Validarea unei versiuni Malay a Scalei dependentei de telefoane inteligente în rândul studenților medicali din Malaezia (2015)

2015 Oct 2;10(10):e0139337. doi: 10.1371 / journal.pone.0139337.

Ching SM1, Yee A2, Ramachandran V3, Sazlly Lim SM4, Wan Sulaiman WA4, Foo YL4, Hoo FK4.

Abstract

INTRODUCERE:

Acest studiu a fost inițiat pentru a determina proprietățile psihometrice ale scalei de dependență de telefoane inteligente (SAS) prin traducerea și validarea acestei scări în limba malayană (SAS-M), care este limba principală vorbită în Malaezia. Acest studiu poate distinge telefonul inteligent și dependența de internet printre studenții multi-etnici malaysian medicale. În plus, a fost demonstrată și fiabilitatea și valabilitatea SAS.

MATERIALE SI METODE:

Un total de participanți la 228 au fost selectați între august 2014 și septembrie 2014 pentru a finaliza un set de chestionare, inclusiv SAS și testul de dependență de dependență de la Internet Kimberly Young (IAT) modificat în limba malayană.

REZULTATE:

Au fost incluși în acest studiu 99 de bărbați și 129 de femei cu vârste cuprinse între 19 și 22 de ani (21.7 ± 1.1). Au fost efectuate analize descriptive și factoriale, coeficienți intra-clasă, teste t și analize de corelație pentru a verifica fiabilitatea și validitatea SAS. Testul de sfericitate al lui Bartlett a fost semnificativ (p <0.01), iar măsura Kaiser-Mayer-Olkin a adecvării eșantionării pentru SAS-M a fost de 0.92, indicând meritoriu că analiza factorilor a fost adecvată. Au fost verificate consistența internă și validitatea concomitentă a SAS-M (alfa lui Cronbach = 0.94). Toate subscalele SAS-M, cu excepția anticipării pozitive, au fost semnificativ legate de versiunea malay a IAT.

CONCLUZII:

Acest studiu a dezvoltat prima scală de dependență de telefoane inteligente printre studenții medicali. Această scară sa dovedit a fi fiabilă și valabilă în limba malayană.

Referirea: Ching SM, Yee A, Ramachandran V, Sazlly Lim SM, Wan Sulaiman WA, Foo YL, și colab. (2015) Validarea unei versiuni Malay a Scalei de dependență a telefoanelor inteligente în rândul studenților medicali din Malaezia. PLoS ONE 10 (10): e0139337. doi: 10.1371 / journal.pone.0139337

Editor: Aviv M. Weinstein, Universitatea din Ariel, ISRAEL

Primit: Martie 18, 2015; Admis: Septembrie 11, 2015; Publicat în: Octombrie 2, 2015

Drepturi de autor: © 2015 Ching 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: Toate datele relevante se găsesc în fișă și în fișierele de informații de suport.

Finanțarea: Autorii ar dori, de asemenea, să mulțumească fondului de cercetare UPM (grant nr: UPM / 700-2 / 1 / GP-IPM / 2014 / 9436500) pentru sprijinul financiar. Adresa URL este http://www.rmc.upm.edu.my/.

Concurente: Autorii au declarat că nu există interese concurente.

Introducere

Acest lucru este fără îndoială că smartphone-ul ne-a furnizat o comoditate enormă în viața noastră de zi cu zi, deoarece are o capacitate de calcul și o conectivitate mai avansată decât telefoanele de bază [1]. Utilizarea smartphone-ului are propria varietate de scopuri și scopuri. O gamă largă de studii au arătat că smartphone-ul are numeroase beneficii în scopuri sociale și medicale [2-5]. Deși smartphone-ul a devenit unul dintre cele mai populare și importante instrumente de comunicare, utilizarea sa excesivă a apărut ca o problemă socială la nivel mondial și a creat o nouă preocupare de sănătate mintală, în care utilizatorul tinde să-și dezvolte dependența de el [6-8].

Dependența de telefoane mobile se mai numește și "dependența de telefonul mobil", "suprasolicitarea telefonului mobil compulsiv" sau "suprautilizarea telefonului mobil". Acești termeni descriu în principal fenomenul utilizării problematice a telefoanelor mobile [9, 10]. "Dependența de telefoane inteligente" este termenul utilizat în literatura de specialitate. Această dependență se caracterizează în principal prin preocupări excesive sau slab controlate, îndemnuri sau comportamente privind utilizarea de smartphone-uri, în măsura în care indivizii neglijează alte domenii ale vieții [11-13]. Studiile arată că utilizarea excesivă a telefonului mobil a fost asociată cu stresul, tulburările de somn, fumatul și simptomele depresiei [14-16].

Datele recente din Malaezia au arătat că penetrarea smartphone-urilor a crescut de la 47% în 2012 la 63% în 2013. În 2014, milioane de malaysiani 10.13 erau utilizatori activi de smartphone-uri, în comparație cu 7.7 milioane în 2012 [17-20]. Utilizarea patologică a smartphone-ului este similară cu dependența de internet. Utilizarea dependenței de internet devine excesivă în rândul tinerilor și adulților din întreaga lume [21]. Excesul de dependență de internet duce la tulburări psihiatrice, la scăderea stimei de sine, la depresie și la scăderea performanțelor academice și ocupaționale [22-25]. Studiile locale au arătat că prevalența dependenței de internet a fost de% 43 [26] și există mai mult de 4.2 milioane de utilizatori Facebook activi în Malaezia; de fapt, Facebook este site-ul de top din această țară. Având în vedere că a existat o creștere rapidă a utilizării smartphone-urilor în Malaezia, există o nevoie urgentă de a valida o scală pentru a măsura dependența de telefoane inteligente la populația locală pentru a determina prevalența acesteia și a identifica cine este expus riscului de a dezvolta dependență de smartphone, pot planifica o intervenție adecvată în viitorul apropiat.

Ca și structura factorială pregătită pentru testul dependenței de internet [27], scala de dependență a smartphone-urilor (SAS) dezvoltată de Min Kwon et al. a fost prima scară pentru dependența de smartphone folosită pentru diagnosticare [28]. Această scală constă din elemente 33 și a fost raportată a fi fiabilă, cu o consistență internă bună (Cronbach's alpha = 0.967), iar valabilitatea concomitentă a celor șase subscale variază de la 0.32 la 0.61 [28].

Acest studiu a urmărit să traducă SAS în limba malaeziană și să studieze proprietățile psihometrice ale versiunii Malay a SAS (SAS-M) pentru a facilita utilizarea acesteia pentru cercetări ulterioare în contextul local.

Metodologie

Studiu de proiectare și de stabilire

Acesta a fost un studiu transversal al tuturor studenților cu studii medii din primul și al doilea an de la Universiti Putra Malaezia. Acești studenți au fost abordați pentru un studiu de validare din august 2014 până în septembrie 2014. Această universitate este situată în Serdang, lângă capitala administrativă a Malaeziei, Putrajaya. Am estimat dimensiunea eșantionului cel puțin 165 pe baza calculării a cinci cazuri per articol în SAS (care are un total de elemente 33) [29]. Prin urmare, dimensiunea eșantionului de 228 în acest studiu a fost adecvată.

Procedură.

Etapă 1: Autorul a obținut versiunea în limba engleză a SAS de la Kwon et al. Traducerea din engleză în malay a fost efectuată în paralel de doi experți în limbă bilingvă, iar o traducere înapoi a fost efectuată de un al treilea expert limbaj bilingv. Au fost discutate discrepanțele dintre versiunea originală și traducerea din spate, iar ajustările au fost făcute în consecință. O versiune finală a SAS tradusă, pe care am numit-o versiune a SAS-M, a fost generată de un grup de experți compusă dintr-un psihiatru, doi medici de vârf și un medic de familie, toți fiind profesioniști calificați în ceea ce privește utilizarea instrumentelor psihometrice și care au avut experiență clinică în condiții depresive.

Etapă 2: Primul proiect al SAS-M a fost testat în rândul studenților vorbitori de limbă malayă 20, pentru a identifica eventualele defecte în această versiune. Orice cuvinte pe care respondenții le-au considerat necorespunzătoare sau necorespunzătoare în această versiune au fost consemnate și corectate. Cei mai mulți studenți au avut dificultăți în acceptarea articolului 15: "Fiind supărat și supărat când nu am un smartphone". Acest articol a fost revizuit și tradus în "Sentimentul nerăbdător și neliniștit atunci când nu am un smartphone" în limba malay. Versiunea finalizată a SAS-M a fost revizuită ulterior de doi psihiatri consultanți cu mai mult de 10 ani de experiență pentru a evalua validitatea conținutului și pentru a asigura o față satisfăcătoare și o semantică satisfăcătoare, criterii și echivalență conceptuală.

Etapă 3: Fiecare student a oferit consimțământul scris în scris după ce a primit o explicație completă a naturii și confidențialității studiului, iar studenții 228 au consimțit să participe la studiu, cu o rată de non-răspuns de 9%. Datele sociodemografice (vârsta, sexul, etnia și venitul gospodăriei) au fost obținute de la studenți. Informațiile despre utilizarea smartphone-urilor studenților pe baza estimării proprii, cum ar fi numărul de ore de utilizare pe săptămână, numărul de ani ca utilizator obișnuit de smartphone și vârsta la care au început să utilizeze un smartphone, au fost documentate. Elevii au primit următoarele chestionare:

  1. SAS și SAS-M (tabelul A din S1 Text).
  2. Versiunea Malay a Testului de dependenta de Internet.

Instrumente

Scala dependentei de smartphone [28].

SAS este o scară autocompletă, tip 6, tip Likert, cu elemente 33. Fiecare întrebare are o scală de răspuns de la 1 la 6 (1 = cu deosebire nu sunt de acord cu 6 = sunt cu totul de acord), reflectând frecvența simptomelor. Respondentul cercetează declarația care descrie cel mai bine caracteristicile de utilizare a smartphone-urilor. Scorul total posibil pe SAS variază de la 48 la 288. Cu cât este mai mare scorul, cu atât este mai mare gradul de utilizare patologică a smartphone-ului.

Testarea dependenței de Internet [26].

Chestionarul IAT, dezvoltat de Kimberly Young în 1998, este instrumentul cel mai frecvent utilizat în diagnosticarea dependenței de internet. Versiunea Malay a fost validată pe plan local, având o consistență internă bună (Cronbach's alpha = 0.91) și fiabilitatea paralelă (coeficientul de corelație intraclass (ICC) = 0.88, P <0.001). Acesta este un chestionar completat de sine compus dintr-o scală de tip Likert în 5 puncte conținând 20 de itemi, cu o valoare minimă a punctului de 20 și un punct maxim de valoare 100. Scorul fiecărei întrebări variază de la 1 la 5 (1 = niciodată la 5 = întotdeauna), replicând apariția simptomelor. Elevii au ales declarația care a descris cel mai bine caracteristicile utilizării lor de internet. Cu cât scorul este mai mare, cu atât este mai mare gradul de utilizare patologică a internetului. Atunci când scorul în versiunea malaeză a IAT este mai mare de 43, atunci individul este diagnosticat cu risc de dependență de internet [26].

Analiza statistică

Toate analizele au fost efectuate folosind pachetul statistic pentru științele sociale versiunea 21.0 (SPSS, Chicago, IL, SUA). Au fost calculate statistici descriptive pentru caracteristicile de bază ale participanților. Alfa Cronbach a fost utilizată pentru a evalua consistența internă a SAS-M, iar normalitatea datelor a fost evaluată utilizând analiza Kolmogorov-Smirnov. Omogenitatea itemilor la scară a fost analizată pe baza coeficienților de corelație dintre itemi și scorurile totale dacă un articol a fost șters. Validitatea constructului a fost investigată prin analiza factorilor exploratori și promaxul oblic cu Kaiser Normalization. Încărcarea factorilor> 0.30 a fost utilizată pentru a determina elementele pentru fiecare factor. Pe baza regulii Guttman-Kaiser, factorii cu valoare proprie mai mare de 1 sunt reținuți [30, 31]. ICC a fost utilizat pentru a examina fiabilitatea paralelă între SAS-M și versiunea în limba engleză a SAS și fiabilitatea test-retest a SAS-M. Corelația lui Pearson a fost utilizată pentru a examina validitatea concurentă dintre versiunea SAS-M și versiunea Malay a IAT. Scorul optim SAS-M pentru cazurile cu risc a fost determinat de la punctele de coordonate atunci când scorul pentru versiunea Malay a IAT a fost mai mare decât 43 [26], moment în care sensibilitatea și specificitatea au fost optime în analizele caracteristicilor de funcționare a receptorului (ROC). Aria de sub curbă (ASC) a fost determinată pentru curba ROC.

Definiție

Utilizatorul obișnuit este definit ca cel care utilizează smartphone-ul cel puțin 6 sau de mai multe ori în 6 luni [32]

Aprobarea etică

Aprobarea eticii pentru acest studiu a fost obținută de la Comitetul de etică al Universiti Putra Malaysia (FPSK-EXP14 P091).

REZULTATE

Un număr de studenți 228 au fost recrutați în acest studiu. Tabelul 1 arată caracteristicile clinice ale populației studiate. În general, vârsta medie a fost de aproximativ 22 ani ± 1.1. Mai mult de jumătate dintre studenți au fost femei (56.6%), iar majoritatea au fost etnice malay (52.4%). Numărul mediu de ore de utilizare a unui smartphone pe săptămână a fost de ore 36.5. În medie, studenții au început să utilizeze un smartphone la vârsta de 19 ani, iar numărul mediu de ani de utilizare a telefonului smartphone era de 2.4 ani.

miniatura  

 
Tabel 1. Caracteristicile populației de studiu (N = 228).

 

doi: 10.1371 / journal.pone.0139337.t001

Structura factorilor și consistența internă a SAS-M

Testul de sfericitate al lui Bartlett a fost semnificativ (p <0.01), iar măsura Kaiser-Meyer-Olkin a adecvării eșantionării pentru SAS-M a fost de 0.92, indicând că scala a fost meritată [33], care la rândul său a indicat că analiza factorială a fost adecvată. S-au extras șase factori (valoare proprie> 1.00) prin abordarea analizei factorului explorator și rotația promax oblică cu normalizarea Kaiser care a reprezentat 65.3% din varianța totală. Acest rezultat a fost în concordanță cu SAS-ul original [28].

SAS-M a avut o consistență internă bună; Coeficientul alpha al lui Cronbach pentru scala totală a fost 0.94, iar coeficienții respectivi pentru cei șase factori au fost 0.877, 0.843, 0.865, 0.837, 0.865 și 0.861. Cei șase factori care corespund subscalelor SAS au fost denumiți "relația orientată spre spațiul cibernetic", "perturbarea vieții cotidiene", "primatul", "suprasolicitarea", "anticiparea pozitivă" și "retragerea" (Tabelul 2). Toate articolele au avut corecții totale corelate cu mai mult de 0.9. Ștergerea oricărui element nu a mărit coerența internă a scorului total (Tabelul 3). Fiabilitatea paralelă dintre SAS-M și SAS a fost ridicată, așa cum demonstrează un ICC de 0.95 (95% Intervalul de încredere = 0.937-0.962). Fiabilitatea test-retest a SAS-M după un interval de săptămâna 1 a fost mare, cu un ICC de 0.85 (95% Intervalul de încredere = 0.808-0.866).

miniatura  

 
Tabel 2. Analiza factorilor versiunii SAS-Malay.

 

doi: 10.1371 / journal.pone.0139337.t002

miniatura  

 
Tabel 3. Articol corectat - Corelațiile totale și elementul alpha al lui Cronbach dacă au fost șterse pentru SAS-M.

 

doi: 10.1371 / journal.pone.0139337.t003

Validitatea concomitentă a SAS-M: Corelații între subgrilele SAS-M și versiunea Malay a IAT

Rezultatele analizei de corelație Pearson care a fost realizată între subscalele SAS-M și versiunea Malay a IAT sunt prezentate în Tabelul 4. Rezultatele arată că toate subscalele SAS-M, cu excepția "anticipării pozitive", au fost în mod semnificativ legate de versiunea Malay a IAT.

miniatura  

 
Tabel 4. Validarea concomitenta a SAS-M (corelatia lui Pearson): Subclasurile versiunii SAS-M si versiunea Malay a IAT.

 

doi: 10.1371 / journal.pone.0139337.t004

ASC pentru curba ROC a fost 0.801 (95% CI = 0.746 la 0.855). Scorul optim de tăiere pentru identificarea cazurilor la risc a fost mai mare decât 98, cu o sensibilitate de 71.43%, o specificitate a 71.03%, o valoare predictivă pozitivă (PPV) de 64.10% și o valoare predictivă negativă (NPV) a 77.44 %. Prevalența unui caz de risc de dezvoltare a dependenței de smartphone în acest studiu a fost 46.9%, pe baza unui scor de 98.

Discuție

Acest studiu a examinat coerența internă, dimensionalitatea și validarea concomitentă și constructivă a SAS-M. Rezultatele studiului indică faptul că SAS-M este un instrument fiabil și valabil pentru evaluarea dependenței de telefoane inteligente în populația vorbită de malay.

În acest studiu, SAS-M a prezentat o consistență internă bună; Coeficientul alpha al lui Cronbach pentru scala totală a fost 0.94, iar coeficienții respectivi pentru cei șase factori au fost 0.877, 0.843, 0.865, 0.837, 0.865 și 0.861. Fiabilitatea paralelă a SAS-M și fiabilitatea test-retest după un interval săptămânal 1 s-au dovedit a fi bune, iar ICC-urile 0.95 și 0.85, care sunt chiar mai bune decât cele ale versiunii originale a SAS [28]. Până în prezent, acesta este primul studiu de acest gen legat de dependența de telefoane inteligente și arată că SAS-M este la fel de bun ca și versiunea în limba engleză.

Cu toate acestea, cele șase componente dominante care au explicat o mare parte a variabilității SAS-M au fost similare cu cele ale SAS inițială. În studiul de față, componentele au constat în "relația orientată spre spațiul cibernetic", "perturbarea vieții cotidiene", "primatul", "suprasolicitarea", "anticiparea pozitivă" și "retragerea". Componentele din SAS originale au fost "perturbarea vieții de zi cu zi", "anticiparea pozitivă", "retragerea", "relația orientată spre spațiul cibernetic", "suprasolicitarea" și "toleranța". Nu toți factorii dobândiți în această analiză a factorilor au fost paralele cu factorii obținuți în SAS inițial. Este mai probabil datorită faptului că acest lucru reflectă diferențele dintre probele malay și coreeană. Semnificația originalului SAS a fost schimbată în timpul procesului de traducere.

Majoritatea componentelor raportate în studiul actual sunt aceleași, cu excepția componentei "primacy", care este diferită de componenta "toleranță" în originalul SAS. Motivele posibile ar putea fi faptul că populația noastră de studiu a fost mai mică (21.7 ± 1.1 ani cu vârsta cuprinsă între 20 și 27) comparativ cu populația coreeană (26.1 ± 6.0 cu vârste cuprinse între 18 și 53). Contextul populației noastre de studiu a fost omogen, deoarece toți subiecții erau studenți în medicină în comparație cu gama largă a nivelului de ocupație și educație din studiul SAS inițial. Diferitele interpretări ar putea fi complicate de eterogenitatea din mediile de învățământ și de educația populației studiate.

În acest studiu, toate subscalele SAS-M, cu excepția "anticipării pozitive", au fost în mod semnificativ legate de versiunea Malay a IAT. Acesta poate fi singurul subscale care nu se corelează bine cu IAT, deoarece IAT măsoară în principal utilizarea adversă a internetului, astfel că nu există elemente care să întrebe anticiparea pozitivă. Cu toate acestea, acest aspect nu reduce valabilitatea concomitentă, deoarece celelalte subscale 5 sunt puternic corelate.

Prevalența cazurilor cu risc care ar putea fi identificate ca dependență de smartphone utilizând această scală a fost de 46.9%. Există mai multe explicații posibile pentru acest rezultat. Prevalența ridicată a dependenței de smartphone este de așteptat, deoarece un studiu local a arătat că 85% din telefoanele mobile din Malaysia [18]. Smartphone-urile sunt opțiunea preferată, deoarece malaysienii tind să urmeze tendințele din comunitate [20]. În plus, smartphone-ul oferă mesagerie instant prin intermediul anumitor platforme, de exemplu, WhatsApp și WeChat, care îmbogățesc viața utilizatorilor. Divertismentul este o altă posibilă explicație a prevalenței ridicate a dependenței de telefoane inteligente, deoarece cu aceste telefoane, studenții din domeniul medical pot asculta muzică, pot viziona filme și pot juca jocuri pentru a scădea stresul [34]. Prin urmare, pot avea tendința să-și petreacă mai mult timp cu telefonul smartphone la sfârșitul zilei și, în final, să devină utilizatori patologici.

Cu toate acestea, una dintre preocupările din studiul nostru ar fi scorul optim SAS-M pentru cazurile la risc a fost determinat din punctele de coordonate atunci când scorul pentru versiunea Malay a IAT a fost mai mare decât 43. Nu este vorba de o limită de timp bine stabilită pentru IAT. În mod similar, nu există criteriu diagnosticat de dependență de internet sau smartphone în conformitate cu DSM V în spectrul tulburărilor de dependență [21, 25]. Astfel, punctul de reducere propus de studiul nostru a fost probabil prea scăzut, ceea ce a dus la o rată foarte ridicată estimată a dependenței de smartphone-uri. Prin drept, diagnosticul dependenței de internet ar trebui să se bazeze pe trei criterii descrise de Ko și colab., 2012 [25].

SAS-M funcționează mai mult ca un ecran sau o scală pentru evaluarea severității utilizării dependente de smartphone decât un instrument de diagnosticare. Efectuarea unui diagnostic corect de dependență de smartphone va fi o problemă importantă pentru cercetările viitoare. Am propus ca în viitor diagnosticul dependenței de telefoane inteligente să includă mai multe criterii care constau în criteriile A, B și C. Criteriul A conține șase simptome caracteristice ale dependenței de smartphone cum ar fi relația orientată spre cibernetică, perturbarea vieții de zi cu zi, primatul, și retragerea. Criteriul B trebuie să includă deteriorarea funcțională secundară utilizării smartphone-urilor. Criteriul C ar trebui să excludă o altă tulburare psihiatrică, cum ar fi tulburarea bipolară sau altă tulburare impulsivă. Persoanele care îndeplinesc toate criteriile A, B și C vor fi considerate a avea dependență de telefoane inteligente.

Forță și limitări

Rezultatele acestui studiu ar trebui interpretate în contextul limitărilor studiului: În primul rând, nu există un criteriu de diagnostic stabilit pentru dependența de internet sau smartphone conform DSM V în spectrul tulburării de dependență [21, 25]. Cu toate acestea, având în vedere studiile limitate privind dependența de telefoane inteligente la nivel local, rezultatele acestui studiu încă pot oferi unele informații echipei de asistență medicală. În al doilea rând, în ciuda faptului că dimensiunea eșantionului era adecvată, dar nu a fost randomizată. Genul și rasa nu au fost distribuite în mod egal. Mai mult, acest studiu a fost realizat într-un singur centru, astfel încât populația eșantionului a fost omogenă și poate nu reflectă populația generală din Malaezia.

În ciuda acestei limitări, rezultatele studiului de față au demonstrat că SAS-M poate fi folosit pentru evaluarea dependenței de telefoane inteligente în rândul adulților tineri educați din Malaezia.

Concluzie

Acest studiu a dezvoltat prima scală de dependență de telefoane inteligente printre studenții medicali. Acest studiu oferă, de asemenea, dovezi că SAS-M este un instrument valabil și fiabil, administrat de sine, pentru a examina persoanele expuse riscului de dependență de telefoane inteligente.

informatii justificative

S1_Text.doc
 
 

S1 Text. Inteligent de dependență de telefon Chestionarul versiunii Malay.

doi: 10.1371 / journal.pone.0139337.s001

(DOC)

Contribuțiile autorului

Conceperea și proiectarea experimentelor: SMC AY FKH. Efectuarea experimentelor: VR SMSL WAWS YLF. Analiza datelor: SMC AY. Reactivi / materiale / instrumente de analiză contribuite: SMC AY. Scrierea hârtiei: SMC AY VR.

Referinte

  1. 1. Rashvand HF, Hsiao KF (2015) Aplicații smartphone inteligente: o scurtă recenzie. Sisteme multimedia 21 (1): 103-119 doi: 10.1007 / s00530-013-0335-z
  2. 2. Mosa AS, Yoo I, Sheets L (2012) O revizuire sistematică a aplicațiilor de asistență medicală pentru smartphone-uri. BMC Informatică medicală și luarea deciziilor 12: 67. doi: 10.1186 / 1472-6947-12-67. PMID: 22781312
  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. 3. Lane N, Mohammod M, Lin M, Yang X, Lu H, Ali S, și colab. (2011) BeWell: o aplicație smartphone care monitorizează, modelează și promovează bunăstarea. Conferința internațională 5th privind tehnologiile comprehensive de calcul pentru sănătate, Dublin.
  88. 4. Patrick K, Griswold WG, Raab F, Intille SS (2008) Sănătate și telefonul mobil. Jurnalul American de Medicină Preventivă 35: 177-181. doi: 10.1016 / j.amepre.2008.05.001. PMID: 18550322
  89. 5. Derbyshire E, Dancey D (2013) Aplicații medicale pentru smartphone-uri pentru sănătatea femeilor: Care este baza dovezilor și feedback-ul? Jurnalul internațional de telemedicină și aplicații Articolul ID 782074, 10. doi: 10.1155 / 2013/782074
  90. 6. Emad AS, Haddad E (2015) Influența telefoanelor inteligente asupra sănătății și comportamentului uman: percepțiile iordanienilor. Jurnalul internațional al rețelelor de calcul și aplicații 2 (2): 52-56.
  91. 7. Sarwar M, Soomro TR (2013) Impactul telefoanelor inteligente asupra societății. Jurnalul European de Cercetare Științifică 98 (2): 216-226.
  92. 8. Acharya JP, Acharya I, Waghrey D (2013) Un studiu asupra unora dintre efectele comune asupra sănătății telefoanelor celulare în rândul studenților. Journal of Community Medicine & Health Education 3: 21. doi: 10.5958 / j.2319-5886.2.3.068
  93. 9. Lin YH, Chang LR, Lee YH, Tseng HW, Kuo TB, Chen SH. (2014) Dezvoltarea și validarea Inventarului de dependență de telefoane inteligente (SPAI). PLoS Un 9: e98312. doi: 10.1371 / journal.pone.0098312. PMID: 24896252
  94. 10. Billieux J, Van der Linden M, d'Acremont M, Ceschi G, Zermatten A (2007) Impulsivitatea are legătură cu dependența percepută și utilizarea efectivă a telefonului mobil? Psihologie cognitivă aplicată 21: 527-537. doi: 10.1002 / acp.1289
  95. 11. Park N, Lee H (2012) Implicații sociale ale utilizării smartphone-urilor: utilizarea smartphone-urilor și bunăstarea psihologică a studenților din Coreea. Ciberpsihologie, comportament și rețele sociale 15: 491–497. doi: 10.1089 / cyber.2011.0580
  96. 12. Yen CF, Tang TC, Yen JY, Lin HC, Huang CF, Liu SC, și colab. (2009) Simptomele utilizării telefoanelor mobile problematice, afectarea funcțională și asocierea acestora cu depresia la adolescenții din sudul Taiwanului. Jurnalul de adolescență 32: 863-873. doi: 10.1016 / j.adolescence.2008.10.006. PMID: 19027941
  97. 13. Beranuy M, Oberst U, Carbonell X, Chamarro A (2009) Utilizarea problemelor Internetului și a telefoanelor mobile și simptomele clinice la studenți: rolul inteligenței emoționale. Calculatoarele în comportamentul omului 25: 1182-1187. doi: 10.1016 / j.chb.2009.03.001
  98. 14. Thomee S, Harenstam A, Hagberg M (2011) Utilizarea telefonului mobil și stresul, tulburările de somn și simptomele depresiei la adulții tineri - un studiu de cohortă prospectiv. BMC Public Health 11: 66. doi: 10.1186 / 1471-2458-11-66. PMID: 21281471
  99. 15. Ezoe S, Toda M, Yoshimura K, Naritomi A, Den R, Morimoto K (2009) Relațiile de personalitate și stilul de viață cu dependența de telefoane mobile în rândul femeilor care alăptează. Comportamentul social și personalitate: un jurnal internațional 37 (2): 231-238. doi: 10.2224 / sbp.2009.37.2.231
  100. 16. Toda M, Monden K, Kubo K, Morimoto K (2006) Dependența de telefonie mobilă și stilul de viață al studenților. Comportamentul social și personalitatea 34 (10): 1277-1284. doi: 10.2224 / sbp.2006.34.10.1277
  101. 17. Comisia de comunicare și multimedia din Malaezia (2012) Sondaj utilizatori de telefoane mobile 2011. Disponibil: http://www.skmm.gov.my/skmmgovmy/media/G​eneral/pdf/SSKMM-HandPhoneSurvey-2011.pd​f
  102. 18. Comisia de comunicare și multimedia din Malaezia (2014) Sondaj utilizatori de telefoane mobile 2012. Disponibil: http://www.skmm.gov.my/skmmgovmy/media/G​eneral/pdf/130717_HPUS2012.pdf
  103. 19. ecommercemilo (2014). Disponibil: http://www.ecommercemilo.com/2014/09/12-​facts-mobile-malaysia.html#.Va8ru_mqpBe.
  104. 20. Osman MA, Talib AZ, Sanusi ZA, Shiang-Yen T, Alwi AS (2012) Un studiu al tendinței smartphone-ului și a comportamentului său de utilizare în Malaezia. International Journal of New Computer Architectures și aplicațiile lor 2: 274-285.
  105. 21. Weinstein A, Lejoyeux M (2010) Dependența de Internet sau utilizarea excesivă a internetului. Jurnalul american de abuz de droguri și alcool 36: 277-283. doi: 10.3109 / 00952990.2010.491880. PMID: 20545603
  106. 22. Jenaro C, Flores N, Gómez-Vela M, González-Gil F, Caballo C (2007) Utilizarea problematică a internetului și a telefoanelor mobile: corelate psihologice, comportamentale și de sănătate. Cercetarea și teoria dependenței 15: 309-320. doi: 10.1080 / 16066350701350247
  107. 23. Niemz K, Griffiths M, Banyard P (2005) Prevalența utilizării patologice a internetului în rândul studenților universitari și corelații cu stima de sine, chestionarul general de sănătate (GHQ) și dezinhibare. CyberPsychology & Behavior 8: 562-570. pmid: 16332167 doi: 10.1089 / cpb.2005.8.562
  108. 24. Young KS, Rogers RC (1998) Relația dintre depresie și dependența de Internet. CyberPsychology & Comportament 1: 25-28. doi: 10.1089 / cpb.1998.1.25
  109. 25. Ko CH, Yen JY, Yen CF, Chen CS, Chen CC (2012) Asocierea dintre dependența de internet și tulburarea psihiatrică: o revizuire a literaturii. Psihiatrie europeană 27: 1-8. doi: 10.1016 / j.eurpsy.2010.04.011. PMID: 22153731
  110. 26. Guan NC, Isa SM, Hashim AH, Pillai SK, Harbajan Singh MK (2015) Valabilitatea versiunii Malay a testului dependenței de Internet: un studiu privind un grup de studenți în medicină din Malaezia. Asia-Pacific Jurnalul de sănătate publică 27: 2210-2219. doi: 10.1177 / 1010539512447808
  111. 27. Khazaal Y, Billieux J, Thorens G, Khan R, Louati Y, Scarlatti E și colab. (2008) Validarea franceză a testului de dependență de internet. CyberPsychology & Behavior 11: 703-706. doi: 10.1089 / cpb.2007.0249. pmid: 18954279
  112. 28. Kwon M, Lee JY, Won WY, Park JW, Min JA, Hahn C, și colab. (2013) Dezvoltarea și validarea unei scale de dependență de smartphone (SAS). PloS un 8: e56936. doi: 10.1371 / journal.pone.0056936. PMID: 23468893
  113. 29. Analiza factorului Gorsuch RL (1983). 2nd ed. Hillsdale, New Jersey: Erlbaum.
  114. 30. Kaiser HF (1960) Aplicarea computerelor electronice la analiza factorilor. Măsurări educaționale și psihologice 20: 141-151 doi: 10.1177 / 001316446002000116
  115. 31. Guttman L (1954) Unele condiții necesare pentru analiza factorului comun. Psychometrika 19: 149-161. doi: 10.1007 / bf02289162
  116. 32. Ybama ML (2004) Legături între simptomatologia depresivă și hărțuirea pe internet în rândul tinerilor utilizatori obișnuiți. CyberPsychology & Behavior 7: 247-257. pmid: 15140367 doi: 10.1089 / 109493104323024500
  117. 33. Kaiser HF (1974) Un indice de simplitate factorial. Psychometrika 39: 31-36. doi: 10.1007 / bf02291575
  118. 34. Elias H, Ping WS, Abdullah MC (2011) Stres și realizări academice în rândul studenților universitari din Universiti Putra Malaezia. Procedura-Științe sociale și comportamentale 29: 646-655. doi: 10.1016 / j.sbspro.2011.11.288