2013 (이란)의이란의 마샤드 (Mashhad)에서 의학 중독자 및 인터넷 중독의 유행

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추상

1. 배경

인터넷 사용은 전 세계적으로 빠르게 증가하고 있습니다. 2002 기준으로 전세계에는 약 665 백만 명의 사용자가있었습니다. 이란에서는 3100와 2002 사이의 인터넷 사용자 수가 2006 % 증가했으며 현재이 숫자는 11.5 백만 사용자 (1), 인터넷 사용률이 아랍어를 사용하는 국가에서는 2500 %에서 영어를 사용하는 국가에서는 2000 %로 증가했습니다 (2). 많은 잠재적 인 이점에도 불구하고 부적절한 사용으로 인해 부적절한 이미지 및 콘텐츠 노출, 개인 정보 보호 부재 및 인터넷 중독과 같은 수많은 문제가보고되었습니다 (1). Young은 인터넷 중독의 증상이 니코틴, 알코올 또는 마약 중독의 증상과 비슷하기 때문에 "중독"이라는 용어가 인터넷 사용자에게 사용될 수 있다고 믿습니다. 다른 중독과 마찬가지로 의존성은 인터넷 중독의 핵심이며 금단 증후군, 관용, 충동 적 사용 및 사용 통제 불능과 같은 요인의 존재로 정의됩니다.1). '인터넷 중독'이라는 용어는 1995의 Ivan Goldberg 박사가 처음으로 '병리적이고 강제적 인 인터넷 사용'을 설명하기 위해 도입했습니다. 그리피스는이 용어를 행동 중독의 하위 그룹으로 분류했습니다 (3). Buyn과 동료들에 의해 요약 된 몇 가지 진단 기준이 제안되고 평가되었습니다.4). 또한 인터넷 중독을 평가하기 위해 다음과 같은 다양한 심리적 조치를 이용할 수 있습니다 : 젊은 인터넷 중독 테스트, 문제가있는 인터넷 사용 설문지 (PIUQ), 강제 인터넷 사용 척도 (CIUS) (4) 및 Chen Internet Addiction Scale (CIAS) (5). 사회 문화적 요소 (인구 통계적 요소, 접근 용이성 및 인터넷의 인기와 같은), 생물학적 성향 (예 : 유전 적 요소, 비정상적인 신경 화학 과정), 정신적 소인 (예 : 개인적 특성, 부정적인 영향) 및 인터넷 특정 특성으로 인해 개인은 인터넷을 과도하게 사용해야합니다 (4). Chen과 동료들이 주장하는 것처럼 (2003) 중독성 행동을 나타내는 사람들은 건강, 사회 경제적, 행동 적 문제가있을 가능성이 더 높습니다 (4). 인터넷 중독의 유병률 (0.3 % ~ 38 %)에 대한 광범위한 보고서가 있습니다 (6). 영은 인터넷 사용자의 약 5-10 %가 중독되어 있다고 추정했습니다 (1). Lejoyeux와 Weinstein의 보고서에 따르면 미국과 유럽의 인터넷 중독 유병률은 1.5에서 8.2 % (4). 대학생들은 다음과 같은 여러 가지 이유로 인터넷 중독에 크게 취약합니다.

1. 대학 캠퍼스는 인터넷에 쉽고 무제한으로 액세스 할 수 있습니다.
2. 어린 학생들은 생애 처음으로 부모의 통제에서 자유와 안도감을 경험합니다.
3. 새로운 친구를 찾는 것은 종종 인터넷을 통해 이루어집니다.
4. 학생들은 대학 환경에서 심각한 문제에 직면합니다.
5. 현대 기술의 사용에 대한 욕구는 젊은이들에게 다른 연령대보다 훨씬 강력합니다.
6. 인터넷의 가상 분위기는 학생들이 대학 과제와 숙제를하고 시험을 치르는 압력에서 빠져 나옵니다.

이전 연구에 따르면 모든 대학생의 3-13 %가 인터넷 중독자 인 것으로 추정됩니다 (5). 2003에서 Chen Internet Addiction Scale (CIAS)을 사용한 대만 대학의 1360 신입생에 대한 연구에 따르면 17.9 %가 인터넷에 중독 된 것으로 추정됩니다 (7). 젊은 설문지를 사용하여“이란 중독 아라크 의대생의 인터넷 중독 및 위험 요소 모델링”연구에서 인터넷 중독의 유병률은 10.8 %로 추정되었습니다. 이 연구에서 20 세 미만의 연령, 남성 성별 및 대화방 사용이 학생들 사이에서 인터넷 중독의 가장 중요한 예측 인자 인 것으로 밝혀졌습니다 (8).

2. 목표

청년들은 인터넷 중독에 취약한 것으로 여겨지고 의과 대학의 의료 과학 학생들이 인터넷에 쉽고 빠르게 접근 할 수 있고이 문제에 대한 과실이 개인적, 사회적, 교육적 어려움을 초래할 수 있기 때문에 이 문제의 범위와 의대생들 사이의 관련 요인. 우리의 연구 결과는 미래에이 문제를 예방하고 적절한 중재 적 연구를 설계하는 데 도움이 될 수 있습니다.

3. 재료 및 방법

이 단면 연구는 2012-2013 학기 동안이란의 Mashhad에있는 의대생에 대해 수행되었습니다. 유병률 추정 공식을 기반으로 표본 크기를 추정했습니다. 두 개의 이전 연구에서 인터넷 중독의 유병률에 따르면 (동일한 설문지를 사용하여)1, 7), 10 %, α = 0.05 및 정밀 0.03의 유병률을 고려하여, 샘플 크기는 400 인 것으로 계산되었다. 프로젝트가 승인 된 후 대상 인구의 400 구성원이 2 단계 샘플링을 통해 선택되었습니다. 의과 학생들은 교육 단계 (기본 과학, 물리 병리학, 인턴 및 인턴)에 따라 계층화되었습니다. 그런 다음 각 그룹의 편의 샘플링을 통해 각 그룹의 학생 수에 비례하여 필요한 참가자 수를 선택했습니다. 학생들은 연구 참여에 대한 사전 동의를 얻은 후에 만 ​​등록되었습니다. 모든 참가자는 연구 전 지난 3 개월 동안 인터넷을 사용 했어야합니다. 설문지는 익명이며 연구 데이터는 기밀로 유지됩니다. Chen 인터넷 중독 척도 (CIAS)와 체크리스트를 사용하여 데이터와 정보를 수집했습니다. CIAS의 페르시아어 번역은 26 항목과 5 하위 스케일로 구성됩니다. CIAS는 2003의 Chen과 동료가 인터넷 중독을 평가하도록 설계되었습니다 (5). 품목은 4 개의 리 커트 척도에 따라 주문되었습니다.

1. 강하게 동의,
2. 다소 동의하지 않습니다
3. 다소 동의하고
4. 강력하게 동의합니다.

점수 범위는 26와 104 사이였으며 높은 점수는 인터넷 중독의 심각도가 더 높음을 나타냅니다 (26-63는 정상적인 사용을 나타내고 64-67는 위험 사용 및 선별이 필요함을 나타내고 68-104는 인터넷 중독을 나타냅니다). Ramazani와 동료 (2012)는이란 의대생들 사이에서이 설문지를 검증했습니다 (1). 이 설문지의 결과는 전체 지수, '인터넷 중독의 주요 증상'(IA-Sym), '인터넷 중독 관련 문제'(IA-RP)의 두 가지 척도, 강박 적 증상의 다섯 가지 하위 척도 (Com ), 금단 (Wit), 내성 증상 (Tol), 대인 건강 문제 (IH) 및 시간 관리 어려움 (TM). 원래 연구에서 Chen과 동료들은 Cronbach의 스케일 알파와 CIAS 설문지의 하위 스케일을 0.79에서 0.93 범위로 추정했습니다. 2005 년에 Ku et al. Cronbach의 알파가 0.94 (9). Ramazani와 동료들은 또한 0.67에서 0.85 사이의 하위 척도에 대한 Cronbach의 알파 값을보고했습니다. 또한이 연구에서 CIAS와 IAT (Young internet addiction questionnaire) 사이의 P <0.85 인 r = 0.001의 수렴 계수는이 설문지의 높은 수렴 타당성을 나타냅니다.1). 따라서 이전 연구는이 설문지의 높은 수준의 신뢰성과 타당성을 확인했습니다. 우리 연구에서 종속 변수는 인터넷 중독이었습니다. 이 연구의 독립 및 배경 변수에는 연령, 성별, 거주지, 결혼 여부, 교육 단계, 월간 인터넷 서비스 비용, 주요 인터넷 사용 시간, 인터넷 사용 기간, 인터넷 활동 유형 및 차, 커피 및 담배 소비. 의대생이 필요한 수의 설문지를 작성하고 데이터를 수집 한 다음 SPSS 버전 11.5로 분석했습니다. 첫째, 각 그룹의 특성을 중심 및 분산 측정을 사용하여 설명하고 표와 차트로 표시했습니다. 그런 다음 그룹 간의 질적 변수를 비교하기 위해 카이 제곱 테스트를 사용했습니다. 정량적 변수의 경우 KS 테스트를 통해 데이터의 정규성을 평가했습니다. T- 검정은 정규 분포를 사용하는 두 독립 그룹 간의 평균을 비교하는 데 사용되었습니다. 비정규 분포의 경우 등가 비모수 검정 (Mann-Whitney)이 사용되었습니다. 모든 분석에서 유의 수준은 P <0.05로 설정되었습니다.

4. 결과

400 분산 설문지 중 383 학생들은 149 (38.9 %)가 남성이고 234 (61.1 %)가 여성 인 본 연구에 참여했습니다. 참가자의 평균 연령은 21.79 ± 2.42 (범위 = 17-30)입니다. 표 1 참가자의 인구 통계 학적 특성 및 인터넷 사용과 관련된 기타 요소를 보여줍니다. 인터넷 사용의 평균 길이는 하루 1.87 ± 1.72 시간이며 범위는 0-10 시간입니다.

 

테이블 1.

2013의 Mashhad University 의대생들 사이에서 인터넷 사용과 관련된 인구 통계 학적 특성 및 기타 요인^a

모든 383 참가자는 다양한 목적으로 인터넷을 사용했습니다. 11 사용자 (2.9 %)는 게임을하기 위해 인터넷을 사용했습니다. 영화와 음악을 다운로드 한 129 명 (33.7 %); 새로운 사람들과 채팅하기위한 24 명 (6.3 %); 과학적 검색을위한 153 명 (39.9 %); 친구 및 가족과 의사 소통을하는 134 명 (35 %); 이메일 확인을위한 207 명 (54 %); 인터넷 쇼핑을위한 22 명 (5.7 %); 뉴스를 읽는 96 명 (25.1 %); 그리고 마지막으로 웹 로그를 작성하는 21 명 (5.5 %)입니다. 표 2 이 연구에서 CIAS 설문지의 척도 및 하위 척도에 대한 평균, 표준 편차 및 점수 범위를 보여줍니다. CIAS 설문 조사에 따르면 연구 대상 인구의 63, 67, 92.7 %의 컷 포인트를 고려하면 인터넷에 중독되지 않았지만 2.1 %는 위험에 빠졌고 5.2 %는 인터넷에 중독되어 있었으며 마지막 두 그룹은 문제가있는 그룹으로 간주되었습니다.표 3).

 

테이블 2.

2013의 Mashhad University of Medical Sciences 학생들의 인터넷 중독 (정의 된 점수에 따름) 유병률

 

테이블 3.

Chen Internet Addiction Questionnaire (CIAS)의 척도 및 하위 척도에 대한 평균, 표준 편차 및 점수 범위

그 결과, 문제가있는 사용자 그룹의 72 %, 정상 그룹의 36 %가 남성 (P <0.001)으로 성별과 인터넷 사용 패턴간에 유의 한 관계가 있음이 밝혀졌습니다. 기초 과학 학생이 문제 집단에서 가장 많은 비중을 차지하여 교육 단계와 인터넷 사용 패턴 사이에 유의 한 관계가 있었다 (P = 0.04). 평균 연령과 결혼 상태에 관해서는 두 그룹간에 유의 한 차이가 관찰되지 않았습니다 (표 4).

 

테이블 4.

인구 통계 학적 특성과 정상 그룹과 문제 그룹 간의 인터넷 사용과 관련된 기타 요인을 비교하기위한 분석 테스트 결과^a

평균 일일 인터넷 사용 시간, 주요 사용 시간 및 평균 월간 인터넷 서비스 비용은 두 그룹간에 유의하게 달랐습니다. 따라서 정상 사용 그룹에서는 하루 평균 인터넷 사용 시간이 1.7 ± 1.54 시간이었고 문제 그룹에서는 3.92 ± 2.39 (P <0.001)이었고 후자 그룹에서는 심야와 자정에 훨씬 더 많이 인터넷을 사용했습니다. 일반 그룹보다 자주 발생합니다 (P = 0.02). 또한 문제가있는 사용자는 일반 사용자보다 인터넷에 더 많이 지출합니다 (P <0.001). 평균 일일 차 소비량은이 그룹들간에 유의하게 달랐기 때문에 문제가있는 사용자는 일반 그룹보다 더 많은 차를 마 셨습니다. 그러나 커피를 마시는 것은 이들 그룹간에 다르지 않았습니다. 흡연은 그룹간에 유의 한 차이가 없었다 (P = 0.81) (표 4).

각 유형의 인터넷 활동의 상대 빈도는 표 5이 중 가장 빈번하고 가장 빈번한 유형은 각각 이메일을 확인하고 게임을하는 것입니다. 적절한 통계 테스트를 사용하여 게임 그룹의 빈도 분포, 새로운 사람들과의 대화, 친구 및 가족과의 의사 소통이 정상 그룹에 비해 문제 그룹에서 더 빈번한 것으로 나타 났으며, 이러한 차이는 통계적으로 유의했습니다. 반면 영화와 음악 다운로드, 과학적 검색, 전자 메일 확인, 인터넷 쇼핑, 뉴스 읽기, 블로그 작성은 두 그룹간에 크게 다르지 않았습니다.

 

테이블 5.

정상 그룹과 문제 그룹 간의 인터넷 활동 빈도를 비교하기위한 분석 테스트 결과 ^a

5. 토론

이 연구에 따르면 총 참가자 수의 2.1 %가 위험에 노출되어 있고 5.2 %는 사용자에 중독되어 있으므로 모든 참가자 중 7.3 %가 문제가있는 사용자로 간주되었습니다. Deng과 동료들에 의해 수행 된 연구에서,이 장애의 유병률은 우리 자신의 결과와 일치하는 학생들 사이에서 5.52 %라는 것이 밝혀졌습니다. 마찬가지로 Ramazani와 동료들은이란 의대생의 3 %의 총 유병률을 발견했습니다.1). 인터넷 중독의 유병률이 간호 학생 중 24 (10.3 %), 조산사 중 7 (9.9 %), 의료 구조 학생 중 5 (9.1 %) 및 42 (19.6) 물리 치료 학생 중 %)10, 11). 이러한 연구를 비교하는 것은 연구 모집단의 차이, 적용 도구 및 사회적 및 문화적 맥락의 차이로 인해 어려운 작업이라는 점에 유의해야합니다. 이 연구의 참가자들은 이메일 확인, 과학적 검색, 친구 및 가족과의 커뮤니케이션, 영화 및 음악 다운로드, 새로운 사람들과의 대화, 인터넷 쇼핑, 블로그 및 마침내 게임을한다. 이 연구에서 문제가있는 인터넷 사용자들 사이에서 가장 빈번하게 인터넷을 사용하는 것은 새로운 사람들과 채팅하고, 친구 및 가족과 대화하고, 온라인 게임을하는 것이 었습니다. 처음 두 가지 활동은 인터넷 의존성과 관련된 가장 중요한 활동으로, 중독 된 사용자가 대부분 대화방을 선호한다는 다른 연구에서 확인한 사실과 일치합니다 (1, 3, 8, 10, 12, 13). 대부분의 다른 연구와 마찬가지로,이 연구는 인터넷 의존성과 과학적 검색을위한 인터넷 사용 간에는 유의 한 관계가 없음을 보여주었습니다. 이 발견은 다른 연구와 일치했다14). 대조적으로, Dargahi와 동료들은 2 세에서 15 세 사이의 사람들을 대상으로 한“인터넷 중독과 서부 테헤란 39 구역 거주자의 관련 요인”이라는 제목의 설문 조사에서 인터넷 사용이 과학 활동과 관련이 있음을 증명했습니다 (15); 이러한 모순은 대부분 연구 모집단의 차이에 기인합니다. 이전 연구와 마찬가지로이 연구의 결과는 게임을하는 것과 인터넷 중독 사이에 중요한 관계가 있음을 나타 냈습니다 (12, 16). 이 연구에서 Bernardi와 동료들이 수행 한 연구 결과와 일치하는 두 그룹 사이의 참가자의 평균 연령은 크게 다르지 않은 것으로 밝혀졌습니다.17)와 Mohammad Beigi와 Arak University of University의 학생들에 대한 동료들. 그러나 대부분의 이전 연구자들은 중독의 심각성과 연령 사이에 중요한 관계가 있다고 결론을 내렸으므로 젊은 사람들은 인터넷 중독 장애의 위험이 높습니다 (7, 8, 15, 18-20). 어쩌면이 모순의 이유는 이전 연구의 연구 인구가 나이가 더 많았 기 때문일 수 있습니다. 이 연구에 따르면 인터넷 중독은 이전 연구와 일치하는 남성에서 더 흔했습니다.3, 7, 8, 12, 21-24). 청소년에 대한 Ikenna Adiele와 Wole Olatokun이 수행 한 연구에서 인터넷 중독자 대상의 남성 대 여성 비율은 대략 3 : 1 (25).

이 연구에 따르면 문제가있는 인터넷 사용자는 일반 사용자보다 인터넷을 사용하는 데 더 오랜 시간을 보냈으며 이는 이전 연구와 일치했습니다 (13, 23). 시간 낭비는 중독 된 사용자들 사이에서 기능이 저하되는 가장 큰 원인 중 하나입니다.

우리의 연구는 교육 단계와 인터넷 중독 사이의 중요한 관계를 제안했습니다. 우리의 연구는 결혼 여부와 인터넷 중독 사이의 관계가 없음을 발견했습니다. 그럼에도 불구하고, 그러한 관계는 이전 연구의 대부분에서 발견되었는데, 이는 인터넷 중독이 결혼 한 사람들보다 독신자들 사이에서 더 흔하다는 것을 발견했습니다.15). 우리의 연구에서 인터넷 사용의 주요 장소는 연구 그룹간에 크게 다르지 않았습니다. 연구에 따르면 인터넷 액세스의 위치는 인터넷 중독의 잠재적 위험 요소입니다 (12, 22, 26, 27). 결과에 따르면 문제가있는 사용자는 대부분 밤과 자정에 인터넷을 사용하는 경향이 있습니다. 의대생들 사이에서 밤과 자정에 인터넷을 사용하면 사회, 학업 또는 직업상의 문제가 발생 하여이 그룹의 인터넷 중독을 악화시킬 수도 있습니다 (28). 이 연구의 강점 중 하나는 참가자들이 교육의 모든 단계에서 선발되었으며 관련 인터넷 중독 요소도 평가되었다는 것입니다. 그러나 우리 연구에는 몇 가지 한계가 있습니다. 첫째, 인터넷 중독의 진단을 확인하기위한 인터뷰는 없었다. 둘째, 우리는 인터넷 중독과 잠재적 위험 요소 사이의 관계를 확립하려고 시도하지 않고 인터넷 중독과 잠재적 위험 요소 사이의 관계를 확립하려고 시도했습니다. 마지막으로, 일부는 우리 연구의 강도에 부정적인 영향을 줄 수있는 설문지를 작성하기를 거부했습니다. 우리의 연구에 따르면 인터넷 중독의 유병률은 다른 인구 및 대학보다 많지 않지만 전 세계적으로 인터넷 중독의 유병률이 급격히 증가함에 따라 연구 대상 인구는 인터넷 중독 위험이 높아질 수 있습니다. 따라서 관련 및 원인 요인에 초점을 맞추면이 민감한 그룹을위한보다 효과적인 중재 및 치료를 설계하는 데 도움이 될 수 있습니다. 마지막으로, 우리는 학생들의 인터넷 중독과 관련된 원인과 요인을 결정하기 위해 과목을 인터뷰함으로써 추가 연구를 수행 할 것을 제안합니다.

감사의

각주

참고자료