Lau, JT, Wu, A., Cheng, KM, Tse, VW, Lau, M. e Yang, X. (2017).
Salute mentale per bambini e adolescenti.
- DOI: 10.1111 / camh.12219
Astratto
sfondo
La dipendenza da Internet tra gli adolescenti (IA) è prevalente. Nessuno studio, tuttavia, ha applicato il modello delle convinzioni sulla salute (HBM) per indagare su questioni sull'IA né su fattori associati all'intenzione di correggere il proprio problema di IA percepito (intenzione auto-correttiva). Tali informazioni facilitano la progettazione degli interventi correlati, che sono garantiti.
Metodi
Questo studio trasversale ha esaminato gli studenti della scuola secondaria cinese 9,618 di Hong Kong; 4,111 (42.7%) ha auto-valutato di avere IA (casi di IA autovalutazione); Anche 1,145 di questi casi di IA autovalutazione (27.9%) sono stati classificati come casi di IA (casi IA concomitanti), poiché il loro punteggio Chen Internet Addiction Scale ha superato 63.
Risultati
La prevalenza dell'intenzione autocorrettiva tra questi due sottocampioni era solo del 28.2% e del 34.1%, rispettivamente. Nel sottocampione IA autovalutato, i costrutti HBM compresa la sensibilità percepita all'IA [odds ratio aggiustato (ORa) = 1.24, 95% CI = 1.16, 1.34], gravità percepita dell'IA (ORa = 2.28, 95% CI = 2.09, 2.48), benefici percepiti per la riduzione dell'uso di Internet (ORa = 1.21, 95% CI = 1.18, 1.24), autoefficacia per ridurre l'uso di Internet (ORa = 1.07, 95% CI = 1.03, 1.11) e segnali di azione per ridurre L'uso di Internet (ORa = 1.15, 95% CI = 1.11, 1.20) era positivo, mentre le barriere percepite per la riduzione dell'uso di Internet (ORa = 0.95, 95% CI = 0.94, 0.97) erano negativamente, associate all'intenzione di auto-correzione. Fattori simili sono stati identificati nel sottocampione IA concordante.
Conclusioni
Gran parte degli studenti ha percepito di avere una IA ma solo circa un terzo ha inteso correggere il problema. Gli interventi futuri potrebbero prendere in considerazione la possibilità di alterare i costrutti HBM degli studenti e concentrarsi sul segmento di IA concordante con intenzione auto-correttiva, poiché mostrano disponibilità per i cambiamenti.
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