Interneta atkarības un saistīto faktoru izplatība medicīnas studentu vidū no Mashadas, Irānas, 2013 (2014)

Iet uz:

Anotācija

1. fons

Interneta izmantošana strauji pieaug visā pasaulē. Sākot ar 2002, visā pasaulē bija aptuveni 665 miljoni lietotāju. Irānā 3100% palielinājās interneta lietotāju skaits starp 2002 un 2006, un šobrīd šis skaitlis sasniedz vairāk nekā 11.5 miljonus lietotāju (1), bet interneta lietošanas līmenis ir palielinājis 2500% no 2000 uz 2010 arābu valodā runājošajās valstīs un 281% angļu valodā runājošajās valstīs (2). Neskatoties uz daudziem iespējamiem ieguvumiem, šī pieaugošā lietošanas rezultātā ir ziņots par daudzām problēmām, piemēram, nepiemērotu attēlu un satura iedarbību, privātuma un atkarības trūkumu internetā1). Jangs uzskata, ka terminu “atkarība” var lietot interneta lietotājiem, jo ​​interneta atkarības simptomi ir salīdzināmi ar atkarības no nikotīna, alkohola vai narkotikām simptomiem. Līdzīgi kā citām atkarībām, atkarība ir interneta atkarības kodols, kas tiek definēts ar tādu faktoru klātbūtni kā abstinences sindroms, tolerance, impulsīvs lietojums un nespēja kontrolēt lietošanu (1). Jēdziens „interneta atkarība” pirmo reizi tika ieviests Dr. Ivans Goldbergs 1995, lai aprakstītu “interneta patoloģisko un piespiedu izmantošanu”. Griffith šo jēdzienu klasificēja kā uzvedības atkarību apakšgrupu (3). Ir ierosināti un novērtēti vairāki diagnostikas kritēriji, kurus apkopoja Buyn un kolēģi (4). Turklāt ir pieejami dažādi psiholoģiskie pasākumi, lai novērtētu interneta atkarību, kas ietver: Jaunu interneta atkarības pārbaudi, problemātisku interneta lietošanas anketu (PIUQ), kompulīvu interneta lietošanas skalu (CIUS) (4) un Chen interneta atkarības skala (CIAS) (5). Sociāli-kultūras faktori (piemēram, demogrāfiskie faktori, viegla piekļuve un interneta popularitāte), bioloģiskās tieksmes (piemēram, ģenētiskie faktori, neparasti neiroķīmiskie procesi), garīgā nosliece (piemēram, personiskās īpašības, negatīvās ietekmes) un internets - īpašas īpašības dod priekšroku indivīdiem izmantot internetu pārāk4). Kā apgalvo Čena un kolēģi (2003), tie, kas acīmredzami ir atkarīgi no uzvedības, biežāk saskaras ar veselības, sociālekonomiskām un uzvedības problēmām (4). Ir plaši ziņojumi par interneta atkarības izplatības rādītāju (0.3% līdz 38%) (6). Young lēš, ka aptuveni 5-10% no interneta lietotājiem bija atkarīgi no tā (1). Saskaņā ar Lejoyeux un Weinstein ziņojumiem interneta atkarības izplatība ASV un Eiropā svārstījās no 1.5 līdz 8.2% (4). Universitātes studenti ir ļoti jutīgi pret interneta atkarību daudzu iemeslu dēļ:

1. Universitātes pilsētiņas nodrošina vieglu un neierobežotu piekļuvi internetam;
2. Jaunie skolēni pirmo reizi dzīvē piedzīvo brīvību un atbrīvojumu no vecāku kontroles;
3. Jaunu draugu atrašana bieži tiek veikta, izmantojot internetu;
4. Studenti saskaras ar nopietnām problēmām universitātes iestatījumos;
5. Jauniešu izaicinājums izmantot mūsdienu tehnoloģijas ir daudz spēcīgāks nekā jebkura cita vecuma grupa;
6. Interneta virtuālā atmosfēra piesaista studentus no universitātes uzdevumu un mājas darbu veikšanas un eksāmenu uzņemšanas.

Iepriekšējie pētījumi lēš, ka 3-13% no visiem universitātes studentiem ir interneta atkarīgie (5). 2003 pētījumā par 1360 jaunpienācējiem Taivānas universitātē, izmantojot Chen interneta atkarības skalu (CIAS), tika lēsts, ka 17.9% no tiem bija atkarīgi no interneta (7). Pētījumā „Interneta atkarība un riska faktoru modelēšana starp Arakas medicīnas studentu, Irānas universitāti”, izmantojot Young anketu, interneta atkarības izplatība tika novērtēta kā 10.8%. Šajā pētījumā tika konstatēts, ka 20 gadu vecuma faktori, vīriešu dzimums un tērzēšanas telpu lietošana bija vissvarīgākie interneta atkarības prognozētāji studentu vidū (8).

2. mērķi

Tā kā jaunie pieaugušie tiek uzskatīti par jutīgiem pret interneta atkarību, kā arī tāpēc, ka medicīnas zinātņu studentiem ir viegli un ātri piekļūt internetam medicīnas universitātēs, kā arī tāpēc, ka nolaidība pret šo jautājumu radītu personiskas, sociālas un izglītojošas grūtības, mēs nolēmām noteikt šīs problēmas apmērs un ar to saistītie faktori medicīnas studentu vidū. Mūsu pētījuma rezultāti var palīdzēt novērst šo problēmu nākotnē un izstrādāt atbilstošus intervences pētījumus.

3. Materiāli un metodes

Šis šķērsgriezuma pētījums tika veikts ar medicīnas studentiem Mashadā, Irānā 2012-2013 akadēmiskajā gadā. Parauga lielums tika aprēķināts, pamatojoties uz formulu izplatības novērtēšanai. Saskaņā ar interneta atkarības izplatību divos iepriekšējos pētījumos (izmantojot to pašu anketu) (1, 7), ņemot vērā 10%, α = 0.05 un 0.03 precizitāti, tika aprēķināts, ka parauga lielums ir 400. Pēc projekta apstiprināšanas mērķa populācijas 400 dalībnieki tika izvēlēti, izmantojot divu posmu paraugu ņemšanu. Medicīnas studenti tika stratificēti atbilstoši izglītības pakāpei (pamatzinātnes, fiziopatoloģija, ārsts un intern). Pēc tam katrai grupai pēc izvēles izlases veidā tika izvēlēts vajadzīgais dalībnieku skaits proporcionāli studentu skaitam katrā grupā. Studenti tika uzņemti tikai pēc informētas piekrišanas piedalīties pētījumā. Visiem dalībniekiem pēdējos trīs mēnešos pirms pētījuma bija jāizmanto internets. Viņi bija pārliecināti, ka anketas ir anonīmas, un pētījuma dati ir stingri konfidenciāli. Lai apkopotu datus un informāciju, tika izmantota Chen interneta atkarības skala (CIAS) un kontrolsaraksts. CIAS Farsi valodas tulkojums sastāv no 26 vienumiem un 5 apakšskalām. CIAS ir izstrādājis Chen un kolēģi 2003, lai novērtētu atkarību no interneta (5). Vienumi tika pasūtīti pēc četrām Likert skalām:

1. noteikti nepiekrītu,
2. nedaudz nepiekrītu,
3. nedaudz piekrītu, un
4. pilnīgi piekrītu.

Rezultātu diapazons bija starp 26 un 104, un augstāks rādītājs liecināja par lielāku atkarību no interneta (26-63 liecina par normālu lietošanu, 64-67 norāda uz risku, un nepieciešamība pēc skrīninga un 68-104 norāda uz interneta atkarību). Ramazani un kolēģi (2012) apstiprināja šo anketu Irānas medicīnas studentu vidū (1). Šīs anketas rezultāti ir noderīgi, lai aprakstītu kopējo indeksu, divas skalas “galvenie interneta atkarības simptomi” (IA-Sym), “ar interneta atkarību saistītas problēmas” (IA-RP) un piecas kompulsīvo simptomu apakšskalas (Com ), abstinences (asprātība), tolerances simptomi (Tol), starppersonu veselības problēmas (IH) un laika pārvaldības grūtības (TM). Sākotnējā pētījumā Čens un viņa kolēģi lēsa, ka Kronbaha mēroga alfa un CIAS anketas apakšskalas svārstās no 0.79 līdz 0.93. 2005. gadā līdzīgs Ku et al. noteica, ka Kronbaha alfa ir 0.94 (9). Ramazani un viņa kolēģi arī ziņoja par Kronbaha alfa vērtību apakšskalās, kas bija no 0.67 līdz 0.85. Arī šajā pētījumā konversijas koefektivitāte r = 0.85 ar P <0.001 starp CIAS un IAT (Young Internet addiction questionnaire) norādīja uz šīs anketas augstu konverģences pamatotību (1). Tādējādi iepriekšējie pētījumi ir apstiprinājuši šīs anketas augstu ticamības un derīguma pakāpi. Mūsu pētījumā atkarīgais mainīgais bija atkarība no interneta. Šajā pētījumā neatkarīgi un iepriekšējie mainīgie bija: vecums, dzimums, dzīvesvietas atrašanās, ģimenes stāvoklis, izglītības pakāpe, interneta pakalpojumu ikmēneša izmaksas, dominējošais interneta lietošanas laiks, interneta lietošanas ilgums, interneta darbības veids un tēja, kafija un cigarešu patēriņš. Nepieciešamo anketu skaitu aizpildīja medicīnas studenti, dati tika apkopoti un pēc tam analizēti ar SPSS 11.5 versiju. Pirmkārt, katras grupas raksturojums tika aprakstīts, izmantojot centrālos un dispersijas mērījumus, un tie tika parādīti tabulās un diagrammās. Tad, lai salīdzinātu kvalitatīvos mainīgos starp grupām, tika izmantots Chi-square tests. Kvantitatīvajiem mainīgajiem datu normālums tika novērtēts ar KS testu. T-tests tika izmantots, lai salīdzinātu vidējās vērtības starp divām neatkarīgām grupām ar normālu sadalījumu. Nenormāla sadalījuma gadījumā tika izmantots ekvivalents neparametrisks tests (Mann-Whitney). Visām analīzēm nozīmīguma līmenis tika noteikts P <0.05.

4. Rezultāti

No 400 izplatītajām anketām 383 studenti piedalījās mūsu pētījumā, no kura 149 (38.9%) bija vīrieši, un 234 (61.1%) bija sievietes. Dalībnieku vidējais vecums bija 21.79 ± 2.42 (diapazons = 17-30). Tabula 1 parāda dalībnieku demogrāfiskās īpašības un citus faktorus, kas saistīti ar interneta lietošanu. Vidējais interneta lietošanas ilgums bija 1.87 ± 1.72 stundas dienā, un tā diapazons bija no 0 līdz 10 stundām.

 

Tabula 1.

Demogrāfiskās īpašības un citi faktori, kas saistīti ar interneta lietošanu Mashhad universitātes medicīnas studentu vidū 2013^a

Visi 383 dalībnieki izmantoja internetu dažādiem mērķiem: 11 cilvēki (2.9%) izmanto internetu, lai spēlētu spēles; 129 cilvēki (33.7%) filmu un mūzikas lejupielādei; 24 cilvēki (6.3%) čatā ar jauniem cilvēkiem; 153 cilvēki (39.9%) zinātniskai meklēšanai; 134 cilvēki (35%), lai sazinātos ar draugiem un ģimenēm; 207 personas (54%) e-pasta pārbaudei; 22 cilvēki (5.7%) interneta iepirkšanai; 96 cilvēki (25.1%) ziņu lasīšanai; un visbeidzot, 21 cilvēki (5.5%), lai rakstītu tīmekļa žurnālus. Tabula 2 šajā pētījumā ir redzama vidējā, standarta novirze un punktu skaita diapazonu diapazons CIAS aptaujas anketā. Saskaņā ar CIAS anketu un, ņemot vērā 63, 67, 92.7% no pētītajām populācijām nav atkarīgi no interneta, bet 2.1% bija apdraudēti un 5.2% bija atkarīgi no interneta, pēdējās divas grupas tika uzskatītas par problemātiskām grupām (Tabula 3).

 

Tabula 2.

Interneta atkarības izplatība (saskaņā ar definētajiem rādītājiem) Mashadas Medicīnas zinātņu universitātes studentu vidū 2013

 

Tabula 3.

Chen interneta atkarības aptaujas (CIAS) vidējā, standarta novirze un rādītāju diapazons

Rezultāti atklāja nozīmīgu saistību starp dzimumu un interneta lietošanas modeli, jo 72% problemātisko lietotāju grupas un 36% normālās grupas bija vīrieši (P <0.001). Starp izglītības pakāpi un interneta lietošanas modeli bija ievērojama saistība, jo pamatzinātņu studenti veidoja lielāko daļu problemātiskās grupas (P = 0.04). Attiecībā uz vidējo vecumu un ģimenes stāvokli netika novērotas būtiskas atšķirības starp divām grupām (Tabula 4).

 

Tabula 4.

Analītisko testu rezultāti, lai salīdzinātu demogrāfiskās īpašības un citus faktorus, kas saistīti ar interneta lietošanu starp normālām un problemātiskām grupām^a

Vidējais interneta lietošanas ilgums, dominējošais lietošanas laiks un interneta pakalpojumu mēneša vidējās izmaksas divās grupās ievērojami atšķīrās. Tātad grupā ar normālu lietošanu vidējā ikdienas interneta lietošana bija 1.7 ± 1.54 stundas dienā, savukārt problemātiskajā grupā tā bija 3.92 ± 2.39 (P <0.001), un pēdējā grupa internetu un pusnakti izmantoja daudz vairāk biežāk nekā parastā grupa (P = 0.02). Arī problemātiskie lietotāji internetā tērē vairāk nekā parasti lietotāji (P <0.001). Vidējais ikdienas tējas patēriņš šajās grupās ievērojami atšķīrās, tāpēc problemātiskie lietotāji dzēra vairāk tējas nekā parastā grupa. Tomēr kafijas dzeršana šīm grupām neatšķīrās. Smēķēšanas cigarete grupās būtiski neatšķirās (P = 0.81) (Tabula 4).

Katra veida interneta aktivitātes relatīvais biežums ir parādīts Tabula 5, kur visvairāk un visbiežāk sastopamie veidi bija attiecīgi e-pastu un spēļu pārbaude. Izmantojot pareizos statistiskos testus, spēlēšanas biežuma sadalījums, čatā ar jauniem cilvēkiem un saziņa ar draugiem un ģimenēm tika konstatēts biežāk problēmu grupā, salīdzinot ar parasto grupu, un šīs atšķirības bija statistiski nozīmīgas. Savukārt filmu un mūzikas lejupielāde, zinātniskā meklēšana, e-pasta pārbaude, iepirkšanās internetā, ziņu lasīšana un tīmekļa žurnālu rakstīšana abās grupās būtiski neatšķīrās.

 

Tabula 5.

Analītisko testu rezultāti, lai salīdzinātu interneta aktivitāšu biežumu starp normālām un problemātiskām grupām ^a

5. Diskusija

Šis pētījums parādīja, ka 2.1% no kopējā dalībnieku skaita bija apdraudēti un 5.2% bija atkarīgi lietotāji, tāpēc 7.3% no visiem dalībniekiem tika uzskatīti par problemātiskiem lietotājiem. Pētījumā, ko veica Dengs un kolēģi, tika konstatēts, ka šīs slimības izplatība studentu vidū bija 5.52%, kas atbilst mūsu pašu rezultātiem. Līdzīgi Ramazani un kolēģi konstatēja, ka 3% izplatība ir Irānas medicīnas studentiem (1). Līdzīgs pētījums tika veikts arī Turcijas Medicīnas zinātņu universitātes studentu vidū, kur interneta atkarības izplatība ir 24 (10.3%) starp medmāsu audzēkņiem, 7 (9.9%) starp vecmāšu studentiem, 5 (9.1%) starp medicīnas glābējiem un 42 (19.6) %) starp fizioterapijas studentiem (10, 11). Jāatzīmē, ka šo pētījumu salīdzināšana ir grūts uzdevums, jo atšķiras pētījuma populācijas, pielietotie instrumenti un atšķirības sociālajā un kultūras kontekstā. Šā pētījuma dalībnieki norādīja, ka galvenie interneta izmantošanas mērķi ir šādi (svarīguma secībā): e-pastu pārbaude, zinātniskā meklēšana, saziņa ar draugiem un ģimenēm, filmu un mūzikas lejupielāde, čatā ar jauniem cilvēkiem, iepirkšanās internetā, blogošana un beidzot spēlējot spēles. Šajā pētījumā visbiežāk izmantotie interneta lietotāji problemātisko interneta lietotāju vidū sarunājās ar jauniem cilvēkiem, sazinoties ar draugiem un ģimenēm un tiešsaistes spēlēm. Pirmās divas darbības ir vissvarīgākās ar interneta atkarību saistītās darbības, kas atbilst tam, ko apstiprina citi pētījumi, ka atkarīgie lietotāji galvenokārt izvēlas tērzētavas (1, 3, 8, 10, 12, 13). Līdzīgi kā lielākajā daļā citu pētījumu, šis pētījums parādīja, ka nav būtiskas saiknes starp interneta atkarību un interneta izmantošanu zinātniskai meklēšanai; šis konstatējums atbilst citiem pētījumiem (14). Turpretī aptaujā ar nosaukumu “Interneta atkarība un ar to saistītie faktori Rietum Teherānas 2. zonas iedzīvotājos”, kurā tika aptaujāti cilvēki no 15 līdz 39 gadiem, Dargahi un viņa kolēģi pierādīja, ka interneta lietošana ir saistīta ar zinātnisko darbību (15); šī pretruna galvenokārt bija saistīta ar atšķirībām pētījuma populācijās. Līdzīgi kā iepriekšējos pētījumos, šī pētījuma rezultāti arī liecināja, ka pastāv ievērojama saikne starp spēļu spēlēm un interneta atkarību (12, 16). Šajā pētījumā tika konstatēts, ka vidējais dalībnieku vecums divās grupās būtiski neatšķīrās, un tas atbilst Bernardi un kolēģu pētījumu rezultātiem.17) un Mohammad Beigi un kolēģi no Arakas Medicīnas zinātņu universitātes studentiem. Tomēr lielākā daļa iepriekšējo pētnieku ir secinājuši, ka pastāv būtiska saikne starp atkarības smagumu un vecumu, tāpēc jaunākiem cilvēkiem ir lielāks risks saistībā ar interneta atkarības traucējumiem (7, 8, 15, 18-20). Varbūt šīs pretrunas iemesls bija tas, ka pētītajām iepriekšējo pētījumu grupām bija lielāks vecuma diapazons. Saskaņā ar šo pētījumu interneta atkarība bija biežāka vīriešiem, kas atbilst iepriekšējiem pētījumiem (3, 7, 8, 12, 21-24). Ikenna Adiele un Wole Olatokun pētījumā par pusaudžiem vīriešu un sieviešu attiecība bija aptuveni 3: 1 interneta atkarīgajiem pacientiem (25).

Saskaņā ar šo pētījumu problemātiskie interneta lietotāji ilgu laiku pavadīja, izmantojot internetu nekā parastie lietotāji, kas atbilst iepriekšējiem pētījumiem (13, 23). Laika iztērēšanas laiks ir viens no lielākajiem atkarīgo lietotāju cēloņiem.

Mūsu pētījums liecina par būtisku saistību starp izglītības posmu un interneta atkarību. Mūsu pētījums atklāja nekādu saistību starp ģimenes stāvokli un interneta atkarību. Tomēr šāda saistība tika konstatēta lielākajā daļā iepriekšējo pētījumu, kuros konstatēts, ka interneta atkarība ir biežāk sastopama gan atsevišķu, gan precētu personu vidū.15). Mūsu pētījumā galvenā interneta lietošanas vieta pētījuma grupās būtiski neatšķīrās. Pētījumi atklāja, ka interneta piekļuves vieta ir potenciāls interneta atkarības riska faktors (12, 22, 26, 27). Mūsu rezultāti parādīja, ka problemātiskie lietotāji galvenokārt izmantoja internetu nakts un pusnakts laikā. Medicīnas studentu vidū interneta lietošana naktī un pusnaktī izraisa sociālās, akadēmiskās vai profesionālās problēmas, kas pat var saasināt interneta atkarību šajā grupā (28). Viens no šī pētījuma stiprumiem bija tas, ka dalībnieki tika izvēlēti no visiem izglītības posmiem, kā arī novērtēti saistītie interneta atkarības faktori. Tomēr mūsu pētījumam ir daži ierobežojumi. Pirmkārt, netika veiktas intervijas, lai apstiprinātu interneta atkarības diagnozi. Otrkārt, mēs centāmies izveidot attiecības starp interneta atkarību un iespējamiem riska faktoriem, nespējot pierādīt jebkādu cēloņu un seku saistību starp tām. Visbeidzot, daži atteicās aizpildīt anketas, kas varētu negatīvi ietekmēt mūsu pētījuma stiprumu. Lai gan mūsu pētījums parādīja, ka interneta atkarības izplatība nav lielāka par citām populācijām un universitātēm, jo ​​interneta atkarības izplatība strauji pieaug visā pasaulē, pētītais iedzīvotāju skaits varētu būt arī lielāks interneta atkarības risks. Tādējādi, koncentrējoties uz saistītiem un radošiem faktoriem, mēs varam palīdzēt veidot efektīvākas intervences un ārstēšanu šai uzņēmīgai grupai. Visbeidzot, mēs iesakām veikt turpmākus pētījumus, intervējot priekšmetus, lai noteiktu skolēnu interneta atkarības cēloņus un faktorus.

Pateicības

Zemsvītras piezīmes

Atsauces