Patološka uporaba interneta in obnašanje tveganj med evropskimi mladostniki (2016)

Int. J. Environ. Res. Javno zdravje 2016, 13(3), 294; doi:10.3390 / ijerph13030294

Tony Durkee 1,*, Vladimir Carli 1, Birgitta Floderus 2, Camilla Wasserman 3,4, Marco Sarchiapone 3,5, Alan Apter 6, Judit A. Balazs 7,8, Julio Bobes 9, Romuald Brunner 10, Paul Corcoran 11, Doina Cosman 12, Christian Haring 13, Christina W. Hoven 4,14, Michael Kaess 10, Jean-Pierre Kahn 15, Bogdan Nemeš 12, Vita Postuvan 16, Pilar A. Saiz 9, Peeter Värnik 17 in Danuta Wasserman 1
1
Nacionalni center za raziskovanje samomorov in preprečevanje duševnega zdravja (NASP), Karolinska Institutet, Stockholm SE-17177, Švedska
2
Oddelek za klinično nevroznanost, Karolinska Institutet, Stockholm SE-17177, Švedska
3
Oddelek za medicino in zdravstvene vede, Univerza v Molise, Campobasso 86100, Italija
4
Oddelek za otroško in mladostniško psihiatrijo, Državni psihiatrični inštitut New York, Univerza Columbia, New York, NY 10032, ZDA
5
Nacionalni inštitut za migracije in revščino, Via San Gallicano, Roma 25 / A, Italija
6
Feinberg otroški študijski center, otroški medicinski center Schneider, Univerza v Tel Avivu, Tel Aviv 49202, Izrael
7
Vadaskert otroška in mladostniška psihiatrična bolnišnica, Budimpešta 1021, Madžarska
8
Inštitut za psihologijo, Univerza Eötvös Loránd, Budimpešta 1064, Madžarska
9
Oddelek za psihiatrijo, Center za biomedicinske raziskave v mreži za duševno zdravje (CIBERSAM), Univerza v Oviedu, Oviedo 33006, Španija
10
Oddelek za motnje v razvoju osebnosti, Klinika za otroško in mladostniško psihiatrijo, Center za psihosocialno medicino, Univerza v Heidelbergu, Heidelberg 69115, Nemčija
11
Nacionalna fundacija za raziskovanje samomorov, Western Rd., Cork, Irska
12
Oddelek za klinično psihologijo, Medicinska in farmacevtska univerza Iuliu Hatieganu, Str. Victor Babes št. 8, Cluj-Napoca 400000, Romunija
13
Raziskovalni oddelek za duševno zdravje, Univerza za medicinsko informacijsko tehnologijo (UMIT), Celovec, Innsbruck 6060, Avstrija
14
Oddelek za epidemiologijo, šola za javno zdravje Mailman, Univerza Columbia, New York, NY 10032, ZDA
15
Oddelek za psihiatrijo, Centra hospitalo-Universitaire de Nancy, Université Lorraine, Nancy, Vandoeuvre-lès-Nancy 54500, Francija
16
Slovenski center za raziskovanje samomorov, Inštitut Andreja Marušiča, Univerza na Primorskem, Koper 6000, Slovenija
17
Center za vedenjske in zdravstvene vede, estonsko-švedski Inštitut za duševno zdravje in suicidologijo, Talinska univerza, Talin 10120, Estonija
*
Correspondence: Tel.: +46-852-486-935; Fax: +46-8-30-64-39
Akademski urednik: Paul B. Tchounwou
Prejeto: 1 december 2015 / Sprejeto: 3 marec 2016 / Objavljeno: 8 marec 2016

Minimalizem

: Tveganja s tveganjem pomembno prispevajo k vodilnim vzrokom obolevnosti med mladostniki in mladimi; vendar je njihova povezanost s patološko uporabo interneta (PIU) relativno neraziskana, zlasti v evropskem okviru. Glavni cilj te študije je raziskati povezavo med tveganji in PIU pri evropskih mladostnikih. Ta presečna študija je bila izvedena v okviru projekta Evropske unije FP7: Reševanje in opolnomočenje mladih v Evropi (SEYLE). Podatki o mladostnikih so bili zbrani iz randomiziranih šol v študijskih mestih v enajstih evropskih državah. PIU smo izmerili z Youngovim diagnostičnim vprašalnikom (YDQ). Tveganje vedenja tveganj smo ocenili z vprašanji, ki jih je pridobila Globalna anketa o zdravstvenem varstvu študentov (GSHS). V analize je bilo vključenih skupno mladostnikov 11,931: 43.4% moških in 56.6% žensk (M / Ž: 5179 / 6752), s povprečno starostjo 14.89 ± 0.87 let. Mladostniki, ki poročajo o slabih spalnih navadah in tveganih ukrepih, so pokazali najmočnejše povezave s PIU, sledili so uživanju tobaka, slabi prehrani in telesni neaktivnosti. Med mladostniki v skupini PIU je bilo za 89.9% značilno, da imajo več tveganj. Pomembna povezanost med PIU in vedenjem tveganj, skupaj z visoko stopnjo sočasnega pojavljanja, poudarja pomen upoštevanja PIU pri presejanju, zdravljenju ali preprečevanju vedenja z visokim tveganjem pri mladostnikih.

Ključne besede: patološka uporaba interneta; Internet odvisnost; tvegano vedenje; večkratno tveganje; nezdrav življenjski slog; mladostniki; SEYLE

1. Predstavitev

Mladostništvo je prehodno obdobje, za katerega so značilne velike spremembe fizičnih, socialnih in psiholoških lastnosti [1]. Poleg tega se odnosi med vrstniki, družino in družbo v tem prehodnem obdobju močno razlikujejo, saj mladostniki začnejo uveljavljati samostojnost pri svojih odločitvah, čustvih in vedenju [2]. Socialne sposobnosti pri mladostnikih se pogosto razvijajo med psihosocialnimi interakcijami v različnih učnih okoliščinah [3]. Glede na obsežno platformo za spodbujanje družbenih spoznanj in medosebnih veščin [4,5], Internet se je izkazal kot nov in edinstven kanal psihosocialnega razvoja med mladostniki [6,7].
Kljub tem prednostnim prednostim so študije pokazale, da pogosta in dolgotrajna uporaba spletnih aplikacij nagiba k izpodrivanju običajnih družbenih interakcij in odnosov [8,9]. Obstajajo dokazi, ki nakazujejo, da akumulacijski čas na spletu izpodriva čas za interakcijo med seboj z družino in prijatelji [10], sodeluje v izvenšolskih dejavnostih [11], dokončanje akademskih nalog [12], pravilne prehranjevalne navade [13], telesna aktivnost [14] in spanje [15]. Ker mladostniki preživijo več časa na spletu, obstaja tveganje, da njihova uporaba interneta postane pretirana ali celo patološka [16].
 
Za patološko uporabo interneta (PIU) so značilne pretirane ali slabo nadzorovane preokupacije, pozivi ali vedenja v zvezi z uporabo interneta, ki vodijo v okvaro ali stisko [17]. PIU je bil konceptualno zasnovan kot motnja nadzora impulzov in razvrščen kot taksonomija vedenjske odvisnosti, podobne naravi patoloških iger na srečo [18]. Kljub nedavnemu napredku na področju raziskav PIU prizadevanja za razumevanje tega pojava ovira pomanjkanje mednarodnega soglasja o diagnostičnih merilih tega stanja. Niti je navedeno v nozioloških sistemih za diagnostiko in statistiko duševnih motenj (DSM) niti v mednarodni klasifikaciji bolezni (ICD). Glavni izziv, s katerim se soočajo raziskave PIU, je njegova zamisel kot zasvojenost.
 
Glede na te vsebine je nedavno objavljen DSM-5 [19] je kot uradno diagnostično kategorijo vključila vedenjsko odvisnost (s snovmi povezane odvisne motnje) kot motnjo v igrah na srečo (GD) edini pogoj, naveden v tej novi klasifikaciji. Motnja spletnega igranja (IGD) je tudi potencialna podvrsta vedenjske odvisnosti, ki je bila obravnavana za vključitev v nosološki sistem DSM; vendar še vedno ni dokazov, ki bi podpirali IGD kot diagnostično motnjo. IGD je bil naknadno vključen v oddelek III DSM-5, kot pogoj, ki zahteva nadaljnjo študijo [20], da bi ugotovili njegovo morebitno primernost kot diagnostično motnjo. Kljub trenutni nosološki dvoumnosti PIU še vedno obstajajo številni dokazi, ki kažejo močno povezavo med PIU in drugimi oblikami zasvojenosti [21,22,23,24].
Raziskave kažejo, da si posamezniki s PIU delijo nevrološke, biološke in psihosocialne lastnosti tako z vedenjskimi kot s snovmi povezanimi odvisnostmi [25,26,27,28,29]. Na podlagi teoretičnega modela, ki ga je označil Griffiths [30] je šest zaskrbljenih simptomov, ki se kažejo pri odvisniških motnjah, ki veljajo za PIU. Sem spadajo: ostrina (preokupacija s spletnimi aktivnostmi), sprememba razpoloženja (uporaba interneta za pobeg ali ublažitev stresa), strpnost (nujnost daljšega zadrževanja v spletu), umik (depresija in razdražljivost, ko ste brez povezave), konflikti (medosebne in intrapsihične narave) in ponovitev (neuspeli poskusi ukinitve uporabe interneta). Te temeljne komponente zagotavljajo teoretični okvir za oceno obsega PIU.
 
Stopnje razširjenosti za PIU se v državah zelo razlikujejo, deloma zaradi heterogenosti njene opredelitve, nomenklature in diagnostične ocene. V prizadevanju za oceno svetovne razširjenosti sta Cheng in Li [31] odpravila ta neskladja z uporabo metaanalize naključnih učinkov z uporabo študij s primerljivimi psihometričnimi instrumenti in merili. Ta pristop je prinesel skupno število udeležencev 89,281 iz držav 31, ki segajo v več svetovnih regij. Rezultati so pokazali, da je bila svetovna razširjenost PIU 6.0% (95% CI: 5.1 – 6.9) z le zmerno heterogenostjo.
Študije razširjenosti, ki ocenjujejo PIU na evropski ravni z uporabo reprezentativnih vzorcev, so omejene. Kljub tej pomanjkljivosti obstajajo novi epidemiološki dokazi, ki kažejo na stabilna gibanja stopnje razširjenosti med to ciljno skupino. V reprezentativnem vzorcu evropskih mladostnikov (n = 18,709), starih 11 – 16 let, sta Blinka idr. [32] so pokazali, da je prevalenca PIU znašala 1.4%. To sovpada s stopnjami, o katerih poročajo Tsitsika et al. [33], ki je ocenil razširjenost PIU 1.2% v reprezentativnem vzorcu evropske mladine (n = 13,284), starih 14 – 17 let. Durkee in sodelavci [34], vendar so v reprezentativnem vzorcu evropskih mladostnikov (n = 4.4) v starosti 11,956 – 14 let opazili nekoliko višjo PIU%. Pokazalo se je, da je stopnja razširjenosti PIU v Evropi pri moških bistveno višja kot pri ženskah, narašča s starostjo, se razlikuje glede na državo in je povezana z vrsto duševnih in vedenjskih motenj [35,36,37,38,39].
 
Pojav tveganega vedenja se pogosto pojavi v mladostništvu z veliko verjetnostjo nadaljevanja v odraslost. Moški imajo večjo razširjenost kot ženske in pogostost tveganih vedenj se s starostjo veča [40]. Obstajajo različne stopnje resnosti, ki segajo od nizkega tveganja (slabe spalne navade, slaba prehrana in telesna neaktivnost) do visokega tveganja (prekomerna uporaba alkohola, prepovedana uporaba drog in uživanje tobaka). Raziskave običajno tvegano vedenje ocenjujejo kot neodvisne subjekte, čeprav jasni dokazi kažejo na njihovo sočasno pojavljanje, tudi v zgodnji starosti [41,42]. Populacije z večkratnim tveganjem so največje tveganje za kronične bolezni, psihiatrične motnje, samomorilno vedenje in prezgodnjo smrt v primerjavi s posamezniki z enojnim tveganjem ali brez njega [43,44]. Glede na sočasno naravo tveganega vedenja je nujno razumeti njihov vpliv na mladostnikovo tveganje za PIU.
 
Mladinski sistem za nadzor nad vedenjskim tveganjem v ZDA (YRBSS) ugotavlja, da vedenje tveganj pomembno prispeva k vodilnim vzrokom obolevnosti med mladostniki in mladimi [45]. Razen te implicitne domneve je razmeroma malo raziskav, ki sistematično pregledujejo, v kolikšni meri se te oblike vedenja nanašajo na mladostniške JMU, zlasti v evropskem okviru. Za boljše razumevanje tega pojava so potrebne epidemiološke raziskave.
 
Na podlagi velikega, reprezentativnega vzorca mladostnikov v šoli v Evropi je glavni cilj te študije raziskati povezavo med tveganji (tj. Uživanjem alkohola, prepovedanimi drogami, uživanjem tobaka, ukrepi tveganj, odpuščanjem, slabe spalne navade, slaba prehrana in telesna neaktivnost) ter različne oblike uporabe interneta.

2. Materiali in metode

2.1. Oblikovanje in prebivalstvo študije

Ta presečna študija je bila izvedena v okviru projekta Evropske unije: Reševanje in opolnomočenje mladih v Evropi (SEYLE) [46]. Mladostniki so se zaposlili iz naključno izbranih šol po študijskih mestih v Avstriji, Estoniji, Franciji, Nemčiji, Madžarski, Irski, Izraelu, Italiji, Romuniji, Sloveniji in Španiji, Švedska pa je bila koordinacijsko središče.
 
Kriteriji za vključitev za izbor primernih šol so temeljili na naslednjih pogojih: (1) šole so bile javne; (2) je vsebovalo vsaj študente 40, stare 15 let; (3) je imelo več kot dva učitelja za učence, stare 15 let; in (4) je imelo največ 60% študentov istega spola. Šole, ki izpolnjujejo pogoje, so bile razvrščene po velikosti: (i) majhne (≤ povprečno število učencev v vseh šolah na mestu študija); in (ii) veliko (≥ povprečno število učencev v vseh šolah na mestu študija) [46]. Z uporabo generatorja naključnih števil so bile šole randomizirane v skladu s posegi SEYLE in velikostjo šole glede na sociokulturne dejavnike, šolsko okolje in strukturo šolskega sistema na vsakem študijskem mestu.
 
Podatki so bili zbrani s strukturiranimi vprašalniki, ki so jih v šolskem okolju izvajali mladostniki.
V metodološki analizi se poročajo o stopnjah reprezentativnosti, privolitve, udeležbe in odzivnosti vzorca [47].
Ta študija je bila izvedena v skladu s Helsinško deklaracijo, protokol pa je odobril lokalni etični odbor v vsaki sodelujoči državi (št. Projekta HEALTH-F2-2009-223091). Preden so sodelovali v raziskavi, so mladostniki in starši podali svoje informirano soglasje za sodelovanje.

2.2. Meritve

PIU smo ocenili z Youngovim diagnostičnim vprašalnikom (YDQ) [18]. YDQ je vprašalnik s postavko 8, ki ocenjuje vzorce uporabe interneta, ki imajo za posledico šestmesečno obdobje pred zbiranjem podatkov psihološko ali socialno okvaro [48]. Osem postavk v YDQ ustreza šestim postavkam v modelu komponent Griffiths in devet postavk v diagnostičnih merilih IGD v DSM-5 [49,50]. Na podlagi ocene YDQ, ki sega od 0 – 8, so bili uporabniki interneta razvrščeni v tri skupine: prilagodljivi uporabniki interneta (AIU) (ocenjevanje 0 – 2); neustrezni uporabniki interneta (MIU) (točkovanje 3 – 4); in patoloških uporabnikov interneta (PIU) (točkovanje ≥ 5) [51]. Poleg tega so bile ure na spletu na dan izmerjene z vprašanjem z enim elementom v strukturiranem vprašalniku.
Podatki o obnašanju tveganj so bili dobljeni z vprašanji iz raziskave o zdravstvenem varstvu študentov na svetovni šoli (GSHS) [52]. GSHS je razvila Svetovna zdravstvena organizacija (SZO) in sodelavci šolsko raziskavo, ki ocenjuje vedenje o tveganjih za zdravje med mladostniki, starimi od 13 do 17 let. Ta vprašalnik o samoporočanju vključuje elemente, ki ustrezajo 10 vodilnim vzrokom obolevnosti med mladostniki in mladimi.

2.3. Posamezna vedenja tveganja

Na podlagi GSHS so bila posamezna vedenja tveganja razdeljena v tri kategorije: (i) uporaba snovi; (ii) iskanje občutkov; (iii) in značilnosti življenjskega sloga. Iz tega izhajajoče posamezno tveganje je bilo kodirano kot dihotomne spremenljivke.

2.3.1. Uporaba snovi

Uporaba odvisnih snovi je vključevala uporabo alkohola, prepovedane droge in uporabo tobaka. Spremenljivke so bile ustrezno razvrščene: (1) pogostnost uživanja alkohola: ≥2 krat / teden v primerjavi z ≤1 krat / teden; (2) število pijač na navaden dan pitja: ≥3 pijač v primerjavi z ≤2 pijačami; (3) življenjska pogostost pitja do pijančevanja (alkoholna pijača): ≥3 krat v primerjavi z ≤2 krat; (4) življenjska doba obstoja mamice po pitju: ≥3 krat v primerjavi z ≤2 krat; (5) kdaj uporabljena zdravila: da / ne; (6) kdajkoli uporabljeni hašiš ali marihuana: da / ne; (7) kdaj uporabljen tobak: da / ne; in (8) trenutno kadijo cigarete: ≥6 / dan v primerjavi z ≤5 / dan.

2.3.2. Občutljivost

Iskanje občutljivosti je obsegalo štiri elemente, ki navajajo ukrepe za tveganje v zadnjih dvanajstih mesecih: (1), ki ga je v vozilu vozil prijatelj, ki je pil alkohol; (2) v prometu vozil drsalko ali rolanje brez čelade in / ali (3) potegnjenega vzdolž gibljivega vozila; in (4) so se v nočnem času odpravili na nevarne ulice ali uličice. V vseh štirih točkah so bile možnosti odziva da / ne.

2.3.3. Značilnosti življenjskega sloga

Značilnosti življenjskega sloga so vključevale spremenljivke, povezane s spanjem, prehrano, telesno dejavnostjo in obiskovanjem šole. Spalne navade iz preteklih šestih mesecev: (1) občutek utrujenosti zjutraj pred šolo: ≥3 dnevi / teden v primerjavi z ≤2 dnevi / teden; (2) dremanje po šoli: ≥3 dnevi / teden v primerjavi z ≤2 dnevi / teden; in (4) spanja: ≤6 ur / noč v primerjavi z ≥7 ur / noč. Prehrana iz zadnjih šestih mesecev: (4) uživanje sadja / zelenjave: ≤1 čas / teden v primerjavi z ≥2 krat / teden; in (5) zajtrk pred šolo: ≤2 dni / teden v primerjavi z ≥3 dnevi / teden. Fizična aktivnost, omenjena v zadnjih šestih mesecih: (6) telesna aktivnost vsaj 60 minut v zadnjih dveh tednih: ≤3 dni v primerjavi z ≥4 dnevi; in (7) redno igranje športov: da / ne. Obiskovanje šole je obsegalo eno točko o pojavu neizpuščenih odsotnosti iz šole v zadnjih dveh tednih: ≥3 dni v primerjavi z ≤2 dnevi.

2.4. Večkratno tveganje

Skupno število tveganih vedenj je bilo izračunano v eno samo spremenljivko in je bilo kodirano kot redni ukrep. Polovična zanesljivost delitev (rsb = Vrednosti 0.742) in notranje doslednosti (α = 0.714) sta navajali sprejemljivo raven homogenosti med postavkami v večkratnem ukrepu tvegano vedenje

3. Statistične analize

Za moške in ženske so izračunali razširjenost posameznega tveganega vedenja med skupinami uporabnikov interneta. Za ugotavljanje statistično pomembnih razlik med deleži skupine smo izvedli več dvojnih primerjav z dvostranskim z-testom z Bonferroni prilagojenimi p-vrednostmi. Razširjene analize so bile izvedene za preizkus vpliva posameznih tveganj na MIU in PIU z uporabo posplošenih linearnih mešanih modelov (GLMM) z multinomalno logitno povezavo in polno oceno največje verjetnosti. V analizi GLMM sta bila MIU in PIU vpisana kot izhodna ukrepa z AIU kot referenčno kategorijo, posamezna vedenja tveganja so bila vnesena kot fiksni učinki ravni 1, šola kot naključni prestrezni nivo ravni 2 in država kot naključni prestrezni nivo ravni 3. Variantne komponente so bile uporabljene kot struktura kovariance za naključne učinke. Za proučevanje moderirajočega učinka spola so bili v regresijski model vključeni pogoji interakcije (spol * tvegano vedenje). Pri ustreznih modelih GLMM so bile izvedene prilagoditve glede na starost in spol. Za ustrezne modele se poročajo o razmerjih kvoti (ALI) z intervali zaupanja 95% (CI).
V analizi na več tveganih vedenjih sta bila za različne skupine uporabnikov interneta izračunana povprečna vrednost (M) in standardna napaka srednje vrednosti (SEM) in stratificirana po spolu. Za ponazoritev teh odnosov so bile uporabljene ploskve s škatlami in viski. Statistični pomen med večkratnim tveganjem in spolom je bil ocenjen z neodvisnimi vzorci t-testa. Za oceno statistične pomembnosti med več tveganimi vedenjemi in skupinami uporabnikov interneta je bila uporabljena enosmerna analiza variance (ANOVA) s post hoc dvojnimi primerjavami.
Za razjasnitev linearne povezave med številom ur na dan na dan in številom tveganih vedenj med skupinami uporabnikov interneta je bila izvedena regresijska spremenljivka. Vsi statistični testi so bili izvedeni z uporabo IBM SPSS Statistics 23.0. Kritična vrednost p <0.05 se je štela za statistično pomembno.

4. Rezultati

4.1. Značilnosti vzorca študije

Med začetnim vzorcem SEYLE 12,395 mladostnikov je bilo 464 (3.7%) oseb izključenih zaradi manjkajočih podatkov o ustreznih spremenljivkah. To je dalo vzorec 11,931 mladostnikov v tej študiji. Vzorec je zajemal 43.4% moških in 56.6% mladostnic (M / Ž: 5179/6752) s povprečno starostjo 14.89 ± 0.87 leta. Prevalenca MIU je bila bistveno večja pri ženskah (14.3%) v primerjavi z moškimi (12.4%), medtem ko je bila PIU pri moških (5.2%) bistveno večja kot pri ženskah (3.9%) (χ² (2, 11928) = 19.92, p < 0.001).

4.2. Razširjenost tveganj

Tabela 1 opisuje razširjenost tveganih vedenj, stratificiranih s strani internetnih uporabnikov. Povprečne stopnje razširjenosti med skupinami uporabnikov interneta (AIU, MIU in PIU) so bile za uživanje substanc 16.4%, 24.3% in 26.5% (uživanje alkohola, prepovedane droge in uživanje tobaka); 19.0%, 27.8% in 33.8% za vedenja, ki iščejo občutke (ukrepi tveganj); in 23.8%, 30.8% in 35.2% za značilnosti življenjskega sloga (slabe spalne navade, slaba prehrana, telesna neaktivnost in razgibanost). Prevalenca med skupinami MIU in PIU je bila v primerjavi s skupino AIU v vseh kategorijah tveganja (uporaba snovi, občutki in značilnosti življenjskega sloga) bistveno večja. Z izjemo petih podkategorij so dvojne primerjave pokazale, da se stopnje razširjenosti med skupinami MIU in PIU niso bistveno razlikovale.

Tabela
Tabela 1. Razširjenost tveganega vedenja med mladostniki, stratificirana po spolu in skupini uporabnikov interneta 1,2a – c.

4.3. Večkratno tveganje

Rezultati so pokazali, da je 89.9% mladostnikov v skupini PIU poročalo o večkratnih tveganih vedenjih. Enosmerni test ANOVA je pokazal, da se je povprečna stopnja večkratnega vedenja tveganj znatno povečala od prilagodljive uporabe (M = 4.89, SEM = 0.02) do neprilagojene uporabe (M = 6.38, SEM = 0.07) do patološke uporabe (M = 7.09, SEM = 0.12) (F (2, 11928) = 310.35, p <0.001). Ta trend je bil skoraj enakovreden za moške in ženske (Slika 1).

Ijerph 13 00294 g001 1024
Slika 1. Zaplet s škatlo z večkratnimi tveganji med prilagodljivimi uporabniki interneta (AIU), neprilagojenimi uporabniki interneta (MIU) in patološkimi uporabniki interneta (PIU) stratificiran po spolu *.
Poleg tega ni bilo opaziti statistične razlike med spoloma v obeh skupinah MIU (t (1608) = 0.529, p = 0.597) in PIU (t (526) = 1.92, p = 0.054) (Tabela 2). Vendar je treba opozoriti, da je bila vrednost p za skupino PIU relativno blizu doseganju statističnega pomena (p = 0.054). 

Tabela
Tabela 2. Neodvisni vzorci t-test več tveganega vedenja in spola po uporabniških skupinah interneta 1-3.
Načrt regresijske spremenljivke je pokazal jasno linearno razmerje med številom ur na spletu na dan in številom tveganih vedenj pri mladostnikih. Ta trend je bil sorazmerno enak med skupinami uporabnikov interneta (Slika 2). 

Ijerph 13 00294 g002 1024
Slika 2. Linearno razmerje med številom ur na spletu na dan in številom tveganih vedenj med skupinami AIU, MIU in PIU *.

4.4. GLMM analiza povezave med tveganji, MIU in PIU

Tveganja s tveganjem, ki so bila znatno povezana z MIU, so bila tudi znatno povezana z PIU, z izjemo treh podkategorij, ki so bile zajete v ukrepih za sprejemanje tveganj in v resnici (Tabela 3). Analiza GLMM je pokazala, da so vse podkategorije slabih spalnih navad znatno povečale sorazmerne kvote PIU z velikostmi učinkov, ki segajo od OR = 1.45 do OR = 2.17. Med akcijami tveganj in PIU so bile ugotovljene pomembne povezave z velikostjo učinka od OR = 1.55 do OR = 1.73. Poleg tega so bila razmerja kvot za posamezne podkategorije v uporabi tobaka (OR = 1.41), slaba prehrana (OR = 1.41) in fizična neaktivnost (OR = 1.39) domena statistično pomembna.

Tabela
Tabela 3. Splošni linearni mešani model (GLMM) povezave med posameznimi tveganji, slabo prilagajanje in patološko uporabo s podaljšano analizo interakcij med spoloma 1-4.

4.5. Interakcije med spoloma

Analiza interakcij med spoloma je pokazala, da je bila povezava med ukrepi, ki prevzemajo tveganje, slabimi spalnimi navadami in PIU, pri ženskah bistveno večja, medtem ko je bila povezava med brezpotjo, slabo prehrano in PIU znatno večja pri moških (Tabela 3).

5. Diskusija

5.1. Razširjenost tveganj

Ta študija je želela preučiti razmerje med PIU in vedenjem tveganj. Rezultati so pokazali, da je bila razširjenost tveganega vedenja med patološkimi uporabniki bistveno večja v primerjavi s prilagodljivimi uporabniki z nekaterimi spremembami med spoloma. Največja razširjenost, ki so jo opazili pri slabovidnih in patoloških uporabnikih, so bile slabe spalne navade, ki jim je sledila uporaba tobaka. Te ocene so bistveno višje v primerjavi s stopnjami razširjenosti, o katerih so poročali v študijah, izvedenih zunaj EU, in sicer v azijskih in pacifiških regijah [53,54]. Ena verjetna razlaga bi se lahko nanašala na razlike, opažene na ekološki ravni (npr. Stopnja penetracije) med temi regijami. Statistični podatki kažejo, da ima evropska regija najvišjo stopnjo penetracije interneta (78%) po vsem svetu. Evropske stopnje so več kot podvojene v primerjavi s tistimi iz azijsko-pacifiških regij (36%) [55]. Dejanske vloge vstopa v vpliv na razširjenost PIU ostajajo dvoumne; zato bi bila prihodnja prizadevanja za preučitev tega odnosa zelo koristna za razlago te povezave.

5.2. Uporaba snovi

Značilnosti med tveganimi in zasvojenimi vedenji se močno prekrivajo. To je morda najbolj očitno pri uživanju snovi. Uporaba snovi je pogosto razvrščena kot tvegano vedenje; vendar je tudi predhodnik zlorabe snovi. Če imajo vedenja z visokim tveganjem podobne osnovne mehanizme, potem lahko obvladovanje enega problema zniža prag za razvoj drugih problematičnih vedenj. To trditev je podkrepljeno z dokazi temelječimi raziskavami, ki dokazujejo visoko stopnjo medsebojne povezanosti različnih tveganjskih vedenj [56]. Na podlagi tega koncepta je verjetno domnevati, da imajo mladostniki z že obstoječim tveganjem vedenja večje tveganje za PIU v primerjavi z mladostniki brez vedenjskih tveganj.

5.3. Občutljivost

V skladu s predhodnimi raziskavami [57], rezultati so pokazali, da je bila večina tveganih ukrepov znotraj kategorije, ki iščejo občutke, pomembno povezana z zagonom. Iskanje občutkov je osebnostna lastnost, povezana s pomanjkljivostmi samoregulacije in odloženim zadovoljstvom [58]. Ti atributi med mladimi so pogosto povezani z zaznavno predispozicijo za "optimistični učinek pristranskosti", pri katerem mladostniki bolj verjetno znižujejo tveganja zase, medtem ko precenjujejo tveganja za druge [59]. Mladostniki, ki kažejo te odklonske lastnosti, imajo verjetno večjo nagnjenost k vedenjskim težavam.

5.4. Značilnosti življenjskega sloga

Slabe spalne navade so se pokazale kot najmočnejši dejavniki, povezani s PIU. To je verjetno posledica učinka izpodrivanja spanja pri spletnih aktivnostih. Obstajajo nekatere spletne dejavnosti, ki uporabnike izrecno nagovarjajo, da ostanejo na spletu dlje, kot je bilo predvideno. Študija o množično večplastnih spletnih igrah vlog (MMORPG) je pokazala, da se uporabniki zavežejo, da bodo dlje časa ostali na spletu, da bi sledili progresivni zgodbi svojega spletnega značaja [60]. V zadnjih letih se je pojavila tudi prekomerna uporaba spletnih mest v družabnih omrežjih, kar pomeni povečanje časa, porabljenega na spletu, in negativne korelacije z dejanskimi socialnimi interakcijami [61,62]. Študije kažejo, da imajo mladostniki, ki pretirano uporabljajo internet, nagnjenost k razvoju spalnih motenj, ki so posledica njihovega daljšega časa na spletu [63,64]. Kronični premik spanja pri spletnih dejavnostih lahko privede do pomanjkanja spanja, kar naj bi povzročilo resne škodljive učinke na socialno, psihološko in somatsko delovanje.
Motnje v urejenih vzorcih spanja bi lahko bile tudi posredniški dejavnik v razmerju med umirjenostjo in slabo uporabo interneta. Mladostniki, ki se preveč ukvarjajo s spletnimi dejavnostmi, lahko tvegajo, da bodo motili naravni red spanja. Dokazi kažejo, da sta povečana zamuda spanja in zmanjšano hitro spanje v očeh (spanje REM) pomembno povezana s prekomerno uporabo interneta [65], medtem ko so subjektivne nespečnosti in parasomnije povezane z iztekom [66]. Motnje spanja imajo izrazite učinke na dnevno delovanje in akademske dosežke. To bi lahko povzročilo, da bodo mladostniki nezainteresirani za šolo, kar bi povečalo tveganje za zavrnitev šole in kronično odsotnost z šole [66].
Pokazalo se je, da sta slaba prehrana in telesna neaktivnost pomembno povezana s PIU. Mladostniki, ki preživijo daljše ure na spletu, se usmerjajo k bolj zdravi hrani. Predpostavljeno je, da spletni igralci pijejo energetsko pijačo z visoko vsebnostjo kofeina in jedo prigrizke z visoko vsebnostjo sladkorja, da bi povečali budnost spletnih iger [67]. Posledično bi lahko ti dejavniki spletne igralce nagnili k sedečemu vedenju v primerjavi z neigralci. Poleg tega obstaja velika lojalnost igralcev, zlasti tistih, ki izpodrivajo hrano, osebno higieno in telesno aktivnost, da bi nadaljevali s spletnimi igrami [68]. To lahko predstavlja resno tveganje za zdravje in lahko vodi do hudih psihosomatskih simptomov.

5.5. Večkratno tveganje

Ugotovljeno je bilo, da je vedenje tveganj sočasno, pri čemer je 89.9% mladostnikov iz skupine PIU poročalo o več tveganih vedenjih. Ti rezultati so v skladu z Jessorjevo teorijo o problematičnem obnašanju [69,70]. Teorija problemskega vedenja je psihosocialni model, ki poskuša razložiti vedenjske izide pri mladostnikih. Sestavljen je iz treh konceptualnih sistemov, ki temeljijo na psihosocialnih komponentah: osebnostni sistem, zaznani okoljski sistem in vedenjski sistem. V zadnjem sistemu se ponavadi strukture vedenja o tveganju (npr. Uporaba alkohola, uživanje tobaka, prestopništvo in odklonost) ponavadi in združijo v splošen „sindrom tveganega vedenja“ [71]. Po Jessorjevih besedah ​​ta problematična vedenja pogosto izvirajo iz trditve mladostnikov o neodvisnosti od staršev in družbenih vplivov.
Mladostniki, ki se borijo za samostojnost, bi lahko deloma prispevali k pomembnemu linearnemu trendu, ki je bil opažen med spletnimi urami na dan in večkratnim tveganjem. Ta trend je bil razmeroma enak v vseh skupinah uporabnikov interneta. Te ugotovitve so zelo pomembne, saj kažejo, da prekomerne ure na spletu same po sebi lahko povečajo število tveganih vedenj za vse mladostnike in ne le tiste z diagnozo PIU. Prekomerne ure v spletu bi lahko bile tudi moderirajoči dejavnik v razmerju med PIU in vedenjem tveganj; vendar so potrebne nadaljnje raziskave tega odnosa.

5.6. Interakcije med spoloma

Analiza interakcij med spoloma je pokazala, da so bile pomembne povezave med tveganimi in PIU enakomerno porazdeljene med moškimi in ženskami. To je nekoliko nasprotujoče si prejšnjim raziskavam, ki običajno kažejo, da so PIU in tvegano vedenje značilno za moški spol. Ta premik med spoloma bi lahko bil pokazatelj, da se razlike med spoloma pri tveganju vedenja med evropskimi mladostniki zmanjšujejo.
Z druge perspektive bi lahko odnos med spolom in vedenjem tveganj posredoval tretji dejavnik, na primer psihopatologija. V obsežni študiji na podlagi spola pri mladostnikih (n = 56,086), starih 12 – 18 let, je bilo ocenjeno, da je stopnja prevalencije za PIU med celotnim vzorcem znašala 2.8%, pri moških (3.6%) pa v primerjavi z ženskami ( 1.9%) [72]. Zadevna študija je ugotovila, da imajo ženske, ki imajo čustvena vprašanja, kot sta subjektivna nesreča ali depresivni simptomi, bistveno večjo razširjenost PIU kot moški s podobnimi čustvenimi simptomi. Študije na podlagi spola, ki preučujejo vpliv medsebojnih odnosov med spoloma na PIU, so bistveni pogoj za prihodnjo usmeritev raziskav PIU.

5.7. Griffithsov model komponent

Griffithsov komponentni model zasvojenosti [30] domneva, da vedenjske zasvojenosti (npr. PIU) in odvisnosti, povezane s snovjo, napredujejo s podobnimi biopsihosocialnimi procesi in si delijo številne fizionomije. Merila zasvojenosti za ustrezne šest glavnih komponent v tem modelu so (1) izrazitost, (2) sprememba razpoloženja, (3) toleranca, (4) umik, (5) konflikt in (6) ponovitev. Kuss in sod. [73] je ocenil komponentni model zasvojenosti v dveh neodvisnih vzorcih (n = 3105 in n = 2257). Rezultati so pokazali, da model komponent PIU zelo dobro ustreza podatkom v obeh vzorcih.
V tej študiji je bil ukrep YDQ uporabljen za oceno in odkrivanje mladostnikov z neprilagojenimi in patološkimi tveganji, povezanimi z njihovo uporabo interneta in spletnim vedenjem. Ker ukrep YDQ vključuje vseh šest kriterijev zasvojenosti, določenih v Griffithsovem modelu komponent, te teoretični okvir podpira veljavnost izidov, poročenih v tej študiji.

5.8. Prednosti in omejitve

Veliki, reprezentativni, mednarodni vzorec je glavna prednost te študije. Homogena metodologija in standardizirani postopki, ki se uporabljajo v vseh državah, povečujejo veljavnost, zanesljivost in primerljivost podatkov. Kolikor nam je znano, je bilo geografsko območje v Evropi največje doslej uporabljeno za izvedbo študije o PIU in vedenju tveganj.
Obstajajo tudi nekatere omejitve študije. Podatki, ki jih poročajo sami, so nagnjeni k priklicam in družbeni zaželenosti, ki se lahko med državami in kulturami razlikujejo. Zasnova preseka ne more upoštevati časovnih odnosov, zato ni bilo mogoče določiti vzročnosti. V ukrepu GSHS podkategorije tveganih ukrepov predstavljajo le del vedenj, ki iščejo občutke; zato je potrebna previdnost pri razlagi rezultatov.

6. Sklepi

V vseh kategorijah tveganja (uporaba snovi, občutki in značilnosti življenjskega sloga) so opazili znatno povečano stopnjo razširjenosti v skupinah AIU, MIU in PIU. Mladostniki, ki poročajo o slabih spalnih navadah in tveganih ukrepih, so pokazali najmočnejše povezave s PIU, sledili so uživanju tobaka, slabi prehrani in telesni neaktivnosti. Pomembna povezanost med PIU in vedenjem tveganj, skupaj z visoko stopnjo sočasnega pojavljanja, poudarja pomen upoštevanja PIU pri presejanju, zdravljenju ali preprečevanju tveganega vedenja pri mladostnikih.
Med mladostniki v skupini PIU je bilo za 89.9% značilno, da imajo več tveganj. Tako bi morala biti prizadevanja usmerjena v mladostnike, ki pretirano uporabljajo internet, saj je bil opazen pomemben linearni trend med urami na dan na dan in večkratnim tveganjem. Ta trend je bil podoben v vseh skupinah uporabnikov interneta, kar kaže, da so prekomerne ure po spletu same po sebi pomemben dejavnik vedenja tveganj. Te ugotovitve je treba ponoviti in nadalje raziskati, preden ugotovijo svoje teoretične posledice.

Priznanja

Projekt SEYLE je bil podprt s Koordinacijsko temo 1 (Zdravje) Sedmega okvirnega programa Evropske unije (FP7), Sporazum o dodelitvi sredstev št. HEALTH-F2-2009-223091. Avtorji so bili neodvisni od donatorjev pri vseh vidikih zasnove študije, analize podatkov in pisanja tega rokopisa. Vodja in koordinatorka projekta SEYLE je profesorica na področju psihiatrije in suicidologije Danuta Wasserman, Karolinska inštitut (KI), vodja Nacionalnega centra za raziskave samomorov in preprečevanje duševnega zdravja in samomorilnosti (NASP) pri KI, Stockholm, Švedska. Drugi člani izvršnega odbora so višji predavatelj Vladimir Carli, Nacionalni center za raziskave samomorov in preprečevanje duševnega zdravja (NASP), Karolinska Institute, Stockholm, Švedska; Christina WH Hoven in antropologinja Camilla Wasserman, Oddelek za otroško in mladostniško psihiatrijo, New York State Psychiatric Institute, Columbia University, New York, ZDA; in Marco Sarchiapone, Oddelek za zdravstvene vede, Univerza v Moliseu, Campobasso, Italija. Konzorcij SEYLE vključuje centre v 12 evropskih državah. Vodje strani za vsako posamezno središče in državo so: Danuta Wasserman (NASP, Karolinska inštitut, Švedska, Koordinacijski center), Christian Haring (Univerza za medicinsko informacijsko tehnologijo, Avstrija), Airi Varnik (Estonski švedski inštitut za duševno zdravje in suicidologijo, Estonija), Jean-Pierre Kahn (Univerza v Loreni, Nancy, Francija), Romuald Brunner (Univerza v Heidelbergu, Nemčija), Judit Balazs (Otroško in mladostniška psihiatrična bolnišnica Vadaskert, Madžarska), Paul Corcoran (Nacionalna fundacija za raziskave samomorov, Irska), Alan Apter (Otroški medicinski center Schneider, Izrael, Univerza v Tel Avivu, Izrael), Marco Sarchiapone (Univerza v Moliseu, Italija), Doina Cosman (Univerza za medicino in farmacijo Iuliu Hatieganu, Romunija), Vita Postuvan (Univerza na Primorskem, Slovenija ) in Julio Bobes (Univerza v Oviedu, Španija). Podpora za "Etična vprašanja pri raziskovanju mladoletnikov in drugih ranljivih skupin" je bila pridobljena z nepovratnimi sredstvi Fundacije Botnar v Baslu za profesorico etike Stello Reiter-Theil, psihiatrično kliniko na univerzi v Baslu, ki je bila neodvisna etična svetovalka projekt SEYLE.

Prispevki avtorjev

Tony Durkee je prvi in ​​ustrezni avtor, ki je razvil zasnovo študije, opravil statistične analize in kritično revidiral vse faze rokopisa. Vladimir Carli, Birgitta Floderus in Danuta Wasserman so sodelovali pri zasnovi študije in kritično pregledali rokopis. Camilla Wasserman, Christina W. Hoven, Michael Kaess in Peeter Värnik so svetovali in opravili kritične revizije rokopisa. Marco Sarchiapone, Alan Apter, Judit A. Balazs, Julio Bobes, Romuald Brunner, Paul Corcoran, Doina Cosman, Christian Haring, Jean-Pierre Kahn in Vita Postuvan so glavni preiskovalci projekta SEYLE v svojih državah in prispevali k kritičnim spremembam rokopis. Bogdan Nemes in Pilar A. Saiz sta vodja projektov projekta SEYLE v svojih državah in sodelovala pri pomembnih revizijah rokopisa.

Konflikti interesa

Avtorji ne izražajo navzkrižja interesov.

Okrajšave

V tem rokopisu so uporabljene naslednje okrajšave: 

SEYLE
Reševanje in opolnomočenje mladih v Evropi
YRBSS
Mladinski sistem za nadzor vedenjskih tveganj
GSHS
Globalna raziskava zdravja študentov na podlagi šole
YDQ
Young's Diagnostični vprašalnik
GLMM
Splošni linearni mešani modeli
ANOVA
Enosmerna analiza variance
JZP
Patološka uporaba interneta
MIU
Nelagodna uporaba interneta
AIU
Prilagodljiva uporaba interneta
CI
Intervali zaupanja
SEM
Standardna napaka srednje vrednosti
M
Pomeni

Reference

  1. Moshman, D. Kognitivni razvoj onkraj otroštva. V priročniku otroške psihologije, 5th ed .; Kuhn, D., Damon, W., Siegler, RS, Eds .; Wiley: New York, NY, ZDA, 1998; Zvezek 2, str. 947 – 978. [Google Scholar]
  2. Choudhury, S .; Blakemore, SJ; Charman, T. Družbeni kognitivni razvoj med adolescenco. Soc. Znan. Učinek. Nevrosci. 2006, 1, 165 – 174. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  3. Eccles, JS; Wigfield, A .; Byrnes, J. Kognitivni razvoj v adolescenci. V priročniku psihologija: razvojna psihologija; Lerner, RM, Easterbrooks, MA, Mistry, J., Eds; Wiley: Hoboken, NJ, ZDA, 2003; Zvezek 6, str. 325 – 350. [Google Scholar]
  4. Subrahmanyam, K .; Greenfield, P .; Kraut, R .; Gross, E. Vpliv uporabe računalnika na razvoj otrok in mladostnikov. J. Appl. Dev. Psihola. 2001, 22, 7 – 30. [Google Scholar] [CrossRef]
  5. Ellison, NB; Steinfield, C .; Lampe, C. Prednosti Facebook prijateljev: Socialni kapital in uporaba študentov na spletnih socialnih omrežjih. J. Računalništvo. Med. Komun. 2007, 12, 1143 – 1168. [Google Scholar] [CrossRef]
  6. Steinfield, C .; Ellison, NB; Lampe, C. Socialni kapital, samozavest in uporaba spletnih mest v družabnih omrežjih: Longitudinalna analiza. J. Appl. Dev. Psihola. 2008, 29, 434 – 445. [Google Scholar] [CrossRef]
  7. Tapscott, D. Odraščanje digitalnih: porast neto generacije; McGraw-Hill izobraževanje: New York, NY, ZDA, 2008; str. 384. [Google Scholar]
  8. Kraut, R .; Patterson, M .; Lundmark, V .; Kiesler, S .; Mukopadhyay, T .; Scherlis, W. Internetni paradoks. Socialna tehnologija, ki zmanjšuje socialno vključenost in psihološko počutje? Am. Psihola. 1998, 53, 1017 – 1031. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  9. Kraut, R .; Kiesler, S .; Boneva, B .; Cummings, J .; Helgeson, V .; Crawford, A. Ponovni paradoks interneta. J. Soc. Vprašanja 2002, 58, 49 – 74. [Google Scholar] [CrossRef]
  10. Nie, NH; Hillygus, DS; Erbring, L. Uporaba interneta, medosebni odnosi in družabnost: Študija časovnega dnevnika. V internetu v vsakdanjem življenju; Wellman, B., Haythornthwaite, C., Eds .; Blackwell Publishers Ltd .: Oxford, Velika Britanija, 2002; strani 213 – 243. [Google Scholar]
  11. Nalwa, K .; Anand, odvisnost od interneta pri študentih: vzrok za zaskrbljenost. Kiberpsihol. Behav. 2003, 6, 653 – 656. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  12. Akhter, N. Razmerje med internetno odvisnostjo in uspešnostjo med univerzitetnimi dodiplomskimi študenti. Edu. Res. Rev. 2013, 8, 1793. [Google Scholar]
  13. Gür, K .; Yurt, S .; Bulduk, S .; Atagöz, S. Odvisnost od interneta ter težave s fizičnimi in psihosocialnimi vedenjem med podeželskimi srednješolci. Nurs. Health Sci. 2015, 17, 331 – 338. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  14. Peltzer, K .; Pengpid, S .; Apidechkul, T. Močna uporaba interneta in njegova povezanost s tveganjem za zdravje in vedenjem, ki spodbuja zdravje, med tajskimi študenti. Int. J. Adolesc. Med. Zdravje 2014, 26, 187 – 194. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  15. Punamaki, RL; Wallenius, M .; Nygard, CH; Saarni, L .; Rimpela, A. Uporaba informacijske in komunikacijske tehnologije (IKT) in zaznano zdravje v mladostništvu: Vloga spalnih navad in utrujenosti zaradi budnosti. J. Adolesc. 2007, 30, 569 – 585. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  16. Straker, L .; Pollock, C .; Maslen, B. Načela pametne uporabe računalnikov s strani otrok. Ergonomija 2009, 52, 1386 – 1401. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  17. Shaw, M .; Black, DW odvisnost od interneta: Opredelitev, ocena, epidemiologija in klinično upravljanje. Droge CNS 2008, 22, 353 – 365. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  18. Young, K. Internet zasvojenost: Pojav nove klinične motnje. CyberPsychol. Behav. 1998, 1, 237 – 244. [Google Scholar] [CrossRef]
  19. Ameriško psihiatrično združenje (APA). Diagnostični in statistični priročnik duševnih motenj. Na voljo na spletu: http://www.dsm5.org (dostop do 2 februarja 2016).
  20. Petry, NM; O'Brien, motnja internetnih iger CP in DSM-5. Zasvojenost 2013, 108, 1186 – 1187. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  21. Sussman, S .; Lisha, N .; Griffiths, M. Razširjenost odvisnosti: Problem večine ali manjšine? Eval. Zdravje prof. 2011, 34, 3 – 56. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  22. Lee, HW; Choi, JS; Shin, YC; Lee, JY; Jung, HY; Kwon, JS Impulzivnost v odvisnosti od interneta: Primerjava s patološkim igranjem na srečo. Kiberpsihol. Behav. Soc. Netw. 2012, 15, 373 – 377. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  23. Tonioni, F .; Mazza, M .; Autullo, G .; Cappelluti, R .; Catalano, V .; Marano, G .; Fiumana, V .; Moschetti, C .; Alimonti, F .; Luciani, M. Ali se zasvojenost z internetom razlikuje od psihopatoloških stanj od patoloških iger na srečo? Zasvojenec. Behav. 2014, 39, 1052 – 1056. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  24. Sajeev Kumar, P .; Prasad, N .; Raj, Z .; Abraham, A. Internetne odvisnosti in motnje uporabe snovi pri mladostnikih - presečna študija. J. Int. Med. Vdolbina. 2015, 2, 172 – 179. [Google Scholar]
  25. Brezing, C .; Derevenski, JL; Potenza, MN Neobnovilno vedenje v mladosti: patološko igranje na srečo in problematična uporaba interneta. Otroški mladostniki. Psihiatr. Clin. N. Am. 2010, 19, 625 – 641. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  26. Goldstein, RZ; Volkow, ND Disfunkcija prefrontalnega skorje v odvisnosti: Neuroimaging ugotovitve in klinične posledice. Nat. Rev. Neurosci. 2011, 12, 652 – 669. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  27. Montag, C; Kirsch, P .; Sauer, C .; Markett, S .; Reuter, M. Vloga gena chrna4 v odvisnosti od interneta: Študija za nadzor primerov. J. odvisnik. Med. 2012, 6, 191 – 195. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  28. Kormas, G .; Critselis, E .; Janikian, M .; Kafetzis, D .; Tsitsika, A. Dejavniki tveganja in psihosocialne značilnosti potencialne problematične in problematične uporabe interneta pri mladostnikih: presečna študija. Javno zdravje BMC 2011, 11, 595. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  29. Zhou, Y .; Lin, F.-C; Du, Y.-S .; Zhao, Z.-M .; Xu, J.-R .; Lei, H. Grey snovi nepravilnosti pri internetni odvisnosti: Študija morfometrije na osnovi voxlov. EUR. J. Radiol. 2011, 79, 92 – 95. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  30. Griffiths, M. Model »sestavnih delov« odvisnosti v biopsihosocialnem okviru. J. Subst. Uporaba 2005, 10, 191 – 197. [Google Scholar] [CrossRef]
  31. Cheng, C; Li, AY razširjenost in odvisnost od interneta ter kakovost (resničnega) življenja: Metaanaliza narodov 31 v sedmih svetovnih regijah. Kiberpsihol. Behav. Soc. Netw. 2014, 17, 755 – 760. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  32. Blinka, L .; Škařupová, K .; Ševčíková, A .; Wölfling, K .; Müller, KW; Dreier, M. Prekomerna uporaba interneta pri evropskih mladostnikih: Kaj določa razlike v resnosti? Int. J. Javno zdravje 2015, 60, 249 – 256. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  33. Tsitsika, A .; Janikian, M .; Schoenmakers, TM; Tzavela, ES; Flafsson, K .; Wójcik, S .; Florian Macarie, G .; Tzavara, C .; Richardson, C. Zasvojenost z internetom v mladostništvu: presečna študija v sedmih evropskih državah. Kiberpsihol. Behav. Soc. Netw. 2014, 17, 528 – 535. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  34. Durkee, T .; Kaess, M .; Carli, V .; Parzer, P .; Wasserman, C .; Floderus, B .; Apter, A .; Balazs, J .; Barzilay, S .; Bobes, J .; et al. Razširjenost patološke uporabe interneta med mladostniki v Evropi: demografski in socialni dejavniki. Zasvojenost 2012, 107, 2210 – 2222. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  35. Kuss, DJ; Griffiths, MD; Karila, L .; Billieux, J. Internetna zasvojenost: sistematični pregled epidemioloških raziskav v zadnjem desetletju. Curr. Pharm. Des. 2014, 20, 4026 – 4052. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  36. Carli, V .; Durkee, T .; Wasserman, D .; Hadlaczky, G .; Despalins, R .; Kramarz, E .; Wasserman, C .; Sarchiapone, M .; Hoven, CW; Brunner, R .; et al. Povezava med patološko uporabo interneta in komorbidno psihopatologijo: sistematični pregled. Psihopatologija 2013, 46, 1 – 13. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  37. Ho, RC; Zhang, MW; Tsang, TY; Toh, AH; Pan, F .; Lu, Y .; Cheng, C; Jip, PS; Lam, LT; Lai, C.-M .; et al. Povezava med internetno zasvojenostjo in psihiatrično komorbidnostjo: metaanaliza. Psihiatrija BMC 2014, 14, 1 – 10. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  38. Kaess, M .; Durkee, T .; Brunner, R .; Carli, V .; Parzer, P .; Wasserman, C .; Sarchiapone, M .; Hoven, C .; Apter, A .; Balazs, J .; et al. Patološka uporaba interneta med evropskimi mladostniki: psihopatologija in samouničevalno vedenje. EUR. Otrok mladostnik. Psihiatrija 2014, 23, 1093 – 1102. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  39. Pontes, HM; Kuss, DJ; Griffiths, dr. Med. Klinična psihologija odvisnosti od interneta: pregled njene konceptualizacije, razširjenosti, nevronskih procesov in posledic za zdravljenje. Nevrosci. Nevroekonomija 2015, 4, 11 – 23. [Google Scholar]
  40. Kipping, RR; Campbell, RM; MacArthur, GJ; Gunnell, DJ; Hickman, M. Več tvegano vedenje v adolescenci. J. Javno zdravje 2012, 34, i1 – i2. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  41. Dodd, LJ; Al-Nakeeb, Y .; Nevill, A .; Forshaw, MJ Faktorji tveganja življenjskega sloga študentov: Grozdni analitični pristop. Prev. Med. 2010, 51, 73 – 77. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  42. Berk, M .; Sarris, J .; Coulson, C .; Jacka, F. Življenjski slog unipolarne depresije. Acta Psihiatr. Skand. 2013, 127, 38 – 54. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  43. Prochaska, JJ; Spring, B .; Nigg, CR Raziskave o spremembi vedenja v vednosti: uvod in pregled Prev. Med. 2008, 46, 181 – 188. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  44. Carli, V .; Hoven, CW; Wasserman, C .; Chiesa, F .; Guffanti, G .; Sarchiapone, M .; Apter, A .; Balazs, J .; Brunner, R .; Corcoran, P. Na novo identificirana skupina mladostnikov z "nevidnim" tveganjem za psihopatologijo in samomorilno vedenje: ugotovitve iz študije SEYLE. Svetovna psihiatrija 2014, 13, 78 – 86. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  45. Kann, L .; Kinchen, S .; Shanklin, SL; Kremen, KH; Kawkins, J .; Harris, WA; Lowry, R .; Olsen, E .; McManus, T .; Chyen, D. Nadzor tveganj vedenja mladih - ZDA, 2013. MMWR anketa. Vsota 2014, 63, 1 – 168. [Google Scholar]
  46. Wasserman, D .; Carli, V .; Wasserman, C .; Apter, A .; Balazs, J .; Bobes, J .; Bracale, R .; Brunner, R .; Bursztein-Lipsicas, C .; Corcoran, P .; et al. Reševanje in opolnomočenje mladih življenj v Evropi (SEYLE): Naključno kontrolirano preskušanje. Javno zdravje BMC 2010, 10, 192. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  47. Carli, V .; Wasserman, C .; Wasserman, D .; Sarchiapone, M .; Apter, A .; Balazs, J .; Bobes, J .; Brunner, R .; Corcoran, P .; Cosman, D. Shranjevanje in opolnomočenje mladih življenj v Evropi (SEYLE) randomizirano kontrolirano preskušanje (RCT): Metodološka vprašanja in značilnosti udeležencev. Javno zdravje BMC 2013, 13, 479. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  48. Young, KS ujeti v mrežo: kako prepoznati znake zasvojenosti z internetom in zmagovalno strategijo za okrevanje; J. Wiley: New York, NY, ZDA, 1998; str. 248. [Google Scholar]
  49. Dowling, NA; Quirk, KL Pregledovanje odvisnosti od interneta: Ali predlagani diagnostični kriteriji razlikujejo normalno od odvisne uporabe interneta? Kiberpsihol. Behav. 2009, 12, 21 – 27. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  50. Li, W .; O'Brien, JE; Snyder, SM; Howard, MO Diagnostična merila za problematično uporabo interneta med študenti ameriške univerze: ocena mešanih metod. PLOŠČE ENO 2016, 11, e0145981. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  51. Pontes, HM; Király, O .; Demetrovics, Z .; Griffiths, dr.med. Konceptualizacija in merjenje motnje spletnih iger dsm-5: razvoj IGD-20 testa. PLOŠČE ENO 2014, 9, e110137. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  52. Svetovna zdravstvena organizacija (WHO). Globalna anketa o zdravju študentov (GSHS). Na voljo na spletu: http://www.who.int/chp/gshs/en/ (dostopno na 12 December 2015).
  53. Choi, K .; Sin, H .; Park, M .; Han, J .; Kim, K .; Lee, B .; Gwak, H. Prekomerna uporaba interneta in prekomerna dnevna zaspanost pri mladostnikih. Klinika za psihiatrijo. Nevrosci. 2009, 63, 455 – 462. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  54. Evren, C; Dalbudak, E .; Evren, B .; Demirci, AC Visoko tveganje zasvojenosti z internetom in njegova povezanost z uživanjem substanc v življenju, psihološkimi in vedenjskimi težavami pri mladostnikih 10-a. Psihiatrija Danub. 2014, 26, 330 – 339. [Google Scholar]
  55. Mednarodna zveza za telekomunikacije (ITU). Dejstva in številke IKT. Na voljo na spletu: http://www.itu.int/en (dostopno na 8 avgustu 2015).
  56. De La Haye, K .; D'Amico, EJ; Miles, JN; Ewing, B .; Tucker, JS Covariance med vedenimi tveganji za zdravstveno tveganje pri mladostnikih. PLOŠČE ENO 2014, 9, e98141. [Google Scholar]
  57. Cao, F .; Su, L .; Liu, T .; Gao, X. Razmerje med impulzivnostjo in internetno zasvojenostjo na vzorcu kitajskih mladostnikov. EUR. Psihiatrija: J. izr. EUR. Psihiatr. 2007, 22, 466 – 471. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  58. Slater, MD Odtujenost, agresija in občutki iščejo napovedovalce mladostniške uporabe nasilne filmske, računalniške in spletne strani. J. Commun. 2003, 53, 105 – 121. [Google Scholar] [CrossRef]
  59. Kim, HK; Davis, KE K celoviti teoriji problematične uporabe interneta: Ocenjevanje vloge samozavesti, tesnobe, pretočnosti in samoocenjenega pomena internetnih dejavnosti. Računalništvo. Hum. Behav. 2009, 25, 490 – 500. [Google Scholar] [CrossRef]
  60. Charlton, JP; Danforth, ID Razlikovanje zasvojenosti in velika angažiranost v kontekstu igranja spletnih iger. Računalništvo. Hum. Behav. 2007, 23, 1531 – 1548. [Google Scholar] [CrossRef]
  61. Kuss, DJ; Griffiths, dr. Medmrežja družabna omrežja in odvisnosti - pregled psihološke literature. Int. J. Environment. Res. Javno zdravje 2011, 8, 3528 – 3552. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  62. Meena, PS; Mittal, PK; Solanki, RK Problematična uporaba spletnih mest za socialna omrežja med najstniki v mestnih šolah. Ind. Psihiatrija J. 2012, 21, 94. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  63. Li, W .; O'Brien, JE; Snyder, SM; Howard, MO Značilnosti internetne odvisnosti / patološke uporabe interneta pri študentih ameriške univerze: raziskava kvalitativne metode. PLOŠČE ENO 2015, 10, e0117372. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  64. Lam, L. Odvisnost od spletnih iger, problematična uporaba interneta in težave s spanjem: sistematičen pregled. Curr Rep. Psihiatrije 2014, 16, 1 – 9. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  65. Cain, N .; Gradisar, M. Uporaba elektronskih medijev in spanje pri šoloobveznih otrocih in mladostnikih: pregled. Spite Med. 2010, 11, 735 – 742. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  66. Hochadel, J .; Frolich, J .; Wiater, A .; Lehmkuhl, G .; Fricke-Oerkermann, L. Razširjenost težav s spanjem in odnos med težavami s spanjem in vedenjem zavrnitve šole pri šoloobveznih otrocih v ocenah otrok in staršev. Psihopatologija 2014, 47, 119 – 126. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  67. Lin, SSJ; Tsai, iskanje občutkov CC in odvisnost tajvanskih mladostnikov od interneta do interneta. Računalništvo. Hum. Behav. 2002, 18, 411 – 426. [Google Scholar] [CrossRef]
  68. Hsi-Peng, L .; Shu-ming, W. Vloga internetne zasvojenosti pri zvestobi spletnih iger: raziskovalna študija. Internet Res. 2008, 18, 499 – 519. [Google Scholar]
  69. Jessor, R .; Jessor, SL Problemsko vedenje in psihosocialni razvoj: vzdolžna študija mladih; Academic Press: Cambridge, MA, ZDA, 1977; str. 281. [Google Scholar]
  70. Jessor, R. Teorija problematičnega vedenja, psihosocialni razvoj in pitje mladostnikov. Br. J. odvisnik. 1987, 82, 331 – 342. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  71. Williams, JH; Ayers, CD; Abbott, RD; Hawkins, JD; Catalano, RF Strukturna enakovrednost vključenosti v problematično vedenje mladostnikov v rasnih skupinah z uporabo več skupinskih potrditvenih faktorskih analiz. Soc. Delo Res. 1996, 20, 168 – 177. [Google Scholar]
  72. Ha, Y.-M .; Hwang, WJ Razlike med spoloma v odvisnosti od interneta, povezane s kazalniki psihološkega zdravja, pri mladostnikih z uporabo nacionalne spletne raziskave. Int. J. Ment. Zdravstveni odvisnik. 2014, 12, 660 – 669. [Google Scholar] [CrossRef]
  73. Kuss, DJ; Krajši, GW; van Rooij, AJ; Griffiths, dr. Med. Schoenmakers, TM Ocenjevanje odvisnosti od interneta s pomočjo pazimoničnega modela komponent interneta - predhodna študija. Int. J. Ment. Zdravstveni odvisnik. 2014, 12, 351 – 366. [Google Scholar] [CrossRef]