သီးခြားအင်တာနက်အသုံးပြုမှုဆိုင်ရာချို့ယွင်းမှုများ (ACSID-11) အတွက် စံသတ်မှတ်ချက်များ အကဲဖြတ်ခြင်း- ဂိမ်းဆော့ခြင်းဆိုင်ရာချို့ယွင်းချက်များအတွက် ICD-11 စံနှုန်းများနှင့် အခြားဖြစ်နိုင်ချေရှိသော အင်တာနက်အသုံးပြုမှုဆိုင်ရာချို့ယွင်းမှုများ (2022) ကို ဖမ်းယူနိုင်သော စစ်ဆေးမှုတူရိယာအသစ်တစ်ခုမိတ်ဆက်ခြင်း။

နိဒါန္း

အင်တာနက်ကို လွယ်ကူစွာ ဖြန့်ဖြူးနိုင်ခြင်းကြောင့် အွန်လိုင်းဝန်ဆောင်မှုများကို အထူးဆွဲဆောင်မှုဖြစ်စေပြီး အကျိုးကျေးဇူးများစွာကို ပေးဆောင်ပါသည်။ လူအများစုအတွက် အကျိုးကျေးဇူးများအပြင်၊ အွန်လိုင်းအပြုအမူများသည် အချို့သောလူများတွင် ထိန်းချုပ်မရသော စွဲလမ်းမှုပုံစံတစ်ခု ဖြစ်လာနိုင်သည် (ဥပမာ၊ King & Potenza၊ 2019 ခုနှစ်; လူငယ်တို့, 2004) အထူးသဖြင့် ဂိမ်းဆော့ခြင်းသည် ပြည်သူ့ကျန်းမာရေး ပြဿနာ (Faust & Prochaska၊ 2018; Rumpf et al ။ , 2018) စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာချို့ယွင်းမှုရောဂါရှာဖွေရေးနှင့်စာရင်းအင်းလက်စွဲ (DSM-5; American Psychiatric Association, 2013) နောက်ထပ်လေ့လာမှုအခြေအနေတစ်ခုအနေဖြင့်၊ ယခုအခါတွင် ဂိမ်းကစားခြင်းဆိုင်ရာရောဂါကို နိုင်ငံတကာရောဂါအမျိုးအစားခွဲခြင်း (ICD-6) ၏ 51 ကြိမ်မြောက် ပြန်လည်ပြင်ဆင်မှုတွင် တရားဝင်ရောဂါရှာဖွေခြင်း (11C11) အဖြစ် ထည့်သွင်းထားပါသည်။ ကမ္ဘာ့ကျန်းမာရေးအဖွဲ့ WHO, 2018) ဤသည်မှာ ဒစ်ဂျစ်တယ်နည်းပညာများကို အန္တရာယ်ဖြစ်စေသော အသုံးပြုခြင်းကြောင့် ဖြစ်လာသော ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ စိန်ခေါ်မှုများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရာတွင် အရေးကြီးသော ခြေလှမ်းတစ်ခုဖြစ်သည် (Billieux၊ Stein၊ Castro-Calvo၊ Higushi၊ & King၊ 2021) ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းတွင် ဂိမ်းဆော့ခြင်းရောဂါ၏အဖြစ်များနှုန်းမှာ ခန့်မှန်းခြေ 3.05% ဖြစ်ပြီး ၎င်းသည် ပစ္စည်းသုံးစွဲမှုဆိုင်ရာချို့ယွင်းမှုများ သို့မဟုတ် စွဲလမ်းမှုလွန်ကဲသောရောဂါများကဲ့သို့ အခြားသော စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာချို့ယွင်းမှုများနှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သည်။Stevens၊ Dorstyn၊ Delfabbro၊ & King၊ 2021) သို့ရာတွင်၊ အသုံးပြုထားသော စစ်ဆေးမှုကိရိယာပေါ်မူတည်၍ ပျံ့နှံ့မှုခန့်မှန်းချက်မှာ အလွန်ကွာခြားသည် (Stevens et al ။ , 2021) လောလောဆယ်မှာတော့ တူရိယာတွေရဲ့ ရှုခင်းတွေက အစုံပါပဲ။ အစီအမံအများစုသည် အင်တာနက်ဂိမ်းချို့ယွင်းမှုအတွက် DSM-5 စံနှုန်းများအပေါ် အခြေခံထားပြီး မည်သည့်အရာကိုမျှ ပိုနှစ်သက်ပုံမပေါ်ပါ (ရှငျဘုရငျ et al ။ , 2020) အွန်လိုင်းပေါ်ရှိညစ်ညမ်းရုပ်ပုံစာပေ၊ လူမှုကွန်ရက်များ၊ သို့မဟုတ် အွန်လိုင်းစျေးဝယ်ခြင်းကဲ့သို့သော ပြဿနာရှိနိုင်သော အင်တာနက်ပေါ်ရှိ အခြားသောစွဲလမ်းစေသောအပြုအမူများနှင့် အလားတူသက်ရောက်သည်။ ဤပြဿနာရှိသော အွန်လိုင်းအပြုအမူများသည် ဂိမ်းဆော့ခြင်းရောဂါနှင့် အတူ ဖြစ်ပွားနိုင်သည် (Burleigh၊ Griffiths၊ Sumich၊ Stavropoulos၊ & Kuss၊ 2019; Muller et al ။ , 2021) ဒါပေမယ့်လည်း ကိုယ်ပိုင်အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုလည်း ဖြစ်နိုင်ပါတယ်။ မကြာသေးမီက သီအိုရီဘောင်များဖြစ်သည့် လူတစ်ဦးချင်း-အကျိုးသက်ရောက်မှု-သိမှတ်-လုပ်ဆောင်မှု (I-PACE) မော်ဒယ် (Interaction of Person-Affect-Cognition-Execution)အမှတ်တံဆိပ်, လူငယ်, Laier, Wölfling, & Potenza, 2016; ကုန်အမှတ်တံဆိပ် et al ။ , 2019) အလားတူ စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းစဉ်များသည် (အွန်လိုင်း) စွဲလမ်းစေသော အပြုအမူ အမျိုးအစားများကို နောက်ခံထားသည်ဟု ယူဆပါသည်။ ယူဆချက်များသည် စွဲလမ်းမှုရောဂါများကြား တူညီမှုများကို ရှင်းပြရန် အသုံးပြုနိုင်သည့် အစောပိုင်းချဉ်းကပ်မှုများနှင့်အညီ ဥပမာအားဖြင့်၊ အာရုံကြောဆိုင်ရာ စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ယန္တရားများ (ဥပမာ၊Bechara, 2005; ရော်ဘင်ဆင် & Berridge, 1993) မျိုးရိုးဗီဇဆိုင်ရာ ကဏ္ဍများ (Blum et al ။ , 2000) သို့မဟုတ် ဘုံအစိတ်အပိုင်းများ (Griffiths က, 2005) သို့သော်၊ တူညီသောစံနှုန်းများအပေါ်အခြေခံ၍ (ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော) သီးခြားအင်တာနက်အသုံးပြုမှုချို့ယွင်းမှုအတွက် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်စစ်ဆေးသည့်ကိရိယာတစ်ခု လောလောဆယ်မရှိပါ။ စွဲလမ်းစေသော အပြုအမူများကြောင့် ကွဲပြားသော ချို့ယွင်းမှု အမျိုးအစားများတစ်လျှောက် တစ်ပုံစံတည်း စစ်ဆေးမှုများသည် သာမန်တူညီမှုနှင့် ကွဲပြားမှုများကို ပိုမိုမှန်ကန်စွာ ဆုံးဖြတ်ရန် အရေးကြီးပါသည်။

ICD-11 တွင်၊ ဂိမ်းကစားခြင်းဆိုင်ရာရောဂါကို 'စွဲလမ်းစေသောအပြုအမူများကြောင့် ပုံမမှန်မှုများ' အမျိုးအစားတွင် လောင်းကစားချို့ယွင်းမှုထက် ကျော်လွန်စာရင်းသွင်းထားသည်။ အဆိုပြုထားသော ရောဂါရှာဖွေရေးစံနှုန်း (နှစ်ခုလုံးအတွက်) မှာ- (၁) အပြုအမူအပေါ် ထိန်းချုပ်မှု ချို့ယွင်းခြင်း (ဥပမာ၊ စတင်ခြင်း၊ အကြိမ်ရေ၊ ပြင်းထန်မှု၊ ကြာချိန်၊ ရပ်စဲခြင်း၊ အကြောင်းအရာ)၊ (၂) အပြုအမူသည် အခြားစိတ်ဝင်စားမှုများနှင့် နေ့စဉ်လုပ်ငန်းဆောင်တာများထက် သာလွန်သည့်အတိုင်းအတာအထိ အမူအကျင့်ကို ဦးစားပေး တိုးမြှင့်ပေးခြင်း၊ (၃) အပျက်သဘောဆောင်သော အကျိုးဆက်များရှိနေသော်လည်း အပြုအမူများ ဆက်လက်ဖြစ်ပေါ်နေခြင်း သို့မဟုတ် တိုးမြင့်လာခြင်း။ ထပ်လောင်းစံနှုန်းများအဖြစ် တိုက်ရိုက်ဖော်ပြထားခြင်းမရှိသော်လည်း၊ အပြုအမူပုံစံသည် (၄) နေ့စဉ်လူနေမှုဘဝ၏ အရေးကြီးသောကဏ္ဍများတွင် လုပ်ဆောင်မှုဆိုင်ရာ ချို့ယွင်းချက် (ဥပမာ၊ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ၊ မိသားစု၊ ပညာရေး သို့မဟုတ် လူမှုရေးပြဿနာများ) နှင့်/သို့မဟုတ် အမှတ်အသားပြုသော စိတ်ဆင်းရဲခြင်း (ဥပမာ၊ကမ္ဘာ့ကျန်းမာရေးအဖွဲ့ WHO, 2018) ထို့ကြောင့် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော စွဲလမ်းစေသောအပြုအမူများကို လေ့လာသောအခါတွင် အစိတ်အပိုင်းနှစ်ခုလုံးကို ထည့်သွင်းသင့်သည်။ ယေဘုယျအားဖြင့်၊ ဤစံနှုန်းများကို 'စွဲလမ်းစေသောအပြုအမူများကြောင့် အခြားသတ်မှတ်ပုံမမှန်မှုများ' (6C5Y) တွင် စျေးဝယ်ခြင်းဆိုင်ရာရောဂါ၊ ညစ်ညမ်းရုပ်ပုံစာပေအသုံးပြုမှုရောဂါနှင့် လူမှုကွန်ရက်အသုံးပြုမှုဆိုင်ရာရောဂါ ဟူ၍ အမျိုးအစားခွဲခြားနိုင်ချေရှိသည် (ကုန်အမှတ်တံဆိပ် et al ။ , 2020) အွန်လိုင်း စျေးဝယ်မှု ချို့ယွင်းချက် သည် အပျက်သဘောဆောင်သည့် အကျိုးဆက်များ ရှိနေသော်လည်း ထပ်တလဲလဲ ဖြစ်ပေါ်နေသည့် လူသုံးကုန်ပစ္စည်းများ အလွန်အကျွံဝယ်ခြင်း၊ မကောင်းသောအွန်လိုင်းမှ ဝယ်ယူခြင်းမှ အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်သည် (Muller၊ Laskowski၊ et al.၊ 2021) ညစ်ညမ်းရုပ်ပုံ-အသုံးပြုမှုရောဂါသည် အခြားအတင်းအကျပ်ခိုင်းစေသော လိင်ပိုင်းဆိုင်ရာအပြုအမူများနှင့် ခွဲခြားနိုင်သော (အွန်လိုင်း) ညစ်ညမ်းအကြောင်းအရာများကို သုံးစွဲမှုအပေါ် ထိန်းချုပ်မှု လျော့နည်းသွားခြင်းကြောင့် လက္ခဏာရပ်ဖြစ်သည်။Kraus, Martino, & Potenza, 2016; Kraus et al ။ , 2018) လူမှုကွန်ရက်များ-အသုံးပြုမှု ချို့ယွင်းမှုကို အလွန်အကျွံအသုံးပြုခြင်း (လူမှုကွန်ရက်ဆိုက်များနှင့် အခြားအွန်လိုင်းဆက်သွယ်ရေးအက်ပ်လီကေးရှင်းများ အပါအဝင်) အသုံးပြုမှုအပေါ် ထိန်းချုပ်မှု လျော့နည်းလာခြင်း၊ အသုံးပြုမှုကို ဦးစားပေးတိုးမြှင့်ခြင်းနှင့် အသုံးပြုခြင်းတို့ကို ဦးစားပေးလုပ်ဆောင်ခြင်းတို့ဖြင့် အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်သော်လည်း လူမှုကွန်ရက်များကို ဆက်လက်အသုံးပြုခြင်း၊ မကောင်းတဲ့အကျိုးဆက်တွေ ကြုံနေရတယ် (Andreassen, 2015) ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော အပြုအမူဆိုင်ရာ စွဲလမ်းမှု သုံးခုစလုံးသည် အခြားသော စွဲလမ်းစေသော အပြုအမူများနှင့် ဆင်တူကြောင်းပြသသည့် ဆေးခန်းဆိုင်ရာ ဆက်စပ်ဖြစ်စဉ်များ (ဥပမာ၊ ကုန်အမှတ်တံဆိပ် et al ။ , 2020; Griffiths, Kuss, & Demetrovics, 2014; Muller et al ။ , 2019; Stark, Klucken, Potenza, အမှတ်တံဆိပ်, & Strahler, 2018).

အင်တာနက်အသုံးပြုမှု ချို့ယွင်းမှု အမျိုးအစားများကို အကဲဖြတ်သည့် တူရိယာများသည် အဓိကအားဖြင့် Young's Internet Addiction Test (ဥပမာ၊ Laier, Pawlikowski, Pekal, Schulte, & Brand, 2013; Wegmann, Stodt, & အမှတ်တံဆိပ်, 2015) သို့မဟုတ် Griffiths ၏စွဲလမ်းမှု အစိတ်အပိုင်းများအပေါ် အခြေခံ၍ "Bergen" စကေးများ (ဥပမာ၊ Andreassen, Torsheim, Brunborg, & Pallesen, 2012; Andreassen et al ။ , 2015) သို့မဟုတ် ၎င်းတို့သည် ဂိမ်းချို့ယွင်းမှုအတွက် DSM-5 စံနှုန်းများအပေါ် အခြေခံ၍ တစ်ဖက်သတ်မတူညီသော တည်ဆောက်မှုများကို တိုင်းတာသည် (ဥပမာ၊ Lemmens, Valkenburg, & Gentile, 2015; Van den Eijnden၊ Lemmens၊ & Valkenburg၊ 2016) သို့မဟုတ် လောင်းကစားချို့ယွင်းမှု (ပြန်လည်သုံးသပ်မှုအတွက် ကြည့်ပါ။ Otto et al.၊ 2020) အစောပိုင်းအစီအမံအချို့ကို လောင်းကစားချို့ယွင်းမှု၊ ပစ္စည်းသုံးစွဲမှုချို့ယွင်းမှုများအတွက် အစီအမံများ သို့မဟုတ် သီအိုရီအရ တီထွင်ခဲ့သည် (Laconi၊ Rodgers၊ & Chabrol၊ 2014) ဤတူရိယာအများစုသည် မတူညီသော သုံးသပ်ချက်များတွင် မီးမောင်းထိုးပြထားသည့်အတိုင်း စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ အားနည်းချက်များနှင့် ရှေ့နောက်မညီမှုများကို ပြသသည် (King, Haagsma, Delfabbro, Gradisar, & Griffiths, 2013; Lortie & Guitton, 2013; Petry, Rehbein, Ko, & O'Brien, 2015). ရှငျဘုရငျ et al ။ (2020) သုတေသနနယ်ပယ်တွင် မကိုက်ညီမှုများကို သရုပ်ဖော်သည့် ဂိမ်းကစားခြင်းဆိုင်ရာချို့ယွင်းမှုကို အကဲဖြတ်သည့် မတူညီသော တူရိယာ ၃၂ ခုကို ဖော်ထုတ်ခဲ့သည်။ Young's Internet Addiction Test ကဲ့သို့သော အကိုးအကားနှင့် အသုံးအများဆုံး တူရိယာများပင် (လူငယ်တို့, 1998DSM-5 နှင့် ICD-11 တို့၏ ဂိမ်းချို့ယွင်းမှုများအတွက် ရောဂါရှာဖွေရေးစံနှုန်းများကို လုံလောက်စွာ ကိုယ်စားမပြုပါနှင့်။ ရှငျဘုရငျ et al ။ (2020) ဥပမာ- စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ အားနည်းချက်များ၏ နောက်ထပ်အချက်မှာ၊ ဥပမာ၊ လက်တွေ့ကျသော တရားဝင်အတည်ပြုချက်မရှိခြင်းနှင့် တူရိယာအများစုသည် unimodal construct ၏ယူဆချက်အပေါ်အခြေခံ၍ ဒီဇိုင်းထုတ်ထားခြင်းဖြစ်သည် ။ ၎င်းသည် ကြိမ်နှုန်းနှင့် အတွေ့အကြုံပြင်းထန်မှုကို တစ်ဦးချင်းကြည့်ရှုမည့်အစား တစ်ဦးချင်းစီ ရောဂါလက္ခဏာများ၏ ပေါင်းလဒ်ကို ရေတွက်ကြောင်း ညွှန်ပြသည်။ ဆယ်ခုအင်တာနက်ဂိမ်းဆော့ခြင်းရောဂါစမ်းသပ်ခြင်း (IGDT-10; Király et al ။ , 2017) လက်ရှိတွင် DSM-5 စံနှုန်းများကို လုံလောက်စွာ ဖမ်းယူထားပုံရသော်လည်း အလုံးစုံသော တူရိယာတစ်ခုမှ ထင်ရှားစွာ ဦးစားပေးပုံမပေါ် (ရှငျဘုရငျ et al ။ , 2020) မကြာသေးမီက၊ ဂိမ်းကစားခြင်းဆိုင်ရာချို့ယွင်းမှုအတွက် ICD-11 စံနှုန်းများကို ဖမ်းယူသည့် ပထမဆုံး စစ်ဆေးမှုကိရိယာများအဖြစ် စကေးအများအပြားကို မိတ်ဆက်ခဲ့သည် (Balhara et al.၊ 2020; Higuchi et al ။ , 2021; Jo et al ။ , 2020; Paschke၊ Austermann၊ & Thomasius၊ 2020; ပိုတငျး et al ။ , 2021) အပြင် လူမှုကွန်ရက်-အသုံးပြုမှု ချို့ယွင်းမှု (Paschke၊ Austermann၊ & Thomasius၊ 2021) ယေဘူယျအားဖြင့်၊ ရောဂါလက္ခဏာတစ်ခုစီသည် အညီအမျှခံစားရမည်မဟုတ်ကြောင်း၊ ဥပမာအားဖြင့်၊ အညီအမျှ မကြာခဏ သို့မဟုတ် ပြင်းထန်စွာ တူညီသည်ဟု ယူဆနိုင်သည်။ ထို့ကြောင့် စစ်ဆေးမှုတူရိယာများသည် အလုံးစုံ လက္ခဏာအတွေ့အကြုံများနှင့် လက္ခဏာတစ်ခုချင်းစီ၏ စုစုပေါင်း နှစ်ခုလုံးကို ဖမ်းယူနိုင်စေရန် လိုလားပုံရသည်။ ယင်းအစား၊ ဘက်ပေါင်းစုံမှ ချဉ်းကပ်မှုတစ်ခုသည် မည်သည့်ရောဂါလက္ခဏာကို ပြတ်ပြတ်သားသား ပံ့ပိုးပေးသည်၊ သို့မဟုတ် ကွဲပြားသော အဆင့်များတွင် ပြဿနာရှိသော အမူအကျင့်တစ်ခု၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် ထိန်းသိမ်းမှုတွင်၊ ပိုမိုမြင့်မားသော ဆင်းရဲဒုက္ခနှင့် ဆက်စပ်နေသည်၊ သို့မဟုတ် ၎င်းသည်ပင် အရေးပါမှုမျှသာ ဖြစ်နေခြင်း ရှိ၊

အခြားသော အင်တာနက်အသုံးပြုမှုဆိုင်ရာ ချို့ယွင်းမှုများ၊ ဥပမာ- အွန်လိုင်းစျေးဝယ်-စျေးဝယ်မူမမှန်မှု၊ အွန်လိုင်းညစ်ညမ်းရုပ်ပုံအသုံးပြုမှုပုံမမှန်ခြင်းနှင့် လူမှုကွန်ရက်အသုံးပြုမှုဆိုင်ရာချို့ယွင်းမှုများကို အကဲဖြတ်သည့်ကိရိယာများကို ကြည့်ရှုသည့်အခါ အလားတူပြဿနာများနှင့် မကိုက်ညီမှုများမှာ ထင်ရှားလာပါသည်။ ဤအလားအလာရှိသော သီးခြားအင်တာနက်အသုံးပြုမှုပုံမမှန်မှုများကို ICD-11 တွင် ဂိမ်းဆော့ခြင်းနှင့် လောင်းကစားပုံမမှန်မှုများနှင့် ဆန့်ကျင်ဘက်အားဖြင့် တရားဝင်ခွဲခြားထားခြင်းမရှိပါ။ အထူးသဖြင့် လောင်းကစား ချို့ယွင်းမှုတွင် စစ်ဆေးမှု ကိရိယာ အများအပြား ရှိနှင့်ပြီးဖြစ်သော်လည်း အများစုမှာ လုံလောက်သော အထောက်အထား မရှိခြင်း (Otto et al.၊ 2020) နှင့် လောင်းကစားချို့ယွင်းမှုအတွက် ICD-11 စံနှုန်းများကို မဖြေရှင်းဘဲ အများစုသောအွန်လိုင်းလောင်းကစားချို့ယွင်းမှုအပေါ် အာရုံစိုက်ခြင်းမပြုပါ (Albrecht၊ Kirschner၊ & Grüsser၊ ၂၀၀၇; Dowling et al ။ , 2019) ICD-11 တွင် ပြဿနာရှိသော ညစ်ညမ်းရုပ်ပုံစာပေကို အသုံးပြုခြင်းသည် စိတ်အားထက်သန်မှုထိန်းချုပ်မှုဆိုင်ရာရောဂါတစ်ခုအဖြစ် ပြဿနာရှိသော ညစ်ညမ်းရုပ်ပုံစာပေကို အသုံးပြုခြင်းဖြစ်သည်ဟု လူအများက ယူဆကြပြီး၊ Compulsive purchase-shopping disorder ကို 'အခြားသတ်မှတ်ထားသော စိတ်အားထက်သန်မှုထိန်းချုပ်မှုပုံမမှန်မှုများ' (6C7Y) အမျိုးအစားအောက်တွင် နမူနာအဖြစ်ဖော်ပြထားသော်လည်း အွန်လိုင်းနှင့် အော့ဖ်လိုင်းမျိုးကွဲများကြား မခွဲခြားဘဲ ဖော်ပြထားပါသည်။ အတင်းအကြပ်ဝယ်ယူခြင်းကို တိုင်းတာသည့် အသုံးအများဆုံးမေးခွန်းလွှာများတွင်လည်း ဤကွဲပြားမှုကို မပြုလုပ်ပါ (Maraz et al.၊ 2015; Muller၊ Mitchell၊ Vogel၊ & de Zwaan၊ 2017) လူမှုကွန်ရက်အသုံးပြုမှု ချို့ယွင်းမှုကို ICD-11 တွင် ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းမရှိသေးပါ။ သို့သော်၊ စွဲလမ်းသောအပြုအမူများအဖြစ် ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် မူမမှန်မှု ၃ ခု တစ်ခုစီအတွက် သက်သေအခြေခံ ငြင်းခုံချက်များ ရှိပါသည်။ကုန်အမှတ်တံဆိပ် et al ။ , 2020; Gola et al ။ , 2017; Muller et al ။ , 2019; Stark et al ။ , 2018; Wegmann၊ Muller၊ Ostendorf၊ & Brand၊ 2018) ဤအလားအလာရှိသော သီးခြားအင်တာနက်အသုံးပြုမှုချို့ယွင်းမှုများ၏ အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းနှင့် အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်များနှင့်ပတ်သက်၍ သဘောတူညီမှုမရှိခြင်းအပြင်၊ စိစစ်ရေးကိရိယာများအသုံးပြုခြင်းတွင်လည်း ကွဲလွဲမှုများလည်း ရှိနေသည် (ပြန်လည်သုံးသပ်ရန်အတွက် ကြည့်ရှုရန်၊ Andreassen, 2015; ဖာနန်ဒက်ဇ & Griffiths က, 2021; Hussain & Griffiths၊ 2018; Muller et al ။ , 2017) ဥပမာအားဖြင့်၊ ပြဿနာရှိသောညစ်ညမ်းရုပ်ပုံစာပေအသုံးပြုမှုကို တိုင်းတာရန် ကိရိယာ 20 ကျော်ရှိသည် (ဖာနန်ဒက်ဇ & Griffiths က, 2021) သို့သော် CSBD အတွက် ICD-11 စံနှုန်းများနှင့် အလွန်နီးစပ်သော စွဲလမ်းသောအပြုအမူများကြောင့် ချို့ယွင်းမှုများအတွက် ICD-11 စံနှုန်းများကို လုံလောက်စွာ အကျုံးမဝင်ပါ။

ထို့အပြင်၊ အချို့သော သီးခြားအင်တာနက်အသုံးပြုမှု ချို့ယွင်းမှုများသည် အထူးသဖြင့် မူမမှန်သောဂိမ်းကစားခြင်းနှင့် လူမှုကွန်ရက်အသုံးပြုမှုတို့ ပူးတွဲဖြစ်ပေါ်နိုင်ခြေရှိပုံပေါ်သည် (Burleigh et al.၊ 2019; Muller et al ။ , 2021) ငုပ်လျှိုးနေသော ပရိုဖိုင်ကို အသုံးပြု၍ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ Charzyńska၊ Sussman နှင့် Atroszko (2021) စည်းစနစ်မကျသော လူမှုကွန်ရက်ချိတ်ဆက်ခြင်းနှင့် စျေးဝယ်ခြင်းအပြင် ဂိမ်းဆော့ခြင်းနှင့် ညစ်ညမ်းရုပ်ပုံစာပေအသုံးပြုခြင်းတို့သည် မကြာခဏ အတူတကွ ဖြစ်ပွားလေ့ရှိကြောင်း ဖော်ထုတ်တွေ့ရှိခဲ့သည်။ အင်တာနက်အသုံးပြုမှု ချို့ယွင်းမှုအားလုံးတွင် မြင့်မားသောအဆင့်များ အပါအဝင် ပရိုဖိုင်တွင် အနိမ့်ဆုံး ကျန်းမာရေးကို ပြသခဲ့သည် (Charzyńska et al.၊ 2021) ၎င်းသည် မတူညီသောအင်တာနက်အသုံးပြုမှုအပြုအမူများတစ်လျှောက် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်နှင့် တစ်ပြေးညီစစ်ဆေးခြင်း၏ အရေးပါမှုကိုလည်း အလေးပေးဖော်ပြသည်။ Problematic Pornography Consumption Scale ကဲ့သို့သော မတူညီသော အင်တာနက်အသုံးပြုမှု ချို့ယွင်းမှုများတွင် အလားတူပစ္စည်းများကို အသုံးပြုရန် ကြိုးပမ်းမှုများရှိခဲ့သည်။နှစ်ဦးစလုံး et al ။ , 2018) Bergen လူမှုမီဒီယာစွဲလမ်းမှုစကေး (Andreassen, Pallesen, & Griffiths က, 2017) သို့မဟုတ် အွန်လိုင်းစျေးဝယ်စွဲလမ်းမှုစကေး (Zhao၊ Tian၊ & Xin၊ 2017) သို့သော်၊ ဤစကေးများသည် အစိတ်အပိုင်းများ မော်ဒယ်၏အခြေခံပေါ်တွင် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ Griffiths က (2005) စွဲလမ်းစေသော အပြုအမူများကြောင့် မူမမှန်မှုများအတွက် လက်ရှိအဆိုပြုထားသော စံနှုန်းများကို မကာမိပါနှင့် (cf. ကမ္ဘာ့ကျန်းမာရေးအဖွဲ့ WHO, 2018).

အချုပ်အားဖြင့်၊ ICD-11 သည် လောင်းကစားချို့ယွင်းခြင်းနှင့် ဂိမ်းဆော့ခြင်းရောဂါ (အများစုသည် အွန်လိုင်းတွင် အများအားဖြင့်) စွဲလမ်းစေသော အပြုအမူများကြောင့် ချို့ယွင်းချက်များအတွက် ရောဂါရှာဖွေရေးစံနှုန်းများကို အဆိုပြုထားသည်။ ပြဿနာရှိသောအွန်လိုင်းညစ်ညမ်းရုပ်ပုံစာပေအသုံးပြုမှု၊ အွန်လိုင်းစျေးဝယ်ခြင်းနှင့် လူမှုကွန်ရက်အသုံးပြုမှုများကို ICD-11 အမျိုးအစားခွဲတွင် တူညီသောစံနှုန်းများကိုအသုံးချနိုင်သည့်အတွက် တူညီသောစံနှုန်းများကိုအသုံးချနိုင်သည့် 'အခြားသတ်မှတ်ပုံမမှန်မှုများ' (ကုန်အမှတ်တံဆိပ် et al ။ , 2020) ယနေ့အထိ၊ ဤ (ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော) သီးခြားအင်တာနက်အသုံးပြုမှုချို့ယွင်းမှုများအတွက် စိစစ်ရေးကိရိယာများ၏ အခင်းအကျင်းသည် အလွန်ကိုက်ညီမှုမရှိပါ။ သို့ရာတွင်၊ စွဲလမ်းစေသော အပြုအမူများကြောင့် မတူညီသော ပုံမမှန်မှု အမျိုးအစားများတစ်လျှောက် တူညီမှုများနှင့် မတူညီမှုများကို သုတေသနပြုရန် ကွဲပြားသော တည်ဆောက်မှုများကို တသမတ်တည်း တိုင်းတာခြင်းသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ရည်ရွယ်ချက်မှာ ဂိမ်းကစားခြင်းဆိုင်ရာချို့ယွင်းမှုနှင့် လောင်းကစားချို့ယွင်းမှုအတွက် ICD-11 စံနှုန်းများပါဝင်သော (ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော) သီးခြားအင်တာနက်အသုံးပြုမှုဆိုင်ရာချို့ယွင်းမှုအမျိုးအစားများအတွက် တိုသော်လည်း ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်စစ်ဆေးသည့်ကိရိယာကို တီထွင်ရန်ဖြစ်ပြီး (ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော) တိကျသောပြဿနာရှိသော အွန်လိုင်းအပြုအမူများကို စောစီးစွာဖော်ထုတ်နိုင်စေရန် အကူအညီပေးရန်ဖြစ်သည်။

နည်းလမ်းများ

ဆောင်ရွက်ချက်များ

သီးခြားအင်တာနက်အသုံးပြုမှုချို့ယွင်းမှုများအတွက် စံသတ်မှတ်ချက်များ အကဲဖြတ်ခြင်း- ACSID-11

ACSID-11 ဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် တိုတောင်းသော်လည်း ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်နှင့် တသမတ်တည်းရှိသော အင်တာနက်အသုံးပြုမှုဆိုင်ရာ ပြဿနာများကို အကဲဖြတ်ရန် ကိရိယာတစ်ခုကို တီထွင်ရန် ရည်ရွယ်ပါသည်။ ၎င်းကို စွဲလမ်းမှု သုတေသီများနှင့် ဆေးခန်းပညာရှင်များအဖွဲ့မှ သီအိုရီအပေါ် အခြေခံ၍ တီထွင်ခဲ့ခြင်းဖြစ်သည်။ စွဲလမ်းစေသော အပြုအမူများကြောင့် ပုံမမှန်မှုများအတွက် ICD-11 စံနှုန်းများအပေါ် အခြေခံ၍ ဆွေးနွေးမှုများနှင့် သဘောတူညီမှု အစည်းအဝေးများတွင် ဆင်းသက်လာခဲ့ခြင်းဖြစ်ပြီး ၎င်းတို့ကို ဂိမ်းနှင့် လောင်းကစားအတွက် ဖော်ပြထားပြီး၊ များပြားလှသော ဖွဲ့စည်းပုံဟု ယူဆကာ ၎င်းတို့ကို ဂိမ်းကစားခြင်းနှင့် လောင်းကစားခြင်းအတွက် ဖော်ပြထားပါသည်။ Talk-Aloud ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၏ တွေ့ရှိချက်များကို အကြောင်းအရာများ၏ အကျုံးဝင်မှုနှင့် နားလည်နိုင်စွမ်းကို ပိုကောင်းအောင်ပြုလုပ်ရန် အသုံးပြုခဲ့သည် (Schmidt et al., တင်ပြသည်။).

ACSID-11 တွင် စွဲလမ်းစေသော အပြုအမူများကြောင့် ပုံမမှန်မှုများအတွက် ICD-11 စံနှုန်းများကို ဖမ်းယူသည့် အရာ 11 ခု ပါဝင်သည်။ အဓိက စံသတ်မှတ်ချက်သုံးခု၊ ချို့ယွင်းသော ထိန်းချုပ်မှု (IC)၊ အွန်လိုင်းလုပ်ဆောင်ချက် (IP) ကို ဦးစားပေးသည့် တိုးမြင့်လာမှုနှင့် အပျက်သဘောဆောင်သည့် အကျိုးဆက်များကြားမှ အင်တာနက်အသုံးပြုမှု ဆက်လက်/တိုးလာခြင်း (CE) တို့ကို အကြောင်းအရာသုံးခုစီဖြင့် ကိုယ်စားပြုထားသည်။ အွန်လိုင်းလုပ်ဆောင်ချက်ကြောင့် နေ့စဥ်ဘဝတွင် လုပ်ဆောင်ချက်ချို့ယွင်းချက် (FI) နှင့် စိတ်ဆင်းရဲမှု (MD) အမှတ်အသားပြုခြင်းအတွက် နောက်ထပ်အရာနှစ်ခုကို ဖန်တီးထားပါသည်။ အကြိုမေးမြန်းမှုတစ်ခုတွင်၊ လွန်ခဲ့သည့် 12 လအတွင်း ၎င်းတို့သည် အနည်းဆုံး အခါအားလျော်စွာ အင်တာနက်ပေါ်ရှိ မည်သည့်လုပ်ဆောင်မှုများကို ညွှန်ပြရန် ပါဝင်သူများကို ညွှန်ကြားထားသည်။ လှုပ်ရှားမှုများ (ဆိုလိုသည်မှာ 'ဂိမ်းကစားခြင်း'၊ 'အွန်လိုင်းစျေးဝယ်ခြင်း'၊ 'အွန်လိုင်းညစ်ညမ်းရုပ်ပုံများအသုံးပြုခြင်း'၊ 'လူမှုရေးကွန်ရက်များအသုံးပြုခြင်း'၊ 'အွန်လိုင်းလောင်းကစား' နှင့် 'အခြား') တို့ကို သက်ဆိုင်ရာအဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်များနှင့် တုံ့ပြန်မှုရွေးချယ်စရာများ 'yes 'သို့မဟုတ် 'မဟုတ်'။ အခြားအကြောင်းအရာအတွက်သာ 'ဟုတ်ကဲ့' ဖြေဆိုသော ပါဝင်သူများကို စစ်ဆေးခဲ့သည်။ အခြားသူများအားလုံးသည် 'ဟုတ်သည်' ဖြင့်ဖြေကြားသော လှုပ်ရှားမှုအားလုံးအတွက် ACSID-11 ပစ္စည်းများကို လက်ခံရရှိခဲ့သည်။ ဤအပြုအမူမျိုးစုံလုပ်နည်းသည် WHO ၏ အရက်၊ ဆေးလိပ်နှင့် ဓာတုပစ္စည်းများ ပါဝင်မှုစစ်ဆေးခြင်းစမ်းသပ်မှု (ASSIST) ပေါ်တွင် အခြေခံထားသည်။ WHO အကူအညီပေးရေး လုပ်ငန်းအဖွဲ့၊ ၂၀၀၂) မူးယစ်ဆေးဝါးသုံးစွဲမှု၏ အဓိကအမျိုးအစားများနှင့် ၎င်း၏မကောင်းတဲ့အကျိုးဆက်များအပြင် သီးခြားအရာဝတ္ထုများတစ်လျှောက် တသမတ်တည်းဖြစ်စေသော စွဲလမ်းစေသော အပြုအမူလက္ခဏာများကို ပြသပေးပါသည်။

ASSIST နှင့် တူညီသောအားဖြင့်၊ အကြောင်းအရာတိုင်းကို သက်ဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်အတွက် တိုက်ရိုက်ဖြေဆိုနိုင်စေရန် နည်းလမ်းတစ်ခုဖြင့် ပုံဖော်ထားသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် နှစ်ပိုင်းတုံ့ပြန်မှုဖော်မတ်ကို အသုံးပြုခဲ့သည် (ကြည့်ပါ။ သဖန်းသီး။ 1) လှုပ်ရှားမှုတစ်ခုစီအတွက် အကြောင်းအရာတစ်ခုစီကို ပါဝင်သူများသည် ဖော်ပြသင့်သည်။ မကြာခဏဘယ်လောက် ၎င်းတို့သည် ပြီးခဲ့သည့် 12 လအတွင်း အတွေ့အကြုံရှိခဲ့သည် (0: 'ဘယ်တော့မှ'၊ 1: 'ရှားရှားပါးပါး'၊ 2: 'တခါတရံ'၊ 3: 'မကြာခဏ')၊ အနည်းဆုံး "ရှားရှားပါးပါး" ဆိုလျှင်၊ ဘယ်လောက်ပြင်းထန်လဲ။ အတွေ့အကြုံတစ်ခုစီသည် ပြီးခဲ့သည့် 12 လအတွင်း (0- 'လုံးဝ မပြင်းထန်'၊ 1- 'မပြင်းထန်'၊ 2: 'ပြင်းထန်သော'၊ 3: 'ပြင်းထန်သော')။ ကြိမ်နှုန်းအပြင် ရောဂါလက္ခဏာတစ်ခုစီ၏ ပြင်းထန်မှုကို အကဲဖြတ်ခြင်းဖြင့်၊ လက္ခဏာတစ်ခုဖြစ်ပွားမှုကို စုံစမ်းနိုင်သော်လည်း အကြိမ်ရေထက်ကျော်လွန်၍ မည်မျှပြင်းထန်သောလက္ခဏာများကို သိရှိနိုင်သည်ကို ထိန်းချုပ်နိုင်သည်။ ACSID-11 (အဆိုပြုထားသောအင်္ဂလိပ်ဘာသာပြန်ဆိုချက်) ၏အရာများကိုပြထားသည်။ စားပွဲတင် 1. ကြိုတင်မေးမြန်းမှု နှင့် ညွှန်ကြားချက်များ အပါအဝင် မူရင်း (ဂျာမနီ) အရာများကို နောက်ဆက်တွဲတွင် တွေ့ရှိနိုင်သည် (ကြည့်ရှုပါ။ နောကျဆကျတှဲတစ်ဦးက).

အရွယ်အစား အပြည့်အစုံကို ကြည့်ပါ။

 

ACSID-11 (ဂျာမန်မူရင်းအရာ၏ အင်္ဂလိပ်ဘာသာသို့ အဆိုပြုထားသည့် ဘာသာပြန်) ၏ စံပြအကြောင်းအရာ (ဘယ်ဘက်ကော်လံများ) နှင့် သီးခြားအွန်လိုင်းလုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် ဆက်စပ်သည့် အခြေအနေများ၏ ကြိမ်နှုန်း (ဘယ်ကော်လံများ) နှင့် ပြင်းထန်မှု (ညာဘက်ကော်လံများ) ကို သရုပ်ဖော်ထားသည်။ မှတ်စုများ. ပုံသည် A တွင်ပြထားသည့်အတိုင်း Impaired Control (IC) ၏စံနမူနာပြထားသည့်အရာတစ်ခုအား ပြသထားသည့်အတိုင်း အွန်လိုင်းလှုပ်ရှားမှုငါးခုလုံးကို အသုံးပြုသူတစ်ဦးအား ပြသသည် (ကြည့်ရှုပါ။ နောကျဆကျတှဲတစ်ဦးက) နှင့် B) အွန်လိုင်းစျေးဝယ်ခြင်းနှင့် လူမှုကွန်ရက်များကိုသာ အသုံးပြုရန် ညွှန်ပြသော တစ်ဦးချင်းစီထံ။

ကိုးကား- အပြုအမူဆိုင်ရာ စွဲလမ်းမှုဂျာနယ် 2022; 10.1556/2006.2022.00013

• ပုံကိုဒေါင်းလုပ်ဆွဲပါ
• ပုံကို PowerPoint slide အဖြစ် download လုပ်ပါ

စားပွဲတင် 1 ။

သီးခြားအင်တာနက်အသုံးပြုမှု ချို့ယွင်းချက်များအတွက် ACSID-11 စိစစ်ပေးသည့်အရာများ (အင်္ဂလိပ်ဘာသာပြန်ဆိုရန် အဆိုပြုထားသည်)။

အချက်	မေးခွန်း
IC1	ပြီးခဲ့သော 12 လအတွင်း၊ သင်သည် လှုပ်ရှားမှုကို စတင်ချိန်၊ မည်မျှကြာအောင်၊ မည်မျှပြင်းထန်စွာ သို့မဟုတ် သင်လုပ်ဆောင်ခဲ့သည့် အခြေအနေတွင် သို့မဟုတ် ရပ်သွားသည့်အခါတွင် ခြေရာခံရန် အခက်အခဲရှိပါသလား။
IC2	လွန်ခဲ့သည့် 12 လအတွင်း၊ သင်သည် ၎င်းကို အလွန်အကျွံအသုံးပြုနေသည်ကို သတိပြုမိသောကြောင့် လုပ်ဆောင်ချက်ကို ရပ်တန့်ရန် သို့မဟုတ် ကန့်သတ်ရန် ဆန္ဒရှိပါသလား။
IC3	ပြီးခဲ့သော 12 လအတွင်း သင်သည် လုပ်ဆောင်ချက်ကို ရပ်တန့်ရန် သို့မဟုတ် ကန့်သတ်ရန် ကြိုးစားခဲ့သော်လည်း ၎င်းကို မအောင်မြင်ခဲ့ပါ။
IP1	ပြီးခဲ့သော 12 လအတွင်း၊ သင်သည် သင်၏နေ့စဉ်ဘဝတွင် အခြားလုပ်ဆောင်မှုများ သို့မဟုတ် စိတ်ဝင်စားမှုများထက် လှုပ်ရှားမှုကို ပိုမိုဦးစားပေးလုပ်ဆောင်ခဲ့ပါသလား။
IP2	ပြီးခဲ့သော 12 လအတွင်း သင်သည် အဆိုပါ လုပ်ဆောင်ချက်ကြောင့် သင်ခံစားခဲ့ဖူးသည့် အခြားလုပ်ဆောင်မှုများကို စိတ်ဝင်စားမှု ပျောက်ဆုံးသွားပါသလား။
IP3	ပြီးခဲ့သော 12 လအတွင်း သင်သည် လှုပ်ရှားမှုကြောင့် သင်ခံစားခဲ့ဖူးသော အခြားလုပ်ဆောင်မှုများ သို့မဟုတ် စိတ်ဝင်စားမှုများကို လျစ်လျူရှုခြင်း သို့မဟုတ် စွန့်လွှတ်ခဲ့ပါသလား။
CE1	ပြီးခဲ့သော 12 လအတွင်း၊ သင်သည် သင့်အတွက် အရေးပါသူတစ်ဦးနှင့် ဆက်ဆံရေးပျက်သွားစေရန် ခြိမ်းခြောက်ခြင်း သို့မဟုတ် ဖြစ်ပေါ်စေသော်လည်း လှုပ်ရှားမှုကို ဆက်လက်လုပ်ဆောင်ခြင်း သို့မဟုတ် တိုးမြှင့်ခဲ့ပါသလား။
CE2	လွန်ခဲ့သည့် 12 လတွင် သင်သည် ကျောင်း/လေ့ကျင့်ရေး/အလုပ်တွင် ပြဿနာများဖြစ်စေသော်လည်း ၎င်းသည် လှုပ်ရှားမှုကို ဆက်လက်လုပ်ဆောင်ခြင်း သို့မဟုတ် တိုးမြှင့်ခဲ့ပါသလား။
CE3	ပြီးခဲ့သော 12 လအတွင်း၊ သင်သည် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ သို့မဟုတ် စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ မကျေနပ်ချက်များ/ရောဂါများကို ဖြစ်စေသော်လည်း ၎င်းသည် လှုပ်ရှားမှုကို ဆက်လက်လုပ်ဆောင်ခြင်း သို့မဟုတ် တိုးမြှင့်ခဲ့ပါသလား။
FI1	သင့်ဘဝ၏ ကဏ္ဍအားလုံးကို စဉ်းစားကြည့်ပါ၊ သင့်ဘဝသည် လွန်ခဲ့သည့် 12 လအတွင်း လုပ်ဆောင်မှုများကြောင့် သိသိသာသာ ထိခိုက်သွားပါသလား။
MD1	မင်းဘဝရဲ့ နယ်ပယ်အားလုံးကို တွေးကြည့်တော့ လုပ်ဆောင်ချက်က လွန်ခဲ့တဲ့ 12 လအတွင်း မင်းကို ဒုက္ခဖြစ်စေခဲ့တာလား။

မှတ်စုများ. IC = ထိန်းချုပ်မှု ချို့ယွင်းခြင်း၊ IP = ဦးစားပေး တိုးမြှင့်; CE = ဆက်လက်/တိုးလာခြင်း၊ FI = လုပ်ငန်းဆောင်တာ ချွတ်ယွင်းခြင်း၊ MD = အမှတ်အသားပြုသောဒုက္ခ၊ မူရင်းဂျာမန်ပစ္စည်းများကို တွင်တွေ့နိုင်သည်။ နောကျဆကျတှဲတစ်ဦးက.

ဆယ်ခုအင်တာနက်ဂိမ်းဆော့ခြင်းရောဂါစမ်းသပ်ခြင်း- IGDT-10 – ASSIST ဗားရှင်း

ပေါင်းစည်းခြင်းတရားဝင်မှု အတိုင်းအတာတစ်ခုအနေဖြင့်၊ ဆယ်ခုပါ IGDT-10 (Király et al ။ , 2017) တိုးချဲ့ဗားရှင်းတွင်။ IGDT-10 သည် အင်တာနက် ဂိမ်းဆော့ခြင်းဆိုင်ရာ ပြဿနာအတွက် DSM-5 စံသတ်မှတ်ချက်ကိုးခုကို လုပ်ဆောင်ပေးသည် (American Psychiatric Association, 2013) ဤလေ့လာမှုတွင်၊ သီးခြားအင်တာနက်အသုံးပြုမှုချို့ယွင်းမှုပုံစံအားလုံးကို အကဲဖြတ်နိုင်စေရန်အတွက် မူရင်းဂိမ်းဆော့ဖ်ဝဲကို တိုးချဲ့ထားပါသည်။ ၎င်းကို အကောင်အထည်ဖော်ရန်နှင့် နည်းစနစ်ကို နှိုင်းယှဉ်နိုင်ရန်၊ ဤနေရာတွင် ASSIST ၏ ဥပမာတွင် အပြုအမူဆိုင်ရာ တုံ့ပြန်မှုပုံစံကိုလည်း ကျွန်ုပ်တို့ အသုံးပြုခဲ့သည်။ ယင်းအတွက်၊ 'ဂိမ်းကစားခြင်း' ကို 'လုပ်ဆောင်ချက်' ဖြင့် အစားထိုးရန်အတွက် ပစ္စည်းများကို ပြုပြင်ခဲ့သည်။ ထို့နောက် ပါဝင်သူများ အသုံးပြုရန် ယခင်က ညွှန်ပြခဲ့သော အွန်လိုင်း လှုပ်ရှားမှုများ အားလုံးကို ('ဂိမ်း'၊ 'အွန်လိုင်းစျေးဝယ်'၊ 'အွန်လိုင်းညစ်ညမ်းရုပ်ပုံများ အသုံးပြုခြင်း'၊ 'လူမှုရေးကွန်ရက်များ အသုံးပြုခြင်း' နှင့် 'အွန်လိုင်း လောင်းကစား' ရွေးချယ်မှုမှ ) အကြောင်းအရာတစ်ခုလျှင် လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုစီကို သုံးမှတ် Likert စကေး (0 = 'ဘယ်တော့မှ'၊ 1 = 'တခါတရံ'၊ 2 = 'မကြာခဏ') အဆင့်သတ်မှတ်ထားသည်။ ရမှတ်သည် IGDT-10 ၏မူရင်းဗားရှင်းနှင့် အတူတူပင်ဖြစ်သည်- စံသတ်မှတ်ချက်တစ်ခုစီသည် 'တစ်ခါမှ' သို့မဟုတ် 'တစ်ခါတစ်ရံ' ဖြစ်ပါက 0 ရမှတ်နှင့် တုံ့ပြန်မှု 'မကြာခဏ' ဖြစ်ပါက 1 ရမှတ်ဖြစ်သည်။ အကြောင်းအရာ 9 နှင့် 10 တို့သည် တူညီသောစံနှုန်းကို ကိုယ်စားပြုသည် (ဆိုလိုသည်မှာ 'အန္တရာယ် သို့မဟုတ် သိသာထင်ရှားသောဆက်ဆံရေး၊ အလုပ် သို့မဟုတ် အင်တာနက်ဂိမ်းများတွင် ပါဝင်ခြင်းကြောင့် ပညာရေး သို့မဟုတ် အသက်မွေးဝမ်းကြောင်းအခွင့်အလမ်းများဆုံးရှုံးခြင်း')) နှင့် အကြောင်းအရာတစ်ခု သို့မဟုတ် နှစ်ခုစလုံးကို ပြည့်မီပါက တစ်မှတ်ကို တွဲရေတွက်ပါ။ လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုစီအတွက် နောက်ဆုံးရမှတ်ကို တွက်ချက်ထားသည်။ ၎င်းသည် 0 မှ 9 အထိ မြင့်မားသော လက္ခဏာများ ပြင်းထန်မှုကို ညွှန်ပြသော မြင့်မားသောရမှတ်များဖြင့် ကွာဟနိုင်သည်။ ဂိမ်းဆော့ခြင်းဆိုင်ရာ ချို့ယွင်းချက်နှင့်ပတ်သက်၍၊ ရမှတ်ငါးခု သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပိုပါက ဆေးခန်းဆိုင်ရာ ဆက်စပ်မှုကို ညွှန်ပြသည် (Király et al ။ , 2017).

လူနာကျန်းမာရေးမေးခွန်းလွှာ-၄- PHQ-4

လူနာကျန်းမာရေးမေးခွန်းလွှာ-၄ (PHQ-4; Kroenke၊ Spitzer၊ Williams၊ & Löwe၊ ၂၀၀၉) သည် စိတ်ဓာတ်ကျခြင်းနှင့် စိုးရိမ်ပူပန်မှု၏ လက္ခဏာများကို အတိုချုံးတိုင်းတာခြင်းဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် Generalized Anxiety Disorder-7 Scale နှင့် စိတ်ကျရောဂါအတွက် PHQ-8 module တို့မှ ထုတ်ယူထားသော အရာလေးခု ပါဝင်ပါသည်။ ပါဝင်သူများသည် 0 ('လုံးဝမဟုတ်') မှ 3 ('နေ့တိုင်းနီးပါး') အထိ လေးမှတ် Likert စကေးတွင် အချို့သောလက္ခဏာများဖြစ်ပွားသည့် အကြိမ်ရေကို ညွှန်ပြသင့်သည်။ စုစုပေါင်းရမှတ်သည် 0-12၊ 0-2၊ 3-5၊ 6-8 အသီးသီးရှိ ရမှတ်များရှိသော စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာဒုက္ခ၏ 9-12၊ XNUMX-XNUMX၊ XNUMX-XNUMX၊ XNUMX-XNUMX အသီးသီး (အနည်းဆုံးKroenke et al ။ , 2009).

အထွေထွေသုခချမ်းသာ

ဂျာမန်မူရင်းဗားရှင်းတွင် Life Satisfaction Short Scale (L-1) ကို အသုံးပြု၍ အထွေထွေဘဝကျေနပ်မှုကို အကဲဖြတ်ခဲ့သည် (Beierlein၊ Kovaleva၊ László၊ Kemper၊ & Rammstedt၊ 2015) သည် 11 ('လုံးဝမကျေနပ်ပါ') မှ 0 ('ကျေနပ်မှုအပြည့်') အကြား 10-မှတ် Likert စကေးဖြင့် ဖြေဆိုခဲ့သည်။ တစ်ခုတည်းသောစကေးကို ကောင်းစွာအတည်ပြုထားပြီး ဘဝနှင့်ကျေနပ်မှုကို အကဲဖြတ်သည့် အရာများစွာ-စကေးများနှင့် ခိုင်ခိုင်မာမာဆက်စပ်နေသည် (Beierlein et al.၊ 2015) ကျန်းမာရေးနယ်ပယ် (H-1) တွင် သီးခြားဘဝကျေနပ်မှုရရှိရန် ကျွန်ုပ်တို့ ထပ်လောင်းတောင်းဆိုခဲ့သည်- 'အရာရာတိုင်းကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားပါ၊ ယနေ့ကာလတွင် သင့်ကျန်းမာရေးအတွက် သင်မည်မျှကျေနပ်မှုရှိပါသနည်း။' တူညီသော 11 မှတ်စကေးပေါ်တွင် အဖြေ (cf. Beierlein et al.၊ 2015).

ရလဒ်များ

လက်ရှိနမူနာအတွင်း၊ သီးခြားအင်တာနက်အသုံးပြုမှုအပြုအမူများကို အောက်ပါအတိုင်း ဖြန့်ဝေခဲ့သည်- ဂိမ်းဆော့ခြင်းကို လူပေါင်း 440 (45.9%) (အသက်- M = 43.59, SD = 14.66; အမျိုးသား ၂၅၉ ဦး၊ အမျိုးသမီး ၁၈၀၊ ရေငုပ်သမား ၁ ဦး)၊ အွန်လိုင်းစျေးဝယ်မှုတွင် ပါဝင်သူ ၉၄၄ ဦး (၉၈.၅ ရာခိုင်နှုန်း) (အသက်- M = 47.58, SD = 14.49; အမျိုးသား ၄၉၁ ဦး၊ အမျိုးသမီး ၄၅၂ ဦး၊ ရေငုပ်သမား ၁ ဦး)၊ တစ်ဦးချင်းစီ၏ ၃၄၀ (၃၅.၅%) သည် အွန်လိုင်း-ညစ်ညမ်းရုပ်ပုံစာပေကို အသုံးပြုခဲ့သည် (အသက်- M = 44.80, SD = 14.96; အမျိုးသား ၂၆၃ ဦး၊ အမျိုးသမီး ၇၆ ဦး၊ ရေငုပ်သမား ၁ ဦး)၊ လူတစ်ဦးချင်းစီ၏ ၈၅၄ ဦး (၈၉.၁ ရာခိုင်နှုန်း) လူမှုကွန်ရက် (အသက်အရွယ်- M = 46.52, SD = 14.66; အမျိုးသား ၄၂၅ ဦး၊ အမျိုးသမီး ၄၂၈ ဦး၊ ရေငုပ်သမား ၁ ဦး) နှင့် အွန်လိုင်းလောင်းကစားတွင် ပါဝင်သူ ၂၀၀ (၂၀.၉ ရာခိုင်နှုန်း) (အသက်- M = 46.91, SD = 13.67; အမျိုးသား ၁၂၅ ဦး၊ အမျိုးသမီး ၇၅ ဦး ၊ ရေငုပ်သမားပါ၀င် )။ ပါဝင်သူ လူနည်းစု (n = ၆၁; 61%) သည် လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုတည်းကိုသာ အသုံးပြုရန် ညွှန်ပြထားသည်။ ပါဝင်သူအများစု (n = ၈၄၁; 841%) သည် အနည်းဆုံး အွန်လိုင်းစျေးဝယ်ခြင်းကို လူမှုကွန်ရက်များနှင့်အတူ အသုံးပြုခဲ့ပြီး 87.8 (409%) သည်လည်း အွန်လိုင်းဂိမ်းကစားရန် ညွှန်ပြခဲ့သည်။ ဖော်ပြထားသော အွန်လိုင်းလှုပ်ရှားမှုအားလုံးကို အသုံးပြုရန် ပါဝင်သူများ၏ ခြောက်ဆယ့်ရှစ် (၇.၁%)။

ဂိမ်းကစားခြင်းနှင့် လောင်းကစားပုံမမှန်ခြင်းများသည် တရားဝင်အသိအမှတ်ပြုထားသော စွဲလမ်းစေသောအပြုအမူများကြောင့် ချို့ယွင်းချက်နှစ်မျိုးဖြစ်သည့်အတွက် အွန်လိုင်းလောင်းကစားပြုလုပ်ရန် ကျွန်ုပ်တို့၏နမူနာတွင်ဖော်ပြထားသော လူအရေအတွက်မှာ အကန့်အသတ်သာရှိသောကြောင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အကဲဖြတ်ချက်ရလဒ်များအပေါ် ဦးစွာအာရုံစိုက်ပါမည်။ ACSID-11 နှင့် ဂိမ်းချို့ယွင်းမှုများအတွက် စံနှုန်းများ။

confirmatory အချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ

အချက်လေးချက် မော်ဒယ်ဟု ယူဆရသည်။

ကျွန်ုပ်တို့သည် CFA အများအပြားဖြင့်၊ သီးခြားအင်တာနက်အသုံးပြုမှုချို့ယွင်းမှုတစ်ခုနှင့် ကြိမ်နှုန်းနှင့် ပြင်းထန်မှုအဆင့်သတ်မှတ်ချက်များအတွက် သီးခြားစီဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် ACSID-11 ၏ စက်ရုံလေးခုဖွဲ့စည်းပုံကို ကျွန်ုပ်တို့ စမ်းသပ်ခဲ့သည်။ အချက်များ (၁) ထိန်းချုပ်မှု အားနည်းခြင်း၊ (၂) ဦးစားပေး တိုးမြှင့်ခြင်းနှင့် (၃) ဆက်လက်/တိုးမြင့်ခြင်းတို့ကို သက်ဆိုင်ရာ အချက်သုံးချက်ဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားပါသည်။ နေ့စဉ်လူနေမှုဘဝတွင် လုပ်ငန်းဆောင်တာချို့ယွင်းမှုနှင့် အွန်လိုင်းလှုပ်ရှားမှုများကြောင့် စိတ်ဆင်းရဲမှုကို တိုင်းတာသည့် နောက်ထပ်အချက်နှစ်ချက်သည် အပိုဆောင်းအချက် (၄) ချက်ဖြင့် လုပ်ဆောင်ချက်ဆိုင်ရာ ချွတ်ယွင်းမှုကို ဖြစ်ပေါ်စေသည်။ ACSID-1 ၏ စက်ရုံလေးခုဖွဲ့စည်းပုံကို ဒေတာဖြင့် ပံ့ပိုးထားသည်။ သင့်လျော်သောအညွှန်းကိန်းများသည် ACSID-2 မှ အကဲဖြတ်ထားသော သီးခြားအင်တာနက်အသုံးပြုမှုဆိုင်ရာချို့ယွင်းမှုအမျိုးအစားအားလုံးအတွက် မော်ဒယ်များနှင့် ဒေတာအကြား အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်သော ဂိမ်းကစားခြင်းဆိုင်ရာချို့ယွင်းမှု၊ အွန်လိုင်းစျေးဝယ်မှုဆိုင်ရာရောဂါနှင့် လူမှုကွန်ရက်အသုံးပြုမှုပြဿနာ၊ အွန်လိုင်းညစ်ညမ်းရုပ်ပုံအသုံးပြုမှု ကမောက်ကမ နှင့် အွန်လိုင်း လောင်းကစား ချို့ယွင်းချက် ( ကြည့်ပါ။ စားပွဲတင် 3) အွန်လိုင်းညစ်ညမ်းရုပ်ပုံစာပေအသုံးပြုမှုပြဿနာနှင့် အွန်လိုင်းလောင်းကစားပုံမမှန်ခြင်းနှင့်ပတ်သက်၍ TLI နှင့် RMSEA သည် နမူနာအရွယ်အစားသေးငယ်သောကြောင့် ဘက်လိုက်နိုင်သည် (Hu & Bentler, 1999) အချက်လေးချက်ပါ မော်ဒယ်ကို ကျင့်သုံးသည့် CFAs အတွက် အကြွင်းအကျန် ကွဲလွဲမှုများနှင့် ကွဲလွဲမှုများကို ပြထားသည် သဖန်းသီး။ 2. မှတ်သားရန်၊ အချို့သော မော်ဒယ်များသည် အနည်းကိန်း မမှန်မကန် တန်ဖိုးများကို ပြသည် (ဆိုလိုသည်မှာ၊ ငုပ်လျှိုးနေသော ကိန်းရှင်အတွက် အနုတ်လက္ခဏာ ကျန်ကွဲလွဲမှု သို့မဟုတ် 1 နှင့် ညီမျှသော သို့မဟုတ် ကြီးသော ဆက်စပ်မှုများ)။

စားပွဲတင် 3 ။

ACSID-11 ဖြင့်တိုင်းတာသော သီးခြား (ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော) အင်တာနက်အသုံးပြုမှုဆိုင်ရာချို့ယွင်းမှုများအတွက် အချက်လေးချက်၊ တစ်မူထူးခြားသော၊ နှင့် ဒုတိယအမှာစာ CFA မော်ဒယ်များ၏ ကိုက်ညီမှုအညွှန်းများ။

		ဂိမ်းရောဂါ
		frequency					ပြင်းထန်ခြင်း
ပုံစံ	df	IFC က	TLI	SRMR	RMSEA	χ2/ df	IFC က	TLI	SRMR	RMSEA	χ2/ df
အချက်လေးချက် မော်ဒယ်	38	0.991	0.987	0.031	0.051	2.13	0.993	0.990	0.029	0.043	1.81
ထူးထူးခြားခြား မော်ဒယ်	27	0.969	0.961	0.048	0.087	4.32	0.970	0.963	0.047	0.082	3.99
ဒုတိယအမှာစာအချက်ပုံစံ	40	0.992	0.988	0.031	0.047	1.99	0.992	0.989	0.032	0.045	1.89

		အွန်လိုင်းမှ စျေးဝယ်မှု မမှန်ခြင်း။
		frequency					ပြင်းထန်ခြင်း
ပုံစံ	df	IFC က	TLI	SRMR	RMSEA	χ2/ df	IFC က	TLI	SRMR	RMSEA	χ2/ df
အချက်လေးချက် မော်ဒယ်	38	0.996	0.994	0.019	0.034	2.07	0.995	0.992	0.020	0.037	2.30
ထူးထူးခြားခြား မော်ဒယ်	27	0.981	0.976	0.037	0.070	5.58	0.986	0.982	0.031	0.056	3.98
ဒုတိယအမှာစာအချက်ပုံစံ	40	0.996	0.994	0.021	0.036	2.19	0.994	0.992	0.023	0.038	2.40

		အွန်လိုင်းညစ်ညမ်းရုပ်ပုံ-အသုံးပြုမှုမမှန်
		frequency					ပြင်းထန်ခြင်း
ပုံစံ	df	IFC က	TLI	SRMR	RMSEA	χ2/ df	IFC က	TLI	SRMR	RMSEA	χ2/ df
အချက်လေးချက် မော်ဒယ်	38	0.993	0.989	0.034	0.054	1.99	0.987	0.981	0.038	0.065	2.43
ထူးထူးခြားခြား မော်ဒယ်	27	0.984	0.979	0.044	0.075	2.91	0.976	0.970	0.046	0.082	3.27
ဒုတိယအမှာစာအချက်ပုံစံ	40	0.993	0.991	0.033	0.049	1.83	0.984	0.979	0.039	0.068	2.59

		လူမှုကွန်ရက်အသုံးပြုမှု ချို့ယွင်းခြင်း။
		frequency					ပြင်းထန်ခြင်း
ပုံစံ	df	IFC က	TLI	SRMR	RMSEA	χ2/ df	IFC က	TLI	SRMR	RMSEA	χ2/ df
အချက်လေးချက် မော်ဒယ်	38	0.993	0.990	0.023	0.049	3.03	0.993	0.989	0.023	0.052	3.31
ထူးထူးခြားခြား မော်ဒယ်	27	0.970	0.963	0.048	0.096	8.89	0.977	0.972	0.039	0.085	7.13
ဒုတိယအမှာစာအချက်ပုံစံ	40	0.992	0.989	0.027	0.053	3.39	0.991	0.988	0.025	0.056	3.64

		အွန်လိုင်းလောင်းကစား ကမောက်ကမ
		frequency					ပြင်းထန်ခြင်း
ပုံစံ	df	IFC က	TLI	SRMR	RMSEA	χ2/ df	IFC က	TLI	SRMR	RMSEA	χ2/ df
အချက်လေးချက် မော်ဒယ်	38	0.997	0.996	0.027	0.059	1.70	0.997	0.996	0.026	0.049	1.47
ထူးထူးခြားခြား မော်ဒယ်	27	0.994	0.992	0.040	0.078	2.20	0.991	0.989	0.039	0.080	2.28
ဒုတိယအမှာစာအချက်ပုံစံ	40	0.997	0.996	0.029	0.054	1.58	0.997	0.995	0.029	0.053	1.55

မှတ်စုများ. ဂိမ်းကစားရန်အတွက် နမူနာအရွယ်အစားများ ကွဲပြားသည် (n = 440), အွန်လိုင်းစျေးဝယ် (၊n = 944), အွန်လိုင်း-ညစ်ညမ်းရုပ်ပုံများ အသုံးပြုမှု (n = 340)၊လူမှုကွန်ရက်အသုံးပြုမှု (၊n = 854), အွန်လိုင်းလောင်းကစား (၊n = 200); ACSID-11 = သီးခြားအင်တာနက်အသုံးပြုမှုချို့ယွင်းမှုများအတွက် စံသတ်မှတ်ချက်များ အကဲဖြတ်ခြင်း၊ 11-အရာများ။

အရွယ်အစား အပြည့်အစုံကို ကြည့်ပါ။

 

ACSID-11 (ကြိမ်နှုန်း) ၏ (A) ဂိမ်းဆော့ဖ်ဝဲရောဂါ၊ (B) အွန်လိုင်းလောင်းကစားရောဂါ၊ (C) အွန်လိုင်း စျေးဝယ်မှုဆိုင်ရာ ပြဿနာ၊ (D) အွန်လိုင်း ညစ်ညမ်းပုံ-အသုံးပြုမှု ပြဿနာ၊ နှင့် (E) social-networks-use disorder. မှတ်စုများ. ဂိမ်းကစားရန်အတွက် နမူနာအရွယ်အစားများ ကွဲပြားသည် (n = 440), အွန်လိုင်းစျေးဝယ် (၊n = 944), အွန်လိုင်း-ညစ်ညမ်းရုပ်ပုံများ အသုံးပြုမှု (n = 340)၊လူမှုကွန်ရက်အသုံးပြုမှု (၊n = 854), အွန်လိုင်းလောင်းကစား (၊n = 200); ACSID-11 ၏ပြင်းထန်မှုအတိုင်းအတာသည် အလားတူရလဒ်များကိုပြသခဲ့သည်။ ACSID-11 = သီးခြားအင်တာနက်အသုံးပြုမှု ချို့ယွင်းမှုများအတွက် စံသတ်မှတ်ချက်များ အကဲဖြတ်ခြင်း၊ 11-အရာများ၊ တန်ဖိုးများသည် စံချိန်စံညွှန်းသတ်မှတ်ထားသော အချက်ပြမှုများ၊ ကိန်းဂဏာန်းကွဲလွဲမှုများနှင့် ကျန်ရှိသော ကွဲလွဲမှုများကို ကိုယ်စားပြုသည်။ ခန့်မှန်းချက်အားလုံးမှာ သိသာထင်ရှားပါသည်။ p <0.001 ။

ကိုးကား- အပြုအမူဆိုင်ရာ စွဲလမ်းမှုဂျာနယ် 2022; 10.1556/2006.2022.00013

• ပုံကိုဒေါင်းလုပ်ဆွဲပါ
• ပုံကို PowerPoint slide အဖြစ် download လုပ်ပါ

ထူးထူးခြားခြား မော်ဒယ်

မတူညီသောအချက်များကြားတွင် မြင့်မားသောဆက်စပ်မှုများကြောင့်၊ ဥပမာ IGDT-10 တွင် အကောင်အထည်ဖော်ထားသည့်အတိုင်း အချက်တစ်ခုတည်းပေါ်တွင်တင်သည့်အရာများအားလုံးနှင့် တူညီသောမတူညီသောဖြေရှင်းချက်များကို ထပ်မံစမ်းသပ်ခဲ့သည်။ ACSID-11 ၏ တစ်မူထူးခြားသော မော်ဒယ်များသည် လက်ခံနိုင်သော အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်ကြောင်း ပြသသော်လည်း RMSEA နှင့်/သို့မဟုတ် χ²/df သည် အကြံပြုထားသော ဖြတ်တောက်မှုများ အထက်တွင် ရှိနေသည်။ အပြုအမူအားလုံးအတွက်၊ အချက်လေးချက်ပါသော မော်ဒယ်များအတွက် သင့်လျော်သော မော်ဒယ်သည် သက်ဆိုင်ရာ တစ်ဖက်သတ်ပုံစံများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ပိုကောင်းသည် (ကြည့်ပါ၊ စားပွဲတင် 3) ထို့ကြောင့် အချက်လေးချက်ဖြေရှင်းချက်သည် တစ်ဖက်သတ်မတူညီသော ဖြေရှင်းချက်ထက် သာလွန်ပုံပေါ်သည်။

Second-order factor model နှင့် bifactor model

မြင့်မားသော အပြန်အလှန်ဆက်နွယ်မှုများအတွက် တွက်ချက်ရန် အခြားရွေးချယ်စရာတစ်ခုမှာ ဆက်စပ်ဒိုမိန်းခွဲများနှင့် ပေါင်းစပ်ထားသည့် ယေဘုယျတည်ဆောက်မှုကို ကိုယ်စားပြုသည့် ယေဘုယျအချက်တစ်ခု ထည့်သွင်းရန်ဖြစ်သည်။ ၎င်းကို ဒုတိယအမှာစာအချက်ပုံစံနှင့် bifactor မော်ဒယ်မှတစ်ဆင့် အကောင်အထည်ဖော်နိုင်သည်။ ဒုတိယအလို့ငှာ ကိန်းဂဏန်းပုံစံတွင်၊ ပထမအမှာစာအချက်များကြား ဆက်စပ်မှုများကို ရှင်းပြရန် ကြိုးပမ်းမှုတွင် ယေဘူယျ (ဒုတိယအမှာစာ) အချက်ကို စံပြထားသည်။ bifactor မော်ဒယ်တွင်၊ ဆက်စပ် domains များကြား ဘုံတူညီချက်အတွက် ယေဘူယျအချက်ကို တွက်ချက်ထားသည်ဟု ယူဆရပြီး၊ ၎င်းအပြင်၊ တစ်ခုစီသည် ယေဘုယျအချက်အပေါ်နှင့် ကျော်လွန်၍ ထူးခြားသော အကျိုးသက်ရောက်မှုများရှိသည့် တိကျသောအချက်များစွာရှိသည်။ ဤအရာတစ်ခုစီသည် ယေဘုယျအချက်နှင့် အကြောင်းရင်းအားလုံး (ယေဘုယျအချက်နှင့် သီးခြားအချက်များကြားဆက်စပ်မှုများအပါအဝင်) အစိတ်အပိုင်းအားလုံးကို ပုံသဏ္ဍာန်အဖြစ်သတ်မှတ်ထားသည့် ၎င်း၏တိကျသောအချက်ပေါ်တွင် တင်နိုင်စေရန်အတွက် ၎င်းကို ပုံစံထုတ်ထားသည်။ ဒုတိယအမှာစာ ကိန်းဂဏန်းမော်ဒယ်သည် bifactor မော်ဒယ်ထက် ပိုမိုကန့်သတ်ချုပ်ချယ်ထားပြီး bifactor မော်ဒယ်အတွင်းတွင် အသိုက်အမြုပ်ထားပါသည် (Yung၊ Thissen၊ & McLeod၊ ၁၉၉၉) ကျွန်ုပ်တို့၏နမူနာများတွင်၊ ဒုတိယအမှာစာ မော်ဒယ်များသည် အချက်လေးချက်ပါသော မော်ဒယ်များကဲ့သို့ ကောင်းမွန်သော လိုက်ဖက်မှုကို ပြသသည် (ကြည့်ပါ။ စားပွဲတင် 3) အပြုအမူအားလုံးအတွက်၊ (ပထမအမှာစာ) အချက်လေးချက်သည် (ဒုတိယအမိန့်) အထွေထွေအချက်ပေါ်တွင် မြင့်မားနေပါသည် (ကြည့်ပါ၊ နောကျဆကျတှဲခ) စုစုပေါင်းရမှတ်၏အသုံးပြုမှုကို မျှတစေသည်။ အချက်လေးချက်ပါသော မော်ဒယ်များကဲ့သို့ပင်၊ ဒုတိယအမှာစာ မော်ဒယ်အချို့သည် ရံဖန်ရံခါ မမှန်မကန်တန်ဖိုးများကို ပြသည် (ဆိုလိုသည်မှာ၊ ငုပ်လျှိုးနေသော ကိန်းရှင်တစ်ခုအတွက် အနှုတ်လက္ခဏာကျန်ကွဲလွဲမှု သို့မဟုတ် 1 ထက်ကြီးသော သို့မဟုတ် ညီမျှခြင်း သို့မဟုတ် ဆက်စပ်မှုများ)။ ကျွန်ုပ်တို့သည် သာလွန်ကောင်းမွန်သော အံဝင်ခွင်ကျရှိမှုကို ပြသသည့် ဖြည့်စွက် bifactor မော်ဒယ်များကိုလည်း စမ်းသပ်ခဲ့ပြီး၊ အပြုအမူအားလုံးအတွက်မဟုတ်ဘဲ မော်ဒယ်ကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်သည် (ကြည့်ပါ နောက်ဆက်တွဲဂ).

ဆွေးနွေးချက်နှင့်နိဂုံး

ဤအစီရင်ခံစာသည် ACSID-11 အား သီးခြားအင်တာနက်အသုံးပြုမှုပုံမမှန်ခြင်း၏ အဓိကအမျိုးအစားများကို လွယ်ကူပြီး ပြည့်စုံသောစစ်ဆေးခြင်းအတွက် ကိရိယာအသစ်တစ်ခုအဖြစ် မိတ်ဆက်ပေးခဲ့သည်။ လေ့လာမှု၏ရလဒ်များက ACSID-11 သည် ဘက်စုံဖွဲ့စည်းပုံတွင် ဂိမ်းဆော့ခြင်းအတွက် ICD-11 စံနှုန်းများကို ဖမ်းယူရန် သင့်လျော်ကြောင်း ဖော်ပြသည်။ DSM-5 အခြေပြု အကဲဖြတ်ခြင်းကိရိယာ (IGDT-10) နှင့် အပြုသဘောဆောင်သော ဆက်စပ်ဆက်စပ်မှုများသည် တည်ဆောက်မှုတရားဝင်မှုကို ထပ်လောင်းဖော်ပြသည်။

ACSID-11 ၏ယူဆချက်အများအပြားဖွဲ့စည်းပုံအား CFA ၏ရလဒ်များဖြင့်အတည်ပြုခဲ့သည်။ ပစ္စည်းများသည် ICD-11 စံသတ်မှတ်ချက်များကို ကိုယ်စားပြုသည့် အချက်လေးချက်ပုံစံ (၁) ချို့ယွင်းသော ထိန်းချုပ်မှု၊ (၂) ဦးစားပေး တိုးမြှင့်မှု၊ (၃) အနုတ်လက္ခဏာဆောင်သော အကျိုးဆက်များကြားမှ ဆက်လက်၍ တိုးလာခြင်း၊ အပြင် အပိုအစိတ်အပိုင်းများ (၄) လုပ်ငန်းဆိုင်ရာ ချို့ယွင်းချက်နှင့်၊ စွဲလမ်းစေသော အပြုအမူများအတွက် ဆက်စပ်စဉ်းစားရမည့် စိတ်ဆင်းရဲမှုဟု အမှတ်အသားပြုသည်။ အချက်လေးချက်ဖြေရှင်းချက်သည် တစ်ဖက်သတ်မတူညီသောဖြေရှင်းချက်ထက် သာလွန်ကောင်းမွန်ကြောင်း ပြသခဲ့သည်။ စကေး၏ ဘက်စုံအတိုင်းအတာသည် ဂိမ်းဆော့ခြင်းအတွက် ICD-1 စံနှုန်းများကို လွှမ်းခြုံထားသော အခြားစကေးများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ထူးခြားသောအင်္ဂါရပ်တစ်ခု (cf. ရှငျဘုရငျ et al ။ , 2020; ပိုတငျး et al ။ , 2021) ထို့အပြင်၊ ဒုတိယအမှာစာအချက်ပုံစံ (နှင့် တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း bifactor မော်ဒယ်) ၏ အညီအမျှ သာလွန်ကောင်းမွန်သော အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်သော ဆက်စပ်စံနှုန်းလေးခုကို အကဲဖြတ်သည့်အရာများသည် ယေဘူယျ “ချို့ယွင်းချက်” တည်ဆောက်မှုနှင့် အလုံးစုံရမှတ်အသုံးပြုခြင်းကို တရားမျှတကြောင်း ညွှန်ပြပါသည်။ ရလဒ်များသည် အွန်လိုင်း လောင်းကစားချို့ယွင်းမှု နှင့် ACSID-11 မှ တိုင်းတာသည့် အခြားသော ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော သီးခြား အင်တာနက် အသုံးပြုမှု ချို့ယွင်းချက်များ ဖြစ်သည့် ASSIST ၏ နမူနာပုံစံတွင် အမူအကျင့် မျိုးစုံဖြင့် တိုင်းတာခြင်း ဖြစ်သည့် အွန်လိုင်း ၀ယ်-စျေးဝယ် မူမမှန်မှု၊ အွန်လိုင်း ညစ်ညမ်း ရုပ်ပုံ အသုံးပြုမှု ပြဿနာ၊ လူမှုကွန်ရက်များ- ဖရိုဖရဲသုံးပါ။ နောက်ပိုင်းတွင်၊ စွဲလမ်းစေသော အပြုအမူများကြောင့် ချို့ယွင်းမှုများအတွက် WHO စံနှုန်းများအပေါ် အခြေခံသည့် မည်သည့်ကိရိယာမျှ မရှိသလောက်ဖြစ်သော်လည်း သုတေသီများက ၎င်းတို့တစ်ဦးစီအတွက် ဤအမျိုးအစားခွဲခြားမှုကို အကြံပြုထားသော်လည်း (ကုန်အမှတ်တံဆိပ် et al ။ , 2020; Muller et al ။ , 2019; Stark et al ။ , 2018) ACSID-11 ကဲ့သို့ ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ဆောင်ရွက်ချက်များ အသစ်သည် နည်းစနစ်ဆိုင်ရာ အခက်အခဲများကို ကျော်လွှားနိုင်ပြီး အဆိုပါ မတူညီသော (ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော) စွဲလမ်းစေသော အမူအကျင့်များအကြား တူညီမှုများနှင့် ကွဲပြားမှုများကို စနစ်တကျ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်စေရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။

ACSID-11 ၏ ယုံကြည်စိတ်ချရမှုသည် မြင့်မားသည်။ ဂိမ်းကစားခြင်းဆိုင်ရာချို့ယွင်းမှုအတွက်၊ အတွင်းပိုင်းညီညွတ်မှုသည် အခြားတူရိယာအများစုထက် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သော သို့မဟုတ် မြင့်မားသည် (cf. ရှငျဘုရငျ et al ။ , 2020) ACSID-11 နှင့် IGDT-10 နှစ်ခုလုံးက တိုင်းတာသော အခြားသော သီးခြားအင်တာနက်အသုံးပြုမှုဆိုင်ရာ ချို့ယွင်းမှုများအတွက် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုသည်လည်း ကောင်းမွန်ပါသည်။ ဤအချက်မှ ကျွန်ုပ်တို့ ကောက်ချက်ချနိုင်သည်မှာ ASSIST (ကဲ့သို့သော ပေါင်းစပ်တုံ့ပြန်မှုပုံစံ၊WHO အကူအညီပေးရေး လုပ်ငန်းအဖွဲ့၊ ၂၀၀၂) သည် မတူညီသော အပြုအမူဆိုင်ရာ စွဲလမ်းမှု အမျိုးအစားများကို ပူးတွဲအကဲဖြတ်ရန်အတွက် သင့်လျော်ပါသည်။ လက်ရှိနမူနာတွင်၊ ACSID-11 စုစုပေါင်းရမှတ်သည် လူမှုကွန်ရက်အသုံးပြုမှုဆိုင်ရာ ပြဿနာအတွက် အမြင့်ဆုံးဖြစ်သည်။ တစ်သီးပုဂ္ဂလဝါဒီနိုင်ငံများအတွက် 14% နှင့် စုပေါင်းဝါဒီနိုင်ငံများအတွက် 31% တွင် လောလောဆယ်ခန့်မှန်းထားသည့် ဤဖြစ်စဉ်၏အတော်လေးမြင့်မားသောအဖြစ်များနှင့်ကိုက်ညီပါသည်။Cheng၊ Lau၊ Chan၊ & Luk၊ 2021).

ပေါင်းစည်းခြင်းတရားဝင်မှုကို ACSID-11 နှင့် IGDT-10 ရမှတ်များအကြား အလယ်အလတ်မှ ကြီးမားသော အပြုသဘောဆောင်သောဆက်စပ်ဆက်နွယ်မှုများဖြင့် ညွှန်ပြသည်။ ထို့အပြင်၊ ACSID-11 ရမှတ်များနှင့် PHQ-4 တို့၏ စိတ်ဓာတ်ကျခြင်းနှင့် စိုးရိမ်သောကလက္ခဏာများကို တိုင်းတာခြင်းအကြား အလယ်အလတ်အပြုသဘောဆောင်သောဆက်စပ်ဆက်နွယ်မှုများသည် အကဲဖြတ်ကိရိယာအသစ်၏ စံသတ်မှတ်ချက်တရားဝင်မှုကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ရလဒ်များသည် (comorbid) စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာပြဿနာများနှင့် ဂိမ်းဆော့ခြင်းဆိုင်ရာချို့ယွင်းမှုအပါအဝင် သီးခြားအင်တာနက်အသုံးပြုမှုဆိုင်ရာချို့ယွင်းမှုများကြားတွင် ဆက်စပ်နေသည့် ယခင်တွေ့ရှိချက်များနှင့် ကိုက်ညီနေပါသည်။Mihara & Higuchi, 2017; ကြည့်ပါ၊ Colder Carras၊ Shi၊ Hard၊ & Saldanha၊ 2020) ညစ်ညမ်းရုပ်ပုံ သုံးစွဲမှု မမှန်ခြင်း (Duffy၊ Dawson၊ & Das Nair၊ 2016) စျေးဝယ် ဖရိုဖရဲ (Kyrios et al ။ , 2018လူမှုကွန်ရက်-အသုံးပြုမှု ချို့ယွင်းမှု (Andreassen, 2015) နှင့်လောင်းကစားရောဂါ (Dowling et al ။ , 2015) ထို့အပြင် ACSID-11 (အထူးသဖြင့် အွန်လိုင်းလောင်းကစားချို့ယွင်းမှုနှင့် လူမှုကွန်ရက်အသုံးပြုမှုဆိုင်ရာ ပြဿနာ) သည် ဘဝကျေနပ်မှုအတိုင်းအတာနှင့် ပြောင်းပြန်ဆက်စပ်နေသည်။ ဤရလဒ်သည် ချို့ယွင်းနေသော ကျန်းမာရေးနှင့် သီးခြားအင်တာနက်အသုံးပြုမှုပုံမမှန်မှုများ၏ လက္ခဏာပြင်းထန်မှုကြားတွင် ဆက်စပ်နေသည့် ယခင်တွေ့ရှိချက်များနှင့် ကိုက်ညီသည် (Cheng၊ Cheung၊ & Wang၊ 2018; Duffy et al ။ , 2016; Duradoni၊ Innocenti၊ & Guazzini၊ 2020) သီးခြားအင်တာနက်အသုံးပြုမှု ချို့ယွင်းမှု အများအပြား ပူးတွဲဖြစ်ပွားလာသောအခါတွင် အထူးချို့ယွင်းသွားစေရန် လေ့လာမှုများက အကြံပြုထားသည် (Charzyńska et al.၊ 2021) သီးခြားအင်တာနက်အသုံးပြုမှုပုံမမှန်ခြင်း၏ ပူးတွဲဖြစ်ပေါ်မှုသည် မကြာခဏဖြစ်လေ့မရှိ (ဥပမာ၊ Burleigh et al.၊ 2019; Muller et al ။ , 2021) ACSID-11 နှင့် IGDT-10 အသီးသီး တိုင်းတာသည့် ပုံမမှန်များကြား အတော်လေးမြင့်မားသော အပြန်အလှန်ဆက်စပ်မှုများကို တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းရှင်းပြနိုင်သည် ။ ၎င်းသည် စွဲလမ်းစေသော အပြုအမူများကြောင့် မတူညီသော မူမမှန်မှု အမျိုးအစားများအတွင်း တူညီမှုများနှင့် ကွဲပြားမှုများကို ပိုမိုမှန်ကန်စွာ ဆုံးဖြတ်ရန် ယူနီဖောင်း စိစစ်ရေးကိရိယာ၏ အရေးပါမှုကို အလေးပေးဖော်ပြသည်။

လက်ရှိလေ့လာမှု၏ အဓိကကန့်သတ်ချက်မှာ လက်တွေ့မဟုတ်သော၊ အတော်လေးသေးငယ်ပြီး ကိုယ်စားလှယ်မဟုတ်သော နမူနာဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့် ဤလေ့လာမှုဖြင့် ACSID-11 သည် ရောဂါရှာဖွေရေးကိရိယာတစ်ခုအဖြစ် သင့်လျော်မှုရှိ၊ မရှိ ရှင်းလင်းပြတ်သားစွာ ဖြတ်တောက်ထားသော ရမှတ်များကို မပေးနိုင်သေးသောကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့ မပြနိုင်ပါ။ ထို့အပြင်၊ အပိုင်းဖြတ်ပိုင်းပုံစံဒီဇိုင်းသည် စမ်းသပ်-ပြန်လည်စစ်ဆေးမှုဆိုင်ရာ ယုံကြည်စိတ်ချရမှု သို့မဟုတ် ACSID-11 နှင့် validating variables အကြား အကြောင်းရင်းခံဆက်စပ်မှုများအကြောင်း ကောက်ချက်ချရန် ခွင့်မပြုပါ။ ကိရိယာသည် ၎င်း၏ယုံကြည်စိတ်ချရမှုနှင့် သင့်လျော်မှုကို စစ်ဆေးရန် နောက်ထပ်အတည်ပြုချက် လိုအပ်သည်။ သို့သော်၊ ဤကနဦးလေ့လာမှုမှရလဒ်များက၎င်းသည်နောက်ထပ်စမ်းသပ်ရကျိုးနပ်မည့်အလားအလာရှိသောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်ကြောင်းအကြံပြုသည်။ မှတ်သားရန်၊ ဤကိရိယာအတွက်သာမက၊ ဤအပြုအမူများထဲမှ မည်သည့်အရာများကို ရောဂါရှာဖွေရေးဟု ယူဆနိုင်သည်ကို ဆုံးဖြတ်ရန် သုတေသနနယ်ပယ်တစ်ခုလုံးအတွက် ပိုကြီးမားသောဒေတာအခြေခံ လိုအပ်သည် (cf. Grant & Chamberlain, 2016) ACSID-11 ၏ဖွဲ့စည်းပုံသည် လက်ရှိလေ့လာမှုရလဒ်များမှ အတည်ပြုထားသည့်အတိုင်း ကောင်းမွန်စွာအလုပ်လုပ်ပုံပေါ်သည်။ သီးခြားအချက်လေးချက်နှင့် ယေဘူယျဒိုမိန်းသည် ကွဲပြားသောအပြုအမူများတစ်လျှောက်တွင် လုံလောက်စွာကိုယ်စားပြုထားသည်၊ အကြောင်းအရာတစ်ခုစီသည် ပြီးခဲ့သောဆယ့်နှစ်လအတွင်း အနည်းဆုံးအကြိမ်ကြိမ်ပြုလုပ်ခဲ့သော အွန်လိုင်းလှုပ်ရှားမှုအားလုံးအတွက် အဖြေတစ်ခုစီကို ဖြေကြားပေးခဲ့သည်။ အပြုအမူများတွင် ACSID-11 ရမှတ်များ၏ အလယ်အလတ်မှ မြင့်မားသော ဆက်စပ်မှုများ၏ အကြောင်းရင်းဖြစ်သောကြောင့် သီးခြားအင်တာနက်အသုံးပြုမှုပုံမမှန်မှုများ ပူးတွဲဖြစ်ပေါ်လာနိုင်ဖွယ်ရှိကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့ ဆွေးနွေးထားပြီးဖြစ်သည်။ ထို့အပြင်၊ အချို့သောအပြုအမူများအတွက် မော်ဒယ်သတ်မှတ်ချက်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ရန် လိုအပ်ကြောင်း ရံဖန်ရံခါ မမှန်မကန်တန်ဖိုးများက ဖော်ပြနိုင်သည်။ အသုံးပြုထားသော စံနှုန်းများသည် ပါ၀င်လာနိုင်သည့် ချို့ယွင်းမှု အမျိုးအစားအားလုံးနှင့် ညီတူညီမျှ သက်ဆိုင်နေမည် မဟုတ်ပါ။ ACSID-11 သည် ရောဂါလက္ခဏာဆိုင်ရာ လက္ခဏာရပ်များတွင် လုံလောက်စွာ မလွှမ်းမိုးနိုင်ခြင်းကြောင့် ဖြစ်နိုင်သည်။ မတူညီသောဗားရှင်းများတွင် တိုင်းတာမှုကွဲလွဲမှုကို ရောဂါအမည်တပ်ထားသော အင်တာနက်အသုံးပြုမှုပုံမမှန်သောလူနာများအပါအဝင် သီးခြားလွတ်လပ်သောနမူနာအသစ်များဖြင့် စမ်းသပ်သင့်သည်။ ထို့အပြင် ရလဒ်များသည် သာမန်လူထုကို ကိုယ်စားမပြုပါ။ ခန့်မှန်းခြေအားဖြင့် ဒေတာသည် ဂျာမနီရှိ အင်တာနက်အသုံးပြုသူများကို ကိုယ်စားပြုပြီး ဒေတာစုဆောင်းချိန်တွင် lockdown မရှိပါ။ မည်သို့ပင်ဆိုစေကာမူ COVID-19 ကပ်ရောဂါသည် စိတ်ဖိစီးမှုအဆင့်နှင့် (ပြဿနာရှိသော) အင်တာနက်အသုံးပြုမှုအပေါ် သက်ရောက်မှုရှိနိုင်သည် (Király et al ။ , 2020) ပစ္စည်းတစ်ခုတည်း L-1 စကေးကို ကောင်းစွာအတည်ပြုထားသော်လည်း (Beierlein et al.၊ 2015ACSID-11 ကို အသုံးပြု၍ အနာဂတ်လေ့လာမှုများတွင် (ဒိုမိန်းအလိုက်) ဘဝကျေနပ်မှုကို ပိုမိုပြည့်စုံစွာ ဖမ်းယူနိုင်မည်ဖြစ်သည်။

နိဂုံးချုပ်အားဖြင့်၊ ACSID-11 သည် ဂိမ်းကစားခြင်းဆိုင်ရာရောဂါ၊ အွန်လိုင်းစျေးဝယ်မှုရောဂါ၊ အွန်လိုင်းညစ်ညမ်းရုပ်ပုံ-အသုံးပြုမှုရောဂါ၊ လူမှုရေးကွန်ရက်များအပါအဝင် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော (ဖြစ်နိုင်ချေ) သီးခြားအင်တာနက်အသုံးပြုမှုဆိုင်ရာချို့ယွင်းမှုများ၏ လက္ခဏာများဆိုင်ရာ ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်၊ တသမတ်တည်းနှင့် စီးပွားရေးအကဲဖြတ်မှုအတွက် သင့်လျော်ကြောင်း သက်သေပြခဲ့သည်။ - ဂိမ်းကစားခြင်းဆိုင်ရာချို့ယွင်းမှုအတွက် ICD-11 ရောဂါရှာဖွေရေးစံနှုန်းများအပေါ်အခြေခံ၍ အသုံးပြုမှုမမှန်ခြင်းနှင့် အွန်လိုင်းလောင်းကစားပြဿနာ။ အကဲဖြတ်ခြင်းကိရိယာ၏နောက်ထပ်အကဲဖြတ်မှုပြုလုပ်သင့်သည်။ ACSID-11 သည် သုတေသနတွင် စွဲလမ်းစေသော အမူအကျင့်များကို ပိုမိုတသမတ်တည်း အကဲဖြတ်ရန် အထောက်အကူဖြစ်စေနိုင်ပြီး ၎င်းသည် အနာဂတ်တွင် လက်တွေ့ကျင့်သုံးရာတွင်လည်း အထောက်အကူဖြစ်လာနိုင်မည်ဟု ကျွန်ုပ်တို့ မျှော်လင့်ပါသည်။

ရန်ပုံငွေရှာခြင်းရင်းမြစ်များ

Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG၊ ဂျာမန်သုတေသနဖောင်ဒေးရှင်း) – 411232260။

စာရေးဆရာများပံ့ပိုးမှုများ

SMM- နည်းစနစ်၊ တရားဝင်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ အရေးအသား – မူရင်းမူကြမ်း၊ EW- စိတ်ကူးပုံဖော်မှု၊ နည်းစနစ်၊ ရေးသားခြင်း- ပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်းနှင့် တည်းဖြတ်ခြင်း; AO- နည်းစနစ်၊ တရားဝင် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ RS- စိတ်ကူးပုံဖော်မှု၊ နည်းစနစ်၊ AM- စိတ်ကူးပုံဖော်မှု၊ နည်းစနစ်၊ CM- စိတ်ကူးပုံဖော်မှု၊ နည်းစနစ်၊ KW- စိတ်ကူးပုံဖော်မှု၊ နည်းစနစ်၊ HJR- စိတ်ကူးပုံဖော်မှု၊ နည်းစနစ်၊ MB- စိတ်ကူးစိတ်သန်း၊ နည်းစနစ်၊ ရေးသားခြင်း – ပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်းနှင့် တည်းဖြတ်ခြင်း၊ ကြီးကြပ်ခြင်း။

အကျိုးစီးပွားပဋိပက္ခ

စာရေးသူသည် ဤဆောင်းပါး၏အကြောင်းအရာနှင့် သက်ဆိုင်သော ငွေကြေး သို့မဟုတ် အခြားသော အကျိုးစီးပွားဆိုင်ရာ ပဋိပက္ခများကို အစီရင်ခံပါသည်။

ကျေးဇူးတင်လွှာ

Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG၊ ဂျာမန်သုတေသနဖောင်ဒေးရှင်း) – 2974 မှ ရန်ပုံငွေပံ့ပိုးထားသော သုတေသနယူနစ် ACSID, FOR411232260 ၏ စပ်လျဉ်း၍ ဤဆောင်းပါးနှင့် ပတ်သက်သည့် အလုပ်အား ဆောင်ရွက်ခဲ့ပါသည်။

နောက်ဆက်တွဲပစ္စည်း

ဤဆောင်းပါး၏နောက်ဆက်တွဲအချက်အလက်များကိုအွန်လိုင်းတွင်တွေ့ရှိနိုင်သည် https://doi.org/10.1556/2006.2022.00013.