Addict Behav. 2018 Feb 12, 81: 157-166. doi: 10.1016 / j.addbeh.2018.02.017.
Ioannidis K1, Treder MS2, Chamberlain SR1, Kiraly F3, Redden SA4, Stein DJ5, Lochner C6, Suteikti JE7.
Abstraktus
PAGRINDAS IR TIKSLAI:
Probleminis interneto vartojimas (PIU; kitaip dar žinomas kaip interneto priklausomybė) yra didėjanti šiuolaikinės visuomenės problema. Turima mažai žinių apie demografinius rodiklius ir specifinę veiklą, susijusią su PIU, ir nepakankamai suprantama, kaip PIU turėtų būti suprantama. Mūsų tikslas buvo nustatyti specifinę veiklą, susijusią su PIU, internete ir ištirti, koks yra amžiaus ir lyties vaidmuo tose asociacijose.
METODAI:
Mes įdarbinome 1749 dalyvius, kurių amžius yra nuo 18 ir daugiau, per žiniasklaidos reklamą per internetinę apklausą dviejose vietose, viena JAV ir viena Pietų Afrikoje; analizei panaudojome regresiją Lasso.
Rezultatai:
Specifinė veikla internete buvo susijusi su aukštesniais probleminiais interneto naudojimo balais, įskaitant bendrą naršymą (lasas β: 2.1), internetinius žaidimus (β: 0.6), internetinį apsipirkimą (β: 1.4), internetinių aukcionų svetainių naudojimą (β: 0.027), socialinius tinklus. tinklų kūrimas (β: 0.46) ir internetinės pornografijos naudojimas (β: 1.0). Amžius moderavo PIU ir vaidmenų žaidimų (β: 0.33), internetinių lošimų (β: 0.15), aukciono svetainių (β: 0.35) ir srautinės terpės (β: 0.35) naudojimo santykį, o vyresnis amžius buvo susijęs su aukštesniu amžiumi. PIU lygiai. Buvo neaiškių įrodymų, kad lytis ir lytis × internetinė veikla buvo siejama su probleminiais interneto naudojimo balais. Dėmesio deficito hiperaktyvumo sutrikimas (ADHD) ir socialinio nerimo sutrikimas buvo susijęs su aukštais PIU balais jauniems dalyviams (amžius ≤ 25, β: atitinkamai 0.35 ir 0.65), o generalizuoto nerimo sutrikimas (GAD) ir obsesinis-kompulsinis sutrikimas (OKS) susijęs su aukštais vyresnių dalyvių PIU balais (> 55 metų, β: atitinkamai 6.4 ir 4.3).
Išvados:
Daugelis elgesio internete būdų (pvz., Apsipirkimas, pornografija, bendrasis banglenčių sportas) yra glaudžiau susiję su netinkamu interneto naudojimu, o ne žaidimais, padedančiais diagnozuoti probleminį interneto naudojimą kaip daugialypį sutrikimą. Be to, interneto veikla ir psichiatrijos diagnozės, susijusios su probleminiu interneto naudojimu, skiriasi nuo amžiaus, o tai daro poveikį visuomenės sveikatai.
ŽODŽIAI: Elgesio priklausomybė; Priklausomybė nuo interneto; Internetinių žaidimų sutrikimas; Lasso; Mašinų mokymasis; Probleminis interneto naudojimas
PMID: 29459201
DOI: 10.1016 / j.addbeh.2018.02.017
1
Įvadas
Probleminis interneto vartojimas (PIU; kitaip žinomas kaip interneto priklausomybė) yra visuomenės sveikatos problema šiuolaikinėje visuomenėje visame pasaulyje. PIU epidemiologija vis dar neaiški (
; ) su daugybe praneštų taškų paplitimo įvertinimų (nuo 1% iki 36.7%), tikriausiai atspindinčių ne tik populiacijos skirtumus, bet ir vertinimo priemonių įvairovę bei skirtingus PIU elgesio operatyvinius apibrėžimus. DSM-5 pabrėžė interneto žaidimų sutrikimą kaip tolesnio tyrimo sąlygą (), ypač išskirdama kitas internetines veiklas, tokias kaip azartiniai lošimai ir naudojimasis socialine žiniasklaida, nepaisant sukauptų įrodymų, kad problemiškas interneto naudojimas yra daugialypė problema, viršijanti internetinius žaidimus ( ;). Buvo aprašyta, kad daugybė skirtingų elgesio būdų, galinčių pakenkti normaliam veikimui, kai jų imamasi per daug, įskaitant internetinius žaidimus ir daugelio žaidėjų internetinius vaidmenų žaidimus (;;;;;), internetinius lošimus (;), apsipirkimą internete (; ;), pornografijos peržiūra (;;), dažnas el. pašto tikrinimas, tiesioginiai pranešimai (;;) ir per didelis socialinės žiniasklaidos naudojimas (;). Elgesys internete taip pat gali sukelti susirūpinimą fizine asmenų sveikata (;) arba padėti dirvą nusikalstamoms veikoms (). Impulsyvios ir kompulsinės savybės gali pagrįsti probleminį elgesį internete (;;;;), o specifinė veikla internete susijusi su psichikos sutrikimais; pavyzdžiui, internetinis apsipirkimas buvo siejamas su depresija ir kaupimu (
).
Laikoma, kad jaunimas ir studentai yra labiausiai pažeidžiami PIU (
; ; ; ; ), tačiau vidutinio ir vyresnio amžiaus žmonės nebuvo išsamiai ištirti. Jaunas amžius buvo susijęs su probleminiu apsipirkimu internete (;). Tačiau buvo atlikta nemažai tyrimų, kuriuose nustatyta probleminė veikla internete, įskaitant per daug apsipirkimą internetu, suaugusiems žmonėms (
). Apskritai, natūrali probleminio interneto naudojimo istorija vis dar nežinoma, ir gali būti, kad su amžiumi susiję skirtingi PIU skirtumai ar skirtingas probleminis elgesys internete.
Manoma, kad PIU yra vyriškos lyties atstovai (
; ) ir greičiausiai labiau paplitęs tarp Azijos vyriškos lyties atstovų, tačiau moterys taip pat gali būti pažeidžiamos (;). Klinikiniu lygmeniu daugumoje PIU tyrimų dalyvavo tik vyrai () ir neaišku, ar moterų klinikinės populiacijos galėjo būti nepakankamai ištirtos. Stebimų tyrimų metu gauta įrodymų, kad vyrai ir moterys veikia internetinėje aplinkoje pagal pasirinktą veiklą ir neigiamas pasekmes (;). Per didelis pokalbių ir socialinės žiniasklaidos naudojimas buvo susijęs su jaunų studentų moterų lytimi (;;;; S). Moterų lytis taip pat buvo nustatyta kaip probleminio apsipirkimo internete prognozuotoja (), tačiau pranešta ir apie priešingą atvejį (;). Internetiniai žaidimai buvo siejami su vyriška lytimi (), tačiau pranešta, kad abiejų lyčių atstovai dažniausiai žaidžia internetinius vaidmenų žaidimus (). Pranešama, kad internetinė pornografija ir internetiniai azartiniai lošimai dažnesni tarp suaugusių vyrų (), tačiau buvo teigiama, kad atlygio stiprinimo, reagavimo į laužą ir potraukio seksui internete vaidmuo yra panašus abiem lytims (). Abiejų lyčių atstovai naudojasi tam tikromis priklausomybę sukeliančiomis socialinės žiniasklaidos platformomis, tokiomis kaip tinklaveikos svetainės, tokios kaip „Facebook“, ir buvo teigiama, kad moterys gali būti ypač rizikingos (). Apskritai gali būti, kad PIU aspektai skiriasi nuo lyties; taip pat gali būti, kad atsižvelgus į klinikines ir elgesio ypatybes / painiavą, abi lytys yra paveiktos panašiai (;;
).
Apskritai probleminiam interneto naudojimui, įskaitant įvairų probleminį elgesį internete, reikia atlikti griežtesnius tyrimus, kurie paaiškintų, kuri konkreti veikla turėtų būti laikoma problemiška ar neveiksminga ar apskritai prisidedanti prie reiškinio, apibūdinamo kaip PIU. Nebuvo pakankamai ištirtas būdas, kuriuo amžius ir lytis reguliuoja ryšį tarp tam tikros internetinės veiklos ir PIU.
Mūsų tikslas buvo nustatyti specifinę su internetu susijusią veiklą, statistiškai susietą su PIU ir ar yra sąveikos su amžiumi ar lytimi, kuri šiuos santykius palaiko.
2
Medžiaga ir metodai
2.1
Nustatymas ir priemonės
Daugiau informacijos apie šio tyrimo nustatymą ir priemones taip pat aprašėme ankstesniame leidinyje apie PIU (
). Ataskaitos apie šio tyrimo metodus pateikiamos vadovaujantis STROBE gairėmis (
). Šis tyrimas buvo atliktas nuo sausio 2014 – vasario 2015. Asmenys, kurių amžius 18 ir vyresni, buvo verbuojami dviejose vietose: Čikagoje (JAV) ir Stellenbosch (Pietų Afrika), naudojantis interneto reklamomis (vidutinis amžius 29 [18 – 77]; 1119 vyrai [64%]; 1285 baltaodžiai [73%]). Skelbimuose buvo paprašyta asmenų dalyvauti internetinėje apklausoje apie interneto naudojimą. Dalyviai anonimiškai užpildė apklausą naudodamiesi „Survey Monkey“ programine įranga. Tyrimas buvo išsiųstas per „Craigslist“, todėl buvo nukreipti tik dalyviai iš konkrečių vietovių. Tyrimą patvirtino kiekvienos tyrimo vietos institucinės peržiūros tarybos. Dalyviai negavo jokios kompensacijos už dalyvavimą, tačiau buvo įtraukti į atsitiktinę loteriją, kurioje buvo galima laimėti penkis prizus, kurių kiekvienas laimėjo prizą nuo USD 50 iki $ 200 JAV ir tris prizus tarp ZAR250 ir ZAR750 Pietų Afrikoje.
Internetinėje apklausoje buvo pateikti klausimai apie kiekvieno asmens amžių, lytį, rasę, santykių statusą, seksualinę orientaciją ir išsilavinimą, taip pat įvairios konkrečios veiklos internete priemonės. Mes išmatavome daugybę skirtingų interneto veiklų, įskaitant 1) bendrą naršymą 2) internetinius žaidimus 3) internetinius vaidmenų žaidimus (RPG) 4) laiko švaistymą / įgūdžių žaidimus (ty programas „iPod“ / „iPad“ / mobiliajame telefone, „Tetris“, „Jewels“) 5 ) Veiksmo žaidėjai internete (ty „Call of Duty“, „Gears of War“) 6) Pirkiniai internetu 7) Aukcionų svetainės (ty „Ebay“) 8) Internetiniai lošimai 9) Socialiniai tinklai 10) Internetinis sportas (ty fantastinis sportas, ESPN) 11) Pornografija / seksas internete 12) Pranešimai / Tinklaraščiai (ty AIM, Skype) ir 13) Vaizdo įrašai / laikmenos (ty „YouTube“, „Hulu“). Tyrimas taip pat apėmė klinikines priemones: interneto priklausomybės testą (IAT) (
) pateikti netinkamo interneto naudojimo rodiklį; pasirinkti mini tarptautinio neuropsichiatrinio interviu (MINI) modulius (), kad būtų galima nustatyti galimą socialinio nerimo sutrikimą (SAD), generalizuotą nerimo sutrikimą (GAD) ir obsesinį-kompulsinį sutrikimą (OKS); suaugusiųjų ADHD savianalizės skalės simptomų kontrolinis sąrašas (ASRS-v1.1) (), siekiant nustatyti dėmesio stokos hiperaktyvumo sutrikimo (ADHD) simptomus; Padua inventorizacija (PI) () obsesiniams-kompulsiniams polinkiams nustatyti; ir Barratt impulsyvumo skalė (BIS-11) impulsyviai asmenybei įvertinti (
). Visų kintamųjų aprašomoji statistika yra apibendrinta ir suskirstyta pagal amžių papildomoje lentelėje S1a.
Į IAT sudaro 20 klausimai, nagrinėjantys PIU aspektus. IAT balai svyruoja nuo 20 iki 100, kai 20 – 49 atspindi nedidelį interneto vartojimą, 50 – 79 yra saikingas interneto naudojimas, o 80 – 100 atspindi sunkų interneto vartojimą. PI sudaro 39 elementai, vertinantys įprastą obsesinį ir kompulsyvų elgesį. „BIS-11“ yra savianalizės klausimynas, naudojamas impulsyvumo lygiams nustatyti.
Mes atlikome pagrindinių komponentų analizę (PCA), kad nustatytume, ar keli interneto veiklos komponentai galėtų sudaryti reikšmingą dispersijos dalį. Tačiau ši analizė parodė, kad mums reikėjo> 11 iš 13 komponentų, kad pasiektume> 90% dispersijos, o tai rodo, kad didelė interneto veiklos kintamųjų dalis unikaliai prisideda prie dispersijos. Todėl nusprendėme analizėje naudoti kiekvieną kintamąjį atskirai.
Į analizę buvo įtraukti tik dalyvių, užpildžiusių visą internetinę apklausą, duomenys, įskaitant interneto veiklos priemones. Pirminėje imtyje dalyvavo 2551 asmuo. 63 asmenys buvo atmesti dėl to, kad trūko IAT balų. Dar 18 asmenų nebuvo įtraukta, nes jie pranešė apie lyties transseksualus, o 459 - dėl svarbių prognozuojančių kintamųjų trūkumo, pvz., PI ar BIS klausimyno balų. Penki asmenys nebuvo įtraukti į ataskaitinį amžių, jaunesnį nei 18 metų. Dar 257 asmenys buvo pašalinti dėl trūkstamų interneto veiklos priemonių. Galutiniame pilname rinkinyje dalyvavo 1749 asmenys, turintys visų kintamųjų balus. Šis paskutinis pašalinimo proceso etapas atspindi šio tyrimo ir tyrimo imties skirtumą
. Šiame galutiniame komplekte dalyvavo 1063 asmenys iš Stellenboscho ir 686 asmenys iš Čikagos. Apskaičiuotas PIU paplitimas buvo ~ 8.5%, naudojant IAT ribą 50 arba daugiau. Lyginant dvi tyrimo vietos populiacijas, Stellenboscho svetainėje dalyvavo jaunesni dalyviai [vidurkis (diapazonas) 24.3 (18–76) ir 36.3 (18–77), ANOVA F <0.05, η 2 : 0.20], mažesnė vyrų lyties dalis [58% palyginti su 73%, χ 2 <0.05, φ : 0.15], didesnė heteroseksualios seksualinės orientacijos dalis [91% palyginti su 84%, χ 2 <0.05, φ : 0.10], didesni ADHD rodikliai [50% palyginti su 41% χ 2 <0.05, φ : 0.9], mažesni pirkimo internetu rodikliai [vidurkis (diapazonas) 0.48 (0–5) ir 1.27 (0–5), ANOVA F <0.05, η 2 : 0.18] ir šiek tiek žemesni IAT balai [vidurkis (diapazonas) 30.3 (20–94) prieš 35.9 (20–85), ANOVA F <0.05, η 2 : 0.06]. Detalesnis palyginimas pateiktas papildomoje lentelėje S1b. Įdarbinimo ir pašalinimo procesas pateiktas grafiškai Pav 1 . Visi nuolatiniai kintamieji (ty BIS balai) buvo standartizuoti, kad būtų padidintas modelio koeficientų aiškumas. Prognozavimo metodais IAT balas buvo naudojamas kaip skaitinis kintamasis (diapazonas 20 – 94, vidurkis 32.48). Visos analizės buvo atliktos naudojant „R Studio“ versiją 3.1.2. Lasso apibendrinti linijiniai modeliai buvo atlikti naudojant „glmnet“ paketą (paketo „glmnet“ versija 2.0 – 5 (
)). Daugiau informacijos apie analizės procesą galima rasti priede (metodikos priedas).
2.2
Koreliacijų tyrimas
Mes tyrėme savo duomenų kintamųjų koreliacijas (žr Pav 2 ). Visos skirtingos interneto veiklos turėjo silpną teigiamą koreliaciją su IAT balu (Pearsono koreliacijos koeficiento diapazonas 0.23–0.48). Buvo nustatytos kelios vidutinės teigiamos koreliacijos tarp interneto aktyvumo kintamųjų, ty bendras internetinių žaidimų ir RPG (r = 0.57), viso interneto žaidimų ir veiksmo daugelio žaidėjų žaidimų (r = 0.55), apsipirkimo internetu ir aukciono svetainių naudojimo (r = 0.55), bendro naršymo internete ir apsipirkimas (r = 0.44), bendras naršymas ir socialiniai tinklai (r = 0.44), bendras naršymas ir transliavimas žiniasklaidoje (r = 0.44). Buvo silpnos teigiamos koreliacijos tarp sporto ir pornografijos (r = 0.38), vyrų lyties ir sporto (r = 0.30) ar pornografijos (r = 0.39) ar veiksmo kelių žaidėjų žaidimų (r = 0.27). Buvo silpnos koreliacijos tarp internetinių lošimų ir veiksmo kelių žaidėjų (r = 0.41), RGP (r = 0.32), aukcionų svetainių (r = 0.38), sporto (r = 0.38) ar pornografijos (r = 0.39). Impulsyvumas buvo silpnai teigiamai susijęs su bendru naršymu, apsipirkimu internete, aukciono svetainių naudojimu, socialiniais tinklais, srautine žiniasklaida ir pornografija (0.2 ≤ r ≤ 0.3). Taip pat buvo silpna koreliacija tarp vyresnio amžiaus ir apsipirkimo veiklos (r = 0.33) ar aukciono svetainių naudojimo (r = 0.22), ir ne heteroseksualios seksualinės orientacijos ir pornografijos (r = 0.22). Visos kitos koreliacijos tarp interneto veiklos ir amžiaus, lyties, santykių statuso, seksualinės orientacijos, išsilavinimo lygio, rasės ir impulsyvumo bei kompulsyvumo lygio buvo labai silpnos (−0.2 <r <0.2).
2.3
Susitvarkymas su per dideliu pritaikymu
Statistiniams metodams naudoti modeliai, apimantys demografinius kintamuosius (amžius, rasė, išsilavinimo lygis, lytis, santykių būklė, seksualinė orientacija), klinikines charakteristikas (ADHD, GAD, socialinio nerimo ir OKS diagnozes), elgesio matmenis, susijusius su PIU (impulsyvumas ir kompulsyvumas), interneto veikla ir interneto veiklos sąveikos sąlygos × Amžius arba Lytis; pastaroji buvo nuspręsta patikrinti hipotezę, kad amžius ar lytis mažina santykį tarp interneto veiklos ir probleminio interneto naudojimo balų. Mes įtraukėme iš viso 51 numatančiųjų kintamuosius. Įtraukdami daugybę kintamųjų, mes siekėme tikslesnio modelio ir tuo pat metu fiksuoti sudėtingas sąveikas tarp demografinių ir interneto veiklos kintamųjų. Tačiau daugelio prognozuojamųjų kintamųjų neigiama pusė yra ta, kad tai paprastai lemia perdėtą pritaikymą ir didelius koeficientus. Be to, imties linijinė regresija taip pat yra linkusi per daug derėti, ypač sudėtinguose modeliuose, ir yra iš esmės ydinga prognozuodama naujus duomenis. Yra daugybė įrodymų, kad per daug įmontuoti modeliai (
). Norėdami susidoroti su pernelyg dideliu pritaikymu, mes diskutavome apie atrankinius statistinius metodus (kryžminis patvirtinimas), kad gautume modelio apibendrinimo ir numatymo paklaidą (
). Mes ištyrėme šį metodą savo dabartiniuose duomenyse, kai mes naudojome kryžminio vidurkio paklaidos neįvertintą kryžminį klaidos įvertinimą kartu su atgaliniu kintamųjų pasirinkimu, kad patikrintume, ar modeliai tobulėja, pridedant daug kintamųjų galimų predikatorių derinių pogrupiai ir mes matėme, kad negausūs modeliai (ty maždaug nuo 13 iki 16 kintamųjų) nebuvo prastesni pagal kryžminio patvirtinimo RMSE, palyginti su sudėtingesniais modeliais (įskaitant> 16 kintamųjų). Tai parodyta tiriamajame Pav 3 (viršuje kairėje).
2.4
Reguliuojama regresija su sparsity apribojimais
Dėl ankstesnėje pastraipoje paminėtų priežasčių norėjome naudoti tokį prognozavimo metodą, kuris ne tiek derėtų, o būtų palyginamas su standartiniais statistiniais metodais, numatant PIU balus. Taip pat būtų vertinga, jei mūsų metodas taip pat galėtų atlikti kintamąjį atranką (ty sumažinant prognozuojamųjų skaičių su ne nuliniais koeficientais), kad būtų lengviau suprasti modelį. Normalizavimas, kurį iš pradžių sukūrė Tikhonovas, kad būtų išspręstos vientisosios lygtys (
) ir vėliau įvesta į statistikos mokslą, turinti kai kurias iš aukščiau paminėtų savybių - keičiant modelio konstrukciją į laisvumą ir sumažinant perdėtą pritaikymą (). „Lasso“ (apibendrintas tiesinis modelis su maksimalia bausmės tikimybe, žinomas kaip regresija, naudojant mažiausio absoliutaus susitraukimo ir atrankos operatorių (Lasso arba LASSO ())) yra normalizavimo ir regresijos analizės metodas, dabar dažnai naudojamas medicinos moksluose (;) ir galintis būti naudojamas klinikinių prognozių modeliavimas psichiatrijoje (RC). Kraigo regresija yra dar viena normalizuotos tiesinės regresijos forma, kuri sumažina koeficientus įvedant koeficiento baudą (). Elastinis tinklas yra tarpinis modelis tarp kraigo ir laso, o jo baudą kontroliuoja α, kuris užpildo tarpą tarp Lasso (α = 1) ir keteros (α = 0). Derinimo parametras λ kontroliuoja bendrą baudos stiprumą. Lasso naudoja L1 baudą, o ridželis - L2 baudą. Priešingai nei kraigo regresija, „Lasso L1“ sankcija lemia tai, kad dauguma koeficientų nukeliami iki nulio, todėl gaunamas normalizuotas sprendimas, kuris tuo pačiu metu yra nedidelis. Pagal šį mechanizmą „Lasso“ atlieka kintamąjį atranką, kuri gali labai supaprastinti interpretaciją, ypač jei modelyje dalyvauja daug numatančiųjų. Kitas nestandartinis metodas, žinomas dėl aukšto tikslumo ir sugebėjimo išvengti per daug derinimo, yra atsitiktiniai miškai (
). Atsitiktiniai miškai yra mašininio mokymosi metodas, kuris gerai veikia esant netiesinėms priklausomybėms, todėl, ištyrę šio modelio veikimą, gautume žinių apie galbūt „paslėptas“, sudėtingas asociacijas.
2.5
Prognozavimo metodai
Norėdami pasirinkti tinkamą analizės modelį, palyginome linijinės regresijos, kalvagūbių regresijos, elastinio tinklo, Lasso ir atsitiktinių miškų modelius tarpusavyje ir su naivia bazine linija, naudodami kryžminį patvirtintą ne imties RMSE įvertinimą. Mūsų kryžminis patvirtinimas apėmė atsitiktinį duomenų padalijimą į mokymo ir testavimo rinkinį, modelio parametrų sureguliavimą mokymo rinkinyje ir prognozavimą dėl IAT rezultatų testavimo rinkinyje. Dėl atsitiktinio duomenų padalijimo į raukšles pobūdžio šį procesą pakartojome 50 kartų, kad gautume stabilų ir pakartojamą įvertį. Tada mes palyginome galutinius RMSE rezultatų vektorius naudodami „Exact Wilcoxon-Pratt“ pasirašytus rango testus. Visi modeliai buvo žymiai pranašesni už naivų pradinį lygį (p koreguota <0.001, Coheno d = −0.87) (žr. Papildomą S2 lentelę). RMSE balų suvestinė statistika pateikiama papildomoje S3 lentelėje. Lasas ir elastinis tinklas buvo pranašesni už kraigo regresiją (p koreguota <0.01, d = 0.51, d = 0.49) ir linijinę regresiją (p koreguota <0.001, d = 0.76) ir statistiškai nesiskyrė (p pataisyta> 0.05, d = −0.08). Atsitiktinis miškas nebuvo pranašesnis nei už laso (p = 0.12), nei apie elastingą tinklą (p pataisytas> 0.05). Todėl analizuodami mes panaudojome „Lasso“, nes, be gero neprognozuojamo pavyzdžio, „Lasso“ sugebėjo atlikti kintamą pasirinkimą, sumažindamas koeficientus iki nulio ir taip padidindamas aiškinamumą. Nors elastinis tinklas taip pat gali atlikti kintamą pasirinkimą, jis linkęs pasirinkti daugiau kintamųjų, ir, nepaisant to, kad tai yra sudėtingesnis ir galingesnis modelis, jis nesuteikė žymiai geresnio našumo nei laso. Atlikdami galutinę analizę, atlikdami išsamius duomenis ir pogrupių analizę, mes panaudojome 10 kartų kryžminį patvirtinimą, kad gautume optimalų lambda kiekvienam lasso modeliui ir pateiktų tų modelių sukurtus koeficientus. Aiškinamieji grafikai, gauti atlikus išsamią duomenų analizę, pateikti Pav 3 .
3
rezultatai
Regresijos Lasso rezultatai yra apibendrinti visoje imtyje ir suskirstyti pagal amžių 1 ir 2 lentelės . Visos pogrupių analizės rezultatų lentelės, išskaidytos pagal amžių ir pagal tyrimo vietą, pateikiamos internetinėse papildomose lentelėse (lentelės S4 – S10). Duomenų tiriamieji brėžiniai pateikiami papildomuose paveiksluose (pav. S1 – S3). Standartinio statistinio tiesinės regresijos metodo rezultatai taip pat pateikiami papildomose lentelėse S4 – S10. Bet kokie struktūrinių išvadų skirtumai, palyginti su pagrindiniais žemiau pateiktais rezultatais, priklauso nuo kito modelio pasirinkimo.
| Internetinė veikla | Visi (n = 1749) | 18 ≤ amžius ≤ 25 (n = 1042) | 26 ≤ amžius ≤ 55 (n = 592) | Amžius> 55 (n = 115) |
|---|---|---|---|---|
| Bendras banglenčių sportas | 2.100 | 2.400 | 1.500 | 0.590 |
| Interneto žaidimai | 0.600 | 0.450 | 0.110 | 0.000 |
| RPG | 0.000 | 0.000 | 0.710 | 0.000 |
| Laiko švaistikliai | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.450 |
| Veiksmo multiplayer | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| apsipirkimas | 1.400 | 0.840 | 1.500 | 0.000 |
| Aukcionų svetainės | 0.027 | 0.000 | 0.990 | 0.230 |
| Lošimas | 0.000 | 0.000 | 0.780 | 0.000 |
| socialinių tinklų | 0.460 | 0.000 | 1.300 | 0.000 |
| sporto | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| Pornografija | 1.000 | 1.400 | 0.210 | 0.000 |
| Pranešimai | 0.000 | 0.000 | 0.110 | 0.000 |
| Streaming media | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 1.200 |
| PADUA | 0.074 | 0.085 | 0.029 | 0.065 |
| TAB | 0.066 | 0.048 | 0.072 | 0.086 |
| ADHD diagnozė | 1.700 | 0.350 | 3.100 | 0.000 |
| GAD diagnozė | 0.230 | 0.000 | 0.000 | 6.400 |
| Socialinio nerimo diagnozė | 0.000 | 0.560 | 0.000 | 0.000 |
| OKS diagnozė | 0.270 | 0.000 | 0.000 | 4.300 |
| Internetinė veikla | Visi (n = 1749) | 18 ≤ amžius ≤ 25 (n = 1042) | 26 ≤ amžius ≤ 55 (n = 592) | Amžius> 55 (n = 115) |
|---|---|---|---|---|
| Demografiniai kintamieji | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| Lytis × bet kokia veikla internete | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| Amžius × bendras banglenčių sportas | 0.000 | - | - | - |
| Amžius × internetiniai žaidimai | 0.000 | - | - | - |
| Amžius × RPG | 0.330 | - | - | - |
| Amžius × laiko švaistikliai | 0.000 | - | - | - |
| Amžius × veiksmo multiplayer | 0.000 | - | - | - |
| Amžius × apsipirkimas | 0.000 | - | - | - |
| Amžius × lošimas | 0.150 | - | - | - |
| Amžius × aukcionų svetainės | 0.350 | - | - | - |
| Amžius × socialiniai tinklai | 0.000 | - | - | - |
| Amžius × sportas | 0.000 | - | - | - |
| Amžius × pornografija | 0.000 | - | - | - |
| Amžius × pranešimų siuntimas | 0.000 | - | - | - |
| Amžius × transliacijos laikmenos | 0.350 | - | - | - |
3.1
Demografija
Regresijos lasso metu nė viename pogrupyje ar visais duomenimis PIU nebuvo susijęs su jokiu kintamuoju, įskaitant amžių, lytį, rasę, išsilavinimo lygį, santykių būklę ar seksualinę orientaciją.
3.2
Veikla internete
Iš viso duomenų, susijusių su „Lasso“ regresija, daugybė interneto veiklų buvo susietos su aukštais PIU balais, įskaitant bendrą naršymą (β: 2.1), internetinius žaidimus (β: 0.6), apsipirkimą internetu (β: 1.4), aukcionų svetainių naudojimą (β: 0.027), socialiniai tinklai (β: 0.46) ir internetinės pornografijos naudojimas (β: 1.0). Ryšys tarp PIU ir vaidmenų žaidimų (RPG), internetinių lošimų, aukciono svetainių naudojimo ir srautinės medijos naudojimo buvo moderuojamas pagal amžių (β: atitinkamai 0.33, 0.15, 0.35 ir 0.35), o vyresnis amžius buvo susijęs su aukštesniais PIU balais . Atliekant amžiaus ir pogrupių analizę (jaunų dalyvių amžius ≤ 25, vidutinio amžiaus dalyvių 25 <amžius ≤ 55; vyresnių dalyvių amžius> 55), bendras naršymas buvo susijęs su PIU visose amžiaus grupėse, tačiau stipriau jaunų žmonių grupėje (β: 2.4) , mažiau vidutinio amžiaus (β: 1.5) ir dar mažiau vyresnio amžiaus dalyviams (β: 0.59). Panaši tendencija pastebėta ir internetiniuose žaidimuose (β: 0.45, 0.11 ir 0.0 trims amžiaus grupėms) ir internetinės pornografijos naudojimui (β: 1.4, 0.21 ir 0.0). Kai kurios interneto veiklos, tokios kaip internetinių RPG naudojimas, buvo labiau susijusios su PIU vidutinio amžiaus dalyviams, palyginti su kitomis amžiaus grupėmis (β: 0.71). Tas pats pasakytina apie internetinius lošimus (β: 0.78), tiesioginius pranešimus (β: 0.11) ir internetinius socialinius tinklus (β: 1.3). Aukcionų svetainių naudojimas taip pat buvo labiau susijęs su PIU vidutinio amžiaus dalyviams (β: 0.99), bet ir prognozuojantis vyresniems dalyviams (β: 0.23). Internetinės žiniasklaidos srautas ir laiko švaistymas buvo siejami su PIU vyresnio amžiaus dalyviams (β: 1.2, 0.45 atitinkamai), bet ne bet kurioje kitoje amžiaus grupėje.
3.3
Klinikinės ir elgesio ypatybės
Didesnio PIU balai buvo susiję su dėmesio stokos hiperaktyvumo sutrikimo (ADHD) (β: 1.7), generalizuoto nerimo sutrikimo (GAD) (β: 0.23) ir obsesinio-kompulsinio sutrikimo (OKS) (β: 0.27) simptomais. Tiriant amžiaus grupių pogrupius, ADHD ir SAD buvo siejami su aukštesniais PIU balais jaunesniems dalyviams (atitinkamai β: 0.35 ir 0.56), tuo tarpu ADHD išliko reikšmingas vidutinio amžiaus pogrupyje (β: 3.1). GAD ir OKS buvo siejami su aukštesniais PIU balais vyresnių dalyvių pogrupyje (atitinkamai β: 6.4 ir 4.3), bet ne kitose amžiaus grupėse. BIS balai (impulsyvi asmenybė) ir PADUA balai (obsesiniai-kompulsiniai polinkiai) buvo siejami su aukštesniais PIU balais visuose duomenyse (atitinkamai β: 0.066 ir 0.074) ir visuose amžiaus pogrupiuose.
4
Diskusija
Šis straipsnis yra pirmas bandymas išsamiai ištirti įvairius veiksmus internete, susijusius su netinkamu interneto naudojimu, ty probleminiu interneto naudojimu. Ankstesniame darbe paprastai buvo nagrinėjama specifinės interneto veiklos, kuri lemia probleminį naudojimąsi, daugiausia dėmesio skiriant izoliuotai interneto veiklai (
; ; ; ; ). Čia mes parodėme, kad įvairios internetinės veiklos, įskaitant bendrą naršymą, internetinius žaidimus, apsipirkimą internete, aukcionų svetainių naudojimą, internetinius lošimus, socialinius tinklus ir internetinės pornografijos naudojimą, atskirai ir unikaliai prisideda prie PIU, pateikdamos įrodymų, kad PIU yra sudėtingas reiškinys, apimantis įvairų probleminį elgesį. Be to, mes parodėme, kad toks elgesys išlaiko savo statistiškai reikšmingą ryšį su PIU, net kai yra žinomi su PIU siejami psichiniai simptomai (ty ADHD, GAD ir OKS simptomai) (;) ir elgesio matmenys, kurie, kaip žinoma, prognozuoja PIU (ty asmenybės impulsyvumo ir kompulsyvumo rodikliai) (;;;
) yra atsižvelgiama. Be to, mes parodėme, kad specifinė veikla internete, tokia kaip RPG, internetiniai azartiniai lošimai, aukcionų svetainių naudojimas ir transliavimo laikmenos, yra susijusi su aukštesniais PIU balais ir kad šiems santykiams turi įtakos amžius. Galiausiai, mūsų duomenys rodo, kad kiti internetinio elgesio tipai (pvz., Apsipirkimas, pornografija, bendras naršymas) yra susiję su netinkamu interneto naudojimu, o ne žaidimais, ir yra įmanoma, kad tai yra susiję su tuo, kad ankstesniuose tyrimuose tokio elgesio nebuvo. platus su internetu susijusios veiklos spektras. Šie rezultatai daro didelę reikšmę PIU, kaip kliniškai reikšmingo sutrikimo, koncepcijai, nes jie atkreipia dėmesį nuo vienareikšmio ir santykinai siauro „internetinių žaidimų sutrikimo“ supratimo į daugialypį probleminio interneto naudojimo ar priklausomybės nuo interneto aspektą, apimantį įvairius aspektus. žmogaus elgesio internete.
Be to, naudodami kryžminį patvirtinimą be imties, mes parodėme, kad „nestandartinis“ metodas, kai naudojama Lasso regresija, yra tikslesnis numatant PIU balus, palyginti su „labiau standartine“ tiesine regresija. Prognozuojamos modelio vertės neįtraukimas į imtį dažnai padeda kovoti su reiškiniu, dėl kurio reikšmės mažėja replikacijos tyrimuose. Tačiau pasirinkus Lasso regresiją, reikia atsižvelgti į tai, kad kintamieji, kurie nėra atrinkti pagal modelį (su nuliniais koeficientais), vis dar gali būti prognozuojami, ypač kai yra didelis ryšys tarp atrinktų ir neišrinktų kintamųjų. Savo duomenų rinkinyje neturėjome jokių labai koreliuotų kintamųjų, vis dėlto šis apribojimas reiškia, kad neigiamus rezultatus turėtume vertinti konservatyviai. Pvz., Tai, kad trūksta lyčių ir PIU, taip pat nėra susieti santykiai tarp lyčių × internetinė veikla su PIU, be abejo, patvirtina hipotezę, kad jei atsižvelgiama į įvairesnį PIU elgesio modelį ir galimus pašnekovus, abi lytys yra vienodai pažeidžiamos. į PIU aspektus (
; ). Tačiau dėl mūsų analizės ribotumo negalime atmesti galimybės, kad tarp PIU ir lyties egzistuoja ir kitos sąsajos. Pavyzdžiui, buvo pasiūlyta, kad lytis mažina internetinių pirkinių ir PIU santykį, o moterims gali būti didesnė rizika (). Svarbus gali būti tas, kad kompulsyvus pirkimo sutrikimas, kuris yra ryškus vidutinio amžiaus grupėse, turi moteriškumą, remiantis 5: 1 santykiu (), ir tai gali paskatinti tokius atradimus. Neturėjome duomenų apie šį sutrikimą, kad patikrintume šią hipotezę. Taip pat svarbu pažymėti, kad čia naudojama IAT priemonė sulaukė kritikos dėl nepakankamo faktorių struktūros, skirtumų nuo dabartinės DSM-5 operacijos (žaidimų sutrikimo) ir atsilikimo nuo interneto programų technologinės pažangos (;
). Būsimiems PIU tyrimams puikiai pasitarnaus metodiškai patikimi, patvirtinti instrumentai, kurie taip pat sugebėtų užfiksuoti greitai besivystantį PIU pobūdį technologine ir elgesio perspektyva.
Mūsų amžiaus grupių pogrupių analizė pateikė įžvalgą apie su amžiumi susijusias sąsajas tarp PIU ir įvairių interneto veiklų. Bendroji samprata, kad PIU yra jaunystės sutrikimas, nebūtinai yra teisinga ir gali būti pagrįsta tinkamai parengtų tyrimų, kuriuose būtų fiksuojamas elgesys internete visose amžiaus grupėse, trūkumu. Nepakankamos PIU gamtos istorijos žinios per visą gyvenimo trukmę neleidžia išsamiai ištirti vyresnio amžiaus gyventojų pažeidžiamumo, atsižvelgiant į riziką susirgti PIU. Tačiau mūsų rezultatai rodo, kad tokių pažeidžiamumų tikrai yra, todėl reikalingi tolesni tyrimai, siekiant išsiaiškinti rizikos grupių ypatybes. Pavyzdžiui, turintys ADHD ar socialinio nerimo simptomus gali numatyti PIU prognozę jaunoms populiacijoms, tuo tarpu OKS ar GAD simptomai gali būti PIU numatytoji priemonė vyresnio amžiaus žmonėms. Faktas, kad naujausioje metaanalizėje OCD nebuvo susijęs su PIU (
) gali būti rodiklis, rodantis, kad senesnės populiacijos nebuvo pakankamai ištirtos. Tai, kad ADHD buvo stipriai susijęs su aukštais PIU balais, nenuostabu, nes kiti tyrimai pranešė apie labai aukštą ADHD paplitimą (iki 100%) PIU populiacijose (). Tuo pačiu metu specifinėms vidutinio amžiaus populiacijoms (tarp 26 ir 55) gali būti didesnė PIU rizika, jei jos taip pat kenčia nuo kompulsyvaus pirkimo sutrikimo ar azartinių lošimų sutrikimų, atsižvelgiant į natūralią tų sutrikimų, kurie dažniausiai būna vidutinio amžiaus (
).
Be to, išvados, kad tam tikra internetinė veikla buvo susijusi su PIU tik tam tikrose amžiaus grupėse, reiškia, kad tam tikroms amžiaus grupėms gali kilti rizika vystytis PIU aspektams. Nors jauniems žmonėms gali būti didesnė rizika susirgti PIU, turint polinkį žiūrėti pornografiją, pažeidžiamumą, kuris gali būti ne toks stiprus vidutinio amžiaus ir išnykti vėliau, vyresnio amžiaus žmonės gali būti linkę kurti PIU, kuriam būdingas problemiškas laiko naudojimas švaistikliai ir srautinės terpės (žr. tiriamąjį Pav 4 ). Galiausiai, bendrasis naršymas gali būti nepakankamai įvertintas PIU aspektas, kuris, atrodo, yra labiau susijęs su aukštesniais PIU balais jauniems žmonėms, tačiau svarbus visoms amžiaus grupėms; šis atradimas gali būti susijęs su tuo, kad ankstyvas suaugusiųjų gyvenimas gali būti nukreiptas ne į tikslą ir jaunimas praleidžia daugiau laiko nestruktūruotos veiklos metu internetinėje aplinkoje, palyginti su kitomis vyresnio amžiaus grupėmis.
Mūsų rezultatai taip pat turi įtakos visuomenės sveikatai, susijusiam su internetinio turinio reguliavimu ir tikslinėmis intervencijomis. Jei tam tikra veikla yra labiau susijusi su probleminio naudojimo plėtojimu nei kita, kyla klausimas, ar visuomenės sveikatos politika turėtų būti skirta pažeidžiamų asmenų grupėms, siekiant pagerinti jų atsparumą PIU rizikai, ar visuotinės intervencijos, skirtos konkretiems aspektams elgesio internete, turėtų būti atsižvelgiama į tai, kad internetinė aplinka būtų mažiau priklausoma. Pavyzdžiui, internetinėse platformose kai kuriais atvejais gali būti naudojamos specifinės architektūros, kurios naudojasi vartotojų pažeidžiamumu (t. Y. Impulsyviais ar kompulsiniais bruožais) ir kuriomis siekiama maksimaliai padidinti vartotojų buvimo internetinėje aplinkoje trukmę. Nors tai yra prasminga rinkodaros požiūriu, tai kelia susirūpinimą, ar ši aplinka taip pat turėtų įspėti vartotoją apie sveikatą.
4.1
Trūkumai
Tai buvo skerspjūvio internetinė apklausa, todėl priežastinio ryšio negalima nustatyti. Be to, dėl įdarbinimo metodikos ir galimo polinkio žmonėms, turintiems PIU, labiau linkę užpildyti internetinę apklausą, dabartinės išvados negali būti apibendrintos PIU bendroje fone. Kitas mūsų tyrimo apribojimas yra klinikinių duomenų trūkumas dėl kai kurių diagnostinių subjektų, susijusių su PIU, pavyzdžiui, depresija ar piktnaudžiavimas medžiagomis. Todėl gali būti, kad depresija ar netinkamas medžiagų vartojimas gali lemti kai kurias mūsų tyrime pastebėtas asociacijas. Į būsimus tyrimus turėtų būti įtrauktas platesnis klinikinių parametrų asortimentas, siekiant išsiaiškinti, ar šie duomenys rodo ryšį tarp PIU ir interneto veiklos. Klinikiniams duomenims, kylantiems naudojant MINI, yra dar daugiau apribojimų; tai yra patvirtinta, kad ją gali gauti apmokytas asmuo asmeninio pokalbio metu, o mūsų tyrimo metu tai buvo pateikta naudojant internetinį įrankį. Tačiau mūsų klinikiniai duomenys sutampa su ankstesniais PIU tyrimais. Be to, kitas mūsų duomenų rinkimo trūkumas buvo tas, kad mes vertinome interneto veiklą, naudodami veiklai skirtą laiką kaip tos veiklos PIU tarpinį matą. Nors tai gali užfiksuoti perteklinį ir todėl problemišką naudojimą, jis taip pat gali užfiksuoti būtiniausią naudojimą. Nors šiame tyrime įvertinta veikla pagal nutylėjimą dažnai nebuvo esminė dėl savo pobūdžio (pvz., Laiko švaistymas) arba kai ji buvo vykdoma labai daug (pvz.,> 8 val. Per dieną apsipirkti, lošti ar pornografiją), būsimi tyrimai galėtų būti apimti priemones, kurios kiekvienai interneto veiklai gali atskirti nuo esminio interneto naudojimo, kad būtų galima atlikti tokią analizę. Kitas mūsų tyrimo apribojimas yra duomenų apie vaikus ir paauglius trūkumas. Vaikai ir paaugliai gali sąveikauti su internetu kitaip, tačiau jie taip pat gali naudotis internetu per kitą neurodevelopmental langą. Todėl tokie skirtumai gali reikšti skirtingą pažeidžiamumą ar atsparumą PIU atsiradimo rizikos atžvilgiu. Pavyzdžiui, ankstyvas, žemas internetinės aplinkos poveikis gali sukelti „streso skiepijimo“ efektą (
), kuris atbaido asmenis nuo būsimos PIU plėtros. Tokiu atveju tai gali dar labiau paaiškinti, kodėl vyresnio amžiaus gyventojai, kurie pirmą kartą internete susipažino tik subrendę, gali būti labiau pažeidžiami. Būsimieji tyrimai galėtų apimti tas vaikų ir paauglių amžiaus grupes ir perspektyviai ištirti, ar tam tikra interneto veikla prognozuoja PIU. Deja, dalyvių, pranešusių apie transseksualų lytį, buvo nedaug (n = 18), o tai neleido prasmingai analizuoti translyčių asmenų lyties poveikio. Galutinis mūsų tyrimo apribojimas yra tas, kad mūsų tiriamą populiaciją sudaro sveiki suaugusieji, kurie tik <1% kenčia nuo reikšmingo PIU elgesio (IAT> 80). Būsimiems tyrimams būtų naudinga skirti ypatingą dėmesį aukštesniam PIU spektro galui, kad būtų galima palyginti šias sunkias PIU populiacijas su kontroline grupe nuo žemo iki vidutinio ar ne PIU asmenų. Nors apskaičiuotas PIU paplitimas mūsų imtyje buvo ~ 8.5% (naudojant IAT ≥ 50 ribinę vertę), PIU klinikinio neapibrėžtumo ribos tebėra ginčytinos, o būsimiems tyrimams būtų naudinga visuotinai pripažinta PIU priemonė ir apibrėžimas.
4.2
Išvada
Apibendrinant galima teigti, kad DSM-5 pabrėžia internetinių žaidimų sutrikimą kaip kandidato sutrikimą, tačiau kitos internetinės elgsenos rūšys (pvz., Apsipirkimas, pornografija, bendras naršymas) yra susijusios su netinkamu interneto naudojimu, o ne žaidimais. Psichiatrinės diagnozės ir internetinė veikla, susijusi su probleminiu interneto vartojimu, skiriasi priklausomai nuo amžiaus, o tai daro įtaką visuomenės sveikatai. Šie rezultatai prisideda prie ribotų žinių apie interneto veiklą, susijusią su probleminiu interneto vartojimu, ir gali prisidėti prie probleminio interneto vartojimo diagnostinio klasifikavimo kaip daugialypis sutrikimas.
Finansavimo šaltinių vaidmuo
Šis tyrimas gautas iš Čikagos universiteto Psichiatrijos katedros vidaus fondų lėšų. Dr. Ioannidis tiriamąją veiklą remia Rytų Anglijos sveikatos švietimo specialiųjų interesų sesijos. Autoriai negavo jokio finansavimo šiam rankraščiui paruošti. Finansavimo šaltinis neatliko jokio vaidmens projektuojant, analizuojant duomenis ar rašant tyrimą.
Bendraautoriai
KI sukūrė rankraščio idėją, išanalizavo duomenis, parašė didžiąją dalį rankraščio ir papildomos medžiagos ir koordinavo bendraautorių indėlį. MT ir FK dalyvavo kuriant ir peržiūrint statistinę analizę. SRC, SR, DJS, CL ir JEG sukūrė ir koordinavo tyrimą bei rinko ir tvarkė duomenis. Visi autoriai perskaitė ir patvirtino galutinį rankraštį, prisidėjo rengiant ir taisant darbą bei aiškinant rezultatus.
Interesų konfliktas
Dr. Grantas gavo tyrimų dotacijas iš NIDA (RC1DA028279-01), Nacionalinio atsakingo žaidimų centro, „Roche and Forest Pharmaceuticals“. Dr. Grantas gauna kompensaciją iš „Springer“ kaip žurnalo „Azartinių lošimų studijos“ vyriausiasis redaktorius ir gavo honorarus iš „McGraw Hill“, „Oxford University Press“, „Norton“ ir APPI. Dr. Chamberlainas konsultuoja „Cambridge Cognition“ ir jo dalyvavimą šiame tyrime parėmė tarpinė klinikinė draugija iš „Wellcome Trust“ (JK; 110049 / Z / 15 / Z). Dan Stein ir Christine Lochner finansuoja Pietų Afrikos medicinos tyrimų taryba. Kiti autoriai nenurodė jokių komercinių interesų turinčių finansinių ryšių. Nei vienas iš aukščiau paminėtų šaltinių neturėjo reikšmės tyrimo planavimui, duomenų rinkimui, analizei ar interpretavimui, rankraščio rašymui ar sprendimui pateikti dokumentą paskelbti.
Patvirtinimas
Esame skolingi abiejų svetainių savanoriams, kurie dalyvavo tyrime.
A priedėlis
Papildomi duomenys
Papildoma medžiaga
Nuorodos
- Achab et al., 2011. Achabas S., Nicolier M., Mauny F., Monninas J., Trojak B., Vandelis P. ir Haffenas E.: Masiškai kelių žaidėjų internetiniai vaidmenų žaidimai: narkomanų ir ne narkomanų, įdarbintų internetinių žaidėjų, charakteristikų palyginimas Prancūzijos suaugusių gyventojų. BMC psichiatrija 2011; 11: p. 144
Peržiūrėti straipsnyje - Amerikos psichiatrijos asociacija, 2013. Amerikos psichiatrų asociacija: Psichikos sutrikimų diagnostinis ir statistinis vadovas: DSM-5. Vašingtone: Amerikos psichiatrų asociacija, 2013.
Peržiūrėti straipsnyje - Andreassen ir kt., 2012. Andreassen CS, Torsheim T., Brunborg GS ir Pallesen S.: „Facebook“ priklausomybės skalės kūrimas. Psichologinės ataskaitos 2012; 110: p. 501 – 517
Peržiūrėti straipsnyje | Kryžiaus nuoroda - Bakken ir kt., 2009. Bakken IJ, Wenzel HG, Götestam KG, Johansson A. ir Oren A.: Interneto priklausomybė tarp Norvegijos suaugusiųjų: stratifikuotos tikimybės imties tyrimas. Skandinavijos psichologijos žurnalas 2009; 50: p. 121 – 127
Peržiūrėti straipsnyje | Kryžiaus nuoroda - Juoda, 2007. „Black DW“: kompulsyvaus pirkimo sutrikimo apžvalga. Pasaulio psichiatrija: Pasaulinės psichiatrų asociacijos (WPA) 2007 oficialusis leidinys; 6: p. 14 – 18
Peržiūrėti straipsnyje - Blokuoti, 2008. JJ blokas: DSM-V klausimai: priklausomybė nuo interneto. Amerikos psichiatrijos žurnalas 2008; 165: p. 306 – 307
Peržiūrėti straipsnyje | Kryžiaus nuoroda - Brand et al., 2011. Gamintojas M., Laier C., Pawlikowski M., Schächtle U., Schöler T. ir Altstötter-Gleich C.: Pornografinių nuotraukų žiūrėjimas internete: Seksualinio susijaudinimo įvertinimų ir psichologinių-psichinių simptomų vaidmuo, naudojant perdėtą sekso svetaines internete. . Kiberpsichologija, elgesys ir socialiniai tinklai 2011; 14: p. 371 – 377
Peržiūrėti straipsnyje | Kryžiaus nuoroda - Breimanas, 2001. Breimanas L: Statistinis modeliavimas: abi kultūros. Statistikos mokslas 2001; 16: p. 199 – 215
Peržiūrėti straipsnyje - Bujakas ir kt., 2016. Bujak R., Daghir-Wojtkowiak E., Kaliszan R. ir Markuszewski MJ: PLS ir normalizavimu pagrįsti metodai reikšmingiems kintamiesiems atrinkti netiksliniuose metabolomikos duomenyse. Molekulinių bios mokslų ribos 2016; 3: p. 1 – 10
Peržiūrėti straipsnyje - Burns ir kt., 1996. „Burns GL“, „Keortge SG“, „Formea GM“ ir „Sternberger LG“: obsesinio kompulsinio sutrikimo simptomų apžvalgos Paduvoje peržiūra: Skirtumai tarp nerimo, obsesijų ir kompulsijų. Elgesio tyrimas ir terapija 1996; 34: p. 163 – 173
Peržiūrėti straipsnyje | Kryžiaus nuoroda - Cao ir kt., 2007. Cao F., Su L., Liu T. ir Gao X .: impulsyvumo ir priklausomybės nuo interneto ryšys Kinijos paauglių imtyje. Europos psichiatrija 2007; 22: p. 466 – 471
Peržiūrėti straipsnyje | Kryžiaus nuoroda - Carli ir kt., 2013. Carli V., Durkee T., Wasserman D., Hadlaczky G., Despalins R., Kramarz E. ir Kaess M. .: Patologinio interneto vartojimo ir komorbidinės psichopatologijos ryšys: sisteminė apžvalga. Psichopatologija 2013; 46: p. 1 – 13
Peržiūrėti straipsnyje | Kryžiaus nuoroda - Claes ir kt., 2016. Claes L., Müller A. ir Luyckx K.: Kompulsinis pirkimas ir kaupimas kaip tapatybės pakaitalai: Materialistinės vertės patvirtinimo ir depresijos vaidmuo. Išsami psichiatrija 2016; 68: p. 65 – 71
Peržiūrėti straipsnyje | Kryžiaus nuoroda - Cole ir Hooley, 2013. Cole SH ir Hooley JM: MMO žaidimų klinikinės ir asmenybės sąsajos: Nerimas ir įsisavinimas naudojant probleminį internetą. Socialinių mokslų kompiuterio apžvalga 2013; 31: p. 424 – 436
Peržiūrėti straipsnyje | Kryžiaus nuoroda - Cunningham-Williams ir kt., 2005. „Cunningham-Williams RM“, „Grucza RA“, „Cottler LB“, „Womack SB“, „Books SJ“, „Przybeck TR“ ir „Cloninger CR“: Patologinių lošimų paplitimas ir prognozuotojai: Sent Luiso asmenybės, sveikatos ir gyvenimo būdo (SLPHL) tyrimo rezultatai. Psichiatrinių tyrimų žurnalas 2005; 39: p. 377 – 390
Peržiūrėti straipsnyje | Kryžiaus nuoroda - von Elm ir kt., 2008. von Elm E., Altmano generalinis direktoratas, Eggeris M., Pocockas SJ, „Gøtzsche PC“, „Vandenbroucke JP“ ir „Iniciatyva S“: Pranešimų apie stebėjimo tyrimus epidemiologijoje stiprinimas (STROBE): Stebėjimo tyrimų ataskaitų teikimo gairės. Klinikinės epidemiologijos žurnalas 2008; 61: p. 344 – 349
Peržiūrėti straipsnyje | Kryžiaus nuoroda - Fernández-Villa ir kt., 2015. Fernández-Villa T., Alguacil Ojeda J., Almaraz Gómez A., Cancela Carral JM, Delgado-Rodríguez M., García-Martín M. ir Martín V .: Probleminis interneto naudojimas universiteto studentams: Susieti veiksniai ir lyčių skirtumai . Adicciones 2015; 27: p. 265 – 275
Peržiūrėti straipsnyje | Kryžiaus nuoroda - Friedman ir kt., 2010. Friedmanas J., Hastie T. ir Tibshirani R.: Apibendrintų linijinių modelių normalizavimo keliai per koordinačių žemėjimą. Statistinės programinės įrangos žurnalas 2010; 33: p. 1 – 22
Peržiūrėti straipsnyje - Griffiths, 2003. Griffithsas M .: Azartiniai lošimai internete: problemos, rūpesčiai ir rekomendacijos. Kiberpsichologija ir elgesys: interneto, daugialypės terpės ir virtualios realybės poveikis elgesiui ir visuomenei 2003; 6: 557–568 p
Peržiūrėti straipsnyje | Kryžiaus nuoroda - Ha ir Hwang, 2014. Ha Y.-M. ir Hwang WJ: priklausomybės nuo lyties skirtumai tarp paauglių, susiję su psichologinės sveikatos rodikliais, naudojant Nacionalinę internetinę apklausą. Tarptautinis psichinės sveikatos ir priklausomybės žurnalas 2014; 12: p. 660 – 669
Peržiūrėti straipsnyje | Kryžiaus nuoroda - Ho ir kt., 2014. Ho RC, Zhang MWB, Tsang TY, Toh AH, Pan F., Lu Y. ir Mak K.-K .: Priklausomybės nuo interneto ir psichiatrinio sergamumo ryšys: metaanalizė. BMC psichiatrija 2014; 14: p. 183
Peržiūrėti straipsnyje - Hoerlas ir Kennardas, „1970“. Hoerl AE ir Kennard RW: keteros regresija: Neobjektyvių problemų šališkas įvertinimas. Technometrija 1970; 12: p. 55 – 67
Peržiūrėti straipsnyje - Huys ir kt., 2016. Huys QJM, Maia TV ir Frank MJ: Kompiuterinė psichiatrija kaip tiltas nuo neuromokslo prie klinikinių programų. Gamtos neuromokslas 2016; 19: p. 404 – 413
Peržiūrėti straipsnyje | Kryžiaus nuoroda - Igarashi ir kt., 2008. Igarashi T., Motoyoshi T., Takai J. ir Yoshida T.: Nėra mobiliojo telefono, jokio gyvenimo: Japonijos vidurinių mokyklų moksleivių priklausomybė nuo savęs ir teksto žinučių.
Peržiūrėti straipsnyje - Ioannidis ir kt., 2016. Ioannidis K., Chamberlain SR, Treder MS, Kiraly F., Leppink E., Redden S. ir Grant JE: Probleminis interneto naudojimas (PIU): Asociacijos su impulsyviu-kompulsiniu spektru. Journal of Psych: Mašinų mokymosi taikymas psichiatrijoje, 2016.
Peržiūrėti straipsnyje - Janoweris, 2006. Janower CR: Azartiniai lošimai internete. Kompiuterio tarpininkaujamos komunikacijos žurnalas 2006; 2: p. 0
Peržiūrėti straipsnyje | Kryžiaus nuoroda - Kessler ir kt., 2005. Kessler RC, Adler L., Ames M., Demler O., Faraone S., Hiripi E. ir Walters EE: Pasaulio sveikatos organizacijos suaugusiųjų ADHD savianalizės skalė (ASRS): trumpa atrankos skalė, naudojama bendroje gyventojų. Psichologinė medicina 2005; 35: p. 245 – 256
Peržiūrėti straipsnyje | Kryžiaus nuoroda - Kessler ir kt., 2016. Kessler RC, van Loo HM, Wardenaar KJ, Bossarte RM, Brenner LA, Cai T. ir Zaslavsky AM: Mašinų mokymosi algoritmo išbandymas, siekiant numatyti pagrindinio depresinio sutrikimo patvarumą ir sunkumą remiantis pradinėmis savęs ataskaitomis. Molekulinė psichiatrija 2016; 21: p. 1366 – 1371
Peržiūrėti straipsnyje | Kryžiaus nuoroda - Khazaal ir kt., 2015. Khazaal Y., Achab S., Billieux J., Thorens G., Zullino D., Dufour M. ir Rothen S.: Internetinių žaidėjų ir pokerio žaidėjų priklausomybės nuo interneto testo faktorinė struktūra. JMIR psichikos sveikata 2015; 2:
Peržiūrėti straipsnyje - Kim ir kt., 2016. Kim D., Kang M., Biswas A., Liu C. ir Gao J.: Integruotas požiūris į genų reguliavimo tinklų nustatymą, naudojant laso pagrindu pagrįstą atsitiktinį apibūdinimą ir taikymą psichikos sutrikimų atvejais. BMC medicininė genomika 2016; 9: p. 50
Peržiūrėti straipsnyje - Karalius, 1999. „King SA“: internetiniai lošimai ir pornografija: iliustraciniai bendravimo anarchijos psichologinių pasekmių pavyzdžiai. Kiberpsichologija ir elgesys 1999; 2: p. 175–193
Peržiūrėti straipsnyje - Karalius ir Barakas, 1999. „King SA“ ir Barakas A .: Privalomas internetinis lošimas. Kiberpsichologija ir elgesys 1999; 2: p. 441-456
Peržiūrėti straipsnyje | Kryžiaus nuoroda - Karal ir kt., 2015. Király O., Griffiths MD ir Demetrovics Z .: Interneto žaidimų sutrikimas ir DSM-5: konceptualizavimas, diskusijos ir ginčai. Dabartiniai pranešimai apie priklausomybę 2015; 2: p. 254 – 262
Peržiūrėti straipsnyje - Karal ir kt., 2014. Karalis O., Griffithsas MD, Urbánas R., Farkas J., Kökönyei G., Elekesas Z. ir Demetrovics Z .: Probleminis interneto vartojimas ir problemiškas internetinis žaidimas nėra tas pats: Didelės nacionaliniu lygiu reprezentatyvios paauglių imties išvados. Kiberpsichologija, elgesys ir socialiniai tinklai 2014; 17: p. 749 – 754
Peržiūrėti straipsnyje - Kittinger ir kt., 2012. Kittinger R., Correia CJ ir Irons JG: „Facebook“ ir probleminio interneto naudojimo ryšys tarp studentų. Kiberpsichologija, elgesys ir socialiniai tinklai 2012; 15: p. 324 – 327
Peržiūrėti straipsnyje | Kryžiaus nuoroda - Ko ir kt., 2012. Ko C.-H., Yen J.-Y., Yen C.-F., Chen C.-S. ir Chen C.-C.: Priklausomybės nuo interneto ir psichinių sutrikimų sąsajos: literatūros apžvalga . Europos psichiatrija 2012; 27: p. 1 – 8
Peržiūrėti straipsnyje - Ko ir kt., 2007. Ko C.-H., Yen J.-Y., Yen C.-F., Lin H.-C. ir Yang M.-J .: Veiksniai, prognozuojantys jaunų paauglių priklausomybės nuo interneto paplitimą ir remisiją: A perspektyvinis tyrimas. Kiberpsichologija ir elgesys: interneto, daugialypės terpės ir virtualios realybės poveikis elgesiui ir visuomenei 2007; 10: 545-551 p
Peržiūrėti straipsnyje | Kryžiaus nuoroda - Kuss ir Griffiths, 2011. Kussas DJ ir Griffithsas MD: internetiniai socialiniai tinklai ir priklausomybės - psichologinės literatūros apžvalga. Tarptautinis aplinkos tyrimų ir visuomenės sveikatos žurnalas 2011; 8: p. 3528 – 3552
Peržiūrėti straipsnyje | Kryžiaus nuoroda - Kuss ir kt., 2013. Kuss DJ, Griffiths MD ir Binder JF: Internetinė priklausomybė studentams: paplitimas ir rizikos veiksniai. Kompiuteriai žmogaus elgesiui 2013; 29: p. 959 – 966
Peržiūrėti straipsnyje | Kryžiaus nuoroda - Kuss ir Lopez-Fernandez, 2016. Kuss DJ ir Lopez-Fernandez O.: Priklausomybė nuo interneto ir probleminis interneto vartojimas: sisteminė klinikinių tyrimų apžvalga. Pasaulinis psichiatrijos žurnalas 2016; 6: p. 143 – 176
Peržiūrėti straipsnyje | Kryžiaus nuoroda - Laconi ir kt., 2016. Laconi S., Andréoletti A., Chauchard E., Rodgers RF ir Chabrol H .: Probleminis interneto naudojimas, internete praleistas laikas ir asmenybės bruožai. „L'Encéphale 2016“; 42: p. 214-218
Peržiūrėti straipsnyje | Kryžiaus nuoroda - Laconi ir kt., 2014. Laconi S., Rodgers RF ir Chabrol H .: Priklausomybės nuo interneto matavimas: kritinė esamų skalių ir jų psichometrinių savybių apžvalga. Kompiuteriai žmogaus elgesiui 2014; 41: p. 190 – 202
Peržiūrėti straipsnyje | Kryžiaus nuoroda - Laier ir kt., 2013. Laier C., Pawlikowski M., Pekal J., Schulte FP ir Brand M .: Cybersex priklausomybė: patyręs seksualinis susijaudinimas žiūrint pornografiją, o ne realūs seksualiniai kontaktai daro skirtumą. Žurnalas apie elgesio priklausomybes 2013; 2: p. 100 – 107
Peržiūrėti straipsnyje | Kryžiaus nuoroda - „Lecardeur“, „2013“. „Lecardeur L“: daugialypės psichopatologijos pavyzdžiai. Annales Médico-Psychologiques, Revue Psychiatrique 2013; 171: p. 579 – 586
Peržiūrėti straipsnyje | Kryžiaus nuoroda - Liang ir kt., 2016. Liang L., Zhou D., Yuan C., Shao A. ir Bian Y .: Lyties skirtumai priklausomybės nuo interneto ir depresijos santykiuose: Kryžminio atsilikimo tyrimas su Kinijos paaugliais. Kompiuteriai žmogaus elgesiui 2016; 63: p. 463 – 470
Peržiūrėti straipsnyje | Kryžiaus nuoroda - Lopez-Fernandez, 2015. Lopez-Fernandez O .: Kaip atsirado priklausomybės nuo interneto tyrimai atsiradus interneto žaidimų sutrikimui? Cyberaddictions apžvalga iš psichologinės perspektyvos. Dabartiniai pranešimai apie priklausomybę 2015; 2: p. 263 – 271
Peržiūrėti straipsnyje | Kryžiaus nuoroda - Masten ir Tellegen, 2012. „Masten AS“ ir „Tellegen A“. Atsparumas vystymosi psichopatologijoje: projekto kompetencijos išilginio tyrimo įnašai. Vystymasis ir psichopatologija 2012; 24: p. 345 – 361
Peržiūrėti straipsnyje | Kryžiaus nuoroda - Mueller et al., 2010. Mueller A., Mitchell JE, Crosby RD, Gefeller O., Faber RJ, Martin A. ir de Zwaan M.: numatomas kompulsyvaus pirkimo paplitimas Vokietijoje ir jo ryšys su socialinėmis ir demografinėmis ypatybėmis bei depresijos simptomais. Psichiatrijos tyrimai 2010; 180: p. 137 – 142
Peržiūrėti straipsnyje | Kryžiaus nuoroda - Patton ir kt., 1995. Patton JH, Stanford MS ir Barratt ES: Barratt impulsyvumo skalės faktorinė struktūra. Klinikinės psichologijos žurnalas 1995; 51: p. 768 – 774
Peržiūrėti straipsnyje | „Recupero“, „2008“. „Recupero PR“: probleminio interneto naudojimo teismo vertinimas. Amerikos psichiatrijos akademijos žurnalas ir įstatymas 2008; 36: p. 505 – 514
Peržiūrėti straipsnyje - Rose ir Dhandayudham, „2014“. Rose S. ir Dhandayudham A .: Internetinio probleminio apsipirkimo elgesio supratimas: priklausomybės nuo apsipirkimo internete samprata ir jos siūlomi numatytojai. Žurnalas apie elgesio priklausomybes 2014; 3: p. 83 – 89
Peržiūrėti straipsnyje | Kryžiaus nuoroda - Rutland ir kt., 2007. Rutland JB, Sheets T. ir Young T .: Skalės, skirtos trumpųjų žinučių paslaugos naudojimo problemai įvertinti, sukūrimas: SMS problema naudoja diagnostikos klausimyną. Kiberpsichologija ir elgesys 2007; 10: p. 841–844
Peržiūrėti straipsnyje | Kryžiaus nuoroda - Rutter, 1993. Rutter M.: Atsparumas: Keletas koncepcinių sumetimų. Žurnalas apie paauglių sveikatą: oficialus paauglių medicinos draugijos 1993 leidinys; 14: p. 626 – 631
Peržiūrėti straipsnyje | Kryžiaus nuoroda - Shaw ir Black, 2008. Shaw M. ir Black DW: priklausomybė nuo interneto: apibrėžimas, įvertinimas, epidemiologija ir klinikinis valdymas. CNS narkotikai 2008; 22: p. 353 – 365
Peržiūrėti straipsnyje | Kryžiaus nuoroda - Sheehan ir kt., 1998. Sheehan DV, Lecrubier Y., Sheehan KH, Amorim P., Janavs J., Weiller E. ir Dunbar GC: Mini-tarptautinė neuropsichiatrinė interviu (MINI): struktūrinio diagnostinio psichiatrinio interviu sukūrimas ir patvirtinimas DSM-IV. ir ICD-10. Klinikinės psichiatrijos žurnalas 1998; 59:
Peržiūrėti straipsnyje - Tam ir Walter, 2013. Tam P. ir Walteris G.: Probleminis interneto vartojimas vaikystėje ir jaunystėje: 21 amžiaus kančios raida. Australijos psichiatrija 2013; neapibrėžtas:
Peržiūrėti straipsnyje - „Tibshirani“, „1996“. Tibshirani R .: Regresinis susitraukimas ir pasirinkimas per lasso. Karališkosios statistikos draugijos žurnalas, B serija 1996; 58: p. 267 – 288
Peržiūrėti straipsnyje - Tikhonov, 1963. Tikhonov AN: neteisingai suformuluotų problemų sprendimas ir normalizacijos metodas. Sovietinė matematika Doklady 1963; 5: p. 1035 – 1038
Peržiūrėti straipsnyje - Trotzke ir kt., 2015. Trotzke P., Starcke K., Müller A. ir Brand M .: Patologinis pirkimas internetu kaip specifinė priklausomybės nuo interneto forma: Modelio pagrindu atliekamas eksperimentinis tyrimas. „PLoS One 2015“; 10:
Peržiūrėti straipsnyje - Tsai ir kt., 2009. Tsai HF, Cheng SH, Yeh TL, Shih C.-C, Chen KC, Yang YC ir Yang YK: Priklausomybės nuo interneto rizikos veiksniai? Universiteto pirmakursių apklausa. Psichiatrijos tyrimai 2009; 167: p. 294 – 299
Peržiūrėti straipsnyje | Kryžiaus nuoroda - Wallace, 2014. Wallace P .: Interneto priklausomybės sutrikimas ir jaunimas: vis didėja susirūpinimas dėl priverstinės internetinės veiklos ir kad tai gali trukdyti studentų veiklai ir socialiniam gyvenimui. „EMBO Reports 2014“; 15: p. 12-16
Peržiūrėti straipsnyje | Kryžiaus nuoroda - Xin ir kt., 2018. Xin M., Xing J., Pengfei W., Houru L., Mengcheng W. ir Hong Z .: Kinijos paauglių veikla internete, priklausomybės nuo interneto paplitimas ir šeimos bei mokyklos rizikos veiksniai. Pranešimai apie priklausomybę nuo elgesio 2018; 7: p. 14 – 18
Peržiūrėti straipsnyje | Kryžiaus nuoroda - Yuen ir kt., 2004. Yuen CN, Lavin MJ, Weinman M. ir Kozak K .: Priklausomybė nuo interneto kolegialių gyventojų tarpe: drovumo vaidmuo. Kiberpsichologija ir elgesys 2004; 7: p. 379-383
Peržiūrėti straipsnyje | Kryžiaus nuoroda - Jauni, 1998. Jaunasis KS: priklausomybė nuo interneto: naujo klinikinio sutrikimo atsiradimas. CyberPsychology & Behavior 1998; 1: p. 237–244
Peržiūrėti straipsnyje | Kryžiaus nuoroda
;
