Gli effetti della salute mentale sull'uso di Internet sono attribuibili al contenuto basato sul Web o alle conseguenze percepite dell'uso? Uno studio longitudinale sugli adolescenti europei (2016)

ABSTRACT

Background: Adolescenti e giovani adulti sono tra gli utenti Internet più frequenti e l'accumulo di prove suggerisce che i loro comportamenti su Internet potrebbero influire sulla loro salute mentale. L'uso di Internet può avere un impatto sulla salute mentale perché alcuni contenuti basati sul Web potrebbero essere angoscianti. È anche possibile che un uso eccessivo, a prescindere dal contenuto, produca conseguenze negative, come la mancata attività protettiva offline.

Obiettivo: L'obiettivo di questo studio era di valutare in che modo la salute mentale è associata (1) al tempo trascorso su Internet (2) il tempo trascorso su diverse attività basate sul Web (uso dei social media, giochi, gioco d'azzardo, uso della pornografia, lavoro scolastico, newsreading e ricerche mirate di informazioni), e (3) le conseguenze percepite del coinvolgimento in tali attività.

Metodi: Un campione casuale di adolescenti 2286 è stato reclutato da scuole statali in Estonia, Ungheria, Italia, Lituania, Spagna, Svezia e Regno Unito. I dati del questionario comprendenti i comportamenti di Internet e le variabili di salute mentale sono stati raccolti e analizzati trasversalmente e sono stati seguiti dopo i mesi 4.

Risultati: trasversalmente, sia il tempo trascorso su Internet sia il tempo relativo dedicato a varie attività prevedevano la salute mentale (P<.001), spiegando rispettivamente la varianza dell'1.4% e del 2.8%. Tuttavia, le conseguenze dell'impegno in quelle attività erano predittori più importanti, spiegando la varianza dell'11.1%. Solo i giochi basati sul Web, il gioco d'azzardo e le ricerche mirate hanno avuto effetti sulla salute mentale che non sono stati pienamente spiegati dalle conseguenze percepite. Le analisi longitudinali hanno mostrato che la perdita di sonno dovuta all'uso di Internet (ß = .12, IC 95% = 0.05-0.19, P= .001) e ritiro (umore negativo) quando non è possibile accedere a Internet (ß = .09, 95% CI = 0.03-0.16, P<.01) sono state le uniche conseguenze che hanno avuto un effetto diretto sulla salute mentale a lungo termine. Le conseguenze positive percepite dell'uso di Internet non sembrano essere affatto associate alla salute mentale.

Conclusioni: l'entità dell'uso di Internet è associata negativamente alla salute mentale in generale, ma le attività specifiche basate sul Web differiscono per quanto coerentemente, quanto e in che direzione influiscono sulla salute mentale. Le conseguenze dell'uso di Internet (in particolare la perdita di sonno e il ritiro quando Internet non è accessibile) sembrano predire risultati di salute mentale in misura maggiore rispetto alle attività specifiche stesse. Gli interventi volti a ridurre gli effetti negativi sulla salute mentale dell'uso di Internet potrebbero mirare alle sue conseguenze negative anziché all'uso stesso di Internet.

Registrazione della prova: International Standard Randomized Controlled Trial Number (ISRCTN): 65120704; http://www.isrctn.com/ISRCTN65120704?q=&filters=recruitmentCountry:Lithuania&sort=&offset= 5 & totalResults = 32 & page = 1 & pageSize = 10 & searchType = basic-search (Archiviato da WebCite su http: //www.webcitation/abcdefg)

JMIR Ment Health 2016; 3 (3): e31

doi: 10.2196 / mental.5925

PAROLE CHIAVE

• uso di Internet problematico; 
• comportamento di dipendenza; 
• Internet; 
• salute mentale; 
• salute dell'adolescente; 
• studio longitudinale

Introduzione

Depressione e ansia sono due tra i più diffusi disturbi psichiatrici tra gli adolescenti [1-3], e il suicidio, che è spesso strettamente correlato a questi disturbi, è la seconda principale causa di morte nel mondo per 15- a 29-year olds (dopo incidenti stradali) [4]. Nell'ultimo decennio, c'è stato un crescente interesse e preoccupazione per il modo in cui la salute mentale degli adolescenti e lo sviluppo emotivo sono influenzati dal loro uso di Internet. Quasi il 80% della popolazione europea sono utenti di Internet, con percentuali superiori al 90% in alcuni paesi [5], e con l'uso crescente degli smartphone, sempre più persone hanno accesso istantaneo e continuo a Internet. Oltre il 90% di 16- in 24 in Europa usano regolarmente Internet almeno una volta alla settimana, una percentuale più alta rispetto a qualsiasi altra fascia di età [6]. Sebbene sia difficile misurare esattamente quanto tempo è trascorso su Internet, la maggior parte dei giovani accede a Internet ogni giorno e Internet è diventato una parte ben integrata delle loro vite. Ciò ha portato a cambiamenti nel modo in cui le persone vivono le loro vite e in che modo costruiscono e mantengono relazioni sociali e identità personali, cercano informazioni e godono di divertimento.

Una importante linea di ricerca ha collegato i problemi di salute mentale a quello che è stato definito uso di Internet problematico (o uso di Internet patologico o compulsivo), che è spesso concettualizzato come un disturbo del controllo degli impulsi simile alla dipendenza dal gioco e ad altre dipendenze comportamentali. La misura più utilizzata e convalidata del problema dell'uso di Internet, l'Internet Addiction Test (IAT) [7], è stato costruito attraverso una riformulazione specifica per uso di Internet dei criteri diagnostici diagnostici e statistici dei disturbi mentali quarta edizione (DSM-4) per il disturbo del gioco d'azzardo patologico (per una revisione delle misurazioni problematiche di uso di Internet, si veda [8]). In quanto tale, questo strumento di screening misura gli aspetti compulsivi dell'uso di Internet con conseguente menomazione o angoscia clinica (ad esempio, sentirsi preoccupati di Internet, incapacità di controllare o ridurre l'uso di Internet, sentirsi lunatico o depresso quando si tenta di fermare o ridurre l'uso di Internet; più del previsto, mentendo sull'eccessivo uso di Internet e così via). Tuttavia, non esiste un modo standardizzato per classificare l'uso problematico di Internet perché le misurazioni, i limiti e le procedure di classificazione variano tra gli studi [8-9]. A parte queste differenze nelle procedure diagnostiche, numerosi studi hanno riscontrato un uso problematico di Internet correlato ai disturbi dell'asse DSM, principalmente depressione, ma anche fobia sociale e ansia, uso di sostanze, disturbo da deficit dell'attenzione e iperattività e alcune variabili di personalità come l'ostilità [10-13]. Il presunto meccanismo con cui l'uso problematico di Internet influisce sulla salute mentale è in parte correlato all'eccessivo tempo trascorso sulle attività basate sul Web, che si traduce in una negligenza di attività protettive offline come il sonno, l'esercizio fisico, la frequenza scolastica e attività sociali offline, e parzialmente collegato ai sintomi di recesso quando tali attività non sono accessibili [9,14].

Gli studi dimostrano che gli aspetti problematici dell'uso di Internet di determinati individui sono limitati a una o alcune attività specifiche basate sul Web (ad esempio, l'utilizzo di giochi o di social media), mentre altre attività non sono problematiche [15-17]. Sebbene vi siano alcune prove recenti che la struttura fattoriale dello IAT [7] è coerente per misurare l'impegno problematico in attività specifiche come il gioco d'azzardo e il gioco [18], ciò ha portato a una differenziazione tra l'uso problematico generalizzato di Internet e le forme specifiche di utilizzo problematico di Internet. Ad esempio, poiché la maggior parte della ricerca sull'uso di Internet si è concentrata su giochi problematici basati sul Web, e poiché molti studi hanno trovato un'associazione tra gioco e grave sintomatologia della salute mentale, questa è l'unica forma specifica di uso problematico di Internet che è stata presa in considerazione per l'inclusione in DSM-5, mentre l'uso problematico generalizzato di Internet e altre forme specifiche non hanno [9,19].

È quindi importante distinguere tra le attività quando si studiano gli effetti sulla salute mentale dell'uso di Internet. In alcuni casi, potrebbe essere importante perché l'attività in questione è incline a diventare coinvolgente, come il gioco d'azzardo basato sul Web (ad esempio, il poker basato sul Web, le scommesse sportive, i giri del casinò) [20-23]. In altri casi, potrebbe essere importante perché il contenuto stesso può influire sulla salute mentale producendo specifiche reazioni emotive, cognitive o comportamentali. Ad esempio, lo studio 1 sull'uso dei social media suggerisce che il consumo passivo di contenuti sociali aumenta i sentimenti di solitudine, mentre la comunicazione diretta con gli amici non [24]. Un altro esempio è l'esecuzione di ricerche di informazioni. Gli studi dimostrano che i giovani, compresi quelli con problemi di salute mentale, spesso eseguono ricerche mirate relative alla loro salute fisica e mentale [25-27]. A seconda delle informazioni che trovano, questo tipo di comportamento potrebbe probabilmente avere esiti negativi e positivi. Il contenuto del sito web che promuove comportamenti autodistruttivi o autolesionismo può essere di particolare interesse. Inoltre, gli adolescenti eseguono un numero sempre maggiore di lavoro scolastico utilizzando Internet, e dato che le prestazioni accademiche sono solitamente associate a una migliore salute mentale [28], l'uso di Internet per tali scopi potrebbe essere predittivo di una salute mentale positiva piuttosto che di quanto ci si aspetterebbe da una prospettiva problematica di utilizzo di Internet [29,30]. Altre ricerche hanno dimostrato che determinati tipi di giochi (ad esempio, giochi di ruolo online massivamente multiplayer) e determinati motivi per giocare a questi giochi (raggiungimento del gioco, socializzazione, immersione, rilassamento ed evasione) sono predittivi di problemi di salute mentale e problematici gioco [31-33]. Sebbene la maggior parte delle ricerche precedenti sia correlativa, suggerisce che l'uso di Internet può avere un impatto sulla salute mentale attraverso l'attività o il contenuto che viene utilizzato o attraverso conseguenze ritardate che seguono l'uso di Internet.

Questo studio si proponeva di indagare sul modo in cui la salute mentale degli adolescenti è prevista dal tempo trascorso su Internet e dal loro livello di coinvolgimento nei tipi 7 di attività su Internet: uso dei social media, giochi, gioco d'azzardo, visualizzazione di pornografia, newsreading o guardare, attività legate a scuola o lavoro e ricerche di informazioni mirate non correlate a scuola o al lavoro. In secondo luogo, lo studio ha anche verificato se questi effetti sarebbero stati sostenuti o spiegati dalle conseguenze percepite dell'uso di tali attività basate sul Web. Abbiamo studiato l'impatto di entrambe le conseguenze negative (ad es. Ritiro, perdita di sonno) e conseguenze positive (es. Divertimento, ricerca di nuovi amici). Oltre a eseguire queste analisi sui dati cross-sectional, abbiamo anche testato se questi effetti avrebbero predetto cambiamenti nella salute mentale per un periodo di 4 mesi.

Metodi

disegno dello studio

I dati sono stati raccolti come parte della prevenzione del suicidio attraverso la prova di SUPREME (Internet Current e Mental Health Promotion) (Current Controlled Trials ISRCTN65120704). Lo studio è stato condotto da centri di ricerca sulla salute mentale in collaborazione in Estonia, Ungheria, Italia, Lituania, Spagna, Svezia e Regno Unito. Come parte di questo progetto, è stato condotto uno studio longitudinale controllato randomizzato su 2012-2013 per valutare un sito Web di intervento sulla salute mentale basato sul Web, che è stato testato in un campione selezionato di adolescenti in un'area selezionata di questi paesi. I criteri di inclusione delle scuole erano: (1) l'autorità scolastica si impegna a partecipare; (2) la scuola è una scuola pubblica (cioè non privata); (3) la scuola contiene almeno 100 alunni nella fascia di età di 14-16; (4) la scuola ha più di insegnanti 2 per alunni di età 15; (5) non più di 60% di alunni di entrambi i sessi. I partecipanti sono stati randomizzati, sulla base dell'affiliazione scolastica, in una condizione di intervento completo (con accesso al sito Web dell'intervento) o in un gruppo di controllo di intervento minimo (senza accesso al sito Web dell'intervento) e sono stati somministrati un questionario di valutazione al basale e a 2 e 4 mesi di follow-up. Il questionario includeva domande sulle abitudini di Internet, sulla salute mentale e sui comportamenti suicidi e su altre variabili rilevanti per la valutazione. Questo studio ha fatto non mirano a valutare eventuali effetti dell'intervento basato sul web ma esplorano invece i fattori di rischio relativi a Internet per problemi di salute mentale.

Partecipanti

I soggetti sono stati iscritti alunni delle scuole statali selezionati a caso da un'area predefinita in ciascun paese: West Viru County (Estonia), Budapest (Ungheria), Molise (Italia), Vilnius (Lituania), Barcellona (Spagna), Contea di Stoccolma (Svezia) ), e l'Inghilterra orientale (Regno Unito). Le scuole statali ammissibili in queste aree sono state disposte in modo casuale in un ordine di contatto, l'ordine in cui le scuole sono state contattate e hanno chiesto di partecipare. Se una scuola è stata rifiutata, la scuola successiva nell'elenco è stata contattata. Se una scuola ha accettato la partecipazione, un gruppo di ricercatori è andato alla scuola e ha presentato gli alunni, gli scopi, gli obiettivi e le procedure dello studio agli alunni verbalmente e attraverso le forme di consenso. Poiché la procedura di studio prevedeva lo screening per adolescenti suicidi, la partecipazione non era completamente anonima, ma le identità dei partecipanti sono state crittografate nel questionario. Il consenso scritto è stato ottenuto da tutti gli alunni che hanno accettato di partecipare (così come da uno o entrambi i genitori secondo i regolamenti etici della regione). Lo studio è stato approvato dai comitati etici in tutti i paesi partecipanti.

La procedura di campionamento ha comportato un numero totale di adolescenti 2286 partecipanti al basale (Estonia = scuole 3, partecipanti 416, Ungheria = scuole 6, partecipanti 413, Italia = scuole 3, partecipanti 311, Lituania = scuole 3, partecipanti 240, Spagna = 3 scuole, partecipanti 182, Svezia = scuole 9, partecipanti 337, Regno Unito = scuole 3, partecipanti 387). Tra i partecipanti, 1571 (68.72%) sono stati randomizzati al gruppo di intervento completo e 715 (31.27%) al gruppo di intervento minimo. C'è stato un tasso di abbandono notevole nello studio. Nel campione totale, il numero di soggetti che ha interrotto la partecipazione comprendeva pupille 467 (20.42%) tra le pupille T1 e T2 e 244 (13.41%) tra T2 e T3. I soggetti sono stati inclusi nelle analisi longitudinali se avessero partecipato almeno a T1 e T3, ma la partecipazione a T2 non era necessaria. Ciò ha provocato un campione longitudinale di soggetti 1544, con donne 56% e età media di 15.8 anni (deviazione standard, DS = 0.91 anni).

Misure di utilizzo di Internet

Le misure dei comportamenti e degli usi di Internet sono state costruite appositamente per questo studio. Ciò includeva elementi che misuravano la regolarità dell'uso di Internet (ad esempio, l'uso di Internet una volta al mese o l'utilizzo una volta alla settimana) e il numero di ore trascorse su Internet in una settimana tipica. Ai partecipanti è stato anche chiesto di valutare quanto tempo dedicano a 7 diverse attività durante l'utilizzo di Internet (socializzazione, giochi, attività scolastiche o lavorative, gioco d'azzardo, newsreading o guardare, pornografia e ricerche mirate che non sono correlate a scuola o lavoro). I partecipanti hanno valutato queste attività su una scala 7 (1 = trascorro molto o poco tempo facendo questo: 7 = passo molto tempo a farlo). L'ultima serie di articoli ha chiesto ai partecipanti di valutare le conseguenze auto-percepite di impegnarsi in tali attività. Ai partecipanti è stato chiesto di valutare la misura in cui le varie conseguenze si applicano a loro, ma esclusivamente in relazione a quelle attività che lui o lei ha impegnato in misura considerevole (aveva precedentemente classificato come ≥4). I partecipanti hanno valutato, su una scala 7-point (1 = molto raramente o mai, 7 = molto spesso), il verificarsi delle seguenti conseguenze: "Trovo nuovi amici"; "Mi diverto"; "Imparo cose interessanti"; "Resto online più a lungo del previsto"; "Ho scelto queste attività invece di uscire con gli amici (nella vita reale)"; "Resto alzato fino a tardi e ho perso il sonno"; "Mi sento depresso o lunatico quando non ho accesso alle attività sopra citate". I partecipanti hanno anche valutato il modo in cui il loro uso di Internet ha influenzato le loro prestazioni lavorative oi voti scolastici (1 = il mio lavoro o i voti ne soffrono, 4 = non ne è influenzato affatto 7 = il mio lavoro o i miei voti migliorano) e se si pensava di contribuire al loro significato di vita ( 1 = meno significativo; 4 = ugualmente significativo come senza di essi; 7 = più significativo).

Per motivi di chiarezza, ci riferiamo ad alcune di queste conseguenze come "positive" (trovare nuovi amici, divertirsi, imparare cose interessanti) perché sono risultati di uso di Internet che non implicano necessariamente comportamenti di dipendenza e ci si può aspettare che conducano a migliore salute mentale (se non del tutto). Ci riferiamo ad altre conseguenze come "negative" (rimanendo su Internet più a lungo del previsto, scegliendo attività basate sul Web anziché attività sociali offline, rimanendo alzati e perdendo il sonno, sentendosi lunatico quando non è possibile accedere alle attività basate sul Web) perché suggeriscono sintomi di un uso problematico di Internet e quindi ci si può aspettare che porti a problemi di salute mentale. Ad esempio, queste conseguenze negative assomigliano a quelle incluse nello IAT [7] e le raccomandazioni sulla misurazione del Disturbo da gioco su Internet di Petry et al [9]. Infine, alcune conseguenze sono considerate "bidirezionali" (il mio lavoro o i miei voti migliorano / soffrono, la mia vita diventa meno o più significativa) perché i soggetti potrebbero valutarli positivamente o negativamente o non indicare alcun cambiamento.

Misure di salute mentale

I livelli di depressione, ansia e stress dei partecipanti sono stati valutati mediante le sottoscale 3 che costituiscono la versione 42 dell'articolo Scala di stress ansia depressione (DASS-42) [34]. Ogni sottoscala è composta da istruzioni 14 che vengono valutate su una scala Likert a punto 4 in base a quanto la dichiarazione applicata alla persona nell'ultima settimana. Le scale sono progettate per misurare stati emotivi negativi della depressione (disforia, disperazione, svalutazione della vita, autoironia, mancanza di interesse o coinvolgimento, anedonia e inerzia), ansia (eccitazione autonomica, effetti muscolari scheletrici, ansia situazionale e soggettività esperienza di affetti ansiosi), e stress o tensione (difficoltà di rilassamento, eccitazione nervosa, ed essere facilmente turbato o agitato, irritabile o iper-reattivo e impaziente). Gli studi che hanno studiato le proprietà psicometriche di questa scala hanno riportato esiti soddisfacenti su misure di affidabilità e validità in popolazioni sane e cliniche [34-37], anche se amministrato su Internet [38]. Tuttavia, ci sono state segnalazioni che i giovani adolescenti distinguono meno tra i fattori 3 rispetto agli adulti e le correlazioni tra loro sono tipicamente elevate [39,40]. Le scale hanno dimostrato un'elevata coerenza interna nel campione presente, in termini di Cronbach alfa calcolato sui dati di base (depressione alfa = .93; ansia alfa = .89; stress alfa = .91). Poiché alcuni partecipanti non hanno risposto a tutti gli elementi della scala, il punteggio finale di ciascuna scala è stato calcolato dividendo il punteggio totale per il numero di elementi che avevano risposto. Sono stati esclusi solo i partecipanti con 50% di dati mancanti o più. Le scale si correlavano molto tra loro (depressione × ansia: r= .76; depressione × stress: r= .79; ansia × stress: r= .78; tutti P valori <.001) e la scala combinata di 42 elementi ha dimostrato un'elevata coerenza interna (alfa = .96). A causa dell'intercorrelazione relativamente elevata tra i costrutti e per semplificare l'analisi, le 3 scale sono state combinate in un'unica misura della salute mentale.

Procedura

Tutte le procedure di studio si sono svolte presso le rispettive scuole in aule o sale computer. I questionari sono stati somministrati in formato cartaceo o a matita o utilizzando uno strumento di indagine basato sul Web, se la scuola è stata in grado di fornire computer a tutti gli alunni al momento della raccolta dei dati. Il questionario conteneva elementi usati per lo screening degli adolescenti suicidi (The Paykel Suicide Scale [41]) e la procedura di screening si è svolta entro 24 ore dopo ogni ondata di raccolta dei dati. Pertanto, la partecipazione non era completamente anonima; tuttavia, le identità dei soggetti sono state crittografate utilizzando i singoli "codici di partecipazione", che sono stati scritti sul questionario al posto del nome dei partecipanti. I codici erano legati alle identità degli studenti solo per collegare i dati longitudinalmente e per contattare adolescenti suicidi ad alto rischio (casi di emergenza) per offrire aiuto. I soggetti sono stati definiti casi di emergenza se hanno risposto che avevano seriamente previsto, pianificato o tentato il suicidio nelle ultime 2 settimane. La procedura esatta per trattare i casi di rischio variava da paese a paese e dipendeva dalle linee guida etiche regionali e dalle risorse di aiuto disponibili. I casi di emergenza sono stati esclusi dall'analisi dei dati (n = 23). L'intervento testato nel progetto SUPREME è stato somministrato dopo la raccolta dei dati di base ed è descritto ulteriormente in Appendice multimediale 1.

Analisi dei dati

In questo studio sono state eseguite due analisi principali: analisi di regressione gerarchica multiparametrica trasversale 1 e analisi longitudinale 1. La misura della frequenza di utilizzo di Internet è stata omessa dall'analisi a causa di un effetto massimale (90% dei partecipanti ha riferito di utilizzare Internet almeno una volta al giorno). Le variabili predittive rimanenti erano quindi il numero auto-segnalato di ore settimanali online, i rating delle attività 7 e le valutazioni delle conseguenze 9 dell'uso di Internet. Il punteggio composito DASS era la variabile dipendente in queste analisi (i test delle ipotesi statistiche sono descritti in Appendice multimediale 1). Nella regressione trasversale, i comportamenti di Internet al T1 sono stati utilizzati per prevedere la salute mentale al T1. L'analisi di regressione longitudinale ha previsto la variazione del DASS complessivo (la differenza di punteggio tra T1 e T3) mediante il cambiamento dei comportamenti di Internet. Solo il follow-up più lungo è stato di interesse in questo studio. Sesso, età e condizione sperimentale sono state incluse come variabili di controllo nel primo modello. Il tempo trascorso su Internet è stato aggiunto nel secondo modello, le valutazioni delle attività sono state aggiunte in un terzo modello e le valutazioni delle conseguenze sono state aggiunte in un quarto modello. Inoltre, poiché i partecipanti sono stati istruiti a valutare le conseguenze percepite solo se hanno eseguito almeno un'attività online al di sopra della soglia> 3, una minoranza (n = 82; 5%) di soggetti i cui punteggi avevano superato al di sopra o al di sotto della soglia tra T1 e T3 , aveva dati incompleti per il calcolo dei punteggi di differenza. Tuttavia, le analisi di sensibilità non hanno indicato differenze statisticamente significative tra questi soggetti e altri casi, per quanto riguarda la quantità media di variazione longitudinale nei punteggi DASS o nei punteggi medi dell'attività online.

Risultati

Risultati descrittivi

I punteggi DASS-42 potrebbero essere calcolati per i partecipanti 2220. I punteggi DASS totali erano compresi tra i punti 0-3, dove i punteggi più alti indicano più problemi di salute mentale. I punteggi medi di base per maschi, femmine e il campione totale sono presentati in Tabella 1. Le femmine hanno ottenuto punteggi significativamente più alti rispetto ai maschi su tutte le misure di salute mentale (Tabella 1). Nel campione totale, i partecipanti 1848 (83.24%) avevano un punteggio DASS medio inferiore a 1 e 314 (14.1%) aveva un punteggio tra 1 e 1.99 e 58 (2.6%) aveva un punteggio di 2 o superiore. C'erano piccole ma significative differenze tra i paesi nei punteggi DASS (F_{(6, 2213)}= 9.28, η²_parziale= .02, P<.001). La variazione media dei punteggi DASS nel periodo di studio di 4 mesi è stata di -0.15 (DS = 0.42), il che indica una diminuzione nel tempo. I partecipanti che hanno abbandonato lo studio tra T1 e T3 avevano punteggi DASS al basale leggermente più alti rispetto ai partecipanti aderenti (differenza media = 0.10; t₍₂₂₁₈₎= 4.068; P<.001).

Tabella 1 riassume anche il tempo medio riportato su Internet, i rating di attività e le valutazioni delle conseguenze al basale. La tabella riassume che il numero medio di ore trascorse su Internet a settimana era 17.23, con un'ampia variazione nel campione, e che gli uomini avevano trascorso un po 'più di ore su Internet rispetto alle donne. Era più comune per gli adolescenti utilizzare Internet per scopi sociali, seguito da scuola o lavoro, ricerche mirate, giochi, newsreading o guardare, visualizzazione di pornografia e gioco d'azzardo, sebbene vi fossero notevoli differenze di genere riguardo a queste attività.

   

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Analisi di regressione trasversale

L'analisi della regressione multipla gerarchica trasversale è stata utilizzata per prevedere i punteggi DASS in T1 mediante l'uso di Internet su T1. Il primo modello comprendente le variabili di controllo (sesso, età, condizione sperimentale) era altamente significativo (F_{(3, 1683)}= 26.40, P<.001) e spiegato R²_adj= 4.3% della varianza in psicopatologia. Il secondo modello (tempo trascorso su Internet) ha contribuito in modo significativo alla previsione (F il cambiamento_{(1, 1682)}= 26.05, P<.001) dell'1.4%, per un totale di R²_adj= 5.7% ha spiegato la varianza. Il terzo modello (tempo relativo dedicato alle attività) ha contribuito in modo significativo alla previsione (F il cambiamento_{(7, 1675)}= 8.29, P<.001) dell'2.8%, per un totale di R²_adj= 8.5% ha spiegato la varianza. Il quarto modello (conseguenze dell'uso di Internet) ha contribuito in modo significativo alla previsione (F il cambiamento_{(9, 1666)}= 26.80, P<001) dell'11.1%. Ciò ha comportato un totale finale di R²_adj= 19.6% ha spiegato la varianza, il cui 15.3% era rappresentato da fattori relativi a Internet. Il regolato R² ha continuato ad aumentare ad ogni fase dell'analisi, indicando che il modello non è stato sovralimentato. Non c'era alcuna indicazione di collinearità problematica poiché tutte le variabili avevano una tolleranza superiore a 0.5. I risultati dell'analisi di regressione, inclusi i coefficienti beta standardizzati (ß) per ciascun predittore in ciascun modello, sono riepilogati in Tabella 2.

Tabella 2 riassume che il genere era l'unica variabile di controllo significativa, mentre l'età e la condizione sperimentale non lo erano. Il numero medio di ore trascorse su Internet è stato un importante predittore di punteggi DASS più alti nei modelli 2 e 3, ma non nel tenere conto delle conseguenze dell'uso di Internet nel quarto modello. La dimensione dell'effetto (ß) delle singole attività basate sul Web variava tra .05 e .13. L'uso di Internet per scopi sociali è stato un importante fattore predittivo dei punteggi DASS nel modello 3, ma non nel modello 4, suggerendo che il rischio associato alla socializzazione su Internet era rappresentato dalle conseguenze misurate nello studio. I giochi basati sul web hanno seguito il modello opposto, poiché questa attività non era un predittore significativo della DASS nel modello 3, ma è diventata significativa nel quarto modello. Il valore beta negativo indica che il gioco basato sul Web era un fattore protettivo associato alla salute mentale. Anche svolgere attività scolastiche o lavorative su Internet è stato un importante fattore protettivo per la psicopatologia nel terzo modello, ma non quando si è tenuto conto delle conseguenze dell'uso di Internet. Il gioco d'azzardo basato sul Web è stato un fattore di rischio significativo per i punteggi DASS più alti in entrambi i modelli 3 e 4. Il consumo di contenuti di notizie non era significativamente associato al DASS in nessuno dei due modelli. La visualizzazione di contenuti pornografici su Internet rappresentava un fattore di rischio significativo solo per il modello 3, ma non per il modello 4, quindi dovuto alle conseguenze dell'utilizzo di Internet. L'esecuzione di ricerche mirate su Internet è stata significativamente e fortemente positivamente associata ai punteggi DASS in entrambi i modelli 3 e 4, con la dimensione dell'effetto più grande delle attività. Per quanto riguarda le conseguenze dell'uso di Internet, trovare nuovi amici, imparare cose interessanti e divertirsi non ha previsto i punteggi DASS nel modello 4. Pertanto, queste conseguenze "positive" non sembrano agire come fattori protettivi. Tuttavia, l'uso di Internet che è stato percepito per aumentare il senso di vita o migliorare le prestazioni scolastiche o lavorative è stato un fattore di protezione significativo. Le conseguenze "negative" erano predittori più potenti dei punteggi DASS. Anche se rimanere su Internet più a lungo di quanto inizialmente previsto non era un fattore predittivo significativo, le affermazioni "scelgo queste attività invece di uscire con gli amici", "rimango alzato fino a tardi e perdere il sonno" e "Mi sento depresso o lunatico quando ho nessun accesso alle attività sopra citate "erano fattori di rischio altamente significativi, con dimensioni di effetto (ß) comprese tra .12 e .22

  

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Analisi della regressione longitudinale

L'analisi longitudinale di regressione gerarchica multipla è stata utilizzata per prevedere il cambiamento nella psicopatologia generale (la differenza di punteggio tra T1 e T3) mediante il cambiamento nell'uso di Internet. Non vi erano indicazioni di livelli problematici di collinearità nel modello, poiché tutte le variabili avevano un valore di tolleranza superiore a 0.7. Il primo modello comprendente le variabili di controllo (sesso, età, condizione sperimentale) non era significativo (F_{(3, 981)} <1, P= .59), e nessuno dei due era il secondo modello (tempo trascorso su Internet; F il cambiamento_{(1, 980)} <1, P= .95). Il terzo modello (tempo relativo dedicato alle attività) ha contribuito in modo significativo alla previsione (F il cambiamento_{(7, 973)}= 2.25, P<.03) di R²_adj= 0.7% ha spiegato la varianza. Questo contributo è stato attribuito alla visualizzazione di notizie, in cui un aumento delle notizie visualizzate da T1 a T3 era associato a un aumento dei punteggi DASS (ß = .07, 95% CI = 0.00-0.13, P= .049). Tutte le altre attività basate sul Web non erano significative (P≥ .19) in questo modello. Il quarto modello (conseguenze dell'uso di Internet) ha contribuito in modo significativo alla previsione (F il cambiamento_{(9, 964)}= 3.39, P<.001) dell'2.1%, per un totale di R²_adj= 2.8% ha spiegato la varianza. Il consumo di notizie è stato reso non significativo qui (P= .13). Il contributo del quarto modello era attribuibile a 2 delle conseguenze negative. Le affermazioni "Rimango alzato fino a tardi e perdere sonno" (ß = .12, 95% CI = 0.05-0.19, P= .001) e "Mi sento depresso o lunatico quando non ho accesso alle attività sopra citate" (ß = .09, 95% CI = 0.03-0.16, P<.01) erano predittori significativi in ​​questo modello. Tutti gli altri predittori erano non significativi (cambiamento nel significato della vita: P= .10; altre variabili avevano P valori superiori a quello).

Pertanto, l'uso di Internet che è stato riportato come risultato di rimanere alzati fino a tardi e di perdere il sonno ("perdita di sonno") e di produrre umore negativo quando non era possibile accedere ("ritiro") erano le uniche variabili che prevedevano in modo coerente un cambiamento longitudinale nella salute mentale . Per indagare ulteriormente su queste conseguenze negative, sono state calcolate le regressioni multiple standard di 2 per prevedere i cambiamenti longitudinali in ciascuna di queste variabili mediante modifiche del tempo trascorso su Internet e le diverse attività basate sul Web. Il modello di regressione che predisse la perdita del sonno era significativo (F_{(8, 1120)}= 5.76, P<.001, R²_adj= 3.3% ha spiegato la varianza) e così pure la regressione che prevedeva il ritiro (F_{(8, 1125)}= 11.17, P<.001, R²_adj= Varianza 6.7% spiegata). I coefficienti di queste regressioni sono riassunti in Tabella 3 ed Tabella 4, Rispettivamente. Tabella 3 Riassume che il più forte predittore per l'aumento della perdita di sonno era una diminuzione delle attività scolastiche o lavorative, seguita da un aumento dei giochi, ricerca mirata, visualizzazione di pornografia e tempo online in generale. Le attività sociali, il gioco d'azzardo e la visualizzazione di notizie non erano significativamente correlate ai cambiamenti nella perdita di sonno. Tabella 4 Riassume che i più forti predittori di cambiamento nel ritiro erano le attività di gioco d'azzardo, seguite dal tempo complessivo trascorso su Internet, dalla visualizzazione di materiale pornografico e dai giochi. I cambiamenti nelle attività sociali, nella scuola o nel lavoro, nella visualizzazione di notizie e nelle ricerche mirate non erano significativamente associati al cambiamento nel ritiro.

   

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Discussione

Risultati cross-sectional

Lo scopo di questo studio era identificare i fattori di rischio e protettivi legati a Internet per i problemi di salute mentale e verificare se gli effetti del tempo trascorso su Internet e su varie attività basate sul Web potevano essere spiegati da una serie di conseguenze percepite di tali attività. Questo studio è stato esaminato esaminando l'associazione tra salute mentale generale degli adolescenti (livelli combinati di depressione, ansia e stress o tensione) e quei comportamenti legati a Internet, sia trasversalmente che longitudinalmente nel corso di un mese di 4.

I risultati cross-sectional hanno mostrato che la salute mentale era predetta dai comportamenti correlati a Internet al basale (varianza 15.3% dopo l'aggiustamento per il numero di predittori nel modello). Le dimensioni degli effetti individuali erano piuttosto piccole (standardizzato ß = .05-.22). Il tempo trascorso su Internet ha avuto un effetto maggiore rispetto alla maggior parte delle singole attività, ma le conseguenze dell'uso di Internet hanno spiegato la maggiore varianza nei punteggi DASS (11.1%). Di questi, 3 delle conseguenze negative di 4 erano i predittori più importanti (preferenza per le attività basate sul Web rispetto alle attività sociali offline, perdita di sonno e ritiro), mentre le conseguenze positive erano non significative. L'uso di Internet che è stato percepito per aumentare il senso di vita o migliorare i voti scolastici o le prestazioni lavorative era associato a una migliore salute mentale, ma gli effetti erano minori rispetto alle conseguenze negative.

Inoltre, i risultati hanno mostrato che il tempo trascorso su Internet, l'uso dei social media, la visualizzazione di pornografia e le attività scolastiche o lavorative erano solo fattori predittivi significativi quando le conseguenze percepite non venivano prese in considerazione, il che suggerisce che gli effetti sulla salute mentale di queste attività erano spiegati dal conseguenze. D'altra parte, i giochi basati sul Web, il gioco d'azzardo e le ricerche mirate erano significativi predittori di salute mentale anche nel controllo delle conseguenze percepite, suggerendo che il contenuto di queste attività era relativamente importante rispetto alle conseguenze percepite, per quanto riguarda la salute mentale . Insieme, questi risultati indicano che tutte le attività basate sul Web misurate in questo studio sono predittive della salute mentale, ma solo alcune sembrano avere effetti basati sul contenuto abbastanza grandi da essere rilevati in un modello completamente adattato. Le altre attività sembravano influenzare solo la salute mentale per mezzo delle loro conseguenze percepite, principalmente la preferenza per le interazioni basate sul Web, la perdita del sonno e il ritiro. Poiché queste conseguenze negative sono indicative di un uso problematico di Internet [9,14], il loro effetto relativamente forte sulla salute mentale è atteso da una prospettiva problematica di utilizzo di Internet. Va notato, tuttavia, che le conseguenze percepite potrebbero essere diverse dalle conseguenze effettive.

Risultati longitudinali

Precedenti studi hanno collegato la perdita di sonno e i sintomi di astinenza a problemi di salute mentale e uso problematico di Internet [9,12,42-45]. Le analisi longitudinali di questo studio suggeriscono analogamente che la perdita di sonno e il ritiro (umore negativo quando il contenuto è inaccessibile) predicono i cambiamenti della salute mentale nel tempo (2.1% ha spiegato la varianza), e infatti queste erano le uniche variabili a farlo nel lungo termine. I cambiamenti longitudinali nel tempo trascorso su Internet e le varie attività non prevedevano direttamente un cambiamento nella salute mentale, ma invece hanno avuto un effetto indiretto prevedendo cambiamenti nella perdita e nella sospensione del sonno (rispettivamente 3.3% e 6.7% varianza spiegata). Ciò suggerisce che il tempo trascorso su Internet e il contenuto visualizzato sono predittivi della salute mentale principalmente perché prevedono conseguenze negative percepite, come la perdita di sonno e il ritiro. Questa interpretazione è in linea con l'approccio problematico di utilizzo di Internet e supporta anche la differenziazione tra forme generalizzate e specifiche di utilizzo problematico di Internet (ad esempio, [15-17]), poiché le attività erano effettivamente associate in modo diverso alle conseguenze negative. Suggerisce inoltre che gli interventi volti a ridurre gli effetti negativi sulla salute mentale dell'uso di Internet potrebbero essere indirizzati alle conseguenze negative anziché all'uso stesso di Internet. Ad esempio, invece di ridurre il tempo speso per una determinata attività, l'intervento potrebbe concentrarsi sull'assicurarsi che l'attività non interferisca con il sonno. Tuttavia, con determinati tipi di utilizzo di Internet, come il gioco d'azzardo, gli interventi specifici per attività possono essere più efficaci.

Discussione Generale

I risultati di questo studio confermano che l'uso di Internet problematico (o malsano) non può semplicemente essere equiparato all'uso di Internet ad alta intensità o frequente. Innanzitutto, sebbene il tempo trascorso su Internet sia stato associato negativamente alla salute mentale, alcune attività, come il lavoro scolastico, sono state associate positivamente. In secondo luogo, il tempo trascorso su Internet non era un fattore di rischio indipendente per la salute mentale dopo aver considerato le conseguenze percepite dell'uso di Internet, sottolineando che l'uso di Internet non è intrinsecamente dannoso. Anche quando si tratta di attività specifiche, ad esempio i giochi, la relazione potrebbe essere complessa. Precedenti studi hanno stabilito che il gioco ha un effetto negativo sulla salute mentale (ad esempio, [12,29]), mentre in questo studio gli effetti erano positivi. La maggior parte degli studi che hanno riscontrato effetti di gioco negativi hanno in genere studiato solo giochi problematici. Pertanto, sembra possibile che il gioco abbia alcune proprietà protettive se usato in una certa misura, ma le conseguenze negative potrebbero oscurare quelle proprietà se usate in modo eccessivo. Ad esempio, in questo studio, abbiamo scoperto che nonostante i suoi effetti positivi sulla salute mentale, il gioco prevedeva in modo significativo la perdita e l'interruzione del sonno, che a loro volta erano associati a problemi di salute mentale. In linea con questo, un recente studio europeo sui giochi tra bambini di età 6-11, ha rilevato che, una volta controllato per predittori di utilizzo elevato, il gioco non era significativamente associato a problemi di salute mentale, ma era invece associato a meno problemi di relazione tra pari e deficit pro-sociali [46].

Anche il nesso causale tra l'uso generale di Internet e la salute mentale sembra complesso. Gli autori precedenti hanno riconosciuto la possibilità che il rischio associato all'uso di Internet possa riflettere un disturbo già presente, che potrebbe avere un effetto sul modo in cui Internet viene utilizzato [47-49]. Alcuni stili cognitivi che costituiscono una disposizione verso l'uso di Internet in certi modi possono anche influenzare la salute mentale. Ad esempio, Brand et al [50] ha suggerito che l'uso problematico di Internet è associato alle aspettative che Internet possa essere utilizzato per influenzare positivamente l'umore, che in alcuni casi potrebbe essere un falso assunto per conto dell'utente. La realtà deludente di questo potrebbe a sua volta peggiorare i problemi di salute mentale preesistenti. In questo studio, l'esecuzione di ricerche mirate (non correlate a scuola o al lavoro) è stata associata a punteggi DASS più alti e ha avuto una dimensione dell'effetto maggiore rispetto a qualsiasi altra attività basata sul Web. Una possibile spiegazione è che le persone che soffrono di maggiori difficoltà sono più inclini a utilizzare Internet come strumento per affrontare i loro problemi [27]. Potrebbe anche riflettere una tendenza generale a fare affidamento su fonti basate sul Web per risolvere problemi o preoccupazioni anche quando l'aiuto professionale sarebbe più utile. Tuttavia, poiché i problemi di salute non sono l'unico obiettivo possibile delle ricerche su Internet, gli studi futuri dovranno esplorare ulteriormente questa ipotesi.

Inoltre, sebbene la perdita di sonno correlata a Internet sia risultata un predittore longitudinale della salute mentale, esiste un legame bidirezionale stabilito tra i problemi del sonno e la depressione [51] così come l'umore e il funzionamento affettivo in generale [52]. Sembra quindi probabile che la relazione tra la perdita di sonno correlata all'uso di Internet e la salute mentale sia anche reciproca. Pertanto, gli interventi volti a ridurre l'uso problematico di Internet potrebbero avere più successo se includono il trattamento simultaneo dei disturbi comorbili (compresi depressione e disturbi del sonno). Allo stesso modo, un certo numero di studi precedenti ha trovato che il gioco d'azzardo problematico è predittivo di un uso problematico generalizzato di Internet, suggerendo che il gioco d'azzardo avvincente e l'uso di Internet hanno qualche eziologia comune [20-23,53]. I nostri risultati supportano questo punto di vista, poiché le attività di gioco d'azzardo erano il più forte predittore del ritiro percepito, suggerendo che il trattamento dei comportamenti problematici di uso di Internet dovrebbe anche affrontare eventuali problemi di gioco. Tuttavia, è importante che gli studi futuri esaminino più dettagliatamente quali variabili fungono da precursori di un uso dannoso di Internet (ad esempio, personalità, fattori cognitivi, emotivi e motivazionali e disturbi mentali esistenti) e quali variabili agiscono come risultati e mediatori. Poiché alcuni domini di personalità potrebbero costituire una predisposizione a fattori di rischio come il ritiro, studi futuri dovrebbero studiare il ruolo di mediazione di tali variabili non patologiche.

In questo studio, non abbiamo riscontrato alcun effetto delle conseguenze positive percepite sull'uso di Internet sulla salute mentale, ed è possibile che ciò avvenga perché in realtà sono piuttosto motivi per utilizzare Internet. In altre parole, i partecipanti potrebbero aver riferito le conseguenze che speravano piuttosto che ciò che effettivamente è accaduto. Sagioglou e Greitemeyer [54] ha sottolineato che gli esiti auto-riferiti di diverse attività su Internet possono avere una validità limitata, specialmente se resi temporalmente distanti, nel qual caso può piuttosto riflettere ciò che i partecipanti considerano come motivazioni plausibili per il loro uso. Misure più accurate possono essere ottenute quando ai partecipanti viene chiesto di valutarle immediatamente dopo aver usato un'applicazione basata sul Web, cosa che non era possibile in questo studio. Gli studi futuri dovrebbero considerare di considerare le conseguenze positive dell'uso di Internet come predittori dell'uso di determinati contenuti Web (in modi sani o malsani) piuttosto che come fattori predittivi diretti della salute mentale.

Limiti

Questo studio è limitato dalla natura delle misurazioni utilizzate per stimare l'uso di Internet del partecipante. Una questione di validità riguarda le conseguenze dell'uso di Internet, che non può essere assunto per riflettere perfettamente i risultati reali. Oltre alla difficoltà di osservare l'impatto delle attività quotidiane sulla propria salute e sui propri comportamenti, questa misura potrebbe anche essere particolarmente vulnerabile per richiamare pregiudizi ed effetti di aspettativa. Quindi, questo studio intendeva solo misurare le conseguenze percepite. È anche difficile sapere se le conseguenze percepite sono prodotte dai comportamenti di Internet o da qualche terzo fattore, come i disturbi comorbili. Un altro limite di questo studio è che non abbiamo fatto misure approfondite del contenuto basato sul Web che i partecipanti utilizzano. Pertanto, si dovrebbe prestare attenzione quando si applicano questi risultati agli usi di contenuti più specifici; ad esempio, diversi tipi di giochi e attività di social networking possono avere effetti diversi sia sulle conseguenze percepite che sulla salute mentale. Inoltre, le nostre misurazioni non includevano alcun strumento diagnostico di utilizzo di Internet problematico. È possibile che se avessimo incluso più conseguenze negative dell'uso di Internet, o specifici criteri di utilizzo di Internet problematici, ciò avrebbe spiegato una maggiore proporzione degli effetti delle attività basate sul Web. Infine, vi è stato un notevole tasso di abbandono tra le misure di riferimento e di follow-up (34%), che ha ridotto il potere statistico nelle analisi longitudinali rispetto alle analisi trasversali. Inoltre, la partecipazione a questo studio non era completamente anonima, e i partecipanti con alto rischio di suicidio sono stati esclusi dall'analisi dei dati, il che potrebbe significare che alcuni degli adolescenti con la più grave psicopatologia non erano rappresentati nelle analisi.

Conclusioni

Diverse attività o contenuti basati sul Web possono avere effetti specifici sulla salute mentale, anche se utilizzati a livelli moderati e durante la regolazione del numero di ore trascorse su Internet. Le attività basate sul Web differiscono per quanto coerentemente, quanto e in quale direzione influenzano la salute mentale. Le attività differiscono anche per quanto riguarda le conseguenze negative che producono e quelle conseguenze (in particolare la perdita di sonno e il ritiro) sembrano predire risultati di salute mentale in misura maggiore rispetto alle attività stesse. Pertanto, sembra che il tempo trascorso su Internet e sul contenuto basato sul Web sia predittivo della salute mentale principalmente perché prevedono tali conseguenze negative. Questi risultati sottolineano l'importanza di differenziare tra forme generalizzate e specifiche di uso problematico di Internet. Conferma inoltre che l'uso di Internet non è intrinsecamente dannoso, ma dipende dall'attività in cui uno si impegna e da come influenza l'individuo. Il cambiamento della salute mentale nel tempo sembra essere meglio previsto dai cambiamenti nella perdita del sonno e dall'interruzione del sonno legati a Internet e gli interventi per ridurre l'uso dannoso di Internet dovrebbero pertanto mirare a tali conseguenze. Le conseguenze positive dell'uso di Internet potrebbero non prevedere direttamente la salute mentale, ma potrebbero prevedere la propensione a impegnarsi in determinate attività basate sul Web in modo eccessivo o problematico. Tuttavia, la causalità tra l'uso di Internet e la morbilità della salute mentale è complessa e probabilmente reciproca, il che significa che interventi o trattamenti di un uso problematico di Internet potrebbero avere molte sfaccettature per essere efficaci.