(원인 – JAMA) 인터넷의 병리학 적 사용이 청소년 정신 건강에 미치는 영향 (2010)

목적 :

중국의 청소년들의 불안과 우울을 포함한 정신 건강에 대한 인터넷의 병리학 적 사용의 효과를 조사하고자합니다. 인터넷의 병적 사용은 청소년의 정신 건강에 해롭다는 가설을 세웠습니다.

디자인:

모집단에서 무작위로 생성 된 코호트에 대한 전향 적 연구.

환경:

중국 광저우에있는 고등학교.

참가자 :

청소년 13 년과 18 년 사이.

주요 노출 :

인터넷의 병리 적 사용은 인터넷 테스트의 병리 적 사용을 사용하여 평가되었습니다.

결과 측정 :

우울증과 불안은 Zung Depression and Anxiety Scales에 의해 평가되었습니다.

결과 :

잠재적 인 혼란 요인을 조정 한 후, 병리학 적으로 인터넷을 사용하는 사람들에 대한 우울증의 상대적 위험은 약 21⁄2 배 (발병률 비율,2.5; 95 % 신뢰 구간, 1.3-4.3) 대상 병적 인터넷 사용 행위를 전시하지 않은 사람들의 인터넷의 병리학 적 사용과 추적 관찰에서의 불안 사이에는 유의 한 관계가 관찰되지 않았다.

결론 :

결과는 처음에 정신 건강 문제가 없지만 인터넷을 병리학 적으로 사용하는 젊은 사람들은 우울증을 결과적으로 발전시킬 수 있다고 제안했습니다. 이 결과는 젊은이, 특히 개발 도상국의 정신 질환 예방에 직접적인 영향을 미칩니다.

인터넷의 병리학 적 사용은 1990 중반 이후로 확립 된 다른 중독과 유사한 징후와 증상을 나타내는 문제가있는 행동으로 제안되었습니다.¹ 연구에 따르면 병리 적으로 인터넷을 사용하는 개인은 대부분 내향적인 성격을 가진 청년 인 것으로 나타 났지만, 소녀들 사이에서 행동을 보이는 비율이 증가하고 있음이 밝혀졌습니다.^2- 4 최근에, 대부분의 아시아 국가에서 인터넷의 이용 가능성이 높아짐에 따라, 병리학적인 인터넷 사용은 청소년들 사이에서 정신 건강 문제가되고 있습니다. 청소년과 청소년의 유병률 증가는 대만과 중국의 연구원들에 의해 6에서 약 2000 %에서 11에서 약 2004 %로 증가한 것으로보고되었습니다.^5,6

인터넷의 병리학 적 사용은 대인 관계 및 대인 관계, 기타 정신 건강 문제 및 신체적 건강과 관련이 있다고 제안되었습니다.^7- 10 연구는 청소년들 사이에서 정신 의학적 증상, 공격적인 행동, 우울증 및 병리학 적 인터넷 사용 사이의 잠재적 관계를 설명했습니다.^11- 14 Ko et al의 전향 적 연구에서¹⁵ 또한 우울증과 사회 공포증은 2 년 추적 조사에서 인터넷의 병리학 적 사용을 예측하는 것으로 밝혀졌습니다. 이 결과는 우울증과 불안이 청소년들 사이에서 인터넷의 병리학 적 사용의 인과 경로에서 중요한 요소가 될 수 있음을 시사합니다.

청소년들 사이에서 인터넷의 병리학 적 사용에 관한 문헌이 점점 늘어나고 있지만, 대부분의 연구의 단점은 본질 상 단면적이라는 점입니다. 횡단면 설계를 사용한 연구에서 제공 한 증거의 강도가 인과 적 추론을 도출하기에 불충분하기 때문에 이러한 연구는 노출과 결과 변수 사이의 잠재적 관계를 식별하기위한 탐색적인 것으로 간주 될 수 있습니다.⁸ 또한, 이들 연구의 초점은 결과로서 인터넷의 병리학 적 사용이다. 청소년들 사이에서 인터넷의 병리학 적 사용으로 인한 중장기 정신 건강 영향에 대한 정보는 거의 없습니다. 앞에서 언급했듯이 우울증과 불안은 인터넷의 병리학 적 사용 개발에 중요한 역할을 할 수 있습니다. 그러나, 인터넷의 병리학 적 사용과 다른 정신 건강 문제 사이의 관련성은 인터넷을 병리학 적으로 사용하는 것이 젊은이들의 정신 건강에 영향을 미친다는 것을 나타낼 수있다. 또한 이러한 2 요소는 정신 건강 문제뿐만 아니라 인터넷 동작으로 이어지는 일반적인 경로를 공유 할 수도 있습니다. 문헌의 제한된 정보는 정신 건강 문제로 시작하여 인터넷 행동으로 끝나는 잠재적 인 경로를 제안합니다. 그러나, 지금까지 병리학 적 인터넷 사용으로 시작되는 경로의 대안적인 방향을 탐색 한 연구는 없습니다. 청소년의 정신 건강에 대한 인터넷의 병리학 적 사용의 영향을 결정하기 위해 적절한 연구 유형은“비 사례”인구를 가진 코호트 연구 일 것입니다. 다시 말해, 우울증과 불안은 없지만 다양한 수준의 인터넷 사용이 가능한 젊은이들의 코호트를 따르고 후속 기간 말에 정신 건강 결과를 결정하는 것입니다.

지식 격차를 해소하기 위해이 예비 연구는 인터넷을 병리 적으로 사용하여 불안과 우울증을 포함한 청소년 정신 건강에 미치는 영향을 비 사례 인구를 사용하여 조사하는 것을 목표로합니다. 인터넷의 병리 적 사용은 청소년의 정신 건강에 해 롭기 때문에 인터넷을 광범위하고 병리 적으로 사용하는 젊은이들이 불안과 우울증의 위험이 증가한다는 가설이 있습니다.

방법

이 전향 적 코호트 연구는 7 월 2008에서 중국 동남부에 위치한 광동성의 광저우에서 수행되었습니다. 광동성은 중국에서 가장 인구가 많은 지역이며 광저우는 수도입니다. 이 도시는 가장 크고 인구가 많은 도시로 10에서 약 2006 백만의 인구가 추정됩니다. 연구에 대한 연구소 윤리 승인은 지방 행정부의 초등 및 중등 학교의 심리 교육부에 의해 부여되었습니다.

연구의 기본 단계의 방법론은 이전에 설명되었다.⁸ 간단히 말해서,이 샘플은 해당 지역 내 고등학교에 다니고 광저우 중등 학교 등록 소에 등록 된 총 청소년 학생 수로부터 생성되었습니다. 수도권과 농촌 지역의 학생 비율에 따른 층화를 이용한 층화 무작위 샘플링 방법을 샘플 생성에 사용했습니다. 이 샘플은 13에서 18 세 사이의 청소년으로 구성되었습니다.

코호트 연구는 다른 학교의 캠퍼스에서 실시되었으며 같은 주에 건강 조사를 통해 수집 된 기준 데이터를 사용했습니다. 시 전역 학생 등록 ​​소에서 참가자를 무작위로 선택했습니다. 연구에 관한 정보는 교장과 교사를 통해 선택된 학생과 학부모에게 제공되었습니다. 부모가 서명 한 서면 동의는 없었지만 16 세 미만의 학생들은 연구를 위해 특별히 고안된 자체보고 설문지를 작성하기 전에 부모로부터 구두 동의를 얻도록 지시 받았습니다. 16 세 이상 (자기 동의 연령) 인 학생의 경우 설문에 대한 자발적인 응답으로 동의가 연루되었습니다. 그런 다음 9 개월 동안 코호트를 추적하였고, 후속 조사에서 주요 정신 건강 결과에 대해 설문 조사를 다시 실시했습니다. 본 연구를 위해, 기준선에서의 불안 및 우울증에 대한 스크리닝으로 더 큰 코호트로부터 "비 케이스"코호트를 생성 하였다.

불안은 Zung Self-rating Anxiety Scale을 사용하여 측정되었으며,¹⁶ Zung Self-rating Depression Scale을 사용하여 우울증을 평가했습니다.¹⁷ 기준선 및 후속 조치에서. 자가 평가 불안 척도 (Self-rating Anxiety Scale)는 불안 장애를 평가하도록 설계된 완전히 검증 된 도구입니다.¹⁸ 그것은 불안의 임상 증상에 따른 영향에 대한 20 질문으로 구성됩니다. 예시적인 질문은“아무 이유없이 두려워하는 것입니다.”응답자들은 지난 3 개월 동안 이러한 징후와 증상이 얼마나 자주 발생했는지에 대해이 질문에 대답하도록 요청 받았으며 1를 사용하여 리 커트 척도에서 대부분 4까지의 시간입니다. 1에서 4까지의 점수가 20에서 80까지의 총 원시 점수와 함께이 응답에 지정되었습니다. 이 점수는 4 수준의 불안 심각도로 분류되었습니다 : 정상, 45 미만; 경증 내지 중등도, 45 내지 59; 심각하게 표시된 60-74; 권장 컷오프에 따라 극단적 75 이상.¹⁶ 자가 평가 우울증 척도는 우울증을 평가하기위한 검증되고 표준화 된 척도입니다. 참가자들은 설문 조사 당시 지난 20 개월 동안 특정 조건을 경험하거나 특정 상태에있는 빈도에 관한 3 질문에 응답하도록 요청 받았습니다. 예를 들어, 한 질문은 4 응답을 거의 또는 전혀 포함하지 않는 1 응답으로 리 커트 척도에서 얼마나 자주 "내가했던 일을 쉽게 할 수 있는지"를 평가하도록 응답자에게 물었습니다. 시간과 대부분 또는 모든 시간. Self-rating Anxiety Scale과 유사하게 4에서 20까지의 점수가 80에서 4까지의 총 원시 점수로 이러한 응답에 지정되었습니다. 이러한 점수는 50 수준의 우울증 중증도로 분류되었다 : 정상, 50 미만; 경증 우울증, 59 내지 60; 중등도 내지 현저한 주요 우울증, 69 내지 70; 권장 컷오프에 따라 XNUMX 이상의 중증 또는 극심한 우울증.¹⁷ 결과 측정은 분석의 용이성을 위해 50 미만의 정상으로 더 이분법 화되고 50 이상으로 저하되었습니다. 두 기기의 중국어 버전은 유효성과 신뢰성이 우수한 중국 청소년 인구에서 검증되었습니다.¹⁹

인터넷의 병리학 적 사용은 Young이 설계 한 Young 's Internet Addiction Scale이라고도하는 Internet Addiction Test에 의해 평가되었습니다.²⁰ 인터넷 중독 테스트는 20 항목 자체보고 척도이며, 디자인은 병리학 적 도박꾼이 나타내는 개념과 행동을 기반으로합니다. DSM-IV 진단 기준. 중독의 전형적인 행동을 반영하는 질문이 포함되어 있습니다. 예를 들어 "오프라인 상태에서 얼마나 자주 우울, 기분이 나쁘거나 긴장감을 느끼고 온라인 상태가되면 사라지는가?"라는 질문의 예가 ​​있습니다. 응답자들은 리 커트 척도에 대한 응답의 성향을 표시하도록 요청 받았습니다 1에서 거의 5에 이르기까지 항상 다양합니다. 인터넷 중독 테스트의 심리학 적 특성에 대한 연구는 다양한 요인에 대해 Cronbach α 값이 .82에서 .54 사이 인 우수한 신뢰성을 제안했습니다.²¹ 총 점수는 최소 20부터 최대 100까지 가능한 점수로 계산되었습니다. 중독의 심각도는 제안 된 컷오프 점수에 따라 20에서 49 점까지 평소와 같이 분류되었습니다. 50에서 79까지, 보통; 80에서 100까지 심각합니다.²⁰ 이 연구에서 10 점 이상을 득점 한 80 학생 만이 있었기 때문에; 노출 변수는 데이터 분석의 용이성을 위해 2 범주 (중증 / 중등도 및 정상)로 이분법 화되었습니다.

설문 조사에서 수집 된 기타 정보에는 인구 통계, 대도시 또는 농촌 학교, 가족 거주지, 응답자가 미혼인지 여부, 부모 교육 수준, 건강 상태 및 음주, 흡연, 신체 활동 및 수면 시간을 포함한 행동이 포함되었습니다. 가족 재정 상황에 대한 응답자의 인식, 부모의 기대, 학습 부담, 일상 생활 방해, 가족 만족, 최근 스트레스가 많은 생활 사건에 대한 정보도 수집되었습니다. 언급했듯이 이러한 변수는 청소년의 불안 및 우울증과 관련이있는 것으로 알려져 있습니다.

Stata V10.0 통계 소프트웨어 프로그램을 사용하여 데이터를 분석 하였다.²² 인터넷의 병리학 적 사용, 관심있는 모든 관심 변수 및 불안, 우울증 간의 조정되지 않은 관계를 조사하기 위해 이변 량 분석을 수행했습니다. 이것은 전향 적 코호트 연구 였기 때문에 불안, 우울증, 인터넷의 병리학 적 사용 및 관심있는 모든 변수에 대한 조정되지 않은 발생률 비율 (IRR) 및 해당 95 % 신뢰 구간 (CI)이 추정되었습니다. 이진 변수의 경우 IRR 및 해당 95 % CI는 cs 프로그램의 절차. 2 범주를 초과하는 변수의 경우, 이분법 결과에 대한 비율 계산에서 Barros 및 Hirakata의 제안에 따라 강력한 분산을 갖는 포아송 회귀 분석을 사용하여 IRR을 계산했습니다.²³ 다중 회귀 분석에 포함될 잠재적 혼란 변수의 선택은 이변 량 분석에서 이들 변수의 유의 수준에 기초합니다. 의 유의 수준에 도달 한 변수 P <.1은 노출 변수와 결과 변수 간의 조정 된 관계에 대한 추가 분석에 포함되었습니다. 강력한 분산이있는 포아송 회귀는 잠재적 인 교란 요인에 대한 조정을 통해 불안과 우울증의 조정 된 IRR을 계산하는데도 사용되었습니다.

결과

총 1618 학생들은 기준선 조사에 유용한 정보를 제공했습니다. 이 1618 응답자 중 기준선에서의 선별 결과에 따르면 1122가 자체 평가 불안 척도 및 자체 평가 우울증 척도 모두 기준보다 낮습니다. 1122 학생들 중 1041는 후속 설문에 응답했습니다. 이는 92.8 %의 후속 비율을 나타냅니다. 응답자와 비 응답자 사이의 비교는 연령, 성별, 도시 또는 농촌 학교에 다니는 여부에있어 통계적으로 유의미한 차이를 나타내지 않았습니다. 응답자의 특성 및 결과 측정 값은 표 1. 표본은 주로 13 ~ 16 세 (n = 881; 84.7 %)의 청소년으로 구성되었으며 평균 (SD) 연령은 15.0 (1.8) 세였습니다. 남학생과 여학생, 도시와 비도시 학교 사이에 거의 균일 한 분포가있었습니다. 인구 통계 학적 측면에서 대부분의 가족은 도시에 거주했으며 (n = 761; 73.1 %) 절반 이상이 가족 중 외동 아동이었습니다 (n = 623; 60.0 %). 대부분의 부모는 아버지의 약 17 %와 어머니의 12 %가 대학 및 대학원 교육을 포함한 고등 교육 수준을받은 중등 교육 수준 이상을 이수했습니다.

테이블 1. 추적시 불안 및 우울증의 빈도 분포 및 기준선에서 청소년의 개인 상태에 대한 인터넷 상태, 인구 통계, 건강 행동 및 인식의 병리 적 사용

    

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건강 상태 및 행동 측면에서 과거에 심각한 질병을 경험 한 학생은 21 명 (2.0 %)에 불과했습니다. 대부분 (n = 683; 65.7 %)은 평일에 6 ~ 8 시간의 수면을 취했으며, 265/25.7 (n = 15; 2.1 %)은 매주 규칙적인 신체 활동에 참여했습니다. 몇몇 학생은 기준선 조사에서 현재 흡연을 시도했거나 흡연 중이라고보고했으며 (n = 8; 83 %), 669 % (n = 64.4)는 조사 당시 두 번 이상 알코올을 섭취했다고보고했습니다. 대부분의 학생들은 자신의 가족 재정 상황을 다른 사람들과 거의 비슷하다고 생각했습니다 (n = 546; 52.6 %). 절반 이상이 자신의 학업 부담이 무겁거나 매우 크다고 (n = 846, 81.5 %), 대부분 (n = 230, 22.1 %)은 부모가 부모에 대한 기대치가 높고 매우 높다고 인식했습니다. 이 학생 중 536 분의 51.7 미만이 가족에 만족하고 (n = 20; 214 %), 약 절반 (n = 30; 286 %)이 자신의 신체를 정상으로 인식하고 약 XNUMX % (n = XNUMX)를 느꼈습니다. 과체중 및 약 XNUMX % (n = XNUMX) 저체중.

노출, 즉 인터넷의 병리학 적 사용 측면에서 대부분의 응답자는 일반 사용자 (n = 944, 93.6 %)로 분류되었으며, 62 (6.2 %) 중등도, 2 (0.2 %) 위험이 심각했습니다. 인터넷의 가장 일반적인 사용은 오락 (n = 448; 45.5 %), 정보와 지식 검색 (n = 276; 28.1 %), 학교 동료와의 의사 소통, 친구 사귀기, 지루함 피하기 (n = 260 ; 26.4 %). 인터넷 사용 방식과 기준선에서 병리학 적 사용 사이에는 상당한 연관성이있었습니다 (χ²₂ = 21.78; P <.001). 인터넷을 병리 적으로 사용하는 젊은이들은 오락 용으로 사용할 가능성이 높고 정보 용으로 사용할 가능성은 적었습니다. 9 개월 추적 조사에서 8 명의 학생 (0.2 %)이 심각한 불안 증세를 보이는 것으로 분류되었고 87 명 (8.4 %)이 우울증 척도의 50 점보다 높은 점수를 받았습니다.

인터넷의 병리학 적 사용, 다른 관심 변수, 우울증 및 불안 사이의 이변 량 관계를 조사했습니다. 결과는 표 2. 그림에서 알 수 있듯이 인터넷의 병리학 적 사용은 다른 잠재적 인 혼란 요인에 대해 조정되지 않은 우울증과 상당히 관련이있었습니다. 결과에 따르면 기준선에서 인터넷을 병리 적으로 사용한 학생은 2 개월 추적 조사에서 우울증을 경험할 가능성이 9 배 이상 높았습니다 (IRR, 2.3; 95 % CI, 1.2-4.1). 병리학 적 행동. 결과는 후속 조치에서 인터넷의 병리학 적 사용이 불안에 미치는 유의 한 영향이 없음을 시사했다 (IRR, 2.0; 95 % CI, 0.3-12.7). 이 샘플에서 연구 부담은 불안과 우울증의 높은 위험과 이변 량으로 유의하게 연관되는 것으로 밝혀진 유일한 잠재적 교란 변수였습니다. 따라서 인터넷 사용과 우울증 및 불안 사이의 관계에 대한 영향을 조정하기 위해 추가 Poisson 회귀 분석에 포함되었습니다. 우울증 및 불안과 관련이 있다고 문헌에서 제안 된 다른 잠재적 혼란 변수도 고려되었습니다. 여기에는 연령, 성별, 시골 또는 도시 거주, 신체 활동 참여, 가족 불만족 및 학업 부담이 포함되었습니다.

테이블 2. 인터넷의 병리학 적 사용, 인구 통계, 건강 행동 및 청소년의 개인 상태 인식에 대한 후속 조치에서 불안과 우울증의 조정되지 않은 비율 비율

    

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다변량 포아송 회귀 분석에서 얻은 결과는 표 3. 이러한 결과는 인터넷의 병리학 적 사용이 여전히 우울증과 유의미한 관련이 있지만 불안은 아님을 나타냅니다. 잠재적 인 혼란 요인을 조정 한 후, 병리 적으로 인터넷을 사용하는 사람들의 우울증에 대한 상대적 위험은 그렇지 않은 그룹의 2½ 배 (IRR, 2.5; 95 % CI, 1.3-4.3)였습니다. 인터넷의 병리학 적 사용과 후속 조치의 불안 사이에는 유의 한 관계가 관찰되지 않았습니다.

테이블 3. 청소년들 사이에서 인터넷의 병리학 적 이용을위한 불안과 우울증의 비율 조정

방법

이 연구는 중국 남동부의 젊은이들의 불안과 우울증을 포함한 정신 건강에 대한 인터넷의 병리학 적 또는 중독성 사용의 영향을 조사하기위한 것입니다. 결과는 인터넷의 병리학 적 사용이 이들 개인의 정신 건강에 해롭다는 것을 시사했다. 특히, 기준선에서 인터넷의 병리학 적 사용은 9- 개월 후속 조치에서 우울증을 예측합니다. 잠재적 인 혼란 요소를 조정 한 후, 병리학 적으로 인터넷을 사용하는 사람들은 목표 병리학 적 행동을 보이지 않는 사람들에 비해 1½ 배만큼 우울증의 위험이 증가했습니다. 이 결과는 처음에는 정신 건강 문제가 없지만 인터넷을 병리학 적으로 사용하는 젊은이들이 우울증을 일으킬 수 있음을 시사합니다. 그러나 그러한 관계는 불안에 대해 입증되지 않았습니다. 이 연구는 처음에 건강했던 젊은이들에게 인터넷을 병리학 적으로 사용하는 정신 건강 후유증을 입증하는 능력면에서 독특합니다.

청소년 정신 건강에 대한 인터넷의 병리학 적 사용의 중장기 효과에 대한 유사한 연구가 없기 때문에이 연구에서 얻은 결과를 문헌에보고 된 다른 사람과 비교하는 것은 어려울 것입니다. 그러나, 그 결과는 청소년의 인터넷 및 정신 증상 학의 병리학 적 사용에 관한 일반적인 문헌에서 얻은 것과 일치한다.^4,11,13,24 이 연구의 결과는 인터넷의 병리 적 사용과 우울증 사이의 상관 관계뿐만 아니라 인터넷의 병리 적 사용이 젊은이들의 정신 건강에 직접적인 영향을 미친다는 것을 보여줍니다. 이전 연구에서 얻은 결과, 특히 Ko et al,¹⁵ "소개"에 제시된 주장뿐만 아니라 병리학 적 인터넷 사용과 정신 건강 사이의 관계가 반드시 선형 일 필요는 없다는 가설을 세울 수 있습니다. 병리학 적 인터넷 사용이 젊은이들의 정신 건강에 미치는 영향과 병리학 적 행동에 더 큰 관여가 있음을 이해하기 위해 재귀 모델을 적용하는 것이 가능할 수 있습니다.

이 연구에서 얻은 결과는 젊은이들, 특히 중국과 같은 개발 도상국의 정신 질환 예방과 직접적으로 관련이 있습니다. 연구 결과에 따르면 병리학 적으로 인터넷을 사용하는 젊은이들은 정신 문제의 위험이 가장 높으며 행동을 계속하면 우울증이 생길 수 있습니다. 청소년의 정신 건강 문제가 지역 사회에 막대한 비용과 함께 개인의 비용뿐만 아니라 위험 요소가 식별 된 위험 그룹을 대상으로하는 조기 개입 및 예방이 젊은이들의 우울증 부담을 줄이는 데 효과적이라는 것을 이해합니다.²⁵ 최근 메타 분석에 따르면 학교 환경에서 위험에 처한 개인을 선별하는 것이 효과적인 조기 예방 전략으로 간주 될 수 있습니다.²⁶ 따라서, 모든 고등학교에서 조기 상담 및 치료의 위험이있는 개인을 식별하기 위해 인터넷의 병리학 적 사용을위한 선별 프로그램을 고려할 수 있습니다.

모든 연구에서와 같이이 연구에는 강점과 약점이 있습니다. 이것은 무작위 학생 표본을 포함하는 인구 기반 연구입니다. 응답자와 비 응답자 간에는 유의 한 차이가 발견되지 않았으며 대표 표본을 제안했습니다. 결과 측정에 표준화되고 검증 된 평가 도구를 사용하면 일부 측정 바이어스가 최소화됩니다. 또한, 이것은 코호트 연구이기 때문에 결과는 인터넷의 병리 적 사용이 청소년 정신 건강, 특히 우울증에 미치는 영향에 대한 추가 정보를 제공합니다. 이 연구는 건강한 청소년의 표본에서 인터넷의 병리학 적 사용과 우울증 사이의 시간 순서를 보여주었습니다. 이 연구에서도 일부 잠재적 인 한계가 확인되었습니다. 첫째, 성과에 대한 정보는 자체보고 된 설문지를 통해 얻습니다. 따라서 결과 변수에서 보고서 편향을 구성하지만 비차 등 편향 일 가능성이 높습니다. 둘째, 노출 변수에 대한 정보는 자체보고를 통해 수집되며 또한 회상 또는보고 편향의 대상이됩니다. 셋째, 모든 잠재적 혼란 요소가 분석에서 측정되고 조정 된 것은 아닙니다. 유전 적 변이 및 가족 우울증의 이력과 같은 요인은이 연구에서 평가되지 않았다.

기사 정보

일치: Lawrence T. Lam, 의과 대학 시드니, 호주 노틀담 대학교, 달링 허스트 캠퍼스, 160 옥스포드 스트리트, 달링 허스트, 뉴 사우스 웨일즈, 호주 2010 ([이메일 보호]).

출판물 접수 : 월 17, 2010.

온라인 게시 : 8 월 2, 2010 doi : 10.1001 / 아치 소아과 .2010.159

작성자 기여 :연구 개념 및 디자인램. 데이터 수집: 펭. 데이터 분석 및 해석램. 원고의 초안 작성: 램과 펭. 중요한 지적 내용을위한 원고의 중요 개정램. 통계 분석램. 행정, 기술 및 물적 지원: 펭.

재무 공시 : 아무도보고되지 않았습니다.

참조