J ကိုပြုမူနေစွဲ။ 2018 စက်တင်ဘာ 11: 1-11 ။ Doi: 10.1556 / 2006.7.2018.69 ။
li က JB1,2, mo PKH2,3, Lau JTF2,3, su XF2,3, Zhang က X ကို4, ဝူ AMS5, mai JC6, Chen က YX6.
ြဒပ်မဲ့သော
နောက်ခံသမိုင်းနဲ့ရည်ရွယ်ချက်
ဤလေ့လာမှု၏ရည်ရွယ်ချက်မှာစိတ်ကျရောဂါ OSNA ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးအတွက်ခန့်မှန်းထားသည်ဖြစ်စေ, ပြောင်းပြန် OSNA စိတ်ကျရောဂါ၏ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးကိုခန့်မှန်းခြင်းရှိမရှိ, အွန်လိုင်းလူမှုရေးကွန်ရက်စွဲ (OSNA) နှင့်စိတ်ကျရောဂါများအကြား longitudinal အသင်းအဖွဲ့များခန့်မှန်းခြင်း, ရန်ဖြစ်ပါသည်။
နည်းလမ်းများ
ကွမ်ကျိုး, တရုတ်နိုင်ငံတောင်ပိုင်းကိုးအလယ်တန်းကျောင်းများအနေဖြင့် 5,365 ကျောင်းသားတစ်ဦးကစုစုပေါင်းမတ်လ 2014 အတွက်အခြေခံမှာစစ်တမ်းကောက်ယူနှင့် 9 လကြာပြီးနောက်တက်နောက်တော်သို့လိုက်ခဲ့သည်။ OSNA နှင့်စိတ်ကျရောဂါ၏အဆင့်အသီးသီးအတွက်အတည်ပြု OSNA စကေးနှင့် CES-D ကိုသုံးပြီးတိုင်းတာခဲ့ကြသည်။ Multilevel Logistic ဆုတ်ယုတ်မော်ဒယ်များ OSNA နှင့်စိတ်ကျရောဂါများအကြား longitudinal အသင်းအဖွဲ့များကိုခန့်မှန်းရန်လျှောက်ထားခဲ့သည်။
ရလဒ်များ
အခြေခံမှာစိတ်ဓာတ်ကျပေမယ့် OSNA ၏လွတ်ကြ၏သူကိုမြီးကောင်ပေါက်အခြေခံမှာ Non-စိတ်ဓာတ်ရှိသူများနှင့်နှိုင်းယှဉ်ပါနောက်ဆက်တွဲမှာ OSNA ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ဖို့ 1.48 ဆပိုမိုဖြစ်နိုင်ဖွယ်ခဲ့ [(AOR) ချိန်ညှိ OR: 1.48, 95% ယုံကြည်မှုကြားကာလ (CI): 1.14-1.93 ] ။ 3.45, 95% CI: ထို့အပြင်နောက်ဆက်တွဲကာလအတွင်းစိတ်ကျရောဂါမခံခဲ့ရသောသူတို့နှင့်အတူနှိုင်းယှဉ်ဇွဲစိတ်ဓာတ်ကျခဲ့ကြပါသို့မဟုတ်နောက်ဆက်တွဲကာလအတွင်းစိတ်ကျရောဂါထွန်းသစ်စသူကိုမြီးကောင်ပေါက်နောက်ဆက်တွဲမှာ OSNA ဖွံ့ဖြိုးဆဲ၏အန္တရာယ် (AOR တိုးမြှင့်ခဲ့ကြောင်း: 2.51-4.75 မြဲစိတ်ကျရောဂါသည် ဖြစ်. , AOR: 4.47, 95% CI: ထွန်းသစ်စစိတ်ကျရောဂါများအတွက် 3.33-5.99) ။ 1.65, 95% CI: ပြောင်းပြန်, အခြေခံမှာစိတ်ကျရောဂါမပါဘဲသူတွေထဲမှာ, မြဲ OSNA သို့မဟုတ်ထွန်းသစ်စ OSNA အဖြစ်ခွဲခြားခံခဲ့ရသောမြီးကောင်ပေါက်မပါ OSNA (AOR ဖြစ်နှင့်သောသူတို့နှင့်နှိုင်းယှဉ်ပါစိတ်ကျရောဂါဖွံ့ဖြိုးဆဲမြင့်မားအန္တရာယ်ခဲ့မြဲ OSNA များအတွက် 1.01-2.69; AOR: 4.29; 95% CI: ထွန်းသစ်စ OSNA များအတွက် 3.17-5.81) ။
ကောက်ချက်
အဆိုပါတွေ့ရှိချက်စွဲလမ်းအွန်လိုင်းလူမှုရေးကွန်ရက်အသုံးပြုမှုစိတ်ကျရောဂါလက္ခဏာတွေတိုးမြှင့်အဆင့်အထိဖြင့်လိုက်ပါသွားကြောင်းဆိုလိုတာက OSNA နှင့်စိတ်ကျရောဂါများအကြားတစ်ဦး bidirectional အသင်းအဖွဲ့ဖော်ပြသည်။
KEYWORDS: မြီးကောင်ပေါက်; စိတ်ကျရောဂါ; longitudinal အသင်းအဖွဲ့; အွန်လိုင်းလူမှုကွန်ရက်စွဲ
PMID: 30203664
အွန်လိုင်းလူမှုကွန်ရက်စွဲခြင်းနှင့်စိတ်ကျရောဂါ: တရုတ်ဆယ်ကျော်သက်တစ်ဦးအကြီးစားအလားအလာဆောင်များတွင်လေ့လာမှုကနေရလဒ်။
J ကိုပြုမူနေစွဲ။ 2018 စက်တင်ဘာ 11: 1-11 ။ Doi: 10.1556 / 2006.7.2018.69 ။ [EPub ရှေ့ဆက်ပုံနှိပ်၏]
li က JB1,2, mo PKH2,3, Lau JTF2,3, su XF2,3, Zhang က X ကို4, ဝူ AMS5, mai JC6, Chen က YX6.
ြဒပ်မဲ့သော
ဤလေ့လာမှု၏ရည်ရွယ်ချက်မှာစိတ်ကျရောဂါ OSNA ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးအတွက်ခန့်မှန်းထားသည်ဖြစ်စေ, OSNA ပြောင်းပြန်စိတ်ကျရောဂါ၏ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးကိုခန့်မှန်းထားသည်နှင့်ရှိမရှိ, အွန်လိုင်းလူမှုရေးကွန်ရက်စွဲ (OSNA) နှင့်စိတ်ကျရောဂါများအကြား longitudinal အသင်းအဖွဲ့များခန့်မှန်းဖို့ဖြစ်ပါတယ်နောက်ခံနဲ့ရည်ရွယ်သည်။ ကွမ်ကျိုး, တရုတ်နိုင်ငံတောင်ပိုင်းကိုးအလယ်တန်းကျောင်းများအနေဖြင့်နည်းလမ်းများ 5,365 ကျောင်းသားတစ်ဦးကစုစုပေါင်းမတ်လ 2014 အတွက်အခြေခံမှာစစ်တမ်းကောက်ယူနှင့် 9 လကြာပြီးနောက်တက်နောက်တော်သို့လိုက်ခဲ့သည်။ OSNA နှင့်စိတ်ကျရောဂါ၏အဆင့်အသီးသီးအတွက်အတည်ပြု OSNA စကေးနှင့် CES-D ကိုသုံးပြီးတိုင်းတာခဲ့ကြသည်။ Multilevel Logistic ဆုတ်ယုတ်မော်ဒယ်များ OSNA နှင့်စိတ်ကျရောဂါများအကြား longitudinal အသင်းအဖွဲ့များကိုခန့်မှန်းရန်လျှောက်ထားခဲ့သည်။ အခြေခံမှာစိတ်ဓာတ်ကျပေမယ့် OSNA ၏လွတ်ကြ၏သူကိုပြုစုပျိုးထောင်ခြင်းအခြေခံမှာ Non-စိတ်ကျရောဂါသူတို့နှင့်အတူနှိုင်းယှဉ်လျှင်နောက်ဆက်တွဲမှာ OSNA ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ဖို့ 1.48 ဆပိုမိုဖြစ်နိုင်ဖွယ်ခဲ့ [(AOR) ချိန်ညှိ OR ရလဒ်များ: 1.48, 95% ယုံကြည်မှုကြားကာလ (CI): 1.14- 1.93] ။ 3.45, 95% CI: ထို့အပြင်နောက်ဆက်တွဲကာလအတွင်းစိတ်ကျရောဂါမခံခဲ့ရသောသူတို့နှင့်အတူနှိုင်းယှဉ်ဇွဲစိတ်ဓာတ်ကျခဲ့ကြပါသို့မဟုတ်နောက်ဆက်တွဲကာလအတွင်းစိတ်ကျရောဂါထွန်းသစ်စသူကိုမြီးကောင်ပေါက်နောက်ဆက်တွဲမှာ OSNA ဖွံ့ဖြိုးဆဲ၏အန္တရာယ် (AOR တိုးမြှင့်ခဲ့ကြောင်း: 2.51-4.75 မြဲစိတ်ကျရောဂါသည် ဖြစ်. , AOR: 4.47, 95% CI: ထွန်းသစ်စစိတ်ကျရောဂါများအတွက် 3.33-5.99) ။ 1.65, 95% CI: ပြောင်းပြန်, အခြေခံမှာစိတ်ကျရောဂါမပါဘဲသူတွေထဲမှာ, မြဲ OSNA သို့မဟုတ်ထွန်းသစ်စ OSNA အဖြစ်ခွဲခြားခံခဲ့ရသောမြီးကောင်ပေါက်မပါ OSNA (AOR ဖြစ်နှင့်သောသူတို့နှင့်နှိုင်းယှဉ်ပါစိတ်ကျရောဂါဖွံ့ဖြိုးဆဲမြင့်မားအန္တရာယ်ခဲ့မြဲ OSNA များအတွက် 1.01-2.69; AOR: 4.29; 95% CI: ထွန်းသစ်စ OSNA များအတွက် 3.17-5.81) ။ နိဂုံးအဆိုပါတွေ့ရှိချက်စွဲလမ်းအွန်လိုင်းလူမှုရေးကွန်ရက်အသုံးပြုမှုစိတ်ကျရောဂါလက္ခဏာတွေတိုးမြှင့်အဆင့်အထိဖြင့်လိုက်ပါသွားကြောင်းဆိုလိုတာက OSNA နှင့်စိတ်ကျရောဂါများအကြားတစ်ဦး bidirectional အသင်းအဖွဲ့ဖော်ပြသည်။
KEYWORDS: မြီးကောင်ပေါက်; စိတ်ကျရောဂါ; longitudinal အသင်းအဖွဲ့; အွန်လိုင်းလူမှုကွန်ရက်စွဲ
PMID: 30203664
နိဒါန္း
စီးပွားပျက်ကပ်, အများဆုံးကျယ်ပြန့်အစီရင်ခံစိတ်ရောဂါရောဂါ (Knopf, ပန်းခြံ, & Mulye, 2008; Thapar, Collishaw, Potter, & Thapar, 2010), မြီးကောင်ပေါက်အကြားအရေးပါသောပြည်သူ့ကျန်းမာရေးပြဿနာတစ်ရပ်ဖြစ်ပါတယ်။ (9 ကျော်မြီးကောင်ပေါက်များ၏% စိတ်ကျရောဂါ၏ပြင်းထန်သောအဆင့်ဆင့်မှအလယ်အလတ်ဖော်ပြခဲ့သည်နှင့်ယင်း၏ 1 နှစ်ဖြစ်ပွားမှုနှုန်းသည်အမေရိကန်ပြည်ထောင်စုရှိ 3% မှာခန့်မှန်းခဲ့သည်Rushton, Forcier, & Schectman, 2002) ။ တရုတ်နိုင်ငံတောင်ပိုင်းမှာတော့ကျွန်တော်တို့ရဲ့ယခင်လေ့လာမှု (အလယ်တန်းကျောင်းတွင်ကျောင်းသားကျောင်းသူများအကြား 1% တစ် 23.5-ရက်သတ္တပတ်စိတ်ကျရောဂါပျံ့နှံ့အစီရင်ခံတင်ပြလီ et al ။ , 2017).
မြီးကောင်ပေါက်အကြားအင်တာနက်စွဲခြင်းနှင့်စိတ်ကျရောဂါများအကြားတစ်ဦးကအပြုသဘောအသင်းအဖွဲ့ (Cross-section နှစ်ဦးစလုံးအတွက်အစီရင်ခံထားသည်Moreno, Jelenchick, & Breland, 2015; Yoo, Cho, & Cha, 2014) နှင့် longitudinal လေ့လာမှုများ (Cho, Sung, Shin, Lim, & Shin, 2013; Ko, Yen, Chen, Yeh, & Yen, 2009; lam, 2014) ။ သို့သော်ဤလေ့လာမှုများမဟုတ်ဘဲအွန်လိုင်းလုပ်ဆောင်မှုများ၏တိကျသောအမျိုးအစားများထက်ယေဘုယျအားဖြင့်အင်တာနက်ကိုစွဲအကဲဖြတ်။ မြီးကောင်ပေါက်အင်တာနက်ပေါ်ရှိအွန်လိုင်းလုပ်ဆောင်မှုမျိုးစုံကိုအမျိုးအစားများကိုလုပ်ဆောင်သွားရန်နိုင်ဘူး။ အများအပြားကလေ့လာမှုများ (ယေဘုယျအားဖြင့်အင်တာနက်ကိုစွဲလမ်းရာမှတိကျသောအင်တာနက်ကို-related လှုပ်ရှားမှုများမှကွဲပြားစွဲများအတွက်အရေးပါမှုနှင့်လိုအပ်ချက်မီးမောင်းထိုးပြခဲ့ကြDavis က, 2001; Laconi, Tricard, & Chabrol, 2015; Pontes, Szabo, & Griffiths က, 2015) ။ အွန်လိုင်းလူမှုရေးကွန်ရက်တစ်ခုအတော်လေးသစ်ကိုဖြစ်ရပ်ဆန်းဖြစ်ပြီး, စိတ်ကျရောဂါမြင့်မားပျံ့နှံ့အွန်လိုင်းလူမှုကွန်ရက်အသုံးပြုသူများက (နေသောလူဦးရေအကြားတွင်လေ့လာတွေ့ရှိထားသည်လင်း et al ။ , 2016; တန် & Koh, 2017) ။ အထွေထွေသောလူဦးရေနှင့်နှိုင်းယှဉ်ပါ, ဆယ်ကျော်သက်များနှင့်ကျောင်းသားများကိုအွန်လိုင်းလူမှုကွန်ရက်၏အများဆုံးမကြာခဏအသုံးပြုသူများသည် (များမှာGriths, Kuss, & Demetrovics, 2014) ။ အွန်လိုင်းလူမှုကွန်ရက်စွဲ (OSNA) အွန်လိုင်းလူမှုကွန်ရက်လှုပ်ရှားမှုများတွင် compulsive ပါဝင်ပတ်သက်မှုနဲ့အတူမြီးကောင်ပေါက်အကြားတစ်ဦးအတော်လေးသစ်ကိုစွဲလမ်းအပြုအမူဖြစ်ပါတယ်။ အင်တာနက်ကို-related အမူအကျင့်စွဲလမ်းတဲ့တိကျတဲ့အမျိုးအစားအဖြစ်, OSNA (စွဲလမ်း၏အဓိကဂန္လက္ခဏာတွေထည့်သွင်းGriffiths က, 2013; Kuss & Griffiths က, 2011), နှင့် "အဖြစ်သတ်မှတ်ပါတယ်အွန်လိုင်းလူမှုရေးကွန်ရက်အသုံးပြုမှုနှင့် ပတ်သက်. အလွန်အမင်းစိုးရိမ်ပူပန်ဖြစ်ခြင်း, အခြားလူမှုရေးလှုပ်ရှားမှုများချို့ယွင်းနေသောလူမှုကွန်ရက်, လေ့လာမှုများ / အလုပ်အကိုင်များ, လူ့ဆက်ဆံရေးနှင့် / သို့မဟုတ်စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာကျန်းမာရေးနှင့်သုခချမ်းသာဖို့အပေါ် log သို့မဟုတ်အွန်လိုင်းသုံးစွဲဖို့အားကြီးသောလှုံ့ဆျောမှုတို့ကမောင်းနှင်ခံရဖို့"(Andreassen, 2015) ။ OSNA မြီးကောင်ပေါက်အကြားသိသိသာသာမြင့်တက်ခဲ့ပါတယ်။ အမေရိကန်ကောလိပ်ကျောင်းသားတွေဟာ Self-ရိပ်မိ Facebook ကိုစွဲရှိသည်ဖို့ (ဒ 9.78% ဝန်းကျင်Pempek, Yermolayeva, & Calvert, 2009) နှင့်စင်္ကာပူကောလိပ်ကျောင်းသားများ 29.5% (OSNA ဝင်စားတန် & Koh, 2017) ။ 2010 အတွက်တစ်ဦးကလေ့လာမှု OSNA ပျံ့နှံ့ (တရုတ်ကောလိပ်ကျောင်းသားများကိုအတွက် 30% ထက်ပင်ပိုမိုမြင့်မားခဲ့ကြောင်းအစီရင်ခံZhou & Leung, 2010) ။ အထောက်အထားများ (အလွန်အကျွံနှင့် compulsive အွန်လိုင်းလူမှုကွန်ရက်မဟုတ်ဘဲ, စိတ်ခံစားမှု relational နှင့်အခြားကျန်းမာရေး-related ရလဒ်များအပါအဝင်မြီးကောင်ပေါက် '' စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာသုခချမ်းသာအပေါ်အလားအလာထိခိုက်သက်ရောက်မှုများ, ရှိခြင်း, ခဲအကျိုးရှိသောကြောင်းအကြံပြုခဲ့ကြAndreassen, 2015).
Cross-Section စစ်တမ်းများ၏အနည်းငယ်မြီးကောင်ပေါက်အကြား OSNA နှင့်စိတ်ကျရောဂါများအကြားတစ်ဦးအပြုသဘောအသင်းအဖွဲ့ (သတင်းထုတ်ပြန်ခဲ့သည်Hong, Huang, Lin, & Chiu, 2014; Koc & Gulyagci, 2013) ။ သို့သော် Cross-Section လေ့လာမှုဒီဇိုင်း၏မွေးရာပါန့်အသတ်များကြောင့်, က OSNA စိတ်ကျရောဂါသို့မဟုတ် bidirectional တစ်အကြောင်းမရှိသို့မဟုတ်အကျိုးဆက်ဖြစ်ပါတယ်မသိရသေးပေ။ အွန်လိုင်းလူမှုရေးကွန်ရက် (လူမှုရေးအဆင်ပြေနှင့်အရင်းအနှီး, ရွေးချယ် Self-ထုတ်ဖော်နှင့်အလားအလာရှိသောလူမှုရေးအထောက်အပံ့ဖြင့်မြီးကောင်ပေါက်များကိုနိုင်Ellison, Steinfield, & Lampe, 2007; Steinfield, Ellison, & Lampe, 2008) ။ စိတ်ရောဂါဆိုင်ရာရောဂါများ (ဥပမာ - စိတ်ဓာတ်ကျခြင်းနှင့်စိုးရိမ်ပူပန်ခြင်း) ခံစားရသောသူများသည်အွန်လိုင်းလူမှုကွန်ယက်ကိုလုံခြုံပြီးအရေးကြီးသောအသိုင်းအဝိုင်းတစ်ခုအဖြစ်ရှုမြင်နိုင်သည်။Gámez-Guadix, 2014), သူတို့ကအစစ်အမှန်လောကရှိကြုံတွေ့စိတ်ခံစားမှုပြဿနာများမှလွတ်မြောက်ရန်နိုင်ရှိရာ (Andreassen, 2015; Griths et al ။ , 2014), နှင့်အလားအလာရှိသောစွဲလမ်းပါဝင်ပတ်သက်မှု (မှနောက်ထပ်ခဲOberst, Wegmann, Stodt, Brand, & Chamarro, 2017) ။ ဤအတောအတွင်းကို virtual အသိုင်းအဝိုင်းမှအလွန်အကျွံထိတွေ့မှု (အနုတ်လက္ခဏာစိတ်ခံစားမှုဖြစ်ပေါ်လိမ့်မယ်McDougall et al ။ , 2016) ။ သူတို့ရဲ့စိတ်ကျရောဂါစိတ်ခံစားမှုမှ maladjustment နှင့်အတူမြီးကောင်ပေါက် (အလွန်အကျွံအွန်လိုင်းလူမှုရေးကွန်ရက်ပိုမိုထိခိုက်သက်ရောက်မှုများတွေ့ကြုံခံစားစေခြင်းငှါSelfhout, Branje, Delsing, Ter Bogt, & Meeus, 2009) ။ ထို့ကြောင့်, OSNA နှင့်စိတ်ကျရောဂါများအကြားတစ်ဦး bidirectional အသင်းအဖွဲ့သီအိုရီအကျိုးကြောင်းဆီလျော်ပါတယ်။ သို့သော်ကျွန်ုပ်တို့၏အသိပညာရန်, ဆယ်ကျော်သက်များနှင့်အခြားလူဦးရေအကြားတွင် OSNA နှင့်စိတ်ကျရောဂါများအကြား longitudinal ဆက်ဆံရေးရှာဖွေစူးစမ်းအပေါ်အာရုံစူးစိုက်မအလားအလာလေ့လာမှုလည်းရှိ၏။
ထို့ကြောင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည်စိတ်ကျရောဂါနှင့် OSNA အကြား longitudinal ဆက်နွယ်မှုကိုအချိန်နှင့်အမျှခန့်မှန်းရန်အလားအလာရှိသောလေ့လာမှုတစ်ခုကိုတီထွင်ခဲ့သည်။ ဥပမာ OSNA သည်စိတ်ကျရောဂါ၏ဖွံ့ဖြိုးမှုကိုခန့်မှန်းခြင်း၊ စိတ်ကျရောဂါသည် OSNA ၏ဖွံ့ဖြိုးမှုကိုကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းရှိမရှိ၊ OSNA နှင့်စိတ်ကျရောဂါအခြေအနေကိုပြောင်းလဲခြင်းအားထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းဖြင့်၊ 9 လနောက်ဆက်တွဲကာလအတွင်း) ။
လေ့လာမှုဒီဇိုင်း
ဒါကအလားအလာဆောင်များတွင်လေ့လာမှုကွမ်ကျိုးတောင်ပိုင်းတရုတ်နိုင်ငံတွင်ကောက်ယူခဲ့သည်။ အဆိုပါအခြေခံစစ်တမ်းဧပြီလ 2014 မှမတ်လကနေကောက်ယူခဲ့သည်, နှင့်နောက်ဆက်တွဲနောက်ဆက်တွဲစစ်တမ်းအတူတူလုပ်ထုံးလုပ်နည်းသုံးပြီးတစ် 9 လကြားကာလမှာကောက်ယူခဲ့သည်။
သင်တန်းသားများကိုများနှင့်နမူနာ
သင်တန်းသားများကို stratified စပျစ်သီးပြွတ်နမူနာနည်းလမ်းကိုအသုံးပြု။ စုဆောင်းခဲ့ကြသည်။ ကွမ်ကျိုးပြည်နယ်ရှိအဓိကပြည်နယ်၊ ဆင်ခြေဖုံးနှင့်ပြင်ပဆင်ခြေဖုံးဒေသသုံးခုလျှင်တစ်ခုချင်းစီကိုခရိုင် / ခရိုင်တစ်ခုချင်းစီအလိုက်အစဉ်လိုက်ရွေးချယ်ခဲ့သည် (ပုံတွင်အနီရောင်အစက်များ) 1) ။ သုံးအများပြည်သူအလယ်တန်းကျောင်းများပြီးတော့အဆင်ပြေတစ်ဦးချင်းစီကိုရှေးခယျြခရိုင် / ခရိုင်ကနေရှေးခယျြခဲ့သညျ, ကိုးကျောင်းများစုစုပေါင်းအရှင်ကိုရွေးချယ်ခဲ့ကြသည်။ ရွေးချယ်ထားသောကျောင်းများအတွင်းအားလုံးသည် seventh- နှင့်အဋ္ဌမတန်းကျောင်းသားကျောင်းသူများသည်အလိုလိုလေ့လာမှုတွင်ပါဝင်ဆောင်ရွက်ရန်ဖိတ်ခေါ်ခဲ့သည်။ အမည်မသိမေးခွန်းလွှာကောင်းမွန်စွာလေ့ကျင့်သင်ကြားသုတေသနလက်ထောက်၏ကြီးကြပ်မှုအောက်တွင်မည်သည့်ဆရာများ၏မရှိခြင်း, အတူစာသင်ခန်း setting တွင်ပါဝင်သူများက Self-အုပ်ချုပ်ခွင့်ရခဲ့သည်။
ပုံ 1 ။ လေ့လာမှုက်ဘ်ဆိုက်များ၏တည်နေရာ
5,365 ၏တစ်ဦးစုစုပေါင်း (တုန့်ပြန်မှုနှုန်း = 98.04%) ကျောင်းသားများအခြေခံစစ်တမ်းပြီးစီးခဲ့သည်။ တူကျောင်းသားနှစ်ဦးမေးခွန်းလွှာအိမ်မှာတယ်လီဖုန်းနံပါတ်နောက်ဆုံးဂဏန်းလေးလုံး, မိဘ၏နောက်ဆုံးဂဏန်းလေးလုံး '' မိုဘိုင်းဖုန်းနံပါတ်, သင်တန်းသားများ၏နောက်ဆုံးဂဏန်းလေးလုံး '' ဝိသေသလက္ခဏာကဒ်နံပါတ်, မွေးသင်တန်းသားများကို '' ရက်စွဲ, မိမိကိုယ်ကို၏နောက်ဆုံးအက္ခရာနှင့်မိဘများကို အသုံးပြု. ကိုက်ညီခဲ့သည် '' နာမကိုအမှီစာလုံးပေါင်း။ နောက်ဆုံးအနေနဲ့ 4,871 သင်တန်းသားများ၏ 5,365 နောက်ဆက်တွဲ (နောက်ဆက်တွဲမှုနှုန်း = 90.8%) မှာပြည့်စုံမေးခွန်းဖြစ်သည်။ အွန်လိုင်းလူမှုကွန်ရက်ကိုအသုံးမပြုခဲ့သောသူတို့အားဖယ်ထုတ်ပြီးပြီးနောက် (n = 643), စုစုပေါင်း 4,237 သင်တန်းသားများကိုကျွန်တော်တို့ရဲ့ longitudinal လေ့လာမှုတွင်ပါဝင်ပတ်သက်ခဲ့ကြသည်။
စီးပွားပျက်ကပ်
စိတ်ကျရောဂါလက္ခဏာတွေ level စီးပွားပျက်ကပ် (CES-D ကို) အတွက်ကူးစက်ရောဂါစကေးများအတွက်ရေးစင်တာများ၏ 20-item တခုကိုတရုတ်ဗားရှင်းကိုအသုံးပြုပြီးတိုင်းတာခဲ့သည်။ ၎င်း၏ psychometric ဂုဏ်သတ္တိများ (တရုတ်ဆယ်ကျော်သက်အကြားအတည်ပြုပြီChen ကယန်, & လီ, 2009; Cheng, ယန်း, Ko, & Yen, 2012; Lee က et al ။ , 2008; ဝမ် et al ။ , 2013) ။ စုစုပေါင်းရမှတ် 0 ထံမှ 60 အထိနှင့်အတူမြင့်မားတဲ့ရမှတ် (စိတ်ကျရောဂါလက္ခဏာများပိုမိုပြင်းထန်အဆင့်ကိုညွှန်ပြRadloff, 1977) ။ ဒီလေ့လာမှုအတွက် Cronbach ရဲ့αကိန်းကောင်းတစ်ဦးပြည်တွင်းရေးယုံကြည်စိတ်ချရဖေါ်ပြခြင်း, နောက်ဆက်တွဲမှာအခြေခံမှာ .86 နှင့် .87 ခဲ့ကြသည်။ တစ်ဦးချင်း≥21တစ်ဦးစိတ်ဓာတ်အမှု (အဖြစ်သတ်မှတ်ပါတယ်တစ်ဦးကို CES-D ကိုရမှတ်သတင်းပို့ခြေအိတ် et al ။ , 2015) ။ ယခင်လေ့လာမှုများ (အောက်ပါPenninx, Deeg, ဗန် Eijk, Beekman, & Guralnik, 2000; ဗန် Gool et al ။ , 2003မရှိစိတ်ကျရောဂါ (စိတ်ကျရောဂါမရှိဘဲတက်ရောက်လာသူများကိုအခြေခံမှာ-up, နောက်ကိုလိုက်နှစ်ဦးစလုံး) အခြေခံမှာစိတ်ကျရောဂါနှင့်အတူစိတ်ကျရောဂါကနေလွှတ် (သင်တန်းသားများပေမယ့်နောက်ဆက်တွဲမှာစိတ်ကျရောဂါမပါဘဲအဖြစ်ပြောင်းလဲအောက်ပါအတိုင်းကဲ့သို့), ဒီလေ့လာမှုမှာနောက်ဆက်တွဲကာလအတွင်းစိတ်ကျရောဂါအဆင့်အတန်းအတွက်အပြောင်းအလဲခွဲခြားခဲ့သည် -up), စိတ်ကျရောဂါနှင့်အတူမြဲစိတ်ကျရောဂါ (သင်တန်းသားများကိုအခြေခံမှာ-up အတိုင်းလိုက်နာနှစ်မျိုးလုံး), နှင့်ထွန်းသစ်စစိတ်ကျရောဂါ (စိတ်ကျရောဂါမပါဘဲသင်တန်းသားများကိုအခြေခံမှာပေမယ့်နောက်ဆက်တွဲမှာစိတ်ကျရောဂါနှင့်အတူဖို့အသွင်ပြောင်း) ။
အွန်လိုင်းလူမှုကွန်ရက်စွဲ (OSNA)
အွန်လိုင်းလူမှုကွန်ရက်မှစွဲလမ်းအဆင့်ကိုသိမြင်မှုနှင့်အမူအကျင့် salience အခြားလှုပ်ရှားမှုများနှင့်အတူပဋိပက္ခ Euphoria ပီတိ, ထိန်းချုပ်မှုဆုံးရှုံး, ရုပ်သိမ်းရေး, relapse နှင့် reinstatement ၏အဓိကစွဲလမ်းလက္ခဏာတွေတိုင်းတာခြင်းရှစ်ပစ္စည်းများပါဝင်သောတစ်ခု OSNA စကေးကိုအသုံးပြုပြီးတိုင်းတာခဲ့သည်။ OSNA စကေးများ၏ပိုမိုမြင့်မားရမှတ် 40 အများဆုံးရမှတ်နှင့်အတူ, အွန်လိုင်းလူမှုရေးကွန်ရက်မှစွဲလမ်းစိတ်သဘောထားမြင့်မားအဆင့်ဆင့်ဖော်ပြသည်။ ၎င်း၏ psychometric ဂုဏ်သတ္တိများနှိုက်နှိုက်ချွတ်ချွတ် (ကျွန်ုပ်တို့၏ယခင်လေ့လာမှုမှာအကဲဖြတ်ပြီလီ et al ။ , 2016) ။ OSNA ဖြစ်ပွားမှုများကိုခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် OSNA စကေးအတွက်သတ်မှတ်ထားသောဖြတ်တောက်တန်ဖိုးမရှိပါ။ ၁၀ ဒက်စီအမှတ်ရမှတ် (ဆိုလိုသည်မှာ OSNA အမှတ်≥10) ကိုအခြေခံအားဖြင့် OSNA ဖြစ်ပွားမှုအဖြစ်ခွဲခြားသတ်မှတ်ပြီး၊ နောက်ဆက်တွဲမှာဖြစ်ပွားမှုခွဲခြားရန်အသုံးပြုခဲ့သည်။ အလားတူခွဲခြားမဟာဗျူဟာယခင်လေ့လာမှုမှာလျှောက်ထားခဲ့သည် (Verkuijl et al ။ , 2014) ။ ဒီလေ့လာမှုမှာ OSNA စကေး၏ Cronbach ရဲ့αကိန်းနောက်ဆက်တွဲမှာအခြေခံနှင့် .86 မှာ .89 ခဲ့ကြသည်။ မရှိ OSNA (OSNA မပါဘဲပါဝင်သူနှစ်ဦးစလုံးအခြေခံမှာ-up, နောက်ကိုလိုက်) အခြေခံမှာ OSNA နှင့်အတူ OSNA (သင်တန်းသားများအနေဖြင့်လွှတ်ပေမယ့်နောက်ဆက်တွဲမှာ OSNA မပါဘဲအဖြစ်ပြောင်းလဲ: အလားတူပင်-up, နောက်ကိုလိုက်ရန်အခြေခံကနေ OSNA status ကိုအပြောင်းအလဲအောက်ပါအတိုင်းခွဲခြားခဲ့သည် ) OSNA အတူမြဲ OSNA (သင်တန်းသားများကိုနှစ်ဦးစလုံးအခြေခံမှာ-up, နောက်ကိုလိုက်), နှင့်အခြေခံမှာ OSNA မပါဘဲ OSNA (သင်တန်းသားများကိုထွန်းသစ်စပေမယ့်နောက်ဆက်တွဲမှာ OSNA နှင့်အတူဖို့အသွင်ပြောင်း) ။
Covariates
Covariates လိင်, တန်း, မိဘပညာရေးအဆင့်အတန်း, ရိပ်မိမိသားစုငွေရေးကြေးရေးအခြေအနေ, (မိဘများသို့မဟုတ်မနှစ်ဦးစလုံးနှင့်အတူ) အသကျရှငျအစီအစဉ်, Self-အစီရင်ခံပညာသင်နှစ်စွမ်းဆောင်ရည်နှင့်အခြေခံမှာလေ့လာမှုဖိအားရိပ်မိပါဝင်သည်။
စာရင်းအင်းဆန်းစစ်ခြင်းများပြုလုပ်ထားခြင်း
သင့်လျော်သည့်အချိန်တွင်ဖော်ပြသောကိန်းဂဏန်းများ (ဥပမာ၊ နည်းလမ်း၊ စံသွေဖည်မှုနှင့်ရာခိုင်နှုန်း) ကိုတင်ပြခဲ့သည်။ စာသင်ကျောင်းများအကြားပြွတ်သိပ်ခြင်းအတွက် Intraclass ဆက်စပ်မှုကိန်းများသည် ၁.၅၆% ရှိသည်။p = .002) အဖြစ်အပျက်စိတ်ကျရောဂါနှင့် 1.42% အတွက်p = .042) အဖြစ်အပျက် OSNA အတွက်, ကျောင်းများအကြားသိသာထင်ရှားသောကှဲလှဲကိုညွှန်ပြ (ဝမ်, Xie, & Fisher က, 2009) ။ Multilevel Logistic ဆုတ်ယုတ်မော်ဒယ်များ (အဆင့် 1: ကျောင်းသား; အဆင့် 2: ကျောင်းက) ထို့ကြောင့်ကျောင်းကမှအစပျစ်သီးပြွတ်နမူနာအကျိုးသက်ရောက်မှုများအတွက်စာရင်းကိုင်, အချိန်ကျော် OSNA နှင့်စိတ်ကျရောဂါများအကြား longitudinal အသင်းအဖွဲ့များအကဲဖြတ်ဖို့လျှောက်ထားခဲ့ကြသည်။ အတူအဖြစ်အပျက်စိတ်ကျရောဂါ / OSNA နှင့်ဆက်စပ်နောက်ခံ covariates p <၀.၅၅ သည်ဘက်မလိုက်သောခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင်သို့မဟုတ်ကျယ်ပြန့်သောစာပေများတွင်ဖော်ပြခြင်း (ဥပမာ - လိင်နှင့်အဆင့်) ကိုဘက်ပေါင်းစုံထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးဆုတ်ယုတ်ခြင်းပုံစံများအတွက်ချိန်ညှိခဲ့သည်။
အခြေခံမှာ Non-စိတ်ဓာတ်ကျရှိနသောသူသင်တန်းသားများကို (အကြားစိတ်ကျရောဂါသစ်ဖြစ်ပွားမှုအပေါ် OSNA ၏ခန့်မှန်းချက်အဘို့n = 3,196), ငါတို့ပထမ ဦး ဆုံးအခြေခံသိသိသာသာ covariates ၏ညှိပြီးနောက်စိတ်ကျရောဂါဖြစ်ပွားမှုအသစ်အပေါ်, binary variable ကို (ဆိုလိုသည်မှာ OSNA သို့မဟုတ်မ) နှင့်စဉ်ဆက်မပြတ် variable ကို (OSNA စကေးရမှတ်) နှစ် ဦး စလုံး, အခြေခံ OSNA ၏အလေးသာမှုအချိုး (OR) ခန့်မှန်း, ပြီးတော့ထပ်မံ အခြေခံ CES-D စကေးရမှတ်ညှိခြင်း (Hinkley et al ။ , 2014) ။ ကျနော်တို့ပြီးတော့သိသာ covariates ၏ချိန်ညှိနေတဲ့မော်ဒယ်နှင့်ဒါ့အပြင်အခြေခံ CES-D ကိုစကေးရမှတ်များချိန်ညှိနေတဲ့မော်ဒယ်အပါအဝင်စိတ်ကျရောဂါသစ်ဖြစ်ပွားမှုအပေါ်အချိန်ကြာလာတာနဲ့အမျှ OSNA status ကိုအတွက်အပြောင်းအလဲ၏ခန့်မှန်းခန့်မှန်းပါတယ်။
အခြေခံမှာ OSNA မရှိဘဲတက်ရောက်လာသူများအကြား OSNA သစ်ဖြစ်ပွားမှုအပေါ်စိတ်ကျရောဂါ၏ပြောင်းပြန်သည်ခန့်မှန်း (n = 3,657) ရလဒ်နှင့် OSNA အဖြစ်ထိတွေ့မှုအဖြစ်စိတ်ကျရောဂါအဖြစ်အသစ် OSNA ဖြစ်ပွားမှုနှင့်အတူအထက်ဖော်ပြထားတဲ့အလားတူထုံးစံ၌ခန့်မှန်းခဲ့သည်။ OSNA အသစ်ဖြစ်ပွားမှုအပေါ်အခြေခံစိတ်ကျရောဂါ (စဉ်ဆက်မပြတ်နှင့်အမျိုးအစားဗားရှင်းနှစ်မျိုးလုံး) ၏ခန့်မှန်းချက်နှင့် OSNA အသစ်ဖြစ်ပွားမှုအပေါ်အချိန်ကျော်စိတ်ကျရောဂါ status ကိုပြောင်းလဲမှု၏ခန့်မှန်းအသီးသီးခန့်မှန်းခဲ့ကြသည်။
စာရင်းအင်းဆန်းစစ်ခြင်းများပြုလုပ်ထားခြင်း SAS ဗားရှင်း 9.4 (SAS Institute မှ, cari, မြောက်ကယ်ရိုလိုင်းနား, USA) ကို အသုံးပြု. ဖျော်ဖြေခဲ့ကြသည်။ တစ်ဦးကနှစ်ခုတဖက်သတ် p တန်ဖိုး <.05 ကစာရင်းအင်းသိသိသာသာထည့်သွင်းစဉ်းစားခဲ့သည်။
က်င့္၀တ္မ်ား
အဆိုပါလေ့လာမှုကိုလုပျထုံးလုပျနညျး Helsinki ၏ကြေညာစာတမ်းနှင့်အညီထွက်သယ်ဆောင်ခဲ့ကြသည်။ စစ်တမ်းအုပ်ချုပ်ခဲ့သောရှေ့တော်၌ထို In-ကျောင်းကစစ်တမ်းအဘို့အ School တွင်သဘောတူညီခကျြမြားနှငျ့ခွင့်ပြုချက်ကျောင်းအုပ်ကြီးထံမှရရှိသောခဲ့ကြသည်။ နှုတ်ဖြင့်သဘောတူညီခကျြဟာသူတို့ရဲ့ပါဝင်မှုမတိုင်မီကျောင်းသားများကိုမှရရှိသောခဲ့သည်။ ဒီလေ့လာမှုကများနှင့်သဘောတူညီခကျြလုပ်ထုံးလုပ်နည်းဟောင်ကောင်ရဲ့တရုတ်တက္ကသိုလ်၏စစ်တမ်းနှင့်အပြုအမူဆိုင်ရာသုတေသနကျင့်ဝတ်ကော်မတီကအတည်ပြုခဲ့ကြသည်။
ရလဒ်များ
သင်တန်းသားများကို '' ဝိသေသလက္ခဏာများနှင့် attrition ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ
Attrition ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမျှမိဘပညာရေးအဆင့်ဆင့်၏စည်းကမ်းချက်များ၌သိသိသာသာကွဲပြားခြားနားမှုနှင့် longitudinal ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာတွင်ပါဝင်ပတ်သက်ခဲ့ကြသူအမြီးကောင်ပေါက်အကြား Self-အစီရင်ခံပညာသင်နှစ်စွမ်းဆောင်ရည် (ရှိခဲ့ကွောငျးဖျောပွခဲ့n = 4,237) နှင့်သူ longitudinal ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှဖယ်ထုတ်ထားခဲ့သည် (n = 1,128) ။ longitudinal နမူနာတွင်ပါ ၀ င်သောဆယ်ကျော်သက်များသည်အမျိုးသမီးများဖြစ်ရန်အခွင့်အလမ်းရှိပြီး၊ အfinancial္ဌမတန်းမှမိသားစုဘဏ္financialာရေးအခြေအနေ၊ မိဘနှစ် ဦး စလုံးနှင့်အတူနေထိုင်ပြီးသုည / အလင်းလေ့လာမှုဖိအားကိုသိမြင်ခဲ့သည်။ 1).
|
စားပွဲတင် 1 ။ Attrition ဆန်းစစ်နှင့် longitudinal နမူနာအတွက်သင်တန်းသားများကို '' လက္ခဏာများ
baseline | အဆိုပါ longitudinal နမူနာများတွင်ပါဝင်သူ | အခြေခံမှာစိတ်ကျရောဂါမပါဘဲသင်တန်းသားများ | အခြေခံမှာ OSNA မပါဘဲသင်တန်းသားများ | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Yes | အဘယ်သူမျှမ | p* | non-OSNA | OSNA | p* | non-စိတ်ဓာတ် | စိတ်ဓာတ်ကျ | p* | ||
| စုစုပေါင်း | 5,365 | 4,237 | 1,128 | - | 2,922 | 274 | - | 2,922 | 735 | - |
| လိင် | ||||||||||
| အထီး | 2,533 (47.2) | 2,105 (49.7) | 727 (64.4) | <.001 | 1,464 (50.1) | 164 (59.8) | .002 | 1,464 (50.1) | 309 (42.0) | <.001 |
| အမြိုးသမီး | 2,832 (52.8) | 2,132 (50.3) | 401 (35.6) | 1,458 (49.9) | 110 (40.2) | 1,458 (49.9) | 426 (58.0) | |||
| grade | ||||||||||
| ခုနစ် | 2,592 (48.3) | 2,011 (47.5) | 581 (51.5) | .016 | 1,418 (48.5) | 131 (47.8) | .820 | 1,418 (48.5) | 337 (45.9) | .194 |
| ရှစ် | 2,773 (51.7) | 2,226 (52.5) | 547 (48.5) | 1,504 (51.5) | 143 (52.2) | 1,504 (51.5) | 398 (54.2) | |||
| ခမညျးတျောရဲ့ပညာရေးအဆင့်အထိ | ||||||||||
| မူလတန်းကျောင်းသို့မဟုတ်အောက် | 356 (6.6) | 273 (6.4) | 83 (7.4) | .376 | 165 (5.7) | 21 (7.7) | .049 | 165 (5.7) | 61 (8.3) | .010 |
| အငယ်တန်းအလယ်တန်းကျောင်း | 1,816 (33.9) | 1,425 (33.6) | 391 (34.7) | 958 (32.8) | 108 (39.4) | 958 (32.8) | 259 (35.2) | |||
| အကြီးတန်းအလယ်တန်းကျောင်း | 1,646 (30.7) | 1,312 (31.0) | 334 (29.6) | 911 (31.2) | 79 (28.8) | 911 (31.2) | 230 (31.3) | |||
| ကောလိပ်သို့မဟုတ်အထက် | 1,317 (24.5) | 1,053 (24.9) | 264 (23.4) | 763 (26.1) | 54 (6.6) | 763 (26.1) | 159 (21.6) | |||
| မသိဘူး | 230 (4.3) | 174 (4.1) | 56 (5.0) | 125 (4.3) | 12 (4.4) | 125 (4.3) | 26 (3.5) | |||
| မိခင်ရဲ့ပညာရေးအဆင့်အထိ | ||||||||||
| မူလတန်းကျောင်းသို့မဟုတ်အောက် | 588 (11.0) | 445 (10.5) | 143 (12.7) | .144 | 267 (9.1) | 35 (12.8) | .108 | 267 (9.1) | 103 (14.0) | <.001 |
| အငယ်တန်းအလယ်တန်းကျောင်း | 1,909 (35.6) | 1,507 (35.6) | 402 (35.6) | 1,030 (35.3) | 108 (39.4) | 1,030 (35.3) | 274 (37.3) | |||
| အကြီးတန်းအလယ်တန်းကျောင်း | 1,497 (27.9) | 1,199 (28.3) | 298 (26.4) | 860 (29.4) | 71 (25.9) | 860 (29.4) | 180 (24.5) | |||
| ကောလိပ်သို့မဟုတ်အထက် | 1,143 (21.3) | 913 (21.6) | 230 (20.4) | 634 (21.7) | 50 (18.3) | 634 (21.7) | 156 (21.2) | |||
| မသိဘူး | 228 (4.3) | 173 (4.1) | 55 (4.9) | 131 (4.5) | 10 (3.6) | 131 (4.5) | 22 (3.0) | |||
| မိသားစုငွေရေးကြေးရေးအခြေအနေ | ||||||||||
| အလွန်ကောင်းသည် | 2,519 (47.0) | 2,047 (48.3) | 472 (41.8) | <.001 | 1,495 (51.2) | 123 (44.9) | .115 | 1,495 (51.2) | 300 (40.8) | <.001 |
| ပျမ်းမျှ | 2,664 (49.6) | 2,072 (48.9) | 592 (52.5) | 1,366 (46.7) | 143 (52.2) | 1,366 (46.8) | 405 (55.1) | |||
| ညံ့ / ညံ့ | 182 (3.4) | 118 (2.8) | 64 (5.7) | 61 (2.1) | 8 (8.6) | 61 (2.1) | 30 (4.1) | |||
| နှစ်ဦးစလုံးမိဘတွေနဲ့အတူဘဝတွေကို | ||||||||||
| အဘယ်သူမျှမ | 4,712 (87.8) | 490 (11.6) | 163 (14.4) | .008 | 312 (10.7) | 30 (11.0) | .890 | 312 (10.7) | 107 (14.6) | .003 |
| Yes | 653 (12.2) | 3,747 (88.4) | 965 (85.6) | 2,610 (89.3) | 244 (89.0) | 2,610 (89.3) | 628 (85.4) | |||
| ပညာသင်နှစ်စွမ်းဆောင်မှု | ||||||||||
| အထက် | 1,817 (33.9) | 1,465 (34.6) | 223 (19.8) | .276 | 1,142 (39.1) | 51 (18.6) | <.001 | 1,142 (39.1) | 205 (27.9) | <.001 |
| အလယ်အလတ် | 2,396 (44.6) | 1,920 (45.3) | 619 (54.9) | 1,306 (44.7) | 134 (48.9) | 1,306 (44.7) | 347 (47.2) | |||
| အနိမ့် | 1,152 (21.5) | 490 (20.1) | 286 (25.4) | 474 (16.2) | 89 (32.5) | 474 (16.2) | 183 (24.9) | |||
| ရိပ်မိလေ့လာမှုဖိအား | ||||||||||
| nil / light | 1,034 (19.3) | 811 (19.1) | 352 (31.2) | <.001 | 667 (22.8) | 31 (11.3) | <.001 | 667 (22.8) | 78 (10.6) | <.001 |
| ယေဘုယျ | 3,052 (56.9) | 2,433 (57.4) | 476 (42.2) | 1,769 (60.5) | 172 (62.8) | 1,769 (60.5) | 359 (48.8) | |||
| လေးလံသော / အလွန်လေးလံသော | 1,279 (23.8) | 993 (23.4) | 300 (26.6) | 486 (16.6) | 71 (25.9) | 486 (16.6) | 298 (40.5) | |||
မှတ်စု။ ဒေတာများအဖြစ်ပြသထားပါသည် n (%) ။ OSNA: အွန်လိုင်းလူမှုကွန်ရက်စွဲ; CES-D ကို: စီးပွားပျက်ကပ်ဘို့ကူးစက်ရောဂါစကေးအဘို့အရေးစင်တာ; -: မသက်ဆိုင်ပါ။
*p တန်ဖိုးများကိုχသုံးပြီးရယူခဲ့ကြသည်2 စမ်းသပ်။
4,237 မြီးကောင်ပေါက် (13.9, စံသွေဖည်: အသက်အရွယ်ဆိုလို 0.7) တို့တွင် longitudinal နမူနာအတွက် 49.7% (2,105 ၏ 4,237) (47.5 ၏ 2,011)% အမျိုးသမီးနှင့် 4,237 ခဲ့ကြသည်သတ္တမတန်းကျောင်းသားကျောင်းသူများဖြစ်ကြသည်။ (88.4%; 3,747 ၏ 4,237) မြီးကောင်ပေါက်များ၏အများစုမှာ၎င်းတို့၏မိဘများနှင့်အတူနေထိုင်နေခဲ့ကြပါတယ်။ အဆိုပါ longitudinal နမူနာများတွင်စိတ်ကျရောဂါ၏ပျံ့နှံ့မှုသိသိသာသာနောက်ဆက်တွဲ (McNemar ရဲ့စမ်းသပ်မှု = 24.6 မှာ% 1,041 မှအခြေခံမှာ 4,237% (26.6 ၏ 7.459) မှတိုးမြှင့် p = .006) ။ အခြေခံနှင့်နောက်ဆက်တွဲအကြား OSNA ၏ပျံ့နှံ့မှုအတွက်သိသာထင်ရှားသောခြားနားချက်မရှိပါ (နောက်ဆက်တွဲတွင် ၁၃.၇% နှင့်နောက်ဆက်တွဲတွင် ၁၃.၆%; McNemar's test = 13.7,) p = .818) ။ စုစုပေါင်းကျောင်းသား ၃,၁၁၆ ယောက်သည်အခြေခံအားဖြင့်စိတ်ဓာတ်မကျခဲ့ကြပြီးကျောင်းသား ၃,၆၅၇ ဦး မှာအခြေခံအားဖြင့် OSNA မှကင်းလွတ်ခဲ့သည် (ဇယား) 1).
စိတ်ကျရောဂါသို့မဟုတ် OSNA သစ်ဖြစ်ပွားမှုနှင့်ဆက်စပ်နိုင်သည့်အလားအလာ, ရှက်ကြောက်
စားပှဲ 2 နှင့် OSNA မြင့်မားဖြစ်ပွားမှု (univariate ၏အကွာအဝေး OR: ဆင်းရဲတဲ့မိသားစုငွေရေးကြေးရေးအခြေအနေ, Self-အစီရင်ခံဆင်းရဲသောသူတို့သည်ပညာသင်နှစ်စွမ်းဆောင်ရည်နှင့်ရိပ်မိမိုးသည်းထန်စွာလေ့လာမှုဖိအားရိပ်မိကြောင်းပြပွဲသိသိသာသာစိတ်ကျရောဂါ၏မြင့်မားဖြစ်ပွားမှု (1.32-1.98 univariate OR ၏အကွာအဝေး) နှစ်ဦးစလုံးနှင့်ဆက်စပ်ခဲ့သည် 1.61-2.76) ။ [: 0.65, 95% ယုံကြည်မှုကြားကာလ (CI): 0.48-0.89 univariate OR] ၎င်းတို့၏မိဘများနှင့်အတူ Living OSNA ၏ဖြစ်ပွားမှုသာများအတွက်သိသိသာသာအကာအကွယ်အချက်ဖြစ်ခဲ့သည်။
|
စားပွဲတင် 2 ။ နောက်ခံ covariates နှင့်စိတ်ကျရောဂါ / OSNA ၏ဖြစ်ပွားမှုအကြား Univariate အသင်းအဖွဲ့များ
စိတ်ကျရောဂါများဖြစ်ပွားမှု | OSNA ၏ဖြစ်ပွားမှု | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
n (%) (n = ၂၀515) | ORu (95% CI) | p | n (%) (n = ၂၀335) | ORu (95% CI) | p | |
| လိင် | ||||||
| အထီး | 249 (15.9) | 1 | 168 (8.9) | 1 | ||
| အမြိုးသမီး | 266 (16.3) | 0.96 (0.79, 1.16) | .641 | 167 (9.4) | 0.94 (0.75, 1.17) | .573 |
| grade | ||||||
| ခုနစ် | 250 (16.1) | 1 | 160 (9.1) | 1 | ||
| ရှစ် | 265 (16.1) | 1.00 (0.83, 1.21) | .977 | 175 (9.2) | 1.00 (0.80, 1.26) | .977 |
| ခမညျးတျောရဲ့ပညာရေးအဆင့်အထိ | ||||||
| မူလတန်းကျောင်းသို့မဟုတ်အောက် | 32 (17.2) | 1 | 26 (11.5) | 1 | ||
| အလယ်တန်းကျောင်း | 190 (17.8) | 1.04 (0.69, 1.59) | .827 | 116 (9.5) | 0.81 (0.52, 1.28) | .377 |
| အထက်တန်းကျောင်း | 139 (14.0) | 0.80 (0.52, 1.23) | .317 | 93 (8.2) | 0.67 (0.42, 1.07) | .090 |
| တက္ကသိုလ်သို့မဟုတ်အထက် | 129 (15.8) | 0.92 (0.60, 1.42) | .705 | 86 (9.3) | 0.78 (0.49, 1.26) | .310 |
| မသိဘူး | 25 (18.3) | 1.14 (0.63, 2.04) | .666 | 14 (9.3) | 0.79 (0.40, 1.59) | .516 |
| မိခင်ရဲ့ပညာရေးအဆင့်အထိ | ||||||
| မူလတန်းကျောင်းသို့မဟုတ်အောက် | 47 (15.6) | 1 | 31 (8.4) | 1 | ||
| အလယ်တန်းကျောင်း | 196 (17.2) | 1.15 (0.81, 1.63) | .424 | 118 (9.1) | 1.11 (0.73, 1.69) | .621 |
| အထက်တန်းကျောင်း | 141 (15.2) | 1.01 (0.70, 1.46) | .939 | 109 (10.5) | 1.28 (0.84, 1.96) | .257 |
| တက္ကသိုလ်သို့မဟုတ်အထက် | 105 (15.4) | 1.03 (0.70, 1.52) | .861 | 64 (8.1) | 0.97 (0.61, 1.53) | .891 |
| မသိဘူး | 26 (18.4) | 1.32 (0.77, 2.25) | .310 | 13 (8.5) | 1.03 (0.52, 2.03) | .940 |
| မိသားစုငွေရေးကြေးရေးအခြေအနေ | ||||||
| အလွန်ကောင်းသည် | 229 (14.2) | 1 | 145 (8.1) | 1 | ||
| ပျမ်းမျှ | 269 (17.8) | 1.32 (1.08, 1.60) | .006 | 172 (9.7) | 1.21 (0.96, 1.53) | .105 |
| ညံ့ / ညံ့ | 17 (24.6) | 1.98 (1.12, 3.49) | .019 | 18 (19.8) | 2.76 (1.60, 4.76) | <.001 |
| နှစ်ဦးစလုံးမိဘတွေနဲ့အတူဘဝတွေကို | ||||||
| အဘယ်သူမျှမ | 64 (18.7) | 1 | 54 (12.9) | 1 | ||
| Yes | 451 (15.8) | 0.80 (0.60, 1.07) | .135 | 281 (8.7) | 0.65 (0.48, 0.89) | .008 |
| ပညာသင်နှစ်စွမ်းဆောင်မှု | ||||||
| အထက် | 169 (14.2) | 1 | 109 (8.1) | 1 | ||
| အလယ်အလတ် | 226 (15.7) | 1.13 (0.91, 1.41) | .254 | 145 (8.8) | 1.10 (0.85, 1.42) | .488 |
| အနိမ့် | 120 (21.3) | 1.66 (1.28, 2.16) | <.001 | 81 (12.3) | 1.61 (1.19, 2.19) | .002 |
| ရိပ်မိလေ့လာမှုဖိအား | ||||||
| nil / light | 96 (13.8) | 1 | 59 (7.9) | 1 | ||
| ပျမ်းမျှ | 305 (15.7) | 1.16 (0.90, 1.48) | .253 | 178 (8.4) | 1.05 (0.77, 1.44) | .735 |
| လေးလံသော / အလွန်လေးလံသော | 114 (20.5) | 1.63 (1.20, 2.20) | .002 | 96 (12.5) | 1.65 (1.17, 2.32) | .004 |
မှတ်စု။ OSNA: အွန်လိုင်းလူမှုကွန်ရက်စွဲ; ORu: univariate လေးသာမှုအချိုးအစား; 95% CI: 95% ယုံကြည်မှုကြားကာလသည် univariate Logistic ဆုတ်ယုတ်မော်ဒယ်များအားဖြင့်ရရှိခဲ့သည်။
OSNA စိတ်ကျရောဂါသစ်ဖြစ်ပွားမှုကြိုတင်ခန့်မှန်း
(3,196, 1.65% CI: 95-1.22 univariate OR) အခြေခံမှာ Non-စိတ်ကျရောဂါဖြစ်နှင့်သော 2.22 မြီးကောင်ပေါက်များထဲတွင် univariate မော်ဒယ်အခြေခံ OSNA သိသိသာသာနောက်ဆက်တွဲကာလအတွင်းစိတ်ကျရောဂါ၏မြင့်မားဖြစ်ပွားမှုနှင့်ဆက်စပ်ခဲ့ပြသခဲ့သည်။ လိင်, တန်း, မိသားစုငွေရေးကြေးရေးအခြေအနေ, ပညာရေးစွမ်းဆောင်မှုနှင့်ရိပ်မိလေ့လာမှုဖိအားညှိနှိုင်းမှုပြီးနောက်, အသင်းအဖွဲ့သိသိသာသာကျန်ရစ် [ချိန်ညှိ OR (AOR): 1.48, 95% CI: 1.09-2.01] ။ နောက်ထပ်အခြေခံ CES-D ကိုရမှတ်များချိန်ညှိသောအခါ, အသင်းအဖွဲ့ကစာရင်းအင်း Non-သိသာထင်ရှားသော (1.16, 95% CI: 0.85-1.60 AOR) ဖြစ်လာသည်။ အသစ်သောအဖြစ်အပျက်စိတ်ကျရောဂါ (ဇယားတစ်ခုခန့်မှန်းအဖြစ် OSNA ရမှတ် (စဉ်ဆက်မပြတ် variable ကို) သုံးပြီးသောအခါအလားတူရလာဒ်များလေ့လာတွေ့ရှိခဲ့ကြသည် 3).
|
စားပွဲတင် 3 ။ OSNA နှင့်စိတ်ကျရောဂါများအကြား longitudinal အသင်းအဖွဲ့များ: multilevel Logistic ဆုတ်ယုတ်မော်ဒယ်များ
n | အသစ်သောအဖြစ်အပျက်ဖြစ်ပွားအမှတ် | Univariate မော်ဒယ်များ | Multivariable မော်ဒယ်များ | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
ORu (95% CI) | p | AOR (95% CI) | p | AOR (95% CI) | p | |||
| OSNA (အသစ်အဖြစ်အပျက်စိတ်ကျရောဂါကြိုတင်ခန့်မှန်းn = ၂၀3,196) | ||||||||
| baseline OSNA ရမှတ် (စဉ်ဆက်မပြတ်) | - | - | 1.05 (1.03, 1.07) | <.001 | 1.04 (1.02, 1.06)a | <.001 | 1.01 (0.99, 1.03)b | .242 |
| baseline OSNA | ||||||||
| အဘယ်သူမျှမ | 2,922 | 451 | 1 | 1a | 1b | |||
| Yes | 274 | 64 | 1.65 (1.22, 2.22) | .001 | 1.48 (1.09, 2.01) | .012 | 1.16 (0.85, 1.60) | .342 |
| အချိန်ကြာလာတာနဲ့အမျှ OSNA status ကိုအပြောင်းအလဲ | ||||||||
| OSNA မရှိပါ | 2,694 | 354 | 1 | 1a | 1b | |||
| OSNA မှလွှတ် | 179 | 38 | 1.77 (1.21, 2.58) | .003 | 1.61 (1.10, 2.37) | .015 | 1.29 (0.87, 1.91) | .202 |
| မြဲ OSNA | 95 | 26 | 2.46 (1.54, 3.93) | <.001 | 2.23 (1.39, 3.58) | <.001 | 1.65 (1.01, 2.69) | .044 |
| ပေါ်ထွက်လာ OSNA | 228 | 97 | 4.89 (3.67, 6.52) | <.001 | 4.67 (3.49, 6.24) | <.001 | 4.29 (3.17, 5.81) | <.001 |
| ကမ္ဘာ့စီးပွားပျက်ကပ် (အသစ်အဖြစ်အပျက် OSNA ကြိုတင်ခန့်မှန်းn = ၂၀3,657) | ||||||||
| baseline CES-D ကိုရမှတ် (စဉ်ဆက်မပြတ်) | - | - | 1.05 (1.03, 1.06) | <.001 | 1.04 (1.03, 1.05)c | <.001 | 1.03 (1.01, 1.04)d | <.001 |
| baseline စိတ်ကျရောဂါ | ||||||||
| အဘယ်သူမျှမ | 2,922 | 228 | 1 | 1c | 1d | |||
| Yes | 735 | 107 | 2.02 (1.58, 2.58) | <.001 | 1.78 (1.38, 2.31) | <.001 | 1.48 (1.14, 1.93) | .004 |
| အချိန်ကြာလာတာနဲ့အမျှစိတ်ကျရောဂါအဆင့်အတန်းအတွက်ပြောင်းလဲမှု | ||||||||
| အဘယ်သူမျှမစိတ်ကျရောဂါ | 2,471 | 131 | 1 | 1c | 1d | |||
| စိတ်ကျရောဂါကနေလွှတ် | 315 | 21 | 1.28 (0.80, 2.07) | .307 | 1.19 (0.73, 1.93) | .486 | 0.97 (0.60, 1.59) | .918 |
| စွဲစိတ်ကျရောဂါ | 420 | 86 | 4.62 (3.43, 6.21) | <.001 | 4.17 (3.05, 5.69) | <.001 | 3.45 (2.51, 4.75) | <.001 |
| ပေါ်ထွက်လာစိတ်ကျရောဂါ | 451 | 97 | 4.88 (3.67, 6.50) | <.001 | 4.70 (3.53, 6.28) | <.001 | 4.47 (3.33, 5.99) | <.001 |
မှတ်စု။ OSNA: အွန်လိုင်းလူမှုကွန်ရက်စွဲ; CES-D ကို: စီးပွားပျက်ကပ်ဘို့ကူးစက်ရောဂါစကေးအဘို့အရေးစင်တာ; ORu: univariable လေးသာမှုအချိုးအစား; AOR: ချိန်ညှိလေးသာမှုအချိုးအစား; 95% CI: 95% ယုံကြည်မှုကြားကာလ။
aမော်ဒယ်လိင်, တန်း, မိသားစုငွေရေးကြေးရေးအခြေအနေ, ပညာရေးစွမ်းဆောင်မှုနှင့်ရိပ်မိလေ့လာမှုဖိအားများအတွက်ချိန်ညှိခဲ့ကြသည်။ bမော်ဒယ်လိင်, တန်း, မိသားစုငွေရေးကြေးရေးအခြေအနေ, ပညာရေးစွမ်းဆောင်ရည်, ရိပ်မိလေ့လာမှုဖိအားများနှင့်အခြေခံ CES-D ကိုစကေးရမှတ် (စဉ်ဆက်မပြတ် variable ကို) အတွက်ချိန်ညှိခဲ့ကြသည်။ cမော်ဒယ်မိဘများ, ပညာရေးစွမ်းဆောင်မှုနှင့်ရိပ်မိလေ့လာမှုဖိအားနှင့်အတူအစီအစဉ်အသကျရှငျ, လိင်, တန်း, မိသားစုငွေရေးကြေးရေးအခြေအနေများအတွက်ချိန်ညှိခဲ့ကြသည်။ dမော်ဒယ်မိဘများ, ပညာရေးစွမ်းဆောင်ရည်, ရိပ်မိလေ့လာမှုဖိအားများနှင့်အခြေခံ OSNA စကေးရမှတ် (စဉ်ဆက်မပြတ် variable ကို) နဲ့အစီအစဉ်အသကျရှငျ, လိင်, တန်း, မိသားစုငွေရေးကြေးရေးအခြေအနေများအတွက်ချိန်ညှိခဲ့ကြသည်။
ကျနော်တို့ OSNA status ကိုအတွက်ပြောင်းလဲမှုနှင့်စိတ်ကျရောဂါများပိုမိုမြင့်မားဖြစ်ပွားမှုအကြားသိသိသာသာအသင်းအဖွဲ့တွေ့ရှိခဲ့ပါတယ်။ persistent OSNA နှင့်အတူသူတွေထဲမှာပိုမိုမြင့်မားခြင်း, 1.65 ကြိမ် (95% CI: 1.01-2.69) မြင့်မားနှင့်အတူသူတွေထဲမှာ: အဘယ်သူမျှမ OSNA အဖြစ်ခွဲခြားခံခဲ့ရသောဆယ်ကျော်သက်တွေနဲ့နှိုင်းယှဉ်လျှင်စိတ်ကျရောဂါဖွံ့ဖြိုးဆဲမှုအန္တရာယ်ကို 4.29 ကြိမ် (95-3.17 5.81% CI) ခဲ့ ထွန်းသစ်စ OSNA, လိင်၏ညှိနှိုင်းမှုအပြီး, တန်း, မိသားစုငွေရေးကြေးရေးအခြေအနေ, ပညာရေးစွမ်းဆောင်ရည်, ရိပ်မိလေ့လာမှုဖိအားများနှင့်အခြေခံ CES-D ကိုရမှတ် (ဇယား 3).
စီးပွားပျက်ကပ် OSNA သစ်ဖြစ်ပွားမှုကြိုတင်ခန့်မှန်း
(3,657, 2.02% CI: 95-1.58 univariate OR) အခြေခံမှာ OSNA ၏လွတ်ကြ၏သူကို 2.58 မြီးကောင်ပေါက်များထဲတွင် univariate ရလဒ်များကိုအခြေခံစိတ်ကျရောဂါနှင့် OSNA မြင့်မားဖြစ်ပွားမှုအကြားသိသိသာသာအပြုသဘောအသင်းအဖွဲ့သရုပ်ပြခဲ့သည်။ မိဘများ, ပညာရေးစွမ်းဆောင်မှုနှင့်ရိပ်မိလေ့လာမှုဖိအားနှင့်အတူအစီအစဉ်အသကျရှငျ, လိင်, တန်း, မိသားစုဘဏ္ဍာရေးဆိုင်ရာအခြေအနေကိုညှိပြီးနောက်, အသင်းအဖွဲ့အနည်းငယ် attenuated ပေမယ့်သိသိသာသာကျန်ရစ် (AOR: 1.78, 95% CI: 1.38-2.31) ။ အခြေခံ OSNA ရမှတ် (1.48, 95% CI: 1.14-1.93 AOR) ၏သည့်အခါနောက်ထပ်ညှိနှိုင်းမှု OSNA ၏အခြေခံစိတ်ဓာတ်အဆင့်အတန်းနှင့်အဖြစ်ပွားမှုအကြားအသင်းအဖွဲ့နေဆဲကစာရင်းအင်းသိသာခဲ့ပါတယ်။ အသစ်သောအဖြစ်အပျက် OSNA (ဇယားတစ်ခုခန့်မှန်းအဖြစ် CES-D ကိုရမှတ် (စဉ်ဆက်မပြတ် variable ကို) တွေကိုအသုံးပြုတဲ့အခါရလဒ်နေဆဲသိသိသာသာခဲ့ကြသည် 3).
OSNA ၏စိတ်ကျရောဂါအဆင့်အတန်းနှင့်အဖြစ်ပွားမှုများတွင်ပြောင်းလဲမှုအကြားတစ်ဦးကသိသိသာသာအသင်းအဖွဲ့ multivariable ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာလေ့လာခဲ့သည်။ လိင်၏ညှိပြီးနောက်တန်း, မိသားစုငွေရေးကြေးရေးအခြေအနေ, မိဘ, ပညာရေးစွမ်းဆောင်ရည်, ရိပ်မိလေ့လာမှုဖိအားများနှင့်အခြေခံ OSNA ရမှတ်နှင့်အတူအစီအစဉ်အသကျရှငျစိတ်ကျရောဂါမပါဘဲမြီးကောင်ပေါက်မှနှိုင်းယှဉ်ပါက, OSNA ဖွံ့ဖြိုးဆဲ၏အလေးသာ 3.45 ကြိမ် (95% CI ခဲ့: 2.51- 4.75) ဇွဲစိတ်ဓာတ်ကျခဲ့ကြသူတို့တွင်ပိုမိုမြင့်မားခြင်း, 4.47 ကြိမ် (95% CI: ဇယား (စိတ်ကျရောဂါထွန်းသစ်စခဲ့ကြသူတို့တွင်ပိုမိုမြင့်မား 3.33-5.99) 3).
ဆွေးနွေးမှု
ဤကြီးမားသော longitudinal လေ့လာမှုတွင်စိတ်ကျဝေဒနာခံစားရသော်လည်း ONSA တွင်မရှိသောဆယ်ကျော်သက်များသည် ၉ လကြာနောက်ဆက်တွဲ OSNA ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှုန်းသည် ၉ လကြာစိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာစိတ်ကျရောဂါမရှိသူများနှင့်နှိုင်းယှဉ်လျှင် ၄၈% ပိုများကြောင်းလေ့လာတွေ့ရှိခဲ့သည် စိတ်ကျရောဂါအသစ်ဖြစ်ပွားမှုအပေါ်အခြေခံ OSNA ဒီလေ့လာမှုမှာထောက်ခံမခံခဲ့ရပါဘူး။ ထို့အပြင်အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှအခြေအနေပြောင်းလဲမှု၏အကျိုးသက်ရောက်မှုများ (ဥပမာ - စိတ်ကျခြင်း / OSNA မှအခြေခံအားဖြင့်စိတ်ကျခြင်း / Non-OSNA မှနောက်ဆက်တွဲသို့လွှတ်ခြင်း) ကိုမော်ဒယ်များတွင်ထည့်သွင်းစဉ်းစားသောအခါရလဒ်များသည် OSNA နှင့်စိတ်ကျရောဂါများအကြားဘက်လိုက်မှုဆိုင်ရာဆက်စပ်မှုကိုဖော်ပြသည်။ ။ ဇွဲရှိရှိစိတ်ဓာတ်ကျခြင်း (သို့) စိတ်ဓာတ်ကျခြင်းတို့ကြောင့်ဆယ်ကျော်သက်များသည် ၉ လကြာနောက်ဆက်တွဲစိတ်ဓာတ်မကျသူများနှင့်နှိုင်းယှဉ်ပါက OSNA ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုပိုမိုများပြားနိုင်သည်။ အပြန်အလှန်အားဖြင့်မြဲမြံသော OSNA သို့မဟုတ်ထွန်းသစ်စ OSNA များဖြစ်သည့်ဆယ်ကျော်သက်များသည်အခြေခံအားဖြင့်ရောနောက်ဆက်တွဲပါ OSNA မရှိသူများနှင့်နှိုင်းယှဉ်ပါကစိတ်ကျဝေဒနာကိုတိုးပွားစေသည်။
ဖြစ်ပွားမှုရလဒ် (ဆိုလိုသည်မှာစိတ်ကျရောဂါဖြစ်ပွားမှုအသစ်) ကို အသုံးပြု၍ ရရှိသောရလဒ်များကွာခြားမှု (ဆိုလိုသည်မှာအခြေခံ OSNA) နှင့်အခြေအနေပြောင်းလဲခြင်း (ဆိုလိုသည်မှာ OSNA အခြေအနေပြောင်းလဲမှု) ကိုဖြစ်ပွားခြင်း၏ရလဒ်ကိုခန့်မှန်းရန် (ဆိုလိုသည်မှာစိတ်ကျရောဂါဖြစ်ပွားမှုအသစ်) ကို OSNA မှလွှတ်ခြင်းနှုန်းမြင့်မားခြင်းဖြင့်ရှင်းပြနိုင်သည် နောက်ဆက်တွဲကာလအတွင်းစိတ်ကျရောဂါ။ အင်တာနက်စွဲလမ်းစေသည့်အပြုအမူများ (၄၉.၅% မှ ၅၁.၅%) ၏သဘာဝသဘာ ၀ လွှတ်ခြင်းနှုန်းသည်ယခင်တိုင်ဝမ်ရှိ longitudinal လေ့လာမှုများတွင်တွေ့ရသည် (ကို၊ ယန်း၊ ယန်း၊ လင်း၊ ယန်၊ ၂၀၀၇; Ko et al ။ , 2015) ။ ဟောင်ကောင်၌အကြှနျုပျတို့၏ယခင်စစ်တမ်းကနေရလဒ်ကိုလည်းတသမတ်တည်း 12 လူတစ်ဦးနှစ်တစ်ဦးလျှင် 59.29 (က 100 လကာလအတွင်းအင်တာနက်စွဲအမူအကျင့်ကနေလွှတ်၏မြင့်မားဖြစ်ပွားမှုလေ့လာတွေ့ရှိ; Lau, Wu, စုစုပေါင်း, Cheng, & Lau, 2017) ။ အလားတူပဲဒီလေ့လာမှုအတွက်စိတ်ကျရောဂါ (41.4%) နှင့် OSNA (58.8%) ကနေလွှတ်ဖြစ်ပွားမှု၏ကြီးမားသောအချိုးအစားလေ့လာမှုကာလအတွင်းလေ့လာတွေ့ရှိခဲ့ကြသည်။ ဤရလဒ်သည်အခြေခံအကဲဖြတ်အတွက် OSNA နှင့်စိတ်ကျရောဂါ status ကိုအချိန်ကြာလာတာနဲ့အမျှမပြောင်းလဲအခြေအနေများအဖြစ်ကုသမရနိုင်ခြင်းနှင့်ဤအရပ်မှအချိန်ကျော်လွှတ်အကျိုးသက်ရောက်မှုလျစ်လျူရှုအလားအလာစိတ်ကျရောဂါအပေါ် OSNA ၏အကျိုးသက်ရောက်မှုလျှော့မတွက်မယ်လို့ညွှန်ပြ။ ထို့ကြောင့်ကျနော်တို့အချိန်ကျော် OSNA နှင့်စိတ်ကျရောဂါအဆင့်အတန်းအတွက်ပြောင်းလဲနေသောအပြောင်းအလဲများပါဝငျသောမော်ဒယ်လ်ချဉ်းကပ်လွှတ်အမှုပေါင်းထံမှအလားအလာ offset သက်ရောက်မှုထွက်အာဏာရအားဖြင့်ပိုပြီးယုံကြည်စိတ်ချခြင်းနှင့်ကြံ့ခိုင်ခန့်မှန်းချက်ပေးနိုင်ကြောင်းခန့်မှန်းပြောဆိုသည်။
ဤလေ့လာမှုမှတွေ့ရှိချက်များအရ OSNA နှင့်ဆယ်ကျော်သက်များအကြားစိတ်ကျရောဂါများအကြားအပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုသည်စိတ်ကျရောဂါသည် OSNA ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရန်အားနည်းချက်ကိုဖော်ပြသည်။ အလှည့်တွင် OSNA ၏ဆိုးကျိုးများသည်စိတ်ကျဝေဒနာကိုပိုမိုဆိုးရွားစေသည်။ (ဥပမာ - စိတ်လှုပ်ရှားမှုဆိုင်ရာပြproblemsနာများမှလွတ်မြောက်ရန်အင်တာနက်ကိုအသုံးပြုခြင်း) နှင့်ဆက်စပ်သောအပြုအမူများ (ဥပမာစိတ်ခံစားမှုဆိုင်ရာပြproblemsနာများမှလွတ်မြောက်ရန်အင်တာနက်ကိုသုံးခြင်း) သည်အင်တာနက်စွဲလမ်းစေသောအပြုအမူများဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးတွင်အရေးပါသည်။Davis က, 2001) ။ စိတ်ဓာတ်ကျသူများသည်များသောအားဖြင့်သိမြင်မှုလက္ခဏာများကိုတင်ပြခြင်းနှင့်အင်တာနက်ကိုအပျက်သဘောဆောင်သောစိတ်နေသဘောထားများနှင့်ပုဂ္ဂိုလ်ရေးပြ,နာများ (ဥပမာစိတ်ကျရောဂါနှင့်အထီးကျန်ခြင်း) တို့မှအာရုံပျံ့လွင့်စေနိုင်သောအင်တာနက်အသုံးပြုမှုအတွက်အပြုသဘောဆောင်သောမျှော်လင့်ချက်များရှိကြသည်။ ကုန်အမှတ်တံဆိပ်, Laier, & လူငယ်, 2014; Wu, Cheung, Ku, & Hung, 2013) ။ အထူးသဖြင့်အွန်လိုင်းလူမှုဆက်သွယ်ရေးကွန်ယက်သည်မျက်နှာချင်းဆိုင်ဆက်သွယ်ခြင်းနှင့်နှိုင်းယှဉ်လျှင် ၄ င်း၏အမည်ဝှက်ခြင်းနှင့်လူမှုရေးအချက်အလက်များ (ဥပမာမျက်နှာအမူအရာ၊ အသံပြဲခြင်းနှင့်မျက်စိအဆက်အသွယ်) မရှိခြင်းတို့ကြောင့်စိတ်ဝေဒနာပြproblemsနာများရှိသူများကိုဆွဲဆောင်သည်။လူငယ် & ရော်ဂျာ, 1998) ။ စိတ်ဓာတ်ကျနေသူများသည်အွန်လိုင်းလူမှုရေးကွန်ယက်ကိုပိုမိုလုံခြုံသော၊ ခြိမ်းခြောက်မှုနည်းသောဆက်သွယ်ရေးနည်းလမ်းများနှင့်၎င်းတို့၏အပျက်သဘောခံစားချက်များကိုထိန်းချုပ်ရန်နည်းလမ်းများ (ဥပမာ - အနုတ်လက္ခဏာစိတ်ခံစားမှုများ၊ ဤရွေ့ကား maladaptive သိမှတ်ခံစားမှုနှင့်ရှောင်ရှားဖြေရှင်းဖြေရှင်းမဟာဗျူဟာ OSNA ၏ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကိုအရှိန်မြှင့်။ အလွန်အမင်းအွန်လိုင်းလူမှုကွန်ယက်ပါ ၀ င်မှုသည်အစစ်အမှန်ကမ္ဘာရှိမိသားစုများနှင့်သက်တူရွယ်တူများနှင့်အတူရှိသည့်အချိန်ကိုဖယ်ရှားပစ်ပြီး၊ အော့ဖ်လိုင်းအော့ဖ်လိုင်းလှုပ်ရှားမှုများမှနုတ်ထွက်ခြင်းကိုဖြစ်ပေါ်စေသည် (ဥပမာစိတ်ဓာတ်ကျခြင်းလက္ခဏာများနှင့်အထီးကျန်ခြင်း; Kraut et al ။ , 1998), အားဖြင့်တစ်ဦးအပြန်အလှန်စပ်လျဉ်းတင်ဆက်ထားပါတယ်။
ဒီလေ့လာမှုမှာတွေ့ရှိချက်ကြိုတင်ကာကွယ်ရေးနှင့်ဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှုအစီအစဉ်များကိုဒီဇိုင်းအတွက်အများအပြားသက်ရောက်မှုတွေပါဝငျ။ ပထမဦးစွာ OSNA သစ်ဖြစ်ပွားမှုအပေါ်အခြေခံစိတ်ကျရောဂါ၏အပြုသဘောဆောင်သည့်ခန့်မှန်းစိတ်ဓာတ်မြီးကောင်ပေါက်အကြာတွင် OSNA ဖွံ့ဖြိုးဆဲမြင့်မားအန္တရာယ်မှာဖြစ်ကြောင်းဆိုလို။ , ထိုဖြစ်ပါသည်, စိတ်ကျရောဂါလက္ခဏာများကိုလျှော့ချသည်အင်တာနက်အသုံးပြုမှုအပြုသဘောဆောင်တဲ့ရလဒ်မျှော်လင့်ထား၏ maladaptive ယုံကြည်ချက်လျှော့ချ, လူမှုရေးကျွမ်းကျင်မှုလေ့ကျင့်နှင့်အော့ဖ်လိုင်းအပန်းဖြေလှုပ်ရှားမှုများစီစဉ်၏ကြားဝင်ဖြန်ဖြေရေးမဟာဗျူဟာ (Chou et al ။ , 2015), OSNA ၏ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကိုထိရောက်စွာတားဆီးလိမ့်မယ်။ ဒုတိယအချက်မှာ၊ စိတ်ကျရောဂါလက္ခဏာများအဆင့်ကို OSNA အတွက်အားနည်းချက်ကိုအမှတ်အသားအဖြစ်အကဲဖြတ်ခြင်းသည်အဓိပ္ပါယ်ရှိသည်။ ဖော်ထုတ်စိတ်ကျရောဂါလက္ခဏာများနှင့်အတူမြင့်မားသောအန္တရာယ်မှာဆယ်ကျော်သက်ပစ်မှတ်ထားကြားဝင်နှင့်ကာကွယ်တားဆီးရေးကျောင်းကမြီးကောင်ပေါက်အကြား OSNA ကြုံတွေ့၏အလေးသာလျှော့ချလိမ့်မယ်။ တတိယအချက်မှာ OSNA အဆင့်အတန်း (ဥပမာ - မြဲ OSNA နှင့်ပေါ်ထွက်လာသော OSNA) ၏စိတ်ကျရောဂါဖြစ်ပွားမှုနှင့်စိတ်ကျရောဂါအခြေအနေပြောင်းလဲမှု (ဆိုလိုသည်မှာ persistent စိတ်ဓာတ်ကျခြင်းနှင့်ပေါ်ထွက်လာသည့်စိတ်ကျရောဂါ) ပြောင်းလဲခြင်း၏ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်အရ OSNA ဖြစ်ပွားမှုအပေါ်တွင်ဆိုလိုသည်။ အပျက်သဘောဆောင်သောအားဖြည့်ယန္တရားကိုညွှန်ပြ, စိတ်ကျရောဂါနှင့်အတူအလွန်အမင်း comorbid ဖြစ်ပါတယ်။
အနာဂတ်သုတေသနအတွက်အချို့ဂယက်ရိုက်ရှိပါတယ်။ ပထမဦးစွာယခင်လေ့လာမှုများနှင့်အတူကျွန်တော်တို့ရဲ့ရလဒ်တွေကို (OSNA နှင့်စိတ်ကျရောဂါလက္ခဏာတွေ၏အဆငျ့အခွင့်အလမ်းအတွက်လေ့လာမှုကာလထက်ကျပန်းပွောငျးခွငျးစဉ်အတွင်းပြောင်းလဲနေသောနှင့်နောက်ပြန်လှည်ဖြစ်ကြောင်းညွှန်ပြLau et al ။ , 2017) ။ စိတ်ကျရောဂါသို့မဟုတ် OSNA အစီအမံများပါ ၀ င်သည့်အနာဂတ်လေ့လာမှုများကိုဤရောဂါများကိုအချိန်နှင့်အမျှ ပြောင်းလဲ၍ မရနိုင်ဟုယူဆခြင်းဖြင့်တစ်ကြိမ်သာမဟုတ်ဘဲအကြိမ်ကြိမ်တိုင်းတာရန်အကြံပြုထားပါသည်။ ထို့အပြင်၊ စာရင်းအင်းဆိုင်ရာနည်းစနစ်သည်စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာကျန်းမာရေးရလဒ်များကိုကြိုတင်ခန့်မှန်းသည့်အနေဖြင့်အခြေခံအခြေအနေထက်အချိန်ကာလတစ်ခုအတွင်း၌ရောဂါအခြေအနေကိုပြောင်းလဲခြင်းကိုအသုံးပြုခြင်းကဲ့သို့သောမော်ဒယ်လ်သတ်မှတ်ချက်များတွင်ထိုကဲ့သို့သောအခြေအနေပြောင်းလဲမှုကိုစဉ်းစားသင့်သည်။ ဒုတိယအချက်အနေဖြင့်ဤရောဂါများ (စိတ်ဓာတ်ကျခြင်းလက္ခဏာများနှင့်အင်တာနက်နှင့်သက်ဆိုင်သောအပြုအမူများ) သည်ရေရှည်လော၊ ငုပ်လျှိုးနေ - လူတန်းစားလမ်းကြောင်းမော်ဒယ်ချဉ်းကပ်မှုနှင့်ပတ်သက်။ နောက်ထပ် longitudinal လေ့လာမှုများသည်ဤရောဂါများ၏သဘာဝဖွံ့ဖြိုးမှုဆိုင်ရာသင်တန်းခန့်မှန်းရန်အခြားရွေးချယ်စရာရှိပါတယ်။
ကျွန်တော်တို့ရဲ့အသိပညာ, ငါတို့ဆောင်များတွင်လေ့လာမှု OSNA နှင့်မြီးကောင်ပေါက်အကြားစိတ်ကျရောဂါများအကြားတစ်ဦး bidirectional အသင်းအဖွဲ့ခန့်မှန်းရန်ပထမဦးဆုံးဖြစ်ပါတယ်။ ဤလေ့လာမှု၏အဓိကအစွမ်းသတ္တိကို OSNA နှင့်စိတ်ကျရောဂါအဘို့အထပ်ထပ်အစီအမံနဲ့အလားအလာအကြီးစားလေ့လာမှုဒီဇိုင်းဖြစ်ပါတယ်။ နောက်ထပ်အဓိကအားသာချက်စိတ်ကျရောဂါနှင့် OSNA ၏ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအပေါ်စိတ်ကျရောဂါ၏ longitudinal ခန့်မှန်း၏ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအပေါ် OSNA ၏ longitudinal ခန့်မှန်းအပါအဝင်တစ် bidirectional အသင်းအဖွဲ့, တူညီတဲ့နမူနာများတွင်စမ်းသပ်ပြီးခဲ့သည်။
သို့သော်တွေ့ရှိချက်များကိုဘာသာပြန်ရာတွင်ကန့်သတ်ချက်များစွာကိုသတိပြုသင့်သည်။ ပထမအချက်အနေဖြင့်မိမိကိုယ်ကိုအစီရင်ခံသောအချက်အလက်များစုဆောင်းခြင်းနည်းလမ်းကြောင့်သတင်းပို့ခြင်းသည်ဘက်လိုက်မှုရှိနိုင်သည် (ဥပမာ၊ လူမှုရေးအရနှစ်သက်သောဘက်လိုက်မှုနှင့်ပြန်လည်ခေါ်ယူခြင်းဘက်လိုက်မှု) ။ ဒုတိယအချက်မှာဤလေ့လာမှုသည်တိကျသောလူ ဦး ရေဆိုင်ရာလူ ဦး ရေ (ဆိုလိုသည်မှာလက်တွေ့မဟုတ်သော၊ ကျောင်းအခြေပြုကျောင်းသားများ) ကိုအာရုံစိုက်ပြီးရလဒ်များကိုအခြားလူ ဦး ရေအတွက်ယေဘူယျအားဖြင့်သတိထားသင့်သည်။ အခြားလူ ဦး ရေဆိုင်ရာလူ ဦး ရေ (ဆိုလိုသည်မှာစိတ်ရောဂါကုသမှုလူ ဦး ရေ) တွင်လေ့လာမှုများသည်ဤလေ့လာမှုတွင်တွေ့ရသောထိုကဲ့သို့သော longitudinal အသင်းအဖွဲ့များကိုထပ်မံအတည်ပြုရန်လိုအပ်သည်။ တတိယအချက်မှာစိတ်ကျဝေဒနာသည်စိတ်ကျရောဂါအတွက်စိတ်ကျရောဂါကိုစစ်ဆေးရန်လက်တွေ့ရောဂါထက်မိမိကိုယ်ကိုအုပ်ချုပ်သောကူးစက်ရောဂါစစ်ဆေးခြင်းအတိုင်းအတာဖြင့်တိုင်းတာသည်ဟုယူဆသောတိုင်းတာခြင်းအမှား၏အရင်းအမြစ်အဖြစ်မှားယွင်းသတ်မှတ်ခြင်းရှိနိုင်သည်။ စတုတ္ထအချက်အနေဖြင့်ဤလေ့လာမှုကို ၉ လတာကာလနှင့်အချိန်နှစ်ခုသို့သာကန့်သတ်ထားသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် OSNA / စိတ်ကျရောဂါပြောင်းလဲခြင်း (ဆိုလိုသည်မှာ persistent ONSA / depression နှင့် OSNA / depression မှလွှတ်ခြင်း) ကို ၉ လခြား။ ပြုလုပ်ခဲ့သည့်အခြေခံနှင့်နောက်ဆက်တွဲစစ်တမ်းများ၏ရလဒ်များကိုနှိုင်းယှဉ်ခြင်းအားဖြင့်သတ်မှတ်ထားသောကြောင့် OSNA / စိတ်ကျရောဂါအခြေအနေပြောင်းလဲသွားခြင်းရှိမရှိကျွန်ုပ်တို့မသိပါ။ 9 လကာလအတွင်းအတက်အကျ။ မျိုးစုံလေ့လာတွေ့ရှိချက်များနှင့်တိုတောင်းသောအချိန်ကြားကာလနှင့်အတူ longitudinal လေ့လာမှုများသည်ဤအပျက်သဘောဆောင်သောအခြေအနေများ၏ပြောင်းလဲနေသောရုပ်ပုံလွှာကိုဖမ်းယူရန်လိုအပ်သည်။ ပဉ္စမအချက်မှာ OSNA အတွက်ရွှေစံသတ်မှတ်ထားသောစံသတ်မှတ်ချက်နှင့်ရောဂါရှာဖွေခြင်းဆိုင်ရာစံသတ်မှတ်ချက်များမရှိပါကထည့်သွင်းစဉ်းစားပြီးနောက်အောက်ပါ OSNA ဖြစ်ပွားမှုများကိုသတ်မှတ်ရန် OSNA ရမှတ်များ၏ ၁၀ ခုမြောက် decile ကိုအခြေခံသည်။Verkuijl et al ။ , 2014) ။ OSNA status ကိုများအတွက်ထိုကဲ့သို့သောစံ၏ sensitivity ကိုနှင့်သတ်သတ်မှတ်မှတ်မရှင်းလင်းသည်နှင့်အနာဂတ်သုတေသနအတွက်အကဲဖြတ်ထားရန်လိုအပ်ပါသည်။ သို့သော် OSNA စကေးဒီလေ့လာမှုနှင့်ကျွန်ုပ်တို့၏ယခင်လေ့လာမှုများအတွက်လက်ခံနိုင်ဖွယ် psychometric ဂုဏ်သတ္တိများပြသခဲ့သည်။ ဆဋ္ဌမ, OSNA နှင့်စိတ်ကျရောဂါများအကြား longitudinal အသင်းအဖွဲ့များနှစ်ခု subsamples သုံးပြီးသီးခြားစီခန့်မှန်းခဲ့ကြသည်။ ကျနော်တို့ရလဒ်ထက်စဉ်ဆက်မပြတ်ရမှတ်အဖြစ်ရောဂါဗေဒ status ကို အသုံးပြု. epidemiological လေ့လာမှုတွင်ပိုမိုအဓိပ္ပါယ်ရှိသောရှင်းပြချက်ပေးနိုင်ကြောင်းယုံကြည်ပါတယ်။ cross-ကြံ့ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံဆိုင်ရာညီမျှခြင်းမော်ဒယ်သုံးမျိုးသို့မဟုတ်ထို့ထက် ပို. လေ့လာတွေ့ရှိချက်နှင့်အတူအနာဂတ် longitudinal လေ့လာမှုများအတွက်ကြောင်းကျိုးဆက်စပ်လမ်းညွန်စူးစမ်းဖို့အခြားရွေးချယ်စရာချဉ်းကပ်မှုဖြစ်နိုင်ပါတယ်။ ထို့အပြင်ကျွန်ုပ်တို့၏တွေ့ရှိချက် OSNA နှင့်စိတ်ကျရောဂါများအကြားယာယီအသင်းအဖွဲ့များ၏ခိုင်မာတဲ့အထောက်အထားများ (ကြောင်းကျိုးဆက်စပ်အခြအဘို့တယောက်အရေးကြီးသောစံနှုန်း) သည်။ သို့သျောလညျးကြှနျုပျတို့သညျဤလေ့လာမှုမှာမပါဝင်တတိယ variable ကို OSNA နှင့်စိတ်ကျရောဂါများအကြား longitudinal အသင်းအဖွဲ့များနှင့်ဆက်စပ်သောဖြစ်နိုင်ခြေထွက်မအုပ်စိုးလို့မရဘူး။
နိဂုံး
ဒီလေ့လာမှုကစိတ်ကျရောဂါသိသိသာသာ OSNA ၏ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကိုအထောက်အကူပြုရန်နှင့်အလှည့်အတွက်စိတ်ဓာတ်တစ်ဦးချင်းစီစွဲလမ်းအွန်လိုင်းလူမှုရေးကွန်ရက်အသုံးပြုမှုကိုမှ ပို. deleterious ဆိုးကျိုးများကိုခံစားရကြောင်းဆိုလိုတာကမြီးကောင်ပေါက်အကြား OSNA နှင့်စိတ်ကျရောဂါများအကြားတစ်ဦး bidirectional အသင်းအဖွဲ့ဖော်ပြခဲ့တယ်။ မျိုးစုံစူးစမ်းအချိန်အချက်များနှင့်ရေတိုအချိန်ကြားကာလပိုမို longitudinal လေ့လာမှုများဒီလေ့လာမှုကနေတွေ့ရှိချက်များထပ်မံအတည်ပြုခြင်းအဘို့အမျက်ခြေမပြတ်နေကြသည်။
စာရေးဆရာများပံ့ပိုးမှုများ
J-BL, JTFL, PKHM, နဲ့ X-FS ပဋိသန္ဓေနှင့်လေ့လာမှုဒီဇိုင်းရေးဆွဲ။ J-BL, J-CM, နဲ့ Y-XC ဒေတာရရှိခဲ့သည်။ J-BL, JTFL နှင့် PKHM စာရင်းအင်းဆန်းစစ်ခြင်းများပြုလုပ်ထားခြင်းဖျော်ဖြေခဲ့ပါတယ်။ J-BL, JTFL, PKHM, XZ နှင့် AMSW လက်ရေးမူများမှာတွေ့နိုင်ပါတယ်ရေးဆွဲခြင်းနှင့်ပြန်လည်ပြင်ဆင်ထားသော။ အားလုံးစာရေးဆရာများအရေးကြီးသောဉာဏအကြောင်းအရာများအတွက်လက်ရေးမူများမှာတွေ့နိုင်ပါတယ်၏ရလဒ်များကိုနှင့်အရေးပါတည်းဖြတ်မူ၏အနက်ကိုလှူဒါန်းခဲ့နှင့်လက်ရေးမူများမှာတွေ့နိုင်ပါတယ်၏နောက်ဆုံး version ကိုအတည်ပြုခဲ့သည်။
အကျိုးစီးပွားပဋိပက္ခ
အဆိုပါစာရေးဆရာအကျိုးစီးပွားမျှပဋိပက္ခကြေညာ။
ကျေးဇူးတင်လွှာ
အဆိုပါစာရေးဆရာကဒီလေ့လာမှုထောက်ပံ့အားလုံးကိုသင်တန်းသားများနှင့်၎င်းတို့၏မိသားစုများနှင့်ကျောင်းများတန်ဖိုးထားဖို့လိုပါတယ်။
ကိုးကား
| Andreassen, C. အက်စ် (2015) ။ အွန်လိုင်းလူမှုကွန်ယက် ၀ က်ဘ်စွဲလမ်းမှု - ပြည့်စုံသောပြန်လည်သုံးသပ်မှု။ လက်ရှိစွဲအစီရင်ခံစာများ, 2 (2), 175-184 ။ Doi:https://doi.org/10.1007/s40429-015-0056-9 Crossref, Google Scholar | |
| ကုန်အမှတ်တံဆိပ်အမ်, Laier, C တို့, & လူငယ်, K. အက်စ် (2014) ။ အင်တာနက်စွဲလမ်းမှု - ဖြေရှင်းခြင်းစတိုင်များ၊ စိတ်ပညာနယ်နိမိတ်၊ ၅၊ ၁၂၅၆။ Doi -https://doi.org/10.3389/fpsyg.2014.01256 Crossref, Medline, Google Scholar | |
| Chen က Z. Y. , ယန်, X တို့မှာ D. , & Li က, X တို့မှာ Y. (2009) ။ တရုတ်ဆယ်ကျော်သက်များတွင် CES-D ၏စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာလက္ခဏာများ။ လက်တွေ့စိတ်ပညာ၏တရုတ်ဂျာနယ်, 17 (4), 443-448 ။ Doi:https://doi.org/10.16128/j.cnki.1005-3611.2009.04.027 Google Scholar | |
| Cheng, C. P. , ယန်း, C. အက်ဖ်, Ko, C. အိပ်ချ်, & ယန်း, ဂျေ Y. (2012) ။ ထိုင်ဝမ်ဆယ်ကျော်သက်များတွင်ကူးစက်ရောဂါလေ့လာရေးစိတ်ကျရောဂါစကေး၏ဗဟိုဖွဲ့စည်းပုံ။ ဘက်စုံစိတ်ရောဂါကုသမှု, 53 (3), 299-307 ။ Doi:https://doi.org/10.1016/j.comppsych.2011.04.056 Crossref, Medline, Google Scholar | |
| ချို၊ အက်စ်အမ်၊ Sung၊ အမ်ဂျေ၊ ရှင်၊ K. အမ်၊ လင်မ်၊ K. Y. , & Shin, Y. M. (2013) ။ ကလေးဘဝရှိစိတ်ပညာသည်အထီးမြီးကောင်ပေါက်အရွယ်တွင်အင်တာနက်စွဲခြင်းကိုကြိုတင်ခန့်မှန်းပါသလား။ ကလေးစိတ်ရောဂါကုသမှုနှင့်လူသားဖွံ့ဖြိုးမှု၊ ၄၄ (၄)၊ ၅၄၉-၅၅၅ ။ Doi:https://doi.org/10.1007/s10578-012-0348-4 Crossref, Medline, Google Scholar | |
| Chou, ဒဗလျူပီ, Ko, C. အိပ်ချ်, Kaufman, အီးအေ, Crowell, အက်စ်အီး, Hsiao, R. C. , ဝမ်, P. ဒဗလျူ, လင်း, ဂျေဂျေ, & ယန်း, C. အက်ဖ် (2015) ။ ကောလိပ်ကျောင်းသားများ၏အင်တာနက်စွဲလမ်းမှုနှင့်စိတ်ဖိစီးမှုများကိုဖြေရှင်းသည့်နည်းဗျူဟာများအသင်း - စိတ်ကျရောဂါ၏အလယ်အလတ်အကျိုးသက်ရောက်မှု။ ဘက်စုံစိတ်ရောဂါကုသမှု, 62, 27-33 ။ Doi:https://doi.org/10.1016/j.comppsych.2015.06.004 Medline, Google Scholar | |
| Davis က, R. အေ (2001) ။ ရောဂါဗေဒအင်တာနက်အသုံးပြုမှု၏တစ် ဦး ကသိမြင် - အပြုအမူပုံစံ။ လူ့အပြုအမူအတွက်ကွန်ပျူတာများ, 17 (2), 187-195 ။ Doi:https://doi.org/10.1016/S0747-5632(00)00041-8 Crossref, Google Scholar | |
| Ellison, N. ခ, Steinfield, C, & Lampe, C (2007) ။ Facebook ၏ "သူငယ်ချင်းများ" ၏အကျိုးကျေးဇူးများလူမှုအရင်းအနှီးနှင့်ကောလိပ်ကျောင်းသားများ၏အွန်လိုင်းလူမှုကွန်ယက်ဆိုက်များကိုအသုံးပြုခြင်း ကွန်ပျူတာ -mediated ဆက်သွယ်ရေး၏ဂျာနယ်, 12 (4), 1143-1168 ။ Doi:https://doi.org/10.1111/j.1083-6101.2007.00367.x Crossref, Google Scholar | |
| Gámez-Guadix, အမ် (2014) ။ မြီးကောင်ပေါက်အကြားစိတ်ကျရောဂါလက္ခဏာတွေနဲ့ပြဿနာကအင်တာနက်အသုံးပြုမှုကို: အသိမြင်-အပြုအမူမော်ဒယ်ကနေ longitudinal ဆက်ဆံရေးလေ့လာခြင်း။ Cyberpsychology, အပြုအမူ, နှင့်လူမှုကွန်ယက်အဖွဲ့, 17 (11), 714-719 ။ Doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2014.0226 Medline, Google Scholar | |
| Griffiths က, အမ် D. (2013) ။ လူမှုကွန်ယက်စွဲ - ထွန်းသစ်စအကြောင်းအရာများနှင့်ပြissuesနာများ။ စွဲသုတေသန & ကုထုံး၏ဂျာနယ်, 4 (5), e118 ။ Doi:https://doi.org/10.4172/2155-6105.1000e118 Google Scholar | |
| Griths, အမ် D. , Kuss, D. ဂျေ, & Demetrovics, Z. (2014) ။ လူမှုကွန်ယက်စွဲ: ပဏာမတွေ့ရှိချက်များ၏ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်။ စံသတ်မှတ်ချက်များ၊ သက်သေအထောက်အထားများနှင့်ကုသမှု (စစ ၁၁၉-၁၄၁) K. P. Rosenberg နှင့် L. C. Feder (အပြုအမူ) တို့တွင်အမူအကျင့်စွဲလမ်းမှုတွင်ပါ ၀ င်သည်။ London, UK: Elsevier ။ Google Scholar | |
| Hinkley, တီ, Verbestel, V. , Ahrens, ဒဗလျူ, Lissner, အယ်လ်, Molnár, D. , Moreno, LA, Pigeot, ဗြဲ, Pohlabeln, အိပ်ချ်, Reisch, LA, & Russo, P. (2014) ) ။ ပိုမိုငယ်ရွယ်သောသာယာဝပြောမှုကိုကြိုတင်ခန့်မှန်းသည့်ကန ဦး ကလေးဘဝမှအီလက်ထရောနစ်မီဒီယာကိုအသုံးပြုခြင်း - အလားအလာရှိသောအုပ်စုလိုက်လေ့လာခြင်း။ JAMA ကလေးအထူးကု, 168 (5), 485-492 ။ Doi:https://doi.org/10.1001/jamapediatrics.2014.94 Medline, Google Scholar | |
| ဟောင်ကောင်, အက်ဖ် Y. , Huang က, H. အိပ်ချ်, လင်း, အိပ်ချ် Y. , & Chiu, အက်စ်အယ်လ် (2014) ။ ထိုင်ဝမ်တက္ကသိုလ်မှကျောင်းသားများ၏စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာစရိုက်များ၊ Telematics နှင့်သတင်းအချက်အလက်, 31 (4), 597-606 ။ Doi:https://doi.org/10.1016/j.tele.2014.01.001 Crossref, Google Scholar | |
| Knopf, D. , ပန်းခြံ, အမ်ဂျေ, & Mulye, တီပီ (2008) ။ ဆယ်ကျော်သက်များ၏စိတ်ကျန်းမာရေး - အမျိုးသားအဆင့်၊ ၂၀၀၈ San Francisco, CA - National ဆယ်ကျော်သက်ကျန်းမာရေးသတင်းအချက်အလက်စင်တာ။ Google Scholar | |
| ကို, C. အိပ်ချ်, ဝမ်, P. ဒဗလျူ, လျူ, တီအယ်လ်, ယန်း, C. အက်ဖ်, Chen က C. အက်စ်, & ယန်း, ဂျေ Y. (2015) ။ အလားအလာရှိသောစုံစမ်းစစ်ဆေးမှုတွင်ဆယ်ကျော်သက်များအကြားမိသားစုအကြောင်းအချက်များနှင့်အင်တာနက်စွဲလမ်းမှုအကြားအပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုများ။ စိတ်ရောဂါကုသမှုနှင့်လက်တွေ့အာရုံကြောသိပ္ပံ, 69 (4), 192-200 ။ Doi:https://doi.org/10.1111/pcn.12204 Medline, Google Scholar | |
| ကို, C. အိပ်ချ်, ယန်း, ဂျေ Y. , Chen က C. အက်စ်, Yeh, Y. C. , & ယန်း, C. အက်ဖ် (2009) ။ မြီးကောင်ပေါက်အရွယ်များတွင်အင်တာနက်စွဲလမ်းမှုအတွက်စိတ်ရောဂါလက္ခဏာများ၏ခန့်မှန်းတန်ဖိုးများ - ၂ နှစ်တာလေ့လာမှု။ ကလေးအထူးကု & ဆယ်ကျော်သက်ဆေးပညာ, 2 (163), 10-937 ၏မော်ကွန်းတိုက်။ Doi:https://doi.org/10.1001/archpediatrics.2009.159 Crossref, Medline, Google Scholar | |
| ကို, C. အိပ်ချ်, ယန်း, ဂျေ Y. , ယန်း, C. အက်ဖ်, လင်း, အိပ်ချ်စီ, & ယန်, အမ်ဂျေ (2007) ။ ငယ်ရွယ်သောမြီးကောင်ပေါက်အရွယ်များတွင်အင်တာနက်စွဲခြင်းနှင့်ပြန့်ပွားမှုအတွက်ကြိုတင်ခန့်မှန်းသည့်အချက်များ - အလားအလာရှိသောလေ့လာမှု။ CyberPsychology & Behavior, 10 (4), 545-551 ။ Doi:https://doi.org/10.1089/cpb.2007.9992 Crossref, Medline, Google Scholar | |
| Koc, အမ်, & Gulyagci, အက်စ် (2013) ။ တူရကီကောလိပ်ကျောင်းသားများအကြား Facebook စွဲစွဲလမ်းမှု - စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာကျန်းမာရေး၊ လူ ဦး ရေနှင့်အသုံးပြုမှုဆိုင်ရာသွင်ပြင်လက္ခဏာများ။ Cyberpsychology, အမူအကျင့်နှင့်လူမှုကွန်ယက်၊ 16 (4), 279-284 ။ Doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2012.0249 Crossref, Medline, Google Scholar | |
| Kraut, R. , Patterson, အမ်, Lundmark, V. , Kiesler, အက်စ်, Mukopadhyay, တီ, & Scherlis, ဒဗလျူ (1998) ။ အင်တာနက်ဝိရောဓိ။ လူမှုရေးပါ ၀ င်မှုနှင့်စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာသုခချမ်းသာကိုလျော့ချစေသောလူမှုရေးနည်းပညာ အမေရိကန်စိတ်ပညာရှင်, 53 (9), 1017-1031 ။ Doi:https://doi.org/10.1037/0003-066X.53.9.1017 Crossref, Medline, Google Scholar | |
| Kuss, D. ဂျေ, & Griffiths က, အမ် D. (2011) ။ အွန်လိုင်းလူမှုကွန်ယက်နှင့်စွဲ - စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာစာပေကိုပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်း။ သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်သုတေသနနှင့်ပြည်သူ့ကျန်းမာရေးအပြည်ပြည်ဆိုင်ရာဂျာနယ်, 8 (9), 3528-3552 ။ Doi:https://doi.org/10.3390/ijerph8093528 Crossref, Medline, Google Scholar | |
| Laconi, အက်စ်, Tricard, N. , & Chabrol, အိပ်ချ် (2015) ။ တိကျသောနှင့်ယေဘူယျပြproblemနာရှိသောအင်တာနက်သုံးစွဲမှုအကြားခြားနားချက်များကျား၊ မ၊ လူ့အပြုအမူအတွက်ကွန်ပျူတာများ, 48, 236-244 ။ Doi:https://doi.org/10.1016/j.chb.2015.02.006 Crossref, Google Scholar | |
| Lam, အယ်လ်တီ (2014) ။ အင်တာနက်ဂိမ်းကစားခြင်း၊ အင်တာနက်ပြproblemနာကိုသုံးခြင်းနှင့်အိပ်စက်ခြင်းပြ:နာများ - စနစ်တကျပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်း။ လက်ရှိစိတ်ရောဂါကုသမှုအစီရင်ခံစာ၊ ၁၆ (၄)၊ ၄၄၄ ။https://doi.org/10.1007/s11920-014-0444-1 Crossref, Medline, Google Scholar | |
| Lau, ဂျေတီအက်ဖ်, ဝူ, အေအမ်အက်စ်, စုစုပေါင်း, L. အယ်လ်, Cheng, K. အမ်, & Lau, အမ်အမ်စီ (2017) ။ အင်တာနက်စွဲလမ်းမှုဟာပုံမှန်လား။ တရုတ်အလယ်တန်းကျောင်းသူ / သားများအကြားအင်တာနက်စွဲလမ်းမှုလျော့ချခြင်း၏အဖြစ်အပျက်နှင့်ကြိုတင်ခန့်မှန်းသူများ။ စွဲလမ်းအပြုအမူ, 74, 55-62 ။ Doi:https://doi.org/10.1016/j.addbeh.2017.05.034 Medline, Google Scholar | |
| Lee က, အက်စ်ဒဗလျူ, Stewart က, အက်စ်အမ်, Byrne, ခအမ်, Wong က, ဂျေပီအက်စ်, ဟို, အက်စ် Y. , Lee က, P. ဒဗလျူအိပ်ချ်, & Lam, T. အိပ်ချ် (2008) ။ ဟောင်ကောင်ဆယ်ကျော်သက်များတွင်ကူးစက်ရောဂါလေ့လာရေးစိတ်ကျရောဂါစကေး၏အချက်အလက်များဖွဲ့စည်းပုံ။ ကိုယ်ရည်ကိုယ်သွေးအကဲဖြတ်၏ဂျာနယ်, 90 (2), 175-184 ။ Doi:https://doi.org/10.1080/00223890701845385 Medline, Google Scholar | |
| လီ, ဂျေခ, Lau, ဂျေတီအက်ဖ်, Mo, P. K. အိပ်ချ်, စု, X တို့မှာအက်ဖ်, တန်, ဂျေ, Qin, Z. G. အ, & စုစုပေါင်း, L. L. (2017) ။ အိပ်မပျော်မှုသည်ပြproblemနာရှိသည့်အင်တာနက်အသုံးပြုမှုနှင့်စိတ်ကျရောဂါများအကြားဆက်နွယ်မှုကိုတရုတ်ရှိအလယ်တန်းကျောင်းသူ / သားများကြားတွင်တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းကြားဝင်ဖြန်ဖြေပေးခဲ့သည်။ အမူအကျင့်စွဲဂျာနယ်, 6 (4), 554-563 ။ Doi:https://doi.org/10.1556/2006.6.2017.085 လင့်ခ်, Google Scholar | |
| လီ, ဂျေခ, Lau, ဂျေတီအက်ဖ်, Mo, P. K. အိပ်ချ်, စု, X တို့မှာအက်ဖ်, ဝူ, အေအမ်, တန်, ဂျေ, & Qin, Z. G. အ (2016) ။ တရုတ်နိုင်ငံရှိအငယ်တန်းအလယ်တန်းကျောင်းသားများအကြားလူမှုကွန်ယက်လှုပ်ရှားမှုပြင်းထန်မှုစကေး၏အတည်ပြုခြင်း။ PLoS တစ်ခုမှာ, 11 (10), e0165695 ။ Doi:https://doi.org/10.1371/journal.pone.0165695 Crossref, Medline, Google Scholar | |
| လင်း, အယ်လ် Y. , Sidani, ဂျေအီး, Shensa, အေ, Radovic, အေ, Miller ကအီး, Colditz, ဂျေခ, ဟော့ဖ်မန်း, ခအယ်လ်, Giles, အယ်လ်အမ်, & Primack, ခအေ (2016) ။ လူမှုရေးမီဒီယာအသုံးပြုမှုနှင့်အမေရိကန်လူငယ်များအကြားစိတ်ကျရောဂါအကြားဆက်စပ်မှု။ စိတ်ကျရောဂါနှင့်စိုးရိမ်စိတ်, 33 (4), 323-331 ။ Doi:https://doi.org/10.1002/da.22466 Medline, Google Scholar | |
| McDougall, အမ်အေ, Walsh, အမ်, Wattier, K. , Knigge, R. , Miller က, အယ်လ်, Stevermer, အမ်, & Fogas, ခအက်စ် (2016) ။ လူမှုဆက်ဆံရေးကွန်ယက်များ၏အကျိုးသက်ရောက်မှုသည်လူမှုရေးအထောက်အပံ့နှင့်စိတ်ဓာတ်ကျမှုတို့အကြားဆက်နွယ်မှုအပေါ်အကျိုးသက်ရောက်သည်။ စိတ်ရောဂါကုသမှု, 246, 223-229 ။ Doi:https://doi.org/10.1016/j.psychres.2016.09.018 Medline, Google Scholar | |
| Moreno, အမ်အေ, Jelenchick, အယ်လ်အေ, & Breland, J. ဂျေ (2015) ။ ကောလိပ်အမျိုးသမီးများအကြားစိတ်ကျရောဂါနှင့်အင်တာနက်ပြproblemနာကိုစူးစမ်းခြင်း - multisite လေ့လာခြင်း။ လူ့အပြုအမူအတွက်ကွန်ပျူတာများ, 49, 601-607 ။ Doi:https://doi.org/10.1016/j.chb.2015.03.033 Google Scholar | |
| Oberst, U. , Wegmann, အီး, Stodt, ခ, အမှတ်တံဆိပ်, အမ်, & Chamarro, အေ (2017) ။ မြီးကောင်ပေါက်အရွယ်ရှိပြင်းထန်သောလူမှုဆက်သွယ်ရေးကွန်ယက်များမှဆိုးကျိုးများ - ပျောက်ဆုံးခြင်းကိုကြောက်ရွံ့ခြင်း၏ဖျန်ဖြေခြင်းအခန်းကဏ္။ ။ မြီးကောင်ပေါက်အရွယ်၏ဂျာနယ်, 55, 51-60 ။ Doi:https://doi.org/10.1016/j.adolescence.2016.12.008 Crossref, Medline, Google Scholar | |
| Pempek, တီအေ, Yermolayeva, Y. အေ, & Calvert, အက်စ်အယ်လ် (2009) ။ ကောလိပ်ကျောင်းသားများ၏လူမှုကွန်ယက်အတွေ့အကြုံများ Facebook တွင်။ အသုံးချဖွံ့ဖြိုးမှုဆိုင်ရာစိတ်ပညာ၏ဂျာနယ်, 30 (3), 227-238 ။ Doi:https://doi.org/10.1016/j.appdev.2008.12.010 Crossref, Google Scholar | |
| Penninx, ခဒဗလျူ, Deeg, D. ဂျေ, ဗန် Eijk, ဂျေတီ, Beekman, အေတီ, & Guralnik, ဂျေအမ် (2000) ။ စိတ်ကျရောဂါနှင့်အဟောင်းအရွယ်ရောက်သူများအတွက်ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာကျဆင်းမှုပြောင်းလဲမှုများ: တစ် longitudinal ရှုထောင့်။ ထိရောက်သော Disorders ၏ဂျာနယ်, 61 (1-2), 1-12 ။ Doi:https://doi.org/10.1016/s0165-0327(00)00152-x Medline, Google Scholar | |
| Pontes, အိပ်ချ်အမ်, Szabo, အေ, & Griffiths က, အမ် D. (2015) ။ အင်တာနက်စွဲလမ်းမှု၊ ဘဝအရည်အသွေးနှင့်အလွန်အကျွံသုံးစွဲမှုအပေါ်သဘောထားများအပေါ်အင်တာနက်အခြေခံသတ်သတ်မှတ်မှတ်လုပ်ဆောင်မှုများ၏အကျိုးသက်ရောက်မှု - အပိုင်းကဏ္ cross လေ့လာမှု။ စွဲလမ်းအပြုအမူအစီရင်ခံစာများ, 1, 19-25 ။ Doi:https://doi.org/10.1016/j.abrep.2015.03.002 Crossref, Medline, Google Scholar | |
| Radloff, အယ်လ်အက်စ် (1977) ။ CES-D စကေး။ ။ လူ ဦး ရေအတွက်သုတေသနအတွက်မိမိကိုယ်ကိုအစီရင်ခံရန်စိတ်ကျရောဂါစကေး။ အသုံးချစိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာတိုင်းတာခြင်း, 1 (3), 385-401 ။ Doi:https://doi.org/10.1177/014662167700100306 Crossref, Google Scholar | |
| Rushton, ဂျေအယ်လ်, Forcier, အမ်, & Schectman, R. အမ် (2002) ။ ဆယ်ကျော်သက်ကျန်းမာရေး၏အမျိုးသားရေး longitudinal လေ့လာမှုအတွက်စိတ်ကျရောဂါလက္ခဏာတွေကူးစက်ရောဂါ။ ကလေးသူငယ် & ဆယ်ကျော်သက်စိတ်ရောဂါကုသမှု၏အမေရိကန်အကယ်ဒမီဂျာနယ်, 41 (2), 199-205 ။ Doi:https://doi.org/10.1097/00004583-200202000-00014 Medline, Google Scholar | |
| selfhout, အမ်အိပ်ချ်ဒဗလျူ, Branje, အက်စ်ဂျေတီ, Delsing, အမ်, Ter Bogt, တီအက်ဖ်အမ်, & Meeus, ဒဗလျူအိပ်ချ်ဂျေ (2009) ။ ကွဲပြားခြားနားသောအင်တာနက်အသုံးပြုမှု၊ စိတ်ဓာတ်ကျခြင်းနှင့်လူမှုရေးဆိုင်ရာစိုးရိမ်ပူပန်မှုများ - ရည်းစားထားချစ်ကြည်ရေးအရည်အသွေး၏အခန်းကဏ္။ ။ မြီးကောင်ပေါက်အရွယ်၏ဂျာနယ်, 32 (4), 819-833 ။ Doi:https://doi.org/10.1016/j.adolescence.2008.10.011 Crossref, Medline, Google Scholar | |
| Steinfield, C တို့, အဲလစ်ဆင်, N. ခ, & Lampe, C. (2008) ။ လူမှုအရင်းအနှီး၊ မိမိကိုယ်ကိုလေးစားမှုနှင့်အွန်လိုင်းလူမှုကွန်ယက် ၀ က်ဘ်ဆိုက်များကိုအသုံးပြုခြင်း။ အသုံးချဖွံ့ဖြိုးမှုဆိုင်ရာစိတ်ပညာ၏ဂျာနယ်, 29 (6), 434-445 ။ Doi:https://doi.org/10.1016/j.appdev.2008.07.002 Crossref, Google Scholar | |
| ခြေအိတ်, အီး, Degenhardt, အယ်လ်, Lee က, Y. Y. , Mihalopoulos, C တို့, လျူ, အေ, Hobbs, အမ်, & Patton, G. အ (2015) ။ ကလေးများနှင့်ဆယ်ကျော်သက်များတွင်အဓိကစိတ်ကျရောဂါရောဂါရှာဖွေတွေ့ရှိများအတွက်ရောဂါလက္ခဏာပြစိစစ်: ယုံကြည်စိတ်ချရမှု, တရားဝင်မှုနှင့်ရောဂါရှာဖွေရေး utility ကိုတစ် ဦး ကစနစ်တကျပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်းနှင့် meta- ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ။ ထိရောက်သော Disorders ၏ဂျာနယ်, 174, 447-463 ။ Doi:https://doi.org/10.1016/j.jad.2014.11.061 Medline, Google Scholar | |
| တန်, C. အက်စ်, & Koh, Y. Y. (2017) ။ စင်္ကာပူရှိကောလိပ်ကျောင်းသားများအကြားအွန်လိုင်းလူမှုဆက်သွယ်ရေးစွဲလမ်းမှု - အမူအကျင့်ဆိုင်ရာစွဲစွဲလမ်းမှုနှင့်ထိရောက်သောရောဂါများနှင့်ဆက်စပ်နေခြင်း။ စိတ်ရောဂါကုသမှု၏အာရှဂျာနယ်, 25, 175-178 ။ Doi:https://doi.org/10.1016/j.ajp.2016.10.027 Medline, Google Scholar | |
| Thapar, အေ, Collishaw, အက်စ်, Potter, R. , & Thapar, အေကေ (2010) ။ မြီးကောင်ပေါက်အရွယ်ရှိစိတ်ကျရောဂါကိုကာကွယ်ခြင်းနှင့်ကာကွယ်ခြင်း။ BMJ, 340, c209 ။ Doi:https://doi.org/10.1136/bmj.c209 Crossref, Medline, Google Scholar | |
| ဗန် Gool, C. အိပ်ချ်, Kempen, GIJM, Penninx, BWJH, Deeg, J. ဂျေအိပ်ချ်, Beekman, အေတီအက်ဖ်, & ဗန် Eijk, ဂျေတီအမ် (2003) ။ စိတ်ကျရောဂါလက္ခဏာများပြောင်းလဲခြင်းနှင့်နှောင်းပိုင်းအလယ်အလတ်သက်ကြီးရွယ်အိုများနှင့်သက်ကြီးရွယ်အိုများတွင်ကျန်းမာရေးမကောင်းသောလူနေမှုပုံစံများအကြားဆက်နွယ်မှု - အမ်စတာဒမ်မှလောင်ဂျီတွဒ်လေ့လာမှုမှရလာဒ်များ။ အသက်နှင့်အို, 32 (1), 81-87 ။ Doi:https://doi.org/10.1093/ageing/32.1.81 Medline, Google Scholar | |
| Verkuijl, N. အီး, ရစ်ချတာ, အယ်လ်, Norris က, အက်စ်အေ, Stein, အေ, Avan, ခ, & Ramchandani, P. G. အ (2014) ။ ၁၀ နှစ်တွင်ကိုယ်ဝန်ဆောင်စဉ်စိတ်ကျရောဂါလက္ခဏာများနှင့်ကလေးစိတ်ပညာဖွံ့ဖြိုးမှု။ တောင်အာဖရိကမှနှစ်ဆယ်နှစ်အလွှာအထိရှည်လျားသောအချက်အလက်များကိုလေ့လာခြင်း။ Lancet စိတ်ရောဂါကုသမှု, 10 (1), 6-454 ။ Doi:https://doi.org/10.1016/S2215-0366(14)70361-X Medline, Google Scholar | |
| ဝမ်, ဂျေစီ, Xie, အိပ်ချ် Y. , & Fisher က, ဂျေအိပ်ချ် (2009) ။ discrete ရလဒ် Meausres များအတွက်အဆင့်ဆင့်မော်ဒယ်များ L.-P. ခုနှစ်တွင် ဝမ် (Ed ။ ), Multilevel မော်ဒယ်များ: SAS ကိုအသုံးပြု။ applications များ® (စစ။ 113-174) ။ ဘေဂျင်းတရုတ်: အဆင့်မြင့်ပညာရေးနှိပ်ပါ။ Google Scholar | |
| ဝမ်, အမ်, သံချပ်ကာ, C တို့, ဝူ, Y. , Ren, အက်ဖ်, Zhu, X တို့မှာ & Yao, အက်စ် (2013) ။ CES-D ၏အချက်အလက်များဖွဲ့စည်းပုံနှင့်တရုတ်ပြည်မကြီးဆယ်ကျော်သက်အရွယ်များတွင်ကျားမခွဲခြားမှုကိုတိုင်းတာသည်။ လက်တွေ့စိတ်ပညာ၏ဂျာနယ်, 69 (9), 966-979 ။ Doi:https://doi.org/10.1002/jclp.21978 Medline, Google Scholar | |
| ဝူ, အေအမ်အက်စ်, Cheung, V. ဗြဲ, Ku, L. , & Hung, အီးပီဒဗလျူ (2013) ။ တရုတ်စမတ်ဖုန်းသုံးစွဲသူများအကြားလူမှုရေးကွန်ရက်များသို့စွဲလမ်းမှု၏စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာအန္တရာယ်အချက်များ။ အမူအကျင့်စွဲဂျာနယ်, 2 (3), 160-166 ။ Doi:https://doi.org/10.1556/JBA.2.2013.006 လင့်ခ်, Google Scholar | |
| Yoo, Y.-S. , Cho, O.-H. , & Cha, K.-S. (2014) ။ မြီးကောင်ပေါက်အရွယ်ရှိအင်တာနက်အလွန်အကျွံသုံးစွဲမှုနှင့်စိတ်ကျန်းမာရေးအကြားဆက်နွယ်မှုများ။ သူနာပြု & ကျန်းမာရေးသိပ္ပံ, 16 (2), 193-200 ။ Doi:https://doi.org/10.1111/nhs.12086 Crossref, Medline, Google Scholar | |
| လူငယ် K. အက်စ်, & ရော်ဂျာ, R. C. (1998) ။ စိတ်ကျရောဂါနှင့်အင်တာနက်စွဲလမ်းမှုအကြားဆက်နွယ်မှု။ CyberPsychology & Behavior, 1 (1), 25-28 ။ Doi:https://doi.org/10.1089/cpb.1998.1.25 Crossref, Google Scholar | |
| Zhou, အက်စ် X တို့, & Leung, အယ်လ် (2010) ။ တရုတ်ကောလိပ်ကျောင်းသားများအကြား SNS ဂိမ်းစွဲလမ်းမှုနှင့်အသုံးပြုမှုပုံစံကိုကြိုတင်ခန့်မှန်းသူများအနေဖြင့်ပျော်ရွှင်မှု၊ အထီးကျန်မှု၊ မီဒီယာသစ်တွင်သိပ္ပံဘွဲ့၊ ဟောင်ကောင်၊ တရုတ်ဟောင်ကောင်တက္ကသိုလ်။ Google Scholar |
;
