Efektet e varësisë nga Interneti dhe Smartphone për Depresionin dhe Ankthin Bazuar në Analizën e Përputhjes së Votës së Pritjes (2018)

Int J Environ Res Shëndeti Publik. 2018 Prill 25; 15 (5). pii: E859. doi: 10.3390 / ijerph15050859.

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

Abstrakt

Shoqatat e varësisë në internet (IA) dhe varësia nga smartfoni (SA) me probleme të shëndetit mendor janë studiuar gjerësisht. Ne hetojmë efektet e IA dhe SA në depresion dhe ankth duke u përshtatur për variablat sociodemografike. Në këtë studim, pjesëmarrësit e 4854-it përfunduan një sondazh ndër-sektorial me bazë në internet, duke përfshirë elementët socio-demografikë, shkallën koreane për varësinë në internet, shkallën e zgjerimit të varësisë nga smartfoni dhe nënvizimet e listës së kontrollit të simptomave. Pjesëmarrësit u klasifikuan në grupet IA, SA, dhe përdorim normal (NU). Për të zvogëluar paragjykimin e marrjes së mostrave, kemi aplikuar metodën e përputhjes së rezultatit të prirjes bazuar në përputhjen e gjenetikës. Grupi IA tregoi një rrezik në rritje të depresionit (rreziku relativ 90; p <0.001) dhe ankthi (rrezik relativ 1.264; p <0.001) krahasuar me NUs. Grupi SA gjithashtu tregoi një rrezik të rritur të depresionit (rrezik relativ 1.337; p <0.001) dhe ankthi (rrezik relativ 1.402; p <0.001) krahasuar me NC. Këto zbulime tregojnë se të dy, IA dhe SA, ushtruan efekte të konsiderueshme në depresion dhe ankth. Për më tepër, gjetjet tona treguan se SA ka një marrëdhënie më të fortë me depresionin dhe ankthin, më të fortë se IA, dhe theksoi nevojën për parandalimin dhe politikën e menaxhimit të përdorimit të tepruar të smartphone-ve.

Fjalë kyçe:  Varësia në Internet; ankthi; depresioni; rezultati i prirjes; varësia nga smartfoni

PMID: 29693641

DOI: 10.3390 / ijerph15050859

 

1. Paraqitje

Me rritjen e përdorimit dhe komoditetin e Internetit dhe smartfonëve në jetën e përditshme, hulumtimi i akumuluar ka treguar efektet negative të përdorimit të tepërt të internetit dhe smartphone në fushën e shëndetit mendor [1].
Shkalla e përdoruesve të smartfonëve në popullatën e Koresë së Jugut është përafërsisht 85%, më e larta në mbarë botën [2]. Sidoqoftë, përdorimi i tepërt i smartfonëve është i lidhur fort me një numër çështjesh të shëndetit mendor, duke përfshirë stresin dhe një rrezik në rritje të ankthit jonormal [3,4]. Varësia e Smartphone (SA) është shfaqur si një formë e re e varësisë së bashku me varësinë e internetit (IA) dhe karakteristika klinike e SA kanë marrë vëmendje në vitet e fundit [5]. Për shembull, ekzistojnë disa dallime në lidhje me natyrën e pajisjeve, siç janë transportueshmëria e lehtë, qasja në internet në kohë reale dhe veçoritë e drejtpërdrejta të komunikimit të telefonave të mençur [6]. Ngjashmëritë dhe dallimet në mes të AB dhe SA janë raportuar në lidhje me variablet demografike dhe aspektet motivuese të përdorimit të medias [1,6].
Nga aspekti mjedisor, mungesa e aktiviteteve alternative është e lidhur me AB [7]. Përveç kësaj, të qenit i vetëm është raportuar të jetë i lidhur fort me të dy një rrjet social dhe lojrave online [8]. Sa i përket nivelit arsimor dhe dimensioneve të të ardhurave mujore, një studim i kohëve të fundit në njerëzit me SA ka gjetur dallime të rëndësishme në dimensionin shëndetësor në favor të atyre që kishin të ardhura më të ulëta dhe një shkallë më të ulët arsimimi [9]. Në përputhje me këtë gjetje, një rishikim sistematik tregoi korrelacion të rëndësishëm midis performancës akademike dhe ashpërsisë së AB [10]. Në lidhje me moshën, një rishikim i kohëve të fundit zbuloi se përdorimi problematik i internetit është më i rëndësishëm për adoleshentët dhe të rriturit në zhvillim (19 vjet dhe më të vjetër)10], ndërsa varësia nga smartfoni është më e përhapur në adoleshentët e rinj krahasuar me të rriturit në zhvillim (19 vjet dhe më të vjetër) [11]. Një studim i kohëve të fundit tregoi se gratë kanë tendencë të kenë një mesatare më të lartë të kohës së përdorimit ditor dhe rezultateve të varësisë për smartfonë, krahasuar me meshkujt [4]. Choi et al. (2015) ka raportuar se gjinia mashkull ka një faktor rreziku relevant për IA dhe gjinia femërore për SA [1]. Lidhur me qëllimin e përdorimit, rrjetëzimi social tregoi të jetë më i lidhur me një varësi të lartë të telefonave të mençur, krahasuar me funksionet e tjera të lidhura me celularin [11]. Në individët me IA, Anderson et al. (2016) raportoi se gjinia mashkullore ishte e lidhur ndjeshëm me lojrat online në PC [10].
Sa i përket aspekteve psikologjike, shoqatat pozitive të AB dhe SA me depresion dhe ankth janë raportuar gjerësisht [12,13]. Studimet e fundit kanë sugjeruar se varësia ndaj internetit dhe smartfonë mund të lindë nga profili individuale-emocionale dhe sjellëse i përdoruesit në vend të vetë medias [14,15,16]. Një studim i kohëve të fundit vëzhgoi rolin e ndjeshmërisë dhe kënaqësisë së jetës në të dyja AB dhe SA [17]. Sa i përket psikopatologjisë, disa studime raportuan një korrelacion pozitiv ndërmjet IA, depresionit dhe ankthit [18,19,20], ndërsa një studim i kohëve të fundit raportoi një lidhje midis përdorimit të smartfonit dhe ashpërsisë, depresionit dhe ankthit [13]. Prandaj, ndërlidhja midis IA, SA dhe problemet e shëndetit mendor duhet të përcaktohet saktësisht. Për më tepër, duke pasur parasysh si mbivendosjen dhe dallimet në mes të AB dhe SA [16], atëherë pyetja që lind është se deri në ç'masë IA dhe SA janë të lidhura me rritjen e nivelit të depresionit dhe ankthit pas rregullimit të faktorëve të çrregulluar demografikë dhe socioekonomikë?
Mbetet e paqartë nëse problemet e shëndetit mendor janë shkaqe ose pasoja të mbështetjes së tepërt në internet dhe smartfonë. Studimet kryq seksionale kanë përdorur analiza të shumëfishta të regresionit për të hetuar marrëdhëniet midis problemeve të shëndetit mendor, IA dhe SA në njerëz [21]. Sidoqoftë, në studimet vëzhguese, të cilat nuk kanë randomizim, analiza e shumëfishtë e regresionit ka kufizime, të tilla si mundësia e mbivlerësimit dhe gabimi i dobët standard kur janë të pranishme covariate të shumta, përveç paragjykimit të përzgjedhjes [22]. Kështu, vlerësimi i efekteve të varësisë thjesht duke ekzaminuar një rezultat të veçantë, si depresioni dhe ankthi, do të ishte i paragjykuar nga mosbalancimi i faktorëve demografikë dhe socioekonomikë që lidhen me IA dhe SA. Për më tepër, asnjë studim ende nuk ka hetuar efektet diferenciale sipas karakteristikave të përdoruesve të internetit dhe të smartfonëve, duke përfshirë kontekstet mjedisore dhe profilet psikologjike të përdoruesve, të AB dhe SA mbi depresionin dhe ankthin. Përputhja e rezultatit të prirjes (PSM) është bërë një qasje popullore për të reduktuar anshmërinë e përzgjedhjes në studimet vëzhguese [23,24]. Në këtë material, ne kemi aplikuar analiza PSM për të hetuar efektet e IA dhe SA në depresion dhe ankth, në mënyrë që të zvogëlohet paragjykimi përzgjedhës në të dhënat tona. Ne zgjodhëm seksin, moshën, arsimin, statusin martesor dhe të ardhurat si variabël konfuz, duke marrë parasysh shoqërimin e këtyre variablave sociodemografike me IA dhe SA në studimin tonë [9,25].
Qëllimi kryesor i këtij studimi është të shqyrtojë marrëdhëniet midis IA, SA dhe statusit të humorit, që është depresioni dhe ankthi, duke përdorur analizën e përputhjes së rezultateve të prirjes. Së dyti, ne kërkojmë të zbulojmë se si efektet e depresionit dhe ankthit ndryshojnë në mes të AB dhe SA.

 

 

2. Materiale dhe metoda

 

 

2.1. Pjesëmarrësit e studimit

Të dhënat përbëheshin nga përgjigjet e anketimit të vetë-diagnozës online anonime të të rriturve 5003 Korean (vitet e moshës 19-49), të kryer nga Universiteti Katolik i Koresë, Seul; dhe Spitali i Shën Marisë në dhjetor 2014 [26]. Studimi u krye në përputhje me Deklaratën e Helsinkit. Bordet e rishikimit institucional të Universitetit Katolik të Koresë, Seul; dhe Spitali i Shën Marisë miratoi këtë studim. Të gjithë pjesëmarrësit u informuan për studimin dhe dhanë pëlqimin me shkrim të informuar. Pjesëmarrësit e anketës u rekrutuan nga një panel i një kompanie kërkimore dhe pyetësorët e vetë-raportimit u administruan përmes internetit pa asnjë kompensim. Vetëm respondentët e 149, të cilët nuk përdorën smartfonë, ishin përjashtuar. Së fundi, ne kemi analizuar të dhënat e pjesëmarrësve 4854. Në mostrën e fundit, moshat janë klasifikuar në tri kategori: Më poshtë 30 (33.19%), 30-39 (43.94%) dhe 40-49 (22.87%). Kishte meshkuj 2573 (53.01%) dhe femra 2281 (46.99%). Variablat demografike shtesë të pjesëmarrësve të konsideruar ishin arsimi, statusi martesor dhe të ardhurat.

 

 

2.2. masat

 

 

2.2.1. Matja e Varësisë nga Interneti

Shkalla koreane për varësinë në internet (K-shkalla) u zhvillua në Kore për të vlerësuar IA dhe është vërtetuar në popullatën koreane me një besueshmëri të lartë të konsistencës së brendshme [27]. Koeficienti alfa i Cronbach për K-Scale ishte 0.91 [28]. Ajo ka shtatë subscales dhe sende 40, duke matur shqetësimet e përditshme të jetës, shqetësimet e testimit të realitetit, mendimet automatike të varësisë, marrëdhëniet ndërpersonale virtuale, sjelljet devijante, tërheqjen dhe tolerancën. Kjo shkallë e tipit Likert është vendosur nga 1 (jo në të gjitha) në 4 (gjithmonë). Sipas raportit të mëparshëm duke përdorur këtë shkallë, pjesëmarrësit u renditën në tri grupe: rreziku normal, i mundshëm dhe i lartë [29]. Grupi me rrezik të lartë u përcaktua si me një rezultat të standardizuar të 70 ose më të lartë, në shqetësimet e përditshme të jetës, mendimet automatike të varësisë, faktorët e tolerancës ose të paktën 70 në total. Grupi i mundshëm i rrezikut u përcaktua si rezultat i 62 ose më i lartë në shqetësimet e përditshme të jetës, mendimet automatike të varësisë, faktorët e tolerancës ose të paktën 63 në total. Grupi i përdorimit normal përmbante ato rezultate nën këto shifra. Në këtë studim, grupet e AB përbëheshin nga grupet e rrezikut potencial dhe me rrezik të lartë.

 

 

2.2.2. Matja e Varësisë nga Smartphone

Shkalla e Shtatësisë së Varësisë të Smartphone (K-SAS) është vërtetuar dhe përdoret gjerësisht për të shfaqur për SA [30]. Ai përbëhet nga sende 15 të vlerësuara në një shkallë të tipit Likert me katër pikë të shqetësimit nga 1 (jo fare) në 4 (gjithmonë). Pyetjet shqyrtuan tre faktorë: shqetësimet e përditshme të jetës, mendimet automatike të varësisë dhe tolerancën. Koeficienti alfa i Cronbach-it për K-SAS ishte 0.880 [5].
Bazuar në një raport të mëparshëm duke përdorur këtë shkallë, ne kemi përdorur rezultatet për të klasifikuar pjesëmarrësit në tri grupe: Normal, rrezik potencial, dhe me rrezik të lartë [30]. Grupi i rrezikut të lartë u përcaktua si me një rezultat prej 44 ose më shumë në total, ose që ka një subscore të 15 ose më shumë në shqetësimet e jetës së përditshme së bashku me subscores të 13 ose më shumë, si në mendimet automatike Addictive dhe tolerancës. Grupi i rrezikut potencial u përcaktua si 41 ose më shumë në totalin e rezultatit, ose 15 ose më shumë në faktorin e çrregullimit të jetës së përditshme. Grupi i përdorimit normal përmbante ato rezultate poshtë këtyre numrave [30]. Në këtë studim, grupi i varur nga smartfoni ishte i përbërë nga grupe me risk të lartë dhe me rrezik të mundshëm.

 

 

2.2.3. Matja e problemeve të Shëndetit Mendor: Depresioni dhe Ankthi

SCL-90-R është një pyetësor shumëdimensional i zhvilluar për të shfaqur një varg karakteristikash psikologjike dhe psikopatologjike të subscales 9: Somatizim, ndjeshmëri ngulët, ndjeshmëri ndërpersonale, depresion, ankth, armiqësi, ankth fobik, ideim paranojak dhe psikotizëm [31]. SCL-90 përmban elementë 90 të vlerësuar në shkallën 5 të pikëzimit nga 0 (asnjë) deri në 4 (ekstrem). Besueshmëria test-retest e SCL-90-R në gjuhën koreane ishte 0.76 për depresion dhe 0.77 për ankth. Konsistenca e brendshme ishte 0.89 për depresion dhe 0.86 për ankthin [31]. Depresioni dhe ankthi janë raportuar të jenë simptomat psikiatrike më të lidhur ngushtë me IA dhe SA [12,13]. Dimensionet specifike të interesit për të shfaqur në këtë studim përfshinin SCL-90-R subscales për Depresionin dhe Ankthin.

 

 

2.3. Analiza e të dhënave

 

 

2.3.1. Përkufizimi statistikor

Le të Zi

 

të jetë një tregues i varësisë binare për subjektin i; kjo eshte, Zi=1 nëse lënda e I është e varur (IA ose SA), dhe Zi=0 ndryshe. Rezultati i mundshëm i një problemi mendor (depresioni ose ankthi) është përcaktuar si Yi(Zi. Vini re se vetëm një nga rezultatet potenciale është vërejtur në të njëjtën kohë për secilën lëndë, kështu që llogaritja e drejtpërdrejtë e Yi(1)-Yi është e pamundur. Në vend të efektit individual, parametri parësor i interesit është efekti i pritshëm i varësisë në popullatën e varur

τ=E(Yi(1)-Yi(0)|
 
Megjithatë, vlerësimi i τ

ende ka një problem sepse E(Yi(0)|Zi nuk mund të vlerësohet drejtpërdrejt. Sigurisht, në eksperimentet e rastësishme, E(Yi(0)|Zi është e kënaqur, kështu τ mund të vlerësohet me lehtësi. Megjithatë, në një studim vëzhgimi, vlerësimi naiv i τ mund të jetë i njëanshëm sepse E(Yi(0)|Zi. Për të përshtatur këtë paragjykim të përzgjedhjes, ne supozojmë se ne mund të vëzhgojmë covariatet Xi që nuk janë të ndikuara nga ndonjë varësi, dhe për një covariates të dhënë Xi, rezultatet e mundshme Yi(1), Yi janë të kushtëzuar pavarësisht nga treguesi i varësisë Zi. Për më tepër, nëse rezultatet e mundshme janë të pavarura nga varësia e kushtëzuar nga covariatet Xi, ata janë gjithashtu të pavarur nga varësia e kushtëzuar në pikën e prirjes P(Xi)= P(Zi=1|Xi[19]. Vlerësuesi i PSM për τ bëhet

τPSM=EP(X)|Z=1

 

 

 

 

 

2.3.2. Vlerësimi i vlerës së prirjes

Rezultatet e prirjes janë llogaritur duke përdorur regresionin logjistik, një model i përdorur për të parashikuar probabilitetin që ndodh një varësi 

hyniP(Zi=1|Xi)

 

 

 
Në këtë letër, si covariates për Xi

 

 

, 1 = 2 = 1 = 20 = 29 = 2 = 30 = 39 = 3 = 40 = 49 = 1 = 2 = 3 = 1 = 2-3); Arsimi (4 = shkolla e mesme, 5 = e larte (xNUMX = i vetmi, 1 = bashkëjetesa, 2 = i martuar, 3 = i divorcuar dhe 4 = i vdekur), dhe të ardhurat (5 = i ulët, XNUMX = mes-ulët, XNUMX = mes, XNUMX = mid-high, dhe XNUMX = i lartë). Në Seksioni 1, këto covariates mund të ndikojnë në të njëjtën kohë rezultatet (depresion ose ankth) dhe varëshme. Kështu, për çdo subjekt, ne vlerësuam rezultatet e prirjes; që është, probabiliteti i kushtëzuar për t'u varur, duke pasur parasysh covariatet e vëzhguara [32].

 

 

2.3.3. Metodat e Përputhshmërisë Bazuar në Votat e Përllogaritura të Pritjes

Pasi të vlerësohen rezultatet e prirjes, përputhja mund të përdoret për të vlerësuar efektin e trajtimit pas përshtatjes ndaj dallimeve midis dy grupeve [33]. Qëllimi i përputhjes është të prodhojë një mostër të krahasueshme që balancon shpërndarjen e pacientit të një studimi dhe përputhet me covariatet e grupeve të kontrollit të vërejtura. Kjo metodë e rregullimit na lejon të kontrollojmë variablet e ngatërruara. Në këtë studim, ne kemi adoptuar dy metoda përputhëse të përdorura gjerësisht, përputhja optimale dhe gjenetike [34].

 

 

2.3.4. Vlerësimi i rreziqeve relative të varësisë ndaj problemeve të shëndetit mendor pas ndarjes së rezultatit të prirjes

Pas rezultatit të përputhshmërisë duke përdorur covariatet e vëzhguara (mosha, gjinia, martesa, të ardhurat dhe arsimi), ne kemi një grup të dhënash më të balancuar. Për modelimin e problemit të shëndetit mendor (depresioni ose ankthi), ne aplikuam modele lineare të përgjithësuara (GLMs) në mostrën e përputhshme. Për shkak se rezultatet e shëndetit mendor janë pozitive dhe të njëanshme, shpërndahet gama me lidhjen log. le të Yi

 

të jetë një rezultat i interesit (një rezultat i depresionit ose ankthit) me të thotë μi, ne mund të përdorim kornizën Gamma GLM me covariate Xi:

 

hyniμi=γT
 
 
Nëpërmjet modelimit, ne vlerësuam eγ

 

 

si rreziqet relative (si diferencë mesatare e pritur mes grupeve) të AB dhe SA për secilin variabël.

 

 

3. rezultatet

Përveç pjesëmarrësve të 4854, 126 (2.60%) janë përfshirë në grupin e IA dhe 652 (13.43%) janë përfshirë në grupin SA. Tabela 1 tregon statistikat përshkruese të rezultateve të depresionit dhe ankthit. Pikët mesatare e depresionit dhe ankthit të grupeve të IA dhe SA janë më të mëdha se ato të përdorimit normal (NU).
Tabela 1. Statistikat përshkruese të rezultateve të Depresionit dhe Ankthit.
Tryezë

 

 

3.1. Përputhja e cilësisë së metodës së përputhjes së rezultatit të prirjes

Edhe pse ne kushtëzojmë vetëm disa nga covariatet në pyetësorët e këtij studimi, nëpërmjet rezultatit të prirjes, kemi gjetur se procedura e përputhjes ishte e mjaftueshme për të balancuar shpërndarjen e secilit covariate, Tabela 2 Tabela 3. Ne kemi vlerësuar distancat në shpërndarjet margjinale të Xi

 

 

 

. Për çdo covariate, ne llogaruam paragjykimin; domethënë dallimi në mesataret e kampioneve të mostrave të varur dhe normale. Para aplikimit të përputhjes së rezultatit të prirjes, paragjykimet nuk u injoruan. Sidoqoftë, pas përputhjes së rezultatit të prirjes, varësia dhe nënfaqet normale kishin një shpërndarje shumë të ngjashme margjinale për të gjitha covariatet.
Tabela 2. Krahasimi i përqindjes mesatare të karakteristikave bazë ndërmjet IA dhe grupeve të përdorimit normal, në mostrën origjinale dhe në mostrën e përputhjes së rezultatit të prirjes, duke përdorur përputhjen gjenetike dhe optimale.
Tryezë
Tabela 3. Krahasimi i përqindjes mesatare të karakteristikave bazë midis SA dhe grupeve normale, në mostrën origjinale dhe në mostrën e përputhjes së rezultatit të prirjes, duke përdorur përputhjen gjenetike dhe optimale.
Tryezë

 

 

3.2. Efektet e Varësisë së Internetit në Depresion dhe Ankth

Efektet e IA mbi depresionin dhe ankthin e fituar duke përdorur përputhjen e rezultatit të prirjes raportohen në Tabela 4. Përmes përputhjes gjenetike, u zgjodhën 3846 mostra. AB ishte i lidhur me një rrezik më të madh të depresionit (rrezik relativ 1.207, 95% interval i besimit 1.128-1.292, dhe p <0.001) dhe ankth (rrezik relativ 1.264, 95% interval besimi 1.173-1.362, dhe p <0.001). Të gjithë këta raporte relative të rrezikut janë domethënës sepse intervali i besimit nuk përmban 1. Përmes përputhjes optimale, u zgjodhën 252 mostra. AB ishte i lidhur me një depresion më të madh (rrezik relativ 1.243, interval besimi 95% 1.145-1.348 dhe p <0.001) dhe ankth (rrezik relativ 1.308, interval besimi 95% 1.192-1.435 dhe p <0.001). Ngjashëm me përputhjen gjenetike, raportet relative të rrezikut te të dy, depresioni dhe ankthi, janë dukshëm më të mëdha se 1.
Tabela 4. Efektet e varësisë së internetit dhe smartfonëve në depresion dhe ankth, bazuar në përputhjen e rezultateve të prirjes.
Tryezë

 

 

3.3. Efektet e varësisë Smartphone në Depresioni dhe Ankthi

Efektet e SA në depresion dhe ankth duke përdorur përputhjen e rezultatit të prirjes raportohen në Tabela 4. Përmes përputhjes gjenetike, u zgjodhën 4516 mostra. SA ishte e lidhur me një rrezik më të madh të depresionit (rrezik relativ 1.337, 95% interval i besimit 1.296-1.378, dhe p <0.001) dhe ankth (rrezik relativ 1.402, 95% interval i besimit 1.355-1.450 dhe p <0.001). Përmes përputhjes optimale, u zgjodhën 1304 mostra. SA ishte e lidhur me një rrezik më të madh të depresionit (rrezik relativ 1.386, 95% interval besimi 1.334-1.440 dhe p <0.001) dhe ankth (rrezik relativ 1.440, 95% interval besimi 1.380-1.503 dhe p <0.001). Të gjithë këto raporte relative të rrezikut janë domethënëse.

 

 

3.4. Dallimet në Efektet e Internetit dhe Smartphone Varësisë nga Depresioni dhe Ankthi

Raportet relative të rrezikut për depresion dhe ankth, nga përputhja gjenetike dhe optimale, ishin 10% më të larta për SA se sa për IA. Kjo do të thotë se SA ka një rrezik më të madh për depresion dhe ankth se IA. Këto intervale të besimit nuk përmbajnë 1, kështu që mund të themi se SA është 34-44% më shumë gjasa të shkaktojë një çrregullim mendor.

 

 

4. diskutim

Gjetjet tona janë se të dyja AB dhe SA kanë efekte të rëndësishme në depresion dhe ankth, edhe pas kontrollimit të konfuzorëve duke përdorur përputhjen e rezultateve të prirjes. Studimet epidemiologjike kanë vlerësuar një prevalencë më të lartë të depresionit në IA [35,36]. Një numër i studimeve kryq seksionale kanë raportuar se individët me IA ose SA treguan nivele më të larta të depresionit dhe ankthit sesa përdoruesit normalë [13,37]. Në studimin aktual, rezultatet tona tregojnë rolet e IA dhe SA në zhvillimin e depresionit dhe ankthit. Ka disa shpjegime të mundshme për gjetjet aktuale. Së pari, përdorimi i varësisë nga interneti dhe smartphones mund të rrisë problemet ndërpersonale, të cilat janë të lidhura me depresionin dhe ankthin, siç janë konfliktet familjare, mungesa e marrëdhënieve jashtë linje dhe një nevojë e shtuar për miratim në hapësirën kibernetike. Së dyti, simptomat e tërheqjes propozohen si modele psikopatologjike në AB dhe SA, të krahasueshme me çrregullimet e abuzimit të substancave [5]. Kur ata nuk kanë qasje në një PC apo smartphone, individët me IA ose SA mund të bëhen të shqetësuar dhe pastaj të dëshirojnë të përdorin internetin ose një smartphone për t'i shpëtuar ndjenjave të tilla negative [38]. Një tjetër shpjegim i mundshëm është se ndryshe nga substancat e tjera të varësisë, siç janë alkooli dhe nikotina, internet dhe smartphones, përdoruesit e tepërt mund të kenë pak njohuri për përdorimin e tyre të tepërt në jetën e përditshme për shkak të qasjes së lirë dhe fleksibile në pajisje [3], duke i bërë ata të përjetojnë përdorimin e tyre të tepërt si një bezdi më shumë sesa si një shenjë e sjelljes problematike [39]. Një tjetër gjetje interesante ishte se SA ushtronte efekte më të forta ndaj depresionit dhe ankthit se IA. Kjo na çon në spekulime se AI dhe SA kanë ndikime të ndryshme në problemet e shëndetit mendor. Mund të ketë disa shpjegime të mundshme për këtë gjetje. Së pari, duke pasur parasysh karakteristikat e medias, është më e lehtë për përdorimin e tepruar të smartfonëve përmes natyrës formuese të pajisjes, për shkak të qasjes së saj më të lartë në rrjetin pa tel dhe 24 h të njoftimeve të shpeshta [39]. Së dyti, në lidhje me faktorët e mjedisit, ky zbulim mund të pasqyrojë ndryshimin aktual rrënjësor të mesatares së jetës së përditshme nga PC-të në smartfonë. Njerëzit mund të përdorin internetin e kompjuterit për punë të komplikuar dhe të kryejnë detyrat e tjera të përditshme me smartphones, duke çuar në një rënie të produktivitetit të punës dhe një niveli më të lartë të stresit [40]. Së fundi, individët me SA mund të përdorin smartphones për të mbajtur marrëdhënie dhe një ndjenjë të lidhjes me rrjetin social online [41], duke çuar në frikën e humbjes dhe frikës nga humbja e lidhjes, duke shkaktuar një përdorim më të lartë të smartfonëve [42].
Ky studim ka disa kufizime për të përgjithësuar gjetjet për të gjithë popullsinë, të tilla si natyra kryq seksionale e kufijve të të dhënave dhe interpretimi i konkluzioneve shkakësore midis Internetit dhe varësisë smartfonike, depresionit dhe ankthit. Krahasimi i prirjes gjithashtu ka kufizime dhe kërkesa. Kufizimi i madh është se rezultatet e prirjes mund të kontrollohen vetëm nga confounders vërejtur [43]. Mundësia e ngatërresave të pakonceptuara mund të mbetet, duke kufizuar studimin e gjetur për përgjithësim. Për më tepër, për shkak të të gjithë faktorëve të vëzhguar në këtë studim u mblodhën si variabla kategorikë, mund të ketë humbje informacioni kur ndërtohet modeli PSM. Prandaj, gjetjet tona duhet të interpretohen me kujdes. Megjithatë, për të marrë rezultate të qëndrueshme të përputhjes, ne konsideruam dy metoda përputhëse, përputhjen gjenetike dhe përputhjen optimale. Veçanërisht, përputhja gjenetike përdor një algoritëm gjenetik të kërkimit, kështu që procesi i tij mund të gjejë një zgjidhje të mirë përputhëse me më pak humbje të informacionit [44]. Së fundi, vlerësimi i simptomës së depresionit dhe ankthit u krye me anë të vetë-raportimit të masës psikologjike të simptomave duke përdorur SCL-90-R. Të vlerësojë problemet e shëndetit mendor më saktë dhe vazhdimisht. Një intervistë e strukturuar nga klinicisti duhet të kryhet në studime të mëtejshme.

 

 

5. Përfundime

Në këtë studim, ne kemi hetuar se si IA dhe SA ndikojnë në problemet e shëndetit mendor, depresionin dhe ankthin. Për më të mirën e njohurive tona, ky është studimi i parë për të vlerësuar lidhjen midis IA, SA dhe psikopatologjisë duke përdorur metodën e përputhjes së prirjes nga të dhënat kryq seksionale dhe për të hetuar efektin diferencial në psikopatologjinë midis AB-së dhe SA-së. Në përfundim, gjetjet tona tregojnë se të dyja AB dhe SA rrisin rrezikun e depresionit dhe ankthit. Përveç kësaj, SA tregoi një marrëdhënie më të fortë me depresionin dhe ankthin krahasuar me IA.
Një implikim i këtyre gjetjeve është se individët me një përdorim problematik smartphone duhet të monitorohen nga afër për problemet e shëndetit mendor, duke theksuar nevojën për të krijuar politika parandaluese dhe menaxhimi që synojnë nivelin pre-klinik të SA. Studimet e mëtejshme të ardhshme duhet të hetojnë drejtimet shkakësore të marrëdhënieve midis AB, SA dhe problemet e shëndetit mendor dhe duhet të identifikojnë faktorët diskriminues të AB dhe SA.

 

 

Kontributet e autorëve

D.-JK dhe DL konceptuan dhe hartuan eksperimentet; HMJ analizoi të dhënat; Y.-JK shkroi gazetën. YL ka mbikëqyrur mbledhjen e të dhënave. Të gjithë autorët kanë kontribuar në zhvillimin e dorëshkrimit, e kanë rishikuar në mënyrë kritike dhe kanë miratuar dorëshkrimin përfundimtar.

 

 

Mirënjohje

Kjo punë u mbështet nga një grant i Fondacionit Kombëtar të Kërkimeve të Koresë (Grant Nr. 2014M3C7A1062894, 2014M3C7A1062896).

 

 

Konfliktet e Interesit

Autorët nuk deklarojnë konflikt interesi.

 

 

Referencat

  1. Choi, S.-W .; Kim, D.-J .; Choi, J.-S .; Ahn, H .; Choi, E.-J .; Song, W.-Y .; Kim, S .; Youn, H. Krahasimi i rrezikut dhe faktorëve mbrojtës që lidhen me varësinë e smartfonëve dhe varësinë e internetit. J. Behav. Addict. 2015, 4, 308-314. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  2. 2016 Survey on Overdependence në internet; Ministria e Shkencës, TIK dhe Planifikimi i Ardhshëm: Seul, Kore, 2017.
  3. Lee, Y.-K .; Chang, C.-T .; Lin, Y .; Cheng, Z.-H. Ana e errët e përdorimit të smartfonëve: tipare psikologjike, sjellje të pandreqshme dhe technostress. Comput. Hum. Behav. 2014, 31, 373-383. [Google Scholar] [CrossRef]
  4. Lee, KE; Kim, S.-H .; Ha, T.-Y .; Yoo, Y.-M .; Han, J.-J .; Jung, J.-H .; Jang, J.-Y. Varësia në përdorimin e smartfonëve dhe lidhja e saj me ankth në Kore. Rep. 2016, 131, 411-419. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  5. Kim, D .; Chung, Y .; Lee, J .; Kim, M .; Lee, Y .; Kang, E .; Keum, C .; Nam, J. Zhvillimi i shkallës së gatishmërisë së varësisë nga smartfoni për të rriturit: Vetë-raport. Korean J. Couns. 2012, 13, 629-644. [Google Scholar]
  6. Kwon, M .; Lee, J.-Y .; Won, W.-Y .; Park, J.-W; Min, J.-A .; Hahn, C .; Gu, X .; Choi, J.-H .; Kim, D.-J. Zhvillimi dhe vlefshmëria e shkallës së varësisë së smartfonëve (SAS). PLOS ONE 2013, 8, e56936. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  7. Kuss, DJ; Griffiths, MD; Karila, L .; Billieux, J. Varësia në internet: Një rishikim sistematik i hulumtimeve epidemiologjike për dekadën e fundit. Curr. Pharm. Des. 2014, 20, 4026-4052. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  8. Andreassen, CS; Billieux, J .; Griffiths, MD; Kuss, DJ; Demetrovics, Z .; Mazzoni, E .; Pallesen, S. Marrëdhëniet midis përdorimit të varur të mediave sociale dhe lojërave video dhe simptomave të çrregullimeve psikiatrike: Një studim në shkallë të gjerë ndër-sektorial. Psychol. Addict. Behav. 2016, 30, 252. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  9. Aljomaa, SS; Qudah, MPJ; Albursan, IS; Bakhiet, SF; Abduljabbar, AS Varësia e Smartphone midis studentëve të universitetit në dritën e disa variablave. Comput. Hum. Behav. 2016, 61, 155-164. [Google Scholar] [CrossRef]
  10. Anderson, EL; Steen, E .; Stavropoulos, V. Përdorimi i Internetit dhe Përdorimi Problematik i Internetit: Një rishikim sistematik i tendencave të hulumtimit gjatësor në adoleshencën dhe moshën madhore emergjente. Int. J. Adolesc. të rinjtë 2017, 22, 430-454. [Google Scholar] [CrossRef]
  11. Haug, S .; Castro, RP; Kwon, M .; Filler, A .; Kowatsch, T .; Schaub, MP Përdorimi i Smartphone dhe varësia e smartfonëve tek të rinjtë në Zvicër. J. Behav. Addict. 2015, 4, 299-307. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  12. Ko, C.-H .; Yen, J.-Y .; Yen, C.-F .; Chen, C.-S .; Chen, C.-C. Shoqata midis varësisë në Internet dhe çrregullimeve psikiatrike: Një përmbledhje e literaturës. Eur. psikiatri 2012, 27, 1-8. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  13. Demirci, K .; Akgönül, M .; Akpinar, A. Marrëdhënia e përdorimit të smartphone ashpërsisë me cilësinë e gjumit, depresion, dhe ankth në studentët e universitetit. J. Behav. Addict. 2015, 4, 85-92. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  14. Brand, M .; I ri, KS; Laier, C .; Wölfling, K .; Potenza, MN Integrimi i konsideratave psikologjike dhe neurobiologjike në lidhje me zhvillimin dhe mirëmbajtjen e çrregullimeve të veçanta të përdorimit të internetit: Një model i Ndërveprimit të Personit me Ndikim-Njohjen e Zbatimit (I-PACE). Neurosci. Biobehav. Rev. 2016, 71, 252-266. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  15. Kim, Y.-J .; Kim, D.-J .; Choi, J. Disregulimi kognitiv i varësisë në internet dhe lidhjet e saj neurobiologjike. Front. Biosci (Elite ed.) 2017, 9, 307-320. [Google Scholar]
  16. Lachmann, B .; Duke, É .; Sariyska, R .; Montag, C. Kush është i varur nga Smartphone dhe / ose në Internet? Psychol. Pop. Media Kult. 2017. [Google Scholar] [CrossRef]
  17. Lachmann, B .; Sindermann, C .; Sariyska, RY; Luo, R .; Melchers, MC; Becker, B .; Cooper, AJ; Montag, C. Roli i Empathy dhe Kënaqësia e Jetës në Internet dhe Çrregullim të Përdorimit të Smartphone. Front. Psychol. 2018, 9, 398. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  18. Banjanin, N .; Banjanin, N .; Dimitrijeviq, I .; Pantic, I. Marrëdhënia në mes të përdorimit të internetit dhe depresionit: Fokusimi në luhatjet fiziologjike të humorit, rrjetëzimi social dhe sjellja online problematike. Comput. Hum. Behav. 2015, 43, 308-312. [Google Scholar] [CrossRef]
  19. Akin, A .; Iskender, M. Varësia e Internetit dhe depresioni, ankthi dhe stresi. Int. Online J. Educ. Sci. 2011, 3, 138-148. [Google Scholar]
  20. Ostovar, S .; Allahyar, N .; Aminpoor, H .; Moafian, F .; As, MBM; Varësia e Internetit dhe rreziqet e saj psikosociale (depresioni, ankthi, stresi dhe vetmia) midis adoleshentëve iranianë dhe të rriturve të rinj: Një model ekuacion strukturor në një studim kryq seksional. Int. J. Ment. Shëndeti Addict. 2016, 14, 257-267. [Google Scholar] [CrossRef]
  21. Cheung, LM; Wong, WS Efektet e pagjumësisë dhe varësisë së internetit në depresion në Hong Kong Adoleshentët kinezë: Një analizë kryq seksionale. J. Sleep Res. 2011, 20, 311-317. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  22. Cepeda, MS; Boston, R .; Farrar, JT; Strom, BL Krahasimi i regresionit logjistik kundrejt rezultatit të prirjes kur numri i ngjarjeve është i ulët dhe ka konfuzorë të shumëfishtë. Jam. J. Epidemiol. 2003, 158, 280-287. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  23. Austin, PC Një vlerësim kritik i përputhjes së rezultateve të prirjes në literaturën mjekësore ndërmjet 1996 dhe 2003. Stat. Med. 2008, 27, 2037-2049. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  24. Austin, PC; Grootendorst, P .; Anderson, GM Një krahasim i aftësisë së modeleve të ndryshme të performancës për të balancuar variablat e matur ndërmjet subjekteve të trajtuara dhe të patrajtuara: Një studim i Monte-Carlo. Stat. Med. 2007, 26, 734-753. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  25. Müller, KW; Glaesmer, H .; Brähler, E .; Woelfling, K .; Beutel, ME Prevalenca e varësisë në internet në popullatën e përgjithshme: Rezultatet nga një sondazh i popullsisë gjermane. Behav. Inf. Teknologjisë. 2014, 33, 757-766. [Google Scholar] [CrossRef]
  26. Rho, MJ; Lee, H .; Lee, T.-H .; Cho, H .; Jung, D .; Kim, D.-J .; Choi, IY Faktorët e rrezikut për çrregullimin e lojërave të internetit: Faktorët psikologjik dhe karakteristikat e lojërave të internetit. Int. J. Environ. Res. Shëndeti Publik 2018, 15, 40. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  27. Agjencia e Shërbimit Kombëtar të Informacionit. Një studim i shkallës së varësisë së varësisë nga Interneti për të rriturit; Agjencia e Shërbimit Kombëtar të Informacionit: Seul, Kore, 2005. [Google Scholar]
  28. Kim, D. Studimi pasues i shkallës së ekspozimit të varësisë nga interneti; Agjencia e Koresë për mundësi dhe promovim digjital: Seul, Kore, 2008; Në dispozicion në internet: http://www.nia.or.kr/site/nia_kor/ex/bbs/View.do?cbIdx=39485&bcIdx=277&parentSeq=277 (qasur në 8 Maj 2008).
  29. Kim, D.-I; Chung, Y.-J .; Lee, E.-A .; Kim, D.-M .; Cho, Y.-M. Zhvillimi i shkallës së shkurtësisë së gatishmërisë së varësisë në internet (shkalla KS). Korean J. Couns. 2008, 9, 1703-1722. [Google Scholar]
  30. Agjencia e Shërbimit Kombëtar të Informacionit. Zhvillimi i shkallës së pronësisë së varësisë koreane për të rinj dhe të rritur; Agjencia e Shërbimit Kombëtar të Informacionit: Seul, Kore, 2011; f. 85-86. [Google Scholar]
  31. Kim, KI .; Kim, JW. Studimi standardizues i listës së kontrollit të simptomave-90-R në Korenë III. Ment. Shëndeti Res. 1984, 2, 278-311. [Google Scholar]
  32. Heckman, J .; Smith, J. Vlerësimi i rastit për eksperimente sociale. J. Ekon. Perspect. 1995, 9, 85-110. [Google Scholar] [CrossRef]
  33. Caliendo, M .; Kopeinig, S. Disa udhëzime praktike për zbatimin e përputhjes së rezultatit të prirjes. J. Ekon. Surv. 2008, 22, 31-72. [Google Scholar] [CrossRef]
  34. Sekhon, JS; Diamant, A. Përputhje gjenetike për vlerësimin e efekteve shkakësore, dorëshkrim i pabotuar. Paraqitur në Takimin Vjetor të Metodologjisë Politike, Tallahassee, FL, SHBA, Korrik 2005. [Google Scholar]
  35. Ghassemzadeh, L .; Shahraray, M .; Moradi, A. Prevalenca e varësisë në internet dhe krahasimi i personave të varur dhe të varur nga Internetet në shkollat ​​e mesme iraniane. Cyberpsychol. Behav. 2008, 11, 731-733. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  36. Yen, J.-Y .; Ko, C.-H .; Yen, C.-F .; Wu, H.-Y .; Yang, M.-J. Simptomat komorbide psikiatrike të varësisë nga interneti: Deficiti i vëmendjes dhe çrregullimi i hiperaktivitetit (ADHD), depresioni, fobi sociale dhe armiqësia. J. Adolesc. shëndetësor 2007, 41, 93-98. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  37. Tonioni, F .; Mazza, M .; Autullo, G .; Cappelluti, R .; Catalano, V .; Marano, G .; Fiumana, V .; Moschetti, C .; Alimonti, F .; Luciani, M. A është varësia e internetit një gjendje psikopatologjike e dallueshme nga kumari patologjik? J. Addict. Behav. 2014, 39, 1052-1056. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  38. Kuss, DJ; Griffiths, MD Online social networking dhe varësia - Një përmbledhje e literaturës psikologjike. Int. J. Environ. Res. Shëndeti Publik 2011, 8, 3528-3552. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  39. Oulasvirta, A .; Rattenbury, T .; Ma, L .; Raita, E. Zakonet e përdorin smartfonin më të përhapur. Pers. Kompjuteri kudo. 2012, 16, 105-114. [Google Scholar] [CrossRef]
  40. Duke, É .; Montag, C. Varësia nga Smartphone, ndërprerjet ditore dhe produktiviteti i vetë-raportuar. Addict. Behav. Reps. 2017, 6, 90-95. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  41. Kuss, DJ; Griffiths, MD Faqet e rrjeteve sociale dhe varësia: Dhjetë mësime të nxjerra. Int. J. Environ. Res. Shëndeti Publik 2017, 14, 311. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  42. Oberst, U .; Wegmann, E .; Stodt, B .; Brand, M .; Chamarro, A. Pasojat negative nga rrjetet sociale të rënda në adoleshentët: Roli ndërmjetësues i frikës së mungesës. J. Adolesc. 2017, 55, 51-60. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  43. Joffe, MM; Rosenbaum, PR Koment i ftuar: Pikët e prirjes. Jam. J. Epidemiol. 1999, 150, 327-333. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  44. Diamond, A .; Sekon, J. Përputhje gjenetike për vlerësimin e efekteve shkakësore: Një metodë e re për arritjen e ekuilibrit në studimet vëzhguese. Rev. Ekonomi. Stat. 2013, 95, 932-945. [Google Scholar] [CrossRef]