Efectele dependenței de internet și smartphone asupra depresiei și anxietății bazate pe analiza potrivirii scorului de propulsie (2018)

Int J Environ Res Sănătatea Publică. 2018 Apr 25; 15 (5). pii: E859. doi: 10.3390 / ijerph15050859.

Kim YJ1, Jang HM2, Lee Y3, Lee D4, Kim DJ5.

Abstract

Asociațiile de dependență de internet (IA) și dependența de smartphone (SA) cu probleme de sănătate mintală au fost studiate pe scară largă. Am investigat efectele IA și SA asupra depresiei și anxietății, în timp ce ne-am ajustat pentru variabilele sociodemografice. În cadrul acestui studiu, participanții 4854 au completat un sondaj transversal bazat pe web, inclusiv articole socio-demografice, Scala coreeană pentru dependența de internet, Scala de predicție a dependenței de smartphone și abonamentele Listei de verificare a simptomelor 90 Elementele revizuite. Participanții au fost clasificați în grupuri de IA, SA și uz normal (NU). Pentru a reduce prejudiciul de eșantionare, am aplicat metoda de potrivire a scorului de înclinare bazată pe potrivirea genetică. Grupul IA a arătat un risc crescut de depresie (risc relativ 1.207; p <0.001) și anxietate (risc relativ 1.264; p <0.001) comparativ cu NU. Grupul SA a prezentat, de asemenea, un risc crescut de depresie (risc relativ 1.337; p <0.001) și anxietate (risc relativ 1.402; p <0.001) comparativ cu NC. Aceste descoperiri arată că ambele, IA și SA, au exercitat efecte semnificative asupra depresiei și anxietății. Mai mult, concluziile noastre au arătat că SA are o relație mai puternică cu depresia și anxietatea, mai puternică decât IA și a subliniat necesitatea unei politici de prevenire și gestionare a utilizării excesive a smartphone-urilor.

CUVINTE CHEIE:  Dependenta de Internet; anxietate; depresie; scorul de înclinare; dependenta de smartphone

PMID: 29693641

DOI: 10.3390 / ijerph15050859

 

1. Introducere

Odată cu utilizarea și comoditatea din ce în ce mai mare a internetului și a smartphone-urilor în viața de zi cu zi, cercetările acumulate au arătat efectele negative ale utilizării excesive a internetului și a smartphone-urilor în domeniul sănătății mintale [1].
Rata utilizatorilor de smartphone-uri în populația din Coreea de Sud este de aproximativ 85%, cea mai mare din întreaga lume [2]. Cu toate acestea, utilizarea excesivă a smartphone-ului este puternic asociată cu o serie de probleme de sănătate mintală, inclusiv stres și un risc crescut de anxietate anormală [3,4]. Dependența de smartphone (SA) a apărut ca o nouă formă de dependență împreună cu dependențele de internet (IA), iar caracteristica clinică a SA a primit atenție în ultimii ani [5]. De exemplu, există unele diferențe în ceea ce privește natura dispozitivelor, cum ar fi portabilitatea ușoară, accesul la internet în timp real și funcțiile de comunicare directă a smartphone-urilor [6]. Asemănări și diferențe între IA și SA au fost raportate cu privire la variabilele demografice și la aspectele motivaționale ale utilizării mass-media [1,6].
Din punct de vedere al mediului, o lipsă de activități alternative este asociată cu IA [7]. În plus, a fi raportat ca fiind singur este asociat cu o rețea socială și cu jocuri online [8]. În ceea ce privește nivelul educațional și dimensiunile veniturilor lunare, un studiu recent la persoanele cu SA a constatat diferențe semnificative în dimensiunea sănătății în favoarea celor care au un venit mai mic și un grad mai scăzut de educație [9]. În concordanță cu această constatare, o revizuire sistematică a raportat o corelație semnificativă între performanța academică și severitatea IA [10]. În ceea ce privește vârsta, o recenzie recentă a constatat că utilizarea problematică a Internetului este cea mai relevantă atât pentru adulții adolescenți, cât și pentru adulții emergenți (19 ani și mai mari) [10], în timp ce dependența de smartphone este mai răspândită la adolescenții mai tineri în comparație cu adulții emergenți (19 ani și mai mari) [11]. Un studiu recent a arătat că femeile tind să aibă o medie mai mare de timp de utilizare zilnică și scoruri de dependență pentru smartphone-uri, în comparație cu bărbații [4]. Choi și colab. (2015) a raportat că sexul masculin are un factor de risc relevant pentru IA, iar sexul feminin pentru SA [1]. În ceea ce privește scopul utilizării, rețelele de socializare s-au dovedit a fi mai strâns legate de o dependență ridicată de smartphone, în comparație cu alte funcții legate de telefonul mobil [11]. La persoanele cu IA, Anderson și colab. (2016) a raportat că sexul masculin a fost asociat în mod semnificativ cu jocurile online pe computer [10].
În ceea ce privește aspectele psihologice, asociațiile pozitive ale IA și SA cu depresie și anxietate au fost raportate pe scară largă [12,13]. Studii recente au sugerat că dependența de internet și smartphone-uri poate apărea de profilul cognitiv-emoțional și comportamental al utilizatorului, mai degrabă decât de mediul însuși [14,15,16]. Un studiu recent a observat rolul empatiei și al satisfacției vieții atât în ​​IA, cât și în SA [17]. În ceea ce privește psihopatologia, mai multe studii au raportat o corelație pozitivă între IA, depresie și anxietate [18,19,20], în timp ce un studiu recent a raportat o relație între utilizarea smartphone-ului și severitatea, depresia și anxietatea [13]. Prin urmare, interrelația dintre IA, SA și problemele de sănătate mintală trebuie delimitate cu precizie. Mai mult, având în vedere atât suprapunerea, cât și diferențele dintre IA și SA [16], atunci întrebarea care apare este în ce măsură IA și SA sunt legate de creșterea nivelului de depresie și anxietate după ajustarea factorilor demografici și socioeconomici confuzi?
Nu este clar dacă problemele de sănătate mintală sunt cauzele sau consecințele dependenței excesive pe internet și smartphone-uri. Studiile transversale au folosit analize de regresie multiple pentru a investiga relațiile dintre problemele de sănătate mintală, IA și SA la oameni [21]. Cu toate acestea, în studiile observaționale, care nu au randomizare, analiza de regresie multiplă are limitări, cum ar fi posibilitatea supraestimării și o eroare standard slabă când sunt prezente numeroase covariate, pe lângă părtinirea de selecție [22]. Astfel, estimarea efectelor dependenței prin simpla examinare a unui anumit rezultat, cum ar fi depresia și anxietatea, ar fi părtinită de dezechilibrul factorilor demografici și socioeconomici asociați cu IA și SA. Mai mult, niciun studiu nu a investigat încă efectele diferențiale în funcție de caracteristicile utilizatorilor de internet și smartphone, inclusiv contextele de mediu și profilurile psihologice ale utilizatorilor, ale IA și SA asupra depresiei și anxietății. Potrivirea scorului de propensiune (PSM) a devenit o abordare populară pentru a reduce prejudiciul de selecție în studiile observaționale [23,24]. În acest articol, am aplicat analiza PSM pentru a investiga efectele IA și SA asupra depresiei și anxietății, pentru a reduce prejudiciul de selecție din datele noastre. Am ales sexul, vârsta, educația, starea civilă și venitul ca variabilă confuzivă, considerând asocierea acestor variabile sociodemografice cu IA și SA în studiul nostru [9,25].
Scopul principal al acestui studiu este de a examina interrelațiile dintre IA, SA și starea de dispoziție, adică depresia și anxietatea, folosind analiza de potrivire a scorului. În al doilea rând, căutăm să descoperim cum efectele depresiei și anxietății diferă între IA și SA.

 

 

2. Materiale si metode

 

 

2.1. Participanții la studiu

Datele au constat în răspunsurile sondajului online auto-diagnosticat anonim al adulților coreeni 5003 (în vârstă de 19-49 ani), realizat de Universitatea Catolică din Coreea, Seul; și Spitalul Sfânta Maria din decembrie 2014 [26]. Studiul a fost realizat în conformitate cu Declarația de la Helsinki. Comisiile de revizuire instituționale ale Universității Catolice din Coreea, Seul; iar Spitalul Sf. Maria a aprobat acest studiu. Toți participanții au fost informați despre studiu și au acordat consimțământul scris și scris. Participanții la sondaj au fost recrutați de un grup al unei companii de cercetare, iar chestionarele auto-raportate au fost administrate prin internet fără nicio compensație. Doar respondenții 149, care nu au folosit smartphone-uri, au fost excluși. În final, am analizat datele participanților la 4854. În eșantionul final, vârstele au fost clasificate în trei categorii: sub 30 (33.19%), 30 – 39 (43.94%) și 40 – 49 (22.87%). Au fost bărbați 2573 (53.01%) și femele 2281 (46.99%). Variabilele demografice suplimentare ale participanților considerați au fost educația, starea civilă și venitul.

 

 

2.2. măsuri

 

 

2.2.1. Măsurarea dependenței de internet

Scala coreeană pentru dependența de internet (scara K) a fost dezvoltată în Coreea pentru a evalua IA și a fost validată în populația coreeană cu o fiabilitate ridicată a coerenței interne [27]. Coeficientul alfa Cronbach pentru scala K a fost 0.91 [28]. Are șapte subscale și articole 40, care măsoară tulburările din viața de zi cu zi, perturbarea testării realității, gânduri automate de dependență, relații interpersonale virtuale, comportament deviant, retragere și toleranță. Această scară de tip Likert a fost setată de la 1 (deloc) la 4 (întotdeauna). Conform raportului anterior folosind această scară, participanții au fost sortați în trei grupuri: risc normal, potențial și risc ridicat [29]. Grupul cu risc ridicat a fost definit ca având un scor standardizat de 70 sau mai mare, în tulburările din viața de zi cu zi, gânduri automate de dependență, factori de toleranță sau cel puțin 70 în total. Grupul de risc potențial a fost definit ca un scor de 62 sau mai mare în tulburările din viața de zi cu zi, gânduri automate de dependență, factori de toleranță sau cel puțin 63 în total. Grupul de utilizare normală conținea acele scoruri sub aceste numere. În acest studiu, grupurile de IA au fost alcătuite din grupuri cu risc potențial și cu risc ridicat.

 

 

2.2.2. Măsurarea dependenței de smartphone-uri

Scala de predicție a dependenței de smartphone (K-SAS) a fost validată și folosită pe scară largă pentru ecranul pentru SA [30]. Este format din articole 15 clasificate într-o scară de detalii tip Likert în patru puncte, de la 1 (deloc) la 4 (întotdeauna). Întrebările au examinat trei factori: perturbarea vieții zilnice, gânduri dependente automate și toleranță. Coeficientul alfa Cronbach pentru K-SAS a fost 0.880 [5].
Pe baza unui raport anterior care utilizează această scală, am folosit scorurile pentru a clasifica participanții în trei grupuri: risc normal, potențial și risc ridicat [30]. Grupul cu risc ridicat a fost definit ca având un scor de 44 sau mai mult în total, sau care are un abonament de 15 sau mai mult în perturbarea vieții de zi cu zi, împreună cu subcores de 13 sau mai mult, atât în ​​gânduri automate de dependență, cât și în toleranță. Grupul de risc potențial a fost definit ca având 41 sau mai mult în scorul total, sau 15 sau mai mult în factorul de perturbare a vieții zilnice. Grupul de utilizare normală conținea acele scoruri sub aceste numere [30]. În acest studiu, grupul dependent de smartphone-uri a fost format din grupuri cu risc ridicat și potențial.

 

 

2.2.3. Măsurarea problemelor de sănătate mintală: depresie și anxietate

SCL-90-R este un chestionar multidimensional dezvoltat pentru a ecraniza o serie de caracteristici psihologice și psihopatologice ale subscalei 9: Somatizare, obsesiv-compulsiv, sensibilitate interpersonală, depresie, anxietate, ostilitate, anxietate fobică, idee paranoică și psihotism [31]. SCL-90 conține elemente 90 clasificate într-o scală de punct 5 de detresă de la 0 (niciunul) la 4 (extrem). Fiabilitatea SCL-90-R test-retest în limba coreeană a fost 0.76 pentru depresie și 0.77 pentru anxietate. Consistența internă a fost 0.89 pentru depresie și 0.86 pentru anxietate [31]. Depresia și anxietatea au fost raportate ca fiind simptomele psihiatrice asociate cel mai puternic cu IA și SA [12,13]. Dimensiunile specifice de interes pentru ecran în acest studiu au inclus subscale SCL-90-R pentru Depresie și Anxietate.

 

 

2.3. Analiza datelor

 

 

2.3.1. Definiție statistică

Lăsa Zi

 

să fie un indicator de dependență binară pentru subiect; acesta este, Zi=1 dacă subiectul este dependent (IA sau SA) și Zi=0 in caz contrar. Rezultatul potențial al unei probleme mintale (depresie sau anxietate) este definit ca fiind Yi(Zi. Rețineți că numai unul dintre rezultatele potențiale este observat în același timp pentru fiecare subiect, deci calcularea directă a Yi(1)-Yi este imposibil. În locul efectului individual, principalul parametru de interes este efectul scontat de dependență asupra populației dependente

τ=E(Yi(1)-Yi(0)|
 
Cu toate acestea, estimarea de τ

mai are o problemă pentru că E(Yi(0)|Zi nu poate fi estimat direct. Desigur, în experimentele randomizate, E(Yi(0)|Zi este mulțumit, deci τ poate fi estimat cu ușurință. Cu toate acestea, într-un studiu de observație, estimarea naivă a τ poate fi părtinitoare deoarece E(Yi(0)|Zi. Pentru a ajusta această tendință de selecție, presupunem că putem observa covariatele Xi care nu sunt afectate de nicio dependență și pentru un anumit covariat Xi, rezultatele potențiale Yi(1), Yi sunt independenți condiționat de indicatorul de dependență Zi. În plus, dacă rezultatele potențiale sunt independente de dependență condiționate de covariate Xi, de asemenea, sunt independenți de dependența condiționată în scorul de înclinație P(Xi)= P(Zi=1|Xi[19]. Estimatorul PSM pentru τ devine

τPSM=EP(X)|Z=1

 

 

 

 

 

2.3.2. Estimarea scorului de înclinare

Scorurile de propensiune sunt calculate folosind regresia logistică, un model folosit pentru a prezice probabilitatea ca apariția unei dependențe 

logP(Zi=1|Xi)

 

 

 
În această lucrare, în conformitate cu covariatele pentru Xi

 

 

, considerăm cinci covariate categorice: sex (1 = bărbat și 2 = femeie), vârstă (1 = 20 – 29, 2 = 30 – 39 și 3 = 40 – 49), educație (1 = gimnaziu, 2 = liceu școală, și 3 = universitate sau mai sus), starea civilă (1 = single, 2 = coabitare, 3 = căsătorit, 4 = divorțat și 5 = deconectat) și venituri (1 = scăzut, 2 = mijlocul scăzut, 3 = mijloc, 4 = mijloc-înalt, și 5 = mare). În Secțiunea 1, aceste covariate pot influența simultan rezultatele (depresia sau anxietatea) și dependențele. Astfel, pentru fiecare subiect, am estimat scorurile de propensiune; adică, probabilitatea condiționată de a fi dependent, având în vedere covariatele observate [32].

 

 

2.3.3. Metode de potrivire bazate pe scorul de propensiune estimat

Odată ce scorurile de înclinare sunt estimate, potrivirea poate fi utilizată pentru a estima efectul tratamentului după ajustarea la diferențele dintre cele două grupuri [33]. Scopul potrivirii este de a produce o probă potrivită care să echilibreze distribuția pacientului unui studiu și să se potrivească cu covariile grupurilor de control observate. Această metodă de ajustare ne permite să controlăm variabilele confundante. În acest studiu, am adoptat două metode de potrivire utilizate pe scară largă, potrivirea optimă și genetică [34].

 

 

2.3.4. Estimarea riscurilor relative ale dependenței pe probleme de sănătate mintală după potrivirea scorului de propensiune

După potrivirea scorului de propensiune folosind covariatele observate (vârstă, sex, căsătorie, venit și educație), avem un set de date mai echilibrat. Pentru modelarea problemei de sănătate mintală (depresie sau anxietate), am aplicat modele liniare generalizate (GLM) la proba potrivită. Deoarece scorurile de sănătate mintală sunt pozitive și părtinitoare, distribuția gama cu legătura jurnal este adaptată. Lăsa Yi

 

fi un rezultat de interes (un scor de depresie sau anxietate) cu medie μi, putem folosi cadrul Gamma GLM cu covariatele Xi:

 

logμi=γT
 
 
Prin modelare, am estimat eγ

 

 

ca riscuri relative (ca diferență medie așteptată între grupuri) de IA și SA pentru fiecare covariat.

 

 

3. Rezultate

În plus față de participanții 4854, 126 (2.60%) au fost incluși în grupul IA și 652 (13.43%) au fost incluși în grupul SA. Tabelul 1 prezintă statisticile descriptive ale scorurilor de depresie și anxietate. Scorurile medii ale depresiei și anxietății grupurilor IA și SA sunt mai mari decât cele ale grupului de utilizare normală (NU).
Tabelul 1. Statistici descriptive ale scorurilor Depresiei și Anxietății.
Tabel

 

 

3.1. Calitatea potrivirii metodei de potrivire a scorului de propensitate

Deși condiționăm doar câteva dintre covariatele din chestionarele acestui studiu, prin scorul de înclinație, am constatat că procedura de potrivire a fost suficientă pentru a echilibra distribuția fiecărui covariat, Tabelul 2 și Tabelul 3. Am evaluat distanțele în distribuțiile marginale ale Xi

 

 

 

. Pentru fiecare covariate, am calculat prejudecata; adică diferența de medii de probă ale probelor dependente și normale. Înainte de a aplica potrivirea scorului de propensiune, prejudecățile nu au fost ignorate. Cu toate acestea, după potrivirea scorului de propensiune, dependența și subamplele normale au avut o distribuție marginală foarte similară pentru toate covariatele.
Tabelul 2. Compararea procentului mediu de caracteristici de bază între IA și grupurile de utilizare normală, în eșantionul inițial și cu scorul de propensibilitate egalizat, folosind potrivirea genetică și optimă.
Tabel
Tabelul 3. Comparație a procentului mediu de caracteristici de bază între SA și grupuri normale, în eșantionul inițial și cu scorul de propensibilitate eșantion egal, folosind o potrivire genetică și optimă.
Tabel

 

 

3.2. Efectele dependenței de internet asupra depresiei și anxietății

Efectele IA asupra depresiei și anxietății obținute folosind potrivirea scorului de propensiune sunt raportate în Tabelul 4. Prin potrivirea genetică au fost selectate 3846 de probe. IA a fost legată de un risc mai mare de depresie (risc relativ 1.207, 95% interval de încredere 1.128-1.292 și p <0.001) și anxietate (risc relativ 1.264, 95% interval de încredere 1.173-1.362 și p <0.001). Toate aceste raporturi de risc relativ sunt semnificative deoarece intervalul de încredere nu conține 1. Prin potrivire optimă, au fost selectate 252 de probe. IA a fost legată de o depresie mai mare (risc relativ 1.243, 95% interval de încredere 1.145-1.348 și p <0.001) și anxietate (risc relativ 1.308, 95% interval de încredere 1.192-1.435 și p <0.001). Similar cu potrivirea genetică, raporturile de risc relative pentru ambele, depresie și anxietate, sunt semnificativ mai mari de 1.
Tabelul 4. Efectele dependenței de internet și de smartphone-uri asupra depresiei și anxietății, bazate pe potrivirea scorului de înclinare.
Tabel

 

 

3.3. Efectele dependenței de smartphone pe depresie și anxietate

Efectele SA asupra depresiei și anxietății folosind potrivirea scorului de propensiune sunt raportate în Tabelul 4. Prin potrivirea genetică, au fost selectate 4516 probe. AS a fost legat de un risc mai mare de depresie (risc relativ 1.337, 95% interval de încredere 1.296-1.378 și p <0.001) și anxietate (risc relativ 1.402, 95% interval de încredere 1.355-1.450 și p <0.001). Prin potrivirea optimă, au fost selectate 1304 de probe. AS a fost legat de un risc mai mare de depresie (risc relativ 1.386, 95% interval de încredere 1.334-1.440 și p <0.001) și anxietate (risc relativ 1.440, 95% interval de încredere 1.380-1.503 și p <0.001). Toate aceste raporturi de risc relativ sunt semnificative.

 

 

3.4. Diferențele în efectele internetului și dependența de smartphone-uri asupra depresiei și anxietății

Raporturile de risc relativ pentru depresie și anxietate, atât din punct de vedere genetic cât și optim, au fost 10% mai mari pentru SA decât pentru IA. Aceasta înseamnă că SA are un risc mai mare de depresie și anxietate decât IA. Aceste intervale de încredere nu conțin 1, deci putem spune că SA este 34-44% mai probabil să provoace o tulburare mentală.

 

 

4. Discuţie

Rezultatele noastre sunt că atât IA cât și SA exercită efecte semnificative asupra depresiei și anxietății, chiar și după controlul confuzilor folosind potrivirea scorului de înclinare. Studiile epidemiologice au estimat o prevalență mai mare a depresiei în IA [35,36]. O serie de studii în secțiune au raportat că indivizii cu IA sau SA au prezentat niveluri mai mari de depresie și anxietate decât utilizatorii normali [13,37]. În studiul de față, rezultatele noastre arată rolurile IA și SA în dezvoltarea depresiei și a anxietății. Există câteva explicații posibile pentru constatările actuale. În primul rând, utilizarea dependență de internet și smartphone-uri poate crește problemele interpersonale, care sunt legate de depresie și anxietate, cum ar fi conflictele familiale, lipsa relațiilor off-line și o nevoie sporită de aprobare în cyberspace. În al doilea rând, simptomele de sevraj sunt propuse ca modele psihopatologice în IA și SA, comparabile cu tulburările de abuz de substanțe [5]. Atunci când nu au acces la un PC sau smartphone, persoanele cu IA sau SA pot deveni anxioase și vor apoi să folosească internetul sau un smartphone pentru a scăpa de astfel de sentimente negative [38]. O altă explicație posibilă este aceea că, spre deosebire de alte substanțe dependente, cum ar fi alcoolul și nicotina, utilizatorii de internet și de smartphone-uri pot avea prea puține informații despre utilizarea lor excesivă în viața de zi cu zi, din cauza accesului gratuit și flexibil la dispozitive [3], făcându-i să experimenteze utilizarea excesivă ca supărare și nu ca semn al comportamentului problematic [39]. O altă constatare interesantă a fost că SA a exercitat efecte mai puternice asupra depresiei și anxietății decât IA. Aceasta ne conduce să speculăm că IA și SA au influențe diferite asupra problemelor de sănătate mintală. Ar putea fi câteva explicații posibile pentru această constatare. În primul rând, având în vedere caracteristicile media, este mai ușor ca utilizarea excesivă a smartphone-ului să se dezvolte prin caracterul obișnuit al dispozitivului, datorită accesibilității sale mai mari la rețeaua wireless și a 24 h de notificări frecvente [39]. În al doilea rând, în ceea ce privește factorii de mediu, această constatare poate reflecta schimbarea radicală actuală a mediei vieții zilnice de la PC-uri la smartphone-uri. Oamenii pot folosi internetul PC-ului pentru muncă complicată și pot efectua celelalte sarcini zilnice cu smartphone-uri, ceea ce duce la o scădere a productivității muncii și la un nivel mai mare de stres [40]. În cele din urmă, persoanele cu SA pot folosi smartphone-uri pentru a menține relații și un sentiment de conectare cu rețeaua de socializare online [41], ceea ce duce la frica de a lipsi și teama pierderii conexiunii, declanșând în același timp o utilizare mai mare a smartphone-ului [42].
Acest studiu are mai multe limitări pentru a generaliza descoperirile pentru întreaga populație, cum ar fi natura secțiunii transversale a limitelor de date și interpretarea inferenței cauzale între Internet și dependența de smartphone, depresie și anxietate. Potrivirea proporționalității are, de asemenea, limitări și cerințe. Limitarea majoră este că scorurile de propensiune pot controla numai de către confundatorii observați [43]. Poate rămâne posibilitatea confuzilor neobservate, limitând constatarea studiului pentru generalizare. Mai mult, din cauza tuturor confuziilor observate din acest studiu au fost colectate ca variabile categorice, poate exista pierderi de informații la construirea modelului PSM. Prin urmare, constatările noastre ar trebui interpretate cu prudență. Cu toate acestea, pentru a obține rezultate solide de potrivire, am considerat două metode de potrivire, potrivire genetică și potrivire optimă. Mai ales, potrivirea genetică folosește un algoritm de căutare genetică, astfel încât procesul său poate găsi o soluție bună de potrivire cu mai puține pierderi de informații [44]. În cele din urmă, evaluarea simptomelor de depresie și anxietate a fost efectuată prin măsurarea auto-raportului simptom psihologic folosind SCL-90-R. Evaluarea problemelor de sănătate mintală mai exact și mai consecvent. Un interviu structurat de către clinician ar trebui să fie realizat în studii ulterioare.

 

 

5. concluzii

În acest studiu, am investigat modul în care IA și SA influențează problemele de sănătate mintală, depresia și anxietatea. În conformitate cu cunoștințele noastre, acesta este primul studiu care a estimat asocierea dintre IA, SA și psihopatologie folosind metoda scorului de potrivire a propensității din datele secțiunii transversale și pentru a investiga efectul diferențial în psihopatologia dintre IA și SA. În concluzie, concluziile noastre dezvăluie că atât IA cât și SA cresc riscul de depresie și anxietate. În plus, SA a arătat o relație mai puternică cu depresia și anxietatea în comparație cu IA.
O implicație a acestor constatări este aceea că persoanele cu o problemă de utilizare a smartphone-ului ar trebui să fie atent monitorizate pentru problemele de sănătate mintală, subliniind nevoia de a stabili politici de prevenire și management orientate către nivelul pre-clinic al SA. Studii ulterioare ar trebui să investigheze direcțiile cauzale ale relațiilor dintre IA, SA și problemele de sănătate mintală și ar trebui să identifice factorii discriminatori ai IA și SA.

 

 

Contribuțiile autorului

D.-JK și DL au conceput și proiectat experimentele; HMJ a analizat datele; Y.-JK a scris lucrarea. YL a supravegheat colectarea datelor. Toți autorii au contribuit la elaborarea manuscrisului, l-au revizuit critic și au aprobat manuscrisul final.

 

 

recunoasteri

Această lucrare a fost susținută de o finanțare de la Fundația Națională de Cercetare a Coreei (grantul nr. 2014M3C7A1062894, 2014M3C7A1062896).

 

 

Conflicte de interes

Autorii nu declară nici un conflict de interese.

 

 

Referinte

  1. Choi, S.-W .; Kim, D.-J.; Choi, J.-S.; Ahn, H.; Choi, E.-J .; Song, W.-Y .; Kim, S.; Youn, H. Comparația factorilor de risc și de protecție asociați dependenței de smartphone și dependența de internet. J. Behav. Addict. 2015, 4, 308-314. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  2. 2016 Sondajul privind supra-dependența de Internet; Ministerul Științei, TIC și Planificării Viitoare: Seul, Coreea, 2017.
  3. Lee, Y.-K.; Chang, C.-T .; Lin, Y .; Cheng, Z.-H. Partea întunecată a utilizării smartphone-ului: trăsături psihologice, comportament compulsiv și tehnostresă. Comput. Zumzet. Behav. 2014, 31, 373-383. [Google Academic] [CrossRef]
  4. Lee, KE; Kim, S.-H.; Ha, T.-Y .; Yoo, Y.-M.; Han, J.-J .; Jung, J.-H .; Jang, J.-Y. Dependența de utilizarea smartphone-ului și asocierea acestuia cu anxietatea din Coreea. Republica de sănătate publică. 2016, 131, 411-419. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  5. Kim, D .; Chung, Y .; Lee, J.; Kim, M.; Lee, Y .; Kang, E.; Keum, C.; Nam, J. Dezvoltarea scării de precizie a dependenței de smartphone-uri pentru adulți: Auto-raport. Coreeanul J. Couns. 2012, 13, 629-644. [Google Academic]
  6. Kwon, M.; Lee, J.-Y .; Câștigat, W.-Y .; Park, J.-W .; Min, J.-A.; Hahn, C.; Gu, X .; Choi, J.-H .; Kim, D.-J. Dezvoltarea și validarea unei scări de dependență de smartphone (SAS). Plus unu 2013, 8, e56936. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  7. Kuss, DJ; Griffiths, MD; Karila, L .; Billieux, J. Dependența de Internet: o revizuire sistematică a cercetărilor epidemiologice în ultimul deceniu. Curr. Pharm. Des. 2014, 20, 4026-4052. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  8. Andreassen, CS; Billieux, J.; Griffiths, MD; Kuss, DJ; Demetrovics, Z .; Mazzoni, E.; Pallesen, S. Relația dintre utilizarea dependenței de social media și jocurile video și simptomele tulburărilor psihiatrice: Un studiu transversal pe scară largă. Psychol. Addict. Behav. 2016, 30, 252. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  9. Aljomaa, SS; Qudah, MAE; Albursan, IS; Bakhiet, SF; Abduljabbar, AS Dependență de smartphone în rândul studenților universitari, având în vedere unele variabile. Comput. Zumzet. Behav. 2016, 61, 155-164. [Google Academic] [CrossRef]
  10. Anderson, EL; Steen, E.; Stavropoulos, V. Utilizarea internetului și Utilizarea problematică a internetului: o revizuire sistematică a tendințelor de cercetare longitudinală în adolescență și la vârsta adultă emergentă. Int. J. Adolescenta. Tineret 2017, 22, 430-454. [Google Academic] [CrossRef]
  11. Haug, S. .; Castro, RP; Kwon, M.; Umplutură, A.; Kowatsch, T.; Schaub, MP Utilizarea smartphone-ului și dependența de smartphone în rândul tinerilor din Elveția. J. Behav. Addict. 2015, 4, 299-307. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  12. Ko, C.-H .; Yen, J.-Y .; Yen, C.-F .; Chen, C.-S.; Chen, C.-C. Asocierea dintre dependența de internet și tulburarea psihiatrică: o revizuire a literaturii. Euro. Psihiatrie 2012, 27, 1-8. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  13. Demirci, K.; Akgönül, M.; Akpinar, A. Relația smartphone-ului utilizează severitatea cu calitatea somnului, depresia și anxietatea la studenții universitari. J. Behav. Addict. 2015, 4, 85-92. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  14. Brand, M.; Tânăr, KS; Laier, C.; Wölfling, K.; Potenza, MN Integrarea considerentelor psihologice și neurobiologice privind dezvoltarea și întreținerea tulburărilor specifice de utilizare a internetului: o interacțiune a modelului persoană-afect-cogniție-execuție (I-PACE). Neurosci. Biobehav. Rev. 2016, 71, 252-266. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  15. Kim, Y.-J .; Kim, D.-J.; Choi, J. Disregularea cognitivă a dependenței de Internet și corelațiile sale neurobiologice. Față. Biosci (ed. Elite) 2017, 9, 307-320. [Google Academic]
  16. Lachmann, B.; Duke, É .; Sariyska, R .; Montag, C. Cine este dependent de smartphone și / sau internet? Psychol. Pop. Cultul media 2017. [Google Academic] [CrossRef]
  17. Lachmann, B.; Sindermann, C.; Sariyska, RY; Luo, R .; Melchere, MC; Becker, B.; Cooper, AJ; Montag, C. Rolul empatiei și a satisfacției vieții în tulburarea de utilizare a internetului și a telefoanelor inteligente. Față. Psychol. 2018, 9, 398. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  18. Banjanin, N .; Banjanin, N .; Dimitrijevic, I.; Pantic, I. Relația dintre utilizarea internetului și depresie: Concentrați-vă pe oscilațiile fiziologice ale dispoziției, rețelele sociale și comportamentul dependenței online. Comput. Zumzet. Behav. 2015, 43, 308-312. [Google Academic] [CrossRef]
  19. Akin, A.; Iskender, M. Dependența de internet și depresia, anxietatea și stresul. Int. Online J. Educ. Sci. 2011, 3, 138-148. [Google Academic]
  20. Ostovar, S. .; Allahyar, N .; Aminpoor, H.; Moafian, F.; Nici MBM; Griffiths, dependența de Internet din MD și riscurile sale psihosociale (depresie, anxietate, stres și singurătate) în rândul adolescenților irani și adulți tineri: un model de ecuație structurală într-un studiu transversal. Int. J. Ment. Dependent de sănătate. 2016, 14, 257-267. [Google Academic] [CrossRef]
  21. Cheung, LM; Wong, WS Efectele insomniei și dependenței de internet asupra depresiei la adolescenții chinezi din Hong Kong: o analiză transversală exploratorie. J. somn rez. 2011, 20, 311-317. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  22. Cepeda, MS; Boston, R .; Farrar, JT; Strom, BL Comparația regresiei logistice comparativ cu scorul de propensiune atunci când numărul de evenimente este scăzut și există mai multe confunderi. A.m. J. Epidemiol. 2003, 158, 280-287. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  23. Austin, PC O evaluare critică a potrivirii scorului de propensitate în literatura medicală între 1996 și 2003. Stat. Med. 2008, 27, 2037-2049. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  24. Austin, PC; Grootendorst, P.; Anderson, GM O comparare a capacității diferitelor modele de scor de propensiune de a echilibra variabilele măsurate între subiecții tratați și cei netratați: Un studiu de Monte Carlo. Stat. Med. 2007, 26, 734-753. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  25. Müller, KW; Glaesmer, H.; Brähler, E.; Woelfling, K.; Beutel, ME Prevalența dependenței de internet în populația generală: Rezultate dintr-un sondaj german bazat pe populație. Behav. Inf. Technol. 2014, 33, 757-766. [Google Academic] [CrossRef]
  26. Rho, MJ; Lee, H.; Lee, T.-H.; Cho, H.; Jung, D.; Kim, D.-J.; Choi, factorii de risc IY pentru tulburarea jocurilor de internet: factori psihologici și caracteristici de jocuri pe internet. Int. J. Environ. Res. Sănătate Publică 2018, 15, 40. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  27. Agenția Națională de Servicii de Informații. Un studiu privind scala de predicție a dependenței de internet pentru adulți; Agenția Națională de Servicii de Informații: Seul, Coreea, 2005. [Google Academic]
  28. Kim, D. Studiul de urmărire a scării de predicție a dependenței de internet; Agenția Coreeană pentru Oportunitate și Promovare Digitală: Seul, Coreea, 2008; Disponibil online: http://www.nia.or.kr/site/nia_kor/ex/bbs/View.do?cbIdx=39485&bcIdx=277&parentSeq=277 (accesat pe 8 mai 2008).
  29. Kim, D.-I .; Chung, Y.-J .; Lee, E.-A.; Kim, D.-M.; Cho, Y.-M. Dezvoltarea pronosticului dependenței de internet pe scară-formă scurtă (scara KS). Coreeanul J. Couns. 2008, 9, 1703-1722. [Google Academic]
  30. Agenția Națională de Servicii de Informații. Dezvoltarea Scalei coreene de predicție pentru dependență de smartphone-uri pentru tineri și adulți; Agenția Națională de Servicii de Informații: Seul, Coreea, 2011; pp. 85 – 86. [Google Academic]
  31. Kim, KI .; Kim, JW. Studiul de standardizare a listei de verificare a simptomelor-90-R în Coreea III. Ment. Sănătate rez. 1984, 2, 278-311. [Google Academic]
  32. Heckman, J .; Smith, J. Evaluarea cazului pentru experimente sociale. J. Econ. Perspect. 1995, 9, 85-110. [Google Academic] [CrossRef]
  33. Caliendo, M.; Kopeinig, S. Câteva îndrumări practice pentru implementarea potrivirii scorului de înclinare. J. Econ. Surv. 2008, 22, 31-72. [Google Academic] [CrossRef]
  34. Sekhon, JS; Diamond, A. Potrivire genetică pentru estimarea efectelor cauzale, manuscris nepublicat. Prezentat la Reuniunea anuală a metodologiei politice, Tallahassee, FL, SUA, iulie 2005. [Google Academic]
  35. Ghassemzadeh, L.; Shahraray, M.; Moradi, A. Prevalența dependenței de internet și compararea dependenților de internet și a celor care nu sunt dependenți în liceele iraniene. Cyberpsychol. Behav. 2008, 11, 731-733. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  36. Yen, J.-Y .; Ko, C.-H .; Yen, C.-F .; Wu, H.-Y .; Yang, M.-J. Simptomele psihice comorbide ale dependenței de Internet: tulburări de deficit de atenție și hiperactivitate (ADHD), depresie, fobie socială și ostilitate. J. Adolescenta. Sănătate 2007, 41, 93-98. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  37. Tonioni, F.; Mazza, M.; Autullo, G.; Cappelluti, R .; Catalano, V.; Marano, G.; Fiumana, V.; Moschetti, C.; Alimonti, F.; Luciani, M. Dependența de Internet este o afecțiune psihopatologică distinctă de jocurile de noroc patologice? J. Addict. Behav. 2014, 39, 1052-1056. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  38. Kuss, DJ; Griffiths, MD Rețeaua socială online și dependența - O revizuire a literaturii psihologice. Int. J. Environ. Res. Sănătate Publică 2011, 8, 3528-3552. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  39. Oulasvirta, A .; Rattenbury, T .; Ma, L.; Raita, E. Obiceiurile fac ca utilizarea smartphone-ului să fie mai obișnuită. Pers. Calcul omniprezent. 2012, 16, 105-114. [Google Academic] [CrossRef]
  40. Duke, É .; Montag, C. Dependență de smartphone, întreruperi zilnice și productivitate auto-raportată. Addict. Behav. Reprezentant. 2017, 6, 90-95. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  41. Kuss, DJ; Griffiths, MD Site-uri de rețea socială și dependență: Zece lecții învățate. Int. J. Environ. Res. Sănătate Publică 2017, 14, 311. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  42. Oberst, U .; Wegmann, E.; Stodt, B.; Brand, M.; Chamarro, A. Consecințe negative ale rețelelor sociale grele la adolescenți: Rolul mediator al fricii de a pierde. J. Adolescenta. 2017, 55, 51-60. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  43. Joffe, MM; Rosenbaum, PR Comentariu invitat: Scoruri de înclinare. A.m. J. Epidemiol. 1999, 150, 327-333. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  44. Diamond, A.; Sekon, J. Potrivirea genetică pentru estimarea efectelor cauzale: O nouă metodă de realizare a echilibrului în studiile observaționale. Rev. Econ. Stat. 2013, 95, 932-945. [Google Academic] [CrossRef]