Iepriekšējie pētījumi ir ziņojuši par saistību starp interneta spēļu traucējumiem (IGD) un depresiju, taču attiecību virzība joprojām nav skaidra. Tāpēc garengriezuma pētījumā mēs pārbaudījām abpusējās attiecības starp depresijas simptomu līmeni un IGD starp bērniem.
Metodes
Šī pētījuma pētījumu grupas iCURE pētījumā piedalījās 366 pamatskolas skolēni. Visi dalībnieki bija pašreizējie interneta lietotāji, tāpēc viņus varēja uzskatīt par IGD riska grupu. Pašu ziņoto IGD pazīmju smagumu un depresijas līmeni novērtēja attiecīgi ar interneta spēļu lietošanas izraisītu simptomu ekrānu un bērnu depresijas inventarizāciju. Pēcpārbaude tika pabeigta pēc 12 mēnešiem. Mēs izmantojām savstarpēji atpaliekošus strukturālo vienādojumu modeļus, lai vienlaikus pētītu saistību starp diviem mainīgajiem lielumiem divos laika punktos.
Pārrobežu nokavētā analīze atklāja, ka depresijas līmenis sākotnēji nozīmīgi paredzēja IGD pazīmju smagumu 12 mēnešu novērošanas laikā (β = 0.15, p = .003). IGD pazīmju smagums sākotnēji nozīmīgi paredzēja arī depresijas līmeni 12 mēnešu novērošanas laikā (β = 0.11, p = .018), kontrolējot iespējamos traucējošos faktorus.
Pārrobežu nokavētā ceļa analīze norāda uz savstarpēju saistību starp IGD pazīmju smagumu un depresijas simptomu līmeni. Izpratne par abpusējām attiecībām starp depresijas simptomiem un IGD pazīmju smagumu var palīdzēt veikt pasākumus, lai novērstu abus stāvokļus. Šie atklājumi sniedz teorētisku atbalstu IGD un depresijas simptomu profilakses un sanācijas plāniem bērnu vidū.
Ievads
Bērni attīstās digitālo tehnoloģiju laikmetā un jau agrīnā vecumā iepazīstas ar datoriem, mobilajām ierīcēm un internetu. Spēļu traucējumi parādās kā galvenā garīgās veselības problēma bērniem un pusaudžiem visā pasaulē (Ioannidis et al., 2018), kaut arī joprojām notiek diskusijas par to, vai spēles ir labvēlīgas vai kaitīgas bērniem un pusaudžiem.
Puse no visām garīgajām slimībām sākas ar 14 gadu vecumu, un garastāvokļa regulēšanas problēmas dažkārt sākas ap 11 gadu vecumu, pirms pubertātes (Forbes & Dahl, 2010. gads; Guo et al., 2012). Garīgās veselības problēmas ir lielākais slimību slogs jauniešu vidū. Iepriekšējie pētījumi ir ziņojuši par saistību starp atkarību no interneta un psihiskiem simptomiem, piemēram, depresiju, trauksmi un vientulību pusaudžu vidū. Starp psihisko simptomu kategorijām depresīvie simptomi visspēcīgāk ietekmē bērnu un pusaudžu atkarības attīstību internetā (Erceg, Flandrija un Brezinšćak, 2018. gads; Niall McCrae, Gettings un Purssell, 2017. gads; Piko, Milins, O'Konors un Sojers, 2011. gads).
Interneta spēļu traucējumi (IGD) un depresija mijiedarbojas viens ar otru un dalās neironu mehānismos (Choi et al., 2017. gads; Liu et al., 2018. gads). Līdzīgi smadzeņu reģioni parāda patoloģisku darbību gan depresijas, gan IGD gadījumā. Amigdala, prefrontālās garozas, gyrus un savienojums starp frontoparietālo daivu un amygdala parādās līdzīgi traucējumiem cilvēkiem ar spēļu problēmām un tiem, kuriem ir depresija.
Sistemātisks pārskats parādīja, ka indivīdiem ar depresijas simptomiem ir gandrīz trīs reizes lielāka iespēja saslimt ar internetu, nekā tiem, kuriem nav depresijas simptomu (Carli et al., 2013). Tomēr 19 no 20 pārskatītajiem pētījumiem bija šķērsgriezuma pētījumi, kas nespēja noteikt asociāciju virzienu starp depresiju un atkarību no interneta. Neskatoties uz to, 75% pētījumu atklāja būtisku korelāciju starp problemātisko interneta lietošanu un depresiju.
Ierobežotā skaitā longitudinālo pētījumu ir novērtēta saistība starp IGD un garīgās veselības iznākumu jauniešu vidū. Perspektīvā kohortas pētījumā Ķīnā tika atklāts, ka koledžas studentiem, kuriem sākotnēji nebija garīgās veselības problēmu, vērtējot pēc sevis ziņojuma par depresijas skalu, 2.5 reizes lielāka iespēja saslimt ar depresiju 9 mēnešu novērošanas laikā, ja viņi parādīja problemātiska interneta izmantošana sākotnējā situācijā (Lams, Pengs, Maijs un Jings, 2009. gads). Divu gadu gareniskā pētījumā ar bērniem un pusaudžiem Gentile et al. (2011) atklāja, ka problemātiskās spēles statistiski paredzēja augstāku depresijas, sociālās fobijas un trauksmes līmeni nākotnē, vērtējot pēc pašnovērtēta garīgās veselības stāvokļa (Gentile et al., 2011. gads). Augstāks depresijas līmenis ir saistīts ar lielāku izturēšanos pret atkarību no interneta (Stavropoulos & Adams, 2017. gads).
Lai arī iepriekšējie pētījumi var palīdzēt noteikt faktorus, kas saistīti ar depresijas un IGD attiecību īslaicīgo secību, joprojām nav skaidrs, vai IGD ir saistīta ar depresijas attīstību vai arī apgrieztas attiecības. Tāpēc laika gaitā mēs pārbaudījām stabilitāti un attiecības starp depresijas simptomiem un IGD, lai labāk izprastu, kā šie divi mainīgie laika gaitā ietekmē viens otru, izmantojot šķērsvirziena ceļa modeli. Mēs novērtējām abpusējās attiecības starp depresijas simptomiem un IGD pazīmju smagumu bērniem pirmspubertāles periodā, lai samazinātu garastāvokļa izmaiņu ietekmi pubertātes laikā.
Metodes
Pētījuma populācija tika iegūta no iCURE pētījuma, kas ir sīki aprakstīts citur (Jeong et al., 2017). Īsumā, iCURE pētījums ir ilgstošs skolas ilggadējs pētījums, lai izpētītu IGD dabisko vēsturi 3. un 4. klases pamatskolēniem un 7. klases vidusskolēniem Korejā. Visi dalībnieki ziņoja, ka viņi ir pašreizējie interneta lietotāji, tāpēc viņi tika uzskatīti par IGD riska grupu. Pirmais pēcpārbaudes novērtējums tika pabeigts 12 mēnešus pēc sākotnējā novērtējuma. Lai samazinātu pubertāles garastāvokļa izmaiņu iespējamo ietekmi uz pētījuma rezultātiem, šī pētījuma pētījumu paneļi sastāvēja tikai no 3. un 4. klases skolēniem, kas bija daļa no iCURE pētījuma. No 399 pamatskolas skolēniem, kuri sākumstadijā iesaistījās iCURE pētījumā, 366 (91.5%) pabeidza 12 mēnešu pēcpārbaudes novērtējumu un tika iekļauti šajā pētījumā.
Sākotnējā novērtējumā visi dalībnieki aizpildīja anketas klases apstākļos; Pētniecības asistents nolasīja jautājumus ar standarta skriptu, lai palīdzētu to saprast. 12 mēnešu pēcpārbaudes novērtēšanai visi studenti paši aizpildīja anketas, izmantojot tīmekļa pašpārvaldes metodi, un atbildīgajiem pētniecības asistentiem bija iespējams atbildēt uz jautājumiem.
IGD funkciju nopietnību novērtēja interneta spēļu lietošanas izraisītu simptomu ekrāns (IGUESS). Šis instruments tika izveidots, pamatojoties uz deviņiem DSM-5 IGD kritērijiem, katram priekšmetam piešķirot 4 punktu skalu (1 = noteikti nepiekrītu, 2 = nedaudz nepiekrītu, 3 = nedaudz piekrītu, 4 = pilnīgi piekrītu). Augstāks vērtējums norāda uz lielāku IGD funkciju smagumu. Šī skala ir uzticama, ar Kronbaha α šajā pētījumā ir .85. Tika uzskatīts, ka IGD smagumam ir nepārtraukta nopietnības dimensija, kur augstāki IGUESS rādītāji norāda uz lielāku analīzes smagumu ar krusteniski atpalikuša ceļa modeli. Labākais robežvērtējums bija 10, kas tika uzskatīts par paaugstinātu IGD risku (Jo et al., 2017. gads). Mēs izmantojām šo sliekšņa punktu punktu divdomīgās analīzēs.
Depresijas līmeni novērtēja ar bērnu depresijas inventarizāciju (CDI). CDI ir 27 priekšmeti, kas nosaka simptomus, piemēram, nomākts garastāvoklis, hedoniskā spēja, veģetatīvās funkcijas, pašnovērtējums un starppersonu uzvedība. Katrs vienums sastāv no trim paziņojumiem, kas sašķiroti, lai palielinātu smagumu no 0 līdz 2; bērni izvēlas tādu, kas vislabāk raksturo viņu simptomus pēdējo 2 nedēļu laikā. Vienumu rādītāji tiek apvienoti kopējā depresijas rādītājā, kas svārstās no 0 līdz 54. Mēs izmantojām CDI korejiešu versiju, kurai ir laba ticamība un derīgums depresijas simptomu novērtēšanai (Cho & Choi, 1989). Tika uzskatīts, ka depresijas simptomu līmenim ir nepārtraukta smaguma pakāpe, kur augstāki CDI rādītāji liecināja par depresijas simptomu lielāku smagumu analīzei ar šķērsslāņa ceļa modeli. Kopējais punktu skaits 22 vai vairāk tika uzskatīts par norādi uz depresijas simptomiem dihotomiskajā analīzē. Gan IGD pazīmju smagums, gan depresijas līmenis tika novērtēti sākotnēji un 12 mēnešu pēcpārbaudes laikā, izmantojot intervētāja vadītus, patstāvīgus ziņojumus.
Vispārējie raksturlielumi, ieskaitot vecumu, dzimumu, ģimenes tipu un vidējo dienas laiku, kas pavadīts, spēlējot interneta spēles, tika iegūti, izmantojot sākotnējos datus, kurus ieguva intervētāju vadīti bērnu pašreferāti. Ģimenes tipam neskartu ģimeni definēja kā bērnus, kas dzīvo kopā ar abiem vecākiem; Tie, kas definēti kā neskarti, ietvēra bērnus, kuri laulības šķiršanas, nāves vai vecāku šķiršanās dēļ dzīvo tikai ar māti vai tēvu vai nav neviena no vecākiem. Pubertāte tika noteikta pēc dalībnieku atbildēm uz diviem jautājumiem: “Vai tev ir sākusies mēnešreizes?” Meitenēm vai “Vai tev ir sākusies paduses matu augšana?” Zēniem. Ja dalībnieki atbildēja “jā”, mēs uzskatījām, ka viņi ir iestājušies pubertātē. Gan bērnu akadēmiskais sniegums, gan sociālekonomiskais statuss (SES) tika iegūti vecāku pašnovērtējuma vērtējumā.
Aprakstošā statistika un pētījumu mainīgo savstarpējās attiecības tika veiktas ar SAS 9.4 (SAS Institute Inc., Cary, NC, USA). Starpnodaļu paneļu modelēšana tika veikta, izmantojot strukturālo vienādojumu modelēšanu (SEM), izmantojot momentu struktūru analīzes statistikas paketes 23.0 versiju. (IBM Inc., Čikāga, IL, ASV). Aprakstošie dati tiek apkopoti ar numuriem un procentiem kategoriskajiem mainīgajiem vai ar vidējo ± SD vai ar vidējo (diapazonu) nepārtrauktajiem mainīgajiem. Garenvirziena saistība starp IGD pazīmju smagumu un depresijas līmeni tika novērtēta ar šķērsslāņa paneļu modeļiem. Pirms analīzes veikšanas gan depresijas pakāpe, gan IGD pazīmju smagums tika log-pārveidoti par aptuvenu normalitāti.
Pārrobežu nobīdes paneļu modeļi ļauj vienlaikus pētīt asociācijas starp diviem vai vairākiem atkārtoti izmērītiem mainīgajiem. Tāpēc savstarpēji novārtā esošās korelācijas norāda mainīgā lieluma ietekmi noteiktā laika posmā uz cita mainīgā lieluma vērtībām vēlāk, kontrolējot šķērsgriezuma korelācijas un autokorelācijas.
Kā parādīts XNUMX. Attēlā 1A, pirmais krusteniski nokavētais koeficients βCL (a) parāda saistību starp depresijas līmeni, kas izmērīts sākotnējā stāvoklī, un IGD pazīmju smagumu, ko mēra 12 mēnešu novērošanas laikā. Otrais krusteniski nokavētais koeficients βCL (b) parāda saistību starp IGD pazīmju smagumu, kas izmērīts sākotnējā stāvoklī, un depresijas līmeni, ko mēra 12 mēnešu ilgā novērošanā. Šķērsgriezuma saistība starp IGD pazīmju smagumu un depresijas līmeni tiek attēlota kā βCL bāzes līnija. Tiek parādīti autoregresīvie koeficienti βAR-depresija un βAR-IGD, kas attiecīgi atspoguļo depresijas stabilitāti un IGD pazīmju smagumu no sākotnējā stāvokļa līdz 12 mēnešu novērošanai. Modelis tika pielāgots potenciālajiem neskaidrajiem faktoriem, piemēram, vecumam, dzimumam, ģimenes tipam, akadēmiskajiem sasniegumiem un SES.
Skaitlis 1. (A) Vispārējā modelēšana, ko izmanto šķērsvirziena paneļu modeļiem. (B) Šķērsvirziena paneļa modelis, analizējot garenisko saistību starp IGD un depresiju. Skaitliskās vērtības ir standartizēti strukturālās regresijas koeficienti. AR: autoregresīvs; CL: šķērsām atpalicis; CS: šķērsgriezums. *p <.05. **p <.01.
Starpniecības efekta pārbaudei netiešā ceļa konstruēšanai tika izmantoti 2,000 sāknēšanas paraugi un 95% ticamības intervāls (CI). Neobjektīvi koriģētās KI, kas neietvēra 0, tika uzskatītas par nozīmīgām netiešās ietekmes gadījumā. Ietekmes lielumi tiek interpretēti kā mazi (0.01), vidēji (0.09) un lieli (0.25), pamatojoties uz iepriekšējo ieteikumu (Sludinātājs un Kellijs, 2011. gads).
Modeļa piemērotība tika novērtēta, izmantojot vairākus fit indeksus, ieskaitot absolūtos fit indeksus, inkrementālos fit indeksus un parsimony fit indeksus. Papildu piemērotības indeksi tika novērtēti, izmantojot χ2 pār brīvības pakāpēm (χ2/df) attiecība, piemērotības indeksa (GFI), salīdzinošā piemērotības indeksa (CFI) un tuvināšanas kvadrāta vidējā kļūda (RMSEA). Papildu piemērotības indeksi tika novērtēti, izmantojot Tucker-Lewis indeksu (TLI), normālo fit indeksu, relatīvā fit indeksu (RFI) un salīdzinošo fit index (CFI). Parsimonas piemērotības indeksiem tika izmantota koriģēta GFI (AGFI). SEM literatūrā norādīts, ka modeļa piemērotība ir laba, ja χ2/df ≤ 3; CFI ≥ 0.95, TLI ≥ 0.95, GFI ≥ 0.95, NFI ≥ 0.95, RFI ≥ 0.95, AGFI ≥ 0.95 un RMSEA ≤ 0.06 (Kline, 2011).
Papildu analīzei paaugstināts IGD risks tika definēts kā kopējais rezultāts 10 vai augstāks IGUESS skalā, un augsts depresijas simptomu līmenis tika definēts kā kopējais rādītājs CDI 22 vai augstāks. Mēs izmantojām log-binomial modeli, kas tika palaists ar PROC GENMOD, lai novērtētu relatīvo risku (RR) saistībai starp augstu depresijas simptomu līmeni un incidenta paaugstinātu IGD risku 12 mēnešu novērošanas periodā bērniem ar zemāku IGD risku. (<10 IGURSS rādītāji) sākotnējā līmenī. Bērniem, kuriem sākotnēji nebija depresijas simptomu, 12 mēnešu novērošanas laikā tika aprēķināts augsta līmeņa depresijas simptomu biežums. Mēs aprēķinājām neapstrādātus un koriģētus RR, kontrolējot iespējamos traucējošos faktorus.
Pēc iestāšanās iCURE pētījumā no visiem dalībniekiem un viņu vecākiem vai likumīgajiem aizbildņiem tika iegūta rakstiska informēta piekrišana pēc pētījumu principu būtības skaidrojuma, ieskaitot konfidencialitāti un izvēles brīvību piedalīties saskaņā ar 1975. gada Helsinku deklarāciju. (Pasaules Ārstu asociācija, 2013). Šo pētījumu pilnībā pārskatīja un apstiprināja Korejas Katoļu universitātes Institucionālā pārskata padome (MC19ENSI0071). ICURE datu pārvaldības padome izlaida identificētus datus datu analīzei.
rezultāti
366 dalībnieku demogrāfiskās un klīniskās īpašības ir apkopotas XNUMX. tabulā 1. Vidējais dalībnieku vecums bija 10 gadi (diapazons: 9–12 gadi). No 366 dalībniekiem 188 (51.4%) bija zēni. Lielākā daļa dalībnieku (n = 337; 92.1%) bija no neskartām ģimenēm, 68% dalībnieku bija labi akadēmiskie rezultāti, un 71% ziņoja, ka viņu SES bija zems vai mērens.
|
Tabula 1. ICURE pētījumā iesaistīto 366 pamatskolas skolēnu vispārējās un klīniskās īpašības
| Mainīgie | N (%) | Vidējā (diapazons) | Kronbaha α |
|---|---|---|---|
| Dzimums | |||
| Zēni | 188 (51.4) | ||
| Meitenes | 178 (48.6) | ||
| vecums | 10 (9 - 12) | ||
| Ģimenes struktūra | |||
| Neskarta ģimene | 337 (92.1) | ||
| Neskarta ģimene | 29 (7.9) | ||
| Sociālekonomiskais statuss | |||
| Zems un vidējs | 263 (71.9) | ||
| augsts | 103 (28.1) | ||
| Akadēmisks sasniegums | |||
| labs | 249 (68.0) | ||
| Slikti | 117 (32.0) | ||
| Sākotnējie novērtējumi | |||
| Interneta spēļu traucējumi | 2 (0 - 22) | . 78 | |
| depresija | 6 (0 - 46) | . 88 | |
| nemiers | 26 (20 - 58) | . 89 | |
| 12 mēnešu pēcpārbaudes novērtējumi | |||
| Interneta spēļu traucējumi | 2 (0 - 23) | . 86 | |
| depresija | 5 (0 - 45) | . 89 | |
| nemiers | 24 (20 - 58) | . 94 |
Korelācijas starp galvenajiem interesējošajiem mainīgajiem lielumiem norādītas XNUMX. Tabulā 2. Šķērsgriezumā depresijas līmenis sākotnēji bija pozitīvi korelēts ar IGD smagumu gan sākotnējā, gan 12 mēnešu novērošanas laikā. Garenvirzienā depresijas līmenis (sākotnējais līmenis) tika pozitīvi korelēts ar IGD smagumu (12 mēnešu novērošana), un IGD smagums (sākotnējais līmenis) pozitīvi korelēja ar depresijas līmeni (12 mēnešu novērošana).
|
Tabula 2. Korelācijas matrica, vidējais un standartnovirze (SD) galvenajiem mainīgajiem
| Mainīgie | 1 | 2 | 3 | 4 | Vidējais | SD |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1. Depresijas līmenis (sākotnējais) | 1 | 7.4 | 6.5 | |||
| 2. IGD smagums (sākotnējais) | .443 * | 1 | 2.6 | 3.2 | ||
| 3. Depresijas līmenis (12 mēnešu novērošana) | .596 * | .339 * | 1 | 6.7 | 6.6 | |
| 4. IGD smagums (12 mēnešu novērošana) | .359 * | .453 * | .447 * | 1 | 2.9 | 3.6 |
Piezīmes. IGD: interneta spēļu traucējumi.
*p <.001.
skaitlis 1 parāda teorētisko modeli (A) un analizēto modeli (B) ar standartizētām ceļa slodzēm (standartizēta beta, β). Attiecībā uz autokorelētajiem ceļiem depresijas līmenis sākotnēji statistiski paredzēto IGD pazīmju smagumu 12 mēnešu novērošanas laikā (β = 0.55, p <.001). Turklāt IGD pazīmju smagums sākotnēji statistiski prognozētajā depresijas līmenī 12 mēnešu novērošanas laikā (β = 0.37, p <.001). Rezultāti parādīja, ka gan depresijas simptomu līmenis, gan IGD pazīmju smagums būtiski korelēja starp sākotnējo stāvokli un 12 mēnešu novērošanu. Līdzīgi IGD pazīmju smagums tika korelēts abos laika punktos.
Attiecībā uz šķērsgriezuma korelācijas ceļu depresijas simptomu līmenis un IGD pazīmju smagums katrā laika posmā bija pozitīvi korelēts (β = 0.46, p <0.001 sākotnējā līmenī un β = 0.27, p <.001 pēc 12 mēnešu novērošanas). Rezultāti parādīja pozitīvu korelāciju starp depresijas simptomu līmeni un IGD pazīmju smagumu katrā laika posmā.
Pārrobežu analīzes atklāja, ka depresijas līmenis sākotnēji statistiski prognozētajā IGD pazīmju smagumā 12 mēnešu novērošanas laikā (β = 0.15, p = .003). IGD pazīmju smagums sākotnējā līmenī arī statistiski prognozētais depresijas līmenis 12 mēnešu novērošanas laikā (β = 0.11, p = .018), pēc iespējamo traucējošo faktoru kontroles. Krusteniski atpalikušā ceļa analīze liecināja par savstarpēju saistību starp IGD pazīmju smagumu un depresijas simptomu līmeni.
Mūsu kopējais modelis parādīja labu piemērotību, pamatojoties uz piemērotības indeksiem. Ratio attiecība2 līdz brīvības pakāpēm bija 1.336, kas norāda uz labu modeļa piemērotību. RMSEA bija 0.03, GFI bija 0.997, TLI bija 0.976, CFI bija 0.997 un AGFI bija 0.964, kas arī norāda uz labu piemērotību. Aplūkojot kopā, piemērotības statistika liecina, ka ar to pietika, lai izveidotu derīgu modeli, kura pamatā būtu spēcīga a priori teorētiskā sistēma un pieņemama ticamība.
No 366 dalībniekiem 351 neziņoja, ka sākotnēji ir paaugstināts IGD risks. No šiem 351 dalībnieku 15 (4.3%) tika klasificēti kā paaugstināti IGD riski 12 mēnešu novērošanas laikā. Pēc pielāgošanas iespējamajiem sajaucošajiem faktoriem dalībniekiem ar depresijas simptomiem sākotnējā IGD RR pēc 3.7 mēnešiem bija 12 reizes lielāka nekā dalībniekiem, kuriem sākotnēji nebija depresijas simptomu (RR = 3.7, 95% TI = 1.1–13.2).
No 366 dalībniekiem 353 sākotnēji nebija ziņojuši par augstu depresijas simptomu līmeni. No šiem 353 dalībniekiem 8 (2.3%) tika klasificēti kā tādi, kuriem 12 mēnešu novērošanas laikā bija augsts depresijas simptomu līmenis. Pēc pielāgošanās iespējamiem neskaidrajiem faktoriem dalībniekiem, kuriem sākotnēji bija paaugstināts IGD risks, 3.6 mēnešu novērošanas laikā bija 12 reizes lielāks depresijas risks, salīdzinot ar dalībniekiem, kuriem sākotnēji nebija paaugstināts IGD risks, tomēr nebija statistiski nozīmīgs (RR = 3.6, 95% TI = 0.5–29.0; tabula 3).
|
Tabula 3. Gan IGD, gan depresijas biežums bērnu vidū pēc 12 mēnešu novērošanas
| Jā | Nē | IR | RR | aRRa | ||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 12 mēnešu IGDb | ||||||
| Sākotnējā depresija | Jā | 2 | 8 | 20 | 5.2 (1.4 - 20.2) | 3.7 (1.1 - 13.2) |
| Nē | 13 | 328 | 3.8 | |||
| 12 mēnešu depresijac | ||||||
| Sākotnējā IGD | Jā | 1 | 11 | 8.3 | 4.1 (0.5 - 30.4) | 3.6 (0.5 - 29.0) |
| Nē | 7 | 334 | 2.1 | |||
Piezīmes. IR: sastopamības līmenis; RR: relatīvais risks; aRR: koriģēts relatīvais risks; IGD: interneta spēļu traucējumi.
aPielāgots pēc dzimuma, ģimenes veida, akadēmiskajiem sasniegumiem un sociālekonomiskā stāvokļa.
bIGD sastopamības līmenis 12 mēnešu novērošanas laikā bērniem bez IGD sākotnēji (n = 351).
cDepresijas biežums 12 mēnešu novērošanas laikā bērniem bez depresijas sākuma (n = 353).
diskusija
Mēs atklājām būtisku pozitīvu korelāciju starp depresijas simptomu līmeni un IGD pazīmju smagumu gan sākotnējā, gan 12 mēnešu novērošanas laikā bērniem. Šie rezultāti liecina, ka depresijas simptomi ir potenciāls paaugstināta IGD smaguma riska faktors, un IGD pazīmju smagums pēc gada var būt potenciāls depresijas simptomu riska faktors.
Pārrobežu ceļa analīze ļauj vienlaikus analizēt vairākas attiecības, iegūstot sarežģītākus statistiskos modeļus, nekā to varētu iegūt, vadot vairākas atsevišķas lineāras regresijas. Garenisko attiecību relatīvās stiprības var noteikt, salīdzinot standartizētos korelācijas koeficientus. Gan IGD pazīmju smagums, gan depresīvo simptomu līmenis uzrādīja nozīmīgus šķērsgriezuma, auto-korelācijas un krusteniski atpalikušos korelācijas koeficientus.
Šķērsgriezuma korelācijas atklāja pozitīvu saistību starp depresijas simptomu līmeni un IGD pazīmju smagumu katrā laika posmā. Tāpat auto-korelācija atklāja, ka gan depresijas simptomu līmenis, gan IGD pazīmju smagums bija nozīmīgi korelēti ar stabilitāti abos laika punktos. Pārrobežu nokavētā ceļa analīze parādīja savstarpēju cēloņsakarību starp IGD risku un depresijas simptomu līmeni. Šīs šķērsgriezuma un garenvirziena asociācijas saglabājās pēc potenciālo konfrontāciju kontrolēšanas. Saikne bija spēcīgāka starp sākotnējo depresijas līmeni un IGD pazīmju smagumu 12 mēnešus (β = 0.15, p = .003) nekā starp IGD pazīmju smaguma pakāpi un 12 mēnešu depresijas līmeni (β = 0.11, p = 018), kas tiek ieteikti kā vidēja efekta lielumi. Šis atklājums liecina, ka depresija ir visspēcīgākais IGD pazīmju smaguma veicinātājs, nevis otrādi, un ka laika gaitā pastāv savstarpējas attiecības.
Saistības starp IGD un depresiju dažreiz izskaidro ar garastāvokļa uzlabošanas hipotēzi, kas liek domāt, ka indivīdi ar negatīvām emocijām, visticamāk, meklē atpūtas aktivitātes, lai aizbēgtu no disforiskiem stāvokļiem. Iepriekšējie pētījumi ir bijuši saskanīgi ar garastāvokļa uzlabošanas hipotēzi, jo ir novērota nozīmīga, pozitīva saistība starp depresiju un IGD (Ostovar et al., 2019; Seyrek, Cop, Sinir, Ugurlu un Senel, 2017. gads; Jena, Ču, Liu, Jaņa un Hu, 2014. gads; Younes et al., 2016). Mēģinājumi izvairīties no depresijas un reālās pasaules problēmām, izmantojot tiešsaistes mijiedarbību, var izraisīt apburto ciklu, kas saasina depresiju.
Saskaņā ar sociālās atstumtības hipotēzi, jo vairāk laika cilvēks pavada darot vienu lietu, jo mazāk laika var pavadīt darot citu. Bērni, kuri pārmērīgi daudz laika pavada interneta spēlēm, parasti mazāk laika pavada, mijiedarbojoties ar citiem cilvēkiem (Caplan, 2003). Pieņēmums par sociālās atstumtības efektu ir tāds, ka spēlēm pavadītais laiks atstās citas darbības, piemēram, sociālo mijiedarbību, kas ir būtiskas bērnu psihosociālajai attīstībai (Zamani, Kheradmand, Cheshmi, Abedi un Hedayati, 2010. gads). Sociālās mijiedarbības trūkums var izraisīt negatīvas emocijas. Gentile et al. (2011) ziņoja par paaugstinātiem depresijas simptomiem pēc video spēļu problēmu sākšanās un šie simptomi saglabājās (Gentile et al., 2011. gads). Ja hipotēze par sociālo pārvietošanos ir pareiza, IGD var izraisīt depresiju (Amorosi, Ruggieri, Franchi un Masci, 2012. gads; Dalbudak et al., 2013).
Depresīvie simptomi pusaudžiem mēdz parādīties pirms pubertātes. Runājot par ģenētisko neaizsargātību pret nopietniem depresijas traucējumiem, stresa dzīves notikumu pieredze vai psihiski traucējumi bērnībā ir saistīti ar depresijas sākšanos (Piko et al., 2011; Šapero et al., 2014). Tā kā pirmspubertālā depresija ir saistīta ar antisociālu traucējumu un atkarības attīstību (Raiens, 2003. gads), domājams, ka atkarības no interneta profilakses centieni būtu jāīsteno jaunībā, lai mazinātu depresijas pastiprinošo ietekmi. Tādējādi lielāka uzmanība jāpievērš depresijai un tās iespējamajai ietekmei uz IGD attīstību bērniem.
Bērniem ar depresijas simptomiem sākotnējā stāvoklī 3.7 mēnešu novērošanas laikā bija 12 reizes lielāks IGD simptomu attīstības risks, salīdzinot ar bērniem, kuriem sākotnēji nebija depresijas simptomu, pēc pielāgošanas iespējamiem neskaidrajiem faktoriem. Tā kā 95% KI ir tikpat plaša kā 1.1–13.2, iespējams, ir ierobežojumi, lai nodrošinātu aprēķinu precizitāti, tāpēc šie rezultāti jāinterpretē piesardzīgi. Turklāt bērniem ar IGD simptomiem sākotnējā stāvoklī pēc 12 mēnešu novērošanas varētu būt paaugstināts depresijas simptomu risks, salīdzinot ar bērniem, kuriem sākotnēji nebija IGD simptomu; tomēr rezultāti nebija statistiski nozīmīgi.
Meitenes pubertāti sasniedz apmēram 12 gadus agrāk nekā zēni. Vidējais meiteņu vecums, lai sāktu pubertāti, reprezentatīvos valsts mēroga paraugos ir 12.7 gadi (Lī, Kima, Ak, Lī un Parks, 2016. gads). Raugoties no šī viedokļa, lielākajai daļai šī pētījuma dalībnieku vēl nebūtu iestājusies pubertāte. Tika atklāts, ka 8 (2.2%) bērni ir sasnieguši pubertāti (3 sākuma stadijā; 5 12 mēnešu novērošanas laikā). Tā kā mazā skaitā bērnu ir iestājies pubertāte, šī pētījuma rezultātus, iespējams, neietekmēja ar pubertāti saistītās izmaiņas.
Noguruma pakāpe 12 mēnešu novērošanas laikā bija 9.1% (33 bērni). Visa berze notika tāpēc, ka skolēni bija pārcēlušies uz citu skolu. Starp dalībniekiem, kuri veica un nepabeidza pētījumu, nebija būtiskas atšķirības sākotnējā raksturojumā, ieskaitot dzimumu, vecumu, ģimenes tipu, akadēmisko sniegumu, SES, aktivitātes internetā vai IGD pazīmju smagumu.
Faktori, kas saistīti ar depresiju, dažādās valstīs var atšķirties. Depresija ir multifaktoriāla slimība, kurai ir ievērojamas atšķirības starp dažādām populācijām un kas ir saistīta ar daudziem ģenētiskiem un sociāli vides faktoriem, ar vairākiem apakštipiem ar atšķirīgu etioloģiju. Koreja bija pirmā valsts, kas piešķīra valsts budžetu, lai risinātu interneta un spēļu atkarības problēmas (Koh, 2015. gads). Psihosociālās, vides un kultūras atšķirības var ietekmēt attiecības starp depresijas simptomiem un IGD pazīmju smagumu, kaut arī sagaidāms, ka visās jurisdikcijās un kultūrās tiks novērota būtiska saistība starp depresiju un IGD. Tādējādi šī pētījuma rezultāti var attiekties uz bērniem citās valstīs, kaut arī vispārinot secinājumus, ieteicams ievērot piesardzību. Tā kā respondenti tika atlasīti starp pusaudžiem, kuri apmeklēja skolas un izslēdza bērnus, kuri neiet skolā. Iesaistītās skolas, kā arī bērni un vecāki bija brīvprātīgi iesaistīti; tāpēc šīm skolām bija interese novērst IGD salīdzinājumā ar tām skolām, kuras nepiedalījās. Nevar izslēgt iespēju, ka atlases neobjektivitāte un IGD izplatības nenovērtēšana.
Bērnība ir riska periods gan depresijas, gan IGD attīstībai. Šie divi traucējumi bieži notiek bērnībā un ir saistīti ar nozīmīgiem funkcionāliem traucējumiem vēlākā dzīvē. Ņemot vērā garīgo īpašību nepārtrauktu attīstību visā pusaudža gados un agrīnā pieaugušo dzīvē, labāka izpratne par šo traucējumu rašanās un gaitas virzību bērnībā būs noderīga, izstrādājot efektīvākas profilakses un ārstēšanas stratēģijas.
Šķērsnovirzes ceļa analīze parādīja divvirzienu sakarības starp IGD pazīmju smagumu un depresijas līmeni. Augstāks depresijas simptomu līmenis sākotnēji paredzēja lielāku IGD pazīmju smagumu pēc 12 mēnešiem. Turklāt IGD pazīmju sākotnējā smaguma pakāpe bija nozīmīgi saistīta ar augstāku depresijas simptomu līmeni bērniem pēc 12 mēnešiem. Izpratne par abpusējām attiecībām starp depresijas simptomiem un IGD pazīmju smagumu var palīdzēt veikt pasākumus, lai novērstu abus stāvokļus. Šie atklājumi sniedz teorētisku atbalstu IGD un depresijas simptomu profilakses un sanācijas plāniem bērnu vidū.
HJ veica analīzes un vadīja manuskripta rakstīšanu. HWY vadīja un uzraudzīja manuskripta rakstīšanu. HJ un HWY izstrādāja un ierosināja pētījuma pamatideju. S-YL, HL un MNP pārskatīja zinātnisko saturu un rediģēja manuskriptu. HWY, HJ, S-YJ un HS veica pētījumu. Visi autori sniedza redakcionālus komentārus par manuskriptu.
Autori paziņo, ka nav interešu konflikta attiecībā uz manuskripta saturu. Dr MNP ziņo par šādiem atklājumiem. Viņš ir konsultējies ar Game Day Data, atkarības politikas forumu, RiverMend Health, Lakelight Therapeutics / Opiant un Jazz Pharmaceuticals un konsultējis tos; ir saņēmis pētījumu atbalstu no Mohegan Sun kazino un Nacionālā atbildīgas azartspēļu centra; ir piedalījies aptaujās, sūtījumos vai telefona konsultācijās, kas saistītas ar narkomāniju, impulsu kontroles traucējumiem vai citām veselības tēmām; un ir konsultējusies ar advokātu birojiem un azartspēļu organizācijām par jautājumiem, kas saistīti ar impulsu kontroli vai atkarības traucējumiem.
Dati, kas izveidoti un / vai analizēti šī pētījuma laikā, ir pieejami no attiecīgā autora.
Atsauces
| Amorosi, M., Rudžiri, F., Franči, G., & Masci, I. (2012). Depresija, patoloģiska atkarība un riskanta izturēšanās pusaudža gados. Psychiatria Danubina, 24 (1. pielikums), S77-S81. Medline, Google Scholar | |
| Kaplans, S. E. (2003). Priekšroka tiešsaistes sociālajai mijiedarbībai ir problemātiska interneta lietošanas teorija un psihosociālā labklājība. Komunikāciju izpēte, 30. (6), 625-648. doi:https://doi.org/10.1177/0093650203257842 CrossRef, Google Scholar | |
| Karli, V., Durke, T., Vasermans, D., Hadlačkis, G., Despalins, R., & Kramarcs, E. (2013). Saikne starp patoloģisko interneta lietošanu un komorbidās psihopatoloģijām: sistemātisks pārskats. Psihopatoloģija, 46 (1), 1-13. doi:https://doi.org/10.1159/000337971 CrossRef, Medline, Google Scholar | |
| Čo, S., & Choi, J. (1989). Valsts trauksmes skalas izveidošana korejiešu bērniem. Seulas Nacionālās universitātes Medicīnas žurnāls, 14 (3), 150-157. Google Scholar | |
| Choi, J., Čo, H., Kim, J. Y., Jungs, D. Dž., Ā, K. Dž., Kanga, H. B., Choi, J. S., Čuna, J. W., & Kim, D. Dž. (2017). Prefrontālā garozas struktūras izmaiņas mediē attiecības starp interneta spēļu traucējumiem un nomāktu garastāvokli. Zinātniskie ziņojumi, 7. panta 1. punkts, 1245. doi:https://doi.org/10.1038/s41598-017-01275-5 CrossRef, Medline, Google Scholar | |
| Dalbudak, E., Evren, C., Aldemirs, S., Koskuna, K. S., Ugurlu, H., & Jildirims, F. G. (2013). Interneta atkarības smaguma saistība ar depresiju, trauksmi un aleksitīmiju, temperamentu un raksturu universitātes studentiem. Kiberpsiholoģija, uzvedība un sociālais tīkls, 16 (4), 272-278. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2012.0390 CrossRef, Medline, Google Scholar | |
| Ercegs, T., Flandrija, G., & Brezinščak, T. (2018). Saistība starp piespiedu interneta lietošanu un depresijas un trauksmes simptomiem pusaudža gados. Alkoholisma un psihiatrijas pētījumi, 54 (2), 101-112. doi:https://doi.org/10.20471/dec.2018.54.02.02 CrossRef, Google Scholar | |
| Forbes E. E., & Dāls, R. E. (2010). Pubertāles attīstība un uzvedība: sociālo un motivācijas tendenču hormonāla aktivizēšana. Smadzenes un izziņas, 72 (1), 66-72. doi:https://doi.org/10.1016/j.bandc.2009.10.007 CrossRef, Medline, Google Scholar | |
| Pagāni, D. A., Čū, H., Liau, A., Jā, T., Li, D., sēnīte, D., & Khoo, A. (2011). Patoloģiskais videospēļu lietojums jauniešu vidū: divu gadu ilgstošs pētījums. Pediatrija, 127. panta 2. punkts, e319-e329. doi:https://doi.org/10.1542/peds.2010-1353 CrossRef, Medline, Google Scholar | |
| Guo, J., Čena, L., Vanga, X., Liu, Y., Čui, C. H., Viņš, H., Qu, Z., & Tjans, D. (2012). Saistība starp atkarību no interneta un depresiju starp migrantiem un pamestiem bērniem Ķīnā. Kiberpsiholoģija, uzvedība un sociālais tīkls, 15 (11), 585-590. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2012.0261 CrossRef, Medline, Google Scholar | |
| Joanidis, K., Treders, JAUNKUNDZE., Čemberlens, S. R., Kirali, F., Sarkana, S. A., Steins D. Dž., Lohners, C., & Dotācija, J. E. (2018). Problemātiska interneta lietošana kā ar vecumu saistīta daudzšķautņaina problēma: pierādījumi no divu vietņu aptaujas. Atkarību izraisoša uzvedība, 81, 157-166. doi:https://doi.org/10.1016/j.addbeh.2018.02.017 CrossRef, Medline, Google Scholar | |
| Jeong, H., Jim, H. W., Jo, S. Dž., Lī S. Y., Kim, E., Dēls, H. Dž., Han, H. H., Lī H. K., Kveons, Y. S., Bang, S. Y., Choi, J. S., Kim, B. N., Pagāni, D. A., & Jauda, M. N. (2017). Interneta lietotāja kohortas objektīvs spēļu traucējumu atpazīšanas pētījums agrā pusaudža vecumā (iCURE), Koreja, 2015. – 2019.. BMJ Open, 7 (10), e018350. doi:https://doi.org/10.1136/bmjopen-2017-018350 CrossRef, Medline, Google Scholar | |
| Jo, S. Dž., Jim, H. W., Lī H. K., Lī H. C., Choi, J. S., & Bāks, K. Y. (2017). Interneta spēles izraisīts simptomu ekrāns izrādījās derīgs rīks pusaudžiem vecumā no 10 līdz 19 gadiem. Acta Paediatrica, 107 (3), 511-516. doi:https://doi.org/10.1111/apa.14087 CrossRef, Medline, Google Scholar | |
| Kline, R. B. (2011). Strukturālā vienādojuma modelēšanas principi un prakse (3rd ed.). Ņujorka, Ņujorka / Londona, Lielbritānija: Guilford Press. Google Scholar | |
| Koh, Y. (2015). Korejas valsts politika atkarībai no interneta. uz C. Pirmdiena & M. Reuters (Eds.), Neirozinātniskās pieejas internetam un terapeitiskās iejaukšanās (lpp. 219-234). Londona, Lielbritānija: Lēcējs. CrossRef, Google Scholar | |
| Lam, L. T., Penga, Z. W., Mai, J. C., & Jing, J. (2009). Faktori, kas saistīti ar interneta atkarību pusaudžiem. Kiberpsiholoģija un uzvedība, 12 (5), 551-555. doi:https://doi.org/10.1089/cpb.2009.0036 CrossRef, Medline, Google Scholar | |
| Lī M. H., Kim, S. H., Ak, M., Lī K. W., & Parks, M. Dž. (2016). Vecums menarche Korejas pusaudžiem: tendences un ietekmējošie faktori. Reproduktīvā veselība, 42 (1), 121-126. doi:https://doi.org/10.1530/jrf.0.0420121 CrossRef, Google Scholar | |
| Liu, L., Jao, Y. W., Li, C. R., Džan, J. T., Sja, C. C., Lan, J., Ma, S. S., Džou, N., & Fang, X. Y. (2018). Interneta spēļu traucējumu un depresijas komorbiditāte: savstarpējās attiecības un neironu mehānismi. Priekšējā psihiatrija, 9, 154. doi:https://doi.org/10.3389/fpsyt.2018.00154 CrossRef, Medline, Google Scholar | |
| Niall McCrae, N., Ieguvumi, S., & Pursels, E. (2017). Sociālie mediji un depresijas simptomi bērnībā un pusaudža gados: sistemātisks pārskats. Pusaudžu pētījumu pārskats, 2 (4), 315-330. doi:https://doi.org/10.1007/s40894-017-0053-4 CrossRef, Google Scholar | |
| Ostovar, S., Allahyar, N., Aminpoor, H., Moafian, F., Tāpat M., & Griffiths, M. D. (2019). Interneta atkarība un tās psihosociālie riski (depresija, nemiers, stress un vientulība) Irānas pusaudžu un jauniešu vidū: strukturālā vienādojuma modelis šķērsgriezuma pētījumā. Starptautiskais garīgās veselības un narkomānijas žurnāls, 14 (3), 257-267. doi:https://doi.org/10.1007/s11469-015-9628-0 CrossRef, Google Scholar | |
| Piko, B. F., Milins, R., O'Connor, R., & Soijers, M. (2011). Daudzdisciplināra pieeja bērnu un pusaudžu depresijai. Depresijas izpēte un ārstēšana, 2011, 1-3. doi:https://doi.org/10.1155/2011/854594 CrossRef, Google Scholar | |
| Sludinātājs, K. Dž., & Kellija, K. (2011). Starpniecības modeļu efekta lieluma mērījumi: kvantitatīvās stratēģijas netiešās ietekmes paziņošanai. Psiholoģiskās metodes, 16. panta 2. punkts, 93-115. doi:https://doi.org/10.1037/a0022658 CrossRef, Medline, Google Scholar | |
| Raiens, N. D. (2003). Bērnu un pusaudžu depresija: Īstermiņa ārstēšanas efektivitāte un ilgtermiņa iespējas. Starptautiskais psihiatrisko pētījumu metožu žurnāls, 12. panta 1. punkts, 44-53. doi:https://doi.org/10.1002/mpr.141 CrossRef, Medline, Google Scholar | |
| Seireks S., Policists, E., Sinīrs, H., Ugurlu, M., & Senela, S. (2017). Faktori, kas saistīti ar atkarību no interneta: Turcijas pusaudžu šķērsgriezuma pētījums. Pediatrics International, 59 (2), 218-222. doi:https://doi.org/10.1111/ped.13117 CrossRef, Medline, Google Scholar | |
| Špero, B. G., Melns S. K., Liu, R. T., Klugmans, J., Benders, R. E., Ābramsons, L. Y., & Sakausējums, MĀRCIŅAS. (2014). Stresa dzīves notikumi un depresijas simptomi: Bērnības emocionālās vardarbības ietekme uz stresa reakciju. Journal of Clinical Psychology, 70 (3), 209-223. doi:https://doi.org/10.1002/jclp.22011 CrossRef, Medline, Google Scholar | |
| Stavropoulos, V., & Adams, B. L. M. (2017). Interneta spēļu traucējumu simptomi jaunā pieaugušā vecumā: trauksmes un ģimenes saliedētības mijiedarbība. Uzvedības atkarību žurnāls, 6 (2), 237-247. doi:https://doi.org/10.1556/2006.6.2017.026 saite, Google Scholar | |
| Pasaules Ārstu asociācija (2013). Helsinku deklarācija: ētiskie principi medicīniskiem pētījumiem, kas saistīti ar cilvēkiem. JAMA, 310 (20), 2191-2194. doi:https://doi.org/10.1001/jama.2013.281053 CrossRef, Medline, Google Scholar | |
| Jena, C. F., Čau, W. J., Liu, T. L., Jangs, P., & Hu, H. F. (2014). Interneta atkarības simptomu saistība ar trauksmi, depresiju un pašnovērtējumu pusaudžiem ar uzmanības deficīta / hiperaktivitātes traucējumiem. Visaptveroša psihiatrija, 55 (7), 1601-1608. doi:https://doi.org/10.1016/j.comppsych.2014.05.025 CrossRef, Medline, Google Scholar | |
| Jaunieši, F., Halavi, G., Džabbora, H., El Osta, N., Karam, L., Hadžs, A., & Rabbaa Khabaza, L. (2016). Atkarība no interneta un attiecības ar bezmiegu, trauksmi, depresiju, stresu un pašnovērtējumu universitātes studentiem: izstrādāts šķērsgriezuma pētījums. PLoS One, 11 (9), e0161126. doi:https://doi.org/10.1371/journal.pone.0161126 CrossRef, Medline, Google Scholar | |
| Zamani, E., Hēradmands, A., Česmi, M., Abedi, A., & Hedajati, N. (2010). Salīdzinot datorspēles atkarīgo studentu sociālās prasmes ar normāliem studentiem. Atkarība un veselība, 2 (3–4), 59-65. doi:https://doi.org/10.1016/S0924-9338(12)74212-8 Medline, Google Scholar |
;
