Utilizarea problematică a Internetului și a funcției imunitare (2015)

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

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

Abstract

Utilizarea problematică a internetului a fost asociată cu o varietate de comorbidități psihologice, dar relația cu boala fizică nu a primit același grad de investigație. Studiul actual a studiat participanții la 505 online și a întrebat despre nivelurile lor de utilizare a internetului problematic (depresie la Internet), depresie și anxietate (anxietate și depresie), izolare socială (chestionar de singurătate UCLA), probleme de somn (Pittsburgh Sleep Quality Index) , și de sănătatea lor actuală - chestionarul general pentru sănătate (GHQ-28) și chestionarul privind funcția imunității. Rezultatele au demonstrat că în jurul valorii de 30% din eșantion au apărut niveluri ușoare sau mai rele de dependență de internet, măsurate de IAT. Deși au existat diferențe în ceea ce privește scopurile pentru care bărbații și femeile foloseau internetul, nu au existat diferențe în ceea ce privește nivelul de utilizare problematic între sexe. Problemele legate de internet au fost puternic legate de toate celelalte variabile psihologice, cum ar fi depresia, anxietatea, izolarea socială și problemele de somn. Dependența de Internet a fost, de asemenea, asociată cu funcția imună redusă de sine, dar nu cu măsura generală a sănătății (GHQ-28). Această relație între utilizarea problematică a internetului și funcția imună redusă sa dovedit a fi independentă de impactul comorbidităților. Se sugerează că relația negativă dintre nivelul utilizării problematice a internetului și funcția imună poate fi mediată de nivelurile de stres produse de o astfel de utilizare pe Internet și de activitatea nervoasă simpatică ulterioară, care se referă la supresoarele imune, cum ar fi cortizolul.

Referirea: Reed P, Vile R, Osborne LA, Romano M, Truzoli R (2015) Utilizare problematică a Internetului și funcția imună. PLoS ONE 10 (8): e0134538. doi: 10.1371 / journal.pone.0134538

Editor: Antonio Verdejo-García, Universitatea din Granada, Spania

Primit: Decembrie 3, 2014; Admis: Iulie 10, 2015; Publicat în: August 5, 2015

Drepturi de autor: © 2015 Reed și colab. Acesta este un articol cu ​​acces deschis, distribuit în condițiile termenului Creative Commons Attribution License, care permite utilizarea, distribuirea și reproducerea nerestricționată în orice mediu, cu condiția ca autorul și sursa originale să fie creditate

Disponibilitatea datelor: Datorită cerințelor etice care se aplică eliberării datelor colectate electronic de către Comitetul pentru etică al Psihologiei, nu putem pune setul de date la dispoziție online, dar suntem foarte bucuroși să furnizăm aceste date oricărui utilizator care dorește să îl vadă, contactând profesorul Phil Reed la [e-mail protejat].

Finanțarea: Autorii nu au sprijin sau finanțare pentru a raporta.

Concurente: Autorii au declarat că nu există interese concurente.

Introducere

Utilizarea excesivă sau maladaptivă a internetului (sau utilizarea problematică a internetului) a fost sugerată de unii ca fiind o problemă pentru anumite grupuri de indivizi [1,2] și a fost sugerată necesitatea unui studiu suplimentar privind dacă o tulburare de dependență de Internet (IAD) este un concept util [1,3]. Persoanele care raportează probleme legate de utilizarea internetului notează un număr de simptome asociate, cum ar fi: întreruperea majoră a muncii lor și a relațiilor sociale [4,5,6] și afectează negativ atunci când sunt separate de internet [7]. Estimările prevalenței utilizării problematice a internetului în populația generală variază între 2% și 8% și variază până la 20% în probele mai tinere [3, 8-10], deși aceste cifre sunt dificil de interpretat tocmai datorită diferitelor definiții ale "utilizării problematice a internetului" sau al "dependenței de internet" care sunt utilizate.

Acei oameni care raportează utilizarea problematică a internetului raportează, de asemenea, o gamă largă de probleme psihologice și sociale asociate [10-12]. Comorbiditățile psihologice observate la acei indivizi care raportează utilizarea problematică a internetului au fost găsiți că includ: anxietate [7,13,14], tulburare de hiperactivitate cu deficit de atenție [15], tulburări ale spectrului autismului [7,16], depresie [13-15, 17], disreglementarea impulsului și ostilitatea [18-20] și schizofrenia [7,21]. Tulburare de anxietate sociala [18] și singurătatea [22], sunt, de asemenea, foarte frecvent asociate cu IAD. În plus, nivelurile ridicate de stres de viață [23] și izolarea socială [22, 24-26] și o calitate mai scăzută a vieții [24,27], sunt menționate de cei care raportează utilizarea problematică a internetului

Nivelurile ridicate și tipurile de utilizare a internetului au fost, de asemenea, asociate cu modificări neurologice [28,29]. O cantitate tot mai mare de cercetări sugerează că utilizarea problematică a internetului, în comun cu alte dependențe comportamentale, este asociată cu anomalii ale sistemului dopaminergic [30,31] și cu activitate nervoasă simpatică crescută [32,33], care s-au dovedit a fi legate între ele [34].

Spre deosebire de literatura în creștere privind corelatele psihologice și neurologice ale IAD, au fost puține studii privind impactul utilizării problematice a internetului asupra sănătății fizice. Sa stabilit o relație între somnul deranjat și utilizarea intensă a internetului [35,36], deoarece există o relație între utilizarea problematică a internetului și o dietă săracă [37] rezultând în probleme de greutate, cum ar fi obezitatea [38]. Unele cercetări au găsit asocieri între utilizarea problematică a internetului și calitatea vieții legate de sănătate auto-raportată, un concept referitor la boală, deși trebuie remarcat faptul că există foarte puține astfel de demonstrații și există discrepanțe în această literatură [39,40]. De exemplu, calitatea vieții legate de sănătate, măsurată de SF-36, sa dovedit a fi corelată cu utilizarea problematică a internetului, deși calitatea vieții nu se corelează cu timpul petrecut pe internet [40]. În contrast, atunci când calitatea vieții legate de sănătate a fost măsurată prin chestionarul general de sănătate (GHQ), sa constatat o mică legătură cu IAD [9,39]. Motivele diferitelor modele de constatări care utilizează aceste două măsuri de calitate a vieții legate de sănătate nu sunt clare - deși acestea pot reflecta atât diferențele în operaționalizarea noțiunii de utilizare problematică a internetului în cadrul studiilor, cât și concentrarea SF-36 asupra atât în ​​ceea ce privește calitatea vieții fizice și psihologice legate de sănătate, comparativ cu concentrarea psihologică a GHQ. Astfel, literatura de specialitate cu privire la calitatea vieții legate de sănătate este dificil de interpretat în prezent.

Discuția de mai sus presupune că sunt necesare cercetări suplimentare în acest domeniu potențial important, având în vedere utilizarea în creștere a internetului [3] și lipsa unor dovezi clare cu privire la impactul acesteia asupra funcționării sănătății în sine spre deosebire de calitatea vieții legate de sănătate, precum și problemele asociate care pot determina creșterea nivelului de boli fizice asociate sistemelor de sănătate. Desigur, având în vedere co-morbiditățile expuse de cei care raportează utilizarea problematică a internetului, orice relație dintre utilizarea problematică a internetului și boala fizică poate fi rezultatul oricărui număr de probleme. Neglijarea sinelui de către cei care raportează utilizarea problematică a internetului în ceea ce privește o dietă săracă și modele slabe de somn poate fi implicată în creșterea numărului de boli fizice [37,40]. Cu siguranta, somnul slab a fost dovedit a prezice unele aspecte ale functiei imunitare [41-43]. În plus, problemele psihologice co-morbide pot juca un rol. Sa constatat că problemele de sănătate mintală se corelează cu numărul de răcori raportate în cursul unui an [44]. Mai exact, atât depresia [45-47] și probleme de stres și anxietate [48], în special anxietatea socială și singurătatea [49-51], prezice disfuncții imune. În cele din urmă, activarea sistemului simpatic, observată la cei cu utilizare problematică a internetului, se corelează cu creșterea nivelelor de adrenalină și cortizol și duce la scăderea funcției imunitare, în special la cei cu un nivel ridicat de stres raportat [52]. Orice investigație privind relația dintre utilizarea problematică a internetului și boala fizică va necesita o evaluare a contribuției relative a acestor aspecte legate de funcționare.

Evident, sănătatea fizică este un concept foarte larg, însă revizuirea de mai sus sugerează că utilizarea problematică a internetului ar putea avea un impact special asupra funcției imunitare, care nu a primit niciun studiu direct [53]. Dacă se întâmplă acest lucru, atunci boli, cum ar fi frigul comun [54], gripa [55], răni [56], pneumonie [57], sepsis [58] și infecții ale pielii [59], poate fi cheia pe care să ne concentrăm asupra evaluării impactului utilizării problematice a internetului asupra simptomelor fizice. După cum sa menționat mai sus, explorările anterioare ale relației dintre utilizarea problematică a internetului și boala fizică au avut tendința de a se concentra asupra rapoartelor privind calitatea vieții legate de sănătate obținute prin instrumente cum ar fi SF-36 și GHQ. Deși aceste măsuri sunt fiabile, ele nu se concentrează neapărat pe niciun set specific de boli și nu sunt legate de bolile pe care persoanele cu sisteme imunitare suprimate ar putea fi expuse. Pentru a determina gradul de compromitere a funcției imunitare, lucrările anterioare au examinat rapoartele de sine ale simptomelor legate în mod obișnuit de funcția imună slabă [31,44]. Raportul de sine este considerat o metodă puternică în acest context, deoarece astfel de simptome sunt ușor de auto-discriminare, adesea nu sunt raportate de către profesioniștii din domeniul sănătății și, prin urmare, nu apar pe dosarele medicale și sunt adesea experimentați fără nici o cauză virală verificabilă obiectiv [54].

Având în vedere aceste considerente, studiul actual a explorat relația dintre utilizarea problematică a internetului și doi indicatori primari ai sănătății (funcția imună și starea de sănătate auto-raportată), precum și o serie de variabile legate de sănătate (depresie, anxietate, singurătate și somn probleme). Un interes deosebit a fost relația dintre utilizarea problematică a internetului și sănătatea fizică imună, care nu a fost evaluată anterior în mod specific. În acest sens, obiectivul inițial al studiului a fost de a investiga dacă nivelele mai ridicate ale utilizării internetului problematic ar fi asociate cu un raport mai mare al bolilor legate de imunitate (peste impactul potențial al problemelor legate de internet asupra celorlalte variabile legate de sănătate măsurate ). În plus, au existat o serie de obiective secundare care nu au fost examinate anterior în cadrul studiului, inclusiv explorarea naturii relației dintre utilizarea problematică a internetului și starea de sănătate auto-raportată. Acest lucru a fost examinat pentru a determina dacă această variabilă afișează aceeași relație cu utilizarea problematică a internetului ca rapoarte ale simptomelor imune. O serie de alte probleme potențial asociate celor care prezintă o utilizare problematică a internetului, care au fost de asemenea descoperite pentru a prezice funcțiile imune slabe, cum ar fi anxietatea, depresia, singuratatea și problemele de somn, au fost măsurate în încercarea de a determina relația dintre utilizarea problematică a internetului și simptomele de sănătate fizică independente de aceste probleme co-morbide. Acest lucru ar trebui să permită un prim pas în stabilirea naturii oricărei relații între utilizarea problematică a internetului și funcția imună redusă, în cazul în care se constată existența unei asociații.

Metodă

Etică

Aprobarea etică a acestei cercetări a fost obținută de la Comitetul de etică al Psihologiei, Universitatea Swansea. Participanții au oferit consimțământul în cunoștință de cauză pentru a participa la acest studiu prin semnarea unui formular de consimțământ în urma citirii fișei de informații furnizate pentru acestea, iar Comitetul de etică a aprobat această procedură de aprobare.

Participanții

Cinci sute cinci participanți (femele 265 și bărbați 240) au fost recrutați prin link-uri postate pe site-urile internet (site-uri de socializare, site-uri de blogging și microblogging și site-uri de jocuri). O strategie de recrutare online a fost adoptată în conformitate cu explorările anterioare privind impactul utilizării problematice a internetului [60,61].

Toți participanții au fost voluntari și niciunul nu a primit nicio formă de compensare pentru participarea lor. Participanții au avut o vârstă medie de 29.73 (+ 13.65, interval 18-101) ani: <20 ani = 7.5%; 21-29 ani = 61.8%; 30-39 ani = 15.5%; 40-49 ani = 4.6%; 50-59 de ani = 4.2%; Peste 60 de ani = 5.9%. Etnia auto-raportată a participanților a fost: 202 (40%) albi; 50 (10%) grupuri etnice mixte / multiple; 141 (28%) asiatice; 106 (21%) negru / african / caraibian; și 6 (1%) alte grupuri etnice. Starea civilă a eșantionului a fost: 305 (60%) necăsătorit, 65 (13%) căsătorit sau în parteneriat civil; 105 (21%) în alte forme de relație; și 30 (6%) divorțate sau văduve.

Utilizarea tipică a Internetului de către participant

Participanților li sa cerut să estimeze utilizarea medie a internetului, solicitându-le să estimeze numărul de ore pe săptămână pe care le-au cheltuit pe internet în ultimele luni; această măsură este luată în mod obișnuit în studiile privind utilizarea problematică a internetului [40,61]. Deși sa sugerat că utilizarea "neprofesională" se corelează cu mai multe probleme asociate cu utilizarea intensă a internetului [40], sa considerat că distincția profesională / neprofesională nu se poate aplica tuturor respondenților și că aceste utilizări ar putea fi, de asemenea, dificil de discriminat pentru unii respondenți. Mai mult decât atât, utilizarea totală a internetului, în sine, sa dovedit, de asemenea, asociată cu problemele legate de internet [40].

Numărul mediu de ore de utilizare pe săptămână pe internet a fost 39.57 (+ 28.06, interval = 1 până la 135): 28.3% a raportat cheltuielile între 1 și 20 ore pe săptămână online; 29.5% a raportat cheltuieli 21 la 40 ore pe săptămână online; 22.4% a raportat cheltuielile 41 la 60 ore pe săptămână online, iar 19.8% a raportat cheltuieli de peste 61 ore pe săptămână pe internet. Numărul mediu de ore pe săptămână petrecut online de către femei a fost 34.77 (± 26.84, interval = 1-135), iar pentru bărbați acesta era 44.88 (± 28.46, interval = 6-130). Un test independent al grupului t a arătat că această diferență a fost statistic semnificativă, cu un efect moderat, t(503) = 4.11, p <0.001, d = 0.366. A existat o relație liniară semnificativă, dar slabă, pozitivă între vârstă și timpul petrecut online, F(1,503) = 6.74, p <0.05, R2 = 0.013, dar o relație mai strânsă inversat-U quadratic între aceste variabile, F(1,502) = 11.10, p <0.001, R2 = 0.042). Cu toate acestea, atunci când eșantionul a fost împărțit în cele care au fost singure (N = 331) și cele care au o relație (N = 174), nu a existat o diferență statistic semnificativă în timpul petrecut online t (503) = 1.48, p > .10, d = 0.146. În mod similar, nu au existat diferențe semnificative statistic între timpul petrecut online în diferitele grupuri etnice, F <1.

Participanții au fost, de asemenea, întrebați despre tipurile de utilizări pe care le-au făcut de pe internet și au fost rugați să indice dacă au vizitat sau nu anumite tipuri de site-uri internet în ultimele luni. Răspunsurile la această întrebare sunt afișate în Tabelul 1, care afișează procentajul întregului eșantion care a vizitat site-urile diferitelor forme, împreună cu procentele de sex masculin și feminin, și cei mai tineri (mai puțin de 29 ani) și cei mai în vârstă (30 ani și peste), participanți care vizitează site-uri. În plus, Tabelul 1 afișează coeficienții Phi pentru aceste date (calculate pe numărul efectiv de participanți, mai degrabă decât procentele afișate în Tabelul 1). Coeficienții Phi dau un indice al gradului de asociere între variabile (și sunt semnificativi statistic atunci când statistica chi-pătrată corespunzătoare este semnificativă).

miniatura
Tabel 1. Procentul de site-uri de vizitare cu eșantion de diferite forme, alături de procentaje de sex masculin și feminin, precum și de participanți mai tineri și mai în vârstă, care vizitează site-uri împreună cu coeficienții Phi.

doi: 10.1371 / journal.pone.0134538.t001

Aceste date arată că rețelele sociale (de exemplu, Facebook, Twitter) și site-urile de cumpărături / bancare sunt cele mai frecvent utilizate tipuri de site-uri internet. Jocurile de noroc (inclusiv site-urile de loterie), jocurile și site-urile cu conținut sexual / datând, au fost folosite moderat frecvent, cu număr mic implicat în bloguri tradiționale (exclusiv Twitter) sau camere de chat. Au existat diferențe de gen în utilizarea internetului, femeile folosindu-se de site-urile sociale și de cumpărături mai mult decât bărbații, iar bărbații folosesc jocuri, site-uri sexuale / dating și camere de chat mai mult decât femele. Mai multe persoane în vârstă de ani 30 au folosit site-uri de socializare și site-uri web pentru cercetare, mai des decât cele de peste 30. Cu toate acestea, cei de peste 30 ani vechi au folosit site-uri de cumpărături / bancare, precum și site-uri de știri, bloguri tradiționale și camere de chat, mai des decât cele de sub 30 ani.

materiale

Testarea dependenței de Internet (IAT)

IAT [62] este o scară 20-item care acoperă gradul în care folosirea internetului perturbă viața de zi cu zi (de exemplu, muncă, somn, relații etc.). Fiecare element este marcat pe o scară 1-4, iar scorul general variază de la 20 la 100. Structura factorului IAT este în prezent dezbătută [61,63], dar un scor de întrerupere de 40 sau mai mult pentru scorul total al IAT este considerat ca reprezentând un anumit nivel de utilizare a internetului problematic [7,62,64] S-a constatat că fiabilitatea internă a scalei se situează între .90 [64] și .93 [62].

Scala de anxietate și depresie în spitale (HADS)

HADS [65] este o măsură larg utilizată a anxietății și a depresiei. Inițial conceput pentru a fi utilizat de spitale generale de ambulatoriu medical, a fost utilizat pentru probe non-medicale [66,67]. Acesta conține elemente 14 (7 pentru anxietate și 7 pentru depresie) care se referă la ultima săptămână. Există întrebări 7 fiecare pentru anxietate și depresie, fiecare întrebare este înregistrată de la 0 la 3 în funcție de gravitatea simptomului; scorul maxim este 21 pentru fiecare dintre scale. Respondenții pot fi clasificați în patru categorii: 0-7 normal; 8-10 ușoară; 11-14 moderat; și 15-21 severe. Fiabilitatea și validitatea test-retest sunt ambele puternice [65], iar fiabilitatea internă este .82 pentru scala de anxietate și .77 pentru scala de depresie, pentru o populație non-clinică [67].

Scala UCLA de Singuratate

Scala UCLA de Singuratate [68] constă în declarații 20 destinate să evalueze singurătatea. Participanții răspund la fiecare întrebare utilizând o scală 4 ("Mă simt adesea în felul ăsta", "Am simțit uneori în acest fel", "Mă simt rareori așa" și "Niciodată nu simt acest fel"), iar fiecare element este marcat de la 0 la 3, oferind scorul total de la 0 la 60. Un scor mai mare indică o severitate mai mare a singurătății. Un punct de separare pentru problemele de singurătate este de obicei dat la o deviație standard peste media pentru eșantion. Scala are o fiabilitate ridicată, cu o consistență internă de .92 și o fiabilitate de testare-retestare a .73 [69].

Indicele de calitate a somnului din Pittsburgh (PSQI)

Acest PSQI [70] este alcătuită din întrebări principale 10, unele cu sub-secțiuni, în care participantul trebuie să introducă date despre obiceiurile de somn. Chestionarul oferă un scor între 0 și 21, unde un scor mare reflectă somnul mai rău, iar un scor mai mare decât 5 reflectă un somn săritor [70]. Sa constatat că PSQI are o mare "fiabilitate test-retest" și o bună validitate atunci când este utilizat pentru testarea [70].

Chestionar general pentru sănătate (GHQ-28)

GHQ-28 [71] măsoară o serie de probleme psihiatrice și de sănătate și este împărțită în sub-scale 4: simptomele somatice, anxietatea și insomnia, disfuncția socială și depresia severă. Fiecare subclasă conține elemente 7, toate necesitând un răspuns pe o scară de tip 4 de tip Likert: Deloc, Nu mai mult decât de obicei, Mai degrabă decât de obicei, Mult mai mult decât de obicei, punctând 0 la 3, respectiv. Fiabilitatea internă a cântarelor este peste .90. Pentru studiul de față, a fost analizată doar scara simptomelor somatice, care le-a solicitat participanților să evalueze gradul în care s-au simțit: într-o stare generală de sănătate, care au nevoie de un tonic, a scădea, bolnavi, dureri de cap, etanșeitate sau presiune în cap și vrăji calde sau reci.

Chestionarul pentru funcții imune (IFQ)

IFQconsistenții de articole 15 care evaluează frecvența diferitelor simptome asociate cu o funcție imună deficitară. Pe baza frecvenței acestora în populație generală și a relației directe cu deficiențele imune, următoarele condiții au fost selectate ca bază pentru articolele din chestionar: răceală comună [54], gripa [55], răni [56], pneumonie [57], sepsis [58] și infecții ale pielii [59]. În urma analizei simptomelor majore ale acestor afecțiuni, pe chestionar au fost incluse elemente de simptome 19 ca semne ale funcționării slăbite a sistemului imunitar: dureri în gât, dureri de cap, gripă, nasul curgător, tuse, răni, fierberi, febră ușoară, negi / verruci , pneumonie, bronșită, sinuzită, febră ridicată bruscă, infecție la urechi, diaree, meningită, infecție a ochilor, sepsis și răniri îndelungate de vindecare. Acestea au fost evaluate pe o scară de tip Likert de tip 5 (Niciodată, O dată sau de două ori, Ocazional, regulat, frecvent, cu scoruri de la 0, respectiv la 4). Scorul total variază de la 0 la 79, scorul mare reflectând funcția imunitară mai proastă. IFQ a fost folosit anterior pentru a studia impactul evenimentelor de viață stresante asupra sănătății auto-raportate, cum ar fi evaluarea impactului de a avea un copil cu TSA. În lucrările anterioare [72], scorul IFQ a fost corelat pozitiv (r = .578, p <.001) cu numărul de vizite la un medic generalist, există o corelație pozitivă semnificativă între IFQ și un scor total GHQ (r = .410, p <.01), precum și o corelație semnificativă între IFQ și sub-scara simptomelor somatice ale GHQ (r = .493, p <.01).

Procedură

Toți participanții au răspuns la link-urile postate pe site-urile de internet vizate să ajungă la o mare varietate de persoane, inclusiv site-uri de rețea socială (de exemplu, Facebook, Twitter), pagini de blog / forum (de exemplu, Mashable), site-uri de joc (de exemplu, Eurogamer.com), și site-urile web de dependență de ajutor. Aceste legături au oferit participanților o scurtă introducere a studiului, în care li s-a spus că cercetarea a vizat relația dintre utilizarea internetului și diverse probleme de personalitate și sănătate. Dacă ar fi interesat să participe, li sa cerut să urmeze un link online la chestionar. Acest link a condus participanții la o pagină web care conține informații suplimentare despre studiu: subliniază din nou că scopul studiului era legat de utilizarea internetului și de diverse probleme de personalitate și sănătate și care a prezentat și tipurile de chestionare la care ar fi răspuns. Pagina de informații a oferit, de asemenea, detalii despre dreptul lor de a se retrage din studiu în orice moment și măsurile luate pentru a asigura confidențialitatea acestora. Informațiile au fost urmate de o declarație de consimțământ, instruindu-i pe participanți să facă clic doar pentru a începe chestionarul dacă au fost dispuși să acorde consimțământul și dacă au depășit 18. Participanților li s-a prezentat apoi chestionarele.

Nu s-a acordat un termen limită pentru răspunsurile, iar participanții li s-a oferit opțiunea de a-și salva sondajul și de a reveni la acesta ulterior, dacă este necesar. Odată ce toate chestionarele au fost finalizate, care au luat participanții aproximativ 30 min, participanții au fost direcționați către o pagină de debriefing, care le-a mulțumit pentru contribuția lor, au intrat mai detaliat despre scopurile și scopul studiului și au furnizat date de contact pentru cercetător și un serviciu de consiliere, dacă au considerat că au nevoie de sprijin, în urma problemelor ridicate în cadrul sondajului. Legătura de studiu a rămas deschisă timp de trei luni (în perioada de primăvară) și a fost apoi închisă.

Analiza datelor

Inițial, diferențele de potențial în scorurile de dependență de internet între participanții cu diferite caracteristici (de exemplu, sex, vârstă, etc.) au fost analizate prin teste t. Participanții au fost apoi împărțiți în grupuri cu probleme de internet inferioare și superioare, folosind o scindare la punctul de oprire pentru probleme de internet ușoare sau mai grave pe baza IAT (adică 40) și asocierea între scorurile de utilizare a internetului problematic și sexul, depresia , etc., a fost explorată folosind teste chi-pătrate. Relația dintre scorul funcției imunitare și fiecare dintre variabilele predictoare a fost explorată folosind corelații semiparțiale (pentru a elimina parțial impactul celorlalți predictori) și a fost utilizată și o regresie în trepte pentru a identifica impactul scorurilor de pe internet asupra funcției imune. peste impactul celorlalte variabile predictoare. Aceleași analize au fost efectuate și pentru scorul de sănătate auto-raport (GHQ). În cele din urmă, grupurile au fost împărțite în funcție imunitară înaltă și scăzută, și starea de sănătate înaltă și scăzută auto-raportată (GHQ), iar aceste grupuri au fost comparate în ceea ce privește scorurile de dependență de internet prin analiza covarianței, folosind ceilalți predictori ca covariate. În cazul în care s-au efectuat comparații multiple, s-au adoptat criterii mai severe de respingere pentru testarea semnificației și s-au calculat dimensiunile efectului.

REZULTATE

Scorul mediu pentru probleme de internet (IAT) pentru eșantion a fost 37.25 (± 16.18, interval = 0 – 96). Scorul mediu IAT pentru femei a fost 36.26 (± 15.36, interval = 0 – 69), iar acest scor pentru bărbați a fost 38.35 (± 17.00, interval = 9 – 96). Un test t independent al grupurilor nu a evidențiat nicio diferență semnificativă statistic între aceste scoruri, t <1, d = 0.006. Corelațiile Pearson au scos la iveală o relație semnificativă statistic, și de dimensiuni moderate, între timpul petrecut online și scorul IAT, r(503) = .485, p <.001, R2 = .235, dar nu a existat nicio relație semnificativă între vârsta participanților și scorul IAT, r(503) = –.025, p > .50, R2 = .0006.

Proporțiile eșantionului care se încadrează deasupra punctului de întrerupere pentru utilizarea de internet moderată sau mai slabă (de exemplu, un scor IAT de 40 sau mai mare [62]) sunt afișate în Fig 1 pentru întregul eșantion, împreună cu aceste date pentru femei și bărbați, separat. Din eșantion, participanții 192 (femei 103, bărbați 89) au căzut peste limita pentru probleme de internet. Nu a existat nicio diferență semnificativă statistic între probabilitatea unui scor problematic de utilizare a internetului între sexe, chi pătrat = .17, p > .60, Phi = .018. Corelațiile biserice punctuale nu au evidențiat nicio relație între vârstă și scăderea deasupra punctului de întrerupere, rpb(503) = -.002, p > .30, Rpb2 = .102, deși a existat o relație semnificativă statistic, și de dimensiuni moderate, între orele petrecute online și care se încadrează deasupra punctului limită pentru probleme de dependență de internet, r(503) = .320, p <.001, Rpb2 = .102.

miniatura
Fig 1. Procentaj de participanți deasupra și sub punctul de întrerupere pentru utilizarea moderată sau mai slabă a problemei de internet (adică un scor IAT de 40 sau mai mare), împreună cu aceste date pentru femei și bărbați, separat.

doi: 10.1371 / journal.pone.0134538.g001

Panoul superior al Tabelul 2 prezintă mijloacele de eșantion și abaterile standard pentru probleme de internet (IAT), ore petrecute online, depresie (HADS), anxietate (HADS), singurătate (UCLA) și probleme de somn (PSQI). Aceste mijloace sunt în linie largă cu cele văzute în investigațiile anterioare pentru astfel de eșantioane [7]. De asemenea, arată procentul de indivizi care se încadrează peste punctul de întrerupere pentru aceste cântare, care, în afară de problemele de somn, erau așa cum era de așteptat pentru un astfel de eșantion. Tabelul 2 afișează, de asemenea, procentul eșantionului cu IAD care scade peste limita pentru acele alte scale psihologice. Procentele celor cu un IAD care prezintă, de asemenea, o comorbiditate sunt mai mari decât cele pentru eșantion în ansamblu. Pentru a investiga în continuare aceste relații, s-au efectuat o serie de teste chi-pătrat 2 × 2 (co-morbiditate prezentă sau absentă versus probleme de internet prezente sau absente) pentru fiecare variabilă și a relevat că toate comorbiditățile au fost semnificativ asociate cu prezența o problemă de internet: depresie -chi-pătrat(1) = 30.56, p <.001, Phi = .246; anxietate-chi-pătrat(1) = 38.98, p <.001, Phi = .278; singuratatea-chi-pătrat(1) = 15.31, p <.001, Phi = .174; și somn - chi-pătrat(1) = 9.38, p <.01, Phi = .136. Corelațiile Pearson între toate variabilele și atât cu probleme de sănătate somatică (GHQ) cât și cu simptome imune sunt, de asemenea, prezentate în Tabelul 2și aceste analize au relevat relații semnificative statistic între toate variabilele.

miniatura
Tabelul 2. Mijloace (abateri standard) pentru probleme de internet (IAT), ore petrecute online, depresie (HADS), anxietate (HADS), singurătate (UCLA) și probleme de somn (PSQI), împreună cu procentul de persoane care se încadrează deasupra punctului de întrerupere pentru aceste cântare și procentul de persoane cu IAD care se încadrează peste limita pentru aceste cantare.

 

Sunt prezentate corelații Pearson între toate variabilele și cu probleme de sănătate somatică (GHQ) și simptome.

doi: 10.1371 / journal.pone.0134538.t002

Scorul mediu pentru eșantion pentru simptomele somatice (GHQ-S) a fost 7.28 (± 3.87; interval = 0 – 19), iar media pentru chestionarul de simptome legate de imunitate a fost 15.20 (± 9.43; interval = 0 – 37). Aceste scale au avut o corelație de r = 0.345, p <.001, R2 = .119, unul cu altul. Scorul GHQ (S) a fost puternic legat de depresie, anxietate și probleme de somn și, într-o măsură mai mică, de celelalte variabile. Scara simptomelor legate de imunitate a fost puternic legată de anxietate, somn și probleme de internet și într-o măsură mai mică cu celelalte variabile.

Având în vedere că ambele variabile de boală (GHQ-S și IFQ) au fost corelate cu toate celelalte variabile și că IAT a fost legat de toate celelalte variabile, pentru a explora dacă problemele de internet (adică scorul IAT) au contribuit la aceste scoruri de boală, două regresii separate în trepte au fost efectuate - una pentru prezicerea scorului GHQ-S și una pentru prezicerea scorului IFQ. În ambele cazuri, depresia, anxietatea, singurătatea, somnul și orele petrecute online au fost înscrise în modelul de regresie la primul pas. Toate aceste variabile, plus punctajul internet (IAT), au fost apoi introduse în model la a doua etapă, iar gradul de variație a conturilor a fost îmbunătățit prin adăugarea punctajului IAT.

Panourile de jos din Tabelul 2 arată rezultatele acestor analize. Inspecția datelor din panoul din dreapta jos pentru scorul GHQ-S arată că ambele etape ale regresiei au fost semnificative din punct de vedere statistic, cu reducerea erorii produse prin adăugarea IAT la etapa 2 producând și o îmbunătățire semnificativă statistic a prezicerii. din scorul GHQ-S. Trebuie menționat că îmbunătățirea prezicerii GHQ-S produsă prin adăugarea IAT nu a fost foarte mare. Același tipar de date a fost găsit și din analiza efectuată pentru a prezice scorul simptomelor legate de imunitate (IFQ). Cu toate acestea, adăugarea IAT în etapa 2 a produs o îmbunătățire mult mai mare a preciziei predictive pentru scorurile legate de imunitate (IFQ), decât a avut pentru scorurile simptomelor somatice (GHQ-S).

Pentru a explora în continuare natura relațiilor dintre variabile, corelațiile semimunțiale dintre predictorii individuali (adică depresia, anxietatea, somnul, singurătatea, orele online și problemele de internet) și cele două scoruri ale simptomelor (GHQ-S și IFQ) au fost calculate separat. Corelațiile semi-parțiale au fost efectuate între fiecare variabilă predictor și cele două variabile legate de boală folosind toate celelalte variabile de predictor ca și co-variat. Acest lucru permite relația unică dintre două variabile să fie observată în absența efectului de mediere a oricărei alte variabile, iar aceste valori pot fi văzute în Fig 2 pentru cele două variabile legate de boală. Aceste date arată un model similar de relație între predictori și simptome atât pentru GHQ-S, cât și pentru IFQ; în acest sens, depresia, anxietatea și problemele de somn, toate au avut relații semnificative statistic cu ambele rezultate atunci când impactul celorlalte variabile a fost controlat. Cu toate acestea, în timp ce problemele de internet (IAT) au prezis în mod semnificativ simptomele legate de imunitate (IFQ), aceasta nu a fost legată semnificativ statistic de scorul de GHQ (S).

miniatura
Fig 2. Corelații semi-parțiale între depresie (HADS), anxietate (HADS), somn (PSQI), singurătate (UCLA), ore online și probleme de internet (IAT) și cele două scoruri ale simptomelor (GHQ (S) și IFQ).

doi: 10.1371 / journal.pone.0134538.g002

Pentru a explora în continuare relația dintre problemele legate de internet (scoruri IAT) și atât de problemele generale de sănătate somatică (GHQ-S), cât și de imunitate (IFQ), eșantionul a fost împărțit în cele care au înregistrat mai jos și deasupra tăierii de 40 pentru probleme moderate sau mai grave legate de internet pe IAT [62]. Aceasta a creat două grupuri: un grup fără probleme de internet (N = 313; medie IAT = 26.89 + 7.89; range = 0 – 39) și un grup cu probleme de internet (N = 313; medie IAT = 54.14 ± 11.23; interval = 40 – 96). Fig 3 arată scorul mediu general de sănătate somatică (GHQ-S) (panoul stâng) și scorul mediu de sănătate legat de imunitate (IFQ). Inspecția datelor pentru GHQ-S dezvăluie o mică diferență între grupurile IAT joase și mari în ceea ce privește scorurile GHQ-S. Aceste date au fost analizate folosind o analiză a covarianței, cu grupul de internet ca factor între subiect și depresie, anxietate, probleme cu somnul, singurătatea și orele online, în calitate de covariat. Această analiză a relevat nicio diferență semnificativă statistic între grupurile cu probleme de internet în ceea ce privește scorurile GHQ-S, F <1, parțial și2 = .001. În schimb, panoul din dreapta Fig 3 arată că grupul cu probleme mari de internet a avut mai multe probleme de sănătate legate de imunitate decât grupul fără probleme de internet, F(1,498) = 27.79, p <.001, parțial și2 = .046.

miniatura
Fig 3. Scorul mediu de sănătate generală-somatică (GHQ (S)) (panoul stâng) și scorul mediu de sănătate legat de imunitate (IFQ) pentru cele două grupuri IAT (probleme inferioare și superioare).

 

Panoul din stânga = scoruri legate de somatic GHQ (S); panoul drept = scoruri legate de imunitate (IFQ).

doi: 10.1371 / journal.pone.0134538.g003

Discuție

Studiul actual a examinat relația dintre scorurile testului de dependență de internet și scorurile de sănătate, concentrându-se pe autoevaluările funcției sistemului imunitar, precum și asupra stării generale de sănătate. S-a considerat că este un domeniu important de investigat, deoarece nu au existat date anterioare despre impactul utilizării problematice a internetului asupra funcționării imune; În plus, rapoartele anterioare referitoare la relația dintre utilizarea problematică a internetului și calitatea vieții legate de sănătate au fost discrepante unele cu altele [9,39,40]. S-a crezut că ultimele discrepanțe ar putea fi legate de natura măsurilor utilizate pentru evaluarea stării de sănătate, cu scări de raportare a sănătății mai orientate psihologic, cum ar fi GHQ, fiind mai puțin legate de utilizarea problematică a internetului decât de măsurile mai direct legate de funcționarea imună.

Deși a fost adoptată o strategie de recrutare online, eșantionul actual a avut caracteristici similare cu multe altele care au fost folosite anterior în studiul utilizării internetului. Eșantionul a fost tânăr (sub 30 ani), dar a avut o gamă mare de vârstă. Durata medie de timp petrecută pe internet a fost de aproximativ 5 – 6 ore pe zi, ceea ce este în conformitate cu mai multe estimări curente [40,61]. Trebuie menționat că această valoare nu a făcut diferența între utilizarea profesională și cea personală și s-a sugerat că aceasta este o importanță în ceea ce privește problemele de internet [40]. Cu toate acestea, nu este clar dacă o astfel de distincție este deloc ușor de făcut pentru participanți. Tipurile de activități desfășurate pe internet de actualii participanți au fost similare cu cele menționate în studiile anterioare [61]. Au fost diferențe de gen în ceea ce privește utilizarea internetului. Femeile aveau tendința să folosească mai mult rețelele de socializare și site-urile de cumpărături decât bărbații, dar bărbații aveau tendința să folosească jocuri de noroc, site-uri sexuale / matrimoniale și camere de chat, mai mult decât femei. Desigur, acest lucru se bazează pe datele auto-raportate, iar diferențele, deși de încredere statistică, erau mici pentru unele dintre aceste comparații. Nivelul utilizării problematice a internetului în eșantionul curent, în jur de 30% din eșantionul prezentat simptome ușoare sau mai grave ale dependenței de internet, este în linie largă în conformitate cu investigațiile anterioare [7].

O constatare cheie a studiului actual a fost că utilizarea auto-raportată a problemei de internet a fost legată de funcția imunitară auto-raportată mai gravă, așa cum este indexată de numărul de simptome legate de imunitate. Acest lucru coroborează rezultatele unui studiu care a examinat calitatea vieții auto-raportate referitoare la sănătate, măsurată de SF-36 și utilizarea problematică a internetului [40]. Cu toate acestea, deși funcția imunitară și starea de sănătate auto-raportată au fost legate între ele, utilizarea problematică a internetului nu a prezis simptomele de auto-raportate, măsurate de scala somatică a GHQ. Această din urmă constatare este în conformitate cu mai multe studii anterioare care nu au reușit să găsească o relație între scorurile IAT și scorurile GHQ [9,39]. Constatarea pozitivă actuală, în ceea ce privește relația dintre scorurile IAT și funcția imunitară afectată, poate reflecta faptul că măsurarea mai directă a simptomelor legate de imunitate, așa cum s-a făcut în studiul curent, evaluează acest aspect al sănătății mai bine decât GHQ-ul mai orientat psihologic. scară.

În pofida dificultăților de măsurare a funcției imunitare care au fost discutate anterior (a se vedea și mai jos), relevanța clinică a rezultatelor ar putea fi plasată în context, având în vedere limitările metodologice ale studiului. Studiul este unul corelațional, ceea ce înseamnă că cauzalitatea nu trebuie dedusă automat dintr-o astfel de asociere. Este posibil ca cei cu un nivel mai mare de boală să aibă tendința de a utiliza internetul mai des decât cei care sunt mai potriviți. Cu toate acestea, având în vedere ubicuitatea utilizării internetului și asocierea dintre utilizarea tinerilor și a internetului, acest lucru pare puțin probabil, deși rămâne o posibilitate care va necesita o cercetare longitudinală pentru evaluare. În mod alternativ, s-ar putea ca un al treilea factor să prezică atât utilizarea internetului, cât și sănătatea precară. Cu toate acestea, trebuie menționat, de asemenea, că relația dintre utilizarea problematică a internetului și funcționarea imunitară auto-raportată s-a dovedit a depăși impactul mai multor alte domenii de funcționare (depresie, anxietate, singurătate) care sunt asociate cu internetul problematic utilizare [10-12] și care sunt, în sine, asociate cu funcția imunitară redusă [45,46,48,49]. Acest lucru face să nu fie clar care poate fi cel de-al treilea factor de mediere.

Dacă utilizarea problematică a internetului a prezis o funcție imunitară mai slabă, întrebarea clară pentru clinicieni ar viza mecanismele. O posibilitate este ca nivelurile mari de utilizare problematică a internetului s-au remarcat pentru a crește activarea sistemului nervos simpatic [32,33]. O astfel de activitate simpatică ridicată duce la creșterea nivelului de nor-epinefrone și / sau cortisteroizi (cortizol), care, în cele din urmă, duc la scăderea funcției imunitare [52]. Astfel, această rută poate sublinia relația dintre utilizarea problematică a internetului și reducerea funcției imunitare, dar va necesita investigații suplimentare. Ultima sugestie are o anumită relevanță pentru conceptualizarea și explorarea viitoare a caracteristicilor clinice ale utilizării problematice a internetului.

Relația dintre scorurile IAT și funcția imunitară reflectă faptul că utilizarea generală a internetului pentru unii oameni este considerată, singură, ca o problemă - cu toate acestea, ceea ce folosesc internetul va diferi între acești indivizi. De exemplu, studiul actual a constatat diferențe de gen în utilizările pe care oamenii le-au avut pentru internet și s-ar putea ca utilizări particulare să fie legate de reducerea funcției imunitare în mod diferit între sexe. Lucrări detaliate detaliate privind tipul de utilizare a internetului, cum ar fi natura exactă a utilizării și timpul petrecut online pentru uz profesional și personal, pot arunca o lumină suplimentară asupra relației dintre utilizarea internetului și reducerea funcției imune.

Ca întotdeauna, există anumite limitări ale studiului actual care trebuie notate. Eșantionul actual a fost recrutat online, iar acest lucru poate fi părtinitor pentru tipul de persoană care a participat la studiu. Cu toate acestea, trebuie menționat că gama de indivizi din eșantion a fost destul de largă în ceea ce privește vârstele, precum și celelalte caracteristici ale acestora, iar eșantionul pare să fie în concordanță cu cele utilizate în studiile anterioare. Trebuie menționat că studiul actual nu face distincția între utilizarea profesională și personală a internetului, ceea ce poate fi important de examinat. De exemplu, nivelul de compulsie și urgența de a utiliza internetul poate avea un impact asupra nivelului de stres într-o măsură mai mare decât orele care trebuie petrecute pe internet pentru muncă. Adică, s-ar putea face o distincție între cei care muncesc din greu și sunt stresați din acest motiv și persoanele care au o problemă pe internet și sunt stresați și răi din cauza acestei probleme.

În ceea ce privește potențialii predictori alternativi ai funcției imune reduse observată la utilizatorii cu probleme mari, lucrările viitoare ar putea lua în considerare rolul mai multor dependențe care ar fi putut afecta grupul utilizatorilor de internet cu probleme. Informațiile referitoare la dependența farmacologică și non-farmacologică nu au fost colectate în raportul actual, iar acest lucru ar putea avea probleme cu internetul și ar afecta funcția imunitară. În mod similar, evenimentele recente de viață stresante ar fi putut avea un impact asupra comportamentului dependenței și a funcției sistemului imunitar, așa cum au putut condițiile sociale ale participanților. Ambele aspecte ar putea fi examinate de cercetări suplimentare.

Dependența de auto-raport pentru funcția imunitară poate fi ulterior consolidată prin utilizarea analizei celulelor sanguine, ceea ce ar adăuga sprijin la concluziile actuale. Cu toate acestea, după cum sa menționat mai sus, nu există o relație perfectă între fiziologia funcției imune și experiența simptomelor [54], și auto-raportarea răcelilor și a fluxului este luată ca o măsură valabilă a funcției imunitare în această privință [31,44]. Cu siguranță, s-a constatat că auto-raportarea simptomelor bolii - în special în ceea ce privește infecțiile respiratorii superioare (de exemplu, răcelile și gripa), așa cum este utilizat în studiul curent, se corelează bine cu citirile obiective ale imunoglobinei [73].

În sfârșit, trebuie recunoscut faptul că, deși studiul actual a arătat relații între utilizarea problematică a internetului și simptomele legate de imunitate, există două avertismente pentru a trage concluzii cauzale din această asociere care ar trebui menționate. În primul rând, întrucât studiul nu a fost de natură longitudinală, nu ar trebui luată în considerare inferența cauzală pentru a fi dovedită. În al doilea rând, întrucât multe dintre variabilele predictoare au fost corelate între ele, atunci aceasta ar fi putut produce un grad de co-liniaritate în analizele de regresie, ceea ce face dificilă interpretarea. Deși trebuie menționat faptul că utilizarea corelațiilor semidiale parțial, într-o oarecare măsură, ameliorează această dificultate.

În rezumat, raportul actual a stabilit o legătură între utilizarea problematică a internetului și raportarea unui număr mai mare de simptome asociate cu o funcție redusă a sistemului imunitar. Această relație a fost independentă de numărul de ore petrecute online și, de asemenea, de impactul oricărei simptome co-morbide ale utilizării problematice a internetului, cum ar fi depresia, izolarea și anxietatea. S-a sugerat că impactul negativ al funcției imune poate fi mediat de stresul crescut și, de asemenea, de activitatea nervoasă simpatică crescută, care este uneori afișată de dependenții de internet.

Contribuțiile autorului

Experimentele concepute și concepute: PR RV LAO MR RT. Efectuarea experimentelor: RV. Analizat datele: RV PR. Reactivi / materiale / instrumente de analiză contribuite: LAO. Scrierea lucrării: PR LAO MR RT.

Referinte

  1. 1. Bloc JJ. Probleme pentru DSM-V: dependență de internet. Am J Psihiatrie 2008; 165: 306 – 7. doi: 10.1176 / appi.ajp.2007.07101556. PMID: 18316427
  2. 2. Tânăr KS. Dependența de internet: apariția unei noi tulburări clinice. CyberPsychology & Comportament 1998; 1 (3): 237–244. doi: 10.1089 / cpb.1998.1.237
  3. Vezi articolul
  4. PubMed / NCBI
  5. Google Academic
  6. Vezi articolul
  7. PubMed / NCBI
  8. Google Academic
  9. Vezi articolul
  10. PubMed / NCBI
  11. Google Academic
  12. Vezi articolul
  13. PubMed / NCBI
  14. Google Academic
  15. Vezi articolul
  16. PubMed / NCBI
  17. Google Academic
  18. Vezi articolul
  19. PubMed / NCBI
  20. Google Academic
  21. Vezi articolul
  22. PubMed / NCBI
  23. Google Academic
  24. Vezi articolul
  25. PubMed / NCBI
  26. Google Academic
  27. Vezi articolul
  28. PubMed / NCBI
  29. Google Academic
  30. Vezi articolul
  31. PubMed / NCBI
  32. Google Academic
  33. Vezi articolul
  34. PubMed / NCBI
  35. Google Academic
  36. Vezi articolul
  37. PubMed / NCBI
  38. Google Academic
  39. Vezi articolul
  40. PubMed / NCBI
  41. Google Academic
  42. Vezi articolul
  43. PubMed / NCBI
  44. Google Academic
  45. Vezi articolul
  46. PubMed / NCBI
  47. Google Academic
  48. Vezi articolul
  49. PubMed / NCBI
  50. Google Academic
  51. Vezi articolul
  52. PubMed / NCBI
  53. Google Academic
  54. Vezi articolul
  55. PubMed / NCBI
  56. Google Academic
  57. Vezi articolul
  58. PubMed / NCBI
  59. Google Academic
  60. Vezi articolul
  61. PubMed / NCBI
  62. Google Academic
  63. Vezi articolul
  64. PubMed / NCBI
  65. Google Academic
  66. Vezi articolul
  67. PubMed / NCBI
  68. Google Academic
  69. Vezi articolul
  70. PubMed / NCBI
  71. Google Academic
  72. Vezi articolul
  73. PubMed / NCBI
  74. Google Academic
  75. Vezi articolul
  76. PubMed / NCBI
  77. Google Academic
  78. Vezi articolul
  79. PubMed / NCBI
  80. Google Academic
  81. Vezi articolul
  82. PubMed / NCBI
  83. Google Academic
  84. Vezi articolul
  85. PubMed / NCBI
  86. Google Academic
  87. Vezi articolul
  88. PubMed / NCBI
  89. Google Academic
  90. Vezi articolul
  91. PubMed / NCBI
  92. Google Academic
  93. Vezi articolul
  94. PubMed / NCBI
  95. Google Academic
  96. Vezi articolul
  97. PubMed / NCBI
  98. Google Academic
  99. Vezi articolul
  100. PubMed / NCBI
  101. Google Academic
  102. Vezi articolul
  103. PubMed / NCBI
  104. Google Academic
  105. Vezi articolul
  106. PubMed / NCBI
  107. Google Academic
  108. Vezi articolul
  109. PubMed / NCBI
  110. Google Academic
  111. Vezi articolul
  112. PubMed / NCBI
  113. Google Academic
  114. Vezi articolul
  115. PubMed / NCBI
  116. Google Academic
  117. Vezi articolul
  118. PubMed / NCBI
  119. Google Academic
  120. Vezi articolul
  121. PubMed / NCBI
  122. Google Academic
  123. Vezi articolul
  124. PubMed / NCBI
  125. Google Academic
  126. Vezi articolul
  127. PubMed / NCBI
  128. Google Academic
  129. Vezi articolul
  130. PubMed / NCBI
  131. Google Academic
  132. Vezi articolul
  133. PubMed / NCBI
  134. Google Academic
  135. Vezi articolul
  136. PubMed / NCBI
  137. Google Academic
  138. Vezi articolul
  139. PubMed / NCBI
  140. Google Academic
  141. Vezi articolul
  142. PubMed / NCBI
  143. Google Academic
  144. Vezi articolul
  145. PubMed / NCBI
  146. Google Academic
  147. Vezi articolul
  148. PubMed / NCBI
  149. Google Academic
  150. Vezi articolul
  151. PubMed / NCBI
  152. Google Academic
  153. Vezi articolul
  154. PubMed / NCBI
  155. Google Academic
  156. Vezi articolul
  157. PubMed / NCBI
  158. Google Academic
  159. Vezi articolul
  160. PubMed / NCBI
  161. Google Academic
  162. Vezi articolul
  163. PubMed / NCBI
  164. Google Academic
  165. Vezi articolul
  166. PubMed / NCBI
  167. Google Academic
  168. Vezi articolul
  169. PubMed / NCBI
  170. Google Academic
  171. Vezi articolul
  172. PubMed / NCBI
  173. Google Academic
  174. Vezi articolul
  175. PubMed / NCBI
  176. Google Academic
  177. Vezi articolul
  178. PubMed / NCBI
  179. Google Academic
  180. Vezi articolul
  181. PubMed / NCBI
  182. Google Academic
  183. 3. Christakis DA. Dependența de Internet: o epidemie a secolului 21st ?. Medicina BMC 2010; 8 (1): 61. doi: 10.1186 / 1741-7015-8-61
  184. Vezi articolul
  185. PubMed / NCBI
  186. Google Academic
  187. Vezi articolul
  188. PubMed / NCBI
  189. Google Academic
  190. 4. Caplan SE, AC mare. Interacțiune socială online, bunăstare psihosocială și utilizare problematică a internetului. Dependența de internet: manual și ghid pentru evaluare și tratament 201; 35-53. doi: 10.1002 / 9781118013991.ch3
  191. Vezi articolul
  192. PubMed / NCBI
  193. Google Academic
  194. Vezi articolul
  195. PubMed / NCBI
  196. Google Academic
  197. Vezi articolul
  198. PubMed / NCBI
  199. Google Academic
  200. Vezi articolul
  201. PubMed / NCBI
  202. Google Academic
  203. Vezi articolul
  204. PubMed / NCBI
  205. Google Academic
  206. Vezi articolul
  207. PubMed / NCBI
  208. Google Academic
  209. Vezi articolul
  210. PubMed / NCBI
  211. Google Academic
  212. Vezi articolul
  213. PubMed / NCBI
  214. Google Academic
  215. 5. Shaw M, Black DW. Dependenta de Internet. CNS Drugs 2008; 22: 353 – 65. pmid: 18399706 doi: 10.2165 / 00023210-200822050-00001
  216. 6. Griffiths M. Dependența de internet - timpul de luat în serios? Cercetare și teorie a dependenței 2000; 8: 413–418. doi: 10.3109 / 16066350009005587
  217. 7. Romano M, Osborne LA, Truzoli R, Reed P. Impactul psihologic diferențial al expunerii la internet asupra dependenților de internet. PLOS ONE 2013; 8 (2): e55162. doi: 10.1371 / journal.pone.0055162. PMID: 23408958
  218. 8. Kuss DJ, Griffiths MD, Binder JF. Dependența de internet la elevi: factori de prevalență și de risc. Calculatoare în comportament uman 2013; 29 (3): 959 – 966. doi: 10.1016 / j.chb.2012.12.024
  219. 9. Niemz K, Griffiths M, Banyard P. Prevalența utilizării patologice a internetului în rândul studenților universitari și corelații cu stima de sine, chestionarul general de sănătate (GHQ) și dezinhibare. CyberPsychology & Comportament 2005; 8 (6): 562-570. doi: 10.1089 / cpb.2005.8.562
  220. 10. Weinstein A, Lejoyeux M. Dependența de internet sau utilizarea excesivă a internetului. Jurnalul american de abuz de droguri și alcool 2010; 36 (5): 277 – 283. doi: 10.3109 / 00952990.2010.491880. PMID: 20545603
  221. 11. Bernardi S, Pallanti S. Dependența de internet: un studiu clinic descriptiv axat pe comorbidități și simptome disociative. Psihiatrie cuprinzătoare 2009; 50 (6): 510 – 516. doi: 10.1016 / j.comppsych.2008.11.011. PMID: 19840588
  222. 12. Ko CH, Yen JY, Yen CF, Chen CS, Chen CC. Asocierea dintre dependența de internet și tulburarea psihiatrică: o revizuire a literaturii. European Psihiatrie 2012; 27 (1): 1 – 8. doi: 10.1016 / j.eurpsy.2010.04.011. PMID: 22153731
  223. 13. Akin A, Iskender M. Dependență de internet și depresie, anxietate și stres. International Online Journal of Educational Sciences 2011; 3 (1): 138 – 148.
  224. 14. Yen CF, Chou WJ, Liu TL, Yang P, Hu. Asocierea simptomelor dependenței de internet cu anxietatea, depresia și stima de sine în rândul adolescenților cu tulburări de deficit de atenție / hiperactivitate. Psihiatrie completă 2014. doi: 10.1016 / j.comppsych.2014.05.025
  225. 15. Gundogar A, Bakim B, Ozer OA, Karamustafalioglu. P-32-Asocierea dintre dependența de internet, depresie și ADHD în rândul elevilor de liceu. European Psihiatrie 201; 27: 1. doi: 10.1016 / s0924-9338 (12) 74199-8
  226. 16. Romano M, Truzoli R, Osborne LA, Reed P. Relația dintre coeficientul de autism, anxietate și dependența de internet. Cercetări în tulburări ale spectrului de autism 2014; 11: 1521 – 1526. doi: 10.1016 / j.rasd.2014.08.002
  227. 17. Young KS, Rogers RC. Relația dintre depresie și dependența de Internet. CyberPsychology & Comportament 1998; 1 (1): 25-28. doi: 10.1089 / cpb.1998.1.25
  228. 18. Ko CH, Liu TL, Wang PW, Chen CS, Yen CF, Yen JY. Exacerbarea depresiei, ostilității și anxietății sociale în cursul dependenței de internet în rândul adolescenților: un studiu prospectiv. Psihiatrie completă 2014. doi: 10.1016 / j.comppsych.2014.05.003
  229. 19. Lee HW, Choi JS, Shin YC, Lee JY, Jung HY, Kwon JS. Impulsivitatea dependenței de internet: o comparație cu jocurile de noroc patologice. Cyberpsihologie, comportament și rețele sociale 2012; 15 (7): 373 – 377. doi: 10.1089 / cyber.2012.0063
  230. 20. Yen JY, Yen CF, Wu HY, Huang CJ, Ko CH. Ostilitate în lumea reală și online: efectul dependenței de internet, al depresiei și al activității online. Cyberpsihologie, comportament și rețele sociale 2011; 14 (11): 649 – 655. doi: 10.1089 / cyber.2010.0393
  231. 21. Heim C. Utilizarea foarte puternică a calculatorului și a internetului ca factor de risc pentru schizofrenie la bărbații tineri inteligenți. Australian and New Zealand Journal of Psychiatry 2012; 46 (8): 791 – 792. doi: 10.1177 / 0004867412442407. PMID: 22403394
  232. 22. Caplan SE. Preferință pentru interacțiunea socială online: o teorie a utilizării problematice a internetului și a bunăstării psihosociale. Cercetare comunicare 2003; 30: 625 – 648. doi: 10.1177 / 0093650203257842
  233. 23. Yan W, Li Y, Sui N. Relația dintre evenimentele recente de viață stresante, trăsăturile de personalitate, funcționarea percepută a familiei și dependența de internet în rândul studenților. Stres și sănătate 2014; 30 (1): 3 – 11. doi: 10.1002 / smi.2490. PMID: 23616371
  234. 24. Bozoglan B, Demirer V, Sahin I. Singurătatea, respectul de sine și satisfacția vieții ca predictori ai dependenței de internet: Un studiu transversal în rândul studenților universitari turci. Revista Scandinavă de Psihologie 2013; 54 (4): 313 – 319. doi: 10.1111 / sjop.12049. PMID: 23577670
  235. 25. Nalwa K, Anand AP. Dependența de internet la elevi: un motiv de îngrijorare. CyberPsychology & Comportament 2003; 6 (6): 653-656. doi: 10.1089 / 109493103322725441
  236. 26. Sanders CE, Field TM, Diego M, Kaplan M. Relația de utilizare a internetului cu depresia și izolarea socială în rândul adolescenților. Adolescența 2000; 35 (138): 237 – 242. PMID: 11019768
  237. 27. Tonioni F, D'Alessandris L, Lai C, Martinelli D, Corvino S, Vasale M, ... Bria P. Dependența de internet: ore petrecute online, comportamente și simptome psihologice. Psihiatrie Generală a Spitalului 2012; 34 (1): 80-87. doi: 10.1016 / j.genhosppsych.2011.09.013. pmid: 22036735
  238. 28. Yuan K, Qin W, Wang G, Zeng F, Zhao L, Yang X și colab. Anomalii ale microstructurii la adolescenții cu tulburare de dependență de internet. PloS ONE 2011; 6 (6): e20708. doi: 10.1371 / journal.pone.0020708. PMID: 21677775
  239. 29. Zhou Y, Lin FC, Du YS, Qin LD, Zhao ZM, Xu JR și colab. Anomalii de materii cenușii în dependența de internet: Un studiu de morfometrie bazat pe voxel. European Journal of Radiology 2011; 79 (1): 92 – 95. doi: 10.1016 / j.ejrad.2009.10.025. PMID: 19926237
  240. 30. Hou H, Jia S, Hu S, Fan R, Sun W, Sun T și colaboratorii de dopamină striatică redusă la persoanele cu tulburări de dependență de internet. BioMed Research International 2012; 2012. doi: 10.1155 / 2012 / 854524
  241. 31. Kim SH, Baik SH, Park CS, Kim SJ, Choi SW, Kim SE. Receptori D2 de dopamină striatică redusă la persoanele cu dependență de Internet. Neuroreport 2011; 22 (8): 407 – 411. doi: 10.1097 / WNR.0b013e328346e16e. PMID: 21499141
  242. 32. Lu DW, Wang JW, Huang ACW. Diferențierea nivelului riscului de dependență de Internet pe baza răspunsurilor nervoase autonome: ipoteza de dependență de internet a activității autonome. Cyberpsihologie, comportament și rețele sociale 2010; 13 (4): 371 – 378. doi: 10.1089 / cyber.2009.0254
  243. 33. Lin PC, Kuo SY, Lee PH, Sheen TC, Chen SR. Efectele dependenței de internet asupra variabilității ritmului cardiac la copiii cu vârsta școlară. The Journal of Cardiovascular Nursing 2013. doi: 10.1097 / jcn.0b013e3182a477d5
  244. 34. Zheng H, Liu X, Patel K K. Un rol pentru dopamină în răspunsul simpatic mediatizat la șobolani cu diabet zaharat tip 2 indus de streptozotocină și o dietă bogată în grăsimi. Jurnalul FASEB 2011; 25: 1028 – 11.
  245. 35. Bélanger RE, Akre C, Berchtold A, Michaud PA. O asociere în formă de U între intensitatea utilizării internetului și sănătatea adolescenților. Pediatrie 2014; 127: e330 – e335. doi: 10.1542 / peds.2010-1235
  246. 36. Lam LT. Dependența de jocuri de internet, utilizarea problematică a internetului și probleme de somn: o revizuire sistematică Rapoarte curente de psihiatrie 2014; 16 (4): 1 – 9. doi: 10.1007 / s11920-014-0444-1
  247. 37. Kim Y, Park JY, Kim SB, Jung IK, Lim YS, Kim JH. Efectele dependenței de internet asupra stilului de viață și comportamentului alimentar al adolescenților coreeni. Cercetare și practică nutrițională 2010; 4 (1): 51 – 57. doi: 10.4162 / nrp.2010.4.1.51. PMID: 20198209
  248. 38. Li M, Deng Y, Ren Y, Guo S, He X. Stare de obezitate a elevilor de gimnaziu din Xiangtan și relația sa cu dependența de Internet. Obezitate 2014; 22 (2): 482 – 487. doi: 10.1002 / oby.20595. PMID: 23929670
  249. 39. Jenaro C, Flores N, Gomez-Vela M, Gonzalez-Gil F, Caballo C. Utilizarea problematică a internetului și a telefonului mobil: corelații psihologice, comportamentale și de sănătate. Cercetarea dependenței și teoria 2007; 15: 309 – 320. doi: 10.1080 / 16066350701350247
  250. 40. Kelley KJ, Gruber EM. Utilizarea problematică a internetului și sănătatea fizică. Journal of Behavioral Addictions 2013; 2 (2): 108 – 112. doi: 10.1556 / JBA.1.2012.016. PMID: 26165930
  251. 41. Besedovsky L, Lange T, Born J. Somnul și funcția imunitară. Pflügers Archiv-European Journal of Physiology 2012; 463 (1): 121-137. doi: 10.1007 / s00424-011-1044-0. PMID: 22071480
  252. 42. Cheung LM, Wong WS. Efectele insomniei și dependenței de internet asupra depresiei la adolescenții chinezi din Hong Kong: o analiză transversală exploratorie. Cercetarea somnului 2011; 20: 311 – 317. doi: 10.1111 / j.1365-2869.2010.00883.x
  253. 43. Irwin M. Efectele pierderii somnului și a somnului asupra imunității și citokinelor. Creier, comportament și imunitate 2002; 16 (5): 503 – 512. doi: 10.1016 / s0889-1591 (02) 00003-x
  254. 44. Adam Y, Meinlschmidt G, Lieb R. Asocieri între tulburările mentale și răcelile obișnuite la adulți: Un studiu în secțiune transversală pe bază de populație. Journal of Psychosomatic Research 2013; 74 (1): 69 – 73. doi: 10.1016 / j.jpsychores.2012.08.013. PMID: 23272991
  255. 45. Irwin M, Patterson T, Smith TL, Caldwell C, Brown SA, Gillin JC și colab. Reducerea funcției imune în stresul vieții și depresie. Psihiatrie biologică 1990; 27 (1): 22 – 30. pmid: 2297549 doi: 10.1016 / 0006-3223 (90) 90016-u
  256. 46. Kiecolt-Glaser JK, Glaser R. Depresia și funcția imunitară: căile centrale către morbiditate și mortalitate. Journal of Psychosomatic Research 2002; 53 (4): 873 – 876. pmid: 12377296 doi: 10.1016 / s0022-3999 (02) 00309-4
  257. 47. Kim HC, Park SG, Leem JH, Jung DY, Hwang SH. Simptomele depresive ca factor de risc pentru răceala obișnuită în rândul angajaților: un studiu de urmărire a 4-luni. Journal of Psychosomatic Research 2011; 71 (3): 194 – 196. doi: 10.1016 / j.jpsychores.2011.01.014. PMID: 21843756
  258. 48. Dickerson SS, Kemeny ME. Stresori acuti și răspunsuri la cortizol: o integrare teoretică și sinteză a cercetărilor de laborator. Buletin psihologic 2004; 130 (3): 355. pmid: 15122924 doi: 10.1037 / 0033-2909.130.3.355
  259. 49. Cacioppo JT, Hawkley LC. Izolarea socială și sănătatea, cu accent pe mecanismele de bază. Perspective în Biologie și Medicină 2003; 46 (3): S39 – S52. pmid: 14563073 doi: 10.1353 / pbm.2003.0049
  260. 50. Cohen S. Relații sociale și sănătate. Psiholog american 2004; 59 (8): 676. pmid: 15554821 doi: 10.1037 / 0003-066x.59.8.676
  261. 51. Jaremka LM, Fagundes CP, Glaser R, Bennett JM, Malarkey WB, Kiecolt-Glaser JK. Singurătatea prezice durere, depresie și oboseală: Înțelegerea rolului dereglare imună. Psihoneuroendocrinologie 2013; 38 (8): 1310 – 1317. doi: 10.1016 / j.psyneuen.2012.11.016. PMID: 23273678
  262. 52. McClelland DC, Floor E, Davidson RJ, Saron C. Motivația stresată a puterii, activarea simpatică, funcția imună și boala. Journal of Human Stress 1980; 6 (2): 11 – 19. pmid: 7391555 doi: 10.1080 / 0097840x.1980.9934531
  263. 53. Cao H, Sun Y, Wan Y, Hao J, Tao F. BMC Sănătate Publică 2011; 11: 802. doi: 10.1186 / 1471-2458-11-802. PMID: 21995654
  264. 54. Heikkinen T, Järvinen A. Răceala comună. Lancet 2003; 361: 51 – 59. pmid: 12517470 doi: 10.1016 / s0140-6736 (03) 12162-9
  265. 55. CARE. Revizuirea sezonului gripei de iarnă 2012 – 2013, emisfera nordică. Registrul epidemiologic săptămânal al Organizației Mondiale pentru Sănătate 2013; 88: 225 – 232. Recuperate de la http://www.who.int/wer/2013/wer8822.pdf
  266. 56. Grout P, ​​Barber V E. Plăci reci - un studiu epidemiologic. Journal of Royal College of General Practitioners 1976; 26: 428 – 434. PMID: 957310
  267. 57. Glaser R, Sheridan J, Malarkey WB, MacCallum RC, Kiecolt-Glaser J K. Stresul cronic modulează răspunsul imun la un vaccin contra pneumoniei pneumocococice. Medicină psihosomatică 2000; 62: 804 – 807. pmid: 11139000 doi: 10.1097 / 00006842-200011000-00010
  268. 58. Hass HS, Schauenstein K. Imunitate, hormoni și creier. Alergie 2001; 56: 470 – 77 pmid: 11421890 doi: 10.1034 / j.1398-9995.2001.056006470.x
  269. 59. Aberg KM, Radeck KA, Choi EH, Kim DK, Demerjian M, Hupe M și colab. Stresul psihologic reglează expresia peptidelor antimicrobiene epidermice și crește severitatea infecțiilor cutanate la șoareci. Journal of Clinical Investigation 2007; 117: 3339 – 3349. pmid: 17975669 doi: 10.1172 / jci31726
  270. 60. Ng BD, Wiemer-Hastings P. Dependența de internet și jocurile online. CyberPsychology & Comportament 2005; 8 (2): 110-113. doi: 10.1089 / cpb.2005.8.110
  271. 61. Widyanto L, McMurran M. Proprietățile psihometrice ale testului de dependență de internet. Cyberpsychology & Comportament 2004; 7: 443–450. doi: 10.1089 / cpb.2004.7.443
  272. 62. Tanar KS. Testul de dependență de internet (IAT) 2009.
  273. 63. Chang MK, Man Law SP. Structura factorului pentru testul de dependență al internetului Young: Un studiu de confirmare. Calculatoare în comportament uman 2008; 24: 2597 – 2619. doi: 10.1016 / j.chb.2008.03.001
  274. 64. Hardie E, Tee MY. Utilizarea excesivă a internetului: rolul personalității, singurătății și rețelelor de asistență socială în dependența de internet. Australian Journal of Emerging Technologies and Society 2007; 5: 34 – 47.
  275. 65. Snaith RP, Zigmond AS. HADS: Scala de anxietate și depresie a spitalului 1994. Windsor: NFER Nelson.
  276. 66. Andrew B, Wilding J M. Relația dintre depresie și anxietate cu stresul vieții și realizarea la elevi. British Journal of Psychology 2004; 95 (4): 509 – 521. doi: 10.1348 / 0007126042369802
  277. 67. Crawford JR, Henry JD, Crombie C, Taylor EP. Date normative pentru HADS dintr-un eșantion mare non-clinic. Jurnalul britanic de psihologie clinică 2001; 40 (4): 429 – 434. doi: 10.1348 / 014466501163904
  278. 68. Russell DW. Scala de solitudine UCLA (versiunea 3): fiabilitate, validitate și structura factorilor. Jurnalul de evaluare a personalității 1996; 66 (1): 20 – 40. pmid: 8576833 doi: 10.1207 / s15327752jpa6601_2
  279. 69. Jobe LE, Williams White S. Singurătatea, relațiile sociale și un fenotip de autism mai larg la studenții de la colegiu. Personalitate și diferențe individuale 2007; 42 (8): 1479 – 1489. doi: 10.1016 / j.paid.2006.10.021
  280. 70. Buysse DJ, Reynolds CF, Monk TH, Berman SR, Kupfer DJ. Indicele calității somnului din Pittsburgh (PSQI): un nou instrument pentru cercetarea și practica psihiatrică. Cercetare psihiatrie 1989; 28 (2): 193 – 213. doi: 10.1016 / 0165-1781 (89) 90047-4
  281. 71. Goldberg DP, Hillier V F. O versiune la scară a chestionarului general de sănătate. Medicină psihologică 1979; 9: 139 – 145. pmid: 424481 doi: 10.1017 / s0033291700021644
  282. 72. Reed P. și Senunaite K. Impactul unui copil cu TSA asupra funcției imune auto-raportate a părinților. În curs de revizuire.
  283. 73. McClelland DC, Alexander C, Marcaje E. Nevoia de putere, stres, funcție imunitară și boală în rândul prizonierilor bărbați. Jurnalul de psihologie anormală 1982; 91 (1): 61. pmid: 7056944 doi: 10.1037 / 0021-843x.91.1.61