Problematyczne korzystanie z Internetu i funkcja odpornościowa (2015)

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

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

Abstrakcyjny

Problematyczne korzystanie z Internetu wiąże się z różnymi współistniejącymi chorobami psychicznymi, ale jego związek z chorobami fizycznymi nie został zbadany w takim samym stopniu. W bieżącym badaniu przebadano 505 uczestników online i zapytano ich o poziom problematycznego korzystania z Internetu (test uzależnienia od Internetu), depresji i lęku (szpitalna skala lęku i depresji), izolacji społecznej (kwestionariusz samotności UCLA), problemów ze snem (indeks jakości snu w Pittsburghu). oraz ich aktualny stan zdrowia – Kwestionariusz Ogólnego Zdrowia (GHQ-28) i Kwestionariusz Funkcji Odpornościowych. Wyniki wykazały, że według pomiaru IAT około 30% próbki wykazywało łagodny lub gorszy poziom uzależnienia od Internetu. Chociaż istniały różnice w celach, dla których mężczyźni i kobiety korzystali z Internetu, nie było różnic pod względem poziomu problematycznego korzystania między płciami. Problemy z Internetem były silnie powiązane ze wszystkimi innymi zmiennymi psychologicznymi, takimi jak depresja, stany lękowe, izolacja społeczna i problemy ze snem. Uzależnienie od Internetu było również powiązane ze zmniejszoną samooceną funkcji odpornościowej, ale nie z miarą ogólnego stanu zdrowia (GHQ-28). Stwierdzono, że związek między problematycznym korzystaniem z Internetu a obniżoną odpornością jest niezależny od wpływu chorób współistniejących. Sugeruje się, że na negatywny związek między poziomem problematycznego korzystania z Internetu a funkcjonowaniem układu odpornościowego może wpływać poziom stresu wywołany takim korzystaniem z Internetu, a następnie aktywność układu współczulnego, która jest powiązana ze środkami immunosupresyjnymi, takimi jak kortyzol.

Postacie

Cytat: Reed P, Vile R, Osborne LA, Romano M, Truzoli R (2015) Problematyczne korzystanie z Internetu i funkcja odpornościowa. PLoS ONE 10(8): e0134538. doi:10.1371/journal.pone.0134538

Redaktor: Antonio Verdejo-García, Uniwersytet w Granadzie, HISZPANIA

Odebrane: Grudzień 3, 2014; Przyjęty: Lipiec 10, 2015; Opublikowano: 5 sierpnia 2015 r.

Prawa autorskie: © 2015 Reed i in. Jest to artykuł o otwartym dostępie, rozpowszechniany na warunkach Licencja Creative Commons - uznanie autorstwa, która pozwala na nieograniczone korzystanie, dystrybucję i reprodukcję na dowolnym nośniku, pod warunkiem, że oryginalny autor i źródło zostaną zapisane

Dostępność danych: Ze względu na wymogi etyczne nakładane na udostępnianie jakichkolwiek danych zebranych elektronicznie przez Komisję Etyki Wydziału Psychologii, nie możemy udostępnić zbioru danych w Internecie, ale jesteśmy bardzo szczęśliwi, że możemy udostępnić te dane każdemu, kto chce je zobaczyć, kontaktując się z profesorem Philem Reed przy [email chroniony].

Finansowanie: Autorzy nie mają żadnego wsparcia ani finansowania do zgłoszenia.

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

Wprowadzenie

Niektórzy sugerują, że nadmierne lub niewłaściwe korzystanie z Internetu (lub problematyczne korzystanie z Internetu) stanowi problem niektórych grup osób [1,2] i zasugerowano potrzebę dalszych badań nad tym, czy zaburzenie uzależnienia od Internetu (IAD) jest użyteczną koncepcją [1,3] Osoby zgłaszające problemy związane z korzystaniem z Internetu odnotowują szereg towarzyszących im objawów, takich jak: duże zakłócenia w pracy i relacjach społecznych [4,5,6] i negatywny wpływ oddzielenia od Internetu [7] Szacunki dotyczące częstości problematycznego korzystania z Internetu w populacji ogólnej wahają się od 2% do 8%, a w młodszych próbach sięgają nawet 20% [3, 8-10], chociaż liczby te są trudne do precyzyjnej interpretacji ze względu na różne stosowane definicje „problematycznego korzystania z Internetu” lub „uzależnienia od Internetu”.

Osoby zgłaszające problematyczne korzystanie z Internetu zgłaszają również szeroki zakres powiązanych problemów psychologicznych i społecznych [10-12] Stwierdzono, że współistniejące choroby psychiczne odnotowane u osób zgłaszających problematyczne korzystanie z Internetu obejmują: lęk [7,13,14], zespół nadpobudliwości psychoruchowej z deficytem uwagi [15], Zaburzenia ze spektrum autyzmu [7,16], depresja [13-15, 17], rozregulowanie impulsów i wrogość [18-20] i schizofrenia [7,21] Fobia społeczna [18] i samotność [22], są również bardzo często kojarzone z IAD. Ponadto wysoki poziom stresu życiowego [23] i izolacja społeczna [22, 24-26] i niższą jakość życia [24,27], są wymieniane przez osoby zgłaszające problematyczne korzystanie z Internetu

Problematycznie wysoki poziom i rodzaj korzystania z Internetu również powiązano ze zmianami neurologicznymi [28,29] Coraz więcej badań sugeruje, że problematyczne korzystanie z Internetu, podobnie jak inne uzależnienia behawioralne, wiąże się z nieprawidłowościami w układzie dopaminergicznym.30,31] i ze zwiększoną aktywnością układu współczulnego [32,33], które również okazały się ze sobą powiązane [34].

W przeciwieństwie do rosnącej literatury dotyczącej psychologicznych i neurologicznych korelatów IAD, przeprowadzono niewiele badań dotyczących wpływu problematycznego korzystania z Internetu na zdrowie fizyczne. Wykazano związek pomiędzy zaburzeniami snu a intensywnym korzystaniem z Internetu [35,36], podobnie jak związek między problematycznym korzystaniem z Internetu a niewłaściwą dietą [37] powodujące problemy z wagą, takie jak otyłość [38] Niektóre badania wykazały powiązanie między problematycznym korzystaniem z Internetu a samoopisową jakością życia związaną ze stanem zdrowia, czyli pojęciem odnoszącym się do choroby, chociaż należy zauważyć, że takich demonstracji jest bardzo niewiele, a w literaturze występują rozbieżności [39,40] Na przykład stwierdzono, że jakość życia związana ze stanem zdrowia, mierzona za pomocą kwestionariusza SF-36, koreluje z problematycznym korzystaniem z Internetu, chociaż jakość życia nie koreluje z czasem spędzonym na korzystaniu z Internetu [40] Natomiast gdy jakość życia związaną ze zdrowiem mierzono za pomocą Ogólnego Kwestionariusza Zdrowia (GHQ), zaobserwowano niewielki związek z IAD [9,39] Przyczyny różnych wzorców wyników wykorzystujących te dwa mierniki jakości życia związanej ze zdrowiem są niejasne, chociaż mogą odzwierciedlać zarówno różnice w operacjonalizacji pojęcia problematycznego korzystania z Internetu w różnych badaniach, jak i skupienie się SF-36 na jakość życia związana ze zdrowiem fizycznym i psychicznym w porównaniu z głównymi aspektami psychologicznymi GHQ. Dlatego też literatura dotycząca jakości życia związanej ze zdrowiem jest obecnie trudna do interpretacji.

Z powyższej dyskusji wynika, że dalsze badania w tym potencjalnie ważnym obszarze są uzasadnione, biorąc pod uwagę rosnące wykorzystanie Internetu [3] oraz brak jednoznacznych dowodów dotyczących jej wpływu na funkcjonowanie zdrowia per se w przeciwieństwie do jakości życia związanej ze zdrowiem, a także związanych z nią problemów, jakie dla systemów opieki zdrowotnej może powodować zwiększony poziom powiązanych chorób fizycznych. Oczywiście, biorąc pod uwagę choroby współistniejące zgłaszane przez osoby zgłaszające problematyczne korzystanie z Internetu, każdy związek między problematycznym korzystaniem z Internetu a chorobami fizycznymi może wynikać z jednego z szeregu problemów. Zaniedbywanie siebie przez osoby zgłaszające problematyczne korzystanie z Internetu w postaci złej diety i złych wzorców snu może być powiązane ze zwiększonym poziomem chorób fizycznych [37,40] Z pewnością wykazano, że zły sen jest czynnikiem prognostycznym niektórych aspektów funkcjonowania układu odpornościowego.41-43] Dodatkowo pewną rolę mogą odgrywać także współistniejące problemy psychiczne. Zauważono, że problemy psychiczne są skorelowane z liczbą zgłaszanych w ciągu roku przeziębień [44] W szczególności zarówno depresja [45-47] oraz problemy z lękiem i stresem [48], zwłaszcza lęk społeczny i samotność [49-51], przewidzieć dysfunkcję układu odpornościowego. Wreszcie aktywacja układu współczulnego, którą obserwuje się u osób problematycznych w korzystaniu z Internetu, jest skorelowana ze wzrostem poziomu adrenaliny i kortyzolu i prowadzi do osłabienia funkcji odpornościowych, szczególnie u osób o wysokim poziomie zgłaszanego stresu [52] Wszelkie badania dotyczące związku problematycznego korzystania z Internetu i chorób fizycznych będą wymagały oceny względnego udziału tych powiązanych aspektów funkcjonowania.

Oczywiście zdrowie fizyczne to bardzo szerokie pojęcie, ale powyższy przegląd sugeruje, że problematyczne korzystanie z Internetu może mieć wpływ szczególnie na funkcje odpornościowe, czego nie przeprowadzono bezpośrednich badań [53] W takim przypadku choroby takie jak przeziębienie [54], grypa [55], opryszczka [56], zapalenie płuc [57], posocznica [58] i infekcje skóry [59], może być kluczem do skupienia się na ocenie wpływu problematycznego korzystania z Internetu na objawy fizyczne. Jak zauważono powyżej, wcześniejsze badania związku między problematycznym korzystaniem z Internetu a chorobami fizycznymi zwykle skupiały się na raportach dotyczących jakości życia związanej ze stanem zdrowia uzyskanych za pomocą instrumentów takich jak SF-36 i GHQ. Chociaż środki te są niezawodne, niekoniecznie koncentrują się na jakimkolwiek konkretnym zestawie chorób i nie są powiązane z chorobami, na które mogą być podatne osoby z osłabionym układem odpornościowym. Aby określić stopień, w jakim funkcja układu odpornościowego może zostać upośledzona, we wcześniejszych pracach analizowano zgłaszane przez pacjentów objawy zazwyczaj powiązane ze słabą funkcją układu odpornościowego [31,44] W tym kontekście samodzielne zgłaszanie się jest uważane za silną metodę, ponieważ takie objawy łatwo poddać samodyskryminacji, często nie są zgłaszane pracownikom służby zdrowia i dlatego nie pojawiają się w dokumentacji medycznej, a często występują bez obiektywnie weryfikowalnej przyczyny wirusowej [54].

Biorąc pod uwagę powyższe rozważania, w bieżącym badaniu zbadano związek między problematycznym korzystaniem z Internetu a dwoma głównymi wskaźnikami stanu zdrowia (funkcją odpornościową i ocenianym przez siebie stanem zdrowia), a także szeregiem zmiennych związanych ze zdrowiem (depresją, lękiem, samotnością i problemy ze snem). Szczególnie interesujący był związek między problematycznym korzystaniem z Internetu a zdrowiem fizycznym związanym z układem odpornościowym, który nie był wcześniej szczegółowo oceniany. W tym względzie początkowym celem badania było sprawdzenie, czy wyższy poziom problematycznego korzystania z Internetu będzie powiązany z większą liczbą zgłaszanych chorób o podłożu immunologicznym (oprócz potencjalnego wpływu problemów z Internetem na inne mierzone zmienne związane ze zdrowiem) ). Ponadto istniało wiele drugorzędnych celów, które nie zostały wcześniej uwzględnione w badaniu, w tym zbadanie natury związku między problematycznym korzystaniem z Internetu a zgłaszanym przez siebie stanem zdrowia. Zbadano to w celu ustalenia, czy zmienna ta wykazywała taki sam związek z problematycznym korzystaniem z Internetu, jak raporty dotyczące objawów związanych z układem odpornościowym. Próbując określić związek między problematycznym korzystaniem z Internetu, zmierzono szereg innych potencjalnie powiązanych problemów u osób problematycznych w korzystaniu z Internetu, które, jak stwierdzono również, przewidują słabą funkcję układu odpornościowego, takich jak lęk, depresja, samotność i problemy ze snem. i objawy zdrowia fizycznego niezależne od tych chorób współistniejących. Powinno to umożliwić pierwszy krok w ustaleniu charakteru jakiegokolwiek związku między problematycznym korzystaniem z Internetu a obniżoną funkcją układu odpornościowego, jeśli zostanie stwierdzone istnienie takiego związku.

Metoda wykonania

Oświadczenie etyczne

Zgodę etyczną na to badanie uzyskano od Komisji Etyki Wydziału Psychologii Uniwersytetu Swansea. Uczestnicy wyrazili świadomą zgodę na udział w tym badaniu, podpisując formularz zgody po zapoznaniu się z dostarczonym im arkuszem informacyjnym, a Komisja Etyki zatwierdziła tę procedurę zgody.

Uczestnicy

Pięciuset pięciu uczestników (265 kobiet i 240 mężczyzn) zostało zrekrutowanych za pośrednictwem linków zamieszczonych na stronach internetowych (portalach społecznościowych, blogach i mikroblogach oraz stronach z grami). Strategię rekrutacji online przyjęto zgodnie z wcześniejszymi badaniami dotyczącymi wpływu problematycznego korzystania z Internetu [60,61].

Wszyscy uczestnicy byli wolontariuszami i nikt nie otrzymał żadnej formy wynagrodzenia za swój udział. Średni wiek uczestników wynosił 29.73 (+ 13.65, zakres 18–101) lat: < 20 lat = 7.5%; 21–29 lat = 61.8%; 30–39 lat = 15.5%; 40–49 lat = 4.6%; 50–59 lat = 4.2%; 60+ lat = 5.9%. Pochodzenie etniczne uczestników deklarowane przez siebie było następujące: 202 (40%) rasy białej; 50 (10%) grup mieszanych/wieloetnicznych; 141 (28%) Azjaci; 106 (21%) Czarnych/Afrykanów/Karaibów; i 6 (1%) inna grupa etniczna. Stan cywilny próby był następujący: 305 (60%) osób stanu wolnego, 65 (13%) w związku małżeńskim lub związku partnerskim; 105 (21%) w innych formach relacji; i 30 (6%) rozwiedzionych lub owdowiałych.

Typowe korzystanie z Internetu przez uczestnika

Uczestnicy zostali poproszeni o oszacowanie swojego średniego korzystania z Internetu, prosząc ich o oszacowanie liczby godzin tygodniowo, które spędzili w Internecie w ciągu ostatnich kilku miesięcy; środek ten jest powszechnie stosowany w badaniach problematycznego korzystania z Internetu [40,61] Chociaż sugerowano, że „nieprofesjonalne” użytkowanie wiąże się z kilkoma problemami związanymi z intensywnym korzystaniem z Internetu [40], uznano, że rozróżnienie między profesjonalistami a osobami nieprofesjonalnymi może nie mieć zastosowania do wszystkich respondentów i że dla niektórych respondentów takie zwyczaje mogą być również trudne do rozróżnienia. Co więcej, stwierdzono, że całkowite korzystanie z Internetu samo w sobie jest powiązane z problemami związanymi z Internetem [40].

Średnia zgłoszona liczba godzin tygodniowego korzystania z Internetu wyniosła 39.57 (+ 28.06, zakres = 1 do 135): 28.3% zgłosiło spędzanie w Internecie od 1 do 20 godzin tygodniowo; 29.5% stwierdziło, że spędza w Internecie od 21 do 40 godzin tygodniowo; 22.4% stwierdziło, że spędza w Internecie od 41 do 60 godzin tygodniowo, a 19.8% stwierdziło, że spędza w Internecie ponad 61 godzin tygodniowo. Średnia liczba godzin tygodniowo spędzanych w Internecie przez kobiety wyniosła 34.77 (± 26.84, zakres = 1–135), a w przypadku mężczyzn 44.88 (± 28.46, zakres = 6–130). Niezależny test t dla grup wykazał, że różnica ta była istotna statystycznie, z efektem o umiarkowanej wielkości, t(503) = 4.11, p <0.001, d = 0.366. Istniała istotna, ale słaba, dodatnia liniowa zależność pomiędzy wiekiem a czasem spędzonym w Internecie, F(1,503) = 6.74, p <0.05, R² = 0.013, ale silniejsza zależność kwadratowa odwróconego U między tymi zmiennymi, F(1,502) = 11.10, p <0.001, R² = 0.042). Jednak po podzieleniu próby na osoby aktualnie żyjące w stanie wolnym (N = 331) i będące w jakiejś formie związku (N = 174) nie stwierdzono istotnej statystycznie różnicy w czasie spędzanym w Internecie t (503) = 1.48, p > 10, d = 0.146. Podobnie nie było statystycznie istotnych różnic między czasem spędzonym w Internecie pomiędzy różnymi grupami etnicznymi, F <1.

Uczestników zapytano także o sposoby korzystania z Internetu oraz o wskazanie, czy w ciągu ostatnich kilku miesięcy odwiedzali określone rodzaje stron internetowych. Odpowiedzi na to pytanie znajdują się w Tabela 1, który pokazuje odsetek całej próby, który odwiedził strony internetowe o różnej formie, wraz z odsetkiem odwiedzających strony mężczyzn i kobiet oraz młodszych (poniżej 29 lat) i starszych (30 lat i więcej). Ponadto, Tabela 1 wyświetla współczynniki Phi dla tych danych (obliczone na podstawie rzeczywistej liczby uczestników, a nie wartości procentowych wyświetlanych w Tabela 1). Współczynniki Phi dają wskaźnik stopnia powiązania między zmiennymi (i są statystycznie istotne, gdy istotna jest odpowiednia statystyka chi-kwadrat).

miniatur

Download:

Tabela 1. Odsetek próby odwiedzających strony internetowe o różnej formie wraz z odsetkiem mężczyzn i kobiet, młodszych i starszych uczestników odwiedzających strony internetowe wraz ze współczynnikami Phi.

doi: 10.1371 / journal.pone.0134538.t001

Z danych tych wynika, że najczęściej używanymi rodzajami witryn internetowych są portale społecznościowe (np. Facebook, Twitter) oraz strony zakupowe/bankowe. Hazard (w tym witryny loteryjne), gry i witryny zawierające treści o charakterze seksualnym/randkowym były wykorzystywane umiarkowanie często, a niewielka liczba osób korzystała z tradycyjnych blogów (z wyjątkiem Twittera) lub czatów. Wystąpiły pewne różnice w korzystaniu z Internetu ze względu na płeć: kobiety częściej niż mężczyźni korzystały z mediów społecznościowych i witryn handlowych, a mężczyźni częściej niż kobiety korzystali z gier, serwisów erotycznych/randkowych i czatów. Więcej osób poniżej 30. roku życia korzystało z serwisów społecznościowych i witryn w celach badawczych częściej niż osoby powyżej 30. roku życia. Natomiast osoby powyżej 30. roku życia korzystały z serwisów zakupowych/bankowych, a także serwisów informacyjnych, tradycyjnych blogów i czatów, więcej częściej niż osoby poniżej 30 roku życia.

Materiały

Test uzależnienia od Internetu (IAT)

IAT [62]to 20-punktowa skala określająca stopień, w jakim korzystanie z Internetu zakłóca codzienne życie (np. pracę, sen, relacje itp.). Każda pozycja jest oceniana w skali 1–4, a ogólny wynik waha się od 20 do 100. Struktura czynnikowa IAT jest obecnie przedmiotem dyskusji [61,63], ale punkt odcięcia wynoszący 40 lub więcej dla całkowitego wyniku testu IAT przyjmuje się jako reprezentujący pewien poziom problematycznego korzystania z Internetu [7,62,64Stwierdzono, że wewnętrzna rzetelność skali mieści się w przedziale 90 [64] i 93 [62].

Szpitalna skala lęku i depresji (HADS)

HADS [65]jest powszechnie stosowaną miarą lęku i depresji. Pierwotnie zaprojektowany do stosowania przez pacjentów ambulatoryjnych w szpitalach, był używany do próbek niemedycznych [66,67] Zawiera 14 pozycji (7 dotyczących lęku i 7 dotyczących depresji), które odnoszą się do ostatniego tygodnia. Każde pytanie zawiera 7 pytań dotyczących lęku i depresji. Każde pytanie jest oceniane w skali od 0 do 3, w zależności od nasilenia objawu; maksymalny wynik to 21 punktów w każdej ze skal. Respondentów można podzielić na cztery kategorie: 0–7 w normie; 8–10 łagodny; 11–14 umiarkowane; i 15–21 ciężkich. Zarówno rzetelność, jak i trafność testu-powtórnika są mocne [65], a rzetelność wewnętrzna wynosi 82 dla skali lęku i 77 dla skali depresji w populacji nieklinicznej [67].

Skala samotności UCLA

Skala samotności UCLA [68] składa się z 20 stwierdzeń mających na celu ocenę samotności. Uczestnicy odpowiadają na każde pytanie za pomocą 4-punktowej skali („Często się tak czuję”, „Czasami się tak czuję”, „Rzadko się tak czuję” i „Nigdy się tak nie czuję”), a każda pozycja jest punktowano od 0 do 3, co daje łączny wynik w przedziale od 0 do 60. Wyższy wynik wskazuje na większe nasilenie samotności. Punkt odcięcia dla problemów z samotnością podawany jest zwykle przy jednym odchyleniu standardowym powyżej średniej dla próbki. Skala charakteryzuje się wysoką rzetelnością, ze spójnością wewnętrzną wynoszącą 92 i rzetelnością typu test-retest wynoszącą 73 [69].

Indeks jakości snu w Pittsburghu (PSQI)

Ten PSQI[70] składa się z 10 głównych pytań, niektóre z podsekcjami, w których uczestnik musi wprowadzić dane dotyczące swoich nawyków związanych ze snem. Kwestionariusz przyznaje ocenę od 0 do 21, gdzie wysoki wynik oznacza gorszy sen, a wynik większy niż 5 oznacza słabą jakość snu [70] Stwierdzono, że PSQI ma wysoką „rzetelność testu-powtórnika” i dobrą trafność, gdy jest używany do testowania [70].

Kwestionariusz ogólnego stanu zdrowia (GHQ-28)

GHQ-28[71]mierzy szereg problemów psychiatrycznych i zdrowotnych i jest podzielony na 4 podskale: objawy somatyczne, lęk i bezsenność, dysfunkcje społeczne i ciężka depresja. Każda podskala zawiera 7 pozycji, wszystkie wymagające odpowiedzi na 4-punktowej skali typu Likerta: Wcale nie, Nie więcej niż zwykle, Raczej więcej niż zwykle, Dużo więcej niż zwykle, uzyskując odpowiednio od 0 do 3 punktów. Rzetelność wewnętrzna skal przekracza 90. W niniejszym badaniu przeanalizowano jedynie skalę objawów somatycznych, w której uczestnicy proszeni byli o ocenę stopnia, w jakim czuli się: w dobrym ogólnym stanie zdrowia, potrzebujący toniku, wyczerpani, chorzy, bóle głowy, ucisku lub ucisku w głowy oraz okresy gorąca lub zimna.

Kwestionariusz funkcji odpornościowych (IFQ)

IFQ składa się z 15 pozycji, które oceniają częstość występowania różnych objawów związanych ze słabą funkcją odpornościową. W oparciu o ich częstość w populacji ogólnej i bezpośredni związek z niedoborami odporności, jako podstawę pozycji kwestionariusza wybrano następujące schorzenia: przeziębienie [54], grypa [55], opryszczka [56], zapalenie płuc [57], posocznica [58] i infekcje skóry [59] Po analizie głównych objawów tych schorzeń, w kwestionariuszu uwzględniono 19 pozycji objawowych, świadczących o osłabieniu funkcjonowania układu odpornościowego: ból gardła, bóle głowy, grypa, katar, kaszel, opryszczka, czyraki, łagodna gorączka, brodawki/brodawki , zapalenie płuc, zapalenie oskrzeli, zapalenie zatok, nagła wysoka gorączka, infekcja ucha, biegunka, zapalenie opon mózgowo-rdzeniowych, infekcja oczu, posocznica i długo gojące się rany. Oceniano je w 5-stopniowej skali Likerta (Nigdy, Raz lub dwa razy, Czasami, Regularnie, Często, odpowiednio z punktacją od 0 do 4). Całkowity wynik waha się od 0 do 79, przy czym wysoki wynik odzwierciedla gorszą funkcję immunologiczną. Skalę IFQ stosowano już wcześniej do badania wpływu stresujących wydarzeń życiowych na samoocenę stanu zdrowia, np. do oceny wpływu posiadania dziecka z ASD. W poprzedniej pracy [72], stwierdzono, że wynik IFQ koreluje dodatnio (r = .578, p < 001) z liczbą wizyt u lekarza pierwszego kontaktu, istnieje istotna dodatnia korelacja pomiędzy IFQ a całkowitym wynikiem GHQ (r = .410, p < 01), a także istotną korelację pomiędzy IFQ a podskalą objawów somatycznych GHQ (r = .493, p <01).

Procedura

Wszyscy uczestnicy odpowiedzieli na linki zamieszczone na stronach internetowych skierowanych do szerokiego spektrum odbiorców, w tym na portalach społecznościowych (np. Facebook, Twitter), blogach/forach (np. Mashable), stronach z grami (np. Eurogamer.com), oraz strony internetowe pomagające w uzależnieniu od Internetu. Linki te umożliwiły uczestnikom krótkie wprowadzenie do badania, w którym powiedziano im, że badanie dotyczy związku między korzystaniem z Internetu a różnymi problemami osobowościowymi i zdrowotnymi. Jeżeli byli zainteresowani wzięciem udziału w badaniu, zostali poinstruowani, aby skorzystali z łącza internetowego prowadzącego do kwestionariusza. Link ten prowadził uczestników do strony internetowej zawierającej dalsze informacje na temat badania: ponownie wskazano, że cel badania był związany z korzystaniem z Internetu oraz różnymi problemami osobowości i zdrowia, a także wskazano rodzaje kwestionariuszy, na które będą odpowiadać. Na stronie informacyjnej podano także szczegółowe informacje na temat ich prawa do wycofania się z badania w dowolnym momencie oraz kroki podjęte w celu zapewnienia ich prywatności. Po informacji umieszczono oświadczenie o wyrażeniu zgody, w którym polecono uczestnikom, aby kliknęli w celu rozpoczęcia wypełniania kwestionariusza jedynie wtedy, gdy wyrazili zgodę i mieli ukończone 18 lat. Następnie uczestnikom przedstawiono kwestionariusze.

Nie określono limitu czasu na udzielenie odpowiedzi, a uczestnicy mieli możliwość zapisania ankiety i powrotu do niej później, jeśli zajdzie taka potrzeba. Po wypełnieniu wszystkich kwestionariuszy, co zajęło uczestnikom około 30 minut, uczestnicy zostali przekierowani na stronę z podsumowaniem, na której podziękowano im za wkład, omówiono bardziej szczegółowo cele i cel badania oraz podano dane kontaktowe osoby odpowiedzialnej za badanie. badacza i usługi doradczej, jeśli uznali, że potrzebują wsparcia w związku z kwestiami poruszonymi w ankiecie. Link do badania pozostawał otwarty przez trzy miesiące (w okresie wiosennym), a następnie został zamknięty.

Analizy danych

Początkowo potencjalne różnice w wynikach uzależnienia od Internetu pomiędzy uczestnikami o różnych cechach (np. płci, wieku itp.) analizowano za pomocą testów t. Następnie uczestników podzielono na grupy z mniejszymi i większymi problemami z Internetem, stosując podział w punkcie odcięcia dla łagodnych lub poważnych problemów z Internetem w oparciu o IAT (tj. 40) oraz związek między wynikami problematycznego korzystania z Internetu a płcią, depresją itd., zbadano za pomocą testów chi-kwadrat. Związek między wynikiem funkcji odporności a każdą zmienną predykcyjną zbadano za pomocą półczęściowych korelacji (w celu częściowego wykluczenia wpływu innych predyktorów), a także zastosowano regresję krokową w celu zidentyfikowania wpływu wyników problemów z Internetem na funkcję odpornościową ponad wpływ innych zmiennych predykcyjnych. Te same analizy przeprowadzono także dla samoopisowego wskaźnika stanu zdrowia (GHQ). Na koniec grupy podzielono na wysoką i niską funkcję odpornościową oraz wysoki i niski stan zdrowia zgłaszany przez siebie (GHQ), a grupy te porównano pod względem wyników uzależnienia od Internetu poprzez analizę kowariancji, stosując inne predyktory jako współzmienne. W przypadku przeprowadzania wielokrotnych porównań, do testowania istotności przyjęto bardziej rygorystyczne kryterium odrzucenia i w całości obliczono wielkość efektu.

Efekt

Średni wynik w zakresie problemów z Internetem (IAT) dla próby wyniósł 37.25 (± 16.18, zakres = 0–96). Średni wynik IAT dla kobiet wyniósł 36.26 (± 15.36, zakres = 0–69), a dla mężczyzn 38.35 (± 17.00, zakres = 9–96). Test t niezależnych grup nie wykazał statystycznie istotnej różnicy między tymi wynikami, t <1, d = 0.006. Korelacje Pearsona wykazały istotny statystycznie i umiarkowanie duży związek pomiędzy czasem spędzonym w Internecie a wynikiem IAT, r(503) = .485, p <001, R² = 235, ale nie stwierdzono istotnej zależności pomiędzy wiekiem uczestników a wynikami IAT, r(503) = –,025, p > 50, R² = .0006.

Proporcje próby przekraczające punkt odcięcia w przypadku umiarkowanego lub bardziej problematycznego korzystania z Internetu (tj. wynik IAT wynoszący 40 lub więcej [62]) są pokazane w Rys. 1 dla całej próby wraz z tymi danymi oddzielnie dla kobiet i mężczyzn. W próbie 192 (103 kobiety, 89 mężczyzn) uczestników przekroczyło dopuszczalną granicę ze względu na problemy z Internetem. Nie stwierdzono statystycznie istotnej różnicy w prawdopodobieństwie wystąpienia problematycznego korzystania z Internetu pomiędzy płciami, chi do kwadratu = .17, p > 60, Phi = 018. Punktowe korelacje dwuseryjne nie wykazały związku pomiędzy wiekiem a spadkiem powyżej punktu odcięcia, r_pb(503) = -.002, p > 30, R_pb² = 102, choć istniała istotna statystycznie i umiarkowana wielkość zależność pomiędzy godzinami spędzonymi w Internecie a spadkiem powyżej progu odcięcia dla problemów związanych z uzależnieniem od Internetu, r(503) = .320, p <001, R_pb² = .102.

miniatur

Download:

Ryc. 1. Odsetek uczestników powyżej i poniżej punktu odcięcia w przypadku umiarkowanego lub bardziej problematycznego korzystania z Internetu (tj. wynik IAT wynoszący 40 lub więcej) wraz z tymi danymi oddzielnie dla kobiet i mężczyzn.

doi: 10.1371 / journal.pone.0134538.g001

Górny panel Tabela 2 pokazuje przykładowe średnie i odchylenia standardowe dla problemów z Internetem (IAT), godzin spędzonych online, depresji (HADS), lęku (HADS), samotności (UCLA) i problemów ze snem (PSQI). Środki te są zasadniczo zgodne z tymi obserwowanymi w poprzednich badaniach takich próbek [7] Pokazuje także odsetek osób, które osiągnęły wynik powyżej punktu odcięcia dla tych skal, które poza problemami ze snem wypadły zgodnie z oczekiwaniami dla takiej próby. Tabela 2 wyświetla również odsetek próbki z IAD przekraczającym granicę dla innych skal psychologicznych. Odsetki osób z IAD, u których występują również choroby współistniejące, są wyższe niż w całej próbie. Aby dokładniej zbadać te zależności, dla każdej zmiennej przeprowadzono serię testów chi-kwadrat 2×2 (występujące lub nieobecne choroby współistniejące w porównaniu z obecnymi lub nieobecnymi problemami z Internetem) i wykazały, że wszystkie choroby współistniejące były istotnie powiązane z obecnością problem z internetem: depresja –chi-kwadrat(1) = 30.56, p <001, Phi = 246; niepokój – ccześć-kwadrat(1) = 38.98, p <001, Phi = 278; samotność – ccześć-kwadrat(1) = 15.31, p <001, Phi = 174; i spać – ccześć-kwadrat(1) = 9.38, p <01, Phi = 136. Korelacje Pearsona pomiędzy wszystkimi zmiennymi oraz zarówno somatycznymi problemami zdrowotnymi (GHQ), jak i objawami immunologicznymi pokazano również w Tabela 2, a analizy te wykazały istotne statystycznie zależności pomiędzy wszystkimi zmiennymi.

miniatur

Download:

Tabela 2. Średnie (odchylenia standardowe) dla problemów z Internetem (IAT), godzin spędzonych online, depresji (HADS), lęku (HADS), samotności (UCLA) i problemów ze snem (PSQI) wraz z odsetkiem osób przekraczających granicę punkt odcięcia dla tych skal oraz odsetek osób z IAD przekraczającym wartość odcięcia dla tych skal.

Pokazano także korelacje Pearsona pomiędzy wszystkimi zmiennymi oraz somatycznymi problemami zdrowotnymi (GHQ) i objawami.

doi: 10.1371 / journal.pone.0134538.t002

Średni wynik próby dla objawów somatycznych (GHQ-S) wyniósł 7.28 (± 3.87; zakres = 0–19), a średnia dla kwestionariusza objawów immunologicznych 15.20 (± 9.43; zakres = 0–37). Skale te miały korelację r = 0.345, p <001, R² = 119, ze sobą. Wynik GHQ(S) był silnie powiązany z depresją, stanami lękowymi i problemami ze snem oraz, w mniejszym stopniu, z innymi zmiennymi. Skala objawów o podłożu immunologicznym była silnie powiązana z lękiem, problemami ze snem i Internetem, a w mniejszym stopniu z innymi zmiennymi.

Biorąc pod uwagę, że obie zmienne dotyczące choroby (GHQ-S i IFQ) były skorelowane ze wszystkimi pozostałymi zmiennymi oraz że IAT powiązano ze wszystkimi innymi zmiennymi, w celu zbadania, czy problemy z Internetem (tj. wynik IAT) przyczyniły się do dla tych wyników chorób przeprowadzono dwie oddzielne, stopniowe regresje wielokrotne – jedną do przewidywania wyniku GHQ-S, a drugą do przewidywania wyniku IFQ. W obu przypadkach w pierwszym kroku do modelu regresji włączono depresję, lęk, samotność, sen i godziny spędzone w Internecie. Wszystkie te zmienne oraz wynik problemu internetowego (IAT) wprowadzono następnie do modelu w drugim etapie i obliczono stopień, w jakim wielkość uwzględnionej wariancji uległa poprawie poprzez dodanie wyniku IAT.

Dolne panele Tabela 2 pokaż wyniki tych analiz. Kontrola danych z prawego dolnego panelu pod kątem wyniku GHQ-S pokazuje, że oba etapy regresji były statystycznie istotne, przy czym zmniejszenie błędu spowodowane dodaniem IAT w kroku 2 spowodowało również statystycznie istotną poprawę przewidywania wyniku GHQ-S. Należy zauważyć, że poprawa przewidywania GHQ-S uzyskana przez dodanie IAT nie była zbyt duża. Ten sam wzór danych stwierdzono również w analizie przeprowadzonej w celu przewidywania punktacji objawów związanych z układem odpornościowym (IFQ). Jednakże dodanie IAT w kroku 2 spowodowało znacznie większą poprawę dokładności predykcyjnej punktacji związanej z odpornością (IFQ) niż w przypadku punktacji objawów somatycznych (GHQ-S).

Aby dokładniej zbadać naturę relacji między zmiennymi, wykorzystano półczęściowe korelacje między indywidualnymi czynnikami predykcyjnymi (tj. depresją, lękiem, snem, samotnością, godzinami spędzonymi w Internecie i problemami z Internetem) oraz dwoma wynikami objawów (GHQ-S i IFQ). zostały obliczone osobno. Przeprowadzono półczęściowe korelacje pomiędzy każdą zmienną predykcyjną a dwiema zmiennymi związanymi z chorobą, wykorzystując wszystkie pozostałe zmienne predykcyjne jako współzmienne. Umożliwia to obserwację wyjątkowej relacji między dwiema zmiennymi przy braku pośredniczącego efektu jakichkolwiek innych zmiennych, a wartości te można zobaczyć w Rys. 2 dla dwóch zmiennych związanych z chorobą. Dane te pokazują podobny wzór związku między predyktorami i objawami zarówno w przypadku GHQ-S, jak i IFQ; pod tym względem depresja, stany lękowe i problemy ze snem wykazywały statystycznie istotny związek z obydwoma wynikami, gdy kontrolowano wpływ pozostałych zmiennych. Jednakże, podczas gdy problemy z Internetem (IAT) znacząco przewidywały objawy związane z układem odpornościowym (IFQ), nie było to statystycznie istotnie powiązane z wynikiem GHQ(S).

miniatur

Download:

Ryc. 2. Półczęściowe korelacje między depresją (HADS), stanami lękowymi (HADS), snem (PSQI), samotnością (UCLA), godzinami spędzonymi w Internecie i problemami z Internetem (IAT) a dwoma wynikami objawów (GHQ(S) i IFQ ).

doi: 10.1371 / journal.pone.0134538.g002

Aby dokładniej zbadać związek między problemami zdrowotnymi związanymi z Internetem (wyniki IAT) a problemami zdrowotnymi zarówno o charakterze ogólnym, somatycznym (GHQ-S), jak i immunologicznym (IFQ), próbę podzielono na osoby uzyskujące wyniki poniżej i powyżej wartości odcięcia 40 w przypadku umiarkowanych lub gorszych problemów związanych z Internetem w IAT [62] W ten sposób powstały dwie grupy: grupa bez problemów z Internetem (N = 313; średnia IAT = 26.89 + 7.89; zakres = 0–39) oraz grupę z problemami z Internetem (N = 313; średnia IAT = 54.14 ± 11.23; zakres = 40–96). Rys. 3 pokazuje średni wynik ogólnego stanu zdrowia somatycznego (GHQ-S) (lewy panel) i średni wynik stanu zdrowia związanego z odpornością (IFQ). Kontrola danych dla GHQ-S ujawnia niewielką różnicę między grupami z niskim i wysokim IAT pod względem wyników GHQ-S. Dane te przeanalizowano za pomocą analizy kowariancji, przy czym grupa internetowa była czynnikiem międzyobiektowym, a depresja, lęk, problemy ze snem, samotność i godziny spędzane online były współzmiennymi. Analiza ta nie wykazała statystycznie istotnej różnicy pomiędzy grupami mającymi problemy z Internetem pod względem wyników GHQ-S, F <1, częściowe eta² = 001. Natomiast prawy panel Rys. 3 pokazuje, że grupa, w której występowały duże problemy z Internetem, miała więcej problemów zdrowotnych związanych z odpornością niż grupa, która nie miała problemów z Internetem, F(1,498) = 27.79, p <001, częściowe eta² = .046.

miniatur

Download:

Ryc. 3. Średni wynik ogólnego stanu zdrowia somatycznego (GHQ(S)) (lewy panel) i średni wynik stanu zdrowia związanego z odpornością (IFQ) dla dwóch grup IAT (niższe i większe problemy).

Lewy panel = wyniki związane z somatyką GHQ(S); prawy panel = wyniki związane z odpornością (IFQ).

doi: 10.1371 / journal.pone.0134538.g003

Dyskusja

W bieżącym badaniu zbadano związek między wynikami testów uzależnienia od Internetu a wynikami zdrowotnymi, koncentrując się na samoocenie funkcjonowania układu odpornościowego, a także ogólnego stanu zdrowia. Uznano, że jest to ważny obszar do zbadania, ponieważ nie przedstawiono wcześniej danych na temat wpływu problematycznego korzystania z Internetu na funkcjonowanie układu odpornościowego; dodatkowo wcześniejsze doniesienia dotyczące związku problematycznego korzystania z Internetu z jakością życia związaną ze stanem zdrowia były ze sobą rozbieżne [9,39,40] Uważano, że te ostatnie rozbieżności mogą być związane z charakterem miar stosowanych do oceny stanu zdrowia, przy czym skale oceny stanu zdrowia o charakterze psychologicznym, takie jak GHQ, w mniejszym stopniu odnoszą się do problematycznego korzystania z Internetu niż miary bardziej bezpośrednio związane funkcjonowanie układu odpornościowego.

Chociaż przyjęto strategię rekrutacji online, obecna próba miała cechy podobne do wielu innych, które wcześniej stosowano w badaniu korzystania z Internetu. Próba była młoda (poniżej 30 lat), ale obejmowała duży przedział wiekowy. Średni czas spędzany w Internecie wynosił około 5–6 godzin dziennie, co jest zgodne z kilkoma aktualnymi szacunkami [40,61] Należy zauważyć, że wartość ta nie rozróżniała użytku zawodowego i osobistego i sugerowano, że jest to istotne z punktu widzenia problemów z Internetem [40] Nie jest jednak jasne, czy uczestnikom w ogóle łatwo jest dokonać takiego rozróżnienia. Rodzaje aktywności prowadzonych w Internecie przez obecnych uczestników były podobne do tych odnotowanych w poprzednich badaniach [61] Występowały różnice w korzystaniu z Internetu ze względu na płeć. Kobiety częściej niż mężczyźni korzystały z mediów społecznościowych i witryn handlowych, ale mężczyźni częściej niż kobiety korzystali z gier, serwisów erotycznych/randkowych i czatów. Oczywiście opiera się to na danych z samoopisu, a różnice, choć statystycznie wiarygodne, w przypadku niektórych z tych porównań były niewielkie. Poziom problematycznego korzystania z Internetu w obecnej próbie (około 30% próby wykazywało łagodne lub gorsze objawy uzależnienia od Internetu) jest zasadniczo zgodny z wcześniejszymi badaniami [7].

Kluczowym wnioskiem z obecnego badania było to, że problematyczne korzystanie z Internetu przez osoby zgłaszane było powiązane z gorszą funkcją układu odpornościowego, co wskazywało na liczbę objawów związanych z układem odpornościowym. Potwierdza to wyniki badania, w którym sprawdzano zgłaszaną przez samych pacjentów jakość życia związaną ze stanem zdrowia mierzoną za pomocą kwestionariusza SF-36 oraz problematyczne korzystanie z Internetu [40] Jednakże, chociaż funkcje odpornościowe i zgłaszany przez siebie stan zdrowia były ze sobą powiązane, problematyczne korzystanie z Internetu nie pozwalało przewidzieć zgłaszanych przez siebie objawów zdrowotnych, mierzonych za pomocą skali somatycznej GHQ. To ostatnie odkrycie jest zgodne z kilkoma wcześniejszymi badaniami, w których nie udało się znaleźć związku między wynikami IAT a wynikami GHQ [9,39] Obecne pozytywne odkrycie dotyczące związku między wynikami IAT a upośledzoną funkcją odpornościową może odzwierciedlać fakt, że bardziej bezpośredni pomiar objawów związanych z układem odpornościowym, jak to miało miejsce w bieżącym badaniu, pozwala ocenić ten aspekt zdrowia lepiej niż GHQ o charakterze psychologicznym. skala.

Niezależnie od trudności w pomiarze funkcji układu odpornościowego, które omówiono wcześniej (patrz także poniżej), znaczenie kliniczne wyników można umieścić w kontekście, biorąc pod uwagę ograniczenia metodologiczne badania. Badanie ma charakter korelacyjny, co oznacza, że na podstawie takiego związku nie należy automatycznie wnioskować o związku przyczynowym. Możliwe, że osoby z większym stopniem choroby częściej korzystają z Internetu niż osoby sprawniejsze. Biorąc jednak pod uwagę powszechność korzystania z Internetu oraz związek między młodzieżą a korzystaniem z Internetu, wydaje się to mało prawdopodobne, chociaż pozostaje taką możliwością, której ocena będzie wymagać badań podłużnych. Alternatywnie może być tak, że jakiś trzeci czynnik przewiduje zarówno korzystanie z Internetu, jak i zły stan zdrowia. Należy jednak również zauważyć, że stwierdzono, że związek między problematycznym korzystaniem z Internetu a zgłaszanym przez siebie funkcjonowaniem układu odpornościowego utrzymuje się ponad wpływem szeregu innych obszarów funkcjonowania (depresja, stany lękowe, samotność), które są powiązane z problematycznym korzystaniem z Internetu. używać [10-12] i które same w sobie są powiązane z obniżoną funkcją odpornościową [45,46,48,49] To sprawia, że nie jest jasne, jaki może być trzeci czynnik pośredniczący.

Jeśli problematyczne korzystanie z Internetu rzeczywiście przewidywałoby gorszą funkcję układu odpornościowego, jasne pytanie dla klinicystów dotyczyłoby mechanizmów. Jedną z możliwości jest to, że zauważono, że wysoki poziom problematycznego korzystania z Internetu zwiększa aktywację współczulnego układu nerwowego [32,33] Taka podwyższona aktywność układu współczulnego prowadzi do wzrostu poziomu noradrenaliny i/lub kortysteroidów (kortyzolu), co ostatecznie prowadzi do osłabienia funkcji odpornościowej.52] Zatem ten szlak może dobrze wyjaśniać związek między problematycznym korzystaniem z Internetu a obniżoną funkcją odpornościową, ale będzie wymagał dalszych badań. Ta ostatnia sugestia ma pewne znaczenie dla przyszłej konceptualizacji i badania klinicznych cech problematycznego korzystania z Internetu.

Związek między wynikami IAT a funkcją odpornościową odzwierciedla fakt, że ogólne korzystanie z Internetu przez niektóre osoby jest postrzegane przez nich jako problem, jednak to, do czego korzystają z Internetu, będzie się różnić w zależności od tych osób. Na przykład obecne badanie wykazało różnice między płciami w korzystaniu z Internetu przez ludzi i może być tak, że określone zastosowania są powiązane z osłabieniem funkcji odpornościowych w różnym stopniu u obu płci. Dalsze szczegółowe prace dotyczące rodzaju korzystania z Internetu, takie jak dokładny charakter korzystania oraz czas spędzony w Internecie w celach zawodowych i osobistych, mogą rzucić więcej światła na związek między korzystaniem z Internetu a osłabieniem funkcji odpornościowych.

Jak zawsze, istnieją pewne ograniczenia obecnego badania, na które należy zwrócić uwagę. Obecną próbę rekrutowano online, co mogło wpłynąć na rodzaj osób biorących udział w badaniu. Należy jednak wspomnieć, że zakres osób objętych próbą był dość szeroki pod względem wieku i innych cech, a próba wydawała się zgodna z próbą zastosowaną w poprzednich badaniach. Należy zauważyć, że w bieżącym badaniu nie dokonano rozróżnienia pomiędzy korzystaniem z Internetu w celach zawodowych i prywatnych, co może być istotne do zbadania. Na przykład poziom przymusu i pilności korzystania z Internetu może mieć wpływ na poziom stresu w większym stopniu niż godziny, które trzeba spędzić w Internecie w celach zawodowych. Oznacza to, że można dokonać rozróżnienia między osobami, które ciężko pracują i są z tego powodu zestresowane, a osobami, które mają problem z Internetem i są zestresowane i źle się czują z tego powodu.

Jeśli chodzi o potencjalne alternatywne czynniki predykcyjne obniżonej funkcji odpornościowej obserwowane u osób, które często mają problemy z Internetem, w przyszłych pracach można rozważyć rolę wielu uzależnień, które mogły mieć wpływ na grupę problematycznych użytkowników Internetu. W bieżącym raporcie nie zebrano informacji dotyczących uzależnień farmakologicznych i niefarmakologicznych, co może wiązać się z problemami z Internetem i wpływem na funkcję odpornościową. Podobnie niedawne stresujące wydarzenia życiowe mogły mieć wpływ na zachowania uzależniające i funkcjonowanie układu odpornościowego, podobnie jak warunki społeczne uczestników. Obydwa te aspekty można zbadać w drodze dalszych badań.

Poleganie na samoopisie dotyczącym funkcji odpornościowej można następnie zwiększyć poprzez zastosowanie analizy komórek krwi, co wzmocniłoby obecne wnioski. Jednakże, jak zauważono powyżej, nie ma idealnego związku między fizjologią funkcji układu odpornościowego a występowaniem objawów [54], a zgłaszanie przez siebie przypadków przeziębienia i grypy uznaje się za wiarygodną miarę funkcjonowania układu odpornościowego w tym zakresie [31,44] Z pewnością stwierdzono, że samoopisy dotyczące objawów chorobowych – szczególnie dotyczących infekcji górnych dróg oddechowych (np. przeziębienia i grypy), jak wykorzystano w bieżącym badaniu, dobrze korelują z obiektywnymi odczytami immunoglobiny [73].

Na koniec należy przyznać, że chociaż obecne badanie rzeczywiście wykazało związek między problematycznym korzystaniem z Internetu a objawami związanymi z układem odpornościowym, należy wspomnieć o dwóch zastrzeżeniach dotyczących wyciągania wniosków przyczynowych z tego związku. Po pierwsze, ponieważ badanie nie miało charakteru podłużnego, nie należy uważać wnioskowania przyczynowego za udowodnione. Po drugie, ponieważ wiele zmiennych predykcyjnych było ze sobą skorelowanych, mogło to spowodować powstanie pewnego stopnia współliniowości w analizach regresji, utrudniającego interpretację. Chociaż należy zauważyć, że zastosowanie korelacji półczęściowych w pewnym stopniu łagodzi tę trudność.

Podsumowując, w bieżącym raporcie ustalono związek między problematycznym korzystaniem z Internetu a zgłaszaniem większej liczby objawów związanych z obniżoną funkcją układu odpornościowego. Zależność ta była niezależna od liczby godzin spędzonych w Internecie, a także od wpływu wszelkich objawów współistniejących z problematycznym korzystaniem z Internetu, takich jak depresja, izolacja i stany lękowe. Sugerowano, że negatywny wpływ funkcji odpornościowych może wynikać ze zwiększonego stresu, a także zwiększonej aktywności układu współczulnego, która czasami objawia się u osób uzależnionych od Internetu.

Autorskie Wkłady

Opracowano i zaprojektowano eksperymenty: PR RV LAO MR RT. Przeprowadził eksperymenty: RV. Przeanalizowałem dane: RV PR. Wniesione odczynniki/materiały/narzędzia analityczne: LAO. Napisał artykuł: PR LAO MR RT.

Referencje

1. Zablokuj JJ. Zagadnienia dla DSM-V: uzależnienie od Internetu. Am J. Psychiatria 2008; 165: 306–7. doi: 10.1176/appi.ajp.2007.07101556. pmid:18316427
- Zobacz artykuł
- PubMed / NCBI
- Google Scholar
2. Młody KS. Uzależnienie od Internetu: pojawienie się nowego zaburzenia klinicznego. CyberPsychologia i zachowanie 1998; 1(3): 237–244. doi: 10.1089/cpb.1998.1.237
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
3. Christakis DA. Uzależnienie od Internetu: epidemia XXI wieku?. BMC Medycyna 21; 2010(8): 1. doi: 61/10.1186-1741-7015-8
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
4. Caplan SE, Wysoki AC. Interakcje społeczne w Internecie, dobrostan psychospołeczny i problematyczne korzystanie z Internetu. Uzależnienie od Internetu: podręcznik i przewodnik po ocenie i leczeniu 201; 35–53. doi: 10.1002/9781118013991.ch3
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
Zobacz artykuł
PubMed / NCBI
Google Scholar
5. Shaw M., Czarny DW. Uzależnienie od Internetu. Leki na OUN 2008; 22: 353–65. pmid:18399706 doi: 10.2165/00023210-200822050-00001
6. Griffiths M. Uzależnienie od Internetu – czas traktować poważnie? Badania i teoria uzależnień 2000; 8: 413–418. doi: 10.3109/16066350009005587
7. Romano M, Osborne LA, Truzoli R, Reed P. Zróżnicowany psychologiczny wpływ ekspozycji na Internet na osoby uzależnione od Internetu. PLOS JEDEN 2013; 8(2): e55162. doi: 10.1371/journal.pone.0055162. pmid:23408958
8. Kuss DJ, Griffiths MD, Binder JF. Uzależnienie od Internetu wśród studentów: rozpowszechnienie i czynniki ryzyka. Komputery w ludzkich zachowaniach 2013; 29 ust. 3: 959–966. doi: 10.1016/j.chb.2012.12.024
9. Niemz K, Griffiths M, Banyard P. Występowanie patologicznego korzystania z Internetu wśród studentów uniwersytetów i korelacje z samooceną, kwestionariuszem ogólnego stanu zdrowia (GHQ) i rozhamowaniem. CyberPsychologia i zachowanie 2005; 8(6): 562–570. doi: 10.1089/cpb.2005.8.562
10. Weinstein A, Lejoyeux M. Uzależnienie od Internetu lub nadmierne korzystanie z Internetu. The American Journal of Drug and Alcohol Abuse 2010; 36 ust. 5: 277–283. doi: 10.3109/00952990.2010.491880. pmid:20545603
11. Bernardi S, Pallanti S. Uzależnienie od Internetu: opisowe badanie kliniczne skupiające się na chorobach współistniejących i objawach dysocjacyjnych. Psychiatria Kompleksowa 2009; 50(6): 510–516. doi: 10.1016/j.comppsych.2008.11.011. pmid:19840588
12. Ko CH, Yen JY, Yen CF, Chen CS, Chen CC. Związek między uzależnieniem od Internetu a zaburzeniami psychicznymi: przegląd literatury. Psychiatria Europejska 2012; 27 ust. 1: 1–8. doi: 10.1016/j.eurpsy.2010.04.011. pmid:22153731
13. Akin A, Iskender M. Uzależnienie od Internetu i depresja, lęk i stres. International Online Journal of Educational Sciences 2011; 3(1): 138–148.
14. Yen CF, Chou WJ, Liu TL, Yang P, Hu. Związek objawów uzależnienia od Internetu z lękiem, depresją i poczuciem własnej wartości wśród młodzieży z zespołem deficytu uwagi / nadpobudliwością. Psychiatria Kompleksowa 2014. doi: 10.1016/j.comppsych.2014.05.025
15. Gundogar A, Bakim B, Ozer OA, Karamustafalioglu . P-32-Związek między uzależnieniem od Internetu, depresją i ADHD wśród uczniów szkół średnich. Psychiatria Europejska 201; 27: 1. doi: 10.1016/s0924-9338(12)74199-8
16. Romano M, Truzoli R, Osborne LA, Reed P. Związek między współczynnikiem autyzmu, lękiem i uzależnieniem od Internetu. Badania nad zaburzeniami ze spektrum autyzmu 2014; 11: 1521–1526. doi: 10.1016/j.rasd.2014.08.002
17. Młody KS, Rogers RC. Związek między depresją a uzależnieniem od Internetu. CyberPsychologia i zachowanie 1998; 1(1): 25–28. doi: 10.1089/cpb.1998.1.25
18. Ko CH, Liu TL, Wang PW, Chen CS, Yen CF, Yen JY. Zaostrzenie depresji, wrogości i lęku społecznego w przebiegu uzależnienia od Internetu wśród młodzieży: badanie prospektywne. Psychiatria Kompleksowa 2014. doi: 10.1016/j.comppsych.2014.05.003
19. Lee HW, Choi JS, Shin YC, Lee JY, Jung HY, Kwon JS. Impulsywność w uzależnieniu od Internetu: porównanie z patologicznym hazardem. Cyberpsychologia, zachowanie i sieci społecznościowe 2012; 15 ust. 7): 373–377. doi: 10.1089/cyber.2012.0063
20. Yen JY, Yen CF, Wu HY, Huang CJ, Ko CH. Wrogość w świecie rzeczywistym i Internecie: wpływ uzależnienia od Internetu, depresji i aktywności w Internecie. Cyberpsychologia, zachowanie i sieci społecznościowe 2011; 14(11): 649–655. doi: 10.1089/cyber.2010.0393
21. Heim C. Bardzo intensywne korzystanie z komputera i Internetu jako czynnik ryzyka schizofrenii u inteligentnych młodych mężczyzn. Australijski i Nowa Zelandia Journal of Psychiatry 2012; 46(8): 791–792. doi: 10.1177/0004867412442407. pmid:22403394
22. Caplan SE. Preferowanie interakcji społecznych online: teoria problematycznego korzystania z Internetu i dobrostanu psychospołecznego. Badania nad komunikacją 2003; 30: 625–648. doi: 10.1177/0093650203257842
23. Yan W, Li Y, Sui N. Związek między ostatnimi stresującymi wydarzeniami życiowymi, cechami osobowości, postrzeganym funkcjonowaniem rodziny i uzależnieniem od Internetu wśród studentów. Stres i zdrowie 2014; 30 ust. 1: 3–11. doi: 10.1002/smi.2490. pmid:23616371
24. Bozoglan B, Demirer V, Sahin I. Samotność, samoocena i satysfakcja z życia jako czynniki predykcyjne uzależnienia od Internetu: badanie przekrojowe wśród tureckich studentów uniwersytetu. Skandynawski Dziennik Psychologii 2013; 54 ust. 4): 313–319. doi: 10.1111/sjop.12049. pmid:23577670
25. Nalwa K, Anand AP. Uzależnienie od Internetu wśród studentów: powód do niepokoju. CyberPsychologia i zachowanie 2003; 6(6): 653–656. doi: 10.1089/109493103322725441
26. Sanders CE, Field TM, Diego M, Kaplan M. Związek korzystania z Internetu z depresją i izolacją społeczną wśród młodzieży. Dorastanie 2000; 35(138): 237–242. pmid:11019768
27. Tonioni F, D'Alessandris L, Lai C, Martinelli D, Corvino S, Vasale M, … Bria P. Uzależnienie od Internetu: godziny spędzone w Internecie, zachowania i objawy psychologiczne. Psychiatria Szpitala Ogólnego 2012; 34 ust. 1: 80–87. doi: 10.1016/j.genhosppsych.2011.09.013. pmid:22036735
28. Yuan K, Qin W, Wang G, Zeng F, Zhao L, Yang X i in. Nieprawidłowości mikrostruktury u nastolatków z zaburzeniami uzależnienia od Internetu. PLOS ONE 2011; 6(6): e20708. doi: 10.1371/journal.pone.0020708. pmid:21677775
29. Zhou Y, Lin FC, Du YS, Qin LD, Zhao ZM, Xu JR i in. Nieprawidłowości istoty szarej w uzależnieniu od Internetu: badanie morfometrii oparte na wokselach. Europejski Dziennik Radiologii 2011; 79 ust. 1: 92–95. doi: 10.1016/j.ejrad.2009.10.025. pmid:19926237
30. Hou H, Jia S, Hu S, Fan R, Sun W, Sun T i in Zredukowane transportery dopaminy w prążkowiu u osób z zaburzeniami uzależnienia od Internetu. Międzynarodowe badania BioMed 2012; 2012. doi: 10.1155/2012/854524
31. Kim SH, Baik SH, Park CS, Kim SJ, Choi SW, Kim SE. Zmniejszone receptory dopaminy D2 w prążkowiu u osób uzależnionych od Internetu. Neuroraport 2011; 22(8): 407–411. doi: 10.1097/WNR.0b013e328346e16e. pmid:21499141
32. Lu DW, Wang JW, Huang ACW. Różnicowanie poziomu ryzyka uzależnienia od Internetu na podstawie autonomicznych reakcji nerwowych: hipoteza uzależnienia od Internetu o aktywności autonomicznej. Cyberpsychologia, zachowanie i sieci społecznościowe 2010; 13 ust. 4): 371–378. doi: 10.1089/cyber.2009.0254
33. Lin PC, Kuo SY, Lee PH, Sheen TC, Chen SR. Wpływ uzależnienia od Internetu na zmienność tętna u dzieci w wieku szkolnym. The Journal of Cardiocular Nursing 2013. doi: 10.1097/jcn.0b013e3182a477d5
34. Zheng H, Liu X, Patel K. Rola dopaminy w centralnie pośredniczonej odpowiedzi współczulnej u szczurów z cukrzycą typu 2 wywołaną streptozotocyną i dietą wysokotłuszczową. Dziennik FASEB 2011; 25: 1028–11.
35. Bélanger RE, Akre C, Berchtold A, Michaud PA. Związek w kształcie litery U między intensywnością korzystania z Internetu a zdrowiem nastolatków. Pediatria 2014; 127: e330 – e335. doi: 10.1542/peds.2010-1235
36. Lam LT. Uzależnienie od gier internetowych, problematyczne korzystanie z Internetu i problemy ze snem: przegląd systematyczny. Raporty Bieżące Psychiatrii 2014; 16 ust. 4: 1–9. doi: 10.1007/s11920-014-0444-1
37. Kim Y, Park JY, Kim SB, Jung IK, Lim YS, Kim JH. Wpływ uzależnienia od Internetu na styl życia i zachowania żywieniowe koreańskiej młodzieży. Badania i praktyka żywieniowa 2010; 4(1): 51–57. doi: 10.4162/nrp.2010.4.1.51. pmid:20198209
38. Li M, Deng Y, Ren Y, Guo S, He X. Stan otyłości uczniów gimnazjów w Xiangtan i jego związek z uzależnieniem od Internetu. Otyłość 2014; 22 ust. 2): 482–487. doi: 10.1002/oby.20595. pmid:23929670
39. Jenaro C, Flores N, Gomez-Vela M, Gonzalez-Gil F, Caballo C. Problematyczne korzystanie z Internetu i telefonu komórkowego: korelacje psychologiczne, behawioralne i zdrowotne. Badania i teoria uzależnień 2007; 15: 309–320. doi: 10.1080/16066350701350247
40. Kelley KJ, Gruber EM. Problematyczne korzystanie z Internetu a zdrowie fizyczne. Dziennik Uzależnień Behawioralnych 2013; 2(2): 108–112. doi: 10.1556/JBA.1.2012.016. pmid:26165930
41. Besedovsky L, Lange T, Born J. Sen i funkcje odpornościowe. Pflügers Archiv-European Journal of Physiology 2012; 463(1):121–137. doi: 10.1007/s00424-011-1044-0. pmid:22071480
42. Cheung LM, Wong WS. Wpływ bezsenności i uzależnienia od Internetu na depresję u chińskich nastolatków w Hongkongu: eksploracyjna analiza przekrojowa. Badania snu 2011; 20: 311–317. doi: 10.1111/j.1365-2869.2010.00883.x
43. Irwin M. Wpływ snu i jego utraty na odporność i cytokiny. Mózg, zachowanie i odporność 2002; 16 ust. 5: 503–512. doi: 10.1016/s0889-1591(02)00003-x
44. Adam Y, Meinlschmidt G, Lieb R. Powiązania między zaburzeniami psychicznymi a przeziębieniem u dorosłych: badanie przekrojowe populacyjne. Journal of Psychosomatic Research 2013; 74 ust. 1: 69–73. doi: 10.1016/j.jpsychores.2012.08.013. pmid:23272991
45. Irwin M, Patterson T, Smith TL, Caldwell C, Brown SA, Gillin JC i in. Zmniejszenie funkcji układu odpornościowego w sytuacjach stresu życiowego i depresji. Psychiatria Biologiczna 1990; 27 ust. 1: 22–30. pmid:2297549 doi: 10.1016/0006-3223(90)90016-u
46. Kiecolt-Glaser JK, Glaser R. Depresja i funkcje odpornościowe: centralne ścieżki zachorowalności i śmiertelności. Journal of Psychosomatic Research 2002; 53 ust. 4): 873–876. pmid:12377296 doi: 10.1016/s0022-3999(02)00309-4
47. Kim HC, Park SG, Leem JH, Jung DY, Hwang SH. Objawy depresyjne jako czynnik ryzyka przeziębienia wśród pracowników: badanie kontrolne po 4 miesiącach. Journal of Psychosomatic Research 2011; 71 ust. 3): 194–196. doi: 10.1016/j.jpsychores.2011.01.014. pmid:21843756
48. Dickerson SS, Kemeny ME. Ostre stresory i reakcje kortyzolu: teoretyczna integracja i synteza badań laboratoryjnych. Biuletyn Psychologiczny 2004; 130(3): 355. pmid:15122924 doi: 10.1037/0033-2909.130.3.355
49. Cacioppo JT, Hawkley LC. Izolacja społeczna i zdrowie, ze szczególnym uwzględnieniem mechanizmów leżących u jej podstaw. Perspektywy w biologii i medycynie 2003; 46(3): S39 – S52. pmid:14563073 doi: 10.1353/pbm.2003.0049
50. Cohen S. Relacje społeczne i zdrowie. Amerykański psycholog 2004; 59(8): 676. pmid:15554821 doi: 10.1037/0003-066x.59.8.676
51. Jaremka LM, Fagundes CP, Glaser R, Bennett JM, Malarkey WB, Kiecolt-Glaser JK. Samotność przewiduje ból, depresję i zmęczenie: Zrozumienie roli rozregulowania układu odpornościowego. Psychoneuroendokrynologia 2013; 38(8): 1310–1317. doi: 10.1016/j.psyneuen.2012.11.016. pmid:23273678
52. McClelland DC, Floor E, Davidson RJ, Saron C. Zestresowana motywacja władzy, aktywacja współczulna, funkcja odpornościowa i choroba. Dziennik ludzkiego stresu 1980; 6 ust. 2: 11–19. pmid:7391555 doi: 10.1080/0097840x.1980.9934531
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
54. Heikkinen T, Järvinen A. Przeziębienie. Lancet 2003; 361: 51–59. pmid:12517470 doi: 10.1016/s0140-6736(03)12162-9
55. KTO. Przegląd zimowego sezonu grypowego 2012–2013 na półkuli północnej. Tygodniowy zapis epidemiologiczny Światowej Organizacji Zdrowia 2013; 88: 225–232. Pobrane z http://www.who.int/wer/2013/wer8822.pdf
56. Grout P, Barber V E. Opryszczka – badanie epidemiologiczne. Journal of Royal College of General Practitioners 1976; 26: 428–434. pmid:957310
57. Glaser R, Sheridan J, Malarkey WB, MacCallum RC, Kiecolt-Glaser J K. Przewlekły stres moduluje odpowiedź immunologiczną na szczepionkę przeciwko pneumokokowemu zapaleniu płuc. Medycyna Psychosomatyczna 2000; 62: 804–807. pmid:11139000 doi: 10.1097/00006842-200011000-00010
58. Hass HS, Schauenstein K. Odporność, hormony i mózg. Alergia 2001; 56: 470–77 pmid:11421890 doi: 10.1034/j.1398-9995.2001.056006470.x
59. Aberg KM, Radeck KA, Choi EH, Kim DK, Demerjian M, Hupe M i wsp. Stres psychologiczny obniża ekspresję naskórkowego peptydu przeciwdrobnoustrojowego i zwiększa nasilenie infekcji skórnych u myszy. Journal of Clinical Investigation 2007; 117: 3339–3349. pmid:17975669 doi: 10.1172/jci31726
60. Ng BD, Wiemer-Hastings P. Uzależnienie od Internetu i gier online. CyberPsychologia i zachowanie 2005; 8(2): 110–113. doi: 10.1089/cpb.2005.8.110
61. Widyanto L, McMurran M. Właściwości psychometryczne testu uzależnienia od Internetu. Cyberpsychologia i zachowanie 2004; 7: 443–450. doi: 10.1089/cpb.2004.7.443
62. Młody KS. Test uzależnienia od Internetu (IAT) 2009.
63. Chang MK, Man Law SP. Struktura czynnikowa testu uzależnienia od Internetu Younga: badanie potwierdzające. Komputery w ludzkich zachowaniach 2008; 24: 2597–2619. doi: 10.1016/j.chb.2008.03.001
64. Hardie E, koszulka MY. Nadmierne korzystanie z Internetu: rola osobowości, samotności i sieci wsparcia społecznego w uzależnieniu od Internetu. Australijski dziennik pojawiających się technologii i społeczeństwa 2007; 5: 34–47.
65. Snaith RP, Zigmond AS. HADS: Szpitalna skala lęku i depresji 1994. Windsor: NFER Nelson.
66. Andrew B, Wilding J M. Związek depresji i lęku ze stresem życiowym i osiągnięciami uczniów. Brytyjski Dziennik Psychologii 2004; 95 ust. 4): 509–521. doi: 10.1348/0007126042369802
67. Crawford JR, Henry JD, Crombie C, Taylor EP. Dane normatywne dla HADS z dużej próby nieklinicznej. Brytyjski Dziennik Psychologii Klinicznej 2001; 40(4): 429–434. doi: 10.1348/014466501163904
68. Russell DW. Skala samotności UCLA (wersja 3): Rzetelność, ważność i struktura czynnikowa. Dziennik oceny osobowości 1996; 66 ust. 1: 20–40. pmid:8576833 doi: 10.1207/s15327752jpa6601_2
69. Jobe LE, Williams White S. Samotność, relacje społeczne i szerszy fenotyp autyzmu u studentów. Osobowość i różnice indywidualne 2007; 42(8): 1479–1489. doi: 10.1016/j.paid.2006.10.021
70. Buysse DJ, Reynolds CF, Monk TH, Berman SR, Kupfer DJ. Indeks jakości snu w Pittsburghu (PSQI): nowy instrument do badań i praktyki psychiatrycznej. Badania psychiatryczne 1989; 28 ust. 2: 193–213. doi: 10.1016/0165-1781(89)90047-4
71. Goldberg DP, Hillier V F. Skalowana wersja Ogólnego Kwestionariusza Zdrowia. Medycyna Psychologiczna 1979; 9: 139–145. pmid:424481 doi: 10.1017/s0033291700021644
72. Reed P. i Senunaite K. Wpływ dziecka z ASD na zgłaszane przez rodziców funkcje odpornościowe. W trakcie przeglądu.
73. McClelland DC, Alexander C, Marks E. Potrzeba władzy, stres, funkcje odpornościowe i choroby wśród więźniów płci męskiej. Journal of Abnormal Psychology 1982; 91(1): 61. pmid:7056944 doi: 10.1037/0021-843x.91.1.61