문제가있는 인터넷 사용 및 면역 기능 (2015)

PLoS One. 2015 8 월 5, 10 (8) : e0134538. doi : 10.1371 / journal.pone.0134538.

갈대 P1, 사악한 R1, 오스본 LA2, 로마노 남3, Truzoli R3.

추상

문제가있는 인터넷 사용은 다양한 심리적 동반 질환과 관련이 있지만, 신체적 질병과의 관계는 같은 수준의 조사를받지 못했습니다. 현재의 연구는 505 참가자를 온라인으로 조사하고 인터넷 사용 문제 (인터넷 중독 테스트), 우울증 및 불안 (병원 불안 및 우울증 척도), 사회적 격리 (UCLA 외로움 설문지), 수면 문제 (피츠버그 수면 품질 지수)에 대해 질문했습니다. 및 현재 건강 – 일반 건강 설문지 (GHQ-28) 및 면역 기능 설문지. 결과는 샘플의 약 30 %가 IAT에 의해 측정 된 바와 같이 약하거나 더 나쁜 수준의 인터넷 중독을 나타내는 것을 보여 주었다. 남성과 여성이 인터넷을 사용하는 목적에는 차이가 있었지만 성별 간의 문제 사용 수준에 대해서는 차이가 없었습니다. 인터넷 문제는 우울증, 불안, 사회 격리 및 수면 문제와 같은 다른 모든 심리적 변수와 밀접한 관련이 있습니다. 인터넷 중독은 또한자가보고 된 면역 기능의 감소와 관련이 있었지만 일반적인 건강 상태 (GHQ-28)와는 관련이 없습니다. 문제가있는 인터넷 사용과 면역 기능 저하 사이의 관계는 공동 이환의 영향과 무관 한 것으로 밝혀졌습니다. 문제의 인터넷 사용 수준과 면역 기능 사이의 부정적인 관계는 그러한 인터넷 사용에 의해 생성 된 스트레스 수준과 코티솔과 같은 면역 억제제와 관련된 후속 교감 신경 활동에 의해 매개 될 수 있다고 제안된다.

인용 : Reed P, Vile R, Osborne LA, Romano M, Truzoli R (2015) 문제가있는 인터넷 사용 및 면역 기능. ONE 10 (8) : e0134538를 선택하십시오. doi : 10.1371 / journal.pone.0134538

에디터 : 스페인 그라나다 대학교 안토니오 베르데 호-가르시아

수신 : 12 월 3, 2014; 수락 : 7 월 10, 2015; 게시 : 2015 년 8 월 5 일

저작권 : © 2015 Reed et al. 이 문서는 크리에이티브 커먼즈 저작자 표시 라이선스, 어떤 매체에서든 무제한 사용, 배포 및 복제가 가능하며 원 저작자와 출처를 적립 한 경우

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기금 : 저자는보고하거나 지원할 자금이 없습니다.

경쟁 관심: 저자는 경쟁적 이익이 없다고 선언했다.

개요

인터넷의 과도한 또는 부적응 적 사용 (또는 문제가있는 인터넷 사용)은 일부 개인 그룹의 문제로 제안되었습니다.1,2], 그리고 IAD (Internet Addiction Disorder)가 유용한 개념인지에 관한 추가 연구의 필요성이 제안되었다 [1,3]. 인터넷 사용과 관련된 문제를보고하는 개인은 다음과 같은 여러 관련 증상을 기록합니다.4,5,6], 인터넷에서 분리 될 때 부정적인 영향 [7]. 일반 인구에서 문제가있는 인터넷 사용률의 추정치는 2 %와 8 % 사이에서 다양하며 더 어린 표본에서 최대 20 % 범위입니다 [3, 8-10], 이러한 수치는 사용되는 '문제 인터넷 사용'또는 '인터넷 중독'의 정의가 다르기 때문에 정확하게 해석하기 어렵습니다.

인터넷 사용에 문제가 있다고보고 한 사람들은 광범위한 심리적, 사회적 문제도보고합니다.10-12]. 인터넷 사용에 문제가 있다고보고 한 사람들에게 지적 된 심리적 병적 상태는 다음과 같은 것으로 밝혀졌습니다.7,13,14], 주의 결핍 과잉 행동 장애 [15], 자폐 스펙트럼 장애 [7,16], 우울증 [13-15, 17], 충동 조절 및 적개심18-20], 정신 분열증 [7,21]. 사회 불안 장애 [18] 그리고 외로움 [22]도 IAD와 매우 관련이 있습니다. 또한 높은 수준의 생활 스트레스 [23]와 사회적 고립 [22, 24-26], 더 낮은 삶의 질 [24,27], 인터넷 사용에 문제가 있다고 신고 한 사람들이 언급했습니다.

문제가있는 수준의 인터넷 사용은 신경 학적 변화와 관련이있다.28,29]. 점점 더 많은 연구에 따르면 다른 행동 중독과 마찬가지로 문제가있는 인터넷 사용은 도파민 시스템의 이상과 관련이 있습니다.30,31], 그리고 교감 신경 활동 증가 [32,33] 또한 서로 관련이있는 것으로 나타났습니다.34].

IAD의 심리적 및 신경 학적 상관 관계에 관한 문헌이 증가하는 것과는 달리, 문제가있는 인터넷 사용이 신체 건강에 미치는 영향에 대한 연구는 거의 없었습니다. 수면 장애와 심한 인터넷 사용 간의 관계가 확립되었습니다 [35,36], 인터넷 사용 문제와 식욕 부진 사이의 관계가 있으므로 [37] 비만과 같은 체중 문제 발생 [38]. 일부 연구는 문제가있는 인터넷 사용과자가보고 된 건강 관련 삶의 질, 질병과 관련된 개념 사이의 연관성을 발견했지만, 그러한 시연은 거의없고이 문헌에는 불일치가 있음에 주목해야한다.39,40]. 예를 들어 SF-36로 측정 한 건강 관련 삶의 질은 인터넷 사용에 문제가 있지만 인터넷 사용 시간과는 관련이 없지만 [40]. 대조적으로, 건강 관련 삶의 질이 일반 건강 설문지 (GHQ)에 의해 측정되었을 때, IAD와의 관계는 거의 없었다 [9,39]. 이 두 가지 건강 관련 삶의 질 척도를 사용하여 발견 한 다양한 패턴의 이유는 불분명하지만, 연구 전반에 걸쳐 문제가있는 인터넷 사용 개념의 운영상의 차이와 SF-36의 초점에 대한 SF-XNUMX의 초점이 신체적, 심리적 건강 관련 삶의 질 모두 GHQ의 심리적 초점에 비해. 따라서 건강 관련 삶의 질에 관한 문헌은 현재 해석하기 어렵다.

위의 논의는 인터넷의 사용이 증가함에 따라이 잠재적으로 중요한 영역에 대한 추가 연구가 필요하다는 것을 암시한다.3], 건강 기능에 미치는 영향과 관련된 명확한 증거가 없음 그것 자체로 건강 관련 삶의 질과 관련된 신체 질환의 수준을 높이는 부수적 인 문제는 건강 시스템에 원인이 될 수 있습니다. 물론, 인터넷 사용에 문제가 있다고보고 한 사람들에 의해 나타나는 병적 상태를 고려할 때, 인터넷 사용에 문제가 있거나 신체 질환 사이의 관계는 여러 가지 문제 중 하나의 결과 일 수 있습니다. 식이 요법과 수면 패턴이 좋지 않다는 점에서 문제가있는 인터넷 사용을보고 한 사람들의 자아 무시는 신체 질환의 증가에 관여 할 수 있습니다37,40]. 확실히, 수면 상태가 좋지 않으면 면역 기능의 일부 측면을 예측하는 것으로 나타났습니다.41-43]. 또한 병적 심리적 문제도 중요한 역할을 할 수 있습니다. 정신 건강 문제는 1 년 동안보고 된 감기 횟수와 관련이있는 것으로 알려져 있습니다.44]. 구체적으로 두 우울증 모두45-47], 불안 및 스트레스 문제 [48], 특히 사회적 불안과 외로움 [49-51], 면역 기능 장애를 예측합니다. 마지막으로, 인터넷 사용에 문제가있는 사람들에게 알려진 교감 신경계의 활성화는 아드레날린과 코티솔 수치의 증가와 관련이 있으며, 특히보고 된 스트레스 수준이 높은 사람들에게서 면역 기능이 저하된다 [52]. 문제가있는 인터넷 사용과 신체 질환의 관계에 대한 조사는 기능 관련 측면의 상대적인 기여도를 평가해야합니다.

분명히, 신체 건강은 매우 광범위한 개념이지만, 위의 리뷰는 문제가있는 인터넷 사용이 직접적인 연구를받지 않은 면역 기능에 특히 영향을 미칠 수 있음을 시사합니다.53]. 이 경우 감기와 같은 질병 [54], 인플루엔자 [55], 찬 상처 [56], 폐렴 [57], 패혈증 [58] 및 피부 감염 [59], 문제가있는 인터넷 사용이 신체 증상에 미치는 영향을 평가할 때 중점을 두는 것이 중요 할 수 있습니다. 위에서 언급 한 것처럼 문제가있는 인터넷 사용과 신체 질환 사이의 관계에 대한 이전의 탐구는 SF-36 및 GHQ와 같은 도구를 사용하여 얻은 건강 관련 삶의 질에 대한 보고서에 중점을 두었습니다. 이러한 조치는 신뢰할 만하지 만 반드시 특정 질병 세트에 중점을 두지는 않으며 면역 체계가 억제 된 개인이 전시되기 쉬운 질병과 관련이 없습니다. 면역 기능이 손상 될 수있는 정도를 결정하기 위해, 이전 연구는 일반적으로 열악한 면역 기능과 관련이있는 증상에 대한 자기보고를 조사했습니다.31,44]. 이러한 상황에서 자기 보고서는 강력한 방법으로 간주됩니다. 이러한 증상은 자기 식별하기 쉽고 건강 전문가에게보고되지 않으므로 의료 기록에 표시되지 않으며 객관적으로 확인할 수있는 바이러스 성 원인이없는 경우가 종종 있습니다 [54].

위의 고려 사항을 감안할 때, 현재의 연구는 문제가있는 인터넷 사용과 건강의 두 가지 주요 지표 (면역 기능 및 자체보고 된 건강 상태)와 다양한 건강 관련 변수 (우울증, 불안, 외로움, 수면 문제). 특히 관심의 대상은 인터넷 사용 문제와 면역 관련 신체 건강 사이의 관계에 관한 것으로 이전에는 구체적으로 평가되지 않았습니다. 이와 관련하여,이 연구의 초기 목표는 높은 수준의 문제가있는 인터넷 사용이 면역 관련 질병에 대한 더 큰보고와 관련이 있는지 여부를 조사하는 것이 었습니다 (인터넷 문제가 측정 된 다른 건강 관련 변수에 미치는 잠재적 영향 이상) ). 또한, 문제가있는 인터넷 사용과 자체보고 된 건강 상태 사이의 관계 특성을 조사하는 것을 포함하여, 이전에 연구에서 검토되지 않은 많은 2 차 목표가있었습니다. 이 변수가 면역 관련 증상의보고로서 문제가있는 인터넷 사용과 동일한 관계를 나타내는 지 여부를 확인하기 위해 조사되었습니다. 불안, 우울증, 외로움 및 수면 문제와 같은 면역 기능 저하를 예측하는 것으로 밝혀진 인터넷 사용 문제를 나타내는 사람들과 관련하여 발생할 수있는 다양한 잠재적 문제들이 인터넷 사용 문제 간의 관계를 결정하기 위해 측정되었습니다. 이러한 병적 병적 문제와 무관 한 신체 건강 증상. 이것은 연관성이 존재하는 경우 문제가있는 인터넷 사용과 면역 기능 저하 사이의 관계의 본질을 확립하는 첫 단계를 허용해야합니다.

방법

윤리 성명서

이 연구에 대한 윤리적 승인은 스완 지 대학교 심리 윤리위원회에서 얻은 것입니다. 참가자는 제공된 정보 시트를 읽은 후 동의서에 서명하여이 연구에 참여할 수있는 정보에 동의했으며 윤리위원회는이 동의 절차를 승인했습니다.

참가자

인터넷 사이트 (소셜 네트워킹 사이트, 블로그 및 마이크로 블로그 사이트 및 게임 사이트)에 게시 된 링크를 통해 5 백 5 명의 참가자 (265 여성 및 240 남성)가 모집되었습니다. 온라인 채용 전략은 문제가있는 인터넷 사용의 영향에 대한 이전의 탐색과 일치하여 채택되었습니다.60,61].

모든 참가자는 자원 봉사자였으며 참여에 대한 어떠한 형태의 보상도받지 못했습니다. 참가자들의 평균 연령은 29.73 세 (+13.65, 범위 18-101) : <20 세 = 7.5 %; 21 ~ 29 세 = 61.8 %; 30-39 세 = 15.5 %; 40-49 세 = 4.6 %; 50 ~ 59 세 = 4.2 %; 60 년 이상 = 5.9 %. 참가자의 자기보고 민족은 다음과 같습니다. 202 (40 %) 백인; 50 (10 %) 혼합 / 다중 민족 그룹; 141 명 (28 %) 아시아 인; 106 (21 %) 블랙 / 아프리카 / 카리브해; 및 6 (1 %) 기타 인종 그룹. 샘플의 결혼 상태는 다음과 같습니다 : 305 (60 %) 독신, 65 (13 %) 기혼 또는 동거 관계; 다른 형태의 관계에서 105 명 (21 %); 이혼하거나 사별 한 30 명 (6 %).

참가자의 일반적인 인터넷 사용

참가자들은 지난 몇 개월 동안 인터넷에서 보낸 주당 시간 수를 추정하도록 요청하여 평균 인터넷 사용을 추정해야합니다. 이 조치는 일반적으로 인터넷 사용에 문제가있는 연구에서 수행됩니다.40,61]. 인터넷 사용이 많은 것과 관련된 몇 가지 문제와 관련이있는 '비전문가 용'이라는 제안이 있었지만 [40], 전문가 / 비전문가 구분이 모든 응답자에게 적용되는 것은 아니며, 일부 응답자에 대해서는 이러한 사용법을 구별하기가 어려울 수도 있습니다. 또한 전체 인터넷 사용 자체도 인터넷 관련 문제와 관련이있는 것으로 밝혀졌습니다.40].

보고 된 주당 평균 인터넷 사용 시간 수는 39.57 (+ 28.06, 범위 = 1 ~ 135)입니다. 28.3 %는 온라인 주당 1와 20 시간 사이의 지출을보고했습니다. 29.5 %가 온라인으로 주당 21에서 40 시간을 소비한다고보고했습니다. 22.4 %는 온라인으로 일주일에 41에서 60 시간을 소비한다고보고했으며 19.8 %는 인터넷에서 일주일에 61 시간을 소비한다고보고했습니다. 여성이 온라인으로 보낸 주당 평균 시간 수는 34.77 (± 26.84, 범위 = 1–135)이며, 남성의 경우 44.88 (± 28.46, 범위 = 6–130)입니다. 독립적 인 그룹 t 테스트에 따르면이 차이는 통계적으로 유의하며 중간 크기의 효과가 있습니다. t(503) = 4.11, p 0.001 미만, d = 0.366. 온라인에서 보낸 시간과 시간 사이에 유의하지만 약하고 긍정적 인 선형 관계가있었습니다. F(1,503) = 6.74, p 0.05 미만, R2 = 0.013이지만이 변수들 사이의 더 강한 역 U 이차 관계, F(1,502) = 11.10, p 0.001 미만, R2 = 0.042). 그러나 샘플이 현재 단일 인 (N = 331)과 어떤 형태의 관계 (N = 174) 인 것으로 나뉘었을 때 온라인에서 보낸 시간에 통계적으로 유의 한 차이가 없었습니다. t (503) = 1.48, p > .10, d = 0.146. 마찬가지로, 다른 인종 그룹에서 온라인으로 보낸 시간 사이에는 정적으로 중요한 차이가 없었습니다. F <1.

또한 참가자들은 인터넷 사용 유형에 대해 질문을 받았으며 지난 몇 개월 동안 특정 유형의 인터넷 사이트를 방문했는지 여부를 표시하라는 요청을 받았습니다. 이 질문에 대한 답변은 표 1여기에는 다양한 형태의 웹 사이트를 방문한 전체 샘플의 비율과 남성 및 여성의 비율, 그리고 사이트를 방문한 참가자 (29 세 미만) 및 더 오래된 (30 세 이상)의 비율이 표시됩니다. 게다가, 표 1 이 데이터에 대한 Phi 계수를 표시합니다 (실제로 표시되는 백분율이 아니라 실제 참가자 수에 따라 계산 됨). 표 1). Phi 계수는 변수 사이의 연관 정도에 대한 인덱스를 제공합니다 (해당 카이-제곱 통계량이 유의하면 통계적으로 유의합니다).

미리보기
표 1. 다양한 형태의 샘플 웹 사이트 방문 비율 (남성 및 여성 비율)과 젊고 더 오래된 참가자는 Phi 계수와 함께 사이트를 방문한 비율입니다.

doi : 10.1371 / journal.pone.0134538.t001

이러한 데이터는 소셜 네트워킹 (예 : Facebook, Twitter) 및 쇼핑 / 뱅킹 웹 사이트가 가장 일반적으로 사용되는 인터넷 사이트 유형임을 보여줍니다. 도박 (복권 사이트 포함), 게임 및 성적 / 데이트 콘텐츠가있는 사이트는 보통 블로그 (트위터 제외) 또는 대화방에 참여하는 소수의 사람들과 함께 적당히 사용되었습니다. 인터넷 사용에는 남성보다 소셜 미디어 및 쇼핑 사이트를 사용하는 여성과 여성, 게임 / 성 / 데이트 사이트 및 채팅방을 사용하는 남성이 여성보다 더 많은 성별 차이가있었습니다. 30 세 미만의 사람들이 30보다 소셜 네트워킹 사이트와 웹 사이트를 더 많이 사용했습니다. 그러나 30 세 이상의 사람들은 쇼핑 사이트 / 뱅킹 사이트뿐만 아니라 뉴스 사이트, 전통적인 블로그 및 대화방을 30 세보다 더 자주 사용했습니다.

소스

인터넷 중독 테스트 (IAT)

IAT [62]는 인터넷 사용이 일상 생활 (예 : 업무, 수면, 관계 등)을 방해하는 정도를 포괄하는 20 항목 규모입니다. 각 항목은 1–4 스케일로 점수가 매겨지며 전체 점수 범위는 20에서 100까지입니다. IAT의 요인 구조는 현재 논의되고있다.61,63]이지만 IAT의 총 점수에 대한 40 이상의 컷오프 점수는 인터넷 사용에 문제가있는 수준을 나타내는 것으로 간주됩니다.7,62,64] 스케일의 내부 신뢰성이 .90 사이 인 것으로 밝혀졌습니다 [64] 및 .93 [62].

병원 불안 및 우울증 척도 (HADS)

HADS [65]는 널리 사용되는 불안과 우울증의 척도입니다. 병원의 일반 의료 외래 환자가 사용하도록 원래 설계되었으며 비 의료 시료에 사용되었습니다.66,67]. 지난 주와 관련된 14 항목 (불안 7 및 우울증 7)이 포함되어 있습니다. 불안과 우울증에 대해 각각 7 질문이 있으며, 각 질문은 증상의 심각성에 따라 0에서 3까지 점수가 매겨집니다. 최대 점수는 각 스케일에 대한 21입니다. 응답자는 4 가지 범주로 분류 할 수 있습니다. 0–7 일반; 8–10 온화함; 11–14 중간; 15–21가 심각합니다. 시험 재시험의 신뢰성과 타당도65]이며 내부 신뢰도는 불안 척도의 경우 .82이고 비 임상 인구의 경우 우울증 척도의 경우 .77입니다.67].

UCLA 외로움 규모

UCLA 외로움 척도 [68]는 외로움을 평가하도록 설계된 20 문으로 구성됩니다. 참가자는 4- 포인트 척도 (“나는 종종 이런 느낌이 난다”,“나는 때때로 이런 느낌이 난다”,“나는 거의 이런 느낌이 없다”및“나는 이런 느낌이 없다”)를 사용하여 각 질문에 응답하며, 0에서 3까지 득점하여 총 점수에 0부터 60까지의 범위를 제공합니다. 높은 점수는 외로움의 심각도가 더 높다는 것을 나타냅니다. 외로움 문제에 대한 차단 점은 일반적으로 표본 평균보다 1 표준 편차가 높습니다. 이 저울은 .92의 내부 일관성과 .73의 테스트 재시험 안정성으로 높은 신뢰성을 제공합니다.69].

피츠버그 수면 품질 지수 (PSQI)

이 PSQI [70] 10 주요 질문으로 구성되며 일부는 하위 섹션으로 구성되며 참가자는 수면 습관에 대한 데이터를 입력해야합니다. 설문지는 0와 21 사이의 점수를 주는데, 높은 점수는 수면 상태가 나 빠지고 5보다 큰 점수는 수면 상태가 나쁘다 [70]. PSQI는 테스트에 사용될 때 "테스트 재시험 안정성"이 높고 유효성이 우수한 것으로 밝혀졌습니다.70].

일반 건강 설문지 (GHQ-28)

GHQ-28 [71] 정신과 건강 문제의 범위를 측정하고 4 하위 척도로 나뉩니다 : 신체 증상, 불안과 불면증, 사회적 기능 장애 및 심한 우울증. 각 하위 스케일에는 7 항목이 포함되어 있으며 모두 4 포인트 리 커트 유형 스케일로 응답해야합니다. 전혀, 평소보다 더, 평소보다 더, 평소보다 훨씬, 0 ~ 3를 각각 채점합니다. 저울의 내부 신뢰성은 .90 이상입니다. 현재의 연구에서는 체세포 증상 척도 만 분석하여 참가자들에게 자신이 느끼는 정도를 평가하도록 요청했습니다. 일반적인 건강 상태, 강장제, 쇠약, 병, 머리 통증, 압박감 또는 압박감 머리, 뜨거운 또는 차가운 주문.

면역 기능 설문지 (IFQ)

IFQ는 면역 기능 저하와 관련된 다양한 증상의 빈도를 평가하는 15 항목으로 구성됩니다. 일반 인구의 빈도와 면역 결핍과의 직접적인 관계를 바탕으로 설문지의 항목으로 다음 조건을 선택했습니다.54], 인플루엔자 [55], 찬 상처 [56], 폐렴 [57], 패혈증 [58] 및 피부 감염 [59]. 이러한 상태의 주요 증상을 분석 한 후 19 증상 항목이 면역 체계 기능이 약화되는 증상으로 목의 통증, 두통, 독감, 콧물, 기침, 찬 상처, 종기, 가벼운 열, 사마귀 / 사마귀 등이 설문지에 포함되었습니다. , 폐렴, 기관지염, 부비동염, 갑작스런 고열, 귀 감염, 설사, 수막염, 눈 감염, 패혈증 및 장기 치유 손상. 그들은 5- 포인트 리 커트-타입 척도로 평가되었습니다 (각각 0에서 4까지의 점수로 한 번 또는 두 번, 가끔, 정기적으로, 자주). 총 점수는 0에서 79까지이며 높은 점수는 면역 기능 저하를 반영합니다. IFQ는 이전에 스트레스가 많은 생활 사건이 ASD를 가진 어린이의 영향을 평가하는 것과 같이 자기보고 건강에 미치는 영향을 연구하는 데 사용되었습니다. 이전 연구에서 [72], IFQ 점수는 양의 상관 관계가있는 것으로 밝혀졌습니다 (r = .578, p <.001) 일반의를 방문한 횟수와 함께 IFQ와 총 GHQ 점수 사이에 유의 한 양의 상관 관계가 있습니다 (r = .410, p <.01), IFQ와 GHQ의 체세포 증상 하위 척도 (r = .493, p <.01).

순서

모든 참가자는 소셜 네트워크 사이트 (예 : Facebook, Twitter), 블로그 / 포럼 페이지 (예 : Mashable), 게임 사이트 (예 : Eurogamer.com), 다양한 개인을 대상으로하는 인터넷 사이트에 게시 된 링크에 응답했습니다. 인터넷 중독은 웹 사이트를 도와줍니다. 이 링크는 참가자들에게이 연구에 대한 간략한 소개를 제공했으며,이 연구에서 인터넷 사용과 다양한 성격 및 건강 문제 사이의 관계에 관한 연구를 들었습니다. 참여에 관심이있는 경우 설문지에 대한 온라인 링크를 따르라는 지시를 받았습니다. 이 링크를 통해 참가자들은 연구에 대한 추가 정보가 포함 된 웹 페이지로 이동했습니다. 연구의 목적은 인터넷 사용 및 다양한 성격 및 건강 문제와 관련이 있으며 응답 할 설문지 유형을 간략하게 설명했습니다. 또한 정보 페이지에는 언제든지 연구에서 탈퇴 할 수있는 권리와 개인 정보 보호를 위해 취한 조치에 대한 세부 정보가 있습니다. 이 정보에는 동의 진술이 이어졌으며, 참가자들은 동의를 제공 할 의사가 있고 18 연령 이상이면 설문지를 시작하도록 클릭하도록 지시했습니다. 참가자들에게 설문지가 제공되었습니다.

응답에 대한 시간 제한은 없었으며 참가자들은 설문을 저장하고 필요할 경우 나중에 다시 돌아올 수있는 옵션을 받았습니다. 참가자들이 약 30 분 정도 걸리는 설문지가 모두 완성되면 참가자들은 브리핑 페이지로 이동하여 참여해 주셔서 감사하며 연구의 목적과 목적에 대해 자세히 설명하고 연락처 세부 정보를 제공했습니다. 설문 조사에서 제기 된 문제에 따라 지원자와 도움이 필요하다고 생각되면 연구원과 상담 서비스를 제공합니다. 스터디 링크는 3 개월 동안 (봄 기간 동안) 개방 된 후 폐쇄되었습니다.

데이터 분석

초기에 다른 특성 (예 : 성별, 연령 등)을 가진 참가자 간의 인터넷 중독 점수의 잠재적 차이는 t- 검정을 사용하여 분석되었습니다. 그런 다음 참가자는 IAT (즉, 40)를 기반으로하는 경미하거나 악화 된 인터넷 문제와 인터넷 사용 문제 점수와 성별, 우울증 사이의 연관성에 대한 컷오프 지점에서 분할을 사용하여 인터넷을 하위 및 상위 인터넷 문제 그룹으로 나누었습니다. 등을 카이 제곱 테스트를 사용하여 탐색했습니다. 면역 함수 점수와 각 예측 변수 사이의 관계는 반-부분 상관을 사용하여 (다른 예측 변수의 영향을 부분적으로 없애기 위해) 탐색되었으며, 인터넷 문제 점수가 면역 기능에 미치는 영향을 식별하기 위해 단계적 회귀도 사용되었습니다. 다른 예측 변수의 영향 이상으로. 자체보고 건강 점수 (GHQ)에 대해서도 동일한 분석이 수행되었습니다. 마지막으로, 그룹은 높고 낮은 면역 기능과 높고 낮은 자체보고 된 건강 상태 (GHQ)로 나뉘었고, 이들 그룹은 다른 예측 변수를 공변량으로 사용하여 공분산을 분석하여 인터넷 중독 점수로 비교했습니다. 다중 비교가 수행 된 경우, 유의성 테스트를 위해 더 엄격한 거부 기준이 채택되었으며, 효과 크기는 전체에 걸쳐 계산되었습니다.

결과

샘플의 인터넷 문제 (IAT)의 평균 점수는 37.25 (± 16.18, 범위 = 0–96)입니다. 여성의 평균 IAT 점수는 36.26 (± 15.36, 범위 = 0–69) 였고, 남성의 경우이 점수는 38.35 (± 17.00, 범위 = 9–96)입니다. 독립적 인 그룹 t- 검정은이 점수들 사이에 통계적으로 유의 한 차이를 나타내지 않았다. t 1 미만, d = 0.006. 피어슨 상관 관계는 온라인 시간과 IAT 점수 사이의 통계적으로 유의미하고 중간 규모의 관계를 보여주었습니다. r(503) = .485, p <.001, R2 = .235이지만 참가자의 연령과 IAT 점수 사이에는 유의 한 관계가 없었습니다. r(503) = –.025, p > .50, R2 = .0006.

인터넷 사용이 보통이거나 더 문제가있는 경우 컷오프 지점을 벗어나는 샘플의 비율 (예 : 40 이상의 IAT 점수 [62])는 Fig 1 암컷과 수컷에 대한 데이터와 함께 전체 샘플에 대해 별도로 제공됩니다. 이 샘플 중 192 (103 여성, 89 남성) 참가자는 인터넷 문제로 인해 이탈했습니다. 성별 간의 인터넷 사용 점수 문제 가능성 사이에는 통계적으로 유의 한 차이가 없었습니다. 치 제곱 = .17, p > .60, 피 = .018. 포인트 비 시리얼 상관 관계는 연령과 컷오프 포인트를 넘어가는 것과 관련이 없으며, rpb(503) = -.002, p > .30, Rpb2 = .102, 온라인 중독 시간과 인터넷 중독 문제의 차단 점을 넘어서는 시간 사이에는 통계적으로 유의미하고 중간 규모의 관계가 있었지만, r(503) = .320, p <.001, Rpb2 = .102.

미리보기
그림 1. 인터넷 사용에 문제가 있거나 중간 정도의 문제가있는 경우 (즉, 40 이상의 IAT 점수) 컷오프 포인트 위와 아래의 참여자 비율은 이러한 데이터와 함께 여성 및 남성에 대한 데이터입니다.

doi : 10.1371 / journal.pone.0134538.g001

의 상단 패널 표 2 인터넷 문제 (IAT), 온라인 시간, 우울증 (HADS), 불안 (HADS), 외로움 (UCLA) 및 수면 문제 (PSQI)에 대한 표본 평균 및 표준 편차를 보여줍니다. 이러한 수단은 이러한 샘플에 대한 이전 조사에서 볼 수있는 수단과 광범위하게 일치합니다.7]. 또한 수면 문제를 제외하고 그러한 표본에 대해 예상했던 척도의 차단 점 이상으로 떨어지는 개인의 비율을 보여줍니다. 표 2 또한 IAD가 다른 심리적 척도에 대한 컷오프를 초과하는 샘플의 백분율을 표시합니다. 공동 이환율을 보이는 IAD를 가진 사람들의 비율은 전체 샘플에 대한 비율보다 높습니다. 이러한 관계를 추가로 조사하기 위해 각 변수에 대해 일련의 2x2 카이-제곱 테스트 (공동 이환율 존재 또는 부재 대 인터넷 문제 존재 또는 부재)를 수행했으며 모든 공동 이환율이 인터넷 문제 : 우울증카이 제곱(1) = 30.56, p <.001, 피 = .246; 불안 –c하이 스퀘어(1) = 38.98, p <.001, 피 = .278; 외로움 -c하이 스퀘어(1) = 15.31, p <.001, 피 = .174; 그리고 수면 –c하이 스퀘어(1) = 9.38, p <.01, 피 = .136. 모든 변수 사이의 Pearson 상관 관계와 체세포 건강 문제 (GHQ) 및 면역 증상이 모두 표시됩니다. 표 2이러한 분석은 모든 변수간에 통계적으로 유의 한 관계를 나타 냈습니다.

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표 2. 인터넷 문제 (IAT), 온라인 사용 시간, 우울증 (HADS), 불안 (HADS), 외로움 (UCLA) 및 수면 문제 (PSQI)에 대한 평균 (표준 편차) 및 그 비늘과 IAD를 가진 사람들의 비율이 그 비늘에 대한 컷오프 이상으로 떨어집니다.

 

모든 변수와 신체 건강 문제 (GHQ) 및 증상과의 피어슨 상관 관계도 표시됩니다.

doi : 10.1371 / journal.pone.0134538.t002

체세포 증상 (GHQ-S)에 대한 표본 평균 점수는 7.28 (± 3.87; 범위 = 0–19)이고 면역 관련 증상 설문의 평균은 15.20 (± 9.43; 범위 = 0-37)입니다. 이 척도의 상관 관계는 r = 0.345, p <.001, R2 = .119 (서로). GHQ (S) 점수는 우울증, 불안 및 수면 문제와 밀접한 관련이 있으며 다른 변수와도 관련이 적습니다. 면역 관련 증상 척도는 불안, 수면 및 인터넷 문제와 관련이 있으며 다른 변수와는 덜 관련이 있습니다.

질병 문제 (GHQ-S 및 IFQ)는 다른 모든 변수와 상관 관계가 있고 인터넷 문제 (즉, IAT 점수)가 다음과 같은 요인에 기여하는지 여부를 조사하기 위해 IAT가 다른 모든 변수와 관련되어 있다고 가정합니다. 이러한 질병 점수, GHQ-S 점수를 예측하기위한 하나 및 IFQ 점수를 예측하기위한 하나의 단계적인 다중 회귀 분석이 수행되었다. 두 경우 모두 우울증, 불안, 외로움, 수면 및 온라인으로 보낸 시간이 첫 번째 단계에서 회귀 모델에 입력되었습니다. 그런 다음 두 번째 단계에서 이러한 변수와 인터넷 문제 (IAT) 점수를 모두 모델에 입력하고 IAT 점수를 추가하여 분산의 정도를 개선 한 정도를 계산했습니다.

하단 패널 표 2 이 분석에 대한 결과를 보여줍니다. GHQ-S 점수에 대한 오른쪽 하단 패널의 데이터를 검사하면 2 단계에서 IAT를 추가하여 생성 된 오류 감소와 함께 회귀의 두 단계가 모두 통계적으로 유의 한 것으로 나타났습니다. GHQ-S 점수. IAT의 추가에 의해 생성 된 GHQ-S의 예측 개선은 그리 크지 않다는 것에 주목해야한다. 면역 관련 증상 (IFQ) 점수를 예측하기 위해 수행 한 분석에서 동일한 패턴의 데이터가 발견되었습니다. 그러나 2 단계에서 IAT를 추가하면 체세포 증상 (GHQ-S) 점수보다 면역 관련 점수 (IFQ)의 예측 정확도가 훨씬 더 향상되었습니다.

변수 간의 관계 특성, 개별 예측 변수 (예 : 우울증, 불안, 수면, 외로움, 온라인 시간 및 인터넷 문제)와 반 증상 점수 (GHQ-S 및 IFQ) 간의 반-부분 상관 관계 별도로 계산되었습니다. 반-부분적 상관은 다른 예측 변수를 모두 공변량으로 사용하여 각각의 예측 변수와 두 질병 관련 변수 사이에서 수행되었다. 이를 통해 다른 변수의 매개 효과가 없을 때 두 변수 간의 고유 한 관계를 관찰 할 수 있으며 이러한 값은 Fig 2 두 가지 질병 관련 변수 이 데이터는 GHQ-S와 IFQ 모두에 대한 예측 자와 증상 사이의 유사한 관계 패턴을 보여줍니다. 우울증, 불안 및 수면 문제는 다른 변수의 영향이 통제 될 때 두 결과와 통계적으로 유의 한 관계를 가졌다. 그러나 인터넷 문제 (IAT)는 면역 관련 증상 (IFQ)을 유의하게 예측 한 반면, 이는 통계적으로 GHQ (S) 점수와 관련이 없었습니다.

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그림 2. 우울증 (HADS), 불안 (HADS), 수면 (PSQI), 외로움 (UCLA), 온라인 시간 및 인터넷 문제 (IAT) 및 두 증상 점수 (GHQ (S) 및 IFQ) 사이의 반-부분 상관 관계.

doi : 10.1371 / journal.pone.0134538.g002

인터넷 관련 문제 (IAT 점수)와 일반적인 신체적 (GHQ-S) 및 면역 관련 (IFQ) 건강 문제 사이의 관계를 추가로 탐색하기 위해 표본을 IAT에서 인터넷 관련 문제가 보통 이상인 40 [62]. 인터넷 문제가없는 그룹 (N = 313; 평균 IAT = 26.89 + 7.89; 범위 = 0–39) 및 인터넷 문제가있는 그룹 (N = 313; 평균 IAT = 54.14 ± 11.23; 범위 = 40–96). Fig 3 는 평균 전신 건강 (GHQ-S) 점수 (왼쪽 패널) 및 평균 면역 관련 건강 (IFQ) 점수를 보여줍니다. GHQ-S에 대한 데이터의 검사는 GHQ-S 점수 측면에서 낮은 IAT 그룹과 높은 IAT 그룹 간의 차이가 거의 없음을 보여줍니다. 이 데이터는 인터넷 그룹을 피험자 간 요인으로하고 우울증, 불안, 수면 문제, 외로움 및 공변량으로 온라인에서 몇 시간 동안 공분산 분석을 사용하여 분석되었습니다. 이 분석은 인터넷 문제 그룹간에 GHQ-S 점수 측면에서 통계적으로 유의미한 차이가 없음을 보여주었습니다. F 1 미만, 부분 에타2 = .001. 대조적으로, 오른쪽 패널 Fig 3 높은 인터넷 문제 그룹은 비 인터넷 문제 그룹보다 면역 관련 건강 문제가 더 많았다는 것을 보여줍니다. F(1,498) = 27.79, p <.001, 부분 에타2 = .046.

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그림 3. 두 개의 IAT 그룹에 대한 평균 전신 건강 (GHQ (S)) 점수 (왼쪽 패널) 및 평균 면역 관련 건강 (IFQ) 점수 (낮고 높은 문제).

 

좌측 패널 = 체세포 관련 점수 GHQ (S); 우측 패널 = 면역 관련 점수 (IFQ).

doi : 10.1371 / journal.pone.0134538.g003

토론

현재의 연구는 인터넷 중독 테스트 점수와 건강 점수 사이의 관계를 조사하여 면역계 기능 및 일반적인 건강 상태의 자기 평가에 중점을 두었습니다. 면역 기능에 문제가있는 인터넷 사용의 영향에 대한 이전 자료가 제시되지 않았기 때문에 조사해야 할 중요한 영역으로 생각되었다. 또한 문제가있는 인터넷 사용과 건강 관련 삶의 질 사이의 관계에 관한 이전의 보고서는 서로 일치하지 않았다.9,39,40]. 후자의 불일치는 건강 상태를 평가하는 데 사용되는 측정의 특성과 관련이있을 수 있으며, GHQ와 같은 심리적으로 지향적 인 건강 보고서 척도는보다 직접적인 관련 측정보다 인터넷 사용 문제와 관련이 적습니다. 면역 기능.

온라인 모집 전략이 채택되었지만 현재 샘플은 이전에 인터넷 사용 연구에 사용 된 다른 많은 특성과 유사한 특성을 가졌습니다. 표본은 젊었으나 (30 세 미만) 나이 범위가 컸습니다. 인터넷에서 소요되는 평균 시간은 하루 약 5 ~ 6 시간이며 이는 몇 가지 현재 추정치와 일치합니다.40,61]. 이 값은 전문가 용과 개인용을 구분하지 않았으며 인터넷 문제 측면에서 중요한 것으로 제안되었습니다.40]. 그러나 참가자들에게 그러한 구분이 쉬운 지 여부는 확실하지 않습니다. 현재 참가자가 인터넷에서 수행 한 활동 유형은 이전 연구에서 언급 한 것과 유사합니다.61]. 인터넷 사용에는 성별 차이가있었습니다. 여성은 남성보다 소셜 미디어 및 쇼핑 사이트를 사용하는 경향이 있지만 남성은 여성보다 게임, 성 / 데이트 사이트 및 대화방을 사용하는 경향이있었습니다. 물론 이것은 자체 보고서 데이터에 의존하며 통계적으로 신뢰할 수는 있지만 이러한 비교의 경우 차이가 적습니다. 현재 샘플에서 문제의 인터넷 사용 수준, 샘플의 약 30 % 정도가 인터넷 중독의 경미하거나 더 나쁜 증상을 보였음은 이전의 조사와 크게 일치합니다.7].

현재의 연구의 주요 발견은자가보고 된 문제가있는 인터넷 사용이 면역 관련 증상의 수에 의해 색인 된 바와 같이, 악화 된자가보고 된 면역 기능과 관련이 있다는 것이었다. 이는 SF-36 및 문제가있는 인터넷 사용으로 측정 된 자체보고 된 건강 관련 삶의 질을 조사한 연구 결과를 뒷받침합니다.40]. 그러나 면역 기능과 자체보고 된 건강은 서로 관련이 있었지만, 인터넷 사용에 문제가있는 경우 GHQ의 체적 규모로 측정 된 자체보고 된 건강 증상을 예측하지 못했습니다. 후자의 발견은 IAT 점수와 GHQ 점수 사이의 관계를 찾지 못한 이전의 여러 연구와 일치한다 [9,39]. IAT 점수와 면역 기능 장애의 관계에 대한 현재의 긍정적 인 발견은 현재의 연구에서와 같이 면역 관련 증상을보다 직접적으로 측정하는 것이보다 심리적으로 지향 된 GHQ보다 건강의 이러한 측면을 더 잘 평가한다는 것을 반영 할 수 있습니다 규모.

앞서 논의한 면역 기능 측정의 어려움에도 불구하고 (아래 참조), 연구의 방법 론적 한계를 고려하여 연구 결과의 임상 적 관련성을 맥락에 두어야한다. 이 연구는 상관 관계가있는 것으로서, 그러한 연관성에서 인과 관계를 자동으로 추론해서는 안된다는 것을 의미합니다. 질병이 많은 사람은 몸이 맞는 사람보다 인터넷을 더 자주 사용하는 경향이 있습니다. 그러나 인터넷 사용의 유비쿼터스와 청소년과 인터넷 사용 사이의 연관성을 고려할 때, 평가를 위해 종단 연구가 필요할 가능성은 여전히 ​​남아있는 것 같습니다. 또는 일부 세 번째 요소가 인터넷 사용과 건강 상태를 모두 예측할 수 있습니다. 그러나 문제가있는 인터넷 사용과 자체보고 된 면역 기능 사이의 관계는 문제가있는 인터넷과 관련된 여러 다른 기능 영역 (우울증, 불안, 외로움)의 영향을 상회하는 것으로 나타났습니다. 사용 [10-12], 그 자체로 면역 기능 저하와 관련이 있습니다.45,46,48,49]. 이로 인해 세 번째 중재 요소가 무엇인지 명확하지 않습니다.

인터넷 사용에 문제가 생겨 면역 기능 저하를 예측한다면 임상의에게 분명한 질문은 그 메커니즘에 관한 것이다. 한 가지 가능성은 교감 신경계의 활성화를 증가시키는 것으로 높은 수준의 문제가있는 인터넷 사용이 주목되었다는 점이다.32,33]. 이러한 상승 된 교감 활동은 노르 에피 네프론 및 / 또는 코르티 스테로이드 (코티솔)의 수준을 증가시켜 결국 면역 기능을 저하시킵니다.52]. 따라서이 경로는 문제가있는 인터넷 사용과 면역 기능 저하 사이의 관계를 잘 보여줄 수 있지만 추가 조사가 필요합니다. 후자의 제안은 문제가있는 인터넷 사용의 임상 적 특징에 대한 미래의 개념화와 탐구에 어느 정도 관련이있다.

IAT 점수와 면역 기능의 관계는 일부 사람들의 인터넷 사용이 그 자체로 문제로 간주된다는 사실을 반영합니다. 그러나 인터넷을 사용하는 대상은 개인마다 다릅니다. 예를 들어, 현재의 연구는 사람들이 인터넷에 사용하는 용도에있어 성별 차이를 발견했으며, 특정 용도는 성별에 따라 면역 기능의 감소와 관련이있을 수 있습니다. 사용의 정확한 특성, 전문적이고 개인적인 사용을 위해 온라인으로 보낸 시간과 같은 인터넷 사용 유형에 대한 자세한 작업은 인터넷 사용과 면역 기능 감소 사이의 관계에 대한 추가 정보를 제공 할 수 있습니다.

항상 그렇듯이 주목해야 할 현재 연구에는 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 현재 샘플은 온라인으로 모집되었으며 이는 연구에 참여한 개인의 유형을 편향했을 수 있습니다. 그러나 표본에 포함 된 개체의 범위는 연령 및 기타 특성 측면에서 상당히 넓었으며 표본은 이전 연구에서 사용한 것과 일치하는 것으로 나타났습니다. 현재의 연구는 인터넷의 전문적인 사용과 개인적 사용을 구분하지 않았으며, 이는 검토가 중요 할 수 있습니다. 예를 들어, 인터넷 사용에 대한 강박 및 긴급 수준은 업무에 인터넷에 소비해야하는 시간보다 스트레스 수준에 더 큰 영향을 줄 수 있습니다. 즉, 열심히 일하고 그런 이유로 스트레스를받는 사람들과 인터넷 문제가 있고이 문제로 인해 스트레스를 받고 불쾌한 사람들을 구별 할 수 있습니다.

문제가 많은 사용자에게 나타나는 면역 기능 저하의 잠재적 대안 예측의 관점에서, 향후 연구는 문제 인터넷 사용자 그룹에 영향을 줄 수있는 다중 중독의 역할을 고려할 수 있습니다. 약리학 및 비 약리학 중독에 관한 정보는 현재 보고서에서 수집되지 않았으며, 이는 인터넷 문제로 인해 면역 기능에 영향을 줄 수 있습니다. 마찬가지로, 최근의 스트레스가 많은 생활 사건은 참가자의 사회적 조건과 마찬가지로 중독성 행동과 면역계 기능에 영향을 미쳤을 수 있습니다. 이 두 가지 측면 모두 추가 연구를 통해 조사 할 수 있습니다.

면역 기능에 대한 자기보고에 대한 의존은 혈액 세포 분석을 사용하여 강화 될 수 있으며, 이는 현재 결론에 대한지지를 추가 할 것이다. 그러나 위에서 언급했듯이 면역 기능의 생리학과 증상의 경험 사이에는 완벽한 관계가 없습니다.54], 감기와 독감에 대한자가보고는 이와 관련하여 면역 기능의 유효한 척도로 간주됩니다.31,44]. 확실히, 현재 연구에서 사용 된, 특히 호흡기 감염 (예를 들어, 감기 및 독감)에 관한 질병 증상의 자기보고는 객관적인 면역 글로빈 수치와 관련이있는 것으로 밝혀졌습니다.73].

마지막으로, 현재의 연구에서 문제가있는 인터넷 사용과 면역 관련 증상 사이의 관계를 보여 주었음에도 불구하고 언급해야 할이 연관성에서 인과적인 결론을 도출하는 데에는 두 가지주의 사항이 있습니다. 첫째, 연구가 본질적으로 종단 적이 아니기 때문에 인과 추론이 입증되지 않아야한다. 둘째, 많은 예측 변수가 서로 상관되어 있기 때문에 회귀 분석에서 해석이 어려워 짐에 따라 어느 정도의 선형성이 생성되었을 수 있습니다. 반-부분 상관의 사용은 어느 정도까지는 이러한 어려움을 개선 시킨다는 것에 주목해야한다.

요약하면, 현재 보고서는 문제가있는 인터넷 사용과 면역계 기능 감소와 관련된 많은 수의 증상보고 사이의 연결 고리를 확립했습니다. 이 관계는 온라인으로 보낸 시간과 우울증, 격리 및 불안과 같은 인터넷 사용에 문제가있는 병적 증상의 영향과 무관합니다. 면역 기능의 부정적인 영향은 스트레스 증가와 때로는 인터넷 중독자에 의해 표시되는 증가 된 교감 신경 활동에 의해 매개 될 수 있다고 제안되었습니다.

작성자 기여

PR RV LAO MR RT 실험을 고안하고 설계했습니다. 실험을 수행했습니다 : RV. 데이터 분석 : RV PR. 제공되는 시약 / 재료 / 분석 도구 : LAO. 종이를 썼다 : PR LAO MR RT.

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