Utilizarea patologică a Internetului și comportamentele de risc în rândul adolescenților europeni (2016)

Int. J. Environ. Res. Sănătate Publică 2016, 13(3), 294; doi:10.3390 / ijerph13030294

Tony Durkee 1,*, Vladimir Carli 1, Birgitta Floderus 2, Camilla Wasserman 3,4, Marco Sarchiapone 3,5, Alan Apter 6, Judit A. Balazs 7,8, Julio Bobes 9, Romuald Brunner 10, Paul Corcoran 11, Doina Cosman 12, Christian Haring 13, Christina W. Hoven 4,14, Michael Kaess 10, Jean-Pierre Kahn 15, Bogdan Nemes 12, Vita Postuvan 16, Pilar A. Saiz 9, Peeter Värnik 17 și Danuta Wasserman 1
1
Centrul Național de Cercetare a Suicidului și Prevenirea Sănătății Mintale (NASP), Karolinska Institutet, Stockholm SE-17177, Suedia
2
Departamentul de Neuroștiință Clinică, Karolinska Institutet, Stockholm SE-17177, Suedia
3
Departamentul de Medicină și Știința Sănătății, Universitatea din Molise, Campobasso 86100, Italia
4
Departamentul de psihiatrie pentru copii și adolescenți, Institutul de psihiatrie al statului New York, Universitatea Columbia, New York, NY 10032, SUA
5
Institutul Național pentru Migrație și Sărăcie, Via San Gallicano, Roma 25 / A, Italia
6
Centrul de Studii pentru Copii Feinberg, Centrul Medical pentru Copii Schneider, Universitatea Tel Aviv, Tel Aviv 49202, Israel
7
Spitalul de psihiatrie pentru copii și adolescenți Vadaskert, Budapesta 1021, Ungaria
8
Institutul de Psihologie, Universitatea Eötvös Loránd, Budapesta 1064, Ungaria
9
Departamentul de Psihiatrie, Centrul de Cercetări Biomedicale din Rețeaua de Sănătate Mintală (CIBERSAM), Universitatea din Oviedo, Oviedo 33006, Spania
10
Secțiunea pentru tulburări de dezvoltare a personalității, Clinica de psihiatrie pentru copii și adolescenți, Centrul de medicină psihosocială, Universitatea din Heidelberg, Heidelberg 69115, Germania
11
Fundația Națională de Cercetare a Suicidului, Western Rd., Cork, Irlanda
12
Departamentul de Psihologie Clinică, Universitatea de Medicină și Farmacie Iuliu Hatieganu, Str. Victor Babes Nr. 8, Cluj-Napoca 400000, România
13
Divizia de cercetare pentru sănătate mintală, Universitatea pentru tehnologie informațională medicală (UMIT), Klagenfurt, Innsbruck 6060, Austria
14
Departamentul de Epidemiologie, Școala Mailman de Sănătate Publică, Universitatea Columbia, New York, NY 10032, SUA
15
Departamentul de Psihiatrie, Centrul Hospitalo-Universitaire de Nancy, Universitatea de Lorena, Nancy, Vandoeuvre-lès-Nancy 54500, Franța
16
Centrul sloven de cercetare a sinuciderii, Institutul Andrej Marušič, Universitatea din Primorska, Koper 6000, Slovenia
17
Centrul de Științe Comportamentale și ale Sănătății, Institutul Estonian-Suedez de Sănătate Mentală și Suicidologie, Universitatea din Tallinn, Tallinn 10120, Estonia
*
Correspondence: Tel.: +46-852-486-935; Fax: +46-8-30-64-39
Redactor academic: Paul B. Tchounwou
Primit: 1 decembrie 2015 / Acceptat: 3 martie 2016 / Publicat: 8 March 2016

Abstract

: Comportamentele la risc sunt un factor important în principalele cauze ale morbidității în rândul adolescenților și tinerilor; cu toate acestea, asocierea lor cu utilizarea patologică a internetului (UIP) este relativ neexplorată, în special în contextul european. Obiectivul principal al acestui studiu este investigarea asocierii dintre comportamentele de risc și IPU la adolescenții europeni. Acest studiu în secțiune a fost realizat în cadrul proiectului FP7 al Uniunii Europene: Salvarea și consolidarea vieții tinere în Europa (SEYLE). Datele despre adolescenți au fost colectate din școlile randomizate din site-urile de studiu din unsprezece țări europene. UIP a fost măsurată folosind Chestionarul de diagnostic al tinerilor (YDQ). Comportamentele de risc au fost evaluate utilizând întrebări primite din Studiul global de sănătate al studenților bazat pe școală (GSHS). În analize au fost incluși un număr total de adolescenți 11,931: 43.4% bărbați și 56.6% femei (M / F: 5179 / 6752), cu o vârstă medie de 14.89 ± 0.87 ani. Adolescenții care au raportat obiceiuri slabe de somn și acțiuni de asumare a riscurilor au arătat cele mai puternice asocieri cu UIP, urmate de consumul de tutun, alimentația slabă și inactivitatea fizică. În rândul adolescenților din grupul PIU, 89.9% s-au caracterizat ca având comportamente multiple de risc. Asocierea semnificativă observată între PIU și comportamentele de risc, combinată cu o rată mare de coincidență, subliniază importanța luării în considerare a UIP în momentul screeningului, tratării sau prevenirii comportamentelor cu risc ridicat în rândul adolescenților.

Cuvinte cheie: utilizarea patologică a internetului; Dependenta de Internet; -Un comportament de risc; comportamente multiple de risc; stiluri de viață nesănătoase; adolescenți; Seyle

1. Introducere

Adolescența este o perioadă de tranziție caracterizată prin schimbări considerabile în atributele fizice, sociale și psihologice [1]. Mai mult, relațiile cu colegii, familia și societatea suferă schimbări distincte în această perioadă tranzitorie, deoarece adolescenții încep să-și afirme autonomia față de deciziile, emoțiile și comportamentele lor [2]. Atitudinile sociale la adolescenți se dezvoltă adesea în cursul interacțiunilor psihosociale în diferite contexte de învățare [3]. Având în vedere platforma extinsă pentru încurajarea cogniției sociale și a abilităților interpersonale [4,5], Internetul s-a dovedit a fi un canal nou și unic pentru dezvoltarea psihosocială în rândul adolescenților [6,7].
În ciuda acestor avantaje inerente, studiile au arătat că utilizarea frecventă și prelungită a aplicațiilor online are tendința de a deplasa relațiile și relațiile sociale convenționale [8,9]. Există dovezi care demonstrează că timpul acumulat online plasează timpul în interacțiunea față în față cu familia și prietenii [10], participând la activități extrașcolare [11], finalizarea sarcinilor academice [12], obiceiuri alimentare adecvate [13], activitate fizica [14] și dormit [15]. Deoarece adolescenții petrec mai mult timp online, există riscul ca utilizarea lor de internet să devină excesivă sau chiar patologică [16].
 
Utilizarea patologică a internetului (PIU) este caracterizată de preocupări excesive sau slab controlate, îndemnuri sau comportamente în ceea ce privește utilizarea Internet care duce la depreciere sau suferință [17]. UIP a fost conceput conceptual ca o tulburare de control al impulsurilor și clasificată ca o taxonomie a dependenței de comportament asemănătoare cu natura jocurilor de noroc patologice [18]. În ciuda avansărilor recente în cercetarea PIU, eforturile de a înțelege acest fenomen sunt împiedicate de lipsa consensului internațional cu privire la criteriile de diagnostic ale afecțiunii. Nu este inclus în Manualul de diagnostic și statistic al tulburărilor mintale (DSM) și nici în sistemele nosologice de clasificare internațională a bolilor (ICD). Principala provocare cu care se confruntă cercetarea UIP este concepția sa ca o tulburare de dependență.
 
Având în vedere aceste conținuturi, DSM-5 a publicat recent [19] a inclus dependența de comportament (tulburări de dependență care nu sunt legate de substanțe) ca o categorie oficială de diagnostic, tulburarea jocurilor de noroc (GD) fiind singura afecțiune listată în această nouă clasificare. Tulburarea de jocuri pe internet (IGD) este, de asemenea, un potențial subtip de dependență comportamentală care a fost considerat pentru includerea în sistemul nosologic DSM; cu toate acestea, încă lipseau dovezile care susțin IGD ca o tulburare de diagnostic. Ulterior, IGD a fost inclus în Secțiunea III a DSM-5, ca o condiție care a necesitat un studiu suplimentar [20], pentru a determina eventuala sa potrivire ca tulburare de diagnostic. În ciuda ambiguității nosologice actuale a UIP, există în continuare dovezi care depășesc o legătură puternică între UIP și alte forme de dependență [21,22,23,24].
Cercetările arată că indivizii cu PIU au însușiri neurologice, biologice și psihosociale, atât cu dependențe comportamentale, cât și legate de substanțe [25,26,27,28,29]. Bazat pe un model teoretic notat de Griffiths [30], există șase simptome esențiale prezentate în tulburări de dependență care sunt aplicabile pentru UIP. Acestea includ: sănătatea (preocuparea pentru activitățile online), modificarea stării de spirit (folosirea internetului pentru a scăpa sau a atenua stresul), toleranța (necesitatea de a rămâne online mai mult timp), retragerea (depresia și iritabilitatea atunci când este offline), conflictele (interpersonale și intrapsihice) și recidiva (încercări eșuate de a întrerupe utilizarea internetului). Aceste componente de bază oferă un cadru teoretic pentru estimarea mărimii UIP.
 
Ratele de prevalență pentru IPU variază considerabil în funcție de țări, datorită în parte eterogenității definiției, nomenclaturii și evaluării sale de diagnostic. În efortul de a estima o prevalență globală, Cheng și Li [31] a abordat aceste discrepanțe prin aplicarea unei meta-analize de efecte aleatoare, folosind studii cu instrumente și criterii psihometrice comparabile. Această abordare a dus la un număr total de participanți 89,281 din țările 31 care se întind în mai multe regiuni ale lumii. Rezultatele au arătat că prevalența globală a IPU a fost de 6.0% (95% CI: 5.1 – 6.9), cu doar eterogenitate moderată.
Studiile de prevalență care evaluează PIU la nivel european folosind eșantioane reprezentative sunt limitate. În ciuda acestei paucități, există date epidemiologice emergente care indică tendințe stabile ale ratelor de prevalență în rândul acestui grup țintă. Într-un eșantion reprezentativ de adolescenți europeni (n = 18,709) în vârstă de 11 – 16 ani, Blinka și colab. [32] a arătat că prevalența UIP a fost de 1.4%. Aceasta coincide cu ratele raportate de Tsitsika și colab. [33], care a estimat o prevalență a UIP de 1.2% la un eșantion reprezentativ de tineri europeni (n = 13,284) în vârstă de 14-17 ani. Durkee și colegii [34], totuși, a observat o prevalență ușor mai mare a UIP de 4.4% la un eșantion reprezentativ de adolescenți europeni (n = 11,956) în vârstă de 14-16 ani. Ratele de prevalență pentru IPU în Europa s-au dovedit a fi semnificativ mai mari la bărbați decât la femei, cresc odată cu vârsta, diferă în funcție de țară și sunt legate de o serie de tulburări mentale și de comportament [35,36,37,38,39].
 
Debutul comportamentelor de risc apare frecvent în perioada adolescenței cu o mare probabilitate de continuitate la vârsta adultă. Bărbații tind să aibă o prevalență mai mare decât femeile, iar frecvența comportamentelor de risc tinde să crească odată cu vârsta [40]. Există niveluri distincte de severitate, de la riscuri reduse (obiceiuri slabe de dormit, alimentație slabă și inactivitate fizică) până la riscuri ridicate (consum excesiv de alcool, consum ilicit de droguri și consum de tutun). Cercetările au evaluat de obicei comportamentele de risc ca entități independente, deși dovezi clare arată coincidența lor, chiar și la o vârstă fragedă [41,42]. Populațiile cu multiple comportamente de risc prezintă cel mai mare risc pentru boli cronice, tulburări psihice, comportamente suicidare și moarte prematură în comparație cu indivizii cu comportamente unice sau fără risc [43,44]. Având în vedere natura concomitentă a comportamentelor de risc, este imperativ să înțelegem implicația lor asupra riscului de adolescență al UIP.
 
Sistemul de supraveghere a comportamentului de risc pentru tineri (YRBSS) din SUA constată că comportamentele de risc sunt un contribuitor major la cauzele principale ale morbidității în rândul adolescenților și tinerilor [45]. În afară de această presupunere implicită, există relativ puține cercetări care examinează în mod sistematic măsura în care aceste forme de comportament se raportează la UIP adolescenți, în special în contextul european. Investigațiile epidemiologice sunt necesare pentru a înțelege mai bine acest fenomen.
 
Pe baza unui eșantion important și reprezentativ de adolescenți din școala din Europa, obiectivul principal al acestui studiu este investigarea asocierii dintre comportamentele de risc (adică consumul de alcool, consumul ilicit de droguri, consumul de tutun, acțiuni de asumare a riscurilor, truancy, obiceiuri slabe de dormit, alimentație slabă și inactivitate fizică) și forme distincte de utilizare a internetului.

2. Materiale si metode

2.1. Proiectarea studiului și populația

Prezentul studiu transversal a fost realizat în cadrul proiectului Uniunii Europene: Salvarea și consolidarea vieții tinere în Europa (SEYLE) [46]. Adolescenții au fost recrutați din școlile selectate la întâmplare pe site-urile de studiu din Austria, Estonia, Franța, Germania, Ungaria, Irlanda, Israel, Italia, România, Slovenia și Spania, Suedia ocupând rolul de centru coordonator.
 
Criteriile de includere pentru selectarea școlilor eligibile s-au bazat pe următoarele condiții: școlile (1) erau publice; (2) conținea cel puțin studenți 40 în vârstă de 15 ani; (3) a avut mai mult de doi profesori pentru studenții cu vârsta de 15 ani; și (4) nu au avut mai mult de 60% de studenți de același gen. Școlile eligibile au fost clasificate după mărime: (i) mici (≤ numărul median de studenți din toate școlile site-ului de studiu); și (ii) mare (≥ numărul median de studenți din toate școlile site-ului de studiu) [46]. Folosind un generator de numere aleatorii, școlile au fost randomizate în funcție de intervențiile SEYLE și de mărimea școlii în ceea ce privește factorii socioculturali, mediul școlar și structura sistemului școlar în fiecare loc de studiu.
 
Datele au fost colectate prin chestionare structurate administrate adolescenților din mediul școlar.
Reprezentativitatea, consimțământul, participarea și ratele de răspuns ale eșantionului sunt raportate într-o analiză metodologică [47].
Studiul de față a fost realizat în conformitate cu Declarația de la Helsinki, iar protocolul a fost aprobat de Comitetul local de etică din fiecare țară participantă (proiectul nr. HEALTH-F2-2009-223091). Înainte de a participa la studiu, atât adolescenții, cât și părinții și-au acordat consimțământul informat pentru participare.

2.2. măsurători

UIP a fost evaluat folosind Chestionarul de diagnostic al tinerilor (YDQ) [18]. YDQ este un chestionar 8-item care evaluează modelele de utilizare a internetului care au ca rezultat o deficiență psihologică sau socială în perioada de șase luni anterioare colectării datelor [48]. Cele opt articole din YDQ corespund celor șase elemente din modelul componentelor lui Griffiths și nouă articole din criteriile de diagnostic ale IGD în DSM-5 [49,50]. Pe baza scorului YDQ, de la 0 – 8, utilizatorii de internet au fost clasificați în trei grupuri: utilizatori de internet adaptivi (AIU) (scor 0 – 2); utilizatori de internet inadaptabili (MIU) (scor 3 – 4); și utilizatori de Internet patologici (PIU) (notare ≥ 5) [51]. Mai mult, orele online pe zi au fost măsurate folosind o întrebare cu un singur articol din chestionarul structurat.
Datele privind comportamentele de risc au fost obținute folosind întrebări din Studiul global de sănătate al studenților bazat pe școală (GSHS) [52]. Dezvoltat de Organizația Mondială a Sănătății (OMS) și colaboratori, GSHS este un sondaj bazat pe școală care evaluează comportamentele de risc pentru sănătate în rândul adolescenților cu vârsta între 13 și 17. Acest chestionar auto-raport cuprinde elemente care corespund cauzelor principale de morbiditate 10 în rândul adolescenților și tinerilor.

2.3. Comportamente individuale de risc

Pe baza GSHS, comportamentele individuale de risc au fost delimitate în trei categorii: (i) utilizarea substanței; (ii) căutarea senzațiilor; (iii) și caracteristicile stilului de viață. Comportamentele individuale de risc care au urmat au fost codificate ca variabile dicotomice.

2.3.1. Consumul de substanțe

Utilizarea substanțelor implică consumul de alcool, consumul ilicit de droguri și consumul de tutun. Variabilele au fost clasificate în consecință: (1) frecvența consumului de alcool: ≥2 ori / săptămână vs. ≤1 ori / săptămână; (2) numărul de băuturi într-o zi tipică de băut: ≥3 băuturi vs. ≤2 băuturi; (3) incidența vieții de băut până la punctul de ebrietate (intoxicația cu alcool): ≥3 ori față de ≤2 ori; (4) incidența pe durata vieții de a avea mahmureală după băut: ≥3 ori față de ≤2 ori; (5) medicamente folosite vreodată: da / nu; (6) a folosit vreodată hașiș sau marijuana: da / nu; (7) tutun folosit vreodată: da / nu; și (8) fumează în prezent țigări: ≥6 / zi vs. ≤5 / zi.

2.3.2. Cautare de senzatie

Căutarea senzațiilor a cuprins patru elemente care indică acțiuni de asumare a riscurilor în ultimele douăsprezece luni: (1) condus într-un vehicul de un prieten care a consumat alcool; (2) a călcat pe un skateboard sau cu o tăvălugă în trafic, fără cască și / sau (3) tras de-a lungul unui vehicul în mișcare; și (4) au mers pe străzi sau alei periculoase în timpul nopții. Alternativele de răspuns au fost da / nu în toate cele patru elemente.

2.3.3. Caracteristici ale stilului de viață

Caracteristicile stilului de viață includ variabile legate de somn, nutriție, activitate fizică și prezența școlară. Obiceiuri de somn menționate în ultimele șase luni: (1) senzație de oboseală dimineața înainte de școală: ≥3 zile / săptămână vs. ≤2 zile / săptămână; (2) napping după școală: ≥3 zile / săptămână vs. ≤2 zile / săptămână; și (4) dormit: ≤6 ore / noapte față de ≥7 ore / noapte. Nutriția menționată în ultimele șase luni: (4) consumând fructe / legume: ≤1 timp / săptămână vs. ≥2 ori / săptămână; și (5) consumând micul dejun înainte de școală: ≤2 zile / săptămână vs. ≥3 zile / săptămână. Activitate fizică menționată la ultimele șase luni: (6) activitate fizică timp de cel puțin 60 minute în ultimele două săptămâni: ≤3 zile vs. ≥4 zile; și (7) jucând sport în mod regulat: da / nu. Participarea la școală a cuprins un element despre apariția absențelor neexcuse din școală în ultimele două săptămâni: ≥3 zile vs. ≤2 zile.

2.4. Comportamente multiple de risc

Numărul total de comportamente de risc a fost calculat într-o singură variabilă și codat ca o măsură ordinală. Fiabilitate Split-jumătate (rsb = 0.742) și valorile de consistență internă (α = 0.714) au indicat un nivel acceptabil de omogenitate între itemi în măsura multiplă de comportare a riscului

3. Analize statistice

Prevalența comportamentelor individuale de risc în rândul grupurilor de utilizatori de internet a fost calculată pentru bărbați și femei. Pentru a constata diferențele semnificative statistic între proporțiile grupului, s-au efectuat comparații multiple în perechi, folosind testul z față cu valori p ajustate Bonferroni. Analizele extinse au fost efectuate pentru a testa efectul comportamentelor individuale de risc asupra MIU și PIU folosind modele mixte liniare generalizate (GLMM) cu o legătură logitică multinomială și estimarea maximă a probabilității maxime. În analiza GLMM, MIU și PIU au fost înscrise ca măsuri de rezultat cu AIU ca categorie de referință, comportamentele individuale de risc au fost introduse ca efecte fixe de nivel 1, școală ca intercepție aleatorie de nivel 2 și țară ca intercepție aleatorie de nivel 3. Componentele de varianță au fost utilizate ca structură de covarianță pentru efectele aleatorii. Pentru a studia efectul moderator al genului, termenii de interacțiune (sex * risc-comportament) au fost încadrați în modelul de regresie. Ajustările pentru vârstă și sex au fost aplicate modelelor GLMM relevante. Ratele de cote (OR) cu intervale de încredere (CI) 95% sunt raportate pentru modelele respective.
În analiza comportamentelor de risc multiple, media (M) și eroarea standard a mediei (SEM) au fost calculate pentru diferite grupuri de utilizatori de internet și stratificate în funcție de sex. Pentru ilustrarea acestor relații s-au folosit comploturi cu cutie și cu bici. Semnificația statistică între comportamente multiple de risc și sex a fost evaluată folosind testele t independente. O analiză unidirecțională a variației (ANOVA) cu comparații post-pereche a fost utilizată pentru a evalua semnificația statistică între comportamente multiple de risc și grupuri de utilizatori de internet.
Un grafic variabil de regresie a fost efectuat pentru a elucida relația liniară dintre numărul de ore online pe zi și numărul de comportamente de risc în rândul grupurilor de utilizatori de Internet. Toate testele statistice au fost efectuate folosind IBM SPSS Statistics 23.0. O valoare critică de p <0.05 a fost considerată semnificativă statistic.

4. Rezultate

4.1. Caracteristicile eșantionului de studiu

Dintre eșantionul inițial SEYLE de 12,395 adolescenți, au fost excluși 464 (3.7%) subiecți din cauza lipsei datelor privind variabilele relevante. Acest lucru a dat o dimensiune a eșantionului de 11,931 adolescenți la școală pentru prezentul studiu. Eșantionul a cuprins 43.4% bărbați și 56.6% femei adolescente (M / F: 5179/6752) cu o vârstă medie de 14.89 ± 0.87 ani. Prevalența MIU a fost semnificativ mai mare la femei (14.3%) comparativ cu bărbații (12.4%), în timp ce PIU a fost semnificativ mai mare la bărbați (5.2%) decât la femei (3.9%) (² (2, 11928) = 19.92, p < 0.001).

4.2. Prevalența comportamentelor de risc

Tabelul 1 descrie prevalența comportamentelor de risc stratificate de grupul de utilizatori de internet. Rata medie de prevalență în rândul grupurilor de utilizatori de Internet (AIU, MIU și PIU) a fost 16.4%, 24.3% și 26.5% pentru consumul de substanțe (consum de alcool, consum ilicit de droguri și consum de tutun); 19.0%, 27.8% și 33.8% pentru comportamente care caută senzații (acțiuni de asumare a riscurilor); și 23.8%, 30.8% și 35.2% pentru caracteristicile stilului de viață (obiceiuri slabe de somn, alimentație slabă, inactivitate fizică și truancy), respectiv. Prevalența în cadrul grupurilor MIU și PIU a fost semnificativ mai mare comparativ cu grupul AIU la toate categoriile de risc (consumul de substanțe, căutarea senzațiilor și caracteristicile stilului de viață). Cu excepția a cinci subcategorii, comparațiile în perechi au arătat că ratele de prevalență nu diferă în mod semnificativ între grupurile MIU și PIU.

Tabel
Tabelul 1. Prevalența comportamentelor de risc în rândul adolescenților stratificat în funcție de sex și grup de utilizatori de internet 1,2a-c.

4.3. Comportamente multiple de risc

Rezultatele au arătat că 89.9% dintre adolescenții din grupul PIU au raportat comportamente multiple de risc. Testul ANOVA unidirecțional a arătat că rata medie a comportamentelor multiple de risc a crescut semnificativ de la utilizarea adaptivă (M = 4.89, SEM = 0.02) la utilizarea dezadaptativă (M = 6.38, SEM = 0.07) la utilizarea patologică (M = 7.09, SEM = 0.12) (F (2, 11928) = 310.35, p <0.001). Această tendință a fost practic echivalentă pentru bărbați și femei (Figura 1).

Ijerph 13 00294 g001 1024
Figura 1. Caseta și șoimul de comportamente multiple de risc în rândul utilizatorilor de internet adaptivi (AIU), utilizatorilor de internet inadaptabili (MIU) și utilizatorilor de internet patologici (PIU) stratificați în funcție de sex *.
Mai mult, nu a fost observată nicio diferență statistică între sexe în ambele grupuri MIU (t (1608) = 0.529, p = 0.597) și PIU (t (526) = 1.92, p = 0.054) (Tabelul 2). Trebuie menționat, totuși, că valoarea p pentru grupul UIP a fost relativ aproape de a atinge o semnificație statistică (p = 0.054). 

Tabel
Tabelul 2. Eșantioane independente de testare a mai multor comportamente de risc și sex în funcție de grupul de utilizatori de internet 1-3.
Graficul variabilului de regresie a prezentat o relație liniară clară între numărul de ore online pe zi și numărul de comportamente la risc la adolescenți. Această tendință a fost relativ identică între grupurile de utilizatori de internet (Figura 2). 

Ijerph 13 00294 g002 1024
Figura 2. Relația liniară între numărul de ore online pe zi și numărul de comportamente la risc în rândul grupurilor AIU, MIU și PIU *.

4.4. Analiza GLMM a asocierii dintre comportamentele de risc, IMU și IPU

Comportamentele de risc care au fost asociate în mod semnificativ cu IMU au fost, de asemenea, asociate în mod semnificativ la IPU, cu excepția a trei subcategorii menționate în cadrul acțiunilor de asumare a riscurilor și a situației de șansăTabelul 3). Analiza GLMM a arătat că toate subcategoriile de obiceiuri slabe de somn au crescut semnificativ șansele relative de IPU, cu dimensiuni ale efectului cuprinse între OR = 1.45 și OR = 2.17. Asocieri semnificative au fost observate între acțiunile de asumare a riscurilor și IPU, cu mărimi ale efectelor variind de la OR = 1.55 până la OR = 1.73. Mai mult decât atât, raporturile de cote pentru subcategorii unice în cadrul consumului de tutun (OR = 1.41), nutriție slabă (OR = 1.41) și inactivitate fizică (OR = 1.39) au fost semnificative statistic.

Tabel
Tabelul 3. Model mixt liniar generalizat (GLMM) al asocierii dintre comportamentele individuale de risc, utilizarea inadaptativă și utilizarea patologică cu o analiză extinsă asupra interacțiunilor de gen 1-4.

4.5. Interacțiuni de gen

Analiza privind interacțiunile de gen a arătat că asocierea între acțiuni de asumare a riscurilor, obiceiuri slabe de somn și IPU a fost semnificativ mai mare la femei, în timp ce asocierea dintre truancy, nutriție slabă și IPU a fost semnificativ mai mare la bărbați (Tabelul 3).

5. Discuţie

5.1. Prevalența comportamentelor de risc

Studiul de față a urmărit să examineze relația dintre IPU și comportamentele de risc. Rezultatele au arătat că prevalența comportamentelor de risc a fost semnificativ mai mare în rândul utilizatorilor patologici în comparație cu utilizatorii adaptivi cu unele variații între sexe. Cea mai mare prevalență observată în rândul utilizatorilor neadaptivi și patologici a fost obiceiurile slabe de somn urmate de consumul de tutun. Aceste estimări sunt considerabil mai mari în comparație cu ratele de prevalență raportate în studiile efectuate în afara UE, și anume în regiunile Asia și Pacific [53,54]. O explicație plauzibilă ar putea fi legată de variațiile observate la nivel ecologic (de exemplu, ratele de penetrare) dintre aceste regiuni respective. Statisticile arată că regiunea europeană are cea mai mare rată de penetrare a internetului (78%) la nivel mondial. Ratele europene sunt mai mult decât duble față de cele prezentate în regiunile din Asia și Pacific (36%) [55]. Rolul efectiv al ratelor de penetrare în influențarea prevalenței UIP rămâne ambiguu; astfel, eforturile viitoare de examinare a acestei relații ar fi de mare valoare pentru explicarea acestei conexiuni.

5.2. Consumul de substanțe

Caracteristicile dintre comportamentele de risc și cele dependente sunt foarte suprapuse. Acest lucru este probabil cel mai evident în ceea ce privește consumul de substanțe. Utilizarea substanțelor este adesea clasificată drept un comportament la risc; cu toate acestea, este și un antecedent al abuzului de substanțe. Dacă comportamentele cu risc ridicat împărtășesc mecanisme de bază similare, atunci comportamentul cu o problemă poate scădea pragul pentru a dezvolta alte comportamente cu probleme. Această afirmație este coroborată de cercetările bazate pe dovezi care demonstrează un nivel ridicat de interconectare între diferite comportamente de risc [56]. Pe baza acestui concept, este plauzibil să presupunem că adolescenții cu comportamente de risc preexistente ar putea avea un risc mai mare de IPU în comparație cu adolescenții fără comportamente de risc.

5.3. Cautare de senzatie

În conformitate cu cercetările de mai sus [57], rezultatele au arătat că majoritatea acțiunilor de asumare a riscurilor din categoria căutării senzațiilor au fost asociate în mod semnificativ cu PIU. Căutarea senzațiilor este o trăsătură de personalitate asociată cu deficiențe de autoreglare și satisfacție amânată [58]. Aceste atribute în rândul tinerilor sunt adesea legate de o predispoziție perceptivă a unui „efect de părtinire optimistă” în care adolescenții sunt mai susceptibili să reducă riscurile pentru ei înșiși, în timp ce supraestimează riscurile pentru alții [59]. Adolescenții care prezintă aceste trăsături deviante ar putea avea o tendință mai mare la problemele de comportament.

5.4. Caracteristici ale stilului de viață

Obiceiurile de somn slabe s-au dovedit a fi cei mai puternici factori legați de UIP. Acest lucru se datorează probabil efectului de deplasare a somnului pentru activitățile online. Există anumite activități online care îi determină în mod explicit pe utilizatori să rămână online mai mult decât era prevăzut. Un studiu asupra jocurilor de rol online multiplayer masiv (MMORPG) a indicat faptul că utilizatorii sunt încântați să stea online mai mult pentru a urma povestea progresivă a personajului lor online [60]. Utilizarea excesivă a site-urilor de rețele sociale a apărut și în ultimii ani, denotând atât o creștere a timpului petrecut online, cât și corelații negative cu interacțiunile sociale din viața reală [61,62]. Studiile arată că adolescenții care utilizează excesiv internetul au tendința de a dezvolta tulburări de somn ca urmare a timpului lor prelungit online [63,64]. Deplasarea cronică a somnului pentru activități online ar putea duce la lipsa de somn, despre care se știe că poate produce efecte adverse severe asupra funcționării sociale, psihologice și somatice.
Tulburările din regimul somnului reglementat ar putea fi, de asemenea, un factor de mediere în relația dintre truancy și utilizarea inadaptativă a internetului. Adolescenții care se angajează în activități online într-o măsură excesivă ar putea risca să-și perturbe ordinea naturală de somn. Dovada arată că creșterea latenței somnului și scăderea somnului de mișcare rapidă a ochilor (somnul REM) sunt asociate semnificativ cu utilizarea excesivă a internetului [65], în timp ce insomniile subiective și parazomniile sunt legate de trufit [66]. Tulburările de somn au efecte pronunțate asupra funcționării în timpul zilei și asupra performanțelor academice. Acest lucru ar putea determina adolescenții să devină dezinteresați de școală, crescând astfel riscul de refuz școlar și absenteism cronic [66].
S-a demonstrat că alimentația slabă și inactivitatea fizică sunt asociate în mod semnificativ cu IPU. Adolescenții care petrec ore mai lungi online pot naviga către alimente nesănătoase. Se presupune că jucătorii online beau băuturi cu conținut ridicat de caffeinat și consumă gustări bogate în zahăr pentru a crește gradul de vigilență pentru jocurile online [67]. Ulterior, acești factori ar putea face jucătorii online mai înclinați spre comportamente sedentare în comparație cu non-jucătorii. Mai mult, există o loialitate extinsă în rândul jucătorilor, în special a celor care își mută mâncarea, igiena personală și activitatea fizică, pentru a continua cu jocurile online [68]. Aceasta poate prezenta riscuri grave pentru sănătate și poate duce la simptome psihosomatice severe.

5.5. Comportamente multiple de risc

Sa constatat că comportamentele de risc sunt de natură concomitentă, 89.9% dintre adolescenții din grupul UIP au raportat comportamente multiple de risc. Aceste rezultate sunt în conformitate cu teoria lui Jessor privind comportamentul problemelor [69,70]. Teoria comportamentului problematic este un model psihosocial care încearcă să explice rezultatele comportamentale la adolescenți. Este format din trei sisteme conceptuale bazate pe componente psihosociale: sistemul de personalitate, sistemul de mediu perceput și sistemul de comportament. În acest din urmă sistem, structurile de comportament la risc (de exemplu, consumul de alcool, consumul de tutun, delincvența și devianța) tind să se contureze și să se aglomereze într-un „sindrom de comportament risc” general [71]. Potrivit Jessor, aceste comportamente problematice provin adesea din afirmarea adolescenților de independența față de părinți și influențele societății.
Adolescenții care luptă pentru autonomie ar putea, în parte, să reprezinte tendința liniară semnificativă observată între orele online pe zi și comportamente multiple de risc. Această tendință a fost relativ identică la toate grupurile de utilizatori de internet. Aceste constatări sunt foarte relevante, deoarece sugerează că orele excesive online în sine pot crește numărul de comportamente la risc pentru toți adolescenții și nu numai pentru cei diagnosticați cu IP. Orele excesive online ar putea fi, de asemenea, un factor moderator în relația dintre UIP și comportamentele de risc; cu toate acestea, sunt necesare cercetări suplimentare care explorează această relație.

5.6. Interacțiuni de gen

Analiza privind interacțiunile de gen a arătat că asociațiile semnificative observate între comportamentele de risc și PIU au fost distribuite uniform între bărbați și femei. Acest lucru este oarecum contradictoriu cu cercetările anterioare, care arată de obicei că IPU și comportamentele de risc sunt specifice genului masculin. Această schimbare de gen ar putea fi un indiciu că diferența de gen pentru comportamentele de risc ar putea fi mai mică în rândul adolescenților europeni.
Dintr-o altă perspectivă, relația dintre gen și comportamente de risc ar putea fi mediată de un al treilea factor, cum ar fi psihopatologia. Într-un studiu amplu, bazat pe gen, pe adolescenți (n = 56,086) în vârstă de 12-18 ani, ratele de prevalență pentru IPU au fost estimate a fi 2.8% în totalul eșantionului cu rate semnificativ mai mari observate la bărbați (3.6%) comparativ cu femeile ( 1.9%) [72]. Studiul respectiv a menționat că femeile cu probleme emoționale, cum ar fi nefericirea subiectivă sau simptomele depresive, au o prevalență semnificativ mai mare a UIP decât bărbații cu simptome emoționale similare. Studiile bazate pe gen care examinează efectul interacțiunilor de gen asupra UIP sunt o condiție prealabilă esențială pentru direcția viitoare a cercetării UIP.

5.7. Modelul componentelor Griffiths

Modelul de dependență al Griffiths [30] ipotezează că dependențele comportamentale (de exemplu, PIU) și dependențele legate de substanțe avansează prin procese biopsihosociale similare și împărtășesc numeroase fizionomii. Criteriile de dependență ale celor șase componente de bază ale acestui model sunt (1) saliență, (2) modificare a dispoziției, toleranță (3), retragere (4), conflict (5) și recidivă (6). Kuss și colab. [73] a evaluat modelul de dependență al componentelor în două probe independente (n = 3105 și n = 2257). Rezultatele au arătat că modelul componentelor UIP se potrivește foarte bine datelor în ambele probe.
În studiul de față, măsura YDQ a fost utilizată pentru evaluarea și detectarea adolescenților cu riscuri inadaptative și patologice legate de utilizarea lor de internet și comportamentele online. Deoarece măsura YDQ cuprinde toate cele șase criterii de dependență prevăzute în modelul componentelor lui Griffiths, validitatea rezultatelor raportate în acest studiu este susținută de acest cadru teoretic.

5.8. Puncte forte si limitari

Proba mare, reprezentativă, transnațională este un punct forte al acestui studiu. Metodologia omogenă și procedurile standardizate utilizate în toate țările crește validitatea, fiabilitatea și comparabilitatea datelor. În măsura cunoștințelor noastre, zona geografică din Europa a fost cea mai mare folosită vreodată pentru realizarea unui studiu asupra UIP și comportamentelor de risc.
Există, de asemenea, unele limitări ale studiului. Datele auto-raportate sunt predispuse la reamintire și prejudecăți sociale, care este probabil să varieze între țări și culturi. Proiectarea în secțiune transversală nu este în măsură să țină cont de relațiile temporale, astfel că nu poate fi determinată cauzalitatea. În măsura GSHS, subcategoriile acțiunilor de asumare a riscurilor reprezintă doar o parte a comportamentelor care caută senzații; astfel, trebuie să se utilizeze prudență la interpretarea rezultatelor.

6. concluzii

O rată de prevalență în creștere semnificativă pentru grupurile AIU, MIU și PIU a fost observată la toate categoriile de risc (consumul de substanțe, căutarea senzațiilor și caracteristicile stilului de viață). Adolescenții care au raportat obiceiuri slabe de somn și acțiuni de asumare a riscurilor au arătat cele mai puternice asocieri cu UIP, urmate de consumul de tutun, alimentația slabă și inactivitatea fizică. Asocierea semnificativă observată între PIU și comportamentele de risc, combinată cu o rată mare de coincidență, subliniază importanța luării în considerare a IPU la screening, tratarea sau prevenirea comportamentelor cu risc ridicat la adolescenți.
În rândul adolescenților din grupul PIU, 89.9% s-au caracterizat ca având comportamente multiple de risc. Astfel, eforturile ar trebui să vizeze adolescenții care folosesc excesiv internetul, deoarece a fost observată o tendință liniară semnificativă între orele online pe zi și comportamente multiple de risc. Această tendință a fost similară la toate grupurile de utilizatori de internet, indicând faptul că orele excesive online în sine sunt un factor important pentru comportamentele de risc. Aceste descoperiri trebuie replicate și examinate în continuare înainte de a stabili implicațiile lor teoretice.

recunoasteri

Proiectul SEYLE a fost susținut prin tema de coordonare 1 (Sănătate) a celui de-al șaptelea program-cadru al Uniunii Europene (PC7), acordul de subvenționare nr. SĂNĂTATE-F2-2009-223091. Autorii au fost independenți de finanțatori în toate aspectele legate de proiectarea studiului, analiza datelor și scrierea acestui manuscris. Liderul proiectului și coordonatorul proiectului SEYLE este profesor în psihiatrie și suicidologie Danuta Wasserman, Institutul Karolinska (KI), șeful Centrului Național pentru Cercetarea Suicidului și Prevenirea Bolilor Mintale și a Suicidului (NASP), la KI, Stockholm, Suedia. Alți membri ai Comitetului executiv sunt lectorul principal Vladimir Carli, Centrul Național pentru Cercetarea Suicidului și Prevenirea Bolilor Mintale (NASP), Institutul Karolinska, Stockholm, Suedia; Christina WH Hoven și antropologa Camilla Wasserman, Departamentul de Psihiatrie al Copilului și Adolescenților, Institutul de Psihiatrie al Statului New York, Universitatea Columbia, New York, SUA; și Marco Sarchiapone, Departamentul de Științe ale Sănătății, Universitatea din Molise, Campobasso, Italia. Consorțiul SEYLE cuprinde centre din 12 țări europene. Liderii site-ului pentru fiecare centru și țară sunt: ​​Danuta Wasserman (NASP, Institutul Karolinska, Suedia, Centrul de coordonare), Christian Haring (Universitatea pentru tehnologia informației medicale, Austria), Airi Varnik (Institutul suedez de sănătate mintală și suicidologie din Estonia, Estonia), Jean-Pierre Kahn (Universitatea din Lorena, Nancy, Franța), Romuald Brunner (Universitatea din Heidelberg, Germania), Judit Balazs (Spitalul de psihiatrie pentru copii și adolescenți Vadaskert, Ungaria), Paul Corcoran (Fundația Națională pentru Cercetarea Suicidului, Irlanda), Alan Apter (Centrul medical pentru copii Schneider din Israel, Universitatea Tel Aviv, Tel Aviv, Israel), Marco Sarchiapone (Universitatea Molise, Italia), Doina Cosman (Universitatea de Medicină și Farmacie Iuliu Hatieganu, România), Vita Postuvan (Universitatea din Primorska, Slovenia) ) și Julio Bobes (Universitatea din Oviedo, Spania). Sprijinul pentru „Probleme etice în cercetare cu minori și alte grupuri vulnerabile” a fost obținut printr-un grant de la Fundația Botnar, Basel, pentru profesor de etică, Stella Reiter-Theil, Clinica de psihiatrie de la Universitatea din Basel, care a servit ca consultant etic independent pentru proiectul SEYLE.

Contribuțiile autorului

Tony Durkee este primul și autorul corespunzător care a elaborat proiectarea studiului, a efectuat analizele statistice și a revizuit critic toate fazele manuscrisului. Vladimir Carli, Birgitta Floderus și Danuta Wasserman au participat la proiectarea studiului și au făcut revizii critice ale manuscrisului. Camilla Wasserman, Christina W. Hoven, Michael Kaess și Peeter Värnik au oferit consultări și au făcut revizii critice ale manuscrisului. Marco Sarchiapone, Alan Apter, Judit A. Balazs, Julio Bobes, Romuald Brunner, Paul Corcoran, Doina Cosman, Christian Haring, Jean-Pierre Kahn și Vita Postuvan sunt anchetatorii principali ai proiectului SEYLE în țările lor respective și au contribuit la revizii critice la manuscrisul. Bogdan Nemes și Pilar A. Saiz sunt manageri de proiect ai proiectului SEYLE în țările lor respective și au participat la revizii importante ale manuscrisului.

Conflicte de interes

Autorii nu declară nici un conflict de interese.

Abrevieri

Următoarele abrevieri sunt utilizate în acest manuscris: 

Seyle
Salvarea și consolidarea vieții tinere în Europa
YRBSS
Sistemul de Supraveghere a Comportamentului pentru Riscul Tinerilor
GSHS
Studiul global de sănătate al studenților bazat pe școală
YDQ
Young Chestionar de Diagnosticare
GLMM
Modele mixte liniare generalizate
ANOVA
Analiza unidirecțională a varianței
UIP
Utilizarea patologică a internetului
MIU
Utilizare inadecvată a internetului
AIU
Utilizare adaptivă a internetului
CI
Intervale de încredere
SEM
Eroare standard a mediei
M
medie

Referinte

  1. Moshman, D. Dezvoltare cognitivă dincolo de copilărie. În Handbook of Child Psychology, 5th ed .; Kuhn, D., Damon, W., Siegler, RS, Eds .; Wiley: New York, NY, SUA, 1998; Volumul 2, pp. 947 – 978. [Google Academic]
  2. Choudhury, S. .; Blakemore, SJ; Charman, T. Dezvoltarea cognitivă socială în adolescență. Soc. Cogn. A afecta. Neurosci. 2006, 1, 165-174. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  3. Eccles, JS; Wigfield, A.; Byrnes, J. Dezvoltarea cognitivă în adolescență. În manualul de psihologie: psihologia dezvoltării; Lerner, RM, Easterbrooks, MA, Mistry, J., Eds .; Wiley: Hoboken, NJ, SUA, 2003; Volumul 6, pp. 325 – 350. [Google Academic]
  4. Subrahmanyam, K .; Greenfield, P.; Kraut, R .; Brut, E. Impactul utilizării calculatorului asupra dezvoltării copiilor și adolescenților. J. Appl. Dev. Psychol. 2001, 22, 7-30. [Google Academic] [CrossRef]
  5. Ellison, NB; Steinfield, C.; Lampe, C. Beneficiile „prietenilor” Facebook: capital social și utilizarea de către studenți a colegiilor de site-uri de rețea socială online. J. Calcul. Med. Commun. 2007, 12, 1143-1168. [Google Academic] [CrossRef]
  6. Steinfield, C.; Ellison, NB; Lampe, C. Capital social, respect de sine și utilizarea site-urilor de rețele sociale online: o analiză longitudinală. J. Appl. Dev. Psychol. 2008, 29, 434-445. [Google Academic] [CrossRef]
  7. Tapscott, D. Creșterea digitală: creșterea generației nete; Educația McGraw-Hill: New York, NY, SUA, 2008; p. 384. [Google Academic]
  8. Kraut, R .; Patterson, M.; Lundmark, V.; Kiesler, S. .; Mukopadhyay, T .; Scherlis, W. Paradoxul pe internet. O tehnologie socială care reduce implicarea socială și bunăstarea psihologică? A.m. Psychol. 1998, 53, 1017-1031. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  9. Kraut, R .; Kiesler, S. .; Boneva, B.; Cummings, J.; Helgeson, V.; Crawford, A. Paradoxul Internet revizuit. J. Soc. Probleme 2002, 58, 49-74. [Google Academic] [CrossRef]
  10. Nie, NH; Hillygus, DS; Erbring, L. Utilizarea internetului, relațiile interpersonale și sociabilitatea: Un studiu de jurnal al timpului. În Internet în viața de zi cu zi; Wellman, B., Haythornthwaite, C., Eds .; Blackwell Publishers Ltd .: Oxford, Marea Britanie, 2002; pp. 213 – 243. [Google Academic]
  11. Nalwa, K.; Anand, dependența de Internet AP la studenți: o cauză de îngrijorare. Cyberpsychol. Behav. 2003, 6, 653-656. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  12. Akhter, N. Relația dintre dependența de internet și performanța academică în rândul studenților universitari. Edu. Res. Rev. 2013, 8, 1793. [Google Academic]
  13. Gür, K.; Yurt, S. .; Bulduk, S. .; Atagöz, S. Dependența de internet și probleme de comportament fizic și psihosocial în rândul elevilor din gimnaziul rural. Nurs. Sci Sănătate. 2015, 17, 331-338. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  14. Peltzer, K.; Pengpid, S.; Apidechkul, T. Utilizarea intensă a internetului și asociațiile sale cu riscuri pentru sănătate și comportamente care promovează sănătatea în rândul studenților universitari thailandezi. Int. J. Adolescenta. Med. Sănătate 2014, 26, 187-194. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  15. Punamaki, RL; Wallenius, M.; Nygard, CH; Saarni, L.; Rimpela, A. Utilizarea tehnologiei informației și comunicațiilor (TIC) și a sănătății percepute în adolescență: Rolul obiceiurilor de dormit și oboseala în timpul trezirii. J. Adolescenta. 2007, 30, 569-585. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  16. Straker, L.; Pollock, C.; Maslen, B. Principii pentru utilizarea înțeleptă a computerelor de către copii. ergonomia 2009, 52, 1386-1401. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  17. Shaw, M .; Adulți pe internet negru, DW: definirea, evaluarea, epidemiologia și managementul clinic. Medicamentele CNS 2008, 22, 353-365. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  18. Young, K. Dependența de internet: Apariția unei noi tulburări clinice. CyberPsychol. Behav. 1998, 1, 237-244. [Google Academic] [CrossRef]
  19. Asociatia Americana de Psihiatrie (APA). Manual de diagnostic și statistic al tulburărilor mintale. Disponibil online: http://www.dsm5.org (accesat pe 2 februarie 2016).
  20. Petry, NM; O'Brien, tulburare de jocuri de internet CP și DSM-5. Dependenta de 2013, 108, 1186-1187. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  21. Sussman, S. .; Lisha, N .; Griffiths, M. Prevalența dependențelor: o problemă a majorității sau a minorității? Eval. Sănătate prof. 2011, 34, 3-56. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  22. Lee, HW; Choi, JS; Shin, YC; Lee, JY; Jung, HY; Kwon, JS Impulsivitatea în dependența de internet: o comparație cu jocurile de noroc patologice. Cyberpsychol. Behav. Soc. Netw. 2012, 15, 373-377. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  23. 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 condiție psihopatologică distinctă de jocurile de noroc patologice? Addict. Behav. 2014, 39, 1052-1056. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  24. Sajeev Kumar, P.; Prasad, N .; Raj, Z .; Abraham, A. Dependența de internet și tulburările de consum de substanțe la studenții adolescenți - un studiu în secțiune transversală. J. Int. Med. Adâncitură. 2015, 2, 172-179. [Google Academic]
  25. Brezing, C.; Derevensky, JL; Potenza, MN Comportamente care nu sunt dependente de substanțe la tineret: jocurile de noroc patologice și utilizarea problematică a internetului. Adole pentru copii. Psychiatr. Clin. N. Am. 2010, 19, 625-641. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  26. Goldstein, RZ; Volkow, ND Disfuncția cortexului prefrontal în dependență: Constatări neuroimagistice și implicații clinice. Nat. Rev. Neurosci. 2011, 12, 652-669. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  27. Montag, C.; Kirsch, P.; Sauer, C.; Markett, S. .; Reuter, M. Rolul genei chrna4 în dependența de internet: Un studiu de caz-control. J. Addict. Med. 2012, 6, 191-195. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  28. Kormas, G.; Critselis, E.; Janikian, M.; Kafetzis, D.; Tsitsika, A. Factorii de risc și caracteristicile psihosociale ale utilizării potențiale și problematice a internetului în rândul adolescenților: Un studiu transversal. Sănătate publică BMC 2011, 11, 595. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  29. Zhou, Y .; Lin, F.-C .; Du, Y.-S.; Zhao, Z.-M.; Xu, J.-R .; Lei, H. Anomalii ale materiei gri în dependența de internet: Un studiu de morfometrie bazat pe voxel. Euro. J. Radiol. 2011, 79, 92-95. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  30. Griffiths, M. Un model de „componente” al dependenței într-un cadru biopsihosocial. J. Subst. Utilizare 2005, 10, 191-197. [Google Academic] [CrossRef]
  31. Cheng, C.; Li, AY prevalența dependenței de internet și calitatea vieții (reale): o meta-analiză a națiunilor 31 din cele șapte regiuni ale lumii. Cyberpsychol. Behav. Soc. Netw. 2014, 17, 755-760. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  32. Blinka, L.; Škařupová, K .; Ševčíková, A.; Wölfling, K.; Müller, KW; Dreier, M. Utilizarea excesivă a internetului la adolescenții europeni: Ce determină diferențele de severitate? Int. J. Sănătate publică 2015, 60, 249-256. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  33. Tsitsika, A.; Janikian, M.; Schoenmakers, TM; Tzavela, EC; Ólafsson, K.; Wójcik, S. .; Florian Macarie, G.; Tzavara, C.; Richardson, C. Comportament de dependență de internet în adolescență: studiu transversal în șapte țări europene. Cyberpsychol. Behav. Soc. Netw. 2014, 17, 528-535. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  34. Durkee, T .; Kaess, M .; Carli, V .; Parzer, P .; Wasserman, C .; Floderus, B .; Apter, A .; Balazs, J .; Barzilay, S .; Bobes, J .; și colab. Prevalența utilizării internetului patologic în rândul adolescenților din Europa: factori demografici și sociali. Dependenta de 2012, 107, 2210-2222. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  35. 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]
  36. Carli, V.; Durkee, T.; Wasserman, D .; Hadlaczky, G.; Despalins, R .; Kramarz, E.; Wasserman, C.; Sarchiapone, M.; Hoven, CW; Brunner, R.; și colab. Asocierea între utilizarea patologică a internetului și psihopatologia comorbidă: o revizuire sistematică. Psihopatologie 2013, 46, 1-13. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  37. Ho, RC; Zhang, MW; Tsang, TY; Toh, AH; Pan, F.; Lu, Y .; Cheng, C.; Yip, PS; Lam, LT; Lai, C.-M.; și colab. Asocierea dintre dependența de internet și co-morbiditatea psihiatrică: o meta-analiză. BMC Psihiatrie 2014, 14, 1-10. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  38. Kaess, M.; Durkee, T.; Brunner, R.; Carli, V.; Parzer, P.; Wasserman, C.; Sarchiapone, M.; Hoven, C.; Apter, A.; Balazs, J.; și colab. Utilizarea internetului patologic în rândul adolescenților europeni: psihopatologie și comportamente autodistructive. Euro. Copil Adolescență. Psihiatrie 2014, 23, 1093-1102. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  39. Pontes, HM; Kuss, DJ; Griffiths, MD Psihologia clinică a dependenței de internet: O revizuire a conceptualizării sale, prevalenței, proceselor neuronale și implicațiilor pentru tratament. Neurosci. Neuroeconomics 2015, 4, 11-23. [Google Academic]
  40. Kipping, RR; Campbell, RM; MacArthur, GJ; Gunnell, DJ; Hickman, M. Comportament cu risc multiplu în adolescență. J. Sănătate publică 2012, 34, i1-i2. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  41. Dodd, LJ; Al-Nakeeb, Y .; Nevill, A.; Forshaw, MJ Factorii de risc ai stilului de viață al studenților: o abordare analitică a grupului. Anterior. Med. 2010, 51, 73-77. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  42. Berk, M.; Sarris, J.; Coulson, C.; Jacka, F. Managementul stilului de viață al depresiei unipolare. Acta Psihiatru. Scand. 2013, 127, 38-54. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  43. Prochaska, JJ; Spring, B.; Nigg, CR Cercetări multiple privind schimbarea comportamentului de sănătate: o introducere și o imagine de ansamblu. Anterior. Med. 2008, 46, 181-188. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  44. Carli, V.; Hoven, CW; Wasserman, C.; Chiesa, F.; Guffanti, G.; Sarchiapone, M.; Apter, A.; Balazs, J.; Brunner, R.; Corcoran, P. Un grup de adolescenți recent identificat cu risc „invizibil” pentru psihopatologie și comportament suicid: Constatări ale studiului SEYLE. Psihiatrie Mondială 2014, 13, 78-86. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  45. Kann, L.; Kinchen, S. .; Shanklin, SL; Flint, KH; Kawkins, J.; Harris, WA; Lowry, R.; Olsen, E.; McManus, T.; Chyen, D. Supravegherea comportamentului riscului pentru tineri - Statele Unite, 2013. MMWR Surveill. Summ. 2014, 63, 1-168. [Google Academic]
  46. Wasserman, D .; Carli, V.; Wasserman, C.; Apter, A.; Balazs, J.; Bobes, J.; Bracale, R .; Brunner, R.; Bursztein-Lipsicas, C.; Corcoran, P.; și colab. Salvarea și abilitarea vieții tinere în Europa (SEYLE): un studiu controlat randomizat. Sănătate publică BMC 2010, 10, 192. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  47. Carli, V.; Wasserman, C.; Wasserman, D .; Sarchiapone, M.; Apter, A.; Balazs, J.; Bobes, J.; Brunner, R.; Corcoran, P.; Cosman, D. Salvarea și abilitarea vieții tinere în Europa (SEYLE), proces randomizat controlat (RCT): probleme metodologice și caracteristici ale participantului. Sănătate publică BMC 2013, 13, 479. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  48. Young, KS Prins în rețea: Cum să recunoaștem semnele dependenței de Internet - și o strategie câștigătoare pentru recuperare; J. Wiley: New York, NY, SUA, 1998; p. 248. [Google Academic]
  49. Dowling, NA; Quirk, KL Screening pentru dependența de internet: Criteriile de diagnostic propuse diferențiază normal de utilizarea dependentă de internet? Cyberpsychol. Behav. 2009, 12, 21-27. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  50. Li, W.; O'Brien, JE; Snyder, SM; Howard, MO Criterii de diagnostic pentru utilizarea problematică a internetului în rândul studenților din Universitatea SUA: o evaluare mixtă a metodelor. Plus unu 2016, 11, e0145981. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  51. Pontes, HM; Király, O.; Demetrovics, Z .; Griffiths, MD Conceptualizarea și măsurarea tulburării de jocuri de internet dsm-5: Dezvoltarea testului IGD-20. Plus unu 2014, 9, e110137. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  52. Organizația Mondială a Sănătății (OMS). Studiul global asupra sănătății studenților (GSHS). Disponibil online: http://www.who.int/chp/gshs/en/ (accesat pe 12 decembrie 2015).
  53. Choi, K.; Fiul, H.; Park, M.; Han, J.; Kim, K.; Lee, B.; Gwak, H. exces de internet și somnolență excesivă în timpul zilei la adolescenți. Clinica de psihiatrie. Neurosci. 2009, 63, 455-462. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  54. Evren, C.; Dalbudak, E.; Evren, B.; Demirci, AC Risc ridicat de dependență de internet și relația sa cu consumul de substanțe pe viață, probleme psihologice și de comportament în rândul adolescenților de gradul 10. Psihiatrie Danub. 2014, 26, 330-339. [Google Academic]
  55. Uniunea internațională de telecomunicații (UIT) Fapte și cifre TIC. Disponibil online: http://www.itu.int/en (accesat pe 8 august 2015).
  56. De La Haye, K .; D'Amico, EJ; Miles, JN; Ewing, B.; Tucker, JS Covarianță printre comportamente multiple de risc pentru sănătate la adolescenți. Plus unu 2014, 9, e98141. [Google Academic]
  57. Cao, F.; Su, L.; Liu, T.; Gao, X. Relația dintre impulsivitate și dependența de internet într-un eșantion de adolescenți chinezi. Euro. Psihiatrie: J. Assoc. Euro. Psychiatr. 2007, 22, 466-471. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  58. Slater, MD Alienare, agresiune și căutarea senzațiilor ca predictori ai utilizării de către adolescenți de conținut de film violent, computer și site-ul web. J. Comun. 2003, 53, 105-121. [Google Academic] [CrossRef]
  59. Kim, HK; Davis, KE Spre o teorie cuprinzătoare a utilizării problematice a internetului: evaluarea rolului respectului de sine, al anxietății, al fluxului și al importanței de auto-evaluare a activităților pe internet. Comput. Zumzet. Behav. 2009, 25, 490-500. [Google Academic] [CrossRef]
  60. Charlton, JP; Danforth, ID Distingerea dependenței și angajamentul ridicat în contextul jocului online de jocuri. Comput. Zumzet. Behav. 2007, 23, 1531-1548. [Google Academic] [CrossRef]
  61. 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]
  62. Meena, PS; Mittal, PK; Solanki, RK Utilizarea problematică a rețelelor de socializare în rândul adolescenților din școala urbană. Ind. Psihiatrie J. 2012, 21, 94. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  63. Li, W.; O'Brien, JE; Snyder, SM; Howard, MO Caracteristicile dependenței de internet / utilizarea patologică a internetului la studenții universității din SUA: o investigație cu metode calitative Plus unu 2015, 10, e0117372. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  64. Lam, L. Dependența de jocuri de internet, utilizarea problematică a internetului și problemele de somn: o revizuire sistematică. Curr. Rep. De psihiatrie 2014, 16, 1-9. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  65. Cain, N .; Gradisar, M. Utilizarea și somnul electronic al copiilor și adolescenților în vârstă școlară: o recenzie. Somn Med. 2010, 11, 735-742. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  66. Hochadel, J .; Frolich, J.; Wiater, A.; Lehmkuhl, G.; Fricke-Oerkermann, L. Prevalența problemelor de somn și relația dintre problemele de somn și comportamentul de refuz școlar la copiii de vârstă școlară, în evaluările copiilor și ale părinților. Psihopatologie 2014, 47, 119-126. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  67. Lin, SSJ; Tsai, CC Căutarea de senzații și dependența de internet a adolescenților liceeni din Taiwan. Comput. Zumzet. Behav. 2002, 18, 411-426. [Google Academic] [CrossRef]
  68. Hsi-Peng, L.; Shu-ming, W. Rolul dependenței de internet în loialitatea jocurilor online: Un studiu exploratoriu. Internet Res. 2008, 18, 499-519. [Google Academic]
  69. Jessor, R .; Jessor, SL Comportamentul problemei și dezvoltarea psihosocială: un studiu longitudinal al tinereții; Presă academică: Cambridge, MA, SUA, 1977; p. 281. [Google Academic]
  70. Jessor, R. Teoria comportamentului problemei, dezvoltarea psihosocială și consumul de probleme la adolescenți. Br. J. Addict. 1987, 82, 331-342. [Google Academic] [CrossRef] [PubMed]
  71. Williams, JH; Ayers, CD; Abbott, RD; Hawkins, JD; Catalano, RF Echivalența structurală a implicării în comportamentul problemelor de către adolescenți din grupurile rasiale care utilizează analiza factorului de confirmare a grupului multiplu. Soc. Rez. De lucru 1996, 20, 168-177. [Google Academic]
  72. Ha, Y.-M.; Hwang, WJ Diferențele de gen în dependența de internet asociate cu indicatorii de sănătate psihologică în rândul adolescenților folosind un sondaj național bazat pe web. Int. J. Ment. Dependent de sănătate. 2014, 12, 660-669. [Google Academic] [CrossRef]
  73. Kuss, DJ; Mai scurt, GW; van Rooij, AJ; Griffiths, MD; Schoenmakers, TM Evaluarea dependenței de internet folosind modelul componentelor dependenței de dependență de internet - Un studiu preliminar. Int. J. Ment. Dependent de sănătate. 2014, 12, 351-366. [Google Academic] [CrossRef]