इन्टरप्राइज र स्मार्टफोन लतको प्रभाव डिप्रेशन र चिन्ताको कारण प्रोभेन स्कोर मिलान विश्लेषण (2018)

Int J वातावरण रिस सार्वजनिक स्वास्थ्य। एक्सएनएक्सएक्स 2018; 25 (15)। pii: E5। Doi: 859 / ijerph10.3390।

किम वाईजे1, जंग एचएम2, ली वाई3, ली D4, किम डीजे5.

सार

मानसिक स्वास्थ्य समस्याको साथ इन्टरनेट व्यसन (आईए) र स्मार्टफोनको लत (SA) को संगठनहरू विस्तृत अध्ययन गरिएको छ। हामीले IA र SA को प्रभावहरू डिप्रेसन र चिन्तामा अन्वेषण गर्‍यौं जबकि Sociodemographic चरहरूको लागि समायोजन गर्दै। यस अध्ययनमा, एक्सएनयूएमएक्स सहभागीहरूले सामाजिक-जनसांख्यिकीय वस्तुहरू, इन्टरनेट लतका लागि कोरियाली स्केल, स्मार्टफोन एड्डिकसन प्रननेस स्केल, र लक्षण चेकलिस्ट 4854 आईटमहरू-संशोधित सहित क्रस-सेक्शनल वेब-आधारित सर्वेक्षण पूरा गरे। सहभागीहरूलाई IA, SA, र सामान्य प्रयोग (NU) समूहहरूमा वर्गीकृत गरिएको थियो। नमूना पूर्वाग्रह कम गर्न, हामी अनुवांशिक मिलानमा आधारित प्रोपेसिटी स्कोर मिलान विधि लागू गर्‍यौं। आईए समूहले डिप्रेसनको बढेको जोखिम देखायो (सापेक्ष जोखिम 90; p <०.०१) र चिन्ता (सापेक्ष जोखिम १.२0.001; p <०.००१) NUs को तुलनामा। एसए समूहले डिप्रेसनको बढेको जोखिम पनि देखायो (सापेक्ष जोखिम १.0.001; p <०.०१) र चिन्ता (सापेक्ष जोखिम १.२0.001; p <०.०१) NCs सँग तुलना गर्दै। यी खोजहरूले देखाउँछ कि दुबै, IA र SA, डिप्रेसन र चिन्तामा उल्लेखनीय प्रभावहरू प्रदर्शन गर्दछ। यसबाहेक, हाम्रो खोजले देखायो कि एसएले डिप्रेशन र चिन्तासँग बलियो सम्बन्ध राख्यो, आईए भन्दा बलियो, र अत्यधिक स्मार्टफोन प्रयोगको रोकथाम र व्यवस्थापन नीतिमा जोड दियो।

कुञ्जी शब्दहरू:  इन्टरनेट लत; चिन्ता उदासी; प्रोपेसिटी स्कोर; स्मार्टफोनको लत

PMID: 29693641

DOI: 10.3390 / ijerph15050859

 

1। परिचय

दैनिक जीवनमा इन्टरनेट र स्मार्टफोनको बढ्दो प्रयोग र सुविधाको साथ, सञ्चित अनुसन्धानले मानसिक स्वास्थ्यको क्षेत्रमा अत्यधिक इन्टर्नेट र स्मार्टफोन प्रयोगको नकरात्मक प्रभाव देखाएको छ [1].
दक्षिण कोरियाली जनसंख्यामा स्मार्टफोन प्रयोगकर्ता दर लगभग 85% हो, विश्वव्यापी रूपमा [2]। जहाँसम्म, अत्यधिक स्मार्टफोन प्रयोग दृढ रूपमा मानसिक स्वास्थ्य मुद्दाहरूको एक संख्या संग सम्बन्धित छ, तनाव र असामान्य चिन्ताको एक बढि जोखिम सहित [3,4]। स्मार्टफोनको लत (SA) इन्टरनेट व्यसन (IA) को साथमा लतको नयाँ रूपको रूपमा देखा परेको छ, र SA का क्लिनिकल विशेषताले हालका वर्षहरूमा ध्यान पाएको छ [5]। उदाहरण को लागी, त्यहाँ उपकरणहरु को प्रकृति को बारे मा केहि भिन्नताहरु छन्, जस्तै सजिलो पोर्टेबिलिटी, वास्तविक समय इन्टरनेट पहुँच र स्मार्टफोनको प्रत्यक्ष संचार सुविधाहरु [6]। आईए र SA बीच समानता र भिन्नता डेमोग्राफिक चर र मिडिया प्रयोगको प्रेरक पक्षहरूको सन्दर्भमा रिपोर्ट गरिएको छ [1,6].
वातावरणीय पक्षबाट, वैकल्पिक गतिविधिहरूको अभाव IA सँग सम्बन्धित छ [7]। थप रूपमा, एकल हुनुलाई दुबै सामाजिक नेटवर्क र अनलाइन गेमि with [सँग जोडिएको छ भनेर रिपोर्ट गरिएको छ।8]। शैक्षिक स्तर र मासिक आय आयामहरूको रूपमा, SA भएको व्यक्तिमा भर्खरै गरिएको अध्ययनले स्वास्थ्य आयाममा उल्लेखनीय भिन्नताहरू फेला पारे उनीहरूको पक्षमा कम आय र कम शिक्षा भएका व्यक्तिहरूको पक्षमा [9]। यस खोजीसँग अनुरूप, एक व्यवस्थित समीक्षाले शैक्षिक प्रदर्शन र IA को गंभीरता बीच महत्वपूर्ण सहसंबंध रिपोर्ट [10]। उमेरको सम्बन्धमा, भर्खरको समीक्षाले पत्ता लगायो कि समस्याग्रस्त इन्टरनेट प्रयोग किशोर र उदीयमान वयस्कहरू (19 बर्ष वा सो भन्दा बढि दुबै) सँग सान्दर्भिक छ [10], जबकि स्मार्टफोनको लत उमेर बढ्दै आएका वयस्कहरू (19 वर्ष र अधिक उमेर) को तुलनामा युवा किशोर किशोरीहरूमा अधिक प्रख्यात छ [11]। हालसालै गरिएको एउटा अध्ययनले देखाए कि महिलाको दैनिक उपयोग समय र पुरुषको तुलनामा स्मार्टफोनको लागि निर्भरता स्कोरको उच्च औसत छ।4]। चोई एट अल। (2015) रिपोर्ट गर्‍यो कि पुरुष लि gender्गसँग आईएको लागि सान्दर्भिक जोखिम कारक छ, र महिला लिंग SA का लागि [1]। प्रयोगको उद्देश्यको बारेमा, सामाजिक नेटवर्किworking एक उच्च स्मार्टफोन निर्भरतासँग बढी सम्बन्धित छ, अन्य मोबाइल टेलिफोन-सम्बन्धित कार्यहरूको तुलनामा [11]। IA को साथ व्यक्तिहरूमा, एन्डरसन एट अल। (2016) रिपोर्ट गर्‍यो कि पुरुष लि gender्ग अनलाइन पीसी गेमि withको साथ उल्लेखनीय रूपमा सम्बन्धित थियो [10].
मनोवैज्ञानिक पक्षहरूको सन्दर्भमा, डिप्रेसन र चिन्ताका साथ आईए र SA का सकारात्मक सम्बन्धहरू व्यापक रूपमा रिपोर्ट गरिएको छ [12,13]। भर्खरैका अध्ययनहरूले सुझाव दिएका छन कि इन्टरनेट र स्मार्टफोनको लत प्रयोगकर्ताको व्यक्तिगत संज्ञानात्मक-भावनात्मक र व्यवहार प्रोफाइलबाट उत्पन्न हुन सक्छ माध्यमको भन्दा [14,15,16]। भर्खरको अध्ययनले दुबै IA र SA मा समानुभूति र जीवन सन्तुष्टि को भूमिका अवलोकन गर्‍यो [17]। मनोचिकित्साको सम्बन्धमा, धेरै अध्ययनहरूले आईए, डिप्रेसन, र चिन्ता बीच सकरात्मक सहकार्यको रिपोर्ट गरे [18,19,20], जबकि हालसालैको एउटा अध्ययनले स्मार्टफोन प्रयोग र गम्भिरता, डिप्रेशन र चिन्ता बीचको सम्बन्धको रिपोर्ट गरेको छ [13]। त्यसकारण, IA, SA, र मानसिक स्वास्थ्य समस्याहरूको बिचको अन्तरसम्बन्ध ठ्याक्कै वर्णन गर्न आवश्यक छ। यसबाहेक, दुबै ओभरल्याप र IA र SA को बीच भिन्नता [16], त्यसोभए उठ्ने प्रश्न यो छ कि आईए र एसए व्याकुल जनसांख्यिकीय र सामाजिक आर्थिक कारकहरू समायोजन गरेपछि डिप्रेसन र चिन्ताको स्तरमा बढेकोसँग कसरी जोडिएको छ?
यो अस्पष्ट रहन्छ कि मानसिक स्वास्थ्य समस्याहरू इन्टरनेट र स्मार्टफोनमा अत्यधिक निर्भरताको कारण वा परिणामहरू हुन्। क्रस-अनुभागीय अध्ययनहरूले मानसिक स्वास्थ्य समस्याहरू, IA, र SA बीचको सम्बन्धहरू अनुसन्धान गर्न बहु प्रतिगमन विश्लेषणहरू प्रयोग गर्दछन् [21]। यद्यपि अवलोकनात्मक अध्ययनहरूमा, जुन यादृच्छिकरणको अभाव हो, बहु प्रतिगमन विश्लेषणको सीमितता हुन्छ, जस्तै अत्यधिक परिमाणको सम्भावना र कमजोर मानक त्रुटि जब असंख्य कोभेरियटहरू उपस्थित हुन्छन्, चयन पूर्वाग्रहको अतिरिक्त [22]। यसैले, व्यसनको प्रभावको अनुमान मात्र एक खास परिणाम जस्तै, उदासीनता र चिन्ताको परीक्षण गरेर, IA र SA सँग सम्बन्धित जनसांख्यिकीय र सामाजिक-आर्थिक कारकहरूको असंतुलनले पक्षपाती हुनेछ। यसबाहेक, कुनै अध्ययनले अझै इन्टरनेट र स्मार्टफोन प्रयोगकर्ताहरूको वातावरणीय संदर्भ र प्रयोगकर्ताहरूको मनोवैज्ञानिक प्रोफाइलहरू, IA र SA को उदासीनता र चिन्तामा समावेश सहितको सुविधाहरू अनुसार भिन्न प्रभावहरूको अनुसन्धान गर्न सकेको छैन। प्रोपेन्सिटी स्कोर मिलान (PSM) पर्यवेक्षण अध्ययनहरूमा चयन पूर्वाग्रह घटाउनको लागि एक लोकप्रिय दृष्टिकोण भएको छ [23,24]। यो कागजमा, हामीले PSA विश्लेषण लागू गर्‍यौं IA र SA को प्रभावहरू अन्वेषण र चिन्तामा, हाम्रो डेटामा चयन पूर्वाग्रह घटाउनको लागि। हामीले सेक्स, उमेर, शिक्षा, वैवाहिक स्थिति, र आम्दानीलाई असमर्थ चरको रूपमा छान्‍यौं, जुन हाम्रो अध्ययनमा IA र SA को साथ यी सामाजिक-परिमाण चरको सम्बद्धतालाई विचार गर्दै [9,25].
यस अध्ययनको मुख्य उद्देश्य आईए, एसए, र मुड स्थिति बीचको अन्तरसम्बन्धलाई जाँच्नु हो, जुन डिप्रेसन र चिन्ता हो, प्रोपेन्सिटी स्कोर मिलान विश्लेषण प्रयोग गरेर। दोस्रो, हामी कसरी डिप्रेसन र चिन्ताका प्रभावहरू IA र SA को बीचमा फरक हुन्छ भन्ने कुरा पत्ता लगाउन खोज्छौं।

 

 

2। सामग्री र विधिहरू

 

 

2.1। अध्ययन सहभागीहरू

कोरियामा क्याथोलिक विश्वविद्यालय, सियोल द्वारा आयोजित, 5003 कोरियाली वयस्कहरूको (19 aged 49 वर्ष पुरानो) अनलाइन बेनामी आत्म-निदान सर्वेक्षण प्रतिक्रियाहरू डाटा समावेश गर्दछ; र डिसेम्बर 2014 मा सेन्ट मेरी अस्पताल [26]। अध्ययन हेलसिंकीको घोषणापत्र अनुसार गरिएको थियो। कोरियाको क्याथोलिक विश्वविद्यालय, सियोलको संस्थागत समीक्षा बोर्डहरू; र सेन्ट मेरी अस्पतालले यो अध्ययनलाई अनुमोदन गर्‍यो। सबै सहभागीहरूलाई अध्ययनको बारेमा सूचित गरिएको थियो र लिखित सूचित सहमति प्रदान गर्नुभयो। सर्वेक्षणमा सहभागीलाई अनुसन्धान कम्पनीको एक प्यानलले भर्ती गरेको थियो र आत्म-रिपोर्ट प्रश्नावलीहरू कुनै क्षतिपूर्ति बिना इन्टरनेट मार्फत चलाइएको थियो। केवल 149 उत्तरदाताहरू, जसले स्मार्टफोन प्रयोग गरेनन्, बाहेक थिए। अन्तमा, हामी 4854 सहभागीहरूको डाटा विश्लेषण। अन्तिम नमूनामा, उमेरहरूलाई तीन वर्गमा वर्गीकृत गरिएको थियो: 30 (33.19%) मुनि, 30 – 39 (43.94%), र 40 – 49 (22.87%)। त्यहाँ 2573 पुरुषहरू (53.01%) र 2281 महिलाहरू (46.99%) थिए। सहभागीहरूको अतिरिक्त डेमोग्राफिक भेरिएबलहरू शिक्षा, वैवाहिक स्थिति, र आय हुन्।

 

 

2.2। उपायहरू

 

 

2.2.1। इन्टर्नेट लतको नाप

इन्टरनेट लतका लागि कोरियाली स्केल (के-स्केल) आईए मूल्या assess्कन गर्न कोरियामा विकसित गरिएको थियो र आन्तरिक स्थिरताको उच्च विश्वसनीयताका साथ कोरियाली जनसंख्यामा मान्य गरिएको छ [27]। K-Scale का लागि क्रोनबाचको अल्फा गुणांक 0.91 थियो [28]। यसमा सातवटा सब्सकलहरू र 40 आईटमहरू छन्, दैनिक जीवन गडबडी मापन, वास्तविकता परीक्षणको अशान्ति, स्वचालित लत विचार, भर्चुअल पारस्परिक सम्बन्ध, विचलित व्यवहार, फिर्ती, र सहिष्णुता। यो लिकर्ट प्रकार स्केल 1 (सबै होईन) बाट 4 (सँधै) मा सेट गरिएको छ। अघिल्लो रिपोर्ट अनुसार यो स्केल प्रयोग गरेर, सहभागीहरुलाई तीन समूहमा क्रमबद्ध गरिएको थियो: सामान्य, सम्भावित जोखिम, र उच्च जोखिम [29]। उच्च जोखिम समूह 70 वा अधिकको एक मानकीकृत स्कोरको रूपमा परिभाषित गरिएको थियो, दैनिक जीवन गडबडी, स्वचालित लत विचार, सहिष्णुता कारक, वा कम्तिमा कम्तिमा 70। सम्भावित जोखिम समूहलाई दैनिक जीवन गडबडी, स्वचालित लत विचार, सहिष्णुता कारक, वा कम्तिमा कम्तिमा 62 मा 63 वा अधिकको स्कोरको रूपमा परिभाषित गरिएको थियो। सामान्य प्रयोग समूहले ती संख्याहरू तल ती स्कोरहरू समावेश गर्‍यो। यस अध्ययनमा, IA समूहहरू संभावित जोखिम र उच्च जोखिम समूहहरू मिलेर बनेको थियो।

 

 

2.2.2। स्मार्टफोन लतको नाप

स्मार्टफोन्स एडिक्शन प्रॉनेनेस स्केल (K-SAS) प्रमाणीकरण गरीएको छ र व्यापक रूपमा SA को लागि स्क्रिन प्रयोग गरीन्छ [30]। यसले 15 वस्तुहरू समावेश गर्दछ जुन चार-पोइन्ट लिकर्ट प्रकारको व्याकुलतामा 1 (सबै होइन) बाट 4 (सँधै) मा दर्साइएको छ। प्रश्नहरूले तीन कारकहरू जाँच गर्‍यो: दैनिक जीवन अशान्ति, स्वचालित लत बिचार, र सहिष्णुता। K-SAS का लागि क्रोनबाचको अल्फा गुणांक 0.880 थियो [5].
यस स्केलको प्रयोग गरेर अघिल्लो रिपोर्टको आधारमा, हामीले सहभागीहरूलाई तीन समूहमा वर्गीकृत गर्न स्कोरहरू प्रयोग गर्‍यौं: सामान्य, सम्भावित जोखिम, र उच्च जोखिम [30]। उच्च जोखिम समूह परिभाषित गरीएको थियो 44 को स्कोर वा अधिक कुल, वा 15 को सब्सकोर हुनु वा दैनिक जीवन गडबडीमा 13 को सदस्यता सहित अधिक वा अधिक, दुबै स्वचालित लत विचार र सहिष्णुतामा। सम्भावित जोखिम समूह 41 वा अधिक कुल स्कोरमा, वा 15 वा अधिक दैनिक जीवन गडबडी कारकमा अधिकको रूपमा परिभाषित गरिएको थियो। सामान्य प्रयोग समूहले ती अंकहरू मुनि ती स्कोरहरू समावेश गर्दछ [30]। यस अध्ययनमा, स्मार्टफोन-लत समूह उच्च जोखिम र सम्भावित जोखिम समूहहरू मिलेर बनेको थियो।

 

 

2.2.3। मानसिक स्वास्थ्य समस्याहरूको मापन: डिप्रेसन र चिन्ता

एससीएल-एक्सएनयूएमएक्स-आर एक बहुआयामी प्रश्नावली हो जुन एक्सएनयूएमएक्स सब्सकल्सको मनोवैज्ञानिक र मनोवैज्ञानिक सुविधाहरूको दायरा पर्दाफास गर्न विकसित गरिएको छ: सोम्याइजेसन, जुनूनी, बाध्यकारी, पारस्परिक संवेदनशीलता, डिप्रेसन, चिन्ता, दुश्मनी, फोबिक चिन्ता, पागल विचार, र मनोविज्ञान [31]। SCL-90 ले 90 वस्तुहरू 5 पोइन्ट मापन गरीएको 0 सम्म (4 (अत्यन्त)) बाट 90 (चरम) सम्मिलित गर्दछ। कोरियन भाषामा SCL-0.76-R को परीक्षण – पुन: विश्वसनीयता डिप्रेशनको लागि 0.77 र चिन्ताको लागि 0.89 थियो। आन्तरिक स्थिरता डिप्रेशनको लागि 0.86 र चिन्ताको लागि XNUMX थियो [31]। उदासीनता र चिन्ता मानसिक रोगको लक्षण हो जुन IA र SA को साथ दृढ रूपमा सम्बन्धित छ [12,13]। यस अध्ययनमा स्क्रिनको लागि रुचिको विशिष्ट आयामहरू डिप्रेसन र चिन्ताको लागि SCL-90-R सबसेलहरू समावेश गर्दछ।

 

 

2.3। डाटा विश्लेषण

 

 

2.3.1। सांख्यिकीय परिभाषा

गरौं Zi

 

Ith विषय को लागी एक बाइनरी लत सूचक हुन; त्यो हो Zi=1 यदि ith विषय लत छ (आईए वा SA), र Zi=0 अन्यथा एक मानसिक समस्या को सम्भावित परिणाम (उदासीन वा चिन्ता) को रूप मा परिभाषित छ Yi(Zi। नोट गर्नुहोस् कि केवल एक सम्भावित परिणामहरू प्रत्येक विषयको लागि एकै समयमा अवलोकन गरिन्छ, त्यसैले प्रत्यक्ष गणना Yi(1)-Yi असम्भव छ। व्यक्तिगत प्रभावको सट्टामा, ब्याजको प्राथमिक प्यारामिटर व्यसनको जनसंख्यामा अपेक्षित लत प्रभाव हो

τ=E(Yi(1)-Yi(0)|
 
जबकि, को अनुमान τ

अझै पनी एक समस्या छ किनकि E(Yi(0)|Zi सीधा अनुमान गर्न सकिदैन। अवश्य पनि, अनियमित प्रयोगहरूमा, E(Yi(0)|Zi सन्तुष्ट छ, त्यसैले τ सजीलै अनुमान गर्न सकिन्छ। जे होस्, एक अवलोकन अध्ययन मा, भोली अनुमान τ पक्षपाती हुन सक्छ किनभने E(Yi(0)|Zi। यो छनौट पूर्वाग्रह समायोजन गर्न को लागी हामी covariates अवलोकन गर्न सक्छौं Xi जुन कुनै पनि लतद्वारा प्रभावित हुँदैन, र दिइएको कोभेरियटहरूको लागि Xi, सम्भावित परिणामहरू Yi(1), Yi शर्त लत सूचक भन्दा स्वतन्त्र छन् Zi. यसबाहेक, यदि सम्भावित नतिजा covariates मा सशर्त लत स्वतन्त्र छन् Xi, तिनीहरू पनि प्रक्षेपण स्कोर मा सशर्त लत स्वतन्त्र छन् P(Xi)= P(Zi=1|Xi[19]। को लागी PSM अनुमानकर्ता τ बन्छ

τPSM=EP(X)|Z=1

 

 

 

 

 

2.3.2। प्रोपेसिटी स्कोर अनुमान गर्दै

प्रोपेसिटी स्कोरहरू रसदको प्रतिगमन प्रयोग गरेर गणना गरिन्छ, एक मोडल एक लत देखा पर्ने सम्भावनाको पूर्वानुमान गर्न प्रयोग गरिन्छ 

लगP(Zi=1|Xi)

 

 

 
यस कागजमा, कोवर्टियसको रूपमा Xi

 

 

, हामी पाँच वर्गीकृत covariates विचार: सेक्स (1 = पुरुष र 2 = महिला), उमेर (1 = 20 – 29, 2 = 30 – 39), शिक्षा (3 = मध्यम स्कूल, 40 = स्कूल, र 49 = विश्वविद्यालय वा माथिको), वैवाहिक स्थिति (1 = एकल, 2 = सहवास, 3 = विवाहित, 1 = तलाक, र 2 = शोकित), र आय (3 = कम, 4 = मध्यम-निम्न, 5 = मध्य, 1 = मध्यम-उच्च, र 2 = उच्च)। मा खण्ड 1, यी covariates को साथसाथै परिणामहरू (डिप्रेसन वा चिन्ता) र लतलाई प्रभाव पार्न सक्छ। यसैले, प्रत्येक विषयको लागि, हामीले प्रोपेसिटी स्कोरहरू अनुमान गर्‍यौं; त्यो हो, अवशोषित हुने ससर्त सम्भावना अवलोकन गरिएको covariates [32].

 

 

2.3.3। मिलान विधिहरू अनुमानित प्रोभासिटी स्कोरको आधारमा

एकपटक प्रोपेसिटी स्कोरहरू अनुमान गरीए पछि, मिलान दुई समूहहरू बीचको भिन्नता समायोजन पछि उपचार प्रभावको अनुमान गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ [33]। मिलानको लक्ष्य एक मिल्दो नमूना उत्पादन गर्नु हो जुन अध्ययनको बिरामीको वितरणलाई सन्तुलनमा राख्छ र अवलोकन गरिएको नियन्त्रण समूहको सहारागतहरूसँग मेल खान्छ। यो समायोजन विधिले हामीलाई असमर्थ चरहरू नियन्त्रण गर्न अनुमति दिन्छ। यस अध्ययनमा, हामीले दुई व्यापक रूपमा प्रयोग हुने मिलान विधिहरू अप्टिमल र जेनेटिक मिलान [34].

 

 

2.3.4। प्रोपेन्सिटी स्कोर मिलान पछि मानसिक स्वास्थ्य समस्यामा लतको सम्बन्धको जोखिमको अनुमान।

प्रेपोसिटी स्कोर मिलान पछि अवलोकन गरिएको कोभेरियटहरू (उमेर, लि gender्ग, विवाह, आय, र शिक्षा) को उपयोग गरेर, हामीसँग अधिक सन्तुलित डाटासेट छ। मानसिक स्वास्थ्य समस्या (उदासीन वा चिन्ता) मोडल गर्न, हामीले मिलान गरिएको नमूनामा सामान्यीकृत रैखिक मोडेलहरू (GLMs) लागू गर्‍यौं। किनभने मानसिक स्वास्थ्य स्कोरहरू सकारात्मक र पक्षपातपूर्ण छन्, लग लि link्कको साथ गामा वितरण फिट गरिएको छ। गरौं Yi

 

ब्याज (डिप्रेशन वा चिन्ताको स्कोर) को परिणामको साथ मतलब μi, हामी covariates संग Gamma GLM फ्रेमवर्क प्रयोग गर्न सक्दछौं Xi:

 

लगμi=γT
 
 
मोडलिंग मार्फत, हामीले अनुमान गरेका छौं eγ

 

 

आईएए र SA को प्रत्येक covariate को लागि सापेक्ष जोखिम (समूह बीच एक अपेक्षित मतलब फरक) को रूपमा।

 

 

3। परिणामहरू

4854 सहभागीहरू बाहेक, 126 (2.60%) IA समूहमा समावेश गरिएको थियो र 652 (13.43%) SA समूहमा समावेश गरिएको थियो। तालिका 1 डिप्रेसन र चिन्ता स्कोरको वर्णनात्मक तथ्या .्क देखाउँदछ। IA र SA समूहहरूको औसत स्कोर डिप्रेशन र चिन्ता सामान्य प्रयोग (NU) समूहको भन्दा ठूलो हुन्छ।
तालिका 1। डिप्रेशन र चिन्ता स्कोरको वर्णनात्मक तथ्या .्क।
तालिका

 

 

3.1। प्रोपेसिटी स्कोर मिलान विधिको गुणस्तर

यद्यपि हामी यस अध्ययनको प्रश्नावलीहरुमा केवल केही covariates सर्त गर्दछौं, प्रोपेसिटी स्कोर मार्फत, हामीले भेट्यौं कि मिलान प्रक्रिया प्रत्येक covariate को वितरण सन्तुलित गर्न पर्याप्त थियो, तालिका 2 र तालिका 3। हामीले सीमान्त वितरणमा दूरीहरू मूल्याsed्कन गर्यौं Xi

 

 

 

। प्रत्येक covariate को लागी, हामी पूर्वाग्रह गणना; त्यो हो, व्यसन र सामान्य नमूनाको नमूना औसतमा भिन्नता। प्रोपेसिटी स्कोर मिलान लागू गर्नु अघि पूर्वाग्रहहरूलाई बेवास्ता गरिएन। जे होस्, प्रोपेसिटी स्कोर मिलान पछि, लत र सामान्य उपसमूह सबै covariates को लागी एक समान समान सीमान्तको वितरण थियो।
तालिका 2। आनुवांशिक र इष्टतम मिलान प्रयोग गरेर मूल नमूना र प्रोपेन्सिटी स्कोर मेल खाने नमूनामा IA र सामान्य प्रयोग समूहहरू बीच आधारभूत विशेषताहरूको औसत प्रतिशतको तुलना।
तालिका
तालिका 3। जेनेटिक र इष्टतम मिलान प्रयोग गरी सक्कली नमूना र प्रोपेसिटी स्कोर मेल खाने नमूनामा SA र सामान्य समूहहरू बीच आधारभूत विशेषताहरूको औसत प्रतिशतको तुलना।
तालिका

 

 

3.2। डिप्रेसन र चिन्तामा इन्टरनेट लतको प्रभाव

प्रोपेसिटी स्कोर मिलान प्रयोग गरेर प्राप्त डिप्रेशन र चिन्तामा आईएको प्रभावहरू रिपोर्ट गरिएका छन् तालिका 4। आनुवंशिक मिलानको माध्यमबाट 3846 1.207 नमूनाहरू चयनित थिए। आईए डिप्रेसनको अधिक जोखिमसँग सम्बन्धित थियो (सापेक्ष जोखिम १.२०95,%%% आत्मविश्वास अन्तराल १.१२––१.२ 1.128 २, र पी <०.०११) र चिन्ता (सापेक्ष जोखिम १.२1.292,%%% आत्मविश्वास अंतराल १.१–––१.0.001२, र p <०.०१)। यी सबै सापेक्ष जोखिम अनुपातहरू महत्त्वपूर्ण छ किनकि आत्मविश्वास अन्तरालले १ समावेश गर्दैन। इष्टतम मिलानको माध्यमबाट, २1.264२ नमूनाहरू चयनित थिए। आईए अधिक डिप्रेसन (सापेक्ष जोखिम १.२95,%%% आत्मविश्वास अंतराल १.१–––१.1.173,, र पी <०.०११) र चिन्ता (सापेक्ष जोखिम १.1.362०0.001,%%% आत्मविश्वास अंतराल १.१ – २–१.1, र पी ० ०.०११) सँग सम्बन्धित थियो। आनुवंशिक मिलान जस्तै, दुबैमा सापेक्ष जोखिम अनुपात, डिप्रेसन र चिन्ता, १ भन्दा ठूलो छ।
तालिका 4। प्रोपेसिटी स्कोर मिलानको आधारमा डिप्रेशन र चिन्तामा इन्टरनेट र स्मार्टफोनको लतको प्रभाव।
तालिका

 

 

3.3। डिप्रेसन र चिन्तामा स्मार्टफोनको लतको प्रभाव

प्रोपेसिटी स्कोर मिलान प्रयोग गरी डिप्रेसन र चिन्तामा SA का प्रभावहरू रिपोर्ट गरिएका छन् तालिका 4। आनुवंशिक मिलानको माध्यमबाट, 4516१। नमूनाहरू चयनित थिए। एसए डिप्रेसनको अधिक जोखिमसँग सम्बन्धित थियो (सापेक्ष जोखिम १.1.337,%%% आत्मविश्वास अन्तराल १.२ – –१.95,, र पी <०.०११) र चिन्ता (सापेक्ष जोखिम १.1.296०२,%%% आत्मविश्वास अंतराल १.1.378–––१.0.001०, र पी ० ०.०००१)। इष्टतम मिलानको माध्यमबाट, १1.402०95 नमूनाहरू चयनित थिए। एसए डिप्रेसनको अधिक जोखिमसँग सम्बन्धित थियो (सापेक्ष जोखिम १.1.355,%%% आत्मविश्वास अन्तराल १.1.450–––१.0.001०, ​​र पी <०.०११) र चिन्ता (सापेक्ष जोखिम १.1304०,%%% आत्मविश्वास अंतराल १.1.386–०–१.95०1.334, र पी ० ०.०००१)। यी सबै सापेक्ष जोखिम अनुपातहरू महत्वपूर्ण छन्।

 

 

3.4। डिप्रेसन र चिन्तामा इन्टर्नेट र स्मार्टफोनको लतको प्रभावमा फरक

दुबै आनुवंशिक र इष्टतम मिलानबाट डिप्रेशन र चिन्ताको लागि सापेक्ष जोखिम अनुपात IA को तुलनामा SA का लागि 10% बढी थियो। यसको मतलब SA लाई डिप्रेसन र चिन्ताको लागि IA भन्दा बढी जोखिम छ। ती आत्मविश्वास अन्तरालहरूले 1 समावेश गर्दैन, त्यसैले हामी भन्न सक्दछौं कि SA 34 – 44% अधिक मानसिक विकारको कारण हुन्छ।

 

 

4। छलफल

हाम्रो खोजहरू यो हो कि IA र SA दुबै डिप्रेसन र चिन्तामा महत्त्वपूर्ण प्रभाव पार्दछ, प्रोपेन्सिटी स्कोर मिलान प्रयोग गरेर कन्फाउन्डरहरू नियन्त्रण गरे पनि। महामारी विज्ञान अध्ययनले आईएमा उदासीनताको उच्च व्याप्ति अनुमान गरेको छ [35,36]। धेरै क्रस-अनुभागीय अध्ययनहरूले रिपोर्ट गरे कि IA वा SA भएका व्यक्तिहरूले सामान्य प्रयोगकर्ताहरूको तुलनामा उदासी र चिन्ताको उच्च स्तर देखाए [13,37]। हालको अध्ययनमा, हाम्रो नतीजाले डिप्रेसन र चिन्ता विकासमा आईए र SA को भूमिका देखाउँदछ। हालका खोजीहरूका लागि केहि सम्भावित स्पष्टीकरणहरू छन्। पहिलो, इन्टरनेट र स्मार्टफोनको लत प्रयोगले पारस्परिक समस्याहरू बढाउन सक्दछ, जुन डिप्रेसन र चिन्तासँग सम्बन्धित छ, जस्तै पारिवारिक कलह, अफ-लाइन सम्बन्धको अभाव, र साइबरस्पेसमा स्वीकृतिको बढि आवश्यकता। दोस्रो, फिर्ती लक्षण IA र SA मा मनोवैज्ञानिक पैटर्नको रूपमा प्रस्तावित छन्, पदार्थ दुरुपयोग विकारहरूको तुलना [5]। जब उनीहरूसँग पीसी वा स्मार्टफोनमा पहुँच हुँदैन, IA वा SA भएका व्यक्तिहरू चिन्तित हुन सक्छन्, र त्यस्ता नकारात्मक भावनाहरूबाट बच्नको लागि इन्टरनेट वा स्मार्टफोन प्रयोग गर्ने इच्छा [38]। अर्को सम्भावित व्याख्या यो हो कि अन्य लत पदार्थहरू जस्तो कि मदिरा र निकोटीन विपरीत, इन्टरनेट र स्मार्टफोन्स ओभर-प्रयोगकर्ताहरूले दैनिक जीवनमा उनीहरूको अत्यधिक प्रयोगको बारेमा उपकरणहरूमा निःशुल्क र लचिलो पहुँचको कारण थोरै अन्तरदृष्टि हुन सक्छ [3], उनीहरूलाई समस्याको व्यवहारको स as्केतको सट्टा चिन्तितको रूपमा उनीहरूको अत्यधिक प्रयोगको अनुभव बनाउन [39]। अर्को चाखलाग्दो खोजी यो थियो कि SA ले IA भन्दा डिप्रेशन र चिन्तामा कडा प्रभाव पार्दछ। यसले हामीलाई अनुमान लगाउँछ कि IA र SA का मानसिक स्वास्थ्य समस्याहरूमा फरक प्रभाव छ। यस खोजको लागि धेरै सम्भावित स्पष्टीकरण हुन सक्छ। पहिले, मिडियाका विशेषताहरूलाई विचार गर्दा, यो अत्यधिक स्मार्टफोनको उपयोगको लागि उपकरणको स्वभावको बानीबाट विकसित हुन सजिलो हुन्छ किनकि यसको वायरलेस नेटवर्कमा उच्च पहुँचको कारण र बारम्बारका सूचनाहरूको 24 h [39]। दोस्रो, वातावरणीय कारकहरूको सम्बन्धमा, यो खोजले पीसीबाट स्मार्टफोनमा दैनिक जीवन औसतको मौलिक परिवर्तन प्रतिबिम्बित गर्न सक्दछ। व्यक्तिले जटिल कामको लागि पीसी इन्टरनेटको प्रयोग गर्न सक्दछ र स्मार्टफोनका साथ अन्य दैनिक कार्यहरू गर्न सक्दछ, जसले श्रम उत्पादकत्वमा कमी गर्दछ र तनावको उच्च तह [40]। अन्तमा, SA संग व्यक्तिहरूले सम्बन्धहरू कायम गर्न स्मार्टफोनहरू प्रयोग गर्न सक्दछन् र अनलाइन सामाजिक नेटवर्कको साथ सम्बन्धको भावना [41], हराएको डर र जडान गुमेको डरमा अग्रणी गराउँदछ, जबकि उच्च स्मार्टफोन प्रयोगको ट्रिगर गर्दै [42].
यो अध्ययनले सम्पूर्ण जनसंख्यामा भएका निष्कर्षहरूलाई सामान्यीकरण गर्न धेरै सीमितताहरू छ, जस्तै डाटा सीमाको क्रस-अनुभागीय प्रकृति र इन्टरनेट र स्मार्टफोनको लत, उदासीनता, र चिन्ता बीचको कारक अनुमानको व्याख्या। प्रोपेन्सिटी मिलानको सीमितता र आवश्यकताहरू पनि छन्। प्रमुख सीमा यो हो कि प्रोपेन्सिटी स्कोरहरू केवल मनाइएको कन्फाउन्डरहरूद्वारा मात्र नियन्त्रण गर्न सक्छ [43]। असुरक्षित कन्फाउन्डरहरूको सम्भावना रहन सक्छ, सामान्यीकरणको लागि अध्ययन खोजीलाई सीमित गर्दै। यसका अतिरिक्त, किनकि यस अध्ययनका सबै अवलोकनकर्ता कन्फाउन्डरहरूलाई क्लासिकिकल चरको रूपमा संकलन गरिएको थियो, पीएसएम मोडेल बनाउँदा सूचना गुम्न सक्दछ। त्यसकारण हाम्रो खोजहरूलाई सावधानीपूर्वक व्याख्या गरिनु पर्छ। जे होस्, मिलानको मजबूत परिणामहरू प्राप्त गर्न, हामीले दुई मेल खाने विधिहरू, आनुवंशिक मिलान र अनुकूलन मिलानलाई विचार गर्‍यौं। विशेष गरी, आनुवंशिक मिलानले आनुवंशिक खोज एल्गोरिथ्म प्रयोग गर्दछ, त्यसैले यसको प्रक्रिया कम जानकारीको कम हानि संग एक राम्रो मिल्दो समाधान पाउन सक्छ [44]। अन्तमा, डिप्रेसन र चिन्ताको लक्षणको आकलन SQL-90-R प्रयोग गरेर आत्म-रिपोर्ट मनोवैज्ञानिक लक्षण उपायद्वारा गरिएको थियो। मानसिक स्वास्थ्य समस्याहरू अधिक सटीक र स्थिर रूपमा मुल्या .्कन गर्न। क्लिनीशियन द्वारा एक संरचित साक्षात्कार अधिक अध्ययन मा आयोजित गरिनु पर्छ।

 

 

5। निष्कर्ष

यस अध्ययनमा हामीले अनुसन्धान गर्यौं कि कसरी IA र SA ले मानसिक स्वास्थ्य समस्याहरू, उदासीनता र चिन्तालाई प्रभाव पार्दछ। हाम्रो ज्ञानको सबै भन्दा राम्रो गर्न, यो पहिलो अध्ययन हो IA, SA र साइकोपैथोलजी बीचको सम्बन्धको अनुमान क्रस-सेक्शनल डाटाबाट प्रोपेन्सिटी मिल्दो स्कोर विधि प्रयोग गरेर, र IA र SA बीचको साइकोपैथोलजीमा भिन्न प्रभावको अन्वेषण गर्न। अन्तमा, हाम्रो अन्वेषणहरूले पत्ता लगाउँछ कि IA र SA दुबै डिप्रेसन र चिन्ताको खतरा बढाउँदछ। थप रूपमा, SA ले IA को तुलनामा उदासिनता र चिन्तासँग एक कडा सम्बन्ध देखायो।
यी निष्कर्षको एक प्रभाव यो हो कि समस्याग्रस्त स्मार्टफोन प्रयोगको साथ व्यक्तिहरूलाई मानसिक स्वास्थ्य समस्याहरूको लागि राम्ररी अनुगमन गरिनु पर्छ, जसले एसएको प्री-क्लिनिकल स्तरमा लक्षित रोकथाम र व्यवस्थापन नीतिहरू स्थापना गर्ने आवश्यकतालाई प्रकाश पार्दछ। थप सम्भावित अध्ययनहरूले आईए, एसए, र मानसिक स्वास्थ्य समस्याहरूको बीचको सम्बन्धका कारणहरू पत्ता लगाउनुपर्दछ र आईए र एसएका विभेदकारी कारकहरू पहिचान गर्नुपर्दछ।

 

 

लेखक योगदान

D.-JK र DL प्रयोगको अवधारणा र डिजाईन; HMJ डाटा विश्लेषण; Y.-JK ले कागज लेख्यो। YL ले डेटा संग्रहको पर्यवेक्षण गर्‍यो। सबै लेखकहरूले पाण्डुलिपिको विकासमा योगदान पुर्‍याए, यसलाई आलोचनात्मक रूपमा संशोधन गरे, र अन्तिम पाण्डुलिपिलाई अनुमोदन गरे।

 

 

Acknowledgments

यो काम कोरियाको राष्ट्रिय अनुसन्धान फाउण्डेशन (अनुदान नम्बर 2014M3C7A1062894, 2014M3C7A1062896) द्वारा अनुदान द्वारा समर्थित थियो।

 

 

चासोको विवाद

लेखकहरूले ब्याजको कुनै विवादको घोषणा गरेनन्।

 

 

सन्दर्भ

  1. चोई, एस-डब्ल्यू; किम, डी-जे ;; चोई, J.-S ;; आह, एच; चोई, E.-J ;; गीत, W.-Y ;; किम, एस; Youn, H. जोखिम र सुरक्षा कारकहरूको तुलना स्मार्टफोनको लत र इन्टरनेट लतसँग सम्बन्धित। जे। बिभाव। लत 2015, 4, 308-314। [Google विद्वान] [CrossRef] [पबमेड]
  2. 2016 इन्टरनेट निर्भरतामा सर्वेक्षण; विज्ञान, आईसीटी र भविष्य योजना मन्त्रालय: सियोल, कोरिया, 2017।
  3. ली, वाई-के ;; चांग, ​​सी-टी ;; लिन, वाई; चेng्ग, Z.-H. स्मार्टफोन उपयोगको अन्धकार पक्ष: मनोवैज्ञानिक लक्षण, बाध्यकारी व्यवहार र टेक्नोस्ट्रेस। कम्प्युट हम। व्यवहार। 2014, 31, 373-383। [Google विद्वान] [CrossRef]
  4. ली, KE; किम, एस-एच; हा, T.-Y ;; यू, वाई-एम ;; हान, जे-जे ;; जंग, J.-H ;; जंग, J.-Y. स्मार्टफोनको प्रयोगमा निर्भरता र कोरियामा यसको चिन्ताको साथ। सार्वजनिक स्वास्थ्य प्रतिनिधि 2016, 131, 411-419। [Google विद्वान] [CrossRef] [पबमेड]
  5. किम, डी; चुंग, वाई ;; ली, J.; किम, M ;; ली, वाई; काang्ग, E ;; केम, सी ;; नम, जे वयस्कहरूको लागि स्मार्टफोनको लत सर्वव्यापता स्केलको विकास: सेल्फ-रिपोर्ट। कोरियाली जे कौन्स। 2012, 13, 629-644। [Google विद्वान]
  6. Kwon, M ;; ली, J.-Y ;; वोन, W.-Y ;; पार्क, J.-W ;; न्यूनतम, J.-A ;; Hahn, C ;; गु, एक्स; चोई, J.-H ;; किम, D.-J. स्मार्टफोन लत स्केल (SAS) को विकास र प्रमाणीकरण। कृपया एक 2013, 8, E56936। [Google विद्वान] [CrossRef] [पबमेड]
  7. Kuss, DJ; ग्रिफिथ, एमडी; कार्ला, एल .; बिलियक्स, जे इन्टरनेट लत: गत दशकको लागि एपिडेमोलोजिकल अनुसन्धानको एक व्यवस्थित समीक्षा। Curr। फार्म। Des। 2014, 20, 4026-4052। [Google विद्वान] [CrossRef] [पबमेड]
  8. Andreassen, CS; बिलियक्स, जे।; ग्रिफिथ्स, MD; कुस, डीजे; डिमेट्रोभिक्स, Z ;; मज्जोनी, ई ;; Pallesen, एस सामाजिक मिडिया र भिडियो गेम को व्यसन उपयोग र मनोवैज्ञानिक विकार को लक्षण बीचको सम्बन्ध: एक ठूलो स्तर को क्रस-अनुभागीय अध्ययन। साइकोल। लत व्यवहार। 2016, 30, 252। [Google विद्वान] [CrossRef] [पबमेड]
  9. Aljomaa, SS; कुदाह, एमएफए; अल्बर्सन, छ; बखिएट, SF; अब्दुल्लाजबार, एएस स्मार्टफोनको लत केहि विश्वविद्यालयको विद्यार्थीहरु बीचको भ्यारीएबलको प्रकाशमा कम्प्युट हम। व्यवहार। 2016, 61, 155-164। [Google विद्वान] [CrossRef]
  10. एन्डरसन, EL; स्टीन, E ;; Stavropoulos, V. ईन्टरनेट प्रयोग र समस्यापूर्ण इन्टर्नेट प्रयोग: किशोरावस्था र उदासीन वयस्कतामा अनुदैर्ध्य अनुसंधान प्रवृत्तिको व्यवस्थित समीक्षा। इन्ट J. Adolesc। युवा 2017, 22, 430-454। [Google विद्वान] [CrossRef]
  11. हौग, एस ;; कास्ट्रो, आरपी; Kwon, M ;; फिलर, ए; Kowatsch, T .; स्काउब, MP स्मार्ट फोन प्रयोग र स्विजरल्याण्डका युवाहरूमा स्मार्टफोनको लत। जे। बिभाव। लत 2015, 4, 299-307। [Google विद्वान] [CrossRef] [पबमेड]
  12. को, सी-एच ;; येन, J.-Y ;; येन, सी-एफ ;; चेन, सी-एस ;; चेन, सी- सी। इन्टर्नेट लत र मनोचिकित्सक डिसअर्डर बीचको सम्बन्ध: साहित्यको समीक्षा। युरो। मनोचिकित्सा 2012, 27, 1-8। [Google विद्वान] [CrossRef] [पबमेड]
  13. डिमिर्सी, K ;; Akgönül, M ;; अक्पिनार, ए स्मार्टफोनको सम्बन्धले निद्राको गुणस्तर, डिप्रेशन र विश्वविद्यालयका विद्यार्थीहरूमा चिन्ताका साथ गहनता प्रयोग गर्दछ। जे। बिभाव। लत 2015, 4, 85-92। [Google विद्वान] [CrossRef] [पबमेड]
  14. ब्राण्ड, एम; युवा, KS; लाइयर, सी ;; Wölfling, K ;; पोटेन्जा, MN विशिष्ट इन्टरनेट-प्रयोग विकारहरूको विकास र मर्मत सम्बन्धी मनोवैज्ञानिक र न्युरोबियोलोजिकल विचारहरू एकीकृत गर्दै: व्यक्तित्व-प्रभाव-अनुभूति-कार्यान्वयन (I-PACE) मोडेलको अन्तर्क्रिया। न्यूरोसी। बायोभव। Rev. 2016, 71, 252-266। [Google विद्वान] [CrossRef] [पबमेड]
  15. किम, वाई-जे ;; किम, डी-जे ;; चोई, जे इन्टरनेट लत को संज्ञानात्मक dysregulation र यसको न्यूरोबायोलॉजिकल सहसंबंध। अगाडि बायोस्सी (एलिट एड) 2017, 9, 307-320। [Google विद्वान]
  16. लाचमान, बी ;; ड्यूक, É .; Sariyska, आर ;; मोन्ट्याग, सी। स्मार्टफोन र / वा इन्टरनेट को को आदी छ? साइकोल। पप मिडिया कल्ट। 2017। [Google विद्वान] [CrossRef]
  17. लाचमान, बी ;; सिन्डर्मन, सी ;; Sariyska, RY; लुओ, आर; मेलचेर्स, MC; बेकर, बी।; कूपर, AJ; मोन्ट्याग, सी। इन्टरनेट र स्मार्टफोन प्रयोग डिसअर्डरमा समानुभूति र जीवन सन्तुष्टि को भूमिका। अगाडि साइकोल। 2018, 9, 398। [Google विद्वान] [CrossRef] [पबमेड]
  18. बन्जानिन, N ;; बन्जानिन, N ;; डिमिट्रिजेभिक, I ;; पेन्टिक, I. इन्टरनेट प्रयोग र उदासीनता बीचको सम्बन्ध: शारीरिक मनोदशा oscillations, सामाजिक नेटवर्किंग र अनलाइन लत व्यवहार व्यवहारमा ध्यान दिनुहोस्। कम्प्युट हम। व्यवहार। 2015, 43, 308-312। [Google विद्वान] [CrossRef]
  19. आकिन, ए; ईस्केन्डर, एम। इन्टरनेट व्यसन र उदासीनता, चिन्ता र तनाव। इन्ट अनलाइन जे। शिक्षा विज्ञान 2011, 3, 138-148। [Google विद्वान]
  20. Ostovar, S ;; अल्लाहियार, एन ;; अमीनपुर, एच; मोआफियन, एफ; न, MBM; ग्रिफिथ्स, एमडी इन्टरनेट व्यसन र यसको मनोवैज्ञानिक जोखिम (डिप्रेसन, चिन्ता, तनाव र एकाकीपन) ईरानी किशोर र युवा वयस्कहरूको बीचमा: क्रस-अनुभागीय अध्ययनमा संरचनात्मक समीकरण मोडेल। इन्ट J. Ment। स्वास्थ्य लत 2016, 14, 257-267। [Google विद्वान] [CrossRef]
  21. चेउung्ग, LM; हongक Kongमा चिन्ता गर्ने किशोर किशोरीहरूमा निन्द्रामा अनिद्रा र इन्टर्नेटको लतको असर वा W्ग, WS: अन्वेषण क्रस-अनुभागीय विश्लेषण। J. निद्रा Res 2011, 20, 311-317। [Google विद्वान] [CrossRef] [पबमेड]
  22. Cepeda, MS; बोस्टन, आर ;; फरार, जेटी; स्ट्रोम, BL प्रोपेसिटी स्कोरको विरूद्ध लजिस्टिक रिग्रेसनको तुलना जब घटनाहरूको संख्या कम हुन्छ र त्यहाँ धेरै कन्फाउन्डरहरू हुन्छन्। म J. Epidemiol 2003, 158, 280-287। [Google विद्वान] [CrossRef] [पबमेड]
  23. अस्टिन, पीसी 1996 र 2003 को बिच मेडिकल साहित्यमा प्रोपेसिटी-स्कोर मिल्दोको महत्वपूर्ण मूल्या .्कन। स्ट्याट मेड। 2008, 27, 2037-2049। [Google विद्वान] [CrossRef] [पबमेड]
  24. अस्टिन, पीसी; ग्रूटेंडरस्ट, पी।; एन्डरसन, जीएम उपचार र उपचार नगरिएका विषयहरूमा मापन भ्यारीएबलहरू सन्तुलन गर्न विभिन्न प्रक्षेपण स्कोर मोडेलहरूको क्षमताको तुलना: एक मोन्टे कार्लो अध्ययन। स्ट्याट मेड। 2007, 26, 734-753। [Google विद्वान] [CrossRef] [पबमेड]
  25. मल्लर, KW; Glaesmer, H ;; Brähler, E ;; वुफलिling, के।; Beutel, ME सामान्य जनसंख्या मा ईन्टरनेट व्यसनको व्यापकता: एक जर्मन जनसंख्या-आधारित सर्वेक्षणबाट परिणाम। व्यवहार। Inf टेक्नोल। 2014, 33, 757-766। [Google विद्वान] [CrossRef]
  26. Rho, MJ; ली, एच; ली, T.-H ;; चो, एच; जंग, D ;; किम, डी-जे ;; चोई, IY जोखिम कारकहरू इन्टरनेट गेमि Dis डिसअर्डरका लागि: मनोवैज्ञानिक कारकहरू र इन्टरनेट गेमि Charac विशेषताहरू। इन्ट J. वातावरण। Res सार्वजनिक स्वास्थ्य 2018, 15, 40। [Google विद्वान] [CrossRef] [पबमेड]
  27. राष्ट्रिय सूचना सेवा एजेन्सी। वयस्कहरूको लागि इन्टरनेट लत प्रवर्तनता स्केलको एक अध्ययन; राष्ट्रिय सूचना सेवा एजेन्सी: सियोल, कोरिया, 2005। [Google विद्वान]
  28. किम, डी। इन्टरनेट एडिक्शन सर्वव्यापता स्केलको फलो अप स्टडी; डिजिटल अवसर र प्रचारको लागि कोरिया एजेन्सी: सियोल, कोरिया, 2008; अनलाइन उपलब्ध: http://www.nia.or.kr/site/nia_kor/ex/bbs/View.do?cbIdx=39485&bcIdx=277&parentSeq=277 (8 मई 2008 मा पहुँचिएको)।
  29. किम, डी- I ;; चुंग, वाई-जे ;; ली, E.-A ;; किम, डी-एम ;; चो, Y.-M. इन्टर्नेट एडिक्शन सर्वनासे स्केल-छोटो फारमको विकास (KS स्केल)। कोरियाली जे कौन्स। 2008, 9, 1703-1722। [Google विद्वान]
  30. राष्ट्रिय सूचना सेवा एजेन्सी। युवा र वयस्कहरूको लागि कोरियाली स्मार्टफोन लत प्रवृत्ति मापनको विकास; राष्ट्रिय सूचना सेवा एजेन्सी: सियोल, कोरिया, 2011; pp। 85 – 86। [Google विद्वान]
  31. किम, KI ;; किम, JW कोरिया III मा लक्षण चेकलिस्ट 90-R को मानकीकरण अध्ययन। चिन्ता स्वास्थ्य Res 1984, 2, 278-311। [Google विद्वान]
  32. हेक्म्यान, जे।; स्मिथ, जे। सामाजिक प्रयोगहरूको लागि केस का आकलन गर्दै। J. Econ। ब्यक्ति 1995, 9, 85-110। [Google विद्वान] [CrossRef]
  33. Caliendo, M ;; कोपेनिग, एस प्रोपेसिटी स्कोर मिलानको कार्यान्वयनको लागि केहि व्यावहारिक मार्गदर्शन। J. Econ। Surv। 2008, 22, 31-72। [Google विद्वान] [CrossRef]
  34. Sekhon, JS; हीरा, ए आनुवंशिक मिलान कारण प्रभावको अनुमान, अप्रकाशित पांडुलिपि। राजनीतिक विधिगत वार्षिक बैठकमा प्रस्तुत गरियो, तल्लाहसी, एफएल, संयुक्त राज्य अमेरिका, जुलाई 2005। [Google विद्वान]
  35. घासेमजादेह, एल ;; शाहर्रे, M ;; मोरादी, ए ईन्टरनेट व्यसनको व्याप्ति र ईरानी हाई स्कूलमा ईन्टरनेट व्यसनी र गैर-लतको तुलना। साइबरप्सोल। व्यवहार। 2008, 11, 731-733। [Google विद्वान] [CrossRef] [पबमेड]
  36. येन, J.-Y ;; को, सी-एच ;; येन, सी-एफ ;; Wu, H.-Y ;; याang्ग, एम- जे। इन्टरनेट व्यसन को Comorbid मनोचिकित्सा लक्षण: ध्यान घाटा र hyperactivity डिसअर्डर (ADHD), डिप्रेसन, सामाजिक फोबिया, र दुश्मनी। J. Adolesc। स्वास्थ्य 2007, 41, 93-98। [Google विद्वान] [CrossRef] [पबमेड]
  37. टोनिओनी, एफ।; मज्जा, M ;; अटोलो, जी ;; क्यापेलुति, आर; क्याटालानो, भि।; मारानो, G ;; फिमाना, V ;; मोस्चेट्टी, सी ;; Alimonti, एफ।; लुसियानी, एम। के इन्टरनेट लत एक मनोवैज्ञानिक स्थिति पैथोलॉजिकल जुवा भन्दा फरक छ? जे। लत व्यवहार। 2014, 39, 1052-1056। [Google विद्वान] [CrossRef] [पबमेड]
  38. कुस, डीजे; ग्रिफिथ्स, एमडी अनलाइन सामाजिक नेटवर्किंग र लत — मनोवैज्ञानिक साहित्यको समीक्षा। इन्ट J. वातावरण। Res सार्वजनिक स्वास्थ्य 2011, 8, 3528-3552। [Google विद्वान] [CrossRef] [पबमेड]
  39. Oulasvirta, A ;; रट्टनबरी, टि।; मा, एल ;; रायता, ई। आदतहरूले स्मार्टफोन प्रयोग अधिक व्यापक बनाउँदछ। Pers सर्वव्यापी कम्प्यूट 2012, 16, 105-114। [Google विद्वान] [CrossRef]
  40. ड्यूक, É .; मोन्ट्याग, सी। स्मार्टफोनको लत, दैनिक अवरोधहरू र स्वयं रिपोर्ट गरिएको उत्पादकता। लत व्यवहार। रिप 2017, 6, 90-95। [Google विद्वान] [CrossRef] [पबमेड]
  41. कुस, डीजे; ग्रिफिथ्स, MD सामाजिक नेटवर्किंग साइटहरू र लत: दस पाठ सिके। इन्ट J. वातावरण। Res सार्वजनिक स्वास्थ्य 2017, 14, 311। [Google विद्वान] [CrossRef] [पबमेड]
  42. ओबर्सेट, यु; Wegmann, E ;; Stodt, B ;; ब्राण्ड, एम; चमारो, ए किशोर-किशोरीहरूमा भारी सामाजिक नेटवर्कि fromको नकरात्मक नतिजा: हराउने डरको मध्यस्थ भूमिका। J. Adolesc। 2017, 55, 51-60। [Google विद्वान] [CrossRef] [पबमेड]
  43. जोफे, MM; रोजेनबम, PR आमन्त्रित टिप्पणी: प्रोपेन्सिटी स्कोर। म J. Epidemiol 1999, 150, 327-333। [Google विद्वान] [CrossRef] [पबमेड]
  44. हीरा, A ;; Sekon, J. आनुवंशिक मिलान कारण परिणामहरू अनुमान गर्न: अवलोकन अध्ययनमा सन्तुलन प्राप्त गर्ने नयाँ विधि। Rev. Econ। स्ट्याट 2013, 95, 932-945। [Google विद्वान] [CrossRef]