Apakah Jenis Perkhidmatan Internet yang Membuat Remaja Ketagih? Berkaitan Penggunaan Internet Bermasalah (2020)

Penggunaan lucah adalah aplikasi internet yang paling ketagihan:

 "Kelaziman PIU adalah yang tertinggi di kalangan remaja yang paling banyak menggunakan internet untuk pornografi (19.6%), diikuti oleh permainan (9.3%) dan komuniti internet (8.4%)"

"Namun, nisbah peluang untuk PIU di antara mereka yang menggunakan internet kebanyakannya untuk pornografi adalah yang tertinggi, yang menunjukkan potensi ketagihan pornografi internet yang kuat berbanding dengan perkhidmatan internet lain"

Penggunaan lucah adalah aplikasi yang paling berkaitan dengan kemurungan, psikopatologi:

"Penemuan ini menunjukkan bahawa menggunakan internet terutamanya untuk pornografi dikaitkan dengan psikopatologi yang teruk, seperti kemurungan dan bunuh diri, serta potensi ketagihan yang kuat."

------------------------------------

2020 20 Apr; 16: 1031-1041. doi: 10.2147 / NDT.S247292

Abstrak

Tujuan:

Kajian ini menyelidiki kelaziman dan korelasi penggunaan internet bermasalah (PIU) pada sampel besar remaja berdasarkan jenis perkhidmatan internet yang digunakan.

Bahan dan Kaedah:

Kajian ini dijalankan dari tahun 2008 hingga 2010, dan 223,542 remaja berusia 12 hingga 18 tahun mengambil bahagian dalam kajian ini. Para peserta menjawab soal selidik laporan diri termasuk item untuk faktor demografi, masa penggunaan internet, perkhidmatan internet yang paling banyak digunakan dan kesihatan mental. PIU dinilai dengan Skala Proneness Ketagihan Internet untuk Remaja-Bentuk Pendek.

Results:

Tahap prevalensi keseluruhan PIU adalah 5.2%, dan kadar prevalensi berdasarkan strata adalah 7.7% pada lelaki dan 3.8% pada kanak-kanak perempuan. Pengedaran perkhidmatan internet yang paling banyak digunakan berbeza-beza antara jantina. Perkhidmatan internet yang paling biasa digunakan adalah permainan (58.1%) pada kanak-kanak lelaki dan blogging (22.1%) dan messenger / chatting (20.3%) pada kanak-kanak perempuan. Nisbah peluang untuk PIU jauh berbeza mengikut perkhidmatan internet yang paling banyak digunakan; menggunakan internet kebanyakannya untuk pornografi berbanding dengan pencarian maklumat mempunyai nisbah odds tertinggi (4.526 kali lebih tinggi). Episod kemurungan, ideasi bunuh diri, dan percubaan bunuh diri secara signifikan dikaitkan dengan nisbah kemungkinan lebih tinggi untuk PIU (masing-masing 1.725-, 1.747- dan 1.361 kali ganda).

Kesimpulan:

Kajian ini mengenal pasti maklumat penting klinikal mengenai PIU pada remaja. Pembahagian PIU mempunyai corak yang berbeza berdasarkan jantina dan perkhidmatan internet tertentu. Kajian PIU dengan metodologi dan alat penilaian yang jelas untuk PIU setiap perkhidmatan internet tertentu diperlukan.

KATA KUNCI: ketagihan; masa remaja; perbezaan jantina; penggunaan internet

PMID 32368065
PMCID: PMC7182452
DOI: 10.2147 / NDT.S247292

Pengenalan

Dalam dua dekad terakhir, internet telah memasuki kehidupan masyarakat dengan cara yang sangat pesat dan luas dan telah menjadi alat penting dalam kehidupan seharian, seperti membeli-belah, mendapatkan berita dan menghubungi rakan. Data tinjauan AS melaporkan bahawa kira-kira 90% orang dewasa mempunyai akses ke internet pada tahun 2019, dan bahagian orang yang tidak menggunakan internet menurun dari 48% pada tahun 2000 menjadi hanya 10% pada tahun 2019. Khususnya, remaja menggunakan internet lebih banyak dalam kehidupan seharian berbanding populasi lain. Pada tahun 2018, 95% remaja AS dilaporkan mempunyai akses ke telefon pintar, dan 45% remaja berada dalam talian secara hampir berterusan.

Walaupun internet memberikan pelbagai faedah, seperti pendidikan, hiburan, komunikasi sosial, kemudahan, dan kesejahteraan psikologi, banyak kajian melaporkan hubungan negatif internet dengan kesihatan mental remaja, termasuk kemurungan, kegelisahan sosial, bunuh diri, dan buli siber.- Terutama, penggunaan internet bermasalah (PIU) yang ditandai dengan penggunaan berlebihan dan ciri-ciri ketagihan adalah salah satu masalah terbesar dengan penggunaan internet pada populasi remaja, yang mana prevalensinya telah dilaporkan meningkat hingga 26.7% oleh kajian sebelumnya.,

Remaja diketahui rentan terhadap PIU kerana impulsivitas yang tinggi disertai dengan kematangan relatif korteks prefrontal (PFC), terutama pada masa awal dan pertengahan remaja.- Di samping itu, disregulasi emosi pada masa bayi awal (2 tahun) telah dilaporkan memberi kesan yang besar terhadap PIU pada remaja, yang menunjukkan bahawa perangai bawaan adalah salah satu faktor risiko utama PIU. Seks dikenali sebagai moderator pembezaan lain bagi corak PIU. Kanak-kanak lelaki lebih cenderung menggunakan permainan internet, sedangkan kanak-kanak perempuan lebih banyak menggunakan perkhidmatan rangkaian sosial daripada kanak-kanak lelaki., Selain itu, faktor persekitaran, termasuk hubungan dengan ibu bapa dan rakan sebaya juga dilaporkan sebagai salah satu peramal untuk PIU pada remaja. Contohnya, Badenes-Ribera et al melaporkan bahawa hubungan dengan ibu bapa mereka mempengaruhi tahap PIU paling banyak pada remaja awal, sedangkan hubungan rakan sebaya adalah faktor yang paling relevan pada masa remaja yang lebih tua.

Begitu juga, beberapa kajian telah menyelidiki kebimbangan PIU dan faktor risiko yang berkaitan pada remaja, Walau bagaimanapun, definisi yang jelas mengenai PIU belum dibuat. Penyelidik telah menyiasat PIU dengan istilah dan konsep yang berbeza, seperti "ketagihan internet", "Penggunaan internet kompulsif", "Penggunaan internet yang bermasalah" dan "penggunaan internet patologi". Kajian lain yang menumpukan pada permainan internet telah menggunakan istilah "penggunaan permainan dalam talian yang bermasalah", "Ketagihan permainan internet" dan "gangguan permainan internet".

Walaupun istilah dan definisi yang berbeza ini merangkumi konstruk psikologi yang menyiratkan corak penggunaan internet yang tidak terkawal sehingga mengakibatkan gangguan klinikal, salah satu sebab kurangnya definisi standard emas ialah internet menawarkan pelbagai kandungan yang mungkin berkaitan dengan potensi ketagihan seperti permainan, perjudian, berbual atau pornografi. Muda menunjukkan bahawa ketagihan internet merangkumi pelbagai masalah kawalan impuls tingkah laku dan dikategorikan oleh lima subtipe tertentu, termasuk seksualiti siber, hubungan siber, paksaan bersih, kelebihan maklumat, dan ketagihan komputer.

Di antara subtipe khusus PIU ini, "gangguan permainan internet" dan "gangguan permainan" dimasukkan sebagai diagnosis dalam Bahagian 3 Manual Diagnostik dan Statistik Gangguan Mental (DSM-5) dan semakan terbaru Klasifikasi Penyakit Antarabangsa (ICD-11) oleh Pertubuhan Kesihatan Sedunia (WHO). Walaupun aktiviti internet bukan permainan tidak dianggap sebagai diagnosis formal kerana kurangnya bukti, masih terdapat kebimbangan mengenai aktiviti internet nongaming yang ketagihan seperti perjudian internet, rangkaian sosial dan pornografi dalam talian.

Walau bagaimanapun, di sebalik keprihatinan ini mengenai pelbagai subtipe PIU, kajian yang meneroka perbezaan ketagihan berdasarkan perkhidmatan internet tertentu masih kurang. Satu kajian Jerman baru-baru ini dengan 6,081 pelajar berusia 12-19 tahun menyiasat pengedaran aplikasi Internet yang digunakan secara intensif di PIU dan bukan PIU. Dalam kajian Rosenkranz et al aplikasi Internet yang paling banyak digunakan adalah laman rangkaian sosial dan berbual, dan aplikasi Internet yang paling ramalan untuk PIU adalah permainan dan perjudian. Walau bagaimanapun, kajian yang meneroka potensi pengedaran dan ketagihan berdasarkan penggunaan perkhidmatan internet tertentu masih kurang; sebenarnya, sepanjang pengetahuan kami, tidak ada kajian di Korea. Oleh itu, kajian ini bertujuan untuk mengkaji kelaziman dan korelasi PIU pada sampel besar remaja berdasarkan subjenis penggunaan internet.

Bahan dan Kaedah

Peserta

Kajian kami dilakukan dengan data yang berasal dari Survei Berasaskan Web Tingkah Laku Risiko Remaja Korea 2008, 2009 dan 2010 (KYRBS). KYRBS adalah kajian keratan rentas bertahun-tahun yang telah dilakukan setiap tahun oleh Pusat Kawalan dan Pencegahan Penyakit Korea (CDC) sejak tahun 2005. KYRBS memberi tumpuan kepada tingkah laku berisiko kesihatan di kalangan remaja. Tinjauan dilakukan dengan soal selidik yang dilengkapkan oleh remaja, yang terdiri daripada 125 item, termasuk maklumat mengenai penggunaan tembakau, penggunaan alkohol, kegemukan, aktiviti fizikal, tingkah laku seksual, penggunaan zat, penggunaan Internet, dan kesihatan mental. Populasi sasarannya adalah pelajar sekolah menengah dan menengah yang mewakili nasional berusia 12-18 tahun di Korea, diambil dari 400 sekolah menengah dan 400 sekolah menengah setiap tahun. Jumlah peserta adalah 223,542, dan KYRBS 2008, 2009 dan 2010 masing-masing merangkumi 75,238, 75,066 dan 73,238 peserta. Sebelum masuk belajar, arahan penuh mengenai tujuan dan kaedah kajian diberikan kepada pelajar oleh guru terlatih, dan persetujuan bertulis diperoleh daripada pelajar. Pelajar yang bersetuju untuk menyertai melengkapkan soal selidik tanpa nama, yang disajikan di komputer. Lembaga Kajian Institusi CDC telah meluluskan protokol untuk KYRBS.

Penilaian

Untuk menilai PIU, Skala Proneness Ketagihan Internet untuk Bentuk Pendek Remaja (skala KS) yang dikembangkan oleh Kim et al telah digunakan. Skala KS adalah skala laporan diri 20 item yang dinilai pada skala Likert 4 mata (1 = tidak pernah, 2 = kadang-kadang, 3 = sering, atau 4 = selalu). Ini terdiri daripada enam subfaktor: (1) gangguan fungsi adaptif (6 item), (2) jangkaan positif (1 item), (3) penarikan (4 item), (4) hubungan interpersonal maya (3 item), (5 ) tingkah laku menyimpang (2 item), dan (6) toleransi (4 item). Responden dikategorikan berdasarkan skor menjadi salah satu daripada tiga kumpulan: PIU pasti, PIU berkemungkinan, dan pengguna internet biasa. PIU pasti ditentukan oleh jumlah skor 53 ke atas atau kehadiran semua perkara berikut: skor fungsi adaptif 17 atau lebih tinggi; skor pengeluaran 11 atau ke atas; dan skor toleransi 13 ke atas. Kemungkinan PIU ditakrifkan oleh skor keseluruhan antara 48 dan 52 atau kehadiran semua perkara berikut: skor fungsi adaptif 15 atau lebih tinggi; skor pengeluaran 10 atau lebih; dan skor toleransi 12 ke atas. Dalam kajian ini, kumpulan PIU didefinisikan sebagai peserta dalam kumpulan PIU yang pasti dan berkemungkinan.

Waktu penggunaan internet ditanya dengan item "Berapa jam dan menit Anda menggunakan internet pada hari kerja dan hujung minggu dalam 30 hari terakhir?" Perkhidmatan internet yang terutama digunakan oleh peserta ditanya oleh item "Layanan apa yang biasanya Anda gunakan internet?" dengan pilihan pilihan termasuk pencarian maklumat, utusan / sembang, permainan, menonton filem, mendengar muzik, menonton video seperti kandungan buatan pengguna, e-mel, membeli-belah, pornografi, blog, dll. Kehadiran episod depresi, ideasi bunuh diri, dan percubaan bunuh diri ditanyakan oleh item untuk setiap pengalaman dalam 12 bulan terakhir dengan jawapan 'ya' atau 'tidak' seperti berikut: "Adakah anda pernah merasa sedih atau putus asa untuk menghentikan kehidupan seharian anda selama dua minggu dalam 12 bulan terakhir? " untuk kemurungan, "Adakah anda pernah berfikir tentang bunuh diri dengan serius dalam 12 bulan terakhir?" untuk ideasi bunuh diri, dan "Adakah anda pernah cuba membunuh diri dalam 12 bulan terakhir?" untuk percubaan bunuh diri.

Statistik

Statistik deskriptif digunakan untuk analisis ciri demografi. Untuk menganalisis hubungan antara perkhidmatan internet yang paling sering digunakan, kelaziman dan korelasi PIU dan statistik deskriptif, ujian chi-square dan analisis varians (ANOVA) diadopsi. Untuk memeriksa nisbah peluang untuk PIU mengikut korelasi yang berkaitan, regresi logistik dengan PIU sebagai pemboleh ubah bersandar digunakan oleh dua model. Model pertama merangkumi seks, kelas, perkhidmatan internet yang paling banyak digunakan, episod kemurungan, ideasi bunuh diri dan percubaan bunuh diri sebagai pemboleh ubah bebas. Model 2 menambahkan status sosioekonomi dan pencapaian sekolah sebagai kovariasi ke model 1. Analisis statistik dilakukan menggunakan pakej perisian SPSS 25.0 untuk Windows (SPSS Inc., Chicago, IL).

Hasil

Ciri-ciri Demografi

Ciri demografi ditunjukkan dalam Jadual 1. Secara keseluruhan, 223,542 pelajar sekolah menengah dan menengah mengambil bahagian dalam kajian ini, dan 52.5% adalah lelaki. Keseluruhan prevalensi PIU adalah 5.8%, dan kumpulan pengguna internet berisiko tinggi di kalangan kumpulan PIU adalah 3.2%. Kelaziman PIU berdasarkan seks adalah 7.7% pada kanak-kanak lelaki dan 3.8% pada kanak-kanak perempuan. Bahagian peserta yang mengalami episod kemurungan, ideasi bunuh diri, dan percubaan bunuh diri masing-masing adalah 38.0%, 19.1%, dan 4.8%.

Jadual 1

Ciri-ciri Demografi

n (%)
Jumlah223542
tahun
 200875238 (33.7)
 200975066 (33.6)
 201073238 (32.8)
Seks
 Lelaki117281 (52.5)
 Perempuan106261 (47.5)
Gred
 Sekolah Menengah ke-138219 (17.1)
 Sekolah menengah ke-238423 (17.2)
 Sekolah menengah ke-338280 (17.1)
 Sekolah menengah ke-137218 (16.6)
 Sekolah menengah ke-236926 (16.5)
 Sekolah menengah ke-334476 (15.4)
PIU
 Jumlah13056 (5.8)
 Pengguna berisiko tinggi7183 (3.2)
 Pengguna berisiko berpotensi5873 (2.6)
 Episod kemurungan; iya84848 (38.0)
 Idea bunuh diri; iya42728 (19.1)
 Percubaan bunuh diri; iya10778 (4.8)
Status sosioekonomi
 Tinggi13775 (6.2)
 Tinggi-tengah48348 (21.6)
 Tengah105472 (47.2)
 Rendah-tengah41322 (18.5)
 Rendah14625 (6.5)
Pencapaian Sekolah
 Tinggi25440 (11.4)
 Tinggi-tengah52399 (23.4)
 Tengah60448 (27.0)
 Rendah-tengah57183 (25.6)
 Rendah28072 (12.6)

Singkatan: PIU, penggunaan internet yang bermasalah.

Kelaziman dan Hubungan PIU Berdasarkan Perkhidmatan Internet Yang Paling Digunakan

Di antara semua peserta, perkhidmatan internet yang paling biasa digunakan adalah permainan internet (35.0%), diikuti dengan pencarian maklumat (16.2%), berbual (14.1%), dan blog (12.1%) (Jadual 2 and Rajah 1). Walau bagaimanapun, bahagian perkhidmatan internet yang paling banyak digunakan berbeza antara budak lelaki dan perempuan (x2 = 9144.0; p <0.001). Walaupun perkhidmatan yang paling banyak digunakan untuk kanak-kanak lelaki adalah permainan internet (58.1%), gadis paling banyak menggunakan blog (22.1%) dan berbual (20.3%).

Jadual 2

Perkaitan antara Perkhidmatan Internet yang Paling Banyak Digunakan dan Kelaziman dan Hubungan PIU

Perkhidmatan Internet Paling Banyak DigunakanPencarian MaklumatUtusan / BerbualpermainanMenonton filemMendengar MuzikMenonton Video (iaitu UCC)Komuniti Internet atau KelabE-MailMembeli-belah dalam talianPornografi InternetBloggingdan lain-lainJumlahStatistik F atau χ2
Jumlah
 n36,15031,44678,325824821,0752896403211475315171627,1426050223,542
 %16.214.135.03.79.41.31.80.52.40.812.12.7100.0
Seks
 Lelaki; n16,857987368,1394415725711581064313780156536372223117,28169144.0 *
 %14.48.458.13.86.21.00.90.30.71.33.11.9100.0
 Perempuan; n19,29321,57310,186383313,81817382968834453515123,5053827102,434
 %18.220.39.63.613.01.62.80.84.30.122.13.6100.0
Masa Penggunaan Internet; Maksud (SD)
 Hari minggu; Jam1.1 (1.3)1.6 (1.6)1.6 (1.8)1.3 (1.5)1.1 (1.3)1.4 (1.4)1.7 (1.5)1.0 (1.2)1.3 (1.3)2.0 (3.0)1.4 (1.4)1.5 (1.7)457.5 *
 Hujung minggu; Jam1.8 (1.8)2.4 (2.1)3.1 (2.5)2.4 (2.1)1.8 (1.7)2.4 (2.1)3.0 (2.2)1.5 (1.7)2.1 (1.8)2.8 (3.4)2.2 (1.9)2.4 (2.3)1112.5 *
Skala KS1298.4 *
 Maksudnya27.829.633.029.127.029.832.926.427.836.228.728.6
 SD8.69.010.58.97.78.99.77.77.818.18.18.9
Jumlah PIU; Ya3791.9 *
 n1217153473173345161223392514933691125613,056
 %3.44.99.34.02.44.28.42.22.819.63.44.25.8
Hanya PIU Yang Mesti; Ya2624.9 *
 n66681740261952726017411842694561537183
 %1.82.65.12.41.32.14.31.01.615.71.72.53.2
Episod Depresi; Ya3867.8 *
 n13,41215,17124,0813307828811041585443222585812,149222584,848
 %37.148.230.740.139.338.139.338.641.950.044.836.838.0
Idea Bunuh Diri; Ya1918.0 *
 n6107794712,3071662399954587621211005336,2081,23242,728
 %16.925.315.720.219.018.821.718.520.731.122.920.419.1
Percubaan Bunuh Diri; Ya1386.4 *
 n13322458281340197210218058274235166528810,778
 %3.77.83.64.94.63.54.55.15.213.76.14.84.8

Catatan: * p <0.001.

Singkatan: PIU, Penggunaan internet yang bermasalah; UCC, kandungan buatan pengguna; Skala KS, Skala Proneness Ketagihan Internet untuk Remaja-Bentuk Pendek; SD, sisihan piawai.

Fail luaran yang menyimpan gambar, ilustrasi, dll. Nama objek adalah NDT-16-1031-g0001.jpg

Perkhidmatan internet yang paling banyak digunakan mengikut jantina (%).

Kadar prevalensi PIU pada pengguna setiap perkhidmatan internet tertentu juga berbeza secara signifikan berdasarkan perkhidmatan internet yang paling banyak digunakan (x2 = 3791.9; p <0.001). Kelaziman PIU adalah yang paling tinggi pada remaja yang paling banyak menggunakan internet untuk pornografi (19.6%), diikuti oleh permainan (9.3%) dan komuniti internet (8.4%) (Jadual 2 and Rajah 2). Peratusan pengguna permainan internet antara keseluruhan kumpulan mereka yang mempunyai PIU adalah yang tertinggi sebanyak 56.0%.

Fail luaran yang menyimpan gambar, ilustrasi, dll. Nama objek adalah NDT-16-1031-g0002.jpg

Kelaziman PIU mengikut perkhidmatan internet yang paling banyak digunakan (%).

Singkatan: PIU, penggunaan internet yang bermasalah; UCC, kandungan buatan pengguna.

Bahagian peserta dengan pengalaman episod kemurungan, ideasi dan cubaan bunuh diri juga paling tinggi di kalangan remaja yang paling banyak menggunakan internet untuk pornografi (masing-masing 50.0%, 31.1% dan 13.7%), diikuti dengan berbual (48.2%, 25.3 %, dan 7.8%, masing-masing) dan blogging (44.8%, 22.9%, dan 6.1%).

Nisbah Peluang Berada dalam Kumpulan PIU Berdasarkan Pembolehubah Demografi dan Penggunaan Internet

Jadual 3 menunjukkan nisbah kemungkinan berada dalam kumpulan PIU berdasarkan pemboleh ubah demografi dan penggunaan internet. Nisbah kemungkinan jauh lebih tinggi pada kanak-kanak lelaki berbanding kanak-kanak perempuan (OR = 1.520; p <0.001). Berbanding dengan peserta termuda, kumpulan pelajar yang lebih tua menunjukkan nisbah peluang yang jauh lebih tinggi, 1.274 hingga 1.319 kali ganda lebih tinggi, untuk PIU.

Jadual 3

Regresi Logistik untuk PIU dengan Covariates

PembolehubahModel 1Model 2
OR95% CIpOR95% CIp
Seks
 Perempuanrujukan
 Lelaki1.5011.432kepada1.573. 0001.5201.450kepada1.593. 000
Gred
 Sekolah Menengah ke-1rujukan
 Sekolah menengah ke-21.3031.223kepada1.387. 0001.2741.196kepada1.357. 000
 Sekolah menengah ke-31.3681.285kepada1.457. 0001.3271.246kepada1.413. 000
 Sekolah menengah ke-11.3341.251kepada1.423. 0001.2861.205kepada1.373. 000
 Sekolah menengah ke-21.3101.226kepada1.399. 0001.2381.158kepada1.323. 000
 Sekolah menengah ke-31.4041.313kepada1.501. 0001.3191.232kepada1.411. 000
Perkhidmatan Internet Paling Banyak Digunakan
 Pencarian maklumatrujukan
 Utusan / berbual1.3781.274kepada1.490. 0001.2851.188kepada1.391. 000
 permainan2.8242.644kepada3.015. 0002.6612.491kepada2.843. 000
 Menonton filem1.127. 995kepada1.276. 0601.096. 967kepada1.241. 152
 Muzik mendengarkan. 743. 668kepada. 825. 000. 733. 660kepada. 814. 000
 Menonton video (iaitu UCC)1.2871.063kepada1.559. 0101.2781.055kepada1.548. 012
 Komuniti internet atau kelab2.7852.453kepada3.162. 0002.8222.485kepada3.206. 000
 E-mel. 682. 456kepada1.019. 062. 658. 440kepada. 985. 042
 membeli-belah dalam talian. 893. 750kepada1.063. 203. 873. 733kepada1.040. 128
 Pornografi internet4.9444.311kepada5.670. 0004.5263.941kepada5.198. 000
 Blogging1.058. 967kepada1.158. 2171.023. 935kepada1.120. 616
 dan lain-lain1.3411.167kepada1.541. 0001.3351.162kepada1.535. 000
Episod Depresi
 Tidakrujukan
 Ya1.7821.710kepada1.857. 0001.7251.655kepada1.798. 000
Idea Bunuh Diri
 Tidakrujukan
 Ya1.8131.728kepada1.903. 0001.7471.664kepada1.833. 000
Percubaan Bunuh Diri
 Tidakrujukan
 Ya1.4501.353kepada1.553. 0001.3611.270kepada1.459. 000

Nota: Model 1 merangkumi jenis kelamin, kelas, perkhidmatan internet yang paling banyak digunakan, episod kemurungan, ideasi bunuh diri dan percubaan bunuh diri sebagai kovariat. Model 2 merangkumi status sosioekonomi dan pencapaian sekolah sebagai kovariat selain model 1.

Singkatan: PIU, penggunaan internet yang bermasalah; UCC, kandungan buatan pengguna

Berbanding dengan remaja yang menggunakan internet untuk mencari maklumat paling banyak, nisbah kemungkinan untuk PIU pada remaja yang paling banyak menggunakan internet untuk pornografi adalah yang tertinggi (OR = 4.526, p <0.001), diikuti oleh mereka yang menggunakan internet untuk komuniti (OR = 2.822, p <0.001) dan permainan (OR = 2.661, p <0.001). Mereka yang menggunakan internet paling banyak untuk mendengar muzik (OR = 0.733, p <0.001) dan e-mel (OR = 0.658, p = 0.042) menunjukkan nisbah kemungkinan lebih rendah daripada remaja yang menggunakan internet untuk mencari maklumat. Tidak ada perbezaan yang signifikan dalam nisbah peluang antara kumpulan yang menggunakan internet kebanyakannya untuk mencari maklumat dan kumpulan yang menonton filem, membeli-belah dalam talian dan blog.

Perkaitan Antara Psikopatologi dan Risiko untuk PIU

Bahagian peserta dengan pengalaman episod kemurungan, ideasi bunuh diri, dan percubaan bunuh diri dalam 12 bulan terakhir adalah kumpulan tertinggi yang menggunakan internet paling banyak untuk pornografi (masing-masing 50.0%, 31.1%, dan 13.7%), diikuti oleh messenger / chatting (masing-masing 48.2%, 25.3%, dan 7.8%) dan blogging (masing-masing 44.8%, 22.9%, dan 6.1%) (Jadual 2). Kehadiran episod kemurungan, ideasi bunuh diri dan percubaan bunuh diri juga dikaitkan secara signifikan dengan nisbah kemungkinan lebih tinggi untuk PIU di antara keseluruhan sampel. (ATAU = 1.725, p <0.001; ATAU = 1.747, p <0.001; dan 1.361, p <0.001, masing-masing) (Jadual 3).

Perbincangan

Kajian kami menyelidiki kelaziman dan korelasi PIU pada sebilangan besar remaja berdasarkan perkhidmatan internet yang paling biasa digunakan. Dalam kajian kami, prevalensi keseluruhan PIU adalah 5.4%, yang setanding dengan kajian sebelumnya yang dilakukan di negara lain. Beberapa kajian sebelumnya mengenai PIU melaporkan pelbagai prevalensi PIU. Sebagai contoh, sebuah kajian yang dilakukan di sembilan negara Eropa melaporkan prevalensi 25%, antara 14% hingga 55% di seluruh negara. Kajian lain yang dilakukan di enam negara Asia melaporkan bahawa prevalensi penggunaan internet ketagihan yang disaring oleh Internet Addiction Test (IAT) berkisar antara 1% di Korea Selatan hingga 5% di Filipina, dan prevalensi PIU berkisar antara 13% hingga 46% . Ulasan sistematik mengenai ketagihan internet juga telah melaporkan pelbagai kadar prevalensi dari 1% hingga 18.7% dan dari 0.8% hingga 26.7%. Kajian-kajian ini berpendapat bahawa rentang kadar prevalensi yang luas untuk PIU mungkin disebabkan oleh kurangnya konsistensi dalam metodologi, seperti definisi, alat penilaian dan pemotongan untuk PIU., Oleh itu, kajian masa depan dengan definisi dan alat penilaian yang lebih dipersetujui untuk PIU diperlukan untuk mengesahkan kelaziman PIU. Namun demikian, meta-analisis dengan 27 kajian dari tahun 1998 hingga 2006 melaporkan rata-rata prevalensi gangguan permainan internet sebanyak 4.7%, walaupun terdapat banyak kadar prevalensi, yang selaras dengan kajian kami.

Dalam kajian kami, kanak-kanak lelaki menunjukkan prevalensi PIU lebih tinggi daripada kanak-kanak perempuan sekitar dua kali ganda. Ini adalah penemuan yang konsisten dengan beberapa kajian sebelumnya yang melaporkan bahawa seks lelaki adalah faktor risiko PIU.- Walau bagaimanapun, kajian lain melaporkan corak berlainan perbezaan jantina untuk prevalensi PIU. Contohnya, Durkee et al melaporkan bahawa terdapat variasi kecil dalam kadar prevalensi PIU antara jantina dalam satu kajian dengan remaja dari 11 negara Eropah walaupun terdapat beberapa perbezaan antara budaya. Satu kajian di Kanada juga melaporkan tidak ada perbezaan jantina dalam prevalensi PIU. Di samping itu, satu kajian dengan orang dewasa dari 9 negara Eropah melaporkan bahawa keseluruhan PIU lebih banyak berlaku pada wanita berbanding lelaki. Perbezaan ini mengenai perbezaan jantina dalam PIU boleh disebabkan oleh perbezaan antara budaya. Walau bagaimanapun, untuk memahami perbezaan ini dalam perbezaan jantina dalam kelaziman PIU, meneroka perkhidmatan khusus yang digunakan melalui internet oleh kedua-dua jantina juga harus diambil kira.

Dalam kajian kami, perkhidmatan internet yang paling sering digunakan di antara semua peserta adalah permainan internet diikuti dengan pencarian maklumat, pemesejan / chatting, dan blogging. Walau bagaimanapun, pengedaran perkhidmatan internet yang paling banyak berbeza antara jenis kelamin. Walaupun kanak-kanak lelaki menggunakan internet untuk permainan paling banyak, kanak-kanak perempuan paling kerap menggunakan internet untuk berblog dan menghantar pesanan / berbual. Kecenderungan ini selaras dengan penemuan dalam kajian sebelumnya. Kanak-kanak perempuan dilaporkan lebih cenderung menggunakan pesanan segera (74%) dan perkhidmatan rangkaian sosial (70%) daripada kanak-kanak lelaki berumur 15 hingga 17 tahun (masing-masing 62% dan 54%)., Dufour et al juga melaporkan bahawa peratusan penggunaan rangkaian sosial dan blog yang berlebihan adalah lebih tinggi pada kanak-kanak perempuan berbanding kanak-kanak lelaki. Sebaliknya, penggunaan permainan internet secara konsisten dilaporkan lebih tinggi pada lelaki berbanding wanita.,,, Walaupun sebab sebenar perbezaan berkaitan seks dalam penggunaan internet tidak difahami dengan baik, kajian terdahulu untuk menjelaskan perbezaan seks dalam penglibatan permainan komputer yang difokuskan pada aspek seperti kandungan dan reka bentuk permainan khas, keganasan permainan, struktur permainan yang kompetitif, dan interaksi sosial dalam permainan. Hasil kami untuk penggunaan internet yang lebih tinggi untuk berblog dan berbual dan penggunaan internet yang lebih rendah untuk permainan pada kanak-kanak perempuan daripada kanak-kanak lelaki mungkin berkaitan dengan bukti yang mantap bahawa wanita lebih berorientasi interpersonal, sementara lelaki lebih berorientasi maklumat / tugas.

Dalam kajian kami, jumlah individu dengan PIU adalah yang tertinggi dalam pengguna permainan internet (merangkumi lebih daripada 50% daripada keseluruhan kumpulan PIU), dan nisbah peluang untuk PIU juga sangat tinggi pada pengguna permainan internet. Penemuan ini memberikan bukti yang menyokong keprihatinan yang berlaku untuk permainan internet dan kemasukan gangguan permainan internet dalam sistem kriteria diagnostik., Walaupun begitu, potensi ketagihan pornografi internet juga harus diberi perhatian. Perkadaran pornografi internet sebagai perkhidmatan internet yang paling banyak digunakan tidak tinggi (0.8%) dan lebih jarang berlaku pada kanak-kanak perempuan (0.1%). Walau bagaimanapun, nisbah peluang untuk PIU di antara mereka yang menggunakan internet kebanyakannya untuk pornografi adalah yang tertinggi, yang menunjukkan potensi ketagihan pornografi internet yang kuat berbanding dengan perkhidmatan internet lain. Sudah tentu, penggunaan pornografi bukanlah masalah yang disebabkan oleh internet sahaja. Telah dibahaskan bahawa pengguna internet yang berlebihan bukan penagih internet tetapi hanya menggunakan internet sebagai media untuk tingkah laku ketagihan yang lain., Walau bagaimanapun, kajian sebelumnya menunjukkan bahawa penggunaan pornografi dalam talian semakin meningkat, dan peningkatan "triple A" (aksesibiliti, keterjangkauan, dan anonimitas) yang disediakan oleh internet telah meningkatkan potensi risiko untuk penggunaan pornografi dalam talian yang bermasalah. Di samping itu, penemuan kami tidak konsisten dengan hasil kajian sebelumnya dari Rosenkranz et al yang melaporkan potensi ketagihan kandungan seksual yang lebih rendah berbanding permainan dan perjudian. Hasil perbezaan ini mengenai potensi ketagihan kandungan seksual antara kajian mungkin disebabkan oleh perbezaan sosio-persekitaran. Oleh itu, kajian lanjutan untuk memahami dan melindungi remaja daripada risiko penggunaan pornografi internet bermasalah diperlukan.

Penemuan lain yang terkenal dalam kajian kami adalah hubungan yang signifikan antara nisbah peluang keseluruhan yang lebih tinggi untuk PIU dan psikopatologi, termasuk kemurungan dan ideasi dan cubaan bunuh diri, yang selaras dengan penemuan dari kajian sebelumnya yang melaporkan bahawa kumpulan pelajar dengan PIU lebih cenderung menunjukkan lebih banyak kemurungan dan tingkah laku bunuh diri dan mencederakan diri daripada kumpulan penggunaan internet biasa. Khususnya, menarik bahawa bahagian tindak balas 'ya' terhadap episod kemurungan, ideasi bunuh diri dan percubaan bunuh diri lebih tinggi pada pengguna messenger / chatting dan blog daripada pengguna perkhidmatan lain, kecuali pengguna pornografi internet, dan bahagian ini adalah yang terendah dalam pengguna permainan internet. Penemuan ini menunjukkan bahawa remaja yang tertekan lebih banyak melakukan interaksi sosial melalui internet daripada hiburan. Penemuan ini selaras dengan kajian sebelumnya yang juga melaporkan bahawa terdapat risiko kemurungan yang lebih tinggi pada pelajar dengan PIU nongaming daripada pelajar dengan PIU permainan. Sebagai tambahan, bahagian tindak balas “ya” terhadap episod kemurungan, ideasi bunuh diri dan percubaan bunuh diri adalah yang tertinggi dalam pengguna pornografi internet. Penemuan ini menunjukkan bahawa menggunakan internet terutamanya untuk pornografi dikaitkan dengan psikopatologi yang teruk, seperti kemurungan dan bunuh diri, serta potensi ketagihan yang kuat.

Batasan

Kajian kami mempunyai beberapa batasan yang harus diberi perhatian. Walaupun kami menjalankan kajian dengan sampel remaja yang besar, kajian kami didasarkan pada reka bentuk keratan rentas, yang membatasi penafsiran sebab-akibat. Contohnya, episod kemurungan, ideasi bunuh diri dan percubaan bunuh diri dikaitkan dengan nisbah kemungkinan PIU yang lebih tinggi, dan kita tidak dapat menentukan arah sebab. Oleh itu, kajian masa depan dengan reka bentuk membujur diperlukan. Kedua, walaupun kami cuba memasukkan pelbagai perkhidmatan internet yang digunakan oleh remaja dalam soal selidik, kami tidak memasukkan semua perkhidmatan. Sebagai contoh, perjudian internet adalah salah satu kebimbangan utama mengenai penggunaan internet, yang tidak termasuk dalam soal selidik. Ketiga, kajian kami berdasarkan laporan diri remaja sahaja, yang boleh membuat laporan tersebut berat sebelah. Pelaporan gejala psikiatri diketahui tidak sesuai di kalangan informan, seperti ibu bapa dan remaja. Oleh itu, mendapatkan maklumat daripada pelbagai informan, termasuk ibu bapa, adalah penting untuk penilaian sebenar gejala psikiatri. Nasib baik, kajian sebelumnya melaporkan bahawa laporan berdasarkan laporan diri oleh remaja untuk gejala gangguan ketagihan seperti alkohol dan penyalahgunaan bahan jauh lebih bertepatan dengan diagnosis sebenar daripada laporan dari ibu bapa. Di samping itu, kami menggunakan item kategori mudah yang disederhanakan untuk menilai kemurungan, ideasi bunuh diri, dan percubaan bunuh diri dan tidak termasuk alat penilaian yang disahkan. Walaupun item-item yang dipermudah ini diadopsi untuk meningkatkan kadar tindak balas oleh kuesioner lalai untuk sebilangan besar peserta, ini mungkin mengakibatkan kekurangan maklumat terperinci dan penyimpangan hubungan sebenar antara PIU dan psikologi remaja, seperti kemurungan dan bunuh diri. Akhirnya, maklumat mengenai ciri keluarga, seperti interaksi ibu bapa-anak dan gaya keibubapaan, tidak dimasukkan dalam kajian, yang merupakan faktor penting untuk memoderasi PIU pada remaja. Oleh itu, kajian masa depan termasuk maklumat yang lebih terperinci mengenai psikopatologi remaja dan ciri keluarga dari pelbagai informan dibenarkan untuk mengesahkan penemuan ini.

kesimpulan

Walaupun terdapat beberapa batasan, kajian kami mengenal pasti maklumat penting mengenai PIU pada remaja. Pembahagian perkhidmatan internet yang paling banyak digunakan mempunyai corak berbeza berdasarkan jantina. Kelaziman PIU juga menunjukkan perbezaan yang signifikan berdasarkan penggunaan perkhidmatan internet tertentu. Kajian masa depan PIU dengan metodologi dan alat penilaian yang jelas untuk setiap perkhidmatan internet tertentu diperlukan untuk mengembangkan strategi untuk melindungi remaja individu dari risiko PIU.

Penghargaan

Penulis mengucapkan terima kasih kepada Kementerian Pendidikan, Kementerian Kesihatan dan Kesejahteraan, dan Pusat Pengawalan dan Pencegahan Penyakit Korea Pusat Pengendalian dan Pencegahan Penyakit, yang memberikan data mentah.

Penyata Pembiayaan

Karya ini disokong oleh geran National Research Foundation of Korea (NRF) yang dibiayai oleh pemerintah Korea (MSIP; Kementerian Sains, ICT & Perancangan Masa Depan) (NRF-2018R1C1B5041143).

Sumbangan Pengarang

Semua pengarang memberikan sumbangan besar terhadap konsepsi dan reka bentuk, pemerolehan data, atau analisis dan interpretasi data; mengambil bahagian dalam menyusun artikel atau merevisinya secara kritikal untuk kandungan intelektual yang penting; memberikan kelulusan akhir versi yang akan diterbitkan; dan bersetuju untuk bertanggungjawab terhadap semua aspek pekerjaan.

Pendedahan

Para penulis melaporkan tidak ada konflik kepentingan dalam karya ini.

Rujukan

1. Anderson M, Perrin A, Jiang J, Kumar M. 10% orang Amerika Tidak Menggunakan Internet. Siapakah mereka? Washington, DC: Pusat Penyelidikan Pew; 2019. []
2. Anderson M, Jiang J. Remaja, Media Sosial & Teknologi 2018. Washington, DC: Pusat Penyelidikan Pew; 2018. []
3. E kasar, Juvonen J, Gable S. Penggunaan internet dan kesejahteraan pada masa remaja. Isu J Soc. 2002;58:75–90. doi:10.1111/1540-4560.00249 [CrossRef] []
4. Caplan SE. Hubungan antara kesunyian, kegelisahan sosial, dan penggunaan internet yang bermasalah. Cyberpsychol Behav. 2006;10(2): 234–242. doi: 10.1089 / cpb.2006.9963 [PubMed] [CrossRef] []
5. Daine K, Hawton K, Singaravelu V, Stewart A, Simkin S, Montgomery P. Kekuatan web: kajian sistematik mengenai pengaruh internet terhadap bahaya diri dan bunuh diri pada orang muda. PLoS Satu. 2013;8(10): e77555. doi: 10.1371 / jurnal.pone.0077555 [Artikel percuma PMC] [PubMed] [CrossRef] []
6. Kiriakidis SP, Kavoura A. Buli siber: tinjauan literatur mengenai gangguan melalui internet dan cara elektronik lain. Kesihatan Komuniti Fam. 2010;33(2):82–93. doi:10.1097/FCH.0b013e3181d593e4 [PubMed] [CrossRef] []
7. KS Muda, Rogers RC. Hubungan antara kemurungan dan ketagihan internet. Cyberpsychol Behav. 1998;1(1): 25–28. doi: 10.1089 / cpb.1998.1.25 [CrossRef] []
8. Kuss DJ, Griffiths MD, Karila L, Billieux J. Ketagihan internet: semakan sistematik kajian epidemiologi untuk dekad yang lalu. Curr Pharm Des. 2014;20(25): 4026–4052. doi: 10.2174 / 13816128113199990617 [PubMed] [CrossRef] []
9. Pontes HM, Kuss DJ, Griffiths MD. Psikologi klinikal ketagihan internet: tinjauan mengenai konseptualisasi, kelaziman, proses neuron, dan implikasi untuk rawatan. Neurosci Neuroecon. 2015;4: 11-23. []
10. Cerniglia L, Cimino S, Ballarotto G, et al. Kemalangan kenderaan bermotor dan remaja: kajian empirikal mengenai profil emosi dan tingkah laku mereka, strategi pertahanan dan sokongan ibu bapa. Transp Res F. 2015;35: 28–36. doi: 10.1016 / j.trf.2015.09.002 [CrossRef] []
11. Steinberg L. Model dwi sistem pengambilan risiko remaja. Dev Psychobiol. 2010;52(3): 216–224. doi: 10.1002 / dev.20445 [PubMed] [CrossRef] []
12. Cerniglia L, Guicciardi M, Sinatra M, Monacis L, Simonelli A, Cimino S. Penggunaan teknologi digital, impulsif dan gejala psikopatologi pada masa remaja. Behav Sci. 2019;9(8): E82. doi: 10.3390 / bs9080082 [Artikel percuma PMC] [PubMed] [CrossRef] []
13. Cimino S, Cerniglia L. Kajian membujur untuk pengesahan empirik model etiopatogenetik ketagihan internet pada remaja berdasarkan peraturan emosi awal. Biomed Res Int. 2018;2018: 4038541. doi: 10.1155 / 2018 / 4038541 [Artikel percuma PMC] [PubMed] [CrossRef] []
14. Lenhart A, Madden M, Macgill A, Smith A. Remaja dan Media Sosial. Washington, DC: Pew Internet & American Life Project; 2007. []
15. Dufour M, Brunelle N, Tremblay J, et al. Perbezaan jantina dalam penggunaan internet dan masalah internet di kalangan pelajar sekolah menengah Quebec. Boleh J Jiwa Psikiatri. 2016;61(10): 663-668. doi: 10.1177 / 0706743716640755 [Artikel percuma PMC] [PubMed] [CrossRef] []
16. Badenes-Ribera L, Fabris MA, Gastaldi FGM, Prino LE, Longobardi C. Perhubungan ibu bapa dan rakan sebaya sebagai peramal gejala ketagihan facebook dalam peringkat perkembangan yang berbeza (remaja awal dan remaja). Addict Behav. 2019;95: 226-232. doi: 10.1016 / j.addbeh.2019.05.009 [PubMed] [CrossRef] []
17. Young KS. Tertangkap di Jaring: Cara Mengenali Tanda-Tanda Ketagihan Internet-Dan Strategi Menang untuk Pemulihan. New York: John Wiley & Sons; 1998. []
18. Van der Aa N, Overbeek G, Engels RC, Scholte RH, Meerkerk GJ, Van den Eijnden RJ. Penggunaan dan kesejahteraan internet harian dan kompulsif pada masa remaja: model tekanan diatesis berdasarkan lima ciri keperibadian yang besar. J Remaja Adolesc. 2009;38(6):765–776. doi:10.1007/s10964-008-9298-3 [PubMed] [CrossRef] []
19. Caplan SE. Penggunaan internet yang bermasalah dan kesejahteraan psikososial: pengembangan instrumen pengukuran kognitif-tingkah laku berasaskan teori. Comput Hum Behav. 2002;18(5):553–575. doi:10.1016/S0747-5632(02)00004-3 [CrossRef] []
20. Kaess M, Parzer P, Brunner R, et al. Penggunaan internet patologi semakin meningkat di kalangan remaja Eropah. J Adolesc Kesihatan. 2016;59(2): 236–239. doi: 10.1016 / j.jadohealth.2016.04.009 [PubMed] [CrossRef] []
21. Kim MG, Kim J. Pengesahan silang kebolehpercayaan, kesahan konvergen dan diskriminan untuk skala penggunaan permainan dalam talian yang bermasalah. Comput Hum Behav. 2010;26(3): 389–398. doi: 10.1016 / j.chb.2009.11.010 [CrossRef] []
22. Kuss DJ, Griffiths MD. Ketagihan permainan internet: tinjauan sistematik penyelidikan empirikal. Penagih Kesihatan. 2012;10(2):278–296. doi:10.1007/s11469-011-9318-5 [CrossRef] []
23. Pontes HM, Griffiths MD. Mengukur gangguan permainan internet DSM-5: pengembangan dan pengesahan skala psikometrik pendek. Comput Human Behav. 2015;45: 137–143. doi: 10.1016 / j.chb.2014.12.006 [CrossRef] []
24. Strittmatter E, Kaess M, Parzer P, et al. Penggunaan internet patologi di kalangan remaja: membandingkan pemain dan bukan pemain. Psikiatri Res. 2015;228(1): 128–135. doi: 10.1016 / j.psychres.2015.04.029 [PubMed] [CrossRef] []
25. Young KS. Ketagihan internet: penilaian dan rawatan. Br Med J. 1999;7: 351-352. []
26. Persatuan Psikiatri Amerika. Manual Diagnostik dan Statistik Gangguan Mental (DSM-5®). Arlington, TX: Penerbitan Psikiatri Amerika; 2013. []
27. Raja DL, Potenza MN. Tidak bermain-main: gangguan permainan dalam klasifikasi penyakit antarabangsa (ICD-11). J Adolesc Kesihatan. 2019;64(1): 5–7. doi: 10.1016 / j.jadohealth.2018.10.010 [PubMed] [CrossRef] []
28. Gainsbury SM. Ketagihan perjudian dalam talian: hubungan antara perjudian internet dan perjudian yang tidak teratur. Curr Addict Rep. 2015;2(2):185–193. doi:10.1007/s40429-015-0057-8 [Artikel percuma PMC] [PubMed] [CrossRef] []
29. Andreassen CS. Ketagihan laman rangkaian sosial dalam talian: tinjauan komprehensif. Curr Addict Rep. 2015;2(2):175–184. doi:10.1007/s40429-015-0056-9 [CrossRef] []
30. Grubbs JB, Volk F, Exline JJ, Pargament KI. Penggunaan pornografi internet: ketagihan yang dirasakan, tekanan psikologi, dan pengesahan langkah ringkas. J Pasangan Perkahwinan Seksual. 2015;41(1):83–106. doi:10.1080/0092623X.2013.842192 [PubMed] [CrossRef] []
31. Rosenkranz T, Muller KW, Dreier M, Beutel ME, Wolfling K. Potensi ketagihan aplikasi internet dan korelasi perbezaan penggunaan bermasalah dalam pemain internet berbanding pengguna internet umum dalam sampel remaja yang mewakili. Eur Addict Res. 2017;23(3): 148–156. doi: 10.1159 / 000475984 [PubMed] [CrossRef] []
32. Kim Y, Choi S, Chun C, Park S, Khang YH, Oh K. Profil sumber data: tinjauan berasaskan web tingkah laku risiko remaja Korea (KYRBS). Int J Epidemiol. 2016;45(4): 1076–1076e. doi: 10.1093 / ije / dyw070 [PubMed] [CrossRef] []
33. Kim DI, Chung YJ, Lee EA, Kim DM, Cho YM. Pembangunan bentuk kecakapan kecanduan internet-bentuk pendek (skala KS). Korea J Couns. 2008;9: 1703–1722. doi: 10.15703 / kjc.9.4.200812.1703 [CrossRef] []
34. Laconi S, Kaliszewska-Czeremska K, Gnisci A, et al. Kajian silang budaya penggunaan internet yang bermasalah di sembilan negara Eropah. Comput Human Behav. 2018;84: 430–440. doi: 10.1016 / j.chb.2018.03.020 [CrossRef] []
35. Mak KK, Lai CM, Watanabe H, et al. Epidemiologi tingkah laku internet dan ketagihan di kalangan remaja di enam negara Asia. Cyberpsychol Behav Soc Netw. 2014;17(11): 720–728. doi: 10.1089 / siber.2014.0139 [PubMed] [CrossRef] []
36. Petry NM, O'Brien CP. Gangguan permainan Internet dan DSM-5. Ketagihan. 2013;108(7): 1186–1187. doi: 10.1111 / tambah.12162 [PubMed] [CrossRef] []
37. Feng W, Ramo DE, Chan SR, Bourgeois JA. Gangguan permainan internet: kecenderungan berlakunya 1998-2016. Addict Behav. 2017;75: 17–24. doi: 10.1016 / j.addbeh.2017.06.010 [Artikel percuma PMC] [PubMed] [CrossRef] []
38. Bakken IJ, Wenzel HG, Gotestam KG, Johansson A, Oren A. Ketagihan internet di kalangan orang dewasa Norway: kajian sampel kebarangkalian berstrata. Scand J Psychol. 2009;50(2):121–127. doi:10.1111/j.1467-9450.2008.00685.x [PubMed] [CrossRef] []
39. Durkee T, Kaess M, Carli V, et al. Kelaziman penggunaan internet patologi di kalangan remaja di Eropah: faktor demografi dan sosial. Ketagihan. 2012;107(12):2210–2222. doi:10.1111/j.1360-0443.2012.03946.x [PubMed] [CrossRef] []
40. Tsai HF, Cheng SH, Yeh TL, et al. Faktor risiko ketagihan internet-tinjauan pelajar baru universiti. Psikiatri Res. 2009;167(3): 294–299. doi: 10.1016 / j.psychres.2008.01.015 [PubMed] [CrossRef] []
41. Pujazon-Zazik M, Taman MJ. Untuk tweet, atau tidak untuk tweet: perbezaan jantina dan potensi hasil kesihatan positif dan negatif penggunaan internet sosial remaja. Kesihatan Am J Mens. 2010;4(1): 77–85. doi: 10.1177 / 1557988309360819 [PubMed] [CrossRef] []
42. Yau YH, Crowley MJ, Mayes LC, Potenza MN. Adakah penggunaan internet dan tingkah laku ketagihan bermain permainan video? implikasi biologi, klinikal dan kesihatan awam untuk belia dan orang dewasa. Minerva Psichiatr. 2012;53(3): 153-170. [Artikel percuma PMC] [PubMed] []
43. Hartmann T, Klimmt C. Permainan gender dan komputer: meneroka ketidaksukaan wanita. J Comput Mediat Commun. 2006;11(4):910–931. doi:10.1111/j.1083-6101.2006.00301.x [CrossRef] []
44. Jackson LA, Ervin KS, Gardner PD, Schmitt N. Jantina dan internet: wanita berkomunikasi dan lelaki mencari. Peranan Seks. 2001;44(5):363–379. doi:10.1023/A:1010937901821 []
45. Griffiths M. Ketagihan internet - masa untuk diambil serius? Addict Res. 2000;8(5): 413–418. doi: 10.3109 / 16066350009005587 [CrossRef] []
46. KS Muda, de Abreu CN. Ketagihan Internet: Buku Panduan dan Panduan untuk Penilaian dan Rawatan. Hoboken, NJ: Wiley; 2010. []
47. de Alarcon R, de la Iglesia JI, Casado NM, Montejo AL. Ketagihan pornografi dalam talian: apa yang kita tahu dan apa yang tidak kita lakukan - tinjauan sistematik. J Clin Med. 2019;8(1): E91. doi: 10.3390 / jcm8010091 [Artikel percuma PMC] [PubMed] [CrossRef] []
48. Cantwell DP, Lewinsohn PM, Rohde P, Seeley JR. Surat-menyurat antara laporan remaja dan laporan ibu bapa data diagnostik psikiatri. Psikiatri Remaja Anak J Am Acad. 1997;36(5):610–619. doi:10.1097/00004583-199705000-00011 [PubMed] [CrossRef] []