Patologinis interneto naudojimas ir rizikos veiksniai tarp Europos paauglių (2016)

Vid. J. Environ. Res. Visuomenės sveikata 2016, 13(3), 294; doi:10.3390 / ijerph13030294

Tony Durkee 1,*, Vladimiras Carli 1, Birgitta Floderus 2, Camilla Wasserman 3,4, Marco Sarchiapone 3,5, Alan Apter 6, Judit A. Balazs 7,8, Julio Bobes 9, Romuald Brunner 10, Paul Corcoran 11, Doina Cosman 12, Christian Haring 13, Christina W. Hoven 4,14, Michael Kaess 10, Jean-Pierre Kahn 15, Bogdanas Nemesas 12, Vita Postuvan 16, Pilar A. Saiz 9, Peeter Värnik 17 ir Danuta Wasserman 1
1
Nacionalinis savižudybių tyrimų ir psichikos ligų prevencijos centras (NASP), Karolinska institutas, Stokholmas SE-17177, Švedija
2
Klinikinės neurologijos katedra, Karolinska Institutet, Stokholmas SE-17177, Švedija
3
Molizės universiteto Medicinos ir sveikatos mokslų katedra, Campobasso 86100, Italija
4
Niujorko valstybinio psichiatrijos instituto Vaikų ir paauglių psichiatrijos katedra, Kolumbijos universitetas, Niujorkas, NY 10032, JAV
5
Nacionalinis migracijos ir skurdo institutas, Via San Gallicano, Roma 25 / A, Italija
6
Feinbergo vaikų studijų centras, Schneider vaikų medicinos centras, Tel Avivo universitetas, Tel Avivo 49202, Izraelis
7
Vadaskertės vaikų ir paauglių psichiatrijos ligoninė, Budapeštas 1021, Vengrija
8
Eötvös Loránd universiteto Psichologijos institutas, Budapeštas 1064, Vengrija
9
Psichiatrijos katedra, Biomedicininių tyrimų centras psichikos sveikatos tinkle (CIBERSAM), Ovjedo universitetas, Oviedas 33006, Ispanija
10
Asmenybės raidos sutrikimų skyrius, Vaikų ir paauglių psichiatrijos klinika, Heidelbergo universiteto Psichosocialinės medicinos centras, Heidelbergas 69115, Vokietija
11
Nacionalinis savižudybių tyrimų fondas, Western Rd., Korkas, Airija
12
Iuliu Hatieganu medicinos ir farmacijos universiteto Klinikinės psichologijos katedra, Str. Victor Babes Nr. 8, Cluj-Napoca 400000, Rumunija
13
Psichikos sveikatos tyrimų skyrius, Medicinos informacinių technologijų universitetas (UMIT), Klagenfurtas, Insbrukas 6060, Austrija
14
Epidemiologijos katedra, Mailmano visuomenės sveikatos mokykla, Kolumbijos universitetas, Niujorkas, NY 10032, JAV
15
Nancy universiteto ligoninės psichiatrijos katedra, Lorraine universitetas, Nancy, Vandoeuvre-lès-Nancy 54500, Prancūzija
16
Slovėnų savižudybių tyrimų centras, Andrej Marušič institutas, Primorska universitetas, Koper 6000, Slovėnija
17
Elgesio ir sveikatos mokslų centras, Estijos ir Švedijos psichinės sveikatos ir suicidologijos institutas, Talino universitetas, Talinas 10120, Estija
*
Correspondence: Tel.: +46-852-486-935; Fax: +46-8-30-64-39
Akademinis redaktorius: Paul B. Tchounwou
Gauta: 1 Gruodžio 2015 / Priimta: 3 Kovo 2016 / Paskelbta: 8 Kovo 2016

Abstraktus

: Rizikos elgesys yra pagrindinis veiksnys, lemiantis pagrindines sergamumo priežastis tarp paauglių ir jaunų žmonių; tačiau jų ryšys su patologiniu interneto naudojimu (PIU) yra palyginti neištirtas, ypač Europos kontekste. Pagrindinis šio tyrimo tikslas - ištirti ryšį tarp rizikos elgesio ir PIU Europos paaugliams. Šis skerspjūvio tyrimas buvo atliktas pagal FP7 Europos Sąjungos projektą „Jaunų žmonių taupymas ir įgalinimas Europoje“ (SEYLE). Duomenys apie paauglius buvo renkami iš atsitiktinių imčių mokyklų vienuolika Europos šalių. PIU buvo matuojamas naudojant „Young“ diagnostikos klausimyną (YDQ). Rizikos elgesys buvo įvertintas naudojant klausimus, gautus iš Pasaulinės mokyklos moksleivių sveikatos tyrimo (GSHS). Iš viso 11,931 paaugliai buvo įtraukti į tyrimus: 43.4% patinų ir 56.6% moterų (M / F: 5179 / 6752), kurių vidutinis amžius buvo 14.89 ± 0.87 metai. Paaugliai, pranešę apie prastus miego įpročius ir rizikingus veiksmus, parodė stipriausius ryšius su PIU, po to vartojo tabaką, prastą mitybą ir fizinį neveiklumą. Tarp paauglių, sergančių PIU grupe, 89.9% buvo būdingas kelis rizikos veiksnius. Svarbus ryšys tarp PIU ir rizikos elgesio, kartu su dideliu bendrų reiškinių rodikliu, pabrėžia, kad svarbu atsižvelgti į PIU tikrinant, gydant ar užkertant kelią didelės rizikos elgesiui tarp paauglių.

Raktažodžiai: patologinis interneto naudojimas; Interneto priklausomybė; rizikos elgesys; kelis rizikos veiksnius; nesveikas gyvenimo būdas; paaugliai; SEYLE

1. Įvadas

Paauglystė yra pereinamasis laikotarpis, kuriam būdingi dideli fizinių, socialinių ir psichologinių požymių pokyčiai [1]. Be to, santykiai su bendraamžiais, šeima ir visuomene per šį pereinamąjį laikotarpį patiria aiškius pokyčius, nes paaugliai pradeda įtvirtinti savo sprendimų, emocijų ir elgesio autonomiją [2]. Socialiniai gebėjimai paaugliams dažnai vystosi psichosocialinės sąveikos metu skirtingose ​​mokymosi aplinkose [3]. Atsižvelgiant į platų socialinės pažinimo ir tarpasmeninių įgūdžių ugdymo platformą [4,5], internetas pasirodė esantis naujas ir unikalus paauglių psichosocialinio vystymosi kanalas [6,7].
Nepaisant šių pranašumų, tyrimai parodė, kad dažnas ir ilgalaikis internetinių programų naudojimas yra linkęs pakeisti įprastines socialines sąveikas ir santykius [8,9]. Yra įrodymų, kad internetas sukaupęs laikas perkelia laiką į akis į akį bendrauja su šeima ir draugais [10], dalyvaujant užklasinėje veikloje [11], baigiant akademines užduotis [12], tinkami mitybos įpročiai [13], fizinė veikla [14] ir miega [15]. Kadangi paaugliai internetu praleidžia daugiau laiko, yra pavojus, kad jų naudojimas internetu gali tapti pernelyg didelis ar net patologinis [16].
 
Patologiniam naudojimui internetu (PIU) būdinga pernelyg didelė ar prastai kontroliuojama susirūpinimas, raginimai ar elgesys, susijęs su interneto naudojimu, dėl kurių gali sumažėti arba sukelti bėdą [17]. PIU konceptualiai buvo modeliuojamas kaip impulsų kontrolės sutrikimas ir klasifikuojamas kaip elgesio priklausomybės, panašios į patologinių lošimų prigimtį, taksonomija [18]. Nepaisant pastarojo meto pažangos PIU mokslinių tyrimų srityje, pastangas suprasti šį reiškinį trukdo tarptautinis sutarimas dėl būklės diagnostinių kriterijų. Tai nėra nei Diagnostikos ir statistikos psichikos sutrikimų vadove (DSM), nei Tarptautinėje ligų klasifikacijoje (NCD). Pagrindinis iššūkis, su kuriuo susiduria PIU moksliniai tyrimai, yra jos samprata kaip priklausomybės sutrikimas.
 
Atsižvelgiant į šiuos teiginius, neseniai paskelbtas DSM-5 [19] įtraukė elgesio priklausomybę (nesusijusį su priklausomybę sukeliančius sutrikimus) kaip oficialią diagnostikos kategoriją, o lošimų sutrikimas (GD) yra vienintelė sąlyga, nurodyta šioje naujoje klasifikacijoje. Interneto žaidimų sutrikimas (IGD) taip pat yra potencialus elgesio priklausomybės potipis, kuris buvo įtrauktas į DSM nosologinę sistemą; tačiau vis dar trūksta įrodymų, patvirtinančių IGD kaip diagnostikos sutrikimą. Vėliau IGD buvo įtraukta į DSM-5 III skirsnį, kaip sąlygą, reikalaujančią tolesnių tyrimų [20], siekiant nustatyti jo galimą diagnozės sutrikimą. Nepaisant to, kad šiuo metu yra nepastebėtas PIU dviprasmiškumas, vis dar lieka įrodymų, rodančių tvirtą ryšį tarp PIU ir kitų priklausomybės formų [21,22,23,24].
Tyrimai rodo, kad asmenys, turintys PIU, turi neurologinius, biologinius ir psichosocialinius požymius, turinčius priklausomybę nuo elgesio ir su medžiaga susijusių dalykų [25,26,27,28,29]. Remiantis teoriniu modeliu, pavadintu Griffiths [30], yra šeši pagrindiniai simptomai, pasireiškiantys priklausomybę sukeliančiais sutrikimais, kurie taikomi PIU. Tai apima: lankstumą (susirūpinimą dėl veiklos internete), nuotaikos modifikavimą (naudojant internetą pabėgti ar sumažinti stresą), toleranciją (būtinybę likti internete ilgiau), pasitraukimą (depresiją ir dirglumą, kai neprisijungus), konfliktus (tarpasmeninius ir intrapsiškus) ir atkrytį (nepavyko bandyti nutraukti naudojimąsi internetu). Šios pagrindinės sudedamosios dalys sudaro teorinį pagrindą PIU dydžio nustatymui.
 
PIU paplitimas labai skiriasi įvairiose šalyse, iš dalies dėl to, kad jo apibrėžimas, nomenklatūra ir diagnostinis vertinimas yra nevienalytės. Siekdama įvertinti pasaulinį paplitimą, Cheng ir Li [31] atkreipė dėmesį į šiuos neatitikimus, taikydami atsitiktinio poveikio metaanalizę, naudojant tyrimus su palyginamais psichometriniais instrumentais ir kriterijais. Šis metodas suteikė 89,281 dalyvių iš 31 šalių iš viso pasaulio. Rezultatai parodė, kad visuotinis PIU paplitimas buvo 6.0% (95% CI: 5.1 – 6.9), turintis tik vidutinį nevienalytiškumą.
Paplitimo tyrimai, vertinantys PIU Europos lygmeniu naudojant reprezentatyvius mėginius, yra riboti. Nepaisant šio trūkumo, atsiranda epidemiologinių įrodymų, rodančių stabilias šios tikslinės grupės paplitimo tendencijas. Reprezentatyviame Europos paauglių (n = 18,709), 11 – 16 metų, pavyzdyje, Blinka ir kt. [32] parodė, kad PIU paplitimas buvo 1.4%. Tai sutampa su Tsitsika et al. [33], kuris apskaičiavo, kad PIN paplitimas 1.2% yra reprezentatyviame Europos jaunimo (n = 13,284) amžiuje 14 – 17 metų. Durkee ir kolegos [34], tačiau pastebėta, kad 4.4 - 11,956 metų amžiaus Europos paauglių (n = 14) reprezentatyviame mėginyje buvo šiek tiek didesnis PIU paplitimas 16%. Nustatyta, kad PIU paplitimas Europoje gerokai didesnis vyrams nei moterims, didėja su amžiumi, skiriasi pagal šalį ir susijęs su įvairiais psichikos ir elgesio sutrikimais [35,36,37,38,39].
 
Rizikos elgesio atsiradimas dažnai pasireiškia paauglystėje, kai tikėtina, kad tęstinumas bus suaugusiųjų. Vyrams būdingas didesnis paplitimas nei patelėms, o rizika elgiasi dažniau su amžiumi [40]. Egzistuoja skirtingi sunkumo lygiai: nuo mažos rizikos (prastos miego įpročiai, prasta mityba ir fizinis neveiklumas) iki didelės rizikos (pernelyg didelis alkoholio vartojimas, neteisėtas narkotikų vartojimas ir tabako vartojimas). Moksliniai tyrimai paprastai įvertino riziką kaip nepriklausomi subjektai, nors aiškūs įrodymai rodo jų bendravimą, net ir ankstyvame amžiuje [41,42]. Daugialypės rizikos elgsenos populiacijose didžiausia rizika yra lėtinėms ligoms, psichikos sutrikimams, savižudiškam elgesiui ir ankstyvai mirčiai, palyginti su asmenimis, kuriems būdingas pavienis ar be rizikos elgesys43,44]. Atsižvelgiant į tai, kad rizikos veiksniai yra panašūs, būtina suprasti jų įtaką paauglių rizikos grupei.
 
JAV jaunimo rizikos elgesio stebėjimo sistema (YRBSS) nustato, kad rizikos elgesys yra pagrindinė priežastis, lemianti pagrindines sergamumo priežastis paaugliams ir jaunimui [45]. Be šios numanomos prielaidos, yra gana mažai tyrimų, kurie sistemingai tikrina, kokiu mastu šios elgesio formos yra susijusios su paauglių PIU, ypač Europos kontekste. Epidemiologiniai tyrimai yra būtini siekiant geriau suprasti šį reiškinį.
 
Remiantis dideliu, reprezentatyviu mokyklinio amžiaus paauglių pavyzdžiu Europoje, pagrindinis šio tyrimo tikslas yra ištirti ryšį tarp rizikos elgesio (pvz., Alkoholio vartojimo, neteisėto narkotikų vartojimo, tabako vartojimo, rizikingų veiksmų, gudrybių). prastas miego įpročiai, prasta mityba ir fizinis neveiklumas) ir skirtingos interneto naudojimo formos.

2. Medžiagos ir metodai

2.1. Studijų projektas ir populiacija

Šis skerspjūvio tyrimas buvo atliktas pagal Europos Sąjungos projektą „Jaunų žmonių išsaugojimas ir įgalinimas Europoje“ (SEYLE) [46]. Paaugliai buvo įdarbinti iš atsitiktinai atrinktų mokyklų visoje studijų vietoje Austrijoje, Estijoje, Prancūzijoje, Vokietijoje, Vengrijoje, Airijoje, Izraelyje, Italijoje, Rumunijoje, Slovėnijoje ir Ispanijoje.
 
Tinkamų mokyklų atrankos kriterijai buvo pagrįsti šiomis sąlygomis: (1) mokyklos buvo viešos; (2) buvo bent 40 studentai, sulaukę 15 metų; (3) turėjo daugiau nei du mokytojus 15 metų studentams; ir (4) turėjo ne daugiau kaip 60% tos pačios lyties studentų. Reikalavimus atitinkančios mokyklos buvo suskirstytos pagal dydį: (i) mažos (≤komentinis studentų skaičius visose studijų svetainės mokyklose); ir (ii) dideli (≥ visų mokymosi mokyklų mokinių vidurkis) [46]. Naudojant atsitiktinių skaičių generatorius, mokyklos buvo atsitiktinės atrankos būdu pagal SEYLE intervencijas ir mokyklos dydį, atsižvelgiant į sociokultūrinius veiksnius, mokyklos aplinką ir mokyklos sistemos struktūrą kiekvienoje tyrimo vietoje.
 
Duomenys buvo renkami struktūrizuotais klausimynais, skirtais paaugliams mokykloje.
Ataskaitoje pateikiami pavyzdiniai reprezentatyvumo, sutikimo, dalyvavimo ir atsakymo rodikliai [47].
Šis tyrimas buvo atliktas pagal Helsinkio deklaraciją, o protokolą patvirtino kiekvienos dalyvaujančios šalies vietos etikos komitetas (projektas Nr. HEALTH-F2-2009-223091). Prieš dalyvaujant tyrime abu paaugliai ir tėvai pateikė savo sutikimą dalyvauti.

2.2. Matavimai

PIU buvo vertinamas naudojant „Young“ diagnostinį klausimyną (YDQ) [18]. YDQ yra 8 elemento klausimynas, kuriame įvertinami interneto naudojimo modeliai, dėl kurių per šešis mėnesius iki duomenų rinkimo atsiranda psichologinis ar socialinis sutrikimas [48]. Aštuoni YDQ elementai atitinka šešis elementus „Griffiths“ komponentų modelyje ir devynis „DSM-5“ IGD diagnostinių kriterijų elementus [49,50]. Remiantis „YDQ“ rezultatais, pradedant nuo 0 – 8, interneto vartotojai buvo suskirstyti į tris grupes: adaptyvūs interneto vartotojai (AIU) (taškų skaičius 0 – 2); netinkami interneto naudotojai (MIU) (balais 3 – 4); ir patologiniai interneto naudotojai (PIU) (balas ≥ 5) [51]. Be to, valandos internete per dieną buvo vertinamos naudojant vieno punkto klausimą struktūrizuotame klausimyne.
Duomenys apie rizikos elgseną buvo gauti naudojant klausimus, gautus iš pasaulinės mokyklos moksleivių sveikatos apklausos (GSHS) [52]. Pasaulio sveikatos organizacijos (PSO) ir bendradarbių sukurta GSHS yra moksleivių apklausa, kurioje įvertinamas 13 – 17 metų paauglių sveikatos rizikos elgesys. Šiame savianalizės klausimyne pateikiami elementai, atitinkantys 10 pagrindines sergamumo priežastis tarp paauglių ir jaunų žmonių.

2.3. Individualūs rizikos veiksniai

Remiantis GSHS, pavieniai rizikos veiksniai buvo suskirstyti į tris kategorijas: i) cheminių medžiagų naudojimas; ii) pojūtis; (iii) ir gyvenimo būdo charakteristikos. Vėlesni individualūs rizikos veiksniai buvo koduojami kaip dichotominiai kintamieji.

2.3.1. Medžiagos naudojimas

Medžiagos naudojimas susijęs su alkoholio vartojimu, neteisėtu narkotikų vartojimu ir tabako naudojimu. Kintamieji buvo atitinkamai klasifikuojami: (1) alkoholio vartojimo dažnis: ≥2 kartus per savaitę vs ≤1 kartus per savaitę; (2) gėrimų skaičius įprastoje geriamojo dieną: ≥3 gėrimai ir ≤2 gėrimai; (3) girdymo trukmė iki girtuoklio (alkoholio intoksikacijos): ≥3 kartus prieš ≤2 kartus; (4) pagimdžiusių pagirių po gėrimo dažnį: ≥3 kartus vs ≤2 kartus; (5) kada nors vartoti vaistai: taip / ne; (6) kada nors naudojote hašišą arba marihuaną: taip / ne; (7) kada nors vartojamas tabakas: taip / ne; ir (8), šiuo metu rūkančioms cigaretėms: ≥6 per dieną, palyginti su ≤5 per dieną.

2.3.2. Jautrumo ieškojimas

Jautrumo siekimas apėmė keturis elementus, nurodančius, kad per pastaruosius dvylika mėnesių buvo imtasi rizikingų veiksmų: (1), kurį važinėjo draugas, vartojęs alkoholį; (2) važinėjo riedlentė arba ritininis ašmenys, einantys be šalmo ir (arba) (3), traukiami palei judančią transporto priemonę; ir (4) naktį nuvyko į pavojingas gatves ar alėlius. Visose keturiose vietose atsakymų alternatyvos buvo taip / ne.

2.3.3. Gyvenimo būdo charakteristikos

Gyvenimo būdo charakteristikos apėmė kintamuosius, susijusius su miegu, mityba, fizine veikla ir mokyklos lankymu. Miego įpročiai minimi per pastaruosius šešis mėnesius: (1) nuovargis ryte prieš mokyklą: ≥3 dienos per savaitę, palyginti su ≤2 dienomis per savaitę; (2) paspaudus po mokyklos: ≥3 dienos per savaitę, palyginti su ≤2 dienomis per savaitę; ir (4) miega: ≤6 valandos / naktis, palyginti su ≥7 valandomis per parą. Mityba nurodyta per pastaruosius šešis mėnesius: (4), vartojanti vaisius / daržoves: ≤1 laikas per savaitę, palyginti su ≥2 kartus per savaitę; ir (5) vartoja pusryčiai prieš mokyklą: ≤2 dienos per savaitę, palyginti su ≥3 dienomis per savaitę. Fizinis aktyvumas nurodė pastaruosius šešis mėnesius: (6) fizinis aktyvumas mažiausiai 60 minučių per pastarąsias dvi savaites: ≤3 dienos vs ≥4 dienos; ir (7) reguliariai sportuoja: taip / ne. Mokyklos lankymas sudarė vieną dalyką, nes per pastarąsias dvi savaites įvyko nepanaudotų mokyklų nebuvimas: ≥3 dienos prieš ≤2 dienas.

2.4. Keli rizikos veiksniai

Bendras rizikos veiksnių skaičius buvo apskaičiuotas į vieną kintamąjį ir koduotas kaip eilinis matas. Pusiau patikimas (rsb = 0.742) ir vidinės konsistencijos (α = 0.714) reikšmės parodė priimtiną homogeniškumo lygį tarp keleto rizikos veiksnių matavimo elementų

3. Statistiniai tyrimai

Individualių rizikos veiksnių paplitimas tarp interneto vartotojų grupių buvo apskaičiuotas vyrams ir moterims. Siekiant nustatyti statistiškai reikšmingus skirtumus tarp grupių proporcijų, buvo atlikti keli poriniai palyginimai naudojant dvipusį z-testą su Bonferroni koreguotomis p-reikšmėmis. Atlikta išplėstinė analizė siekiant ištirti pavienių rizikos veiksnių poveikį MIU ir PIU, naudojant bendrus linijinius mišrius modelius (GLMM) su daugiašaliu logitiniu ryšiu ir visiško maksimalaus tikimybės įvertinimu. GLMM analizėje MIU ir PIU buvo įvesti kaip AIU kaip orientacinės kategorijos rezultatai, individualūs rizikos veiksniai buvo įvesti kaip 1 lygmens fiksuoti efektai, mokykla kaip lygmuo 2 atsitiktinis perėmimas ir šalis kaip 3 lygmuo. Atsparumo komponentai buvo naudojami kaip kovariacijų struktūra atsitiktiniams poveikiams. Norint ištirti lyties įtaką, sąveikos terminai (lyties * rizikos elgesys) buvo įtraukti į regresijos modelį. Atitinkamiems GLMM modeliams buvo pritaikyti amžiaus ir lyties koregavimai. Pateikiami atitinkamų modelių koeficientų koeficientai (OR) su 95% patikimumo intervalais (CI).
Analizuojant kelis rizikos veiksnius, vidutinės (M) ir standartinės paklaidos (SEM) buvo apskaičiuotos skirtingoms interneto vartotojų grupėms ir suskirstytos pagal lytį. Šiems santykiams iliustruoti buvo naudojami dėžutės ir šluotelės. Statistinis reikšmingumas tarp keleto rizikos veiksnių ir lyties buvo įvertintas naudojant nepriklausomus mėginių t-testus. Siekiant įvertinti statistinę reikšmę tarp keleto rizikos elgesio ir interneto vartotojų grupių, buvo naudojamas vienas krypties dispersijos tyrimas (ANOVA) su post hoc porų palyginimu.
Regresinis kintamasis diagrama buvo atlikta siekiant išsiaiškinti linijinį ryšį tarp valandų per dieną skaičiaus ir rizikos elgesio skaičiaus tarp interneto vartotojų grupių. Visi statistiniai bandymai buvo atlikti naudojant „IBM SPSS Statistics 23.0“. Kritinė reikšmė p <0.05 buvo laikoma statistiškai reikšminga.

4. Rezultatai

4.1. Tyrimo mėginio charakteristikos

Iš pradinės SEYLE atrankos, kurioje dalyvavo 12,395 464 paaugliai, buvo 3.7 (11,931%) tiriamieji, neįtraukti dėl trūkstamų duomenų apie svarbius kintamuosius. Tai davė 43.4 56.6 mokykloje gyvenančių paauglių imtį šiam tyrimui. Imtį sudarė 5179% paauglių vyrų ir 6752% moterų (M / F: 14.89/0.87), kurių vidutinis amžius buvo 14.3 ± 12.4 metai. MIU paplitimas buvo žymiai didesnis tarp moterų (5.2%), palyginti su vyrais (3.9%), tuo tarpu PIU buvo žymiai didesnis tarp vyrų (2%) nei moterų (11928%) (χ² (19.92, 0.001) = XNUMX, p < XNUMX).

4.2. Rizikos elgesio paplitimas

Lentelė 1 apibūdina interneto vartotojų grupės suskirstytų rizikos elgesio paplitimą. Vidutiniškai paplitimo tarp interneto vartotojų grupių (AIU, MIU ir PIU) paplitimas buvo 16.4%, 24.3% ir 26.5% (vartojimas alkoholiu, neteisėtas narkotikų vartojimas ir tabako vartojimas); 19.0%, 27.8% ir 33.8% pojūčiui elgtis (rizikos veiksmai); ir 23.8%, 30.8% ir 35.2% pagal gyvenimo būdo charakteristikas (prastas miego įpročiai, prasta mityba, fizinis neveiklumas ir išgyvenimas). Visose rizikos kategorijose (medžiagų vartojimas, pojūtis ir gyvenimo būdo charakteristikos), palyginti su AIU grupe, paplitimas MIU ir PIU grupėse buvo žymiai didesnis. Išskyrus penkias subkategorijas, lygiagretūs palyginimai parodė, kad paplitimo rodikliai nevienodai nesiskyrė tarp MIU ir PIU grupių.

Lentelė
1 lentelė. Rizikos elgesio paplitimas tarp paauglių, suskirstytų pagal lytį ir interneto vartotojų grupes 1,2a – c.

4.3. Keli rizikos veiksniai

Rezultatai parodė, kad 89.9% PIU grupės paauglių pranešė apie daugelį rizikos veiksnių. Vienpusis ANOVA testas atskleidė, kad vidutinis daugialypės rizikos elgesio dažnis žymiai padidėjo nuo adaptyvaus vartojimo (M = 4.89, SEM = 0.02) iki netinkamo pritaikymo (M = 6.38, SEM = 0.07) iki patologinio naudojimo (M = 7.09, SEM = 0.12) (F (2, 11928) = 310.35, p <0.001). Ši tendencija praktiškai buvo lygi vyrams ir moterims (1 pav).

Ijerph 13 00294 g001 1024
1 pav. Didelio rizikos elgesio langelis ir skliautinis diagrama tarp adaptyvių interneto vartotojų (AIU), netinkamų interneto vartotojų (MIU) ir patogeninių interneto vartotojų (PIU), suskirstytų pagal lytį *.
Be to, nebuvo stebimų statistinių skirtumų tarp lyčių abiejuose MIU (t (1608) = 0.529, p = 0.597) ir PIU (t (526) = 1.92, p = 0.054) grupėse.Lentelė 2). Vis dėlto reikia pažymėti, kad PI reikšmė PIU grupei buvo santykinai artima statistiniam reikšmingumui pasiekti (p = 0.054). 

Lentelė
2 lentelė. Nepriklausomi mėginiai, atliekantys kelių vartotojų elgsenos ir lyties testą pagal interneto vartotojų grupes 1-3.
Regresijos kintamasis grafikas parodė aiškų linijinį ryšį tarp valandų valandų per dieną ir rizikos elgesio su paaugliais skaičiaus. Ši tendencija buvo gana identiška tarp interneto vartotojų grupių (2 pav). 

Ijerph 13 00294 g002 1024
2 pav. Linijinis santykis tarp valandų valandų per dieną ir rizikos veiksnių skaičiaus tarp AIU, MIU ir PIU grupių *.

4.4. Rizikos elgsenos, MIU ir PIU asociacijos GLMM analizė

Rizikos elgesys, kuris buvo reikšmingai susijęs su MIU, taip pat buvo reikšmingai susietas su PIU, išskyrus tris subkategorijas, kurios buvo pažymėtos rizikos prisiėmimo veiksmuose ir prievartoje (Lentelė 3). GLMM analizė parodė, kad visos prastos miego įpročių pakategorės žymiai padidino santykinius PIU koeficientus, kurių poveikis svyruoja nuo OR = 1.45 iki OR = 2.17. Reikšmingos asociacijos buvo stebimos tarp rizikos prisiėmimo veiksmų ir PIU, kurių poveikis svyruoja nuo OR = 1.55 iki OR = 1.73. Be to, statistiškai reikšmingi pavienių subkategorijų koeficientai tabako vartojimo (OR = 1.41), prastos mitybos (OR = 1.41) ir fizinio neveiklumo (OR = 1.39) srityse.

Lentelė
3 lentelė. Bendrojo linijinio mišraus modelio (GLMM), susijusio su individualaus rizikos elgesio, netinkamo naudojimo ir patologinio panaudojimo, su išplėstine lyčių sąveikos analize 1-4.

4.5. Lyčių sąveika

Lyčių tarpusavio sąveikos analizė parodė, kad ryšys tarp rizikos prisiėmimo veiksmų, prastų miego įpročių ir PIU buvo žymiai didesnis moterims, o ryšys tarp mitybos, prastos mitybos ir PIU buvo vyrams gerokai didesnis.Lentelė 3).

5. Diskusija

5.1. Rizikos elgesio paplitimas

Šiame tyrime buvo siekiama ištirti ryšį tarp PIU ir rizikos elgesio. Rezultatai parodė, kad rizikos elgesio paplitimas buvo daug didesnis tarp patologinių vartotojų, palyginti su adaptyviais vartotojais, turinčiais tam tikrų skirtumų tarp lyčių. Didžiausias paplitimas tarp maladaptyvių ir patologinių vartotojų buvo prastas miego įpročiai ir tabako vartojimas. Šie skaičiavimai yra gerokai didesni, palyginti su paplitimu pagal tyrimus, atliktus už ES ribų, ypač Azijos ir Ramiojo vandenyno regionuose [53,54]. Vienas patikimas paaiškinimas galėtų būti susijęs su šių regionų ekologiniu lygiu (pvz., Skvarba). Statistika rodo, kad Europos regione visame pasaulyje yra didžiausias interneto skverbties lygis (78%). Europos tarifai yra daugiau nei dvigubai didesni nei Azijos ir Ramiojo vandenyno regionuose (36%) [55]. Faktinis vaidmens įsiskverbimo į PIU paplitimą lygis išlieka dviprasmiškas; tokiu būdu būsimos pastangos nagrinėjant šį ryšį būtų labai naudingos paaiškinant šį ryšį.

5.2. Medžiagos naudojimas

Rizikos elgsenos ir priklausomybės elgesio ypatumai labai sutampa. Tai turbūt akivaizdžiausia naudojant chemines medžiagas. Medžiagos naudojimas dažnai klasifikuojamas kaip rizikos elgesys; tačiau tai taip pat yra prieš piktnaudžiavimą medžiaga. Jei didelės rizikos elgesys turi panašius pagrindinius mechanizmus, vienas problemos elgesys gali sumažinti slenkstį kitiems probleminiams elgesiams. Šį teiginį patvirtina įrodymais pagrįstas tyrimas, įrodantis aukštą įvairių rizikos veiksnių tarpusavio ryšį [56]. Remiantis šia samprata, galima manyti, kad paaugliai, turintys riziką, gali turėti didesnę PIU riziką, palyginti su paaugliais, kuriems nėra rizikos elgesio.

5.3. Jautrumo ieškojimas

Pagal pirmiau minėtus tyrimus [57], rezultatai parodė, kad didžioji dalis rizikingų veiksmų pojūčių paieškos kategorijoje buvo reikšmingai susieta su PIU. Jautrumo siekimas yra asmenybės bruožas, susijęs su savireguliacijos ir atidėto atpildo trūkumais [58]. Šie jaunimo atributai dažnai susiję su „optimistinio šališkumo efekto“ suvokimo prielaida, kai paaugliai labiau rizikuoja savo rizika, tuo pat metu pervertindami riziką kitiems [59]. Paaugliams, turintiems šiuos nukreipiančius bruožus, gali būti didesnė polinkis į elgesio problemas.

5.4. Gyvenimo būdo charakteristikos

Sunkiausi su PIU susiję veiksniai pasirodė esąs prastas miego įpročiai. Tikėtina, kad tai yra dėl miego perkėlimo poveikio internete veiklai. Yra tam tikrų internetinių veiksmų, kurie aiškiai skatina vartotojus likti internete ilgiau nei tikėtasi. Masyvi daugelio žaidėjų internetinių vaidmenų žaidimų (MMORPG) studija parodė, kad vartotojai yra linkę likti internete ilgiau, kad galėtų sekti progresyvią savo internetinio pobūdžio istoriją [60]. Pastaraisiais metais taip pat atsirado pernelyg didelis socialinių tinklų svetainių naudojimas, reiškiantis tiek laiko, kiek praleido internete, ir neigiamų koreliacijų su realia socialine sąveika [61,62]. Tyrimai rodo, kad paaugliai, kurie pernelyg naudojasi internetu, turi polinkį plėtoti miego sutrikimus dėl ilgesnio laiko internete [63,64]. Lėtinis miego perkėlimas į veiklą internete gali lemti miego trūkumą, kuris, kaip žinoma, sukelia didelį neigiamą poveikį socialiniam, psichologiniam ir somatiniam funkcionavimui.
Reguliuojamo miego modelių trikdžiai taip pat gali būti tarpininkavimo veiksnys santykiuose tarp netikėto ir netinkamo interneto naudojimo. Paaugliai, kurie pernelyg intensyviai dalyvauja internetinėje veikloje, gali pakenkti jų natūraliajai miego tvarkai. Įrodyta, kad padidėjęs miego latentinis laikas ir sumažėjęs greitas akių judėjimas miego metu (REM-miego) yra labai susiję su pernelyg dideliu interneto naudojimu [65], o subjektyvios insomnijos ir parasomnijos yra siejamos su kankinimu [66]. Miego sutrikimai turi didelį poveikį dienos veikimui ir akademiniams pasiekimams. Dėl to paaugliai galėtų būti nesusiję su mokykla, taip padidinant mokyklos atsisakymo ir lėtinio neveikimo riziką [66].
Nustatyta, kad prasta mityba ir fizinis neveiklumas yra labai susiję su PIU. Paaugliai, kurie praleidžia daugiau valandų internete, gali nukreipti į nesveikus maisto produktus. Yra teigiama, kad internetiniai žaidėjai geria didelius kofeino turinčius gėrimus ir valgo daug cukraus užkandžius, kad padidintų internetinių žaidimų budrumą [67]. Vėliau šie veiksniai gali padaryti internetinius žaidėjus labiau linkę į sėdimą elgesį, palyginti su ne žaidėjais. Be to, yra didelis lojalumas tarp žaidėjų, ypač tų, kurie perkelia maistą, asmeninę higieną ir fizinį aktyvumą, kad galėtų tęsti internetinius žaidimus [68]. Tai gali kelti rimtą pavojų sveikatai ir gali sukelti sunkius psichosomatinius simptomus.

5.5. Keli rizikos veiksniai

Rizikos elgesys buvo nustatytas kartu, o 89.9% PIU grupės paauglių pranešė apie kelis rizikos veiksnius. Šie rezultatai atitinka Jessor problemos elgesio teoriją [69,70]. Problemos elgesio teorija yra psichosocialinis modelis, kuriuo siekiama paaiškinti elgesio rezultatus paaugliams. Ją sudaro trys koncepcinės sistemos, pagrįstos psichosocialiniais komponentais: asmenybės sistema, suvokiama aplinkos apsaugos sistema ir elgesio sistema. Pastarojoje sistemoje rizikos elgsenos struktūros (pvz., Alkoholio vartojimas, tabako vartojimas, nusikalstamumas ir deviancija) dažniausiai pasitaiko ir įsijungia į bendrą „rizikos elgesio sindromą“ [71]. Pasak Jessoro, šie probleminiai veiksmai dažnai kyla iš paauglių nepriklausomybės nuo tėvų ir visuomenės įtakos.
Paaugliai, kurie kovoja už savarankiškumą, iš dalies galėjo susidaryti dėl didelės linijinės tendencijos, pastebėtos tarp valandų internete per dieną ir kelis rizikos veiksnius. Ši tendencija buvo gana identiška visose interneto vartotojų grupėse. Šie faktai yra labai svarbūs, nes jie rodo, kad pernelyg daug valandų internete gali padidinti visų paauglių, o ne tik tų, kuriems diagnozuota PIU, rizikos elgesį. Pernelyg didelės valandos internete taip pat galėtų būti santykinis tarp PIU ir rizikos elgesio veiksnys; tačiau būtina atlikti tolesnius tyrimus, kuriuose būtų nagrinėjamas šis ryšys.

5.6. Lyčių sąveika

Lyčių sąveikos analizė parodė, kad reikšmingos asociacijos, pastebėtos tarp rizikos elgesio ir PIU, buvo tolygiai paskirstytos tarp vyrų ir moterų. Tai šiek tiek prieštarauja ankstesniems tyrimams, kurie paprastai rodo, kad PIU ir rizikos elgesys yra būdingi vyrams. Šis lyčių pasiskirstymas gali būti rodiklis, kad lyčių skirtumai dėl rizikos elgesio gali būti susiaurėję tarp Europos paauglių.
Iš kitos perspektyvos santykį tarp lyties ir rizikos elgesio galėtų perteikti trečias veiksnys, pvz., Psichopatologija. Dideliame lyčių lygybės tyrime, kuriame dalyvavo 56,086 – 12 metų paaugliai (n = 18), PIU paplitimo rodikliai buvo 2.8% tarp visų mėginių, kurių vyrams pastebėtas žymiai didesnis (3.6%), palyginti su moterimis ( 1.9%) [72]. Atitinkamame tyrime pažymėta, kad moterys, turinčios emocinių problemų, pvz., Subjektyvių nelaimių ar depresijos simptomų, turi žymiai didesnį PIU paplitimą nei vyrai, turintys panašių emocinių simptomų. Lyčių pagrindu atliekamos studijos, kuriose nagrinėjamas lyčių sąveikos poveikis PIU, yra esminė sąlyga, kad ateityje būtų galima atlikti PIU tyrimus.

5.7. „Griffiths“ komponentų modelis

„Griffiths“ priklausomybės modelis [30] hipotezė, kad priklausomybės nuo elgesio (pvz., PIU) ir priklausomybės nuo medžiagų atsiranda per panašius biopsiocialinius procesus ir dalijasi daugybe fiziologinių reiškinių. Atitinkamų šešių pagrindinių komponentų priklausomybės kriterijai šiame modelyje yra (1) sergamumas, (2) nuotaikos modifikavimas, (3) tolerancija, (4) pasitraukimas, (5) konfliktas ir (6) atkrytis. Kuss et al. [73] įvertino priklausomybės komponentų modelį dviejuose nepriklausomuose mėginiuose (n = 3105 ir n = 2257). Rezultatai parodė, kad PIU komponentų modelis abu mėginiuose labai gerai suderina duomenis.
Šiame tyrime YDQ priemonė buvo panaudota paaugliams, turintiems netinkamą ir patologinę riziką, susijusią su jų naudojimu internetu ir elgesiu internete, įvertinti ir aptikti. Kadangi YDQ priemonė apima visus šešis priklausomybės kriterijus, nustatytus „Griffiths“ komponentų modelyje, šiame tyrime pateiktų rezultatų galiojimą palaiko šis teorinis pagrindas.

5.8. Stiprybės ir apribojimai

Didelis, reprezentatyvus, tarpvalstybinis pavyzdys yra pagrindinis šio tyrimo stiprumas. Visose šalyse naudojama homogeninė metodika ir standartizuotos procedūros didina duomenų pagrįstumą, patikimumą ir palyginamumą. Kiek mūsų žiniomis, geografinė teritorija Europoje buvo didžiausia kada nors naudojama atlikti PIU ir rizikos elgesio tyrimą.
Taip pat yra keletas tyrimo apribojimų. Savarankiškai pateikti duomenys yra linkę prisiminti ir socialinio pageidaujamumo šališkumo, kuris gali skirtis įvairiose šalyse ir kultūrose. Skerspjūvio dizainas negali atsižvelgti į laiko santykius, todėl priežastinis ryšys negalėjo būti nustatytas. Pagal GSHS priemonę rizikos prisiėmimo veiksmų pakategorės sudaro tik dalį pojūčių keliančio elgesio; taigi, aiškinant rezultatus reikia būti atsargiems.

6. Išvados

AIU, MIU ir PIU grupėse pastebimai padidėjo paplitimo dažnis visose rizikos kategorijose (medžiagų vartojimas, pojūtis ir gyvenimo būdai). Paaugliai, pranešę apie prastus miego įpročius ir rizikingus veiksmus, parodė stipriausius ryšius su PIU, po to vartojo tabaką, prastą mitybą ir fizinį neveiklumą. Svarbus ryšys tarp PIU ir rizikos elgesio, kartu su dideliu bendrų reiškinių rodikliu, pabrėžia, kad svarbu atsižvelgti į PIU tikrinant, gydant ar užkertant kelią didelės rizikos elgesiui paaugliams.
Tarp paauglių, sergančių PIU grupe, 89.9% buvo būdingas kelis rizikos veiksnius. Taigi pastangos turėtų būti nukreiptos į paauglius, kurie pernelyg naudojasi internetu, nes ryški linijinė tendencija pastebėta tarp valandų internete per dieną ir kelis rizikos veiksnius. Ši tendencija buvo panaši visose interneto vartotojų grupėse, nurodydama, kad pernelyg daug valandų internete savaime yra svarbus veiksnys, keliantis riziką. Prieš nustatant jų teorines pasekmes, šiuos rezultatus reikia pakartoti ir toliau tirti.

Padėka

Projektas „SEYLE“ buvo paremtas per Europos Sąjungos septintosios bendrosios programos (BP1) 7 koordinavimo temą (Sveikata), Dotacijos sutartį Nr. HEALTH-F2-2009-223091. Autoriai buvo nepriklausomi nuo finansuotojų visais tyrimo planavimo, duomenų analizės ir šio rankraščio rašymo aspektais. Projekto „SEYLE“ vadovė ir koordinatorė - psichiatrijos ir suicidologijos profesorė Danuta Wasserman, Karolinska institutas (KI), Nacionalinio savižudybių tyrimo ir psichinės sveikatos bei savižudybių prevencijos centro (NASP) vadovė KI, Stokholme, Švedija. Kiti vykdomojo komiteto nariai yra vyresnysis lektorius Vladimiras Carli, Nacionalinis savižudybių tyrimų ir psichikos sveikatos prevencijos centras (NASP), Karolinska institutas, Stokholmas, Švedija; Christina WH Hoven ir antropologė Camilla Wasserman, Vaikų ir paauglių psichiatrijos katedra, Niujorko valstybinis psichiatrijos institutas, Kolumbijos universitetas, Niujorkas, JAV; ir Marco Sarchiapone, Sveikatos mokslų katedra, Molizės universitetas, Kampobasas, Italija. SEYLE konsorciumą sudaro centrai 12 Europos šalių. Kiekvieno centro ir šalies vadovai yra: Danuta Wasserman (NASP, Karolinska institutas, Švedija, koordinavimo centras), Christianas Haringas (Medicinos informacinių technologijų universitetas, Austrija), Airi Varnik (Estijos Švedijos psichinės sveikatos ir suicidologijos institutas, Estija), Jeanas-Pierre'as Kahnas (Lotaringijos universitetas, Nansi, Prancūzija), Romualdas Brunneris (Heidelbergo universitetas, Vokietija), Judit Balazs (Vadaskerto vaikų ir paauglių psichiatrijos ligoninė, Vengrija), Paulas Corcoranas (Nacionalinis savižudybių tyrimų fondas, Airija), Alanas Apteris (Izraelio „Schneider“ vaikų medicinos centras, Tel Avivo universitetas, Tel Avivas, Izraelis), Marco Sarchiapone (Molizės universitetas, Italija), Doina Cosman (Iuliu Hatieganu medicinos ir farmacijos universitetas, Rumunija), Vita Postuvan (Primorskos universitetas, Slovėnija) ) ir Julio Bobes (Ovjedo universitetas, Ispanija). Parama „Etikos klausimams tiriant nepilnamečius ir kitas pažeidžiamas grupes“ buvo gauta iš Bazelio Botnaro fondo dotacijos etikos profesorei, Stella Reiter-Theil, Bazelio universiteto psichiatrijos klinikai, kuri buvo nepriklausoma etikos konsultantė. SEYLE projektą.

Autoriaus įnašai

Tony Durkee yra pirmasis ir atitinkamas autorius, sukūręs studijų planą, atlikęs statistinę analizę ir kritiškai peržiūrėjęs visus rankraščio etapus. Vladimiras Carli, Birgitta Floderus ir Danuta Wasserman dalyvavo studijų plane ir kritiškai išnagrinėjo rankraštį. Camilla Wasserman, Christina W. Hoven, Michael Kaess ir Peeter Värnik konsultavosi ir kritiškai išnagrinėjo rankraštį. Marco Sarchiapone, Alan Apter, Judit A. Balazs, Julio Bobes, Romuald Brunner, Paul Corcoran, Doina Cosman, Christian Haring, Jean-Pierre Kahn ir Vita Postuvan yra pagrindiniai SEYLE projekto tyrėjai savo šalyse ir prisidėjo prie kritinių pakeitimų rankraštį. Bogdanas Nemes ir Pilar A. Saiz yra SEYLE projekto projektų vadovai savo šalyse ir dalyvavo svarbiuose rankraščio pakeitimuose.

Interesų konfliktai

Autoriai pareiškia, kad nėra interesų konflikto.

Santrumpos

Šiame rankraštyje naudojamos šios santrumpos: 

SEYLE
Taupyti ir įgalinti jaunus žmones Europoje
YRBSS
Jaunimo rizikos elgesio stebėjimo sistema
GSHS
Pasaulinė mokinių sveikatos apklausa
YDQ
„Young“ diagnostikos klausimynas
GLMM
Bendrieji linijiniai mišrieji modeliai
ANOVA
Vienpusis dispersijos analizė
PIU
Patologinis interneto naudojimas
MIU
Netinkamas interneto naudojimas
AIU
Pritaikomas interneto naudojimas
CI
Pasitikėjimo intervalai
SEM
Standartinis vidurkio paklaida
M
Vidurkis

Nuorodos

  1. Moshmanas, D. Pažinimo raida po vaikystės. Vaikų psichologijos vadove 5th red .; Kuhn, D., Damon, W., Siegler, RS, Eds .; Wiley: Niujorkas, NY, JAV, 1998; Tomas 2, p. 947 – 978. ["Google Scholar"]
  2. Choudhury, S .; Blakemore, SJ; Charman, T. Socialinė pažinimo raida paauglystės metu. Soc. Cogn. Poveikis. Neurosci. 2006, 1, 165 – 174. ["Google Scholar"] [CrossRef] [PubMed]
  3. Eccles, JS; Wigfield, A .; Byrnes, J. Pažinimo raida paauglystėje. Psichologijos vadove: vystymosi psichologija; Lerner, RM, Easterbrooks, MA, Mistry, J., Eds .; Wiley: Hoboken, NJ, JAV, 2003; Tomas 6, p. 325 – 350. ["Google Scholar"]
  4. Subrahmanyam, K .; Greenfield, P .; Kraut, R .; Gross, E. Kompiuterio naudojimo poveikis vaikų ir paauglių vystymuisi. J. Appl. Dev. Psychol. 2001, 22, 7 – 30. ["Google Scholar"] [CrossRef]
  5. Ellisonas, NB; Steinfield, C .; Lampe, C. „draugų“ „Facebook“ privalumai: socialinio kapitalo ir kolegijų studentų internetinių socialinių tinklų naudojimas. J. Comput. Med. „Commun. 2007, 12, 1143 – 1168. ["Google Scholar"] [CrossRef]
  6. Steinfield, C .; Ellisonas, NB; Lampe, C. Socialinis kapitalas, savigarba ir internetinių socialinių tinklų svetainių naudojimas: išilginė analizė. J. Appl. Dev. Psychol. 2008, 29, 434 – 445. ["Google Scholar"] [CrossRef]
  7. Tapscott, D. Skaitmeninis augimas: grynosios kartos augimas; McGraw-Hill Švietimas: Niujorkas, NY, JAV, 2008; p. 384. ["Google Scholar"]
  8. Kraut, R .; Patterson, M .; Lundmark, V .; Kiesler, S .; Mukopadhyay, T .; Scherlis, W. Interneto paradoksas. Socialinė technologija, kuri mažina socialinį dalyvavimą ir psichologinę gerovę? Esu. Psychol. 1998, 53, 1017 – 1031. ["Google Scholar"] [CrossRef] [PubMed]
  9. Kraut, R .; Kiesler, S .; Boneva, B .; Cummings, J .; Helgeson, V .; Crawford, A. Interneto paradoksas peržiūrėtas. J. Soc. Problemos 2002, 58, 49 – 74. ["Google Scholar"] [CrossRef]
  10. Nie, NH; Hillygus, DS; Erbringas, L. Interneto naudojimas, tarpasmeniniai santykiai ir socialumas: laiko dienoraštis. Internete kasdieniame gyvenime; Wellman, B., Haythornthwaite, C., red .; Blackwell Publishers Ltd .: Oxford, UK, 2002; 213 – 243. ["Google Scholar"]
  11. Nalwa, K .; Anand, AP Interneto priklausomybė studentams: susirūpinimas. Cyberpsychol. Behav. 2003, 6, 653 – 656. ["Google Scholar"] [CrossRef] [PubMed]
  12. Akhter, N. Ryšys tarp interneto priklausomybės ir akademinių pasiekimų tarp universitetų studentų. Edu. Res. Rev. 2013, 8, 1793. ["Google Scholar"]
  13. Gür, K .; Yurt, S .; Bulduk, S .; Atagöz, S. Interneto priklausomybė ir fizinės bei psichosocialinės elgesio problemos tarp kaimo vidurinių mokyklų mokinių. Nurs. Sveikata Sci. 2015, 17, 331 – 338. ["Google Scholar"] [CrossRef] [PubMed]
  14. Peltzer, K .; Pengpid, S .; Apidechkul, T. Sunkus interneto naudojimas ir jo asociacijos su sveikatai pavojingais ir sveiką elgesį tarp tajų universitetų studentų. Vid. J. Adolesc. Med. Sveikata 2014, 26, 187 – 194. ["Google Scholar"] [CrossRef] [PubMed]
  15. Punamaki, RL; Wallenius, M .; Nygard, CH; Saarni, L .; Rimpela, A. Informacinių ir komunikacinių technologijų (IRT) naudojimas ir suvokiama sveikata paauglystėje: miego įpročių ir nuovargio trukmė. J. Adolesc. 2007, 30, 569 – 585. ["Google Scholar"] [CrossRef] [PubMed]
  16. Straker, L .; Pollock, C .; Maslen, B. Vaikų išmintingo kompiuterių naudojimo principai. Ergonomika 2009, 52, 1386 – 1401. ["Google Scholar"] [CrossRef] [PubMed]
  17. Shaw, M .; Juoda, DW priklausomybė nuo interneto: apibrėžimas, vertinimas, epidemiologija ir klinikinis valdymas. CNS vaistai 2008, 22, 353 – 365. ["Google Scholar"] [CrossRef] [PubMed]
  18. Jaunimas, K. Interneto priklausomybė: naujo klinikinio sutrikimo atsiradimas. CyberPsychol. Behav. 1998, 1, 237 – 244. ["Google Scholar"] [CrossRef]
  19. Amerikos psichiatrijos asociacija (APA). Psichikos sutrikimų diagnostikos ir statistikos vadovas. Yra internete: http://www.dsm5.org (prieinama 2 vasario 2016).
  20. Petry, NM; O'Brien, CP interneto žaidimų sutrikimas ir DSM-5. Priklausomybė 2013, 108, 1186 – 1187. ["Google Scholar"] [CrossRef] [PubMed]
  21. Sussman, S .; Lisha, N .; Griffiths, M. Priklausomybių paplitimas: daugumos ar mažumos problema? Eval. Sveikata Prof. 2011, 34, 3 – 56. ["Google Scholar"] [CrossRef] [PubMed]
  22. Lee, HW; Choi, JS; Shin, YC; Lee, JY; Jung, HY; Kwon, JS Impulsyvumas interneto priklausomybėje: palyginimas su patologiniais lošimais. Cyberpsychol. Behav. Soc. Tinklas. 2012, 15, 373 – 377. ["Google Scholar"] [CrossRef] [PubMed]
  23. Tonioni, F .; Mazza, M .; Autullo, G .; Cappelluti, R .; Catalano, V .; Marano, G .; Fiumana, V .; Moschetti, C .; Alimonti, F .; Luciani, M. Ar interneto priklausomybė yra psichopatologinė būklė, kuri skiriasi nuo patologinių lošimų? Addict. Behav. 2014, 39, 1052 – 1056. ["Google Scholar"] [CrossRef] [PubMed]
  24. Sajeev Kumar, P .; Prasad, N .; Raj, Z .; Abraomas, A. Interneto priklausomybė ir medžiagų vartojimo sutrikimai paauglystėje - skerspjūvio tyrimas. J. Int. Med. Dent. 2015, 2, 172 – 179. ["Google Scholar"]
  25. Brezing, C .; Derevensky, JL; Potenza, MN Jaunimo elgesys su medžiaga nesusijęs: patologinis lošimas ir problemiškas interneto naudojimas. Vaikų adoles. Psichiatras. Clin. N. Am. 2010, 19, 625 – 641. ["Google Scholar"] [CrossRef] [PubMed]
  26. Goldstein, RZ; Volkow, ND Priklausomybės prefrontalinės žievės disfunkcija: Neuromaging išvados ir klinikinės reikšmės. Nat. Neurosci. 2011, 12, 652 – 669. ["Google Scholar"] [CrossRef] [PubMed]
  27. Montag, C .; Kirsch, P .; Sauer, C .; Markett, S .; Reuter, M. chrna4 geno vaidmuo interneto priklausomybėje: atvejo kontrolės tyrimas. J. Addict. Med. 2012, 6, 191 – 195. ["Google Scholar"] [CrossRef] [PubMed]
  28. Kormas, G .; Critselis, E .; Janikian, M .; Kafetzis, D .; Tsitsika, A. Rizikos veiksniai ir psichosocialinės savybės, susijusios su potencialiu probleminiu ir probleminiu interneto vartojimu tarp paauglių: Skerspjūvio tyrimas. BMC visuomenės sveikata 2011, 11, 595. ["Google Scholar"] [CrossRef] [PubMed]
  29. Zhou, Y .; Lin, F.-C .; Du, Y.-S .; Zhao, Z.-M .; Xu, J.-R .; Lei, H. Pilkosios medžiagos nukrypimai nuo interneto priklausomybės: vokselio pagrindu atliktas morfometrijos tyrimas. Euras. J. Radiol. 2011, 79, 92 – 95. ["Google Scholar"] [CrossRef] [PubMed]
  30. Griffiths, M. „Komponentų“ priklausomybės modelis biopsiosocialinėje sistemoje. J. Subst. Naudokite 2005, 10, 191 – 197. ["Google Scholar"] [CrossRef]
  31. Cheng, C .; Li, AY interneto priklausomybės paplitimas ir (tikrojo) gyvenimo kokybė: 31 šalių meta analizė septyniuose pasaulio regionuose. Cyberpsychol. Behav. Soc. Tinklas. 2014, 17, 755 – 760. ["Google Scholar"] [CrossRef] [PubMed]
  32. Blinka, L .; Škařupová, K .; Ševčíková, A .; Wölfling, K .; Müller, KW; Dreier, M. Pernelyg didelis interneto naudojimas Europos paaugliams: kas lemia sunkumo skirtumus? Vid. J. Visuomenės sveikata 2015, 60, 249 – 256. ["Google Scholar"] [CrossRef] [PubMed]
  33. Tsitsika, A .; Janikian, M .; Schoenmakers, TM; Tzavela, EB; Ólafsson, K .; Wójcik, S .; Florian Macarie, G .; Tzavara, C .; Richardsonas, C. Interneto priklausomybės elgesys paauglystėje: skerspjūvio tyrimas septyniose Europos šalyse. Cyberpsychol. Behav. Soc. Tinklas. 2014, 17, 528 – 535. ["Google Scholar"] [CrossRef] [PubMed]
  34. Durkee, T .; Kaess, M .; Carli, V .; Parzer, P .; Wasserman, C .; Floderus, B .; Apter, A .; Balazs, J .; Barzilay, S .; Bobes, J .; et al. Patologinio interneto vartojimo paplitimas tarp paauglių Europoje: demografiniai ir socialiniai veiksniai. Priklausomybė 2012, 107, 2210 – 2222. ["Google Scholar"] [CrossRef] [PubMed]
  35. Kuss, DJ; Griffiths, MD; Karila, L .; Billieux, J. Interneto priklausomybė: sisteminis paskutinio dešimtmečio epidemiologinių tyrimų apžvalga. Curr. Pharm. Des. 2014, 20, 4026 – 4052. ["Google Scholar"] [CrossRef] [PubMed]
  36. Carli, V .; Durkee, T .; Wasserman, D .; Hadlaczky, G .; Despalins, R .; Kramarz, E .; Wasserman, C .; Sarchiapone, M .; Hovenas, CW; Brunner, R .; et al. Patologinio interneto naudojimo ir komorbidinės psichopatologijos sąsaja: sisteminė peržiūra. Psichopatologija 2013, 46, 1 – 13. ["Google Scholar"] [CrossRef] [PubMed]
  37. Ho, RC; Zhang, MW; Tsang, TY; Toh, AH; Pan, F .; Lu, Y .; Cheng, C .; Yip, PS; Lam, LT; Lai, C.-M .; et al. Ryšys tarp interneto priklausomybės ir psichikos sutrikimų: metaanalizė. BMC psichiatrija 2014, 14, 1 – 10. ["Google Scholar"] [CrossRef] [PubMed]
  38. Kaess, M .; Durkee, T .; Brunner, R .; Carli, V .; Parzer, P .; Wasserman, C .; Sarchiapone, M .; Hovenas, C .; Apter, A .; Balazs, J .; et al. Patologinis interneto vartojimas tarp Europos paauglių: psichopatologija ir savarankiškas destrukcinis elgesys. Euras. Vaiko Adolesc. Psichiatrija 2014, 23, 1093 – 1102. ["Google Scholar"] [CrossRef] [PubMed]
  39. Pontes, HM; Kuss, DJ; Griffiths, MD Klinikinė interneto priklausomybės psichologija: jos konceptualizavimo, paplitimo, neuronų procesų ir gydymo pasekmių apžvalga. Neurosci. Neuroekonomika 2015, 4, 11 – 23. ["Google Scholar"]
  40. Kipping, RR; Campbell, RM; MacArthur, GJ; Gunnell, DJ; Hickman, M. Daugialypės rizikos elgesys paauglystėje. J. Visuomenės sveikata 2012, 34, i1 – i2. ["Google Scholar"] [CrossRef] [PubMed]
  41. Dodd, LJ; Al-Nakeeb, Y .; Nevill, A .; Forshaw, MJ Studentų gyvenimo būdo rizikos veiksniai: klasterio analizės metodas. Ankstesnis. Med. 2010, 51, 73 – 77. ["Google Scholar"] [CrossRef] [PubMed]
  42. Berk, M .; Sarris, J .; Coulson, C .; Jacka, F. Vienašalio depresijos gyvenimo būdo valdymas. Acta Psychiatr. Scand. 2013, 127, 38 – 54. ["Google Scholar"] [CrossRef] [PubMed]
  43. Prochaska, JJ; Pavasaris, B .; Nigg, CR Kelių sveikatos elgesio pokyčių tyrimai: įvadas ir apžvalga. Ankstesnis. Med. 2008, 46, 181 – 188. ["Google Scholar"] [CrossRef] [PubMed]
  44. Carli, V .; Hovenas, CW; Wasserman, C .; Chiesa, F .; Guffanti, G .; Sarchiapone, M .; Apter, A .; Balazs, J .; Brunner, R .; Corcoran, P. Naujai nustatyta paauglių grupė, turinti „nematomą“ psichopatologijos ir savižudiško elgesio riziką: SEYLE tyrimo rezultatai. Pasaulinė psichiatrija 2014, 13, 78 – 86. ["Google Scholar"] [CrossRef] [PubMed]
  45. Kann, L .; Kinchen, S .; Shanklin, SL; Flint, KH; Kawkins, J .; Harris, WA; Lowry, R .; Olsenas, E .; McManus, T .; Chyen, D. Jaunimo rizikos elgesio stebėjimas - Jungtinės Valstijos, 2013. MMWR apklausa. Summ. 2014, 63, 1 – 168. ["Google Scholar"]
  46. Wasserman, D .; Carli, V .; Wasserman, C .; Apter, A .; Balazs, J .; Bobes, J .; Bracale, R .; Brunner, R .; Bursztein-Lipsicas, C .; Corcoran, P .; et al. Taupymas ir įgalinimas jauniems žmonėms Europoje (SEYLE): atsitiktinių imčių kontroliuojamas tyrimas. BMC visuomenės sveikata 2010, 10, 192. ["Google Scholar"] [CrossRef] [PubMed]
  47. Carli, V .; Wasserman, C .; Wasserman, D .; Sarchiapone, M .; Apter, A .; Balazs, J .; Bobes, J .; Brunner, R .; Corcoran, P .; Cosman, D. Jaunų žmonių gelbėjimas ir įgalinimas Europoje (SEYLE), randomizuotas kontroliuojamas tyrimas (RCT): metodiniai klausimai ir dalyvių charakteristikos. BMC visuomenės sveikata 2013, 13, 479. ["Google Scholar"] [CrossRef] [PubMed]
  48. Youngas, KS, įkliuvęs į internetą: kaip atpažinti priklausomybės nuo interneto požymius - ir pergalinga sveikimo strategija; J. Wiley: Niujorkas, NY, JAV, 1998; p. 248. ["Google Scholar"]
  49. Dowling, NA; „Quirk“, „KL“ atranka dėl interneto priklausomybės: Ar siūlomi diagnostikos kriterijai skiriasi nuo priklausomo interneto naudojimo? Cyberpsychol. Behav. 2009, 12, 21 – 27. ["Google Scholar"] [CrossRef] [PubMed]
  50. Li, W .; O'Brien, JE; Snyder, SM; Howard, MO Probleminių interneto naudojimo diagnostikos kriterijai JAV universitetų studentams: mišraus metodo vertinimas. PLoS ONE 2016, 11, e0145981. ["Google Scholar"] [CrossRef] [PubMed]
  51. Pontes, HM; Király, O .; Demetrovics, Z .; Griffiths, MD Dsm-5 internetinių žaidimų sutrikimų konceptualizavimas ir matavimas: IGD-20 testo kūrimas. PLoS ONE 2014, 9, e110137. ["Google Scholar"] [CrossRef] [PubMed]
  52. Pasaulio sveikatos organizacija (PSO). Pasaulinė mokyklos moksleivių sveikatos apžvalga (GSHS). Yra internete: http://www.who.int/chp/gshs/en/ (pasiekiama 12 gruodžio 2015).
  53. Choi, K .; Sūnus, H .; Parkas, M .; Han, J .; Kim, K .; Lee, B .; „Gwak“, H. „Internetas“ ir pernelyg didelis mieguistumas dienos metu. Psichiatrijos klinika. Neurosci. 2009, 63, 455 – 462. ["Google Scholar"] [CrossRef] [PubMed]
  54. Evren, C .; Dalbudak, E .; Evren, B .; Demirci, AC Didelė interneto priklausomybės rizika ir jos ryšys su cheminės medžiagos vartojimu visą gyvenimą, psichologinėmis ir elgesio problemomis tarp 10th klasės paauglių. Psichiatrija Danub. 2014, 26, 330 – 339. ["Google Scholar"]
  55. Tarptautinė telekomunikacijų sąjunga (ITU). IRT faktai ir skaičiai. Yra internete: http://www.itu.int/en (prieinama 8 August 2015).
  56. De La Haye, K .; D'Amico, EJ; Miles, JN; Ewing, B .; Tucker, JS Covariance tarp daugelio sveikatos rizikos elgesio paaugliams. PLoS ONE 2014, 9, e98141. ["Google Scholar"]
  57. Cao, F .; Su, L .; Liu, T .; Gao, X. Kinijos paauglių imties ir interneto priklausomybės santykis. Euras. Psichiatrija: J. Assoc. Euras. Psichiatras. 2007, 22, 466 – 471. ["Google Scholar"] [CrossRef] [PubMed]
  58. Slater, MD Alienacija, agresija ir pojūtis, kaip smurto filmų, kompiuterių ir svetainės turinio prognozavimo veiksniai. J. Commun. 2003, 53, 105 – 121. ["Google Scholar"] [CrossRef]
  59. Kim, HK; Davis, KE link visapusiškos probleminio interneto naudojimo teorijos: savęs vertinimo, nerimo, srauto ir savarankiško interneto veiklos svarbos įvertinimas. Apskaičiuoti. Hum. Behav. 2009, 25, 490 – 500. ["Google Scholar"] [CrossRef]
  60. Charlton, JP; Danforth, ID Atkritimo ir aukšto įsitraukimo išskyrimas žaidžiant internetinius žaidimus. Apskaičiuoti. Hum. Behav. 2007, 23, 1531 – 1548. ["Google Scholar"] [CrossRef]
  61. Kuss, DJ; Griffiths, MD Internetinis socialinis tinklas ir priklausomybė - psichologinės literatūros apžvalga. Vid. J. Environ. Res. Visuomenės sveikata 2011, 8, 3528 – 3552. ["Google Scholar"] [CrossRef] [PubMed]
  62. Meena, PS; Mittal, PK; Solanki, RK Problemiškas socialinių tinklų svetainių naudojimas tarp miesto mokyklų. Ind. Psychiatry J. 2012, 21, 94. ["Google Scholar"] [CrossRef] [PubMed]
  63. Li, W .; O'Brien, JE; Snyder, SM; Howard, MO Interneto priklausomybės / patologinio interneto naudojimo ypatumai JAV universiteto studentams: kokybinio metodo tyrimas. PLoS ONE 2015, 10, e0117372. ["Google Scholar"] [CrossRef] [PubMed]
  64. Lam, L. Interneto žaidimų priklausomybė, problemiškas interneto naudojimas ir miego problemos: sisteminė peržiūra. Curr. Psichiatrijos Rep. 2014, 16, 1 – 9. ["Google Scholar"] [CrossRef] [PubMed]
  65. Kainas, N .; Gradisar, M. Elektroninių žiniasklaidos priemonių naudojimas ir miegas mokyklinio amžiaus vaikams ir paaugliams: apžvalga. Sleep Med. 2010, 11, 735 – 742. ["Google Scholar"] [CrossRef] [PubMed]
  66. Hochadel, J .; Frolich, J .; Wiater, A .; Lehmkuhl, G .; Fricke-Oerkermann, L. Miego sutrikimų paplitimas ir ryšys tarp miego problemų ir mokyklos atsisakymo elgesio mokyklinio amžiaus vaikų vaikų ir tėvų reitinguose. Psichopatologija 2014, 47, 119 – 126. ["Google Scholar"] [CrossRef] [PubMed]
  67. Lin, SSJ; Tsai, CC Sensation paieškos ir interneto priklausomybė nuo Taivano vidurinės mokyklos paauglių. Apskaičiuoti. Hum. Behav. 2002, 18, 411 – 426. ["Google Scholar"] [CrossRef]
  68. Hsi-Peng, L .; Shu-ming, W. Interneto priklausomybės internetinių žaidimų lojalumo vaidmuo: tiriamasis tyrimas. Internet Res. 2008, 18, 499 – 519. ["Google Scholar"]
  69. Jessor, R .; Jessor, SL problemos elgesys ir psichosocialinis vystymasis: išilginis jaunimo tyrimas; Akademinė spauda: Kembridžas, MA, JAV, 1977; p. 281. ["Google Scholar"]
  70. Jessor, R. Problemos-elgesio teorija, psichosocialinis vystymasis ir paauglių probleminis gėrimas. Br. J. Addict. 1987, 82, 331 – 342. ["Google Scholar"] [CrossRef] [PubMed]
  71. Williams, JH; Ayers, CD; Abbott, RD; Hawkins, JD; Catalano, RF Struktūrinis lygiavertiškumas dalyvaujančių paauglių probleminiam elgesiui rasinėse grupėse, naudojant daugiagrupę patvirtinančio faktoriaus analizę. Soc. Darbas Res. 1996, 20, 168 – 177. ["Google Scholar"]
  72. Ha, Y.-M .; Hwang, WJ Lyčių skirtumai interneto priklausomybėje, susiję su psichologiniais sveikatos rodikliais tarp paauglių, naudojant nacionalinę internetinę apklausą. Vid. J. Ment. Sveikatos narkomanas. 2014, 12, 660 – 669. ["Google Scholar"] [CrossRef]
  73. Kuss, DJ; Shorter, GW; van Rooij, AJ; Griffiths, MD; „Schoenmakers“, TM Vertinant interneto priklausomybę naudodamiesi lygiaverčiu interneto priklausomybės komponentų modeliu - preliminarus tyrimas. Vid. J. Ment. Sveikatos narkomanas. 2014, 12, 351 – 366. ["Google Scholar"] [CrossRef]