Problēmisks interneta lietojums narkomāniem, kas tiek ārstēti valsts rehabilitācijas centros (2019)

Pasaules J psihiatrija. 2019 jūnijs 10; 9 (3): 55 – 64.

Publicēts tiešsaistē 2019 Jun 10. doi: 10.5498 / wjp.v9.i3.55

PMCID: PMC6560498

PMID: 31211113

Stefano Baroni, Donatella Marazziti, Federico Mucci, Elisa Diadema, un Liliana Dell'Osso

Anotācija

Priekšvēsture

Ir atzīts, ka problemātiska interneta lietošana (PIU) vai interneta atkarība ir uzvedības atkarība, ko raksturo pārmērīgas vai slikti kontrolētas bažas, mudinājumi vai uzvedība attiecībā uz datora lietošanu un piekļuvi internetam, kas noved pie traucējumiem vai briesmām, kas atgādina vielu lietošanu.

AIM

Izpētīt interneta lietošanas un ļaunprātīgas izmantošanas izplatību un īpašības narkomānu grupā no Dienviditālijas, izmantojot īpašu anketu [“Questionario sull'Utilizzo delle Nuove Tecnologie” (QUNT)].

METODES

Visi pacienti (183) bija smagi smēķētāji, gandrīz 50% no viņiem lietoja heroīnu un / vai opioīdu savienojumus, 30% alkoholu, 10% kaņepju, 8% kokaīnu un 5% bija vairāku narkotiku lietotāji. Gandrīz 10% cilvēku arī cieš no azartspēļu traucējumiem.

REZULTĀTI

Tiešsaistes paraugā tiešsaistē pavadītais laiks bija vairāk nekā 4 stundas, nedaudz vīriešu vidū. Kokaīna un kaņepju lietotāji tiešsaistē pavadīja vairāk nekā 6 stundas, ievērojami vairāk nekā opioīdu un alkohola lietotājus. QUNT faktoru sadalījums abos dzimumos neatšķīrās. Kokaīna lietotāji parādīja augstākus rādītājus par “kontroles zaudēšanu”, “pornogrāfijas atkarību” un “atkarību no sociālajiem tīkliem” faktoriem, lai stimulētu šīs vielas stimulējošo iedarbību. Turklāt 15 no visiem 17 kokaīna lietotājiem bija patoloģiski spēlētāji. Pozitīvas un statistiski nozīmīgas attiecības tika novērotas starp dažiem QUNT faktoriem un ķermeņa masas indeksu.

SECINĀJUMS

Šie konstatējumi liecina, ka pacientu grupām, kas lieto sedatīvas vielas, piemēram, heroīnu / opioīdus un alkoholu, PIU ir mazāk smags nekā indivīdiem, kas lieto stimulantus. Alternatīvi, to var izmantot kā stimulējošu līdzekli kokaīna un kaņepju lietotājiem. Par iespējamām dzimuma atšķirībām QUNT vienībās tika konstatēta ļaunprātīgas narkotiku izlīdzināšanas ietekme. Mēs novērojām sava veida “aizsargājošu” mīlestības attiecību efektu un / vai dzīvojam kopā ar partneri, jo šie iesaistītie priekšmeti uzrādīja zemākus rādītājus par dažādiem priekšmetiem nekā atsevišķiem subjektiem vai tiem, kas dzīvo vieni. Saistība starp tiešsaistē pavadīto laiku (un ar to saistīto mazkustīgo dzīvesveidu) un ķermeņa masas indeksu liek domāt, ka interneta lietošana varētu veicināt pusaudžu un jauniešu pieaugušo svara pieaugumu un aptaukošanos visā pasaulē. Mūsu secinājumi arī uzsvēra to narkomānu īpašo neaizsargātību, kuri izmanto stimulantus, nevis nomierinošus savienojumus ar citiem uzvedības atkarības veidiem, piemēram, azartspēļu traucējumiem.

atslēgvārdi: Internets, problemātiska interneta izmantošana, uzvedības atkarības, narkotiku lietošana, rehabilitācijas centri

Pamata padoms: Šajā pētījumā tika izpētītas interneta lietošanas un problemātiskās interneta lietošanas īpatnības narkomānos, izmantojot īpašu anketu. Rezultāti liecināja, ka PIU ir biežāk sastopams pacientiem, kas lieto kokaīnu un kaņepes, nekā pacientiem, kas lieto opioīdus vai alkoholu, un ka arī to ietekmē patoloģiski azartspēļu traucējumi. Tas liecina par stimulējošo zāļu labvēlīgo lomu uzvedības atkarību attīstībā. Saistība starp tiešsaistē pavadīto laiku un ķermeņa masas indeksu norāda, ka interneta lietošana var būt faktors, kas veicina svara pieaugumu un aptaukošanos. Atkarību profilaksei būtu jāņem vērā PIU, kas pašlaik ir pasaules epidēmija.

IEVADS

Jaunas tehnoloģijas, ja tās tiek pienācīgi izmantotas, neapšaubāmi ir resurss, kas var ievērojami uzlabot cilvēka dzīves kvalitāti. Internets, iespējams, ir viens no pēdējo gadu lielākajiem revolūcijām, jo ​​tas ir pārveidojis veidu, kā sazināties, apmainīties ar informāciju, piedalīties reālā laika pasākumos tūkstošiem kilometru attālumā, kā arī viegli un ātri atrast jebkādu informāciju [,]. Tāpat jāatzīmē, ka nesaskaņotā interneta izmantošana, it īpaši, ja pastāv psihopatoloģiskie faktori, ir reāls risks personas garīgajai veselībai, jo tas var kļūt par problēmu, kas nav viņa / viņas kontrole.

Jo īpaši interneta ļaunprātīga izmantošana ir visbīstamākais un visticamākais drauds, kas var radīt nopietnus traucējumus sociālām, psiholoģiskām, darba un emocionālām individuālām korekcijām. Pēdējo 15 gadu laikā interneta lietotāju skaits ir palielinājies par 1000% [], kā to dokumentē interneta pasaules statistika, Pigdom, sabiedrība, kurai ir aktuāls interneta lietojums pasaulē, iedzīvotāju statistika un citi jautājumi []. Tāpēc nav pārsteidzoši, ka ir veikti pētījumi par interneta ļaunprātīgu izmantošanu. Šī problēma vēl nav labi izprasta, un pētījumi par tās etioloģiju joprojām ir sākumā [].

Problēmas lietošana internetā (PIU) vai interneta atkarība ir uzvedības atkarība [] ko var definēt kā “interneta izmantošanu, kas rada psiholoģiskas, sociālas, skolas un / vai darba grūtības cilvēka dzīvē” [].

Pieaugot literatūrai par PIU, Amerikas Psihiatru asociācija iekļāva interneta spēļu traucējumus Psihisko traucējumu diagnostikas un statistikas rokasgrāmatas 3 sadaļā (DSM-5), taču pašreizējais atzinums ir tāds, ka pirms datu iekļaušanas rokasgrāmatā ir nepieciešams vairāk datu. stāvoklis ar nosoloģisku cieņu [-]. 2008, bloķēt [] ierosināja četrus diagnostikas kritērijus, kas nepieciešami PIU iespējamai diagnostikai kā atkarību izraisošai uzvedībai, šādi: “Pārmērīgs interneta lietojums saistīts ar laika sajūtas zudumu; atsaukšana, tostarp dusmas, depresija un spriedze, kad internets nav pieejams; tolerance, tostarp nepieciešamība pēc labākas datortehnikas, vairāk programmatūras vai vairāk stundu lietošanas, kā arī nelabvēlīgas sekas, tostarp argumenti, meli, slikta skola / darbs vai profesionālais sasniegums, sociālā izolācija un nogurums ”[].

Parasti PIU subjekti nezina, ka viņiem ir problēma [-] kas var pakāpeniski pasliktināt ģimeni, skolu, darbu vai sociālo dzīvi [] vai izraisīt nopietnu sociālo izstāšanos [,] un pat pašnāvību [,-]. Vairāki pētījumi ir dokumentējuši PIU negatīvās sekas, bet literatūrā nav atspoguļota konsekventa šīs uzvedības koncepcija [,]. Konkrēti, nav skaidrs, vai PIU jāklasificē kā uzvedības atkarības veidu [], impulsu kontroles traucējumi, obsesīvi-kompulsīvi traucējumi [-] vai traucēts veids, kā tikt galā ar stresu [-].

Visbiežāk sastopamie PIU simptomi ir līdzīgi vielu lietošanas traucējumiem (SUD) saskaņā ar DSM-5 [] ieskaitot neparedzamu uzvedību un noskaņojumu [,], vēlēšanās, pārmērīgas bažas par interneta darbībām un nespēja samazināt tā izmantošanu [,]. Daži pētnieki veica dažas paralēles ar uzvedības atkarībām, tostarp azartspēļu traucējumiem [,]. Atkal, neirobioloģiskie pētījumi liecina, ka PIU dalās ar SUD vairākiem neirobioloģiskiem raksturlielumiem [,-]. Kaut arī PIU bieži ir sastopams ar citiem psihiskiem traucējumiem [] literatūra par PIU un SUD attiecībām ir niecīga.

Tas pats attiecas uz datiem par PIU izplatību un īpašībām mūsu valstī. Tāpēc šī pētījuma mērķis bija izpētīt šīs parādības savdabīgā populācijā, ko veidoja indivīdi pēc rehabilitācijas programmas narkomānijām sabiedriskajos centros (Servizio Tossicodipendenze, SERT), izmantojot anketu, ko sauca par “Questionario sull'Utilizzo delle Nuove Tecnologie” (QUNT), kas mēs esam izveidojuši šim nolūkam.

MATERIĀLI UN METODES

Pašnovērtējuma anketa

Īpaša interaktīva platforma un tīmekļa vietne (http://dronet.araneus.it/questionario) par jaunām tehnoloģijām tika izveidoti ārējā serverī. Platforma ļāva piekļūt tikai pašnovērtējuma anketai līdz internets.

Tajā pašā laikā tika izstrādāta akronīma QUNT atsauce uz pašnovērtējuma anketu. QUNT sastāv no divām sadaļām: viena demogrāfiskajiem datiem un cits, kas sastāv no 101 vienībām (1 pielikums). Četrdesmit piecām no 101 vienībām bija piecas iespējamās atbildes, saskaņā ar Likertas piecu punktu skalu ar 1, kas norāda uz „pilnīgi nepatiesu” un 5, norādot „pilnīgi patiesu”; trīs jautājumi bija atbilžu variantu jautājumi; desmit bija vērsti uz "tūlītējās ziņojumapmaiņas" izmantošanu (ar piecām iespējamām atbildēm saskaņā ar Likert piecu punktu skalu ar 1, norādot "pilnīgi nepatiesu" un 5, norādot "pilnīgi patiesu"), un 42 vienumus par "sociālo tīkli ”(tūlītēja ziņojumapmaiņa: Whatsapp, telegramma, Skype un sociālie tīkli: Facebook, Twitter un Instagram) (ar piecām iespējamām atbildēm, saskaņā ar Likert piecu punktu skalu ar 1, norādot„ pilnīgi nepatiesu ”un 5, kas norāda uz„ pilnīgi patiesu ” ). Postenis #101 faktiski bija jautājums par apmierinātību / lietderību vai nē ar anketu. Svarīgākie jautājumi tika apkopoti, lai noteiktu faktorus, kas uzbūvēti saskaņā ar priori kritēriji, kas ekstrapolēti no zinātniskajā literatūrā pieejamajiem datiem [,,]. Šie faktori bija “tiešsaistē pavadītais laiks” (2., 3., 4., 5., 6., 7., 25., 33. punkts), “sociālā atsaukšanās” (8., 10., 18., 22., 30., 35. punkts), “abstrakcija no realitātes ”(11., 13., 24. punkts),“ kontroles zaudēšana ”(19., 20., 32., 36. punkts),“ atkarība no pornogrāfijas ”(26., 27. punkts),“ ludopātija ”(40., 41., 42., 43. punkts). ) un “atkarība no sociālajiem tīkliem” (49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57). Faktors “atkarība no sociālajiem tīkliem” tika sadalīts šādos apakšfaktoros: “Atkarība no Facebook” (61.-75. Pozīcija), “Atkarība no Twitter” (76.-86. 86-97). Faktoru rādītāji tika aprēķināti kā katrā priekšmetā iegūto rezultātu summa, dalīta ar maksimālo punktu skaitu procentos. Mēs noteicām 4. atbildes “tiešsaistē pavadītais laiks” 4. atbildi (starp 6 un 5 h / d) vai 6 (> 2 h / d). Kā robežpunkti, lai identificētu attiecīgi iespējamu vai noteiktu / smagu PIU klātbūtni, vienojoties ar pašreizējo literatūru, lai gan pastāv strīdi []. Nekādā gadījumā nebija iespējams identificēt dalībniekus, kuru anonimitāte bija pamatota.

Datu vākšanas procedūra

QUNT saite tika nosūtīta birojiem, kas atbildīgi par teritoriālo ambulatoro pakalpojumu sniegšanu narkotiku atkarīgajiem cilvēkiem, SERT, kas atrodas Kalabrijas reģionā, lai lūgtu saviem pacientiem to aizpildīt. anketā brīvprātīgi. Šo pētījumu apstiprināja Pizas Universitātes Ētikas komiteja.

Statistiskā analīze

Neatkarīgais t-test tika pielietots, lai salīdzinātu faktoru vidējos rādītājus, pamatojoties uz šiem mainīgajiem lielumiem: Sekss (M / F); viens (jā / nedzīvo kopā (jā / nē). Vienvirziena dispersijas analīze, kam seko Bonferroni tests post-hoc tika izmantots, lai novērtētu ķermeņa masas indeksa (ĶMI) kategoriju salīdzinājumus. The χ2 analīzi izmantoja, lai salīdzinātu kategoriskos mainīgos. Visu statistiku veica Statistikas pakete sociālajām zinātnēm (SPSS), versija 22 (Armonk, NY, Amerikas Savienotās Valstis) [].

REZULTĀTI

Pētījuma populācijas raksturojums

Atgrieztās anketas bija 183, no kurām 148 (80.87%) bija no vīriešiem un 35 (19.13%) bija no sievietēm no 1500 ielūgumiem. Lielākā daļa mācību priekšmetu (86, 47%) bija pabeiguši 8 gadus, 73 (39.9%) vidusskolu, 14 (7.7%) 5 pamatskolas gadus un 10 (5.5%) tika pabeigti. Deviņdesmit divi (50.3%) pacienti bija vieni, 64 (14.8%) bija precējušies, un 27 (14.8%) bija iesaistīti mīlestības attiecībās. Vidējais apmeklējuma ilgums valsts rehabilitācijas centrā bija starp 1 un 60 mo (vidējais ± standarta novirze (SD): 32 ± 20).

Vielu ļaunprātīgas izmantošanas un / vai uzvedības atkarības veidi

Visvairāk ļaunprātīgi izmantotās zāles bija heroīns vai opioīdi (n = 88, 48.1%), alkohols (n = 55, 30.1%), kaņepes (n = 20, 9.8%), kokaīns (n = 17, 7.7%) un amfetamīniem (n = 3, 1.6%). Narkotiku ļaunprātīga izmantošana (amfetamīns, kaņepes, kokaīns, ekstazī) bija deviņās (4.9%) personām, bet azartspēļu traucējumi tika diagnosticēti 18 (9.3%). Visi 183 subjekti bija smagi smēķētāji (tabula Nr. \ T (Table11).

Tabula 1

Vielu ļaunprātīgas izmantošanas un / vai uzvedības atkarības veidi

n (%)
Heroīns vai opioīdi88 (48.1)
Alkohols55 (30.1)
Kaņepju20 (9.8)
Kokaīns17 (7.7)
Amfetamīni3 (1.6)
Narkotiku ļaunprātīga izmantošana9 (4.9)
Azartspēļu traucējumi18 (9.3)
Smēķētāji183 (100)

Tika konstatēts, ka viedtālrunis ir visizplatītākā ierīce, kuru visi subjekti izmanto, lai piekļūtu internetam. Tiešsaistē pavadītais laiks vīriešiem un sievietēm bija līdzīgs - 4.12 ± 2.9 h. Interesanti, ka laiks, ko tiešsaistē pavadīja 30% kokaīna un 25% kaņepju lietotāju, bija ievērojami ilgāks (> 6 h) nekā pārējo grupu laiks.

QUNT faktori un dzimums

QUNT faktoru sadalījums abos dzimumos atšķiras; tomēr vīrieši, kas lieto kaņepes, parādīja tendenci uz augstākiem rādītājiem (vidējais ± SD) šādos faktoros: “Sociālā izstāšanās” (2.44 ± 0.38 vs 2.23 ± 0.39, P <0.001) un “abstrakcija no realitātes” (3.12 ± 1.74 vs 2.24 ± 0.46, P <0.001). "Kontroles zaudēšanas" laikā kokaīna lietotāji uzrādīja augstāku punktu skaitu nekā citi subjekti (3.64 ± 1.12 vs 2.51 ± 0.36, P <0.001), “atkarība no pornogrāfijas” (3.59 ± 1.44 vs 2.54 ± 0.41, P <0.001) un “atkarība no sociālajiem tīkliem” (3.22 ± 0.98 vs 2.66 ± 0.76, P <0.001) faktori.

QUNT faktori un afektīvās attiecības

QUNT faktoru atšķirības analīze attiecībā uz vienotu (n = 92) vai iesaistīts mīlestības attiecībās (n = 91) parādīja, ka atsevišķiem indivīdiem bija augstāki rādītāji pēc šādiem faktoriem (vidējais ± SD): “Tiešsaistes laiks” (2.95 ± 0.47 vs 2.17 ± 0.44, P <0.001); “Sociālā izstāšanās” (1.40 ± 0.35 vs 1.34 ± 0.32, P <0.001); “Abstrakcija no realitātes” (1.90 ± 0.40 vs 1.56 ± 0.62, P <0.001); “Atkarība no pornogrāfijas” (3.12 ± 0.88 vs 1.99 ± 0.79, P <0.001); un “atkarība no sociālajiem tīkliem” (2.89 ± 1.08 vs 2.06 ± 0.33, P <0.001).

Analizējot atšķirības starp partneriem, kas dzīvo (72) vai nedzīvo kopā (17) ar partneri, bija vērojamas būtiskas atšķirības. Turpmāk minētie faktori parādīja augstākus rādītājus pacientiem, kuri nedzīvoja kopā ar partneri vs tie, kas dzīvoja kopā ar partneri: “Tiešsaistes laiks” (3.03 ± 0.53 vs 2.16 ± 0.76, P <0.001), “atkarība no pornogrāfijas” (3.15 ± 0.99 vs 2.33 ± 0.71, P <0.001), „ludopātija” (3.42 ± 1.08 vs 2.96 ± 0.66, P <0.001) un “atkarība no sociālajiem tīkliem” (2.99 ± 0.91 vs 2.01 ± 0.44, P <0.001).

QUNT faktori un ĶMI

Pēc tam kopējais paraugs tika sadalīts pēc ĶMI vērtības. Piecpadsmit pacientiem bija ĶMI zem 18.50 (nepietiekams svars, UW), 69 starp 18.51 un 24.9 (normālais svars, NW), 60 starp 25 un 30 (liekais svars, OW), 26 starp 30.1 un 34.9 (pirmais aptaukošanās pakāpe, OB1), un 13 lielāks par 35 (otrais aptaukošanās pakāpe, OB2). Kategorijas OB1 un OB2 tika apvienotas kategorijā „Aptaukošanās” (OB). QUNT faktora rādītāju salīdzinājumi četrās BMI kategorijās ir atspoguļoti tabulā Table2,2, kas parāda, ka lielāks ĶMI vērtības, jo lielāks punktu skaits. Turklāt, kā parādīts 2. \ T Attēls1,1, tā kā ĶMI palielināja piecu faktoru procentuālo skaitu, “tiešsaistē pavadītais laiks”, “sociālā izstāšanās”, “abstrakcija no realitātes”, “ludopātija” un “atkarība no sociālā tīkla”, arī bija tendence augt. Visbeidzot, piecpadsmit no kopējā kokaīna lietotāju bija arī patoloģiski spēlētāji (galvenokārt tiešsaistes spēlētāji) un uzrādīja ievērojami augstāku rezultātu pēc “ludopātijas” faktora (3.20 ± 0.45 vs 2.86 ± 0.51, P <0.001).

Ārējs fails, kurā ir attēls, ilustrācija utt. Objekta nosaukums ir WJP-9-55-g001.jpg

Dažu QUNT faktoru un ķermeņa masas indeksa procentuālo rādītāju tendence. A: Tiešsaistes laiks; B: Sociālā izstāšanās; C: Abstrakcija no realitātes; D: Ludopātija; E: atkarība no sociālajiem tīkliem. ĶMI: ķermeņa masas indekss; UW: nepietiekams svars; NW: normāls svars; OW: liekais svars; OB: aptaukošanās; QUNT: Questionario sull'Utilizzo delle Nuove Tecnologie.

Tabula 2

QUNT faktora rādītāju salīdzinājumi četrās BMI kategorijās

FaktoriUWNWOWOBFP vērtībaPost-hoc salīdzinājums: Ievērojams forums P <0.05
Laiks, kas pavadīts tiešsaistē53.44 13.68 ±53.80 13.12 ±54.91 12.71 ±55.83 14.10 ±3.870.009OW> UW
Sociālā izstāšanās25.39 6.35 ±27.55 7.61 ±28.73 8.94 ±30.81 10.14 ±9.910.001OW> UW; OB> UW; OB> ZR
Abstrakcija no realitātes32.33 10.02 ±34.90 10.13 ±35.11 12.98 ±36.11 13.44 ±2.690.045neviens
Kontroles zudums28,10 9.11 ±29.79 10.11 ±31.04 12.49 ±31.21 10.87 ±1.951.98neviens
Atkarība no pornogrāfijas43.32 12.28 ±41.95 13.70 ±41.34 11.03 ±42.09 13.45 ±1.550.250neviens
Ludopātija33.26 13.17 ±36.23 10.85 ±39.88 22.91 ±41.16 22.39 ±4.280.005OW> ZR
Atkarība no tērzēšanas54.05 18.33 ±56.02 16.47 ±56.24 18.36 ±55.60 17.09 ±1.720.197neviens
Atkarība no sociālajiem tīkliem41.60 12.61 ±42.13 13.15 ±41.80 12.19 ±44.14 18.90 ±1.810.187neviens

QUNT: Questionario sull'Utilizzo delle Nuove Tecnologie; ĶMI: Ķermeņa masas indekss; UW: nepietiekams svars; NW: normāls svars; OW: liekais svars; OB: aptaukošanās.

DISKUSIJA

Šajā pētījumā ir apkopoti rezultāti, kas iegūti, veicot kopīgu pētījumu, kurā tika pētīta jaunu tehnoloģiju (datoru, viedtālruņu un planšetdatoru) lietošana internetā, kā arī PIU, starp personām, kuras tiek īstenotas rehabilitācijas programmā valsts rehabilitācijas centros. Itālijas dienvidos. Saskaņā ar mūsu zināšanām šis ir pirmais pētījums, kas veikts šajā īpašajā pieaugušo populācijā, jo iepriekš tika pētīti tikai pusaudžu paraugi [].

Vairāki subjekti saņēma savu psihiatru / psihologu uzaicinājumu aizpildīt anketu, tā saukto QUNT, kuru mēs izstrādājām šim nolūkam. QUNT specifika, salīdzinot ar dažādos pētījumos izmantotajiem, ir tā, ka tā ir ļoti detalizēta, lai novērtētu gan interneta lietošanas, gan PIU individuālo īpašību dažādību. 2. punkts “tiešsaistē pavadītais laiks” tika uzskatīts par izšķirošu, lai noteiktu iespējamo PIU klātbūtni, kad tas bija no 4 līdz 6 stundām / dienā (4. atbilde), vai par smagu PIU, kad tas bija> 6 stundas / dienā (5. atbilde) .

Aptuveni 10% no subjektiem atgriezās pareizi aizpildītie QUNT, kas bija derīgi statistiskai analīzei. To var attiecināt uz narkomānu īpatnību, jo īpaši hroniskajām personām, kas pārstāv lielāko daļu mūsu parauga, un tas liecinātu gan par zemu vēlmi sadarboties pētījumos, gan atbilstību, kā arī amotivāciju []. Visplašāk izmantotā ierīce (100% objektu), lai piekļūtu internetam, bija viedtālrunis. Vīriešiem bija augsts sieviešu īpatsvars, kas atspoguļo dzimumu sadalījumu valsts rehabilitācijas centros Itālijā, piekrītot valsts datiem, kas liecina, ka vīriešu dzimuma attiecība ir sieviete: 4:].

Visi pacienti bija smagi smēķētāji, gandrīz 50% no tiem lietoja heroīnu un / vai opioīdu savienojumus, 30% alkoholu, 10% kaņepju, 8% kokaīnu un 5% bija vairāku narkotiku lietotāji. Tikai trīs pacienti bija amfetamīna lietotāji un tādēļ tie netika iekļauti statistikas analīzēs. Gandrīz 10% cilvēku arī cieš no azartspēļu traucējumiem, bet citu psihisku traucējumu klātbūtne tika noteikta kā izslēgšanas kritērijs.

Tiešsaistes laiks bija diezgan augsts, vairāk nekā 4 hr / d kopējā paraugā, ar nelielu, bet ne nozīmīgu izplatību vīriešiem. Kokaīns un kaņepju lietotāji tiešsaistē iztērēja vairāk nekā 6 hr / d, ievērojami vairāk nekā opioīdu un alkohola lietotāju. Tāpēc, iespējams, viņus ietekmēja smaga PIU, atbilstoši mūsu noteiktajai uzdotajai vērtībai (atbilde 5 2 postenim) un literatūras datiem [,-]. Kopumā šie konstatējumi liecina, ka, lai gan PIU ir iespējams visās narkomānu kategorijās, tas ir mazāk smags cilvēkiem, kas lieto sedatīvas vielas, piemēram, heroīnu / opioīdus un alkoholu. Alternatīvi, to var izmantot kā stimulējošu līdzekli kokaīna un kaņepju lietotājiem. To atbalsta augstais spēļu traucējumu izplatība kokaīna lietotāju vidū, vienojoties ar literatūras datiem [-].

QUNT faktoru sadalījuma analīze neuzrādīja ar dzimumu saistītās atšķirības un nelielu tendenci uz augstākiem rādītājiem vīriešu „sociālās izņemšanas” un „abstrakcijas no realitātes” priekšmetos. Tas ir pretrunā ar iepriekšējo pētījumu, kas tika veikts veseliem cilvēkiem, kas atklāja būtiskas atšķirības starp vīriešiem un sievietēm. Iespējams izskaidrojums varētu būt ļaunprātīgas narkotiku, kas mēdz „mazināt” dzimumu atšķirības, saplacināšanas efekti []. Salīdzinājumā ar citām grupām, kokaīna lietotāji uzrādīja augstākus rezultātus pēc „kontroles zaudēšanas”, „pornogrāfijas atkarības” un “atkarības no sociālajiem tīkliem” faktoriem. Tas nav pārsteidzoši, ņemot vērā šīs vielas stimulējošo iedarbību [].

Mūsu secinājumi apstiprināja mīlestības attiecību “aizsargājošas” sekas un / vai dzīvo kopā ar partneri [], jo atsevišķi priekšmeti vai tie, kas dzīvo vienatnē bez ģimenes atbalsta, uzrādīja augstākus punktus dažādos posteņos, proti, “tiešsaistē pavadītais laiks”, “sociālā izstāšanās”, “abstrakcija no realitātes”, „atkarība no pornogrāfijas” un „atkarība no sociālajiem tīkliem”. ”. Tas skaidri norāda, ka internetu galvenokārt izmantoja, lai pavadītu laiku vai atpūtu.

Nav pārsteidzoši, ka tiem priekšmetiem, kuri vairāk laika pavadījuši tiešsaistē, par ko liecina augstāks punktu skaits “tiešsaistē pavadītais laiks”, “sociālā izstāšanās”, “abstrakcija no realitātes” un “atkarība no sociālā tīkla”, bija augstāks ĶMI. Tāpēc pārmērīgu interneta izmantošanu var uzskatīt par vēl vienu faktoru, kas palielina mazkustīgu uzvedību [], un tas var būt īpaši riskanti narkomāniem, kuri jau ir neaizsargātāki subjekti, kas jau ir pakļauti dažādām slimībām []. Samazināts miega laiks un mainīti PIU ritma ritmi ir citi faktori, kas var palielināt vielmaiņas, medicīnisko un psihisko traucējumu iespējamību [,,] kā arī darba, ģimenes, sociālās vai skolas darbības traucējumiem [,].

Visbeidzot, lielākā daļa (15 no kopējā 17) kokaīna lietotāju bija arī patoloģiski spēlētāji (galvenokārt tiešsaistes spēlētāji) un uzrādīja ievērojami augstāku rezultātu pēc “ludopātijas” faktora. Tas liek domāt, ka narkomāni ir īpaši neaizsargāti pret citu atkarību veidiem, īpaši, ja viņi izmanto stimulantus, nevis nomierinošas zāles []. Mūsu pētījumā ir daži ierobežojumi, kas būtu jāatzīst. QUNT anketa netika apstiprināta, lai gan tas ir diezgan izplatīts pētījumos šajā jomā [,-]. PIU izplatība tika secināta tikai no viena posteņa, bet pētījuma galvenais mērķis bija izpētīt galvenokārt interneta izmantošanas īpašības. Tāpat netika apkopota informācija par emocionālo stresu vai traucējumiem, kas pašlaik tiek izmeklēti.

Kopumā mūsu rezultāti liecina, ka pārmērīga interneta lietošana, izmantojot viedtālruņus, ir ļoti izplatīta narkomāniem, kā to pierāda viņu pavadītais laiks tiešsaistē, un ka PIU ir ļoti bieži sastopams šajos indivīdos, īpaši tajos, kas lieto kokaīnu un kaņepes. Saistība starp tiešsaistē pavadīto laiku (un saistīto mazkustīgo dzīvesveidu) un BMI liek domāt, ka interneta lietošana varētu būt faktors, kas palielina svaru un aptaukošanos pusaudžu un jauniešu vidū visā pasaulē [,]. Mūsu secinājumi liecinātu par narkomānu īpašo neaizsargātību, galvenokārt, ja viņi lieto stimulantus, nevis nomierinošus savienojumus, ne tikai citiem farmaceitiskiem, bet arī uz uzvedības traucējumiem, piemēram, PIU vai patoloģiskām spēlēm. Atkarību profilaksei jāņem vērā jaunais un vēl sliktāk izpētītais uzvedības atkarību sfēra, jo īpaši PIU, kas šodien ir pasaules epidēmija [,-].

PIEŠĶIRTAIS PANTS

Pētniecības fons

Problēmu lietošana internetā (PIU) ir jauna uzvedības atkarība, ko raksturo pārmērīga interneta izmantošana, kas kļūst par arvien pieaugošu problēmu visā pasaulē. Kaut arī nav panākta vienošanās par precīziem diagnostikas kritērijiem, PIU tiek uzskatīta par uzvedības atkarības koplietošanu ar vielu lietošanas traucējumiem (SUD) un citām atkarībām, kas rada vairākas pazīmes un, iespējams, neirobioloģiskus pamatus.

Pētniecības motivācija

Diemžēl nav pieejama informācija par PIU izplatību narkotiku atkarīgo personu vidū, neraugoties uz sniegtajiem pierādījumiem, ka šīs personas mēdz ietekmēt vairāku narkotiku lietošana un arī uzvedības atkarības, it kā viena vai vairāku atkarību klātbūtne būtu tas ir sava veida neaizsargātība pret klīniskā attēla pasliktināšanos, pateicoties cita veida šiem traucējumiem.

Pētniecības mērķi

Pētījumu par PIU iespējamo esamību un izplatību ārstniecības narkomānu vidū, kas ārstēti rehabilitācijas centros, ļautu īstenot specifiskas ārstēšanas metodes, lai novērstu citu atkarību rašanos, kas varētu pasliktināt klīnisko attēlu un rehabilitācijas programmas.

Pētniecības metodes

Tika izstrādāta īpaša anketa, kas jāaizpilda tiešsaistē, tā sauktajā jautājumā „Missionario sull'Utilizzo delle Nuove Tecnologie” (QUNT), lai izpētītu gan interneta lietošanas, gan PIU izplatību un īpašības. QUNT sastāv no divām sadaļām: viena - demogrāfiskajiem datiem un vēl viens, kas sastāv no 101 elementiem, kas sagrupēti pēc faktoriem, kas būvēti atbilstoši priori kritērijiem, kas ekstrapolēti no zinātniskajā literatūrā pieejamajiem datiem. Visi subjekti, kuri brīvprātīgi piedalījās pētījumā (n = 183) ziņoja, ka QUNT bija noderīga un bija ar to apmierināta. Faktoru rādītāji tika aprēķināti kā rezultātu summa, kas iegūta katrā priekšmetā, dalīta ar maksimālo punktu skaitu procentos. Mēs izvēlējāmies 4. atbildes “tiešsaistē pavadītais laiks” 4. atbildi (starp 6 un 5 h / d) un 6. atbildi (> 2 h / d). Lai noteiktu ķermeņa masas indeksu (punkti attiecīgi par iespējamo vai noteiktu (un smagu) PIU klātbūtni.

Pētījumu rezultāti

Tiešsaistes paraugā pavadītais laiks tiešsaistē bija lielāks nekā 4 hr / d, ar nelielu, kaut arī nenozīmīgu, izplatību vīriešu vidū. Kokaīna un kaņepju lietotāji tiešsaistē pavadīja vairāk nekā 6 stundas, ievērojami vairāk nekā opioīdu un alkohola lietotāji. QUNT faktoru sadalījums abos dzimumos nebija atšķirīgs. Kokaīna lietotāji uzrādīja augstākus rezultātus pēc „kontroles zaudēšanas”, „pornogrāfijas atkarības” un “atkarības no sociālajiem tīkliem”, iespējams, šīs vielas stimulējošās ietekmes dēļ. Turklāt 15 no visiem 17 kokaīna lietotājiem bija arī patoloģiski spēlētāji. Pozitīvas un statistiski nozīmīgas attiecības tika novērotas arī starp dažiem QUNT faktoriem un ķermeņa masas indeksu (ĶMI). Šie rezultāti, kas pierāda, ka PIU ir izplatīts starp stimulējošiem narkotiku lietotājiem, ir jāatkārto lielākos paraugos no citām valstīm. Tomēr viņi uzsver uzvedības atkarību risku narkomānos, kas ir jāņem vērā, plānojot profilakses un intervences stratēģijas.

Pētījumu secinājumi

Šā pētījuma jaunos rezultātus atspoguļo lielais PIU īpatsvars narkomānu vidū, īpaši, ja viņi lieto kokaīnu vai kaņepju. Tas liek domāt, ka, lai gan internets ir ļaunprātīgi izmantots visos narkomānos, PIU ir retāk sastopams cilvēkiem, kas lieto sedatīvas vielas, piemēram, heroīnu / opioīdus un alkoholu, bet tas var kļūt par „stimulējošu” iedarbību kokaīna un kaņepju lietotājiem. , ko apstiprina patoloģisko spēļu augstā izplatība kokaīna lietotāju vidū. Turklāt PIU biežāk sastopama atsevišķos indivīdos vai indivīdos, kas dzīvo vieni, kā rezultātā tiek uzsvērta mīlošo vai sociālo attiecību aizsargājošā iedarbība kopumā pret atkarību rašanos. Tiem subjektiem, kuri vairāk laika pavadījuši tiešsaistē, par ko liecina augstāks “tiešsaistē pavadītais laiks”, “sociālā izstāšanās”, “abstrakcija no realitātes” un „atkarība no sociālā tīkla” faktoriem, bija augstāks ĶMI. Tāpēc interneta pārmērīgu izmantošanu var uzskatīt par vēl vienu faktoru, kas palielina mazkustīgu uzvedību, kas var būt īpaši riskanta narkomāniem, subjektiem, kuri jau ir pakļauti dažādām slimībām. Samazināts miega laiks un pārtrauktie diennakts ritmi, kas saistīti ar PIU, ir citi faktori, kas var palielināt vielmaiņas, medicīnisko un psihisko traucējumu iespējamību, kā arī darba, ģimenes, sociālās vai skolas darbības traucējumus.

Pētniecības perspektīvas

Šī pētījuma rezultāti liecina, ka uzvedības atkarības, piemēram, PIU, var paplašināt narkotiku lietošanu, īpaši pacientiem, kas lieto stimulantus vai kaņepes. Turklāt PIU var uzskatīt par vēl vienu faktoru, kas palielina negatīvos dzīves paradumus, kas jau ir samazinājies narkomānos, vienlaikus veicinot mazkustīgu uzvedību un nepareizu pielāgošanos dažādās indivīdu jomās. Turpmākajos pētījumos būtu jāņem vērā PIU ietekme uz narkomāniem, izmantojot konkrētus instrumentus, lai to novērtētu, lai novērstu ne tikai tās kaitīgās sekas, bet arī tās, kas saistītas ar atkarību izraisošo uzvedību.

PIEPRASĪJUMI

Mēs pateicamies visiem atbildīgajiem vadītājiem SERT no Calabria par auglīgo sadarbību.

Zemsvītras piezīmes

Institucionālās pārskatīšanas padomes paziņojums: Psiholoģijas komitejas apstiprināja pētījumu.

Informēts piekrišanas paziņojums: pētījumu apstiprināja Pizas Universitātes Ētikas komiteja, un dalībnieki nolēma tajā piedalīties brīvprātīgi un anonīmi, lai tos nevarētu identificēt.

Interešu konflikta paziņojums: Autori nav ieinteresēti, lai paziņotu.

Manuskripta avots: uzaicināts manuskripts

Sākta salīdzinošā pārskatīšana: 26 aprīlis, 2018

Pirmais lēmums: jūnijs 15, 2018

Raksts presē: maijs 15, 2019

P-recenzents: Hosak L, Seeman MV S-redaktors: Ji FF L-redaktors: Filipodija E-redaktors: Wang J

Specialitātes veids: Psihiatrija

Izcelsmes valsts: Itālija

Pārskata pārskata klasifikācija

A pakāpe (teicama): 0

B pakāpe (ļoti laba): 0

C pakāpe (laba): C, C

D pakāpe (izstāde): 0

E pakāpe (slikta): 0

Informācija par dalībnieku

Stefano Baroni, Dipartimento di Medicina Clinica e Sperimentale, Pizas Universitātes Psihiatrijas nodaļa, Pisa 56100, Itālija.

Donatella Marazziti, Dipartimento di Medicina Clinica e Sperimentale, Pizas Universitātes Psihiatrijas nodaļa, Pisa 56100, Itālija. ti.ipinu.dem.ocisp@izzaramd.

Federico Mucci, Dipartimento di Medicina Clinica e Sperimentale, Pizas Universitātes Psihiatrijas nodaļa, Pisa 56100, Itālija.

Elisa Diadema, Dipartimento di Medicina Clinica e Sperimentale, Pizas Universitātes Psihiatrijas nodaļa, Pisa 56100, Itālija.

Liliana Dell'Osso, Dipartimento di Medicina Clinica e Sperimentale, Pizas Universitātes Psihiatrijas nodaļa, Pisa 56100, Itālija.

Atsauces

1. Valkenburgs PM, Pēteris J. Tiešsaistes komunikācija starp pusaudžiem: integrēts tās pievilcības, iespēju un risku modelis. J Adolesc Veselība. 2011;48: 121 – 127. [PubMed] []
2. Ryan T, Chester A, Reece J, Xenos S. Facebook lietojuma veidi un ļaunprātīga izmantošana: pārskats par Facebook atkarību. J Behav Addict. 2014;3: 133-148. [PMC bezmaksas raksts] [PubMed] []
3. Miniwatts mārketinga grupa. 2017. Interneta pasaules statistika: lietošanas un iedzīvotāju statistika. Pieejams no: http://www.internetworldstats.com/stats.htm/ []
4. King DL, Delfabbro PH. Interneta spēļu traucējumu ārstēšana: diagnozes un ārstēšanas rezultātu definīciju pārskats. J Clin Psychol. 2014;70: 942 – 955. [PubMed] []
5. Christakis DA, Moreno MM, Jelenchick L, Myaing MT, Zhou C. Problemātisks interneta lietojums ASV koledžas studentos: izmēģinājuma pētījums. BMC Med. 2011;9: 77. [PMC bezmaksas raksts] [PubMed] []
6. Bārda KW, Volfs EM. Izmaiņas ierosinātajos diagnostikas kritērijos interneta atkarībai. Cyberpsychol Behav. 2001;4: 377 – 383. [PubMed] []
7. Bloķēt JJ. DSM-V problēmas: interneta atkarība. Am J Psihiatrijas. 2008;165: 306 – 307. [PubMed] []
8. Amerikas Psihiatrijas asociācija. Garīgo traucējumu diagnostikas un statistikas rokasgrāmata: DSM-5. 5th ed. Arlingtona, VA: Amerikas Psihiatrijas asociācija; 2013. []
9. Kuss DJ, Griffiths MD, Karila L, Billieux J. Interneta atkarība: sistemātiska epidemioloģisko pētījumu pārskatīšana pēdējo desmit gadu laikā. Curr Pharm Des. 2014;20: 4026 – 4052. [PubMed] []
10. Young KS. Interneta atkarība: simptomi, novērtēšana un ārstēšana. In: Vande-Creek L, Jackson T, redaktori. Inovācijas klīniskajā praksē: avota grāmata. Sarasota, FL: Profesionālo resursu preses; 1999. lpp. 19 – 31. []
11. Spada MM. Pārskats par problemātisko interneta lietošanu. Addict Behav. 2014;39: 3 – 6. [PubMed] []
12. Li W, O'Brien JE, Snyder SM, Howard MO. Interneta atkarības / patoloģiskas interneta lietošanas raksturojums ASV universitāšu studentiem: kvalitatīvas metodes izpēte. PLoS Viens. 2015;10: e0117372. [PMC bezmaksas raksts] [PubMed] []
13. Dong G, Lu Q, Zhou H, Zhao X. prekursors vai sekas: patoloģiski traucējumi cilvēkiem ar interneta atkarības traucējumiem. PLoS Viens. 2011;6: e14703. [PMC bezmaksas raksts] [PubMed] []
14. Wei HT, Chen MH, Huang PC, Bai YM. Saikne starp tiešsaistes spēlēm, sociālo fobiju un depresiju: ​​interneta aptauja. BMC psihiatrija. 2012;12: 92. [PMC bezmaksas raksts] [PubMed] []
15. Yen JY, Ko CH, Yen CF, Chen CS, Chen CC. Saikne starp kaitīgo alkohola lietošanu un interneta atkarību starp studentiem: personības salīdzinājums. Psihiatrijas Clin Neurosci. 2009;63: 218 – 224. [PubMed] []
16. Lam LT, Peng Z, Mai J, Jing J. Saikne starp interneta atkarību un pašnodarbinātu rīcību pusaudžu vidū. Inj Prev. 2009;15: 403 – 408. [PubMed] []
17. Saule P, Johnson CA, Palmer P, Arpawong TE, Unger JB, Xie B, Rohrbach LA, Spruijt-Metz D, Sussman S. Vienlaicīgas un paredzamas attiecības starp kompulsīvu interneta lietošanu un vielu lietošanu: profesionālās vidusskolas skolēnu rezultāti Ķīnā un Amerikas Savienotās Valstis. Sabiedrības veselība. 2012;9: 660-673. [PMC bezmaksas raksts] [PubMed] []
18. Weinstein A, Feder LC, Rozenberga KP, Dannon P. Interneta atkarības traucējumi: Pārskats un pretrunas. In: Rosenberg KP, Feder LC, redaktori. Uzvedības atkarības: kritēriji, pierādījumi un ārstēšana. Kembridža (MA): Academic Press; 2014. lpp. 99 – 118. []
19. Starcevic V. Vai interneta atkarība ir noderīgs jēdziens? Aust NZJ psihiatrija. 2013;47: 16 – 19. [PubMed] []
20. Van Rooij AJ, Prause N. Kritisks “Interneta atkarības” kritēriju pārskats ar ieteikumiem nākotnei. J Behav Addict. 2014;3: 203-213. [PMC bezmaksas raksts] [PubMed] []
21. van Rooij AJ, Schoenmakers TM, van de Eijnden RJ, van de Mheen D. Kompulsīva interneta izmantošana: tiešsaistes spēļu un citu interneta lietojumprogrammu nozīme. J Adolesc Veselība. 2010;47: 51 – 57. [PubMed] []
22. Tao R, Huang X, Wang J, Zhang H, Zhang Y, Li M. Ierosinātie diagnostikas kritēriji interneta atkarībai. Atkarība. 2010;105: 556 – 564. [PubMed] []
23. Zhang L, Amos C, McDowell WC. Salīdzinošs pētījums par interneta atkarību starp ASV un Ķīnu. Cyberpsychol Behav. 2008;11: 727 – 729. [PubMed] []
24. Shapira NA, Lessig MC, Goldsmith TD, Szabo ST, Lazoritz M, Gold MS, Stein DJ. Problēmu lietošana internetā: ierosinātie klasifikācijas un diagnostikas kritēriji. Depresējiet trauksmi. 2003;17: 207 – 216. [PubMed] []
25. Chakraborty K, Basu D, Vijaya Kumar KG. Interneta atkarība: vienprātība, pretrunas un turpmākā rīcība. Austrumāzijas arka psihiatrija. 2010;20: 123 – 132. [PubMed] []
26. Caselli G, Soliani M, Spada MM. Vēlmes domāšanas ietekme uz tieksmi: eksperimentāla izpēte. Psychol Addict Behav. 2013;27: 301 – 306. [PubMed] []
27. Carli V, Durkee T, Wasserman D, Hadlaczky G, Despalins R, Kramarz E, Wasserman C, Sarchiapone M, Hoven CW, Brunner R, Kaess M. Saikne starp patoloģisko interneta lietošanu un komorbidālo psihopatoloģiju: sistemātiska pārskatīšana. Psihopatoloģija. 2013;46: 1 – 13. [PubMed] []
28. Li W, O'Brien JE, Snyder SM, Howard MO. Diagnostikas kritēriji problemātiskai interneta lietošanai ASV universitāšu studentu vidū: Jauktu metožu novērtējums. PLoS Viens. 2016;11: e0145981. [PMC bezmaksas raksts] [PubMed] []
29. Lortie CL, Guitton MJ. Interneta atkarības novērtēšanas instrumenti: dimensiju struktūra un metodiskais statuss. Atkarība. 2013;108: 1207 – 1216. [PubMed] []
30. Marazziti D, Presta S, Baroni S, Silvestri S, Dell'Osso L. Uzvedības atkarības: jauns izaicinājums psihofarmakoloģijai. CNS Spectr. 2014;19: 486 – 495. [PubMed] []
31. Lee HW, Choi JS, Shin YC, Lee JY, Jung HY, Kwon JS. Impulsivitāte interneta atkarībā: salīdzinājums ar patoloģiskām azartspēlēm. Cyberpsychol Behav Soc Netw. 2012;15: 373 – 377. [PubMed] []
32. Kim SH, Baik SH, Park CS, Kim SJ, Choi SW, Kim SE. Samazināta striatāla dopamīna D2 receptoriem cilvēkiem ar interneta atkarību. Neuroreport. 2011;22: 407 – 411. [PubMed] []
33. Kühn S, Gallinat J. Brains tiešsaistē: pastāvīgās interneta izmantošanas strukturālās un funkcionālās korelācijas. Addict Biol. 2015;20: 415 – 422. [PubMed] []
34. Petijs NM, Rehbeins F, Gentile DA, Lemmens JS, Rumpf HJ, Mößle T, Bischof G, Tao R, Fung DS, Borges G, Auriacombe M, González Ibáñez A, Tam P, O'Brien CP. Starptautiska vienprātība par interneta spēļu traucējumu novērtēšanu, izmantojot jauno DSM-5 pieeju. Atkarība. 2014;109: 1399 – 1406. [PubMed] []
35. Ko CH, Yen JY, Yen CF, Chen CS, Chen CC. Saikne starp interneta atkarību un psihiskiem traucējumiem: literatūras apskats. Eur Psihiatrija. 2012;27: 1 – 8. [PubMed] []
36. IBM Statistikas pakete sociālajām zinātnēm (SPSS) Version 22.0. Armonk, NY: IBM Corp; 2013. []
37. Rücker J, Akre C, Berchtold A, Suris JC. Problēmu lietošana internetā ir saistīta ar vielu lietošanu jauniešiem. Acta Paediatr. 2015;104: 504 – 507. [PubMed] []
38. Meyer PJ, King CP, Ferrario CR. Motivācijas procesi, kas ir atkarīgi no narkotiku lietošanu. Curr Top Behav Neurosci. 2016;27: 473-506. [PMC bezmaksas raksts] [PubMed] []
39. Istituto Superiore di Sanità Indagine sulle caratteristice e sull'operativité dei servis e delle strutture per il trattamento del goocio di azzardo. 2017. Pieejams no: http://old.iss.it/binary/ogap/cont/Indagine_sulle_caratteristiche_e_sull_operativita_768_.pdf. []
40. Durkee T, Kaess M, Carli V, Parzer P, Wasserman C, Floderus B, Apter A, Balazs J, Barzilay S, Bobes J, Brunner R, Corcoran P, Cosman D, Cotter P, Despalins R, Graber N, Guillemin F , Haring C, Kahn, JP, Mandelli, L, Marusic, D, Mészáros, G, Musa, GJ, Postuvan, V, Resch, F, Saiz, PA, Sisask, M, Varnik, A, Sarchiapone, M, Hoven, CW, Wasserman, D. \ t Eiropā: demogrāfiskie un sociālie faktori. Atkarība. 2012;107: 2210 – 2222. [PubMed] []
41. Canan F, Ataoglu A, Ozcetin A, Icmeli C. Saistība starp interneta atkarību un disociāciju starp Turcijas koledžas studentiem. Compr Psihiatrija. 2012;53: 422 – 426. [PubMed] []
42. Ni X, Yan H, Chen S, Liu Z. Faktori, kas ietekmē interneta atkarību Ķīnas jaunāko studentu izlasē. Cyberpsychol Behav. 2009;12: 327 – 330. [PubMed] []
43. Hall GW, Carriero NJ, Takushi RY, Montoya ID, Preston KL, Gorelick DA. Patoloģiskas azartspēles no kokaīna atkarīgajiem ambulatoriem. Am J Psihiatrijas. 2000;157: 1127 – 1133. [PubMed] []
44. Worhunsky PD, Potenza MN, Rogers RD. Izmaiņas funkcionālajos smadzeņu tīklos, kas saistīti ar zaudējumiem, kas saistīti ar azartspēļu traucējumiem un kokaīna lietošanas traucējumiem. Narkotiku atkarība no alkohola. 2017;178: 363-371. [PMC bezmaksas raksts] [PubMed] []
45. Dufour M, Nguyen N, Bertrand K, Perreault M, Jutras-Aswad D, Morvannou A, Bruneau J, Berbiche D, Roy É. Azartspēļu problēmas starp Kopienas kokaīna lietotājiem. J Gambl Stud. 2016;32: 1039 – 1053. [PubMed] []
46. Koob GF, Le Moal M. Narkotiku lietošana: hedoniska homeostatiska disregulācija. Zinātne. 1997;278: 52 – 58. [PubMed] []
47. Tucker J. Mīlestības dziedinošā jauda. J Fam Health. 2015;25: 23 – 26. [PubMed] []
48. McCreary AC, Müller CP, Filip M. Psychostimulants: Pamata un klīniskā farmakoloģija. Int Rev Neurobiol. 2015;120: 41 – 83. [PubMed] []
49. Hoare E, Milton K, Foster C, Allender S. Saistība starp mazkustīgo uzvedību un garīgo veselību pusaudžu vidū: sistemātiska pārskatīšana. Int J Behav Nutr Phys Act. 2016;13: 108. [PMC bezmaksas raksts] [PubMed] []
50. Sridhar GR, Sanjana NS. Miega, cirkadianālās ritmijas, aptaukošanās un diabēts. Pasaules J diabēts. 2016;7: 515-522. [PMC bezmaksas raksts] [PubMed] []
51. Catena-Dell'Osso M, Rotella F, Dell'Oso A, Fagiolini A, Marazziti D. Iekaisums, serotonīns un smaga depresija. Curr Drug Targets. 2013;14: 571 – 577. [PubMed] []
52. Derbyshire KL, Lust KA, Schreiber LR, Odlaug BL, Christenson GA, Golden DJ, Grant JE. Koledžas izlasē ir problemātisks interneta lietojums un ar to saistītie riski. Compr Psihiatrija. 2013;54: 415 – 422. [PubMed] []
53. Senormancı O, Saraçlı O, Atasoy N, Senormancı G, Koktürk F, Atik L. Interneta atkarības saistība ar kognitīvo stilu, personību un depresiju universitātes studentos. Compr Psihiatrija. 2014;55: 1385 – 1390. [PubMed] []
54. Vandelanotte C, Sugiyama T, Gardiner P, Owen N. Brīvā laika interneta un datoru lietošanas asociācijas ar liekā svara un aptaukošanās, fiziskās aktivitātes un mazkustīgu uzvedību: šķērsgriezuma pētījums. J Med Internet Res. 2009;11: e28. [PMC bezmaksas raksts] [PubMed] []
55. 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: 51 – 58. [PubMed] []
56. Carbonell X, Chamarro A, Oberst U, Rodrigo B, Prades M. Interneta un viedtālruņu problemātiska izmantošana universitātes studentos: 2006-2017. Sabiedrības veselība. 2018;15: pii: E475. [PMC bezmaksas raksts] [PubMed] []