Влияние зависимости от Интернета и смартфонов на депрессию и тревогу на основе анализа сопоставления показателей склонности (2018 г.)

Int J Environ Res Общественное здравоохранение. 2018 Apr 25; 15 (5). pii: E859. doi: 10.3390 / ijerph15050859.

Ким Юй¹, Джанг Х.М.², Lee Y³, Lee D⁴, Kim DJ⁵.

Абстрактные

Ассоциации интернет-зависимости (IA) и зависимости от смартфона (SA) с проблемами психического здоровья были широко изучены. Мы исследовали влияние IA и SA на депрессию и тревогу с учетом социально-демографических переменных. В этом исследовании участники 4854 завершили перекрестное сетевое исследование, включающее социально-демографические элементы, Корейскую шкалу интернет-зависимости, Шкалу готовности к зависимости от смартфона и подшколы Проверочного списка симптомов 90-Revised. Участники были разделены на группы IA, SA и нормального использования (NU). Чтобы уменьшить смещение выборки, мы применили метод сопоставления баллов склонности, основанный на генетическом сопоставлении. Группа IA показала повышенный риск депрессии (относительный риск 1.207; p <0.001) и тревожность (относительный риск 1.264; p <0.001) по сравнению с НЕ. Группа СА также показала повышенный риск депрессии (относительный риск 1.337; p <0.001) и тревожность (относительный риск 1.402; p <0.001) по сравнению с NC. Эти результаты показывают, что как IA, так и SA оказали значительное влияние на депрессию и тревогу. Более того, наши результаты показали, что SA сильнее связаны с депрессией и тревогой, чем IA, и подчеркнули необходимость политики предотвращения и управления чрезмерным использованием смартфонов.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: Интернет зависимость; тревожность; депрессия; оценка склонности; зависимость от смартфона

PMID: 29693641

DOI: 10.3390 / ijerph15050859

1. Введение

С ростом использования и удобства использования Интернета и смартфонов в повседневной жизни накопленные исследования показали негативные последствия чрезмерного использования Интернета и смартфонов в области психического здоровья [1].

Уровень пользователей смартфонов в Южной Корее составляет примерно 85%, самый высокий в мире [2]. Тем не менее, чрезмерное использование смартфона тесно связано с рядом проблем психического здоровья, включая стресс и повышенный риск ненормальной тревоги [3,4]. Зависимость от смартфона (SA) появилась как новая форма зависимости наряду с интернет-зависимостью (IA), и клиническая характеристика SA привлекла внимание в последние годы [5]. Например, существуют некоторые различия в характере устройств, такие как удобство портативности, доступ в Интернет в реальном времени и функции прямой связи смартфонов [6]. Сообщалось о сходствах и различиях между IA и SA в отношении демографических переменных и мотивационных аспектов использования СМИ [1,6].

С экологической точки зрения, отсутствие альтернативных видов деятельности связано с ИА [7]. Кроме того, сообщается, что одиночество тесно связано как с социальной сетью, так и с онлайн-играми [8]. Что касается уровня образования и ежемесячного дохода, недавнее исследование людей с SA обнаружило существенные различия в измерении здоровья в пользу тех, кто имел более низкий доход и более низкую степень образования [9]. В соответствии с этим выводом систематический обзор выявил значительную корреляцию между успеваемостью и тяжестью ИА [10]. Что касается возраста, недавний обзор показал, что проблемное использование Интернета наиболее актуально как для подростков, так и для начинающих взрослых (19 лет и старше) [10], в то время как зависимость от смартфонов более распространена среди молодых подростков по сравнению с новыми взрослыми (19 лет и старше) [11]. Недавнее исследование показало, что женщины, как правило, имеют более высокое среднее время ежедневного использования и оценки зависимости для смартфонов, чем мужчины [4]. Чой и соавт. (2015) сообщили, что мужской пол имеет соответствующий фактор риска для ВА, а женский пол для SA [1]. Что касается цели использования, социальные сети оказались более тесно связанными с высокой зависимостью от смартфонов, по сравнению с другими функциями, связанными с мобильным телефоном [11]. У людей с ИА Anderson et al. (2016) сообщили, что мужской пол был в значительной степени связан с онлайн-играми на ПК [10].

Что касается психологических аспектов, широко сообщалось о положительных ассоциациях IA и SA с депрессией и тревогой [12,13]. Недавние исследования показали, что зависимость от Интернета и смартфонов может возникать в результате индивидуального когнитивно-эмоционального и поведенческого профиля пользователя, а не самой среды [14,15,16]. Недавнее исследование наблюдало роль эмпатии и удовлетворенности жизнью как в IA, так и в SA [17]. Что касается психопатологии, в нескольких исследованиях сообщалось о положительной корреляции между IA, депрессией и тревогой [18,19,20], в то время как недавнее исследование сообщало о связи между использованием смартфона и серьезностью, депрессией и тревогой [13]. Следовательно, взаимосвязь между IA, SA и проблемами психического здоровья должна быть четко определена. Более того, учитывая как совпадение, так и различия между IA и SA [16], тогда возникает вопрос, в какой степени IA и SA связаны с повышением уровня депрессии и тревоги после корректировки смешанных демографических и социально-экономических факторов?

Остается неясным, являются ли проблемы с психическим здоровьем причиной или следствием чрезмерной зависимости от Интернета и смартфонов. В перекрестных исследованиях использовались множественные регрессионные анализы для изучения взаимосвязи между проблемами психического здоровья, ИА и СА у людей [21]. Однако в обсервационных исследованиях, в которых отсутствует рандомизация, множественный регрессионный анализ имеет ограничения, такие как возможность переоценки и низкая стандартная ошибка, когда присутствуют многочисленные ковариаты, в дополнение к смещению выбора [22]. Таким образом, оценка эффектов зависимости путем простого изучения конкретного результата, такого как депрессия и тревожность, будет смещена из-за дисбаланса демографических и социально-экономических факторов, связанных с ВА и СА. Более того, ни в одном из исследований еще не исследовались различные эффекты в зависимости от характеристик пользователей Интернета и смартфонов, включая контексты окружающей среды и психологические характеристики пользователей, IA и SA на депрессию и тревогу. Сопоставление баллов предрасположенности (PSM) стало популярным подходом для уменьшения смещения выбора в наблюдательных исследованиях23,24]. В этой статье мы применили анализ PSM для изучения влияния IA и SA на депрессию и тревогу, чтобы уменьшить смещение выбора в наших данных. Мы выбрали пол, возраст, образование, семейное положение и доход в качестве смешанной переменной, учитывая связь этих социально-демографических переменных с IA и SA в нашем исследовании [9,25].

Основной целью данного исследования является изучение взаимосвязей между IA, SA и состоянием настроения, а именно депрессией и тревогой, с использованием анализа соответствия баллов предрасположенности. Во-вторых, мы стремимся выяснить, как эффекты депрессии и тревоги различаются между IA и SA.

2. Материалы и методы

2.1. Участники исследования

Данные состояли из онлайновых анонимных ответов на вопросы самодиагностики взрослых корейцев 5003 (в возрасте 19 – 49), проведенных Католическим университетом Кореи в Сеуле; и госпиталь Святой Марии в декабре 2014 [26]. Исследование проводилось в соответствии с Хельсинкской декларацией. Институциональные наблюдательные советы Католического университета Кореи, Сеул; и Больница Св. Марии одобрила это исследование. Все участники были проинформированы об исследовании и дали письменное информированное согласие. Участники опроса были набраны группой экспертов исследовательской компании, а анкеты самоотчетов проводились через Интернет без какой-либо компенсации. Только респонденты 149, которые не использовали смартфоны, были исключены. Наконец, мы проанализировали данные участников 4854. В окончательном примере возраст был классифицирован по трем категориям: ниже 30 (33.19%), 30 – 39 (43.94%) и 40 – 49 (22.87%). Были мужчины 2573 (53.01%) и женщины 2281 (46.99%). Рассматривались дополнительные демографические переменные участников: образование, семейное положение и доход.

2.2. меры

2.2.1. Измерение интернет-зависимости

Корейская шкала интернет-зависимости (K-шкала) была разработана в Корее для оценки ИА и была апробирована корейским населением с высокой степенью достоверности внутренней согласованности [27]. Альфа-коэффициент Кронбаха для K-шкалы был 0.91 [28]. Он состоит из семи подшкал и элементов 40, измеряющих ежедневные нарушения жизнедеятельности, тестирование нарушений в реальных условиях, автоматические вызывающие привыкание мысли, виртуальные межличностные отношения, отклоняющееся поведение, уход и терпимость. Эта шкала типа Лайкерта была установлена от 1 (совсем нет) до 4 (всегда). Согласно предыдущему отчету, использующему эту шкалу, участники были разделены на три группы: нормальная, потенциальная и высокая степень риска [29]. Группа высокого риска была определена как имеющая стандартизированный балл 70 или выше по ежедневным нарушениям жизни, автоматическим зависимостям, факторам толерантности или по крайней мере 70 в целом. Группу потенциального риска определяли как балл 62 или выше по ежедневным нарушениям жизни, автоматическим зависимостям, факторам толерантности или по меньшей мере по 63 в целом. Группа нормального использования содержала те оценки ниже этих чисел. В этом исследовании группы IA были составлены из групп потенциального риска и высокого риска.

2.2.2. Измерение зависимости от смартфона

Шкала оценки зависимости от смартфонов (K-SAS) была проверена и широко используется для скрининга SA [30]. Он состоит из элементов 15, оцениваемых по четырехбалльной шкале бедствия типа Лайкерта от 1 (совсем нет) до 4 (всегда). В ходе исследования были рассмотрены три фактора: нарушение повседневной жизни, автоматическое привыкание мысли и толерантность. Альфа-коэффициент Кронбаха для K-SAS был 0.880 [5].

На основании предыдущего отчета с использованием этой шкалы мы использовали баллы для классификации участников на три группы: «Нормальный», «Потенциальный риск» и «Высокий риск» [30]. Группа высокого риска была определена как имеющая балл 44 или более в целом, или имеющая подкласс 15 или более при ежедневном нарушении жизнедеятельности наряду с подклассами 13 или более как с точки зрения автоматического привыкания, так и с точки зрения толерантности. Группа потенциального риска была определена как наличие 41 или более в общем балле или 15 или более в факторе ежедневных нарушений жизни. Группа нормального использования содержала эти оценки ниже этих чисел [30]. В этом исследовании группа с зависимостью от смартфона состояла из групп высокого и потенциального риска.

2.2.3. Измерение проблем психического здоровья: депрессия и беспокойство

SCL-90-R - это многомерный опросник, разработанный для скрининга ряда психологических и психопатологических особенностей подшкал 9: соматизация, обсессивно-компульсивная, межличностная чувствительность, депрессия, тревожность, враждебность, фобическая тревожность, параноидальные мысли и психотизм [31]. SCL-90 содержит элементы 90, оцененные по шкале бедствия 5 от 0 (нет) до 4 (экстремально). Надежность теста-повторного тестирования SCL-90-R на корейском языке была 0.76 для депрессии и 0.77 для тревоги. Внутренняя согласованность была 0.89 для депрессии и 0.86 для тревоги [31]. Сообщалось, что депрессия и тревога являются психиатрическими симптомами, наиболее тесно связанными с ИА и СА [12,13]. Конкретные измерения, представляющие интерес для скрининга в этом исследовании, включают в себя подшкалы SCL-90-R для депрессии и тревоги.

2.3. Анализ данных

2.3.1. Статистическое определение

Позволять

Z_{i}

быть индикатором бинарной зависимости для i-го субъекта; то есть, $Z_{i} = 1$ если i-й субъект зависим (IA или SA), и $Z_{i} = 0$ иначе. Потенциальный результат психической проблемы (депрессия или беспокойство) определяется как $Y_{i} (Z_{i})$ , Обратите внимание, что только один из возможных результатов наблюдается в то же время для каждого субъекта, поэтому прямые вычисления $Y_{i} (1) - Y_{i} (0)$ невозможно. Вместо индивидуального эффекта основным параметром интереса является ожидаемый эффект зависимости от зависимой популяции.

τ = E (Y_{i} (1) - Y_{i} (0) | Z_{i} = 1) = E (Y_{i} (1) | Z_{i} = 1) - E (Y_{i} (0) | Z_{i} = 1)

(1)

Тем не менее, оценка

τ

все еще есть проблема, потому что $E (Y_{i} (0) | Z_{i} = 1)$ не может быть прямо оценено. Конечно, в рандомизированных экспериментах $E (Y_{i} (0) | Z_{i} = 1) = E (Y_{i} (0) | Z_{i} = 0)$ доволен, так $τ$ можно легко оценить. Однако в наблюдательном исследовании наивная оценка $τ$ может быть предвзятым, потому что $E (Y_{i} (0) | Z_{i} = 1) \neq E (Y_{i} (0) | Z_{i} = 0)$ , Чтобы отрегулировать это смещение выбора, мы предполагаем, что мы можем наблюдать ковариат $X_{i}$ которые не подвержены какой-либо зависимости, а для заданных ковариат $X_{i},$ потенциальные результаты $Y_{i} (1), Y_{i} (0)$ условно не зависят от показателя зависимости $Z_{i} .$ Кроме того, если потенциальные результаты не зависят от зависимости, обусловленной ковариатами $X_{i}$ они также не зависят от зависимости в зависимости от склонности $P (X_{i}) = P (Z_{i} = 1 | X_{i})$ [19]. Оценщик PSM для $τ$ становится

τ^{P S M} = E_{P (X) | Z = 1} [E (Y_{i} (1) | Z_{i} = 1, P (X_{i})) - E (Y_{i} (0) | Z_{i} = 0, P (X_{i}))]

(2)

2.3.2. Оценка показателя склонности

Оценки склонности рассчитываются с использованием логистической регрессии, модели, используемой для прогнозирования вероятности возникновения зависимости

\log \frac{P (Z_{i} = 1 | X_{i})}{1 - P (Z_{i} = 1 | X_{i})} = α + β^{T} X_{i}

(3)

В этой статье в качестве ковариат для

X_{i}

мы рассмотрим пять категориальных ковариат: пол (1 = мужчина и 2 = женщина), возраст (1 = 20 – 29, 2 = 30 – 39 и 3 = 40 – 49), образование (1 = средняя школа, 2 = старшая школа) школа и 3 = университет или выше), семейное положение (1 = холост, 2 = сожительство, 3 = женат, 4 = разведен, 5 = потерян) и доход (1 = низкий, 2 = средний-низкий, 3 = средний, 4 = средний-высокий, и 5 = высокий). В Раздел 1эти ковариаты могут одновременно влиять на исходы (депрессия или тревога) и зависимости. Таким образом, для каждого субъекта мы оценили показатели склонности; то есть условная вероятность зависимости от наблюдаемых ковариат [32].

2.3.3. Методы сопоставления, основанные на оценочном балле склонности

Как только оценки склонности оценены, сопоставление может использоваться, чтобы оценить эффект лечения после корректировки на различия между двумя группами [33]. Целью сопоставления является получение подобранной выборки, которая уравновешивает распределение пациента в исследовании и сопоставляет ковариаты наблюдаемых контрольных групп. Этот метод настройки позволяет нам контролировать смешанные переменные. В этом исследовании мы приняли два широко используемых метода соответствия: оптимальное и генетическое соответствие [34].

2.3.4. Оценка относительных рисков зависимости от проблем психического здоровья после сопоставления баллов склонности

После сопоставления баллов склонности с использованием наблюдаемых ковариат (возраст, пол, брак, доход и образование) мы получаем более сбалансированный набор данных. Чтобы смоделировать проблему психического здоровья (депрессия или тревога), мы применили обобщенные линейные модели (GLM) к подобранной выборке. Поскольку оценки психического здоровья являются положительными и предвзятыми, устанавливается гамма-распределение с лог-ссылкой. Позволять

Y_{i}

быть интересным результатом (оценка депрессии или тревоги) со средним $μ_{i}$ мы можем использовать каркас Gamma GLM с ковариатами $X_{i}$ :

\log μ_{i} = γ^{T} X_{i}

С помощью моделирования мы оценили

e^{γ}

как относительные риски (как ожидаемое среднее различие между группами) IA и SA для каждого ковариата.

3. Результаты

В дополнение к участникам 4854, 126 (2.60%) были включены в группу IA, а 652 (13.43%) были включены в группу SA. Таблица 1 показывает описательную статистику баллов депрессии и тревожности. Средние показатели депрессии и тревожности в группах IA и SA выше, чем в группе нормального использования (NU).

Таблица 1. Описательная статистика показателей депрессии и тревоги.

3.1. Сопоставление качества метода сопоставления показателей склонности

Хотя в вопросниках этого исследования мы приводим только несколько ковариат по критерию склонности, мы обнаружили, что процедура сопоставления была достаточной, чтобы сбалансировать распределение каждого ковариата, Таблица 2 и Таблица 3, Мы оценили расстояния в краевых распределениях

X_{i}

, Для каждого ковариата мы вычислили смещение; то есть разница в средних выборках зависимых и нормальных образцов. До применения сопоставления баллов склонности, уклоны не игнорировались. Однако после сопоставления баллов предрасположенности зависимость и нормальные подвыборки имели очень похожее предельное распределение для всех ковариат.

Таблица 2. Сравнение среднего процента базовых характеристик между IA и группами нормального использования в исходной выборке и выборке, сопоставленной с оценкой предрасположенности, с использованием генетического и оптимального соответствия.

Таблица 3. Сравнение среднего процента базовых характеристик между SA и нормальными группами в исходной выборке и выборке, сопоставленной с оценкой предрасположенности, с использованием генетического и оптимального сопоставления.

3.2. Влияние интернет-зависимости на депрессию и беспокойство

Влияние IA на депрессию и тревожность, полученные с помощью сопоставления баллов предрасположенности, сообщается в Таблица 4. Путем генетического сопоставления было отобрано 3846 образцов. IA был связан с более высоким риском депрессии (относительный риск 1.207, 95% доверительный интервал 1.128–1.292 и p <0.001) и тревожности (относительный риск 1.264, 95% доверительный интервал 1.173–1.362 и p <0.001). Все эти отношения относительного риска значимы, потому что доверительный интервал не содержит 1. Путем оптимального сопоставления было отобрано 252 образца. IA был связан с большей депрессией (относительный риск 1.243, 95% доверительный интервал 1.145–1.348 и p <0.001) и тревогой (относительный риск 1.308, 95% доверительный интервал 1.192–1.435 и p <0.001). Как и в случае генетического соответствия, относительный риск депрессии и тревожности значительно превышает 1.

Таблица 4. Влияние зависимости от интернета и смартфонов на депрессию и тревогу, основанное на сопоставлении показателей склонности.

3.3. Влияние зависимости от смартфона на депрессию и беспокойство

Влияние SA на депрессию и тревогу с использованием сопоставления баллов предрасположенности сообщается в Таблица 4. Путем генетического сопоставления было отобрано 4516 образцов. SA была связана с повышенным риском депрессии (относительный риск 1.337, 95% доверительный интервал 1.296–1.378 и p <0.001) и тревожности (относительный риск 1.402, 95% доверительный интервал 1.355–1.450 и p <0.001). Путем оптимального сопоставления было отобрано 1304 образца. SA была связана с повышенным риском депрессии (относительный риск 1.386, 95% доверительный интервал 1.334–1.440 и p <0.001) и тревожности (относительный риск 1.440, 95% доверительный интервал 1.380–1.503 и p <0.001). Все эти отношения относительного риска значительны.

3.4. Различия в влиянии интернета и зависимости от смартфонов на депрессию и беспокойство

Относительные соотношения риска для депрессии и тревоги, как по генетическому, так и по оптимальному соответствию, были на 10% выше для SA, чем для IA. Это означает, что SA имеет больший риск депрессии и тревоги, чем IA. Эти доверительные интервалы не содержат 1, поэтому мы можем сказать, что SA является 34 – 44% с большей вероятностью вызвать психическое расстройство.

4. обсуждение

Наши результаты заключаются в том, что как IA, так и SA оказывают значительное влияние на депрессию и тревогу, даже после контроля противников с помощью сопоставления баллов предрасположенности. Эпидемиологические исследования оценили более высокую распространенность депрессии при ИА [35,36]. В ряде перекрестных исследований сообщалось, что люди с ИА или СА показали более высокие уровни депрессии и тревоги, чем обычные пользователи [13,37]. В настоящем исследовании наши результаты показывают роль IA и SA в развитии депрессии и тревоги. Есть несколько возможных объяснений текущих результатов. Во-первых, привыкание к использованию интернета и смартфонов может усилить межличностные проблемы, которые связаны с депрессией и тревогой, такими как семейные конфликты, отсутствие отношений в автономном режиме и повышенная потребность в одобрении в киберпространстве. Во-вторых, симптомы абстиненции предложены в виде психопатологических паттернов при ИА и СА, сравнимых с расстройствами, связанными с токсикоманией5]. Когда у них нет доступа к ПК или смартфону, люди с IA или SA могут испытывать беспокойство, а затем захотят использовать Интернет или смартфон, чтобы избежать таких негативных чувств [38]. Другое возможное объяснение состоит в том, что в отличие от других веществ, вызывающих привыкание, таких как алкоголь и никотин, пользователи Интернета и смартфонов могут не иметь представления об их чрезмерном использовании в повседневной жизни из-за свободного и гибкого доступа к устройствам [3], заставляя их испытывать чрезмерное использование в качестве раздражения, а не признака проблемного поведения [39]. Другим интересным открытием было то, что SA оказывал более сильное влияние на депрессию и тревогу, чем IA. Это приводит нас к предположению, что IA и SA по-разному влияют на проблемы с психическим здоровьем. Там может быть несколько возможных объяснений этого открытия. Во-первых, принимая во внимание характеристики мультимедиа, чрезмерное использование смартфона становится проще из-за привычного устройства, из-за его более высокой доступности беспроводной сети и частых уведомлений 24 h [39]. Во-вторых, что касается факторов окружающей среды, этот вывод может отражать текущее радикальное изменение средней ежедневной жизни с ПК на смартфоны. Люди могут использовать ПК-Интернет для сложной работы и выполнять другие повседневные задачи с помощью смартфонов, что приводит к снижению производительности труда и более высокому уровню стресса [40]. Наконец, люди с SA могут использовать смартфоны для поддержания отношений и чувства связи с онлайн-социальной сетью [41], что приводит к боязни пропустить и к потере соединения, вызывая более широкое использование смартфона [42].

Это исследование имеет несколько ограничений для обобщения результатов для всего населения, таких как поперечный характер пределов данных и интерпретация причинно-следственной связи между Интернетом и зависимостью от смартфонов, депрессией и тревогой. Соответствие склонности также имеет ограничения и требования. Основным ограничением является то, что баллы склонности могут контролировать только наблюдаемые противники [43]. Возможность ненаблюдаемых нарушителей может остаться, ограничивая результаты исследования для обобщения. Кроме того, из-за того, что все наблюдатели в этом исследовании были собраны как категориальные переменные, при построении модели PSM может быть потеря информации. Поэтому наши выводы следует интерпретировать с осторожностью. Однако, чтобы получить надежные результаты сопоставления, мы рассмотрели два метода сопоставления: генетическое сопоставление и оптимальное сопоставление. В частности, генетическое сопоставление использует алгоритм генетического поиска, поэтому его процесс может найти хорошее решение для сопоставления с меньшей потерей информации [44]. Наконец, оценка симптомов депрессии и тревожности проводилась с помощью самоотчетов по измерению психологических симптомов с использованием SCL-90-R. Оценивать проблемы психического здоровья более точно и последовательно. Структурированное интервью с врачом должно проводиться в дальнейших исследованиях.

5. Выводы

В этом исследовании мы исследовали, как IA и SA влияют на проблемы с психическим здоровьем, депрессию и беспокойство. Насколько нам известно, это первое исследование, в котором оценивается связь между IA, SA и психопатологией с использованием метода оценки соответствия предрасположенности по данным поперечного сечения, а также исследуется дифференциальный эффект в психопатологии между IA и SA. В заключение, наши результаты показывают, что как IA, так и SA увеличивают риск депрессии и тревоги. Кроме того, SA показал более сильную связь с депрессией и тревогой по сравнению с IA.

Следствием этих выводов является то, что лица с проблемным использованием смартфона должны тщательно контролироваться на наличие проблем с психическим здоровьем, подчеркивая необходимость разработки политики профилактики и лечения, нацеленной на доклинический уровень SA. Дальнейшие проспективные исследования должны изучить причинно-следственные связи между IA, SA и проблемами психического здоровья и выявить дискриминационные факторы IA и SA.

Авторские вклады

D.-JK и DL задумали и разработали эксперименты; HMJ проанализировал данные; Ю.-Ж.К. написал статью. YL руководил сбором данных. Все авторы внесли свой вклад в разработку рукописи, критически переработали ее и утвердили окончательную рукопись.

Благодарности

Эта работа была поддержана грантом Национального исследовательского фонда Кореи (грант № 2014M3C7A1062894, 2014M3C7A1062896).

Конфликт интересов

Авторы объявили, что нет никаких конфликтов интересов.

Влияние интернет-и смартфонов наркомании на депрессию и тревогу, основанные на анализе соответствия результатов склеивания (2018)