Проблемное использование Интернета и иммунная функция (2015)

PLoS One. 2015 Aug 5; 10 (8): e0134538. doi: 10.1371 / journal.pone.0134538.

Рид П1, Vile R1, Осборн Л.А.2, Романо М3, Truzoli R3.

Абстрактные

Проблематичное использование Интернета связано с различными психологическими сопутствующими заболеваниями, но отношения с физическими заболеваниями не получили такой же степени исследования. В текущем исследовании были опрошены участники 505 онлайн, и спросили об уровне их проблемного интернет-использования (интернет-теста на зависимость), депрессии и тревоги (шкала тревоги и депрессии в больницах), социальная изоляция (вопросник одиночества UCLA), проблемы со сном (индекс качества сна в Питтсбурге) , и их текущее состояние здоровья - общий вопросник по вопросам здравоохранения (GHQ-28) и вопросник по иммунной функции. Результаты показали, что около 30% образца демонстрируют умеренные или худшие уровни интернет-зависимости, измеряемые IAT. Несмотря на различия в целях, в которых мужчины и женщины использовали Интернет, не было различий в уровнях уровней проблемного использования между полами. Проблемы с Интернетом были тесно связаны со всеми другими психологическими переменными, такими как депрессия, беспокойство, социальная изоляция и проблемы со сном. Интернет-зависимость также ассоциировалась с уменьшением иммунной функции с самооценкой, но не с мерилом общего состояния здоровья (GHQ-28). Было установлено, что эта взаимосвязь между проблемным использованием Интернета и сниженной иммунной функцией не зависит от воздействия сопутствующих заболеваний. Предполагается, что отрицательная связь между уровнем проблемного интернет-использования и иммунной функцией может быть опосредована уровнями стресса, вызванных таким использованием в Интернете, и последующей симпатической нервной деятельностью, которая связана с иммунными супрессантами, такими как кортизол.

Образец цитирования: Reed P, Vile R, Osborne LA, Romano M, Truzoli R (2015) Проблемное использование Интернета и иммунная функция. PLOS ONE 10 (8): e0134538. DOI: 10.1371 / journal.pone.0134538

Редактор: Антонио Вердехо-Гарсия, Университет Гранады, ИСПАНИЯ

Получено: Декабрь 3, 2014; Принято: Июль 10, 2015; Опубликовано: 5 августа 2015

Авторское право: © 2015 Reed et al. Это статья открытого доступа, распространяемая в соответствии с условиями Лицензии Creative Commons Attribution, который допускает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии, что исходный автор и источник зачисляются

Доступность данных: Из-за этических требований, предъявляемых к выпуску данных, собранных в электронном виде Отделом психологии этики, мы не можем сделать набор данных доступным в Интернете, но мы очень рады предоставить эти данные любому, кто хочет его увидеть, обратившись к профессору Филу Рид в [электронная почта защищена].

Финансирование: У авторов нет поддержки или финансирования для сообщения.

Конкурирующие интересы: Авторы заявили, что не существует никаких конкурирующих интересов.

Введение

Чрезмерное или неадекватное использование Интернета (или проблемное использование Интернета) было предложено некоторыми как проблема для определенных групп людей [1,2], а также необходимость дальнейшего изучения того, является ли использование интернет-наркомании (IAD) полезной концепцией [1,3]. Лица, сообщающие о проблемах, связанных с использованием Интернета, отмечают ряд связанных симптомов, таких как: серьезное нарушение их работы и социальных отношений [4,5,6], и негативное влияние при отделении от Интернета [7]. Оценки распространенности проблемного использования Интернета в общей популяции варьируются между 2% и 8% и варьируются до 20% в более молодых образцах [3, 8–10], хотя эти цифры трудно интерпретировать именно из-за различных определений «проблемного использования Интернета» или «интернет-зависимости», которые используются.

Те люди, которые сообщают о проблемном использовании Интернета, также сообщают о широком спектре связанных с этим психологических и социальных проблем [10–12]. Было обнаружено, что психологические сопутствующие заболевания, отмеченные у тех людей, которые сообщают о проблемном использовании Интернета, включают: беспокойство [7,13,14], Синдром дефицита внимания и гиперактивности [15], расстройства аутистического спектра [7,16], депрессия [13–15, 17], импульсная дисрегуляция и враждебность [18–20] и шизофрении [7,21]. Социальное тревожное расстройство [18] и одиночество [22], также очень часто ассоциируются с IAD. Кроме того, высокий уровень жизненного стресса [23] и социальной изоляции [22, 24–26], и более низкое качество жизни [24,27], упоминаются теми, кто сообщает о проблемном использовании Интернета

Проблематично высокие уровни и типы использования Интернета также были связаны с неврологическими изменениями [28,29]. Все большее количество исследований показывает, что проблемное использование Интернета, как и другие поведенческие пристрастия, связано с аномалиями в допаминергической системе [30,31] и с повышенной симпатической нервной деятельностью [32,33], которые также, как было показано, связаны друг с другом [34].

В отличие от растущей литературы относительно психологических и неврологических коррелятов IAD, было мало исследований влияния проблемного использования Интернета на физическое здоровье. Установлена ​​взаимосвязь между нарушенным сном и интенсивным использованием Интернета [35,36], так как имеет отношение между проблемным использованием Интернета и плохой диетой [37], что приводит к проблемам с весом, таким как ожирение [38]. В некоторых исследованиях были обнаружены ассоциации между проблемным использованием Интернета и качеством жизни, связанным со здоровьем, понятием, связанным с болезнью, хотя следует отметить, что таких демонстраций очень мало, и в этой литературе имеются расхождения [39,40]. Например, качество жизни, связанное со здоровьем, измеренное SF-36, было установлено, что оно коррелирует с проблемным использованием Интернета, хотя качество жизни не коррелирует со временем, проведенным с использованием Интернета [40]. Напротив, когда качество жизни, связанное со здоровьем, было измерено Общим вопросником по вопросам здравоохранения (GHQ), малое отношение было отмечено с IAD [9,39]. Причины для разных моделей результатов с использованием этих двух показателей качества жизни, связанных со здоровьем, неясны, хотя они могут отражать как различия в практической реализации понятия проблемного использования Интернета во всех исследованиях, так и в центре внимания SF-36 как физическое, так и психологическое качество жизни, связанное со здоровьем, по сравнению с главным психологическим фокусом Ставки. Таким образом, литература в отношении качества жизни, связанного со здоровьем, в настоящее время трудно интерпретировать.

Вышеизложенное обсуждение подразумевает, что дальнейшие исследования в этой потенциально важной области оправданы, учитывая все более широкое использование Интернета [3], а также отсутствие четких данных, касающихся его влияния на функционирование здравоохранения сам по себе в отличие от качества жизни, связанного со здоровьем, а также сопутствующих проблем, которые могут привести к увеличению уровня связанных с ним физических заболеваний для систем здравоохранения. Конечно, с учетом сопутствующих заболеваний, которые проявляют те, кто сообщает о проблемном использовании Интернета, любая связь между проблемным использованием Интернета и физическими заболеваниями может быть результатом любого из нескольких вопросов. Пренебрежение самостью теми, кто сообщает о проблемном использовании Интернета с точки зрения плохой диеты и плохой структуры сна, может быть связано с увеличением уровня физической болезни [37,40]. Конечно, плохой сон показал, что он предсказывает некоторые аспекты иммунной функции [41–43]. Кроме того, сопутствующие психологические проблемы также могут играть определенную роль. Было отмечено, что проблемы психического здоровья коррелируют с количеством простуды, зарегистрированной в течение года [44]. В частности, обе депрессии [45–47], а также проблемы беспокойства и стресса [48], особенно социальная тревога и одиночество [49–51], предсказывают иммунную дисфункцию. Наконец, активация симпатической системы, отмеченная у людей с проблемным использованием в Интернете, коррелирует с увеличением уровней адреналина и кортизола и приводит к снижению иммунной функции, особенно у пациентов с высоким уровнем сообщаемого стресса [52]. Любое исследование взаимосвязи проблемного использования Интернета и физического заболевания потребует некоторой оценки относительного вклада этих связанных аспектов функционирования.

Очевидно, что физическое здоровье представляет собой очень обширную концепцию, но вышеупомянутый обзор предполагает, что проблемное использование Интернета может напрямую влиять на иммунную функцию, которая не получила прямого изучения [53]. Если это так, то болезни, такие как простуда [54], грипп [55], герпес [56], пневмония [57], сепсис [58], и кожные инфекции [59], может быть ключом к сосредоточению внимания при оценке воздействия проблемного использования Интернета на физические симптомы. Как отмечалось выше, в предыдущих исследованиях взаимосвязи между проблемным использованием Интернета и физическими заболеваниями основное внимание уделялось сообщениям о качестве жизни, связанным со здоровьем, полученном с использованием таких инструментов, как SF-36 и GHQ. Несмотря на то, что эти меры надежны, они не обязательно фокусируются на каких-либо конкретных заболеваниях и не связаны с болезнями, которые могут оказывать люди с подавленной иммунной системой. При определении степени, в которой иммунная функция может быть скомпрометирована, в предыдущей работе были рассмотрены самоотношения симптомов, обычно коррелированных с плохой иммунной функцией [31,44]. В этом контексте самоотчет рассматривается как сильный метод, поскольку такие симптомы легко самоликвидируются, часто не сообщаются специалистам в области здравоохранения и поэтому не отображаются в медицинских документах и ​​часто испытываются без объективно проверяемой вирусной причины [54].

Учитывая эти вышеприведенные соображения, в настоящем исследовании изучалась взаимосвязь между проблемным использованием Интернета и двумя основными показателями здоровья (иммунная функция и состояние здоровья, сообщаемым о себе), а также ряд связанных со здоровьем переменных (депрессия, беспокойство, одиночество и проблемы со сном). Особый интерес представляла связь между проблемным использованием Интернета и физическим здоровьем, связанным с иммунитетом, который ранее не оценивался конкретно. В этой связи первоначальная цель исследования заключалась в том, чтобы исследовать, будут ли более высокие уровни проблемного использования Интернета связаны с большим сообщением об иммунных заболеваниях (помимо потенциального воздействия интернет-проблем на другие связанные со здоровьем переменные, измеренные ). Кроме того, существует ряд второстепенных целей, которые ранее не рассматривались в исследовании, включая изучение характера взаимосвязи между проблемным использованием Интернета и самооценкой состояния здоровья. Это было рассмотрено, чтобы определить, отражает ли эта переменная то же отношение к проблемному использованию Интернета в качестве сообщений об иммунных симптомах. Был измерен ряд других потенциально связанных проблем для тех, кто демонстрирует проблемное использование Интернета, которые также были обнаружены для прогнозирования плохой иммунной функции, таких как тревога, депрессия, одиночество и проблемы со сном, в попытке определить взаимосвязь между проблемным использованием Интернета и симптомы физического здоровья, независимо от этих сопутствующих проблем. Это должно позволить сделать первый шаг в установлении характера любых отношений между проблематичным использованием Интернета и уменьшенной иммунной функцией, если ассоциация будет существовать.

Способ доставки

Этическое заявление

Этическое одобрение для этого исследования было получено в Отделе этики психологии университета Суонси. Участники дали информированное согласие на участие в этом исследовании, подписав форму согласия после прочтения предоставленного им информационного листа, а Комитет по этике одобрил эту процедуру согласия.

Участниками

Пятьсот пять участников (женщины 265 и мужчины 240) были набраны через ссылки, размещенные на интернет-сайтах (сайты социальных сетей, блоги и сайты микроблогов и игровые сайты). Стратегия найма в Интернете была принята в соответствии с предыдущими исследованиями влияния проблемного использования Интернета [60,61].

Все участники были волонтерами, и никто не получил какой-либо компенсации за свое участие. Средний возраст участников составлял 29.73 (+ 13.65, диапазон 18–101) лет: <20 лет = 7.5%; 21–29 лет = 61.8%; 30–39 лет = 15.5%; 40–49 лет = 4.6%; 50–59 лет = 4.2%; 60+ лет = 5.9%. Этническая принадлежность участников была следующей: 202 (40%) белых; 50 (10%) смешанных / множественных этнических групп; 141 (28%) азиат; 106 (21%) чернокожие / африканцы / карибские; и 6 (1%) представителей другой этнической группы. Семейное положение выборки: 305 (60%) холост, 65 (13%) женаты или состоят в гражданском партнерстве; 105 (21%) в других формах отношений; и 30 (6%) разведены или овдовели.

Типичное использование Участником Интернета

Участникам было предложено оценить их среднее использование в Интернете, попросив их оценить количество часов в неделю, которое они потратили в Интернете в течение последних нескольких месяцев; эта мера обычно принимается в исследованиях проблемного использования Интернета [40,61]. Хотя было высказано предположение, что это «непрофессиональное» использование коррелирует с несколькими проблемами, связанными с интенсивным использованием Интернета [40], считалось, что профессиональное / непрофессиональное различие может не относиться ко всем респондентам, и что эти обычаи могут быть также трудными для дискриминации для некоторых респондентов. Кроме того, было обнаружено, что общее использование Интернета само по себе связано с проблемами, связанными с Интернетом [40].

Среднее количество сообщений за неделю в Интернете было указано 39.57 (+ 28.06, диапазон = 1 до 135): 28.3% сообщил о расходах между 1 и 20 часами в неделю в Интернете; 29.5% сообщил о расходах 21 на 40 часов в неделю в Интернете; 22.4% сообщил о расходах 41 на 60 в неделю в Интернете, а 19.8% сообщили о расходах через 61 часов в неделю в Интернете. Среднее количество часов в неделю, проведенных онлайн женщинами, было 34.77 (± 26.84, диапазон = 1-135), а для мужчин это 44.88 (± 28.46, range = 6-130). Тест независимой группы t показал, что эта разница была статистически значимой, с умеренным размером эффекта, t(503) = 4.11, p <0.001, d = 0.366. Существовала значительная, но слабая, положительная линейная взаимосвязь между возрастом и временем, проведенным в Интернете, F(1,503) = 6.74, p <0.05, R2 = 0.013, но более сильная инвертированная-U квадратичная связь между этими переменными, F(1,502) = 11.10, p <0.001, R2 = 0.042). Однако, когда образец был разделен на тех, кто был в настоящее время единым (N = 331), и тех, кто в какой-то форме отношения (N = 174), не было статистически значимой разницы во времени, проведенном в Интернете t (503) = 1.48, p > .10, d = 0.146. Точно так же не было статистически значимых различий между временем, проведенным в Интернете по различным этническим группам, F <1.

Участников также спросили о видах использования, которые они использовали в Интернете, и попросили указать, посещали ли они определенные типы интернет-сайтов в течение последних нескольких месяцев. Ответы на этот вопрос показаны в Таблица 1, который отображает процент всей выборки, посетившей веб-сайты различных форм, а также проценты мужчин и женщин и младшие (менее 29 лет) и старше (30 лет и старше), участники, посещающие сайты. К тому же, Таблица 1 отображает коэффициенты Phi для этих данных (рассчитанные на фактическое количество участников, а не проценты, отображаемые в Таблица 1). Коэффициенты Phi дают индекс степени ассоциации между переменными (и статистически значимы, когда значительная статистика хи-квадрата значительна).

миниатюрами
Таблица 1. Процент выборочных посещений веб-сайтов различных форм, а также процент мужчин и женщин, а также молодых и старших, участники посещают сайты вместе с коэффициентами Phi.

DOI: 10.1371 / journal.pone.0134538.t001

Эти данные показывают, что социальные сети (например, Facebook, Twitter) и торговые / банковские сайты являются наиболее часто используемыми типами интернет-сайта. Азартные игры (в том числе лотерейные сайты), игры и сайты с сексуальным / датированным содержанием использовались умеренно часто, причем небольшие числа занимались традиционным блогом (за исключением Twitter) или чатов. Были некоторые гендерные различия в использовании Интернета, причем женщины, использующие социальные сети и торговые сайты, больше, чем мужчины, и мужчины, использующие игры, сайты для секса / знакомства и чаты больше, чем женщины. Больше людей в возрасте 30 использовало сайты социальных сетей и веб-сайты для исследований, чаще, чем те, кто старше 30. Тем не менее, те, кто старше 30, использовали торговые / банковские сайты, а также новостные сайты, традиционные блоги и чаты, чаще, чем те, которые были в 30 лет.

Материалы

Тест на интернет-зависимость (IAT)

IAT [62] - это шкала 20, охватывающая степень, в которой использование Интернета нарушает повседневную жизнь (например, работа, сон, отношения и т. д.). Каждый элемент оценивается по шкале 1-4, а общая оценка варьируется от 20 до 100. В настоящее время обсуждается факторная структура IAT [61,63], но оценка отсечки 40 или более для общего балла IAT принимается как представляющая некоторый уровень проблемного использования Интернета [7,62,64] Было обнаружено, что внутренняя надежность шкалы находится между .90 [64] и .93 [62].

Шкала беспокойства и депрессии больницы (HADS)

HADS [65] является широко используемым показателем тревоги и депрессии. Первоначально разработанный для использования больничными медицинскими амбулаторными больницами, он использовался для немедицинских образцов [66,67]. Он содержит элементы 14 (7 для беспокойства и 7 для депрессии), которые относятся к последней неделе. Есть вопросы 7 для беспокойства и депрессии, каждый вопрос оценивается от 0 до 3 в зависимости от тяжести симптома; максимальный балл - 21 для каждой из шкал. Респондентов можно разделить на четыре категории: нормальный 0-7; 8-10 мягкий; 11-14 умеренный; и 15-21. Надежность и достоверность теста-повторного тестирования являются сильными [65], а внутренняя надежность - .82 для шкалы тревог и .77 для шкалы депрессии для неклинического населения [67].

Шкала одиночества UCLA

Шкала одиночества UCLA [68] состоит из 20-заявлений, предназначенных для оценки одиночества. Участники отвечают на каждый вопрос, используя шкалу 4 («Я часто чувствую этот путь», «Я иногда так чувствую», «Я редко чувствую этот путь» и «Я никогда не чувствую этого»), и каждый элемент забил от 0 до 3, давая общий балл от 0 до 60. Более высокий балл указывает на более высокую степень одиночества. Точка отсечения для проблем одиночества обычно дается при одном стандартном отклонении выше среднего для образца. Масштаб обладает высокой надежностью, с внутренней согласованностью .92 и проверкой надежности повторного тестирования .73 [69].

Питсбургский индекс качества сна (PSQI)

Этот PSQI [70] состоит из основных вопросов 10, некоторые с подразделами, где участник должен ввести данные об их привычках сна. Анкета дает оценку между 0 и 21, где высокий балл отражает худший сон, а оценка больше, чем 5, отражает плохой спящий [70]. Было обнаружено, что PSQI обладает высокой «надежностью тестирования и повторной проверки» и хорошей достоверностью при использовании для тестирования [70].

Общий вопросник по вопросам здравоохранения (GHQ-28)

GHQ-28 [71] измеряет ряд психических и проблем со здоровьем и подразделяется на суб-шкалы 4: соматические симптомы, беспокойство и бессонницу, социальную дисфункцию и тяжелую депрессию. Каждая вспомогательная шкала содержит элементы 7, все из которых требуют ответа по шкале Likert типа 4: Не за что, Не более обычного, Скорее больше обычного, Гораздо больше, чем обычно, забирая 0 до 3, соответственно. Внутренняя надежность весов выше .90. Для настоящего исследования была проанализирована только шкала соматических симптомов, которая попросила участников оценить степень, в которой они ощущались: в хорошем общем состоянии, нуждающемся в тонизирующей, истощенной, больной, головной боли, стянутости или давлении в голова и горячие или холодные заклинания.

Анкета иммунной функции (IFQ)

IFQ представляет собой элементы 15, которые оценивают частоту различных симптомов, связанных с плохой иммунной функцией. Исходя из их частоты в общей популяции и прямого отношения к иммунным дефицитам, в качестве основы для пунктов в вопроснике были выбраны следующие условия: простуда [54], грипп [55], герпес [56], пневмония [57], сепсис [58], и кожные инфекции [59]. После анализа основных симптомов этих состояний элементы симптомов 19 были включены в вопросник как признаки ослабления функционирования иммунной системы: боль в горле, головные боли, грипп, насморк, кашель, герпес, фурункулы, умеренная лихорадка, бородавки / бородавки , пневмония, бронхит, синусит, внезапная высокая температура, ушная инфекция, диарея, менингит, инфекция глаз, сепсис и длительные травмы. Они были оценены на шкале типа Likert типа 5 (никогда, один или два раза, иногда, регулярно, часто, с оценками от 0 до 4 соответственно). Общая оценка варьируется от 0 до 79, при этом высокий балл отражает худшую иммунную функцию. IFQ ранее использовался для изучения воздействия стрессовых жизненных событий на самооценку здоровья, таких как оценка влияния наличия ребенка с ASD. В предыдущей работе [72], было установлено, что оценка IFQ коррелирует положительно (r =. 578, p <001) с количеством посещений практикующего врача общей практики, существует значимая положительная корреляция между IFQ и общим баллом GHQ (r =. 410, p <01), а также значимая корреляция между IFQ и подшкалой соматических симптомов GHQ (r =. 493, p <01).

Процедура

Все участники ответили на ссылки, размещенные на интернет-сайтах, предназначенных для охвата самых разных людей, включая сайты социальных сетей (например, Facebook, Twitter), блоги / страницы форума (например, Mashable), игровые сайты (например, Eurogamer.com), и интернет-сайты помощи. Эти ссылки дали участникам краткое введение в исследование, в котором им сказали, что исследование касается взаимосвязи между использованием Интернета и различными проблемами личности и здоровья. Если они были заинтересованы в участии, им было поручено следовать онлайн-ссылке на вопросник. Эта ссылка привела участников на веб-страницу, содержащую дополнительную информацию об исследовании: снова излагая, что цель исследования связана с использованием Интернета и различными проблемами личности и здоровья, а также изложена информация о типах вопросников, на которые они будут отвечать. На информационной странице также были даны подробные сведения о их праве выйти из исследования в любое время и о шагах, предпринимаемых для обеспечения их конфиденциальности. За информацией последовала заявка о согласии, в которой участникам было предложено только щелкнуть, чтобы начать опросник, если они были готовы предоставить согласие, и если они были старше 18. Затем участникам были представлены анкеты.

Не было предела времени для ответов, которые были сделаны, и участникам была предоставлена ​​возможность сохранить их опрос и вернуться к нему позднее, если это необходимо. После заполнения всех вопросников, в которых участники приняли участие примерно в 30 мин, участники были направлены на страницу опроса, которая поблагодарила их за их вклад, более подробно рассказала о целях и целях исследования и предоставила контактные данные для исследователь и консультационная служба, если они считают, что они нуждаются в какой-либо поддержке, по вопросам, поднятым в ходе опроса. Ссылка на исследование оставалась открытой в течение трех месяцев (в течение весеннего периода) и затем была закрыта.

Анализ данных

Первоначально потенциальные различия в показателях интернет-зависимости между участниками с различными характеристиками (например, пол, возраст и т. Д.) Анализировались с использованием t-тестов. Затем участники были разделены на проблемные группы с более низким и высоким уровнем доступа, используя разделение в точке отсечения для умеренных или худших интернет-проблем на основе IAT (т. Е. 40), а также связь между проблемными оценками использования Интернета и пола, депрессией и т. д., были исследованы с использованием хи-квадратов. Связь между оценкой иммунной функции и каждой из предикторных переменных изучалась с использованием получастичных корреляций (для частичного извлечения других предсказателей), а также ступенчатая регрессия для определения влияния результатов интернет-проблем на иммунную функцию помимо влияния других предикторных переменных. Те же анализы были также проведены для оценки состояния самоотчета (GHQ). Наконец, группы были разделены на высокую и низкую иммунную функцию и высокий и низкий уровень самооценки состояния здоровья (GHQ), и эти группы сравнивались с точки зрения их оценок интернет-зависимости путем анализа ковариации с использованием других предикторов как ковариатов. Если было проведено несколько сравнений, был применен более серьезный критерий отклонения для тестирования значимости, и размеры эффекта были рассчитаны повсюду.

Итоги

Средний балл для интернет-проблем (IAT) для образца был 37.25 (± 16.18, диапазон = 0-96). Средняя оценка IAT для женщин была 36.26 (± 15.36, диапазон = 0-69), и этот показатель для мужчин был 38.35 (± 17.00, диапазон = 9-96). Т-тест независимых групп не выявил статистически значимого различия между этими показателями, t <1, d = 0.006. Корреляции Пирсона выявили статистически значимые и умеренно-размерные отношения между временем, проведенным онлайн и счетом IAT, r(503) = .485, p <.001, R2 = .235, но не было существенных отношений между возрастом участников и их балл IAT, r(503) = -.025, p > .50, R2 = .0006.

Пропорции образца, падающего выше точки отсечки для умеренного или худшего проблемного использования Интернета (т. Е. Оценка IAT 40 или выше [62]) показаны в рис 1 для всего образца, вместе с этими данными для женщин и мужчин, отдельно. Из образца участники 192 (103 female, 89) упали выше отсечки для интернет-проблем. Не было статистически значимой разницы между вероятностью проблемной оценки использования Интернета между полами, чи-квадрат =. 17, p > .60, Фита = .018. Точечные бисериальные корреляции не выявили взаимосвязи между возрастом и падением над точкой отсечения, rpb(503) = -.002, p > .30, Rpb2 = .102, хотя статистически значимые и умеренно размерные отношения между часами, проведенными в Интернете, и падением выше точки отсечения для проблем с зависимостью в Интернете, r(503) = .320, p <.001, Rpb2 = .102.

миниатюрами
Рис. 1. Процентные участники выше и ниже точки отсечения для умеренного или худшего проблемного использования Интернета (например, оценка IAT 40 или выше) вместе с этими данными для женщин и мужчин отдельно.

DOI: 10.1371 / journal.pone.0134538.g001

Верхняя панель Таблица 2 показывает образцы и стандартные отклонения для интернет-проблем (IAT), часы, проведенные онлайн, депрессия (HADS), беспокойство (HADS), одиночество (UCLA) и проблемы со сном (PSQI). Эти средства в целом соответствуют тем, которые наблюдались в предыдущих исследованиях таких образцов [7]. Это также показывает процент лиц, падающих выше точки отсечения для этих шкал, которые, помимо проблем сна, были такими же ожидаемыми для такого образца. Таблица 2 также отображает процент выборки с IAD, превышающим пороговое значение для этих других психологических шкал. Процент людей с ДВР, у которых также наблюдается сопутствующая патология, выше, чем в выборке в целом. Для дальнейшего изучения этих взаимосвязей была проведена серия тестов хи-квадрат 2 × 2 (наличие или отсутствие сопутствующих заболеваний в сравнении с наличием или отсутствием проблем с Интернетом) для каждой переменной, и было выявлено, что все сопутствующие заболевания в значительной степени связаны с наличием Интернет-проблема: депрессия–хи-квадрат(1) = 30.56, p <.001, Фита = .246; тревога-спривет-квадрат(1) = 38.98, p <.001, Фита = .278; Одиночество-спривет-квадрат(1) = 15.31, p <.001, Фита = .174; и sleep-cпривет-квадрат(1) = 9.38, p <.01, Фита = .136. Корреляции Пирсона между всеми переменными и как соматические проблемы со здоровьем (GHQ), так и иммунные симптомы также показаны в Таблица 2, и эти анализы выявили статистически значимые взаимосвязи между всеми переменными.

миниатюрами
Таблица 2. Средства (стандартные отклонения) для интернет-проблем (IAT), часы, проведенные в Интернете, депрессия (HADS), беспокойство (HADS), одиночество (UCLA) и проблемы со сном (PSQI), а также процент лиц, попадающих выше точки отсечения для эти шкалы и процент людей с IAD, которые превышают отсечку для этих масштабов.

 

Также показаны корреляции Пирсона между всеми переменными и соматические проблемы со здоровьем (GHQ) и симптомы.

DOI: 10.1371 / journal.pone.0134538.t002

Средневзвешенная оценка для соматических симптомов (GHQ-S) была 7.28 (± 3.87, диапазон = 0-19), а среднее значение для вопросника, связанного с иммунной системой, - 15.20 (± 9.43; range = 0-37). Эти шкалы имели соотношение r = 0.345, p <.001, R2 = .119, друг с другом. Оценка GHQ (S) была сильно связана с проблемами депрессии, тревоги и сна, а в меньшей степени - с другими переменными. Шкала симптомов, связанных с иммунной системой, сильно связана с проблемами тревоги, сна и интернета, и в меньшей степени с другими переменными.

Учитывая, что обе болезни-переменные (GHQ-S и IFQ) были сопоставлены со всеми другими переменными и что IAT был связан со всеми другими переменными, чтобы выяснить, способствовали ли интернет-проблемы (например, оценка IAT) эти оценки болезни, были проведены две отдельные ступенчатые множественные регрессии - одна для прогнозирования оценки GHQ-S и одна для прогнозирования оценки IFQ. В обоих случаях депрессия, беспокойство, одиночество, сон и часы, проведенные в Интернете, были введены в регрессионную модель на первом этапе. Все эти переменные, а также оценка интернет-проблемы (IAT) были затем введены в модель на втором этапе, а степень, в которой была учтена сумма дисперсий, была улучшена путем добавления оценки IAT.

Нижние панели Таблица 2 покажите результаты этих анализов. Проверка данных с нижней правой панели для оценки GHQ-S показывает, что оба этапа регрессии были статистически значимыми, а уменьшение ошибки, вызванное добавлением IAT на этапе 2, также приводило к статистически значимому улучшению прогноза от оценки GHQ-S. Следует отметить, что улучшение прогнозирования GHQ-S, создаваемого добавлением IAT, было не очень большим. Та же картина данных была также обнаружена в результате анализа, проведенного для прогнозирования оценки иммунных состояний (IFQ). Тем не менее, добавление IAT на этапе 2 привело к значительному улучшению точности прогнозирования для показателей иммунной системы (IFQ), чем для показателей соматических симптомов (GHQ-S).

Чтобы дополнительно исследовать природу отношений между переменными, получастичные корреляции между отдельными предикторами (например, депрессия, беспокойство, сон, одиночество, часы в Интернете и интернет-проблемы) и два показателя симптомов (GHQ-S и IFQ) были рассчитаны отдельно. Получастичные корреляции проводились между каждой переменной-предиктором и двумя связанными с заболеванием переменными, используя все другие предикторные переменные как со-вариации. Это позволяет наблюдать уникальную связь между двумя переменными в отсутствие эффекта посредничества любых других переменных, и эти значения можно увидеть в рис 2 для двух связанных с заболеванием переменных. Эти данные показывают сходную картину взаимосвязи между предикторами и симптомами как для GHQ-S, так и для IFQ; в том, что, депрессия, беспокойство и проблемы со сном, у всех были статистически значимые отношения с обоими результатами, когда влияние других переменных контролировалось. Однако, в то время как интернет-проблемы (IAT) значительно предсказывали симптомы, связанные с иммунной системой (IFQ), это не было статистически значимо связано с оценкой GHQ (S).

миниатюрами
Рис. 2. Получастичные корреляции между депрессией (HADS), тревожностью (HADS), сном (PSQI), одиночеством (UCLA), часами онлайн и интернет-проблемами (IAT) и двумя оценками симптомов (GHQ (S) и IFQ).

DOI: 10.1371 / journal.pone.0134538.g002

Для дальнейшего изучения взаимосвязи между проблемами, связанными с Интернетом (оценки IAT) и проблемами соматической (GHQ-S) и иммунной (IFQ) проблемы, образец был разделен на те оценки, которые ниже и выше 40 для умеренных или худших проблем, связанных с Интернетом на IAT [62]. Это создало две группы: группу без интернет-проблем (N = 313; значение IAT = 26.89 + 7.89; range = 0-39) и группа с интернет-проблемами (N = 313; среднее значение IAT = 54.14 ± 11.23; range = 40-96). рис 3 показывает среднее значение общего соматического здоровья (GHQ-S) (левая панель) и средний показатель здоровья (IFQ). Проверка данных для GHQ-S показывает небольшую разницу между низкими и высокими группами IAT с точки зрения их показателей GHQ-S. Эти данные были проанализированы с использованием анализа ковариации, с интернет-группой в качестве фактора между субъектами и депрессией, тревожностью, проблемами сна, одиночеством и часами в Интернете в качестве ковариатов. Этот анализ не выявил статистически значимого различия между группами проблем в Интернете по показателям GHQ-S, F <1, частично eta2 = .001. Напротив, правая панель рис 3 показывает, что у высокой группы интернет-проблем больше проблем со здоровьем, связанных с иммунитетом, чем у группы, не связанной с интернет-проблемами, F(1,498) = 27.79, p <.001, частично eta2 = .046.

миниатюрами
Рис. 3. Средняя оценка общего соматического здоровья (GHQ (S)) (левая панель) и средняя оценка состояния здоровья (IFQ) для двух групп IAT (проблемы с более низким и высоким).

 

Левая панель = соматические оценки GHQ (S); правая панель = показатели, связанные с иммунной системой (IFQ).

DOI: 10.1371 / journal.pone.0134538.g003

Обсуждение

В текущем исследовании изучалась взаимосвязь между показателями интернет-теста на наркотики и оценками здоровья, сфокусировавшись на самооценке функции иммунной системы, а также на общем состоянии здоровья. Это считалось важной областью для расследования, поскольку ранее не было данных о влиянии проблемного использования Интернета на иммунное функционирование; кроме того, предыдущие сообщения, касающиеся взаимосвязи между проблемным использованием Интернета и качеством жизни, связанным со здоровьем, были несоответствующими друг другу [9,39,40]. Считалось, что последние расхождения могут быть связаны с характером мер, используемых для оценки состояния здоровья, с более взвешенными в психологическом отношении шкалами показателей состояния здоровья, такими как Ставка, менее связанными с проблемным использованием Интернета, чем с мероприятиями, более непосредственно связанными с иммунного функционирования.

Несмотря на то, что была принята стратегия онлайн-найма, нынешний образец имеет сходные характеристики со многими другими, которые ранее использовались при изучении использования Интернета. Образец был молодым (в возрасте 30 лет), но у него был большой возрастной диапазон. Средняя продолжительность времени, проведенного в Интернете, составляла около 5-6 часов в день, что соответствует нескольким текущим оценкам [40,61]. Следует отметить, что это значение не отличало профессиональное и личное использование, и было высказано предположение, что это важно с точки зрения интернет-проблем [40]. Однако неясно, легко ли такое различие для участников. Виды деятельности, проводимые в Интернете нынешними участниками, были аналогичны тем, которые были отмечены в предыдущих исследованиях [61]. Имелись гендерные различия в использовании Интернета. Женщины, как правило, чаще пользовались социальными сетями и торговыми площадками, чем мужчины, но мужчины, как правило, использовали игры, сайты для секса / знакомства и чаты, больше, чем женщины. Конечно, это зависит от данных самоотчета, и различия, хотя и статистически достоверные, были небольшими для некоторых из этих сравнений. Уровни проблемного использования Интернета в текущем образце, около 30% от примера, отображаемого мягкими или худшими симптомами интернет-зависимости, в целом соответствуют предыдущим исследованиям [7].

Ключевым нахождением нынешнего исследования было то, что самосознание проблемного интернет-использования было связано с ухудшением самооценки иммунной функции, индексированной по количеству иммунных симптомов. Это подтверждает результаты исследования, в котором изучено качество жизни, связанное со здоровьем, которое измеряется SF-36 и проблемным использованием Интернета [40]. Тем не менее, хотя иммунная функция и самоотчетное здоровье были связаны друг с другом, проблемное использование Интернета не предсказывало самооценку симптомов здоровья, измеряемую соматическим масштабом Ставки. Последнее обнаружение согласуется с несколькими предыдущими исследованиями, которые не смогли найти связь между оценками IAT и шкалами GHQ [9,39]. Нынешний позитивный результат с точки зрения взаимосвязи между оценками IAT и ослабленной иммунной функцией может отражать то, что измерение симптомов, связанных с иммунитетом, более непосредственно, как это было сделано в текущем исследовании, оценивает этот аспект здоровья лучше, чем более психологически ориентированная стачка масштаб.

Несмотря на трудности в измерении иммунной функции, которые обсуждались ранее (см. Также ниже), клиническая значимость результатов может быть помещена в контекст с учетом методологических ограничений исследования. Исследование является корреляционным, что означает, что причинность не должна автоматически выводиться из такой ассоциации. Возможно, что те, у кого больший уровень заболеваемости, чаще используют Интернет чаще, чем те, кто следит за ними. Однако, учитывая повсеместность использования Интернета и связь между молодежью и использованием Интернета, это представляется маловероятным, хотя остается возможностью, которая потребует проведения продольных исследований для оценки. В качестве альтернативы, может случиться так, что некоторый третий фактор предсказывает как использование Интернета, так и плохое здоровье. Тем не менее, следует также отметить, что взаимосвязь между проблемным использованием Интернета и самообслуживаемым иммунным функционированием оказалась более или менее влияющей на ряд других областей функционирования (депрессия, беспокойство, одиночество), которые связаны с проблемным интернетом использовать [10–12] и которые сами по себе связаны с уменьшенной иммунной функцией [45,46,48,49]. Это делает непонятным, каким может быть третий посреднический фактор.

Если проблемное использование Интернета предсказало худшую иммунную функцию, четкий вопрос для клиницистов будет касаться механизмов. Одна из возможностей заключается в том, что отмечались высокие уровни проблемного интернет-использования для активизации симпатической нервной системы [32,33]. Такая повышенная симпатическая активность приводит к увеличению уровней норэпинефрона и / или кортизоидов (кортизола), что в конечном итоге приводит к снижению иммунной функции [52]. Таким образом, этот маршрут вполне может заложить связь между проблемным использованием Интернета и уменьшенной иммунной функцией, но потребует дальнейшего изучения. Последнее предложение имеет некоторое отношение к будущей концептуализации и изучению клинических особенностей проблемного использования Интернета.

Связь между оценками IAT и иммунной функцией отражает тот факт, что общее использование Интернета для некоторых людей рассматривается сами по себе как проблема, однако то, что они используют в Интернете, будет отличаться между этими людьми. Например, в текущем исследовании были выявлены гендерные различия в потребностях, которые люди использовали для Интернета, и может быть, что определенные способы лечения связаны с уменьшением иммунной функции по-разному между полами. Дальнейшая подробная работа, касающаяся типа использования Интернета, например точного характера использования, и времени, проведенного в Интернете для профессионального и личного использования, может пролить свет на связь между использованием Интернета и сокращением иммунной функции.

Как всегда, существуют некоторые ограничения для текущего исследования, которые необходимо отметить. Текущая выборка была завербована онлайн, и это, возможно, предвзято относится к типу человека, который участвовал в исследовании. Однако следует отметить, что диапазон индивидуумов в выборке был довольно широким с точки зрения их возраста, а их другие характеристики и образец, как представляется, соответствовали тем, которые использовались в предыдущих исследованиях. Следует отметить, что в текущем исследовании не проводилось различие между профессиональным и личным использованием Интернета, что может быть важно для изучения. Например, уровень принуждения и срочности использования Интернета может влиять на уровень стресса в большей степени, чем часы, которые необходимо потратить на работу в Интернете. То есть, различие может быть между теми, кто упорно работать и подчеркнуты по этой причине, а также людей, которые имеют проблемы в Интернет и подчеркнуты и плохое самочувствие из-за этой проблемы.

Что касается потенциальных альтернативных предикторов сниженной иммунной функции, наблюдаемых у пользователей с высокими проблемами, в будущей работе может быть рассмотрена роль множественных зависимостей, которые могли затронуть группу проблемных пользователей Интернета. Информация о фармакологической и не фармакологической зависимости не была собрана в текущем отчете, и это может быть связано с проблемами интернета и влияет на иммунную функцию. Точно так же недавние стрессовые жизненные события могли повлиять на аддиктивное поведение и функцию иммунной системы, равно как и социальные условия участников. Оба эти аспекта могут быть рассмотрены путем дальнейших исследований.

Опора на самоотчет для иммунной функции может быть впоследствии подкреплена использованием анализа клеток крови, что добавит поддержку нынешним выводам. Однако, как отмечалось выше, не существует идеальной взаимосвязи между физиологией иммунной функции и опытом симптомов [54], и самоотчет простуды и флюса принимается в качестве достоверной меры иммунной функции в этом отношении [31,44]. Разумеется, было обнаружено, что самоотношения симптомов болезни, особенно в отношении инфекций верхних дыхательных путей (например, простуды и гриппа), которые используются в настоящем исследовании, хорошо коррелируют с объективными показаниями иммуноглобина [73].

Наконец, следует признать, что, хотя в текущем исследовании действительно были выявлены связи между проблемным использованием Интернета и симптомами, связанными с иммунной системой, есть два оговорки в отношении причинно-следственных выводов из этой ассоциации, которые следует упомянуть. Во-первых, поскольку исследование носило не продольный характер, то причинно-следственный вывод не следует считать доказанным. Во-вторых, поскольку многие из предикторных переменных были сопоставлены друг с другом, это могло бы привести к некоторой степени колинейности в регрессионных анализах, затрудняющих интерпретацию. Хотя следует отметить, что использование получастичных корреляций в некоторой степени облегчает эту трудность.

Таким образом, в текущем докладе была установлена ​​связь между проблемным использованием Интернета и сообщениями о большем числе симптомов, связанных с сниженной функцией иммунной системы. Это соотношение не зависело от количества часов, проведенных в Интернете, а также от воздействия любых сопутствующих симптомов проблемного использования Интернета, таких как депрессия, изоляция и беспокойство. Было высказано предположение, что негативное влияние иммунной функции может быть опосредовано повышенным стрессом, а также повышенной симпатической нервной деятельностью, которая иногда проявляется интернет-наркоманами.

Авторские вклады

Задуманные и разработанные эксперименты: PR RV LAO MR RT. Выполняли эксперименты: RV. Анализировали данные: RV PR. Используемые реагенты / материалы / инструменты анализа: LAO. Написал документ: PR LAO MR RT.

Рекомендации

  1. 1. Блок JJ. Вопросы для DSM-V: интернет-зависимость. Am J Psychiatry 2008; 165: 306-7. doi: 10.1176 / appi.ajp.2007.07101556. PMID: 18316427
  2. 2. Молодой К.С. Интернет-зависимость: появление нового клинического расстройства. Киберпсихология и поведение 1998; 1 (3): 237–244. DOI: 10.1089 / cpb.1998.1.237
  3. Просмотр статей
  4. PubMed / NCBI
  5. Google Scholar
  6. Просмотр статей
  7. PubMed / NCBI
  8. Google Scholar
  9. Просмотр статей
  10. PubMed / NCBI
  11. Google Scholar
  12. Просмотр статей
  13. PubMed / NCBI
  14. Google Scholar
  15. Просмотр статей
  16. PubMed / NCBI
  17. Google Scholar
  18. Просмотр статей
  19. PubMed / NCBI
  20. Google Scholar
  21. Просмотр статей
  22. PubMed / NCBI
  23. Google Scholar
  24. Просмотр статей
  25. PubMed / NCBI
  26. Google Scholar
  27. Просмотр статей
  28. PubMed / NCBI
  29. Google Scholar
  30. Просмотр статей
  31. PubMed / NCBI
  32. Google Scholar
  33. Просмотр статей
  34. PubMed / NCBI
  35. Google Scholar
  36. Просмотр статей
  37. PubMed / NCBI
  38. Google Scholar
  39. Просмотр статей
  40. PubMed / NCBI
  41. Google Scholar
  42. Просмотр статей
  43. PubMed / NCBI
  44. Google Scholar
  45. Просмотр статей
  46. PubMed / NCBI
  47. Google Scholar
  48. Просмотр статей
  49. PubMed / NCBI
  50. Google Scholar
  51. Просмотр статей
  52. PubMed / NCBI
  53. Google Scholar
  54. Просмотр статей
  55. PubMed / NCBI
  56. Google Scholar
  57. Просмотр статей
  58. PubMed / NCBI
  59. Google Scholar
  60. Просмотр статей
  61. PubMed / NCBI
  62. Google Scholar
  63. Просмотр статей
  64. PubMed / NCBI
  65. Google Scholar
  66. Просмотр статей
  67. PubMed / NCBI
  68. Google Scholar
  69. Просмотр статей
  70. PubMed / NCBI
  71. Google Scholar
  72. Просмотр статей
  73. PubMed / NCBI
  74. Google Scholar
  75. Просмотр статей
  76. PubMed / NCBI
  77. Google Scholar
  78. Просмотр статей
  79. PubMed / NCBI
  80. Google Scholar
  81. Просмотр статей
  82. PubMed / NCBI
  83. Google Scholar
  84. Просмотр статей
  85. PubMed / NCBI
  86. Google Scholar
  87. Просмотр статей
  88. PubMed / NCBI
  89. Google Scholar
  90. Просмотр статей
  91. PubMed / NCBI
  92. Google Scholar
  93. Просмотр статей
  94. PubMed / NCBI
  95. Google Scholar
  96. Просмотр статей
  97. PubMed / NCBI
  98. Google Scholar
  99. Просмотр статей
  100. PubMed / NCBI
  101. Google Scholar
  102. Просмотр статей
  103. PubMed / NCBI
  104. Google Scholar
  105. Просмотр статей
  106. PubMed / NCBI
  107. Google Scholar
  108. Просмотр статей
  109. PubMed / NCBI
  110. Google Scholar
  111. Просмотр статей
  112. PubMed / NCBI
  113. Google Scholar
  114. Просмотр статей
  115. PubMed / NCBI
  116. Google Scholar
  117. Просмотр статей
  118. PubMed / NCBI
  119. Google Scholar
  120. Просмотр статей
  121. PubMed / NCBI
  122. Google Scholar
  123. Просмотр статей
  124. PubMed / NCBI
  125. Google Scholar
  126. Просмотр статей
  127. PubMed / NCBI
  128. Google Scholar
  129. Просмотр статей
  130. PubMed / NCBI
  131. Google Scholar
  132. Просмотр статей
  133. PubMed / NCBI
  134. Google Scholar
  135. Просмотр статей
  136. PubMed / NCBI
  137. Google Scholar
  138. Просмотр статей
  139. PubMed / NCBI
  140. Google Scholar
  141. Просмотр статей
  142. PubMed / NCBI
  143. Google Scholar
  144. Просмотр статей
  145. PubMed / NCBI
  146. Google Scholar
  147. Просмотр статей
  148. PubMed / NCBI
  149. Google Scholar
  150. Просмотр статей
  151. PubMed / NCBI
  152. Google Scholar
  153. Просмотр статей
  154. PubMed / NCBI
  155. Google Scholar
  156. Просмотр статей
  157. PubMed / NCBI
  158. Google Scholar
  159. Просмотр статей
  160. PubMed / NCBI
  161. Google Scholar
  162. Просмотр статей
  163. PubMed / NCBI
  164. Google Scholar
  165. Просмотр статей
  166. PubMed / NCBI
  167. Google Scholar
  168. Просмотр статей
  169. PubMed / NCBI
  170. Google Scholar
  171. Просмотр статей
  172. PubMed / NCBI
  173. Google Scholar
  174. Просмотр статей
  175. PubMed / NCBI
  176. Google Scholar
  177. Просмотр статей
  178. PubMed / NCBI
  179. Google Scholar
  180. Просмотр статей
  181. PubMed / NCBI
  182. Google Scholar
  183. 3. Кристакис Д.А. Интернет-зависимость: эпидемия 21st века. BMC Medicine 2010; 8 (1): 61. doi: 10.1186 / 1741-7015-8-61
  184. Просмотр статей
  185. PubMed / NCBI
  186. Google Scholar
  187. Просмотр статей
  188. PubMed / NCBI
  189. Google Scholar
  190. 4. Caplan SE, High AC. Социальное взаимодействие в Интернете, Психосоциальное благополучие и проблемное использование Интернета. Интернет-зависимость: руководство и руководство по оценке и лечению 201; 35-53. doi: 10.1002 / 9781118013991.ch3
  191. Просмотр статей
  192. PubMed / NCBI
  193. Google Scholar
  194. Просмотр статей
  195. PubMed / NCBI
  196. Google Scholar
  197. Просмотр статей
  198. PubMed / NCBI
  199. Google Scholar
  200. Просмотр статей
  201. PubMed / NCBI
  202. Google Scholar
  203. Просмотр статей
  204. PubMed / NCBI
  205. Google Scholar
  206. Просмотр статей
  207. PubMed / NCBI
  208. Google Scholar
  209. Просмотр статей
  210. PubMed / NCBI
  211. Google Scholar
  212. Просмотр статей
  213. PubMed / NCBI
  214. Google Scholar
  215. 5. Shaw M, Black DW. Интернет зависимость. CNS Drugs 2008; 22: 353-65. pmid: 18399706 doi: 10.2165 / 00023210-200822050-00001
  216. 6. Гриффитс М. Интернет-зависимость - пора ли воспринимать всерьез? Исследования и теория зависимости 2000; 8: 413–418. DOI: 10.3109 / 16066350009005587
  217. 7. Romano M, Osborne LA, Truzoli R, Reed P. Дифференциальное психологическое воздействие интернет-рекламы на интернет-наркоманов. PLOS ONE 2013; 8 (2): e55162. doi: 10.1371 / journal.pone.0055162. PMID: 23408958
  218. 8. Kuss DJ, Griffiths MD, Binder JF. Интернет-зависимость у студентов: распространенность и факторы риска. Компьютеры в человеческом поведении 2013; 29 (3): 959-966. doi: 10.1016 / j.chb.2012.12.024
  219. 9. Нимз К., Гриффитс М., Баньярд П. Распространенность патологического использования Интернета среди студентов университетов и корреляция с самооценкой, опросником общего состояния здоровья (GHQ) и растормаживанием. CyberPsychology & Behavior 2005; 8 (6): 562–570. DOI: 10.1089 / cpb.2005.8.562
  220. 10. Weinstein A, Lejoyeux M. Интернет-зависимость или чрезмерное использование Интернета. Американский журнал злоупотребления наркотиками и алкоголем 2010; 36 (5): 277-283. doi: 10.3109 / 00952990.2010.491880. PMID: 20545603
  221. 11. Bernardi S, Pallanti S. Интернет-зависимость: описательное клиническое исследование, посвященное сопутствующим заболеваниям и диссоциативным симптомам. Всесторонняя психиатрия 2009; 50 (6): 510-516. doi: 10.1016 / j.comppsych.2008.11.011. PMID: 19840588
  222. 12. Ko CH, Yen JY, Yen CF, Chen CS, Chen CC. Связь между интернет-зависимостью и психическим расстройством: обзор литературы. Европейская психиатрия 2012; 27 (1): 1-8. doi: 10.1016 / j.eurpsy.2010.04.011. PMID: 22153731
  223. 13. Akin A, Iskender M. Интернет-зависимость и депрессия, беспокойство и стресс. Международный онлайн-журнал образовательных наук 2011; 3 (1): 138-148.
  224. 14. Yen CF, Chou WJ, Liu TL, Yang P, Hu. Связь симптомов интернет-зависимости с тревогой, депрессией и самооценкой среди подростков с синдромом дефицита внимания / гиперактивности. Всесторонняя психиатрия 2014. doi: 10.1016 / j.comppsych.2014.05.025
  225. 15. Гундогар А, Баким Б, Озер О.А., Карамустафалиоглу. P-32 - связь между интернет-зависимостью, депрессией и СДВГ среди учащихся старших классов. Европейская психиатрия 201; 27: 1. doi: 10.1016 / s0924-9338 (12) 74199-8
  226. 16. Romano M, Truzoli R, Osborne LA, Reed P. Связь между фактором аутизма, беспокойством и интернет-зависимостью. Исследования в области аутистического расстройства спектра 2014; 11: 1521-1526. doi: 10.1016 / j.rasd.2014.08.002
  227. 17. Молодой К.С., Роджерс Р.С. Связь между депрессией и интернет-зависимостью. Киберпсихология и поведение 1998; 1 (1): 25–28. DOI: 10.1089 / cpb.1998.1.25
  228. 18. Ko CH, Liu TL, Wang PW, Chen CS, Yen CF, Yen JY. Усугубление депрессии, враждебности и социальной тревоги в ходе интернет-зависимости среди подростков: проспективное исследование. Всесторонняя психиатрия 2014. doi: 10.1016 / j.comppsych.2014.05.003
  229. 19. Lee HW, Choi JS, Shin YC, Lee JY, Jung HY, Kwon JS. Импульсивность в интернет-зависимости: сравнение с патологическими азартными играми. Киберпсихология, поведение и социальная сеть 2012; 15 (7): 373-377. doi: 10.1089 / cyber.2012.0063
  230. 20. Йен JY, Йен CF, Ву HY, Хуан CJ, Ko CH. Враждебность в реальном мире и онлайн: влияние интернет-зависимости, депрессии и онлайн-активности. Киберпсихология, поведение и социальная сеть 2011; 14 (11): 649-655. doi: 10.1089 / cyber.2010.0393
  231. 21. Heim C. Очень тяжелый компьютер и интернет-использование в качестве фактора риска для шизофрении у умных молодых мужчин. Австралийский и новозеландский журнал психиатрии 2012; 46 (8): 791-792. doi: 10.1177 / 0004867412442407. PMID: 22403394
  232. 22. Caplan SE. Предпочтение интерактивного социального взаимодействия: теория проблемного использования Интернета и психосоциального благополучия. Исследование связи 2003; 30: 625-648. doi: 10.1177 / 0093650203257842
  233. 23. Ян W, Li Y, Sui N. Связь между последними стрессовыми жизненными событиями, личностными качествами, воспринимаемым функционированием семьи и интернет-зависимостью среди студентов колледжа. Стресс и здоровье 2014; 30 (1): 3-11. doi: 10.1002 / smi.2490. PMID: 23616371
  234. 24. Bozoglan B, Demirer V, Sahin I. Одиночество, чувство собственного достоинства и удовлетворенность жизнью как предиктора интернет-зависимости: кросс-секционное исследование среди студентов турецкого университета. Скандинавский журнал психологии 2013; 54 (4): 313-319. doi: 10.1111 / sjop.12049. PMID: 23577670
  235. 25. Налва К., Ананд А.П. Интернет-зависимость у студентов: повод для беспокойства. Киберпсихология и поведение 2003; 6 (6): 653–656. DOI: 10.1089 / 109493103322725441
  236. 26. Sanders CE, Field TM, Diego M, Kaplan M. Связь интернет-использования с депрессией и социальной изоляцией среди подростков. Подростковый возраст 2000; 35 (138): 237-242. PMID: 11019768
  237. 27. Тониони Ф., Д'Алессандрис Л., Лай К., Мартинелли Д., Корвино С., Васале М.,… Бриа П. Интернет-зависимость: часы, проведенные в сети, поведение и психологические симптомы. Общая больничная психиатрия 2012; 34 (1): 80–87. DOI: 10.1016 / j.genhosppsych.2011.09.013. pmid: 22036735
  238. 28. Yuan K, Qin W, Wang G, Zeng F, Zhao L, Yang X, et al. Нарушения микроструктуры у подростков с нарушением интернет-зависимости. PloS ONE 2011; 6 (6): e20708. doi: 10.1371 / journal.pone.0020708. PMID: 21677775
  239. 29. Zhou Y, Lin FC, Du YS, Qin LD, Zhao ZM, Xu JR и др. Серьезные аномалии в зависимости от интернета: исследование морфометрии на основе воксела. Европейский журнал радиологии 2011; 79 (1): 92-95. doi: 10.1016 / j.ejrad.2009.10.025. PMID: 19926237
  240. 30. Hou H, Jia S, Hu S, Fan R, Sun W, Sun T и др. Сокращенные полосатые дофаминовые транспортеры у людей с нарушением интернет-зависимости. BioMed Research International 2012; 2012. doi: 10.1155 / 2012 / 854524
  241. 31. Kim SH, Baik SH, Park CS, Kim SJ, Choi SW, Kim SE. Снижены стриатальные рецепторы дофамина D2 у людей с интернет-зависимостью. Neuroreport 2011; 22 (8): 407-411. doi: 10.1097 / WNR.0b013e328346e16e. PMID: 21499141
  242. 32. Lu DW, Wang JW, Huang ACW. Дифференциация уровня риска интернет-зависимости на основе вегетативных нервных реакций: гипотеза об автономной активности в Интернете. Киберпсихология, поведение и социальная сеть 2010; 13 (4): 371-378. doi: 10.1089 / cyber.2009.0254
  243. 33. Lin PC, Kuo SY, Lee PH, Sheen TC, Chen SR. Влияние интернет-зависимости на вариабельность сердечного ритма у детей школьного возраста. Журнал сердечно-сосудистой хирургии 2013. doi: 10.1097 / jcn.0b013e3182a477d5
  244. 34. Zheng H, Liu X, Patel K. K. Роль допамина в центральной опосредованной симпатической реакции у крыс с типом 2 Диабет, вызванный стрептозотоцином и диете с высоким содержанием жиров. Журнал FASEB 2011; 25: 1028-11.
  245. 35. Bélanger RE, Akre C, Berchtold A, Michaud PA. U-образная связь между интенсивностью использования Интернета и здоровьем подростков. Педиатрия 2014; 127: e330-e335. doi: 10.1542 / peds.2010-1235
  246. 36. Lam LT. Интернет-игры, наркомания, проблемное использование Интернета и проблемы со сном: систематический обзор. Текущие отчеты о психиатрии 2014; 16 (4): 1-9. doi: 10.1007 / s11920-014-0444-1
  247. 37. Ким Й, Парк JY, Ким С.Б., Юнг И.К., Лим Й.С., Ким Дж. Х. Влияние интернет-зависимости на образ жизни и диетическое поведение корейских подростков. Исследования и практика питания 2010; 4 (1): 51-57. doi: 10.4162 / nrp.2010.4.1.51. PMID: 20198209
  248. 38. Li M, Deng Y, Ren Y, Guo S, He X. Ожирение статуса учащихся средних школ в Xiangtan и его взаимоотношения с интернет-зависимостью. Ожирение 2014; 22 (2): 482-487. doi: 10.1002 / oby.20595. PMID: 23929670
  249. 39. Jenaro C, Flores N, Gomez-Vela M, Gonzalez-Gil F, Caballo C. Проблемный интернет и использование сотовых телефонов: психологические, поведенческие и медицинские корреляции. Исследование наркомании и теория 2007; 15: 309-320. doi: 10.1080 / 16066350701350247
  250. 40. Kelley KJ, Gruber EM. Проблемное использование Интернета и физическое здоровье. Журнал поведенческих зависимостей 2013; 2 (2): 108-112. doi: 10.1556 / JBA.1.2012.016. PMID: 26165930
  251. 41. Беседовский Л., Ланге Т., родился J. Сон и иммунная функция. Pflügers Archiv-European Journal of Physiology 2012; 463 (1): 121-137. doi: 10.1007 / s00424-011-1044-0. PMID: 22071480
  252. 42. Cheung LM, Wong WS. Влияние бессонницы и интернет-зависимости на депрессию у китайских подростков из Гонконга: исследовательский анализ поперечного сечения. Исследование сна 2011; 20: 311-317. doi: 10.1111 / j.1365-2869.2010.00883.x
  253. 43. Ирвин М. Влияние сна и потери сна на иммунитет и цитокины. Мозг, поведение и иммунитет 2002; 16 (5): 503-512. doi: 10.1016 / s0889-1591 (02) 00003-x
  254. 44. Адам Y, Meinlschmidt G, Lieb R. Ассоциации между психическими расстройствами и простудой у взрослых: исследование на основе популяции. Журнал психосоматических исследований 2013; 74 (1): 69-73. doi: 10.1016 / j.jpsychores.2012.08.013. PMID: 23272991
  255. 45. Irwin M, Patterson T, Smith TL, Caldwell C, Brown SA, Gillin JC и др. Снижение иммунной функции при стрессе и депрессии. Биологическая психиатрия 1990; 27 (1): 22-30. pmid: 2297549 doi: 10.1016 / 0006-3223 (90) 90016-u
  256. 46. Kiecolt-Glaser JK, Glaser R. Депрессия и иммунная функция: основные пути к заболеваемости и смертности. Журнал психосоматических исследований 2002; 53 (4): 873-876. pmid: 12377296 doi: 10.1016 / s0022-3999 (02) 00309-4
  257. 47. Ким Х.Х., Парк С.Г., Леем Дж. Х., Юнг Д.Ю., Хван Ш.В. Депрессивные симптомы как фактор риска простуды среди сотрудников: последующее исследование 4-month. Журнал психосоматических исследований 2011; 71 (3): 194-196. doi: 10.1016 / j.jpsychores.2011.01.014. PMID: 21843756
  258. 48. Dickerson SS, Kemeny ME. Острые стрессоры и реакции кортизола: теоретическая интеграция и синтез лабораторных исследований. Психологический бюллетень 2004; 130 (3): 355. pmid: 15122924 doi: 10.1037 / 0033-2909.130.3.355
  259. 49. Cacioppo JT, Hawkley LC. Социальная изоляция и здоровье, с упором на лежащие в основе механизмы. Перспективы в биологии и медицине 2003; 46 (3): S39-S52. pmid: 14563073 doi: 10.1353 / pbm.2003.0049
  260. 50. Коэн С. Социальные отношения и здоровье. Американский психолог 2004; 59 (8): 676. pmid: 15554821 doi: 10.1037 / 0003-066x.59.8.676
  261. 51. Jaremka LM, Fagundes CP, Glaser R, Bennett JM, Malarkey WB, Kiecolt-Glaser JK. Одиночество предсказывает боль, депрессию и усталость: понимание роли иммунной дисрегуляции. Психонейроэндокринология 2013; 38 (8): 1310-1317. doi: 10.1016 / j.psyneuen.2012.11.016. PMID: 23273678
  262. 52. McClelland DC, Floor E, Davidson RJ, Saron C. Подчеркивалась мотивация силы, симпатическая активация, иммунная функция и болезнь. Журнал человеческого стресса 1980; 6 (2): 11-19. pmid: 7391555 doi: 10.1080 / 0097840x.1980.9934531
  263. 53. Cao H, Sun Y, Wan Y, Hao J, Tao F. BMC Public Health 2011; 11: 802. doi: 10.1186 / 1471-2458-11-802. PMID: 21995654
  264. 54. Хейккинен Т, Ярвинен А. Простуда. Lancet 2003; 361: 51-59. pmid: 12517470 doi: 10.1016 / s0140-6736 (03) 12162-9
  265. 55. КТО. Обзор сезона зимнего гриппа 2012-2013 в северном полушарии. Всемирная организация здравоохранения Еженедельная эпидемиологическая запись 2013; 88: 225-232. Полученное из http://www.who.int/wer/2013/wer8822.pdf
  266. 56. Grout P, ​​Barber V E. Холодные раны - эпидемиологическое исследование. Журнал Королевского колледжа врачей общей практики 1976; 26: 428-434. PMID: 957310
  267. 57. Glaser R, Sheridan J, Malarkey WB, MacCallum RC, Kiecolt-Glaser J K. Хроническое напряжение модулирует иммунный ответ на пневмококковую пневмонию. Психосоматическая медицина 2000; 62: 804-807. pmid: 11139000 doi: 10.1097 / 00006842-200011000-00010
  268. 58. Hass HS, Schauenstein K. Иммунитет, гормоны и мозг. Аллергия 2001; 56: 470-77 pmid: 11421890 doi: 10.1034 / j.1398-9995.2001.056006470.x
  269. 59. Aberg KM, Radeck KA, Choi EH, Kim DK, Demerjian M, Hupe M, et al. Психологический стресс подавляет экспрессию эпидермального антимикробного пептида и увеличивает тяжесть кожных инфекций у мышей. Журнал клинических исследований 2007; 117: 3339-3349. pmid: 17975669 doi: 10.1172 / jci31726
  270. 60. Ng BD, Wiemer-Hastings P. Зависимость от Интернета и онлайн-игр. CyberPsychology & Behavior 2005; 8 (2): 110–113. DOI: 10.1089 / cpb.2005.8.110
  271. 61. Видьянто Л., МакМурран М. Психометрические свойства теста на интернет-зависимость. Киберпсихология и поведение 2004; 7: 443–450. DOI: 10.1089 / cpb.2004.7.443
  272. 62. Young KS. Тест на интернет-зависимость (IAT) 2009.
  273. 63. Chang MK, Man Law SP. Факторная структура для теста интернет-наркомании Юнга: подтверждение. Компьютеры в человеческом поведении 2008; 24: 2597-2619. doi: 10.1016 / j.chb.2008.03.001
  274. 64. Hardie E, Tee MY. Чрезмерное использование Интернета: роль личности, одиночества и сетей социальной поддержки в интернет-зависимости. Австралийский журнал развивающихся технологий и общества 2007; 5: 34-47.
  275. 65. Snaith RP, Zigmond AS. ХАДС: больничная тревога и шкала депрессии 1994. Виндзор: НФР Нельсон.
  276. 66. Andrew B, Wilding J M. Отношение депрессии и беспокойства к стрессу и достижению успеха у студентов. Британский журнал психологии 2004; 95 (4): 509-521. doi: 10.1348 / 0007126042369802
  277. 67. Crawford JR, Henry JD, Crombie C, Taylor EP. Нормативные данные для HADS из большого неклинического образца. Британский журнал клинической психологии 2001; 40 (4): 429-434. doi: 10.1348 / 014466501163904
  278. 68. Рассел Д.В. Шкала одиночества UCLA (версия 3): надежность, валидность и структура факторов. Журнал оценки личности 1996; 66 (1): 20-40. pmid: 8576833 doi: 10.1207 / s15327752jpa6601_2
  279. 69. Джоб Ли, Уильямс Уайт С. Одиночество, социальные отношения и более широкий феномен аутизма у студентов колледжа. Личность и индивидуальные отличия 2007; 42 (8): 1479-1489. doi: 10.1016 / j.paid.2006.10.021
  280. 70. Buysse DJ, Reynolds CF, Monk TH, Berman SR, Kupfer DJ. Питтсбургский индекс качества сна (PSQI): новый инструмент для психиатрических исследований и практики. Исследование психиатрии 1989; 28 (2): 193-213. doi: 10.1016 / 0165-1781 (89) 90047-4
  281. 71. Goldberg DP, Hillier V F. Масштабированная версия Общего вопроса о здоровье. Психологическая медицина 1979; 9: 139-145. pmid: 424481 doi: 10.1017 / s0033291700021644
  282. 72. Рид П. и Сенунайте К. Влияние ребенка с РАС на иммунную функцию родителей. На рассмотрении.
  283. 73. McClelland DC, Alexander C, Marks E. Потребность в силе, стрессе, иммунной функции и болезни среди заключенных-мужчин. Журнал аномальной психологии 1982; 91 (1): 61. pmid: 7056944 doi: 10.1037 / 0021-843x.91.1.61