Os Efeitos da Saúde Mental na Internet são Atribuíveis ao Conteúdo Baseado na Web ou às Conseqüências Percebidas de Uso? Um Estudo Longitudinal de Adolescentes Europeus (2016)

RESUMO

Contexto: Adolescentes e jovens adultos estão entre os usuários mais freqüentes da Internet, e evidências acumuladas sugerem que seus comportamentos na Internet podem afetar sua saúde mental. O uso da Internet pode afetar a saúde mental porque certos conteúdos baseados na Web podem ser angustiantes. Também é possível que o uso excessivo, independentemente do conteúdo, produza consequências negativas, como a negligência de atividades off-line de proteção.

Objetivo: O objetivo deste estudo foi avaliar como a saúde mental está associada (1) ao tempo gasto na Internet, (2) o tempo gasto em diferentes atividades baseadas na Web (uso de mídias sociais, jogos, jogos de azar, uso de pornografia, trabalho escolar, leitura de notícias e pesquisas de informações direcionadas) e (3) as consequências percebidas de participar dessas atividades.

Métodos: Uma amostra aleatória de adolescentes 2286 foi recrutada em escolas públicas na Estônia, Hungria, Itália, Lituânia, Espanha, Suécia e Reino Unido. Os dados do questionário que compreendem os comportamentos da Internet e as variáveis ​​de saúde mental foram coletados e analisados ​​transversalmente e foram acompanhados após meses 4.

Resultados: Transversalmente, tanto o tempo gasto na Internet quanto o tempo relativo gasto em várias atividades predizem a saúde mental (P<001), explicando a variância de 1.4% e 2.8%, respectivamente. No entanto, as consequências de se envolver nessas atividades foram preditores mais importantes, explicando a variância de 11.1%. Apenas jogos baseados na Web, jogos de azar e pesquisas direcionadas tiveram efeitos na saúde mental que não foram totalmente explicados pelas consequências percebidas. As análises longitudinais mostraram que a perda de sono devido ao uso da Internet (ß = 12, IC 95% = 0.05-0.19, P= .001) e retirada (humor negativo) quando a Internet não pôde ser acessada (ß = .09, 95% CI = 0.03-0.16, P<.01) foram as únicas consequências que tiveram um efeito direto na saúde mental a longo prazo. As consequências positivas percebidas do uso da Internet não parecem estar associadas à saúde mental.

Conclusões: A magnitude do uso da Internet está negativamente associada à saúde mental em geral, mas as atividades específicas baseadas na Web diferem em quão consistentemente, quanto e em que direção elas afetam a saúde mental. As conseqüências do uso da Internet (especialmente a perda do sono e a abstinência quando a Internet não pode ser acessada) parecem predizer resultados de saúde mental em uma extensão maior do que as atividades específicas em si. Intervenções destinadas a reduzir os efeitos negativos do uso da Internet sobre a saúde mental podem visar suas conseqüências negativas, em vez do próprio uso da Internet.

Registro do ensaio: Número do ensaio randomizado controlado internacional padrão (ISRCTN): 65120704; http://www.isrctn.com/ISRCTN65120704?q=&filters=recruitmentCountry:Lithuania&sort=&offset= 5 & totalResults = 32 & page = 1 & pageSize = 10 & searchType = basic-search (Arquivado por WebCite em http: //www.webcitation/abcdefg)

JMIR Ment Health 2016; 3 (3): e31

doi: 10.2196 / mental.5925

CHAVES

• uso problemático da Internet; 
• comportamento viciante; 
• Internet; 
• saúde mental; 
• saúde do adolescente; 
• Estudo longitudinal

Introdução

Depressão e ansiedade são dois dos transtornos psiquiátricos mais prevalentes entre adolescentes [1-3e o suicídio, que muitas vezes está intimamente relacionado a esses distúrbios, é a segunda maior causa de morte no mundo para 15 a 29 anos de idade (após acidentes de trânsito) [4]. Na última década, tem havido um crescente interesse e preocupação sobre como a saúde mental e o desenvolvimento emocional dos adolescentes são afetados pelo uso da Internet. Quase 80% da população europeia são usuários da Internet, com percentuais acima de 90% em alguns países [5], e com o uso crescente de smartphones, cada vez mais pessoas têm acesso instantâneo e contínuo à Internet. Mais de 90% de 16 a 24 anos de idade na Europa usam regularmente a Internet pelo menos uma vez por semana, uma porcentagem que é maior do que para qualquer outro grupo etário [6]. Embora seja difícil medir exatamente quanto tempo é gasto na Internet, a maioria dos jovens acessa a Internet diariamente, e a Internet tornou-se uma parte bem integrada de suas vidas. Isso levou a mudanças em como as pessoas vivem suas vidas e como elas constroem e mantêm relações sociais e auto-identidades, buscam informações e desfrutam de entretenimento.

Uma importante linha de pesquisa vinculou os problemas de saúde mental ao que tem sido chamado de uso problemático da Internet (ou uso compulsivo ou patológico da Internet), que é frequentemente conceituado como um transtorno do controle dos impulsos semelhante ao vício do jogo e outros vícios comportamentais. A medida mais utilizada e validada de uso problemático da Internet, o Internet Addiction Test (IAT) [7], foi construído através de uma reformulação específica do uso da Internet do Manual Diagnóstico e Estatístico de Transtornos Mentais Quarta Edição (DSM-4) critérios diagnósticos para Transtorno de Jogo Patológico (para uma revisão de medidas problemáticas de uso da Internet, veja [8]). Como tal, este instrumento de triagem mede aspectos compulsivos do uso da Internet, resultando em comprometimento clínico ou angústia (por exemplo, preocupação com a Internet, incapacidade de controlar ou reduzir o uso da Internet, sentir-se mal-humorado ou deprimido ao tentar interromper ou reduzir o uso da Internet). mais do que o pretendido, mentindo sobre o uso excessivo da Internet e assim por diante). No entanto, não há uma maneira padronizada de classificar o uso problemático da Internet porque as medidas, os pontos de corte e os procedimentos de classificação variam entre os estudos [8-9]. Diferenças entre os procedimentos diagnósticos à parte, numerosos estudos descobriram que o uso problemático da Internet correlaciona-se com transtornos do Eixo I do DSM, principalmente depressão, mas também fobia social e ansiedade, uso de substâncias, transtorno de déficit de atenção e hiperatividade e certas variáveis ​​de personalidade como hostilidade.10-13]. O mecanismo putativo pelo qual o uso problemático da Internet afeta a saúde mental está parcialmente relacionado ao excesso de tempo gasto em atividades baseadas na Web, o que resulta em uma negligência de atividades off-line protetoras como sono, exercício físico, frequência escolar e atividades sociais off-line. parcialmente relacionada aos sintomas de abstinência quando essas atividades não podem ser acessadas [9,14].

Estudos mostram que os aspectos problemáticos do uso da Internet de certos indivíduos são restritos a uma ou algumas atividades específicas baseadas na Web (por exemplo, jogos ou uso de mídia social), enquanto outras atividades não são problemáticas [15-17]. Embora haja alguma evidência recente de que a estrutura fatorial do IAT [7] é consistente ao medir o engajamento problemático em atividades específicas, como jogos de azar e jogos [18], isso levou a uma diferenciação entre o uso problemático generalizado da Internet e formas específicas de uso problemático da Internet. Por exemplo, como a maioria das pesquisas sobre uso da Internet tem se concentrado em jogos problemáticos baseados na Web, e como muitos estudos descobriram uma associação entre o jogo e a sintomatologia severa da saúde mental, essa é a única forma específica de uso problemático da Internet que foi considerada para inclusão. no DSM-5, enquanto o uso problemático generalizado da Internet e outras formas específicas não9,19].

Portanto, é importante diferenciar as atividades ao investigar os efeitos do uso da Internet na saúde mental. Em alguns casos, isso pode ser importante porque a atividade em questão tende a tornar-se viciante, como jogos baseados na Web (por exemplo, pôquer pela Web, apostas esportivas, giros de cassino) [20-23]. Em outros casos, pode ser importante porque o próprio conteúdo pode afetar a saúde mental, produzindo reações emocionais, cognitivas ou comportamentais específicas. Por exemplo, o estudo da 1 sobre o uso de mídias sociais sugere que o consumo passivo de conteúdo social aumenta os sentimentos de solidão, enquanto a comunicação direta com os amigos não o faz [24]. Outro exemplo é realizar pesquisas de informações. Estudos mostram que jovens, incluindo aqueles com problemas de saúde mental, freqüentemente realizam buscas direcionadas relacionadas à sua saúde física e mental [25-27]. Dependendo das informações que encontrarem, esse tipo de comportamento provavelmente pode ter resultados negativos e positivos. O conteúdo do site que promove comportamentos autodestrutivos ou autoagressão pode ser uma preocupação especial. Além disso, os adolescentes realizam um volume crescente de trabalho escolar usando a Internet e, como o desempenho acadêmico geralmente está associado a uma melhor saúde mental [28], usar a Internet para tais propósitos pode ser uma previsão de saúde mental positiva, em vez do que seria esperado de uma perspectiva problemática de uso da Internet [29,30]. Outra pesquisa mostrou que certos tipos de jogos (por exemplo, RPG online massivamente multiplayer) e certos motivos para jogar esses jogos (conquistas, socialização, imersão, relaxamento e escapismo no jogo) são preditivos de problemas de saúde mental e problemas jogos [31-33]. Embora a maioria das pesquisas anteriores seja correlacional, ela sugere que o uso da Internet pode afetar a saúde mental, seja por meio da atividade ou do conteúdo usado, seja por conseqüências posteriores que surgem após o uso da Internet.

Este estudo teve como objetivo investigar como a saúde mental dos adolescentes é prevista pelo tempo gasto na Internet e seu nível de engajamento nos tipos de atividades na Internet: uso de mídias sociais, jogos, jogos de azar, visualização de pornografia, leitura de notícias ou assistir, atividades relacionadas à escola ou trabalho e buscas de informações direcionadas que não estão relacionadas à escola ou ao trabalho. Em segundo lugar, o estudo também testou se esses efeitos seriam sustentados ou explicados pelas consequências percebidas do uso dessas atividades baseadas na Web. Nós investigamos o impacto de ambas as consequências negativas (por exemplo, retirada, perda de sono) e consequências positivas (por exemplo, diversão, encontrar novos amigos). Além de realizar essas análises em dados transversais, também testamos se esses efeitos poderiam prever mudanças na saúde mental durante um período de 7 meses.

O Propósito

Design de estudo

Os dados foram coletados como parte do teste de Prevenção ao Suicídio através da Internet e da Promoção da Saúde Mental Baseada na Mídia (SUPREME) (Current Controlled Trials ISRCTN65120704). O estudo foi realizado através da colaboração de centros de pesquisa em saúde mental na Estônia, Hungria, Itália, Lituânia, Espanha, Suécia e Reino Unido. Como parte deste projeto, um estudo longitudinal controlado e randomizado foi realizado no 2012-2013 para avaliar um website de intervenção em saúde mental baseado na Web, que foi testado em uma amostra aleatoriamente selecionada de adolescentes em uma área selecionada desses países. Os critérios de inclusão das escolas foram: (1) a autoridade escolar concorda em participar; (2) a escola é uma escola estadual (ou seja, não privada); (3) a escola contém pelo menos 100 alunos dentro da faixa etária de 14-16; (4) a escola tem mais de 2 professores para alunos com idade 15; (5) não mais que 60% de alunos são de ambos os sexos. Os participantes foram agrupados aleatoriamente, com base na afiliação escolar, em uma condição de intervenção completa (com acesso ao site da intervenção) ou um grupo controle intervenção mínima (sem acesso ao site da intervenção), e foram administrados um questionário de avaliação no início e nos meses 2 e 4 de acompanhamento. O questionário incluiu perguntas sobre seus hábitos na Internet, saúde mental e comportamentos suicidas e outras variáveis ​​relevantes para a avaliação. Este estudo fez não O objetivo é avaliar quaisquer efeitos da intervenção baseada na Web, mas, em vez disso, explorar fatores de risco relacionados à Internet para problemas de saúde mental.

Participantes

Os sujeitos foram alunos matriculados de escolas estaduais selecionados aleatoriamente de uma área predefinida em cada país: Condado de West Viru (Estônia), Budapeste (Hungria), Molise (Itália), Vilnius (Lituânia), Barcelona (Espanha), Estocolmo (Suécia) ) e leste da Inglaterra (Reino Unido). Escolas estaduais elegíveis nessas áreas foram organizadas aleatoriamente em uma ordem de contato, a ordem em que as escolas foram contatadas e solicitadas a participar. Se uma escola recusou, a próxima escola da lista foi contatada. Se uma escola aceitou a participação, uma equipe de pesquisadores foi até a escola e apresentou os antecedentes, objetivos, metas e procedimentos do estudo aos alunos verbalmente e por meio de formulários de consentimento. Como o procedimento do estudo incluiu a triagem de adolescentes suicidas, a participação não foi completamente anônima, mas as identidades dos participantes foram criptografadas no questionário. Consentimento escrito foi obtido de todos os alunos que concordaram em participar (bem como de um ou ambos os pais de acordo com os regulamentos éticos da região). O estudo foi aprovado por comitês de ética em todos os países participantes.

O procedimento de amostragem resultou num número total de adolescentes 2286 participantes no início (Estónia = escolas 3, participantes 416; Hungria = escolas 6, participantes 413; Itália = escolas 3, participantes 311; Lituânia = escolas 3, participantes 240; Espanha = 3 escolas, participantes 182, Suécia = escolas 9, participantes 337, o Reino Unido = escolas 3, participantes 387). Dos participantes, 1571 (68.72%) foram randomizados para o grupo de intervenção completa e 715 (31.27%) para o grupo de intervenção mínima. Houve uma taxa de abandono notável no estudo. Na amostra total, o número de indivíduos que descontinuaram a participação compreendeu alunos 467 (20.42%) entre alunos T1 e T2 e 244 (13.41%) entre T2 e T3. Os sujeitos foram incluídos nas análises longitudinais se tivessem participado pelo menos na T1 e na T3, mas a participação na T2 não foi necessária. Isto resultou numa amostra longitudinal de indivíduos 1544, com 56% mulheres e uma idade média de 15.8 anos (desvio padrão, SD = 0.91 anos).

Medidas de Uso da Internet

Medidas de comportamentos e usos da Internet foram construídas especificamente para este estudo. Isso incluiu itens que mediram a regularidade do uso da Internet (por exemplo, usar a Internet uma vez por mês versus usá-la uma vez por semana) e o número de horas gastas na Internet em uma semana típica. Os participantes também foram solicitados a avaliar quanto tempo gastam em 7 atividades diferentes ao usar a Internet (atividades de socialização, jogos, escola ou trabalho, jogos de azar, leitura de notícias ou assistir, pornografia e pesquisas direcionadas que não são relacionadas à escola ou trabalhos). Os participantes avaliaram essas atividades em uma escala de ponto 7 (1 = eu gasto muito pouco ou nenhum tempo fazendo isso; 7 = eu gasto muito tempo fazendo isso). O último conjunto de itens pediu aos participantes que classificassem as consequências autopercebidas de se engajar em tais atividades. Os participantes foram solicitados a avaliar o grau em que várias conseqüências se aplicam a eles, mas só em relação àquelas atividades em que ele ou ela se envolveu em um grau considerável (anteriormente avaliado como ≥4). Os participantes classificaram, em uma escala de ponto 7 (1 = muito raramente ou nunca; 7 = muito frequentemente), a ocorrência das seguintes conseqüências: “Eu encontro novos amigos”; "Eu me divirto"; “Eu aprendo coisas interessantes”; “Eu fico online mais tempo do que o pretendido”; “Eu escolhi essas atividades em vez de sair com os amigos (na vida real)”; “Eu fico acordado até tarde e perco o sono”; “Sinto-me deprimido ou mal-humorado quando não tenho acesso às atividades acima mencionadas”. Os participantes também avaliaram como seu uso da Internet afetou seu desempenho no trabalho ou notas escolares (1 = meu trabalho ou notas sofrem; 4 = não foi afetado; 7 = meu trabalho ou notas melhoraram) e se foi pensado para contribuir com o significado da vida ( 1 = menos significativo; 4 = igualmente significativo como sem eles; 7 = mais significativo).

Por uma questão de clareza, nos referimos a algumas dessas conseqüências como “positivas” (encontrar novos amigos; divertir-se; aprender coisas interessantes) porque são resultados do uso da Internet que não necessariamente implicam comportamento aditivo e podem levar a melhor saúde mental (se em tudo). Referimo-nos a outras conseqüências como “negativas” (permanecer na Internet por mais tempo do que o pretendido; escolher atividades baseadas na Web em vez de atividades sociais off-line; ficar acordado e perder o sono; sentir-se mal-humorado quando atividades baseadas na Web não podem ser acessadas) porque sugerem sintomas de uso problemático da Internet e, portanto, pode-se esperar que leve a problemas de saúde mental. Por exemplo, essas conseqüências negativas se assemelham àquelas incluídas no IAT [7] e as recomendações de medição do Transtorno Gaming na Internet, de Petry et al [9]. Finalmente, algumas conseqüências são consideradas “bidirecionais” (Meu trabalho ou notas melhoram / sofrem; Minha vida se torna menos ou mais significativa) porque os sujeitos poderiam classificá-las negativamente ou positivamente ou indicar nenhuma mudança.

Medidas de Saúde Mental

Os níveis de depressão, ansiedade e estresse dos participantes foram avaliados por meio das subescalas 3 que constituem a versão do item 42 Escala de Estresse Ansiedade Depressão (DASS-42) [34]. Cada subescala consiste em instruções 14 que são pontuadas em uma escala Likert de ponto 4 de acordo com o quanto a instrução foi aplicada à pessoa na última semana. As escalas são projetadas para medir estados emocionais negativos de depressão (disforia, desesperança, desvalorização da vida, autodepreciação, falta de interesse ou envolvimento, anedonia e inércia), ansiedade (excitação autonômica, efeitos do músculo esquelético, ansiedade situacional e experiência de afeto ansioso) e estresse ou tensão (dificuldade para relaxar, excitação nervosa e ser facilmente perturbado ou agitado, irritável ou super-reativo e impaciente). Estudos que investigaram as propriedades psicométricas dessa escala relataram resultados satisfatórios em medidas de confiabilidade e validade em populações saudáveis ​​e clínicas [34-37], também quando administrado pela Internet [38]. No entanto, tem havido relatos de que jovens adolescentes distinguem menos entre os fatores 3 quando comparados aos adultos, e as correlações entre eles são tipicamente altas [39,40]. As escalas demonstraram alta consistência interna na presente amostra, em relação ao alfa de Cronbach calculado nos dados basais (depressão alfa = .93; ansiedade alfa = .89; alfa estresse = .91). Como alguns participantes não responderam a todos os itens da escala, a pontuação final em cada escala foi calculada dividindo a pontuação da soma pelo número de itens que eles responderam. Somente participantes com 50% de dados ausentes ou mais foram excluídos. As escalas se correlacionaram muito umas com as outras (depressão × ansiedade: r= .76; depressão × estresse: r= .79; ansiedade × estresse: r= .78; todos P valores <001), e a escala combinada de 42 itens demonstrou alta consistência interna (alfa = 96). Devido à intercorrelação relativamente alta entre os construtos, e para simplificar a análise, as 3 escalas foram combinadas em uma única medida de saúde mental.

Procedimento

Todos os procedimentos do estudo ocorreram nas respectivas escolas em salas de aula ou salas de informática. Os questionários foram administrados em papel e lápis ou usando uma ferramenta de pesquisa baseada na Web, se a escola pudesse fornecer computadores para todos os alunos no momento da coleta de dados. O questionário continha itens usados ​​para rastrear adolescentes suicidas (The Paykel Suicide Scale [41]), e o procedimento de triagem ocorreu dentro de 24 horas após cada onda de coleta de dados. Portanto, a participação não foi completamente anônima; no entanto, as identidades dos sujeitos foram criptografadas usando “códigos de participação” individuais, que foram escritos no questionário em vez do nome dos participantes. Os códigos estavam ligados às identidades dos alunos apenas para conectar dados longitudinalmente e para contatar adolescentes suicidas de alto risco (casos de emergência) para oferecer ajuda. Os indivíduos foram definidos como casos de emergência, se eles responderam que eles haviam contemplado seriamente, planejado ou tentado o suicídio nas últimas semanas 2. O procedimento exato para lidar com casos de risco variava entre países e dependia das diretrizes éticas regionais e dos recursos de ajuda disponíveis. Casos de emergência foram excluídos da análise de dados (n = 23). A intervenção testada no projeto SUPREME foi administrada após a coleta de dados da linha de base e é descrita Apêndice Multimídia 1.

Análise de Dados

Duas análises principais foram realizadas neste estudo: análise de regressão múltipla hierárquica transversal 1 e análise longitudinal 1. A medida da frequência do uso da Internet foi omitida da análise devido a um efeito teto (90% dos participantes relataram usar a Internet pelo menos uma vez por dia). As variáveis ​​preditoras restantes eram, portanto, o número de horas semanais autorreferidas on-line, as classificações das atividades do 7 e as classificações das conseqüências do 9 do uso da Internet. O escore DASS composto foi a variável dependente nestas análises (testes de suposições estatísticas são descritos em Apêndice Multimídia 1) Na regressão transversal, os comportamentos da Internet em T1 foram usados ​​para prever a saúde mental em T1. A análise de regressão longitudinal previu mudança na DASS geral (a diferença de pontuação entre T1 e T3) por meio da mudança nos comportamentos da Internet. Apenas o acompanhamento mais longo foi de interesse neste estudo. Sexo, idade e condição experimental foram incluídos como variáveis ​​de controle no primeiro modelo. O tempo gasto na Internet foi adicionado ao segundo modelo, as classificações de atividades foram adicionadas a um terceiro modelo e as classificações de consequências foram adicionadas a um quarto modelo. Além disso, como os participantes foram instruídos a classificar as consequências percebidas apenas se realizassem pelo menos uma atividade online acima do limite> 3, uma minoria (n = 82; 5%) dos indivíduos cujas pontuações transcenderam acima ou abaixo do limite entre T1 e T3 , tinham dados incompletos para o cálculo dos escores das diferenças. No entanto, as análises de sensibilidade não indicaram nenhuma diferença estatisticamente significativa entre esses sujeitos e outros casos, em relação à quantidade média de mudança longitudinal nos escores DASS ou escores médios de atividade online.

Consistentes

Resultados descritivos

As pontuações DASS-42 podem ser calculadas para os participantes 2220. A pontuação total da DASS variou entre os pontos 0-3, onde escores mais altos indicam mais problemas de saúde mental. Os escores iniciais médios para homens, mulheres e amostra total são apresentados em tabela 1. As mulheres pontuaram significativamente mais alto que os homens em todas as medidas de saúde mental (tabela 1). No total da amostra, os participantes 1848 (83.24%) tiveram um escore DASS médio abaixo de 1, e 314 (14.1%) teve um escore entre 1 e 1.99, e 58 (2.6%) teve um escore 2 ou superior. Houve pequenas, mas significativas diferenças entre os países nos escores da DASS (F_{(6, 2213)}= 9.28, η²_parcialmente= .02, P<001). A mudança média nas pontuações DASS durante o período de estudo de 4 meses foi de −0.15 (DP = 0.42), o que indica uma diminuição ao longo do tempo. Os participantes que desistiram do estudo entre T1 e T3 tiveram pontuações DASS basais um pouco mais altas do que os participantes aderentes (diferença média = 0.10; t₍₂₂₁₈₎= 4.068; P<001).

tabela 1 Também resume o tempo médio reportado gasto na Internet, classificações de atividade e classificações de conseqüência na linha de base. A tabela resume que o número médio de horas gastas na Internet por semana foi o 17.23, com grande variação na amostra, e que os homens gastaram um pouco mais de horas na Internet do que as mulheres. Era mais comum os adolescentes usarem a Internet para fins sociais, seguidos de escola ou trabalho, pesquisas direcionadas, jogos, leitura de notícias ou assistir, visualização de pornografia e jogos de azar, embora houvesse diferenças notáveis ​​entre os gêneros em relação a essas atividades.

   

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Análise de Regressão Transversal

A análise de regressão múltipla hierárquica transversal foi utilizada para prever os escores de DASS no T1 por meio do uso da Internet no T1. O primeiro modelo que compreende as variáveis ​​de controle (sexo, idade, condição experimental) foi altamente significativo (F_{(3, 1683)}= 26.40, P<001) e explicado R²_adj= 4.3% da variância em psicopatologia. O segundo modelo (tempo gasto na Internet) contribuiu significativamente para a previsão (F alterar_{(1, 1682)}= 26.05, P<001) em 1.4%, resultando em um total de R²_adj= 5.7% explicou a variação. O terceiro modelo (tempo relativo gasto em atividades) contribuiu significativamente para a previsão (F alterar_{(7, 1675)}= 8.29, P<001) em 2.8%, resultando em um total de R²_adj= 8.5% explicou a variação. O quarto modelo (conseqüências do uso da Internet) contribuiu significativamente para a previsão (F alterar_{(9, 1666)}= 26.80, P<001) em 11.1%. Isso resultou em um total final de R²_adj= 19.6% explicou variância, 15.3% do que foi contabilizado por fatores relacionados à Internet. O ajustado R² continuou a aumentar em cada etapa da análise, indicando que o modelo não foi ajustado demais. Não houve indicação de colinearidade problemática, uma vez que todas as variáveis ​​tiveram uma tolerância acima de 0.5. Os resultados da análise de regressão, incluindo os coeficientes beta padronizados (ß) para cada preditor em cada modelo, são resumidos em tabela 2.

tabela 2 resume que o gênero foi a única variável de controle significativa, enquanto a idade e a condição experimental não foram. O número médio de horas gastas na Internet foi um preditor significativo de escores mais altos nos modelos 2 e 3, mas não quando se considera as conseqüências do uso da Internet no quarto modelo. O tamanho do efeito (ß) de atividades individuais baseadas na Web variou entre .05 e .13. O uso da Internet para fins sociais foi um preditor significativo dos escores do DASS no modelo 3, mas não no modelo 4, sugerindo que o risco associado à socialização na Internet foi explicado pelas conseqüências medidas no estudo. O jogo baseado na Web seguiu o padrão oposto, uma vez que esta atividade não foi um preditor significativo da DASS no modelo 3, mas tornou-se significativa no quarto modelo. O valor beta negativo indica que o jogo baseado na Web foi um fator de proteção associado à saúde mental. A realização de atividades escolares ou de trabalho na Internet também foi um fator de proteção significativo para a psicopatologia no terceiro modelo, mas não para explicar as conseqüências do uso da Internet. O jogo baseado na Web foi um fator de risco significativo para maiores pontuações no DASS em ambos os modelos 3 e 4. O conteúdo de notícias consumidoras não foi significativamente associado ao DASS em nenhum dos modelos. A visualização de conteúdo pornográfico na Internet foi um fator de risco significativo apenas no modelo 3, mas não no modelo 4, assim explicado pelas conseqüências do uso da Internet. A realização de pesquisas direcionadas na Internet foi significativa e fortemente associada positivamente com as pontuações do DASS nos dois modelos 3 e 4, tendo o maior tamanho de efeito das atividades. Em relação às conseqüências do uso da Internet, encontrar novos amigos, aprender coisas interessantes e se divertir não previu as pontuações do DASS no modelo 4. Assim, essas conseqüências “positivas” não parecem atuar como fatores de proteção. No entanto, o uso da Internet que foi percebido para aumentar o significado da vida ou melhorar o desempenho escolar ou de trabalho foi um fator de proteção significativo. As conseqüências “negativas” foram preditores mais poderosos dos resultados do DASS. Embora permanecer na Internet por mais tempo do que o pretendido originalmente não tenha sido um preditor significativo, as declarações “escolho essas atividades em vez de sair com os amigos”, “fico acordado até tarde e perdi o sono” e “sinto-me deprimido ou mal-humorado quando tenho nenhum acesso às atividades acima mencionadas ”eram fatores de risco altamente significativos, com tamanhos de efeito (ß) variando entre .12 e .22

  

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Análise de Regressão Longitudinal

A análise de regressão múltipla hierarquizada longitudinal foi utilizada para prever a mudança na psicopatologia global (a diferença de pontuação entre T1 e T3) por meio de mudança no uso da Internet. Não houve indicação de níveis problemáticos de colinearidade no modelo, pois todas as variáveis ​​tinham um valor de tolerância acima de 0.7. O primeiro modelo que compreende as variáveis ​​de controle (sexo, idade, condição experimental) não foi significativo (F_{(3, 981)} <1, P= .59), e nem o segundo modelo (tempo gasto na Internet; F alterar_{(1, 980)} <1, P= .95). O terceiro modelo (tempo relativo gasto em atividades) contribuiu significativamente para a previsão (F alterar_{(7, 973)}= 2.25, P<.03) por R²_adj= 0.7% explicou a variação. Esta contribuição foi atribuída à visualização de notícias, onde um aumento na visualização de notícias de T1 para T3 foi associado a um aumento nas pontuações de DASS (ß = .07, 95% CI = 0.00-0.13, P= .049). Todas as outras atividades baseadas na Web não eram significativas (P≥ .19) neste modelo. O quarto modelo (conseqüências do uso da Internet) contribuiu significativamente para a previsão (F alterar_{(9, 964)}= 3.39, P<001) em 2.1%, resultando em um total de R²_adj= 2.8% explicou a variação. O consumo de notícias foi considerado não significativo aqui (P= .13). A contribuição do quarto modelo foi atribuída a 2 das conseqüências negativas. As declarações “eu fico acordado até tarde e perco o sono” (ß = .12, 95% CI = 0.05-0.19, P= .001) e "Sinto-me deprimido ou mal-humorado quando não tenho acesso às atividades acima mencionadas" (ß = .09, 95% CI = 0.03-0.16, P<01) foram preditores significativos neste modelo. Todos os outros preditores não foram significativos (mudança no significado da vida: P= .10; outras variáveis P valores acima disso).

Assim, o uso da Internet que resultou em ficar acordado até tarde e perder o sono (“perda de sono”) e produzir humor negativo quando não pôde ser acessado (“retirada”) foram as únicas variáveis ​​que consistentemente previram mudanças longitudinais na saúde mental. . Para investigar ainda mais essas conseqüências negativas, as regressões múltiplas padrão 2 foram calculadas para prever mudanças longitudinais em cada uma dessas variáveis ​​por meio de mudanças no tempo gasto na Internet e nas diferentes atividades baseadas na Web. O modelo de regressão que predisse a perda de sono foi significativo (F_{(8, 1120)}= 5.76, P<001, R²_adj= 3.3% explicou variância) e assim foi a regressão que previa a retirada (F_{(8, 1125)}= 11.17, P<001, R²_adj= 6.7% explicou a variância). Os coeficientes dessas regressões estão resumidos em tabela 3 e tabela 4, Respectivamente. tabela 3 resume que o mais forte preditor para o aumento da perda de sono foi uma diminuição nas atividades escolares ou de trabalho, seguido pelo aumento do jogo, busca direcionada, visualização de pornografia e tempo online em geral. As atividades sociais, o jogo e a exibição de notícias não estavam significativamente relacionados à mudança na perda de sono. tabela 4 resume que os preditores mais fortes de mudança na retirada foram as atividades de jogo, seguidas pelo tempo total gasto na Internet, visualização de pornografia e jogos. Mudanças nas atividades sociais, escola ou trabalho, visualização de notícias e pesquisas direcionadas não foram significativamente associadas à mudança na retirada.

   

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Discussão

Resultados transversais

O objetivo deste estudo foi identificar os fatores de risco e proteção relacionados à Internet para problemas de saúde mental e testar se os efeitos do tempo gasto na Internet e em várias atividades baseadas na Web poderiam ser explicados por uma série de conseqüências percebidas dessas pessoas. actividades. Isso foi investigado examinando-se a associação entre a saúde mental geral dos adolescentes (níveis combinados de depressão, ansiedade e estresse ou tensão) e os comportamentos relacionados à Internet, tanto transversal quanto longitudinalmente, ao longo de um período de meses 4.

Os resultados transversais mostraram que a saúde mental foi prevista pelos comportamentos relacionados à Internet no início do estudo (15.3% explicou a variação após o ajuste para o número de preditores no modelo). Os tamanhos dos efeitos individuais foram bastante pequenos (padronizados ß = .05-.22). O tempo gasto na Internet teve um efeito maior do que a maioria das atividades individuais, mas as conseqüências do uso da Internet explicaram a maior variação nos escores do DASS (11.1%). Destes, 3 das consequências negativas 4 foram os preditores mais importantes (preferência por atividades baseadas na Web sobre atividades sociais off-line, perda de sono e abstinência), enquanto as conseqüências positivas não foram significativas. O uso da Internet que foi percebido para aumentar o sentido da vida ou melhorar as notas escolares ou o desempenho no trabalho foi associado a uma melhor saúde mental, mas os efeitos foram menores do que para as consequências negativas.

Além disso, os resultados mostraram que o tempo gasto na Internet, uso de mídia social, visualização de pornografia e atividades escolares ou de trabalho foram apenas preditores significativos quando as consequências percebidas não foram contabilizadas, o que sugere que os efeitos dessas atividades na saúde mental foram explicados consequências. Jogos baseados na Web, jogos de azar e buscas direcionadas, por outro lado, foram preditores significativos de saúde mental, mesmo quando se controla as consequências percebidas, sugerindo que o conteúdo dessas atividades foi relativamente importante em comparação com as consequências percebidas, com relação à saúde mental. . Juntos, esses resultados indicam que todas as atividades baseadas na Web medidas neste estudo são preditivas de saúde mental, mas apenas algumas delas parecem ter efeitos baseados em conteúdo suficientemente grandes para serem detectados em um modelo totalmente ajustado. As outras atividades pareciam afetar apenas a saúde mental por meio de suas consequências percebidas, principalmente a preferência por interações baseadas na Web, perda de sono e abstinência. Como estas conseqüências negativas são indicativas de uso problemático da Internet [9,14], seu efeito relativamente forte na saúde mental é esperado de uma perspectiva problemática de uso da Internet. Deve-se notar, no entanto, que as consequências percebidas podem ser diferentes das consequências reais.

Achados Longitudinais

Estudos anteriores associaram a perda de sono e sintomas de abstinência a problemas de saúde mental e uso problemático da Internet [9,12,42-45]. As análises longitudinais neste estudo sugeriram similarmente que a perda de sono e abstinência (humor negativo quando o conteúdo é inacessível) prevê mudanças na saúde mental ao longo do tempo (2.1% explicou variância), e de fato, estas foram as únicas variáveis ​​a fazê-lo no longo prazo. As mudanças longitudinais no tempo gasto na Internet e em várias atividades não previram mudanças diretamente na saúde mental, mas tiveram um efeito indireto ao prever mudanças na perda e na suspensão do sono (3.3% e 6.7% explicaram a variância, respectivamente). Isso sugere que o tempo gasto na Internet e no conteúdo visualizado são preditivos de saúde mental, principalmente porque predizem consequências percebidas negativas, como a perda do sono e a abstinência. Esta interpretação está de acordo com a problemática abordagem do uso da Internet e também suporta a diferenciação entre formas generalizadas e específicas de uso problemático da Internet (por exemplo, [15-17]), já que as atividades foram de fato associadas de maneira diferente às conseqüências negativas. Também sugere que as intervenções destinadas a reduzir os efeitos negativos do uso da Internet sobre a saúde mental podem ter como alvo as conseqüências negativas, em vez do próprio uso da Internet. Por exemplo, em vez de reduzir o tempo gasto em uma determinada atividade, a intervenção pode se concentrar em garantir que a atividade não interfira no sono. No entanto, com certos tipos de uso da Internet, como o jogo, as intervenções específicas da atividade podem ser mais eficazes.

Discussão geral

Os resultados deste estudo confirmam que o uso problemático (ou insalubre) da Internet não pode ser simplesmente igualado ao uso intenso e frequente da Internet. Primeiro, embora o tempo gasto na Internet tenha se mostrado negativamente associado à saúde mental, algumas atividades, como o trabalho escolar, foram associadas positivamente. Em segundo lugar, o tempo gasto na Internet não foi um fator de risco independente para a saúde mental, após considerar as consequências do uso da Internet, ressaltando que o uso da Internet não é intrinsecamente prejudicial. Mesmo quando se trata de atividades específicas, por exemplo, jogos, o relacionamento pode ser complexo. Estudos anteriores estabeleceram que o jogo tem um efeito negativo na saúde mental (por exemplo, [12,29]), enquanto que neste estudo, os efeitos foram positivos. A maioria dos estudos que encontrou efeitos negativos em jogos tipicamente investigou apenas jogos problemáticos. Assim, parece possível que o jogo tenha algumas propriedades protetoras quando usado até certo ponto, mas conseqüências negativas podem ofuscar essas propriedades quando usadas excessivamente. Por exemplo, neste estudo, descobrimos que, apesar de seus efeitos positivos na saúde mental, o jogo previu significativamente a perda e a retirada do sono, que, por sua vez, estavam associadas a problemas de saúde mental. Em consonância com isso, um recente estudo europeu sobre jogos entre crianças com idade de 6-11, descobriu que, uma vez controlado por preditores de alto uso, jogos não estavam significativamente associados a problemas de saúde mental, mas associados a menos problemas de relacionamento com colegas e déficits pró-sociais. [46].

O nexo causal entre o uso geral da Internet e a saúde mental também parece complexo. Autores anteriores reconheceram a possibilidade de que o risco associado ao uso da Internet pudesse refletir um distúrbio já presente, o que pode ter um efeito sobre como a Internet é usada [47-49]. Certos estilos cognitivos que constituem a disposição para usar a Internet de certas maneiras também podem influenciar a saúde mental. Por exemplo, Brand et al [50] sugeriu que o uso problemático da Internet está associado às expectativas de que a Internet pode ser usada para influenciar positivamente o humor, o que, em alguns casos, pode ser uma suposição falsa em nome do usuário. A realidade decepcionante disso pode, por sua vez, piorar problemas de saúde mental preexistentes. Neste estudo, a realização de pesquisas direcionadas (não relacionadas à escola ou ao trabalho) foi associada a maiores pontuações no DASS e teve um efeito maior do que qualquer outra atividade baseada na Web. Uma possível explicação para isso é que indivíduos que passam por mais sofrimento são mais propensos a usar a Internet como uma ferramenta para lidar com seus problemas.27]. Também pode refletir uma tendência geral de contar com fontes baseadas na Web para resolver problemas ou preocupações, mesmo quando a ajuda profissional seria mais útil. No entanto, como os problemas de saúde não são o único alvo possível das buscas na Internet, estudos futuros terão que explorar essa hipótese ainda mais.

Além disso, embora a perda de sono relacionada à Internet tenha sido considerada um preditor longitudinal de saúde mental, existe uma ligação bidirecional estabelecida entre problemas de sono e depressão [51] bem como humor e funcionamento afetivo em geral [52]. Portanto, parece provável que a relação entre a perda de sono relacionada ao uso da Internet e a saúde mental também seja recíproca. Portanto, as intervenções destinadas a reduzir o uso problemático da Internet podem ser mais bem sucedidas se incluírem o tratamento simultâneo de transtornos comórbidos (incluindo depressão e distúrbios do sono). Da mesma forma, vários estudos anteriores descobriram que o jogo problemático é um preditor do uso problemático generalizado da Internet, sugerindo que o jogo viciante e o uso da Internet têm alguma etiologia comum [20-23,53]. Nossos resultados corroboram essa visão, já que as atividades de jogos de azar foram o mais forte preditor de retirada percebida, sugerindo que o tratamento de comportamentos problemáticos de uso da Internet também deve abordar qualquer problema de jogo. No entanto, é importante que estudos futuros examinem com mais detalhes quais variáveis ​​agem como precursoras do uso nocivo da Internet (por exemplo, personalidade, fatores cognitivos, emocionais e motivacionais e transtornos mentais existentes) e quais variáveis ​​agem como resultados e mediadores. Como certos domínios da personalidade podem constituir uma predisposição para fatores de risco, como a abstinência, estudos futuros devem investigar o papel mediador de tais variáveis ​​não-patológicas.

Neste estudo, não encontramos nenhum efeito das consequências positivas percebidas do uso da Internet na saúde mental, e é possível que isso aconteça porque elas são, na verdade, motivos para usar a Internet. Em outras palavras, os participantes podem ter relatado as consequências que esperavam, e não o que realmente aconteceu. Sagioglou e Greitemeyer [54apontou que os resultados autorrelatados de diferentes atividades na Internet podem ter validade limitada, especialmente quando são temporariamente distantes, caso em que pode refletir o que os participantes vêem como motivações plausíveis para seu uso. Medidas mais precisas podem ser obtidas quando os participantes são solicitados a avaliá-las imediatamente após o uso de um aplicativo baseado na Web, o que não foi possível neste estudo. Estudos futuros devem considerar o tratamento das consequências positivas do uso da Internet como preditores do uso de determinados conteúdos baseados na Web (de maneira saudável ou não saudável), e não como preditores diretos da saúde mental.

Limitações

Este estudo é limitado pela natureza das medições usadas para estimar o uso da Internet do participante. Uma questão de validade diz respeito às consequências do uso da Internet, que não se pode presumir que reflitam perfeitamente os resultados reais. Além da dificuldade de observar o impacto das atividades cotidianas na própria saúde e nos comportamentos, essa medida também pode ser particularmente vulnerável a vieses de memória e efeitos de expectativa. Assim, este estudo pretendia apenas medir as consequências percebidas. Também é difícil saber se as consequências percebidas são produzidas pelos comportamentos da Internet ou por algum terceiro fator, como transtornos comórbidos. Outra limitação deste estudo é que não fizemos medidas detalhadas do conteúdo baseado na Web que os participantes usam. Portanto, deve-se ter cuidado ao aplicar esses resultados a usos de conteúdo mais específico; por exemplo, diferentes tipos de jogos e atividades de redes sociais podem ter efeitos diferentes nas consequências percebidas e na saúde mental. Além disso, nossas medições não incluíram nenhuma ferramenta de diagnóstico de uso da Internet problemática. É possível que, se tivéssemos incluído mais consequências negativas do uso da Internet ou critérios específicos problemáticos de uso da Internet, isso explicaria uma proporção maior dos efeitos das atividades baseadas na Web. Finalmente, houve uma notável taxa de abandono entre as medições de linha de base e de acompanhamento (34%), o que reduziu o poder estatístico nas análises longitudinais em comparação com as análises transversais. Além disso, a participação neste estudo não foi completamente anônima, e os participantes com alto risco de suicídio foram excluídos da análise dos dados, o que poderia significar que alguns dos adolescentes com psicopatologia mais grave não foram representados nas análises.

Conclusões

Diferentes atividades ou conteúdos baseados na Web podem ter efeitos específicos sobre a saúde mental, mesmo quando usados ​​em níveis moderados e ao ajustar o número de horas gastas na Internet. As atividades baseadas na Web diferem em quão consistentemente, quanto e em que direção afetam a saúde mental. As atividades também diferem em relação a quais consequências negativas elas produzem, e essas conseqüências (especialmente a perda do sono e a abstinência) parecem predizer resultados de saúde mental em maior extensão do que as atividades em si. Portanto, parece que o tempo gasto na Internet e no conteúdo baseado na Web são preditivos de saúde mental, principalmente porque eles prevêem tais conseqüências negativas. Esses resultados ressaltam a importância de diferenciar entre formas generalizadas e específicas de uso problemático da Internet. Também confirma que o uso da Internet não é intrinsecamente prejudicial, mas depende da atividade em que se está envolvido e de como isso afeta o indivíduo. A mudança na saúde mental ao longo do tempo parece ser melhor prevista pelas mudanças na perda e na suspensão do sono relacionadas à Internet, e intervenções para reduzir o uso prejudicial da Internet devem, portanto, direcionar tais consequências. Consequências positivas do uso da Internet podem não prever diretamente a saúde mental, mas podem prever a propensão de se envolver em certas atividades baseadas na Web de forma excessiva ou problemática. No entanto, a causalidade entre o uso da Internet e a morbidade da saúde mental é complexa e passível de ser recíproca, o que significa que intervenções ou tratamentos de uso problemático da Internet podem ter que ser multifacetados para serem eficazes.