Предыдущие исследования сообщали о взаимосвязи между расстройством игрового интернета (IGD) и депрессией, но направленность отношений остается неясной. Поэтому мы изучили обратную взаимосвязь между уровнем симптомов депрессии и ИГД у детей в продольном исследовании.
методы
В состав исследовательских групп этого исследования входили 366 учеников начальной школы, участвовавшие в исследовании iCURE. Все участники в настоящее время являются пользователями Интернета, поэтому их можно рассматривать как группу риска для IGD. Самооценка тяжести особенностей IGD и уровня депрессии оценивалась с помощью экранов симптомов, выявленных в интернет-играх, и опросника детской депрессии, соответственно. Последующая оценка была завершена через 12 месяцев. Мы подобрали модели структурных уравнений с перекрестным запаздыванием, чтобы исследовать взаимосвязь между двумя переменными в двух временных точках одновременно.
Перекрестно-запаздывающий анализ выявил, что уровень депрессии на исходном уровне достоверно предсказывал тяжесть признаков ИГС в течение 12 месяцев наблюдения (β = 0.15, p = 003). Тяжесть признаков IGD на исходном уровне также достоверно предсказывала уровень депрессии через 12 месяцев наблюдения (β = 0.11, p = .018) с учетом возможных мешающих факторов.
Анализ перекрестных лагов указывает на обратную взаимосвязь между тяжестью особенностей IGD и уровнем депрессивных симптомов. Понимание взаимозависимости между депрессивными симптомами и серьезностью особенностей IGD может помочь в вмешательствах по предотвращению обоих состояний. Эти результаты обеспечивают теоретическую поддержку планов по профилактике и лечению ИГД и депрессивных симптомов у детей.
Введение
Дети развиваются в эпоху цифровых технологий и знакомятся с компьютерами, мобильными устройствами и Интернетом в раннем возрасте. Игровое расстройство становится основной проблемой психического здоровья у детей и подростков во всем мире (Иоаннидис и др., 2018), хотя до сих пор ведутся споры о том, является ли игра полезной или вредной для детей и подростков.
Половина всех психических заболеваний начинается в возрасте 14 лет, а проблемы с настроением иногда начинаются примерно в возрасте 11 лет, до полового созревания (Форбс и Даль, 2010 г.; Guo et al., 2012). Проблемы психического здоровья представляют собой наибольшее бремя болезней среди молодежи. Предыдущие исследования сообщали о связи между интернет-зависимостью и психическими симптомами, такими как депрессия, тревога и одиночество, среди подростков. Среди психиатрических симптомов симптомы депрессии наиболее сильно влияют на развитие интернет-зависимости у детей и подростков (Эрцег, Фландер и Брезиншчак, 2018 г.; Найл МакКрэй, Gettings, & Purssell, 2017 г.; Пико, Милин, О'Коннор и Сойер, 2011 г.).
Игровое расстройство в Интернете (IGD) и депрессия взаимодействуют друг с другом и имеют общие нервные механизмы (Чой и др., 2017 г.; Лю и др., 2018 г.). Подобные области мозга показывают аномальное функционирование как при депрессии, так и при ИГД. Миндалина, префронтальная кора, извилина и связь между лобно-теменной долей и миндалиной у людей с игровыми проблемами и с депрессией выглядят одинаково нарушенными.
Систематический обзор показал, что у людей с симптомами депрессии вероятность развития интернет-зависимости почти в три раза выше, чем у людей без симптомов депрессии (Карли и др., 2013 г.). Однако 19 из 20 исследований, представленных в обзоре, были перекрестными исследованиями, которые не могли определить направленность ассоциаций между депрессией и интернет-зависимостью. Тем не менее, 75% исследований сообщили о значительной корреляции между проблемным использованием Интернета и депрессией.
Ограниченное число продольных исследований оценило взаимосвязь между IGD и результатами психического здоровья среди молодых людей. Проспективное когортное исследование в Китае показало, что у студентов колледжей, которые изначально были свободны от проблем с психическим здоровьем на начальном этапе, как оценивается по шкале депрессии, сообщаемой самим собой, вероятность развития депрессии в 2.5-месячном периоде наблюдения в 9 раза выше, если они показали проблемное использование Интернета на базовом уровне (Лам, Пэн, Май и Цзин, 2009 г.). В двухлетнем продольном исследовании детей и подростков Gentile et al. (2011обнаружил, что проблемные игры статистически предсказывают будущие более высокие уровни депрессии, социальной фобии и тревоги, измеряемые самооценкой состояния психического здоровья (Gentile et al., 2011). Более высокие уровни депрессии были связаны с более высоким интернет-зависимым поведением (Ставропулос и Адамс, 2017 г.).
Хотя предыдущие исследования могут помочь выявить факторы, связанные с временным порядком взаимоотношений между депрессией и IGD, все еще неясно, связан ли IGD с развитием депрессии или также имеет место обратная связь. Поэтому мы исследовали стабильность и взаимосвязь между симптомами депрессии и IGD с течением времени, чтобы лучше понять, как эти две переменные влияют друг на друга с течением времени, используя модель перекрестных лагов. Мы оценили обратную взаимосвязь между симптомами депрессии и тяжестью признаков ИГС у детей в препубертатном возрасте, чтобы уменьшить влияние изменений настроения в период полового созревания.
методы
Популяция исследования была получена из исследования iCURE, которое было подробно описано в другом месте (Jeong et al., 2017). Вкратце, исследование iCURE - это продолжающееся продольное исследование на базе школы с целью изучения естественной истории ИГД среди учащихся начальных и 3-х классов и учащихся средних школ в 4-м классе в Корее. Все участники сообщили, что они были текущими пользователями Интернета, поэтому их считали группой риска для IGD. Первая последующая оценка была завершена через 7 месяцев после базовой оценки. Чтобы уменьшить возможное влияние изменений настроения в пубертатном периоде на результаты исследования, исследовательские группы для этого исследования состояли только из учеников 12-го и 3-го классов, которые участвовали в исследовании iCURE. Из 4 учеников начальной школы, которые зарегистрировались в базовом исследовании iCURE, 399 (366%) завершили 91.5-месячную последующую оценку и были включены в это исследование.
При базовой оценке все участники заполнили анкеты в классе; научный сотрудник читает вопросы с помощью стандартного сценария, чтобы помочь в понимании. Для 12-месячной последующей оценки все студенты заполнили вопросники самостоятельно, используя веб-метод самоуправления, с помощником научного сотрудника, который может ответить на вопросы.
Серьезность особенностей IGD оценивалась с помощью экрана симптомов, выявленных в интернет-играх (IGUESS). Этот инструмент был создан на основе девяти критериев IGD DSM-5, где каждый пункт оценивался по 4-балльной шкале (1 = категорически не согласен, 2 = не много не согласен, 3 = отчасти согласны, 4 = полностью согласен). Более высокая оценка указывает на большую серьезность особенностей IGD. Эта шкала является надежной, с α Кронбаха в .85 в этом исследовании. Считалось, что серьезность IGD имеет непрерывный уровень серьезности, где более высокие баллы по IGUESS указывали на большую серьезность для анализа с использованием модели перекрестных лагов. Наилучшим показателем отсечения было 10 баллов при повышенном риске ИГД (Джо и др., 2017). Мы использовали этот пороговый показатель для дихотомического анализа.
Уровень депрессии оценивался с помощью Детского списка депрессии (CDI). CDI содержит 27 пунктов, позволяющих количественно оценить такие симптомы, как депрессивное настроение, гедонистические способности, вегетативные функции, самооценка и межличностное поведение. Каждый элемент состоит из трех утверждений, степень серьезности которых оценивается от 0 до 2; дети выбирают тот, который лучше всего характеризует их симптомы за последние 2 недели. Баллы по пунктам объединены в общую оценку депрессии, которая варьируется от 0 до 54. Мы использовали корейскую версию CDI, которая имеет хорошую надежность и валидность для оценки депрессивных симптомов (Чо и Чой, 1989). Считалось, что уровень симптомов депрессии имеет постоянную степень тяжести, где более высокие баллы по CDI указывают на большую степень выраженности депрессивных симптомов для анализа с использованием модели перекрестных лагов. Общая оценка 22 или более считалась для обозначения депрессивных симптомов в дихотомическом анализе. Как тяжесть особенностей IGD, так и уровень депрессии были оценены на исходном уровне и через 12 месяцев наблюдения с использованием самоотчетов под руководством интервьюера.
Общие характеристики, в том числе возраст, пол, тип семьи и среднесуточное время, проведенное в играх в Интернете, были получены из исходных данных, полученных в результате самоотчетов детей под руководством интервьюера. По типу семьи неповрежденная семья была определена как дети, живущие с обоими родителями; К числу тех, которые определены как неповрежденные, относились дети, живущие только с матерью или отцом или не имеющие родителей из-за развода, смерти или разлучения родителей. Половая зрелость определялась по ответам участников на два вопроса: «Начали ли вы свой период?» Для девочек или «Начали ли вы расти волосы подмышками?» Для мальчиков. Если участники отвечали «да», мы считали, что они достигли половой зрелости. Как успеваемость их детей, так и социально-экономический статус (SES) были получены из оценки самоотчетов родителей.
Описательные статистические данные и взаимосвязи между переменными исследования были выполнены с SAS 9.4 (SAS Institute Inc., Кэри, Северная Каролина, США). Моделирование панелей с перекрестными задержками проводилось с использованием моделирования структурных уравнений (SEM) с помощью статистического пакета Analysis of Moment Structures, версия 23.0. (IBM Inc., Чикаго, Иллинойс, США). Описательные данные суммированы с числами и процентами для категориальных переменных, или средним значением ± SD или медианой (диапазон) для непрерывных переменных. Продольную связь между тяжестью особенностей IGD и уровнем депрессии оценивали с помощью панельных моделей с перекрестными лагами. Перед проведением анализа как уровень депрессии, так и степень тяжести IGD-функций были лог-преобразованы до приблизительной нормы.
Модели панелей с перекрестными задержками позволяют одновременно исследовать связи между двумя или более повторно измеряемыми переменными. Следовательно, перекрестные лаговые корреляции указывают на влияние переменной в данный момент времени на значения другой переменной в более позднее время, контролируя поперечные корреляции и автокорреляции.
Как показано на рисунке 1Aпервый перекрестный лаговый коэффициент βCL (a) представляет собой связь между уровнем депрессии, измеренным на исходном уровне, и степенью выраженности признаков IGD, измеренных через 12 месяцев наблюдения. Второй перекрестный коэффициент βCL (b) представляет собой связь между тяжестью признаков IGD, измеренных на исходном уровне, и уровнем депрессии, измеренным через 12 месяцев наблюдения. Поперечная связь между серьезностью особенностей IGD и уровнем депрессии представлена как βCL-базовый уровень. Представлены коэффициенты авторегрессии βAR-депрессия и βAR-IGD, представляющие стабильность депрессии и тяжесть признаков IGD от исходного уровня до 12-месячного наблюдения, соответственно. Модель была скорректирована с учетом возможных факторов смешения, таких как возраст, пол, тип семьи, успеваемость и SES.
Рисунок 1. (A) Общее моделирование, используемое для панельных моделей с перекрестной задержкой. (B) Панельная модель с перекрестной задержкой, анализирующая продольную связь между IGD и депрессией. Числовые значения представляют собой стандартизованные коэффициенты структурной регрессии. AR: авторегрессия; CL: кросс-лагный; CS: поперечное сечение. *p <.05. **p <01.
Чтобы проверить эффект опосредования, для построения косвенного пути были применены 2,000 загруженных повторных выборок и 95% доверительный интервал (CI). CI с поправкой на смещение, которые не включали 0, считались значимыми для косвенного эффекта. Размеры эффекта интерпретируются как малые (0.01), средние (0.09) и большие (0.25) на основе предыдущей рекомендации (Проповедник и Келли, 2011 г.).
Подход модели оценивался с использованием множественных индексов соответствия, включая индексы абсолютного соответствия, индексы инкрементного соответствия и индексы скупости. Индексы приращения были оценены с использованием χ2 сверх степеней свободы (х2/df) коэффициент, индекс достоверности соответствия (GFI), сравнительный индекс соответствия (CFI) и среднеквадратичная ошибка аппроксимации (RMSEA). Инкрементные индексы соответствия оценивались с использованием индекса Такера – Льюиса (TLI), нормированного индекса соответствия, индекса относительного соответствия (RFI) и сравнительного индекса соответствия (CFI). Скорректированный GFI (AGFI) использовался для индексов подгонки скупости. SEM литература предполагает, что модель подходит, когда χ2/df ≤ 3; CFI ≥ 0.95, TLI ≥ 0.95, GFI ≥ 0.95, NFI ≥ 0.95, RFI ≥ 0.95, AGFI ≥ 0.95 и RMSEA ≤ 0.06 (Kline, 2011).
Для дополнительного анализа повышенный риск IGD был определен как имеющий общую оценку 10 или выше по шкале IGUESS, а высокий уровень депрессивных симптомов был определен как имеющий общий балл по CDI 22 или выше. Мы использовали лог-биномиальную модель, запущенную с PROC GENMOD, для оценки относительного риска (ОР) связи между высоким уровнем депрессивных симптомов и повышенным риском ИГД в течение 12-месячного периода наблюдения среди детей с более низким риском ИГД. (<10 баллов по IGURSS) на исходном уровне. Частота появления депрессивных симптомов высокого уровня в течение 12 месяцев наблюдения была рассчитана среди детей без депрессивных симптомов на исходном уровне. Мы рассчитали сырой и скорректированный RR с учетом возможных вмешивающихся факторов.
Для участия в исследовании iCURE письменное информированное согласие было получено от всех участников и их родителей или законных опекунов после объяснения характера принципов исследования, включая конфиденциальность и свободу выбора для участия в соответствии с Хельсинкской декларацией 1975 года. (Всемирная медицинская ассоциация, 2013). Это исследование было полностью рассмотрено и одобрено Институциональным контрольным советом Католического университета Кореи (MC19ENSI0071). Совет по управлению данными iCURE выпустил де-идентифицированные данные для анализа данных.
Итоги
Демографические и клинические характеристики 366 участников приведены в таблице. 1, Средний возраст участников был 10 лет (диапазон: 9–12 лет). Из 366 участников 188 (51.4%) были мальчиками. Большинство участников (n = 337; 92.1%) были из полных семей, 68% участников имели хорошую успеваемость, а 71% сообщили, что их SES был низким или средним.
|
Таблица 1. Общая и клиническая характеристика 366 учащихся начальной школы в рамках исследования iCURE
| Переменные | N (%) | Медиана (диапазон) | Α Кронбаха |
|---|---|---|---|
| Секс | |||
| Мальчики | 188 (51.4) | ||
| Для девочек | 178 (48.6) | ||
| Возраст | 10 (9-12) | ||
| Структура семьи | |||
| Неповрежденная семья | 337 (92.1) | ||
| Не целая семья | 29 (7.9) | ||
| Социоэкономический статус | |||
| Низкий и средний | 263 (71.9) | ||
| High | 103 (28.1) | ||
| Академические достижения | |||
| Хорошо | 249 (68.0) | ||
| Плохой | 117 (32.0) | ||
| Базовые оценки | |||
| Нарушение интернет-игр | 2 (0-22) | .78 | |
| Депрессия | 6 (0-46) | .88 | |
| Тревога | 26 (20-58) | .89 | |
| 12-месячные последующие оценки | |||
| Нарушение интернет-игр | 2 (0-23) | .86 | |
| Депрессия | 5 (0-45) | .89 | |
| Тревога | 24 (20-58) | .94 |
Корреляции между основными интересующими переменными приведены в таблице. 2, Поперечное сечение, уровень депрессии на исходном уровне положительно коррелировал с тяжестью ИГД как на начальном этапе, так и через 12 месяцев наблюдения. В продольном направлении уровень депрессии (исходный уровень) положительно коррелировал с тяжестью ИГД (12-месячное наблюдение), а тяжесть ИГД (исходный уровень) положительно коррелировал с уровнем депрессии (12-месячный период наблюдения).
|
Таблица 2. Матрица корреляции, среднее значение и стандартное отклонение (SD) для основных переменных
| Переменные | 1 | 2 | 3 | 4 | среднее | SD |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1. Уровень депрессии (базовый уровень) | 1 | 7.4 | 6.5 | |||
| 2. Тяжесть IGD (исходный уровень) | .443 * | 1 | 2.6 | 3.2 | ||
| 3. Уровень депрессии (12-месячное наблюдение) | .596 * | .339 * | 1 | 6.7 | 6.6 | |
| 4. Тяжесть IGD (12-месячное наблюдение) | .359 * | .453 * | .447 * | 1 | 2.9 | 3.6 |
Примечания. IGD: расстройство интернет-игр.
*p <001.
фигура 1 показывает теоретизированную модель (A) и проанализированную модель (B) со стандартизованными нагрузками на траекторию (стандартизованная бета, β). Что касается автокоррелированных путей, уровень депрессии на исходном уровне статистически предсказал тяжесть особенностей IGD через 12 месяцев наблюдения (β = 0.55, p <001). Кроме того, выраженность особенностей IGD на исходном статистически прогнозируемом уровне депрессии через 12 месяцев наблюдения (β = 0.37, p <001). Результаты показали, что как уровень депрессивных симптомов, так и тяжесть особенностей IGD достоверно коррелировали между исходным уровнем и 12-месячным периодом наблюдения. Точно так же серьезность особенностей IGD была коррелирована в двух временных точках.
Что касается пути поперечной корреляции, уровень депрессивных симптомов и серьезность признаков IGD были положительно коррелированы в каждый момент времени (β = 0.46, p <0.001 на исходном уровне и β = 0.27, p <001 через 12 месяцев наблюдения). Результаты показали положительную корреляцию между уровнем депрессивных симптомов и тяжестью особенностей IGD в каждый момент времени.
Перекрестно-запаздывающий анализ показал, что уровень депрессии на исходном уровне статистически предсказал серьезность признаков IGD при 12-месячном наблюдении (β = 0.15, p = 003). Тяжесть признаков IGD на исходном уровне также статистически предсказывала уровень депрессии через 12 месяцев наблюдения (β = 0.11, p = .018) после учета возможных мешающих факторов. Анализ пути с перекрестным запаздыванием показал взаимную взаимосвязь между тяжестью особенностей IGD и уровнем депрессивных симптомов.
Наша общая модель продемонстрировала хорошее соответствие на основе индексов соответствия. Соотношение χ2 до степени свободы был 1.336, что свидетельствует о хорошей подгонке модели. RMSEA составил 0.03, GFI - 0.997, TLI - 0.976, CFI - 0.997, AGFI - 0.964, что также указывает на хорошее соответствие. В совокупности статистические данные о соответствии позволяют предположить, что этого было достаточно для создания действительной модели, основанной на сильной априорной теоретической структуре и приемлемых надежностях.
Из 366 участников 351 не сообщили о повышенном риске IGD на исходном уровне. Из этих 351 участника 15 (4.3%) были классифицированы как подверженные повышенному риску ИГД в течение 12 месяцев наблюдения. После поправки на возможные смешанные факторы у участников с депрессивными симптомами на начальном этапе ОР в 3.7 раза выше в 12 месяцев, чем у участников без депрессивных симптомов на начальном этапе (ОР = 3.7, 95% ДИ = 1.1–13.2).
Из 366 участников 353 не сообщили о высоком уровне депрессивных симптомов в начале исследования. Из этих 353 участников 8 (2.3%) были классифицированы как имеющие высокий уровень симптомов депрессии в течение 12 месяцев наблюдения. После поправки на возможные смешивающие факторы у участников, которые имели повышенный риск IGD на исходном уровне, в 3.6 месяцев наблюдался повышенный риск депрессии в 12 раза по сравнению с участниками, которые не имели повышенного риска IGD на исходном уровне, однако это не был статистически значимым (ОР = 3.6, 95% ДИ = 0.5–29.0; Таблица 3).
|
Таблица 3. Заболеваемость как IGD, так и депрессией среди детей через 12 месяцев наблюдения
| Да | Нет | IR | RR | прибытиеa | ||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 12-месячный IGDb | ||||||
| Базовая депрессия | Да | 2 | 8 | 20 | 5.2 (1.4-20.2) | 3.7 (1.1-13.2) |
| Нет | 13 | 328 | 3.8 | |||
| 12-месячная депрессияc | ||||||
| Исходный IGD | Да | 1 | 11 | 8.3 | 4.1 (0.5-30.4) | 3.6 (0.5-29.0) |
| Нет | 7 | 334 | 2.1 | |||
Примечания. IR: уровень заболеваемости; ОР: относительный риск; ARR: скорректированный относительный риск; IGD: расстройство интернет-игр.
aС поправкой на пол, тип семьи, успеваемость и социально-экономический статус.
bУровень заболеваемости IGD в течение 12 месяцев наблюдения среди детей без IGD на исходном уровне (n = 351).
cЧастота возникновения депрессии при 12-месячном наблюдении среди детей без депрессии на исходном уровне (n = 353).
Обсуждение
Мы обнаружили значительную положительную корреляцию между уровнем депрессивных симптомов и тяжестью признаков ИГД как на начальном этапе, так и через 12 месяцев наблюдения у детей. Эти результаты свидетельствуют о том, что депрессивные симптомы представляют собой потенциальный фактор риска повышенной тяжести IGD, а серьезность признаков IGD может представлять потенциальный фактор риска депрессивных симптомов через год.
Анализ перекрестных лагов позволяет одновременно анализировать несколько взаимосвязей, создавая более сложные статистические модели, чем можно было бы получить, запустив несколько отдельных линейных регрессий. Относительные силы продольных отношений могут быть определены путем сравнения стандартизированных коэффициентов корреляции. Как степень тяжести признаков IGD, так и уровень депрессивных симптомов показали значимые коэффициенты поперечной, автокорреляционной и перекрестной задержки.
Поперечные корреляции выявили положительную связь между уровнем депрессивных симптомов и серьезностью признаков ИГС в каждый момент времени. Точно так же автокорреляция показала, что как уровень депрессивных симптомов, так и степень выраженности признаков IGD достоверно коррелировали со стабильностью во всех двух временных точках. Анализ перекрестных лагов показал взаимную причинно-следственную связь между риском ИГД и уровнем депрессивных симптомов. Эти поперечные и продольные ассоциации сохранялись после контроля потенциальных нарушителей. Сила взаимосвязи была сильнее между исходным уровнем депрессии и 12-месячной тяжестью признаков ИГД (β = 0.15, p = 003), чем между исходной тяжестью признаков IGD и 12-месячным уровнем депрессии (β = 0.11, p = .018), которые предполагают средний размер эффекта. Этот вывод свидетельствует о том, что депрессия в большей степени влияет на тяжесть особенностей IGD, чем наоборот, и что со временем существует взаимная связь.
Связи между IGD и депрессией иногда объясняются гипотезой об улучшении настроения, которая предполагает, что люди с отрицательными эмоциями, скорее всего, будут искать развлекательные мероприятия, чтобы вырваться из дисфорических состояний. Предыдущие исследования соответствовали гипотезе улучшения настроения в том, что наблюдалась значительная положительная связь между депрессией и IGD (Остовар и др., 2019; Сейрек, Коп, Синир, Угурлу и Сенел, 2017 г.; Йен, Чжоу, Лю, Ян и Ху, 2014 г.; Юнес и др., 2016). Попытки избежать депрессии и реальных проблем посредством онлайн-взаимодействий могут привести к порочному циклу, который усугубляет депрессию.
Согласно гипотезе социального смещения, чем больше времени человек тратит на выполнение одной вещи, тем меньше времени может быть потрачено на выполнение другой. Дети, которые тратят слишком много времени на интернет-игры, обычно тратят меньше времени на общение с другими людьми (Caplan, 2003). Предположение о влиянии социального вытеснения заключается в том, что время, потраченное на игры, вытеснит другие виды деятельности, такие как социальное взаимодействие, которые необходимы для психосоциального развития детей (Замани, Херадманд, Чешми, Абеди и Хедаяти, 2010 г.). Отсутствие социального взаимодействия может вызвать негативные эмоции. Gentile et al. (2011) сообщили о повышенных симптомах депрессии после начала проблем с видеоиграми, и эти симптомы сохранялись (Gentile et al., 2011). Если гипотеза социального смещения верна, то ИГД может привести к депрессии (Амороси, Руджери, Франки и Маски, 2012 г.; Дальбудак и др., 2013).
Депрессивные симптомы у подростков, как правило, возникают до наступления половой зрелости. С точки зрения генетической уязвимости для основного депрессивного расстройства, переживание стрессовых жизненных событий или наличие психических расстройств в детстве было связано с началом депрессии (Пико и др., 2011 г.; Шаперо и др., 2014 г.). Поскольку препубертатная депрессия была связана с развитием асоциального расстройства и зависимости (Райан, 2003), вполне вероятно, что усилия по профилактике интернет-зависимости должны осуществляться в молодом возрасте, чтобы минимизировать усугубляющее воздействие на депрессию. Таким образом, больше внимания следует уделять депрессии и ее потенциальному влиянию на развитие ИГД у детей.
Дети с депрессивными симптомами в начале исследования показали 3.7-кратный повышенный риск развития симптомов ИГД при 12-месячном наблюдении по сравнению с детьми без депрессивных симптомов в начале исследования после коррекции на возможные смешанные факторы. Поскольку 95% -й ДИ равен 1.1–13.2, могут быть ограничения для обеспечения точности оценок, поэтому эти результаты следует интерпретировать с осторожностью. Кроме того, дети с симптомами ИГД в начале исследования могут подвергаться повышенному риску развития депрессивных симптомов через 12 месяцев наблюдения по сравнению с детьми без симптомов ИГД в начале исследования; однако результаты не были статистически значимыми.
Девочки достигают половой зрелости примерно на 12 лет раньше, чем мальчики. Средний возраст начала полового созревания у девочек составляет 12.7 года в репрезентативных общенациональных выборках (Ли, Ким, О, Ли и Пак, 2016 г.). С этой точки зрения большинство участников этого исследования еще не прошли бы половой зрелости. В общей сложности у 8 (2.2%) детей было достигнуто половое созревание (3 в начале исследования, 5 в течение 12 месяцев наблюдения). Из-за небольшого числа детей, достигших половой зрелости, результаты этого исследования, вероятно, не были подвержены изменениям, связанным с половым созреванием.
Коэффициент истощения при 12-месячном наблюдении составил 9.1% (33 ребенка). Все истощение произошло из-за того, что ученики перешли в другую школу. Не было никаких существенных различий в базовых характеристиках, включая пол, возраст, тип семьи, успеваемость, SES, активность в Интернете или серьезность особенностей IGD, между участниками, которые прошли и не завершили исследование.
Факторы, связанные с депрессией, могут различаться в разных странах. Депрессия является многофакторным состоянием, которое демонстрирует значительные различия среди разных групп населения и связано с множеством генетических и социально-экологических факторов, с несколькими подтипами с различной этиологией. Корея была первой страной, выделившей национальный бюджет на решение проблем интернет-зависимости и игровой зависимости (Ко, 2015). Психосоциальные, экологические и культурные различия могут влиять на отношения между симптомами депрессии и серьезностью признаков IGD, хотя можно ожидать, что фундаментальная связь между депрессией и IGD будет наблюдаться в разных юрисдикциях и культурах. Таким образом, результаты этого исследования могут иметь отношение к детям в других странах, хотя при обобщении результатов рекомендуется соблюдать осторожность. Потому что респонденты были выбраны среди подростков, которые посещали школы и исключали детей, не посещающих школу. Участвующие школы, а также дети и родители были вовлечены добровольно; поэтому, эти школы были заинтересованы в предотвращении IGD по сравнению с неучаствующими школами. Нельзя исключать возможность систематической ошибки выбора и недооценки распространенности ИГД.
Детство - это период риска развития депрессии и ИГД. Эти два расстройства часто встречаются в детстве и связаны со значительными функциональными нарушениями в дальнейшей жизни. Учитывая постоянное развитие психических характеристик в подростковом и раннем взрослом возрасте, лучшее понимание направленности возникновения и течения этих расстройств в детском возрасте будет способствовать разработке более эффективных стратегий профилактики и лечения.
Анализ перекрестных лагов показал двунаправленную связь между тяжестью особенностей IGD и уровнем депрессии. Более высокий уровень депрессивных симптомов в начале исследования прогнозировал более высокую степень выраженности признаков ИГД через 12 месяцев. Кроме того, исходная тяжесть признаков ИГД была в значительной степени связана с более высоким уровнем депрессивных симптомов после 12 месяцев у детей. Понимание взаимозависимых взаимосвязей между симптомами депрессии и серьезностью особенностей IGD может помочь в вмешательствах по предотвращению обоих состояний. Эти данные обеспечивают теоретическую поддержку планов по профилактике и лечению ИГД и депрессивных симптомов у детей.
HJ провел анализ и руководил написанием рукописи. HWY руководил и контролировал написание рукописи. HJ и HWY разработали и предложили основную идею исследования. S-YL, HL и MNP рассмотрели научное содержание и отредактировали рукопись. HWY, HJ, S-YJ и HS провели исследование. Все авторы предоставили редакционные комментарии к рукописи.
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов в отношении содержания рукописи. Доктор MNP сообщает о следующих раскрытиях. Он консультировал и консультировал Data Game Day, Форум по политике в области зависимости, RiverMend Health, Lakelight Therapeutics / Opiant и Jazz Pharmaceuticals; получил исследовательскую поддержку от Mohegan Sun Casino и Национального центра ответственных игр; участвовал в опросах, рассылках или телефонных консультациях, связанных с наркоманией, нарушениями контроля над импульсами или другими вопросами здравоохранения; и консультировал юридические конторы и игорные заведения по вопросам, связанным с импульсным контролем или зависимостью от расстройств.
Наборы данных, сгенерированные во время и / или проанализированные во время этого исследования, доступны от соответствующего автора.
Рекомендации
| Амороси, M., Руджери, F., Франки, G. и Маски, I. (2012). Депрессия, патологическая зависимость и рискованное поведение в подростковом возрасте, Психиатрия Данубина, 24 (приложение 1), S77–S81. Medline, Google Scholar | |
| Каплан, С.Э. (2003). Предпочтение онлайн-взаимодействию - теория проблемного использования интернета и психосоциального благополучия., Коммуникационные исследования, 30 (6), 625–648, DOI:https://doi.org/10.1177/0093650203257842 CrossRef, Google Scholar | |
| Карли, V., дурку, T., Вассерман, D., Гадлацкий, G., Деспалин, R. и Крамарц, E. (2013). Связь между патологическим использованием Интернета и сопутствующей психопатологией: систематический обзор, Психопатология, 46 (1), 1–13, DOI:https://doi.org/10.1159/000337971 CrossRef, Medline, Google Scholar | |
| Чо, S. и Чой, J. (1989). Разработка государственной шкалы тревожности для корейских детей, Медицинский журнал Сеульского национального университета, 14 (3), 150–157. Google Scholar | |
| Чой, J., Чо, H., Ким, J. Y., Юнг, Д. Дж., Ан, К. Дж., Кан, Х. Б., Чой, Дж. С., Чун, Дж. У. и Ким, Д. Дж. (2017). Структурные изменения префронтальной коры опосредуют взаимосвязь между расстройством интернет-игр и подавленным настроением., Научные доклады, 7 (1), 1245, DOI:https://doi.org/10.1038/s41598-017-01275-5 CrossRef, Medline, Google Scholar | |
| Dalbudak, E., Эврен, C., Алдемир, S., Коскун, К.С., Угурлу, H. и Йылдырым, Ф. Г. (2013). Связь тяжести интернет-зависимости с депрессией, тревогой и алекситимией, темпераментом и характером у студентов вузов, Киберпсихология, поведение и социальная сеть, 16 (4), 272–278, DOI:https://doi.org/10.1089/cyber.2012.0390 CrossRef, Medline, Google Scholar | |
| Эрцег, T., Фландер, G. и Брезиншчак, T. (2018). Связь между навязчивым использованием Интернета и симптомами депрессии и тревоги в подростковом возрасте, Исследование Алкоголизма и Психиатрии, 54 (2), 101–112, DOI:https://doi.org/10.20471/dec.2018.54.02.02 CrossRef, Google Scholar | |
| Forbes, Э. Э. и Даль, Р. Э. (2010). Половое развитие и поведение: гормональная активация социальных и мотивационных тенденций, Мозг и Познание, 72 (1), 66–72, DOI:https://doi.org/10.1016/j.bandc.2009.10.007 CrossRef, Medline, Google Scholar | |
| Джентиле, Д.А., Чух, H., Ляу, A., Да, T., Li, D., Фанг, D. и Khoo, A. (2011). Использование патологической видеоигры среди молодежи: двухлетнее продольное исследование, Педиатрия, 127 (2), e319–e329, DOI:https://doi.org/10.1542/peds.2010-1353 CrossRef, Medline, Google Scholar | |
| Го, J., Чен, L., Ван, X., Лю, Y., Чуйская, К. Х., Он, H., Цюй, Z. и Tian, D. (2012). Связь между интернет-зависимостью и депрессией среди детей-мигрантов и оставленных детей в Китае, Киберпсихология, поведение и социальная сеть, 15 (11), 585–590, DOI:https://doi.org/10.1089/cyber.2012.0261 CrossRef, Medline, Google Scholar | |
| Иоаннидис, K., Тредер, РС., Чемберлен, С. Р., Кирай, F., Редден, С.А., Stein, Д. Дж., Лохнер, C. и Грант, Дж. Э. (2018). Проблематичное использование Интернета как многогранная проблема, связанная с возрастом: данные опроса на двух сайтах, Addictive Behaviors, 81, 157–166, DOI:https://doi.org/10.1016/j.addbeh.2018.02.017 CrossRef, Medline, Google Scholar | |
| Чон, H., Иий, Х. В., Джо, С. Дж., Ли, С.Ю., Ким, E., Сын, Х. Дж., Хан, Х. Х., Ли, Х. К., Квеон, Ю.С., гашиш, С.Ю., Чой, Дж. С., Ким, Б.Н., Джентиле, Д.А. и Potenza, М. Н. (2017). Протокол исследования интернет-пользователя для объективного выявления игрового расстройства в раннем подростковом возрасте (iCURE), Корея, 2015–2019 гг., BMJ Open, 7 (10), e018350, DOI:https://doi.org/10.1136/bmjopen-2017-018350 CrossRef, Medline, Google Scholar | |
| Джо, С. Дж., Иий, Х. В., Ли, Х. К., Ли, Х.С., Чой, Дж. С. и Пэк, К. Я. (2017). Экран симптомов, связанных с использованием интернет-игр, зарекомендовал себя как полезный инструмент для подростков в возрасте 10–19 лет., Acta Paediatrica, 107 (3), 511–516, DOI:https://doi.org/10.1111/apa.14087 CrossRef, Medline, Google Scholar | |
| Клайн, Р. Б. (2011). Принципы и практика моделирования структурных уравнений (3rd ed.). Нью-Йорк, Нью-Йорк / Лондон, Великобритания: Гилфорд Пресс. Google Scholar | |
| Ко, Y. (2015). Корейская национальная политика в отношении интернет-зависимости. В C. Понедельник & M. Reuter (Ред.), Интернет-зависимость, нейронаучные подходы и терапевтические вмешательства (с. 219–234). Лондон, Великобритания: Прыгун. CrossRef, Google Scholar | |
| Lam, Л. Т., Пэн, З. В., Май, Дж. К. и Цзин, J. (2009). Факторы, связанные с интернет-зависимостью среди подростков. Киберпсихология и поведение, 12 (5), 551–555, DOI:https://doi.org/10.1089/cpb.2009.0036 CrossRef, Medline, Google Scholar | |
| Ли, М. Х., Ким, С. Х., Ой, M., Ли, К. В. и Парк, М. Дж. (2016). Возраст при менархе у корейских подростков: тенденции и факторы влияния, Репродуктивное здоровье, 42 (1), 121–126, DOI:https://doi.org/10.1530/jrf.0.0420121 CrossRef, Google Scholar | |
| Лю, L., Яо, Ю.В., Li, К. Р., Чжан, Дж. Т., Ся, С.С., Лан, J., Ма, С.С., Чжоу, N. и Fang, X. Y. (2018). Сопутствующее расстройство между игровым расстройством в Интернете и депрессией: взаимосвязь и нейронные механизмы, Фронт психиатрии, 9, 154, DOI:https://doi.org/10.3389/fpsyt.2018.00154 CrossRef, Medline, Google Scholar | |
| Найл МакКрей, N., подъемы, S. и Перссел, E. (2017). Социальные сети и депрессивные симптомы в детском и подростковом возрасте: систематический обзор, Обзор исследований подростков, 2 (4), 315–330, DOI:https://doi.org/10.1007/s40894-017-0053-4 CrossRef, Google Scholar | |
| Ostovar, S., Аллахъяр, N., Aminpoor, H., Moafian, F., Также, M. и Гриффитс, М. Д. (2019). Интернет-зависимость и ее психосоциальные риски (депрессия, беспокойство, стресс и одиночество) среди иранских подростков и молодых людей: модель структурного уравнения в кросс-секционном исследовании, Международный журнал психического здоровья и наркомании, 14 (3), 257–267, DOI:https://doi.org/10.1007/s11469-015-9628-0 CrossRef, Google Scholar | |
| Пико, Б.Ф., Милин, R., О'Коннор, R. и Сойер, M. (2011). Междисциплинарный подход к депрессии у детей и подростков, Исследования и лечение депрессии, 2011, 1–3, DOI:https://doi.org/10.1155/2011/854594 CrossRef, Google Scholar | |
| Проповедник, К. Дж. и Келли, K. (2011). Измерение величины эффекта для моделей медиации: количественные стратегии передачи косвенных эффектов, Психологические методы, 16 (2), 93–115, DOI:https://doi.org/10.1037/a0022658 CrossRef, Medline, Google Scholar | |
| Райан, Н. Д. (2003). Депрессия у детей и подростков: краткосрочная эффективность лечения и долгосрочные возможности, Международный журнал методов в психиатрических исследованиях, 12 (1), 44–53, DOI:https://doi.org/10.1002/mpr.141 CrossRef, Medline, Google Scholar | |
| Сейрек, S., Коп, E., sınır, H., Угурлу, M. и Шенель, S. (2017). Факторы, связанные с интернет-зависимостью: перекрестное исследование турецких подростков, Международная педиатрия, 59 (2), 218–222, DOI:https://doi.org/10.1111/ped.13117 CrossRef, Medline, Google Scholar | |
| Шаперо, Б.Г., Черный, С. К., Лю, Р. Т., Клугман, J., Бендеры, Р. Э., Абрамсон, Л. Я. и сплав, ФУНТ. (2014). Стрессовые события в жизни и симптомы депрессии: влияние эмоционального насилия в детстве на стрессовую реактивность, Журнал клинической психологии, 70 (3), 209–223, DOI:https://doi.org/10.1002/jclp.22011 CrossRef, Medline, Google Scholar | |
| Ставрополя, V. и Адамс, Б. Л. М. (2017). Симптомы нарушения игрового интернета во взрослом возрасте: взаимодействие между беспокойством и сплоченностью семьи, Журнал поведенческих зависимостей, 6 (2), 237–247, DOI:https://doi.org/10.1556/2006.6.2017.026 Ссылка, Google Scholar | |
| Всемирная медицинская ассоциация (2013). Хельсинкская декларация: этические принципы медицинских исследований на людях, JAMA, 310 (20), 2191–2194, DOI:https://doi.org/10.1001/jama.2013.281053 CrossRef, Medline, Google Scholar | |
| иен, С.Ф., Chou, W. J., Лю, Т. Л., Ян, P. и Ху, Х. Ф. (2014). Связь симптомов интернет-зависимости с тревогой, депрессией и самооценкой среди подростков с синдромом дефицита внимания / гиперактивности, Комплексная психиатрия, 55 (7), 1601–1608, DOI:https://doi.org/10.1016/j.comppsych.2014.05.025 CrossRef, Medline, Google Scholar | |
| Юнес, F., Халави, G., Джаббур, H., Эль Оста, N., Карам, L., Хадж, A. и Раббаа Хаббаз, L. (2016). Интернет-зависимость и отношения с бессонницей, тревогой, депрессией, стрессом и чувством собственного достоинства у студентов университетов, PLoS One, 11 (9), e0161126, DOI:https://doi.org/10.1371/journal.pone.0161126 CrossRef, Medline, Google Scholar | |
| Замани, E., Херадманд, A., Чешми, M., Абеди, A. и Хедаяти, N. (2010). Сравнение социальных навыков студентов, увлекающихся компьютерными играми, с обычными студентами, Зависимость и здоровье, 2 (3–4), 59–65, DOI:https://doi.org/10.1016/S0924-9338(12)74212-8 Medline, Google Scholar |
;
