Problematisch internetgebruik bij middelbare scholieren in de provincie Guangdong, China (2010)

OPMERKINGEN: 12.5% van de middelbare scholieren werd geïdentificeerd als problematische internetgebruikers (PIU's).

VOLLEDIGE STUDIE met tafels.

PLoS One. 2011; 6 (5): e19660.

Gepubliceerd online 2011 mei 6. doi: 10.1371 / journal.pone.0019660

Auteursrechten Wang et al. Dit is een open access-artikel dat wordt verspreid onder de voorwaarden van de Creative Commons Attribution-licentie, die onbeperkt gebruik, distributie en reproductie op elk medium toestaat, op voorwaarde dat de oorspronkelijke auteur en bron worden gecrediteerd.

 Hui Wang,^# Xiaolan Zhou,^# Ciyong Lu,^* Jie Wu, Xueqing Deng en Lingyao Hong

Afdeling Medische Statistiek en Epidemiologie, School of Public Health, Sun Yat-sen University, Guangzhou, China

James G. Scott, redacteur

De universiteit van Queensland, Australië

Abstract

Achtergrond

Problematisch internetgebruik (PIU) is een groeiend probleem bij Chinese adolescenten. Er zijn veel risicofactoren voor PIU, die op school en thuis worden gevonden. Deze studie was bedoeld om de prevalentie van PIU te onderzoeken en om de mogelijke risicofactoren voor PIU onder middelbare scholieren in China te onderzoeken.

Methodologie / belangrijkste bevindingen

A transversale studie werd uitgevoerd. Een totaal van 14,296 middelbare scholieren werden ondervraagd in vier steden in de provincie Guangdong. Problematisch internetgebruik werd beoordeeld door de 20-item Young Internet Addiction Test (YIAT). Er werd ook informatie verzameld over demografische gegevens, familie- en schoolgerelateerde factoren en internetgebruikspatronen. Van de 14,296-studenten waren 12,446 internetgebruikers. Daarvan werden 12.2% (1,515) geïdentificeerd als problematische internetgebruikers (PIU's). Gegeneraliseerde gemengde modelregressie bracht aan het licht dat er geen verschil in geslacht was tussen PIU's en niet-PIU's. Hoge studiegerelateerde stress, sociale vrienden, slechte relaties met docenten en studenten en conflictueuze gezinsrelaties waren risicofactoren voor PIU. Studenten die meer tijd online doorbrachten hadden meer kans om PIU te ontwikkelen. De gewoonten en doeleinden van internetgebruik waren divers en beïnvloedden de gevoeligheid voor PIU.

Conclusies / Betekenis

PIU komt veel voor bij middelbare scholieren, en risicofactoren zijn thuis en op school te vinden. Leraren en ouders moeten goed letten op deze risicofactoren. Er zijn effectieve maatregelen nodig om de verspreiding van dit probleem te voorkomen.

Introductie

In de afgelopen decennia is het aantal internetgebruikers in China snel toegenomen. Volgens het 24th China internet development statistische rapport, vanaf 30 June 2009, waren er 33.8 miljoen mensen in China met toegang tot internet. Daarvan was de groep met de leeftijd van 10-29 jaren de grootste (62.8%) [1]. De gemiddelde onlinetijd onder adolescenten was ongeveer 16.5 uren per week [2]. Het internet is nu een integraal onderdeel geworden van het dagelijks leven; het wordt gebruikt voor entertainment en communicatie, evenals voor educatie. Ondanks de alom bekende voordelen, zijn de negatieve effecten van internetgebruik geleidelijk toegenomen, met name overmatig gebruik van internet. Sinds de mid-1990s is "Internetverslaving" voorgesteld als een nieuw type verslaving en mentale gezondheidsprobleem, vergelijkbaar met andere gevestigde verslavingen zoals alcoholisme en compulsief gokken [3]. Young heeft internetverslaving omschreven als een stoornis in de beheersing van de impuls die geen bedwelmende stof bevat [4]. Verdere studies gebruikten andere methoden om deze aandoening te identificeren, die ook werd aangeduid als "problematisch internetgebruik" of "pathologisch internetgebruik" [5]. Beard en Wolf definieerden problematisch internetgebruik (PIU) als gebruik van internet dat psychologische, sociale, school- en/of werkproblemen in iemands leven veroorzaakt. [6]. Zich overgeven aan het gebruik van internet gaat gepaard met een verscheidenheid aan problemen. Chou et al. meldde dat verslaafde proefpersonen de impact van internet op hun dagelijks leven, zoals maaltijden, slaap en afspraken, significant negatiever vonden dan de niet-verslaafde groep [7]. In het onderzoek van Tsai en Lin zagen internetafhankelijke adolescenten dat internet een negatieve invloed had op hun schoolprestaties en de relatie met hun ouders [8]. PIU is een serieus probleem geworden.

Onlangs zijn er veel studies over PIU gepubliceerd. Het merendeel hiervan richt zich op vier onderwerpen. 1) Hoe PIU te beoordelen. Via online enquêtes en telefonische interviews heeft Young een acht-item-diagnose voor internetverslaving ontwikkeld, een wijziging van de criteria voor pathologisch gokken. [4]. Op basis van de DSM-IV-criteria en de observatie van klinische casussen, ontwierp Chen de Chinese Internet Addiction Scale met 26-items in vier dimensies: tolerantie, terugtrekking, dwangmatig gedrag en andere gerelateerde factoren [9]. Tot nu toe was er geen consensus over meetinstrumenten [10]. 2) De associatie tussen PIU en andere problemen. Ko ontdekte dat adolescenten met internetverslaving na controle voor de effecten van gedeelde geassocieerde factoren eerder agressief gedrag vertoonden [11]. 3) Psychiatrische kenmerken van adolescenten met PIU. Yang meldde dat buitensporige internetgebruikers significant hoger scoorden op angst, vijandigheid en depressie en dat ze de neiging hadden om meer eenzaam te zijn [12]. 4) Potentiële risicofactoren geassocieerd met PIU zoals internetgebruikspatronen en sociaal-omgevingsfactoren. Hoewel er veel studies over dit onderwerp zijn uitgevoerd, blijven er nog enkele vragen. Ten eerste hebben sommige onderzoeken online deelnemers gerekruteerd of een gemakstaal gebruikt [13], [14]. Deze studies hebben inherente vooroordelen, waardoor het moeilijk is om de prevalentie van PIU en de relatie tussen invloedrijke factoren en PIU nauwkeurig te beoordelen. Ten tweede zijn er veel studies uitgevoerd onder studenten omdat ze geacht worden meer kwetsbaar te zijn voor internetverslaving dan andere groepen [15], [16]. Tijdens de adolescentie ervaren middelbare scholieren echter meestal dramatische veranderingen in fysiologie en psychologie en kunnen ze ernstiger problemen krijgen dan mensen van andere leeftijden als ze zich bezighouden met probleemgedrag. Er is toenemend bewijs dat PIU bij middelbare scholieren opkomt als gevolg van gemakkelijke toegang tot internet [17], [18]. Dus, middelbare scholieren, zoals studenten, zijn kwetsbaar voor PIU.

Om deze redenen hebben we een grootschalig, cross-sectioneel onderzoek uitgevoerd in de provincie Guangdong. Het voornaamste doel van onze studie was om de prevalentie van PIU onder middelbare scholieren in China en de relatie tussen PIU en mogelijke factoren te onderzoeken. Deze studie zal bijdragen tot ons begrip van PIU onder Chinese adolescenten en helpen bij het ontwerpen van onderwijsbeleid om problematisch internetgebruik te voorkomen.

Materialen en methoden

Studie ontwerp en deelnemers

Een cross-sectionele studie werd uitgevoerd om de prevalentie van PIU te onderzoeken en de relatie tussen potentiële invloedrijke factoren en PIU te onderzoeken. Deelnemers waren middelbare scholieren die werden gerekruteerd uit vier steden in de provincie Guangdong (Shenzhen, Guangzhou, Zhanjiang en Qingyuan). Een gestratificeerde willekeurige clusterbemonstering werd toegepast om deelnemers te kiezen. Eerst werden drie belangrijke junior high schools, drie reguliere junior high schools, twee belangrijke senior high schools, twee reguliere senior high schools en twee scholen voor beroepsonderwijs in elke stad geselecteerd en vervolgens uit elke graad van deze scholen twee klassen geselecteerd. Alle studenten in de geselecteerde klassen werden uitgenodigd om deel te nemen aan dit onderzoek. Een totaal van 14,296-studenten werd gerekruteerd om deel te nemen aan het onderzoek. Hiervan maakte 1,850 geen gebruik van het internet en de 12,446 die internettoegang had bood bruikbare informatie.

Software voor buiten

Zelf ingevulde vragenlijsten werden verspreid onder alle deelnemers aan de studie ter plaatse in hun respectieve scholen. De deelnemers werd verzocht de vragenlijst anoniem in te vullen en de leerkrachten moesten de klas verlaten om mogelijke informatiebias te minimaliseren. De vragenlijst bestond uit drie componenten: 1) Demografische informatie; 2) Familie- en schoolgerelateerde factoren; 3) Internetgebruikspatroon. Demografische variabelen waren onder meer leeftijd, geslacht, schooltype en persoonlijk gedrag. Familie- en schoolgerelateerde factoren waren onder meer: ​​(1) Familierelaties: maak een schatting van de relatie tussen uw gezinsleden. (2) Ouderlijke tevredenheid: maak een schatting van uw ouderlijke zorg. (3) Communicatie met ouders: hoe vaak communiceert u met uw ouders? (4) Opleidingsniveau van uw ouders: wat is het opleidingsniveau van uw ouders? (5) De relatie van de student met klasgenoten en docenten: maak een schatting van de relatie met je docenten en klasgenoten. (6) Studiegerelateerde stress: geef een schatting van de stress die uit de studie komt. Al deze factoren hebben zichzelf beoordeeld. Het internetgebruikspatroon werd beoordeeld door de tijd die per dag online werd doorgebracht, de frequentie van internetgebruik per week en het doel en de locatie van internetgebruik te onderzoeken. De Young's Internet Addiction Test (YIAT) werd toegepast om problematisch internetgebruik te beoordelen. De YIAT bestaat uit 20 items. Elk item krijgt een score van 1 tot 5, waarbij 1 staat voor "helemaal niet" en 5 voor "altijd". Vandaar dat mogelijke totale scores variëren van 20 tot 100. De volgende afkappunten werden toegepast op de totale YIAT-score 1) Normaal internetgebruik: scores 20-49; 2) Potentieel problematisch internetgebruik (PIU's): scores boven de 50 [19]. De split-half-betrouwbaarheid was 0.859 en de alfa van Cronbach was 0.902. De deelnemers werden volledig geïnformeerd over het doel van het huidige onderzoek en werden uitgenodigd om vrijwillig deel te nemen. Schriftelijke toestemmingsbrieven werden verkregen van de school en studenten. Alle gegevens werden verzameld in november 2009. De studie kreeg goedkeuring van de Sun Yat-Sen University, School of Public Health Institutional Review Board.

statistische analyse

Alle statistische analyses zijn uitgevoerd met SPSS-versie 19.0. Beschrijvende analyse werd gebruikt om de demografische kenmerken van de student en de prevalentie van PIU te beschrijven. Chi-kwadraattests werden gebruikt om het verschil tussen niet-PIU en PIU te onderzoeken. Alle factoren die statistische significantie vertoonden in chikwadraattoetsen, werden verder geanalyseerd door middel van multivariate analyse. We gebruikten gegeneraliseerde lineaire mixed-model regressie om te corrigeren voor het schoolclusteringseffect. Een statistisch significantiecriterium van p <0.05 werd toegepast voor alle variabelen die in het uiteindelijke model bleven.

Resultaten

Prevalentie van PIU

Van de 12,446-studenten die ooit internet hebben gebruikt, was 6,063 (48.7%) mannelijk en 6,383 (51.3%) vrouwelijk. De gemiddelde leeftijd was 15.6, met een bereik van 10 tot 23 jaar. Van de onderwerpen waren 22.8% (2,837) van Qingyuan, 22.8% (2,838) waren van Zhanjiang, 27.1% (3378) waren van Chaozhou en 27.3% (3,393) waren van Shenzhen. Hiervan waren 10,931 (87.8%) normale gebruikers en 1515 (12.2%) voldeed aan de criteria voor PIU. Mannelijke studenten omvatten 58.2% (882) van de problematische internetgebruikers (PIU's). Van de onderwerpen meldden 663-studenten rookgedrag; 182 hiervan waren PIU's. Sommige alcoholgebruik werd gemeld; 267-studenten dronken meer dan vier keer per maand. Daarvan waren 73 PIU's. Andere demografische kenmerken en de verdeling tussen PIU's en niet-PIU's worden getoond in Tabel 1.

Familie- en schoolgerelateerde factoren en PIU

Zoals getoond in Tabel 2, zonder aanpassing voor andere variabelen, was PIU significant geassocieerd met een reeks variabelen: familierelaties, ouderlijke tevredenheid, communicatie met ouders, studiegerelateerde stress, financiële situatie en relaties met klasgenoten en docenten. Er was geen significant verschil tussen de twee groepen wat betreft het opleidingsniveau van de moeder of het opleidingsniveau van de vader (gegevens niet weergegeven in de tabel).

Internetgebruik en PIU

Het meest voorkomende gebruik van internet was voor entertainment (n = 8,637, 69.4%), gevolgd door communicatie met klasgenoten (n = 7,815, 62.8%) en leren (n = 6027, 48.4%). De meeste studenten (72.7%) gaven aan thuis internet te gebruiken. Ongeveer 9.9% van de PIU's bracht meer dan 8 uur per dag op internet door, terwijl slechts 2.1% van de niet-PIU's meer dan 8 uur per dag op internet doorbracht. Van de niet-PIU's bracht 4.7% niet-PIU's 4–6 uur per dag op internet door, vergeleken met 11.2% onder PIU's. De Chi-kwadraattest bracht significante verschillen tussen de twee groepen aan het licht (p <0.005) (zie Tabel 3).

Multivariate analyses voor PIU

De resultaten van de gegeneraliseerde gemengde modelregressie worden gepresenteerd in Tabel 4. Ze suggereren dat PIU's meer kans hebben om studiegerelateerde stress en slechte relaties met leraren en klasgenoten te ervaren. Conflicterende familierelaties en een slechte financiële situatie houden verband met een grotere kans op PIU's die internet voornamelijk gebruiken voor entertainment. Bovendien hadden degenen die internetten op internetcafés meer kans om PIU te ontwikkelen.

Discussie

Prevalentie van PIU

Voor zover wij weten, is dit onderzoek onder 14,296 Chinese middelbare scholieren de grootste transversale studie van middelbare scholieren die tot nu toe is uitgevoerd. De informatie die hier wordt verstrekt, kan ons helpen de factoren die verband houden met PIU beter te begrijpen. In deze enquête was de prevalentie van PIU 12.2% (1515). Soortgelijk onderzoek is uitgevoerd door anderen. Lam en collega's voerden een onderzoek uit onder middelbare scholieren met behulp van Young's 20-item IAT. Ze meldden dat 10.8% (168) werd gediagnosticeerd als internetverslaafde gebruikers, vergelijkbaar met onze studie [20]. In de studie van Luca vonden 98 adolescenten die werden ondervraagd met Young's 20-item-test een PIU-prevalentie van 36.7%, wat hoger was dan onze studie. Dit kan komen door een kleinere steekproefomvang [21]. Met behulp van het 20-artikel YIAT identificeerden Ni en collega's 6.44% van 3,557 eerstejaars universiteitsstudenten als internetverslaafd [22], wat lager was dan onze studie. Deze resultaten suggereren dat PIU mogelijk ernstiger is onder middelbare scholieren in China. Vergelijkbare studies werden ook uitgevoerd met verschillende schalen. F. Cao en L. Su meldden dat de incidentie van internetverslaving onder 2,620 middelbare scholieren in Changsha 2.4% was, wat werd vastgesteld door een aangepaste versie van de YDQ-criteria te gebruiken [23]. In andere landen varieert het percentage internetverslaving bij adolescenten sterk, van 3.8% tot 36.7% [18], [21]. Aldus is de vergelijking van prevalentiegegevens gecompliceerd vanwege de diversiteit van toegepaste beoordelingsinstrumenten en verschillende monsters en sociale contexten.

Eerdere studies identificeerden gender als een risicofactor voor PIU [20], [24]. Kim suggereerde echter dat de verschillende verspreiding van internetverslaving tussen mannen en vrouwen te wijten kan zijn aan de verschillende online activiteiten van mannen en vrouwen [25]. Mannen gebruiken internet vaak voor entertainment, zoals online gamen en internetgokken, die beide worden geassocieerd met compulsief internetgebruik. Hall stelde dat de veranderingen in de beschikbaarheid en de aard van internetdiensten de genderkloof hebben weggenomen bij de internetverslaafde studenten [26]. Khazaal vond ook geen significante relatie tussen YIAT-score en geslacht [19]. Onze resultaten zijn in overeenstemming met Khazaal. In de multivariate analyse was geslacht, na aanpassing voor de verschillende gebruiksmodaliteiten van internet, geen risicofactor. Om deze reden mogen vrouwen niet worden genegeerd in PIU-preventieprogramma's.

Het hebben van sociale vrienden was een andere invloedrijke factor voor PIU. Onze resultaten toonden aan dat studenten met vrienden die met hun studie waren gestopt bijna 1.5 keer vaker PIU demonstreerden dan degenen wiens vrienden niet afhaakten (OR = 1.46, 95% CI = 1.27-1.69). Dit resultaat kan worden toegeschreven aan het peer-effect. Adolescenten die niet meer naar school gaan, hebben de neiging om meer tijd op internet door te brengen. Studenten die in contact staan ​​met die mensen, zijn in dit verband gemakkelijk betrokken bij buitensporig internetgebruik. Er is veel onderzoek gedaan naar het effect van invloed van gelijken op probleemgedrag. Volgens Norton en Lindrooth heeft poken bijvoorbeeld een sterk positief effect op roken bij adolescenten [27]. We veronderstelden dat peer-effecten een risicofactor kunnen zijn voor PIU. Studies naar het effect van invloed van gelijken op PIU zijn echter zeldzaam en er is verder onderzoek nodig naar dit onderwerp.

In onze studie was er geen verband tussen alcohol- en tabaksgebruik in het uiteindelijke model (p> 0.05), consistent met andere studies [28]. Er is gesuggereerd dat die problematische gedragingen vergelijkbare risicofactoren delen, zoals slechte intra-familierelaties. Na controle voor de potentiële familie-gerelateerde factoren in de meervoudige regressiemodellen, verdween de associatie.

Familie- en schoolgerelateerde factoren en PIU

Familie speelt een zeer belangrijke rol in de psychosociale ontwikkeling en het welzijn van kinderen. Probleemgedrag is waarschijnlijker als gezinnen een hoog conflictniveau hebben. Yen et al. meldde dat een hoog ouder-adolescent conflict een voorspelling was van internetverslaving bij adolescenten. Adolescenten met een hoger conflictniveau met hun ouders weigerden het toezicht van hun ouders te gehoorzamen, inclusief de regels voor internetgebruik [28]. De huidige studie vond vergelijkbare resultaten; conflictueuze gezinsrelaties vormen een risicofactor voor PIU, waardoor de OR in één keer toeneemt (OR = 2.01, 95% CI = 1.45-2.80; OR = 2.60, 95% CI = 1.70-3.98). Gezinnen met veel conflicten hadden minder kans op hoge niveaus van ouder-kindbetrokkenheid en adequaat toezicht door ouders [29], wat zou voorspellen dat adolescenten vatbaar zijn voor problematisch internetgebruik. Andere gezinsfactoren zoals familiecommunicatie, tevredenheid van ouders werden gecorreleerd met PIU door Chi-square testen, maar na correctie voor familierelaties verdwenen deze correlaties. We veronderstelden dat de correlaties in de univariate analyses het gevolg waren van de relatie tussen de familierelaties en PIU. In tegenstelling tot eerdere rapporten konden we geen verband of tendens vinden tussen PIU en het opleidingsniveau van de ouders. Dit resultaat suggereert dat de meeste ouders zich bewust zijn van de problemen of negatieve effecten die adolescenten kunnen ondervinden bij het gebruik van internet, dus ouders dringen er bij kinderen op aan optimaal gebruik te maken van het internet en zo ver te gaan dat ongeoorloofd internetgebruik wordt gecontroleerd en beperkt. Zolang de ouders liefdevolle zorg en controle over hen bleven uitoefenen, hadden studenten met ouders met een laag opleidingsniveau geen hogere kans op PIU.

Met betrekking tot schoolgerelateerde factoren, ontdekten we dat studenten met studiegerelateerde stress en slechte klasgenotenrelaties een grotere kans hadden op PIU, consistent met eerder onderzoek. Luca's studie suggereerde dat een lage kwaliteit van interpersoonlijke relaties adolescenten kan blootstellen aan een verhoogd risico op het ontwikkelen van PIU [21]. Het internet biedt gebruikers de mogelijkheid om aan de realiteit te ontsnappen en acceptatie te zoeken. Een studie van studenten van 700-studenten vond dat de meeste stressvolle gebeurtenissen, waaronder academische stress, sociale communicatie en andere stressfactoren, vaker voorkwamen in de PIU-groep dan in de niet-PIU-groep [30]. Een andere studie toonde aan dat cumulatieve stress het risico op PIU aanzienlijk verhoogde [31]. Uit deze resultaten kan worden afgeleid dat een grote afhankelijkheid van internetgebruik onderwerpen een alternatief biedt voor relaties in het echte leven die gepaard gaan met een gebrek aan interpersoonlijke vaardigheden.

Internetgebruikspatroon en PIU

We ontdekten dat problematische internetgebruikers meer tijd op internet doorbrachten en vaker per week internet gebruikten dan niet-PIU's. Degenen die meer dan 8 uur per dag online waren, hadden een grotere kans om PIU te ontwikkelen dan degenen die minder dan 2 uur per dag online waren (OR = 3.01, 95% BI = 2.25-4.04). In verschillende onderzoeken is een verband gemeld tussen uren die online zijn doorgebracht en PIU. In het onderzoek van Sunny brachten afhankelijke personen gemiddeld 28.1 uur per week online door, vergeleken met niet-afhankelijke personen, die ongeveer 12.1 uur per week doorbrachten. Het verschil tussen afhankelijke en niet-afhankelijke gebruikers was significant (t = 8.868, p <0.001) [32]. Evenzo meldde Chou dat niet-verslaafden ongeveer 5-10 uren per week online doorbrachten, terwijl niet-verslaafden 20-25 uren online aan het besteden waren per week. Hij stelde dat internetverslaafde gebruikers steeds meer tijd moeten doorbrengen op internet om het gewenste effect te bereiken [33]. Daarom zou het beperken van de tijd van adolescenten online een effectieve maatregel zijn om PIU te voorkomen.

In onze studie gebruikten de meeste PIU's internet voor entertainment. We ontdekten dat het gebruik van internet voor entertainment een krachtige voorspeller was voor PIU (OR = 1.68, 95% BI = 1.42-1.97). De tweede krachtige voorspeller was vrienden maken (OR = 1.54, 95% BI = 1.32-1.80). We gaan ervan uit dat problematische internetgebruikers eerder geneigd zijn de interactieve functies van internet te gebruiken, zoals onlinespellen en chatten, die aan de behoeften van de gebruiker kunnen voldoen en pathologisch gebruik zelfs kunnen vergemakkelijken. [34]. Er zijn vergelijkbare onderzoeken uitgevoerd. Huang meldde dat 55.9% van de problematische internetgebruikers internet gebruikte om te gamen, vergeleken met 33.19% van de niet-problematische gebruikers (P <0.05) [35]. In de studie van Sherk en College was het spelen van online games een krachtige voorspeller van internetverslaving, waardoor de odds ratio met 70% toenam (OR = 1.70, 95% BI = 1.46-1.90) [36]. Volgens onze resultaten was het minder waarschijnlijk dat degenen die het internet gebruiken voor communicatie met vrienden PIU ontwikkelden (OR = 0.41, 95% CI = 0.36-0.47). Deze bevinding komt overeen met eerdere studies. Studenten in Taiwan meldden dat ze over het algemeen positieve effecten ervoeren door het internet te gebruiken voor communicatie. Het internet kan worden gebruikt om betekenisvolle interpersoonlijke relaties te onderhouden [37]. Kraut et al. stelde een "rijk rijker" -model voor, wat suggereert dat internet meer voordelen bood aan degenen die al goed waren aangepast [38].

De site met internetgebruik was ook gerelateerd aan PIU. Internetgebruikers kozen in de eerste plaats hun eigen huis als de locatie om online te surfen; Internetcafes stonden op de tweede plaats. Het gegeneraliseerde lineaire gemengde model toonde aan dat, in vergelijking met andere online sites, studenten die internetcafes kiezen een hogere OR voor PIU hadden dan andere sites, bijvoorbeeld bij familieleden of vriendenhuizen. Het is belangrijk om op te merken dat beide locaties adolescenten in staat stellen vrij te surfen op het internet zonder de druk van autoriteit of ouderlijk toezicht [24]. Internetcafes bieden niet alleen de virtuele interactie van persoonlijke relaties, maar ook de sociale ondersteuning die de echte interactie tussen mensen was [39]. In het internetcafé kunnen studenten acceptatie en ondersteuning van leden van een sociaal netwerk zoeken en schuldgevoelens verlichten, evenals voldoening vinden in het leven.

Onze resultaten moeten worden geïnterpreteerd in het licht van verschillende beperkingen. Ten eerste kon de transversale onderzoeksopzet van de huidige studie de causale relaties tussen PIU en mogelijke invloedrijke factoren niet bevestigen. Ten tweede hadden we geen informatie van de ouders; beoordeling van familiegerelateerde factoren was uitsluitend gebaseerd op zelfrapportagegegevens. Ten derde zijn niet alle mogelijke factoren meegenomen in onze studie. Verder onderzoek zou moeten proberen om bijkomende voorspellende factoren te bepalen door de causale relatie tussen PIU en de psychologische kenmerken van adolescenten te identificeren.

Kortom, de adolescentie is een tijd waarin mensen significante biologische, psychologische en sociale veranderingen ondergaan. Degenen die problemen ondervinden bij het navigeren door deze ontwikkelingsuitdagingen, zijn bijzonder kwetsbaar voor PIU. Hoewel onze studie voorlopig is en er mogelijk veel relevante factoren zijn die werden verwaarloosd, vertoonde 12.1% van de ondervraagde middelbare scholieren een PIU. Naast familie- en schoolgerelateerde factoren, worden andere invloedrijke factoren, waaronder internetgebruikspatronen, geassocieerd met PIU. Speciale aandacht moet worden besteed aan die middelbare scholieren die deze risicofactoren vertonen. Verder onderzoek is nodig om de onderliggende mechanismen die van invloed zijn op PIU te begrijpen en om effectieve preventieve behandelingsstrategieën te onderzoeken.

Dankwoord

We moeten dr. Jeffrey Grierson bedanken bij het Australian Research Center in Sex, Health & Society; Faculteit der Gezondheidswetenschappen, die assisteerde bij redactionele herzieningen van dit manuscript.

voetnoten

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

Financiering: dit onderzoek werd ondersteund door Guangdong Food and Drug Administration. De financiers hadden geen rol in onderzoeksontwerp, gegevensverzameling en -analyse, besluit tot publicatie of voorbereiding van het manuscript.

Referenties

1. CNNIC. Het statistisch rapport van de ontwikkeling van het Chinese internetnetwerk, nummer 24th. 2009. Beijing.

2. CNNIC. Chinees adolescent internetgebruik gedragsrapport. 2010. Peking.

3. M OR. Internetverslaving: een nieuwe stoornis komt in het medische lexicon. Canadian Medical Association Journal. 1996, 154: 1882-1883. [PMC gratis artikel][PubMed]

4. Young KS. Internetverslaving: de opkomst van een nieuwe klinische stoornis. 1998, 1: 237-244.

5. DavisRA. Een cognitief-gedragsmodel van pathologisch internetgebruik. Computers in menselijk gedrag. 2001; 17: 187–195.

6. Baard KW, Wolf EM. Wijziging in de voorgestelde diagnostische criteria voor internetverslaving. Cyberpsychol Behav. 2001, 4: 377-383 [.PubMed]

7. Chou C, Hsiao MC. Internetverslaving, gebruik, voldoening en plezierervaring: het geval van de Taiwanese studenten. Computers en onderwijs. 2000; 35: 65-80.

8. Tsai CC, Lin SS. Analyse van attitudes ten opzichte van computernetwerken en internetverslaving van Taiwanese adolescenten. Cyberpsychol Behav. 2001, 4: 373-376 [.PubMed]

9. Chen SH WL, Su YJ, Wu HM, Yang PF. Ontwikkeling van een Chinese internetverslavingsschaal en zijn psychometrische studie. Chin J of Psychol. 2003, 45

10. Tao R, Huang X, Wang J, Zhang H, Zhang Y, et al. Voorgestelde diagnostische criteria voor internetverslaving. Verslaving. 2010, 105: 556-564 [.PubMed]

11. Ko CH, Yen JY, Liu SC, Huang CF, Yen CF. De associaties tussen agressief gedrag en internetverslaving en online activiteiten bij adolescenten. J Adolesc Health. 2009, 44: 598-605 [.PubMed]

12. Yang CK, Choe BM, Baity M, Lee JH, Cho JS. SCL-90-R en 16PF-profielen van middelbare scholieren met overmatig internetgebruik. Can J Psychiatry. 2005, 50: 407-414 [.PubMed]

13. Shek DT, Tang VM, Lo CY. Internetverslaving bij Chinese adolescenten in Hong Kong: beoordeling, profielen en psychosociale correlaten. Scientific WorldJournal. 2008, 8: 776-787 [.PubMed]

14. Jang KS, Hwang SY, Choi JY. Internetverslaving en psychiatrische symptomen bij Koreaanse adolescenten. Journal of School Health. 2008, 78: 165-171 [.PubMed]

15. Morahan-Martin J, Schumacher P. Incidentie en correlaten van pathologisch internetgebruik onder studenten. Computers in menselijk gedrag. 2000, 16: 13-29.

16. Kandell JJ. Internetverslaving op de campus: de kwetsbaarheid van studenten. CyberPsychologie en gedrag. 2009; 1: 11-17.

17. Hur MH. Demografische, gebruikelijke en sociaal-economische determinanten van internetverslavingsstoornis: een empirische studie van Koreaanse tieners. Cyberpsychologie en gedrag. 2006; 9: 514-525. [PubMed]

18. Ghassemzadeh L, Shahraray M, Moradi A. Prevalentie van internetverslaving en vergelijking van internetverslaafden en niet-verslaafden op Iraanse middelbare scholen. Cyberpsychol Behav. 2008, 11: 731-733 [.PubMed]

19. Khazaal Y, Billieux J, Thorens G, Khan R, Louati Y, et al. Franse validatie van de internetverslavingstest. Cyberpsychol Behav. 2008, 11: 703-706 [.PubMed]

20. Lam LT, Peng ZW, Mai JC, Jing J. Factoren die geassocieerd zijn met internetverslaving bij adolescenten. Cyberpsychol Behav. 2009, 12: 551-555 [.PubMed]

21. Milani L, Osualdella D, Di Blasio P. Kwaliteit van interpersoonlijke relaties en problematisch internetgebruik tijdens de adolescentie. Cyberpsychol Behav. 2009, 12: 681-684 [.PubMed]

22. Ni X, Yan H, Chen S, Liu Z. Factoren die internetverslaving beïnvloeden in een steekproef van eerstejaars universitaire studenten in China. Cyberpsychol Behav. 2009, 12: 327-330 [.PubMed]

23. Cao F, Su L. Internetverslaving bij Chinese adolescenten: prevalentie en psychologische kenmerken. Child Care Health and Development. 2007, 33: 275-281.

24. Tsitsika A, Critselis E, Kormas G, Filippopoulou A, Tounissidou D, et al. Internetgebruik en -misbruik: een multivariate regressieanalyse van de voorspellende factoren van internetgebruik onder Griekse adolescenten. Eur J Pediatr. 2009, 168: 655-665 [.PubMed]

25. Kim K, Ryu E, Chon MY, Yeun EJ, Choi SY, et al. Internetverslaving bij Koreaanse adolescenten en zijn relatie tot depressie en zelfmoordgedachten: een vragenlijstonderzoek. Int J Nurs Stud. 2006, 43: 185-192 [.PubMed]

26. Hall AS, Parsons J. Internetverslaving: casestudy van een student met behulp van de beste praktijken in cognitieve gedragstherapie. Journal of Mental Health Counselling. 2001, 23: 312-327.

27. Norton EC, Lindrooth RC, Ennett ST. Beheersing van de endogeniteit van het gebruik van vergelijkbare stoffen bij alcohol- en tabaksgebruik door adolescenten. Gezondheidseconomie. 1998, 7: 439-453 [.PubMed]

28. Yen JY, Yen CF, Chen CC, Chen SH, Ko CH. Familiefactoren van internetverslaving en druggebruik in Taiwanese adolescenten. Cyberpsychol Behav. 2007, 10: 323-329 [.PubMed]

29. Ary DVTED, Biglan A, Metzler CW, Noell JW, Smolkowsk K. Ontwikkeling van probleemgedrag bij adolescenten. Journal of Abnormal Child Psychology. 1999, 27: 194-150.

30. Li H, Wang J, Wang L. Een onderzoek naar het gegeneraliseerde problematische internetgebruik bij Chinese studenten en hun relaties met stressvolle levensgebeurtenissen en coping-stijl. International Journal of Mental Health and Addiction. 2009, 7: 333-346.

31. Leung L. Stressvolle gebeurtenissen in het leven, motieven voor internetgebruik en sociale steun bij digitale kinderen. CyberPsychologie en gedrag. 2007; 10: 204-214. [PubMed]

32. Yang SC, Tung CJ. Vergelijking van internetverslaafden en niet-verslaafden op de Taiwanese middelbare school. Computers in menselijk gedrag. 2007, 23: 79-96.

33. Chou C, Hsiao MC. Internetverslaving, gebruik, voldoening en plezierervaring: het geval van de Taiwanese studenten. Computers en onderwijs. 2000; 35: 65-80.

34. Griffiths MD. Amusementmachine in kindertijd en adolescentie: een vergelijkende analyse van videogames en fruitmachines. Journal of Adolescence. 1991, 14: 53-73 [.PubMed]

35. Huang RL, Lu Z, Liu JJ, You YM, Pan ZQ, et al. Kenmerken en voorspellers van problematisch internetgebruik bij Chinese studenten. Taylor en Francis. 2009: 485-490.

36. Shek DTL, Tang VMY, Lo CY. Internetverslaving bij Chinese adolescenten in Hong Kong: beoordeling, profielen en psychosociale correlaten. Thescientificworldjournal. 2008, 8: 776-787 [.PubMed]

37. Lin SSJ, Tsai CC. Sensation seeking en internetafhankelijkheid van Taiwanese middelbare school adolescenten. Computers in menselijk gedrag. 2002, 18: 411-426.

38. Kraut R, Patterson M, Lundmark V, Kiesler S, Mukopadhyay T, et al. Internetparadox. Een sociale technologie die sociale betrokkenheid en psychisch welzijn vermindert? Am Psychol. 1998, 53: 1017-1031 [.PubMed]

39. Wu CS, Cheng FF. Internetcaféverslaving van Taiwanese adolescenten. CyberPsychologie en gedrag. 2007; 10: 220-225. [PubMed]