Účinky závislosti internetu a inteligentných telefónov na depresiu a úzkosť založené na analýze porovnania skóre sklonu (2018)

Int J Environ Res verejné zdravie. 2018 Apr 25; 15 (5). pii: E859. dva: 10.3390 / ijerph15050859.

Kim YJ1, Jang HM2, Lee Y3, Lee D4, Kim DJ5.

abstraktné

Asociácie závislosti na internete (IA) a závislosti na smartfónoch (SA) s problémami duševného zdravia sa široko študovali. Skúmali sme účinky IA a SA na depresiu a úzkosť pri úprave sociodemografických premenných. V tejto štúdii účastníci 4854 dokončili prierezový webový prieskum, ktorý zahŕňal socio-demografické položky, kórejskú stupnicu závislosti na internete, stupnicu závislosti na závislosti od smartfónov a subškály revidovaných položiek 90. Účastníci boli klasifikovaní do skupín IA, SA a normálneho použitia (NU). Na zníženie zaujatosti pri odbere vzoriek sme použili metódu porovnania skóre náchylnosti na základe genetického porovnávania. Skupina IA preukázala zvýšené riziko depresie (relatívne riziko 1.207; p <0.001) a úzkosť (relatívne riziko 1.264; p <0.001) v porovnaní s NU. Skupina SA tiež preukázala zvýšené riziko depresie (relatívne riziko 1.337; p <0.001) a úzkosť (relatívne riziko 1.402; p <0.001) v porovnaní s NC. Tieto objavy ukazujú, že IA aj SA mali významné účinky na depresiu a úzkosť. Naše zistenia navyše ukázali, že SA má silnejší vzťah s depresiou a úzkosťou, silnejší ako IA, a zdôraznili potrebu politiky prevencie a riadenia nadmerného používania smartfónov.

KĽÚČOVÉ SLOVÁ:  Závislosť na internete; úzkosť; depresie; skóre náchylnosti; závislosť na smartfónoch

PMID: 29693641

DOI: 10.3390 / ijerph15050859

 

1. Úvod

S rastúcim využívaním a pohodlím internetu a smartfónov v každodennom živote nazhromaždený výskum ukázal negatívne účinky nadmerného používania internetu a smartfónov v oblasti duševného zdravia [1].
Miera používateľov smartfónov v juhokórejskej populácii je približne 85%, najvyššia na svete [2]. Nadmerné používanie smartfónov však úzko súvisí s mnohými problémami duševného zdravia vrátane stresu a zvýšeného rizika abnormálnej úzkosti [3,4]. Závislosť na smartfónoch (SA) sa objavila ako nová forma závislosti spolu s internetovými závislosťami (IA) a klinická charakteristika SA sa v posledných rokoch venovala pozornosť [5]. Napríklad existujú určité rozdiely, pokiaľ ide o povahu zariadení, napríklad ľahká prenosnosť, prístup na internet v reálnom čase a funkcie priamej komunikácie smartfónov [6]. Boli hlásené podobnosti a rozdiely medzi IA a SA, pokiaľ ide o demografické premenné a motivačné aspekty využívania médií [1,6].
Z hľadiska životného prostredia je nedostatok alternatívnych činností spojený s IA [7]. Okrem toho sa uvádza, že jednotnosť je úzko spätá so sociálnou sieťou aj online hraním hier [8]. Pokiaľ ide o úroveň vzdelania a rozmery mesačného príjmu, nedávna štúdia na ľuďoch s SA zistila významné rozdiely v dimenzii zdravia v prospech tých, ktorí mali nižší príjem a nižší stupeň vzdelania [9]. V súlade s týmto zistením systematické preskúmanie zaznamenalo významnú koreláciu medzi akademickým výkonom a závažnosťou IA [10]. Pokiaľ ide o vek, nedávny prehľad zistil, že problematické používanie internetu je najrelevantnejšie pre dospievajúcich aj rozvíjajúcich sa dospelých (19 a viac rokov) [10], zatiaľ čo závislosť na smartfónoch je u mladších adolescentov častejšia v porovnaní s novými dospelými (19 a viac rokov) [11]. Nedávna štúdia ukázala, že ženy majú tendenciu mať vyšší priemerný denný čas používania a skóre závislosti smartfónov v porovnaní s mužmi [4]. Choi a kol. (2015) uviedlo, že mužské pohlavie má relevantný rizikový faktor pre IA a ženské pohlavie pre SA [1]. Pokiaľ ide o účel použitia, ukázalo sa, že sociálne siete silnejšie súvisia s vysokou závislosťou od smartfónov v porovnaní s inými funkciami týkajúcimi sa mobilných telefónov [11]. U jedincov s IA sa Anderson a kol. (2016) uviedlo, že mužské pohlavie bolo významne spojené s online hraním počítačových hier [10].
Pokiaľ ide o psychologické aspekty, boli často hlásené pozitívne asociácie IA a SA s depresiou a úzkosťou [12,13]. Posledné štúdie naznačujú, že závislosť na internete a smartfónoch môže vzniknúť skôr na základe individuálneho kognitívneho, emocionálneho a behaviorálneho profilu používateľa než samotného média [14,15,16]. Nedávna štúdia zaznamenala úlohu empatie a spokojnosti so životom v IA aj v SA [17]. Pokiaľ ide o psychopatológiu, niekoľko štúdií uviedlo pozitívnu koreláciu medzi IA, depresiou a úzkosťou [18,19,20], zatiaľ čo nedávna štúdia zaznamenala vzťah medzi používaním smartfónov a závažnosťou, depresiou a úzkosťou [13]. Preto je potrebné presne vymedziť vzájomný vzťah medzi IA, SA a problémami duševného zdravia. Okrem toho vzhľadom na prekrývanie a rozdiely medzi IA a SA [16], potom vyvstáva otázka, do akej miery sú IA a SA spojené so zvýšenou úrovňou depresie a úzkosti po úprave mätúcich demografických a sociálno-ekonomických faktorov?
Zostáva nejasné, či sú problémy duševného zdravia príčinou alebo dôsledkom nadmerného spoliehania sa na internet a smartfóny. Prierezové štúdie využili viacnásobné regresné analýzy na preskúmanie vzťahov medzi problémami duševného zdravia, IA a SA u ľudí [21]. Avšak v observačných štúdiách, ktoré nemajú randomizáciu, má viacnásobná regresná analýza obmedzenia, ako je možnosť nadhodnotenia a zlá štandardná chyba, keď je prítomných veľa kovariátov, okrem selekčnej chyby [22]. Odhadovanie účinkov závislosti jednoduchým preskúmaním konkrétneho výsledku, ako je depresia a úzkosť, by teda bolo ovplyvnené nerovnováhou demografických a sociálno-ekonomických faktorov spojených s IA a SA. Okrem toho ešte žiadne štúdie neskúmali rozdielne účinky IA a SA na depresiu a úzkosť vrátane charakteristík používateľov internetu a smartfónov vrátane environmentálnych kontextov a psychologických profilov používateľov, IA a SA. Prirodzené skóre zhody (PSM) sa stalo populárnym prístupom na zníženie skreslenia pri výbere v observačných štúdiách [23,24]. V tomto článku sme použili analýzu PSM na skúmanie účinkov IA a SA na depresiu a úzkosť, aby sme znížili výberový skreslenie v našich údajoch. Ako zmätenú premennú sme vybrali pohlavie, vek, vzdelanie, rodinný stav a príjem, pričom sme v našej štúdii zvážili spojenie týchto sociodemografických premenných s IA a SA [9,25].
Primárnym cieľom tejto štúdie je skúmať vzájomné vzťahy medzi IA, SA a stavom nálady, tj depresiou a úzkosťou, pomocou analýzy porovnania skóre náchylnosti. Po druhé, snažíme sa zistiť, ako sa účinky depresie a úzkosti líšia medzi IA a SA.

 

 

2. Materiály a metódy

 

 

2.1. Účastníci štúdie

Údaje pozostávali z online anonymných samodiagnostických prieskumov dospelých dospelých kórejských 5003 (vo veku 19 – 49 rokov), ktoré uskutočnila Kórejská katolícka univerzita v Soule; a Nemocnica sv. Márie v decembri 2014 [26]. Štúdia sa uskutočnila v súlade s Helsinskou deklaráciou. Inštitucionálne kontrolné rady Katolíckej univerzity v Kórei, Soul; a nemocnica sv. Márie túto štúdiu schválila. Všetci účastníci boli informovaní o štúdii a poskytli písomný informovaný súhlas. Účastníci prieskumu boli prijatí skupinou výskumnej spoločnosti a dotazníky na vlastnú správu boli spravované prostredníctvom internetu bez akejkoľvek náhrady. Vylúčení boli iba respondenti 149, ktorí smartfóny nepoužívali. Nakoniec sme analyzovali údaje účastníkov 4854. V konečnej vzorke boli veky rozdelené do troch kategórií: pod 30 (33.19%), 30 – 39 (43.94%) a 40 – 49 (22.87%). Boli tam samci 2573 (53.01%) a samice 2281 (46.99%). Ďalšie demografické premenné uvažovaných účastníkov boli vzdelanie, rodinný stav a príjem.

 

 

2.2. Opatrenia

 

 

2.2.1. Meranie závislosti na internete

Kórejská stupnica závislosti na internete (stupnica K) bola vyvinutá v Kórei s cieľom posúdiť IA a bola potvrdená v kórejskej populácii s vysokou spoľahlivosťou vnútornej konzistentnosti [27]. Koeficient Cronbachovho alfa pre stupnicu K bol 0.91 [28]. Má sedem dielčích stupníc a položky 40, ktoré merajú narušenie každodenného života, testovanie narušenia reality, automatické návykové myšlienky, virtuálne medziľudské vzťahy, deviantné správanie, stiahnutie a toleranciu. Táto stupnica typu Likert bola nastavená od 1 (vôbec) do 4 (vždy). Podľa predchádzajúcej správy používajúcej túto stupnicu boli účastníci rozdelení do troch skupín: normálne, potenciálne riziko a vysoké riziko [29]. Skupina s vysokým rizikom bola definovaná ako skupina, ktorá má štandardizované skóre 70 alebo vyššie, pri narušení každodenného života, automatické návykové myšlienky, tolerančné faktory alebo celkovo aspoň 70. Potenciálna riziková skupina bola definovaná ako skóre 62 alebo vyššie pri narušení každodenného života, automatické návykové myšlienky, tolerančné faktory alebo celkovo najmenej 63. Skupina s bežným použitím obsahovala tieto skóre pod týmito číslami. V tejto štúdii boli skupiny IA tvorené potenciálnymi rizikovými a vysokorizikovými skupinami.

 

 

2.2.2. Meranie závislosti na smartfónoch

Stupnica závislosti na závislosti od smartfónov (K-SAS) bola overená a široko používaná na testovanie SA [30]. Skladá sa z položiek 15 hodnotených v štvorbodovej stupnici Likertovej stupnice od 1 (vôbec) do 4 (vždy). Otázky skúmali tri faktory: narušenie každodenného života, automatické návykové myšlienky a toleranciu. Koeficient Cronbachovho alfa pre K-SAS bol 0.880 [5].
Na základe predchádzajúcej správy používajúcej túto stupnicu sme využili skóre na klasifikáciu účastníkov do troch skupín: normálne, potenciálne riziko a vysoké riziko [30]. Skupina s vysokým rizikom bola definovaná ako skupina, ktorá má skóre 44 alebo viac celkovo, alebo ktoré má vedľajšie skóre 15 alebo viac pri narušení každodenného života spolu s vedľajšími hodnotami 13 alebo viac v automatických návykových myšlienkach a tolerancii. Potenciálna riziková skupina bola definovaná ako skupina, ktorá má 41 alebo viac v celkovom skóre, alebo 15 alebo viac v faktore narušenia každodenného života. Skupina s bežným použitím obsahovala tieto skóre pod týmito číslami [30]. V tejto štúdii boli skupiny závislé od smartfónov tvorené vysokorizikovými a potenciálnymi rizikovými skupinami.

 

 

2.2.3. Meranie problémov duševného zdravia: depresia a úzkosť

SCL-90-R je multidimenzionálny dotazník vyvinutý na skríning rôznych psychologických a psychopatologických vlastností subškálov 9: somatizácia, obsedantno-kompulzívna, medziľudská citlivosť, depresia, úzkosť, nepriateľstvo, fóbická úzkosť, paranoidné myšlienky a psychoticizmus [31]. SCL-90 obsahuje položky 90 hodnotené v bodovej stupnici 5 od 0 (žiadna) po 4 (extrémna). Spoľahlivosť testu a opakovaného testu SCL-90-R v kórejskom jazyku bola 0.76 pre depresiu a 0.77 pre úzkosť. Vnútorná konzistencia bola 0.89 pre depresiu a 0.86 pre úzkosť [31]. Depresia a úzkosť boli hlásené ako psychiatrické príznaky najsilnejšie spojené s IA a SA [12,13]. Medzi konkrétne dimenzie, ktoré je potrebné skrínovať v tejto štúdii, patria subškály SCL-90-R pre depresiu a úzkosť.

 

 

2.3. Analýza dát

 

 

2.3.1. Štatistické vymedzenie

Nechať Zi

 

byť indikátorom binárnej závislosti pre i-tý subjekt; to znamená, Zi=1 - ak je ith predmet závislý (IA alebo SA), a - Zi=0 inak. Potenciálny výsledok duševného problému (depresia alebo úzkosť) je definovaný ako Yi(Zi, Všimnite si, že súčasne je pozorovaný iba jeden z potenciálnych výstupov pre každý subjekt, takže priamy výpočet je Yi(1)-Yi je nemožné. Primárnym parametrom záujmu je namiesto individuálneho účinku očakávaný závislostný efekt na závislej populácii

τ=E(Yi(1)-Yi(0)|
 
Odhad τ

stále má problém, pretože E(Yi(0)|Zi nemožno priamo odhadnúť. V náhodných experimentoch samozrejme E(Yi(0)|Zi je spokojný τ možno ľahko odhadnúť. Avšak v pozorovacej štúdii naivný odhad τ môže byť skreslený, pretože E(Yi(0)|Zi, Na úpravu tohto skreslenia výberu predpokladáme, že môžeme pozorovať kovariáty Xi ktoré nie sú ovplyvnené žiadnou závislosťou a pre daný kovariát Xi, potenciálne výsledky Yi(1), Yi sú podmienečne nezávislé od ukazovateľa závislosti Zi. Okrem toho, ak sú potenciálne výsledky nezávislé od závislosti závislej od kovariátov Xi, sú tiež nezávislé na závislosti podmienenej v skóre sklonu P(Xi)= P(Zi=1|Xi[19]. Odhad PSM pre τ sa stáva

τPSM=EP(X)|Z=1

 

 

 

 

 

2.3.2. Odhad skóre náchylnosti

Skóre sklonu sa vypočítajú pomocou logistickej regresie, modelu použitého na predpovedanie pravdepodobnosti výskytu závislosti 

záznamP(Zi=1|Xi)

 

 

 
V tomto dokumente, ako kovariáti pre Xi

 

 

, uvažujeme o piatich kategorických kovariátoch: sex (1 = muž a 2 = žena), vek (1 = 20 – 29, 2 = 30 – 39) a 3 = 40 – 49), vzdelávanie (1 = stredná škola, 2 = stredná škola) škola a 3 = univerzita alebo vyššia), rodinný stav (1 = slobodný, 2 = spolužitie, 3 = ženatý, 4 = rozvedený a 5 = zostávajúci) a príjem (1 = nízky, 2 = stredne nízky, 3 = stred, 4 = stredne vysoký a 5 = vysoký). v Oddiel 1, tieto kovariáty môžu súčasne ovplyvniť výsledky (depresia alebo úzkosť) a závislosti. Pre každý subjekt sme teda odhadli skóre náchylnosti; to znamená podmienená pravdepodobnosť závislosti na pozorovaných kovariátoch [32].

 

 

2.3.3. Metódy párovania založené na odhadovanom skóre sklonu

Akonáhle sú odhady skóre náchylnosti odhadnuté, je možné použiť párovanie na odhad účinku liečby po úprave rozdielov medzi týmito dvoma skupinami [33]. Cieľom párovania je vytvoriť zhodnú vzorku, ktorá vyrovnáva distribúciu pacienta štúdie a zhoduje sa s kovariátmi pozorovaných kontrolných skupín. Táto metóda úpravy nám umožňuje kontrolovať mätúce premenné. V tejto štúdii sme prijali dve široko používané metódy párovania, optimálne a genetické párovanie [34].

 

 

2.3.4. Odhad relatívnych rizík závislosti na problémoch duševného zdravia po párovaní skóre sklonu

Po vyrovnaní skóre náchylnosti pomocou pozorovaných kovariátov (vek, pohlavie, manželstvo, príjem a vzdelanie) máme vyváženejší súbor údajov. Na modelovanie problému duševného zdravia (depresia alebo úzkosť) sme použili zovšeobecnené lineárne modely (GLM) na porovnanú vzorku. Pretože skóre duševného zdravia sú pozitívne a neobjektívne, je k dispozícii distribúcia gama s odkazom na záznam. nechať Yi

 

byť výsledkom záujmu (skóre depresie alebo úzkosti) s priemerom μi, môžeme použiť gama GLM framework s kovariátmi Xi:

 

záznamμi=γT
 
 
Prostredníctvom modelovania sme odhadli eγ

 

 

ako relatívne riziká (ako očakávaný priemerný rozdiel medzi skupinami) IA a SA pre každú kovarianciu.

 

 

3. výsledok

Okrem účastníkov 4854 boli do skupiny IA zaradení aj 126 (2.60%) a do skupiny SA boli zahrnuté 652 (13.43%). Tabuľka 1 ukazuje popisné štatistiky depresie a skóre úzkosti. Priemerné skóre depresie a úzkosti skupín IA a SA je väčšie ako skóre skupiny normálneho použitia (NU).
Tabuľka 1. Opisné štatistiky skóre depresie a úzkosti.
Tabuľka

 

 

3.1. Kvalita párovania Metóda párovania skóre sklonu

Aj keď v dotazníkoch tejto štúdie uvádzame iba niekoľko kovariátov, pomocou skóre náchylnosti sme zistili, že postup párovania bol dostatočný na vyváženie distribúcie každého kovariátu, Tabuľka 2 a Tabuľka 3, Hodnotili sme vzdialenosti v okrajových distribúciách Xi

 

 

 

, Pre každú kovariát sme vypočítali zaujatosť; to znamená rozdiel priemerov vzoriek závislých a normálnych vzoriek. Pred použitím porovnania skóre náchylnosti neboli ovplyvnenia ovplyvnené. Avšak po zhode skóre sklonu mali závislosť a normálne podvzorky veľmi podobné okrajové rozdelenie pre všetky kovariáty.
Tabuľka 2. Porovnanie priemerného percenta základných charakteristík medzi skupinami IA a skupinami normálneho použitia v pôvodnej vzorke a vzorkou skóre skóre náchylnosti sa zhoduje s použitím genetickej a optimálnej zhody.
Tabuľka
Tabuľka 3. Porovnanie priemerného percenta základných charakteristík medzi SA a normálnymi skupinami, v pôvodnej vzorke, a skóre sklonu so skóre sklonu, porovnané s použitím genetickej a optimálnej zhody.
Tabuľka

 

 

3.2. Účinky závislosti na internete na depresiu a úzkosť

Účinky IA na depresiu a úzkosť získané pomocou porovnania skóre náchylnosti sú uvedené v Tabuľka 4. Pomocou genetického porovnávania bolo vybraných 3846 vzoriek. IA súviselo s väčším rizikom depresie (relatívne riziko 1.207, 95% interval spoľahlivosti 1.128 - 1.292 a p <0.001) a úzkosti (relatívne riziko 1.264, 95% intervalu spoľahlivosti 1.173 - 1.362 a p <0.001). Všetky tieto relatívne pomery rizika sú významné, pretože interval spoľahlivosti neobsahuje 1. Prostredníctvom optimálneho párovania bolo vybraných 252 vzoriek. IA súviselo s väčšou depresiou (relatívne riziko 1.243, 95% interval spoľahlivosti 1.145–1.348 a p <0.001) a úzkosťou (relatívne riziko 1.308, 95% interval spoľahlivosti 1.192–1.435 a p <0.001). Podobne ako pri genetickom porovnávaní, sú pomerné rizikové pomery u depresie aj úzkosti výrazne väčšie ako 1.
Tabuľka 4. Účinky závislosti na internete a smartphonoch na depresiu a úzkosť na základe porovnania skóre náchylnosti.
Tabuľka

 

 

3.3. Účinky závislosti od smartfónov na depresiu a úzkosť

Účinky SA na depresiu a úzkosť pomocou porovnania skóre náchylnosti sú uvedené v Tabuľka 4. Pomocou genetického porovnávania bolo vybraných 4516 vzoriek. SA súvisel s väčším rizikom depresie (relatívne riziko 1.337, 95% interval spoľahlivosti 1.296–1.378 a p <0.001) a úzkosti (relatívne riziko 1.402, 95% intervalu spoľahlivosti 1.355–1.450 a p <0.001). Optimálnym porovnávaním sa vybralo 1304 vzoriek. SA súvisel s väčším rizikom depresie (relatívne riziko 1.386, 95% interval spoľahlivosti 1.334–1.440 a p <0.001) a úzkosti (relatívne riziko 1.440, 95% interval spoľahlivosti 1.380–1.503 a p <0.001). Všetky tieto relatívne pomery rizika sú významné.

 

 

3.4. Rozdiely v účinkoch závislosti na internete a smartphonoch na depresiu a úzkosť

Relatívne rizikové pomery depresie a úzkosti, tak z genetického, ako aj z optimálneho párovania, boli o 0,6% vyššie pre SA ako pre IA. To znamená, že SA má väčšie riziko depresie a úzkosti ako IA. Tieto intervaly spoľahlivosti neobsahujú 10, takže môžeme povedať, že SA má vyššiu pravdepodobnosť, že spôsobí duševnú poruchu, o 1 – 34%.

 

 

4. diskusia

Naše zistenia sú, že IA aj SA majú významné účinky na depresiu a úzkosť, a to aj po kontrole zmätok pomocou porovnania skóre náchylnosti. Epidemiologické štúdie odhadli vyššiu prevalenciu depresie pri IA [35,36]. Niekoľko prierezových štúdií uvádza, že jedinci s IA alebo SA vykazovali vyššie úrovne depresie a úzkosti ako bežní užívatelia [13,37]. V tejto štúdii naše výsledky ukazujú úlohu IA a SA pri rozvoji depresie a úzkosti. Existujúce možné vysvetlenie súčasných zistení. Po prvé, návykové používanie internetu a smartfónov môže zvýšiť interpersonálne problémy, ktoré súvisia s depresiou a úzkosťou, ako sú rodinné konflikty, nedostatok off-line vzťahov a zvýšená potreba schválenia v kybernetickom priestore. Po druhé, abstinenčné príznaky sú navrhnuté ako psychopatologické vzorce u IA a SA, porovnateľné s poruchami zneužívania návykových látok [5]. Ak nemajú prístup k počítaču alebo smartfónu, môžu sa jednotlivci s IA alebo SA obávať úzkosti a potom chcú využiť internet alebo smartfón, aby unikli takýmto negatívnym pocitom [38]. Ďalším možným vysvetlením je, že na rozdiel od iných návykových látok, ako sú alkohol a nikotín, môžu mať používatelia internetu a smartfónov málo prehľad o ich nadmernom používaní v každodennom živote z dôvodu bezplatného a flexibilného prístupu k zariadeniam [3], čo ich vedie k ich nadmernému používaniu skôr ako obťažovania než ako prejavu problematického správania [39]. Ďalším zaujímavým zistením bolo, že SA mala silnejšie účinky na depresiu a úzkosť ako IA. To nás vedie k špekuláciám, že IA a SA majú rôzne vplyvy na problémy duševného zdravia. Pre toto zistenie by mohlo existovať niekoľko možných vysvetlení. Po prvé, vzhľadom na charakteristiky médií je pre nadmerné používanie smartfónov jednoduchšie, že sa vyvíja prostredníctvom zvyčajného charakteru zariadenia, kvôli jeho vyššej dostupnosti do bezdrôtovej siete a 24 h častých oznámení [39]. Po druhé, pokiaľ ide o environmentálne faktory, toto zistenie môže odrážať súčasnú radikálnu zmenu priemeru každodenného života z počítačov na smartfóny. Ľudia môžu používať internet PC na komplikovanú prácu a vykonávať ďalšie každodenné úlohy pomocou smartfónov, čo vedie k zníženiu produktivity práce a vyššej úrovni stresu [40]. Nakoniec môžu jednotlivci so SA používať smartfóny na udržiavanie vzťahov a pocitu prepojenia s online sociálnou sieťou [41], čo vedie k strachu z neprítomnosti a strachu zo straty spojenia pri spustení vyššieho používania smartfónov [42].
Táto štúdia má niekoľko obmedzení na zovšeobecnenie zistení pre celú populáciu, napríklad prierezový charakter limitov údajov a interpretácia príčinnej inferencie medzi internetom a závislosťou od smartfónov, depresiou a úzkosťou. Prispôsobenie sklonu má tiež obmedzenia a požiadavky. Hlavným obmedzením je, že skóre náchylnosti môžu kontrolovať iba pozorovaní pozorovatelia [43]. Možnosť nezaznamenaných zmätkov môže zostať, čo obmedzuje zistenie štúdie týkajúce sa zovšeobecnenia. Navyše, kvôli všetkým pozorovaným zmätkom v tejto štúdii, ktoré boli zhromaždené ako kategorické premenné, môže dôjsť k strate informácií pri zostavovaní modelu PSM. Naše zistenia by sa preto mali interpretovať opatrne. Aby sme však získali robustné výsledky párovania, zvážili sme dve metódy párovania, genetické párovanie a optimálne párovanie. Najmä pri genetickom porovnávaní sa používa algoritmus genetického vyhľadávania, takže jeho proces môže nájsť dobré riešenie pri porovnávaní s menšou stratou informácií [44]. Posúdenie depresie a symptómov úzkosti sa napokon uskutočnilo samohodnotením psychologických symptómov pomocou SCL-90-R. Presnejšie a dôslednejšie vyhodnotiť problémy duševného zdravia. V ďalších štúdiách by sa mal uskutočniť štruktúrovaný pohovor s lekárom.

 

 

5. závery

V tejto štúdii sme skúmali, ako IA a SA ovplyvňujú problémy duševného zdravia, depresiu a úzkosť. Podľa našich najlepších vedomostí je táto štúdia prvou štúdiou, ktorá odhaduje súvislosť medzi IA, SA a psychopatológiou pomocou metódy skóre skóre sklonu na základe prierezových údajov a zisťuje rozdielny účinok v psychopatológii medzi IA a SA. Na záver naše zistenia ukazujú, že IA aj SA zvyšujú riziko depresie a úzkosti. Okrem toho SA vykazovala silnejší vzťah s depresiou a úzkosťou v porovnaní s IA.
Dôsledkom týchto zistení je, že osoby s problematickým používaním smartfónov by sa mali dôkladne monitorovať z hľadiska problémov duševného zdravia, pričom sa zdôrazňuje potreba zavedenia politík prevencie a riadenia zameraných na predklinickú úroveň SA. Ďalšie prospektívne štúdie by mali preskúmať príčinné smery vzťahov medzi IA, SA a problémami duševného zdravia a mali by sa identifikovať diskriminačné faktory IA a SA.

 

 

Príspevky od autorov

D.-JK a DL experimenty koncipovali a navrhli; HMJ analyzoval údaje; Y.-JK napísal príspevok. YL dohliadala na zber údajov. Všetci autori prispeli k rozvoju rukopisu, kriticky ho upravili a konečný rukopis schválili.

 

 

Poďakovanie

Táto práca bola podporená grantom Kórejskej národnej výskumnej nadácie (Grant č. 2014M3C7A1062894, 2014M3C7A1062896).

 

 

Konflikt záujmov

Autori neuvádzajú žiadny konflikt záujmov.

 

 

Referencie

  1. Choi, S.-W .; Kim, D.-J .; Choi, J.-S .; Ahn, H .; Choi, E.-J .; Song, W.-Y .; Kim, S .; Youn, H. Porovnanie rizikových a ochranných faktorov spojených so závislosťou od smartfónov a závislosťou od internetu. J. Behav. Narkoman. 2015, 4, 308-314. [Študovňa Google] [CrossRef] [PubMed]
  2. 2016 prieskum o závislosti na internete; Ministerstvo vedy, IKT a plánovania budúcnosti: Soul, Kórea, 2017.
  3. Lee, Y.-K .; Chang, C.-T .; Lin, Y .; Cheng, Z.-H. Temná stránka používania smartfónov: psychologické vlastnosti, nutkavé správanie a technostress. Počí. Hum. Behave. 2014, 31, 373-383. [Študovňa Google] [CrossRef]
  4. Lee, KE; Kim, S.-H .; Ha, T.-Y .; Yoo, Y.-M .; Han, J.-J .; Jung, J.-H .; Jang, J.-Y. Závislosť od používania smartfónov a jeho spojenie s úzkosťou v Kórei. Rep. 2016, 131, 411-419. [Študovňa Google] [CrossRef] [PubMed]
  5. Kim, D .; Chung, Y .; Lee, J .; Kim, M .; Lee, Y .; Kang, E .; Keum, C .; Nam, J. Vývoj stupnice sklonu závislosti od smartfónov pre dospelých: Self-report. Kórejský J. Couns. 2012, 13, 629-644. [Študovňa Google]
  6. Kwon, M .; Lee, J.-Y .; Won, W.-Y .; Park, J.-W .; Min, J.-A .; Hahn, C .; Gu, X .; Choi, J.-H .; Kim, D.-J. Vývoj a validácia stupnice závislosti na smartfónoch (SAS). PLOS ONE 2013, 8, e56936. [Študovňa Google] [CrossRef] [PubMed]
  7. Kuss, DJ; Griffiths, MD; Karila, L .; Billieux, J. Závislosť od internetu: Systematický prehľad epidemiologického výskumu za posledné desaťročie. Akt. Pharm. Des. 2014, 20, 4026-4052. [Študovňa Google] [CrossRef] [PubMed]
  8. Andreassen, CS; Billieux, J .; Griffiths, MD; Kuss, DJ; Demetrovics, Z .; Mazzoni, E .; Pallesen, S. Vzťah medzi závislým používaním sociálnych médií a videohier a symptómami psychiatrických porúch: rozsiahla prierezová štúdia. Psychol. Narkoman. Behave. 2016, 30, 252. [Študovňa Google] [CrossRef] [PubMed]
  9. Aljomaa, SS; Qudah, MFA; Albursan, IS; Bakhiet, SF; Abduljabbar, AS Závislosť od smartfónov medzi vysokoškolskými študentmi vzhľadom na niektoré premenné. Počí. Hum. Behave. 2016, 61, 155-164. [Študovňa Google] [CrossRef]
  10. Anderson, EL; Steen, E .; Stavropoulos, V. Používanie internetu a problematické používanie internetu: Systematické hodnotenie trendov dlhodobého výskumu v období dospievania a novo vznikajúcej dospelosti. Int. J. Adolesc. mladosti 2017, 22, 430-454. [Študovňa Google] [CrossRef]
  11. Haug, S .; Castro, RP; Kwon, M .; Filler, A .; Kowatsch, T .; Schaub, MP Smartphone používajú a závislosť na smartphonoch medzi mladými ľuďmi vo Švajčiarsku. J. Behav. Narkoman. 2015, 4, 299-307. [Študovňa Google] [CrossRef] [PubMed]
  12. Ko, C.-H .; Yen, J.-Y .; Yen, C.-F .; Chen, C.-S .; Chen, C.-C. Súvislosť medzi závislosťou od internetu a psychiatrickou poruchou: prehľad literatúry. Eur. psychiatrie 2012, 27, 1-8. [Študovňa Google] [CrossRef] [PubMed]
  13. Demirci, K .; Akgönül, M .; Akpinar, A. Vzťah používania smartfónov u študentov vysokých škôl s kvalitou spánku, depresiou a úzkosťou. J. Behav. Narkoman. 2015, 4, 85-92. [Študovňa Google] [CrossRef] [PubMed]
  14. Brand, M .; Young, KS; Laier, C .; Wölfling, K .; Potenza, MN Integrujúce sa psychologické a neurobiologické aspekty týkajúce sa vývoja a udržiavania špecifických porúch používania internetu: model interakcie ovplyvňovania osôb popravou (I-PACE). Neurosci. Biobehav. Rev. 2016, 71, 252-266. [Študovňa Google] [CrossRef] [PubMed]
  15. Kim, Y.-J .; Kim, D.-J .; Choi, J. Kognitívna dysregulácia závislosti na internete a jej neurobiologických korelátov. Predná. Biosci (Elite ed.) 2017, 9, 307-320. [Študovňa Google]
  16. Lachmann, B .; Duke, É .; Sariyska, R .; Montag, C. Kto je závislý na smartfóne a / alebo internete? Psychol. Pop. Médium Cult. 2017. [Študovňa Google] [CrossRef]
  17. Lachmann, B .; Sindermann, C .; Sariyska, RY; Luo, R .; Melchers, MC; Becker, B .; Cooper, AJ; Montag, C. Úloha empatie a spokojnosti so životom pri poruchách používania internetu a smartfónov. Predná. Psychol. 2018, 9, 398. [Študovňa Google] [CrossRef] [PubMed]
  18. Banjanin, N .; Banjanin, N .; Dimitrijevic, I .; Pantic, I. Vzťah medzi používaním internetu a depresiou: Zamerajte sa na fyziologické oscilácie nálad, sociálne siete a návykové správanie online. Počí. Hum. Behave. 2015, 43, 308-312. [Študovňa Google] [CrossRef]
  19. Akin, A .; Iskender, M. Závislosť na internete a depresia, úzkosť a stres. Int. Online J. Educ. Sci. 2011, 3, 138-148. [Študovňa Google]
  20. Ostovar, S .; Allahyar, N .; Aminpoor, H .; Moafian, F .; MBM; Griffiths, MD Závislosť na internete a jeho psychosociálne riziká (depresia, úzkosť, stres a osamelosť) medzi iránskymi adolescentmi a mladými dospelými: Štrukturálny model rovníc v prierezovej štúdii. Int. J. Ment. Závislý na zdraví. 2016, 14, 257-267. [Študovňa Google] [CrossRef]
  21. Cheung, LM; Wong, WS Účinky nespavosti a závislosti na internete na depresiu v Hongkongu Čínski dospievajúci: Prieskumná prierezová analýza. J. Sleep Res. 2011, 20, 311-317. [Študovňa Google] [CrossRef] [PubMed]
  22. Cepeda, MS; Boston, R .; Farrar, JT; Strom, BL Porovnanie skóre logistickej regresie verzus náchylnosť, keď je počet udalostí nízky a existuje mnoho zmätkov. Am. J. Epidemiol. 2003, 158, 280-287. [Študovňa Google] [CrossRef] [PubMed]
  23. Austin, PC Kritické hodnotenie porovnania náchylnosti a skóre v lekárskej literatúre medzi 1996 a 2003. Stat. Med. 2008, 27, 2037-2049. [Študovňa Google] [CrossRef] [PubMed]
  24. Austin, PC; Grootendorst, P .; Anderson, GM Porovnanie schopnosti rôznych modelov skóre sklonu k rovnováhe medzi meranými premennými medzi liečenými a neliečenými subjektmi: štúdia Monte Carlo. Stat. Med. 2007, 26, 734-753. [Študovňa Google] [CrossRef] [PubMed]
  25. Müller, KW; Glaesmer, H .; Brähler, E .; Woelfling, K .; Beutel, ME Výskyt závislosti na internete v bežnej populácii: Výsledky prieskumu založeného na populácii v Nemecku. Behave. Inf. Techno. 2014, 33, 757-766. [Študovňa Google] [CrossRef]
  26. Rho, MJ; Lee, H .; Lee, T.-H .; Cho, H .; Jung, D .; Kim, D.-J .; Choi, IY Rizikové faktory pre poruchu internetových hier: psychologické faktory a charakteristiky internetových hier. Int. J. Environ. Res. Verejné zdravie 2018, 15, 40. [Študovňa Google] [CrossRef] [PubMed]
  27. Národná agentúra pre informačné služby. Štúdia stupnice závislosti na internete pre dospelých; Národná agentúra pre informačné služby: Soul, Kórea, 2005. [Študovňa Google]
  28. Kim, D. Následná štúdia stupnice závažnosti závislosti na internete; Kórejská agentúra pre digitálnu príležitosť a propagáciu: Soul, Kórea, 2008; K dispozícii online: http://www.nia.or.kr/site/nia_kor/ex/bbs/View.do?cbIdx=39485&bcIdx=277&parentSeq=277 (prístupné na 8 May 2008).
  29. Kim, D.-I .; Chung, Y.-J .; Lee, E.-A .; Kim, D.-M .; Cho, Y.-M. Vývoj stupnice skrátenej formy závislosti na internete (škála KS). Kórejský J. Couns. 2008, 9, 1703-1722. [Študovňa Google]
  30. Národná agentúra pre informačné služby. Vývoj stupnice kórejskej závislosti na bezdotykových smartfónoch pre mládež a dospelých; Národná agentúra pre informačné služby: Soul, Kórea, 2011; str. 85 – 86. [Študovňa Google]
  31. Kim, KI .; Kim, JW. Štandardizačná štúdia symptómového kontrolného zoznamu-90-R v Kórei III. Prostredie. Health Res. 1984, 2, 278-311. [Študovňa Google]
  32. Heckman, J .; Smith, J. Posúdenie prípadu pre sociálne experimenty. J. Econ. Perspect. 1995, 9, 85-110. [Študovňa Google] [CrossRef]
  33. Caliendo, M .; Kopeinig, S. Niekoľko praktických pokynov na implementáciu porovnania skóre náchylnosti. J. Econ. Surv. 2008, 22, 31-72. [Študovňa Google] [CrossRef]
  34. Sekhon, JS; Diamond, A. Genetická zhoda pre odhad kauzálnych účinkov, neuverejnený rukopis. Prezentované na výročnom zasadnutí politickej metodológie, Tallahassee, FL, USA, júl 2005. [Študovňa Google]
  35. Ghassemzadeh, L .; Shahraray, M .; Moradi, A. Prevalencia závislosti na internete a porovnávanie narkomanov a narkomanov na iránskych stredných školách. Cyberpsychol. Behave. 2008, 11, 731-733. [Študovňa Google] [CrossRef] [PubMed]
  36. Yen, J.-Y .; Ko, C.-H .; Yen, C.-F .; Wu, H.-Y .; Yang, M.-J. Komorbické psychické príznaky závislosti na internete: deficit pozornosti a porucha hyperaktivity (ADHD), depresia, sociálna fóbia a nepriateľstvo. J. Adolesc. zdravie 2007, 41, 93-98. [Študovňa Google] [CrossRef] [PubMed]
  37. Tonioni, F .; Mazza, M .; Autullo, G .; Cappelluti, R .; Catalano, V .; Marano, G .; Fiumana, V .; Moschetti, C .; Alimonti, F .; Luciani, M. Je závislosť na internete psychopatologický stav odlišný od patologického hráčstva? J. Addict. Behave. 2014, 39, 1052-1056. [Študovňa Google] [CrossRef] [PubMed]
  38. Kuss, DJ; Griffiths, MD Online sociálne siete a závislosť - prehľad psychologickej literatúry. Int. J. Environ. Res. Verejné zdravie 2011, 8, 3528-3552. [Študovňa Google] [CrossRef] [PubMed]
  39. Oulasvirta, A .; Rattenbury, T .; Ma, L .; Raita, E. Habits spôsobujú, že používanie smartfónov je všadeprítomnejšie. Pers. Všadeprítomný výpočet. 2012, 16, 105-114. [Študovňa Google] [CrossRef]
  40. Duke, É .; Montag, C. Závislosť na smartfónoch, denné prerušenia a produktivita podľa vlastných hlásení. Narkoman. Behave. Rep. 2017, 6, 90-95. [Študovňa Google] [CrossRef] [PubMed]
  41. Kuss, DJ; Griffiths, MD Sociálne siete a závislosť: Desať získaných skúseností. Int. J. Environ. Res. Verejné zdravie 2017, 14, 311. [Študovňa Google] [CrossRef] [PubMed]
  42. Oberst, U .; Wegmann, E .; Stodt, B .; Brand, M .; Chamarro, A. Negatívne následky ťažkých sociálnych sietí u adolescentov: Sprostredkovateľská úloha strachu, že dôjde k zmeškaniu. J. Adolesc. 2017, 55, 51-60. [Študovňa Google] [CrossRef] [PubMed]
  43. Joffe, MM; Rosenbaum, PR Pozvaný komentár: Skóre sklonu. Am. J. Epidemiol. 1999, 150, 327-333. [Študovňa Google] [CrossRef] [PubMed]
  44. Diamond, A .; Sekon, J. Genetická zhoda na odhad príčinných účinkov: Nová metóda na dosiahnutie rovnováhy v observačných štúdiách. Econ. Stat. 2013, 95, 932-945. [Študovňa Google] [CrossRef]