Addict Behav. 2018 Február 12; 81: 157-166. dva: 10.1016 / j.addbeh.2018.02.017.
Ioannidis K1, Treder MS2, Chamberlain SR1, Kiraly F3, Redden SA4, Stein DJ5, Lochner C6, Grant JE7.
abstraktné
SÚVISLOSTI A CIELE:
Problematické používanie internetu (PIU; inak známe ako internetová závislosť) je v moderných spoločnostiach rastúcim problémom. O demografických premenných a konkrétnych internetových aktivitách spojených s PIU sú obmedzené znalosti a obmedzené chápanie toho, ako by sa mal PIU koncipovať. Naším cieľom bolo identifikovať konkrétne internetové aktivity spojené s PIU a preskúmať zmiernujúcu úlohu veku a pohlavia v týchto združeniach.
metodika:
Prijali sme účastníkov 1749 vo veku 18 a vyššie prostredníctvom mediálnej reklamy v internetovom prieskume na dvoch lokalitách, jednom v USA a jednom v Južnej Afrike; na analýzu sme použili laso regresiu.
Výsledky:
Konkrétne aktivity na internete súviseli s vyšším skóre problematického používania internetu, medzi ktoré patrí všeobecné surfovanie (laso β: 2.1), hranie internetu (β: 0.6), nakupovanie online (β: 1.4), používanie webových stránok s aukciami online (β: 0.027), sociálne siete. vytváranie sietí (β: 0.46) a používanie online pornografie (β: 1.0). Vek moderoval vzťah medzi PIU a hrami rolí (β: 0.33), hazardnými hrami online (β: 0.15), využívaním aukčných webov (β: 0.35) a streamovacími médiami (β: 0.35), pričom vyšší vek bol spojený s vyšším vekom úrovne PIU. Neexistujú presvedčivé dôkazy o tom, že by pohlavie a pohlavie × internetové aktivity boli spojené s problematickými skóre používania internetu. Porucha pozornosti s hyperaktivitou (ADHD) a sociálna úzkostná porucha boli spojené s vysokým skóre PIU u mladých účastníkov (vek ≤ 25, β: 0.35 a 0.65), zatiaľ čo generalizovaná úzkostná porucha (GAD) a obsedantno-kompulzívna porucha (OCD) boli spojené s vysokým skóre PIU u starších účastníkov (vek> 55 rokov, β: 6.4 a 4.3 v uvedenom poradí).
Záver:
Mnoho typov on-line správania (napr. Nakupovanie, pornografia, všeobecné surfovanie) má silnejší vzťah s nevhodným používaním internetu ako hraním podporujúcim diagnostickú klasifikáciu problematického používania internetu ako mnohostrannej poruchy. Okrem toho internetové aktivity a psychiatrické diagnózy spojené s problematickým používaním internetu sa líšia s vekom, čo má vplyv na verejné zdravie.
KĽÚČOVÉ SLOVÁ: Behaviorálna závislosť; Závislosť na internete; Porucha internetových hier; laso; Strojové učenie; Problematické používanie internetu
PMID: 29459201
DOI: 10.1016 / j.addbeh.2018.02.017
1
úvod
Problematické používanie internetu (PIU; inak známe ako internetová závislosť) je v moderných spoločnostiach na celom svete problémom verejného zdravia. Epidemiológia PIU je stále nejasná (
; ) so širokým rozsahom hlásených odhadov prevalencie bodov (1% až 36.7%), ktorý pravdepodobne odráža nielen populačné rozdiely, ale aj rozmanitosť hodnotiacich nástrojov a rôzne operačné definície správania PIU. Program DSM-5 zdôraznil poruchu internetového hrania ako podmienku ďalšieho štúdia (), konkrétne s vylúčením ďalších internetových aktivít, ako sú hazardné hry a používanie sociálnych médií, a to napriek hromadiacim sa dôkazom, že problematické používanie internetu je mnohostranný problém, ktorý presahuje hranie online hier (; ;). Bolo opísaných veľa rôznych online správaní, ktoré sú schopné narušiť normálne fungovanie, ak sú nadmerné, vrátane online hrania hier a online hrania rolí online pre viacerých hráčov (;;;;;)), online hazardných hier (;), online nakupovania (; ;), prezeranie pornografie (;;), časté kontroly e-mailov, okamžité správy (;;) a nadužívanie sociálnych médií (;). Online správanie môže tiež spôsobiť obavy o fyzické zdravie jednotlivcov (;) alebo pripraviť pôdu pre trestné činy (). Problémové správanie na internete (;;;;) môžu podporovať impulzívne a kompulzívne vlastnosti, zatiaľ čo konkrétne aktivity na internete súvisia s psychiatrickými poruchami; napríklad online nakupovanie bolo spojené s depresiou a hromadením peňazí (
).
Mladí ľudia a študenti sa považujú za najzraniteľnejších pre PIU (
; ; ; ; ), ale populácie stredného a staršieho veku neboli podrobne preskúmané. Mladý vek je spájaný s problematickým nakupovaním online (;). Existuje však niekoľko štúdií, ktoré identifikovali problematické internetové aktivity vrátane nadmerného internetového nakupovania u dospelých obyvateľov (
). Celkovo je prirodzená história problematického používania internetu stále neznáma a v PIU môžu celkovo existovať rozdiely súvisiace s vekom alebo rôzne problémové správanie online.
PIU sa považovala za mužskú prevahu (
; ) a pravdepodobne sa vyskytuje medzi mladými mužmi v Ázii, ale ženy môžu byť tiež zraniteľné (;). Pokiaľ ide o klinickú úroveň, väčšina štúdií PIU zahŕňala iba mužských účastníkov () a nie je jasné, či sa klinické populácie žien mohli podceňovať. Z observačných štúdií vyplýva, že muži a ženy sa líšia v spôsobe, akým pôsobia v online prostredí, pokiaľ ide o činnosti, ktoré si vyberajú, a ich negatívne dôsledky (;). Nadmerné využívanie chatovania a sociálnych médií je u mladých študentov spojené s rodovým zastúpením žien; (;;;;; S). Ako prediktor problematického nakupovania online bolo identifikované aj pohlavie žien (), bolo však hlásené aj opakovanie (;). Online hranie bolo spojené s mužským pohlavím (), ale u oboch pohlaví bolo zaznamenané masívne multiplayerové online hranie rolí (). Medzi dospelými mužmi sa zaznamenala častejšia pornografia online, ako aj hazardné hry online (), tvrdilo sa však, že úloha zvyšovania odmeny, narážky na reakciu a túžby po online sexe sú u oboch pohlaví podobné (). Obidve pohlavia používajú konkrétne platformy sociálnych médií s návykovým potenciálom, ako sú napríklad sieťové stránky ako Facebook, a tvrdilo sa, že ženy môžu byť obzvlášť ohrozené (). Celkovo môžu existovať rodovo špecifické rozdiely pre aspekty PIU; alternatívne sa môže stať, že ak sa vezmú do úvahy klinické a behaviorálne charakteristiky / nejasnosti, obe pohlavia sú podobne postihnuté (;;;
).
Celkovo si problematické používanie internetu vrátane širokého spektra problematických správaní na internete vyžaduje dôkladnejšie vyšetrovanie, ktoré by objasnilo, ktoré konkrétne činnosti by sa mali považovať za problematické alebo nefunkčné alebo všeobecne prispievajúce k javu označovanému ako PIU. Spôsob, akým vek a pohlavie zmierňujú vzťah medzi konkrétnymi internetovými aktivitami a PIU, sa podceňoval, čo si vyžaduje väčšiu pozornosť.
Naším cieľom bolo identifikovať konkrétne internetové aktivity, ktoré sú štatisticky spojené s PIU a či existujú interakcie s vekom alebo pohlavím, ktoré tieto vzťahy zmierňujú.
2
materiál a metódy
2.1
Stanovenie a opatrenia
Viac podrobností o nastavení a opatreniach tejto štúdie bolo tiež opísané v našej predchádzajúcej publikácii o PIU (
). Ohlasovanie metód pre túto štúdiu sa riadi usmernením STROBE (
). Aktuálna štúdia sa uskutočnila od januára 2014 do februára 2015. Jednotlivci vo veku 18 a viac boli prijatí na dve pracoviská: Chicago (USA) a Stellenbosch (Južná Afrika) pomocou internetových reklám (priemerný vek 29 [18 – 77]; 1119 muži [64%]; 1285 kaukazský [73%]). Reklamy žiadali jednotlivcov, aby sa zúčastnili online prieskumu o používaní internetu. Účastníci prieskumu vyplnili anonymne pomocou softvéru Survey Monkey. Prieskum bol zaslaný cez Craigslist, takže boli zacielení iba účastníci z konkrétnych miestnych prostredí. Štúdiu schválili inštitucionálne hodnotiace rady na každom výskumnom pracovisku. Účastníci nedostali žiadnu kompenzáciu za účasť, ale boli prihlásení do náhodnej lotérie, v ktorej bolo k dispozícii päť cien, pričom každá cena bola ohodnotená medzi $ 50 a $ 200 v USA a tri ceny medzi ZAR250 a ZAR750 v Južnej Afrike.
Online prieskum obsahoval otázky týkajúce sa veku, pohlavia, rasy, stavu vzťahu, sexuálnej orientácie a vzdelania každého jednotlivca, ako aj rôzne opatrenia týkajúce sa konkrétnych internetových aktivít. Merali sme množstvo rôznych internetových aktivít vrátane 1) všeobecného surfovania 2) internetového hrania celkom 3) online hier na hrdinov (RPG) 4) času premrhaných / zručných hier (napr. Aplikácií na iPod / iPad / mobilný telefón, Tetris, Jewels) 5 ) Akčný multiplayer online (tj. Call of Duty, Gears of War) 6) Online nakupovanie 7) Aukčné weby (napr. Ebay) 8) Online hazardné hry 9) Sociálne siete 10) Online športy (napr. Fantasy športy, ESPN) 11) Pornografia / sex na internete 12) Správy / blogovanie (napr. AIM, Skype) a 13) Streamovanie videí / médií (napr. YouTube, Hulu). Prieskum zahŕňal aj klinické opatrenia: Test závislosti na internete (IAT) (
) zabezpečiť mieru nesprávneho používania internetu; vyberte moduly Mini International Neuropsychiatric Interview (MINI) () na identifikáciu pravdepodobnej sociálnej úzkostnej poruchy (SAD), generalizovanej úzkostnej poruchy (GAD) a obsedantno-kompulzívnej poruchy (OCD); kontrolný zoznam symptómov podľa stupnice hlásenia ADHD pre dospelých (ASRS-v1.1) () na identifikáciu príznakov poruchy hyperaktivity s deficitom pozornosti (ADHD); zoznam Padova (PI) () na identifikáciu obsedantno-kompulzívnych tendencií; a Barrattova stupnica impulzívnosti (BIS-11) na kvantifikáciu impulzívnej osobnosti (
). Opisná štatistika všetkých premenných je zhrnutá a stratifikovaná podľa veku v doplnkovej tabuľke S1a.
IAT obsahuje otázky 20 skúmajúce aspekty PIU. Skóre skóre IAT sú od 20 po 100, pričom 20 – 49 odráža mierne používanie internetu, 50 – 79 mierne používanie internetu a 80 – 100 odrážajúce ťažké používanie internetu. PI pozostáva z položiek 39, ktoré hodnotia bežné obsedantné a kompulzívne správanie. BIS-11 je dotazník pre vlastné správy, ktorý sa používa na určenie úrovní impulzívnosti.
Vykonali sme analýzu hlavných komponentov (PCA), aby sme zistili, či niekoľko komponentov internetových aktivít bude schopných zodpovedať za významnú časť odchýlky. Táto analýza však ukázala, že na dosiahnutie> 11% rozptylu sme vyžadovali> 13 z 90 komponentov, čo naznačuje, že významná časť premenných internetových aktivít prispieva k rozptylu jedinečným spôsobom. Preto sme sa rozhodli použiť v našej analýze každú premennú osobitne.
Do analýz boli zahrnuté iba údaje od účastníkov, ktorí absolvovali celý online prieskum, vrátane opatrení na internete. Pôvodná vzorka zahŕňala 2551 jednotlivcov. 63 osôb bolo vylúčených pre chýbajúce skóre IAT. Ďalších 18 osôb bolo vylúčených z dôvodu hlásenia transgenderového pohlavia a 459 z dôvodu chýbajúcich dôležitých predikčných premenných, napr. Skóre v dotazníku PI alebo BIS. Päť osôb bolo vylúčených z dôvodu hlásenia veku <18 rokov. Ďalších 257 osôb bolo vylúčených z dôvodu chýbajúcich opatrení v oblasti internetovej aktivity. Finálna celá sada zahŕňala 1749 jednotlivcov s úplným skóre všetkých premenných. Tento posledný krok procesu vylúčenia zodpovedá rozdielu vo vzorke medzi touto štúdiou a
. Táto posledná úplná sada zahŕňala 1063 osôb z lokality Stellenbosch a 686 osôb z lokality Chicago. Odhadovaná bodová prevalencia PIU bola ~ 8.5% pri použití medznej hodnoty IAT 50 alebo vyššej. Pri porovnaní dvoch populácií lokality štúdie malo miesto Stellenbosch mladších účastníkov [priemer (rozsah) 24.3 (18–76) oproti 36.3 (18–77), ANOVA F <0.05, η 2 : 0.20], nižší podiel pohlavia mužov [58% vs 73%, χ 2 <0.05, φ : 0.15], vyšší podiel heterosexuálnej sexuálnej orientácie [91% vs. 84%, χ 2 <0.05, φ : 0.10], vyššie hodnoty ADHD [50% oproti 41% χ 2 <0.05, φ : 0.9], nižšie miery online nakupovania [priemer (rozsah) 0.48 (0–5) vs 1.27 (0–5), ANOVA F <0.05, η 2 : 0.18] a mierne nižšie skóre IAT [priemer (rozsah) 30.3 (20–94) oproti 35.9 (20–85), ANOVA F <0.05, η 2 : 0.06]. Podrobnejšie porovnanie je uvedené v doplnkovej tabuľke S1b. Proces náboru a vylúčenia je graficky uvedený v Obr. 1 , Všetky spojité premenné (tj skóre BIS) boli štandardizované, aby sa zvýšila interpretovateľnosť modelových koeficientov. Predikčné metódy používali skóre IAT ako numerickú premennú (rozsah 20 – 94, stredný 32.48). Všetky analýzy sa uskutočnili v R Studio verzii 3.1.2. Lasové generalizované lineárne modely sa uskutočňovali pomocou balíka „glmnet“ (Package glmnet verzia 2.0 – 5 (
)). Viac podrobností o procese analýzy sa nachádza v dodatku (príloha k metodike).
2.2
Preskúmanie korelácií
Preskúmali sme korelácie medzi premennými v našich údajoch (pozri Obr. 2 ). Všetky rôzne aktivity na internete mali slabé pozitívne korelácie so skóre IAT (Pearsonov korelačný koeficient 0.23–0.48). Boli identifikované mierne pozitívne pozitívne korelácie medzi premennými internetovej aktivity, tj celkové hranie na internete a RPG (r = 0.57), celkové hranie na internete a akčné hry pre viac hráčov (r = 0.55), online nakupovanie a používanie aukčných webov (r = 0.55), všeobecné surfovanie a nakupovanie (r = 0.44), všeobecné surfovanie a sociálne siete (r = 0.44), všeobecné surfovanie a streamovacie médiá (r = 0.44). Boli slabé pozitívne korelácie medzi športom a pornografiou (r = 0.38), mužským pohlavím a športom (r = 0.30) alebo pornografiou (r = 0.39) alebo akčným hraním pre viacerých hráčov (r = 0.27). Medzi online hazardom a akčným multiplayerom (r = 0.41), RGP (r = 0.32), aukčnými webmi (r = 0.38), športom (r = 0.38) alebo pornografiou (r = 0.39) existovala slabá korelácia. Impulzivita slabo pozitívne korelovala so všeobecným surfovaním, online nakupovaním, používaním aukčných webov, sociálnymi sieťami, streamovacími médiami a pornografiou (0.2 ≤ r ≤ 0.3). Taktiež existovala slabá korelácia medzi vyšším vekom a nákupnými aktivitami (r = 0.33) alebo používaním aukčných webových stránok (r = 0.22) a medzi neheterosexuálnou sexuálnou orientáciou a pornografiou (r = 0.22). Všetky ostatné korelácie medzi internetovými aktivitami a vekom, pohlavím, vzťahovým stavom, sexuálnou orientáciou, úrovňou vzdelania, rasou a úrovňami impulzivity a kompulzivity boli veľmi slabé (−0.2 <r <0.2).
2.3
Zaobchádzanie s prekrývaním
Pre naše štatistické metódy sme použili modely, ktoré zahŕňali demografické premenné (vek, rasa, úroveň vzdelania, pohlavie, stav vzťahu, sexuálna orientácia), klinické charakteristiky (diagnózy ADHD, GAD, sociálna úzkosť a OCD), dimenzie správania, o ktorých je známe, že sú spojené s PIU (impulzivita a kompulzívnosť), internetové aktivity a podmienky interakcie medzi internetovými aktivitami × vek alebo pohlavie; posledne menovaný sa rozhodol overiť hypotézu, že vek alebo pohlavie zmierňujú vzťah medzi internetovými aktivitami a problematickým skóre používania internetu. Zahrli sme celkom 51 predikčných premenných. Zahrnutím množstva premenných sme sa zamerali na model, ktorý je presnejší a zároveň zachytáva komplexné interakcie medzi demografickými a internetovými premennými. Nevýhodou mnohých predikčných premenných je však to, že to zvyčajne vedie k nadmernému prispôsobeniu sprevádzanému veľkými koeficientmi. Navyše lineárna regresia vo vzorke má tendenciu sa nadmerne prispôsobovať, najmä v zložitých modeloch, a je zásadne chybná vo vytváraní predpovedí o nových údajoch. Existujú rozsiahle dôkazy o nevýhodách prebytkových modelov (
). Aby sme sa zaoberali nadmernou montážou, diskutovali sme o použití štatistických metód mimo vzorky (krížová validácia), aby sme získali odhad všeobecnej a predikčnej chyby modelu (
). Tento prístup sme preskúmali v našich súčasných údajoch, keď sme použili krížovo validovaný odhad chyby koreňového priemeru-štvorca mimo vzorky v spojení so spätnou selekciou premenných, aby sme otestovali, či sa modely zlepšujú pridaním vysokého počtu premenných do podmnožiny možných kombinácií prediktorov a videli sme, že riedke modely (tj. s približne 13 až 16 premennými) boli z hľadiska krížovo validovaného RMSE v porovnaní s komplexnejšími modelmi (vrátane> 16 premenných) nekvalitné. Ukazuje sa to prieskumne Obr. 3 (hore v ľavo).
2.4
Pravidelná regresia s obmedzeniami riedkosti
Z dôvodov uvedených v predchádzajúcom odseku sme chceli použiť metódu predikcie, ktorá by sa príliš nezmestila, pričom by bola porovnateľná so štandardnými štatistickými metódami, pokiaľ ide o predpovedanie skóre PIU. Bolo by tiež užitočné, keby naša metóda mohla robiť aj výber premenných (tj znížením počtu prediktorov s nenulovými koeficientmi), aby sa pomohlo s interpretovateľnosťou modelu. Regularizácia, pôvodne navrhnutá Tikhonovom na riešenie integrálnych rovníc (
) a neskôr zavedený do štatistickej vedy tým, že má niektoré z požadovaných vyššie uvedených vlastností posunutia konštrukcie modelu smerom k riedkosti a zníženiu nadmerného osadenia (). Laso (generalizovaný lineárny model s penalizovanou maximálnou pravdepodobnosťou, známy ako regresia pomocou operátora najmenšieho absolútneho zmrštenia a selekcie (Lasso alebo LASSO ())) je metóda regularizácie a regresnej analýzy, ktorá sa v medicíne často používa (;) a má potenciál na použitie v modelovanie klinickej predikcie v psychiatrii (RC). Ridge regresia je ďalšou formou regularizovanej lineárnej regresie, ktorá zmenšuje koeficienty zavedením koeficientovej pokuty (). Elastická sieť je stredným modelom medzi hrebeňom a lazom a jeho pokuta je riadená α, ktorá premosťuje medzeru medzi laso (a = 1) a hrebeňom (a = 0). Ladiaci parameter λ riadi celkovú silu trestu. Lasso používa trest L1 a ridge používa trest L2. Na rozdiel od regresie hrebeňa má za následok pokutu Lasso L1, že väčšina koeficientov je posunutá na nulu, čo vedie k regularizovanému riešeniu, ktoré je súčasne riedke. Týmto mechanizmom Lasso vykonáva výber premenných, ktorý môže výrazne zjednodušiť interpretáciu, najmä ak je do modelu zapojených veľa predikátorov. Ďalšou neštandardnou metódou známou vysokou presnosťou a schopnosťou vyhnúť sa nadmernému osadeniu sú náhodné lesy (
). Náhodné lesy sú metódou strojového učenia, ktorá funguje dobre proti nelineárnym závislostiam, a preto skúmanie výkonnosti tohto modelu by nám mohlo poskytnúť pohľad na, možno „skryté“, zložité asociácie.
2.5
Metódy predpovede
Aby sme v našej analýze vybrali vhodný model, porovnali sme lineárnu regresiu, hrebeňovú regresiu, elastickú sieť, Lasso a náhodné lesné modely navzájom a proti naivnej základnej línii pomocou krížovo validovaného odhadu RMSE mimo vzorky. Naša krížová validácia zahŕňala náhodné rozdelenie údajov do cvičnej a testovacej sady, vyladenie parametrov modelu v tréningovej sade a predpovedanie skóre IAT v testovacej sade. Kvôli náhodnej povahe rozdelenia údajov do záhybov sme tento proces opakovali 50-krát, aby sme získali stabilný a replikovateľný odhad. Potom sme porovnali konečné vektory skóre RMSE pomocou testov so znamienkom Presného Wilcoxon-Pratta. Všetky modely boli významne lepšie ako naivná východisková hodnota (p korigované <0.001, Cohenov d = -0.87) (pozri doplnkovú tabuľku S2). Súhrnná štatistika skóre RMSE je uvedená v doplnkovej tabuľke S3. Laso a elastická sieť boli lepšie ako hrebeňová regresia (p-korekcia <0.01, d = 0.51, d = 0.49) a lineárna regresia (p korekcia <0.001, d = 0.76) a navzájom sa štatisticky nelíšili (p korigované> 0.05, d = -0.08). Náhodný les neprevyšoval ani laso (p = 0.12), ani elastickú sieť (p korigované> 0.05). Preto sme v našej analýze použili Lasso, pretože okrem dobrého predikčného výkonu mimo vzorku bol Lasso schopný vykonať variabilný výber zmenšením koeficientov na nulu, a teda zvýšením interpretovateľnosti. Aj keď elastická sieť môže vykonávať aj výber premenných, má tendenciu vyberať viac premenných, a napriek tomu, že je zložitejším a výkonnejším modelom, nepodávala výrazne lepší výkon ako laso. V našej konečnej analýze úplných údajov a analýz podskupín sme pomocou 10-násobnej krížovej validácie vytvorili optimálnu hodnotu lambda pre každý model lasa a nahlásili koeficienty vyrobené týmito modelmi. Vysvetľujúce grafy odvodené z úplnej analýzy údajov sú uvedené v Obr. 3 .
3
výsledky
Výsledky laso regresie sú zhrnuté v celej vzorke a stratifikované podľa veku v roku 2006 Tabuľky 1 a 2 , Úplné tabuľky výsledkov pre analýzy podskupín vrátane stratifikovaných podľa veku a podľa miesta štúdie sú uvedené v online doplnkových tabuľkách (tabuľky S4 – S10). Prieskumné grafy údajov sú uvedené v doplnkových obrázkoch (obrázky S1 – S3). Výsledky štandardnejšieho štatistického prístupu lineárnej regresie sú uvedené aj v doplnkových tabuľkách S4 – S10 a akékoľvek rozdiely v štrukturálnom odvodení v porovnaní s hlavnými výsledkami uvedenými nižšie sú podmienené výberom iného modelu.
| Internetová aktivita | Všetko (n = 1749) | 18 ≤ Vek ≤ 25 (n = 1042) | 26 ≤ Vek ≤ 55 (n = 592) | Vek> 55 (n = 115) |
|---|---|---|---|---|
| Všeobecné surfovanie | 2.100 | 2.400 | 1.500 | 0.590 |
| Internetové hry | 0.600 | 0.450 | 0.110 | 0.000 |
| RPG | 0.000 | 0.000 | 0.710 | 0.000 |
| Plytvanie času | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.450 |
| Akčný multiplayer | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| moja | 1.400 | 0.840 | 1.500 | 0.000 |
| Aukčné webové stránky | 0.027 | 0.000 | 0.990 | 0.230 |
| Hazardné hry | 0.000 | 0.000 | 0.780 | 0.000 |
| Sociálne siete | 0.460 | 0.000 | 1.300 | 0.000 |
| športové | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| Pornografie | 1.000 | 1.400 | 0.210 | 0.000 |
| Správy | 0.000 | 0.000 | 0.110 | 0.000 |
| Streamingové médiá | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 1.200 |
| Padua | 0.074 | 0.085 | 0.029 | 0.065 |
| BIS | 0.066 | 0.048 | 0.072 | 0.086 |
| Diagnostika ADHD | 1.700 | 0.350 | 3.100 | 0.000 |
| Diagnóza GAD | 0.230 | 0.000 | 0.000 | 6.400 |
| Diagnóza sociálnej úzkosti | 0.000 | 0.560 | 0.000 | 0.000 |
| Diagnóza OCD | 0.270 | 0.000 | 0.000 | 4.300 |
| Internetová aktivita | Všetko (n = 1749) | 18 ≤ Vek ≤ 25 (n = 1042) | 26 ≤ Vek ≤ 55 (n = 592) | Vek> 55 (n = 115) |
|---|---|---|---|---|
| Demografické premenné | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| Pohlavie × akákoľvek aktivita na internete | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| Vek × všeobecné surfovanie | 0.000 | - | - | - |
| Vek × hranie na internete | 0.000 | - | - | - |
| Vek × RPG | 0.330 | - | - | - |
| Odpady vek × čas | 0.000 | - | - | - |
| Vek × akčný multiplayer | 0.000 | - | - | - |
| Vek × nakupovanie | 0.000 | - | - | - |
| Vek × hazard | 0.150 | - | - | - |
| Vek × webové stránky aukcie | 0.350 | - | - | - |
| Vek × sociálne siete | 0.000 | - | - | - |
| Vek × šport | 0.000 | - | - | - |
| Vek × pornografia | 0.000 | - | - | - |
| Vek × správy | 0.000 | - | - | - |
| Vek × streamingové médiá | 0.350 | - | - | - |
3.1
Demografia
Pri laso regresii nebola s PIU spojená žiadna premenná vrátane veku, pohlavia, rasy, úrovne vzdelania, stavu vzťahu alebo sexuálnej orientácie v žiadnej vekovej podskupine ani v úplných údajoch.
3.2
Internetové aktivity
V úplnej regresii Lasso bola celá rada internetových aktivít spojená s vysokým skóre PIU, medzi ktoré patrí všeobecné surfovanie (β: 2.1), hranie na internete (β: 0.6), nakupovanie online (β: 1.4), používanie aukčných webových stránok (β: 0.027), sociálne siete (β: 0.46) a používanie online pornografie (β: 1.0). Vzťahy medzi PIU a hrami rolí (RPG), online hazardom, využívaním aukčných webov a používaním streamovacích médií sa zmierňovali podľa veku (β: 0.33, 0.15, 0.35 a 0.35), pričom vyšší vek súvisel s vyšším skóre PIU . V analýze vekových podskupín (mladí účastníci vo veku ≤ 25 rokov, účastníci stredného veku 25 rokov <vek ≤ 55 rokov; starší účastníci vo veku> 55 rokov) bolo všeobecné surfovanie spojené s PIU vo všetkých vekových skupinách, ale výraznejšie u mladých ľudí (β: 2.4) , menej v strednom veku (β: 1.5), a ešte menej u starších účastníkov (β: 0.59). Podobný trend bol zaznamenaný v internetovom hraní (β: 0.45, 0.11 a 0.0 pre tri vekové skupiny) a v používaní online pornografie (β: 1.4, 0.21 a 0.0). Niektoré internetové aktivity, ako napríklad použitie online RPG, boli v porovnaní s inými vekovými skupinami silnejšie spojené s PIU u účastníkov stredného veku (β: 0.71). To isté platilo pre online hazardné hry (β: 0.78), okamžité správy (β: 0.11) a online sociálne siete (β: 1.3). Používanie aukčných webových stránok bolo tiež silnejšie spojené s PIU u účastníkov stredného veku (β: 0.99), ale tiež prediktívne u starších účastníkov (β: 0.23). Streamovanie online médií a využitie časových strát bolo spojené s PIU u starších účastníkov (β: 1.2, 0.45 v uvedenom poradí), ale nie v žiadnej inej vekovej skupine.
3.3
Klinické a behaviorálne charakteristiky
Príznaky poruchy pozornosti s hyperaktivitou (ADHD) (β: 1.7), generalizovanej úzkostnej poruchy (GAD) (β: 0.23) a obsedantno-kompulzívnej poruchy (OCD) (ß: 0.27) boli spojené s vyšším skóre PIU. V analýze vekových podskupín boli ADHD a SAD spojené s vyšším skóre PIU u mladších účastníkov (β: 0.35 a 0.56), zatiaľ čo ADHD zostal významný v podskupine stredného veku (β: 3.1). GAD a OCD boli spojené s vyšším skóre PIU v podskupine starších účastníkov (β: 6.4 a 4.3), ale nie v iných vekových skupinách. Skóre BIS (impulzívna osobnosť) a skóre PADUA (obsedantno-kompulzívne tendencie) boli spojené s vyšším skóre PIU v úplných údajoch (β: 0.066 a 0.074) a vo všetkých analýzach vekových podskupín.
4
Diskusia
Tento článok je prvým pokusom komplexne preskúmať rôzne typy internetových aktivít spojených s nesprávnym využívaním internetu, tj s problematickým používaním internetu. Predchádzajúca práca sa vo všeobecnosti zaoberala otázkou konkrétnych internetových aktivít, ktoré viedli k problematickému používaniu, zameraním sa na izolované internetové činnosti (
; ; ; ; ). Ukázali sme, že množstvo internetových aktivít vrátane všeobecného surfovania, internetových hier, nakupovania online, používania aukčných webových stránok, hazardných hier online, sociálnych sietí a používania online pornografie prispieva osobitne a jedinečne k PIU, čo dokazuje, že PIU je komplexný jav zahŕňajúci rôzne problematické správanie. Ďalej sme ukázali, že tieto správanie si zachováva svoje štatisticky významné asociácie s PIU, aj keď sú psychiatrické symptómy, o ktorých je známe, že sú spojené s PIU (tj príznaky ADHD, GAD a OCD) (;) a dimenzie správania, o ktorých je známe, že predpovedajú PIU (tj osobnostné miery impulzívnosti a kompulzivity) (;;;;;
). Ďalej sme preukázali, že konkrétne internetové aktivity, ako sú RPG, online hazardné hry, používanie aukčných webových stránok a streamingové médiá, sú spojené s vyšším skóre PIU a že tento vzťah je ovplyvnený vekom. Naše údaje napokon ukazujú, že iné typy správania online (napr. Nakupovanie, pornografia, všeobecné surfovanie) nesú silnejší vzťah s nesprávnym používaním internetu ako hranie hier a je možné, že to súvisí so skutočnosťou, že predchádzajúce štúdie takéto začlenenie nezahŕňali. široká škála internetových aktivít. Tieto výsledky majú významné dôsledky na konceptualizáciu PIU ako klinicky významnej poruchy, pretože upútajú pozornosť od jednorozmerného a pomerne úzkeho konštruktu „poruchy internetových hier“ smerom k viacrozmernej entite problematického používania internetu alebo závislosti na internete obsahujúcej viac aspektov. ľudského online správania.
Okrem toho pomocou krížovej validácie mimo vzorky sme preukázali, že „neštandardný“ prístup pomocou Lasovej regresie je presnejší pri predpovedaní skóre PIU v porovnaní s „štandardnejšou“ lineárnou regresiou. Použitie odhadu prediktívnej hodnoty modelu mimo vzorky často pomáha pri riešení javu, ktorým sa v replikačných štúdiách stráca významnosť. Výber laso regresie však prichádza s výhradou, že premenné, ktoré nie sú vybrané pomocou modelu (s nulovými koeficientmi), môžu byť stále prediktívne, najmä ak existujú vysoké korelácie medzi vybranými a nevybranými premennými. V našom súbore údajov sme nemali žiadne vysoko korelované premenné, toto obmedzenie však znamená, že s negatívnymi výsledkami by sme mali zaobchádzať konzervatívne. Napríklad nedostatok asociácie medzi pohlavím a PIU, ako aj absencia asociácie medzi rodmi a aktivitami na internete s PIU pravdepodobne podporuje hypotézu, že ak sa vezme do úvahy širšia škála správania PIU a potenciálnych zmätok, sú obe pohlavia rovnako zraniteľné. k rozvoju aspektov PIU (
; ). Vzhľadom na obmedzenia našej analýzy však nemôžeme vylúčiť možnosť, že existujú ďalšie súvislosti medzi PIU a pohlavím. Napríklad sa navrhuje, aby pohlavie zmierňovalo vzťah medzi online nakupovaním a PIU a aby mohli byť ženy viac ohrozené (). Relevantné môže byť to, že kompulzívna porucha nákupu, porucha, ktorá je významná v stredných vekových skupinách, má prevahu žien podľa pomeru 5: 1 () a môže viesť k takýmto nálezom. Na túto hypotézu sme nemali žiadne údaje na testovanie tejto hypotézy. Je tiež dôležité poznamenať, že tu používaný nástroj IAT bol kritizovaný z dôvodu jeho nedostatočnej robustnosti, pokiaľ ide o štruktúru faktorov, rozdiely oproti súčasnej operácii DSM-5 (porucha hry) a zaostávanie za technologickým pokrokom internetových aplikácií (;
). Budúcemu výskumu v oblasti PIU by dobre poslúžili metodicky spoľahlivé a overené nástroje, ktoré by tiež boli schopné zachytiť rýchlo sa vyvíjajúci charakter PIU z technologického hľadiska a z hľadiska správania.
Naša analýza vekových podskupín poskytla informácie o vekových súvislostiach medzi PIU a rôznymi internetovými aktivitami. Všeobecná predstava, že PIU je poruchou mládeže, nemusí byť nevyhnutne správna a môže byť založená na nedostatku primerane navrhnutých štúdií, ktoré zachytávajú online správanie vo všetkých vekových skupinách. Nedostatočné vedomosti o prirodzenej histórii PIU v priebehu života neumožňujú komplexné skúmanie zraniteľností starších populácií z hľadiska rizika rozvoja PIU. Naše výsledky však naznačujú, že tieto zraniteľné miesta existujú, a preto je potrebný ďalší výskum s cieľom zmapovať charakteristiky ohrozených populácií. Napríklad mať ADHD alebo symptómy sociálnej úzkosti môže byť prediktorom PIU v mladých populáciách, zatiaľ čo mať symptómy OCD alebo GAD môže byť prediktorom PIU v starších populáciách. Skutočnosť, že v nedávnej metaanalýze sa nezistilo, že by OCD bola spojená s PIU (
) môže naznačovať, že staršie populácie boli podhodnotené. Skutočnosť, že ADHD bola silne spojená s vysokým skóre PIU, nie je prekvapujúca, pretože iné štúdie hlásili veľmi vysokú prevalenciu ADHD (až do 100%) v populáciách PIU (). Súčasne môžu byť špecifické populácie stredného veku (medzi 26 a 55) vystavené väčšiemu riziku PIU, ak trpia tiež nutkavou nákupnou poruchou alebo poruchou hazardných hier, vzhľadom na prirodzenú históriu týchto porúch, ktoré vrcholia v strednom veku (
).
Okrem toho zistenia, že konkrétna online aktivita bola spojená s PIU iba v konkrétnych vekových skupinách, naznačujú, že určité vekové skupiny môžu byť vystavené riziku rozvoja aspektov PIU. Zatiaľ čo mladí ľudia môžu byť viac ohrození vývojom PIU so sklonom k pozeraniu na pornografiu, čo je zraniteľnosť, ktorá môže byť v strednom veku menej silná a neskôr zanikne, starší ľudia môžu mať tendenciu k rozvoju PIU charakterizovanému problematickým využívaním času. odpady a streamingové médiá (pozri prieskumné Obr. 4 ). Nakoniec, všeobecné surfovanie môže byť podceňovanou stránkou PIU, ktorá sa zdá byť silnejšie spojená s vyšším skóre PIU u mladých ľudí, ale dôležitá vo všetkých vekových skupinách; toto zistenie môže súvisieť so skutočnosťou, že raný dospelý život môže byť menej zameraný na cieľ a mladí ľudia trávia viac času pri neštruktúrovaných činnostiach v online prostredí v porovnaní s inými staršími vekovými skupinami.
Naše výsledky majú tiež dôsledky na verejné zdravie v súvislosti s reguláciou online obsahu a zameraním zásahov. Ak sú jednotlivé činnosti spojené s rozvojom problematického používania viac ako iné, potom vyvstáva otázka, či by sa politiky verejného zdravia mali zameriavať na skupiny zraniteľných jednotlivcov, aby sa zvýšila ich odolnosť voči riziku PIU, alebo či by sa mali univerzálnejšie intervencie zameriavať na konkrétne aspekty. malo by sa uvažovať o tom, že online prostredie bude menej návykové. Napríklad online platformy môžu v niektorých prípadoch využívať špecifické architektúry, ktoré využívajú zraniteľnosť používateľov (tj. Impulzívne alebo kompulzívne vlastnosti) a ktorých cieľom je maximalizovať dĺžku pobytu používateľov v online prostredí. Aj keď to má z marketingového hľadiska zmysel, vyvoláva to obavy, či by tieto prostredia mali vydávať používateľovi aj zdravotné varovanie.
4.1
Obmedzenia
Išlo o prierezový online prieskum, a preto nemožno vyvodiť nijaké príčinné vzťahy. Navyše, z dôvodu metodiky náboru a možného sklonu ľudí s PIU k vyššej pravdepodobnosti absolvovania online prieskumu sa súčasné zistenia nemusia zovšeobecňovať na PIU v bežnej populácii ako celku. Ďalším obmedzením našej štúdie je nedostatok klinických údajov pre niektoré diagnostické entity spojené s PIU, napríklad depresia alebo zneužívanie návykových látok. Preto je možné, že depresia alebo zneužívanie návykových látok môžu byť príčinou niektorých asociácií pozorovaných v našej štúdii. Budúce štúdie by mali zahŕňať širšiu škálu klinických parametrov, aby sa preskúmalo, či zodpovedajú za asociácie pozorované medzi PIU a internetovými aktivitami. Existujú ďalšie obmedzenia týkajúce sa našich klinických údajov vyplývajúcich z používania MINI; toto sa validuje, aby ho poskytla vyškolená osoba pri osobnom pohovore, zatiaľ čo v našej štúdii to bolo doručené prostredníctvom online nástroja. Naše klinické údaje sú však v súlade s predchádzajúcimi štúdiami na PIU. Ďalšou nevýhodou nášho zhromažďovania údajov bolo, že sme internetovú aktivitu hodnotili pomocou času stráveného nad touto aktivitou ako proxy opatrenie pre PIU tejto aktivity. Aj keď to môže zachytiť nadmerné, a teda problematické použitie, môže to tiež zachytiť základné použitie. Zatiaľ čo aktivity hodnotené v tejto štúdii boli štandardne často nepodstatné kvôli ich povahe (napr. Plytvanie časom) alebo ak sa vykonávajú v nadmernom množstve (napr.> 8 hodín denne, nakupovanie, hazardné hry alebo pornografia), budúce štúdie by mohli zahrnúť opatrenia, ktoré môžu odlíšiť základné a nepodstatné používanie internetu pre každú internetovú činnosť, aby bolo možné vykonať takéto analýzy. Ďalším obmedzením našej štúdie je nedostatok údajov o populácii detí a dospievajúcich. Detská a dospievajúca populácia môže interagovať s internetom odlišným spôsobom, ale tiež je vystavená online použitiu počas iného neurovývojového obdobia. Takéto rozdiely preto môžu znamenať rôzne zraniteľnosti alebo odolnosť, pokiaľ ide o riziko rozvoja PIU. Napríklad skoré, nízke vystavenie online prostrediu môže mať účinok „stresovej očkovania“ (
), ktorý vedie jednotlivcov k budúcemu vývoju PIU. V takom prípade to môže ďalej vysvetliť, prečo môžu byť staršie populácie, ktoré dostali prvé vystavenie online prostrediu až v dospelosti, zraniteľnejšie. Budúce štúdie by mohli zahŕňať tieto vekové skupiny detí a dospievajúcich a perspektívne preskúmať, či konkrétne internetové aktivity predpovedajú PIU. Počet účastníkov hlásiacich sa k transsexuálnemu pohlaviu bol, bohužiaľ, malý (n = 18), čo neumožňovalo zmysluplnú analýzu účinku transsexuálneho pohlavia. Posledným obmedzením našej štúdie je, že populáciu v našej štúdii tvoria zdraví dospelí ľudia, ktorí iba u <1% trpia významným správaním PIU (IAT> 80). Budúcim štúdiám by prospelo osobitné zameranie na vyšší koniec spektra PIU, aby bolo možné porovnávať tieto závažné populácie PIU s kontrolnou skupinou jedincov s nízkym až stredným stupňom alebo bez jedincov PIU. Zatiaľ čo odhadovaná bodová prevalencia PIU v našej vzorke bola ~ 8.5% (pri použití medznej hodnoty IAT ≥ 50), prahové hodnoty pre klinickú náhodnosť PIU zostávajú sporné a budúcemu výskumu by prospelo všeobecne akceptované opatrenie a definícia PIU.
4.2
záver
Stručne povedané, DSM-5 vyzdvihuje poruchu internetového hrania ako poruchu kandidáta, ale iné typy správania online (napr. Nakupovanie, pornografia, všeobecné surfovanie) majú silnejší vzťah s nesprávnym používaním internetu ako hranie hier. Psychiatrické diagnózy a internetové aktivity spojené s problematickým používaním internetu sa líšia v závislosti od veku, čo má vplyv na verejné zdravie. Tieto výsledky prispievajú k obmedzeným znalostiam o internetových aktivitách spojených s problematickým používaním internetu a môžu prispieť k diagnostickej klasifikácii problematického používania internetu ako mnohostrannej poruchy.
Úloha zdrojov financovania
Tento výskum získal interné katedrové fondy Katedry psychiatrie na Chicagskej univerzite. Výskumné aktivity Dr. Ioannidisa sú podporované špeciálnymi záujmovými stretnutiami o vzdelávaní o zdraví na východe Anglicka. Autori nedostali žiadne prostriedky na prípravu tohto rukopisu. Zdroj financovania nehral žiadnu rolu pri návrhu, analýze údajov ani pri písaní štúdie.
Prispievatelia
Spoločnosť KI navrhla myšlienku rukopisu, analyzovala údaje, napísala väčšinu rukopisu a doplňujúcich materiálov a koordinovala príspevky spoluautorov. MT a FK sa podieľali na koncepcii a preskúmaní štatistickej analýzy. SRC, SR, DJS, CL a JEG navrhli a koordinovali štúdiu a zhromaždili a spravovali údaje. Všetci autori prečítali a schválili záverečný rukopis a prispeli k vypracovaniu a revízii príspevku, ako aj k interpretácii výsledkov.
Konflikt záujmov
Grant získal výskumné granty od NIDA (RC1DA028279-01), Národného centra pre zodpovedné hranie a Roche a Forest Pharmaceuticals. Grant dostáva kompenzáciu od Springera ako šéfredaktora časopisu Journal of Gambling Studies a licenčné poplatky získal od McGraw Hill, Oxford University Press, Norton a APPI. Chamberlain konzultuje s Cambridge Cognition a jeho účasť na tomto výskume bola podporená sprostredkovateľským klinickým štipendiom spoločnosti Wellcome Trust (UK; 110049 / Z / 15 / Z). Dan Stein a Christine Lochner sú financované Radou pre lekársky výskum v Južnej Afrike. Ostatní autori neuvádzajú žiadne finančné vzťahy s obchodným záujmom. Žiadny z vyššie uvedených zdrojov nemal žiadnu rolu pri návrhu štúdie, zbere, analýze alebo interpretácii údajov, písaní rukopisu ani pri rozhodovaní o predložení príspevku na uverejnenie.
Poďakovanie
Sme zaviazaní dobrovoľníkom oboch pracovísk, ktorí sa štúdie zúčastnili.
Príloha A
Doplňujúce údaje
Doplnkový materiál
Referencie
- Achab a kol., 2011. Achab S., Nicolier M., Mauny F., Monnin J., Trojak B., Vandel P. a Haffen E .: Masívne multiplayerové online hry na hranie rolí: Porovnanie charakteristík závislých a narkomanov online náborových hráčov v Francúzska dospelá populácia. BMC Psychiatry 2011; 11: str. 144
Zobraziť v článku - Americká psychiatrická asociácia, 2013. Americká psychiatrická asociácia: Diagnostická a štatistická príručka o duševných poruchách: DSM-5. Washington, DC: Americká psychiatrická asociácia, 2013.
Zobraziť v článku - Andreassen a kol., 2012. Andreassen CS, Torsheim T., Brunborg GS a Pallesen S .: Vývoj stupnice závislosti na Facebooku. Psychologické správy 2012; 110: str. 501-517
Zobraziť v článku | Cross Ref - Bakken a kol., 2009. Bakken IJ, Wenzel HG, Götestam KG, Johansson A. a Oren A .: Závislosť od internetu u nórskych dospelých: stratifikovaná vzorová štúdia pravdepodobnosti. Scandinavian Journal of Psychology 2009; 50: str. 121-127
Zobraziť v článku | Cross Ref - Čierna, 2007. Čierna DW: Prehľad nutkavých nákupných porúch. Svetová psychiatria: Úradný vestník Svetovej psychiatrickej asociácie (WPA) 2007; 6: str. 14-18
Zobraziť v článku - Blokovať, 2008. Blok JJ: Problémy pre DSM-V: Závislosť na internete. American Journal of Psychiatry 2008; 165: str. 306-307
Zobraziť v článku | Cross Ref - Brand a kol., 2011. Značka M., Laier C., Pawlikowski M., Schächtle U., Schöler T. a Altstötter-Gleich C .: Sledovanie pornografických obrázkov na internete: Úloha hodnotenia sexuálneho vzrušenia a psychologicko-psychiatrických symptómov pri nadmernom používaní sexuálnych stránok na internete , Cyberpsychológia, správanie a sociálne siete 2011; 14: str. 371-377
Zobraziť v článku | Cross Ref - Breiman, 2001. Breiman L .: Štatistické modelovanie: Obe kultúry. Statistical Science 2001; 16: str. 199-215
Zobraziť v článku - Bujak a kol., 2016. Bujak R., Daghir-Wojtkowiak E., Kaliszan R. a Markuszewski MJ: Metódy založené na PLS a regularizácie na výber relevantných premenných v necielených údajoch o metabolomike. Hranice v molekulárnej biologii 2016; 3: str. 1-10
Zobraziť v článku - Burns a kol., 1996. Burns GL, Keortge SG, Formea GM a Sternberger LG: Revízia Padovy Zoznam symptómov obsedantno-kompulzívnej poruchy: Rozdiely medzi obavami, obsesiami a nutkaniami. Behaviorálny výskum a terapia 1996; 34: str. 163-173
Zobraziť v článku | Cross Ref - Cao a kol., 2007. Cao F., Su L., Liu T. a Gao X .: Vzťah impulzivity a závislosti na internete vo vzorke čínskych adolescentov. Európska psychiatria 2007; 22: str. 466-471
Zobraziť v článku | Cross Ref - Carli a kol., 2013. Carli V., Durkee T., Wasserman D., Hadlaczky G., Despalins R., Kramarz E. a Kaess M .: Súvislosť medzi patologickým používaním internetu a komorbidnou psychopatológiou: Systematické hodnotenie. Psychopatológia 2013; 46: str. 1-13
Zobraziť v článku | Cross Ref - Claes a kol., 2016. Claes L., Müller A. a Luyckx K .: Kompulzívne nakupovanie a hromadenie ako náhrady identity: Úloha materialistického potvrdzovania a depresie hodnoty. Komplexná psychiatria 2016; 68: str. 65-71
Zobraziť v článku | Cross Ref - Cole a Hooley, 2013. Cole SH a Hooley JM: Klinické a osobnostné korelácie hier MMO: Úzkosť a absorpcia v problematickom používaní internetu. Recenzia počítačov v sociálnej vede 2013; 31: str. 424-436
Zobraziť v článku | Cross Ref - Cunningham-Williams a kol., 2005. Cunningham-Williams RM, Grucza RA, Cottler LB, Womack SB, Books SJ, Przybeck TR a Cloninger CR: Prevalencia a prediktory patologického hráčstva: Výsledky štúdie St. Louis, osobnosť, zdravie a životný štýl (SLPHL). Journal of Psychiatric Research 2005; 39: str. 377-390
Zobraziť v článku | Cross Ref - von Elm a kol., 2008. von Elm E., Altman DG, Egger M., Pocock SJ, Gøtzsche PC, Vandenbroucke JP, a iniciatíva S .: Posilnenie vykazovania observačných štúdií v epidemiológii (STROBE): Pokyny na podávanie správ o observačných štúdiách. Journal of Clinical Epidemiology 2008; 61: str. 344-349
Zobraziť v článku | Cross Ref - Fernández-Villa a kol., 2015. Fernández-Villa T., Alguacil Ojeda J., Almaraz Gómez A., Cancela Carral JM, Delgado-Rodríguez M., García-Martín M. a Martín V .: Problematické využívanie internetu u študentov vysokých škôl: Súvisiace faktory a rozdiely medzi pohlaviami , Adicciones 2015; 27: str. 265-275
Zobraziť v článku | Cross Ref - Friedman a kol., 2010. Friedman J., Hastie T. a Tibshirani R .: Pravidelné cesty pre zovšeobecnené lineárne modely prostredníctvom súradnicového zostupu. Journal of Statistical Software 2010; 33: str. 1-22
Zobraziť v článku - Griffiths, 2003. Griffiths M .: Internetové hazardné hry: Problémy, obavy a odporúčania. Cyberpsychology & Behavior: The Impact of the Internet, Multimedia and Virtual Reality on Behavior and Society 2003; 6: str. 557-568
Zobraziť v článku | Cross Ref - Ha a Hwang, 2014. Ha Y.-M. a Hwang WJ: Rodové rozdiely v závislosti na internete spojené s ukazovateľmi psychologického zdravia medzi adolescentmi pomocou národného internetového prieskumu. Medzinárodný denník duševného zdravia a závislosti 2014; 12: str. 660-669
Zobraziť v článku | Cross Ref - Ho et al., 2014. Ho RC, Zhang MWB, Tsang TY, Toh AH, Pan F., Lu Y. a Mak K.-K .: Súvislosť medzi závislosťou od internetu a psychiatrickou komorbiditou: Metaanalýza. BMC Psychiatry 2014; 14: str. 183
Zobraziť v článku - Hoerl a Kennard, 1970. Hoerl AE a Kennard RW: Ridgeova regresia: neobjektívny odhad neorthogonálnych problémov. Technometria 1970; 12: str. 55-67
Zobraziť v článku - Huys a kol., 2016. Huys QJM, Maia TV a Frank MJ: Počítačová psychiatria ako most od neurovedy k klinickým aplikáciám. Nature Neuroscience 2016; 19: str. 404-413
Zobraziť v článku | Cross Ref - Igarashi a kol., 2008. Igarashi T., Motoyoshi T., Takai J. a Yoshida T .: Žiadny mobil, žiadny život: Závislosť na vnímaní seba samého a textových správach medzi japonskými stredoškolákmi.
Zobraziť v článku - Ioannidis a kol., 2016. Ioannidis K., Chamberlain SR, Treder MS, Kiraly F., Leppink E., Redden S. a Grant JE: Problematické používanie internetu (PIU): Spojenia s impulzívno-kompulzívnym spektrom. Journal of Psych: Aplikácia strojového učenia v psychiatrii, 2016.
Zobraziť v článku - Janower, 2006. Janower CR: Hazardné hry na internete. Žurnál počítačom sprostredkovanej komunikácie 2006; 2: str. 0
Zobraziť v článku | Cross Ref - Kessler a kol., 2005. Kessler RC, Adler L., Ames M., Demler O., Faraone S., Hiripi E. a Walters EE: Stupnica samohlásky dospelých ADHD Svetovej zdravotníckej organizácie (ASRS): Krátka skríningová škála pre všeobecné použitie populácia. Psychologické lekárstvo 2005; 35: str. 245-256
Zobraziť v článku | Cross Ref - Kessler a kol., 2016. Kessler RC, van Loo HM, Wardenaar KJ, Bossarte RM, Brenner LA, Cai T. a Zaslavsky AM: Testovanie algoritmu strojového učenia na predpovedanie pretrvávania a závažnosti závažných depresívnych porúch z východiskových vlastných správ. Molekulárna psychiatria 2016; 21: str. 1366-1371
Zobraziť v článku | Cross Ref - Khazaal a kol., 2015. Khazaal Y., Achab S., Billieux J., Thorens G., Zullino D., Dufour M. a Rothen S .: Faktorová štruktúra testu závislosti na internete u online hráčov a pokerových hráčov. JMIR Mental Health 2015; 2:
Zobraziť v článku - Kim a kol., 2016. Kim D., Kang M., Biswas A., Liu C. a Gao J .: Integrovaný prístup k inferencii génových regulačných sietí pomocou náhodného zobrazovania a aplikácie pri psychiatrických poruchách na základe laso. BMC Medical Genomics 2016; 9: str. 50
Zobraziť v článku - King, 1999. King SA: Internetové hazardné hry a pornografia: Ilustračné príklady psychologických dôsledkov komunikačnej anarchie. Cyberpsychology & Behavior 1999; 2: s. 175-193
Zobraziť v článku - King a Barak, 1999. King SA a Barak A .: Kompulzívne hazardné hry na internete. Cyberpsychology & Behavior 1999; 2: str. 441-456
Zobraziť v článku | Cross Ref - Király a kol., 2015. Király O., Griffiths MD a Demetrovics Z .: Porucha internetových hier a DSM-5: Konceptualizácia, diskusie a kontroverzie. Aktuálne správy o závislosti 2015; 2: str. 254-262
Zobraziť v článku - Király a kol., 2014. Király O., Griffiths MD, Urbán R., Farkas J., Kökönyei G., Elekes Z. a Demetrovics Z .: Problematické používanie internetu a problematické online hry nie sú rovnaké: Zistenia z veľkej reprezentatívnej vzorky adolescentov na národnej úrovni. Cyberpsychológia, správanie a sociálne siete 2014; 17: str. 749-754
Zobraziť v článku - Kittinger a kol., 2012. Kittinger R., Correia CJ a Irons JG: Vzťah medzi používaním Facebooku a problematickým používaním internetu medzi vysokoškolákmi. Cyberpsychológia, správanie a sociálne siete 2012; 15: str. 324-327
Zobraziť v článku | Cross Ref - Ko et al., 2012. Ko C.-H., Yen J.-Y., Yen C.-F., Chen C.-S. a Chen C.-C .: Súvislosť medzi závislosťou od internetu a psychiatrickou poruchou: prehľad literatúry , Európska psychiatria 2012; 27: str. 1-8
Zobraziť v článku - Ko et al., 2007. Ko C.-H., Yen J.-Y., Yen C.-F., Lin H.-C. a Yang M.-J .: Faktory prediktívne pre incidenciu a remisiu závislosti na internete u mladých adolescentov: A výhľadová štúdia. Cyberpsychology & Behavior: The Impact of the Internet, Multimedia and Virtual Reality on Behavior and Society 2007; 10: str. 545-551
Zobraziť v článku | Cross Ref - Kuss a Griffiths, 2011. Kuss DJ a Griffiths MD: Online sociálne siete a závislosť - prehľad psychologickej literatúry. Medzinárodný denník environmentálneho výskumu a verejného zdravia 2011; 8: str. 3528-3552
Zobraziť v článku | Cross Ref - Kuss a kol., 2013. Kuss DJ, Griffiths MD a Binder JF: Závislosť od internetu u študentov: Prevalencia a rizikové faktory. Počítače v správaní ľudí 2013; 29: str. 959-966
Zobraziť v článku | Cross Ref - Kuss a Lopez-Fernandez, 2016. Kuss DJ, a Lopez-Fernandez O .: Závislosť na internete a problematické používanie internetu: Systematické hodnotenie klinického výskumu. Svetový denník psychiatrie 2016; 6: str. 143-176
Zobraziť v článku | Cross Ref - Laconi a kol., 2016. Laconi S., Andréoletti A., Chauchard E., Rodgers RF a Chabrol H .: Problematické používanie internetu, čas strávený online a osobnostné vlastnosti. L'Encéphale 2016; 42: s. 214-218
Zobraziť v článku | Cross Ref - Laconi a kol., 2014. Laconi S., Rodgers RF a Chabrol H .: Meranie závislosti na internete: Kritický prehľad existujúcich mierok a ich psychometrických vlastností. Počítače v správaní ľudí 2014; 41: str. 190-202
Zobraziť v článku | Cross Ref - Laier a kol., 2013. Laier C., Pawlikowski M., Pekal J., Schulte FP a Brand M .: Závislosť na Cybersexe: Skúsenosti so sexuálnym vzrušením pri sledovaní pornografie a nie sexuálne kontakty v reálnom živote znamenajú rozdiel. Žurnál behaviorálnych závislostí 2013; 2: str. 100-107
Zobraziť v článku | Cross Ref - Lecardeur, 2013. Lecardeur L .: Psychopathologie du jeu multi-joueurs en ligne. Annales Médico-Psychologiques, Revue Psychiatrique 2013; 171: str. 579-586
Zobraziť v článku | Cross Ref - Liang a kol., 2016. Liang L., Zhou D., Yuan C., Shao A. a Bian Y .: Rodové rozdiely vo vzťahu medzi závislosťou od internetu a depresiou: Prekrížená štúdia u čínskych adolescentov. Počítače v správaní ľudí 2016; 63: str. 463-470
Zobraziť v článku | Cross Ref - Lopez-Fernandez, 2015. Lopez-Fernandez O .: Ako sa vyvíjal výskum závislosti na internete od nástupu poruchy internetových hier? Prehľad cyberadikcií z psychologického hľadiska. Aktuálne správy o závislosti 2015; 2: str. 263-271
Zobraziť v článku | Cross Ref - Masten a Tellegen, 2012. Masten AS a Tellegen A .: Odolnosť v vývojovej psychopatológii: Prínosy dlhodobej štúdie o spôsobilosti projektu. Vývoj a psychopatológia 2012; 24: str. 345-361
Zobraziť v článku | Cross Ref - Mueller a kol., 2010. Mueller A., Mitchell JE, Crosby RD, Gefeller O., Faber RJ, Martin A. a de Zwaan M .: Odhadovaná prevalencia kompulzívneho nákupu v Nemecku a jeho spojenie s sociodemografickými charakteristikami a depresívnymi symptómami. Psychiatrický výskum 2010; 180: str. 137-142
Zobraziť v článku | Cross Ref - Patton a kol., 1995. Patton JH, Stanford MS a Barratt ES: Faktorová štruktúra Barrattovej stupnice impulzívnosti. Journal of Clinical Psychology 1995; 51: str. 768-774
Zobraziť v článku | Recupero, 2008. Recupero PR: Forenzné hodnotenie problematického používania internetu. Žurnál Americkej akadémie psychiatrie a zákon 2008; 36: str. 505-514
Zobraziť v článku - Rose a Dhandayudham, 2014. Rose S. a Dhandayudham A .: K porozumeniu internetového správania pri problémoch s nákupom: Koncept závislosti na nakupovaní online a jeho navrhované prediktory. Žurnál behaviorálnych závislostí 2014; 3: str. 83-89
Zobraziť v článku | Cross Ref - Rutland a kol., 2007. Rutland JB, Sheets T. a Young T .: Vývoj stupnice na meranie problému využívania služby krátkych správ: Problém SMS využíva diagnostický dotazník. Cyberpsychology & Behavior 2007; 10: str. 841-844
Zobraziť v článku | Cross Ref - Rutter, 1993. Rutter M .: Odolnosť: Niektoré koncepčné úvahy. The Journal of Adolescent Health: Oficiálna publikácia Spoločnosti pre dorastovú medicínu 1993; 14: str. 626-631
Zobraziť v článku | Cross Ref - Shaw a Black, 2008. Shaw M. a Black DW: Závislosť na internete: definícia, hodnotenie, epidemiológia a klinické riadenie. CNS Drugs 2008; 22: str. 353-365
Zobraziť v článku | Cross Ref - Sheehan a kol., 1998. Sheehan DV, Lecrubier Y., Sheehan KH, Amorim P., Janavs J., Weiller E. a Dunbar GC: Mini-medzinárodný neuropsychiatrický rozhovor (MINI): Vývoj a validácia štruktúrovaného diagnostického psychiatrického rozhovoru pre DSM-IV a ICD-10. The Journal of Clinical Psychiatry 1998; 59:
Zobraziť v článku - Tam a Walter, 2013. Tam P. a Walter G .: Problematické používanie internetu v detstve a mládeži: Vývoj utrpenia v 21st storočí. Australasian Psychiatry 2013; nedefinované:
Zobraziť v článku - Tibshirani, 1996. Tibshirani R .: Zmrašťovanie regresie a selekcia pomocou lasa. Journal of Royal Statistical Society, Series B 1996; 58: str. 267-288
Zobraziť v článku - Tikhonov, 1963. Tikhonov AN: Riešenie nesprávne formulovaných problémov a metóda regularizácie. Sovietská matematika Doklady 1963; 5: str. 1035-1038
Zobraziť v článku - Trotzke a kol., 2015. Trotzke P., Starcke K., Müller A. a Brand M .: Patologické nakupovanie online ako špecifická forma závislosti na internete: Experimentálne vyšetrenie založené na modeli. PLoS One 2015; 10:
Zobraziť v článku - Tsai a kol., 2009. Tsai HF, Cheng SH, Yeh TL, Shih C.-C., Chen KC, Yang YC a Yang YK: Rizikové faktory závislosti na internete? Prieskum vysokoškolských prvákov. Psychiatrický výskum 2009; 167: str. 294-299
Zobraziť v článku | Cross Ref - Wallace, 2014. Wallace P .: Porucha závislosti na internete a mládež: Narastajú obavy z kompulzívnej online aktivity a z toho, že by to mohlo brániť výkonu študentov a spoločenskému životu. Správy EMBO 2014; 15: s. 12-16
Zobraziť v článku | Cross Ref - Xin a kol., 2018. Xin M., Xing J., Pengfei W., Houru L., Mengcheng W. a Hong Z .: Online aktivity, výskyt závislosti na internete a rizikové faktory súvisiace s rodinou a školou u adolescentov v Číne. Hlásenie návykových správ 2018; 7: str. 14-18
Zobraziť v článku | Cross Ref - Yuen a kol., 2004. Yuen CN, Lavin MJ, Weinman M. a Kozak K .: Závislosť na internete u vysokoškolskej populácie: Úloha plachosti. Cyberpsychology & Behavior 2004; 7: str. 379-383
Zobraziť v článku | Cross Ref - Young, 1998. Mladý KS: Závislosť na internete: Vznik novej klinickej poruchy. CyberPsychology & Behavior 1998; 1: s. 237-244
Zobraziť v článku | Cross Ref
;
