Porównanie objawów psychicznych i poziomu surowicy neuroprzekaźników w Szanghaju Młodzież z i bez zaburzenia uzależnienia od Internetu: badanie Case-Control (2013)

PLoS ONE. 2013 May 3; 8 (5): e63089. doi: 10.1371 / journal.pone.0063089.

Zhang HX, Jiang WQ, Lin ZG, Du YS, Vance A.

Źródło

Zakład Psychologiczny Medycyna, Szpital Zhongshan, Uniwersytet Fudan, Szanghaj, Chiny.

Abstrakcyjny

Tło

Zespół uzależnienia od Internetu (IAD) jest obecnie rozpoznawany na całym świecie i wiadomo, że jest powiązany z upośledzeniem akademickim i społecznym. Do tej pory niewiele wiemy na temat powiązanych z nim głównych czynników biologicznych. Celem tego badania było zebranie dokładnie określonej grupy nastolatków z IAD oraz dopasowanej pod względem wieku i płci, typowo rozwijającej się grupy porównawczej. Postawiliśmy hipotezę, że młodzi ludzie z IAD częściej zgłaszają objawy lękowe i depresyjne oraz mają zmieniony poziom dopaminy, noradrenaliny i serotoniny we krwi obwodowej. Ponadto postawiliśmy hipotezę, że godziny spędzone w Internecie są skorelowane z nasileniem depresji i lęku wśród młodych osób z IAD.

Metodologia/główne ustalenie

Przeprowadzono przekrojowe badanie z udziałem 20 nastolatków spełniających kryteria Bearda dla IAD i 15 nastolatków typowo rozwijających się (grupa porównawcza). Wszyscy uczestnicy wypełnili Skalę Depresji Samooceny (SDS), Skalę Lęku Samooceny (SAS) oraz Test Zaburzeń emocjonalnych związanych z lękiem u dzieci (SCARED). Oznaczono dopaminę krwi obwodowej, serotoninę i norepinefrynę. Średni poziom noradrenaliny był niższy w grupie IAD niż u zwykle rozwijających się uczestników, podczas gdy poziom dopaminy i serotoniny nie różnił się. Oceny objawów SDS, SAS i SCARED były większe u nastolatków z IAD. Analiza regresji logistycznej wykazała, że ​​wyższy wynik SAS i niższy poziom noradrenaliny niezależnie przewidywały członkostwo w grupie IAD. Nie było istotnej korelacji między godzinami spędzonymi online a wynikami SAS / SDS w grupie IAD.

Wnioski / znaczenie

Zwiększony poziom lęku zgłaszany przez samych pacjentów i niższy poziom noradrenaliny we krwi obwodowej są niezależnie powiązane z IAD.

Wprowadzenie

Zespół uzależnienia od Internetu (IAD) pojawił się wraz ze wzrostem popularności Internetu: w rzeczywistości wiadomo, że punktowe wskaźniki rozpowszechnienia wzrosły w krajach rozwijających się i rozwiniętych [1]-[3]. Udokumentowano i powiązano z IAD upośledzenia funkcjonalne w obszarach akademickich, społecznych, rodzinnych i zawodowych [2], [4]. Zaproponowano szereg czynników, takich jak młodszy wiek korzystania z Internetu, zwiększony lęk oraz nasilone objawy i/lub zaburzenia depresyjne. [5]-[7]: wyższe wyniki w Inwentarzu Depresji Becka (BDI) [6] lub Skala Depresji Centrum Badań Epidemiologicznych (CES-D) [7] są powiązane z IAD. Co więcej, u młodych osób z IAD zgłaszano wyższe wyniki w zakresie zaburzeń emocjonalnych w Kwestionariuszu Mocnych stron i Trudności, wyższy poziom lęku i częstsze występowanie myśli samobójczych [8]-[10].

Obecnie główne czynniki biologiczne związane z IAD pozostają niejasne [6], LDo najważniejszych czynników zalicza się brak równowagi w funkcjonalnych poziomach dopaminy (DA), serotoniny (5–HT) i/lub noradrenaliny (NE), które są powiązane z wystąpieniem zaburzeń nastroju i zaburzeń lękowych, podobnie jak brak równowagi w neuronach serotoniny i noradrenaliny regeneracja aksonów [11]-[15]. Co więcej, zmniejszony współczynnik funkcjonalnego obrotu serotoniny powiązano z poważnymi zaburzeniami depresyjnymi i może mieć związek z IAD [16]. Postawiliśmy hipotezę, że młodzi ludzie z IAD będą mieli wyższy wskaźnik zgłaszanych przez siebie objawów lękowych i depresyjnych oraz zmieniony poziom dopaminy, noradrenaliny i serotoniny we krwi obwodowej.

Tonioni i in. [17] zidentyfikowaliśmy związek między godzinami spędzonymi w Internecie a poziomem depresji/lęku, postawiliśmy hipotezę, że godziny spędzone w Internecie mogą być również skorelowane z wynikami SAS/SDS wśród młodych ludzi z IAD.

Materiały i Metody

Uczestnicy

Według kryteriów Bearda, 20 nastolatków z IAD [17], byli rekrutowani z oddziału ambulatoryjnego Szanghajskiego Centrum Zdrowia Psychicznego w Szanghajskiej Szkole Medycznej Jiao Tong University School of Medicine w okresie od lipca 2008 r. do stycznia 2010 r. Studenci ci spędzali około 33.8 (16.8) godzin tygodniowo, korzystając z Internetu. Thej, wszyscy byli zajęci Internetem (myślili o poprzedniej aktywności online lub oczekiwali na następną sesję online); potrzeba korzystania z Internetu przez coraz dłuższy czas, aby się nasycić; niemożność kontrolowania, ograniczania lub zaprzestania korzystania z Internetu; niespokojny, nastrojowy, przygnębiony i/lub rozdrażniony, gdy ograniczono lub zaprzestano korzystania z Internetu; i pozostawanie online dłużej, niż pierwotnie planowano. ponadto przejawiali co najmniej jeden z trzech następujących symptomów: ryzykowali utratę znaczącego związku, pracy, możliwości edukacyjnych lub zawodowych z powodu korzystania z Internetu; okłamywał członków rodziny lub inne osoby, aby ukryć zakres korzystania z Internetu; i/lub korzystał z Internetu jako sposobu na ucieczkę od problemów lub złagodzenie nastroju dysforycznego. Uznawano ich za upośledzonych funkcjonalnie, jeśli osiągali słabe wyniki w nauce, przejawiali zachowania związane z odmową uczęszczania do szkoły i/lub zostali ukarani przez autorytety (nauczycieli i/lub rodziców) z powodu nadmiernego korzystania z Internetu. Studenci zostali wykluczeni, jeśli mieli dowody na jakąkolwiek chorobę współistniejącą, istniejące wcześniej zaburzenie psychiczne i/lub przyjmowali jakiekolwiek leki psychoaktywne.

Jako zdrowi uczestnicy w grupie kontrolnej rekrutowano zazwyczaj rozwijających się nastoletnich ochotników, dobranych pod względem wieku i płci, z tej samej społeczno-demograficznej dzielnicy (gimnazjum w Szanghaju), bez zaburzeń medycznych lub psychiatrycznych, nie używających alkoholu i/lub substancji psychoaktywnych. Od wszystkich uczestników i ich opiekunów prawnych uzyskano świadomą zgodę. W grupie IAD było 18 chłopców i 2 dziewczynki (średnia wieku 16.8±1.8 lat) oraz 13 chłopców i 2 dziewczynki (średnia wieku 18.1±2.7 lat) w grupie typowo rozwijającej się.

Oświadczenie o etykiecie

Badanie to było częścią dużego badania skupiającego się na zaburzeniach zachowania u nastolatków. Ten ostatni został zatwierdzony przez Komisję Rewizyjną Instytutu Szanghajskiego Centrum Zdrowia Psychicznego. Badanie przeprowadzono wyłącznie w Szanghaju, a nie poza Chinami. Uczestnicy i ich prawni opiekunowie uczestniczyli w dwugodzinnej sesji z przerwami w razie potrzeby w Szanghajskim Centrum Zdrowia Psychicznego przy Szkole Medycznej Uniwersytetu Jiao Tong w Szanghaju. Pisemną świadomą zgodę uzyskano na początku sesji, po jasnym wyjaśnieniu testów uczestnikom i ich opiekunom prawnym.

Środki

Kwestionariusz diagnostyczny Bearda dotyczący uzależnienia od Internetu [18]: w sumie 8 pozycji, z dychotomiczną skalą Likerta (Tak/Nie). IAD rozpoznaje się, gdy spełnione są wszystkie z pierwszych 5 elementów i co najmniej jeden z 3 kolejnych elementów.

Skala Depresji Samooceny (SDS) [19]: 20 pozycji z czteropunktową skalą Likerta. Wyższy wynik wskazuje na poważniejsze objawy depresyjne. Ważność i niezawodność są wystarczające w Chińskiej Republice Ludowej.

Skala Lęku Samooceny (SAS) [20]: 20 pozycji z czteropunktową skalą Likerta. Wyższy wynik wskazuje na poważniejsze objawy lękowe. Ważność i niezawodność są wystarczające w Chińskiej Republice Ludowej.

Ekran zaburzeń emocjonalnych związanych z lękiem przed dzieckiem (SCARED) [21], [22]: w sumie 41 pozycji z trzypunktową sprzedażą Likerta potwierdzającą pięć czynników: „somatyczny/paniczny”, „lęk uogólniony”, „lęk separacyjny”, „lęk społeczny” i „lęk szkolny”. Im wyższy wynik, tym wyższy poziom danego czynnika lękowego u dziecka. Ważność i niezawodność są wystarczające w Chińskiej Republice Ludowej.

Testy biochemiczne

Od każdego uczestnika pobrano 5 ml krwi żylnej za pomocą heparynowej antykoagulacyjnej rurki próżniowej, trzymanej w zimnym stanie i unikając światła. Poziomy DA i NE w surowicy mierzono za pomocą testu ELISA (enzymatyczny test immunoenzymatyczny), a poziom 5-HT w płytkach krwi obwodowej mierzono za pomocą HPLC (wysokosprawna chromatografia cieczowa).

Procedura

Uczestnicy i ich prawni opiekunowie uczęszczali do Szanghajskiego Centrum Zdrowia Psychicznego przy Szkole Medycznej Uniwersytetu Jiao Tong w Szanghaju. Uzyskano pisemną świadomą zgodę. Wszystkie badania przeprowadzali dyplomowani lekarze, a uzyskane z nich dane wprowadzano do komputerowej bazy danych.

Analiza statystyczna

Dane analizowano przy użyciu Pakietu Statystycznego dla Nauk Społecznych (SPSS), wersja 16.0, w celu porównania IAD i grup typowo rozwijających się. Zmienne o rozkładzie normalnym określonym testem Kołmogorowa-Smirnowa lub dające się przekształcić do rozkładu normalnego porównano za pomocą próby niezależnej t testy. Dane nieparametryczne porównano za pomocą skali Manna-Whitneya U test. Współczynniki korelacji iloczynu Pearsona obliczono dla zmiennych różniących się między IAD a grupami typowo rozwijającymi się. Zmienne te wprowadzono również do binarnej analizy regresji logistycznej, aby określić, które zmienne niezależnie przewidywały przynależność do grupy IAD. Korelację między godzinami spędzonymi w Internecie a wynikami SAS/SDS w grupie IAD określił Pearson r.

Efekt

Poziom neuroprzekaźników monoaminowych w osoczu

Średni poziom NE w grupie IAD był niższy niż w grupie typowo rozwijającej się [odpowiednio (345±68) pg/ml i (406±76) pg/ml, t = 2.515, p = 0.017]. Nie było istotnej różnicy w poziomach DA lub 5-HT pomiędzy obiema grupami (Tabela 1).

miniatur

Tabela 1. Poziom 5-HT, NE i DA w grupach IAD i kontrolnych.

doi: 10.1371 / journal.pone.0063089.t001

Zgłaszane przez siebie objawy emocjonalne

Wszystkie wyniki SDS, SAS i SCARED w grupie IAD były znacząco wyższe niż w grupie typowo rozwijającej się (Tabela 2).

miniatur

Tabela 2. Porównanie wyników zgłaszanych przez siebie objawów emocjonalnych pomiędzy IAD a grupami kontrolnymi.

doi: 10.1371 / journal.pone.0063089.t002

Korelacja zgłaszanych przez siebie objawów emocjonalnych z poziomem NE

Współczynniki korelacji momentu iloczynu Pearsona dla IAD i grup typowo rozwijających się wahały się od –0.26 do –0.29 dla poziomu NE oraz wyników SDS, SAS i SCARED (r = –0.263, –0.269 i –0.294, odpowiednio).

Analiza regresji logistycznej

Zmiennymi niezależnymi wprowadzonymi do regresji logistycznej był poziom NE oraz wyniki SDS, SAS i SCARED. Wiek i płeć również uznano za zmienne niezależne. W równaniu regresji pozostały dwie zmienne: wynik SAS (V1) i poziom NE (V2) (Tabela 3). Ogólny prawidłowy procent wyniósł 80.0% (równanie regresji: logit(P) = −14.729+0.475×V1−0.031×V2).

miniatur

Tabela 3. Wyniki regresji logistycznej poziomu NE i nasilenia zgłaszanych przez siebie objawów emocjonalnych z rozpoznaniem IAD lub nie (20 nastolatków z IAD i 15 kontroli).

doi: 10.1371 / journal.pone.0063089.t003

Korelacja godzin spędzonych w Internecie i wyników SAS/SDS wśród nastolatków z IAD

Wśród 20 młodych osób z IAD współczynnik korelacji godzin spędzonych w Internecie w tygodniu z wynikiem SAS nie był istotny statystycznie (r = 0.015, p = 0.955), ani nie było tak w przypadku wyniku SDS (r = 0.015, p = 0.954).

Dyskusja

Odkrycie, że młodzież z IAD ma podwyższone objawy lękowe i depresyjne, jest zgodne z wcześniejszymi pracami: Bernardi i in. [23] odkryli, że 30% młodych ludzi z IAD miało klinicznie istotny poziom lęku. Inne badania wykazały, że IAD jest bardziej niż przypadkowy powiązany z zaburzeniami depresyjnymi [7], [9], [24], [25] oraz zwiększone prawdopodobieństwo, że u młodych ludzi z zaburzeniami depresyjnymi rozwinie się IAD [26], [27]: co ważne, nasze poprzednie randomizowane, kontrolowane badanie wykazało, że po terapii poznawczo-behawioralnej u nastolatków z IAD zaobserwowano poprawę w zakresie objawów lękowych i depresyjnych [28].

Co ciekawe, chociaż zmienioną aktywność funkcjonalną DA, NE i 5-HT powiązano z klinicznie istotnymi objawami lękowymi i depresyjnymi, odkryliśmy, że tylko poziom NE był niższy, a poziom lęku zgłaszany przez pacjentów był wyższy w grupie IAD w porównaniu z grupą typowo rozwijającą się.. Co więcej, niższy poziom NE korelował nieznacznie ze zwiększonymi objawami lękowymi i depresyjnymi.

Zatem rzeczywiście problemy z nastrojem i głównie lękiem u nastolatków z IAD mogą być związane ze zmienioną aktywnością funkcjonalną monoamin: jednakże nie powiązano z tym 5-HT i DA, co sugeruje, że może istnieć czynnik biologiczny specyficzny dla NE związany z IAD w okresie dojrzewania. Jedną z ważnych konsekwencji tego może być to, że wzmocnienie zachowań uzależniających za pośrednictwem dopaminy nie jest powiązane z IAD, jak w przypadku innych form uzależnienia [29]. Biorąc jednak pod uwagę, że NE jest produktem metabolicznym DA, konieczne są dalsze systematyczne badania. Zhu i in. [30] niedawno zauważyli, że zmiany poziomu NE we krwi obwodowej mogą być powiązane ze skutecznym leczeniem IAD i towarzyszących jej objawów depresyjnych i lękowych. Ponownie potrzebne są przyszłe kontrolowane badania.

Chociaż wcześniejsze badania [17], [31] sugerują związek pomiędzy godzinami spędzonymi w Internecie a poziomem depresji/lęku, w tym badaniu nie znaleźliśmy tak pozytywnej zależności. Aby wyjaśnić tę różnicę, oprócz różnych instrukcji oceny emocji (SCL-90 w poprzednich dwóch badaniach oraz SAS i SDS w naszym badaniu) mogą zasługiwać na dalsze badania.

Badanie to ma kilka ograniczeń, które utrudniają interpretację wyników. Po pierwsze, mała wielkość próby może prowadzić do zwiększonego poziomu błędów typu 1 i 2. Po drugie, ograniczony przedział wiekowy i rozkład płci w próbie oznaczają, że nie można wyciągać wniosków na temat etapu rozwojowego ani płci. Po trzecie, brak danych podłużnych oznacza, że ​​na podstawie przedstawionych znaczących powiązań nie można wyciągnąć żadnych wniosków przyczynowych. Jest oczywiste, że większe, podłużne próbki chłopców i dziewcząt z dzieciństwa, okresu dojrzewania i wczesnej dorosłości, dokładnie określone pod kątem IAD i kluczowych chorób współistniejących, uzyskane z wielu ośrodków, rozwiązałyby te ograniczenia. Ponadto konieczne jest przyszłe badanie poprawy poziomów NE w kontrolowanych próbach leczenia.

Autorskie Wkłady

Pomysłodawca i projekt eksperymentów: WQJ YSD. Przeprowadził eksperymenty: WQJ YSD ZGL. Przeanalizowałem dane: HXZ AV YSD. Dostarczone odczynniki/materiały/narzędzia analityczne: WQJ HXZ YSD. Napisałem artykuł: HXZ AV.

Referencje

  1. 1. Chistakis DA (2010) Uzależnienie od Internetu: a 21st epidemia stulecia? BMC Med 8: 61. Znajdź ten artykuł online
  2. 2. Fu KW, Chan WS, Wong PW, Yip PS (2010) Uzależnienie od Internetu: rozpowszechnienie, ważność dyskryminacyjna i korelacje wśród nastolatków w Hongkongu. Br J. Psychiatria 196: 486–492. doi: 10.1192 / bjp.bp.109.075002. Znajdź ten artykuł online
  3. 3. Thorens G, Khazaal Y, Billieux J, Van Der Linden M, Zullino D (2009) Przekonania i postawy szwajcarskich psychiatrów na temat uzależnienia od Internetu. Psychiatryczny Q 80: 117–123. doi: 10.1007/s11126-009-9098-2. Znajdź ten artykuł online
  4. 4. Flisher C (2010) Podłączony: przegląd uzależnienia od Internetu. J Paediatr Child Health 46: 557 – 559. doi: 10.1111 / j.1440-1754.2010.01879.x. Znajdź ten artykuł online
  5. 5. Soule L, Shell W, Kleen B (2003) Exploring Internet uzależnienie: cechy demograficzne i stereotypy ciężkich użytkowników Internetu. J Comput Inform Syst 44: 64–73. Znajdź ten artykuł online
  6. 6. Lee YS, Han DH, Yang KC, Daniels MA, Na C i in. (2008) Depresyjne cechy polimorfizmu i temperamentu 5HTTLPR u nadmiernych użytkowników Internetu. J. Zaburzenie afektu 109: 165–169. doi: 10.1016 / j.jad.2007.10.020. Znajdź ten artykuł online
  7. 7. Yen JY, Ko CH, Yen CF, Wu HY, Yang MJ (2007) Współistniejące objawy psychiatryczne uzależnienia od Internetu: zespół deficytu uwagi i nadpobudliwości (ADHD), depresja, fobia społeczna i wrogość. J Adolesc Zdrowie 41: 93–98. doi: 10.1016 / j.jadohealth.2007.02.002. Znajdź ten artykuł online
  8. 8. Fan J, Du YS, Wang LW, Jiang WQ (2007) Badanie psychologicznych cech nadużywania Internetu wśród uczniów gimnazjów w Szanghaju. Szanghajskie Archiwa Psychiatrii 19: 71–74. Znajdź ten artykuł online
  9. 9. Kim K, Ryu E, Chon MY, Yeun EJ, Choi SY i in. (2006) Uzależnienie od Internetu u koreańskiej młodzieży i jego związek z depresją i myślami samobójczymi: badanie kwestionariuszowe. Int J. Nurs Stud 43: 185–192. doi: 10.1016 / j.ijnurstu.2005.02.005. Znajdź ten artykuł online
  10. 10. Kim HK, Davis KE (2009) W kierunku wszechstronnej teorii problematycznego korzystania z Internetu: ocena roli poczucia własnej wartości, lęku, płynności i samooceny znaczenia działań w Internecie. Oblicz ludzkie zachowanie 25: 490–500. doi: 10.1016 / j.chb.2008.11.001. Znajdź ten artykuł online
  11. 11. Cashman JR, Ghirmai S (2009) Hamowanie wychwytu zwrotnego serotoniny i noradrenaliny oraz hamowanie fosfodiesterazy przez inhibitory wielokierunkowe jako potencjalne środki na depresję. Bioorg Med Chem 17: 6890–6897. doi: 10.1016 / j.bmc.2009.08.025. Znajdź ten artykuł online
  12. 12. D'Aquila PS, Collu M, Gessa GL, Serra G (2000) Rola dopaminy w mechanizmie działania leków przeciwdepresyjnych. Eur J. Pharmacol 405: 365–373. doi: 10.1016/S0014-2999(00)00566-5. Znajdź ten artykuł online
  13. 13. Kent JM, Coplan JD, Gorman JM (1998) Kliniczna użyteczność selektywnych inhibitorów wychwytu zwrotnego serotoniny w spektrum lęku. Biol Psychiatria 44: 812–824. doi: 10.1016/S0006-3223(98)00210-8. Znajdź ten artykuł online
  14. 14. Akimova E, Lanzenberger R, Kasper S (2009) Receptor serotoniny-1A w zaburzeniach lękowych. Biol Psychiatria 66: 627–635. doi: 10.1016 / j.biopsych.2009.03.012. Znajdź ten artykuł online
  15. 15. Harley CW (2003) Dynamika aksonów noradrenaliny i serotoniny oraz depresja kliniczna: komentarz na temat interakcji między aksonami serotoninergicznym i noradrenergicznymi podczas regeneracji aksonów. Exp Neurol 184: 24–26. doi: 10.1016/S0014-4886(03)00317-0. Znajdź ten artykuł online
  16. 16. Fajardo O, Galeno J, Urbina M, Carreira I, Lima L (2003) Serotonina, receptory serotoninowe 5-HT1A i dopamina w krwi obwodowej limfocytach pacjentów z poważną depresją. Int Immunopharmacol 3: 1345–1352. doi: 10.1016/S1567-5769(03)00116-4. Znajdź ten artykuł online
  17. 17. Tonioni F, D'Alessandris L, Lai C, Martinelli D, Corvino S i in. (2012) Uzależnienie od Internetu: godziny spędzone w Internecie, zachowania i objawy psychiczne. Gen Hosp Psychiatry 34: 80–87. doi: 10.1016 / j.genhosppsych.2011.09.013. Znajdź ten artykuł online
  18. 18. Beard KW, Wolf EM (2001) Modyfikacja proponowanych kryteriów diagnostycznych uzależnienia od Internetu. Cyberpsychol Zachowanie 4: 377–383. doi: 10.1089/109493101300210286. Znajdź ten artykuł online
  19. 19. Zung WW (1965) Skala depresji samooceny. Arch Gen Psychiatry 12: 63–70. doi: 10.1001 / archpsyc.1965.01720310065008. Znajdź ten artykuł online
  20. 20. Zung WW (1971) Narzędzie oceny zaburzeń lękowych. Psychosomatyka 12: 371–379. Znajdź ten artykuł online
  21. 21. Wang K, Su LY, Zhu Y, Di J, Yang ZW i in. (2002) Normy ekranu dotyczące zaburzeń emocjonalnych związanych z lękiem u dzieci w chińskich miastach. Chiński Dziennik Psychologii Klinicznej 10: 270–271. Znajdź ten artykuł online
  22. 22. Jiao M, Du YS (2005) Kliniczne zastosowanie ekranu w zaburzeniach emocjonalnych związanych z lękiem. Szanghajskie Archiwa Psychiatrii 17: 72–74. Znajdź ten artykuł online
  23. 23. Bernardi S, Pallanti S (2009) Uzależnienie od Internetu: opisowe badanie kliniczne skupiające się na chorobach współistniejących i objawach dysocjacyjnych. Compr Psychiatry 50: 510–516. doi: 10.1016 / j.comppsych.2008.11.011. Znajdź ten artykuł online
  24. 24. Ha JH, Kim SY, Bae SC, Bae S, Kim H i in. (2007) Depresja i uzależnienie od Internetu u nastolatków. Psychopatologia 40: 424–430. doi: 10.1159/000107426. Znajdź ten artykuł online
  25. 25. Morrison CM, Gore H (2010) Związek między nadmiernym korzystaniem z Internetu a depresją: badanie oparte na kwestionariuszach, w którym wzięło udział 1319 młodych ludzi i dorosłych. Psychopatologia 43: 121–126. doi: 10.1159/000277001. Znajdź ten artykuł online
  26. 26. Yang SC, Tung CJ (2007) Porównanie osób uzależnionych od Internetu i osób nieuzależnionych w tajwańskiej szkole średniej. Oblicz ludzkie zachowanie 23: 79–96. doi: 10.1016 / j.chb.2004.03.037. Znajdź ten artykuł online
  27. 27. Cho SM, Sung MJ, Shin KM, Lim KY, Shin YM (2012) Czy psychopatologia w dzieciństwie przewiduje uzależnienie od Internetu u nastolatków płci męskiej. Psychiatria Dziecięca Hum Dev (Epub przed drukiem).
  28. 28. Du Y, Jiang W, Vance A (2010) Długoterminowy efekt randomizowanej, kontrolowanej grupowej terapii poznawczo-behawioralnej w przypadku uzależnienia od Internetu u dorastających uczniów w Szanghaju. Aust NZ J. Psychiatry 44: 129–134. doi: 10.3109/00048670903282725. Znajdź ten artykuł online
  29. 29. Volkow ND, Fowler JS, Wang GJ (2002) Rola dopaminy we wzmacnianiu narkotyków i uzależnieniu u ludzi: wyniki badań obrazowych. Behav Pharmacol 13: 355–366. doi: 10.1097 / 00008877-200209000-00008. Znajdź ten artykuł online
  30. 30. Zhu TM, Jin RJ, Zhong XM, Chen J, Li H (2008) Wpływ wpływu elektroakupunktury w połączeniu z interakcją psychologiczną na stan lękowy i zawartość NE w surowicy u pacjenta z zaburzeniami uzależnienia od Internetu. Zhongguo Zhen Jiu 28: 561–564. Znajdź ten artykuł online
  31. 31. Jang KS, Hwang SY, Choi JY (2008) Uzależnienie od Internetu i objawy psychiatryczne wśród koreańskich nastolatków. J Sch Health 78: 165–171. doi: 10.1111 / j.1746-1561.2007.00279.x. Znajdź ten artykuł online