Распространенность интернет-зависимости и связанных факторов среди студентов-медиков из Мешхеда, Иран в 2013 (2014)

Перейти к:

Резюме

1. Фон

Использование интернета стремительно растёт во всём мире. По состоянию на 2002 год насчитывалось около 665 миллионов пользователей по всему миру. В Иране число интернет-пользователей увеличилось на 3100% в период с 2002 по 2006 год, и в настоящее время это число превышает 11.5 миллионов пользователей ( 1 ), в то время как в арабоязычных странах уровень использования интернета вырос на 2500% с 2000 по 2010 год, а в англоязычных странах — на 281% ( 2 ). Несмотря на множество потенциальных преимуществ, в результате этого растущего использования интернета сообщается о многочисленных проблемах, таких как воздействие неприемлемых изображений и контента, отсутствие конфиденциальности и зависимость от интернета ( 1 ). Янг считает, что термин «зависимость» можно использовать для обозначения интернет-пользователей, поскольку симптомы интернет-зависимости сопоставимы с симптомами зависимости от никотина, алкоголя или наркотиков. Подобно другим зависимостям, зависимость является ядром интернет-зависимости, которая определяется наличием таких факторов, как синдром отмены, толерантность, импульсивное использование и неспособность контролировать использование ( 1 ). Термин «интернет-зависимость» впервые был введен доктором Иваном Голдбергом в 1995 году для описания «патологического и компульсивного использования интернета». Гриффит отнес этот термин к подгруппе поведенческих зависимостей ( 3 ). Было предложено и оценено несколько диагностических критериев, которые были обобщены Буйном и коллегами ( 4 ). Кроме того, для оценки интернет-зависимости доступны различные психологические методы, в том числе: тест на интернет-зависимость Янга, опросник проблемного использования интернета (PIUQ), шкала компульсивного использования интернета (CIUS) ( 4 ) и шкала интернет-зависимости Чена (CIAS) ( 5 ). Социокультурные факторы (такие как демографические факторы, легкость доступа и популярность интернета), биологическая предрасположенность (такие как генетические факторы, необычные нейрохимические процессы), психическая предрасположенность (такие как личностные характеристики, негативные влияния) и специфические характеристики интернета предрасполагают людей к чрезмерному использованию интернета ( 4 ). Как утверждают Чен и коллеги (2003), те, кто проявляет аддиктивное поведение, с большей вероятностью имеют проблемы со здоровьем, социально-экономические и поведенческие проблемы ( 4 ). Существует широкий диапазон данных о распространенности интернет-зависимости (от 0.3% до 38%) ( 6 ). Янг подсчитал, что около 5-10% пользователей интернета страдают от интернет-зависимости ( 1 ). Согласно отчетам Лежуайе и Вайнштейна, распространенность интернет-зависимости в США и Европе колеблется от 1.5 до 8.2% ( 4 ). Студенты университетов в значительной степени подвержены интернет-зависимости по многим причинам, а именно:

1. Университетские городки обеспечивают легкий и неограниченный доступ к интернету;
2. Молодые студенты впервые в жизни испытывают свободу и освобождение от родительского контроля;
3. Поиск новых друзей часто осуществляется через Интернет;
4. Студенты сталкиваются с серьезными проблемами в условиях университета;
5. Стремление к использованию современных технологий намного сильнее в молодежной среде, чем в любых других возрастных группах;
6. Виртуальная атмосфера интернета выманивает студентов из-под давления выполнения университетских заданий, домашних заданий и сдачи экзаменов.

Предыдущие исследования показали, что от 3 до 13% всех студентов университетов страдают интернет-зависимостью ( 5 ). В 2003 году исследование 1360 первокурсников Тайваньского университета с использованием шкалы интернет-зависимости Чена (CIAS) показало, что 17.9% из них страдают интернет-зависимостью ( 7 ). В исследовании под названием «Интернет-зависимость и моделирование ее факторов риска среди студентов-медиков Арака, Иранский университет», с использованием анкеты Янга, распространенность интернет-зависимости была оценена в 10.8%. В этом исследовании было установлено, что такие факторы, как возраст до 20 лет, мужской пол и использование чатов, являются наиболее важными предикторами интернет-зависимости среди студентов ( 8 ).

2. Цели

Поскольку молодые люди считаются подверженными интернет-зависимости, а также из-за легкого и быстрого доступа студентов медицинских наук к Интернету в медицинских университетах, а также из-за того, что небрежность в отношении этой проблемы может вызвать личные, социальные и образовательные трудности, мы решили определить степень этой проблемы и связанных с ней факторов среди студентов-медиков. Результаты нашего исследования могут помочь в предотвращении этой проблемы в будущем и разработке надлежащих интервенционных исследований.

3. Материалы и методы

Данное поперечное исследование проводилось среди студентов-медиков в Мешхеде, Иран, в течение 2012-2013 учебного года. Размер выборки был рассчитан на основе формулы для оценки распространенности. Согласно данным о распространенности интернет-зависимости в двух предыдущих исследованиях (с использованием того же опросника) ( 1 , 7 ), принимая во внимание распространенность 10%, α = 0.05 и точность 0.03, размер выборки был рассчитан как 400 человек. После утверждения проекта 400 представителей целевой популяции были отобраны методом двухэтапной выборки. Студенты-медики были стратифицированы по этапу обучения (базовые науки, патофизиология, интерн и интерн). Затем необходимое количество участников было отобрано методом удобной выборки из каждой группы пропорционально количеству студентов в каждой группе. Студенты были включены в исследование только после предоставления информированного согласия на участие. Все участники должны были пользоваться интернетом в течение последних трех месяцев до начала исследования. Им было гарантировано, что анкеты анонимны, а данные исследования строго конфиденциальны. Для сбора данных и информации использовались шкала интернет-зависимости Чена (CIAS) и контрольный список. Перевод CIAS на персидский язык состоит из 26 пунктов и 5 подшкал. CIAS была разработана Ченом и коллегами в 2003 году для оценки интернет-зависимости ( 5 ). Пункты были упорядочены в соответствии с четырьмя шкалами Ликерта:

1. категорически не согласен,
2. не много не согласен,
3. несколько согласен, и
4. полностью согласен.

Диапазон баллов составлял от 26 до 104, причем более высокий балл указывал на более высокую степень тяжести интернет-зависимости (26-63 означает нормальное использование, 64-67 — рискованное использование и необходимость обследования, а 68-104 — интернет-зависимость). Рамазани и коллеги (2012) валидировали этот опросник среди иранских студентов-медиков ( 1 ). Результаты этого опросника полезны для описания общего индекса, двух шкал «основных симптомов интернет-зависимости» (IA-Sym), «проблем, связанных с интернет-зависимостью» (IA-RP) и пяти подшкал: компульсивных симптомов (Com), синдрома отмены (Wit), симптомов толерантности (Tol), проблем межличностного здоровья (IH) и трудностей управления временем (TM). В оригинальном исследовании Чен и коллеги оценили коэффициент альфа Кронбаха для шкалы и подшкал опросника CIAS в диапазоне от 0.79 до 0.93. В 2005 году аналогичное исследование Ку и др. Было определено значение альфа Кронбаха, равное 0.94 ( 9 ). Рамазани и коллеги также сообщали о значении альфа Кронбаха для субшкал, которое находилось в диапазоне от 0.67 до 0.85. Кроме того, в этом исследовании коэффициент конвергенции r = 0.85 с P < 0.001 между CIAS и IAT (опросник интернет-зависимости для молодежи) указывает на высокую конвергентную валидность этого опросника ( 1 ). Таким образом, предыдущие исследования подтвердили высокую степень надежности и валидности этого опросника. В нашем исследовании зависимой переменной была интернет-зависимость. Независимые и фоновые переменные в этом исследовании включали: возраст, пол, место жительства, семейное положение, уровень образования, ежемесячную стоимость интернет-услуг, преобладающее время использования интернета, продолжительность использования интернета, тип интернет-активности, а также потребление чая, кофе и сигарет. Необходимое количество анкет было заполнено студентами-медиками, данные были собраны и затем проанализированы с помощью SPSS версии 11.5. Сначала характеристики каждой группы были описаны с использованием мер центральной тенденции и дисперсии и представлены в таблицах и диаграммах. Затем для сравнения качественных переменных между группами использовался критерий хи-квадрат. Для количественных переменных нормальность данных оценивалась с помощью критерия Колмогорова-Смирнова. Для сравнения средних значений между двумя независимыми группами с нормальным распределением использовался t-критерий. В случае ненормального распределения использовался эквивалентный непараметрический критерий (критерий Манна-Уитни). Для всех анализов уровень значимости был установлен на уровне P < 0.05.

4. Результаты

Из 400 распространенных анкет в нашем исследовании приняли участие 383 студента, из которых 149 (38.9%) были мужчинами и 234 (61.1%) — женщинами. Средний возраст участников составил 21.79 ± 2.42 года (диапазон = 17–30 лет). В таблице 1 представлены демографические характеристики и другие факторы, связанные с использованием интернета среди участников. Средняя продолжительность использования интернета составила 1.87 ± 1.72 часа в день, а диапазон — от нуля до десяти часов.

 

Таблица 1.

Демографические характеристики и другие факторы, связанные с использованием Интернета, среди студентов-медиков Университета Мешхед в 2013^a

Все 383 участника использовали интернет для различных целей: 11 человек (2.9%) использовали интернет для игр; 129 человек (33.7%) для скачивания фильмов и музыки; 24 человека (6.3%) для общения с новыми людьми; 153 человека (39.9%) для поиска научной информации; 134 человека (35%) для общения с друзьями и семьей; 207 человек (54%) для проверки электронной почты; 22 человека (5.7%) для покупок в интернете; 96 человек (25.1%) для чтения новостей; и, наконец, 21 человек (5.5%) для ведения веб-блогов. В таблице 2 представлены средние значения, стандартные отклонения и диапазоны баллов по шкалам и подшкалам опросника CIAS в данном исследовании. Согласно анкете CIAS и с учетом пороговых значений 63, 67 и 92.7 % исследуемых групп населения не были зависимы от интернета, но 2.1 % находились в группе риска, а 5.2 % были интернет-зависимыми, последние две группы были отнесены к проблемным группам ( таблица 3 ).

 

Таблица 2.

Распространенность интернет-зависимости (согласно определенным оценкам) среди студентов Университета медицинских наук Мешхед в 2013

 

Таблица 3.

Среднее значение, стандартное отклонение и диапазон оценок для шкалы и подшкалы вопросника интернет-зависимости Чена (CIAS)

Результаты выявили значимую взаимосвязь между полом и характером использования интернета: 72% проблемных пользователей и 36% нормальной группы были мужчинами (P < 0.001). Также была выявлена ​​значимая взаимосвязь между уровнем образования и характером использования интернета: студенты естественнонаучных специальностей составляли наибольшую долю в проблемной группе (P = 0.04). Что касается среднего возраста и семейного положения, значимых различий между двумя группами не наблюдалось ( Таблица 4 ).

 

Таблица 4.

Результаты аналитических тестов для сравнения демографических характеристик и других факторов, связанных с использованием Интернета между нормальными и проблемными группами^a

Средняя продолжительность ежедневного использования интернета, преобладающее время использования и средняя ежемесячная стоимость интернет-услуг значительно различались между двумя группами. Так, в группе с нормальным использованием средний ежедневный час использования интернета составлял 1.7 ± 1.54 часа в день, тогда как в проблемной группе — 3.92 ± 2.39 часа (P < 0.001), причем последняя группа использовала интернет ночью и в полночь гораздо чаще, чем нормальная группа (P = 0.02). Кроме того, проблемные пользователи тратили на интернет больше, чем нормальные пользователи (P < 0.001). Среднее ежедневное потребление чая значительно различалось между этими группами: проблемные пользователи пили больше чая, чем нормальная группа. Однако потребление кофе не различалось между этими группами. Курение сигарет не имело существенных различий между группами (P = 0.81) ( Таблица 4 ).

Относительная частота каждого вида интернет-активности показана в таблице 5 , где наиболее и наименее частыми видами были проверка электронной почты и игры соответственно. С помощью соответствующих статистических тестов было установлено, что частота игр, общения с новыми людьми и общения с друзьями и семьей была выше в проблемной группе по сравнению с нормальной группой, и эти различия были статистически значимыми. В отличие от этого, загрузка фильмов и музыки, научный поиск, проверка электронной почты, покупки в интернете, чтение новостей и ведение веб-блогов не показали существенных различий между двумя группами.

 

Таблица 5.

Результаты аналитических тестов для сравнения частоты интернет-активности между нормальными и проблемными группами ^a

5. обсуждение

Это исследование показало, что 2.1% от общего числа участников подвергались риску, а 5.2% были зависимыми пользователями, поэтому 7.3% всех участников считались проблемными пользователями. В исследовании, проведенном Денгом и его коллегами, было также установлено, что распространенность этого расстройства среди студентов составила 5.52%, что согласуется с нашими собственными результатами. Аналогичным образом, Рамазани и его коллеги обнаружили общую распространенность 3% среди иранских студентов-медиков (1). Аналогичное исследование было проведено среди студентов Турецкого университета медицинских наук, которое показало, что распространенность интернет-зависимости - это 24 (10.3%) среди студентов-медсестер, 7 (9.9%) среди студентов-акушерок, 5 (9.1%) среди студентов-медиков и 42 (19.6) %) среди студентов-физиотерапевтов (10, 11). Следует отметить, что сравнение этих исследований является сложной задачей из-за различий в изучаемом населении, применяемых инструментах и ​​различий в социальном и культурном контекстах. Участники этого исследования назвали следующие основные цели использования Интернета (в порядке важности): проверка электронной почты, научный поиск, общение с друзьями и семьями, загрузка фильмов и музыки, общение с новыми людьми, покупки в Интернете, ведение блогов и наконец играть в игры. В этом исследовании наиболее частыми пользователями Интернета среди проблемных интернет-пользователей были общение с новыми людьми, общение с друзьями и семьями, а также онлайн-игры. Первые два действия являются наиболее важными, связанными с интернет-зависимостью, что согласуется с фактом, подтвержденным другими исследованиями, согласно которым зависимые пользователи в основном предпочитают чаты (1, 3, 8, 10, 12, 13). Подобно большинству других исследований, это исследование показало, что не было значительной связи между интернет-зависимостью и использованием интернета для научного поиска; этот вывод согласуется с другими исследованиями (14). Напротив, в исследовании под названием «Интернет-зависимость и связанные с ней факторы у жителей зоны 2 Западного Тегерана», в котором были опрошены люди в возрасте от 15 до 39 лет, Даргахи и его коллеги доказали, что использование Интернета связано с научной деятельностью (15); это противоречие было в основном связано с различиями в изучаемой популяции. Как и в предыдущих исследованиях, результаты этого исследования также показали, что существует значительная связь между играми в игры и интернет-зависимостью (12, 16). В этом исследовании было обнаружено, что средний возраст участников не был существенно различен между двумя группами, что согласуется с результатами исследований, проведенных Бернарди и его коллегами (17) и Мохаммад Бейджи с коллегами по студентам Аракского университета медицинских наук. Однако большинство предыдущих исследователей пришли к выводу, что между степенью зависимости и возрастом существует значительная взаимосвязь, поэтому молодые люди подвергаются более высокому риску развития интернет-зависимости (7, 8, 15, 18–20). Возможно, причиной этого противоречия было то, что исследуемая популяция предыдущих исследований имела больший возрастной диапазон. Согласно этому исследованию, интернет-зависимость чаще встречается у мужчин, что согласуется с предыдущими исследованиями (3, 7, 8, 12, 21–24). В исследовании, проведенном Ikenna Adiele и Wole Olatokun на подростках, соотношение мужчин и женщин было примерно 3: 1 для интернет-наркоманов (25).

Согласно этому исследованию, проблемные пользователи интернета проводили в интернете больше времени, чем обычные пользователи, что согласуется с предыдущими исследованиями ( 13 , 23 ). Трата времени является одной из главных причин ухудшения функционирования среди зависимых пользователей.

Наше исследование показало значительную взаимосвязь между уровнем образования и интернет-зависимостью. В нашем исследовании не было обнаружено связи между семейным положением и интернет-зависимостью. Тем не менее, такая связь была обнаружена в большинстве предыдущих исследований, которые показали, что интернет-зависимость чаще встречается среди одиноких людей, чем среди женатых ( 15 ). В нашем исследовании основное место использования интернета существенно не различалось между группами исследования. Исследования показали, что место доступа к интернету является потенциальным фактором риска интернет-зависимости ( 12 , 22 , 26 , 27 ). Наши результаты показали, что проблемные пользователи чаще всего использовали интернет ночью и в полночь. Среди студентов-медиков использование интернета ночью и в полночь вызывает социальные, академические или профессиональные проблемы, что может даже усугубить интернет-зависимость в этой группе ( 28 ). Одним из преимуществ этого исследования было то, что участники были выбраны из всех уровней образования, а также были оценены связанные с интернет-зависимостью факторы. Однако у нашего исследования есть некоторые ограничения. Во-первых, не проводилось интервью для подтверждения диагноза интернет-зависимости. Во-вторых, мы лишь пытались установить связь между интернет-зависимостью и потенциальными факторами риска, не сумев доказать причинно-следственную связь между ними. Наконец, некоторые участники отказались заполнять анкеты, что могло негативно повлиять на достоверность нашего исследования. Хотя наше исследование показало, что распространенность интернет-зависимости не выше, чем в других группах населения и среди студентов университетов, поскольку распространенность интернет-зависимости быстро растет во всем мире, изучаемая группа населения также может подвергаться повышенному риску развития интернет-зависимости. Таким образом, сосредоточение внимания на сопутствующих и вызывающих факторах может помочь нам разработать более эффективные меры вмешательства и лечения для этой уязвимой группы. Наконец, мы предлагаем провести дальнейшие исследования путем опроса участников, чтобы определить причины и факторы, связанные с интернет-зависимостью среди студентов.

Благодарности

Сноски

Референсы