မလေးရှားဆေးဘက်ဆိုင်ရာကျောင်းသားများတို့တွင်စမတ်ဖုန်းစွဲစကေးတစ်ဦးမလေးဗားရှင်း၏ validation (2015)

ြဒပ်မဲ့သော

ကိန်းဂဏန်းများ

 

 

 

 

 

  

ကိုးကား: Ching သည် SM, ရီတစ်ဦးက, Ramachandran V ကို, Sazlly Lim က SM, ဝမ် Sulaiman WA, Foo YL, et al ။ မလေးရှားဆေးဘက်ဆိုင်ရာကျောင်းသားများတို့တွင်စမတ်ဖုန်းစွဲစကေးတစ်ဦးမလေးဗားရှင်း၏ (2015) Validation ။ PLoS ONE 10 (10): e0139337 ။ Doi: 10.1371 / journal.pone.0139337

အယ်ဒီတာ: Aviv အမ် Weinstein, Ariel တက္ကသိုလ်, အစ္စရေး

Received: မတ်လ 18, 2015; လက်ခံခဲ့သည်: စက်တင်ဘာလ 11, 2015; Published: အောက်တိုဘာလ 2, 2015

မူပိုင်: © 2015 Ching et al ။ ဒါက၏စည်းကမ်းချက်များအောက်မှာဖြန့်ဝေကာပွင့်လင်း access ကိုဆောင်းပါးဖြစ်ပါသည် ကို Creative Commons Attribution လိုင်စင်, အရာမရှိသောအသုံးပြုမှုကိုခွင့်ပြု, ဖြန့်ဖြူးခြင်း, မည်သည့်အလတ်စားအတွက်မျိုးပွား, မူရင်းစာရေးသူနှင့်အရင်းအမြစ်ထောက်ပံ့အသိအမှတ်ပြုကြသည်

ဒေတာကိုရရှိနိုင်: အားလုံးသက်ဆိုင်ရာဒေတာတွေကိုစက္ကူနှင့်၎င်း၏ပံ့ပိုးပြန်ကြားရေးဖိုင်တွေအတွင်းဖြစ်ကြသည်။

ရန်ပုံငွေရှာခြင်း: ဘဏ္ဍာရေးထောက်ပံ့မှု: အဆိုပါစာရေးဆရာလည်း UPM သုတေသနရန်ပုံငွေ (UPM / 700-2 / 1 / GP- IPM / 2014 / 9436500 အဘယ်သူမျှမပေးရန်) ကျေးဇူးတင်ချင်ပါတယ်။ အဆိုပါ URL က http://www.rmc.upm.edu.my/.

ယှဉ်ပြိုင်အကျိုးစီးပွား: စာရေးသူအဘယ်သူမျှမယှဉ်ပြိုင်အကျိုးစီးပွားတည်ရှိကြောင်းကြေငြာခဲ့ကြသည်။

နိဒါန္း

ဒါကြောင့်အခြေခံအင်္ဂါရပ်ဖုန်းများထက်ပိုမိုအဆင့်မြင့်ကွန်ပျူတာစွမ်းရည်များနှင့်ဆက်သွယ်မှုရှိပါတယ်အတိုင်းဤ [စမတ်ဖုန်းကျွန်တော်တို့ရဲ့နေ့စဉ်အသက်တာ၌ကြီးမားအဆင်ပြေစေရန်နှင့်အတူကျွန်တော်တို့ကိုပေးတော်မူကြောင်းကိုအဘယ်သူမျှမသံသယဖြစ်ပါသည်1] ။ စမတ်ဖုန်းအသုံးပြုမှုရည်မှန်းချက်များနှင့်ရည်ရွယ်ချက်များ၏သူတို့ရဲ့ကိုယ်ပိုင်အမျိုးမျိုးရှိပါတယ်။ လေ့လာမှုတစ်ခုကျယ်ပြန့် [စမတ်ဖုန်းလူမှုရေးနှင့်ဆေးဘက်ဆိုင်ရာရည်ရွယ်ချက်များအတွက်မြောက်မြားစွာအကြိုးခံစားခှငျ့ရှိသညျဟုသတင်းထုတ်ပြန်ခဲ့သည်2-5] ။ စမတ်ဖုန်းလူကြိုက်အများဆုံးနှင့်အရေးကြီးသောဆက်သွယ်ရေးကိရိယာတစ်ခုဖြစ်လာခဲ့သော်လည်းယင်း၏အလွန်အကျွံအသုံးပြုမှု [အသုံးပြုသူပေါ်မှာမှီခိုဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ဖို့လေ့ကျသော, ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းတစ်လူမှုရေးပြဿနာအဖြစ်ပေါ်ထွက်လာအသစ်တစ်ခုစိတ်ကျန်းမာရေးစိုးရိမ်ကြောင်းဖန်တီးထားပါတယ်6-8].

စမတ်ဖုန်းစွဲလည်း "compulsive မိုဘိုင်းဖုန်းသုံးရင်" သို့မဟုတ် "mobile phone ကိုသုံးရင်", "မိုဘိုင်းဖုန်းမှီခို" ဟုခေါ်သည်။ ဤဝေါဟာရများကိုအဓိကအား [ပြဿနာမိုဘိုင်းဖုန်းအသုံးပြုမှု၏ဖြစ်ရပ်ဆန်းကိုဖော်ပြရန်9, 10] ။ "စမတ်ဖုန်းစွဲ" ပုံမှန်အားဖြင့်စာပေများတွင်အသုံးပြုသောအသုံးအနှုန်းဖြစ်ပါတယ်။ ဒီအစွဲအဓိကအား [လူပုဂ္ဂိုလ်တစ်ဦးချင်းဘဝကိုတခြားဒေသများလစျြလြူရှုသောအတိုင်းအတာအထိအလွန်အကျွံသို့မဟုတ်ညံ့ဖျင်းထိန်းချုပ်ထားအတွက်အဆက်မပြတ်, တိုကျတှနျးထား, ဒါမှမဟုတ်စမတ်ဖုန်းအသုံးပြုမှုနှင့်စပ်လျဉ်းအပြုအမူတွေဖြင့်သွင်ပြင်လက္ခဏာဖြစ်ပါသည်11-13] ။ လေ့လာရေး [အလွန်အကျွံမိုဘိုင်းဖုန်းအသုံးပြုမှုစိတ်ဖိစီးမှု, အိပ်ပျော်ခြင်းနှောင့်အယှက်, ဆေးလိပ်သောက်ခြင်းနှင့်စိတ်ကျရောဂါလက္ခဏာတွေနဲ့ဆက်စပ်ခဲ့သတင်းပို့14-16].

မလေးရှားထံမှမကြာမီကဒေတာကိုစမတ်ဖုန်းထိုးဖောက်မှု 47 အတွက်% 2012 မှ 63 အတွက် 2013% ကနေတိုးပွားလာကြောင်းပြသခဲ့သည်။ 2014 ခုနှစ်, 10.13 သန်းမလေးရှား [7.7 အတွက် 2012 သန်းနှင့်နှိုင်းယှဉ်တက်ကြွစမတ်ဖုန်းအသုံးပြုသူများသည်ခဲ့ကြသည်17-20] ။ စမတ်ဖုန်းများ၏ရောဂါဗေဒအသုံးပြုမှုကိုအင်တာနက်စွဲလမ်းဆင်တူသည်။ အင်တာနက်စွဲလမ်း၏အသုံးပြုမှု [ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းလူငယ်အချို့နှင့်လူကြီးများအကြားအလွန်အကျွံဖြစ်လာ21] ။ အလွန်အကျွံအင်တာနက်စွဲလမ်း [စိတ်ရောဂါမမှန်, အနိမ့် Self-လေးစားမှု, စိတ်ကျရောဂါနှင့်ချို့ယွင်းပညာရေးနှင့်လုပ်ငန်းခွင်စွမ်းဆောင်ရည်မှဦးဆောင်22-25] ။ ဒေသခံလေ့လာမှုများ [အင်တာနက်စွဲလမ်း၏ပျံ့နှံ့ 43% ခဲ့ကြောင်းအစီရင်ခံ26] နှင့်မလေးရှားကျော် 4.2 သန်းတက်ကြွစွာ Facebook အသုံးပြုသူများရှိပါတယ်; တကယ်တော့ Facebook ကဒီတိုင်းပြည်မှာရှိတဲ့ထိပ်တန်းကွန်ရက်ဖြစ်ပါတယ်။ မလေးရှားတွင်စမတ်ဖုန်းအသုံးပြုမှုအတွက်လျင်မြန်စွာတိုးအဲဒီမှာဖြစ်တော်မူကြောင်းကိုပေးထားသော၎င်း၏ပျံ့နှံ့ဆုံးဖြတ်ရန်ဒေသခံလူဦးရေအတွက်စမတ်ဖုန်းစွဲတိုင်းတာရန်နှင့်မူဝါဒချမှတ်သူများဒါမှစမတ်ဖုန်းစွဲဖွံ့ဖြိုးဆဲ၏အန္တရာယ်မှာသူသည်ကိုသိရှိနိုင်ဖို့တစ်စကေးမှန်ကန်ကြောင်းသက်သေပြရန်အတွက်အရေးပေါ်လိုအပ်နေလည်းမရှိ မဝေးတော့တဲ့အနာဂတ်အတွက်သင့်လျော်သောကြားဝင်စီစဉ်နိုင်ပါတယ်။

အင်တာနက်စွဲလမ်းစမ်းသပ်မှုအဘို့ပြင်ဆင်စက်ရုံတည်ဆောက်ပုံနဲ့တူ [27] အဆိုပါစမတ်ဖုန်းစွဲစကေး (SAS) အောင်မင်း Kwon et al ခြင်းဖြင့်တီထွင်ထုတ်လုပ်နိုင်ခဲ့သည်။ ရောဂါအတွက်အသုံးပြုစမတ်ဖုန်းစွဲများအတွက်ပထမဦးဆုံးစကေး [ခဲ့သည်28] ။ ဒါဟာစကေး 33 ပစ္စည်းများပါဝင်သည်နှင့် [ကောင်းသောပြည်တွင်းရေးရှေ့နောက်ညီညွတ်မှု (Cronbach ရဲ့ alpha = 0.967) နှင့်အတူယုံကြည်စိတ်ချရသောဖြစ်သတင်းပို့, နှင့်ခြောက်လ subscales ၏တစ်ပြိုင်တည်းပါတရားဝင်မှု 0.32 ထံမှ 0.61 ဖို့နေကြပါတယ်ထားပြီး28].

မလေးဘာသာစကားထဲသို့ SAS ဘာသာပြန်ဆိုရန်နှင့်ဒေသခံ setting ကိုထပ်မံသုတေသနအတွက်ယင်း၏အသုံးပြုမှုလွယ်ကူချောမွေ့ရန် SAS (SAS-M) ၏မလေးဗားရှင်း၏ psychometric ဂုဏ်သတ္တိများလေ့လာဖို့ရည်ရွယ်ဒီလေ့လာမှုက။

နည်းစနစ်

လေ့လာမှုဒီဇိုင်းနှင့်ပြင်ဆင်မှုအား

ဤတက္ကသိုလ်တွင် Putra မလေးရှားကနေအားလုံး first- နှင့်ဒုတိယနှစ်ဆေးဘက်ဆိုင်ရာကျောင်းသားများ cross-section လေ့လာမှုဖြစ်ခဲ့သည်။ ဤရွေ့ကားကျောင်းသားများကိုစက်တင်ဘာလ 2014 မှသြဂုတ်လ 2014 ကနေအတည်ပြုလေ့လာမှုအဘို့ချဉ်းကပ်ခဲ့ကြသည်။ ဒါကတက္ကသိုလ်လာမည့်မလေးရှားရဲ့အုပ်ချုပ်ရေးမြို့တော် Putrajaya ရန်, Serdang တွင်တည်ရှိသည်။ ကျနော်တို့ [(165 ပစ္စည်းများစုစုပေါင်းရှိပါတယ်) ကို SAS အတွက်ကို item နှုန်းငါးရောဂါဖြစ်ပွားမှု၏တွက်ချက်မှုပေါ်အခြေခံပြီးကအနည်းဆုံး 33 ဖြစ်နမူနာအရွယ်အစားခန့်မှန်း29] ။ ထို့ကြောင့်ဤလေ့လာမှုမှာ 228 တစ်နမူနာအရွယ်အစားလုံလောက်သောဖြစ်ခဲ့သည်။

လုပ်ထုံးလုပ်နည်း။

ဇာတ်စင် 1: အဆိုပါစာရေးဆရာ Kwon et al ထံမှ SAS ၏အင်္ဂလိပ်ဗားရှင်းရရှိခဲ့သည်။ အင်္ဂလိပ်ကနေမလေးမှဘာသာပြန်စာပေနှစ်ခုဘာသာစကားနှစ်မျိုးဘာသာစကားကျွမ်းကျင်သူများအားဖြင့်အပြိုင်အတွက်ဖျော်ဖြေခဲ့ကာနောက်ကျောဘာသာပြန်ချက်တတိယဘာသာစကားနှစ်မျိုးဘာသာစကားကျွမ်းကျင်သူများကဖျော်ဖြေခဲ့သည်။ မူရင်းဗားရှင်းများနှင့်နောက်ကျောဘာသာပြန်ချက်များအကြားကွာဟမှုကိုဆှေးနှေးခဲ့သညျနှင့်ချိန်ညှိအညီဖန်ဆင်းခဲ့သည်။ ကျနော်တို့က SAS-M တစ်မူကြမ်းကိုခေါ်သည့်ဘာသာပြန်ထားသော SAS ၏နောက်ဆုံးဗားရှင်း, နှစ်ခုမှအကြီးတန်းသမားနှင့်တစ်မိသားစုသမားတယောက်စိတ်ရောဂါ၏ရေးစပ်ထားတဲ့ကျွမ်းကျင်သူ panel ကိုတို့ကနေထုတ်လုပ်လိုက်တဲ့ psychometric တူရိယာ၏အသုံးပြုမှုနှင့် ပတ်သက်. အရည်အချင်းပြည့်မီပညာရှင်များဖြစ်ကြသည်အားလုံးအဘယ်သူကိုနှင့်ခံခဲ့ရ အားလုံးအဘယ်သူကို၏စိတ်ကျရောဂါအခြေအနေများနှင့်အတူလက်တွေ့အတွေ့အကြုံကိုရှိခဲ့ပါတယ်။

ဇာတ်စင် 2: အ SAS-M ၏ပထမဦးဆုံးမူကြမ်းဒီဗားရှင်းအတွက်မဆိုအားနည်းချက်တွေကိုသိရှိနိုင်ဖို့ 20 ဇာတိမလေးစကားပြောကျောင်းသားများအကြားစမ်းသပ်ပြီးရှေ့ပြေးဖြစ်ခဲ့သည်။ ဖြေဆိုသူဒီဗားရှင်းအတွက်မသင့်တော်သို့မဟုတ်မသင့်လျော်ဟုယူဆကြောင်းမဆိုစကားများမှတ်ချက်ချနှင့်တညျ့ခဲ့ကြသည်။ အများစုမှာကျောင်းသားများအကို item 15 လက်ခံအတွက်အခက်အခဲရှိခဲ့ပါတယ်: "ငါစမတ်ဖုန်းရှိသည်မဟုတ်ကြဘူးလာသောအခါအမျက်ထွက်ခြင်းနှင့်နာကြည်းဖြစ်ခြင်း" ။ ဤအကြောင်းအရာသည်မလေးဘာသာစကားမှာ "ငါသည်စမတ်ဖုန်းရှိသည်မဟုတ်ကြဘူးသည့်အခါစိတ်မရှည်ခြင်းနှင့်အညစ် Feeling" ကိုပြန်လည်ပြင်ဆင်ထားသောနှင့်ဘာသာပြန်ထားသောခဲ့သည်။ အဆိုပါ SAS-M များ၏အပြီးသတ်ဗားရှင်းနောက်ထပ်အကြောင်းအရာတရားဝင်မှုအကဲဖြတ်ရန်နှင့်ကျေနပ်မျက်နှာနှင့်ကျေနပ် semantic, စံများနှင့်အယူအဆရေးရာနှင့်ညီမျှစေရန်အတွေ့အကြုံထက်ပို 10 နှစ်ပေါင်းနှစ်ခုအတိုင်ပင်ခံစိတ်ရောဂါကုဆရာဝန်အားဖြင့်ပြန်လည်သုံးသပ်ခဲ့သည်။

ဇာတ်စင် 3: တစ်ခုချင်းစီကိုကျောင်းသားလေ့လာမှု၏သဘောသဘာဝနှင့်လျှို့ဝှက်၏အပြည့်အဝရှင်းလင်းချက်ကိုလက်ခံရရှိပြီးနောက်စာဖြင့်ရေးသားအကြောင်းကြားခွင့်ပြုချက်ပေးအပ်နှင့် 228 ကျောင်းသားများကို 9% ၏ non-တုံ့ပြန်မှုမှုနှုန်းနှင့်တကွ, လေ့လာမှုတွင်ပါဝင်ဆောင်ရွက်ရန်ဝန်ခံကြ၏။ Sociodemographic ဒေတာ (အသက်, လိင်, လူမျိုးရေးနှင့်အိမ်ထောင်စုဝင်ငွေ) ကျောင်းသားများထံမှရရှိသောခဲ့ကြသည်။ ထိုကဲ့သို့သောတစ်ပတ်ကိုအသုံးပြုမှုနာရီအရေအတွက်ကိုအဖြစ်မိမိတို့ကိုယ်ပိုင်ခန့်မှန်းချက်အပေါ်အခြေခံကျောင်းသားများ '' စမတ်ဖုန်းအသုံးပြုမှု, အကြောင်းသတင်းအချက်အလက်, သူတို့တစ်တွေစမတ်ဖုန်းသုံးစွဲဖို့စတင်ခဲ့ရာမှာပုံမှန်စမတ်ဖုန်းအသုံးပြုသူနှင့်အသက်အရွယ်အဖြစ်နှစ်ပေါင်း၏နံပါတ်, မှတ်တမ်းတင်ခဲ့ကြသည်။ ကျောင်းသားများကအောက်ပါမေးခွန်းပေးခဲ့:

1. အဆိုပါ SAS နှင့် SAS-M အတွက် (စားပွဲတင်တစ်ဦးက S1 စာသား).
2. အင်တာနက်ကိုစွဲလမ်းမှုစမ်းသပ်ခြင်း၏မလေးဗားရှင်း။

တူရိယာ

စမတ်ဖုန်းစွဲစကေး [28].

အဆိုပါ SAS 6 ပစ္စည်းများနှင့်အတူ Self-ပြီးစီးခဲ့, 33-အမှတ် Likert-type အမျိုးအစားစကေးဖြစ်ပါသည်။ တစ်ခုချင်းစီကိုမေးခွန်းတစ်ခုမှာရောဂါလက္ခဏာတွေ၏ကြိမ်နှုန်းထင်ဟပ်, (1 = ပြင်းပြင်းထန်ထန် 6 မှသဘောမတူ = ပြင်းပြင်းထန်ထန်သဘောတူ) 1 ထံမှ 6 တစ်တုံ့ပြန်မှုစကေးရှိပါတယ်။ အဆိုပါတုံ့ပြန်ရဆုံးအနီးကပ်သူတို့ရဲ့စမတ်ဖုန်းအသုံးပြုမှုဝိသေသလက္ခဏာများကိုဖော်ပြထားတယ်သောကြေညာချက် circles ။ အဆိုပါ SAS အပေါ်ဖြစ်နိုင်သောစုစုပေါင်းရမှတ် 48 ထံမှ 288 ဖို့နေကြပါတယ်။ မြင့်ရမှတ်စမတ်ဖုန်းများ၏ရောဂါဗေဒအသုံးပြုမှုများ၏ဒီဂရီ သာ. ဖြစ်ပါသည်။

အင်တာနက်ကိုစွဲလမ်းမှုစမ်းသပ်ခြင်း [26].

1998 အတွက် Kimberly လူငယ်ကတီထွင်ခဲ့သည့်အဆိုပါ IAT မေးခွန်းလွှာ, အသုံးအများဆုံးအင်တာနက်စွဲလမ်းဖော်ထုတ်ရာတွင်အသုံးပြုသည့်ကိရိယာတခုဖြစ်တယ်။ , မလေးဗားရှင်းကောင်းသောပြည်တွင်းရေးရှေ့နောက်ညီညွတ်မှု (Cronbach ရဲ့ alpha = 0.91) နဲ့, ဒေသအလိုက်အတည်ပြုခဲ့ပြီးအပြိုင်ယုံကြည်စိတ်ချရ (intraclass ဆက်စပ်မှုကိန်း (ICC က) 0.88 = P <0.001) ။ ၎င်းသည်မိမိကိုယ်ကိုဖြည့်စွက်ထားသောမေးခွန်းလွှာတစ်ခုဖြစ်ပြီး Likert-type အမျိုးအစား ၅ ခုပါ ၀ င်သည့်အရာ ၂၀ ပါ ၀ င်ပြီးအနိမ့်ဆုံးအမှတ်တန်ဖိုး ၂၀ နှင့်အမြင့်ဆုံးတန်ဖိုးတန်ဖိုး ၁၀၀ ပါဝင်သည်။ မေးခွန်းတစ်ခုစီ၏အမှတ်သည် ၁ မှ ၅ အထိအထိရှိသည် (5 = ဘယ်တော့မှမ၊ ရောဂါလက္ခဏာများ၏ဖြစ်ပျက်မှုပွား, 20 = အမြဲ) ။ ကျောင်းသားများသည်အင်တာနက်အသုံးပြုခြင်း၏ထူးခြားချက်များကိုအကောင်းဆုံးဖော်ပြသည့်ကြေညာချက်ကိုရွေးချယ်ခဲ့သည်။ ရမှတ်များလေလေအင်တာနက်ကိုရောဂါဗေဒအသုံးပြုမှုအတိုင်းအတာများလေလေဖြစ်သည်။ မလေး၏ IAT ဗားရှင်းအမှတ် ၄၃ ထက်ပိုသောအခါလူတစ် ဦး ချင်းသည်အင်တာနက်စွဲလမ်းမှုအန္တရာယ်ရှိကြောင်းစစ်ဆေးတွေ့ရှိသည်။26].

စာရင်းအင်းအားသုံးသပ်ခြင်း

ဆန်းစစ်ခြင်းအားလုံးသည် Social Sciences ဗားရှင်း ၂၁.၀ (SPSS, Chicago, IL, USA) အတွက်စာရင်းအင်းအထုပ်ကို အသုံးပြု၍ ပြုလုပ်ခဲ့သည်။ ပါဝင်သူများ၏အခြေခံဝိသေသလက္ခဏာများအတွက်ဖော်ပြရန်စာရင်းဇယားများကိုတွက်ချက်သည်။ Cronbach ၏ alpha သည် SAS-M ၏အတွင်းပိုင်းရှေ့နောက်ညီညွတ်မှုကိုအကဲဖြတ်ရန်အသုံးပြုခဲ့ပြီးအချက်အလက်များ၏ပုံမှန်ကို Kolmogorov-Smirnov ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့်အကဲဖြတ်ခဲ့သည်။ ပစ္စည်းတစ်ခု၏ဖျက်သိမ်းခံရပါကပစ္စည်းပမာဏ၏တစ်သားတည်းဖြစ်တည်မှုသည်ပစ္စည်းများနှင့်စုစုပေါင်းရမှတ်များအကြားဆက်စပ်မှုကိန်းများအပေါ် အခြေခံ၍ ဆန်းစစ်ခဲ့သည်။ တည်ဆောက်မှုတရားဝင်မှု Kaiser Normalization နှင့်အတူရေနံဓါတ်ငွေ့ရှာဖွေရေးအချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနှင့် Oblique promax အားဖြင့်စုံစမ်းစစ်ဆေးခဲ့သည်။ အချက်တစ်ခုစီအတွက်ပစ္စည်းများကိုဆုံးဖြတ်ရန်> ၀.၃၀ ၏ Factor loading ကိုအသုံးပြုခဲ့သည်။ Guttman-Kaiser အုပ်ချုပ်မှုအပေါ် အခြေခံ၍ 21.0 ထက်ကြီးမားသော eigenvalue ရှိသောအချက်များကိုထိန်းသိမ်းထားသည်။30, 31] ။ အဆိုပါ ICC ကအဆိုပါ SAS-M နှင့် SAS ၏အင်္ဂလိပ်ဗားရှင်းနှင့် SAS-M ၏စမ်းသပ်မှု-retest ယုံကြည်စိတ်ချရအကြားအပြိုင်ယုံကြည်စိတ်ချရဆနျးစစျဖို့အသုံးပြုခဲ့ပါတယ်။ Pearson ရဲ့ဆက်စပ်မှုဟာ SAS-M နှင့် IAT များ၏မလေးဗားရှင်းအကြားတွင်တစ်ပြိုင်တည်းတရားဝင်မှုဆနျးစစျဖို့အသုံးပြုခဲ့ပါတယ်။ အဆိုပါ IAT များ၏မလေးဗားရှင်းများအတွက်ရမှတ် 43 ထက်ပိုအခါမှာ-အန္တရာယ်ဖြစ်ပွားမှုများအတွက်အကောင်းဆုံး SAS-M cut-off ရမှတ်ကိုသြဒိနိတ်ရမှတ်ထဲကနေဆုံးဖြတ်ထားခဲ့ပါတယ် [26], အ sensitivity ကိုနှင့်သတ်သတ်မှတ်မှတ်ဝိသေသ operating လက်ခံအတွက်အကောင်းဆုံးဖြစ်နှင့်သောအချက်မှာ (အာအိုစီ) ကိုပိုင်းခြားသုံးသပ်ပြီး။ အဆိုပါကွေး (AUC) အရအဆိုပါဧရိယာအာအိုစီကွေးဘို့စိတ်ပိုင်းဖြတ်ခဲ့သည်။

အဓိပ္ပာယ်

ပုံမှန်အသုံးပြုသူ 6 လအတွင်းစမတ်ဖုန်းမှာအနည်းဆုံး 6 သို့မဟုတ်ထိုထက်ပိုအဆကိုအသုံးပြုဖို့သောသူကဲ့သို့သတ်မှတ်ပါတယ် [32]

ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာခွင့်ပြုချက်ရယူရန်

ဒီလေ့လာမှုအဘို့အကျင့်ဝတ်ခွင့်ပြုချက်တက္ကသိုလ်မှ Putra မလေးရှား၏ Ethics ကော်မတီ (FPSK-EXP14 P091) မှရရှိသောခဲ့သည်။

ရလဒ်များ

228 ကျောင်းသားတစ်ဦးကစုစုပေါင်းဒီလေ့လာမှုအတွက်စုဆောင်းခဲ့ကြသည်။ စားပွဲတင် 1 အဆိုပါလေ့လာခဲ့သည့်လူဦးရေ၏လက်တွေ့သွင်ပြင်လက္ခဏာများပြသထားတယ်။ ယေဘုယျအားယုတ်အရွယ် 22 ±ခန့်မှန်းခြေအားဖြင့် 1.1 နှစ်ပေါင်းဖြစ်ခဲ့သည်။ ပိုများသောကျောင်းသားများ၏ထက်ဝက်ထက် (56.6%) အမျိုးသမီး ရှိ. , အများစုမလေးလူမျိုး (52.4%) ဖြင့်ပြီးကြ၏။ တစ်ပတ်ကိုစမတ်ဖုန်းအသုံးပြုမှုယုတ်နာရီ 36.5 နာရီဖြစ်ခဲ့သည်။ ပျမ်းမျှအားတွင်, ကျောင်းသားများ 19 နှစ်ပေါင်း၏အသက်အရွယ်မှာစမတ်ဖုန်းကို အသုံးပြု. စတင်များနှင့်ပုံမှန်စမတ်ဖုန်းအသုံးပြုမှုနှစ်ပေါင်းယုတ်အရေအတွက်ကို 2.4 နှစ်ပေါင်းဖြစ်ခဲ့သည်။

  

 

ဒေါင်းလုပ်:  

• PPT

  PowerPoint ဆလိုက်

• PNG

  ပိုကြီးတဲ့ပုံရိပ် (81KB)

• TIFF

  မူရင်းပုံရိပ် (461KB)

စားပွဲတင် 1 ။ လေ့လာမှုတွင်လူဦးရေ (N ကို = 228) ၏ဝိသေသလက္ခဏာများ။

 

Doi: 10.1371 / journal.pone.0139337.t001

factor ဖွဲ့စည်းပုံနှင့် SAS-M ၏အတွင်းပိုင်းတသမတ်တည်း

Bartlett's sphericity ၏စမ်းသပ်မှုသည်သိသာထင်ရှားသည် (p <0.01) ဖြစ်ပြီး SAS-M အတွက်နမူနာလုံလောက်မှု၏ Kaiser-Meyer-Olkin ၏တိုင်းတာမှုမှာ ၀.၉၂ ဖြစ်သည်။33], အလှည့်အတွက်အချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသင့်လျော်သောခဲ့ကြောင်းညွှန်ပြ။ လေ့လာချက်အချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချဉ်းကပ်မှုနှင့်စုစုပေါင်းကှဲလှဲ၏ 1.00% အဘို့အရာ Kaiser ပုံမှန်နှင့်အတူ Oblique promax လည်ပတ်မှတဆင့်အချက်များခြောက် (eigenvalue> 65.3) ထုတ်ယူခဲ့ကြသည်။ ဤရလဒ်သည်မူရင်း SAS နှင့်ကိုက်ညီသည်။28].

အဆိုပါ SAS-M ကောင်းသောပြည်တွင်းရေးရှေ့နောက်ညီညွတ်မှုပြသ; စုစုပေါင်းစကေးများအတွက် Cronbach ရဲ့ alpha ကိန်း 0.94 ကြီးနှင့်ခြောက်လအချက်များများအတွက်သက်ဆိုင်ရာကိန်း 0.877, 0.843, 0.865, 0.837, 0.865 နှင့် 0.861 ခဲ့ကြသည်။ အဆိုပါခြောက် SAS subscales မှသက်ဆိုင်ရာအချက်များ "ဆိုက်ဘာစပေ့-oriented ဆက်ဆံရေးဟာ" အဖြစ်ရည်ညွှန်းခဲ့ကြ, "နေ့စဉ်ဘဝကိုနှောင့်အယှက်", "ကျအရေး", "သုံးရင်", "အပြုသဘောမျှော်လင့်" နှင့် "ရုပ်သိမ်းရေး" (စားပွဲတင် 2) ။ ပစ္စည်းများအားလုံး 0.9 ထက်ပိုစုစုပေါင်းဆက်စပ်မှု-item ကိုတညျ့ခဲ့သည်။ အချက်တွေကိုမဆို၏ deletion (စုစုပေါင်းရမှတ်၏ပြည်တွင်းရေးကိုက်ညီမှုတိုးမြှင့်ခဲ့ပါဘူးစားပွဲတင် 3) ။ အဆိုပါ SAS-M နှင့် SAS အကြားအပြိုင်ယုံကြည်စိတ်ချရ 0.95% (95 တစ်ခု ICC ကအားဖြင့်သရုပ်ပြအဖြစ်မြင့်မားခဲ့သည် ယုံကြည်စိတ်ချမှုကြားကာလ = 0.937-0.962) ။ အဆိုပါ SAS-M ၏စမ်းသပ်မှု-retest ယုံကြည်စိတ်ချရမယ့် 1-ရက်သတ္တပတ်ကြားကာလ 0.85 တစ်ခု ICC က (95% နှင့်အတူမြင့်မားခဲ့ပြီးနောက် ယုံကြည်စိတ်ချမှုကြားကာလ = 0.808-0.866) ။

  

 

ဒေါင်းလုပ်:  

• PPT

  PowerPoint ဆလိုက်

• PNG

  ပိုကြီးတဲ့ပုံရိပ် (365KB)

• TIFF

  မူရင်းပုံရိပ် (756KB)

စားပွဲတင် 2 ။ အဆိုပါ SAS-မလေးဗားရှင်း factor ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ။

 

Doi: 10.1371 / journal.pone.0139337.t002

  

 

ဒေါင်းလုပ်:  

• PPT

  PowerPoint ဆလိုက်

• PNG

  ပိုကြီးတဲ့ပုံရိပ် (594KB)

• TIFF

  မူရင်းပုံရိပ် (977KB)

စားပွဲတင် 3 ။ ကို item အဆိုပါ SAS-M များအတွက်ဖျက်ပစ်ခဲ့သည်ဆိုပါကကို item-စုစုပေါင်းဆက်စပ်မှုနှင့် Cronbach ရဲ့ alpha တညျ့။

 

Doi: 10.1371 / journal.pone.0139337.t003

အဆိုပါ SAS-M ၏တပြိုင်တည်းသက်တမ်း: အ SAS-M နှင့် IAT များ၏မလေးဗားရှင်း၏ Subscales အကြားဆက်စပ်မှု

အဆိုပါ SAS-M ၏ subscales နှင့် IAT များ၏မလေးဗားရှင်းအကြားကောက်ယူသော Pearson ဆက်စပ်မှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ၏ရလဒ်များကိုမှာပြနေကြသည် စားပွဲတင် 4။ ရလဒ် "အပြုသဘောမျှော်လင့်" ဟုမှတပါး SAS-M ၏ subscales အပေါငျးတို့သညျ, ထို IAT များ၏မလေးဗားရှင်းသိသိသာသာဆက်စပ်ဖြစ်ကြောင်းပြသပါ။

  

 

ဒေါင်းလုပ်:  

• PPT

  PowerPoint ဆလိုက်

• PNG

  ပိုကြီးတဲ့ပုံရိပ် (238KB)

• TIFF

  မူရင်းပုံရိပ် (407KB)

စားပွဲတင် 4 ။ SAS-M (Pearson ရဲ့ဆက်စပ်မှု) ၏တစ်ပြိုင်တည်းပါတရားဝင်မှု: အ SAS-M ၏ Subscales နှင့် IAT များ၏မလေးဗားရှင်း။

 

Doi: 10.1371 / journal.pone.0139337.t004

အာအိုစီကွေးများအတွက် AUC 0.801 (95 မှ 0.746% CI = 0.855) ဖြစ်ခဲ့သည်။ မှာ-အန္တရာယ်ဖြစ်ပွားမှုဖော်ထုတ်များအတွက်အကောင်းဆုံး cut-off ရမှတ် 98 ၏ 71.43% ၏ sensitivity ကို, 71.03% ၏တိကျသော, 64.10% တစ်ဦးအပြုသဘောကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်တန်ဖိုး (PPV အတွက်) နှင့်အပျက်သဘောဆောင်သောကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်တန်ဖိုး (NPV) နဲ့, 77.44 ထက်ပိုမိုခဲ့ % ။ ဒီလေ့လာမှုမှာစမတ်ဖုန်းစွဲဖွံ့ဖြိုးဆဲတစ်ဦးမှာ-အန္တရာယ်အမှု၏ပျံ့နှံ့ 46.9 တစ်ရမှတ်အပေါ်အခြေခံပြီး, 98% ဖြစ်ခဲ့သည်။

ဆွေးနွေးမှု

ဒီလေ့လာမှုကအတွင်းပိုင်းရှေ့နောက်ညီညွတ်မှု, Dimensional နှင့်တစ်ပြိုင်တည်းလေ့လာနှင့် SAS-M ၏တရားဝင်မှုတည်ဆောက်ရန်။ လေ့လာမှုကနေတွေ့ရှိချက် SAS-M လေးစကားပြောလူဦးရေအတွက်စမတ်ဖုန်းစွဲအကဲဖြတ်များအတွက်ယုံကြည်စိတ်ချရသောနှင့်တရားဝင်တူရိယာကြောင်းဖော်ပြသည်။

ဒီလေ့လာမှုမှာ SAS-M ကောင်းသောပြည်တွင်းရေးရှေ့နောက်ညီညွတ်မှုပြသ; စုစုပေါင်းစကေးများအတွက် Cronbach ရဲ့ alpha ကိန်း 0.94 ကြီးနှင့်ခြောက်လအချက်များများအတွက်သက်ဆိုင်ရာကိန်း 0.877, 0.843, 0.865, 0.837, 0.865 နှင့် 0.861 ခဲ့ကြသည်။ အဆိုပါ SAS-M နှင့်စမ်းသပ်မှု-retest ယုံကြည်စိတ်ချရမှု၏အပြိုင်ယုံကြည်စိတ်ချရမယ့် 1-ရက်သတ္တပတ်ကြားကာလ [သည့် SAS ၏မူလဗားရှင်းများထက်ပင်ပိုကောင်းဖြစ်ကြသည့်အသီးသီး 0.95 နှင့် 0.85 ၏ ICCs အတူကောငျးမှဖြစ်တွေ့ရှိခဲ့သည်ပြီးနောက်28] ။ ယနေ့အထိ, ဒီစမတ်ဖုန်းစွဲနှင့်ဆက်စပ်သောင်း၏ကြင်ကြင်နာနာ၏ပထမဆုံးလေ့လာမှုဖြစ်တယ်, ဒါကြောင့် SAS-M အင်္ဂလိပ်ဗားရှင်းအဖြစ်ကောင်းသောကြောင်းကိုပြသထားတယ်။

သို့သော် SAS-M များ၏အမျိုးမျိုးပြောင်းလဲ၏ကြီးမားသောအချိုးအစားကရှင်းပြသည်သောခြောက်လကြီးစိုးအစိတ်အပိုင်းများမူရင်း SAS ၏သူတို့အားအလားတူခဲ့ကြသည်။ ပစ္စုပ္ပန်လေ့လာမှုထဲမှာ, အစိတ်အပိုင်းများကို "အရေးပို", "သုံးရင်", "အပြုသဘောမျှော်လင့်" နှင့် "ရုပ်သိမ်းရေး", "နေ့စဉ်ဘဝကိုနှောင့်အယှက်", "ဆိုက်ဘာစပေ့-oriented ဆက်ဆံရေးဟာ" ၏ပါဝင်သည်။ မူရင်း SAS အတွက်အစိတ်အပိုင်းများကို "နေ့စဉ်ဘဝကိုနှောင့်အယှက်", "အပြုသဘောမျှော်လင့်", "ရုပ်သိမ်းရေး", "ဆိုက်ဘာစပေ့-oriented ဆက်ဆံရေးဟာ", "သုံးရင်" နှင့် "သည်းခံစိတ်" ခဲ့ကြသည်။ အားလုံးကတော့ဒီအချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာအတွက်ဝယ်ယူအချက်များ၏မူလ SAS အတွက်ရရှိသောအချက်တွေ paralleled ။ ဒါဟာကြောင့်ဒီမလေးနှင့်ကိုရီးယားနမူနာများအကြားခြားနားချက်များကိုရောင်ပြန်ဟပ်ဆိုတဲ့အချက်ကိုပိုမိုဖွယ်ရှိသည်။ မူရင်း SAS ရဲ့အဓိပ္ပာယ်ကိုဘာသာပြန်ဖြစ်စဉ်အတွင်းမှာပြောင်းလဲသွားတယ်ခဲ့သညျ။

လက်ရှိလေ့လာမှုကဖော်ပြခဲ့သည်အစိတ်အပိုင်းများအများစုမှာမူရင်း SAS အတွက်အစိတ်အပိုင်း "သည်းခံစိတ်" မှကွဲပြားခြားနားသောသောအစိတ်အပိုင်း "အရေးပို" မှလွဲ. တူညီကြသည်။ ကျွန်တော်တို့ရဲ့လေ့လာမှုလူဦးရေဖြစ်နိုင်ပါတယ်ဖြစ်နိုင်ချေအကြောင်းပြချက်ကိုရီးယားလူဦးရေ (21.7 ထံမှ 1.1 မှအသက်အရွယ်အပိုင်းအခြားနှင့်အတူ 20 ± 27) ကိုနှိုင်းယှဉ် (26.1 6.0 ထံမှ 18 ဖို့အသက်အပိုင်းအခြားနှင့်အတူ 53 နှစ်ပေါင်း±) အငယ်ရှိကြ၏။ လူအပေါင်းတို့သည်ဘာသာရပ်များမူရင်း SAS လေ့လာမှုအတွက်အလုပ်အကိုင်နှင့်ပညာရေးအဆငျ့၏ကျယ်ပြန့်နှိုင်းယှဉ်ဆေးဘက်ဆိုင်ရာကျောင်းသားများကကဲ့သို့နောက်ခံကျွန်တော်တို့ရဲ့လေ့လာမှုလူဦးရေတသားတည်းဖြစ်ခဲ့သည်။ အဆိုပါကွဲပြားခြားနားသောအနက်ကိုပုနောက်ခံနှင့်လေ့လာဆည်းပူးလူဦးရေရဲ့ပညာရေးအတွက်သောင်းပြောင်းထွေလာရောနှောခြင်းဖြင့်ရှုပ်ထွေးနိုင်ပါတယ်။

ဒီလေ့လာမှုမှာ SAS-M ၏ subscales အပေါငျးတို့သ, "အပြုသဘောမျှော်လင့်" မှလွဲ. သည် IAT များ၏မလေးဗားရှင်းသိသိသာသာဆက်စပ်ခဲ့ကြသည်။ ဒါက IAT အဓိကအားဖြင့်အင်တာနက်ဆိုးရွားသောအသုံးပြုမှုကိုတိုင်းတာ, ဒါကြောင့်အပေါင်းလက္ခဏာဆောင်တဲ့မျှော်လင့်အကြောင်းကိုမေးမြန်းခြင်းမျှပစ္စည်းများရှိပါတယ်ကြောင့် IAT နှင့်အတူကောင်းစွာမပတျသကျဘူးကြောင်းတည်းသော subscale ဖြစ်နိုင်သည်။ အခြား 5 subscales ပြင်းပြင်းထန်ထန်ဆက်နွယ်နေကြောင်းကြောင့်မည်သို့ပင်ဆိုစေ, ဒီရှုထောင့်ဟာတစ်ပြိုင်တည်းပါတရားဝင်မှုကိုလျှော့ချမထားဘူး။

ဒီစကေးကို အသုံးပြု. စမတ်ဖုန်းစွဲအဖြစ်ဖော်ထုတ်နိုင်မှာ-အန္တရာယ်ဖြစ်ပွားမှု၏ပျံ့နှံ့ 46.9% ဖြစ်ခဲ့သည်။ ဒီရလဒ်များအတွက်အများအပြားဖြစ်နိုင်သောရှင်းလင်းချက်ရှိပါတယ်။ ဒေသခံတစ်ဦးလေ့လာမှုမလေးရှား၏ 85% မိုဘိုင်းဖုန်းများပိုင်ဆိုင်ကြောင်းပြသထားပါတယ်အဖြစ်စမတ်ဖုန်းစွဲ၏မြင့်ပျံ့နှံ့ [မည်ဟုမျှော်လင့်နေသည်18] ။ မလေးရှား [ရပ်ရွာထဲတွင်ခေတ်ရေစီးကြောင်းအတိုင်းလိုက်နာလေ့ရှိသောကြောင့်စမတ်ဖုန်းအကြိုက်ဆုံး option ကိုဖြစ်ကြသည်20] ။ ထို့အပြင်ခုနှစ်, စမတ်ဖုန်းအသုံးပြုသူများအများ၏ဘဝတွေကိုကြွယ်ဝစေရာအချို့ပလက်ဖောင်း, ဥပမာ, WhatsApp ကိုနှင့် WeChat, မှတဆင့်စာပို့အခမဲ့လက်ငင်းပေးစွမ်းသည်။ ဤအဖုန်းများနှင့်အတူ, ဆေးဘက်ဆိုင်ရာကျောင်းသားများ, သီချင်းနားထောင်ရုပ်ရှင်ကြည့်ရှုခြင်းနှင့်စိတ်ဖိစီးမှုမှသက်သာရာရစေရန်ဂိမ်းများကိုဆော့ကစားနိုငျသောကွောငျ့ Entertainment က [စမတ်ဖုန်းစွဲ၏မြင့်ပျံ့နှံ့၏အခြားဖြစ်နိုင်ခြေရှင်းပြချက်ဖြစ်ပါတယ်34] ။ ထို့ကြောင့်, သူတို့တစ်နေ့တာရဲ့အဆုံးမှာသူတို့ရဲ့စမတ်ဖုန်းတွေနဲ့ပိုပြီးအချိန်ဖြုန်းဖို့နဲ့နောက်ဆုံးမှာရောဂါဗေဒသည်အသုံးပြုသူများဖြစ်လာလေ့စေနိုင်သည်။

သို့သော်ကျွန်ုပ်တို့၏လေ့လာမှုအတွက်စိုးရိမ်ပူပန်မှု၏တ IAT များ၏မလေးဗားရှင်းများအတွက်ရမှတ် 43 ထက်ပိုအခါမှာ-အန္တရာယ်ဖြစ်ပွားမှုများအတွက်အကောင်းဆုံး SAS-M cut-off ရမှတ်ကိုသြဒိနိတ်ရမှတ်ထဲကနေဆုံးဖြတ်ထားခဲ့ပါတယ်လိမ့်မည်။ ဤနေ့စွဲကိုမှတက် IAT များအတွက်ကောင်းစွာ-ထူထောင်ဖြတ်-off မဟုတ်ပါဘူး။ အလားတူအင်တာနက်သို့မဟုတ်စမတ်ဖုန်းစွဲမရှိထူထောင်အဖြေရှာတဲ့စံနှုန်း [စွဲရောဂါများ၏ရောင်စဉ်တန်းများကို DSM V ကိုအညီလည်းမရှိ21, 25] ။ ထို့ကြောင့်ကျွန်ုပ်တို့၏လေ့လာမှုများကအဆိုပြုထား cut-off အချက်ဖြစ်ကောင်းစမတ်ဖုန်းစွဲနေတဲ့အလွန်မြင့်မားခန့်မှန်းမှုနှုန်းသိပ်နိမ့်ဦးဆောင်ခဲ့သည်။ Ko, et al, 2012 [ခြင်းဖြင့်ဖော်ပြထားသကဲ့သို့လက်ျာဘက်အားဖြင့်အင်တာနက်စွဲလမ်း၏ရောဂါသုံးမျိုးစံပေါ်တွင်အခြေခံထားရမည်25].

ပိုစိစစ်တစ်ခုသို့မဟုတ်အဖြေရှာတဲ့တူရိယာထက်စမတ်ဖုန်းစွဲလမ်းအသုံးပြုမှုများ၏ပြင်းထန်မှု၏အကဲဖြတ်များအတွက်စကေးနဲ့တူ SAS-M လုပ်ဆောင်ချက်များကို။ စမတ်ဖုန်းစွဲတစ်ဦးသင့်လျော်သောရောဂါပြုလုပ်ခြင်းအနာဂတ်သုတေသနအတွက်အရေးပါသောပြဿနာဖြစ်လိမ့်မည်။ ကျနော်တို့အနာဂတ်၌စမတ်ဖုန်းစွဲ၏ရောဂါသတ်မှတ်ချက် A, B ရှိရေးအရာကိုပိုမိုစံပါဝင်သည်သင့်ကြောင်းအဆိုပြုထားနှင့် C. စံနှုန်းတစ်ဦးကဆိုက်ဘာစပေ့ orientated ဆက်ဆံရေးဟာနေ့စဉ်ဘဝနှောင့်အယှက်, အရေးပို, သုံးရင်, အပြုသဘောမျှော်လင့်များကဲ့သို့စမတ်ဖုန်းစွဲခြောက်ဝိသေသလက္ခဏာတွေပါရှိသည် နှင့်ရုပ်သိမ်းရေး။ စံခစမတ်ဖုန်းအသုံးပြုမှုမှအလယ်တန်းလုပ်ငန်းလည်ပတ်ချို့ယွင်းထည့်သွင်းရန်လိုအပ်ပါသည်။ စံနှုန်းကို C စိတ်ကြွရောဂါသို့မဟုတ်အခြားသောထကြွလွယ်သောရောဂါကဲ့သို့အခြားစိတ်ရောဂါရောဂါဖယ်ထုတ်သင့်ပါတယ်။ ဘာသာရပ်များသူအပေါင်းတို့စံ A, B ဖြည့်ဆည်း, နှင့် C သာစမတ်ဖုန်းစွဲရှိသည်ဖို့စဉ်းစားရတော့မှာပါ။

အစွမ်းသတ္တိနှင့်န့်အသတ်

ဤလေ့လာမှု၏ရလဒ်များကိုလေ့လာမှု၏အကန့်အသတ်များအရအဓိပ္ပာယ်ကောက်ယူသင့်သည်။ ပထမအချက်မှာအင်တာနက်သို့မဟုတ်စမတ်ဖုန်းစွဲမှုအတွက်သတ်မှတ်ထားသောစံသတ်မှတ်ချက်မရှိပါ DSM V အရစွဲရောဂါပြန့်ပွားမှုနှုန်းတွင်ပါဝင်သည်။21, 25] ။ သို့သော်ဒေသခံ setting ကိုအတွက်စမတ်ဖုန်းစွဲထဲမှာကန့်သတ်လေ့လာမှုများ၏အမြင်တွင်, ဤလေ့လာမှု၏ရလဒ်များကိုနေဆဲကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုပရော်ဖက်ရှင်နယ်အသင်းအချို့ထိုးထွင်းသိမြင်မှုကိုပေးနိုငျသညျ။ ဒုတိယအချက်မှာနမူနာအရွယ်အစားနေသော်လည်းလုံလောက်မှုခဲ့ပေမယ့်ကျပန်းမဟုတ်ခဲ့ပေ။ အဆိုပါကျားမနှင့်ပြိုင်ပွဲအညီအမျှဖြန့်ဝေမခံခဲ့ရပါ။ ထို့အပြင်ဤလေ့လာမှုတစ်ခုတည်းစင်တာမှာကောက်ယူဒါနမူနာလူဦးရေတသားတည်းကြီးနှင့်မလေးရှားတို့၏ယေဘုယျလူဦးရေပြန်ပါလာမည်မဟုတ်ခံခဲ့ရသည်။

ဒီကန့်သတ်နေသော်လည်းလက်ရှိလေ့လာမှု၏ရလဒ်များ SAS-M ပညာတတ်မလေးရှားငယ်ရွယ်အရွယ်ရောက်သူတို့တွင်စမတ်ဖုန်းစွဲ၏အကဲဖြတ်အတှကျအသုံးပွုနိုငျသောသက်သေပြချက်။

ကောက်ချက်

ဒီလေ့လာမှုကဆေးဘက်ဆိုင်ရာကျောင်းသားများအကြားပထမဦးဆုံးစမတ်ဖုန်းကိုစွဲစကေးတီထွင်ထုတ်လုပ်နိုင်ခဲ့သည်။ ဒီလေ့လာမှုကလည်း SAS-M စမတ်ဖုန်းစွဲရှိခြင်း၏အန္တရာယ်မှာသူတို့အဘို့မျက်နှာပြင်မှခိုင်လုံသောနှင့်ယုံကြည်စိတ်ချရသော, ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရ tool ကိုကြောင်းသက်သေအထောက်အထားပေးစွမ်းသည်။

ပြန်ကြားရေး supporting

စာရေးသူထောက်ပံ့

ပဋိသန္ဓေနှင့်စမ်းသပ်ချက်ဒီဇိုင်း: SMC AY FKH ။ VR SMSL WAWS YLF: အစမ်းသပ်ချက်ဖျော်ဖြေခဲ့ပါတယ်။ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ: SMC AY ။ ဓါတ်ကူပစ္စည်း / ပစ္စည်းများ / ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ tools များလှူဒါန်းခဲ့: SMC AY ။ SMC AY VR: စက္ကူရေးသားခဲ့သည်။

ကိုးကား

1. 1 ။ Rashvand HF, Hsiao KF (2015) စမတ်ဖုန်းအသိဉာဏ် applications များ: အကျဉ်းချုပ်ပြန်လည်သုံးသပ်။ မာလ်တီမီဒီယာစနစ်များ 21 (1): 103-119 Doi: 10.1007 / s00530-013-0335-z
   • ကြည့်ရန်အပိုဒ်
   • PubMed / NCBI
   • Google Scholar
2. 2 ။ Mosa AS, Yoo ငါ Sheet များ L ကို (2012) စမတ်ဖုန်းများအတွက်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုပလီကေးရှင်းတစ်ခုစနစ်တကျပြန်လည်သုံးသပ်မှု။ BMC ဆေးပညာပညာပေးနှင့် 12 ပြုလုပ်ခြင်းဆုံးဖြတ်ချက်: 67 ။ Doi: 10.1186 / 1472-6947-12-67 ။ pmid: 22781312
3. ကြည့်ရန်အပိုဒ်
4. PubMed / NCBI
5. Google Scholar
6. ကြည့်ရန်အပိုဒ်
7. PubMed / NCBI
8. Google Scholar
9. ကြည့်ရန်အပိုဒ်
10. PubMed / NCBI
11. Google Scholar
12. ကြည့်ရန်အပိုဒ်
13. PubMed / NCBI
14. Google Scholar
15. ကြည့်ရန်အပိုဒ်
16. PubMed / NCBI
17. Google Scholar
18. ကြည့်ရန်အပိုဒ်
19. PubMed / NCBI
20. Google Scholar
21. ကြည့်ရန်အပိုဒ်
22. PubMed / NCBI
23. Google Scholar
24. ကြည့်ရန်အပိုဒ်
25. PubMed / NCBI
26. Google Scholar
27. ကြည့်ရန်အပိုဒ်
28. PubMed / NCBI
29. Google Scholar
30. ကြည့်ရန်အပိုဒ်
31. PubMed / NCBI
32. Google Scholar
33. ကြည့်ရန်အပိုဒ်
34. PubMed / NCBI
35. Google Scholar
36. ကြည့်ရန်အပိုဒ်
37. PubMed / NCBI
38. Google Scholar
39. ကြည့်ရန်အပိုဒ်
40. PubMed / NCBI
41. Google Scholar
42. ကြည့်ရန်အပိုဒ်
43. PubMed / NCBI
44. Google Scholar
45. ကြည့်ရန်အပိုဒ်
46. PubMed / NCBI
47. Google Scholar
48. ကြည့်ရန်အပိုဒ်
49. PubMed / NCBI
50. Google Scholar
51. ကြည့်ရန်အပိုဒ်
52. PubMed / NCBI
53. Google Scholar
54. ကြည့်ရန်အပိုဒ်
55. PubMed / NCBI
56. Google Scholar
57. ကြည့်ရန်အပိုဒ်
58. PubMed / NCBI
59. Google Scholar
60. ကြည့်ရန်အပိုဒ်
61. PubMed / NCBI
62. Google Scholar
63. ကြည့်ရန်အပိုဒ်
64. PubMed / NCBI
65. Google Scholar
66. ကြည့်ရန်အပိုဒ်
67. PubMed / NCBI
68. Google Scholar
69. ကြည့်ရန်အပိုဒ်
70. PubMed / NCBI
71. Google Scholar
72. ကြည့်ရန်အပိုဒ်
73. PubMed / NCBI
74. Google Scholar
75. ကြည့်ရန်အပိုဒ်
76. PubMed / NCBI
77. Google Scholar
78. ကြည့်ရန်အပိုဒ်
79. PubMed / NCBI
80. Google Scholar
81. ကြည့်ရန်အပိုဒ်
82. PubMed / NCBI
83. Google Scholar
84. ကြည့်ရန်အပိုဒ်
85. PubMed / NCBI
86. Google Scholar                     
87. 3 ။ ယာဉ်ကြော N ကို, Mohammod M က, Lin က M ကို, ယန်က X, Lu H ကို, အလီက S, et al ။ (2011) BeWell: စောင့်ကြည့်မော်ဒယ်နှင့်သာယာဝပြောရေးမြှင့်တင်ရန်တစ်ဦးကစမတ်ဖုန်းလျှောက်လွှာ။ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု, Dublin များအတွက်နေရာအနှံ့ကွန်ပျူတာနည်းပညာများအပေါ် 5th အပြည်ပြည်ဆိုင်ရာညီလာခံ။
88. 4 ။ ပက်ထရစ် K ကို Griswold WG ကို, Raab က F, Intille အက်စ်အက်စ် (2008) ကျန်းမာရေးနှင့်မိုဘိုင်းဖုန်းရဲ့။ ကြိုတင်ကာကွယ်မှုဆေးပညာ 35 ၏အမေရိကန်ဂျာနယ်: 177-181 ။ Doi: 10.1016 / j.amepre.2008.05.001 ။ pmid: 18550322
89. ၅။ Derbyshire E, Dancey D (5) အမျိုးသမီးကျန်းမာရေးအတွက်ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအသုံးချပရိုဂရမ်များ - အထောက်အထားအခြေပြုနှင့်တုံ့ပြန်ချက်ကဘာလဲ။ အပြည်ပြည်ဆိုင်ရာဆက်သွယ်ရေးနှင့်အသုံးချမှုများဂျာနယ် Article ID 2013, 782074 Doi: 10 / 10.1155/2013
90. 6 ။ Emad AS, Haddad အီး (2015) လူ့ကျန်းမာရေးနှင့်အပြုအမူအပေါ်စမတ်ဖုန်းများများ၏သြဇာလွှမ်းမိုးမှု: ဂျော်ဒန် '' သဘောထားအမြင်ဆိုင်ရာ။ ကွန်ပျူတာကွန်ရက်များနှင့် Applications ကိုအပြည်ပြည်ဆိုင်ရာဂျာနယ် 2 (2): 52-56 ။
91. 7 ။ Sarwar M က, လူ့အဖွဲ့အစည်းအပေါ်စမတ်ဖုန်း၏ Soomro TR (2013) သက်ရောက်မှု။ သိပ္ပံသုတေသန 98 ၏ဥရောပဂျာနယ် (2): 216-226 ။
92. ၈။ Acharya JP, Acharya I, Waghrey D (၂၀၁၃) ကောလိပ်ကျောင်းသားများအကြားဆဲလ်ဖုန်းများ၏ကျန်းမာရေးဆိုင်ရာသက်ရောက်မှုများအကြောင်းလေ့လာမှု။ ရပ်ရွာဆေးပညာ & ကျန်းမာရေးပညာရေး 8 ဂျာနယ်: 2013 Doi: 3 / j.21-10.5958
93. 9 ။ Lin က YH, Chang က LR, Lee က YH, Tseng HW, Kuo ကတီဘီ, ချန် SH ။ အဆိုပါစမတ်ဖုန်းစွဲ Inventory (SPAI) ၏ (2014) ဖွံ့ဖြိုးရေးနှင့် validation ကို။ PLoS တစ်ခုမှာ 9: e98312 ။ Doi: 10.1371 / journal.pone.0098312 ။ pmid: 24896252
94. ၁၀။ Billieux J, Van der Linden M, d'Acremont M, Ceschi G, Zermatten A (10) Impulse သည်မိုဘိုင်းဖုန်းအပေါ်မှီခိုမှုနှင့်အမှန်တကယ်အသုံးပြုမှုတို့နှင့်ဆက်စပ်မှုရှိသလား။ အသုံးချသိမြင်စိတ်ပညာ 2007: 21-527 ။ Doi: 537 / acp.10.1002
95. 11. Park N, Lee H (၂၀၁၂) စမတ်ဖုန်းအသုံးပြုခြင်း၏လူမှုရေးဆိုင်ရာအကျိုးသက်ရောက်မှုများ - ကိုရီးယားကောလိပ်ကျောင်းသားများ၏စမတ်ဖုန်းအသုံးပြုမှုနှင့်စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာသုခချမ်းသာ။ Cyberpsychology, အပြုအမူနှင့်လူမှုဆက်သွယ်ရေးကွန်ရက် 2012: 15-491 ။ Doi: 497 / cyber.10.1089
96. 12 ။ ယန်း CF, တန် TC, ယန်း JY, လင်း HC, Huang က CF, လျူ SC, et al ။ (2009) ပြဿနာဆယ်လူလာဖုန်းအသုံးပြုမှုလက္ခဏာများ, အလုပ်လုပ်တဲ့ချို့ယွင်းနှင့်တောင်ပိုင်းထိုင်ဝမ်ဆယ်ကျော်သက်အကြားစိတ်ကျရောဂါနှင့်အတူ၎င်း၏အသင်းအဖွဲ့။ ဆယ်ကျော်သက်အရွယ် 32 ၏ဂျာနယ်: 863-873 ။ Doi: 10.1016 / j.adolescence.2008.10.006 ။ pmid: 19027941
97. 13 ။ ကောလိပ်ကျောင်းသားအတွက် Beranuy M က, Oberst ဦး, Carbonell X ကို, Chamarro တစ်ဦးက (2009) ပြဿနာကအင်တာနက်နှင့်မိုဘိုင်းဖုန်းကိုအသုံးပြုခြင်းနှင့်လက်တွေ့ရောဂါလက္ခဏာတွေ: စိတ်ခံစားမှုထောက်လှမ်းရေးများ၏အခန်းကဏ္ဍကို။ 25-1182: လူ့အပြုအမူ 1187 အတွက်ကွန်ပျူတာများ။ Doi: 10.1016 / j.chb.2009.03.001
98. 14 ။ Thomee S က, Harenstam တစ်ဦးက, Hagberg M (2011) မိုဘိုင်းဖုန်းအသုံးပြုမှုနှင့်စိတ်ဖိစီးမှု, အိပ်ပျော်ခြင်းနှောင့်အယှက်များနှင့်ငယ်ရွယ်လူကြီးများအကြားတွင်စိတ်ကျရောဂါလက္ခဏာတွေ - တစ်အလားအလာဆောင်များတွင်လေ့လာမှု။ BMC ပြည်သူ့ကျန်းမာရေး 11: 66 ။ Doi: 10.1186 / 1471-2458-11-66 ။ pmid: 21281471
99. 15 ။ အမျိုးသမီးသူနာပြုကျောင်းသူကျောင်းသားများအကြားမိုဘိုင်းဖုန်းမှီခိုနှင့်အတူကိုယ်ရည်ကိုယ်သွေးနှင့်လူနေမှုပုံစံစတဲ့၏ Ezoe S က, Toda M က, Yoshimura K ကို Naritomi တစ်ဦးက, Den R ကို, Morimoto ငွေကျပ် (2009) ပေါင်းသင်းဆက်ဆံရေး။ လူမှုအပြုအမူများနှင့်ကိုယ်ရည်ကိုယ်သွေး: အပြည်ပြည်ဆိုင်ရာဂျာနယ် 37 (2): 231-238 ။ Doi: 10.2224 / sbp.2009.37.2.231
100. 16 ။ Toda M က, Monden K ကို Kubo K ကို Morimoto ငွေကျပ် (2006) မိုဘိုင်းဖုန်းမှီခိုနှင့်တက္ကသိုလ်ကျောင်းသားများ၏ကျန်းမာရေး-related လူနေမှုပုံစံစတဲ့။ လူမှုအပြုအမူများနှင့်ကိုယ်ရည်ကိုယ်သွေး 34 (10): 1277-1284 ။ Doi: 10.2224 / sbp.2006.34.10.1277
101. 17 ။ မလေးရှားဆက်သွယ်ရေးနှင့်မာလ်တီမီဒီယာကော်မရှင် (2012) လက်ဖုန်းကိုအသုံးပြုသူများစစ်တမ်း 2011 ။ ရရှိနိုင်ပါ: http://www.skmm.gov.my/skmmgovmy/media/G​eneral/pdf/SSKMM-HandPhoneSurvey-2011.pd​f
102. 18 ။ မလေးရှားဆက်သွယ်ရေးနှင့်မာလ်တီမီဒီယာကော်မရှင် (2014) လက်ဖုန်းကိုအသုံးပြုသူများစစ်တမ်း 2012 ။ ရရှိနိုင်ပါ: http://www.skmm.gov.my/skmmgovmy/media/G​eneral/pdf/130717_HPUS2012.pdf
103. 19 ။ ecommercemilo (2014) ။ ရရှိနိုင်ပါ: http://www.ecommercemilo.com/2014/09/12-​facts-mobile-malaysia.html#.Va8ru_mqpBe.
104. 20 ။ Osman, MA, Talib AZ, Sanusi ZA, Shiang-ယန်း T က, Alwi AS (2012) တစ်ဦးကစမတ်ဖုန်းများ၏ Trend ၏လေ့လာမှုနှင့်မလေးရှား၎င်း၏အသုံးပြုမှုအပြုအမူ။ နယူးကွန်ပျူတာတက္ကသိုလ် architecture နဲ့သူတို့ရဲ့ Applications ကို 2 အပြည်ပြည်ဆိုင်ရာဂျာနယ်: 274-285 ။
105. 21 ။ Weinstein တစ်ဦးက, Lejoyeux M (2010) အင်တာနက်စွဲသို့မဟုတ်အလွန်အကျွံအင်တာနက်အသုံးပြုခြင်း။ မူးယစ်ဆေးနှင့်အရက်အလွဲသုံးမှု 36 ၏အမေရိကန်ဂျာနယ်: 277-283 ။ Doi: 10.3109 / 00952990.2010.491880 ။ pmid: 20545603
106. 22. Jenaro C, Flores N, Gómez-Vela M, González-Gil F, Caballo C (2007) ပြinternetနာရှိသောအင်တာနက်နှင့်ဆဲလ်ဖုန်းအသုံးပြုမှု - စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ၊ အပြုအမူနှင့်ကျန်းမာရေးဆက်စပ်မှုများ။ စွဲသုတေသန & သီအိုရီ 15: 309-320 ။ Doi: 10.1080 / 16066350701350247
107. ၂၃။ Niemz K၊ Griffiths M, Banyard P (၂၀၀၅) ။ တက္ကသိုလ်ကျောင်းသားများအကြားရောဂါဗေဒအင်တာနက်အသုံးပြုမှုပျံ့နှံ့ခြင်း၊ မိမိကိုယ်ကိုလေးစားမှု၊ အထွေထွေကျန်းမာရေးမေးခွန်းလွှာ (GHQ) နှင့်ပိုးမွှားနှိမ်နင်းခြင်းတို့နှင့်ဆက်စပ်နေသည်။ CyberPsychology & Behaviour 23: 2005-8 ။ pmid: 562 Doi: 570 / cpb.16332167
108. 24. Young KS, Rogers RC (1998) စိတ်ကျရောဂါနှင့်အင်တာနက်စွဲလမ်းမှုအကြားဆက်နွယ်မှု။ CyberPsychology & Behavior 1: ၂၅-၂၈ ။ Doi: 25 / cpb.28
109. 25 ။ ko CH, ယန်း JY, ယန်း CF, Chen က CS, Chen က CC ကို (2012) အင်တာနက်စွဲခြင်းနှင့်စိတ်ရောဂါရောဂါအကြားအသင်းအဖွဲ့: စာပေ၏သုံးသပ်ချက်။ ဥရောပစိတ်ရောဂါကုသမှု 27: 1-8 ။ Doi: 10.1016 / j.eurpsy.2010.04.011 ။ pmid: 22153731
110. 26 ။ ဂွမ် NC, ဟေရှာသည် SM, Hashim AH, Pillay SK ကို, အင်တာနက်စွဲလမ်းမှုစမ်းသပ်ခြင်း၏မလေးဗားရှင်း Harbajan Singh က MK (2015) သက်တမ်း: မလေးရှားဆေးဘက်ဆိုင်ရာကျောင်းသားအုပ်စုတစုအပေါ်လေ့လာမှုတစ်ခု။ ပြည်သူ့ကျန်းမာရေး 27 ၏အာရှပစိဖိတ်ဂျာနယ်: 2210-2219 ။ Doi: 10.1177 / 1010539512447808
111. 27. Khazaal Y ကို, Billieux J, Thoren, G, Khan က R ကို, Louati Y ကို, Scarlatti အီး။ အင်တာနက်စွဲစမ်းသပ်မှု၏ (2008) ပြင်သစ် validation ကို။ CyberPsychology & Behavior 11: 703-706 ။ Doi: 10.1089 / cpb.2007.0249 ။ pmid: 18954279
112. 28 ။ Kwon က M, Lee က JY, et al Won WY, ပန်းခြံ JW, Min ဂျာ Hahn ကို C ။ စမတ်ဖုန်းစွဲစကေး (SAS) ၏ (2013) ဖွံ့ဖြိုးရေးနှင့် validation ကို။ PloS တဦးတည်း 8: e56936 ။ Doi: 10.1371 / journal.pone.0056936 ။ pmid: 23468893
113. 29 ။ Gorsuch RL (1983) Factor ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ။ ed 2nd ။ Hillsdale, နယူးဂျာစီ: Erlbaum ။
114. 30 ။ ခိုင်ဆာ HF (1960) ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာဆခွဲကိန်းမှအီလက်ထရောနစ်ကွန်ပျူတာများ၏လျှောက်လွှာ။ ပညာရေးနှင့်စိတ်ဓာတ်အတိုင်းအတာ 20: 141-151 Doi: 10.1177 / 001316446002000116
115. 31 ။ Guttman L ကို (1954) ဘုံဆခွဲကိန်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာဘို့တချို့ကလိုအပ်သောအခြေအနေများ။ Psychometrika 19: 149-161 ။ Doi: 10.1007 / bf02289162
116. ၃၂။ Ybama ML (၂၀၀၄) စိတ်ကျဝေဒနာသည်လက္ခဏာများနှင့်အင်တာနက်နှောင့်ယှက်မှုကြားလူငယ်ဆက်သွယ်မှုများအကြားဆက်နွယ်မှုများ။ CyberPsychology & Behaviour 32: 2004-7 ။ pmid: 247 Doi: 257 / 15140367
117. 33 ။ ခိုင်ဆာ HF (1974) factorial ရိုးရှင်းတခုရဲ့အညွှန်းကိန်း။ Psychometrika 39: 31-36 ။ Doi: 10.1007 / bf02291575
118. 34 ။ ဧလိယ H ကို, Ping WS, တက္ကသိုလ် Putra မလေးရှားနိုင်ငံတွင်ဘွဲ့ကြိုကျောင်းသားများအကြားအဗ္ဗဒူလာ MC (2011) စိတ်ဖိစီးမှုများနှင့်ပညာရပ်ဆိုင်ရာအောင်မြင်မှု။ Procedia-လူမှုရေးနှင့်အပြုအမူဆိုင်ရာသိပ္ပံ 29: 646-655 ။ Doi: 10.1016 / j.sbspro.2011.11.288