Fons: Internets ir kļuvis par būtisku mūsdienu dzīves sastāvdaļu, tas ir radījis dažādas problēmas. Daži no šiem uzvedības veidiem, piemēram, sociālo mediju labvēlīga izmantošana, bieža e-pasta pārbaude, pārmērīga tiešsaistes spēļu organizēšana, pirkšana internetā un azartspēles, kā arī pornogrāfijas apskate rada dažu indivīdu ikdienas darbības traucējumus. Dažādi pētnieki pētīja psiholoģiskos aspektus, piemēram, impulsu kompulsīvo spektru, trauksmi un depresiju interneta atkarīgajiem.

Mērķi: Šī pētījuma mērķis ir izpētīt saikni starp interneta atkarībām un dažādiem personības aspektiem medicīnas studenti.

Metodes: Šajā šķērsgriezuma pētījumā bija paredzēts novērtēt visus medicīnas fakultātes medicīnas fakultātes 687medical studentus. 364 studenti parādīja savu apgalvojumu par piedalīšanos pētījumā, aizpildot piekrišanas veidlapu. Visbeidzot tika iegūtas derīgas 278 anketas. Viņi atbildēja uz demogrāfiskajiem jautājumiem aptaujas anketā, piemēram, vecums, dzimums, ģimenes stāvoklis, studentu izmitināšana, iestāšanās gads universitātē, studentu uzturēšanās vieta, kā arī tika veikts interneta atkarības tests un NEO piecu faktoru inventarizācijas īsa forma (NEO-FFI) piepildīta.

rezultāti: 55% dalībnieku parāda interneta atkarību, 51.4% vieglas, 2.9% mērenas un 0.4% atkarības izplatību. Ekstraversijas interneta atkarības un personības iezīmes (korelācijas koeficients = -0.118, P = 0.05), pieklājība (korelācijas koeficients = -0.379, P = 0.001) un apzinīgums (korelācijas koeficients = -0.21, P = 0.001), parādīja nozīmīgu negatīva korelācija, bet tās korelācija ar neirotismu (korelācijas koeficients = + 0.2, P = 0.001) bija ievērojami pozitīva. Interneta atkarības rādītāji studentu vidū piecos un vienpadsmit gados pirms visaptverošā fundamentālā zinātniskā pārbaudījuma (26.52 ± 9.8) un visaptveroša pirms prakses pārbaudījuma (28.57 ± 19.2) bija augstāki nekā pārējie akadēmiskie gadi.

Secinājumi: Interneta atkarības izplatība šajā pētījumā bija augstāka, salīdzinot ar līdzīgiem pētījumiem citās jomās, kas radīja bažas par problēmas apmēru. Vairāk interneta atkarības starp 4th un 10th semestra studentiem atklāj nepieciešamību efektīvi apmācīt, lai risinātu stresu kritiskā stāvoklī un uzturētu pozitīvu akadēmisko sniegumu. Dažu personības iezīmju aspektu korelācija ar interneta atkarību, ierosināja sākotnējo medicīnas studentu personības novērtējumu, pārbaudot instrumentus un identificējot apdraudētās populācijas. Tas var pierādīt, ka ir nepieciešama labvēlīga metode profilakses uzsākšanai.

atslēgvārdi: Atkarību izraisoša uzvedība; Personība; Personības inventarizācija

Internetam kā milzīgam tīklam, kas satur miljoniem privāto, publisko, akadēmisko, uzņēmējdarbības un valsts kanālu no vietējā līdz globālajam mērogam, ar dramatisku ietekmi uz cilvēka dzīvi, ir liela nozīme cilvēku uzvedībā un mentalitātē (1). Pusaudži ir visizplatītākie interneta lietotāji, no kuriem universitātes studenti ir grupa, kurai ir ievērojams interneta atkarības risks.2).

Universitātes studenti ir pakļauti jaunai dzīvei, piemēram, neizbēgamai akadēmiskajai izmantošanai un piekļuvei internetam, portatīvajiem mini datoriem un mobilajiem tālruņiem. Turklāt mazāk vecāku kontrole, vientulības sajūta un izolācija, kas izraisa depresiju un nemieru. No otras puses, dažas pazīmes, piemēram, novitātes meklējumi, konkurence ar vienaudžiem un vienaudžu spiedienu, tās apdraud, kā arī atkarība no interneta (3-7).

Interneta atkarības definīcija ir nespēja kontrolēt interneta lietošanu, kas rada nopietnus dažādu dzīves aspektu traucējumus (8). Šis termins ir norādīts psihisko traucējumu diagnostikas un statistikas rokasgrāmatas pēdējā versijā (DSM-5) kā jaunā frāze, interneta spēļu traucējumi (9).

Ir ziņots, ka interneta atkarības izplatība studentu vidū ir 16.3% Itālijas koledžu studentos, 4% ASV, 5.9% un 17.9% Taivānā, 10.6% Ķīnā un 34.7% Grieķijā (2, 10-13). Augstskolu studentiem pastāv tieša saikne starp slikto sociālo atbalstu un sociālās emocionālās vientulības sajūtu ar interneta atkarību (14, 15). Interneta atkarība ir saistīta ar garīgās veselības stāvokli (16). Irānā ziņots, ka interneta atkarības izplatība universitātes studentos ir 10–43% (2, 17-19).

Tā kā personības iezīme ir svarīgs atkarības no atkarības faktors, šķiet, ka tas ir nozīmīgs riska faktors interneta atkarībai (20-23). Šajā pētījumā mūsu mērķis ir novērtēt personības iezīmes skolēniem, kuriem ir atkarība no interneta. Tas var pierādīt nepieciešamību pēc skrīninga instrumentiem un palīdzēt augsta riska indivīdam, īpaši akadēmiskajā vidē

Pētījuma galvenie mērķi bija interneta atkarības izplatības izpēte un personības iezīmju kā interneta atkarības riska faktora nozīme. Hipotēze bija: 1, tādi demogrāfiskie rādītāji kā seksualitāte būtu pozitīvi riska faktori interneta atkarībai; un 2, īpašas personības iezīmes, piemēram, zema ekstravercija, zema piekritība un zema emocionālā stabilitāte ietekmētu interneta atkarības risku. Pašreizējā pētījuma mērķis bija izpētīt trīs faktoru, tostarp: personības, sociāldemogrāfisko un interneta pielietojumu ietekmi uz medicīnas studentu interneta atkarību.

3.1. Dalībnieki

Pašreizējā šķērsgriezuma pētījumā statistisko izlasi veidoja visi medicīnas studenti Širazas Medicīnas universitātē, Širāzā, Irānā. Studiju laikā Širazas Medicīnas universitātē tika studēti 687 medicīnas studenti. Viņu vidū bija paredzēts piedalīties pētījumā 364 studenti. Visbeidzot, tika savāktas 278 derīgas anketas. Pētījums tika veikts 1393. - 1394. mācību gada otrajā semestrī.

Iekļaušanas kritēriji: Visi medicīnas studenti studēja 1393. - 1394. gadā.

Izslēgšanas kritēriji: ikviens, kurš atteicās piedalīties pētījumā.

3.2. Instrumenti

Demogrāfiskā anketa sastāv no jautājumiem par vecumu, dzimumu, ģimenes stāvokli, studentu izmitināšanu, uzņemšanas gadu, studenta uzturēšanās vietu.

Kimberlijas Jangas izstrādātais interneta atkarības tests (IAT) ir uzticams un derīgs interneta atkarības lietošanas mērs. Tas sastāv no 20 vienumiem, kas ierindoti sešās opcijās Likerta formātā no nekad = 0 līdz vienmēr = 5. Minimālais un maksimālais vērtējums ir attiecīgi nulle un 100. Katra dalībnieka kopējais vērtējums tika iedalīts vienā no šīm klasēm: veselīgs (0–19), riska grupā (20–49), mērena atkarība (50–79) un smaga atkarība (80–100) (24). Šajā pētījumā tika izmantota šīs anketas persiešu versija.25).

Dažādi interneta izmantošanas cēloņi tika novērtēti atsevišķā anketā, kurā ir 10 vienumi.

60 vienības NEO piecu faktoru inventarizācija (NEO-FFI) var definēt piecus personības pamatfaktorus. Instruments, kas satur 60 vienumus, kas ierindots piecu punktu Likert skalā (1 = stingri nepiekrīt 5 = stingri piekrīt), kas novērtēja piecu faktoru personības modeli, tostarp: neirotisms (N), pieklājība (A) un apzinīgums (C) , ekstraversijas (E) un atvērtības (O) faktori (26). Šajā aptaujā tika izmantota šīs anketas Irānas versija (26).

3.3. Procedūra

Visi dalībnieki brīvprātīgi piedalījās šajā pētījumā. Pētnieks tikās ar dalībniekiem savā klasē. Pēc sākotnējās ievads par šā pētījuma mērķiem un informācijas atklāšanas līguma konfidencialitāti dalībniekiem tika lūgts aizpildīt anketas, tostarp demogrāfisko anketu, ITA anketu un tūlīt pēc tam NEO-FFI.

4.1. Aprakstoša analīze

278 derīgo anketu neapstrādāti dati tika importēti SPSS versijā 20 un sagatavoti statistiskai analīzei. Dalībnieku vidējais vecums bija 21.48 ± 2.59.

39% (n = 108) dalībniekiem bija vīrieši un 61% (n = 170) bija sievietes. Novērtējot dzīvesvietu, 66% (n = 184) no viņiem dzīvoja kopā ar ģimeni un 34% (n = 94) dzīvoja studentu dzīvesvietā (Tabula 1).

Tabula 1.   Demogrāfiskie faktori, kas ietekmē interneta lietošanu

4.2. Interneta lietošana

Vidējais interneta lietošanas laiks bija 3.81 ± 3.14 stundas.

Dažādi interneta izmantošanas cēloņi tika novērtēti atsevišķā anketā, kurā ir 10 vienumi. Rezultāti tiek parādīti Tabula 1. Visbiežāk izmantotais internets bija zinātniskā meklēšana un sociālo tīklu izmantošana; un vismazākais iemesls bija tiešsaistes spēle un tērzēšana.

4.3. IAT rādītāju analīze

Lai analizētu studentu IAT atbildes, tika piemērota Young standarta skala. Interneta atkarības smaguma sadalījums bija šāds: 45.3% (n = 125), kas ir normālā diapazonā, 51.4% (n = 143) viegla interneta atkarība, 2.9% (n = 8) mērena interneta atkarība un 0.4% (n = 1) ) smaga atkarība.

Seksualitātes faktora novērtējums liecināja, ka vīriešu rādītāji bija augstāki (M = 27.67, SD = 14.57) nekā sievietēm (M = 20.34, SD = 13.12). Neatkarīga t-testa analīze norādīja, ka IAT rādītāji atšķiras atkarībā no dzimuma (P = 0.001) .IAT rādītājs bija ievērojami augstāks studentiem, kuri dzīvo kopā ar ģimeni (M = 24.34), salīdzinot ar studentiem, kuri dzīvo studentu dzīvesvietā (M = 20.92) (P = 0.001). Ģimenes stāvokļa novērtējums liecina, ka viena studenta IAT vidējie rādītāji bija ievērojami augstāki nekā precētajiem studentiem (P = 0.043).

Tabula 2 demogrāfisko faktoru dēļ atkarīgajā grupā parādās ITA rezultāta vidējais un SD rādītājs. Ir pozitīva korelācija starp interneta lietošanas stundām un IAT punktu skaitu.

Salīdzinot IAT vidējo punktu skaitu starp dažādiem apmeklējuma gadiem, redzams, ka studenti, kuri apmeklēja universitāti 2012 (1391 Hijri) un 2008 (1387 Hijri), kuriem jāpiedalās universitāšu visaptverošos testos, liecina par visaptverošu pamatzinātnes pārbaudes un visaptveroša pirms prakses pārbaudi ( P = 0.02).

Tabula 2.   IAT rādītāju un demogrāfisko faktoru nozīme

4.4. Personības iezīmes un interneta atkarība

Pearson korelācijas analīze un vairākas lineārās regresijas tika izmantotas, lai novērtētu saikni starp studentu personības iezīmēm un IAT kopējiem rādītājiem. Rezultāti ir parādīti Tabula 3. Pastāv pozitīva korelācija starp IAT rādītāju un neirotismu (N) un negatīvu korelāciju starp IAT punktu skaitu, pieklājību (A) un apzinīgumu (C), ekstraverciju (E). Netika konstatēta būtiska saikne starp IAT kopējiem rādītājiem un atklātības personības iezīmēm. Personības iezīmju potenciālās lomas izpēte, izskaidrojot problemātisko interneta lietošanu, tika veikta ar vairākkārtējas regresijas analīzi. IAT kopējie rādītāji tika noteikti kā atkarīgie mainīgie. Vairāku lineāro regresiju analīžu rezultāti rāda, ka vienīgais domēns, kas varētu paredzēt interneta atkarību, bija gandarījums (A), kas varētu paredzēt 0.1% no interneta atkarības mainīgās regresijas aprēķina: y = ax + b, tāpēc prognozēšanas formula interneta atkarībai var būt ir: Y = 46.21 ± 0.762 (tuvums). Šajā formulā var ievietot neapmierinošus rezultātus, un var prognozēt interneta atkarību.

Tabula 3.   Korelācijas koeficients starp personības iezīmēm un IAT rādītājiem

Tiek ziņots par personības iezīmju salīdzinājumu starp atkarīgajām un ne atkarīgajām grupām Tabula 4. Grupai, kurai nav atkarības, ir augstāks vidējais rezultāts, salīdzinot ar pieklājību (A), un apzinīgums (C), ekstraversijas (E).

Tabula 4.   Interneta atkarību izraisošo un nepiederīgo populāciju personības iezīmes

Šī pētījuma galvenais mērķis bija izpētīt interneta atkarības risku medicīnas studentos, ņemot vērā demogrāfisko datu, studentu interneta lietošanas un personības iezīmju mijiedarbību. Izplatība bija augstāka salīdzinājumā ar citiem līdzīgiem pētījumiem augstskolu studentiem Irānā un citās valstīs. Ir ziņots, ka interneta atkarības izplatība studentu vidū ir 4% ASV, 5.9% un 17.9% Taivānā, 10.6% Ķīnā un 34.7% Grieķijā. Citās Irānas medicīnas universitātēs izplatība bija starp 5.2 un 22%. (2, 10-13, 17-19, 27). Lai gan šī atšķirība var būt saistīta ar tehnoloģiju pieejamības pieaugumu. Šis augstais interneta atkarības līmenis ir satraucošs. Mūsu pētījumā visizplatītākais medicīnas studentu interneta izmantošanas mērķis bija meklēt zinātniskos rakstus. To apstiprināja medicīnas studentu pētījums (17) lai gan visbiežāk izmantotais pārmērīga interneta izmantošanas mērķis citos pētījumos ir sociālais kiber savienojums, piemēram, čatā (10, 27).

Šajā pētījumā, kas ir līdzīgs citiem pētījumiem, vīriešu studenti sasnieguši augstākus IAT rādītājus nekā sievietēm (17, 26, 28). Daži pētījumi liecina, ka interneta atkarības līmenis sievietēm bija augstāks (10, 29). To var izskaidrot ar vīriešu interesi un informācijas tehnoloģiju motivāciju. Kultūrā var būt nozīmīga loma šādā iznākumā.

Mūsu pētījumi liecina, ka vidējais IA rādītājs bija augstāks tiem, kas dzīvoja kopā ar ģimeni, salīdzinot ar studentiem, kuri dzīvoja studentu dzīvesvietā. Šis konstatējums ir līdzīgs citiem pētījumiem (26). Tas var būt saistīts ar lielāku atbildības sajūtu studentiem, kas dzīvo studentu dzīvesvietā, jo viņiem ir jārīkojas viss savā dzīvē.

Labi zināms riska faktors, kas definēts šajā IA pētījumā, ir viens. Citos līdzīgos pētījumos, kas ir vienoti, ar ģimenes attiecību traucējumiem un šķiršanos bija interneta atkarības riska faktori.28). To var izskaidrot ar kognitīvo uzvedības modeli, kas pamato šo konstatējumu. Tiešsaistes sniegšana dod indivīdiem kompetences sajūtu un socializāciju, kas tādējādi ietekmē interneta lietošanu (13). Beyrami et al. pētīja uztveramā sociālā atbalsta un sociālās emocionālās vientuļās sajūtas ietekmi uz interneta atkarību universitātes studentos (15). Tas tika apstiprināts arī Shaw pētījumā (14).

Šajā pētījumā daļēji tika pieņemta sākotnējā hipotēze par personības iezīmju kā interneta atkarības prognozes ietekmi. Pētījumā tika konstatēta pozitīva korelācija starp IAT rādītāju un neirotismu (N) un negatīvo korelāciju starp IAT rādītāju un, pieklājību (A), apzinīgumu (C) un ekstraverciju (E). Netika konstatētas būtiskas attiecības starp IAT kopējiem rādītājiem un atvērtības personības iezīmēm. Dažādos pētījumos izmanto dažāda veida personības novērtēšanas instrumentus. Viens no tiem, kas izmanto piecu faktoru modeli un trīs faktoru modeli, apstiprināja neirotisma (N) ietekmi uz interneta atkarību (29-34). Negatīva atbilstība (A), apzinīgums (C), ekstravērs (E) ir līdzīga citu pētījumu rezultātiem, kuros novērtēta personības loma interneta atkarībā (20, 30, 31). Trīs neatkarīgie britu paraugi NEO-FFI liecina, ka pieklājība, neirotisms un apzinīgums ir uzticamākas pakāpes nekā ekstravertācija un atklātība pieredzei un ekstravercijai (35).

Neirotisms ir jutība pret negatīvām jūtām, piemēram, depresija, nemiers, dusmas ar zemu toleranci pret stresu vai nepatīkamiem stimuliem. Tie, kuriem ir augsts rezultāts neirotismā, parastās situācijas interpretē kā satraucošus un draudošus. Šīs emocionālās regulēšanas problēmas var ietekmēt spēju skaidri domāt, pieņemt lēmumus un efektīvi risināt stresu (36) Tas var būt iemesls, kāpēc šie indivīdi stresa situācijās izmanto aizstājējmetodes, piemēram, internetu. Tas var būt izskaidrojums interneta atkarības pieaugumam periodos pirms visaptverošiem testiem mācību gadā.

Atbilstības iezīme bija dramatisks negatīvs interneta atkarības prognozētājs. Personām ar zemu pieklājību ir dažas problēmas, veidojot reālas starppersonu attiecības vai daloties komandas darba pieredzē, tādējādi viņi dod priekšroku pavadīt brīvo laiku sērfot internetā (37, 38), un tas ir līdzeklis, lai apmierinātu viņu personīgās vajadzības.

Vēl viena personības iezīme, kas parādīja būtisku negatīvu ietekmi, prognozējot interneta atkarību, bija ekstravērs. Ekstraversiju raksturo uzmanības meklējumi, runājoši, ar augstu pozitīvu ietekmi un sabiedriskumu reālajā dzīvē, bet introverti ir pārlieku satraukti un nervozi. Tāpēc viņiem ir nepieciešams miers un mierīga vide, lai sasniegtu optimālu snieguma līmeni; lai viņi varētu labāk sazināties tiešsaistē ar citiem (39).

Apzinīga personības iezīme bija arī nozīmīgs negatīvs interneta atkarības prognozētājs. Tāpēc studentiem ar metodisku un strukturētu rīcību, salīdzinot ar neorganizētām personām, ir mazāks interneta atkarības risks (40).

Vēl viens interesants atklājums šajā pētījumā bija tādu stresa faktoru ietekme kā visaptverošs fundamentālais zinātniskais tests un visaptverošs pirms prakses tests, lai palielinātu interneta lietošanu. Šķiet, ka studenti izmanto šo nepareizo uzvedību kā aizsardzības mehānismu, lai izvairītos no šiem stresa faktoriem. Studenti 4th un 10th semestra laikā ir jāapmāca pareizi un efektīvi, lai tiktu galā ar stresu kritiskajā situācijā, kā arī lai saglabātu pozitīvu akadēmisko sniegumu.

Šie dati bija labs medicīnas fakultātes medicīnas fakultātes medicīnas studentu identifikators. Šajā pētījumā ir jāuzsver vairāki ierobežojumi. Dati ir saistīti ar viena Irānas medicīnas universitātes studentiem; tādējādi tas var ierobežot tās vispārināšanu. Tomēr tādas pašas iespējas izmantot informācijas un komunikāciju tehnoloģijas visās medicīnas studenti Irānā var izskaidrot studentu minimālo homogenitāti interneta lietošanā. Ir ieteicams, ka medicīnisko studentu personības sākotnējais novērtējums, veicot skrīninga instrumentus un identificējot riskam pakļautās populācijas, var pierādīt nepieciešamību pēc labvēlīgām metodēm profilakses uzsākšanai.

Rakstnieki vēlētos izteikt vislielāko pateicību Širazas Medicīnas zinātņu universitātes pētniecības viceprezidentam, kā arī psihiatriskās izpētes centram, lai sniegtu palīdzību šī projekta īstenošanā.

• 1. Young KS. Interneta atkarība ir jauna klīniska parādība un tās sekas. American Behav Sci. 2004;48(4): 402-15. [DOI]
• 2. Mazhari S. problemātiskā interneta lietošanas izplatība un ar to saistītie faktori medicīnas studenti, kerman, irāna. Addict Health. 2012;4(3-4): 87-94. [PubMed]
• 3. Koyuncu T, A sala, Arslantas D. Interneta atkarības un vientulības novērtējums vidusskolēniem un vidusskolēniem. J Pak Med Assoc. 2014;64(9): 998-1002. [PubMed]
• 4. Wu CY, Lee MB, Liao SC, Chang LR. Interneta lietotāju atkarības riska faktori interneta lietotāju vidū: tiešsaistes aptauja. PLoS Viens. 2015;10(10): 0137506. [DOI] [PubMed]
• 5. Chang FC, Chiu CH, Lee CM, Chen PH, Miao NF. Interneta atkarības ierosināšanas un pastāvēšanas prognozes starp pusaudžiem Taivānā. Addict Behav. 2014;39(10): 1434-40. [DOI] [PubMed]
• 6. Huan VS, Ang RP, Chong WH, Chye S. Taisnīguma ietekme uz problemātisku interneta lietošanu: vientulības loma. J Psychol. 2014;148(6): 699-715. [DOI] [PubMed]
• 7. Bozoglan B, Demirer V, Sahin I. vientulība, pašcieņa un apmierinātība ar dzīvi kā interneta atkarības prognozētāji: šķērsgriezuma pētījums starp Turcijas universitātes studentiem. Scand J Psychol. 2013;54(4): 313-9. [DOI] [PubMed]
• 8. Young KS. Interneta atkarība: jauna klīniska traucējuma rašanās. Cyber ​​Psychol Behav. 1998;1(3): 237-44.
• 9. American Psychiatric Association. Garīgo traucējumu diagnostikas un statistikas rokasgrāmata (DSM). 1994.
• 10. Chou C, Hsiao M. Interneta atkarība, lietošana, iepriecinājums un izklaides pieredze: Taivānas koledžas studentu lieta. Comp Edu. 2000;35(1): 65-80.
• 11. Servidio R. Izpētīt demogrāfisko faktoru, interneta izmantošanas un personības iezīmju ietekmi uz interneta atkarību Itālijas augstskolu studentu izlasē. Kom Hum Behav. 2014;35: 85-92.
• 12. Christakis DA, Moreno MM, Jelenchick L, Myaing MT, Zhou C. Problemātisks interneta lietojums ASV koledžas studentos: izmēģinājuma pētījums. BMC Med. 2011;9: 77. [DOI] [PubMed]
• 13. Frangos CC, Frangos CC, Sotiropoulos I. Problēmiskais internets Grieķijas universitāšu studentu vidū: kārtējā loģistiskā regresija ar negatīvu psiholoģisko pārliecību, pornogrāfisko vietu un tiešsaistes spēļu riska faktoriem. Cyberpsychol Behav Soc Netw. 2011;14(1-2): 51-8. [DOI] [PubMed]
• 14. Shaw LH, Gants LM. Interneta aizsardzībā: saikne starp interneta komunikāciju un depresiju, vientulība, pašcieņu un uztveramo sociālo atbalstu. Cyberpsychol Behav. 2002;5(2): 157-71. [DOI] [PubMed]
• 15. Beyrami M., Movahedi M. Saistība starp uztveramo sociālo atbalstu un sociālās emocionālās vientulības sajūtu ar interneta atkarību universitātes studentos. Sociālā Cogn. 2015;3(6): 109-22.
• 16. Salahian A, Gharibi H, Malekpour N, Salahian N. Pētot garīgās veselības un personības apakškategoriju prognozējamo mainīgo lomu studentu medicīniskajās un ne-medicīniskajās universitātēs, kas atrodas 2014, interneta atkarībā. jorjani. 2015;3(2): 46-56.
• 17. Ghamari F, Mohammadbeigi A, Mohammadsalehi N, Hashiani AA. Interneta atkarība un tās riska faktoru modelēšana medicīnas studentos, Irānā. Indijas Dž. Psychol Med. 2011;33(2): 158-62. [DOI] [PubMed]
• 18. Hashemian A, Direkvand-Moghadam A, Delpisheh A, Direkvand-Moghadam A. Interneta atkarības izplatība universitātes studentu vidū Ilamā: šķērsgriezuma pētījums. Starptautiskais epidemioloģisko pētījumu žurnāls. 2014;1(1): 9-15.
• 19. Ansari H, Ansari-Moghaddam A, Mohammadi M, Peyvand M, Amani Z, Arbabisarjou A. Interneta atkarība un laime medicīnas zinātņu studentu vidū dienvidaustrumu Irānā. Veselības joma. 2016;5(2)
• 20. Boogar IR, Tabatabaee SM, Tosi J. Attieksme pret vielu lietošanu: vai personība un sociāldemogrāfiskie faktori ir svarīgi? Int J augsta riska Behav Addict. 2014;3(3) [DOI] [PubMed]
• 21. Ozturk C, Bektas M, Ayar D, Ozguven Oztornaci B, Yagci D. Personības iezīmju asociācija un interneta atkarības risks pusaudžiem. Āzijas Nurs Res (Korejas Soc Nurs Sci). 2015;9(2): 120-4. [DOI] [PubMed]
• 22. Xu J, Shen LX, Yan CH, Hu H, Yang F, Wang L, et al. Personiskās īpašības, kas saistītas ar pusaudžu interneta atkarības risku: apsekojums Šanhajā, Ķīnā. BMC Sabiedrības veselība. 2012;12: 1106. [DOI] [PubMed]
• 23. Chen Q, Quan X, Lu H, Fei P, Li M. Personas un citu psiholoģisko faktoru salīdzinājums studentiem ar interneta atkarību, kuriem ir un nav saistīta sociālā disfunkcija. Šanhajas arka psihiatrija. 2015;27(1): 36-41. [DOI] [PubMed]
• 24. Alavi SS, Eslami M, Meracy MR, Najafi M, Jannatifard F, Rezapour H. Young internet atkarības testa psihometriskās īpašības. Int J Behav Sci. 2010;4(3): 183-9.
• 25. Mohammadsalehi N, Mohammadbeigi A, Jadidi R, Anbari Z, Ghaderi E, Akbari M. Yang interneta atkarības aptaujas persiešu valodas versijas psihometriskās īpašības: paskaidrojošā faktora analīze. Int J augsta riska Behav Addict. 2015;4(3): 21560. [DOI] [PubMed]
• 26. Anisi J, Majdiyan M, Joshanloo M, Ghoharikamel Z. NEO piecu faktoru inventarizācijas (NEO-FFI) spēkā esamība un ticamība universitātes studentiem. Int J Behav Sci. 2011;5(4): 351-5.
• 27. Salehi M, Khalili MN, Hojjat SK, Salehi M, Danesh A. Interneta atkarības un ar to saistīto faktoru izplatība medicīnas studentu vidū no Mashadas, Irānas 2013. Irāna Red Cres Med J. 2014;16(5) [DOI] [PubMed]
• 28. Senormanci O, Saracli O, Atasoy N, Senormanci G, Kokturk F, Atik L. Interneta atkarības saistība ar kognitīvo stilu, personību un depresiju universitātes studentos. Compr Psihiatrija. 2014;55(6): 1385-90. [DOI] [PubMed]
• 29. Mok JY, Choi SW, Kim DJ, Choi JS, Lee J, Ahn H, et al. Latentās klases analīze par interneta un viedtālruņu atkarību koledžu studentos. Neuropsychiatr Dis Treat. 2014;10: 817-28. [DOI] [PubMed]
• 30. Wang CW, Ho RT, Chan CL, Tse S. Ķīniešu pusaudžu personības īpašību izpēte ar atkarību izraisošu uzvedību internetā: atšķirības spēļu atkarības un atkarības no sociālā tīkla ziņā. Addict Behav. 2015;42: 32-5. [DOI] [PubMed]
• 31. Kuss DJ, Shorter GW, Van Rooij AJ, van de Mheen D, Griffiths MD. Interneta atkarības komponentu modelis un personība: konstruēšanas derīguma noteikšana ar nomoloģiskā tīkla palīdzību. Kom Hum Behav. 2014;39: 312-21.
• 32. Ying Ge JS, Zhang J. Pētījumi par interneta atkarības, personības iezīmju un garīgās veselības attiecību starp pilsētām atstātajiem bērniem. Global J Health Sci. 2015;7(4): 60.
• 33. Dalbudak E, Evren C. Interneta atkarības smaguma attiecības ar uzmanības deficīta hiperaktivitātes traucējumu simptomiem Turcijas Universitātes studentiem; personības iezīmes, depresija un trauksme. Compr Psihiatrija. 2014;55(3): 497-503. [DOI] [PubMed]
• 34. Zamani BE, Abedini Y, Kheradmand A. Interneta atkarība, kas balstīta uz vidusskolu skolēnu personības īpašībām Kermanā, Irānā. Atkarība Veselība. 2012;3(3-4): 85-91.
• 35. Egan V, Deary I, Austin E. NEO-FFI: jaunās britu normas un preču līmeņa analīze liecina, ka N, A un C ir ticamāki nekā O un E. Pers Individ Dif. 2000;29(5): 907-20.
• 36. Goldberg LR. Fenotipisko personības iezīmju struktūra. Es psihols 1993;48(1): 26-34. [PubMed]
• 37. Landers RN, Lounsbury JW. Lielo piecu un šauru personības īpašību izpēte saistībā ar interneta lietošanu. Kom Hum Behav. 2006;22(2): 283-93.
• 38. Buckner JE, Castille C, Sheets TL. Personības piecu faktoru modelis un darbinieku pārmērīga tehnoloģiju izmantošana. Kom Hum Behav. 2012;28(5): 1947-53.
• 39. Yan W, Li Y, Sui N. Attiecība starp neseno stresa dzīves notikumiem, personības iezīmēm, uztveramo ģimenes darbību un interneta atkarību koledžu studentu vidū. Stresa veselība. 2014;30(1): 3-11.
• 40. Muller KW, Beutel ME, Egloff B, Wölfling K. Interneta spēļu traucējumu riska faktoru izpēte: salīdzinājums pacientiem ar atkarību izraisošām spēlēm, patoloģiskiem spēlētājiem un veselīgu kontroli attiecībā uz lielajām piecām personības iezīmēm. Euro Addict Res. 2013;20(3): 129-36. [DOI] [PubMed]