Acad Psychiatry. 2017 Aug 28. doi: 10.1007 / s40596-017-0794-1.
Zhang MWB1,2, Lim RBC3, Lee C4, Ho RCM3.
Astratto
OBBIETTIVO:
Con lo sviluppo dell'apprendimento online, della comunicazione e dell'intrattenimento, Internet è diventato uno strumento indispensabile per gli studenti universitari. La dipendenza da Internet (IA) è emersa come un problema di salute e la prevalenza di IA varia da paese a paese. Ad oggi, la prevalenza globale di IA negli studenti di medicina rimane sconosciuta. L'obiettivo di questa meta-analisi era quello di stabilire stime precise della prevalenza della IA tra gli studenti di medicina in diversi paesi.
METODI:
La prevalenza aggregata di IA tra gli studenti di medicina è stata determinata dal modello a effetti casuali. Sono state eseguite meta-regressione e analisi di sottogruppi per identificare potenziali fattori che potrebbero contribuire all'eterogeneità.
RISULTATI:
La prevalenza aggregata di IA tra 3651 studenti di medicina è del 30.1% (intervallo di confidenza al 95% (CI) 28.5-31.8%, Z = -20.66, df = 9, τ 2 = 0.90) con significativa eterogeneità (I. 2 = 98.12). L'analisi dei sottogruppi mostra che la prevalenza aggregata di IA diagnosticata dalla scala di dipendenza Internet di Chen (CIAS) (5.2, IC 95% 3.4-8.0%) è significativamente inferiore rispetto al test di dipendenza Internet di Young (YIAT) (32.2, IC 95% 20.9-45.9% ) (p <0.0001). Le analisi di meta-regressione mostrano che l'età media degli studenti di medicina, la proporzione di genere e la gravità dell'IA non sono moderatori significativi.
CONCLUSIONI:
In conclusione, questa meta-analisi ha identificato che la prevalenza aggregata di IA tra gli studenti di medicina è circa cinque volte superiore a quella della popolazione generale. L'età, il sesso e la gravità della IA non hanno rappresentato un'elevata eterogeneità in prevalenza, ma il questionario di valutazione della IA era una potenziale fonte di eterogeneità. Data l'elevata prevalenza di IA, gli insegnanti di medicina e gli amministratori delle scuole mediche dovrebbero identificare gli studenti di medicina che soffrono di IA e indirizzarli per un intervento.
PAROLE CHIAVE:
Dipendenza da Internet; Studenti di medicina; Meta-analisi; Prevalenza, uso problematico di Internet
PMID: 28849574
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