkja ungt líf í Evrópu (SEYLE): Slembiraðað samanburðarrannsókn. BMC Public Health 2010, 10, 192. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  47. Carli, V .; Wasserman, C .; Wasserman, D .; Sarchiapone, M .; Apter, A .; Balazs, J .; Bobes, J .; Brunner, R .; Corcoran, P .; Cosman, D. Að bjarga og styrkja ungt líf í Evrópu (SEYLE) slembiraðaðri samanburðarrannsókn (RCT): Aðferðafræðileg vandamál og þátttakandi einkenni. BMC Public Health 2013, 13, 479. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  48. Young, KS lent í netinu: Hvernig á að þekkja tákn um fíkn á internetinu - og vinningsstefna fyrir bata; J. Wiley: New York, NY, Bandaríkjunum, 1998; bls. 248. [Google Scholar]
  49. Dowling, NA; Quirk, KL Skimun fyrir ósjálfstæði á netinu: Skilgreindar fyrirhugaðar greiningarviðmiðanir eðlilega frá háðri notkun á netinu? Cyberpsychol. Behav. 2009, 12, 21-27. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  50. Li, W .; O'Brien, JE; Snyder, SM; Howard, MO Diagnostic viðmiðanir fyrir erfiðan netnotkun meðal háskólanema í Bandaríkjunum: Mat á blönduðum aðferðum. PLoS ONE 2016, 11, e0145981. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  51. Pontes, HM; Király, O .; Demetrovics, Z .; Griffiths, MD Hugmyndafræðin og mælingin á dsm-5 vefjúkdómum: Þróun IGD-20 prófið. PLoS ONE 2014, 9, e110137. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  52. World Health Organization (WHO). Global School-Based Student Health Survey (GSHS). Fáanlegt á netinu: http://www.who.int/chp/gshs/en/ (aðgangur að 12 desember 2015).
  53. Choi, K .; Sonur, H .; Park, M .; Han, J .; Kim, K .; Lee, B .; Gwak, H. Ofnotkun á interneti og óhóflegan syfja í dag hjá unglingum. Geðdeildarstofa. Neurosci. 2009, 63, 455-462. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  54. Evren, C .; Dalbudak, E .; Evren, B .; Demirci, AC Mikil hætta á fíkniefni og tengsl hennar við notkun á ævi, notkun sálfræðilegra og hegðunarvandamála meðal unglinga í 10th bekknum. Geðsjúkdómur Danub. 2014, 26, 330-339. [Google Scholar]
  55. Alþjóðlegt fjarskiptasamband (ITU). Upplýsingatækni og upplýsingatækni. Fáanlegt á netinu: http://www.itu.int/en (aðgangur að 8 ágúst 2015).
  56. De La Haye, K .; D'Amico, EJ; Miles, JN; Ewing, B .; Tucker, JS Covariance meðal margra áhættuhegðunar hjá unglingum. PLoS ONE 2014, 9, e98141. [Google Scholar]
  57. Cao, F .; Su, L .; Liu, T .; Gao, X. Sambandið milli impulsivity og internet fíkn í sýni kínverskra unglinga. Eur. Geðlækningar: J. Assoc. Eur. Geðlæknir. 2007, 22, 466-471. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  58. Slater, MD Alienation, árásargirni og tilfinningaleit sem spá fyrir um notkun unglinga á ofbeldisfullum kvikmyndum, tölvum og vefsíðum. J. Commun. 2003, 53, 105-121. [Google Scholar] [CrossRef]
  59. Kim, HK; Davis, KE Ágrip af alhliða kenningu um vandkvæða notkun á netinu: Mat á hlutverki sjálfsálit, kvíða, flæði og sjálfsmatið sem skiptir máli fyrir starfsemi internetsins. Tölva. Hum. Behav. 2009, 25, 490-500. [Google Scholar] [CrossRef]
  60. Charlton, JP; Danforth, ID Skilgreining fíkn og mikil þátttaka í tengslum við online leikur leika. Tölva. Hum. Behav. 2007, 23, 1531-1548. [Google Scholar] [CrossRef]
  61. Kuss, DJ; Griffiths, MD Online félagslegur net og fíkn-A endurskoðun sálfræðilegra bókmennta. Int. J. Environ. Res. Almenn heilsa 2011, 8, 3528-3552. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  62. Meena, PS; Mittal, PK; Solanki, RK Hagnýtt notkun félagslegra neta á meðal þéttbýli skóla að fara í unglinga. Ind. Geðsjúkdómur J. 2012, 21, 94. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  63. Li, W .; O'Brien, JE; Snyder, SM; Howard, MO Einkenni fíkniefnaneyslu / meinafræðilegrar notkunar í háskólum í Bandaríkjunum: Eiginleikarannsókn. PLoS ONE 2015, 10, e0117372. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  64. Lam, L. Internet gaming fíkn, erfið notkun internetsins og svefn vandamál: A kerfisbundin endurskoðun. Curr. Geðlækningar Rep. 2014, 16, 1-9. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  65. Cain, N .; Gradisar, M. Rafræn fjölmiðla notkun og svefn hjá börnum og unglingum í skóla: A endurskoðun. Sleep Med. 2010, 11, 735-742. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  66. Hochadel, J .; Frolich, J .; Wiater, A .; Lehmkuhl, G .; Fricke-Oerkermann, L. Útbreiðsla svefntruflana og tengsl milli svefntruflana og skírteinis í skólum í börnum barna og foreldra. Psychopathology 2014, 47, 119-126. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  67. Lin, SSJ; Tsai, CC Sensation leit og internetið ósjálfstæði ungverska menntaskóla unglinga. Tölva. Hum. Behav. 2002, 18, 411-426. [Google Scholar] [CrossRef]
  68. Hsi-Peng, L .; Shu-ming, W. Hlutverk fíkniefna í hollusta á netinu: Rannsóknarrannsókn. Internet Res. 2008, 18, 499-519. [Google Scholar]
  69. Jessor, R .; Jessor, SL Vandamál Hegðun og sálfélagsleg þróun: Langtímarannsókn á æsku; Academic Press: Cambridge, MA, USA, 1977; p. 281. [Google Scholar]
  70. Jessor, R. Vandamálshæfni, sálfélagsleg þróun og unglingaleg vandamál að drekka. Br. J. Addict. 1987, 82, 331-342. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  71. Williams, JH; Ayers, CD; Abbott, RD; Hawkins, JD; Catalano, RF Structural jafngildi þátttöku í vanda hegðun unglinga yfir kynþáttahópum með því að nota margra hópa staðfestingar þáttar greiningu. Soc. Vinna. 1996, 20, 168-177. [Google Scholar]
  72. Ha, Y.-M .; Hwang, WJ Kynjamismunur á fíkniefni í tengslum við sálfræðilegar heilsuvísir meðal unglinga með því að nota landsbundinn vefur-undirstaða könnun. Int. J. Ment. Heilsa fíkill. 2014, 12, 660-669. [Google Scholar] [CrossRef]
  73. Kuss, DJ; Styttri, GW; van Rooij, AJ; Griffiths, MD; Schoenmakers, TM Mat á fíkniefnum með því að nota parsimonious internet addiction líkan líkan-A forrannsókn. Int. J. Ment. Heilsa fíkill. 2014, 12, 351-366. [Google Scholar] [CrossRef]