Problematisch internetgebruik en immuunfunctie (2015)

PLoS One. 2015 Aug 5; 10 (8): e0134538. doi: 10.1371 / journal.pone.0134538.

Reed P1, Vile R1, Osborne LA2, Romano M3, Truzoli R3.

Abstract

Problematisch internetgebruik is in verband gebracht met een verscheidenheid aan psychologische comorbiditeiten, maar de relatie met lichamelijke ziekten heeft niet dezelfde mate van onderzoek gekregen. Het huidige onderzoek onderzocht 505-deelnemers online, en vroeg naar hun niveaus van problematisch internetgebruik (Internet Addiction Test), depressie en angst (Hospital Angst en Depression Scales), sociaal isolement (UCLA Loneliness Questionnaire), slaapproblemen (Pittsburgh Sleep Quality Index) en hun huidige gezondheid - Algemene gezondheidsvragenlijst (GHQ-28) en de vragenlijst voor immuniteitsfuncties. De resultaten toonden aan dat rond 30% van de steekproef lichte of slechtere niveaus van internetverslaving vertoonde, zoals gemeten door de IAT. Hoewel er verschillen waren in de doeleinden waarvoor mannen en vrouwen internetten, waren er geen verschillen in niveaus van problematisch gebruik tussen geslachten. De internetproblemen waren sterk gerelateerd aan alle andere psychologische variabelen zoals depressie, angst, sociaal isolement en slaapproblemen. Internetverslaving was ook geassocieerd met een verminderde zelfgerapporteerde immuunfunctie, maar niet met de mate van algemene gezondheid (GHQ-28). Deze relatie tussen problematisch internetgebruik en verminderde immuunfunctie bleek onafhankelijk te zijn van de impact van de comorbiditeiten. Er wordt gesuggereerd dat de negatieve relatie tussen het niveau van problematisch internetgebruik en de immuunfunctie kan worden gemedieerd door stressniveaus die door dergelijk internetgebruik worden veroorzaakt, en daaropvolgende sympathische zenuwactiviteit, die verband houdt met immuunonderdrukkers, zoals cortisol.

Citation: Reed P, Vile R, Osborne LA, Romano M, Truzoli R (2015) Problematisch internetgebruik en immuunfunctie. PLoS ONE 10 (8): e0134538. doi: 10.1371 / journal.pone.0134538

Editor: Antonio Verdejo-García, Universiteit van Granada, SPANJE

ontvangen: December 3, 2014; Aanvaard: Juli 10, 2015; Gepubliceerd: 5 Augustus 2015

Copyright: © 2015 Reed et al. Dit is een open access-artikel dat wordt verspreid onder de voorwaarden van de Creative Commons Attribution License, die onbeperkt gebruik, distributie en reproductie in elk medium mogelijk maakt, op voorwaarde dat de originele auteur en bron worden gecrediteerd

Beschikbaarheid van data: Vanwege de ethische eisen die worden gesteld aan de vrijgave van elektronisch verzamelde gegevens door het Department of Psychology Ethics Committee, kunnen we de dataset niet online beschikbaar stellen, maar we zijn erg blij deze gegevens te kunnen leveren aan iedereen die het wil zien, door contact op te nemen met Professor Phil Reed om [e-mail beveiligd].

financiering: De auteurs hebben geen ondersteuning of financiering om te rapporteren.

Concurrerende belangen: De auteurs hebben verklaard dat er geen concurrerende belangen bestaan.

Introductie

Overmatig of onaangepast gebruik van internet (of problematisch internetgebruik) is door sommigen als een probleem voor bepaalde groepen personen [1,2], en de noodzaak van verder onderzoek naar de vraag of een internetverslavingstoornis (IAD) een bruikbaar concept is, is gesuggereerd [1,3]. Personen die problemen melden met betrekking tot hun internetgebruik merken een aantal bijbehorende symptomen op, zoals: grote verstoring van hun werk en sociale relaties [4,5,6], en negatief effect wanneer gescheiden van internet [7]. Schattingen van de prevalentie van problematisch internetgebruik in de algemene populatie variëren tussen 2% en 8%, en variëren tot 20% in jongere monsters [3, 8-10], hoewel deze cijfers moeilijk exact te interpreteren zijn vanwege de verschillende definities van 'problematisch internetgebruik' of 'internetverslaving' die worden gebruikt.

Degenen die problematisch internetgebruik melden, melden ook een breed scala aan bijbehorende psychologische en sociale problemen [10-12]. Psychologische comorbiditeiten waarvan is vastgesteld dat personen die melding maken van problematisch internetgebruik, blijken te zijn: angst [7,13,14], attention-deficit hyperactivity disorder [15], autismespectrumstoornissen [7,16], depressie [13-15, 17], impulsdysregulatie en vijandigheid [18-20] en schizofrenie [7,21]. Sociale angststoornis [18] en eenzaamheid [22], zijn ook zeer vaak geassocieerd met IAD. Bovendien, hoge niveaus van levensbelasting [23] en sociale isolatie [22, 24-26], en een lagere kwaliteit van leven [24,27], worden genoemd door degenen die problematisch internetgebruik melden

Problematisch hoge niveaus en soorten internetgebruik zijn ook geassocieerd met neurologische veranderingen [28,29]. Steeds meer onderzoek suggereert dat problematisch internetgebruik, net als andere gedragsverslavingen, geassocieerd is met afwijkingen in het dopaminerge systeem [30,31], en met verhoogde sympathische zenuwactiviteit [32,33], waarvan ook is aangetoond dat ze aan elkaar gerelateerd zijn [34].

In tegenstelling tot de groeiende literatuur over de psychologische en neurologische correlaten van IAD, zijn er weinig onderzoeken geweest naar de impact van problematisch internetgebruik op de lichamelijke gezondheid. Er is een verband vastgesteld tussen gestoorde slaap en zwaar internetgebruik [35,36], evenals een verband tussen problematisch internetgebruik en een slecht voedingspatroon [37] resulterend in gewichtsproblemen, zoals obesitas [38]. Sommige onderzoeken hebben associaties gevonden tussen problematisch internetgebruik en zelfgerapporteerde gezondheidsgerelateerde kwaliteit van leven, een concept gerelateerd aan ziekte, hoewel opgemerkt moet worden dat er zeer weinig dergelijke demonstraties zijn en dat er verschillen zijn in deze literatuur [39,40]. Zo blijkt gezondheidsgerelateerde kwaliteit van leven, gemeten met de SF-36, te correleren met problematisch internetgebruik, hoewel de kwaliteit van leven niet correleert met de tijd die ik heb doorgebracht met internet [40]. Wanneer daarentegen de gezondheidsgerelateerde kwaliteit van leven is gemeten met de algemene gezondheidsvragenlijst (GHQ), is er weinig verband gevonden met IAD [9,39]. De redenen voor de verschillende patronen van bevindingen met behulp van deze twee maten van gezondheidsgerelateerde kwaliteit van leven zijn onduidelijk - hoewel ze mogelijk zowel verschillen in de operationalisering van het concept van problematisch internetgebruik in studies, als de focus van de SF-36 op zowel fysieke als psychologische gezondheidsgerelateerde kwaliteit van leven vergeleken met de voornamelijk psychologische focus van de GHQ. Aldus is de literatuur met betrekking tot gezondheidsgerelateerde kwaliteit van leven momenteel moeilijk te interpreteren.

De bovenstaande discussie impliceert dat verder onderzoek op dit potentieel belangrijke gebied gerechtvaardigd is, gezien het toenemende gebruik van internet [3], en het ontbreken van duidelijk bewijsmateriaal met betrekking tot de impact ervan op het functioneren van de gezondheid werkt in tegenstelling tot gezondheidsgerelateerde kwaliteit van leven, evenals de daarmee gepaard gaande problemen die verhoogde niveaus van geassocieerde fysieke ziekte kunnen veroorzaken voor zorgstelsels. Natuurlijk, gezien de co-morbiditeit die wordt getoond door degenen die problematisch internetgebruik melden, kan elke relatie tussen problematisch internetgebruik en lichamelijke ziekte het product zijn van een van een aantal problemen. Verwaarlozing van het zelf door degenen die problematisch internetgebruik melden in termen van een slecht voedingspatroon en een slecht slaappatroon, kan een rol spelen bij verhoogde lichamelijke aandoeningen [37,40]. Zeker, er is aangetoond dat slechte slaap bepaalde aspecten van de immuunfunctie voorspelt [41-43]. Bovendien kunnen de comorbide psychologische problemen ook een rol spelen. Er is geconstateerd dat psychische problemen verband houden met het aantal gevallen van verkoudheid dat gedurende een jaar is gemeld [44]. Specifiek, beide depressie [45-47], en angst- en stresskwesties [48], met name sociale angst en eenzaamheid [49-51], voorspellen immuundisfunctie. Ten slotte is de activering van het sympathische systeem, dat wordt opgemerkt bij mensen met problematisch internetgebruik, gecorreleerd met een toename van adrenaline- en cortisolspiegels, en leidt het tot een verminderde immuunfunctie, vooral bij diegenen met hoge niveaus van gemelde stress [52]. Elk onderzoek naar de relatie van problematisch internetgebruik en lichamelijke ziekte vereist enige beoordeling van de relatieve bijdragen van deze gerelateerde aspecten van functioneren.

Uiteraard is fysieke gezondheid een zeer breed concept, maar de bovenstaande beoordeling suggereert dat problematisch internetgebruik specifiek van invloed kan zijn op de immuunfunctie, die geen direct onderzoek heeft ontvangen [53]. Als dit het geval is, dan zijn ziekten zoals de gewone verkoudheid [54], influenza [55], koortslippen [56], pneumonie [57], sepsis [58] en huidinfecties [59], kan een sleutel zijn bij het beoordelen van de impact van problematisch internetgebruik op fysieke symptomen. Zoals eerder opgemerkt, hebben eerdere verkenningen van de relatie tussen problematisch internetgebruik en lichamelijke ziekten de neiging om zich te concentreren op rapporten over gezondheidsgerelateerde kwaliteit van leven verkregen met instrumenten zoals de SF-36 en de GHQ. Hoewel deze maatregelen betrouwbaar zijn, richten ze zich niet noodzakelijkerwijs op een specifieke reeks ziekten en houden ze geen verband met de ziekten die personen met onderdrukte immuunsystemen mogelijk vertonen. Bij het bepalen van de mate waarin de immuunfunctie kan worden aangetast, heeft het vorige werk de zelfrapportage van de symptomen onderzocht die meestal verband houden met een slechte immuunfunctie [31,44]. Zelfrapportage wordt in deze context als een sterke methode beschouwd, omdat dergelijke symptomen gemakkelijk te discrimineren zijn, vaak niet aan gezondheidswerkers worden gemeld en dus niet op medische dossiers worden getoond en vaak worden ervaren zonder enige objectief verifieerbare virale oorzaak. [54].

Gezien deze bovenstaande overwegingen, onderzocht de huidige studie de relatie tussen problematisch internetgebruik en twee primaire indictoren van gezondheid (immuunfunctie en zelfgerapporteerde gezondheidsstatus), evenals een reeks gezondheidsgerelateerde variabelen (depressie, angst, eenzaamheid en slaapproblemen). Van bijzonder belang was de relatie tussen problematisch internetgebruik en immuungerelateerde fysieke gezondheid, die niet eerder specifiek is beoordeeld. In dit verband was een eerste doel van de studie om te onderzoeken of hogere niveaus van problematisch internetgebruik zouden worden geassocieerd met een groter rapportage van immuungerelateerde ziekten (bovenop de potentiële impact van de internetproblemen op de andere gezondheidsgerelateerde variabelen gemeten ). Daarnaast waren er een aantal secundaire doelen die nog niet eerder van het onderzoek zijn onderzocht, waaronder het onderzoeken van de aard van de relatie tussen problematisch internetgebruik en zelfgerapporteerde gezondheidsstatus. Dit werd onderzocht om te bepalen of deze variabele dezelfde relatie vertoonde met problematisch internetgebruik als meldingen van immuungerelateerde symptomen. Een reeks andere potentieel geassocieerde problemen voor degenen die problematisch internetgebruik vertonen, waarvan ook is gebleken dat ze een slechte immuunfunctie voorspellen, zoals angst, depressie, eenzaamheid en slaapproblemen, werden gemeten in een poging om de relatie te bepalen tussen problematisch internetgebruik en lichamelijke gezondheidssymptomen onafhankelijk van deze comorbide problemen. Dit zou een eerste stap moeten zijn in het vaststellen van de aard van elke relatie tussen problematisch internetgebruik en verminderde immuunfunctie, mocht er een verband worden gevonden.

Methode

Ethische verklaring

Ethische goedkeuring voor dit onderzoek werd verkregen van de afdeling Psychology Ethics Committee, Swansea University. De deelnemers hebben geïnformeerde toestemming gegeven om aan dit onderzoek deel te nemen door een toestemmingsformulier te ondertekenen na het lezen van het informatieblad voor hen, en de ethische commissie heeft deze toestemmingsprocedure goedgekeurd.

Deelnemers

Vijfhonderdvijf deelnemers (265-vrouwen en 240-mannetjes) werden gerekruteerd via links gepost op internetsites (sociale netwerksites, blogging- en microblogging-sites en gaming-sites). Een online wervingsstrategie werd aangenomen in overeenstemming met eerdere verkenningen van de impact van problematisch internetgebruik [60,61].

Alle deelnemers waren vrijwilligers en geen van hen ontving enige vorm van compensatie voor hun deelname. De deelnemers hadden een gemiddelde leeftijd van 29.73 jaar (+ 13.65, bereik 18–101) jaar: <20 jaar = 7.5%; 21-29 jaar = 61.8%; 30-39 jaar = 15.5%; 40-49 jaar = 4.6%; 50-59 jaar = 4.2%; 60+ jaar = 5.9%. De zelfgerapporteerde etniciteit van de deelnemers was: 202 (40%) blank; 50 (10%) gemengde / meervoudige etnische groepen; 141 (28%) Aziatisch; 106 (21%) Zwart / Afrikaans / Caribisch; en 6 (1%) andere etnische groep. De burgerlijke staat van de steekproef was: 305 (60%) alleenstaand, 65 (13%) gehuwd of geregistreerd partnerschap; 105 (21%) in andere vormen van relatie; en 30 (6%) gescheiden of weduwe.

Typisch gebruik van internet door de deelnemer

Deelnemers werd gevraagd hun gemiddelde internetgebruik te schatten door hen te vragen het aantal uren per week te schatten dat ze de afgelopen maanden op internet hadden doorgebracht; deze maat is gebruikelijk in studies over problematisch internetgebruik [40,61]. Hoewel wordt gesuggereerd dat het 'niet-professioneel' gebruik is dat correleert met verschillende problemen in verband met zwaar internetgebruik [40], werd aangenomen dat het professionele / niet-professionele onderscheid mogelijk niet op alle respondenten van toepassing is en dat deze gebruiksmogelijkheden voor sommige respondenten ook moeilijk te discrimineren kunnen zijn. Bovendien bleek het totale internetgebruik op zich ook verband te houden met internetgerelateerde problemen [40].

Het gemiddelde aantal uren per week gerapporteerd internetgebruik was 39.57 (+ 28.06, bereik = 1 tot 135): 28.3% meldde uitgaven tussen 1 en 20 uren per week online; 29.5% rapporteerde dat 21 uren online aan 40 besteed zou moeten worden; 22.4% meldde dat 41 60 uren online aan 19.8 besteedde, en 61% meldde dat ze 34.77-uren per week via internet moesten uitgeven. Het gemiddelde aantal uren online doorgebracht door vrouwen per week was 26.84 (± 1, bereik = 135-44.88) en voor mannen was dit 28.46 (± 6, bereik = 130-XNUMX). Een onafhankelijke groepstest onthulde dat dit verschil statistisch significant was, met een middelmatig effect, t(503) = 4.11, p <0.001, d = 0.366. Er was een significante, maar zwakke, positieve lineaire relatie tussen leeftijd en tijd online doorgebracht, F(1,503) = 6.74, p <0.05, R2 = 0.013, maar een sterkere omgekeerde U-kwadratische relatie tussen deze variabelen, F(1,502) = 11.10, p <0.001, R2 = 0.042). Toen het monster echter werd opgesplitst in degenen die op dit moment single waren (N = 331) en degenen in een of andere vorm van relatie (N = 174), was er geen statistisch significant verschil in tijd online doorgebracht t (503) = 1.48, p > .10, d = 0.146. Evenzo waren er geen statisch significante verschillen tussen de tijd die online werd besteed aan de verschillende etnische groepen, F <1.

De deelnemers werden ook gevraagd naar de soorten gebruik die ze maakten van het internet en werden gevraagd aan te geven of ze de afgelopen paar maanden bepaalde soorten websites hadden bezocht of niet. De antwoorden op deze vraag worden getoond in Tabel 1, dat het percentage weergeeft van het hele monster dat websites van de verschillende vormen had bezocht, samen met percentages van mannelijke en vrouwelijke en jongere (minder dan 29 jaar) en oudere (30 jaar en ouder), deelnemers die sites bezochten. In aanvulling op, Tabel 1 toont de Phi-coëfficiënten voor deze gegevens (berekend op basis van het werkelijke aantal deelnemers, in plaats van de percentages die worden weergegeven in Tabel 1). De Phi-coëfficiënten geven een index van de mate van associatie tussen de variabelen (en zijn statistisch significant als de corresponderende chikwadraatstatistiek significant is).

thumbnail
Tabel 1. Percentage voorbeeldbezoekwebsites van verschillende vormen, samen met percentage mannen en vrouwen, en jonger en ouder, deelnemers die sites bezoeken samen met Phi-coëfficiënten.

doi: 10.1371 / journal.pone.0134538.t001

Uit deze gegevens blijkt dat sociale netwerken (bijv. Facebook, Twitter) en websites voor winkelen / bankieren de meest gebruikte soorten internetsites zijn. Gokken (inclusief loterijsites), gamen en sites met seksuele / dating-inhoud, werden matig vaak gebruikt, met kleine aantallen die zich bezighouden met traditionele blogs (met uitzondering van Twitter) of chatrooms. Er waren wat sekseverschillen bij internetgebruik, waarbij vrouwen vaker sociale media en winkelsites gebruikten dan mannen, en mannen vaker gamen, seksuele / datingsites en chatrooms gebruiken dan vrouwen. Meer mensen onder de 30-jaren gebruikten vaker sociale netwerksites en websites voor onderzoek dan die via 30. Degenen die meer dan 30 jaren oud waren, gebruikten vaker winkels / bancaire sites, nieuwssites, traditionele blogs en chatrooms dan 30 jaar oud.

Materialen

Internetverslavingstest (IAT)

De IAT [62] is een schaal voor 20-items die de mate waarin internetgebruik het dagelijks leven verstoort (bijvoorbeeld werk, slaap, relaties, etc.), behandelt. Elk item wordt gescoord op een 1-4-schaal en de algehele score varieert van 20 tot 100. De factorstructuur van de IAT wordt momenteel besproken [61,63], maar een afkapwaarde van 40 of meer voor de totale score van de IAT wordt beschouwd als een weergave van een problematisch internetgebruik [7,62,64] De interne betrouwbaarheid van de schaal bleek te liggen tussen .90 [64] en .93 [62].

Ziekenhuis Angst en Depressie Schaal (HADS)

De HADS [65] is een veel gebruikte maat voor angst en depressie. Oorspronkelijk ontworpen voor gebruik door poliklinische patiënten uit het ziekenhuis, werd het gebruikt voor niet-medische monsters [66,67]. Het bevat 14 items (7 voor angst en 7 voor depressie) die betrekking hebben op de laatste week. Er zijn 7-vragen voor angst en depressie, elke vraag wordt gescoord van 0 tot 3, afhankelijk van de ernst van het symptoom; de maximale score is 21 voor elk van de schalen. Respondenten kunnen worden ingedeeld in vier categorieën: 0-7 normaal; 8-10 mild; 11-14 gemiddeld; en 15-21 ernstig. De test-hertest betrouwbaarheid en validiteit zijn beide sterk [65], en de interne betrouwbaarheid is .82 voor de angstschaal en .77 voor de depressieschaal, voor een niet-klinische populatie [67].

UCLA Eenzaamheidsschaal

De UCLA Eenzaamheidsschaal [68] bestaat uit 20-statements ontworpen om eenzaamheid te beoordelen. Deelnemers reageren op elke vraag met behulp van een 4-puntschaal ("Ik voel me vaak zo", "Ik voel me soms zo", "Ik voel me zelden zo" en "Ik voel me nooit zo"), en elk item is gescoord van 0 tot 3, waarmee de totale score een bereik van 0 tot 60 is. Een hogere score duidt op een hogere ernst van eenzaamheid. Een afkappunt voor eenzaamheidsproblemen wordt meestal gegeven bij één standaarddeviatie boven het gemiddelde voor het monster. De schaal heeft een hoge betrouwbaarheid, met een interne consistentie van .92 en een test-hertest betrouwbaarheid van .73 [69].

Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI)

Deze PSQI [70] bestaat uit 10 hoofdvragen, sommige met subsecties, waarbij de deelnemer gegevens over zijn slaapgewoonten moet invoeren. De vragenlijst geeft een score van tussen 0 en 21, waarbij een hoge score een slechtere slaap weerspiegelt en een score van meer dan 5 een slechte slaper weerspiegelt [70]. Er is vastgesteld dat de PSQI een hoge "test-hertestbetrouwbaarheid" en een goede geldigheid heeft wanneer gebruikt voor het testen [70].

Algemene gezondheidsvragenlijst (GHQ-28)

De GHQ-28 [71] meet een reeks psychiatrische en gezondheidsproblemen en is onderverdeeld in 4-subschalen: somatische symptomen, angst en slapeloosheid, sociale disfunctie en ernstige depressie. Elke subschaal bevat 7-items, die allemaal een antwoord vereisen op een 4-punt Likert-type schaal: Helemaal niet, Niet meer dan normaal, Eerder meer dan normaal, Veel meer dan normaal, waarbij 0 respectievelijk op 3 wordt gescoord. De interne betrouwbaarheid van de schalen is hoger .90. Voor de huidige studie werd alleen de somatische symptoomschaal geanalyseerd, die de deelnemers vroeg om een ​​beoordeling te geven van de mate waarin ze zich voelden: in goede algemene gezondheid, behoefte aan een tonicum, vervallen, ziek, hoofdpijnen, benauwdheid of druk in hoofd, en hete of koude spreuken.

Immune Function Questionnaire (IFQ)

De IFQ bestaat uit 15-items die de frequentie van verschillende symptomen die verband houden met een slechte immuunfunctie beoordelen. Op basis van hun frequentie in de algemene populatie en de directe relatie met immuundeficiënties, werden de volgende aandoeningen geselecteerd als basis voor de items op de vragenlijst: verkoudheid [54], influenza [55], koortslippen [56], pneumonie [57], sepsis [58] en huidinfecties [59]. Na de analyse van de belangrijkste symptomen van deze aandoeningen, werden 19-symptoomitems op de vragenlijst opgenomen als tekenen van verzwakte werking van het immuunsysteem: keelpijn, hoofdpijn, griep, loopneus, hoesten, koortslippen, steenpuisten, lichte koorts, wratten / verruca's longontsteking, bronchitis, sinusitis, plotselinge hoge koorts, oorontsteking, diarree, meningitis, ooginfectie, sepsis en lange helende verwondingen. Ze werden beoordeeld op een 5-punt Likert-type schaal (Never, Once or tweemaal, Af en toe, Regelmatig, Vaak, met scores van respectievelijk 0 tot 4). De totale score varieert van 0 tot 79, met een hoge score als gevolg van een slechtere immuunfunctie. Het IFQ is eerder gebruikt om de impact van stressvolle gebeurtenissen in het leven op zelfgerapporteerde gezondheid te onderzoeken, zoals het inschatten van de impact van het krijgen van een kind met ASS. In vorige werk [72], is de IFQ-score positief gecorreleerd (r =. 578, p <.001) met het aantal bezoeken aan een huisarts, is er een significante positieve correlatie tussen IFQ en een totale GHQ-score (r =. 410, p <01), evenals een significante correlatie tussen IFQ en somatische symptomen-subschaal van GHQ (r =. 493, p <.01).

Procedure

Alle deelnemers hebben gereageerd op links op internetwebsites die zijn gericht op het bereiken van een grote verscheidenheid aan individuen, waaronder sociale netwerksites (bijv. Facebook, Twitter), blogging / forumpagina's (bijv. Mashable), spelsites (bijv. Eurogamer.com), en internetverslaving helpen websites. Deze links gaven de deelnemers een korte inleiding tot de studie, waarin hen werd verteld dat het onderzoek de relatie tussen internetgebruik en verschillende persoonlijkheids- en gezondheidsproblemen betrof. Als ze geïnteresseerd waren om deel te nemen, kregen ze de opdracht om een ​​online link naar de vragenlijst te volgen. Deze link bracht de deelnemers naar een webpagina met verdere informatie over het onderzoek: opnieuw schetend dat het doel van het onderzoek gerelateerd was aan internetgebruik en verschillende persoonlijkheids- en gezondheidsproblemen, en dat ook de soorten vragenlijsten schetste die ze zouden beantwoorden. De informatiepagina gaf ook op elk moment informatie over hun recht om zich uit de studie terug te trekken en de stappen die werden genomen om hun privacy te waarborgen. De informatie werd gevolgd door een toestemmingsverklaring, waarbij de deelnemers werden gevraagd alleen te klikken om de vragenlijst te starten als ze bereid waren toestemming te geven en als ze ouder waren dan 18. Deelnemers kregen vervolgens de vragenlijsten aangeboden.

Er was geen tijdslimiet voor de antwoorden die moesten worden gegeven en de deelnemers kregen de mogelijkheid om hun enquête op te slaan en er zo nodig nog een keer op terug te komen. Nadat alle vragenlijsten waren ingevuld, die deelnemers ongeveer 30 min. Hadden gehaald, werden de deelnemers doorverwezen naar een debriefingpagina, die hen bedankte voor hun bijdrage, die dieper ingingen op de doelstellingen van het onderzoek en contactgegevens verstrekten voor de studie. onderzoeker en een counseling-service, als ze vonden dat ze ondersteuning nodig hadden, naar aanleiding van problemen die in het onderzoek naar voren kwamen. De studielink bleef gedurende drie maanden (in de lente) open en werd vervolgens gesloten.

Gegevensanalyses

Aanvankelijk werden de potentiële verschillen in scores op internetverslaving tussen deelnemers met verschillende kenmerken (bijv. Geslacht, leeftijd, enz.) Geanalyseerd met behulp van t-tests. Deelnemers werden vervolgens verdeeld in probleemgroepen in het lagere en hogere internet door een splitsing bij het afkappunt te gebruiken voor milde of slechtere internetproblemen op basis van de IAT (dwz 40), en de associatie tussen problematische internetgebruikscores en geslacht, depressie , enz., werd onderzocht met behulp van chi-kwadraat tests. De relatie tussen de score van de immuunfunctie en elk van de voorspellende variabelen werd onderzocht met behulp van semi-partiële correlaties (om de impact van de andere voorspellers gedeeltelijk uit te schakelen) en een stapsgewijze regressie werd ook gebruikt om de impact van internetprobleemscores op de immuunfunctie te identificeren naast de impact van de andere voorspellende variabelen. Dezelfde analyses werden ook uitgevoerd voor de zelfrapportage gezondheidsscore (GHQ). Ten slotte werden de groepen opgesplitst in hoge en lage immuunfunctie en hoge en lage zelfgerapporteerde gezondheidsstatus (GHQ), en deze groepen werden vergeleken in termen van hun internetverslavingscijfers door analyse van covariantie, waarbij de andere voorspellers als covariaten werden gebruikt. Wanneer meerdere vergelijkingen werden uitgevoerd, werd een strenger afwijzingscriterium toegepast voor significantietests en de effectgroottes werden overal berekend.

Resultaten

De gemiddelde score voor internetproblemen (IAT) voor de steekproef was 37.25 (± 16.18, bereik = 0-96). De gemiddelde IAT-score voor vrouwen was 36.26 (± 15.36, bereik = 0-69) en deze score voor mannen was 38.35 (± 17.00, bereik = 9-96). Een onafhankelijke t-testgroep onthulde geen statistisch significant verschil tussen deze scores, t <1, d = 0.006. Pearson-correlaties onthulden een statistisch significante en redelijk grote relatie tussen tijd online doorgebracht en de IAT-score, r(503) = .485, p <.001, R2 = .235, maar er was geen significant verband tussen de leeftijd van de deelnemers en hun IAT-score, r(503) = -.025, p > .50, R2 = .0006.

De proporties van het monster die boven het cut-off-punt vallen voor matig of slechter problematisch internetgebruik (dwz een IAT-score van 40 of hoger [62]) worden getoond in Fig 1 voor de gehele steekproef, samen met deze gegevens voor vrouwen en mannen, afzonderlijk. Van de steekproef vielen 192 (103 vrouwelijk, 89 mannelijk) deelnemers boven de grens voor internetproblemen. Er was geen statistisch significant verschil tussen de kans op een problematische internetgebruiksscore tussen de geslachten, chi in het kwadraat =. 17, p > .60, Phi = .018. Punt biseriale correlaties onthulden geen relatie tussen leeftijd en vallen boven het cut-off punt, rpb(503) = -.002, p > .30, Rpb2 = .102, hoewel er een statistisch significante en redelijk grote relatie was tussen uren online doorgebracht en boven het afkappunt voor internetverslavingsproblemen gekomen, r(503) = .320, p <.001, Rpb2 = .102.

thumbnail
Fig 1. Percentage deelnemers boven en onder het afkappunt voor matig of slechter problematisch internetgebruik (dwz een IAT-score van 40 of hoger), samen met deze gegevens voor vrouwen en mannen, afzonderlijk.

doi: 10.1371 / journal.pone.0134538.g001

Het bovenste paneel van Tabel 2 toont de steekproefgemiddelden en standaardafwijkingen voor internetproblemen (IAT), uren online doorgebracht, depressie (HADS), angst (HADS), eenzaamheid (UCLA) en slaapproblemen (PSQI). Deze middelen komen grotendeels overeen met die van eerdere onderzoeken van dergelijke monsters [7]. Het geeft ook het percentage personen weer dat boven het afkappunt voor die schalen valt, wat, afgezien van slaapproblemen, was zoals verwacht voor een dergelijk monster. Tabel 2 geeft ook het percentage van de steekproef weer met IAD die boven de grenswaarde voor die andere psychologische schalen valt. De percentages van degenen met een IAD die ook een comorbiditeit vertonen, zijn hoger dan die van de steekproef als geheel. Om deze relaties verder te onderzoeken, werd voor elke variabele een reeks van 2 × 2 chikwadraattesten (comorbiditeit aanwezig of afwezig versus internetproblemen aanwezig of afwezig) uitgevoerd, waaruit bleek dat alle comorbiditeiten significant geassocieerd waren met de aanwezigheid van een internetprobleem: depressie–chikwadraattoets(1) = 30.56, p <.001, Phi = .246; angst-chi-square(1) = 38.98, p <.001, Phi = .278; eenzaam-chi-square(1) = 15.31, p <.001, Phi = .174; en slaap-chi-square(1) = 9.38, p <.01, Phi = .136. De Pearson-correlaties tussen alle variabelen en zowel somatische gezondheidsproblemen (GHQ) als immuunsymptomen worden ook weergegeven in Tabel 2en deze analyses lieten statistisch significante verbanden zien tussen alle variabelen.

thumbnail
Tabel 2. Middelen (standaarddeviaties) voor internetproblemen (IAT), uren online doorgebracht, depressie (HADS), angst (HADS), eenzaamheid (UCLA) en slaapproblemen (PSQI), samen met het percentage personen dat boven het afkappunt voor die schalen, en het percentage mensen met IAD boven de grens voor die schalen.

 

Pearson-correlaties tussen alle variabelen en met somatische gezondheidsproblemen (GHQ) en symptomen worden ook getoond.

doi: 10.1371 / journal.pone.0134538.t002

De gemiddelde score van het monster voor somatische symptomen (GHQ-S) was 7.28 (± 3.87; bereik = 0-19) en het gemiddelde voor de vragenlijst over de symptomen van immuungerelateerde symptomen was 15.20 (± 9.43; bereik = 0-37). Deze schalen hadden een correlatie van r = 0.345, p <.001, R2 = .119, met elkaar. De GHQ (S) -score was sterk gerelateerd aan depressie-, angst- en slaapproblemen en, in mindere mate, aan de andere variabelen. De immuungerelateerde symptoomschaal was sterk gerelateerd aan angst-, slaap- en internetproblemen en in mindere mate met de andere variabelen.

Aangezien beide ziektevariabelen (GHQ-S en IFQ) gecorreleerd waren met alle andere variabelen en de IAT gerelateerd was aan alle andere variabelen, om te onderzoeken of internetproblemen (ie de IAT-score) hebben bijgedragen aan deze ziektescores, twee afzonderlijke stapsgewijze meervoudige regressies werden uitgevoerd - één voor het voorspellen van de GHQ-S-score en één voor het voorspellen van de IFQ-score. In beide gevallen werden depressie, angst, eenzaamheid, slaap en uren online doorgebracht in de eerste stap in het regressiemodel. Al deze variabelen plus de internetprobleem (IAT) score werden vervolgens ingevoerd in het model in de tweede stap en de mate waarin de hoeveelheid variantie die werd verantwoord werd verbeterd door de toevoeging van de IAT-score werd berekend.

De onderste panelen van Tabel 2 toon de resultaten voor deze analyses. Inspectie van de gegevens van het paneel rechtsonder voor de GHQ-S-score toont aan dat beide stappen van de regressie statistisch significant waren, waarbij de reductie in fouten veroorzaakt door de toevoeging van de IAT in stap 2 ook een statistisch significante verbetering in de voorspelling produceerde van de GHQ-S-score. Opgemerkt moet worden dat de verbetering in voorspelling van de GHQ-S geproduceerd door de toevoeging van de IAT niet erg groot was. Hetzelfde patroon van gegevens werd ook gevonden uit de analyse die werd uitgevoerd om de immuun-gerelateerde symptomen (IFQ) score te voorspellen. De toevoeging van de IAT in stap 2 zorgde echter voor een veel grotere verbetering van de voorspellende nauwkeurigheid voor de immuungerelateerde scores (IFQ) dan voor de scores voor somatische symptomen (GHQ-S).

Om de aard van de relaties tussen de variabelen, de semi-partiële correlaties tussen de individuele voorspellers (ie depressie, angst, slaap, eenzaamheid, uren online en internetproblemen) en de twee symptoomscores (GHQ-S en IFQ) verder te onderzoeken werden afzonderlijk berekend. De semi-partiële correlaties werden uitgevoerd tussen elke voorspellende variabele en de twee ziektegerelateerde variabelen met behulp van alle andere voorspellende variabelen als co-variaten. Hierdoor kan de unieke relatie tussen twee variabelen worden waargenomen zonder mediërende effecten van andere variabelen, en deze waarden zijn zichtbaar in Fig 2 voor de twee ziektegerelateerde variabelen. Deze gegevens laten een vergelijkbaar patroon zien van de relatie tussen de voorspellers en symptomen voor zowel de GHQ-S als de IFQ; in dat depressie, angst en slaap problemen, hadden alle statistisch significante relaties met beide resultaten wanneer de impact van de andere variabelen werden beheerst. Hoewel internetproblemen (IAT) de immuungerelateerde symptomen (IFQ) significant voorspelden, was dit niet statistisch significant gerelateerd aan de GHQ (S) -score.

thumbnail
Fig 2. Semi-partiële correlaties tussen depressie (HADS), angst (HADS), slaap (PSQI), eenzaamheid (UCLA), uren online en internetproblemen (IAT) en de twee symptoomscores (GHQ (S) en IFQ).

doi: 10.1371 / journal.pone.0134538.g002

Om de relatie tussen internetgerelateerde problemen (IAT-scores) en zowel algemene-somatische (GHQ-S) als immuungerelateerde (IFQ) gezondheidsproblemen verder te onderzoeken, werd de steekproef opgesplitst in die score onder en boven de grenswaarde van 40 voor matige of slechtere internetgerelateerde problemen met de IAT [62]. Dit creëerde twee groepen: een groep zonder internetproblemen (N = 313; gemiddelde IAT = 26.89 + 7.89; bereik = 0-39) en een groep met internetproblemen (N = 313; gemiddelde IAT = 54.14 ± 11.23; bereik = 40-96). Fig 3 toont de gemiddelde score voor algemene somatische gezondheid (GHQ-S) (linkerpaneel) en de gemiddelde immuungerelateerde gezondheidsscore (IFQ). Inspectie van de gegevens voor de GHQ-S onthult weinig verschil tussen de lage en hoge IAT-groepen in termen van hun GHQ-S-scores. Deze gegevens werden geanalyseerd met behulp van een analyse van covariantie, met een internetgroep als een tussenpersoon, en depressie, angst, slaapproblemen, eenzaamheid en uren online als covariaten. Deze analyse onthulde geen statistisch significant verschil tussen de groepen internetproblemen in termen van hun GHQ-S scores, F <1, gedeeltelijke eta2 = .001. In tegenstelling, het rechter paneel van Fig 3 laat zien dat de groep met hoge internetproblemen meer immuungerelateerde gezondheidsproblemen had dan de groep zonder internetproblemen, F(1,498) = 27.79, p <.001, gedeeltelijke eta2 = .046.

thumbnail
Fig 3. Gemiddelde algemene-somatische gezondheid (GHQ (S)) -score (linkerpaneel) en de gemiddelde immuungerelateerde gezondheidsscore (IFQ) voor de twee IAT-groepen (lagere en hogere problemen).

 

Linker panel = somatisch gerelateerde scores GHQ (S); rechter paneel = immuungerelateerde scores (IFQ).

doi: 10.1371 / journal.pone.0134538.g003

Discussie

De huidige studie onderzocht de relatie tussen scores van internetverslavingstests en gezondheidsscores, met de nadruk op zelfbeoordelingen van de functie van het immuunsysteem en van de algemene gezondheidstoestand. Dit werd als een belangrijk gebied beschouwd om te onderzoeken omdat er geen eerdere gegevens waren gepresenteerd over de impact van problematisch internetgebruik op het immuunsysteem; bovendien waren eerdere rapporten over de relatie tussen problematisch internetgebruik en gezondheidsgerelateerde kwaliteit van leven met elkaar in tegenspraak [9,39,40]. Men dacht dat de laatste discrepanties verband zouden kunnen houden met de aard van de maatregelen die werden gebruikt om de gezondheidstoestand te beoordelen, met meer psychologisch georiënteerde gezondheidsrapporten, zoals de GHQ, die minder gerelateerd zijn aan problematisch internetgebruik dan maatregelen die directer verband houden met immuunsysteem.

Hoewel een online wervingsstrategie werd aangenomen, had de huidige steekproef vergelijkbare kenmerken als vele andere die eerder werden gebruikt bij de studie van internetgebruik. Het monster was jong (jonger dan 30 jaar oud), maar het had een groot leeftijdsbereik. De gemiddelde duur van de tijd doorgebracht op internet was rond 5-6 uren per dag, wat in overeenstemming is met verschillende huidige schattingen [40,61]. Opgemerkt moet worden dat deze waarde geen onderscheid maakte tussen professioneel en persoonlijk gebruik, en er is gesuggereerd dat dit belangrijk is in termen van internetproblemen [40]. Het is echter onduidelijk of een dergelijk onderscheid in het geheel gemakkelijk voor deelnemers te maken is. De soorten activiteiten die door de huidige deelnemers op het internet werden uitgevoerd, waren vergelijkbaar met die welke in eerdere studies [61]. Er waren genderverschillen in internetgebruik. Vrouwtjes hadden de neiging om social media en winkelsites meer te gebruiken dan mannen, maar mannen hadden de neiging om gamen, seksuele / datingsites en chatrooms te gebruiken, meer dan vrouwen. Dit is natuurlijk afhankelijk van zelfrapportagegegevens en de verschillen, hoewel statistisch betrouwbaar, waren voor sommige van deze vergelijkingen klein. De niveaus van problematisch internetgebruik in de huidige steekproef, rond 30% van de steekproef vertoonden milde of slechtere symptomen van internetverslaving, komen grotendeels overeen met eerdere onderzoeken [7].

Een belangrijke bevinding van het huidige onderzoek was dat zelfgerapporteerd problematisch internetgebruik gerelateerd was aan een slechtere zelfgerapporteerde immuunfunctie, zoals geïndexeerd door aantallen immuungerelateerde symptomen. Dit bevestigt de resultaten van een onderzoek naar de zelfgerapporteerde gezondheidsgerelateerde kwaliteit van leven zoals gemeten door de SF-36 en problematisch internetgebruik [40]. Hoewel immuunfunctie en zelfgerapporteerde gezondheid met elkaar verband hielden, voorspelde problematisch internetgebruik zelfgerapporteerde gezondheidssymptomen niet, zoals gemeten op basis van de somatische schaal van de GHQ. De laatste bevinding ligt in de lijn van verschillende eerdere onderzoeken die geen relatie vonden tussen IAT-scores en GHQ-scores [9,39]. De huidige positieve bevinding, in termen van de relatie tussen IAT-scores en verminderde immuunfunctie, kan een weerspiegeling zijn van het feit dat het directer meten van immuungerelateerde symptomen, zoals in de huidige studie werd gedaan, dit aspect van gezondheid beter beoordeelt dan de meer psychologisch georiënteerde GHQ schaal.

Niettegenstaande de problemen bij het meten van de immuunfunctie die eerder zijn besproken (zie ook hieronder), zou de klinische relevantie van de bevindingen in de context moeten worden geplaatst, gezien de methodologische beperkingen van het onderzoek. De studie is correlatief, wat betekent dat causaliteit niet automatisch uit een dergelijke associatie kan worden afgeleid. Het is mogelijk dat mensen met een hogere mate van ziekte vaker internet gebruiken dan degenen die fitter zijn. Gezien de alomtegenwoordigheid van het gebruik van internet en de associatie tussen het gebruik van jongeren en internet lijkt dit echter onwaarschijnlijk, hoewel dit een mogelijkheid blijft waarvoor longitudinaal onderzoek nodig is. Als alternatief kan het zijn dat een derde factor zowel internetgebruik als slechte gezondheid voorspelt. Er moet echter ook worden opgemerkt dat de relatie tussen problematisch internetgebruik en zelfgerapporteerd immuunsysteem de invloed van een aantal andere werkingsgebieden (depressie, angstgevoelens, eenzaamheid) in verband met problematisch internet overschreed gebruik [10-12], en die op zichzelf geassocieerd zijn met een verminderde immuunfunctie [45,46,48,49]. Dit maakt het onduidelijk wat de derde bemiddelingsfactor zou kunnen zijn.

Als problematisch internetgebruik een slechtere immuunfunctie voorspelde, zou de duidelijke vraag voor clinici betrekking hebben op de mechanismen. Een mogelijkheid is dat hoge niveaus van problematisch internetgebruik zijn geconstateerd om de activering van het sympathische zenuwstelsel te verhogen [32,33]. Een dergelijke verhoogde sympathische activiteit leidt tot een toename van het niveau van nor-epinephrone en / of cortisteroïden (cortisol), wat uiteindelijk leidt tot verminderde immuunfunctie [52]. Deze route kan dus de onderliggende relatie zijn tussen problematisch internetgebruik en verminderde immuunfunctie, maar zal verder onderzoek vereisen. De laatste suggestie heeft enige relevantie voor de toekomstige conceptualisering en verkenning van de klinische kenmerken van problematisch internetgebruik.

De relatie tussen IAT-scores en immuunfunctie weerspiegelt het feit dat het algehele gebruik van internet voor sommige mensen op zich als een probleem wordt beschouwd, maar waar ze het internet voor gebruiken zal per persoon verschillen. De huidige studie heeft bijvoorbeeld geslachtsverschillen gevonden in het gebruik dat mensen hadden voor internet, en het kan zijn dat bepaalde gebruiken gerelateerd zijn aan een vermindering van de immuunfunctie op verschillende manieren tussen de geslachten. Verdere gedetailleerde werkzaamheden met betrekking tot het type internetgebruik, zoals de exacte aard van het gebruik en de tijd die online wordt doorgebracht voor professioneel en persoonlijk gebruik, kunnen meer licht werpen op de relatie tussen internetgebruik en vermindering van de immuunfunctie.

Zoals altijd zijn er enkele beperkingen aan de huidige studie die moeten worden opgemerkt. De huidige steekproef is online gerekruteerd, en dit heeft mogelijk het type persoon dat deelnam aan de studie beïnvloed. Er moet echter worden vermeld dat het aantal personen in de steekproef vrij groot was in termen van hun leeftijd en hun andere kenmerken en dat de steekproef in overeenstemming leek te zijn met die in eerdere studies. Opgemerkt moet worden dat in het huidige onderzoek geen onderscheid werd gemaakt tussen professioneel en persoonlijk gebruik van internet, wat belangrijk kan zijn om te onderzoeken. Het niveau van dwang en urgentie om internet te gebruiken, kan bijvoorbeeld meer invloed hebben op stressniveaus dan uren die op het internet moeten worden besteed voor werk. Dat wil zeggen, er kan onderscheid worden gemaakt tussen diegenen die hard werken en daarom gestresst zijn, en mensen die een internetprobleem hebben en vanwege dit probleem gestrest en ziek zijn.

In termen van de mogelijke alternatieve voorspellers van de verminderde immuunfunctie die wordt waargenomen bij gebruikers met een groot probleem, zou in de toekomst kunnen worden overwogen welke rol meerdere verslavingen kunnen spelen die de groep problematische internetgebruikers zouden hebben beïnvloed. Informatie met betrekking tot farmacologische en niet-farmacologische verslaving werd niet verzameld in het huidige rapport, en dit zou kunnen samengaan met internetproblemen en de immuunfunctie beïnvloeden. Evenzo kunnen recente stressvolle levensgebeurtenissen invloed hebben gehad op verslavend gedrag en de werking van het immuunsysteem, evenals de sociale omstandigheden van de deelnemers. Beide aspecten kunnen worden onderzocht door verder onderzoek.

De afhankelijkheid van zelfrapportage voor immuunfunctie kan vervolgens worden versterkt door het gebruik van analyse van bloedcellen, wat de huidige conclusies zou ondersteunen. Zoals hierboven opgemerkt, is er echter geen perfecte relatie tussen de fysiologie van de immuunfunctie en de ervaring van symptomen [54] en zelfrapportage van verkoudheid en griep wordt in dit opzicht als een geldige maatstaf voor de immuunfunctie genomen [31,44]. Zeker is dat zelfrapportages over ziektesymptomen - vooral met betrekking tot infecties van de bovenste luchtwegen (zoals verkoudheid en griep), zoals gebruikt in de huidige studie, goed correleren met objectieve immunoglobinewaarden [73].

Ten slotte moet worden erkend dat, hoewel de huidige studie wel een verband heeft aangetoond tussen problematisch internetgebruik en immuungerelateerde symptomen, er twee kanttekeningen moeten worden geplaatst bij het trekken van causale conclusies uit deze associatie. Ten eerste, omdat het onderzoek geen longitudinale aard had, moet causale afleiding niet als bewezen worden beschouwd. Ten tweede, omdat veel van de voorspellende variabelen met elkaar gecorreleerd waren, zou dit een mate van co-lineariteit in de regressieanalyses kunnen hebben opgeleverd, wat interpretatie moeilijk maakt. Hoewel opgemerkt moet worden dat het gebruik van semi-partiële correlaties tot op zekere hoogte deze moeilijkheid verbetert.

Samenvattend bracht het huidige rapport een verband tussen problematisch internetgebruik en rapportage van grotere aantallen symptomen geassocieerd met een verminderde immuunsysteemfunctie. Deze relatie was onafhankelijk van het aantal uren dat online werd doorgebracht, en ook van de impact van eventuele comorbide symptomen van problematisch internetgebruik, zoals depressie, isolatie en angst. Er werd gesuggereerd dat de negatieve invloed van de immuunfunctie kan worden gemedieerd door verhoogde stress, en ook door de toegenomen sympathische zenuwactiviteit die soms wordt vertoond door internetverslaafden.

Bijdragen van auteurs

Bedacht en ontwierp de experimenten: PR RV LAO MR RT. Voer de experimenten uit: RV. Analyse van de gegevens: RV PR. Bijgedragen reagentia / materialen / analyse-instrumenten: LAO. Schreef het blad: PR LAO MR RT.

Referenties

  1. 1. JJ blokkeren. Problemen voor DSM-V: internetverslaving. Am J Psychiatry 2008; 165: 306-7. doi: 10.1176 / appi.ajp.2007.07101556. PMID: 18316427
  2. 2. Jonge KS. Internetverslaving: de opkomst van een nieuwe klinische aandoening. CyberPsychology & Behaviour 1998; 1 (3): 237-244. doi: 10.1089 / cpb.1998.1.237
  3. Bekijk artikel
  4. PubMed / NCBI
  5. Google Scholar
  6. Bekijk artikel
  7. PubMed / NCBI
  8. Google Scholar
  9. Bekijk artikel
  10. PubMed / NCBI
  11. Google Scholar
  12. Bekijk artikel
  13. PubMed / NCBI
  14. Google Scholar
  15. Bekijk artikel
  16. PubMed / NCBI
  17. Google Scholar
  18. Bekijk artikel
  19. PubMed / NCBI
  20. Google Scholar
  21. Bekijk artikel
  22. PubMed / NCBI
  23. Google Scholar
  24. Bekijk artikel
  25. PubMed / NCBI
  26. Google Scholar
  27. Bekijk artikel
  28. PubMed / NCBI
  29. Google Scholar
  30. Bekijk artikel
  31. PubMed / NCBI
  32. Google Scholar
  33. Bekijk artikel
  34. PubMed / NCBI
  35. Google Scholar
  36. Bekijk artikel
  37. PubMed / NCBI
  38. Google Scholar
  39. Bekijk artikel
  40. PubMed / NCBI
  41. Google Scholar
  42. Bekijk artikel
  43. PubMed / NCBI
  44. Google Scholar
  45. Bekijk artikel
  46. PubMed / NCBI
  47. Google Scholar
  48. Bekijk artikel
  49. PubMed / NCBI
  50. Google Scholar
  51. Bekijk artikel
  52. PubMed / NCBI
  53. Google Scholar
  54. Bekijk artikel
  55. PubMed / NCBI
  56. Google Scholar
  57. Bekijk artikel
  58. PubMed / NCBI
  59. Google Scholar
  60. Bekijk artikel
  61. PubMed / NCBI
  62. Google Scholar
  63. Bekijk artikel
  64. PubMed / NCBI
  65. Google Scholar
  66. Bekijk artikel
  67. PubMed / NCBI
  68. Google Scholar
  69. Bekijk artikel
  70. PubMed / NCBI
  71. Google Scholar
  72. Bekijk artikel
  73. PubMed / NCBI
  74. Google Scholar
  75. Bekijk artikel
  76. PubMed / NCBI
  77. Google Scholar
  78. Bekijk artikel
  79. PubMed / NCBI
  80. Google Scholar
  81. Bekijk artikel
  82. PubMed / NCBI
  83. Google Scholar
  84. Bekijk artikel
  85. PubMed / NCBI
  86. Google Scholar
  87. Bekijk artikel
  88. PubMed / NCBI
  89. Google Scholar
  90. Bekijk artikel
  91. PubMed / NCBI
  92. Google Scholar
  93. Bekijk artikel
  94. PubMed / NCBI
  95. Google Scholar
  96. Bekijk artikel
  97. PubMed / NCBI
  98. Google Scholar
  99. Bekijk artikel
  100. PubMed / NCBI
  101. Google Scholar
  102. Bekijk artikel
  103. PubMed / NCBI
  104. Google Scholar
  105. Bekijk artikel
  106. PubMed / NCBI
  107. Google Scholar
  108. Bekijk artikel
  109. PubMed / NCBI
  110. Google Scholar
  111. Bekijk artikel
  112. PubMed / NCBI
  113. Google Scholar
  114. Bekijk artikel
  115. PubMed / NCBI
  116. Google Scholar
  117. Bekijk artikel
  118. PubMed / NCBI
  119. Google Scholar
  120. Bekijk artikel
  121. PubMed / NCBI
  122. Google Scholar
  123. Bekijk artikel
  124. PubMed / NCBI
  125. Google Scholar
  126. Bekijk artikel
  127. PubMed / NCBI
  128. Google Scholar
  129. Bekijk artikel
  130. PubMed / NCBI
  131. Google Scholar
  132. Bekijk artikel
  133. PubMed / NCBI
  134. Google Scholar
  135. Bekijk artikel
  136. PubMed / NCBI
  137. Google Scholar
  138. Bekijk artikel
  139. PubMed / NCBI
  140. Google Scholar
  141. Bekijk artikel
  142. PubMed / NCBI
  143. Google Scholar
  144. Bekijk artikel
  145. PubMed / NCBI
  146. Google Scholar
  147. Bekijk artikel
  148. PubMed / NCBI
  149. Google Scholar
  150. Bekijk artikel
  151. PubMed / NCBI
  152. Google Scholar
  153. Bekijk artikel
  154. PubMed / NCBI
  155. Google Scholar
  156. Bekijk artikel
  157. PubMed / NCBI
  158. Google Scholar
  159. Bekijk artikel
  160. PubMed / NCBI
  161. Google Scholar
  162. Bekijk artikel
  163. PubMed / NCBI
  164. Google Scholar
  165. Bekijk artikel
  166. PubMed / NCBI
  167. Google Scholar
  168. Bekijk artikel
  169. PubMed / NCBI
  170. Google Scholar
  171. Bekijk artikel
  172. PubMed / NCBI
  173. Google Scholar
  174. Bekijk artikel
  175. PubMed / NCBI
  176. Google Scholar
  177. Bekijk artikel
  178. PubMed / NCBI
  179. Google Scholar
  180. Bekijk artikel
  181. PubMed / NCBI
  182. Google Scholar
  183. 3. Christakis DA. Internetverslaving: een 21ST eeuw epidemie ?. BMC Medicine 2010; 8 (1): 61. doi: 10.1186 / 1741-7015-8-61
  184. Bekijk artikel
  185. PubMed / NCBI
  186. Google Scholar
  187. Bekijk artikel
  188. PubMed / NCBI
  189. Google Scholar
  190. 4. Caplan SE, High AC. Online sociale interactie, psychosociaal welbevinden en problematisch internetgebruik. Internetverslaving: een handboek en handleiding voor evaluatie en behandeling 201; 35-53. doi: 10.1002 / 9781118013991.ch3
  191. Bekijk artikel
  192. PubMed / NCBI
  193. Google Scholar
  194. Bekijk artikel
  195. PubMed / NCBI
  196. Google Scholar
  197. Bekijk artikel
  198. PubMed / NCBI
  199. Google Scholar
  200. Bekijk artikel
  201. PubMed / NCBI
  202. Google Scholar
  203. Bekijk artikel
  204. PubMed / NCBI
  205. Google Scholar
  206. Bekijk artikel
  207. PubMed / NCBI
  208. Google Scholar
  209. Bekijk artikel
  210. PubMed / NCBI
  211. Google Scholar
  212. Bekijk artikel
  213. PubMed / NCBI
  214. Google Scholar
  215. 5. Shaw M, Black DW. Internet verslaving. CNS Drugs 2008; 22: 353-65. pmid: 18399706 doi: 10.2165 / 00023210-200822050-00001
  216. 6. Griffiths M. Internetverslaving - tijd om serieus te nemen? Addiction Research & Theory 2000; 8: 413-418. doi: 10.3109 / 16066350009005587
  217. 7. Romano M, Osborne LA, Truzoli R, Reed P. Differentiële psychologische impact van internetblootstelling op internetverslaafden. PLOS ONE 2013; 8 (2): e55162. doi: 10.1371 / journal.pone.0055162. PMID: 23408958
  218. 8. Kuss DJ, Griffiths MD, Binder JF. Internetverslaving bij studenten: Prevalentie en risicofactoren. Computers in menselijk gedrag 2013; 29 (3): 959-966. doi: 10.1016 / j.chb.2012.12.024
  219. 9. Niemz K, Griffiths M, Banyard P. Prevalentie van pathologisch internetgebruik onder universiteitsstudenten en correlaties met zelfrespect, de algemene gezondheidsvragenlijst (GHQ) en ontremming. CyberPsychology & Behaviour 2005; 8 (6): 562-570. doi: 10.1089 / cpb.2005.8.562
  220. 10. Weinstein A, Lejoyeux M. Internetverslaving of buitensporig internetgebruik. Het Amerikaanse tijdschrift voor drugs- en alcoholmisbruik 2010; 36 (5): 277-283. doi: 10.3109 / 00952990.2010.491880. PMID: 20545603
  221. 11. Bernardi S, Pallanti S. Internetverslaving: een beschrijvende klinische studie gericht op comorbiditeit en dissociatieve symptomen. Comprehensive Psychiatry 2009; 50 (6): 510-516. doi: 10.1016 / j.comppsych.2008.11.011. PMID: 19840588
  222. 12. Ko CH, Yen JY, Yen CF, Chen CS, Chen CC. De associatie tussen internetverslaving en psychiatrische stoornissen: een overzicht van de literatuur. Europese psychiatrie 2012; 27 (1): 1-8. doi: 10.1016 / j.eurpsy.2010.04.011. PMID: 22153731
  223. 13. Akin A, Iskender M. Internetverslaving en depressie, angst en stress. International Online Journal of Educational Sciences 2011; 3 (1): 138-148.
  224. 14. Yen CF, Chou WJ, Liu TL, Yang P, Hu. De associatie van internetverslavingsverschijnselen met angst, depressie en zelfwaardering bij adolescenten met aandachtstekortstoornis / hyperactiviteit. Uitgebreide psychiatrie 2014. doi: 10.1016 / j.comppsych.2014.05.025
  225. 15. Gundogar A, Bakim B, Ozer OA, Karamustafalioglu. P-32-De associatie tussen internetverslaving, depressie en ADHD bij middelbare scholieren. Europese psychiatrie 201; 27: 1. doi: 10.1016 / s0924-9338 (12) 74199-8
  226. 16. Romano M, Truzoli R, Osborne LA, Reed P. De relatie tussen autismequotiënt, angst en internetverslaving. Onderzoek naar autisme-spectrumaandoeningen 2014; 11: 1521-1526. doi: 10.1016 / j.rasd.2014.08.002
  227. 17. Jonge KS, Rogers RC. De relatie tussen depressie en internetverslaving. CyberPsychology & Behaviour 1998; 1 (1): 25-28. doi: 10.1089 / cpb.1998.1.25
  228. 18. Ko CH, Liu TL, Wang PW, Chen CS, Yen CF, Yen JY. De verergering van depressie, vijandigheid en sociale angst bij internetverslaving bij adolescenten: een prospectieve studie. Uitgebreide psychiatrie 2014. doi: 10.1016 / j.comppsych.2014.05.003
  229. 19. Lee HW, Choi JS, Shin YC, Lee JY, Jung HY, Kwon JS. Impulsiviteit bij internetverslaving: een vergelijking met pathologisch gokken. Cyberpsychologie, Gedrag en sociaal netwerken 2012; 15 (7): 373-377. doi: 10.1089 / cyber.2012.0063
  230. 20. Yen JY, Yen CF, Wu HY, Huang CJ, Ko CH. Vijandigheid in de echte wereld en online: het effect van internetverslaving, depressie en online activiteit. Cyberpsychologie, Gedrag en sociaal netwerken 2011; 14 (11): 649-655. doi: 10.1089 / cyber.2010.0393
  231. 21. Heim C. Zeer zwaar computer- en internetgebruik als risicofactor voor schizofrenie bij intelligente jonge mannen. Australian and New Zealand Journal of Psychiatry 2012; 46 (8): 791-792. doi: 10.1177 / 0004867412442407. PMID: 22403394
  232. 22. Caplan SE. Voorkeur voor online sociale interactie: een theorie over problematisch internetgebruik en psychosociaal welbevinden. Communicatieonderzoek 2003; 30: 625-648. doi: 10.1177 / 0093650203257842
  233. 23. Yan W, Li Y, Sui N. De relatie tussen recente stressvolle gebeurtenissen in het leven, persoonlijkheidskenmerken, waargenomen gezinsfunctioneren en internetverslaving onder studenten. Stress en gezondheid 2014; 30 (1): 3-11. doi: 10.1002 / smi.2490. PMID: 23616371
  234. 24. Bozoglan B, Demirer V, Sahin I. Eenzaamheid, zelfwaardering en levensvreugde als voorspellers van internetverslaving: een transversale studie onder Turkse universiteitsstudenten. Scandinavian Journal of Psychology 2013; 54 (4): 313-319. doi: 10.1111 / sjop.12049. PMID: 23577670
  235. 25. Nalwa K, Anand AP. Internetverslaving bij studenten: een reden tot bezorgdheid. CyberPsychology & Behaviour 2003; 6 (6): 653-656. doi: 10.1089 / 109493103322725441
  236. 26. Sanders CE, Field TM, Diego M, Kaplan M. De relatie tussen internetgebruik en depressie en sociaal isolement bij adolescenten. Adolescentie 2000; 35 (138): 237-242. PMID: 11019768
  237. 27. Tonioni F, D'Alessandris L, Lai C, Martinelli D, Corvino S, Vasale M,… Bria P. Internetverslaving: uren online doorgebracht, gedrag en psychologische symptomen. Algemene Ziekenhuispsychiatrie 2012; 34 (1): 80-87. doi: 10.1016 / j.genhosppsych.2011.09.013. pmid: 22036735
  238. 28. Yuan K, Qin W, Wang G, Zeng F, Zhao L, Yang X, et al. Microstructuurafwijkingen bij adolescenten met een internetverslavingsstoornis. PloS ONE 2011; 6 (6): e20708. doi: 10.1371 / journal.pone.0020708. PMID: 21677775
  239. 29. Zhou Y, Lin FC, Du YS, Qin LD, Zhao ZM, Xu JR, et al. Afwijkingen van grijze stof bij internetverslaving: een voxel-gebaseerde morfometrie-studie. European Journal of Radiology 2011; 79 (1): 92-95. doi: 10.1016 / j.ejrad.2009.10.025. PMID: 19926237
  240. 30. Hou H, Jia S, Hu S, Fan R, Sun W, Sun T, et al. Verminderde striatale dopaminetransporters bij mensen met een internetverslaving. BioMed Research International 2012; 2012. doi: 10.1155 / 2012 / 854524
  241. 31. Kim SH, Baik SH, Park CS, Kim SJ, Choi SW, Kim SE. Verminderde striatale dopamine D2-receptoren bij mensen met internetverslaving. Neuroreport 2011; 22 (8): 407-411. doi: 10.1097 / WNR.0b013e328346e16e. PMID: 21499141
  242. 32. Lu DW, Wang JW, Huang ACW. Differentiatie van het risiconiveau van internetverslaving op basis van autonome zenuwreacties: de internetverslavingshypothese van autonome activiteit. Cyberpsychologie, Gedrag en sociaal netwerken 2010; 13 (4): 371-378. doi: 10.1089 / cyber.2009.0254
  243. 33. Lin PC, Kuo SY, Lee PH, Sheen TC, Chen SR. Effecten van internetverslaving op de hartslagvariatie bij schoolgaande kinderen. The Journal of Cardiovascular Nursing 2013. doi: 10.1097 / jcn.0b013e3182a477d5
  244. 34. Zheng H, Liu X, Patel K K. Een rol voor dopamine in de centraal gemedieerde sympathische respons bij ratten met Type 2 Diabetes geïnduceerd door streptozotocine en een vetrijk dieet. De FASEB Journal 2011; 25: 1028-11.
  245. 35. Bélanger RE, Akre C, Berchtold A, Michaud PA. Een U-vormig verband tussen intensiteit van internetgebruik en gezondheid van adolescenten. Pediatrics 2014; 127: e330-e335. doi: 10.1542 / peds.2010-1235
  246. 36. Lam LT. Internetgaming Verslaving, problematisch internetgebruik en slaapproblemen: een systematische review. Huidige psychiatrie meldt 2014; 16 (4): 1-9. doi: 10.1007 / s11920-014-0444-1
  247. 37. Kim Y, Park JY, Kim SB, Jung IK, Lim YS, Kim JH. De effecten van internetverslaving op de levensstijl en het voedingsgedrag van Koreaanse adolescenten. Nutrition Research and Practice 2010; 4 (1): 51-57. doi: 10.4162 / nrp.2010.4.1.51. PMID: 20198209
  248. 38. Li M, Deng Y, Ren Y, Guo S, He X. Obesitasstatus van middelbare scholieren in Xiangtan en de relatie met internetverslaving. Obesitas 2014; 22 (2): 482-487. doi: 10.1002 / oby.20595. PMID: 23929670
  249. 39. Jenaro C, Flores N, Gomez-Vela M, Gonzalez-Gil F, Caballo C. Problematisch gebruik van internet en mobiele telefoons: psychologische, gedrags- en gezondheidscorrelaties. Verslavingsonderzoek en theorie 2007; 15: 309-320. doi: 10.1080 / 16066350701350247
  250. 40. Kelley KJ, Gruber EM. Problematisch internetgebruik en fysieke gezondheid. Journal of Behavioral Verslavingen 2013; 2 (2): 108-112. doi: 10.1556 / JBA.1.2012.016. PMID: 26165930
  251. 41. Besedovsky L, Lange T, Born J. Slaap- en immuunfunctie. Pflügers Archiv-European Journal of Physiology 2012; 463 (1) 121-137. doi: 10.1007 / s00424-011-1044-0. PMID: 22071480
  252. 42. Cheung LM, Wong WS. De effecten van slapeloosheid en internetverslaving op depressie bij Hongaarse Chinese adolescenten: een verkennende cross-sectionele analyse. Sleep Research 2011; 20: 311-317. doi: 10.1111 / j.1365-2869.2010.00883.x
  253. 43. Irwin M. Effecten van slaap- en slaapverlies op immuniteit en cytokinen. Hersenen, gedrag en immuniteit 2002; 16 (5): 503-512. doi: 10.1016 / s0889-1591 (02) 00003-x
  254. 44. Adam Y, Meinlschmidt G, Lieb R. Associaties tussen psychische stoornissen en verkoudheid bij volwassenen: een cross-sectioneel onderzoek op populaties. Journal of Psychosomatic Research 2013; 74 (1): 69-73. doi: 10.1016 / j.jpsychores.2012.08.013. PMID: 23272991
  255. 45. Irwin M, Patterson T, Smith TL, Caldwell C, Brown SA, Gillin JC, et al. Vermindering van de immuunfunctie bij stress en depressie in het leven. Biologische psychiatrie 1990; 27 (1): 22-30. pmid: 2297549 doi: 10.1016 / 0006-3223 (90) 90016-u
  256. 46. Kiecolt-Glaser JK, Glaser R. Depressie en immuunfunctie: centrale routes naar morbiditeit en mortaliteit. Journal of Psychosomatic Research 2002; 53 (4): 873-876. pmid: 12377296 doi: 10.1016 / s0022-3999 (02) 00309-4
  257. 47. Kim HC, Park SG, Leem JH, Jung DY, Hwang SH. Depressieve symptomen als risicofactor voor verkoudheid bij werknemers: een 4-maanden follow-up onderzoek. Journal of Psychosomatic Research 2011; 71 (3): 194-196. doi: 10.1016 / j.jpsychores.2011.01.014. PMID: 21843756
  258. 48. Dickerson SS, Kemeny ME. Acute stressoren en cortisolresponsen: een theoretische integratie en synthese van laboratoriumonderzoek. Psychologisch Bulletin 2004; 130 (3): 355. pmid: 15122924 doi: 10.1037 / 0033-2909.130.3.355
  259. 49. Cacioppo JT, Hawkley LC. Sociaal isolement en gezondheid, met de nadruk op onderliggende mechanismen. Perspectieven in biologie en geneeskunde 2003; 46 (3): S39-S52. pmid: 14563073 doi: 10.1353 / pbm.2003.0049
  260. 50. Cohen S. Sociale relaties en gezondheid. American Psychologist 2004; 59 (8): 676. pmid: 15554821 doi: 10.1037 / 0003-066x.59.8.676
  261. 51. Jaremka LM, Fagundes CP, Glaser R, Bennett JM, Malarkey WB, Kiecolt-Glaser JK. Eenzaamheid voorspelt pijn, depressie en vermoeidheid: de rol van immuun ontregeling begrijpen. Psychoneuroendocrinology 2013; 38 (8): 1310-1317. doi: 10.1016 / j.psyneuen.2012.11.016. PMID: 23273678
  262. 52. McClelland DC, Floor E, Davidson RJ, Saron C. Beklemtoonde krachtmotivatie, sympathische activering, immuunfunctie en ziekte. Journal of Human Stress 1980; 6 (2): 11-19. pmid: 7391555 doi: 10.1080 / 0097840x.1980.9934531
  263. 53. Cao H, Sun Y, Wan Y, Hao J, Tao F. BMC Public Health 2011; 11: 802. doi: 10.1186 / 1471-2458-11-802. PMID: 21995654
  264. 54. Heikkinen T, Järvinen A. De verkoudheid. Lancet 2003; 361: 51-59. pmid: 12517470 doi: 10.1016 / s0140-6736 (03) 12162-9
  265. 55. WIE. Herziening van het 2012-2013 wintergriepseizoen, noordelijk halfrond. World Health Organization Weekly epidemiological record 2013; 88: 225-232. Opgehaald van http://www.who.int/wer/2013/wer8822.pdf
  266. 56. Grout P, ​​Barber V E. Koortslip - een epidemiologisch onderzoek. Tijdschrift van het Royal College of General Practitioners 1976; 26: 428-434. PMID: 957310
  267. 57. Glaser R, Sheridan J, Malarkey WB, MacCallum RC, Kiecolt-Glaser J K. Chronische stress moduleert de immuunrespons op een pneumoccocaal pneumonie-vaccin. Psychosomatische Geneeskunde 2000; 62: 804-807. pmid: 11139000 doi: 10.1097 / 00006842-200011000-00010
  268. 58. Hass HS, Schauenstein K. Immuniteit, hormonen en de hersenen. Allergie 2001; 56: 470-77 pmid: 11421890 doi: 10.1034 / j.1398-9995.2001.056006470.x
  269. 59. Aberg KM, Radeck KA, Choi EH, Kim DK, Demerjian M, Hupe M, et al Psychologische stress reguleert de epidermale expressie van antimicrobiële peptiden en verhoogt de ernst van huidinfecties bij muizen. The Journal of Clinical Investigation 2007; 117: 3339-3349. pmid: 17975669 doi: 10.1172 / jci31726
  270. 60. Ng BD, Wiemer-Hastings P. Verslaving aan internet en online gamen. CyberPsychology & Behaviour 2005; 8 (2): 110-113. doi: 10.1089 / cpb.2005.8.110
  271. 61. Widyanto L, McMurran M. De psychometrische eigenschappen van de internetverslavingstest. Cyberpsychologie & Gedrag 2004; 7: 443-450. doi: 10.1089 / cpb.2004.7.443
  272. 62. Young KS. Internetverslavingstest (IAT) 2009.
  273. 63. Chang MK, Man Law SP. Factorstructuur voor Young's Internet Addiction Test: een confirmatief onderzoek. Computers in menselijk gedrag 2008; 24: 2597-2619. doi: 10.1016 / j.chb.2008.03.001
  274. 64. Hardie E, T-shirt MIJN. Overmatig internetgebruik: de rol van netwerken van persoonlijkheid, eenzaamheid en sociale ondersteuning bij internetverslaving. Australian Journal of Emerging Technologies and Society 2007; 5: 34-47.
  275. 65. Snaith RP, Zigmond AS. HADS: Hospital Angst en Depressie Schaal 1994. Windsor: NFER Nelson.
  276. 66. Andrew B, Wilding J M. De relatie van depressie en angst tot levensbelasting en prestatievermogen bij studenten. British Journal of Psychology 2004; 95 (4): 509-521. doi: 10.1348 / 0007126042369802
  277. 67. Crawford JR, Henry JD, Crombie C, Taylor EP. Normatieve gegevens voor de HADS van een groot niet-klinisch monster. British Journal of Clinical Psychology 2001; 40 (4): 429-434. doi: 10.1348 / 014466501163904
  278. 68. Russell DW. UCLA Loneliness Scale (Version 3): Betrouwbaarheid, geldigheid en factorkwaliteit. Journal of Personality Assessment 1996; 66 (1): 20-40. pmid: 8576833 doi: 10.1207 / s15327752jpa6601_2
  279. 69. Jobe LE, Williams White S. Eenzaamheid, sociale relaties en een breder autisme-fenotype bij universiteitsstudenten. Persoonlijkheid en individuele verschillen 2007; 42 (8): 1479-1489. doi: 10.1016 / j.paid.2006.10.021
  280. 70. Buysse DJ, Reynolds CF, Monk TH, Berman SR, Kupfer DJ. De Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI): een nieuw instrument voor psychiatrisch onderzoek en praktijk. Psychiatrie Onderzoek 1989; 28 (2): 193-213. doi: 10.1016 / 0165-1781 (89) 90047-4
  281. 71. Goldberg DP, Hillier V F. Een geschaalde versie van de algemene gezondheidsvragenlijst. Psychological Medicine 1979; 9: 139-145. pmid: 424481 doi: 10.1017 / s0033291700021644
  282. 72. Reed P., & Senunaite K. Impact van een kind met ASS op de zelfgerapporteerde immuunfunctie van ouders. Wordt beoordeeld.
  283. 73. McClelland DC, Alexander C, Marks E. De behoefte aan macht, stress, immuunsysteem en ziekte onder mannelijke gevangenen. Journal of Abnormal Psychology 1982; 91 (1): 61. pmid: 7056944 doi: 10.1037 / 0021-843x.91.1.61