Addict Behav. 2018 Feb 12; 81: 157-166. doi: 10.1016 / j.addbeh.2018.02.017.
Ioannidis K1, Pogon MS2, Chamberlain SR1, Kiraly F3, Redden SA4, Stein DJ5, Lochner C6, Grant JE7.
Minimalizem
OZADJE IN CILJI:
Problematična uporaba interneta (PIU; sicer znana kot Internet Addiction) je v sodobnih družbah vse večja težava. Manj poznajo demografske spremenljivke in posebne internetne dejavnosti, povezane z enoto za upravljanje, in omejeno razumevanje, kako bi bilo treba zasnovati enoto za zagon. Naš cilj je bil določiti posebne internetne dejavnosti, povezane z JZU, in raziskati moderirajočo vlogo starosti in spola v teh združenjih.
METODE:
Zaposlili smo udeležence 1749, starejše od 18 in starejše prek medijskih oglasov v internetni raziskavi na dveh mestih, in sicer v ZDA in v Južni Afriki; za analizo smo uporabili Lasso regresijo.
REZULTATI:
Določene internetne dejavnosti so bile povezane z višjimi problematičnimi ocenami uporabe interneta, vključno s splošnim brskanjem (lasso β: 2.1), internetnimi igrami (β: 0.6), spletnim nakupovanjem (β: 1.4), uporabo spletnih mest na dražbah (β: 0.027), socialnimi mreženje (β: 0.46) in uporaba spletne pornografije (β: 1.0). Starost je moderirala razmerje med PIU in igranjem vlog (β: 0.33), spletnimi igrami na srečo (β: 0.15), uporabo spletnih mest na dražbah (β: 0.35) in pretočnimi mediji (β: 0.35), pri čemer je starejša starost povezana z višjo ravni PIU. Obstajajo nedoločni dokazi, da so spol in spol × internetne dejavnosti povezane s problematičnimi rezultati uporabe interneta. Motnja hiperaktivnosti s pomanjkanjem pozornosti (ADHD) in socialna anksiozna motnja sta bili povezani z visokimi ocenami PIU pri mladih udeležencih (starost ≤ 25, β: 0.35 oziroma 0.65), generalizirana anksiozna motnja (GAD) in obsesivno-kompulzivna motnja (OCD) pa povezane z visokimi rezultati PIU pri starejših udeležencih (starost> 55 let, β: 6.4 oziroma 4.3).
SKLEPI:
Številne vrste spletnega vedenja (npr. Nakupovanje, pornografija, splošno brskanje) imajo močnejšo povezavo z neprilagojeno uporabo interneta kot igranje, ki podpira diagnostično klasifikacijo problematične uporabe interneta kot večplastno motnjo. Poleg tega se internetne dejavnosti in psihiatrične diagnoze, povezane s problematično uporabo interneta, razlikujejo s starostjo, kar vpliva na javno zdravje.
KLJUČNE BESEDE: Odvisnost o vedenju; Internet odvisnost; Motnja internetnega igranja; Lasso; Strojno učenje; Problematična uporaba interneta
PMID: 29459201
DOI: 10.1016 / j.addbeh.2018.02.017
1
Predstavitev
Problematična uporaba interneta (PIU; sicer znana kot Internet Addiction) je skrb za javno zdravje v sodobnih družbah po vsem svetu. Epidemiologija PIU še vedno ni jasna (
; ) s širokim razponom poročanih ocen razširjenosti točk (1% do 36.7%), ki verjetno odražajo ne le razlike v populaciji, temveč tudi raznolikost ocenjevalnih orodij in različne operativne opredelitve vedenja PIU. DSM-5 je motnjo internetnih iger izpostavil kot pogoj za nadaljnje študije (), zlasti izključuje druge internetne dejavnosti, kot so igre na srečo in uporaba socialnih medijev, kljub kopičenju dokazov, da je problematična uporaba interneta večplastna težava, ki presega spletno igranje (; ;). Številna različna spletna vedenja so opisana kot takšna, ki lahko ovirajo normalno delovanje, če se jih loti od presežka, vključno s spletnimi igrami in množičnimi igrami vlog za več igralcev (;;;;;), spletnimi igrami na srečo (;), spletnim nakupovanjem (; ;), ogled pornografije (;;), pogosto preverjanje e-pošte, takojšnje sporočanje (;;) in pretirana uporaba družabnih medijev (;). Spletno vedenje lahko povzroči tudi skrb za fizično zdravje posameznikov (;) ali postavi podlago za kazniva dejanja (). Impulzivne in kompulzivne značilnosti so lahko podlaga za problematično internetno vedenje (;;;;), medtem ko so bile posebne internetne dejavnosti povezane s psihiatričnimi motnjami; na primer, spletno nakupovanje je povezano z depresijo in kopičenjem (
).
Mladi in študenti veljajo za najbolj ranljive za JZU (
; ; ; ; ), vendar populacije srednjih in starejših niso izčrpno raziskane. Mlada doba je bila povezana s problematičnim spletnim nakupovanjem (;). Vendar je bilo veliko študij, ki so opredelile problematične internetne dejavnosti, vključno s prekomernim internetnim nakupovanjem, pri odraslem prebivalstvu (
). Na splošno zgodovina problematične uporabe interneta še vedno ni znana in lahko obstajajo razlike, povezane s PIU, v splošnem ali v različnih problematičnih vedenjih na spletu.
Za PIU velja, da ima moško prevlado (
; ) in je verjetno bolj razširjena med azijsko moško mladino, vendar so lahko tudi ranljive ženske (;). Na klinični ravni je večina študij PIU vključevala samo moške () in ni jasno, ali je bilo o klinični populaciji žensk premalo raziskano. Iz opazovalnih študij je nekaj dokazov, da se moški in samice v načinu delovanja v spletnem okolju razlikujejo glede na dejavnosti, ki jih izberejo, in negativne posledice (;). Prekomerna uporaba klepeta in socialnih medijev je bila pri mladih študentih povezana z ženskim spolom (;;;; S). Tudi ženski spol je bil opredeljen kot napovedovalec problematičnih spletnih nakupov (), poročali pa so tudi o nasprotnem (;). Spletno igranje na srečo je povezano z moškim spolom (), vendar je bilo množično večplastno spletno igranje vlog v obeh spolih (). Poročalo se je, da sta spletna pornografija in spletne igre na srečo pogostejši med odraslimi moškimi (), vendar pa je bilo ugotovljeno, da sta vloga okrepitve nagrad, reaktivnost iztočnic in hrepenenje spletnega seksa za oba spola podobna (). Obe spolu uporabljata posebne platforme družbenih medijev z zasvojenostjo, kot so omrežja, kot je Facebook, in trdijo, da so ženske še posebej ogrožene (). V splošnem lahko obstajajo razlike med spoloma za vidike enote javnega zavoda; Lahko pa se zgodi, da se ob upoštevanju kliničnih in vedenjskih značilnosti / zmede oba spola podobno vplivata;
).
Na splošno problematična uporaba interneta, vključno z najrazličnejšim problematičnim internetnim vedenjem, zahteva strožje preiskave, ki bi osvetlile, katere posebne dejavnosti bi morale biti obravnavane kot problematične ali nefunkcionalne ali na splošno prispevajo k pojavu, ki je opisan kot PIU. Način, kako starost in spol ublažijo razmerje med določenimi internetnimi dejavnostmi in enotami javnega zavoda, zahteva več pozornosti.
Naš cilj je bil ugotoviti posebne internetne dejavnosti, ki so statistično povezane z JZU in ali obstajajo interakcije s starostjo ali spolom, ki te odnose zmerjajo.
2
Material in metode
2.1
Nastavitev in ukrepi
Več podrobnosti o okolju in ukrepih te študije je bilo opisano tudi v naši prejšnji publikaciji PIU (
). Poročanje o metodah te študije sledi smernici STROBE (
). Trenutna študija je potekala od januarja 2014 do februarja 2015. Posamezniki, stari 15 let in več, so bili rekrutirani na dveh mestih: v Chicagu (ZDA) in Stellenboschu (Južna Afrika) z uporabo internetnih oglasov (povprečna starost 18 [29 – 18]; moški 77 [1119%]; 64 kavkaški [1285%]). Oglasi so posameznike prosili, da sodelujejo v spletni anketi o uporabi interneta. Udeleženci so anketo izpolnili anonimno z uporabo programske opreme Survey Monkey. Raziskava je bila poslana prek Craigsliste, tako da so bili ciljni le udeleženci iz določenih krajev. Študijo so odobrile institucionalne revizijske komisije na vsakem raziskovalnem mestu. Udeleženci niso prejeli nobenega nadomestila za sodelovanje, vendar so bili vpisani v naključno loterijo, pri čemer je bilo na voljo pet nagrad, pri čemer je bila vsaka nagrada v vrednosti med 73 in 50 dolarjev v ZDA ter tri nagrade med ZAR200 in ZAR250 v Južni Afriki.
Spletna anketa je vsebovala vprašanja o starosti, spolu, rasi, statusu razmerja, spolni usmerjenosti in izobrazbi, skupaj z različnimi merili določenih internetnih dejavnosti. Izmerili smo številne različne internetne dejavnosti, med drugim 1) splošno surfanje 2) internetno igranje skupaj 3) Spletne igre vlog (RPG) 4) Zapravljanje časa / igre spretnosti (tj. Aplikacije na iPod / iPad / mobilni telefon, Tetris, Dragulji) 5 ) Spletno akcijsko večigralsko igranje (npr. Call of Duty, Gears of War) 6) Spletno nakupovanje 7) Spletna mesta na dražbah (tj. Ebay) 8) Spletne igre na srečo 9) Socialne mreže 10) Spletni športi (tj. Fantazijski športi, ESPN) 11) Pornografija / seks na internetu 12) Sporočila / blogiranje (tj. AIM, Skype) in 13) Pretakanje videoposnetkov / medijev (tj. YouTube, Hulu). Raziskava je vključevala tudi klinične ukrepe: test zasvojenosti z internetom (IAT) (
) zagotoviti ukrep zaradi neprimerne uporabe interneta; izberite module Mini International Neuropsychiatric Intervju (MINI) () za prepoznavanje verjetne socialne anksiozne motnje (SAD), generalizirane anksiozne motnje (GAD) in obsesivno-kompulzivne motnje (OCD); kontrolni seznam samostojnih ocen lestvic ADHD za odrasle (ASRS-v1.1) () za prepoznavanje simptomov motnje hiperaktivnosti s pomanjkanjem pozornosti (ADHD); Padovanski popis (PI) () za prepoznavanje obsesivno-kompulzivnih tendenc; in Barrattova lestvica impulzivnosti (BIS-11) za količinsko opredelitev impulzivne osebnosti (
). Opisna statistika za vse spremenljivke je povzeta in stratificirana po starosti v dodatni tabeli S1a.
IAT obsega vprašanja 20, ki preučujejo vidike enote javnega zavoda. Rezultati na IAT območju od 20 do 100 z 20 – 49, ki odraža blago uporabo interneta, 50 – 79 zmerno uporabo interneta in 80 – 100, ki odraža hudo uporabo interneta. PI je sestavljen iz elementov 39, ki ocenjujejo skupno obsesivno in kompulzivno vedenje. BIS-11 je vprašalnik za samoporočanje, ki se uporablja za določanje ravni impulzivnosti.
Izvedli smo analizo glavnih komponent (PCA), da bi ugotovili, ali bi nekaj komponent internetnih dejavnosti lahko predstavljalo pomemben del razlike. Vendar je ta analiza pokazala, da smo za doseganje> 11% variance potrebovali> 13 od 90 komponent, kar kaže, da pomemben del spremenljivk internetnih dejavnosti edinstveno prispeva k varianti. Zato smo se odločili, da bomo v naši analizi uporabili vsako spremenljivko posebej.
V analize so bili vključeni le podatki udeležencev, ki so izpolnili celotno spletno anketo, vključno z ukrepi za internetno dejavnost. Prvotni vzorec je vključeval 2551 posameznikov. 63 oseb je bilo izključenih zaradi pomanjkanja ocen IAT. Nadaljnjih 18 posameznikov je bilo izključenih zaradi poročanja o transspolnih spolih in 459 zaradi manjkajočih pomembnih napovedovalnih spremenljivk, npr. Rezultatov vprašalnikov PI ali BIS. Pet oseb je bilo izključenih zaradi poročanja o starosti <18 let. Nadaljnjih 257 posameznikov je bilo izključenih zaradi manjkajočih ukrepov internetne dejavnosti. Končni celotni sklop je vključeval 1749 posameznikov s popolnimi rezultati vseh spremenljivk. Ta zadnji korak postopka izključitve predstavlja vzorčno razliko med sedanjo študijo in
. Ta zadnji komplet je vključeval 1063 posameznikov iz mesta Stellenbosch in 686 posameznikov iz mesta Chicago. Ocenjena točkovna razširjenost PIU je bila ~ 8.5% z uporabo mejne vrednosti IAT 50 ali več. Če primerjamo dve populaciji študijskega mesta, je bilo na mestu Stellenbosch mlajših udeležencev [povprečje (razpon) 24.3 (18–76) v primerjavi s 36.3 (18–77), ANOVA F <0.05, η 2 : 0.20], nižji delež moškega spola [58% v primerjavi z 73%, χ 2 <0.05, φ : 0.15], večji delež heteroseksualne spolne usmerjenosti [91% v primerjavi z 84%, χ 2 <0.05, φ : 0.10], višje stopnje ADHD [50% v primerjavi z 41% χ 2 <0.05, φ : 0.9], nižje stopnje spletnega nakupovanja [povprečje (razpon) 0.48 (0–5) v primerjavi z 1.27 (0–5), ANOVA F <0.05, η 2 : 0.18] in nekoliko nižje ocene IAT [povprečje (razpon) 30.3 (20–94) proti 35.9 (20–85), ANOVA F <0.05, η 2 : 0.06]. Podrobnejša primerjava je predstavljena v dodatni tabeli S1b. Proces zaposlovanja in izključitve je grafično predstavljen v Slika 1 . Vse kontinuirane spremenljivke (tj. Ocena BIS) so bile standardizirane, da se poveča interpretabilnost koeficientov modela. Metode napovedovanja so uporabile rezultat IAT kot številčno spremenljivko (območje 20 – 94, srednja 32.48). Vse analize so bile opravljene v različici R Studio 3.1.2. Lasso posplošeni linearni modeli so bili izvedeni z uporabo paketa glmnet (paket glmnet različica 2.0 – 5 (
)). Več podrobnosti o postopku analize je na voljo v Prilogi (metodološki dodatek).
2.2
Raziskovanje korelacij
Raziskali smo povezave med spremenljivkami v naših podatkih (glej Slika 2 ). Vse različne internetne dejavnosti so imele šibke pozitivne korelacije z oceno IAT (Pearsonov korelacijski koeficient v območju 0.23–0.48). Ugotovljene so bile nekatere zmerne pozitivne korelacije med spremenljivkami internetne aktivnosti, tj. Skupne internetne igre in RPG (r = 0.57), skupne internetne igre in akcijske igre za več igralcev (r = 0.55), spletno nakupovanje in uporaba spletnih mest na dražbah (r = 0.55), splošno deskanje in nakupovanje (r = 0.44), splošno deskanje in družabno mreženje (r = 0.44), splošno deskanje in pretakanje medijev (r = 0.44). Med športom in pornografijo (r = 0.38), moškim spolom in športom (r = 0.30) ali pornografijo (r = 0.39) ali akcijskim igranjem več igralcev (r = 0.27) so bile šibke pozitivne korelacije. Med spletnimi igrami na srečo in akcijskim več igralcem (r = 0.41), RGP (r = 0.32), spletnimi mesti za dražbe (r = 0.38), športom (r = 0.38) ali pornografijo (r = 0.39) so bile šibke korelacije. Impulzivnost je bila v šibki pozitivni povezavi s splošnim deskanjem, spletnim nakupovanjem, uporabo spletnih mest na dražbah, družabnimi omrežji, pretakanjem medijev in pornografijo (0.2 ≤ r ≤ 0.3). Tudi med starejšo starostjo in nakupovalnimi dejavnostmi (r = 0.33) ali uporabo spletnih mest na dražbah (r = 0.22) ter med neheteroseksualno spolno usmerjenostjo in pornografijo (r = 0.22) obstaja tudi šibka povezava. Vse druge korelacije med internetnimi dejavnostmi in starostjo, spolom, statusom razmerja, spolno usmerjenostjo, stopnjo izobrazbe, raso in stopnjo impulzivnosti in kompulzivnosti so bile zelo šibke (−0.2 <r <0.2).
2.3
Obvladovanje prekomerne namestitve
Za naše statistične metode smo uporabili modele, ki so vključevali demografske spremenljivke (starost, rasa, stopnja izobrazbe, spol, status razmerja, spolna usmerjenost), klinične značilnosti (diagnoze ADHD, GAD, socialna tesnoba in OCD), vedenjske dimenzije, za katere je znano, da so povezane z Enota za zagon (impulzivnost in kompulzivnost), internetne dejavnosti in pogoji interakcije med internetnimi dejavnostmi × starost ali spol; slednji se je odločil preizkusiti hipotezo, da starost ali spol ublažita razmerje med internetnimi dejavnostmi in problematičnimi rezultati uporabe interneta. Vključili smo skupno spremenljivk napovedovalca 51. Z vključitvijo množice spremenljivk smo si prizadevali za natančnejši model in hkrati zajeti zapletene interakcije med demografskimi in internetnimi spremenljivkami dejavnosti. Slaba stran številnih spremenljivk napovedovalca pa je, da to običajno vodi do pretiranega prilagajanja, ki ga spremljajo veliki koeficienti. Poleg tega se linearna regresija v vzorcu ponavadi preveč prilega, zlasti pri zapletenih modelih in ima bistvene napake pri napovedovanju novih podatkov. Obstajajo številni dokazi o slabih straneh prekomerno opremljenih modelov (
). Da bi se spopadli s čezmerno prileganjem, smo razpravljali o statističnih metodah, ki niso bile vzorčene (navzkrižna validacija), da bi dobili oceno splošne in napovedne napake modela (
). Ta pristop smo raziskali v naših trenutnih podatkih, ko smo uporabili navzkrižno validirano oceno korenske povprečne kvadratne napake zunaj vzorca v povezavi z izbiro spremenljivk za nazaj, da bi preizkusili, ali se modeli izboljšajo z dodajanjem velikega števila spremenljivk v podmnožice možnih kombinacij napovedovalcev in videli smo, da so redki modeli (tj. s približno med 13 in 16 spremenljivkami) v primerjavi z bolj zapletenimi modeli (vključno z> 16 spremenljivkami) neinferiorni v smislu navzkrižno potrjene RMSE. To je prikazano v raziskovalnem delu Slika 3 (zgoraj levo).
2.4
Regulirana regresija z omejenimi omejitvami
Iz razlogov, omenjenih v prejšnjem odstavku, smo želeli uporabiti metodo napovedovanja, ki ne bo preveč ustrezala, hkrati pa je primerljiva s standardnimi statističnimi metodami v smislu napovedovanja rezultatov PIU. Dragoceno bi bilo tudi, če bi naša metoda lahko opravila tudi variabilno izbiro (tj. Z zmanjšanjem števila napovedovalcev z ničelnimi koeficienti), da bi si pomagala pri razlagi modela. Regularizacija, ki jo je Tihonov sprva zasnoval za reševanje integralnih enačb (
) in pozneje uveden v statistično znanost z nekaterimi želenimi že omenjenimi lastnostmi preusmeritve konstrukcije modelov v redkost in zmanjšanja prekomerne namestitve (). Lasso (posplošeni linearni model s kazensko največjo verjetnostjo, znan kot regresija z uporabo operaterja najmanjšega absolutnega krčenja in selekcije (Lasso ali LASSO ())) je metoda reguliranja in regresije, ki se zdaj pogosto uporablja v medicinskih vedah (;) in ima potencial za uporabo v modeliranje kliničnega napovedovanja v psihiatriji (RC). Grebenska regresija je druga oblika regulirane linearne regresije, ki koeficiente skrči z uvedbo koeficientne kazni (). Elastična mreža je vmesni model med grebenom in lasso, kazen pa nadzira α, ki premošča vrzel med Lasso (α = 1) in grebenom (α = 0). Parameter uravnavanja λ uravnava skupno trdnost kazni. Lasso uporablja kazen L1, greben pa kazen L2. V nasprotju z regresijo grebena je učinek kazni Lasso L1 ta, da je večina koeficientov speljana na nič, kar vodi v redko regulirano raztopino, ki je hkrati redka. Lasso s tem mehanizmom izvaja spremenljivo izbiro, kar lahko močno poenostavi interpretacijo, zlasti če je v model vključenih veliko napovedovalcev. Druga nestandardna metoda, ki je znana po visoki natančnosti in zmožnosti izogibanja prekomernemu opremljanju, so naključni gozdovi (
). Naključni gozdovi so metoda strojnega učenja, ki deluje v primerjavi z nelinearnimi odvisnostmi, zato bi nam raziskovanje uspešnosti tega modela lahko dalo vpogled v, morda 'skrite', zapletene povezave.
2.5
Metode napovedovanja
Za izbiro ustreznega modela v naši analizi smo primerjali linearno regresijo, grebensko regresijo, elastično mrežo, Lasso in naključne gozdne modele med seboj in glede na naivno izhodišče z uporabo navzkrižno potrjene ocene RMSE izven vzorca. Naše navzkrižno preverjanje je vključevalo naključno razdelitev podatkov v nizu za usposabljanje in testiranje, uravnavanje parametrov modela v nizu za vadbo in napovedovanje rezultatov IAT v nizu za testiranje. Zaradi naključne narave delitve podatkov na gube smo ta postopek ponovili 50-krat, da smo dobili stabilno in ponovljivo oceno. Nato smo primerjali končne vektorje rezultatov RMSE z uporabo natančnih testov s podpisanimi rangi Wilcoxon-Pratt. Vsi modeli so bili bistveno boljši od naivne izhodiščne vrednosti (p popravljen <0.001, Cohenov d = -0.87) (glej dodatno tabelo S2). Povzetek statistik rezultatov RMSE je predstavljen v dodatni tabeli S3. Lasso in elastična mreža sta bili boljši od grebena (p-popravljena <0.01, d = 0.51, d = 0.49) in linearne regresije (p popravljena <0.001, d = 0.76), med seboj pa statistično različni (p popravljeni> 0.05, d = -0.08). Naključni gozd ni bil boljši od laso (p = 0.12) ali elastične mreže (p popravljen> 0.05). Zato smo v naši analizi uporabili Lasso, ker je Lasso poleg dobrega napovedovanja zunaj vzorca lahko izvedel spremenljivo izbiro tako, da je koeficiente skrčil na nič in s tem povečal razložljivost. Čeprav lahko elastična mreža izvaja tudi izbiro spremenljivk, ponavadi izbere več spremenljivk in kljub bolj zapletenemu in močnejšemu modelu ni dala bistveno boljših zmogljivosti kot lasso. V končni analizi celotnih podatkov in analizah podskupin smo uporabili 10-kratno navzkrižno validacijo, da smo izdelali optimalno lambdo za vsak model laso in poročali o koeficientih, ki jih ti modeli izdelajo. Obrazložitveni grafi, ki izhajajo iz celotne analize podatkov, so predstavljeni v Slika 3 .
3
Rezultati
Lasso regresijski rezultati so povzeti po celotnem vzorcu in stratificirani po starosti leta 2005 Tabeli 1 in 2 . Celotne tabele rezultatov za analize podskupin, vključno s stratificirano glede na starost in glede na mesto študija, so predstavljene v spletnih dopolnilnih tabelah (tabele S4 – S10). Raziskovalne ploskve podatkov so predstavljene v dopolnilnih slikah (sl. S1 – S3). Rezultati standardnejšega statističnega pristopa linearne regresije so predstavljeni tudi v dopolnilnih tabelah S4 – S10 in vse razlike v strukturnih sklepih v primerjavi z glavnimi rezultati, predstavljenimi spodaj, so pogojene z izbiro drugega modela.
| Internetna dejavnost | Vse (n = 1749) | 18 ≤ starost ≤ 25 (n = 1042) | 26 ≤ starost ≤ 55 (n = 592) | Starost> 55 (n = 115) |
|---|---|---|---|---|
| Splošno deskanje | 2.100 | 2.400 | 1.500 | 0.590 |
| Internetne igre na srečo | 0.600 | 0.450 | 0.110 | 0.000 |
| RPG | 0.000 | 0.000 | 0.710 | 0.000 |
| Črnci časa | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.450 |
| Akcijski multiplayer | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| Nakupovalna | 1.400 | 0.840 | 1.500 | 0.000 |
| Spletna mesta za dražbe | 0.027 | 0.000 | 0.990 | 0.230 |
| Igre na srečo | 0.000 | 0.000 | 0.780 | 0.000 |
| Družabno mreženje | 0.460 | 0.000 | 1.300 | 0.000 |
| Šport | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| Pornografija | 1.000 | 1.400 | 0.210 | 0.000 |
| Sporočila | 0.000 | 0.000 | 0.110 | 0.000 |
| Pretočni mediji | 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 |
| Diagnoza ADHD | 1.700 | 0.350 | 3.100 | 0.000 |
| GAD diagnoza | 0.230 | 0.000 | 0.000 | 6.400 |
| Diagnoza socialne anksioznosti | 0.000 | 0.560 | 0.000 | 0.000 |
| OCD diagnoza | 0.270 | 0.000 | 0.000 | 4.300 |
| Internetna dejavnost | Vse (n = 1749) | 18 ≤ starost ≤ 25 (n = 1042) | 26 ≤ starost ≤ 55 (n = 592) | Starost> 55 (n = 115) |
|---|---|---|---|---|
| Demografske spremenljivke | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| Spol × katera koli internetna dejavnost | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| Starost × splošno surfanje | 0.000 | - | - | - |
| Starost × Internet igre | 0.000 | - | - | - |
| Starost × RPG | 0.330 | - | - | - |
| Potrošniki × časa | 0.000 | - | - | - |
| Starost × akcijski multiplayer | 0.000 | - | - | - |
| Starost × nakupovanje | 0.000 | - | - | - |
| Starost × igre na srečo | 0.150 | - | - | - |
| Spletna mesta × dražbe | 0.350 | - | - | - |
| Starost × družabna omrežja | 0.000 | - | - | - |
| Starost × šport | 0.000 | - | - | - |
| Starost × pornografija | 0.000 | - | - | - |
| Starost × sporočanje | 0.000 | - | - | - |
| Starost × pretakanje medijev | 0.350 | - | - | - |
3.1
Demografski podatki
V regresiji lasso nobena spremenljivka, vključno s starostjo, spolom, raso, stopnjo izobrazbe, statusom zveze ali spolno usmerjenostjo, ni bila povezana v kateri koli starostni podskupini ali v polnih podatkih.
3.2
Internetne dejavnosti
V popolni podatkovni Lassovi regresiji so bile številne internetne dejavnosti povezane z visokimi ocenami PIU, vključno s splošnim deskanjem (β: 2.1), internetnimi igrami (β: 0.6), spletnim nakupovanjem (β: 1.4), uporabo spletnih mest na dražbah (β: 0.027), socialno mreženje (β: 0.46) in uporaba spletne pornografije (β: 1.0). Odnosi med PIU in igrami vlog (RPG), spletnimi igrami na srečo, uporabo spletnih mest na dražbah in uporabo pretočnih medijev so se moderirali glede na starost (β: 0.33, 0.15, 0.35 in 0.35), pri čemer je bila starejša starost povezana z višjimi ocenami PIU . V analizi starostnih podskupin (mladi udeleženci, stari ≤ 25, srednji udeleženci 25 <starost ≤ 55; starejši udeleženci, stari> 55), je bilo splošno surfanje povezano s PIU v vseh starostnih skupinah, močneje pa pri mladih (β: 2.4) , manj pri srednjih letih (β: 1.5), še manj pa pri starejših (β: 0.59). Podoben trend smo opazili pri internetnih igrah (β: 0.45, 0.11 in 0.0 za tri starostne skupine) in uporabi spletne pornografije (β: 1.4, 0.21 in 0.0). Nekatere internetne dejavnosti, kot je uporaba spletnih RPG, so bile močneje povezane s PIU pri udeležencih srednjih let v primerjavi z drugimi starostnimi skupinami (β: 0.71). Enako je veljalo za spletne igre na srečo (β: 0.78), takojšnje sporočanje (β: 0.11) in spletna družabna omrežja (β: 1.3). Uporaba spletnih mest na dražbah je bila močneje povezana tudi s PIU pri udeležencih srednjih let (β: 0.99), pri starejših pa tudi napovedna (β: 0.23). Pretakanje spletnih medijev in uporaba zapravljanja časa sta bila povezana s PIU pri starejših udeležencih (β: 1.2 oziroma 0.45), v nobeni drugi starostni skupini pa ne.
3.3
Klinične in vedenjske značilnosti
Simptomi hiperaktivne motnje s pomanjkanjem pozornosti (ADHD) (β: 1.7), generalizirana anksiozna motnja (GAD) (β: 0.23) in obsesivno-kompulzivna motnja (OCD) (β: 0.27) so bili povezani z višjimi ocenami PIU. V analizi starostnih podskupin sta bila ADHD in SAD povezana z višjimi ocenami PIU pri mlajših udeležencih (β: 0.35 oziroma 0.56), medtem ko je ADHD ostal pomemben pri podskupini srednjih let (β: 3.1). GAD in OCD sta bila povezana z višjimi ocenami PIU v podskupini starejših udeležencev (β: 6.4 in 4.3), ne pa pri drugih starostnih skupinah. BIS-rezultati (impulzivne osebnosti) in ocene PADUA (obsesivno-kompulzivne nagnjenosti) so bili v polnih podatkih (β: 0.066 in 0.074) in v vseh analizah starostnih podskupin povezani z višjimi ocenami PIU.
4
Razprava
Ta članek je prvi poskus celovitega raziskovanja različnih vrst internetnih dejavnosti, povezanih z neustrezno uporabo interneta, tj s problematično uporabo interneta. Prejšnje delo se je na splošno lotevalo vprašanja posebnih internetnih dejavnosti, ki vodijo v problematično uporabo, s poudarkom na osamljenih internetnih dejavnostih (
; ; ; ; ). Tu smo pokazali, da številne internetne dejavnosti, vključno s splošnim brskanjem, internetnimi igrami, spletnim nakupovanjem, uporabo dražbenih spletnih strani, spletnimi igrami na srečo, družabnimi omrežji in uporabo spletne pornografije, prispevajo k JZU ločeno in edinstveno, kar dokazuje, da je PIU kompleks pojav, ki obsega različna problematična vedenja. Poleg tega smo pokazali, da ta vedenja ohranijo statistično pomembne povezave s PIU, tudi kadar so psihiatrični simptomi, za katere je znano, da so povezani s PIU (tj. Simptomi ADHD, GAD in OCD) (;) in dimenzije vedenja, za katere je znano, da napovedujejo PIU (tj. Osebnostne mere impulzivnosti in kompulzivnosti) (;;
) se upoštevajo. Nadalje smo pokazali, da so posebne internetne dejavnosti, kot so RPG, spletna igra na srečo, uporaba dražbenih spletnih strani in pretakanje medijev, povezane z višjimi ocenami PIU in da na to razmerje vpliva starost. Nazadnje naši podatki kažejo, da imajo druge vrste spletnega vedenja (npr. Nakupovanje, pornografija, splošno brskanje) močnejše povezave z neprimerno uporabo interneta kot igranje in mogoče je, da se to nanaša na dejstvo, da prejšnje študije niso vključile takega široka paleta internetnih dejavnosti. Ti rezultati imajo pomembne posledice za konceptualizacijo PIU kot klinično smiselne motnje, saj odvračajo pozornost od dvodimenzionalnega in razmeroma ozkega konstrukta "internetne motnje v igrah" na večdimenzionalno celoto problematične uporabe interneta ali internetne zasvojenosti z več vidiki človeškega spletnega vedenja.
Poleg tega smo z navzkrižno validacijo vzorca pokazali, da je "nestandardni" pristop uporabe Lasso regresije bolj natančen pri napovedovanju rezultatov PIU v primerjavi s "bolj standardno" linearno regresijo. Uporaba zunaj vzorčne ocene napovedne vrednosti modela pogosto pomaga pri odpravljanju pojava, s katerim v študijah podvajanja upadajo pomembnosti. Kljub temu pa je izbira Lasso regresije odvisna od opozorila, da so spremenljivke, ki jih model ne izbere (z ničelnimi koeficienti), še vedno prediktivne, zlasti če obstajajo visoke korelacije med izbranimi in neizbranimi spremenljivkami. V našem naboru podatkov nismo imeli nobenih zelo koreliranih spremenljivk, kljub temu pa ta omejitev pomeni, da moramo negativne rezultate obravnavati konzervativno. Na primer, pomanjkanje povezanosti med spoloma in JMU ter pomanjkanje povezanosti med spoloma × Internetne dejavnosti s PIU argumentirano podpirajo hipotezo, da če upoštevamo širši razpon vedenja PIU in potencialne zmede, sta oba spola enako ranljiva za razvoj vidikov JZU (
; ). Vendar pa zaradi omejitev naše analize ne moremo izključiti možnosti, da obstajajo druge povezave med PIU in spolom. Na primer, predlagano je, da spol moderira odnos med spletnim nakupovanjem in PIU in da so ženske morda bolj ogrožene (). Pomembno je lahko, da ima kompulzivna motnja nakupa, motnja, ki je izrazita v skupinah srednjih let, žensko prevladuje po razmerju 5: 1 (), in je morda taka ugotovitev. Za to hipotezo nismo imeli podatkov o tej motnji. Pomembno je tudi poudariti, da je instrument IAT, uporabljen tukaj, deležen kritike zaradi pomanjkanja robustnosti glede strukture faktorjev, razlik od trenutne operacionalizacije DSM-5 (motnje v igrah) in zaostajanja za tehnološkim napredkom internetnih aplikacij (;
). Prihodnje raziskave PIU bi dobro služile z metodološko robustnimi, potrjenimi instrumenti, ki bi prav tako lahko zajeli hitro razvijajočo se naravo PIU s tehnološkega in vedenjskega vidika.
Naša analiza starostnih podskupin je omogočila vpogled v povezave med starostnimi enotami in različnimi internetnimi dejavnostmi. Splošno mnenje, da je PIU motnja mladosti, ni nujno pravilno in lahko temelji na pomanjkanju ustrezno zasnovanih študij, ki bi zajemale spletno vedenje v vseh starostnih skupinah. Nezadostno znanje o naravni zgodovini PIU skozi celotno življenjsko dobo ne omogoča celovitega raziskovanja ranljivosti starejših populacij v smislu tveganja za razvoj PIU. Vendar pa naši rezultati kažejo, da te ranljivosti obstajajo in da so upravičene nadaljnje raziskave za določitev značilnosti populacije v nevarnosti. Na primer, simptomi ADHD ali socialne anksioznosti so lahko napovedovalec PIU pri mladih populacijah, medtem ko imata simptomi OCD ali GAD lahko prediktor za PIU pri starejših populacijah. V nedavni metaanalizi ni bilo ugotovljeno, da OCD ni povezan s PIU (
) je lahko pokazatelj, da so starejše populacije premalo poznane. Dejstvo, da je bil ADHD močno povezan z visokimi rezultati PIU, ni presenetljivo, saj druge študije poročajo o zelo visoki razširjenosti ADHD (do 100%) v populacijah PIU (). Obenem so lahko specifične populacije srednjih let (med 26 in 55) bolj ogrožene zaradi PIU, če tudi trpijo za kompulzivno motnjo nakupa ali motnjo v igrah na srečo, glede na naravno zgodovino teh motenj, ki so dosegle vrhunec v srednji starosti (
).
Poleg tega ugotovitve, da je bila določena spletna dejavnost povezana s PIU samo v določenih starostnih skupinah, pomenijo, da lahko določene starostne skupine ogrožajo razvoj vidikov JZU. Medtem ko bodo mladi morda bolj ogroženi zaradi razvoja PIU z nagnjenostjo k ogledu pornografije, je ranljivost, ki je v srednji starosti manj močna in se pozneje v življenju zmanjša, starejši ljudje morda bolj nagnjeni k razvoju PIU, za katerega je značilna problematična uporaba časa odpadke in tekoče medije (glej raziskovanje Slika 4 ). Nazadnje je splošno brskanje lahko podcenjeno področje JMU, ki se zdi močneje povezano z višjimi ocenami PIU pri mladih, vendar pomembno v vseh starostnih skupinah; ta ugotovitev je lahko povezana z dejstvom, da je zgodnje življenje odraslih lahko manj ciljno usmerjeno in mladi porabijo več časa za nestrukturirane dejavnosti v spletnem okolju v primerjavi z drugimi starejšimi starostnimi skupinami.
Naši rezultati imajo tudi posledice za javno zdravje v zvezi z urejanjem spletnih vsebin in usmerjenimi posegi. Če so določene dejavnosti močneje povezane z razvojem problematične uporabe kot druge, se postavi vprašanje, ali bi morale biti politike javnega zdravja usmerjene na skupine ranljivih posameznikov, da bi izboljšale njihovo odpornost na tveganje za pojav JIP, ali pa bi morali bolj univerzalni posegi ciljati na posebne vidike internetnega vedenja, je treba razmisliti, da bi spletna okolja postala manj zasvojena. Na primer, spletne platforme lahko v nekaterih primerih uporabljajo posebne arhitekture, ki izkoriščajo ranljivosti uporabnikov (tj. Impulzivne ali kompulzivne lastnosti) in katerih cilj je povečati dolžino bivanja uporabnikov v spletnem okolju. Čeprav je to s tržnega vidika smiselno, vzbuja skrb, ali naj ta okolja uporabnika izdajo tudi zdravstveno opozorilo.
4.1
Omejitve
To je bila presečna spletna raziskava, zato vzročne zveze ni mogoče določiti. Poleg tega trenutne ugotovitve zaradi metodologije zaposlovanja in morebitne nagnjenosti ljudi s PIU k izpolnitvi spletne ankete morda ne bodo splošne za PIU v splošni splošni populaciji. Druga omejitev naše študije je pomanjkanje kliničnih podatkov za nekatere diagnostične enote, povezane s PIU, na primer depresijo ali zlorabo snovi. Zato je mogoče, da bi depresija ali zloraba snovi lahko predstavljala nekatere povezave, opažene v naši študiji. Prihodnje študije bi morale vključevati širši spekter kliničnih parametrov, da bi ugotovili, ali te upoštevajo povezave, opažene med enotami za zaposlovanje in internetnimi aktivnostmi. Obstajajo še dodatne omejitve glede naših kliničnih podatkov, ki izhajajo iz uporabe MINI; potrjeno je bilo, da ga je usposobljena oseba dala na osebnem razgovoru, medtem ko je bila v naši študiji podana prek spletnega orodja. Vendar pa se naši klinični podatki ujemajo s prejšnjimi študijami na PIU. Poleg tega je bila še ena slabost našega zbiranja podatkov ta, da smo internetno dejavnost ocenili z uporabo časa, porabljenega za dejavnost, kot posredni ukrep za PIU te dejavnosti. Čeprav lahko to zajame pretirano in zato problematično uporabo, lahko zajame tudi bistveno uporabo. Medtem ko so bile dejavnosti, ocenjene v tej študiji, pogosto privzeto nebistvene zaradi svoje narave (npr. Zapravljanje časa) ali kadar se izvajajo v močnem presežku (npr.> 8 ur na dan nakupovanja, iger na srečo ali pornografije), bi lahko prihodnje študije vključiti ukrepe, ki lahko ločijo bistveno od nebistvene uporabe interneta za vsako internetno dejavnost, da se omogočijo take analize. Druga omejitev naše študije je pomanjkanje podatkov za otroke in mladostnike. Otroci in mladostniki lahko drugače komunicirajo z internetom, vendar so tudi izpostavljeni spletni uporabi v drugačnem nevrorazvojnem oknu. Zato lahko takšne razlike pomenijo različne ranljivosti ali odpornost v smislu tveganja za razvoj PIU. Na primer, zgodnja, nizka izpostavljenost spletnemu okolju ima lahko učinek „cepljenja stresa“ (
), ki posameznike usmerja v prihodnji razvoj PIU. Če je temu tako, lahko to dodatno pojasni, zakaj so starejše populacije, ki so šele v odrasli dobi prvič izpostavljene spletnim okoljem, bolj ranljive. Prihodnje študije bi lahko vključile tiste otroške in mladostniške starostne skupine in v prihodnosti preučile, ali določene internetne dejavnosti napovedujejo PIU. Na žalost je bilo število udeležencev, ki so poročali o transspolnem spolu, majhno (n = 18), kar ni omogočilo smiselne analize učinka transspolnega spola. Končna omejitev naše študije je, da našo študijsko populacijo sestavljajo zdravi odrasli, ki le v <1% trpijo zaradi pomembnega vedenja PIU (IAT> 80). Prihodnjim študijam bi koristilo, če bi se posebej osredotočili na višji del spektra PIU, da bi lahko primerjali tiste hude populacije PIU s kontrolno skupino posameznikov z nizko do zmerno ali ne-PIU. Medtem ko je bila ocenjena razširjenost PIU v našem vzorcu ~ 8.5% (z uporabo mejne vrednosti IAT ≥ 50), ostajajo pragovi klinične primere PIU sporni, prihodnje raziskave pa bi imele koristi od splošno sprejetih ukrepov in opredelitve PIU.
4.2
zaključek
Če povzamemo, DSM-5 izpostavlja motnjo v spletnih igrah kot motnjo kandidatov, vendar pa druge vrste spletnega vedenja (npr. Nakupovanje, pornografija, splošno brskanje) nosijo močnejšo povezavo z neprimerno uporabo interneta kot igranje iger. Psihiatrične diagnoze in internetne dejavnosti, povezane s problematično uporabo interneta, se razlikujejo glede na starost, ugotovitev pa ima posledice za javno zdravje. Ti rezultati prispevajo k omejenemu znanju o internetnih dejavnostih, povezanih s problematično uporabo interneta, in lahko prispevajo k diagnostični klasifikaciji problematične uporabe interneta kot večplastne motnje.
Vloga virov financiranja
Ta raziskava je prejela interna oddelčna sredstva Oddelka za psihiatrijo na Univerzi v Chicagu. Raziskovalne dejavnosti dr. Ioannidisa podpirajo zdravstveno izobraževanje vzhodno od Anglije. Za pripravo tega rokopisa avtorji niso prejeli sredstev. Vir financiranja ni igral nobene vloge pri načrtovanju, analizi podatkov ali pisanju študije.
Avtorji
KI je zasnoval idejo za rokopis, analiziral podatke, napisal večino rokopisa in dodatnega gradiva ter usklajeval prispevke soavtorjev. MT in FK sta sodelovala pri zasnovi in pregledu statistične analize. SRC, SR, DJS, CL in JEG so oblikovali in usklajevali študijo ter zbirali in upravljali podatke. Vsi avtorji so prebrali in odobrili končni rokopis ter prispevali k pripravi in reviziji prispevka ter k interpretaciji rezultatov.
Konflikt interesov
Dr. Grant je prejel štipendije za raziskave od NIDA (RC1DA028279-01), Nacionalnega centra za odgovorno igranje, ter Roche in Forest Pharmaceuticals. Dr. Grant prejme nadomestilo od Springerja kot odgovornega urednika časopisa Journal of Gambling Studies in je prejel honorarje od McGraw Hill, Oxford University Press, Norton in APPI. Dr. Chamberlain se posvetuje o Cambridge Cognition in njegovo sodelovanje v tej raziskavi je podprlo vmesno klinično štipendijo iz Wellcome Trust (UK; 110049 / Z / 15 / Z). Dan Stein in Christine Lochner financirata Svet za medicinsko raziskovanje Južne Afrike. Drugi avtorji poročajo o finančnih odnosih s komercialnim interesom. Noben od zgoraj omenjenih virov ni imel nobene vloge pri načrtovanju, zbiranju, analizi ali interpretaciji podatkov, pisanju rokopisa ali odločitvi, da bo prispevek predložil v objavo.
Priznanje
Zadolženi smo za prostovoljce obeh mest, ki so sodelovali v raziskavi.
Dodatek A
Dodatni podatki
Dodatni material
Reference
- Achab in sod., 2011. Achab S., Nicolier M., Mauny F., Monnin J., Trojak B., Vandel P., in Haffen E .: Množično večplastne spletne vloge igranja: Primerjava značilnosti odvisnika in ne-odvisnika, ki je prek spleta zaposlil igralce v Francosko odraslo prebivalstvo. BMC psihiatrija 2011; 11: str. 144
Prikaži v članku - Ameriško psihiatrično združenje, 2013. Ameriško psihiatrično združenje: Diagnostični in statistični priročnik duševnih motenj: DSM-5. Washington, DC: Ameriško psihiatrično združenje, 2013.
Prikaži v članku - Andreassen et al., 2012. Andreassen CS, Torsheim T., Brunborg GS in Pallesen S .: Razvoj Facebookove lestvice odvisnosti. Psihološka poročila 2012; 110: str. 501-517
Prikaži v članku | Cross Ref - Bakken in sod., 2009. Bakken IJ, Wenzel HG, Götestam KG, Johansson A. in Oren A .: Internet odvisnost med norveškimi odraslimi: Stratificirana študija verjetnostnega vzorca. Skandinavski časopis za psihologijo 2009; 50: str. 121-127
Prikaži v članku | Cross Ref - Črna, 2007. Črna DW: Pregled kompulzivne motnje pri nakupu. Svetovna psihiatrija: Uradni list Svetovne psihiatrične zveze (WPA) 2007; 6: str. 14-18
Prikaži v članku - Blok, 2008. Blok JJ: Težave za DSM-V: Internet zasvojenost. American Journal of Psychiatry 2008; 165: str. 306-307
Prikaži v članku | Cross Ref - Brand et al., 2011. Blagovne znamke M., Laier C., Pawlikowski M., Schächtle U., Schöler T. in Altstötter-Gleich C .: Gledanje pornografskih slik v internetu: Vloga ocene spolnega vzburjenja in psihološko-psihiatričnih simptomov pri pretirani uporabi internetnih spletnih strani . Kiberpsihologija, vedenje in socialna omrežja 2011; 14: str. 371-377
Prikaži v članku | Cross Ref - Breiman, 2001. Breiman L .: Statistično modeliranje: Dve kulturi. Statistična znanost 2001; 16: str. 199-215
Prikaži v članku - Bujak idr., 2016. Bujak R., Daghir-Wojtkowiak E., Kaliszan R. in Markuszewski MJ: Metode, ki temeljijo na PLS in na regularizaciji, za izbiro ustreznih spremenljivk v neciljnih metabolomičnih podatkih. Meje v molekularnih bioznanostih 2016; 3: str. 1-10
Prikaži v članku - Burns et al., 1996. Burns GL, Keortge SG, Formea GM in Sternberger LG: Revizija Padovanskega seznama obsesivno-kompulzivnih simptomov motnje: Razlikovanje med skrbmi, obsesijami in prisili. Raziskovanje vedenja in terapija 1996; 34: str. 163-173
Prikaži v članku | Cross Ref - Cao et al., 2007. Cao F., Su L., Liu T. in Gao X .: Razmerje med impulzivnostjo in internetno zasvojenostjo na vzorcu kitajskih mladostnikov. Evropska psihiatrija 2007; 22: str. 466-471
Prikaži v članku | Cross Ref - Carli in sod., 2013. Carli V., Durkee T., Wasserman D., Hadlaczky G., Despalins R., Kramarz E. in Kaess M.: Povezava med patološko uporabo interneta in komorbidno psihopatologijo: Sistematičen pregled. Psihopatologija 2013; 46: str. 1-13
Prikaži v članku | Cross Ref - Claes in sod., 2016. Claes L., Müller A. in Luyckx K .: Prisilni nakup in skladiščenje kot nadomestki identitete: Vloga materialistične potrditve in depresije. Celovita psihiatrija 2016; 68: str. 65-71
Prikaži v članku | Cross Ref - Cole in Hooley, 2013. Cole SH in Hooley JM: Klinični in osebnostni korelati MMO iger: Anksioznost in absorpcija pri problematični uporabi interneta. Social Science Computer Review 2013; 31: str. 424-436
Prikaži v članku | Cross Ref - Cunningham-Williams et al., 2005. Cunningham-Williams RM, Grucza RA, Cottler LB, Womack SB, Books SJ, Przybeck TR in Cloninger CR: Razširjenost in napovedovalci patoloških iger na srečo: Rezultati študije osebnosti, zdravja in življenjskega sloga v St. Louisu (SLPHL). Journal of Psychiatric Research 2005; 39: str. 377-390
Prikaži v članku | Cross Ref - von Elm in sod., 2008. von Elm E., Altman DG, Egger M., Pocock SJ, Gøtzsche PC, Vandenbroucke JP in Initiative S .: Krepitev poročanja o opazovalnih študijah v epidemiologiji (STROBE) izjava: Smernice za poročanje o opazovalnih študijah. Časopis za klinično epidemiologijo 2008; 61: str. 344-349
Prikaži v članku | Cross Ref - Fernández-Villa in sod., 2015. Fernández-Villa T., Alguacil Ojeda J., Almaraz Gómez A., Cancela Carral JM, Delgado-Rodríguez M., García-Martín M. in Martín V .: Problematična uporaba interneta pri študentih: povezani dejavniki in razlike med spoloma . Adicciones 2015; 27: str. 265-275
Prikaži v članku | Cross Ref - Friedman et al., 2010. Friedman J., Hastie T. in Tibshirani R .: Regularizacijske poti za posplošene linearne modele s koordinatnim spuščanjem. Časopis za statistično programsko opremo 2010; 33: str. 1-22
Prikaži v članku - Griffiths, 2003. Griffiths M .: Internetne igre na srečo: vprašanja, pomisleki in priporočila. Kiberpsihologija in vedenje: Vpliv interneta, multimedije in navidezne resničnosti na vedenje in družbo 2003; 6: str. 557-568
Prikaži v članku | Cross Ref - Ha in Hwang, 2014. Ha Y.-M. in Hwang WJ: Razlike med spoloma v odvisnosti od interneta, povezane s kazalniki psihološkega zdravja med mladostniki, ki uporabljajo nacionalno spletno anketo. Mednarodni časopis za duševno zdravje in odvisnosti 2014; 12: str. 660-669
Prikaži v članku | Cross Ref - Ho et al., 2014. Ho RC, Zhang MWB, Tsang TY, Toh AH, Pan F., Lu Y. in Mak K.-K .: Povezava med internetno odvisnostjo in psihiatrično komorbidnostjo: Metaanaliza. BMC psihiatrija 2014; 14: str. 183
Prikaži v članku - Hoerl in Kennard, 1970. Hoerl AE in Kennard RW: regresija Ridgea: Prednostna ocena za neorthonalne težave. Technometrics 1970; 12: str. 55-67
Prikaži v članku - Huys in sod., 2016. Huys QJM, Maia TV in Frank MJ: Računalniška psihiatrija kot most od nevroznanosti do kliničnih aplikacij. Nature Neuroscience 2016; 19: str. 404-413
Prikaži v članku | Cross Ref - Igarashi in sod., 2008. Igarashi T., Motoyoshi T., Takai J. in Yoshida T.: Brez mobilnega, brez življenja: samopodoba in odvisnost od sporočanja besedil med japonskimi srednješolci.
Prikaži v članku - Ioannidis in sod., 2016. Ioannidis K., Chamberlain SR, Treder MS, Kiraly F., Leppink E., Redden S. in Grant JE: Problematična uporaba interneta (PIU): Povezave z impulzivno-kompulzivnim spektrom. Journal of Psych: Uporaba strojnega učenja v psihiatriji, 2016.
Prikaži v članku - Janower, 2006. Janower CR: Igre na srečo na internetu. Časopis za računalniško posredovano komunikacijo 2006; 2: str. 0
Prikaži v članku | Cross Ref - Kessler et al., 2005. Kessler RC, Adler L., Ames M., Demler O., Faraone S., Hiripi E. in Walters EE: Lestvica samoporočanja ADHD za odrasle Svetovne zdravstvene organizacije (ASRS): Kratka pregledna lestvica za splošno uporabo populacija. Psihološka medicina 2005; 35: str. 245-256
Prikaži v članku | Cross Ref - Kessler et al., 2016. Kessler RC, van Loo HM, Wardenaar KJ, Bossarte RM, Brenner LA, Cai T. in Zaslavsky AM: Testiranje algoritma strojnega učenja za napovedovanje vztrajnosti in resnosti večjih depresivnih motenj iz izhodiščnih samoporočanj. Molekularna psihiatrija 2016; 21: str. 1366-1371
Prikaži v članku | Cross Ref - Khazaal in sod., 2015. Khazaal Y., Achab S., Billieux J., Thorens G., Zullino D., Dufour M. in Rothen S .: Faktorska struktura internetnega testa zasvojenosti pri spletnih igralcih in igralcih pokra. JMIR Mentalno zdravje 2015; 2:
Prikaži v članku - Kim et al., 2016. Kim D., Kang M., Biswas A., Liu C. in Gao J .: Celostni pristop za sklepanje o gensko regulativnih mrežah z uporabo naključnega modela, ki temelji na lasoju, in uporabe pri psihiatričnih motnjah. BMC Medical Genomics 2016; 9: str. 50
Prikaži v članku - Kralj, 1999. King SA: Internetne igre na srečo in pornografija: Nazorni primeri psiholoških posledic komunikacijske anarhije. Kiberpsihologija in vedenje 1999; 2: str. 175-193
Prikaži v članku - Kralj in Barak, 1999. King SA in Barak A .: Prisilno internetno igranje na srečo. Kiberpsihologija in vedenje 1999; 2: str. 441-456
Prikaži v članku | Cross Ref - Király et al., 2015. Király O., dr. Griffiths in Demetrovics Z .: Motnja internetnih iger in DSM-5: Konceptualizacija, razprave in kontroverze. Trenutna poročila o odvisnosti 2015; 2: str. 254-262
Prikaži v članku - Király et al., 2014. Király O., Griffiths MD, Urbán R., Farkas J., Kökönyei G., Elekes Z. in Demetrovics Z .: Problematična uporaba interneta in problematično spletno igranje nista enaka: ugotovitve iz velikega nacionalno reprezentativnega vzorca mladostnikov. Kiberpsihologija, vedenje in socialna omrežja 2014; 17: str. 749-754
Prikaži v članku - Kittinger in sod., 2012. Kittinger R., Correia CJ in Irons JG: Razmerje med uporabo Facebooka in problematično uporabo interneta med študenti. Kiberpsihologija, vedenje in socialna omrežja 2012; 15: str. 324-327
Prikaži v članku | Cross Ref - Ko et al., 2012. Ko C.-H., Yen J.-Y., Yen C.-F., Chen C.-S. in Chen C.-C.: Povezava med internetno zasvojenostjo in psihiatrično motnjo: pregled literature . Evropska psihiatrija 2012; 27: str. 1-8
Prikaži v članku - Ko et al., 2007. Ko C.-H., Yen J.-Y., Yen C.-F., Lin H.-C. in Yang M.-J .: Dejavniki, ki napovedujejo pojavnost in odpust zasvojenosti z internetom pri mlajših mladostnikih: A bodoča študija. Kiberpsihologija in vedenje: Vpliv interneta, multimedije in navidezne resničnosti na vedenje in družbo 2007; 10: str. 545-551
Prikaži v članku | Cross Ref - Kuss in Griffiths, 2011. Kuss DJ in Griffiths MD: Spletna družabna omrežja in odvisnosti - pregled psihološke literature. Mednarodna revija za okoljske raziskave in javno zdravje 2011; 8: str. 3528-3552
Prikaži v članku | Cross Ref - Kuss et al., 2013. Kuss DJ, dr. Griffiths in Binder JF: odvisnost od interneta pri študentih: razširjenost in dejavniki tveganja. Računalniki v človeškem vedenju 2013; 29: str. 959-966
Prikaži v članku | Cross Ref - Kuss in Lopez-Fernandez, 2016. Kuss DJ in Lopez-Fernandez O .: Odvisnost od interneta in problematična uporaba interneta: Sistematičen pregled kliničnih raziskav. Svetovni časopis za psihiatrijo 2016; 6: str. 143-176
Prikaži v članku | Cross Ref - Laconi in sod., 2016. Laconi S., Andréoletti A., Chauchard E., Rodgers RF in Chabrol H .: Problematična uporaba interneta, čas preživetja na spletu in osebnostne lastnosti. L'Encéphale 2016; 42: str. 214-218
Prikaži v članku | Cross Ref - Laconi in sod., 2014. Laconi S., Rodgers RF in Chabrol H .: Merjenje odvisnosti od interneta: Kritični pregled obstoječih lestvic in njihovih psihometričnih lastnosti. Računalniki v človeškem vedenju 2014; 41: str. 190-202
Prikaži v članku | Cross Ref - Laier et al., 2013. Laier C., Pawlikowski M., Pekal J., Schulte FP in blagovna znamka M.: Zasvojenost s cyberseksom: Izkušeno spolno vzburjenje ob gledanju pornografije in ne resničnih spolnih stikov je pomembno. Časopis o vedenjskih odvisnostih 2013; 2: str. 100-107
Prikaži v članku | Cross Ref - Lecardeur, 2013. Lecardeur L .: Psychopathologie du jeu multi-joueurs en ligne. Annales Médico-Psychologiques, Revue Psychiatrique 2013; 171: str. 579-586
Prikaži v članku | Cross Ref - Liang et al., 2016. Liang L., Zhou D., Yuan C., Shao A. in Bian Y .: Razlike med spoloma v povezavi med internetno odvisnostjo in depresijo: navzkrižna študija pri kitajskih mladostnikih. Računalniki v človeškem vedenju 2016; 63: str. 463-470
Prikaži v članku | Cross Ref - Lopez-Fernandez, 2015. Lopez-Fernandez O .: Kako so se razvile raziskave o odvisnosti od interneta od pojava motnje internetnih iger? Pregled kiberadicic s psihološkega vidika. Trenutna poročila o odvisnosti 2015; 2: str. 263-271
Prikaži v članku | Cross Ref - Masten in Tellegen, 2012. Masten AS in Tellegen A .: Odpornost v razvojni psihopatologiji: Prispevki longitudinalne študije o kompetencah projekta. Razvoj in psihopatologija 2012; 24: str. 345-361
Prikaži v članku | Cross Ref - Mueller et al., 2010. Mueller A., Mitchell JE, Crosby RD, Gefeller O., Faber RJ, Martin A. in de Zwaan M .: Ocenjena razširjenost kompulzivnega nakupa v Nemčiji in njena povezanost z sociodemografskimi značilnostmi in depresivnimi simptomi. Psychiatry Research 2010; 180: str. 137-142
Prikaži v članku | Cross Ref - Patton et al., 1995. Patton JH, Stanford MS in Barratt ES: Faktorska struktura Barrattove lestvice impulzivnosti. Časopis za klinično psihologijo 1995; 51: str. 768-774
Prikaži v članku | Rekupero, 2008. Recupero PR: forenzična ocena problematične uporabe interneta. Časopis Ameriške akademije za psihiatrijo in pravo 2008; 36: str. 505-514
Prikaži v članku - Rose in Dhandayudham, 2014. Rose S. in Dhandayudham A: Na poti do razumevanja vedenja pri nakupovanju prek interneta: koncept zasvojenosti s spletnimi nakupi in predlagani napovedovalci. Časopis o vedenjskih odvisnostih 2014; 3: str. 83-89
Prikaži v članku | Cross Ref - Rutland in sod., 2007. Rutland JB, Sheets T. in Young T .: Razvoj lestvice za merjenje problematične uporabe storitve kratkih sporočil: Diagnostični vprašalnik za uporabo SMS težav. Kiberpsihologija in vedenje 2007; 10: str. 841-844
Prikaži v članku | Cross Ref - Rutter, 1993. Rutter M.: Odpornost: Nekaj idejnih pomislekov. Časopis za zdravje mladostnikov: Uradna publikacija Društva za adolescentno medicino 1993; 14: str. 626-631
Prikaži v članku | Cross Ref - Shaw and Black, 2008. Shaw M. in Black DW: Internet odvisnost: Opredelitev, ocena, epidemiologija in klinično upravljanje. Droge CNS 2008; 22: str. 353-365
Prikaži v članku | Cross Ref - Sheehan et al., 1998. Sheehan DV, Lecrubier Y., Sheehan KH, Amorim P., Janavs J., Weiller E. in Dunbar GC: Mini-International Neuropsychiatric Intervju (MINI): Razvoj in potrjevanje strukturiranega diagnostičnega psihiatričnega intervjuja za DSM-IV in ICD-10. Časopis za klinično psihiatrijo 1998; 59:
Prikaži v članku - Tam in Walter, 2013. Tam P., in Walter G .: Problematična uporaba interneta v otroštvu in mladosti: razvoj pretrpljenosti 21st stoletja. Avstralska psihiatrija 2013; nedoločeno:
Prikaži v članku - Tibširani, 1996. Tibshirani R .: regresijsko krčenje in izbira preko lasa. Časopis kraljevega statističnega društva, serija B 1996; 58: str. 267-288
Prikaži v članku - Tihonov, 1963. Tikhonov AN: Reševanje napačno formuliranih problemov in metoda regularizacije. Sovjetska matematika Doklady 1963; 5: str. 1035-1038
Prikaži v članku - Trotzke in sod., 2015. Trotzke P., Starcke K., Müller A. in Blagovna znamka M.: Patološki nakup preko spleta kot posebna oblika internetne zasvojenosti: Vzorčna raziskava, ki temelji na modelu. PLoS One 2015; 10:
Prikaži v članku - Tsai et al., 2009. Tsai HF, Cheng SH, Yeh TL, Shih C.-C., Chen KC, Yang YC in Yang YK: Dejavniki tveganja internetne zasvojenosti? Raziskava univerzitetnih študentov. Psychiatry Research 2009; 167: str. 294-299
Prikaži v članku | Cross Ref - Wallace, 2014. Wallace P .: Motnje odvisnosti od interneta in mladost: Vse več je zaskrbljenosti zaradi kompulzivnih spletnih dejavnosti in da bi to lahko oviralo uspešnost študentov in njihovo družbeno življenje. Poročila EMBO 2014; 15: str. 12-16
Prikaži v članku | Cross Ref - Xin in sod., 2018. Xin M., Xing J., Pengfei W., Houru L., Mengcheng W. in Hong Z .: Spletne dejavnosti, razširjenost odvisnosti od interneta in dejavniki tveganja, povezani z družino in šolo, med mladostniki na Kitajskem. Poročila o odvisnosti o vedenju 2018; 7: str. 14-18
Prikaži v članku | Cross Ref - Yuen in sod., 2004. Yuen CN, Lavin MJ, Weinman M. in Kozak K .: Odvisnost od interneta v kolegijski populaciji: Vloga sramežljivosti. Kiberpsihologija in vedenje 2004; 7: str. 379-383
Prikaži v članku | Cross Ref - Young, 1998. Young KS: Zasvojenost z internetom: Pojav nove klinične motnje. CyberPsychology & Behaviour 1998; 1: str. 237-244
Prikaži v članku | Cross Ref
;
