Патологическое использование Интернета и рискованное поведение среди европейских подростков (2016)

Int. J. Environ. Местожительство Общественное здравоохранение 2016, 13(3), 294; DOI:10.3390 / ijerph13030294

Тони Дюрки ¹^,*Владимир Карли ¹Биргитта Флодерус ²Камилла Вассерман ³^,⁴Марко Сарчиапоне ³^,⁵Алан Аптер ⁶Юдит А. Балаз ⁷^,⁸Хулио Бобес ⁹Ромуальд Бруннер ¹⁰Пол Коркоран ¹¹Дойна Косман ¹²Кристиан Харинг ¹³Кристина У. Ховен ⁴^,¹⁴Майкл Кесс ¹⁰Жан-Пьер Кан ¹⁵Богдан Немес ¹²Вита Постуван ¹⁶Пилар А. Саиз ⁹Петер Вярник ¹⁷ и Данута Вассерман ¹

Национальный центр исследований самоубийств и профилактики психических расстройств (NASP), Karolinska Institutet, Стокгольм SE-17177, Швеция

Кафедра клинической неврологии Каролинского института, Стокгольм SE-17177, Швеция

Департамент медицины и медицинских наук, Университет Молизе, Кампобассо 86100, Италия

⁴

Кафедра детской и подростковой психиатрии, Государственный психиатрический институт штата Нью-Йорк, Колумбийский университет, Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США

⁵

Национальный институт миграции и бедности, Via San Gallicano, Рома 25 / A, Италия

⁶

Детский учебный центр Feinberg, Детский медицинский центр Schneider, Тель-Авивский университет, Тель-Авив 49202, Израиль

⁷

Детская и подростковая психиатрическая больница Вадаскерта, Будапешт 1021, Венгрия

⁸

Институт психологии, Университет Этвёша Лоранда, Будапешт 1064, Венгрия

⁹

Департамент психиатрии, Центр биомедицинских исследований в сети психического здоровья (CIBERSAM), Университет Овьедо, Овьедо 33006, Испания

¹⁰

Отделение по развитию личности, Клиника детской и подростковой психиатрии, Центр психосоциальной медицины, Гейдельбергский университет, Гейдельберг 69115, Германия

¹¹

Национальный исследовательский фонд самоубийств, Western Rd., Корк, Ирландия

¹²

Кафедра клинической психологии, Университет медицины и фармации им. Юлиу Хатиегану, ул. Виктор Бабес Nr. 8, Клуж-Напока 400000, Румыния

¹³

Научно-исследовательский отдел психического здоровья, Университет медицинских информационных технологий (UMIT), Клагенфурт, Инсбрук 6060, Австрия

¹⁴

Департамент эпидемиологии, Школа общественного здравоохранения им. Мэйлмана, Колумбийский университет, Нью-Йорк, Нью-Йорк 10032, США

¹⁵

Кафедра психиатрии, Центр госпитального университета Нанси, Университет Лотарингии, Нанси, Вандевр-ле-Нанси, Франция, Франция

¹⁶

Словенский центр исследований самоубийств, Институт им. Андрея Марушича, Приморский университет, Копер 6000, Словения

¹⁷

Центр поведенческих и медицинских наук, Эстонско-шведский институт психического здоровья и суицидологии, Таллиннский университет, Таллинн 10120, Эстония

Correspondence: Tel.: +46-852-486-935; Fax: +46-8-30-64-39

Академический редактор: Paul B. Tchounwou

Получено: 1 декабрь 2015 / Принято: 3 Март 2016 / Опубликовано: 8 Март 2016

Абстрактные

: Рискованное поведение является одной из основных причин заболеваемости среди подростков и молодежи; однако их связь с патологическим использованием Интернета (ГРП) относительно не изучена, особенно в европейском контексте. Основная цель этого исследования - изучить связь между рисковым поведением и ГРП у европейских подростков. Это перекрестное исследование было проведено в рамках проекта Европейского Союза FP7: «Спасение и расширение возможностей молодых людей в Европе» (SEYLE). Данные о подростках были собраны в рандомизированных школах в местах проведения исследований в одиннадцати европейских странах. PIU измеряли с использованием диагностической анкеты Юнга (YDQ). Рискованное поведение оценивалось с использованием вопросов, закупленных в рамках Глобального обследования состояния здоровья школьников (GSHS). Всего в анализ были включены подростки 11,931: 43.4% мужчин и 56.6% женщин (M / F: 5179 / 6752) со средним возрастом 14.89 ± 0.87 лет. Подростки, сообщающие о плохих привычках сна и действиях, связанных с принятием риска, показали наиболее сильную связь с ГРП, за которой последовало употребление табака, плохое питание и отсутствие физической активности. Среди подростков в группе ГРП 89.9% характеризовались как имеющие несколько рискованных поведений. Значительная связь, наблюдаемая между ГРП и рискованным поведением, в сочетании с высокой частотой сопутствующих явлений подчеркивает важность учета ГРП при скрининге, лечении или профилактике рискованного поведения среди подростков.

Ключевые слова: патологическое использование Интернета; Интернет зависимость; риск-поведение; множественное рискованное поведение; нездоровый образ жизни; подростки; SEYLE

1. Введение

Подростковый возраст - это переходный период, характеризующийся значительными изменениями физических, социальных и психологических характеристик [1]. Более того, в этот переходный период отношения со сверстниками, семьей и обществом претерпевают отчетливые изменения, поскольку подростки начинают отстаивать самостоятельность в своих решениях, эмоциях и поведении [2]. Социальные склонности у подростков часто развиваются в ходе психосоциальных взаимодействий в разных контекстах обучения [3]. Учитывая обширную платформу для поощрения социального познания и навыков межличностного общения [4,5] Интернет оказался новым и уникальным каналом психосоциального развития среди подростков [6,7].

Несмотря на эти присущие преимущества, исследования показали, что частое и длительное использование онлайн-приложений имеет тенденцию вытеснять традиционные социальные взаимодействия и отношения [8,9]. Имеются данные, свидетельствующие о том, что накопленное время в Интернете вытесняет время личного общения с семьей и друзьями [10], участвуя во внеклассных мероприятиях [11], выполняя академические задания [12], правильное питание [13], физическая активность [14] и спать [15]. Поскольку подростки проводят больше времени в Интернете, существует риск того, что их использование Интернета может стать чрезмерным или даже патологическим [16].

Патологическое использование Интернета (ГРП) характеризуется чрезмерной или плохо контролируемой озабоченностью, побуждениями или поведением в отношении использования Интернета, которые приводят к ухудшению или дистрессу [17]. ГРП концептуально смоделировано как расстройство контроля импульса и классифицировано как таксономия поведенческой зависимости, сродни природе патологической азартной игры [18]. Несмотря на недавние успехи в исследованиях ГРП, попыткам понять это явление мешает отсутствие международного консенсуса по диагностическим критериям состояния. Он не включен ни в Диагностическое и статистическое руководство по психическим расстройствам (DSM), ни в нозологические системы Международной классификации болезней (ICD). Основная проблема, стоящая перед исследованием ГРП, заключается в его концепции как вызывающего привыкание расстройства.

В свете этих утверждений недавно опубликованный DSM-5 [19] включил поведенческую зависимость (не связанные с веществом зависимые расстройства) в качестве официальной диагностической категории, причем единственное состояние, перечисленное в этой новой классификации, - это азартные игры (GD). Нарушение интернет-игр (IGD) также является потенциальным подтипом поведенческой зависимости, которая рассматривалась для включения в нозологическую систему DSM; однако доказательств, подтверждающих IGD как диагностическое расстройство, все еще не было. Впоследствии IGD был включен в Раздел III DSM-5 как условие, требующее дальнейшего изучения [20], чтобы определить его возможную пригодность в качестве диагностического расстройства. Несмотря на существующую нозологическую неоднозначность ГРП, по-прежнему имеются убедительные доказательства, свидетельствующие о прочной связи между ГРП и другими формами зависимости [21,22,23,24].

Исследования показывают, что люди с ГРП имеют неврологические, биологические и психосоциальные характеристики как с поведенческими, так и с психоактивными зависимостями [25,26,27,28,29]. Основано на теоретической модели, обозначенной Гриффитсом [30], есть шесть основных симптомов, проявляющихся при аддиктивных расстройствах, которые применимы к ГРП. К ним относятся: выраженность (озабоченность деятельностью в Интернете), изменение настроения (использование Интернета, чтобы избежать стресса), толерантность (необходимость дольше оставаться в сети), абстиненция (депрессия и раздражительность в автономном режиме), конфликты (межличностные и интрапсихические) и рецидив (неудачные попытки прекратить использование Интернета). Эти основные компоненты обеспечивают теоретическую основу для оценки величины ГРП.

Показатели распространенности ГРП значительно различаются между странами, отчасти из-за неоднородности его определения, номенклатуры и диагностической оценки. Чтобы оценить глобальную распространенность, Чэн и Ли [31] обратился к этим несоответствиям, применив метаанализ случайных эффектов, используя исследования с сопоставимыми психометрическими инструментами и критериями. Этот подход позволил получить в общей сложности участников 89,281 из стран 31, охватывающих несколько регионов мира. Результаты показали, что глобальная распространенность PIU была 6.0% (95% CI: 5.1 – 6.9) с умеренной гетерогенностью.

Исследования распространенности, оценивающие ГРП на европейском уровне с использованием репрезентативных выборок, ограничены. Несмотря на этот недостаток, появляются эпидемиологические данные, свидетельствующие о стабильных тенденциях распространенности среди этой целевой группы. В репрезентативной выборке европейских подростков (n = 18,709) в возрасте 11 – 16 лет Blinka et al. [32] показали, что распространенность ГРП составляла 1.4%. Это совпадает с показателями, сообщенными Tsitsika et al. [33], который оценил распространенность ГРП 1.2% в репрезентативной выборке европейской молодежи (n = 13,284) в возрасте 14 – 17 лет. Дурки и коллеги [34], однако, наблюдали несколько более высокую распространенность ГРП 4.4% в репрезентативной выборке европейских подростков (n = 11,956) в возрасте 14 – 16 лет. Показано, что показатели распространенности ГРП в Европе значительно выше у мужчин, чем у женщин, увеличиваются с возрастом, различаются по странам и связаны с множеством психических и поведенческих расстройств [35,36,37,38,39].

Начало рискованного поведения часто происходит в подростковом возрасте с высокой вероятностью продолжения взрослой жизни. Мужчины, как правило, имеют более высокую распространенность, чем женщины, и частота рискованного поведения увеличивается с возрастом [40]. Существуют различные уровни тяжести: от поведения с низким уровнем риска (плохие привычки ко сну, плохое питание и отсутствие физической активности) до поведения с высоким уровнем риска (чрезмерное употребление алкоголя, запрещенных наркотиков и табака). Исследования, как правило, оценивали рискованное поведение как независимые субъекты, хотя четкие данные свидетельствуют о их совместном появлении даже в раннем возрасте [41,42]. Население с множественным поведением риска имеет наибольший риск развития хронических заболеваний, психических расстройств, суицидального поведения и преждевременной смерти по сравнению с людьми с единичным или отсутствующим поведением риска [43,44]. Учитывая сопутствующую природу рискованного поведения, необходимо понимать их влияние на риск ГРП для подростков.

Система эпиднадзора за поведением молодежи (YRBSS) в США устанавливает, что рискованное поведение является основной причиной основных причин заболеваемости среди подростков и молодежи [45]. Помимо этого неявного предположения, существует относительно мало исследований, которые систематически анализируют степень, в которой эти формы поведения относятся к ГРП подростков, особенно в европейском контексте. Эпидемиологические исследования необходимы для лучшего понимания этого явления.

Основываясь на большой репрезентативной выборке школьных подростков в Европе, основная цель этого исследования состоит в том, чтобы исследовать связь между рискованным поведением (то есть употребление алкоголя, употребление запрещенных наркотиков, употребление табака, принятие рискованных действий, прогулы, плохие привычки сна, плохое питание и отсутствие физической активности) и различные формы использования Интернета.

2. Материалы и методы

2.1. Дизайн исследования и население

Настоящее перекрестное исследование было проведено в рамках проекта Европейского Союза «Спасение и расширение прав и возможностей молодых людей в Европе» (SEYLE) [46]. Подростки были набраны из случайно выбранных школ в разных местах обучения в Австрии, Эстонии, Франции, Германии, Венгрии, Ирландии, Израиле, Италии, Румынии, Словении и Испании, а Швецией выступал в качестве координационного центра.

Критерии включения для отбора подходящих школ основывались на следующих условиях: (1) школы были государственными; (2) содержал как минимум студентов 40 в возрасте 15 лет; (3) было более двух учителей для студентов в возрасте 15 лет; и (4) было не более 60% учащихся того же пола. Приемлемые школы были классифицированы по размеру: (i) маленькие (≤среднее число учеников во всех школах учебной площадки); и (ii) большой (≥среднее число учеников во всех школах учебного места) [46]. Используя генератор случайных чисел, школы были рандомизированы в соответствии с вмешательствами SEYLE и размерами школ с учетом социокультурных факторов, школьной среды и структуры школьной системы в каждом учебном участке.

Данные были собраны с помощью структурированных вопросников, предназначенных для подростков в школьной среде.

Репрезентативность, согласие, участие и степень реагирования выборки отражены в методологическом анализе [47].

Настоящее исследование было проведено в соответствии с Хельсинкской декларацией, и протокол был одобрен местным этическим комитетом в каждой стране-участнице (проект № HEALTH-F2-2009-223091). До участия в исследовании как подростки, так и родители давали свое информированное согласие на участие.

2.2. измерения

ГРП оценивали с использованием диагностического опросника Янга (YDQ) [18]. YDQ - это вопросник из 8, в котором оцениваются модели использования Интернета, которые приводят к психологическим или социальным нарушениям в течение шестимесячного периода, предшествующего сбору данных [48]. Восемь пунктов в YDQ соответствуют шести элементам в модели компонентов Гриффитса и девяти элементам в диагностических критериях IGD в DSM-5 [49,50]. На основании оценки YDQ, начиная с 0 – 8, пользователи Интернета были разделены на три группы: пользователи с адаптивным доступом в Интернет (AIU) (оценка 0 – 2); неадаптивные интернет-пользователи (MIU) (оценка 3 – 4); и патологические интернет-пользователи (ГРП) (оценка ≥ 5) [51]. Кроме того, часы онлайн в день измерялись с использованием вопроса из одного пункта в структурированной анкете.

Данные о рискованном поведении были получены с использованием вопросов из Глобального школьного обследования здоровья учащихся (GSHS) [52]. GSHS, разработанный Всемирной организацией здравоохранения (ВОЗ) и его сотрудниками, является школьным опросом, в котором оценивается степень риска и поведения в отношении здоровья среди подростков в возрасте от 13 до 17. Этот вопросник для самоотчетов включает элементы, которые соответствуют основным причинам заболеваемости 10 среди подростков и молодежи.

2.3. Индивидуальное поведение риска

На основании GSHS индивидуальное рискованное поведение было разделено на три категории: (i) употребление психоактивных веществ; (ii) поиск ощущений; (iii) и характеристики образа жизни. Последующее индивидуальное рискованное поведение было закодировано как дихотомические переменные.

2.3.1. Использование вещества

Употребление вещества связано с употреблением алкоголя, незаконных наркотиков и употребления табака. Переменные были классифицированы соответственно: (1) частота употребления алкоголя: ≥2 раз / неделя против ≤1 раз / неделя; (2) количество напитков в обычный день питья: ≥3 напитки против ≤2 напитки; (3) частота употребления алкоголя в течение жизни до точки опьянения (алкогольное опьянение): ≥3 раз против ≤2 раз; (4) частота случаев похмелья после употребления в течение жизни: ≥3 раз против ≤2 раз; (5) когда-либо употреблял наркотики: да / нет; (6) когда-либо использовал гашиш или марихуану: да / нет; (7) когда-либо использовал табак: да / нет; и (8) курящие в настоящее время сигареты: ≥6 / день против ≤5 / день.

2.3.2. В поиске сенсации

Поиск сенсаций состоял из четырех пунктов, указывающих на принятие мер риска в течение последних двенадцати месяцев: (1) за рулем друга, который пил алкоголь; (2) катался на скейте или катался на роликах в движении без шлема и / или (3) тянулся вдоль движущегося транспортного средства; и (4) отправились на опасные улицы или переулки в ночное время. Варианты ответов были да / нет во всех четырех пунктах.

2.3.3. Характеристики образа жизни

Характеристики образа жизни включали переменные, связанные со сном, питанием, физической активностью и посещаемостью школы. Привычки ко сну, относящиеся к последним шести месяцам: (1) чувство усталости по утрам перед школой: ≥3 дней / неделю против ≤2 дней / недели; (2) после сна: ≥3 дней / недель против ≤2 дней / недель; и (4) спит: ≤6 часов / ночь против ≥7 часов / ночь. Питание за последние шесть месяцев: (4) потребление фруктов / овощей: ≤1 время / неделя против ≥2 раз / неделя; и (5) завтрак перед школой: ≤2 дней / неделю против ≥3 дней / недели. Физическая активность за последние шесть месяцев: (6) физическая активность в течение не менее 60 минут в течение последних двух недель: ≤3 дней против ≥4 дней; и (7) регулярно занимаются спортом: да / нет. Посещаемость школы включала в себя один пункт о неоправданном отсутствии в школе в течение последних двух недель: ≥3 дней против ≤2 дней.

2.4. Многочисленные виды рискованного поведения

Общее количество рискованного поведения было рассчитано в одну переменную и закодировано как порядковая мера. Половинная надежность (р_sb = 0.742) и значения внутренней согласованности (α = 0.714) указывают на приемлемый уровень однородности между элементами в множественной мере риска-поведения

3. Статистический анализ

Распространенность индивидуального рискованного поведения среди групп пользователей Интернета была рассчитана для мужчин и женщин. Чтобы установить статистически значимые различия между групповыми пропорциями, было проведено многократное попарное сравнение с использованием двустороннего z-критерия с откорректированными по Бонферрони p-значениями. Был проведен расширенный анализ для проверки влияния поведения отдельных рисков на MIU и PIU с использованием обобщенных линейных смешанных моделей (GLMM) с полиномиальной логит-связью и полной оценкой максимального правдоподобия. В анализе GLMM MIU и PIU были введены в качестве показателей результата с AIU в качестве эталонной категории, индивидуальные риск-поведение были введены как фиксированные эффекты уровня 1, школа - как случайный перехват уровня 2, а страна - как случайный перехват уровня 3. Компоненты дисперсии использовались в качестве ковариационной структуры для случайных эффектов. Чтобы изучить сдерживающее влияние пола, в модель регрессии были включены термины взаимодействия (пол * риск-поведение). Корректировки по возрасту и полу были применены к соответствующим моделям GLMM. Соотношения шансов (ИЛИ) с 95% доверительных интервалов (ДИ) сообщаются для соответствующих моделей.

В анализе множественного поведения риска среднее значение (M) и стандартная ошибка среднего значения (SEM) были рассчитаны для различных групп пользователей Интернета и стратифицированы по полу. Для иллюстрации этих отношений были использованы участки с коробками и усами. Статистическая значимость между множественным поведением риска и полом была оценена, используя независимый выборочный t-критерий. Односторонний дисперсионный анализ (ANOVA) с параллельными попарными сравнениями использовался для оценки статистической значимости между множественным поведением риска и группами пользователей Интернета.

Для выяснения линейной зависимости между количеством часов онлайн в день и количеством рискованного поведения среди групп пользователей Интернета был проведен график регрессионных переменных. Все статистические тесты были выполнены с использованием IBM SPSS Statistics 23.0. Критическое значение p <0.05 считалось статистически значимым.

4. Результаты

4.1. Характеристики образца исследования

Среди исходной выборки SEYLE из 12,395 464 подростков 3.7 (11,931%) субъекта были исключены из-за отсутствия данных по соответствующим переменным. Это дало размер выборки из 43.4 56.6 школьного подростка для настоящего исследования. Выборка включала 5179% мужчин и 6752% девочек-подростков (мужчины / женщины: 14.89/0.87) со средним возрастом 14.3 ± 12.4 года. Распространенность MIU была значительно выше среди женщин (5.2%) по сравнению с мужчинами (3.9%), тогда как PIU была значительно выше среди мужчин (2%), чем женщин (11928%) (χ² (19.92, 0.001) = XNUMX, p < XNUMX).

4.2. Распространенность рискованного поведения

Таблица 1 описывает распространенность рискованного поведения, разделенного на группы пользователей Интернета. Средние показатели распространенности среди групп пользователей Интернета (AIU, MIU и PIU) составляли 16.4%, 24.3% и 26.5% для употребления психоактивных веществ (употребление алкоголя, употребление запрещенных наркотиков и употребление табака); 19.0%, 27.8% и 33.8% для поведения, требующего ощущения (действия, связанные с принятием риска); и 23.8%, 30.8% и 35.2% для характеристик образа жизни (плохие привычки сна, плохое питание, отсутствие физической активности и прогулы), соответственно. Распространенность в группах MIU и PIU была значительно выше по сравнению с группой AIU во всех категориях риска (употребление психоактивных веществ, поиск ощущений и характеристики образа жизни). За исключением пяти подкатегорий, парные сравнения показали, что показатели распространенности существенно не различались между группами MIU и PIU.

Таблица 1. Распространенность рискованного поведения среди подростков с разбивкой по полу и группе пользователей Интернета ^1,2a-с.

4.3. Многочисленные виды рискованного поведения

Результаты показали, что 89.9% подростков в группе PIU сообщили о множественном рискованном поведении. Односторонний тест ANOVA показал, что средняя частота множественного рискованного поведения значительно увеличилась от адаптивного использования (M = 4.89, SEM = 0.02) до неадаптивного использования (M = 6.38, SEM = 0.07) и патологического использования (M = 7.09, SEM = 0.12) (F (2, 11928) = 310.35, p <0.001). Эта тенденция была практически одинаковой для мужчин и женщин (Рисунок 1).

Рисунок 1. Квадратная и временная диаграмма множественного рискованного поведения среди пользователей адаптивного Интернета (AIU), неадаптивных пользователей Интернета (MIU) и патологических пользователей Интернета (PIU), стратифицированных по полу *.

Более того, статистической разницы между полами в группах MIU (t (1608) = 0.529, p = 0.597) и PIU (t (526) = 1.92, p = 0.054) (Таблица 2). Однако следует отметить, что значение p для группы ГРП было относительно близко к достижению статистической значимости (p = 0.054).

Таблица 2. Независимый выборочный t-критерий множественного риска и пола по группам пользователей Интернета ^1-3.

График переменной регрессии демонстрирует четкую линейную зависимость между количеством часов в сети в день и количеством рискованного поведения у подростков. Эта тенденция была сравнительно идентична между группами пользователей Интернета (Рисунок 2).

Рисунок 2. Линейная взаимосвязь между количеством часов онлайн в день и количеством рискованного поведения среди групп AIU, MIU и PIU *.

4.4. GLMM-анализ ассоциации между рисковым поведением, MIU и PIU

Рискованное поведение, которое было в значительной степени связано с MIU, также было в значительной степени связано с ГРП, за исключением трех подкатегорий, отмеченных в действиях по риску и прогулах (Таблица 3). Анализ GLMM показал, что все подкатегории с плохими привычками сна значительно увеличили относительные шансы ГРП с размерами эффекта от OR = 1.45 до OR = 2.17. Существенные ассоциации наблюдались между действиями по риску и ГРП с размерами эффекта в пределах от OR = 1.55 до OR = 1.73. Кроме того, отношения шансов для отдельных подкатегорий в пределах областей употребления табака (OR = 1.41), плохого питания (OR = 1.41) и физической неактивности (OR = 1.39) были статистически значимыми.

Таблица 3. Обобщенная линейная смешанная модель (GLMM) связи между индивидуальным поведением риска, неадекватным использованием и патологическим использованием с расширенным анализом гендерных взаимодействий ^1-4.

4.5. Гендерные Взаимодействия

Анализ гендерных взаимодействий показал, что связь между действиями, связанными с риском, плохим сном и ГРП, была значительно выше у женщин, тогда как связь между прогулами, плохим питанием и ГРП была значительно выше у мужчин (Таблица 3).

5. обсуждение

5.1. Распространенность рискованного поведения

Настоящее исследование было направлено на изучение взаимосвязи между ГРП и рисковым поведением. Результаты показали, что распространенность рискованного поведения была значительно выше среди патологических пользователей по сравнению с адаптивными пользователями с некоторыми различиями между полами. Самая высокая распространенность, наблюдаемая среди неадаптивных и патологических потребителей, была плохой привычкой ко сну, сопровождаемой употреблением табака. Эти оценки значительно выше по сравнению с показателями распространенности, о которых сообщалось в исследованиях, проведенных за пределами ЕС, а именно в регионах Азии и Тихого океана [53,54]. Одно правдоподобное объяснение может быть связано с изменениями, наблюдаемыми на экологическом уровне (например, уровнями проникновения) между этими соответствующими регионами. Статистика показывает, что в европейском регионе самый высокий уровень проникновения Интернета (78%) в мире. Европейские показатели более чем в два раза по сравнению с показателями в Азиатско-Тихоокеанском регионе (36%) [55]. Фактическая роль проникновения на влияние на распространенность ГРП остается неоднозначной; Таким образом, будущие усилия по изучению этих отношений будут иметь большое значение для объяснения этой связи.

5.2. Использование вещества

Характеристики между рисковым поведением и зависимым поведением сильно пересекаются. Это, пожалуй, наиболее очевидно с использованием веществ. Использование вещества часто классифицируется как рискованное поведение; однако, это также предшественник злоупотребления психоактивными веществами. Если в поведении высокого риска используются сходные базовые механизмы, то наличие одного проблемного поведения может снизить порог для развития других проблемных поведений. Это утверждение подтверждается исследованиями, основанными на фактических данных, которые демонстрируют высокий уровень взаимосвязи между различными видами рискованного поведения [56]. Исходя из этой концепции, можно предположить, что подростки с уже существовавшим поведением риска имеют более высокий риск развития ГРП по сравнению с подростками без рискованного поведения.

5.3. В поиске сенсации

В соответствии с вышеизложенным [57], результаты показали, что большинство рискованных действий в категории поиска ощущений были в значительной степени связаны с ГРП. Поиск ощущений - это личностная черта, связанная с недостатками саморегуляции и отсроченным удовлетворением [58]. Эти атрибуты среди молодежи часто связаны с предрасположенностью к восприятию «оптимистического эффекта предвзятости», при котором подростки с большей вероятностью сбрасывают риски для себя, переоценивая риски для других [59]. Подростки, проявляющие эти отклоняющие черты, вероятно, имеют более высокую склонность к поведенческим проблемам.

5.4. Характеристики образа жизни

Плохие привычки ко сну оказались самыми сильными факторами, связанными с ГРП. Вероятно, это связано с эффектом смещения сна для онлайн-активности. Существуют определенные онлайн-действия, которые явно побуждают пользователей оставаться в сети дольше, чем предполагалось. Исследование массовых многопользовательских ролевых онлайн-игр (MMORPG) показало, что пользователи соблазняются оставаться в сети дольше, чтобы следовать прогрессивной сюжетной линии своего онлайн-персонажа [60]. В последние годы также наблюдается чрезмерное использование сайтов социальных сетей, что указывает как на увеличение времени, проводимого в Интернете, так и на отрицательную корреляцию с реальными социальными взаимодействиями [61,62]. Исследования показывают, что подростки, чрезмерно использующие Интернет, имеют склонность к развитию расстройств сна в результате их продолжительного пребывания в Интернете [63,64]. Хроническое смещение сна во время онлайн-мероприятий может привести к недосыпанию, которое, как известно, вызывает серьезные негативные последствия для социальной, психологической и соматической функций.

Нарушения в режимах регулируемого сна также могут быть посредническим фактором в отношениях между прогулами и неадекватным использованием Интернета. Подростки, чрезмерно вовлеченные в онлайн-активность, могут подвергнуться риску нарушения естественного режима сна. Факты свидетельствуют о том, что увеличение латентности сна и снижение сна с быстрым движением глаз (REM-сон) в значительной степени связаны с чрезмерным использованием Интернета [65], в то время как субъективные бессонницы и парасомнии связаны с прогулами [66]. Нарушения сна оказывают выраженное влияние на дневное функционирование и успеваемость. Это может привести к тому, что подростки потеряют интерес к школе, что увеличит риск отказа в школе и хронического отсутствия на работе [66].

Было показано, что плохое питание и отсутствие физической активности в значительной степени связаны с ГРП. Подростки, которые проводят больше времени в Интернете, потенциально могут перейти на нездоровую пищу. Предполагается, что онлайн-геймеры пьют энергетические напитки с высоким содержанием кофеина и едят закуски с высоким содержанием сахара, чтобы повысить бдительность для онлайн-игр [67]. Впоследствии эти факторы могут сделать онлайн-игроков более склонными к сидячему поведению по сравнению с неигровыми игроками. Кроме того, существует большая лояльность среди геймеров, особенно тех, кто вытесняет еду, личную гигиену и физическую активность, чтобы продолжать играть в онлайн-игры [68]. Это может представлять серьезную угрозу для здоровья и может привести к серьезным психосоматическим симптомам.

5.5. Многочисленные виды рискованного поведения

Было установлено, что рискованное поведение носит параллельный характер, при этом 89.9% подростков в группе ГРП сообщают о множественном рискованном поведении. Эти результаты соответствуют теории Джессора о проблемном поведении [69,70]. Теория проблемного поведения - это психосоциальная модель, которая пытается объяснить поведенческие результаты у подростков. Он состоит из трех концептуальных систем, основанных на психосоциальных компонентах: система личности, система восприятия окружающей среды и система поведения. В последней системе структуры рискованного поведения (например, употребление алкоголя, употребление табака, преступность и девиантность) имеют тенденцию сосуществовать и объединяться в общий «синдром риск-поведение» [71]. По словам Йессора, эти проблемы поведения часто проистекают из утверждения подростков о независимости от родителей и социальных влияний.

Подростки, борющиеся за автономию, могут, отчасти, объяснить значительную линейную тенденцию, отмечаемую между часами онлайн в день и множественным поведением риска. Эта тенденция была сравнительно одинаковой во всех группах пользователей Интернета. Эти данные очень актуальны, поскольку они предполагают, что чрезмерное количество часов в сети само по себе может увеличить количество рискованного поведения для всех подростков, а не только для тех, у кого диагностирован ГРП. Чрезмерное количество часов в сети также может быть сдерживающим фактором в отношениях между ГРП и рисковым поведением; однако, необходимы дальнейшие исследования, исследующие эти отношения.

5.6. Гендерные Взаимодействия

Анализ гендерных взаимодействий показал, что существенные ассоциации, наблюдаемые между рисковым поведением и ГРП, были равномерно распределены между мужчинами и женщинами. Это несколько противоречит предыдущему исследованию, которое обычно показывает, что ГРП и рискованное поведение специфичны для мужского пола. Этот гендерный сдвиг может указывать на то, что гендерный разрыв в отношении рискованного поведения может сокращаться среди европейских подростков.

С другой стороны, взаимосвязь между полом и рисковым поведением может быть опосредована третьим фактором, таким как психопатология. В большом гендерном исследовании подростков (n = 56,086) в возрасте 12 – 18 лет было установлено, что показатели распространенности ГРП составляют 2.8% среди всей выборки, причем значительно выше показатели, наблюдаемые у мужчин (3.6%) по сравнению с женщинами ( 1.9%) [72]. Соответствующее исследование отметило, что женщины с эмоциональными проблемами, такими как субъективное несчастье или депрессивные симптомы, имеют значительно более высокую распространенность ГРП, чем мужчины с аналогичными эмоциональными симптомами. Гендерные исследования, изучающие влияние гендерных взаимодействий на ГРП, являются важной предпосылкой для будущего направления исследований ГРП.

5.7. Модель компонентов Гриффитса

Компонентная модель зависимости Гриффитса [30] выдвигает гипотезу о том, что поведенческие зависимости (например, ГРП) и связанные с психоактивными веществами прогрессируют через сходные биопсихосоциальные процессы и имеют многочисленные физиономии. Критериями зависимости соответствующих шести основных компонентов в этой модели являются (1) значимость, (2) изменение настроения, (3) толерантность, (4) абстиненция, (5) конфликт и (6) рецидив. Kuss et al. [73] оценили компонентную модель зависимости в двух независимых выборках (n = 3105 и n = 2257). Результаты показали, что модель компонентов ГРП очень хорошо вписывается в данные обеих выборок.

В настоящем исследовании показатель YDQ использовался для оценки и выявления подростков с дезадаптивными и патологическими рисками, связанными с их использованием Интернета и поведением в Интернете. Поскольку показатель YDQ включает в себя все шесть критериев зависимости, указанных в модели компонентов Гриффитса, достоверность результатов, представленных в этом исследовании, подтверждается этой теоретической основой.

5.8. Сильные стороны и ограничения

Большая репрезентативная межнациональная выборка является основной сильной стороной этого исследования. Однородная методология и стандартизированные процедуры, используемые во всех странах, повышают достоверность, надежность и сопоставимость данных. Насколько нам известно, географический регион в Европе был самым большим из когда-либо использовавшихся для проведения исследования ГРП и рискованного поведения.

Есть также некоторые ограничения исследования. Данные, о которых сообщают сами, склонны вспоминать и предвзятости в отношении социальной желательности, которые могут различаться в разных странах и культурах. Схема поперечного сечения не может учитывать временные отношения, поэтому причинно-следственная связь не может быть определена. В показателе GSHS подкатегории рискованных действий представляют собой только часть поведения, требующего ощущений; Таким образом, следует проявлять осторожность при интерпретации результатов.

6. Выводы

Значительно увеличивающийся показатель распространенности среди групп АИУ, МИУ и ГРП наблюдался во всех категориях риска (употребление психоактивных веществ, поиск ощущений и характеристики образа жизни). Подростки, сообщающие о плохих привычках сна и действиях, связанных с принятием риска, показали наиболее сильную связь с ГРП, за которой последовало употребление табака, плохое питание и отсутствие физической активности. Значительная связь, наблюдаемая между ГРП и рискованным поведением, в сочетании с высокой частотой сопутствующих явлений подчеркивает важность учета ГРП при скрининге, лечении или профилактике рискованного поведения у подростков.

Среди подростков в группе ГРП 89.9% характеризовались как имеющие несколько рискованных поведений. Таким образом, усилия должны быть нацелены на подростков, которые чрезмерно используют Интернет, поскольку наблюдалась значительная линейная тенденция между часами онлайн в день и множеством рискованных форм поведения. Эта тенденция была схожей во всех группах пользователей Интернета, что говорит о том, что чрезмерное количество часов в сети само по себе является важным фактором для рискованного поведения. Эти выводы необходимо повторить и дополнительно изучить, прежде чем выяснить их теоретические последствия.

Благодарности

Проект SEYLE поддерживался в рамках Координационной темы 1 (Здоровье) Седьмой рамочной программы Европейского Союза (FP7), Соглашение о гранте № HEALTH-F2-2009-223091. Авторы не зависели от спонсоров во всех аспектах дизайна исследования, анализа данных и написания этой рукописи. Руководителем и координатором проекта SEYLE является профессор психиатрии и суицидологии Данута Вассерман, Каролинский институт (KI), руководитель Национального центра исследований суицида и профилактики психических заболеваний и самоубийств (NASP) в KI, Стокгольм, Швеция. Другие члены Исполнительного комитета: старший преподаватель Владимир Карли, Национальный центр исследований суицида и профилактики психических заболеваний (NASP), Каролинский институт, Стокгольм, Швеция; Кристина У.Х. Ховен и антрополог Камилла Вассерман, отделение детской и подростковой психиатрии, Психиатрический институт штата Нью-Йорк, Колумбийский университет, Нью-Йорк, США; и Марко Сарчиапоне, Департамент медицинских наук, Университет Молизе, Кампобассо, Италия. Консорциум SEYLE включает центры в 12 странах Европы. Руководителями сайтов для каждого соответствующего центра и страны являются: Данута Вассерман (NASP, Каролинский институт, Швеция, Координационный центр), Кристиан Харинг (Университет медицинских информационных технологий, Австрия), Айри Варник (Эстонско-шведский институт психического здоровья и суицидологии, Эстония), Жан-Пьер Кан (Университет Лотарингии, Нанси, Франция), Ромуальд Бруннер (Гейдельбергский университет, Германия), Юдит Балаш (Детская и подростковая психиатрическая больница Вадаскерт, Венгрия), Пол Коркоран (Национальный фонд исследований самоубийств, Ирландия), Алан Аптер (Детский медицинский центр Израиля Шнайдер, Тель-Авивский университет, Тель-Авив, Израиль), Марко Саркиапоне (Университет Молизе, Италия), Дойна Косман (Университет медицины и фармации Юлиу Хатиегану, Румыния), Вита Постуван (Приморский университет, Словения) ) и Хулио Бобес (Университет Овьедо, Испания). Поддержка «Этических проблем в исследованиях с участием несовершеннолетних и других уязвимых групп» была получена за счет гранта от Botnar Foundation, Базель, профессору этики Стелле Рейтер-Тейл, психиатрической клинике Базельского университета, которая выполняла функции независимого консультанта по этике проект СЕЙЛЕ.

Авторские вклады

Тони Дюрки является первым и соответствующим автором, который разработал дизайн исследования, выполнил статистический анализ и критически пересмотрел все фазы рукописи. Владимир Карли, Биргитта Флодерус и Данута Вассерман участвовали в разработке исследования и внесли критические изменения в рукопись. Камилла Вассерман, Кристина У. Ховен, Майкл Кесс и Петер Вярник провели консультации и внесли критические изменения в рукопись. Марко Сарчиапоне, Алан Аптер, Джудит А. Балас, Хулио Бобес, Ромуальд Бруннер, Пол Коркоран, Дойна Косман, Кристиан Харинг, Жан-Пьер Кан и Вита Постуван являются основными исследователями проекта SEYLE в своих странах и внесли критический пересмотр рукопись. Богдан Немес и Пилар А. Саиз являются руководителями проектов SEYLE в своих странах и участвовали в важных изменениях рукописи.

Конфликт интересов

Авторы объявили, что нет никаких конфликтов интересов.

Сокращения

В этой рукописи используются следующие сокращения:

SEYLE	Спасение и расширение прав и возможностей молодых людей в Европе
YRBSS	Система наблюдения за поведением молодежи
GSHS	Глобальное обследование здоровья учащихся в школах
YDQ	Диагностическая анкета Юнга
GLM-модель	Обобщенные линейные смешанные модели
ANOVA	Односторонний дисперсионный анализ
ОРП	Патологическое использование интернета
MIU	Неадаптивное использование интернета
АИУ	Адаптивное использование интернета
CI	Доверительные интервалы
SEM	Стандартная ошибка среднего
M	среднее