(PRZYCZYNA) Prekursor lub Sequela: patologiczne zaburzenia u osób z zespołem uzależnienia od Internetu (2011)

UWAGI: Wyjątkowe badanie. W trakcie pierwszego roku studenci ustalają, w jakim odsetku dochodzi do uzależnienia od Internetu i jakie czynniki ryzyka mogą mieć wpływ. Wyjątkowość polega na tym, że badani nie korzystali z Internetu przed zapisaniem się na studia. Ciężko uwierzyć. Już po pierwszym roku szkoły niewielki odsetek został zakwalifikowany jako osoby uzależnione od Internetu. Osoby, u których rozwinęło się uzależnienie od Internetu, były wyższe w skali obsesyjnej, podczas gdy wyniki były niższe w przypadku depresji lękowej i wrogości.

Kluczowym punktem jest uzależnienie od Internetu powodowany zmiany behawioralne i emocjonalne. Z badania:

  • Po ich uzależnieniu, znacznie wyższe wyniki odnotowano dla wymiarów w depresji, lęku, wrogości, wrażliwości interpersonalnej i psychotycznościsugerując, że były to wyniki zaburzeń uzależnienia od Internetu.
  • Nie możemy znaleźć solidnego patologicznego prognostyka dla uzależnienia internetowego. Uzależnienie od Internetu może w pewnym sensie wywoływać u osób uzależnionych pewne patologiczne problemy.

PEŁNE BADANIE

PLoS ONE 6 (2):e14703.doi: 10.1371 / journal.pone.0014703

Guangheng Dong1*, Qilin Lu2, Hui Zhou1, Xuan Zhao1

1 Wydział Psychologii, Zhejiang Normal University, Jinhua, Chińska Republika Ludowa, 2 Instytut Neuroinformatyki, Dalian University of Technology, Dalian, Chińska Republika Ludowa

Abstrakcyjny

Tło

Celem tego badania była ocena roli zaburzeń patologicznych w zaburzeniach uzależnienia od Internetu oraz identyfikacja patologicznych problemów w IAD, a także zbadanie stanu psychicznego uzależnionych od Internetu przed uzależnieniem, w tym patologicznych cech, które mogą wywołać uzależnienie od Internetu.

Metody i wyniki

Uczniowie 59 byli oceniani przez Symptom CheckList-90 przed i po uzależnieniu od Internetu. Porównanie zebranych danych z Symptom Checklist-90 przed uzależnieniem od Internetu i danych zebranych po uzależnieniu od Internetu ilustruje rolę zaburzeń patologicznych wśród osób z zaburzeniami uzależnienia od Internetu. Obsesyjno-kompulsywny wymiar został uznany za nienormalny, zanim stał się uzależniony od Internetu. Po ich nałogu zaobserwowano znacznie wyższe wyniki dotyczące wymiarów depresji, lęku, wrogości, wrażliwości interpersonalnej i psychotyczności, sugerując, że są to wyniki zaburzenia uzależnienia od Internetu. Wymiary dotyczące somatyzacji, ideologii paranoidalnej i lęku fobicznego nie uległy zmianie w okresie badania, co oznacza, że ​​wymiary te nie są związane z zaburzeniem uzależnienia od Internetu.

wnioski

Nie możemy znaleźć solidnego patologicznego predyktora zaburzeń uzależnienia od Internetu. Zaburzenia uzależnienia od Internetu mogą pod pewnymi względami przysporzyć uzależnionym pewnych patologicznych problemów.

Cytat: Prekursor lub Sequela Dong G, Lu Q, Zhou H, Zhao X (2011): Zaburzenia patologiczne u osób z zaburzeniami uzależnienia od Internetu. PLoS ONE 6 (2): e14703. doi: 10.1371 / journal.pone.0014703

Redaktor: Jeremy Miles, RAND Corporation, Stany Zjednoczone Ameryki

Otrzymano: czerwiec 18, 2010; Zaakceptowano: styczeń 27, 2011; Opublikowano: luty 16, 2011

Prawa autorskie: © 2011 Dong et al. Jest to artykuł o otwartym dostępie dystrybuowany zgodnie z warunkami licencji Creative Commons Attribution License, która zezwala na nieograniczone korzystanie, dystrybucję i reprodukcję na dowolnym nośniku, pod warunkiem uznania oryginalnego autora i źródła.

Finansowanie: Badania te były wspierane przez National Science Foundation of China (30900405). Darczyńcy nie mieli żadnej roli w projektowaniu badań, zbieraniu i analizowaniu danych, podejmowaniu decyzji o publikacji lub przygotowaniu manuskryptu.

Konkurencyjne zainteresowania: Autorzy zadeklarowali, że nie istnieją konkurencyjne interesy.

* E-mail: [email chroniony]

Wprowadzenie

Wykorzystanie Internetu znacznie wzrosło w ciągu ostatniej dekady. Dane z China Internet Network Information Center (CNNIC) z czerwca 30, 2010 pokazały, że 420 mln ludzi przechodzi do trybu online, 58.0% z nich ma 10-29 lat [1]. Rosnąca liczba internautów spowodowała, że ​​coraz większy odsetek populacji jest dotkniętych problematycznym używaniem tego medium, obecnie określanym jako zespół uzależnienia od Internetu (IAD). IAD stał się poważnym problemem zdrowia psychicznego nie tylko w Chinach, wydaje się być powszechnym zaburzeniem, które ujawnia się na całym świecie i zasługuje na włączenie do DSM-V [2], [3]. W Niemczech 9.3% zgłosił co najmniej jedną negatywną konsekwencję korzystania z Internetu, zwłaszcza zaniedbanie zajęć rekreacyjnych i problemy z rodziną / partnerem, pracą lub edukacją i zdrowiem [4]. Chou i Hsiao poinformowali, że częstość występowania uzależnienia od Internetu wśród tajwańskich studentów wynosi 5.9% [5]. Ponadto Wu i Zhu poinformowali, że 10.6% chińskich studentów cierpi z powodu uzależnienia od Internetu [6]. Korea Południowa uważa uzależnienie od Internetu za jeden z najpoważniejszych problemów zdrowia publicznego [2].

Zrozumienie IAD jest ważne ze względu na jego związek z innymi chorobami psychicznymi, takimi jak zachowania patologiczne i kompulsywne [7]. Donoszono, że intensywne korzystanie z Internetu może spowodować podwyższony poziom pobudzenia psychicznego [8], co może prowadzić do problemów zdrowotnych użytkowników online [9], [10]. Kilka badań wskazuje na podstawową psychopatologię uzależnienia od Internetu, w tym depresję, lęk społeczny i uzależnienie od substancji [11], [12]. Chociaż problemy metodologiczne utrudniają pełną moc tych badań [13]. Badani IAD (zwani dalej IAD) zazwyczaj manifestują nieprawidłowe zachowania, takie jak lęk, depresja lub izolacja. Jednak albo nie jest jasne, czy te czynniki są prekursorami IAD lub następstwami IAD. W rzeczywistości badacze IAD stoją obecnie w obliczu tej kontrowersyjnej kwestii.

Z perspektywy psychiatrii klinicznej profil osób uzależnionych od Internetu może obejmować osoby, które mają jeden lub więcej z następujących wymiarów: depresja, choroba afektywna dwubiegunowa, przymus seksualny i samotność. Morahan-Martin twierdził, że trudno jest określić przyczynowość między wymiarami patologicznymi a IAD, a uzależnienie od Internetu może być objawem innych zaburzeń (np. Zachowania patologicznego) [14]. Model poznawczo-behawioralny IAD sugeruje, że psychopatologia jest dalszą konieczną przyczyną objawów IAD (tj. Psychopatologia musi być obecna lub musiała wystąpić, aby wystąpiły objawy IAD) [15]. Armstrong i in. badali impulsywność i samoocenę jako mierniki uzależnienia, wykazali, że poczucie własnej wartości było lepszym, ale nie absolutnym predyktorem uzależnienia od Internetu [16],. Thatcher i Goolam argumentowali, że grupy wysokiego ryzyka kojarzą swój czas przydzielany online z ekscytacją i niezależnością [17].

Internet pozwala osobie odblokować swoją osobowość i stworzyć osobowość, która może być bardzo różna od rzeczywistości [10], [18]. Atrakcyjność tego medium można przypisać faktowi, że ograniczenia z życia wzięte można wyodrębnić i że możliwe jest eksperymentowanie ze zmienioną percepcją (np. Konstruowanie idealnego ja). Osoby z niższą samooceną są kojarzone ze zwiększoną liczbą godzin korzystania z Internetu, być może jako forma ucieczki. Shapira i in. uważają, że IAD to „niezdolność osoby do kontrolowania korzystania z Internetu, co z kolei prowadzi do uczucia niepokoju i upośledzenia funkcjonalnego codziennych czynności” [7].

Wszystkie te badania dostarczają cennych informacji pozwalających zrozumieć cechy IAD. Zbadali aktualny stan umysłu osób cierpiących na wspomniane zaburzenie uzależnienia. Trudno jest jednak określić związek przyczynowy między problemami patologicznymi a IAD. Na przykład, który z tych czynników jest prekursorem uzależnienia lub wynika z uzależnienia? Z jednej strony wiadomo było, że osoby przejawiające pewien poziom patologicznego problemu łatwo uzależniały się od internetu. Z drugiej strony, IAD może zmienić stan psychiczny jednostki, aw konsekwencji wywołać pewien rodzaj zaburzenia patologicznego. Badania horyzontalne nie mogą jasno wyjaśnić tego dylematu. W związku z tym przeprowadzono badanie długości geograficznej w celu zidentyfikowania związku przyczynowego.

W niniejszym badaniu wykorzystaliśmy metody badania długości geograficznej, aby zidentyfikować problemy patologiczne w IAD, a także zbadać stan psychiczny uzależnienia IAD, w tym cechy patologiczne, które mogą wywołać IAD. Dane z Symptom Checklist-90 (SCL-90) uzyskano od pacjentów 59 przed i po ich cierpieniu na IAD. Uważa się, że porównania danych przed IAD, użycie norm przez Chińczyków oraz dane zebrane po IAD mogą przynieść przydatne informacje na ten temat.

Metody

Objaw Lista kontrolna SCL-90

SCL-90 [19] jest narzędziem do pomiaru dystresu psychicznego i niektórych aspektów psychopatologii. Zawiera instrukcje 90 opisujące objawy fizyczne i psychiczne. Pacjenci zostali poproszeni o wskazanie ilości, na jaką cierpieli z powodu każdego z objawów w ciągu ostatniego tygodnia na skali Likerta w punkcie 5, od „wcale” (0) do „skrajnie” (4). Zastosowanie analizy czynnikowej, Derogatis [19] wyprowadził dziewięć podskal lub wymiarów z instrumentu, które nazwał somatizacją (SOM), obsesyjno-kompulsywną (OC), wrażliwość interpersonalną (INT), depresję (DEP), lęk (ANX), wrogość (HOS), lęk fobiczny (PHOB) , paranoidalna ideacja (PAR), psychotyczność (PSY) i dodatkowe przedmioty (ADD). Wysoki wynik w danym wymiarze wskazuje na wysoki wyraz odpowiedniego cierpienia. Chińska wersja SCL-90, ponieważ została zaadaptowana i przetestowana przez Wanga [20] i były szeroko stosowane w badaniach i środkach klinicznych w Chinach [21].

Internetowy test uzależnienia Younga od Internetu

Internetowy test uzależnienia Younga od Internetu obejmuje 20 elementów związanych z korzystaniem z Internetu, w tym uzależnieniem psychicznym, kompulsywnym używaniem i wycofaniem, a także powiązanymi problemami ze szkołą lub pracą, snem, rodziną i zarządzaniem czasem. Dla każdego elementu oceniana jest odpowiedź od 1 = „Rzadko” do 5 = „Zawsze” lub „Nie dotyczy”. Uważa się, że osoby, które uzyskały więcej niż 50 punktów, miały sporadyczne lub częste problemy z Internetem. Uważano, że osoby, które uzyskały więcej niż 80 punktów, powodują poważne problemy w ich życiu [22]. W obecnym badaniu uczestnicy uzyskali więcej punktów niż 80 byli postrzegani jako uzależnieni od Internetu.

Wybór uczestnika

We wrześniu 2008, studenci 2132 Freshman zostali przetestowani przy użyciu SCL-90. Dane uzyskano od 1024 (48%) kobiet i 1108 (52%) studentów. We wrześniu 2009 roku wszystkie zostały przetestowane w internetowym teście uzależnienia Younga od Internetu. Aby kontrolować czas ekspozycji uczestników na Internet, z badania wykluczono studentów specjalizujących się w oprogramowaniu, informatyce i dziedzinach pokrewnych. Zgodnie z definicją Younga [9], A Łącznie studenci 66 (kobiety 12) zostali uznani za uzależnionych od Internetu w tym badaniu.

Aby dowiedzieć się, czy ci uczniowie 66 byli uzależnieni od Internetu po wejściu na uniwersytet (wrzesień 2008), dokonano oceny retrospektywnej tych uzależnionych od Internetu. Siedmiu uzależnionych studentów płci męskiej zostało wykluczonych, ponieważ ich koledzy z klasy lub nauczyciele poinformowali, że znają Internet, gdy weszli na uniwersytet. Ma to zagwarantować, że wszystkie zmiany zostały wprowadzone w pierwszym roku w przedmiotach. Inni uczniowie 59 nie znali Internetu jako pierwsi; jednak rok później zdiagnozowano u nich uzależnienie od Internetu. Również stany psychiczne tych 59 IAD mierzono za pomocą SCL-90 (wrzesień 2009). Pierwszy test SCL-90 został zorganizowany przez uniwersytet (polityką uniwersytetu jest poznanie sprawności umysłowej wszystkich studentów w momencie wejścia na uniwersytet). Dlatego nie podpisano żadnych formularzy świadomej zgody. Za drugim razem każdy uczestnik podpisał formularz świadomej zgody na badanie. Procedura badawcza była zgodna z zasadą etyczną Deklaracji Helsińskiej z 1964 r. (Światowa Organizacja Medyczna). Rada rewizyjna instytutu Zhejiang Normal University zatwierdziła procedurę badawczą.

Efekt

Testy pojedynczej próby przeprowadzono wśród osób uzależnionych od Internetu 59 i norm chińskich. Następnie przeprowadzono sparowany test t próbek między danymi SCL-90 zebranymi w 2008 i 2009 od tych uczniów 59. Tabela 1 pokazuje średnie i standardowe odchylenia danych SCL-90 zebranych w 2008 i 2009 oraz wartości norm dla Chińczyków. Charakterystyka każdego wymiaru jest pokazana w Rysunek 1.

 Rysunek 1. Średnie wyniki wymiarów SCL-90 w różnych grupach.

Rysunek przedstawia charakterystykę różnych wymiarów w różnych miarach. Z tego rysunku wynika, że ​​INT, DEP, ANX, HOS i PSY zmieniły się gwałtownie między danymi zebranymi w 2008 i 2009. Jednak SOM, OC i PHOB wykazały niewielkie zmiany.

doi: 10.1371 / journal.pone.0014703.g001

Tabela 1. Średnie wyniki wymiarów SCL-90 w różnych grupach.

doi: 10.1371 / journal.pone.0014703.t001

Po porównaniu tylko wyniki OC w wynikach SCL-90 (2008) wykazały znacznie wyższy wynik w porównaniu z normą (Tabela 2). Znaczące różnice stwierdzono w wymiarach OC, DEP, ANX i HOS podczas porównywania wyników SCL-90 (2009) i normy. Wyniki w SCL-90 (2009) wykazały znaczące i rosnące wyniki dla INT, DEP, ANX, HOS i PSY w porównaniu z wynikami w SCL-90 (2008) (Tabela 2).

Tabela 2. Wyniki porównania między różnymi typami danych.

doi: 10.1371 / journal.pone.0014703.t002

Dyskusja

Stany mentalne przed uzależnieniem

Na podstawie tego porównania stwierdziliśmy, że wyniki uczniów 59 były niższe niż norma dla większości wymiarów SCL-90 przed ich uzależnieniem. Tylko wynik OC (obsesyjno-kompulsyjny) wśród IAD był znacznie wyższy niż norma. Wynik sugeruje, że ludzie wykazywali więcej zachowań OC, zanim uzależnili się od Internetu. W rzeczywistości uzależnienie definiuje się zazwyczaj jako chorobę mózgu, która objawia się jako nałogowe zachowanie lub kompulsywne i ciągłe używanie substancji lub zachowania, nawet jeśli użytkownik uważa to za szkodliwe [23]. Wynik ten jest zgodny z badaniami Shaprii, że IAD zwykle przejawiają kompulsywne zachowania [7]. Badania osób cierpiących na substancje [24] i tytoń [25] uzależnienia ujawniły się również w zachowaniach związanych z OC. Dlatego związek między OC i IAD został łatwo potwierdzony.

Kiedy ludzie stają się uzależnieni od Internetu

Obecne stany umysłowe IAD można zbadać, porównując IAD09 z normą. Wyniki pokazują, że wyniki OC, DEP, ANX i HOS w IAD były znacznie wyższe niż normalne, co sugeruje, że uczniowie cierpiący na IAD również obecnie cierpią z powodu wyżej wymienionych problemów patologicznych. W przypadku SOM, INT, PHOB, PAR, PSY i ADD odkrycia sugerują, że IAD nie ma związku z tymi wymiarami. Mdepresja i lęk były sprawdzonymi typami problemów patologicznych związanych z IAD w poprzednich badaniach [14], [16]. Niniejsze badanie wspiera zatem pokrewne ustalenia dotyczące DEP i ANX. Poprzednie badania również wykazały, że wrogość jest związana z uzależnieniem od Internetu wśród mężczyzn [26]. Doniesiono, że wrogość przewiduje style radzenia sobie z unikaniem ucieczki, a także używanie substancji wywołane przez znane sygnały (np. Negatywne stany emocjonalne i napięcie) [27]. Dla młodzieży wyższa wrogość zwykle prowadzi do konfliktu międzyludzkiego i odrzucenia. Ponieważ substancje stają się mniej dostępne dla nich, Internet może stanowić świat wirtualny, aby uciec od stresu ze świata rzeczywistego [28].

Najważniejsze informacje na temat wyników SCL-90 z 2008 i 2009

Porównawcze wyniki między danymi zebranymi w 2008 i 2009 dostarczają stanów psychicznych u tych uzależnionych od Internetu 59, które zmieniły się w ciągu roku. Wyniki dla INT, DEP, ANX, HOS i PSY zmieniły się znacząco w tym roku. Jednak wyniki SOM, OC, PHOB i PAR nie zmieniły się znacząco, co sugeruje, że te wymiary nie są związane z IAD. Wcześniejsze badania pokazały, że szkoda wywołana przez IAD, taka jak zaburzenia nastroju, zaburzenia uwagi i uzależnienia od substancji, były cytowane jako choroby współistniejące [29], [30]. W związku z tym, gdy choroby współistniejące są adresowane wraz z IAD, wyniki pacjentów mogą być znacznie poprawione [31].

Prekursor lub Sequela

Cechy wymiarów SCL-90 w niniejszym badaniu można podzielić na cztery typy. Po pierwsze, SOM, PAR i PHOB nie zmieniły się zbytnio przed i po ich uzależnieniu, co oznacza, że ​​te wymiary nie były ani prekursorami, ani Sequelą IAD. Mówiąc najprościej, nie wykazały żadnego związku z IAD. Po drugie, wynik OC był znacznie wyższy niż norma przed IAD, a zatem można go uznać za predyktor dla IAD. Jednak wynik OC nie zmienił się znacząco w 2009, co może w jakiś sposób wpłynąć na wiarygodność tego odkrycia. Z jednej strony wyniki sugerują, że OC może być predyktorem IAD, ponieważ wykazywał wyższy wynik przed uzależnieniem od Internetu. Jednak ponieważ wynik OC nie zmienił się znacząco w 2009, wymiar OC może nie być związany z IAD. Jako takie nie możemy absolutnie stwierdzić, że pewność OC jest predyktorem IAD.

Po trzecie, przed uzależnieniem od Internetu wyniki DEP, ANX i HOS dla uczniów z IAD były niższe niż norma, co oznacza, że ​​w tych wymiarach nie znaleziono niczego błędnego. Zasadniczo tych wymiarów nie można zakwalifikować jako predyktorów IAD. ZApo ich uzależnieniu wymiary osiągnęły wysokie, a nawet znacznie wzrosły, co sugeruje, że DEP, ANX i HOS były wynikami IAD, a nie prekursorami IAD. To odkrycie może pomóc nam lepiej zrozumieć przyczynowość między zaburzeniami patologicznymi a IAD [15], [17].czwarty typ, który skupia się na INT i PSY, pokazał, że te wymiary były normalne przed uzależnieniem od Internetu. Chociaż ich wyniki nie były znaczące w stosunku do normy w porównaniu z danymi SCL-90 zebranymi w 2009, zaobserwowano, że zmieniły się one znacząco w 2009, o czym świadczy porównanie danych SCL-90 zebranych w 2008 i 2009. W związku z tym możemy stwierdzić, że zwiększony wynik w wymiarze INT i PSY był wynikiem IAD.

W wielu badaniach zbadano predyktory uzależnienia od Internetu. Przyjemność komunikacyjna [5], impulsywność [32]oraz konkurencja i współpraca [33] były sprawdzonymi predyktorami uzależnienia od Internetu. Większość z tych badań podkreślała doświadczenia w korzystaniu z Internetu i cechy osobowości związane z uzależnieniem od Internetu. Jednak tylko nieliczne badania wyraźnie zbadały przyczynowość zaburzeń patologicznych. Wyniki niniejszego badania mogą przyczynić się do lepszego zrozumienia relacji między zaburzeniami patologicznymi a uzależnieniem od Internetu. Zatem związek przyczynowy między zaburzeniami patologicznymi a uzależnieniem od Internetu powinien być dalej oceniany przez badania prospektywne.

Ograniczenia i niedociągnięcia

Wyniki niniejszego badania ujawniły kilka ważnych ustaleń, które pogłębiają naszą wiedzę na temat patologicznych zaburzeń uzależnienia od Internetu, jednak należy wziąć pod uwagę kilka ograniczeń. Po pierwsze, badania te trwały rok. W tym roku wydarzyło się wiele rzeczy, które mogą zmienić stany psychiczne danej osoby. Trudno więc wyciągnąć wnioski ze stuprocentową pewnością, że zmiany te były związane z IAD. Po drugie, SCL-100 jest przydatnym narzędziem do pomiaru stanów psychicznych w ostatnim minionym tygodniu, jednak nie może śledzić procesu zmian w dłuższym okresie. Badanie to pokazało jedynie statyczne stany psychiczne uczniów przed i po uzależnieniu się od Internetu. Po trzecie, liczba IAD jest ograniczona (90), w przyszłych badaniach należy znaleźć więcej uczestników, jeśli to możliwe. Po czwarte, jako poziom porównawczy wykorzystaliśmy normę, ale nie dane z grupy kontrolnej. Dzieje się tak, ponieważ bardzo trudno jest wykonać kolejny obszerny badacz jako pierwszy środek w obecnym badaniu. Używanie normy jako poziomu porównawczego jest użyteczne i łatwe.

Chociaż w tym badaniu jest tak wiele ograniczeń, nadal uważamy, że jest to cenne. Po pierwsze, trudniej jest kontrolować dodatkowe zmienne w badaniach podłużnych niż w badaniach eksperymentalnych, zwłaszcza w badaniach z pacjentami. Po drugie, obecne badanie wykazało, że trudno jest znaleźć solidny predyktor dla IAD, który różni się od poprzednich wyników badań. Poszerzyła naszą wiedzę o IAD.

wnioski

Podsumowując, możemy stwierdzić, że nie ma stałych predyktorów patologicznych dla IAD. Podczas gdy OC można uznać za jeden wymiar, pozostaje, że tego stwierdzenia nie można absolutnie stwierdzić. Wręcz przeciwnie, zaburzenie uzależnienia od Internetu może przynieść pewne patologiczne problemy ludziom, którzy na niego cierpią, chociaż wniosek nadal wymaga większego wsparcia ze względu na ograniczenie projektu badawczego w obecnym badaniu.

Autorskie Wkłady

Pomyślano i zaprojektowano eksperymenty: GD. Przeprowadzono eksperymenty: GD HZ XZ. Przeanalizowano dane: GD XZ. Wkłady odczynników / materiały / narzędzia analityczne: GD QL. Napisał artykuł: GD.

Referencje

1.    CNNIC (2010) Raport statystyczny 26th dotyczący rozwoju Internetu w Chinach. Dostępny: http://research.cnnic.cn/html/1279173730d2350.html. Dostęp do 2010 Oct 10.

2.    Block JJ (2008) Zagadnienia dla DSM-V: uzależnienie od Internetu. Am J Psychiatry 165: 306 – 307. Znajdź ten artykuł online

3.    Flisher C (2010) Podłączony: przegląd uzależnienia od Internetu. J Paediatr Child Health 46: 557 – 559. Znajdź ten artykuł online

4.    Beutel ME, Brähler E, Glaesmer H, Kuss DJ, Wölfling K, et al. Regularne i problematyczne korzystanie z Internetu w społeczności: wyniki niemieckiej ankiety populacyjnej. Cyberpsychol, Behav i Soc Netw .. W prasie. Znajdź ten artykuł online

5.    Chou C, Hsiao MC (2000) Uzależnienie od Internetu, używanie, gratyfikacja i przyjemności: przypadek tajwańskich studentów. Comput Educ 35: 65–80. Znajdź ten artykuł online

6.    Wu H, Zhu K (2004) Analiza ścieżek na temat powiązanych czynników powodujących zaburzenia uzależnienia od Internetu u studentów. Chin J Zdrowie publiczne 20: 1363 – 1366. Znajdź ten artykuł online

7.    Shapira NA, Lessig MC, Goldsmith TD, Szabo ST, Lazoritz M, i in. (2003) Problematyczne korzystanie z Internetu: proponowana klasyfikacja i kryteria diagnostyczne. Depress Anxiety 17: 207 – 216. Znajdź ten artykuł online

8.    Dong G, Lu Q, Zhou H, Zhao X (2010) Hamowanie impulsów u osób z zaburzeniami uzależnienia od Internetu: dowody elektrofizjologiczne z badania Go / NoGo. Neurosci Lett 485: 138 – 142. Znajdź ten artykuł online

9.    Young KS, Rodgers RC (1998) Relacje między depresją a uzależnieniem od Internetu. CyberPsychol Behav 1: 25 – 28. Znajdź ten artykuł online

10. Young KS (1998) Internet addiciton: pojawienie się nowego zaburzenia klinicznego. CyberPsychol Behav 1: 237 – 244. Znajdź ten artykuł online

11. Kraut R, Patterson M, Lundmark V, Kiesler S, Mukopadhyay T, i in. (1998) Internetowy paradoks: technologia społeczna, która zmniejsza zaangażowanie społeczne i dobrostan psychiczny? Am Psychol 53: 1017 – 1031. Znajdź ten artykuł online

12. Huang C (2010) Korzystanie z Internetu i dobrostan psychiczny: metaanaliza. Cyberpsychol Behav, Soc Netw 13: 241 – 249. Znajdź ten artykuł online

13. Rierdan J (1999) Link do depresji internetowej? Am Psychol 54: 781 – 782. Znajdź ten artykuł online

14. Morahan-Martin J (2005) Nadużywanie Internetu: uzależnienie? nieład? objaw? alternatywne wyjaśnienia? Soc Sci Comput Rev 23: 39 – 48. Znajdź ten artykuł online

15. Davis RA (2001) Kognitywno-behawioralny model patologicznego korzystania z Internetu. Comput Human Behav 17: 187 – 195. Znajdź ten artykuł online

16. Armstrong L, Phillips JG, Saling LL (2000) Potencjalne determinanty większego wykorzystania Internetu. Int J Hum Comput Stud 53: 537 – 550. Znajdź ten artykuł online

17. Thatcher A, Goolam S (2005) Definiowanie uzależnionego od Internetu w Afryce Południowej: rozpowszechnienie i profilowanie biograficzne problematycznych użytkowników Internetu w Afryce Południowej. S Afr J Psychol 35: 766 – 792. Znajdź ten artykuł online

18. Peng W, Liu M (2010) Zależność od gier online: wstępne badanie w Chinach. Cyberpsychol Behav Soc Netw 13: 329 – 333. Znajdź ten artykuł online

19. Derogatis LR (1975) Jak używać listy kontrolnej objawów (SCL-90) w badaniach klinicznych. Nutley, NJ: Hoffmann-La Roche.

20. Wang Z (1984) Lista kontrolna objawów SCL-90. Shanghai Psychopharmacology 2: 68 – 70. Znajdź ten artykuł online

21. Zhang Z, Luo S (1998) Badanie dotyczące SCL-90 u chińskich studentów. Chin J Ment Health 12: 77 – 78. Znajdź ten artykuł online

22. Test uzależnienia internetowego Young KS (2009). Dostępny: http://netaddiction.com/index.php?option=combfquiz&view=onepage&catid=46&Itemid=106. Dostęp do 2010 Oct 10.

23. Leshner AI (1997) Uzależnienie jest chorobą mózgu i ma znaczenie. Science 278: 45 – 47. Znajdź ten artykuł online

24. Davis C, Carter JC (2009) Kompulsywne przejadanie się jako zaburzenie uzależnienia: przegląd teorii i dowodów. Apetyt 53: 1 – 8. Znajdź ten artykuł online

25. Spinella M (2005) Kompulsywne zachowanie użytkowników tytoniu. Addict Behav 30: 183 – 186. Znajdź ten artykuł online

26. Jen JY, Ko CH, Yen CF, Wu HY, Yang MJ (2007) Współwystępujące objawy psychiatryczne uzależnienia od Internetu: zespół deficytu uwagi i nadpobudliwości (ADHD), depresja, fobia społeczna i wrogość. J Adolesc Health 41: 93 – 98. Znajdź ten artykuł online

27. McCormick RA, Smith M (1995) Agresja i wrogość u osób nadużywających substancji: związek z wzorcami nadużyć, stylem radzenia sobie i wyzwalaczami nawrotów. Addict Behav 20: 555 – 562. Znajdź ten artykuł online

28. Douglas AC, Mills JE, Niang M, Stepchenkova S, Byun S, et al. (2008) Uzależnienie od Internetu: meta-synteza badań jakościowych za dekadę 1996-2006. Comput Hum Behav 24: 3027 – 3044. Znajdź ten artykuł online

29. Christensen MH, Orzack MH, Babington LM, Patsdaughter CA (2001) Gdy monitor staje się centrum sterowania. J Psychosoc Nurs Ment Health Serv 39: 40 – 47. Znajdź ten artykuł online

30. Volkow ND (2004) Rzeczywistość chorób współistniejących: depresja i nadużywanie narkotyków. Biol Psychiatry 56: 714 – 717. Znajdź ten artykuł online

31. Dell'Osso B, Altamura AC, Allen A, Marazziti D, Hollander E (2006) Epidemiologic and Clinical updates on impulse control disorder: a central review. Eur Arch Psychiatry Clin Neurosci 256: 464–475. Znajdź ten artykuł online

32. Barnes GM, Welte JW, Hoffman JH, Dintcheff BA (2005) Wspólne predyktory młodzieńczego hazardu, używania substancji i przestępczości. Psychol uzależnionego Behav 19: 165 – 174. Znajdź ten artykuł online

33. Hsu SH, Wen MH, Wu MC (2009) Poznawanie doświadczeń użytkowników jako predyktorów uzależnienia od MMORPG. Comput Educ 53: 990 – 999. Znajdź ten artykuł online