Prevalența și factorii de intenție auto-corectivă în rândul studenților de la liceul din Hong Kong, care sunt auto-evaluați cazurile de dependență de Internet (2017)

Lau, JT, Wu, A., Cheng, KM, Tse, VW, Lau, M. și Yang, X. (2017).

Sănătatea mintală a copiilor și adolescenților.

  • DOI: 10.1111/camh.12219  

Abstract

Context

Dependența de internet a adolescenților (IA) este predominantă. Niciun studiu, totuși, nu a aplicat modelul de credință în sănătate (HBM) pentru a investiga problemele legate de IA și nici factorii asociați cu intenția de a corecta problema percepută a IA (intenția de auto-corecție). Astfel de informații facilitează proiectarea intervențiilor aferente, care sunt garantate.

Metode

Acest studiu transversal a studiat elevii chinezi de liceu din Hong Kong 9,618; 4,111 (42.7%) a autoevaluat că au avut AI (cazuri de autoevaluare); 1,145 din aceste cazuri de autoevaluare (27.9%) au fost, de asemenea, clasificate ca cazuri de IA (cazuri concordante IA), deoarece scorul Chen Internet Addiction Scale a depășit valoarea 63.

REZULTATE

Prevalența intenției de auto-corecție în rândul acestor două subeșantioane a fost de numai 28.2% și, respectiv, 34.1%. În subeșantionul IA autoevaluat, constructele HBM includ susceptibilitatea percepută la IA [raportul de cote ajustat (ORa) = 1.24, 95% CI = 1.16, 1.34], severitatea percepută a IA (ORa = 2.28, 95% CI, = 2.09. 2.48), beneficiile percepute pentru reducerea utilizării Internetului (ORa = 1.21, 95% CI = 1.18, 1.24), autoeficacitatea pentru reducerea utilizării Internetului (ORa = 1.07, 95% CI = 1.03, 1.11) și indiciile de acțiune pentru reducerea Utilizarea Internetului (ORa = 1.15, 95% CI = 1.11, 1.20) a fost pozitivă, în timp ce barierele percepute pentru reducerea utilizării Internetului (ORa = 0.95, 95% CI = 0.94, 0.97) au fost negative, asociate cu intenția de auto-corecție. Factori similari au fost identificați în subeșantionul IA concordant.

Concluzii

O mare parte dintre studenți au perceput că au avut AI, dar doar aproximativ o treime au intenționat să remedieze problema. Intervențiile viitoare pot lua în considerare modificarea construcțiilor HBM ale studenților și se concentrează asupra segmentului de IA concordant cu intenția de autocorecție, deoarece acestea arată disponibilitatea de a face schimbări.