청소년의 자살 충동에 대한 자해 및 인터넷 중독 및 인터넷 노출과의 연관성. (2016)

2016 1가 될 수 있습니다. pii : S0929-6646 (16) 30039-0. doi : 10.1016 / j.jfma.2016.03.010. 

리우 HC1, 류시2, 정 JJ3, 일 FJ4, 황 HC4, 송곳니 CK5.

배경 / 목적

자해 (SH)는 자살의 위험 요소입니다. 우리는 인터넷 중독과 자신감있는 자살 생각에 대한 인터넷 노출이 청소년의 SH와 관련이 있는지 여부를 결정했습니다.

행동 양식

이 연구는 사회 인구 학적 정보 설문지, 자살률 및 SH에 대한 설문지, CIAS (Chen Internet Addiction Scale), PHQ-9 (Patient Health Questionnaire) (RSDS), 알코올 남용 장애 식별 테스트 - 소비 (AUDIT-C), 약물 남용에 대한 설문 조사 등을 포함하여 여러 가지 요소로 구성되어 있습니다.

결과

총 2479 명의 학생이 설문지를 작성했습니다 (응답률 = 62.1 %). 평균 연령은 15.44 세 (범위 14 ~ 19 세, 표준 편차 0.61)였으며 대부분 여성 (n = 1494; 60.3 %). 전년도 SH 유병률은 10.1 % (n = 250). 참가자 중 17.1 %가 인터넷 중독 (n = 425), 3.3 %는 인터넷에서 자살 콘텐츠에 노출되었습니다 (n = 82). 계층 적 로지스틱 회귀 분석에서 인터넷 중독과 자살 생각에 대한 인터넷 노출은 성별, 가족 요인, 실생활에서의 자살 생각 노출, 우울증, 알코올 / 담배 사용, 동시 자살 및인지 된 사회적 지원. 그러나 인터넷 중독과 SH 사이의 연관성은 자존감 수준을 조정 한 후 약화되었으며, 인터넷에서 자살 충동에 대한 노출은 SH 위험 증가와 유의 한 관련이있는 것으로 남아 있습니다 (승산 비 = 1.96; 95 % 신뢰 구간 : 1.06–3.64). .

 

 

  

결론

청소년의 온라인 경험은 SH와 관련이 있습니다. 예방 전략에는 사회적 인식을 높이고 가장 위험에 처한 청소년을 식별하고 즉각적인 도움을 제공하는 교육이 포함될 수 있습니다.

 

 

 

 

1. 소개

자해 (SH)는 자살 의사의 유무에 관계없이 많은 유럽 국가에서 자의적 중독 또는 자해의 모든 의도적 인 행위를 설명하는 데 사용되는 용어입니다. 이 현상은 SH의 반복이 빈번하고 자살에 대한 독립적 인 위험 요소이기 때문에 이해하는 것이 중요하지만, 청소년의 SH 행동은 자살 의도가 많지 않기 때문에 시작됩니다.1 청소년에서 SH를 추적 한 종말 연구에 따르면 SH에 걸린 사람은 예상 사망률과 비교했을 때 전체적으로 4 배의 초과 사망률이 있음이 밝혀졌습니다 (자살이 증가 된 위험의 주된 이유 임).2 청년기에 정신 장애가있는 비율 증가.3

청소년의 SH에 대한 위험 요인은 다 인성이며 종종 상호 관련이 있습니다. 청소년기 SH의 위험 인자에 대한 체계적인 검토에 따르면, 치명적이지 않은 SH를 가진 청소년은 자살을 완료 한 청소년과 유사한 특성을 나타냅니다.4 확인 된 요인들 중, 자살 노출 (자살의 클러스터링 / 자살 행동의 전염 또는 매개체 영향)은 성인보다 청소년에게 더 큰 영향을 미치는 것으로 간주됩니다.5, 6 가족과 친구의 치명적이지 않은 자살 행동에 노출되는 것은 청소년의 SH를 예측하는 것으로 밝혀졌습니다.7 그러나, 특히 인터넷에 의해 만들어진 독특한 사회적 맥락에서 다른 사람의 자살 충동에 대한 노출과 커뮤니티 수준에서 십대의 자해 행동 사이의 관계에 대해서는 알려진 바가 거의 없습니다.

인터넷 중독은 임상 적으로 유의미한 손상 또는 고통을 초래하는 인터넷의 부적절한 적응 패턴으로 특징 지워집니다.8 여기에는 인터넷 활동에 대한 선입견, 인터넷 사용에 대한 충동에 대한 반박 실패, 관용, 철회, 의도 된 것보다 오랫동안 인터넷 사용, 지속적인 욕구 및 / 또는 인터넷 사용을 줄이거 나 줄이기위한 실패한 시도가 포함됩니다. , 인터넷 활동에 소요되는 과도한 시간과 인터넷을 떠나는 시간, 인터넷에 액세스하는 데 필요한 활동에 대한 과도한 노력, 그리고 지속적으로 또는 반복적으로 발생하는 신체적 또는 심리적 문제에 대한 지식에도 불구하고 인터넷 사용이 계속됨 인터넷 사용.9 이전 연구에 따르면 인터넷 중독이있는 청소년은 주의력 결핍 과잉 행동 장애 증상, 우울증 및 적대감, 공격적인 행동에 관여 할 위험이 증가한다는 사실이 밝혀졌습니다.10, 11 그러나 청소년의 인터넷 중독과 SH의 연관성에 대해서는 알려진 바가 거의 없다. 청소년의 SH를 적절히 식별하고 관리하려면 이러한 관계와 가능한 기본 메커니즘을 조사하는 더 많은 연구가 필요합니다.

이 연구에서 우리의 목표는 청소년의 SH와 다른 사람의 자살 생각에 대한 인터넷 노출과의 관계를 조사하는 것이 었습니다. 또한 우울증의 영향, 동시 자살 행위, 자신감있는 자살 생각에 노출, 물질 사용, 특정 가족 요인,인지 된 사회적 지원, 자존감 등을 통제함으로써 청소년의 인터넷 중독과 SH의 관계를 명확히하려고 노력했습니다.4, 12 우리는 스스로 해를 입힌 사람들을 위해 행동 수와 자살 의도의 차이와 인터넷에 대한 SH 연구 방법이 인터넷 중독 청소년과 중독되지 않은 청소년 사이에 다른지 여부를 자세히 살펴 보았습니다. 자살 생각에 대한 인터넷 노출을 조사하여 SH 관련 경험의 특성을 탐구했습니다.

 

 

2. 행동 양식

 

 

2.1. 연구 설계 및 샘플

이 연구는 10 월 2008부터 1 월 2009까지 타이베이시와 타이베이 현에서 실시 된 단면 조사입니다. 대만-푸키 엔 인구 통계 자료에 따르면 13에 참여하는 고등학교 (8 도시, 3 교외 및 2 시골 학교)가있었습니다.13). 모든 참여 학교에는 교실 컴퓨팅 시설이 갖추어져 있으며, 학생들은 온라인 설문지 자체 작성에 활용했습니다.

채용은 강압의 위험을 피하기 위해 교직원의 개입없이 석사 수준의 연구 조교에 의해 수행되었습니다. 연구 조교는이 연구의 목적과 절차를주의 깊게 설명하고 기밀 유지 문제를 강조했으며 참가자의 서면 동의를 얻었습니다. 학부모 님 들께 허락을 요청하는 편지를 받았고, 참여한 학생들이 서면으로 답장을 받았습니다. 이 연구에 대한 윤리적 승인은 모집 전에 MacKay Memorial Hospital의 기관 검토위원회에서 획득했습니다.

 

 

2.2. 측정

온라인 설문지는 스킵 패턴 디자인과 상호 작용했으며 완료하는 데 약 30 분이 걸렸습니다. 각 응답자의 총 항목 수는 응답자의 답변에 따라 다릅니다. 다음 정보를 얻었습니다.

 

 

2.2.1. 사회 인구 학적 정보

여기에는 교육 등급 (이 연구에서 모두 고등학교 XNUMX 학년이었습니다), 연령, 성별, 종교, 가족 재정 상황이 다음과 같이 질문하여 확인되었습니다.“가족이 기본적인 필요 (예 : 음식, 옷, 쉼터)를 유지하는 것이 어렵습니까? , etc.?)”, 함께 사는 사람들 (“현재 친부모와 함께 살고 있습니까?”), 가족 조화 (“가족 관계에 큰 불화가 있다고 생각하십니까?”).

 

 

2.2.2. 자살 및 SH에 대한 설문

SH 행동의 수, SH 방법에 대한 인터넷 사이트를 참조했는지 여부, 자살 의도가 있었는지 여부를 포함하여 전년도 자살 생각, 자살 계획 및 SH 행동의 존재 여부에 대한 표준 질문을 사용하여 정보를 수집했습니다. 자신을 해치려고 시도했습니다 (“이 에피소드 중에 정말로 자살하고 싶었습니까?”), 그리고 그들이 현실 세계에서 다른 사람의 자살 생각에 노출되었는지 여부 (“당신이 개인적으로 아는 사람이 당신과 함께 자살 하는가?”) 그리고 인터넷에서 (“당신이 인터넷에서만 만난 누군가가 당신과 함께 자살에 대한 생각을 논의한 상황에 있었던 적이 있습니까?”). 모든 질문은 우리의 연구 관심사에 따라 이루어졌으며 포커스 그룹 프로세스를 통해 확인되었습니다.

 

 

2.2.3. 첸 인터넷 중독 규모

26- 항목 Chen 인터넷 중독 척도 (CIAS)는 인터넷 중독의 존재를 평가하는 데 사용되었으며 총 점수는 26에서 104까지 인 4 점 리 커트 척도로 평가되었습니다. 스케일의 심리학 적 특성을 조사하고 내부 신뢰성은 0.79에서 0.93까지의 범위였습니다.14 청소년을위한 인터넷 중독 진단 기준에 따라9 CIAS에서 64 이상의 점수를받은 청소년은 인터넷 중독이있는 것으로 진단되었습니다. 진단 정확도는 87.6 %입니다.15

 

 

2.2.4. 환자 건강 설문지

환자 건강 설문지 (PHQ-9)는 우울증 진단, 중증도 평가 및 치료 반응 모니터링에 대한 정신 장애 진단 및 통계 매뉴얼-제 4 판 (DSM-IV) 기준에 기반한 9 개 항목의 자체 보고서 인벤토리입니다.16 PHQ-9의 중국어 버전은 청소년 집단에서 우수한 내부 일관성 (알파 = 0.84)과 허용 가능한 테스트 재시험 신뢰도 (ICC = 0.80)를 가졌습니다.17 정서 장애 및 정신 분열병에 대한 Kiddie-Schedule (역학 버전)을 기준 표준으로 사용하여 PHQ-9 점수 ≥ 15는 청소년의 주요 우울 장애 인식에 대한 민감도 0.72 및 특이도 0.95를 나타 냈습니다.17

 

 

2.2.5. 다차원 지원 규모

MDSS (Multi-Dimensional Support Scale)는 다양한 출처의 사회적 지원의 가용성과 적합성에 대한 자체보고 측정입니다.18 다양한 연구 프로젝트의 특정 요구 사항에 맞게 조정할 수 있습니다. 여기서 우리는 청소년의 사회적 지원을 네 가지 출처 (즉, 부모, 다른 가족, 친구, 교사)로 나누었습니다. 이 스케일의 중국어 버전은이 연구 당시에 제공되지 않았습니다. 저자에 의해 중국어로 번역되었으며 이중 언어를 구사하는 정신과 의사가 독립적으로 역 번역했습니다. MDSS 점수가 높을수록 사회적지지가 더 잘 인식됨을 나타냅니다.

 

 

2.2.6. 로젠버그 자존심 척도

Rosenberg Self-Esteem Scale (RSES)은 개인의 글로벌 자존감을 측정하는 10 개 항목의자가보고 도구입니다.19 RSES 중국어 버전의 유효성과 신뢰성은 대만 인구에서 확립되었습니다.20 RSES에서 점수가 높을수록 더 높은 자부심을 나타냅니다.

 

 

2.2.7. 알코올 사용 장애 식별 테스트 소비

알코올 사용 장애 식별 테스트 소비 (AUDIT-C)에는 유해한 음주를 식별하기위한 AUDIT의 처음 세 항목이 포함되어 있습니다.21, 22 이 단형 알코올 선별기구의 중국어 버전의 성능이 검증되었습니다.23 AUDIT-C 점수가 4 이상인 경우 위험한 알코올 사용을 인식하기위한 민감도는 0.90이고 특이성은 0.92입니다.23

 

 

 

2.2.8. 약물 남용에 대한 설문지

참가자들은 현재 정기적으로 흡연하고 있으며 지난 달에 암페타민, 헤로인, 대마초, 3,4- 메틸렌 디 옥시 메탐페타민, 케타민, 코카인, 접착제 또는 기타 물질을 사용한 적이 있는지 묻습니다.

 

 

 

 

2.3. 공정 및 통계 분석

모든 측정 질문을 포함한 온라인 설문지는 연구에 참여할 때 관리되었으며 참가자의 개별 암호로 액세스되었습니다. 모든 결과는 데이터 손실없이 암호로 보호 된 데이터베이스로 자동 전송되었습니다. 소프트웨어 통계 패키지 for Social Science (SPSS) 버전 21.0 (IBM, Armonk, New York)이 통계 분석에 사용되었습니다.

전년도 SH는 분석의“결과”였습니다. 카이 제곱을 사용했거나 t 인터넷 중독의 존재와 전년도 인터넷에서 타인의 자살 생각에 노출 된 그룹 간 차이와 연령, 성별, 참가자 자신의 자살 생각의 존재 여부와 같은 다른 잠재적 공변량을 비교하는 테스트 자살 계획, 현실 세계에서 타인의 자살 생각에 대한 노출, 우울증의 존재,인지 된 사회적 지원 수준, 자존감, 알코올 및 약물 사용, 특정 가족 요인. 유의 한 것으로 확인 된 SH의 변수는 일 변량 로지스틱 회귀 및 계층 적 로지스틱 회귀 모델을 사용하여 추가로 조사하여 교란 및 수정 요인을 조사했습니다. 계층 적 로지스틱 회귀 분석에서 우리는 먼저 두 가지 인터넷 사용 경험 (인터넷 중독과 인터넷에서 자살 생각에 대한 노출)이 SH와 독립적으로 관련이 있는지 조사했습니다 (모델 I). 그런 다음 성별, 특정 가족 요인, 현실 세계에서의 자살 생각에 대한 노출, 특정 개인적 요인 (우울증, 알코올 및 담배 사용) 및 동시 자살률, 확인 된 기타 모든 요인 (모델 II ~ VI)을 통제했습니다.

피해를 입은 사람들의 데이터를 분석하기 위해 Chi-square 또는 t SH 행위의 수, SH 당시의 자살 의도 유무 및 인터넷 사이트에 대한 상담 여부의 차이 (인터넷 중독이없는 그룹과 자살 생각에 대한 인터넷 노출이없는 그룹 간의 차이)를 평가하기위한 테스트 SH의 방법에 대해.

 

 

 

3. 결과

우리는 접근 한 학교에서 3994 명의 고등학생을 모집했습니다. 총 2479 명의 학생이 자신과 부모의 서면 동의를 제공하고 대화 형 설문지를 작성했습니다 (응답률 = 62.1 %). 평균 연령은 15.44 세 (범위 14–19 세, 표준 편차 0.61); 대다수는 여성이었다 (n = 1494; 60.3 %) 종교적 소속이없는 경우 (n = 1344, 54.2 %). 전년도 SH 유병률은 10.1 % (n = 250). 참가자 중 17.1 %가 인터넷 중독 (n = 425), 3.3 %는 인터넷에서 자살 충동에 노출되었습니다 (n = 82) 전년도 내.

SH가 있거나없는 참가자의 특성은 표 1. 고등학교 XNUMX 학년 학생 만 모집했기 때문에 나이는 중요한 요소가 아니었다. 한 학생 만 불법 약물 사용을보고했기 때문에이 요소를 분석에 포함 할 수 없었습니다. 전년도에 SH를 앓은 청소년은 여성 일 가능성이 더 높았으며 현재 두 명의 친부모와 함께 살고 있지 않으며 가족 불화의 존재를보고했습니다. 자살과 관련하여 SH 학생들은 스스로 자살 생각과 자살 계획을 가지고 있으며, 현실 세계와 인터넷에서 타인의 자살 생각에 노출되는 경향이 있습니다. 또한 우울증과 사회적지지 및 자존감 수준이 낮으며 흡연, 알코올 남용, 인터넷 중독 가능성이 더 높았습니다.

자해 행동 청소년의 사회 인구 통계 학적 및 임상 특성.
 예 (n = 250)아니 (n = 2229)χ2 or t
n (%) 또는 평균 (SD)n (%) 또는 평균 (SD)
성별
남성82 (32.8)903 (40.5)5.58 *
여성168 (67.2)1326 (59.5)
 
연령15.45 (0.58)15.44 (0.62)0.19
 
친부모와의 생활
아니63 (25.2)344 (15.4)15.63의 ***
가능187 (74.8)1885 (84.5)
 
가족 불화
가능43 (17.2)152 (6.8)33.42의 ***
아니207 (82.8)2077 (93.2)
 
가족 재정 문제
가능30 (12.0)190 (8.5)3.36
아니220 (88.0)2039 (91.5)
 
자살 충동
아니91 (36.4)1916 (86.0)358.1의 ***
가능159 (63.6)313 (14.0)
 
자살 계획
아니172 (68.8)2147 (96.3)282.0의 ***
가능78 (31.2)82 (3.7)
 
자살 생각에 노출 (실제)
아니149 (59.6)1901 (85.3)103.6의 ***
가능101 (40.4)328 (14.7)
 
자살 생각에 노출 (인터넷)
아니222 (88.8)2175 (97.6)54.15의 ***
가능28 (11.2)54 (2.4)
 
담배 흡연
아니226 (90.4)2186 (98.1)50.30의 ***
가능24 (9.6)43 (1.9)
 
위험한 알코올 사용 (AUDIT-C ≥ 4)
가능47 (18.8)116 (5.2)67.64의 ***
아니203 (81.2)2113 (94.8)
 
우울증 (PHQ-9 ≥ 15)
가능59 (23.6)98 (4.4)139.74의 ***
아니191 (76.4)2131 (95.6)
 
MDSS에 대한 사회적 지원19.26 (3.45)20.76 (3.56)−6.34 ***
 
RSES에 대한 자부심24.71 (5.78)28.66 (5.37)−10.94 ***
 
인터넷 중독
가능77 (30.8)348 (15.6)36.50의 ***
아니173 (69.2)1881 (84.4)

*p <0.05; ***p <0.001.

AUDIT-C = 알코올 사용 장애 식별 테스트-소비; MDSS = 다차원 지원 척도; PHQ-9 = 환자 건강 설문지; RSES = Rosenberg 자존감 척도; SD = 표준 편차.

일 변량 로지스틱 회귀 분석 결과는 다음과 같습니다. 표 2. 청소년의 SH 위험 감소와 관련하여 인식 된 사회적 지원 및 자존감 수준이 증가했습니다. 이 두 가지 요소는 잠재적으로 보호적인 것으로 확인되었습니다. 우리는 그것들을 마지막으로 계층 적 로지스틱 회귀 분석에 넣었습니다.표 3). 도시 된 바와 같이 표 3, 인터넷 중독과 인터넷에서 자살 생각에 대한 노출은 성별, 특정 가족 요인, 실생활에서의 자살 생각 노출, 특정 개인적 요인 및 동시 자살률을 통제 한 후 SH의 위험 증가와 유의 한 관련이 있습니다 (모델 I –IV). 인지 된 사회적지지 수준에 따라 두 변수 모두 SH (모델 V)에 대해 중요한 위험 요소로 남아있었습니다. 그러나 인터넷 중독과 SH 사이의 연관성은 자존감 수준 (모델 VI)을 조정 한 후 약화되고 중요하지 않게되었으며, 인터넷에 대한 자살 생각에 대한 노출은 청소년의 SH 위험 증가와 유의 한 관련이있는 것으로 남아 있습니다 (승산 비 = 1.96; 95 % 신뢰 구간 : 1.06–3.64).

청소년의 자해와 관련된 표 2Factors : 일 변량 로지스틱 회귀 분석.
 월드OR95 % CI
인터넷 중독37.76의 ***2.411.80-3.22
자살 생각에 노출 (인터넷)44.63의 ***5.083.15-8.18
 
여성 성별5.54 *1.401.06-1.84
친부모와 함께 살지 않음15.24의 ***1.851.36-2.51
가족 불화30.97의 ***2.841.97-4.10
자살 생각에 노출 (실제 세계에서)92.74의 ***3.932.97-5.19
흡연40.73의 ***5.403.22-9.06
위험한 알코올 사용58.68의 ***4.222.92-6.10
우울증110.40의 ***6.724.71-9.58
자살 충동267.50의 ***10.708.05-14.21
자살 계획195.63의 ***11.878.40-16.79
사회적 지원38.65의 ***0.890.86-0.92
자존심106.31의 ***0.880.85-0.90

CI = 신뢰 구간; OR = 승산 비.

*p <0.05; ***p <0.001.

청소년의 자해와 관련된 표 3Factors : 계층 적 로지스틱 회귀 분석.
 모델 I모델 II모델 III모델 IV모델 V모델 VI
OR95 % CIOR95 % CIOR95 % CIOR95 % CIOR95 % CIOR95 % CI
인터넷 중독2.20의 ***1.64-2.972.04의 ***1.49-2.791.59 **1.41-2.221.50 *1.06-2.131.46 *1.03-2.071.380.97-1.96
자살 생각에 노출 (인터넷)4.36의 ***2.68-7.102.82의 ***1.67-4.751.98 *1.12-3.492.06 *1.11-3.822.00 *1.08-3.721.96 *1.06-3.64
여성 성별  1.290.96-1.731.320.97-1.791.070.78-1.491.090.79-1.511.040.75-1.45
친부모와 함께 살지 않음  1.49 *1.07-2.081.380.97-1.961.310.90-1.911.300.89-1.891.330.91-1.93
가족 불화  2.26의 ***1.51-3.371.66 *1.08-2.561.360.85-2.161.310.82-2.081.250.78-1.99
자살 생각에 노출 (실제 세계에서)  3.33의 ***2.48-4.473.05의 ***2.25-4.151.99의 ***1.43-2.772.01의 ***1.44-2.802.01의 ***1.44-2.81
흡연    2.82 **1.51-5.282.45 *1.24-4.852.47 **1.26-4.852.43 *1.23-4.82
위험한 알코올 사용    2.12 **1.37-3.301.530.95-2.471.530.95-2.481.610.99-2.60
우울증    3.86의 ***2.59-5.772.07 **1.33-3.211.97 **1.27-3.061.68 *1.07-2.63
자살 충동      5.27의 ***3.72-7.475.00의 ***3.52-7.104.45의 ***3.11-6.35
자살 계획      2.13 **1.39-3.282.12 **1.38-3.262.04 **1.32-3.15
사회적 지원        0.95 **0.91-0.990.96 *0.92-1.00
자존심          0.95 **0.93-0.98

CI = 신뢰 구간; OR = 승산 비.

* p <0.05; ** p <0.01; *** p <0.001.

두 인터넷 사용 경험과 관련된 SH의 특성을 확인하기 위해 SH와 참가자 간의 그룹을 더 비교할 때, 자살 생각에 노출 된 학생들은 SH의시기에 더 많은 SH 행위에 참여하고 자살 의도가 있음을 발견했습니다.표 4). 인터넷 중독자에 비해 인터넷 중독자에 비해 자살 의사가 많을 가능성이 높았으며 인터넷 사이트에서 방법에 대해 상담했습니다 (표 4).

SH 그룹의 하위 표본에서 인터넷 중독 또는 자살 생각에 인터넷에 노출 된 학생의 자해 행위 특성n = 250).
 인터넷 중독χ2 or t자살 생각에 인터넷 노출χ2 or t
예 (n = 77)아니 (n = 173)예 (n = 33)아니 (n = 217)
n (%) 또는 평균 (SD)n (%) 또는 평균 (SD)n (%) 또는 평균 (SD)n (%) 또는 평균 (SD)
자해 행위의 수6.01 (3.85)5.21 (3.71)0.227.15 (3.69)5.20 (3.72)2.81 **
자살 의도
가능34 (44.2)49 (28.3)6.02 *18 (54.5)65 (30)7.81 **
아니43 (55.8)124 (71.7)15 (45.5)152 (70)
인터넷에서 자살 방법 연구
가능4 (5.2)1 (0.6)5.80 *2 (6.1)3 (1.4)3.20
아니73 (94.8)172 (99.4)31 (93.9)214 (98.6)

*p <0.05; **p <0.01.

SD = 표준 편차; SH = 자해.

 

 

4. 토론

이것은 타인의 자살 관념에 대한 노출과 SH 사이의 연관성을 조사하기 위해 청소년을 대상으로 한 최초의 지역 사회 기반 연구 중 하나입니다. 결과는 다른 사람의 자살 생각에 대한 노출이 SH 행동의 가능성을 높이고 인터넷에서 직접 대면하지 않는 노출도 SH의 강력한 위험 요소가 될 수 있음을 보여주었습니다.

전년도에 발견 된 대만 청소년 중 SH의 10.1 % 유병률은 청소년에서 SH의 12- 개월 SH 유병률 (3.2–9.5 %)의 이전 보고서와 일치합니다.24 우리의 연구에서 인터넷 중독의 유병률은 17.1 %이며, 이는 대만 남부에서 이전에보고 된 18.8 %의 비율과 일치합니다.11 설문 조사에 참여한 청소년 중 3.3 %는 지난 1 년 동안 인터넷에서 자살에 노출 된 것으로 나타났습니다. 비슷한 커뮤니티 기반 연구가 없기 때문에 결과와이 결과를 비교할 수 없었습니다. 그러나 우리의 연구에서이 노출은 청소년 인터넷 사용자에게 드물지 않은 것으로 나타났습니다. 일상 생활에서 인터넷 사용이 널리 퍼져 있기 때문에이 위험에 노출 된 실제 십대 수는 상당 할 수 있습니다. 대화 형 온라인 활동은 십대들에게 전통적인 물리적 경계에 의해 제한받지 않거나 성인이 모니터링하지 않는 소셜 네트워킹의 기회를 제공하여 참여를 촉진합니다.25 온라인 상호 작용은 고립 된 청소년에게 필수적인 사회적 지원을 제공 할 수 있지만 SH 행동을 정상화하고 장려 할 수도 있습니다.26

이전 연구에서는 동료를 통해 자살을 전파하는 데있어 사회 모델링의 역할을 조사했습니다. 그들은 개인의 자살 행동에 대한 비가 족적 사회적 노출의 영향이 적어도 가족적 요인의 영향만큼 두드러 질 수 있다고 제안했습니다.7 우리 연구에서 우리는 그들의 결과를 확인했고 다른 사람들의 자살 충동에 대한 노출조차도 청소년의 SH 행동의 위험을 증가시킬 수 있음을 발견했습니다. 다양한 요인을 통제 한 후, 실생활과 인터넷에서 타인의 자살 관념에 노출 된 사람들의 SH 발생 가능성은 작년에 노출되지 않은 사람들에 비해 XNUMX 배 증가했습니다. 노출 경험은 우울증 및 자신의 자살 관념과 같은 기존의 취약성과 관계없이 청소년의 SH 행동에 중요한 위험 요소로 입증되었습니다. 이러한“사회적 전염”현상은 청소년들 사이에서 자살하지 않는 자해의 위험 요소로 아직 연구되지 않았지만 지속적으로 발견되고 있습니다.27 특히 어떤 방법으로 이러한 위험을 줄일 수 있는지에 대한 더 많은 연구가 필요합니다.

우리의 연구에서, 우리는 인터넷 중독과 청소년들 사이의 인터넷 중독과 자해 행동 사이의 연관성을 조사한 이전 연구의 발견과 일치하여 잠재적 혼란 요인에 대한 조정 후 청소년의 인터넷 중독이 SH와 관련이 있음을 발견했습니다.28 자존심 수준이이 연관성을 약화시킬 때까지. 주의력 결핍 / 과잉 행동 장애를 가진 청소년들 사이에서 RSES의 낮은 자존심 점수는 더 심각한 인터넷 중독 증상과 관련이있는 것으로보고되었습니다.29 인터넷 중독과 SH의 관계가 약화되는 SH 행동을 가진 청소년들 사이에서도 이러한 연관성이 사실인지 여부는 추가 조사가 필요합니다.

이전의 연구는 청소년들에서 SH의 생물-정신-사회적 상관 관계를 확인했다.30, 31 홍콩과 미국의 청소년 자살 시도 자에 대한 교차 문화 연구에 따르면 우울증, 현재 및 평생 자살 생각, 절망, 대인 관계가 열악하고 자살 시도 자 및 완성 자에 대한 노출이 두 문화에서 자살을 시도하는 위험 요소 인 것으로 나타났습니다.32 우리의 연구에서, 개인적 특성 (즉, 우울증, 자살 생각과 자살 계획의 존재, 자존심, 흡연 및 위험한 알코올 사용)은 청소년 SH와 관련이 있습니다. 사회적지지는 청년 SH 행동에 대해 보호되어 이전 보고서의 결과를 반영했다.33, 34 두 명의 생물학적 부모와 함께 살지 않고 가족 불화와 같은 특정 가족 특성의 중요성은 표본에서 개인 및 기타 사회적 요인을 통제 한 후에 사라졌습니다. 이 결과는 청소년들에게 서로 다른 출처의 사회적 지원이 원래의 가족 위험을 보상 할 수 있음을 시사합니다. 이 모든 발견은 SH에 종사하는 십대를 상대 할 때 다 분야 접근 방식의 중요성을 다시 한 번 상기시킵니다.

SH 서브 샘플 내에서 인터넷에서 자살 충동에 노출 된 학생의 특성을 조사한 결과, SH 하위 샘플 내에서 학생들이 SH 행동과 죽을 의도가 더 많음을 분석했습니다. 이것은 단면 조사이기 때문에 노출, SH 행위 수 및 자살 의도 사이의 인과 관계를 확인할 수 없었습니다. 청소년은 다른 사람의 자살 생각을 공개하고 자신의 SH 행동을 실행함으로써 자살 생각을 발전 시키거나 강화할 수 있습니다. 더욱이 청소년은 자살과 관련하여 일반 대중과 다른 방식으로 인터넷을 활용할 수 있습니다. 이전 연구에서는 자살 관련 용어에 대한 Google 인터넷 검색 엔진 활동을 측정하고 사용 가능한 자살 및 의도적 자해 데이터와 상관 관계를 가졌습니다. 그들은 인터넷 검색 활동이 일반 인구의 자살률과 음의 상관 관계가있는 반면, 청소년의 고의적 자해 및 완료된 자살과는 양의 상관 관계가 있음을 발견했습니다.35 우리 연구에서 인터넷 중독이있는 청소년들은 SH에 사용한 방법에 대해 인터넷 사이트를 참조하는 경향이있었습니다. 이 도구의 가용성은 정보에 대한 개인의 액세스를 제공 할 수 있지만 취약한 청소년의 자살 실행을 촉진 할 수도 있습니다.36 젊고 빈번한 인터넷 사용자가 인터넷을 사용하는 방식에 특별한주의를 기울여야합니다. 청소년 사용자를 대상으로하는 자살자를위한 자조 사이트에 액세스 할 수있는 웹 사이트에는 자살 예방을위한 미디어 지침 적용이 필요합니다.36

우리 연구의 일부 한계를 고려해야합니다. 횡단면 설계 연구에서 제공 한 증거로는 인과 적 추론을 도출하기에 충분하지 않습니다. 자체 측정을 ​​기반으로 한 측정이므로 보고서 편향이있을 수 있습니다. 불법 약물 남용에 대한 정보는 검증 된 설문지 대신 하나의 폐쇄 형 질문에만 의존합니다. 결과적으로이 변수를 조정할 분석에 포함시킬 수 없습니다. 한계에도 불구하고, 본 연구는 지역 사회 차원에서 자신감있는 자살에 대한 노출과 SH의 노출 사이의 연관성을 조사한 첫 번째 연구이다. 우리는 청소년의 SH와 관련된 자살 사상의 인터넷 중독과 인터넷 노출을 증명했습니다. 위에서 논의한 바와 같이, 우리의 연구 결과는 해당 분야의 여러 이전 연구와 일치합니다.

 

 

 

5. 결론

청소년의 온라인 경험은 SH와 관련이 있습니다. 예방 전략에는 사회적 인식을 높이기위한 교육, 위험에 노출 된 사람들의 식별 및 즉각적인 도움 제공이 포함될 수 있습니다.

 

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