Je! Athari za Afya ya Akili za Matumizi ya Mtandao Kutokana na Maudhui ya Mtandao-Msingi au Matokeo ya Utumiaji? Utafiti wa Longitudinal wa Vijana wa Ulaya (2016)

Muhtasari

Background: Vijana na vijana ni miongoni mwa watumiaji wa mara kwa mara wa mtandao, na ushahidi wa kukusanya unaonyesha kuwa tabia zao za mtandao zinaweza kuathiri afya zao za akili. Matumizi ya mtandao yanaweza kuathiri afya ya akili kwa sababu maudhui fulani ya Mtandao yanaweza kuwa magumu. Pia inawezekana kuwa matumizi mengi, bila kujali maudhui, hutoa matokeo mabaya, kama vile kupuuza shughuli za kinga za nje za nje.

Lengo: Lengo la utafiti huu lilikuwa ni kuchunguza jinsi afya ya akili inavyohusishwa na (1) wakati uliotumika kwenye mtandao, (2) wakati uliotumika kwenye shughuli mbalimbali za Mtandao (matumizi ya vyombo vya habari, michezo ya kubahatisha, kamari, matumizi ya ponografia, kazi ya shule, habari za habari, na utafutaji wa habari unaozingatia), na (3) matokeo yaliyotambulika ya kushiriki katika shughuli hizo.

Njia: Sampuli ya random ya vijana wa 2286 iliajiriwa kutoka shule za serikali huko Estonia, Hungary, Italia, Lithuania, Hispania, Sweden, na Uingereza. Data ya dodoso yenye tabia za mtandao na vigezo vya afya ya akili zilikusanywa na kuchambuliwa vipande vipande na vifuatiwa baada ya miezi 4.

Matokeo: Sehemu ndogo, wakati wote uliotumiwa kwenye mtandao na muda wa jamaa uliotumiwa katika shughuli mbalimbali zilizotabiri afya ya akili (P<.001), akielezea utofauti wa 1.4% na 2.8%, mtawaliwa. Walakini, matokeo ya kushiriki katika shughuli hizo yalikuwa utabiri muhimu zaidi, ikielezea utofauti wa 11.1%. Michezo ya kubahatisha inayotegemea Wavuti, kamari, na utaftaji uliolengwa ulikuwa na athari za kiafya za akili ambazo hazikuhesabiwa kikamilifu na athari zilizoonekana. Uchunguzi wa muda mrefu ulionyesha kuwa kupoteza usingizi kwa sababu ya matumizi ya mtandao (ß = .12, 95% CI = 0.05-0.19, P= .001) na uondoaji (hasi hasi) wakati Intaneti haikuweza kupatikana (ß = .09, 95% CI = 0.03-0.16, P<.01) yalikuwa tu matokeo ambayo yalikuwa na athari ya moja kwa moja kwa afya ya akili kwa muda mrefu. Matokeo mazuri ya matumizi ya mtandao hayakuonekana kuhusishwa na afya ya akili hata kidogo.

Hitimisho: Ukubwa wa matumizi ya mtandao huhusishwa vibaya na afya ya akili kwa ujumla, lakini shughuli maalum za Mtandao zinatofautiana na jinsi gani mara kwa mara, ni kiasi gani, na ni mwelekeo gani unaoathiri afya ya akili. Matokeo ya matumizi ya mtandao (hasa kupoteza usingizi na uondoaji wakati Internet haipatikani) inaonekana kutabiri matokeo ya afya ya akili kwa kiasi kikubwa kuliko shughuli maalum. Mipango iliyopunguza kupunguza madhara ya afya ya akili ya matumizi ya mtandao inaweza kulenga matokeo yake mabaya badala ya matumizi ya mtandao yenyewe.

Usajili wa Kesi: Nambari ya Jaribio la Kudhibiti Radi ya Kiwango cha Kimataifa (ISRCTN): 65120704; http://www.isrctn.com/ISRCTN65120704?q=&filters=recruitmentCountry:Lithuania&sort=&offset= 5 & totalResults = 32 & page = 1 & pageSize = 10 & searchType = basic-search (Imehifadhiwa na WebCite katika http: //www.webcitation/abcdefg)

Afya ya JMIR Afya ya 2016; 3 (3): e31

do: 10.2196 / akili.5925

Keywords

• matumizi mabaya ya Intaneti; 
• tabia ya kulevya; 
• internet; 
• afya ya akili; 
• afya ya vijana; 
• utafiti wa muda mrefu

kuanzishwa

Unyogovu na wasiwasi ni mbili ya magonjwa yaliyoenea zaidi ya akili kati ya vijana [1-3], na kujiua, ambayo mara nyingi huhusiana na matatizo haya, ni sababu ya pili ya kusababisha kifo ulimwenguni kwa 15 - kwa umri wa miaka 29 (baada ya ajali za trafiki) [4]. Zaidi ya miaka kumi iliyopita, kumekuwa na riba kubwa na wasiwasi juu ya jinsi afya ya akili ya vijana na maendeleo ya kihisia yanaathiriwa na matumizi yao ya mtandao. Karibu 80% ya idadi ya watu wa Ulaya ni watumiaji wa Intaneti, na asilimia juu ya 90% katika baadhi ya nchi [5], na kwa matumizi makubwa ya simu za mkononi, watu zaidi na zaidi wanapata papo hapo na kuendelea kwa mtandao. Zaidi ya 90% ya 16- kwa watoto wa umri wa 24 huko Ulaya hutumia mara kwa mara Intaneti kila angalau kila wiki, asilimia ambayo ni ya juu zaidi kuliko kikundi kingine cha umri [6]. Ingawa ni vigumu kupima hasa muda gani unaotumiwa kwenye mtandao, vijana wengi hupata Intaneti kila siku, na mtandao umekuwa sehemu iliyounganishwa vizuri ya maisha yao. Hii imesababisha mabadiliko katika jinsi watu wanaishi maisha yao na jinsi ya kujenga na kudumisha mahusiano ya kijamii na kujitambulisha, kutafuta habari, na kufurahia burudani.

Mstari mkubwa wa utafiti umesababisha matatizo ya afya ya akili kwa kile kinachojulikana kama matumizi mabaya ya Intaneti (au pathological au compulsive Internet matumizi), ambayo mara nyingi hufikiriwa kama ugonjwa wa kudhibiti msukumo sawa na ulevi wa kamari na mengine ya kulevya tabia. Kipimo kinachotumiwa zaidi na kuthibitishwa cha matumizi mabaya ya Intaneti, Mtihani wa Madawa ya Internet (IAT) [7], ilijengwa kwa njia ya urekebisho maalum wa matumizi ya mtandao wa Mwongozo wa Utambuzi na Utambuzi wa Matatizo ya Kisaikolojia ya Nne ya Toleo (DSM-4) ya uchunguzi wa Matatizo ya Kamari ya Patholojia (kwa ajili ya ukaguzi wa vipimo visivyofaa vya matumizi ya Intaneti, angalia [8]). Kwa hiyo, chombo hiki cha uchunguzi kinafanya vipengele vya kulazimisha vya matumizi ya Intaneti kusababisha uharibifu wa kliniki au dhiki (kwa mfano, hisia za kuingilia kwa intaneti, kutokuwa na uwezo wa kudhibiti au kupunguza matumizi ya mtandao, kusikia huzuni au huzuni wakati wa kujaribu kuzuia au kupunguza matumizi ya Intaneti; muda mrefu zaidi kuliko lengo, uongo juu ya kutumia matumizi ya Internet, na kadhalika). Hata hivyo, hakuna njia ya kupangilia matumizi ya Intaneti yenye matatizo kwa sababu vipimo, cutoffs, na taratibu za uainishaji hutofautiana kati ya tafiti [8-9]. Tofauti hizi katika taratibu za uchunguzi kando, tafiti nyingi zimegundua matumizi mabaya ya Intaneti ili kuhusishwa na matatizo ya DSM Axis I, hasa unyogovu, lakini pia hali ya kijamii na wasiwasi, matumizi ya madawa, ugonjwa wa kutosha wa kutosha, na vigezo fulani vya kibinadamu kama vile uadui [10-13]. Utaratibu wa kuweka njia ambayo matatizo ya matumizi ya Intaneti huathiri afya ya akili ni sehemu inayohusiana na muda mzima uliotumiwa kwenye shughuli za msingi za Mtandao, ambazo husababisha kupuuza shughuli za kinga nje ya mtandao kama vile usingizi, mazoezi ya kimwili, mahudhurio ya shule, na shughuli za kijamii za nje ya mtandao, na sehemu inayohusiana na dalili za kujiondoa wakati shughuli hizo hazipatikani [9,14].

Uchunguzi unaonyesha kwamba masuala ya matatizo ya matumizi ya watu fulani ya mtandao yanazuia shughuli moja au chache maalum za Mtandao (kwa mfano, michezo ya kubahatisha au vyombo vya habari vya kijamii), wakati shughuli zingine ni zisizo na uwezo [15-17]. Ingawa kuna ushahidi wa hivi karibuni kwamba muundo wa kipengele cha IAT [7] ni thabiti katika kupima ushiriki wa shida katika shughuli maalum kama vile kamari na michezo ya kubahatisha [18], hii imesababisha kutofautisha kati ya matumizi ya mtandao yenye matatizo ya jumla na aina maalum za matumizi ya Intaneti yenye matatizo. Kwa mfano, kama utafiti zaidi wa matumizi ya Intaneti umekwisha kuzingatia michezo ya kubahatisha ya Mtandao yenye shida, na tafiti nyingi zimegundua ushirikiano kati ya michezo ya kubahatisha na dalili kali za afya ya akili, hii ndiyo aina pekee ya matumizi ya Intaneti yenye matatizo ambayo yamezingatiwa kwa kuingizwa katika DSM-5, ambapo matumizi ya mtandao yenye matatizo ya jumla na fomu nyingine maalum sio [9,19].

Kwa hiyo ni muhimu kutofautisha kati ya shughuli wakati wa kuchunguza madhara ya afya ya akili ya matumizi ya mtandao. Katika baadhi ya matukio, inaweza kuwa muhimu kwa sababu shughuli iliyo katika swali inakabiliwa na kuwa addictive, kama kamari inayotokana na Mtandao (kwa mfano, poker ya mtandao, michezo ya betting, spin casino) [20-23]. Katika hali nyingine, inaweza kuwa muhimu kwa sababu maudhui yenyewe yanaweza kuathiri afya ya akili kwa kuzalisha athari maalum ya kihisia, utambuzi au tabia. Kwa mfano, utafiti wa 1 juu ya matumizi ya vyombo vya habari vya kijamii unaonyesha kuwa matumizi yasiyo ya kawaida ya maudhui ya kijamii huongeza hisia za upweke, wakati mawasiliano ya moja kwa moja na marafiki hayana [24]. Mfano mwingine ni kufanya utafutaji wa habari. Uchunguzi unaonyesha kwamba vijana, ikiwa ni pamoja na wale walio na shida za afya ya akili, mara nyingi hufanya utafutaji uliozingatia kuhusiana na afya yao ya kimwili na ya akili [25-27]. Kulingana na habari gani wanayopata, aina hii ya tabia inaweza kuwa na matokeo mabaya na mazuri. Maudhui ya tovuti ambayo inakuza tabia za uharibifu binafsi au kujidhuru inaweza kuwa na wasiwasi fulani. Zaidi ya hayo, vijana hufanya kazi zaidi ya shule kwa kutumia mtandao, na kama utendaji wa kitaaluma huhusishwa na afya bora ya akili [28], kwa kutumia Intaneti kwa madhumuni hayo inaweza kuwa predictive ya afya nzuri ya akili badala ya nini inatarajiwa kutoka matatizo ya matumizi ya Internet mtazamo [29,30]. Utafiti mwingine umeonyesha kwamba aina fulani ya michezo (kwa mfano, michezo mingi ya washiriki wengi wanaocheza kwenye mtandao) na vipaumbele vingine vya kucheza michezo (ufikiaji wa mchezo, ushirikiano, kuzama, kufurahi, na kukimbia) ni utabiri wa matatizo ya afya ya akili na matatizo michezo ya kubahatisha [31-33]. Ingawa wengi wa utafiti uliopita ni uhusiano, unaonyesha kuwa matumizi ya mtandao yanaweza kuathiri afya ya akili ama kwa njia ya shughuli au maudhui ambayo hutumiwa au kwa matokeo ya kuchelewa ambayo yanafuata matumizi ya mtandao.

Utafiti huu ulikuwa na lengo la uchunguzi wa jinsi afya ya akili ya vijana inavyotabiriwa na muda uliotumiwa kwenye mtandao na kiwango chao cha kujihusisha katika aina za 7 za shughuli za mtandao: matumizi ya vyombo vya habari vya michezo, michezo ya kubahatisha, kamari, kupiga picha za ponografia, kusoma habari au kuangalia, shughuli zinazohusiana na shule au kazi, na utafutaji wa habari unaotengwa ambao hauhusiani na shule au kazi. Pili, utafiti huo pia ulijaribiwa ikiwa madhara haya yangeendelea au yanayohesabiwa kwa matokeo yaliyotambulika ya kutumia shughuli hizo za Mtandao. Sisi kuchunguza athari za matokeo mabaya yote (kwa mfano, uondoaji, kupoteza usingizi) na matokeo mazuri (kwa mfano, kufurahisha, kupata marafiki wapya). Mbali na kufanya uchambuzi huu juu ya data ya vipande vipande, tulijaribiwa ikiwa madhara haya yatabiri mabadiliko katika afya ya akili kwa muda wa miezi 4.

Mbinu

utafiti Design

Takwimu zilikusanywa kama sehemu ya Kuzuia kujiua kwa njia ya Internet na Media Based Maendeleo ya Afya ya Kisaikolojia (SUPREME) kesi (Sasa Kudhibitiwa Majaribio ISRCTN65120704). Utafiti ulifanyika kwa kushirikiana vituo vya utafiti wa afya ya akili huko Estonia, Hungary, Italia, Lithuania, Hispania, Sweden na Uingereza. Kama sehemu ya mradi huu, utafiti ulioendeshwa kwa muda mrefu uliofanywa kwa muda mrefu ulifanyika katika 2012-2013 kutathmini tovuti ya kuingilia kati ya afya ya akili, ambayo ilijaribiwa katika sampuli iliyochaguliwa kwa vijana katika eneo lililochaguliwa la nchi hizi. Vigezo vya kuingizwa kwa shule zilikuwa: (1) mamlaka ya shule anakubali kushiriki; (2) shule ni shule ya serikali (yaani, sio binafsi); (3) shule ina angalau wanafunzi wa 100 ndani ya kiwango cha umri wa 14-16; (4) shule ina zaidi ya walimu wa 2 kwa wanafunzi wenye umri wa miaka 15; (5) si zaidi ya 60% ya wanafunzi ni wa jinsia yoyote. Washiriki walikuwa makundi ya randomized, kwa kuzingatia ushirikiano wa shule, kwa hali ya kuingilia kati (pamoja na upatikanaji wa tovuti ya kuingilia kati) au kikundi kidogo cha kudhibiti uingiliaji (bila upatikanaji wa tovuti ya kuingilia kati), na ulisimamiwa maswali ya tathmini katika msingi na saa 2 na 4 ya kufuatilia. Jaribio lilikuwa na maswali kuhusu tabia zao za mtandao, afya ya akili na tabia za kujiua, na vigezo vingine vinavyohusika na tathmini. Utafiti huu ulifanya isiyozidi lengo la kutathmini athari yoyote ya kuingilia kati ya Mtandao lakini badala yake kuchunguza sababu zinazohusiana na mtandao kwa matatizo ya afya ya akili.

Washiriki

Majimbo yaliandikishwa wanafunzi wa shule za serikali kwa nasibu waliochaguliwa kutoka eneo ambalo limeandaliwa katika kila nchi: Kata ya Magharibi ya Viru (Estonia), Budapest (Hungary), Molise (Italia), mji wa Vilnius (Lithuania), mji wa Barcelona (Hispania), Stockholm County (Sweden) ), na mashariki mwa Uingereza (Uingereza). Shule zinazostahiki za serikali katika maeneo haya zilipangwa kwa nasibu katika mpangilio wa mawasiliano, utaratibu ambao shule ziliwasiliana na kuulizwa kushiriki. Ikiwa shule ilipungua, shule iliyofuata kwenye orodha iliwasiliana. Ikiwa shule ilikubali ushiriki, timu ya watafiti ilikwenda shuleni na kuelezea historia, malengo, malengo, na taratibu za kujifunza kwa wanafunzi kwa maneno na kupitia fomu za ridhaa. Kama utaratibu wa kujifunza ulijumuisha uchunguzi wa vijana wa kujiua, ushiriki ulikuwa haujulikani kabisa, lakini utambulisho wa washiriki ulikuwa umefichwa katika dodoso. Hati iliyoandikwa ilitolewa kutoka kwa wanafunzi wote walikubali kushiriki (pamoja na wazazi mmoja au wawili kwa mujibu wa kanuni za kimaadili katika kanda). Utafiti huo ulikubaliwa na kamati za maadili katika nchi zote zinazoshiriki.

Utaratibu wa sampuli ulisababisha idadi ya vijana wa 2286 kushiriki katika msingi (Shule ya Estonia = 3, washiriki wa 416, Hungary = Shule za 6, washiriki wa 413; Italia = Shule za 3, washiriki wa 311; Lithuania = Shule za 3, washiriki wa 240; Hispania = 3 shule, washiriki wa 182, Sweden = shule za 9, washiriki wa 337, Uingereza = shule za 3, washiriki wa 387). Kati ya washiriki, 1571 (68.72%) yamepangwa random kwa kikundi kamili cha kuingilia kati na 715 (31.27%) kwa kikundi kidogo cha kuingilia kati. Kulikuwa na kiwango cha kuacha kushuka katika utafiti. Katika sampuli ya jumla, idadi ya masuala ambayo yameacha kushiriki ilijumuisha wanafunzi wa 467 (20.42%) kati ya T1 na T2 na wanafunzi wa 244 (13.41%) kati ya T2 na T3. Majarida yalijumuishwa katika uchambuzi wa muda mrefu ikiwa wameshiriki angalau katika T1 na T3, lakini ushiriki katika T2 haukuhitajika. Hii ilisababisha sampuli ya muda mrefu ya masomo ya 1544, na wanawake wa 56% na umri wa miaka 15.8 (kupotoka kwa kawaida, SD = miaka 0.91).

Matumizi ya Intaneti Matumizi

Hatua za tabia za mtandao na matumizi yalijengwa mahsusi kwa ajili ya utafiti huu. Hii ilijumuisha vitu ambavyo vinalinganisha kawaida ya matumizi ya mtandao (kwa mfano, kutumia Intaneti mara moja kwa mwezi vs kuitumia mara moja kwa wiki) na idadi ya saa zilizotumiwa kwenye mtandao kwenye wiki ya kawaida. Washiriki waliulizwa pia kupima muda ambao wanatumia kwenye shughuli tofauti za 7 wakati wa kutumia mtandao (shughuli za kijamii, michezo ya michezo ya kubahatisha, shule, au kazi, kamari, kusoma habari au kutazama, picha za ngono, na utafutaji uliozingatia ambao hauhusiani na shule au kazi). Washiriki walilipima shughuli hizi kwa kiwango cha 7-kumweka (1 = Nitumia kidogo sana au hakuna muda kufanya hivyo; 7 = Nitumia muda mwingi kufanya hivyo). Seti ya mwisho ya vitu iliwahi washiriki waweze kuzingatia matokeo ya kujitegemea ya kujihusisha na shughuli hizo. Washiriki waliulizwa kupima kiwango ambacho matokeo mbalimbali huwahusu, lakini tu kuhusiana na shughuli hizo ambazo yeye alifanya kwa kiwango kikubwa (alikuwa awali alipimwa kama ≥4). Washiriki walilipima, kwa kiwango cha 7 (1 = mara kwa mara au kamwe; 7 = mara nyingi), tukio la matokeo yafuatayo: "Ninapata marafiki wapya"; "Ninafurahia"; "Ninajifunza mambo ya kuvutia"; "Mimi kukaa kwa muda mrefu mtandaoni kuliko nia"; "Nilichagua shughuli hizi badala ya kunyongwa na marafiki (Katika maisha halisi)"; "Mimi kukaa juu ya marehemu na kupoteza usingizi"; "Ninajisikia unyogovu au unyenyekevu wakati siwezi kupata shughuli zilizotaja hapo juu". Washiriki pia walilipima jinsi matumizi yao ya Intaneti yalivyoathiri utendaji wao wa kazi au darasa la shule (1 = kazi yangu au darasa linateseka; 4 = sioathiriwa kabisa; 7 = kazi yangu au darasa linaboresha) na kama ingefikiriwa kuchangia maisha yao maana ( 1 = chini ya maana; 4 = sawa na maana kama bila yao; 7 = ina maana zaidi).

Kwa ajili ya uwazi, tunazungumzia matokeo haya kama "chanya" (kutafuta marafiki wapya, kuwa na furaha, kujifunza mambo ya kuvutia) kwa sababu ni matokeo ya matumizi ya mtandao ambayo haimaanishi tabia ya kulevya na inaweza kutarajiwa kuongoza kwa afya bora ya akili (ikiwa ni sawa). Tunataja matokeo mengine kama "hasi" (kukaa kwenye mtandao kwa muda mrefu kuliko ilivyopangwa, kuchagua shughuli za Mtandao badala ya shughuli za kijamii za nje ya mtandao, kukaa na kupoteza usingizi, kusikia hisia wakati shughuli za msingi za Mtandao hazipatikani) kwa sababu zinaonyesha dalili ya tatizo la matumizi ya mtandao na kwa hiyo inaweza kutarajiwa kusababisha afya mbaya ya akili. Kwa mfano, matokeo haya mabaya yanafanana na yale yaliyojumuishwa katika IAT [7] na mapendekezo ya upimaji wa Michezo ya Michezo ya Kubahatisha Mapigano na Petry et al [9]. Hatimaye, matokeo mengine yanachukuliwa kuwa "bidirectional" (Kazi yangu au darasa huboresha / kuteswa; Maisha yangu inakuwa chini au zaidi ya maana) kwa sababu masomo yanaweza kuwapima vibaya au vyema au hayanaonyesha mabadiliko yoyote.

Hatua za Afya ya Akili

Viwango vya washiriki wa unyogovu, wasiwasi, na dhiki zilipimwa kwa njia ya misaada ya 3 inayofanya toleo la kipengee cha 42 ya Unyogovu Unyogovu Stress Scale (DASS-42) [34]. Kila aina ina taarifa za 14 ambazo zimewekwa kwenye kiwango cha Pendekezo cha 4-uhakika kulingana na kiasi gani taarifa hiyo imetumiwa kwa mtu juu ya wiki iliyopita. Mizani ni iliyoundwa kupima hali mbaya ya kihisia ya unyogovu (dysphoria, kutokuwa na tamaa, kupoteza thamani ya maisha, kujitenga, ukosefu wa maslahi au ushiriki, anhedonia, na inertia), wasiwasi (kuamka kwa uhuru, madhara ya mishipa ya mishipa, wasiwasi wa hali, na wasiwasi uzoefu wa kuathiriwa na wasiwasi), na mkazo au mvutano (shida ya kupumzika, hofu ya wasiwasi, na kuwashwa kwa urahisi au kusisimua, hasira au juu ya tendaji, na subira). Uchunguzi uliofanya uchunguzi wa mali za kisaikolojia wa kiwango hiki umetoa matokeo ya kuridhisha juu ya hatua za kuaminika na uhalali katika idadi ya afya na kliniki [34-37], pia wakati unasimamiwa kwenye mtandao [38]. Hata hivyo, kumekuwa na ripoti kwamba vijana vijana kutofautisha chini ya mambo 3 ikilinganishwa na watu wazima, na uhusiano kati yao ni kawaida juu [39,40]. Mizani imeonyesha usawa wa ndani ndani ya sampuli ya sasa, kwa mujibu wa Cronbach alpha iliyohesabiwa kwenye data ya msingi (depression alpha = .93; wasiwasi alpha = .89; stress alpha = .91). Kama washiriki wengine hawakuitikia vitu vyote vya kiwango, alama ya mwisho kwa kila ngazi ilihesabiwa kwa kugawanya alama ya jumla kwa idadi ya vitu walivyozijibu. Washiriki tu wenye data ya 50 ya kukosa au zaidi hawakuondolewa. Mizani yamehusiana sana na kila mmoja (unyogovu x wasiwasi: r= .76; unyogovu × dhiki: r= .79; wasiwasi x stress: r= .78; wote P maadili <.001), na kiwango cha pamoja cha vitu 42 kimeonyesha uthabiti wa ndani wa ndani (alpha = .96). Kwa sababu ya mwingiliano mkubwa kati ya ujenzi, na kurahisisha uchambuzi, mizani 3 ilijumuishwa kuwa kipimo kimoja cha afya ya akili.

Utaratibu

Taratibu zote za kujifunza zimefanyika katika shule husika katika vyumba au vyumba vya kompyuta. Maswali yaliyotumiwa aidha katika muundo wa karatasi na penseli au kutumia zana ya utafiti wa Mtandao, kama shule iliweza kutoa kompyuta kwa wanafunzi wote wakati wa kukusanya data. Jaribio lili na vitu vilivyotumika kwa skrini kwa vijana waliojiua (Paykel Suicide Scale [41]), na utaratibu wa uchunguzi ulifanyika ndani ya masaa ya 24 baada ya kila wimbi la kukusanya data. Kwa hivyo, ushiriki haikujulikana kabisa; Hata hivyo, utambulisho wa masomo ulikuwa umefichwa kwa kutumia "nambari za ushiriki" za kibinafsi, zilizoandikwa kwenye dodoso badala ya jina la washiriki. Nambari zilihusishwa na utambulisho wa mwanafunzi tu kuunganisha data kwa muda mrefu na kuwasiliana na vijana waliojiua hatari (dharura kesi) kutoa msaada. Majukumu yalifafanuliwa kama matukio ya dharura ikiwa waliitikia kwamba walichukuliwa kwa makini, wamepangwa, au walijaribu kujiua katika wiki zilizopita za 2. Utaratibu halisi wa kushughulika na kesi za hatari ulikuwa kati ya nchi na ulikuwa unazingatia miongozo ya kimaadili ya kikanda na rasilimali za msaada zilizopo. Matukio ya dharura yalitengwa na uchambuzi wa data (n = 23). Uingiliano uliopimwa katika mradi wa SUPREME ulitumiwa baada ya kukusanya data ya msingi na inaelezwa zaidi Kiambatisho Kiambatisho 1.

Data Uchambuzi

Uchunguzi mawili kuu ulifanywa katika utafiti huu: uchambuzi wa 1 unaovuka msalaba wa uchambuzi wa regression nyingi na uchambuzi wa 1 longitudinal. Kipimo cha matumizi ya intaneti kiliondolewa kutokana na uchambuzi kutokana na athari ya dari (90% ya washiriki waliripoti kutumia Intaneti angalau mara moja kwa siku). Vigezo vilivyobaki vilivyokuwa vilikuwa hivyo idadi ya kila saa ya kila wiki mtandaoni, upimaji wa shughuli za 7, na matokeo ya matokeo ya 9 ya matumizi ya mtandao. Kipengele cha DASS cha kipande kilikuwa ni tofauti ya tegemezi katika uchambuzi huu (vipimo vya dhana za takwimu zinaelezwa Kiambatisho Kiambatisho 1). Katika mpangilio wa sehemu ya msalaba, tabia za mtandao kwenye T1 zilitumika kutabiri afya ya akili kwa T1. Uchunguzi wa urekebishaji wa muda mrefu ulitabiri mabadiliko katika DASS kwa jumla (tofauti ya alama kati ya T1 na T3) kwa njia ya mabadiliko katika tabia za mtandao. Ufuatiliaji mrefu zaidi tu ndio uliovutia katika utafiti huu. Jinsia, umri, na hali ya majaribio zilijumuishwa kama vigeuzi vya udhibiti katika modeli ya kwanza. Wakati uliotumiwa kwenye mtandao uliongezwa katika modeli ya pili, ukadiriaji wa shughuli uliongezwa kwa mfano wa tatu, na matokeo ya matokeo yaliongezwa kwa mfano wa nne. Kwa kuongezea, kwa sababu washiriki waliagizwa kupima matokeo yanayotambulika ikiwa tu watafanya shughuli moja ya mkondoni juu ya kizingiti cha 3, wachache (n = 82; 5%) ya masomo ambayo alama zao zilipita juu au chini ya kizingiti kati ya T1 na T3 , ilikuwa na data isiyokamilika kwa hesabu ya alama tofauti. Walakini, uchambuzi wa unyeti haukuonyesha tofauti kubwa ya kitakwimu kati ya masomo haya na kesi zingine, kuhusu kiwango cha wastani cha mabadiliko ya urefu katika alama za DASS au alama za shughuli za mkondoni.

Matokeo

Matokeo ya Maelezo

Vipimo vya DASS-42 vinaweza kuhesabiwa kwa washiriki wa 2220. Jumla ya alama za DASS zimekuwa kati ya pointi 0-3, ambapo alama za juu zinaonyesha matatizo zaidi ya afya ya akili. Sifa za msingi za wanaume, wanawake na sampuli ya jumla zinawasilishwa Meza 1. Wanawake walifunga kiasi kikubwa zaidi kuliko wanaume juu ya hatua zote za afya ya akili (Meza 1). Katika sampuli ya jumla, washiriki wa 1848 (83.24%) walikuwa na alama ya DASS ya chini chini ya 1, na 314 (14.1%) ilipata alama kati ya 1 na 1.99, na 58 (2.6%) walipata alama ya 2 au juu. Kulikuwa na tofauti ndogo lakini muhimu kati ya nchi katika alama za DASS (F_{(6, 2213)}= 9.28, η²_sehemu= .02, P<.001). Mabadiliko ya wastani katika alama za DASS katika kipindi cha utafiti wa miezi 4 ilikuwa -0.15 (SD = 0.42), ambayo inaonyesha kupungua kwa muda. Washiriki ambao waliacha masomo kati ya T1 na T3 walikuwa na alama za msingi za DASS kuliko washiriki wanaoshikilia (tofauti ya maana = 0.10; t₍₂₂₁₈₎= 4.068; P<.001).

Meza 1 pia hufupisha wastani wa muda uliotumiwa kwenye mtandao, upimaji wa shughuli, na matokeo ya matokeo kwenye msingi. Jedwali linafupisha kwamba wastani wa masaa uliyotumiwa kwenye mtandao kwa wiki ilikuwa 17.23, na tofauti kubwa katika sampuli, na kwamba wanaume walikuwa wametumia saa zaidi kwenye mtandao kuliko wanawake. Ilikuwa ya kawaida kwa vijana kutumia Internet kwa madhumuni ya kijamii, ikifuatiwa na shule au kazi, utafutaji uliopangwa, michezo ya kubahatisha habari, kutazama habari au kutazama, kuona picha za ponografia, na kamari, ingawa kuna tofauti tofauti za kijinsia kuhusiana na shughuli hizi.

   

‎Tazama meza hii

 

Uchunguzi wa Ukandamizaji wa Kisaba

Uchunguzi wa kurekebisha mara nyingi kwa uhamisho ulikuwa unaotumiwa kutabiri alama za DASS kwenye T1 kwa njia ya matumizi ya mtandao katika T1. Mfano wa kwanza unaojumuisha vigezo vya udhibiti (jinsia, umri, hali ya majaribio) ilikuwa muhimu sana (F_{(3, 1683)}= 26.40, P<.001) na kuelezea R²_k= 4.3% ya tofauti katika psychopathology. Mfano wa pili (muda uliotumika kwenye mtandao) umechangia kwa kiasi kikubwa utabiri (F mabadiliko ya_{(1, 1682)}= 26.05, P<.001) na 1.4%, na kusababisha jumla ya R²_k= 5.7% alielezea tofauti. Mfano wa tatu (muda wa jamaa uliotumiwa kwenye shughuli) ulichangia kwa kiasi kikubwa utabiri (F mabadiliko ya_{(7, 1675)}= 8.29, P<.001) na 2.8%, na kusababisha jumla ya R²_k= 8.5% alielezea tofauti. Mfano wa nne (matokeo ya matumizi ya mtandao) imechangia sana kwa utabiri (F mabadiliko ya_{(9, 1666)}= 26.80, P<.001) na 11.1%. Hii ilisababisha jumla ya mwisho wa R²_k= 19.6% imeelezea tofauti, ambayo 15.3% imeelezewa kwa sababu zinazohusiana na mtandao. Ilibadilishwa R² iliendelea kuongezeka kwa kila hatua katika uchambuzi, na kuonyesha kuwa mfano haukufanywa tena. Hakukuwa na dalili ya ukoloni wa shida kama vigezo vyote vilikuwa na uvumilivu juu ya 0.5. Matokeo ya uchambuzi wa urekebishaji, ikiwa ni pamoja na coefficients (beta) za kawaida kwa kila mtangulizi katika kila mfano, ni muhtasari katika Meza 2.

Meza 2 inatoa muhtasari kwamba jinsia ndiyo ilikuwa pekee ya kudhibiti variable, wakati hali na hali ya majaribio haikuwepo. Kiwango cha wastani cha masaa kilichotumiwa kwenye mtandao kilikuwa kielelezo kikubwa cha alama za juu za DASS katika mifano 2 na 3 lakini si wakati wa kuhesabu matokeo ya matumizi ya mtandao katika mfano wa nne. Ukubwa wa athari (ß) ya shughuli za kibinafsi za Mtandao zimefautiana kati ya .05 na .13. Kutumia mtandao kwa madhumuni ya kijamii ilikuwa ni kielelezo muhimu cha alama za DASS katika mfano wa 3, lakini sio mfano wa 4, wakidai kuwa hatari inayohusishwa na ushirikiano kwenye mtandao ilirekebishwa na matokeo yaliyotajwa katika utafiti huo. Uchezaji wa msingi wa wavuti ulifuatilia mfano tofauti, kwa kuwa shughuli hii haikuwa kielelezo muhimu cha DASS katika mfano wa 3 lakini ikageuka muhimu katika mfano wa nne. Thamani ya beta hasi inaonyesha kuwa michezo ya kubahatisha kwenye Mtandao ilikuwa ni sababu ya kinga inayohusiana na afya ya akili. Kufanya shughuli za shule au kazi kwenye mtandao pia ni sababu muhimu ya kinga ya psychopatholojia katika mfano wa tatu lakini si wakati wa kuhesabu matokeo ya matumizi ya mtandao. Kamari inayotokana na mtandao ilikuwa sababu kubwa ya hatari kwa alama za juu za DASS katika mifano zote mbili 3 na 4. Kutumia maudhui ya habari haikuhusishwa kwa kiasi kikubwa na DASS kwa mfano wowote. Kuangalia maudhui ya ngono kwenye mtandao ilikuwa ni sababu kubwa ya hatari tu katika mfano wa 3 lakini sio mfano wa 4, kwa hiyo ilikuwa na matokeo ya matumizi ya mtandao. Kufanya utafutaji uliotengwa kwenye mtandao ulikuwa mkubwa sana na unahusishwa sana na alama za DASS katika mifano yote ya 3 na 4, yenye ukubwa mkubwa wa athari za shughuli. Kuhusu matokeo ya matumizi ya Intaneti, kutafuta marafiki wapya, kujifunza mambo ya kuvutia, na kujifurahisha hakutabiri alama za DASS katika mfano wa 4. Hivyo, matokeo haya "mazuri" hayakuonekana kuwa kama mambo ya kinga. Hata hivyo, matumizi ya mtandao yaliyotambuliwa kuongeza ongezeko la maisha au kuboresha utendaji wa shule au kazi ilikuwa sababu muhimu ya kinga. Matokeo "mabaya" yalikuwa mahubiri ya nguvu zaidi ya alama za DASS. Ingawa kukaa kwenye mtandao kwa muda mrefu kuliko lengo la mwanzo sio kielelezo kikubwa, taarifa "Mimi huchagua shughuli hizi badala ya kunyongwa na marafiki," "Ninasimama mwishoni na kupoteza usingizi," na "Ninajisikia unyogovu au unyenyekevu wakati nimepata hakuna upatikanaji wa shughuli zilizotaja hapo juu "zilikuwa na sababu kubwa za hatari, na ukubwa wa athari (ß) kati ya .12 na .22

  

‎Tazama meza hii

 

Uchunguzi wa Urekebishaji wa Longitudinal

Uchunguzi wa kurekebisha mara nyingi kwa muda mrefu uliotumiwa kutabiri mabadiliko katika psychopatholojia ya jumla (tofauti ya alama kati ya T1 na T3) kwa njia ya mabadiliko katika matumizi ya mtandao. Hakukuwa na dalili ya viwango vya shida vya ukoloni katika mfano, kama vigezo vyote vilikuwa na thamani ya uvumilivu juu ya 0.7. Mfano wa kwanza unaojumuisha vigezo vya udhibiti (jinsia, umri, hali ya majaribio) haikuwa muhimu (F_{(3, 981)} <1, P= .59), wala hakuwa mfano wa pili (muda uliotumika kwenye mtandao; F mabadiliko ya_{(1, 980)} <1, P= .95). Mfano wa tatu (muda wa jamaa uliotumiwa kwenye shughuli) ulichangia kwa kiasi kikubwa utabiri (F mabadiliko ya_{(7, 973)}= 2.25, P<.03) na R²_k= 0.7% alielezea tofauti. Mchango huu ulihusishwa na kutazama habari, ambapo ongezeko la habari kutoka T1 hadi T3 limehusishwa na ongezeko la alama za DASS (ß = .07, 95% CI = 0.00-0.13, P= .049). Shughuli nyingine zote za Mtandao zilikuwa zisizo na maana (P≥ .19) katika mfano huu. Mfano wa nne (matokeo ya matumizi ya mtandao) imechangia sana kwa utabiri (F mabadiliko ya_{(9, 964)}= 3.39, P<.001) na 2.1%, na kusababisha jumla ya R²_k= 2.8% alielezea tofauti. Matumizi ya habari yalitolewa yasiyo ya maana hapa (P= .13). Mchango wa mfano wa nne ulihusishwa na 2 ya matokeo mabaya. Taarifa "Mimi kukaa juu ya marehemu na kupoteza usingizi" (ß = .12, 95% CI = 0.05-0.19, P= .001) na "Ninajisikia unyogovu au mwingi wakati ninapopata shughuli zilizotajwa hapo juu" (ß = .09, 95% CI = 0.03-0.16, P<.01) walikuwa watabiri muhimu katika mtindo huu. Watabiri wengine wote walikuwa wasio na maana (mabadiliko katika maana ya maisha: P= .10; vigezo vingine vilikuwa na P maadili zaidi ya hayo).

Kwa hiyo, matumizi ya mtandao yaliyoripotiwa yanasababishwa na kulala na kupoteza usingizi ("usingizi wa usingizi") na kuzalisha hisia hasi wakati haikuweza kupatikana ("uondoaji") ndiyo vilivyo pekee ambavyo vilivyotabiri mabadiliko ya muda mrefu katika afya ya akili . Ili kuchunguza zaidi matokeo haya mabaya, rekodi za kawaida za 2 zilihesabiwa kutabiri mabadiliko ya muda mrefu katika kila moja ya vigezo hivi kwa njia ya mabadiliko wakati uliotumika kwenye mtandao na shughuli tofauti za Mtandao. Mfano wa kurekebisha uliotabiri kupoteza usingizi ulikuwa muhimu (F_{(8, 1120)}= 5.76, P<.001, R²_k= 3.3% alielezea tofauti) na pia ilikuwa regression ambayo ilitabiri uondoaji (F_{(8, 1125)}= 11.17, P<.001, R²_k= 6.7% imeelezea tofauti). Coefficients kutoka regressions hizi ni muhtasari katika Meza 3 na Meza 4, kwa mtiririko huo. Meza 3 inabainisha kuwa kipaji cha nguvu zaidi cha kupoteza usingizi ulikuwa ni kupungua kwa shughuli za shule au kazi, ikifuatiwa na michezo ya kubahatisha, kupatikana kwa utafutaji, kupiga picha za ponografia, na wakati wa mtandaoni kwa ujumla. Shughuli za kijamii, kamari, na kutazama habari hazikuhusiana na mabadiliko katika kupoteza usingizi. Meza 4 inatoa muhtasari kwamba utabiri wa nguvu zaidi wa mabadiliko katika uondoaji ulikuwa shughuli za kamari, ikifuatiwa na muda wa jumla unaotumiwa kwenye mtandao, kutazama ponografia, na michezo ya kubahatisha. Mabadiliko katika shughuli za kijamii, shule au kazi, kutazama habari, na utafutaji uliotengwa haukuhusishwa kwa kiasi kikubwa na mabadiliko katika uondoaji.

   

‎Tazama meza hii

 

 

 

   

‎Tazama meza hii

 

 

 

Majadiliano

Matokeo ya Msalaba

Kusudi la utafiti huu ilikuwa ni kutambua hatari zinazohusiana na mtandao na sababu za kinga za matatizo ya afya ya akili na kujaribu kama matokeo ya muda uliotumiwa kwenye mtandao na shughuli mbalimbali za Mtandao zinaweza kuhesabiwa na matokeo kadhaa yaliyotambulika ya wale shughuli. Hii ilikuwa kuchunguzwa kwa kuchunguza ushirikiano kati ya afya ya akili ya vijana (viwango vya pamoja vya unyogovu, wasiwasi, na mkazo au mvutano) na tabia hizo zinazohusiana na mtandao, mbili na sehemu za muda mrefu kwa muda wa mwezi wa 4.

Matokeo ya sehemu ya misalaba yalionyesha kwamba afya ya akili ilikuwa imetabiriwa na tabia zinazohusiana na mtandao kwenye msingi (15.3% alielezea tofauti kulingana na kurekebisha kwa idadi ya watabiri katika mfano). Ukubwa wa athari za kibinafsi ulikuwa mdogo (ß = .05-.22). Muda uliotumiwa kwenye mtandao ulikuwa na athari kubwa zaidi kuliko shughuli nyingi za kibinafsi, lakini matokeo ya matumizi ya mtandao yalielezea tofauti kubwa zaidi katika alama za DASS (11.1%). Kati ya hayo, 3 ya matokeo mabaya ya 4 yalikuwa ni muhimu zaidi ya utabiri (upendeleo kwa shughuli za Mtandao juu ya shughuli za kijamii zisizo nje ya mtandao, kupoteza usingizi, na uondoaji), wakati matokeo mazuri yalikuwa yasiyo ya maana. Matumizi ya mtandao yaliyoonekana kuongezeka kwa maana ya maisha au kuboresha darasa la shule au utendaji wa kazi ilihusishwa na afya bora ya akili, lakini madhara yalikuwa madogo kuliko matokeo mabaya.

Zaidi ya hayo, matokeo yalionyesha kuwa wakati uliotumika kwenye mtandao, matumizi ya vyombo vya habari, kuona picha za ponografia, na shughuli za shule au kazi zilikuwa ni maelekezo muhimu tu wakati matokeo yaliyotambuliwa haikuhesabiwa, ambayo inaonyesha kwamba madhara ya afya ya akili ya shughuli hizi yalielezwa na matokeo. Utekelezaji wa michezo ya mtandao, kamari, na utafutaji uliotengwa, kwa upande mwingine, ulikuwa ni utabiri muhimu wa afya ya akili hata wakati utawala kwa madhara yaliyotambulika, wakidai kuwa maudhui ya shughuli hizi yalikuwa muhimu kwa kulinganisha na matokeo yaliyotambulika, kuhusiana na afya ya akili . Kwa pamoja, matokeo haya yanaonyesha kwamba shughuli zote za msingi za Mtandao zilizopimwa katika utafiti huu ni predictive ya afya ya akili, lakini baadhi yao wanaonekana kuwa na madhara-msingi makao makubwa ya kutosha kuonekana kwa mfano kikamilifu marekebisho. Shughuli nyingine zilionekana kuwa zinaathiri afya ya akili tu kwa njia ya matokeo yao yaliyotambuliwa, hasa upendeleo kwa ushirikiano wa Mtandao, kupoteza usingizi, na uondoaji. Kama matokeo haya mabaya ni dalili ya tatizo la matumizi ya Intaneti [9,14], athari yao yenye nguvu juu ya afya ya akili inatarajiwa kutoka kwa mtazamo wa matatizo ya matumizi ya Intaneti. Ikumbukwe, hata hivyo, kwamba matokeo yaliyoonekana yanaweza kuwa tofauti na matokeo halisi.

Matokeo ya Longitudinal

Uchunguzi uliopita umesababisha kupoteza usingizi na dalili za uondoaji kwa matatizo ya afya ya akili na matumizi mabaya ya mtandao [9,12,42-45]. Uchunguzi wa muda mrefu katika utafiti huu pia unaonyesha kuwa usingizi wa usingizi na uondoaji (hisia hasi wakati maudhui haijafikiri) kutabiri mabadiliko ya afya ya akili kwa muda (2.1% alielezea tofauti), na kwa kweli, haya ndio tu vigezo vya kufanya hivyo kwa muda mrefu muda. Mabadiliko ya muda mrefu katika muda uliotumiwa kwenye mtandao na shughuli mbalimbali hazikutabiri mabadiliko katika afya ya akili moja kwa moja lakini badala yake zilikuwa na athari ya moja kwa moja na kutabiri mabadiliko katika usingizi wa usingizi na uondoaji (3.3% na 6.7% walielezea tofauti, kwa mtiririko huo). Hii inaonyesha kwamba muda uliotumiwa kwenye mtandao na maudhui yanayotajwa ni predictive ya afya ya akili hasa kwa sababu wanatabiri matokeo mabaya yaliyotambulika, kama vile kupoteza usingizi na uondoaji. Ufafanuzi huu unafanana na mbinu ya kutumiwa ya matumizi ya Intaneti na pia inasaidia tofauti kati ya aina za jumla na maalum za matumizi ya Intaneti yenye matatizo (kwa mfano, [15-17]), kama shughuli za kweli zilihusiana na matokeo mabaya. Pia inaonyesha kuwa hatua zinazopunguza kupunguza madhara ya afya ya akili ya matumizi ya mtandao zinaweza kulenga matokeo mabaya badala ya matumizi ya mtandao yenyewe. Kwa mfano, badala ya kupunguza muda uliotumiwa kwenye shughuli fulani, kuingilia kati kunaweza kuzingatia kuhakikisha kuwa shughuli haiingilii na usingizi. Hata hivyo, na aina fulani za matumizi ya Intaneti, kama kamari, hatua maalum za shughuli zinaweza kuwa na ufanisi zaidi.

Majadiliano Mkuu

Matokeo ya utafiti huu yanathibitisha kwamba matumizi ya mtandao yenye shida (au yasiyo ya afya) haiwezi tu kulinganishwa na kiwango cha juu au matumizi ya mara kwa mara ya mtandao. Kwanza, ingawa muda uliotumika kwenye mtandao ulionekana kuwa unahusishwa na afya ya akili, shughuli nyingine, kama kazi ya shule, zilihusishwa vizuri. Pili, muda uliotumiwa kwenye mtandao haikuwa sababu ya kujitegemea ya afya ya akili baada ya uhasibu kwa matokeo yaliyotambulika ya matumizi ya Intaneti, akielezea kuwa matumizi ya mtandao hayatoshi. Hata linapokuja shughuli maalum, kwa mfano, michezo ya kubahatisha, uhusiano unaweza kuwa ngumu. Uchunguzi uliopita umeanzisha kuwa michezo ya kubahatisha ina athari mbaya juu ya afya ya akili (kwa mfano, [12,29]), wakati katika utafiti huu, madhara yalikuwa mazuri. Masomo mengi ambayo yamepata madhara mabaya ya michezo ya kubahatisha kwa kawaida yamechunguza michezo ya kubahatisha matatizo. Kwa hiyo, inaonekana inawezekana kuwa michezo ya kubahatisha ina mali fulani ya kinga wakati hutumiwa kwa kiwango fulani, lakini matokeo mabaya yanaweza kufunika kizuizi hizo wakati zinatumiwa zaidi. Kwa mfano, katika utafiti huu, tumegundua kuwa pamoja na madhara yake ya afya ya akili, michezo ya kubahatisha kupoteza usingizi na uondoaji, ambayo pia yamehusishwa na matatizo ya afya ya akili. Kwa mujibu wa hili, uchunguzi wa hivi karibuni wa Ulaya juu ya michezo ya kubahatisha kati ya watoto wenye umri wa miaka 6-11, umegundua kwamba, mara moja kudhibitiwa kwa ajili ya utabiri wa matumizi ya juu, michezo ya kubahatisha haikuhusishwa sana na matatizo ya afya ya akili lakini badala yake kuhusishwa na matatizo ya uhusiano wa rika na uhaba wa prosocial [46].

Kiungo cha causal kati ya matumizi ya jumla ya mtandao na afya ya akili pia inaonekana kuwa ngumu. Waandishi wa awali wamekubali uwezekano kwamba hatari inayohusishwa na matumizi ya mtandao inaweza kutafakari ugonjwa wa sasa uliopo, ambao unaweza kuwa na athari juu ya jinsi mtandao hutumiwa [47-49]. Mitindo fulani ya utambuzi ambayo hufanya tabia ya kutumia Intaneti kwa njia fulani inaweza pia kuathiri afya ya akili. Kwa mfano, Brand et al [50] alipendekeza kwamba matumizi ya Intaneti yenye matatizo yanahusishwa na matarajio ambayo Internet inaweza kutumika kwa ushawishi mzuri wa hisia, ambayo katika baadhi ya matukio inaweza kuwa dhana ya uongo kwa niaba ya mtumiaji. Ukweli wa kukata tamaa wa hii inaweza kuwa mbaya zaidi kuliko matatizo ya afya ya akili. Katika utafiti huu, kufanya utafutaji uliotengwa (usiohusiana na shule au kazi) ulihusishwa na alama za juu za DASS na ulikuwa na ukubwa mkubwa wa athari kuliko shughuli nyingine yoyote ya Mtandao. Jambo linalowezekana kwa hili ni kwamba watu ambao wanapata dhiki zaidi huwa tayari kutumia Intaneti kama chombo cha kukabiliana na matatizo yao [27]. Inaweza pia kutafakari tabia ya kawaida ya kutegemea vyanzo vya Mtandao ili kutatua matatizo au wasiwasi hata wakati msaada wa kitaaluma utakuwa muhimu zaidi. Hata hivyo, kwa sababu masuala ya afya siyo pekee ya uwezekano wa utafutaji wa mtandao, tafiti za baadaye zitahitaji kuchunguza hypothesis hii zaidi.

Zaidi ya hayo, ingawa kupoteza usingizi wa Intaneti ulionekana kuwa ni utabiri wa muda mrefu wa afya ya akili, kuna uhusiano uliowekwa wa bidirectional kati ya matatizo ya usingizi na unyogovu [51] pamoja na hisia na kazi nzuri kwa ujumla [52]. Kwa hiyo inaonekana uwezekano kwamba uhusiano kati ya kupoteza usingizi wa matumizi ya Internet na afya ya akili pia ni sawa. Kwa hiyo, hatua zinazopunguza kupunguza matumizi ya Intaneti zinaweza kuwa na mafanikio zaidi ikiwa ni pamoja na matibabu ya wakati mmoja wa matatizo ya comorbid (ikiwa ni pamoja na unyogovu na matatizo ya usingizi). Vile vile, idadi ya masomo ya awali yamegundua kamari yenye matatizo kuwa predictive ya matumizi ya jumla ya Intaneti yenye matatizo, ikidai kwamba kamari ya kulevya na matumizi ya mtandao yana etiolojia ya kawaida [20-23,53]. Matokeo yetu yanaunga mkono mtazamo huu, kwa kuwa shughuli za kamari zilikuwa ni nguvu zaidi ya uondoaji uliofikiriwa, wakidai kuwa matibabu ya tabia ya kutumiwa kwa matumizi ya Intaneti inapaswa kushughulikia matatizo yoyote ya kamari. Hata hivyo, ni muhimu kwamba tafiti za baadaye zitachunguza kwa undani zaidi ambazo vigezo vinafanya kama watangulizi wa matumizi mabaya ya mtandao (kwa mfano, utu, utambuzi, sababu za kihisia na motisha, na shida za akili zilizopo) na ni vigezo gani vinavyofanya kama matokeo na wapatanishi. Kama vikoa fulani vya kibinadamu vinaweza kuhusisha mazingira ya hatari kama vile kujiondoa, tafiti za baadaye zinapaswa kuchunguza jukumu la kupatanisha ya vigezo vya aina hiyo.

Katika utafiti huu, hatukupata athari za matokeo mazuri ya matumizi ya mtandao juu ya afya ya akili, na inawezekana kwamba hii ni kwa sababu wao ni kweli badala ya nia ya kutumia mtandao. Kwa maneno mengine, washiriki wanaweza kuwa na matokeo yaliyotarajiwa badala ya kile kilichotokea. Sagioglou na Greitemeyer [54] alisema kuwa matokeo ya kujitegemea ya shughuli mbalimbali za mtandao yanaweza kuwa na uhalali mdogo, hasa wakati unafanywa kwa wakati mfupi, ambapo hali hiyo inaweza kutafakari kile washiriki wanavyoona kama motisha zinazofaa kwa matumizi yao. Hatua zilizo sahihi zaidi zinaweza kupatikana wakati washiriki wanaombwa kuzipima mara moja baada ya kutumia programu ya Mtandao, ambayo haikuwezekana katika utafiti huu. Uchunguzi wa baadaye unapaswa kuzingatia kutibu matokeo mazuri ya matumizi ya Intaneti kama watabiri wa kutumia maudhui fulani ya Mtandao (kwa njia nzuri au zisizo za afya) badala ya utabiri wa moja kwa moja wa afya ya akili.

Mapungufu

Utafiti huu ni mdogo kwa hali ya vipimo vinavyotumiwa kupima matumizi ya mtandao wa mshiriki. Suala moja la uhalali linahusisha matokeo ya matumizi ya mtandao, ambayo hawezi kudhaniwa kutafakari kikamilifu matokeo halisi. Mbali na ugumu wa kuchunguza athari za shughuli za kila siku kwa afya na tabia za mtu mwenyewe, kipimo hiki kinaweza pia kuwa hatari zaidi kukumbuka madhara na madhara ya matarajio. Kwa hiyo, utafiti huu ulipangwa tu kupima matokeo yaliyotambulika. Pia ni vigumu kujua kama matokeo yaliyotambuliwa yanazalishwa na tabia za mtandao au sababu ya tatu, kama matatizo ya comorbid. Kikwazo kingine cha utafiti huu ni kwamba hatukufanya vipimo vya kina vya maudhui ya Mtandao ambayo washiriki hutumia. Kwa hiyo, mtu anapaswa kuhadhari wakati akiwa na matokeo haya kwa matumizi ya maudhui maalum zaidi; kwa mfano, aina tofauti za michezo na shughuli za mitandao ya kijamii zinaweza kuwa na madhara tofauti kwa madhara yote yaliyotambuliwa na afya ya akili. Zaidi ya hayo, vipimo vyetu havijumuisha chombo chochote cha utambuzi wa matumizi ya Intaneti. Inawezekana kwamba ikiwa tungekuwa na matokeo mabaya zaidi ya matumizi ya Intaneti, au vigezo maalum vya matumizi ya Intaneti, hii ingekuwa imeelezea idadi kubwa ya madhara ya shughuli za Mtandao. Hatimaye, kulikuwa na kiwango cha kuacha kushuka kati ya vipimo vya msingi na vipimo vya kufuatilia (34%), ambayo ilipunguza nguvu za takwimu katika uchambuzi wa muda mrefu ikilinganishwa na uchambuzi wa vipande. Pia, ushiriki katika utafiti huu haukujulikana kabisa, na washiriki walio na hatari kubwa ya kujiua hawakutengwa na uchambuzi wa takwimu, ambayo inaweza kumaanisha kwamba baadhi ya vijana walio na psychopatholojia kali sana hawakuwakilishwa katika uchambuzi.

Hitimisho

Shughuli tofauti za Mtandao au maudhui yanaweza kuwa na athari maalum juu ya afya ya akili, hata ikiwa inatumiwa katika viwango vya wastani na wakati wa kurekebisha kwa idadi ya masaa iliyotumiwa kwenye mtandao. Shughuli za msingi za wavuti zinatofautiana kwa namna gani, kwa kiasi gani, na katika mwelekeo gani wanaoathiri afya ya akili. Shughuli pia zinatofautiana kuhusu matokeo mabaya ambayo huzalisha, na matokeo hayo (hasa usingizi wa usingizi na uondoaji) wanaonekana kutabiri matokeo ya afya ya akili kwa kiasi kikubwa kuliko shughuli zao wenyewe. Kwa hiyo, inaonekana kwamba muda uliotumika kwenye mtandao na maudhui ya Mtandao ni predictive ya afya ya akili hasa kwa sababu wanatabiri matokeo mabaya kama hayo. Matokeo haya yanasisitiza umuhimu wa kutofautisha kati ya aina za jumla na maalum za matumizi ya Intaneti yenye matatizo. Pia inathibitisha kuwa matumizi ya mtandao sio hatari sana, lakini inategemea shughuli ambayo mtu anaingia, na jinsi inavyoathiri mtu binafsi. Mabadiliko katika afya ya akili kwa muda huonekana kuwa bora zaidi kutabiri na mabadiliko katika usingizi wa kulala na uhusiano wa Internet na uondoaji, na hatua za kupunguza matumizi ya Internet hatari lazima hivyo lengo madhara hayo. Matokeo mazuri ya matumizi ya mtandao hayawezi kutabiri afya ya akili moja kwa moja lakini inaweza kutabiri uwezekano wa kushiriki katika shughuli fulani za Mtandao kwa kiasi kikubwa au kwa shida. Hata hivyo, ubaguzi kati ya matumizi ya mtandao na ugonjwa wa afya ya akili ni ngumu na uwezekano wa kuwa sawa, ambayo inamaanisha hatua au matibabu ya matumizi mabaya ya mtandao yanaweza kuwa na nyenzo mbalimbali ili kuwa na ufanisi.