Utumizi wa Internet Matatizo na Matumizi ya Kinga (2015)

PLoS Moja. 2015 Aug 5; 10 (8): e0134538. toa: 10.1371 / journal.pone.0134538.

Reed P1, Vile R1, Osborne LA2, Romano M3, Truzoli R3.

abstract

Matatizo ya matumizi ya internet yamehusishwa na aina mbalimbali za comorbidities za kisaikolojia, lakini uhusiano na ugonjwa wa kimwili haujapata shahada sawa ya uchunguzi. Utafiti wa sasa ulihusishwa na washiriki wa 505 mtandaoni, na kuuliza juu ya viwango vyao vya matumizi ya internet yenye shida (mtihani wa kulevya kwa Internet), unyogovu na wasiwasi (Maswala ya Hospitali na Mizani ya Unyogovu), kutengwa kwa jamii (Ushauri wa Utulivu wa UCLA), matatizo ya kulala (Pittsburgh Sleep Quality index) , na afya yao ya sasa - Swali la Jumuiya ya Afya (GHQ-28), na Maswali ya Kinga ya Kazi ya Kinga. Matokeo yalionyesha kwamba karibu na 30% ya sampuli iliyoonyeshwa kali au mbaya zaidi ya madawa ya kulevya, kulingana na IAT. Ingawa kuna tofauti katika madhumuni ambayo wanaume na wanawake walitumia internet, hakuwa na tofauti katika suala la viwango vya matumizi mabaya kati ya waume. Matatizo ya mtandao yalihusishwa sana na vigezo vingine vya kisaikolojia kama vile unyogovu, wasiwasi, matatizo ya kijamii, na usingizi. Matumizi ya kinga ya mtandao pia yalihusishwa na kupungua kwa kazi ya kinga ya mwili, lakini si kwa kipimo cha afya ya jumla (GHQ-28). Uhusiano huu kati ya matumizi ya internet tatizo na kupunguzwa kazi ya kinga ilionekana kuwa huru kutokana na athari za ushirikiano. Inapendekezwa kuwa uhusiano hasi kati ya kiwango cha matumizi ya internet na matatizo ya kinga inaweza kupatanishwa na viwango vya shida zinazozalishwa na matumizi hayo ya mtandao, na shughuli zinazofuata za neva za wasiwasi, ambazo zinahusiana na wapiganaji wa kinga, kama vile cortisol.

Citation: Reed P, Vile R, Osborne LA, Romano M, Truzoli R (2015) Matumizi ya Internet Matatizo na Matumizi ya Kinga. PLoS ONE 10 (8): e0134538. toa: 10.1371 / journal.pone.0134538

Mhariri: Antonio Verdejo-Garcia, Chuo Kikuu cha Granada, SPAIN

Imepokea: Desemba 3, 2014; Imekubaliwa: Julai 10, 2015; Published: Agosti 5, 2015

Copyright: © 2015 Reed et al. Hii ni makala ya kufikia wazi iliyosambazwa chini ya masharti ya License ya Attribution Attribution, ambayo inaruhusu matumizi yasiyozuiliwa, usambazaji, na uzazi kwa kila aina, ikitoa mwandishi na chanzo cha awali ni sifa

Upatikanaji wa Data: Kutokana na mahitaji ya kimaadili yaliyowekwa katika kutolewa kwa data yoyote iliyokusanywa kwa umeme na Kamati ya Maadili ya Maadili ya Kisaikolojia, hatuwezi kufanya data kuweka mtandaoni, lakini tunafurahi sana kuwasilisha data hizi kwa mtu yeyote anayetaka kuona, kwa kuwasiliana na Profesa Phil Reed saa [barua pepe inalindwa].

Fedha: Waandishi hawana msaada au ufadhili wa kuripoti.

Maslahi ya kushindana: Waandishi wametangaza kwamba hakuna maslahi ya mashindano yanayopo.

kuanzishwa

Matumizi mabaya au yasiyofaa ya mtandao (au matumizi ya internet yenye matatizo) yamependekezwa na wengine kama tatizo kwa makundi fulani ya watu binafsi [1,2] na haja ya kujifunza zaidi kuhusu Je, ugonjwa wa kulevya kwa mtandao (IAD) ni dhana muhimu imependekezwa [1,3]. Watu wanaoshughulikia matatizo kuhusu utumiaji wao wa matumizi ya intaneti ni dalili zinazohusiana, kama vile: kuvuruga kwa kazi zao na mahusiano ya kijamii [4,5,6], na hasi huathiri wakati wa kutengwa na mtandao [7]. Inakadiriwa kuwa uingizaji wa matumizi ya internet yenye matatizo katika idadi ya watu hutofautiana kati ya 2% na 8%, na hufikia hadi 20% katika sampuli ndogo [3, 8-10], ingawa takwimu hizi ni ngumu kutafsiri kwa usahihi kutokana na ufafanuzi tofauti wa 'matumizi mabaya ya mtandao' au 'matumizi ya kulevya' ambayo huajiriwa.

Watu hao ambao wanasema matumizi ya mtandao yenye shida pia wanaripoti matatizo mengi yanayohusiana na kisaikolojia na kijamii [10-12]. Matibabu ya kisaikolojia yaliyotajwa katika wale watu ambao wanasema matumizi mabaya ya mtandao wamepatikana kuwa ni pamoja na: wasiwasi [7,13,14], upungufu-tahadhari ya ugonjwa wa ugonjwa [15], ugonjwa wa wigo wa autism [7,16], huzuni [13-15, 17], dysregulation msukumo na uadui [18-20] na schizophrenia [7,21]. Ugonjwa wa wasiwasi wa kijamii [18] na upweke [22], pia huhusishwa sana na IAD. Aidha, viwango vya juu vya mkazo wa maisha [23] na kutengwa kijamii [22, 24-26], na ubora wa chini wa maisha [24,27], zilizotajwa na wale ambao wanasema matumizi ya mtandao yenye shida

Viwango vya juu vya tatizo na aina za matumizi ya intaneti pia zimehusishwa na mabadiliko ya neurological [28,29]. Kiwango cha ongezeko cha utafiti kinasema kuwa matumizi ya mtandao yenye matatizo, sawa na mengine ya kulevya kwa tabia, yanahusishwa na hali isiyo ya kawaida katika mfumo wa dopaminergic [30,31], na kwa kuongeza shughuli za neva za huruma [32,33], ambayo pia imeonyeshwa kuwa yanahusiana na mtu mwingine [34].

Tofauti na machapisho yaliyoongezeka kuhusu correlates ya kisaikolojia na ya neva ya IAD, kumekuwa na tafiti chache za athari za matumizi mabaya ya mtandao kwenye afya ya kimwili. Uhusiano kati ya kulala usumbufu na matumizi makubwa ya intaneti imeanzishwa [35,36], kama ina uhusiano kati ya tatizo la matumizi ya internet na lishe duni [37] kusababisha matatizo ya uzito, kama vile fetma [38]. Utafiti fulani umegundua vyama kati ya matumizi ya mtandao yenye shida na ubora wa maisha unaohusiana na afya, dhana inayohusiana na ugonjwa, ingawa ni lazima ieleweke kuwa kuna maonyesho machache sana na kuna tofauti kati ya vitabu hivi [39,40]. Kwa mfano, ubora wa maisha kuhusiana na afya, uliofanywa na SF-36, umeonekana kupatanisha na matumizi mabaya ya intaneti, ingawa ubora wa maisha hauhusiani na wakati uliotumiwa kwa kutumia mtandao [40]. Kwa upande mwingine, wakati ubora wa maisha unaohusiana na afya umehesabiwa na Maswali ya Afya ya jumla (GHQ), uhusiano mdogo umebainishwa na IAD [9,39]. Sababu za mwelekeo tofauti wa matokeo kwa kutumia hatua hizi mbili za ubora wa maisha zinazohusiana na afya hazijulikani-ingawa zinaweza kutafakari tofauti zote katika uendeshaji wa wazo la matumizi mabaya ya internet katika masomo, na lengo la SF-36 juu ya ubora wa maisha na kisaikolojia kuhusiana na afya ikilinganishwa na lengo la kisaikolojia la GHQ. Hivyo, nyaraka zinazohusiana na ubora wa maisha zinazohusiana na afya sasa ni vigumu kufasiri.

Majadiliano hapo juu yanamaanisha kuwa utafiti zaidi katika eneo hili ambalo linafaa ni lazima, kutokana na matumizi ya ongezeko la mtandao [3] na ukosefu wa ushahidi wazi juu ya athari zake juu ya utendaji wa afya per se kinyume na ubora wa maisha yanayohusiana na afya, pamoja na matatizo ya mtumishi ambayo viwango vya kuongezeka vya ugonjwa wa kimwili vinavyohusiana vinaweza kusababisha mifumo ya afya. Bila shaka, kutokana na vikwazo vya ushirikiano ulioonyeshwa na wale ambao wanasema matumizi mabaya ya intaneti, uhusiano wowote kati ya matumizi ya internet ya shida na ugonjwa wa kimwili inaweza kuwa bidhaa ya yoyote ya masuala kadhaa. Kujali nafsi yao kwa wale wanaotangaza matumizi ya internet tatizo kwa suala la lishe mbaya na mifumo mbaya ya usingizi, wanaweza kuhusishwa katika viwango vya kuongezeka kwa ugonjwa wa kimwili [37,40]. Hakika, usingizi maskini umeonyeshwa kutabiri mambo fulani ya kazi ya kinga [41-43]. Zaidi ya hayo, masuala ya kisaikolojia ya kisheria yanaweza pia kuwa na jukumu. Imebainisha kuwa matatizo ya afya ya akili yanahusiana na idadi ya baridi inayoorodheshwa wakati wa mwaka [44]. Hasa, unyogovu wote [45-47], na wasiwasi na matatizo ya shida [48], hasa wasiwasi wa kijamii na upweke [49-51], utabiri dysfunction ya kinga. Hatimaye, uanzishaji wa mfumo wa huruma, unaojulikana kwa wale wenye matatizo ya matumizi ya intaneti, unahusishwa na ongezeko la viwango vya adrenaline na cortisol, na husababisha kupungua kwa kazi ya kinga, hasa kwa wale walio na kiwango cha juu cha hali ya ugonjwa [52]. Uchunguzi wowote juu ya uhusiano wa matumizi mabaya ya mtandao na ugonjwa wa kimwili utahitaji baadhi ya tathmini ya michango ya jamaa ya mambo haya yanayohusiana na kazi.

Ni dhahiri, afya ya kimwili ni dhana pana sana, lakini rejea hapo juu inaonyesha kuwa matumizi ya mtandao yenye matatizo yanaweza kuathiri hasa juu ya kazi ya kinga, ambayo haikupokea utafiti wa moja kwa moja [53]. Ikiwa ndio kesi, basi magonjwa kama vile baridi ya kawaida [54], mafua [55], vidonda vya baridi [56], nyumonia [57], sepsis [58], na magonjwa ya ngozi [59], inaweza kuwa ufunguo wa kuzingatia wakati wa kupima athari za matumizi mabaya ya mtandao kwenye dalili za kimwili. Kama ilivyoelezwa hapo juu, uchunguzi uliopita wa uhusiano kati ya matumizi mabaya ya intaneti na ugonjwa wa kimwili umetarajia kuzingatia ripoti za ubora wa maisha unaohusiana na afya kwa kutumia vyombo kama vile SF-36 na GHQ. Ingawa hatua hizi ni za kuaminika, hazizingatii magonjwa yoyote, na hazihusishwa na magonjwa ambayo watu wenye mifumo ya kinga ya kinga inaweza kuwa rahisi kukaa. Katika kuamua kiwango ambacho kazi ya kinga inaweza kuathiriwa, kazi ya awali imechunguza taarifa za kibinafsi za dalili ambazo zinahusiana na kazi duni ya kinga [31,44]. Ripoti ya kujitegemea inaonekana kama njia yenye nguvu katika muktadha huu, kama dalili hizo ni rahisi kujihusisha na watu binafsi, mara nyingi haziripotiwa kwa wataalamu wa afya na hivyo hazionyeshe kumbukumbu za matibabu, na huwa na uzoefu bila sababu yoyote ya virusi inayohakikishiwa [54].

Kutokana na mambo haya hapo juu, uchunguzi wa sasa ulifuatilia uhusiano kati ya matumizi ya internet tatizo na madaktari mawili ya msingi ya afya (kazi ya kinga na hali ya afya ya kibinafsi), pamoja na vigezo mbalimbali vya afya (unyogovu, wasiwasi, upweke, na matatizo ya usingizi). Maslahi maalum ilikuwa uhusiano kati ya matumizi ya internet yenye matatizo na afya ya kinga ya kimwili, ambayo haijawahi kuchunguzwa hasa. Katika suala hili, lengo la kwanza la utafiti lilikuwa kuchunguza kama viwango vya juu vya matumizi ya internet tatizo vinahusishwa na ripoti kubwa ya magonjwa yanayohusiana na kinga (zaidi ya juu ya athari za matatizo ya mtandao kwenye vigezo vingine vinavyohusiana na afya ). Kwa kuongeza, kulikuwa na malengo ya sekondari ambayo hayajawahi kuchunguliwa katika utafiti huo, ikiwa ni pamoja na kuchunguza hali ya uhusiano kati ya matumizi ya internet yenye shida na hali ya afya ya kibinafsi. Hii ilichunguliwa ili kuamua ikiwa variable hii ilionyesha uhusiano sawa na tatizo la matumizi ya internet kama ripoti za dalili zinazohusiana na kinga. Matatizo mengine yanayotokana na uwezekano wa wale ambao huonyesha matumizi mabaya ya intaneti, ambayo pia yamepatikana kutabiri kazi mbaya ya kinga, kama vile wasiwasi, unyogovu, upweke, na matatizo ya usingizi, walipimwa katika jaribio la kutambua uhusiano kati ya matumizi ya internet yenye shida na dalili za afya ya kimwili huru ya matatizo haya ya kisheria. Hii inapaswa kuruhusu hatua ya kwanza katika kuanzisha hali ya uhusiano wowote kati ya matumizi ya mtandao yenye shida na kupunguzwa kazi ya kinga, lazima chama kiwepo kuwepo.

Method

Taarifa ya Maadili

Idhini ya maadili ya utafiti huu ilitolewa kutoka kwa Idara ya Maadili ya Maadili ya Kisaikolojia, Chuo Kikuu cha Swansea. Washiriki walitoa kibali cha habari kushiriki katika utafiti huu kwa kusaini fomu ya ridhaa baada ya kusoma karatasi ya habari iliyotolewa kwao, na Kamati ya Maadili iliidhinisha utaratibu wa ridhaa.

Washiriki

Washiriki mia tano na tano (wanaume wa 265 na wanaume wa 240) waliajiriwa kwa njia ya viungo vinavyowekwa kwenye tovuti za mtandao (maeneo ya mitandao ya kijamii, mabalozi na tovuti za vizuizi, na maeneo ya michezo ya kubahatisha). Mkakati wa kuajiri mtandaoni ulikubaliwa kulingana na utafutaji uliopita wa athari za matumizi ya internet tatizo [60,61].

Washiriki wote walikuwa wajitolea, na hakuna aliyepokea aina yoyote ya fidia kwa ushiriki wao. Washiriki walikuwa na umri wa wastani wa miaka 29.73 (+ 13.65, anuwai 18-101) miaka: <miaka 20 = 7.5%; Miaka 21-29 = 61.8%; Miaka 30-39 = 15.5%; Miaka 40-49 = 4.6%; Miaka 50-59 = 4.2%; Miaka 60+ = 5.9%. Kabila la washiriki lililojiripoti lilikuwa: 202 (40%) Nyeupe; 50 (10%) Vikundi vya Kikabila Mchanganyiko / Nyingi; 141 (28%) Asia; 106 (21%) Nyeusi / Afrika / Karibiani; na 6 (1%) Kikundi kingine cha kikabila. Hali ya ndoa ya sampuli ilikuwa: 305 (60%) bila kuolewa, 65 (13%) wameolewa au kwa ushirikiano wa kiraia; 105 (21%) katika aina nyingine za uhusiano; na 30 (6%) wameachana au wajane.

Matumizi ya kawaida ya Mtumiaji wa mtandao

Washiriki waliulizwa kukadiria matumizi yao ya wastani ya mtandao kwa kuwataka waweze kukadiria idadi ya masaa kwa wiki waliyoitumia kwenye mtandao kwa miezi michache iliyopita; kipimo hiki kinachukuliwa mara kwa mara katika masomo ya matumizi ya internet tatizo [40,61]. Ingawa imependekezwa kuwa ni 'matumizi yasiyo ya mtaalamu' ambayo yanahusiana na matatizo kadhaa yanayohusiana na matumizi nzito ya intaneti [40], walidhani kuwa tofauti ya mtaalamu / isiyo ya kitaaluma haiwezi kuomba kwa washiriki wote, na kwamba matumizi haya pia inaweza kuwa vigumu kubagua kwa washiriki wengine. Zaidi ya hayo, jumla ya matumizi ya intaneti, yenyewe, imeonekana kuwa yanahusishwa na matatizo yanayohusiana na mtandao [40].

Nambari ya masaa ya kila wiki kwa matumizi ya intaneti yaliripotiwa ilikuwa 39.57 (+ 28.06, umbali = 1 hadi 135): 28.3% iliripoti matumizi kati ya 1 na masaa 20 kwa wiki mtandaoni; 29.5% iliripoti kutumia 21 kwa saa 40 kwa wiki mtandaoni; 22.4% iliripoti matumizi ya 41 kwa masaa 60 kwa wiki mtandaoni, na 19.8% iliripoti kutumia zaidi ya saa za 61 kwa wiki kwenye mtandao. Idadi ya masaa kwa kila wiki iliyotumiwa mtandaoni na wanawake ilikuwa 34.77 (± 26.84, umbali = 1-135), na kwa wanaume, hii ilikuwa 44.88 (± 28.46, umbali = 6-130). Uchunguzi wa kikundi cha kujitegemea umebaini kuwa tofauti hii ilikuwa na takwimu muhimu, na athari ya kawaida, t(503) = 4.11, p <0.001, d = 0.366. Kulikuwa na uhusiano mzuri, lakini dhaifu, mzuri kati ya umri na wakati uliotumika mtandaoni, F(1,503) = 6.74, p <0.05, R2 = 0.013, lakini uhusiano ulio na nguvu wa U-quadratic kati ya vigezo hivi, F(1,502) = 11.10, p <0.001, R2 = 0.042). Hata hivyo, wakati sampuli iligawanywa kwa wale ambao sasa hawakuwa wa (N = 331), na wale walio na namna fulani ya uhusiano (N = 174), hakuwa na tofauti kati ya wakati uliotumika mtandaoni t (503) = 1.48, p > .10, d = 0.146. Vivyo hivyo, hakuna tofauti kubwa kati ya muda uliotumika mtandaoni katika makabila tofauti, F <1.

Washiriki waliulizwa pia kuhusu aina ya matumizi waliyoifanya kwenye mtandao, na waliulizwa kuonyesha kama hawajawahi kutembelea aina fulani za tovuti ya mtandao wakati wa miezi michache iliyopita. Majibu ya swali hili yanaonyeshwa Meza 1, ambayo inaonyesha asilimia ya sampuli nzima ambayo imetembelea tovuti ya fomu mbalimbali, pamoja na asilimia ya wanaume na wanawake, na mdogo (chini ya miaka 29) na zaidi (miaka ya 30 na zaidi), washiriki wanaotembelea maeneo. Zaidi ya hayo, Meza 1 inaonyesha coefficients za Phi kwa data hizi (zimehesabu idadi halisi ya washiriki, badala ya asilimia zilizoonyeshwa Meza 1). Coefficients za Phi hutoa index ya kiwango cha ushirikiano kati ya vigezo (na ni takwimu muhimu wakati takwimu za mraba za mraba ni muhimu).

thumbnail
Jedwali 1. Asilimia ya sampuli ya kutembelea tovuti ya fomu mbalimbali, pamoja na asilimia ya wanaume na wanawake, na wadogo na wakubwa, washiriki wanaotembelea maeneo pamoja na coefficients Phi.

toa: 10.1371 / journal.pone.0134538.t001

Takwimu hizi zinaonyesha kwamba mitandao ya kijamii (kwa mfano, Facebook, Twitter) na tovuti za ununuzi / benki ni aina za kawaida za tovuti ya mtandao. Kamari (ikiwa ni pamoja na maeneo ya bahati nasibu), michezo ya kubahatisha, na maeneo yenye maudhui ya ngono / dating, yalitumiwa mara kwa mara, na idadi ndogo zinazohusika katika mabalozi ya jadi (bila ya Twitter) au vyumba vya kuzungumza. Kulikuwa na tofauti tofauti za kijinsia katika matumizi ya intaneti, na wanawake kutumia vyombo vya habari vya kijamii na maeneo ya ununuzi zaidi ya wanaume, na wanaume kutumia michezo ya kubahatisha, maeneo ya ngono / dating, na vyumba vya kuzungumza zaidi ya wanawake. Watu zaidi chini ya umri wa miaka 30 walitumia maeneo ya mitandao ya kijamii, na tovuti za utafiti, mara nyingi kuliko wale walio juu ya 30. Hata hivyo, wale walio na umri wa miaka 30 walitumia maeneo ya ununuzi / mabenki, pamoja na maeneo ya habari, mabalozi ya jadi, na vyumba vya mazungumzo, mara nyingi zaidi kuliko wale walio chini ya umri wa miaka 30.

vifaa

Mtihani wa Madawa ya Internet (IAT)

IAT [62] ni kiwango cha 20-kipengele kinachofunika kiwango ambacho matumizi ya mtandao huharibu maisha ya kila siku (kwa mfano, kazi, usingizi, uhusiano, nk). Kila kitu kinapigwa kwa kiwango cha 1-4, na safu ya alama ya jumla kutoka 20 hadi 100. Muundo wa IAT kwa sasa umejadiliwa [61,63], lakini alama ya kukatwa ya 40 au zaidi kwa alama ya jumla ya IAT inachukuliwa kama inawakilisha baadhi ya kiwango cha matumizi ya internet tatizo [7,62,64] Kuegemea kwa ndani ya kiwango umepatikana kuwa katikati .90 [64] na .93 [62].

Hospitali ya wasiwasi na unyogovu (HADS)

HADS [65] ni kipimo kinachotumiwa sana kwa wasiwasi na unyogovu. Iliyotengenezwa awali kwa matumizi ya wagonjwa wa hospitali ya jumla ya wagonjwa, imetumika kwa sampuli zisizo za matibabu [66,67]. Ina vitu vya 14 (7 kwa wasiwasi na 7 kwa unyogovu) zinazohusiana na wiki iliyopita. Kuna maswali ya 7 kila kwa ajili ya wasiwasi na unyogovu, kila swali linapatikana kutoka 0 hadi 3 kulingana na ukali wa dalili; alama ya kiwango cha juu ni 21 kwa kila kipimo. Wahojiwa wanaweza kugawanywa katika makundi manne: 0-7 kawaida; 8-10 mpole; 11-14 wastani; na 15-21 kali. Kuaminika kwa retest na uhalali ni wote nguvu [65], na kuaminika kwa ndani ni .82 kwa kiwango cha wasiwasi, na .77 kwa kiwango cha unyogovu, kwa idadi isiyo ya kliniki [67].

UCLA Utulivu

Uchunguzi wa UCLA Unyenyekevu [68] ina taarifa za 20 zilizopangwa kutathmini upweke. Washiriki wanajibu kila swali kwa kutumia kiwango cha 4-("mara nyingi nisihisi hivi", "mara nyingine nisihisi hivi", "Mimi sijisikia mara kwa mara kwa njia hii", na "Sijisikii hivi kwa njia hii"), na kila kitu ni imetoa kutoka 0 hadi 3, ikitoa jumla ya alama kutoka 0 hadi 60. Alama ya juu inaonyesha ukali mkubwa wa upweke. Hatua ya kukatwa kwa matatizo ya upweke hutolewa kwa kiwango kikubwa cha kupotoka juu ya maana ya sampuli. Kiwango kina uaminifu mkubwa, na uwiano wa ndani wa .92, na uaminifu wa retest wa .73 [69].

Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI)

PSQI hii [70] lina maswali makubwa ya 10, baadhi ya sehemu ndogo, ambapo mshiriki anahitajika kuingia data kuhusu tabia zao za usingizi. Daftari hutoa alama kati ya 0 na 21, ambapo alama ya juu inaonyesha usingizi mbaya zaidi, na alama kubwa zaidi ya 5 inaonyesha mlalazivu maskini [70]. PSQI imepatikana kuwa na "high-retest reliability reliability" na uthibitisho mzuri wakati unatumiwa kupima [70].

Swali la Afya Jumuiya (GHQ-28)

GHQ-28 [71] husababisha shida mbalimbali za matatizo ya akili na afya, na imegawanywa katika viwango vya 4: dalili za somatic, wasiwasi na usingizi, uharibifu wa kijamii, na unyogovu mkubwa. Kila kiwango kikubwa kina vitu vya 7, wote wanaohitaji jibu kwa kiwango cha 4-kipengee cha aina ya Likert: Hapana kabisa, Hakuna zaidi kuliko kawaida, Badala zaidi kuliko kawaida, Zaidi ya kawaida, akifunga 0 kwa 3, kwa mtiririko huo. Kuegemea ndani ya mizani ni juu .90. Kwa ajili ya utafiti wa sasa, tu dalili ya somatic tu ilikuwa kuchambuliwa, ambayo aliwauliza washiriki kupima kiwango ambacho wamejisikia: kwa afya nzuri ya jumla, na haja ya tonic, kukimbia chini, mgonjwa, maumivu ya kichwa, tightness au shinikizo katika kichwa, na inaelezea moto au baridi.

Maswala ya Kinga ya Kazi ya Kinga (IFQ)

Wa IFQconsists wa vitu vya 15 vinavyotathmini mzunguko wa dalili mbalimbali zinazohusiana na kazi duni ya kinga. Kulingana na mzunguko wao kwa idadi ya watu kwa ujumla, na uhusiano wa moja kwa moja na upungufu wa kinga, hali zifuatazo zilichaguliwa kama msingi wa vitu kwenye dodoso: baridi ya kawaida [54], mafua [55], vidonda vya baridi [56], nyumonia [57], sepsis [58], na magonjwa ya ngozi [59]. Kufuatilia uchambuzi wa dalili kuu za hali hizi, vitu vya dalili za 19 vilijumuishwa kwenye dodoso kama ishara za mfumo wa kinga ya kupambana na magonjwa: koo, maumivu ya kichwa, homa, pua ya kukimbia, kukohoa, vidonda vya baridi, vidonda, homa kali, vidonda / vidonda , pneumonia, bronchitis, sinusitis, homa ya ghafla, maambukizi ya sikio, kuhara, ugonjwa wa mening, maambukizi ya jicho, sepsis, na majeruhi ya muda mrefu ya uponyaji. Walipimwa kwenye kiwango cha kipengee cha kipengee cha 5-Kamwe, mara moja au mara mbili, Mara kwa mara, mara kwa mara, mara kwa mara, na alama kutoka 0 hadi 4 kwa mtiririko huo). Upeo wa alama zote kutoka 0 hadi 79, una alama ya juu inayoonyesha kazi mbaya zaidi ya kinga. IFQ imekwisha kutumika kuchunguza athari za matukio ya maisha yenye shida juu ya afya binafsi iliyoripotiwa, kama vile kuchunguza athari za kuwa na mtoto mwenye ASD. Katika kazi ya awali [72], alama ya IFQ imepatikana ili kuunganisha vyema (r = .578, p <.001) na idadi ya ziara kwa Daktari Mkuu wa Matibabu, kuna uhusiano mzuri kati ya IFQ na jumla ya alama ya GHQ (r = .410, p <.01), pamoja na uhusiano mkubwa kati ya IFQ na dalili ndogo za GHQ (r = .493, p <.01).

Utaratibu

Washiriki wote waliitikia viungo vilivyowekwa kwenye tovuti za mtandao zilizolenga kufikia watu mbalimbali, ikiwa ni pamoja na maeneo ya mtandao wa kijamii (kwa mfano Facebook, Twitter), kurasa za blogu / jukwaa (kwa mfano, Mashable), maeneo ya michezo ya michezo ya michezo ya michezo (kwa mfano, Eurogamer.com), na tovuti ya usaidizi wa madawa ya kulevya. Viungo hivi viliwapa washiriki muhtasari mfupi wa utafiti, ambapo waliambiwa kwamba utafiti unahusisha uhusiano kati ya matumizi ya internet na masuala mbalimbali na afya. Ikiwa walikuwa na nia ya kushiriki, walitakiwa kufuata kiungo cha mtandaoni kwenye dodoso. Kiungo hiki kiliwashiriki washiriki kwenye ukurasa wa wavuti una maelezo zaidi juu ya utafiti: tena akifafanua kuwa madhumuni ya utafiti yalihusiana na matumizi ya mtandao na masuala mbalimbali ya kibinadamu na afya, na pia yalielezea aina ya maswali ambayo watashughulikia. Ukurasa wa habari pia ulitoa maelezo ya haki yao ya kujiondoa kwenye utafiti wakati wowote, na hatua zinazochukuliwa ili kuhakikisha faragha yao. Maelezo yalifuatiwa na taarifa ya idhini, kuwaeleza washiriki tu bonyeza kubonyeza swala la maswali ikiwa wangependa kutoa idhini na kama walikuwa zaidi ya umri wa 18. Washiriki kisha waliwasilishwa na maswali.

Hakukuwa na kikomo cha muda kilichopewa kwa majibu ya kufanywa, na washiriki walipewa fursa ya kuokoa uchunguzi wao na kurudi kwao wakati mwingine ikiwa ni lazima. Mara maswali yote yaliyokamilishwa, ambayo yalichukua washiriki takribani minara ya 30, washiriki walielekezwa kwenye ukurasa wa kujadiliana, ambao uliwashukuru kwa mchango wao, ulielezea zaidi juu ya malengo na madhumuni ya utafiti, na kutoa maelezo ya mawasiliano ya mtafiti na huduma ya ushauri, kama walihisi wanahitaji msaada wowote, kufuatia masuala yaliyotolewa ndani ya utafiti. Kiungo cha utafiti kilibakia wazi kwa miezi mitatu (kipindi cha spring), na kisha ikafungwa.

Uchambuzi wa Takwimu

Awali, tofauti za uwezekano wa alama za kulevya kwa wavuti kati ya washiriki wenye tabia tofauti (kwa mfano, jinsia, umri, nk) walichambuliwa kwa kutumia vipimo vya t. Washiriki waligawanywa katika makundi ya shida ya chini na ya juu kwa kutumia mgawanyiko kwenye hatua ya kukatwa kwa matatizo mabaya au mabaya ya mtandao kulingana na IAT (yaani 40), na ushirikiano kati ya alama za matumizi ya internet na matatizo ya jinsia, unyogovu , nk, ilifuatiwa kwa kutumia vipimo vya ki-squared. Uhusiano kati ya alama ya kazi ya kinga na kila moja ya vigezo vya utangulizi ulifanywa kwa kutumia nusu ya sehemu za sehemu (kwa sehemu fulani ya athari za wengine), na udhibiti wa hatua kwa hatua pia uliajiriwa kutambua athari za alama za tatizo la internet kwenye kazi ya kinga zaidi na juu ya athari za vigezo vingine vya utabiri. Uchunguzi huo ulifanyika pia kwa alama ya afya ya kibinafsi (GHQ). Hatimaye, makundi yaligawanywa kuwa kazi ya kinga ya juu na ya chini, na hali ya afya ya juu na ya chini yenye taarifa ya chini (GHQ), na vikundi hivi vilifananishwa kwa mujibu wa alama zao za kulevya kwa mtandao na uchambuzi wa covariance, kwa kutumia utabiri mwingine kama covariates. Ambapo kulinganisha nyingi kulifanyika, kigezo cha kukataliwa zaidi kilichukuliwa kwa kupima umuhimu, na ukubwa wa athari ulibadilishwa kote.

Matokeo

Maana yenye maana ya matatizo ya mtandao (IAT) kwa sampuli ilikuwa 37.25 (± 16.18, ubadi = 0-96). Alama ya IAT yenye maana ya wanawake ilikuwa 36.26 (± 15.36, umbali = 0-69), na alama hii kwa wanaume ilikuwa 38.35 (± 17.00, ubadi = 9-96). Makundi ya kujitegemea t-mtihani hayakufunuliwa tofauti kati ya alama hizi, t <1, d = 0.006. Uhusiano wa Pearson umebainisha uwiano mkubwa, na ukubwa wa wastani, uhusiano kati ya muda uliotumika mtandaoni na alama ya IAT, r(503) = .485, p <.001, R2 = .235, lakini hakukuwa na uhusiano muhimu kati ya umri wa washiriki na alama zao za IAT, r(503) = -.025, p > .50, R2 = .0006.

Uwiano wa sampuli ya kuanguka juu ya hatua ya kukatwa kwa kiwango cha wastani au mbaya zaidi ya matumizi ya internet (yaani, alama ya IAT ya 40 au juu [62]) zinaonyeshwa ndani Mtini 1 kwa sampuli nzima, pamoja na data hizi kwa wanawake na wanaume, tofauti. Kwa sampuli, 192 (wasichana wa 103, wanaume wa 89) walianguka juu ya kukatwa kwa matatizo ya mtandao. Kulikuwa hakuna tofauti ya takwimu kati ya uwezekano wa alama ya matumizi mabaya ya internet kati ya waume, chi squared = .17, p > .60, Wafilisti = .018. Weka uhusiano wa bisheli usifunulie uhusiano kati ya umri na kuanguka juu ya hatua ya kukatwa, rpb(503) = -.002, p > .30, Rpb2 = .102, ingawa kulikuwa na uwiano mkubwa, na ukubwa wa kati, uhusiano kati ya masaa uliotumika mtandaoni na kuanguka juu ya hatua ya kukatwa kwa matatizo ya kulevya ya mtandao, r(503) = .320, p <.001, Rpb2 = .102.

thumbnail
Kiini 1. Asilimia ya washiriki hapo juu na chini ya hatua ya kukatwa kwa matumizi ya internet ya wastani au mbaya zaidi (yaani alama ya IAT ya 40 au juu), pamoja na data hizi kwa wanawake na wanaume, tofauti.

toa: 10.1371 / journal.pone.0134538.g001

Jopo la juu la Meza 2 inaonyesha njia za sampuli na uharibifu wa kawaida wa matatizo ya mtandao (IAT), masaa yaliyotumika mtandaoni, unyogovu (HADS), wasiwasi (HADS), upweke (UCLA) na matatizo ya usingizi (PSQI). Njia hizi ni pana kulingana na yale yaliyoonekana katika uchunguzi uliopita wa sampuli hizo [7]. Pia inaonyesha asilimia ya watu wanaoanguka juu ya hatua ya kukatwa kwa mizani hiyo, ambayo, mbali na matatizo ya usingizi, yalikuwa yanatarajiwa kwa sampuli hiyo. Meza 2 pia inaonyesha asilimia ya sampuli na IAD ikianguka juu ya kukatwa kwa mizani hiyo mingine ya kisaikolojia. Asilimia ya wale walio na IAD pia wanaonyesha ugonjwa-mwenza ni kubwa kuliko ile ya sampuli kwa ujumla. Kuchunguza uhusiano huu zaidi, safu ya vipimo 2-2 vya mraba-mraba (ugonjwa wa pamoja uliopo au haupo dhidi ya shida za mtandao zilizopo au hazipo) zilifanywa kwa kila tofauti, na ilifunua kuwa magonjwa yote ya ushirikiano yalihusishwa sana na uwepo wa shida ya mtandao: unyogovu-chi-mraba(1) = 30.56, p <.001, Wafilisti = .246; wasiwasi-chi-mraba(1) = 38.98, p <.001, Wafilisti = .278; upweke-chi-mraba(1) = 15.31, p <.001, Wafilisti = .174; na usingizi chi-mraba(1) = 9.38, p <.01, Wafilisti = .136. Uhusiano wa Pearson kati ya vigezo vyote, na matatizo ya afya ya somatic (GHQ) na dalili za kinga pia zinaonyeshwa katika Meza 2, na uchambuzi huu umebaini mahusiano ya takwimu muhimu kati ya vigezo vyote.

thumbnail
Jedwali 2. Maana (upungufu wa kawaida) wa matatizo ya mtandao (IAT), masaa yaliyotumika mtandaoni, unyogovu (HADS), wasiwasi (HADS), upweke (UCLA) na matatizo ya usingizi (PSQI), pamoja na asilimia ya watu wanaoanguka juu ya hatua ya kukata mizani hiyo, na asilimia ya watu wenye IAD kuanguka juu ya kukatwa kwa mizani hiyo.

 

Uhusiano wa Pearson kati ya vigezo vyote, na matatizo ya afya ya somatic (GHQ) na dalili pia huonyeshwa.

toa: 10.1371 / journal.pone.0134538.t002

Sampuli inamaanisha alama ya dalili za somatic (GHQ-S) ilikuwa 7.28 (± 3.87; upeo = 0-19), na maana ya dalili za dalili zinazohusiana na kinga ni 15.20 (± 9.43; range = 0-37). Mizani hii ilikuwa na uwiano wa r = 0.345, p <.001, R2 = .119, kwa kila mmoja. Alama ya GHQ (S) ilikuwa na uhusiano mkubwa na matatizo ya shida, shida, na usingizi, na kwa kiwango kidogo, na vigezo vingine. Dalili zinazohusiana na kinga ya kinga zilikuwa na uhusiano mkubwa na matatizo ya wasiwasi, usingizi na intaneti, na kwa kiasi kidogo na vigezo vingine.

Kutokana na kwamba vigezo viwili vya ugonjwa (GHQ-S na IFQ) vilihusishwa na vigezo vingine vyote, na kwamba IAT ilihusishwa na vigezo vingine vyote, ili kuchunguza ikiwa matatizo ya intaneti (yaani alama ya IAT) imechangia kwa alama hizi za ugonjwa, regressions mbili tofauti za kinyume cha miguu zilifanyika-moja ya kutabiri alama ya GHQ-S, na moja ya kutabiri alama ya IFQ. Katika matukio yote mawili, unyogovu, wasiwasi, upweke, usingizi, na masaa yaliyotumiwa mtandaoni, yaliingia katika mfumo wa kurekebisha kwa hatua ya kwanza. Vigezo vyote hivi pamoja na alama ya tatizo la mtandao (IAT) vilikuwa vikiingia kwenye mfano kwa hatua ya pili, na kiwango ambacho kiasi cha kutofautiana kilikuwa kimeongezeka kwa kuongeza kwa alama ya IAT ilihesabiwa.

Paneli za chini za Meza 2 onyesha matokeo ya uchambuzi huu. Ukaguzi wa data kutoka jopo chini ya kulia kwa alama ya GHQ-S inaonyesha kwamba hatua zote mbili za kurejesha zilikuwa na takwimu muhimu, na kupunguzwa kwa kosa linalotokana na kuongeza kwa IAT kwenye hatua ya 2 pia huzalisha uboreshaji muhimu katika utabiri ya alama ya GHQ-S. Ikumbukwe kwamba uboreshaji wa utabiri wa GHQ-S zinazozalishwa na kuongeza ya IAT haikuwa kubwa sana. Mfano huo wa data pia ulipatikana kutokana na uchambuzi uliofanywa ili kutabiri alama za dalili zinazohusiana na kinga (IFQ). Hata hivyo, kuongeza kwa IAT katika hatua ya 2 ilizalisha uboreshaji mkubwa katika usahihi wa utabiri kwa alama zinazohusiana na kinga (IFQ), kuliko ilivyokuwa na alama za GHQ-S).

Ili kutafakari zaidi hali ya mahusiano kati ya vigezo, uhusiano wa nusu ya sehemu kati ya utabiri wa mtu binafsi (yaani, unyogovu, wasiwasi, usingizi, upweke, masaa ya mtandaoni, na matatizo ya mtandao) na alama mbili za dalili (GHQ-S na IFQ) zilihesabiwa tofauti. Uhusiano wa nusu ya sehemu ulifanyika kati ya kila variable ya predictor na vigezo viwili vinavyohusiana na magonjwa kwa kutumia vigezo vingine vya utabiri kama vile vinavyotokana. Hii inaruhusu uhusiano wa kipekee kati ya vigezo viwili vinavyozingatiwa kwa kutokuwepo kwa athari za kupatanisha ya vigezo vinginevyo, na maadili haya yanaweza kuonekana katika Mtini 2 kwa vigezo viwili vinavyohusiana na ugonjwa. Takwimu hizi zinaonyesha mfano sawa wa uhusiano kati ya utabiri na dalili za GHQ-S na IFQ; kwa kuwa, unyogovu, wasiwasi, na matatizo ya usingizi, wote walikuwa na uhusiano wa takwimu muhimu na matokeo mawili wakati athari za vigezo vingine zilidhibiti. Hata hivyo, wakati matatizo ya mtandao (IAT) yaliyotabiri kwa kiasi kikubwa dalili zinazohusiana na kinga (IFQ), hii haikuwa na kiasi kikubwa kinachohusiana na alama ya GHQ (S).

thumbnail
Kiini 2. Uhusiano wa kipande kati ya unyogovu (HADS), wasiwasi (HADS), usingizi (PSQI), upweke (UCLA), matatizo ya masaa ya mtandaoni, na internet (IAT), na alama mbili za dalili (GHQ (S) na IFQ).

toa: 10.1371 / journal.pone.0134538.g002

Ili kuchunguza zaidi uhusiano kati ya matatizo yanayohusiana na internet (alama za IAT) na wote wa jumla-somatic (GHQ-S) na matatizo ya kinga ya afya (IFQ), sampuli iligawanywa ndani ya alama hizo chini na juu ya kukatwa kwa 40 kwa matatizo mabaya au mabaya ya mtandao kwenye IAT [62]. Hii iliunda makundi mawili: kikundi kisicho na matatizo ya internet (N = 313; maana ya IAT = 26.89 + 7.89; mbalimbali = 0-39), na kundi linalo na matatizo ya mtandao (N = 313; maana ya IAT = 54.14 ± 11.23; mbalimbali = 40-96). Mtini 3 inaonyesha alama ya jumla ya afya-somatic (GHQ-S) (jopo la kushoto), na alama ya afya inayohusiana na kinga ya mwili (IFQ). Ukaguzi wa data kwa GHQ-S unaonyesha tofauti kidogo kati ya makundi ya chini na ya juu ya IAT kwa suala la alama zao za GHQ-S. Takwimu hizi zilichambuliwa kwa kutumia uchambuzi wa covariance, na kikundi cha mtandao kama sababu kati ya-somo, na unyogovu, wasiwasi, matatizo ya usingizi, upweke, na masaa online kama covariates. Uchunguzi huu umebaini hakuna tofauti ya takwimu kati ya makundi ya shida ya mtandao kulingana na alama zao za GHQ-S, F <1, eta ya sehemu2 = .001. Kwa upande mwingine, jopo sahihi la Mtini 3 inaonyesha kwamba kikundi cha juu cha matatizo ya mtandao kilikuwa na matatizo zaidi ya afya ya kinga kuliko kundi la matatizo ya mtandao, F(1,498) = 27.79, p <.001, eta ya sehemu2 = .046.

thumbnail
Kiini 3. Maana ya alama ya jumla ya afya (GHQ (S)) (jopo la kushoto), na alama ya afya inayohusiana na kinga (IFQ) kwa makundi mawili ya IAT (matatizo ya chini na ya juu).

 

Jopo la kushoto = alama za kuhusiana na somati GHQ (S); Jopo la kulia = alama zinazohusiana na kinga (IFQ).

toa: 10.1371 / journal.pone.0134538.g003

Majadiliano

Uchunguzi wa sasa ulijaribu uhusiano kati ya alama za mtihani wa madawa ya kulevya na alama za afya, kwa kuzingatia tathmini binafsi za kazi ya kinga na pia hali ya afya ya jumla. Hii ilifikiriwa kuwa eneo muhimu kuchunguza kama hakukuwa na data zilizopita zilizowasilishwa juu ya athari za matumizi ya internet yenye matatizo kwenye utendaji wa kinga; zaidi ya hayo, ripoti zilizopita kuhusu uhusiano kati ya matumizi mabaya ya mtandao na ubora wa maisha yanayohusiana na afya ilikuwa imeshindana na mtu mwingine [9,39,40]. Ilifikiriwa kuwa tofauti za mwisho zinaweza kuhusishwa na hali ya hatua za kutathmini hali ya afya, pamoja na mizani ya ripoti ya afya ya kisaikolojia-oriented, kama vile GHQ, kuwa chini ya uhusiano na matumizi ya internet tatizo kuliko hatua zinazohusiana zaidi na moja kwa moja na utendaji wa kinga.

Ijapokuwa mkakati wa kuajiri mtandaoni ulipitishwa, sampuli ya sasa ilikuwa na tabia sawa na wengine wengi ambao wamekuwa wameajiriwa katika utafiti wa matumizi ya mtandao. Sampuli ilikuwa ndogo (chini ya umri wa miaka 30), lakini ilikuwa na umri mkubwa wa umri. Urefu wa muda uliotumika kwenye mtandao ulikuwa karibu na saa 5-6 kwa siku, ambayo inafanana na makadirio kadhaa ya sasa [40,61]. Ikumbukwe kwamba thamani hii haikufautisha kati ya matumizi ya kitaalamu na ya kibinafsi, na imeelezwa kuwa hii ni muhimu katika suala la matatizo ya mtandao [40]. Hata hivyo, haijulikani kama tofauti hiyo ni rahisi sana kwa washiriki. Aina ya shughuli zilizofanywa kwenye mtandao na washiriki wa sasa walikuwa sawa na wale waliotajwa katika masomo ya awali [61]. Kulikuwa na tofauti za kijinsia katika matumizi ya intaneti. Wanawake walipenda kutumia vyombo vya habari vya kijamii na maeneo ya ununuzi zaidi ya wanaume, lakini wanaume walipenda kutumia michezo ya kubahatisha, maeneo ya ngono / dating, na vyumba vya kuzungumza, zaidi ya wanawake. Bila shaka, hii inategemea data ya ripoti ya kibinafsi, na tofauti, ingawa takwimu za kuaminika, zilikuwa ndogo kwa kulinganisha hizi. Viwango vya matumizi ya internet tatizo katika sampuli ya sasa, karibu 30% ya sampuli iliyoonyeshwa kali au mbaya zaidi ya dalili za kulevya kwa mtandao, ni pana kulingana na uchunguzi uliopita [7].

Uchunguzi muhimu wa utafiti huu ulikuwa ni kwamba matumizi ya internet yenye matatizo yaliyojitokeza yenyewe yalikuwa yanayohusiana na kazi mbaya zaidi ya kujifungua ya kinga, kama indexed na idadi ya dalili zinazohusiana na kinga. Hii inathibitisha matokeo kutoka kwa utafiti ambao ulizingatia ubora wa maisha inayohusiana na afya kama ilivyopimwa na SF-36 na matumizi ya internet yenye matatizo [40]. Hata hivyo, ingawa kazi za kinga na afya binafsi zilikuwa zimehusiana, matumizi mabaya ya intaneti hayatutabiri dalili za afya za kibinafsi, kama ilivyopimwa na kiwango cha GHQ. Utafutaji wa mwisho unahusiana na masomo kadhaa ya awali ambayo yameshindwa kupata uhusiano kati ya alama za IAT na alama za GHQ [9,39]. Matokeo mazuri ya sasa, kwa upande wa uhusiano kati ya alama za IAT na kazi za kinga za mwili, zinaweza kuonyesha kwamba kupima dalili zinazohusiana na kinga zaidi kwa moja kwa moja, kama ilivyofanyika katika utafiti wa sasa, inachunguza hali hii ya afya bora zaidi kuliko GHQ inayoendelea zaidi ya kisaikolojia kiwango.

Pamoja na matatizo katika kipimo cha kazi za kinga ambazo zimejadiliwa mapema (tazama pia chini), umuhimu wa kliniki wa matokeo inaweza kuingizwa katika muktadha kutokana na mapungufu ya mbinu ya utafiti. Utafiti huo ni moja ya ushirika, maana ya kwamba sababu ya lazima haifai kuwa moja kwa moja kutokana na chama hicho. Inawezekana kwamba wale walio na viwango vingi vya magonjwa huwa hutumia mtandao mara nyingi zaidi kuliko wale wanaofaa. Hata hivyo, kutokana na uwiano wa matumizi ya mtandao, na ushirikiano kati ya vijana na matumizi ya internet, hii inaonekana haiwezekani, ingawa bado kuna uwezekano ambayo itahitaji utafiti wa muda mrefu kutathmini. Vinginevyo, inaweza kuwa kwamba jambo la tatu linatabiri matumizi yote ya internet na afya mbaya. Hata hivyo, ni lazima ieleweke kwamba uhusiano kati ya matumizi ya internet yenye matatizo na utendaji wa kinga ya kujitegemea ulionekana kuwa na zaidi ya athari za maeneo mengine ya kazi (unyogovu, wasiwasi, upweke) ambao unahusishwa na mtandao wa shida kutumia [10-12], na ambayo ni, yenyewe, yanayohusiana na kazi ya kupunguzwa kinga [45,46,48,49]. Hii inafanya wazi jinsi sababu ya tatu ya kupatanisha inaweza kuwa.

Ikiwa matumizi ya internet yenye matatizo yaliyotabiri kazi mbaya ya kinga, swali la wazi kwa waalimu litawahusisha utaratibu. Uwezekano mmoja ni kwamba viwango vya juu vya matumizi ya internet tatizo vimejulikana kuongeza ongezeko la mfumo wa neva wa huruma [32,33]. Shughuli hiyo ya upendeleo inasababisha ongezeko katika viwango vya nor-epinephrone na / au cortisteroids (cortisol), ambayo hatimaye husababisha kupungua kwa kazi ya kinga [52]. Kwa hiyo, njia hii inaweza kuimarisha uhusiano kati ya matumizi ya internet yenye matatizo na kupunguzwa kazi ya kinga, lakini itahitaji uchunguzi zaidi. Ushauri wa mwisho una umuhimu fulani wa kubuni na ufuatiliaji wa vipengele vya kliniki ya matumizi ya internet yenye matatizo.

Uhusiano kati ya alama za IAT na kazi ya kinga huonyesha ukweli kwamba matumizi ya jumla ya mtandao kwa watu fulani huonekana, kwao wenyewe, kama tatizo-hata hivyo, ni nini wanachotumia mtandao kwa kutofautiana kati ya watu hawa. Kwa mfano, uchunguzi wa sasa umegundua tofauti za kijinsia katika matumizi ambayo watu walikuwa na mtandao, na inaweza kuwa kwamba matumizi maalum ni kuhusiana na kupunguza kazi ya kinga ya kutofautiana kati ya waume. Kazi zaidi ya kina kuhusu aina ya matumizi ya intaneti, kama vile asili halisi ya matumizi, na wakati uliotumika mtandaoni kwa matumizi ya kitaaluma na ya kibinafsi, inaweza kutoa mwanga zaidi juu ya uhusiano kati ya matumizi ya internet na kupunguza katika kazi ya kinga.

Kama siku zote, kuna vikwazo kwenye utafiti wa sasa ambao unahitaji kuzingatiwa. Sampuli ya sasa iliajiriwa mtandaoni, na hii inaweza kuwa na ubaguzi wa aina ya mtu ambaye alishiriki katika utafiti. Hata hivyo, inapaswa kutajwa kuwa idadi ya watu katika sampuli ilikuwa pana sana kulingana na umri wao, na tabia zao nyingine, na sampuli ilionekana kuwa sawa na yale yaliyotumika katika masomo ya awali. Ikumbukwe kwamba utafiti wa sasa haukufautisha kati ya matumizi ya kitaalamu na ya kibinafsi ya mtandao, ambayo inaweza kuwa muhimu kuchunguza. Kwa mfano, ngazi ya kulazimishwa na uharaka wa kutumia mtandao inaweza kuathiri viwango vya matatizo kwa kiasi kikubwa kuliko masaa ambayo yanapaswa kutumika kwenye mtandao kwa kazi. Hiyo ni, tofauti inaweza kufanywa kati ya wale wanaofanya kazi kwa bidii na wanasisitizwa kwa sababu hiyo, na watu ambao wana shida ya mtandao na wanasisitizwa na wasiostahili kwa sababu ya tatizo hili.

Kwa upande wa uwezekano wa kinga mbadala wa kazi ya kupunguzwa kinga inayoonekana katika watumiaji wa tatizo la juu, kazi ya baadaye inaweza kuzingatia jukumu la kulevya nyingi ambalo linaweza kuathiri kundi la watumiaji wa tatizo la intaneti. Taarifa kuhusu madawa ya kulevya na ya dawa isiyo ya dawa haikukusanywa katika ripoti ya sasa, na hii inaweza kuwa na matatizo ya mtandao, na kuathiri kazi ya kinga. Vivyo hivyo, matukio ya maisha ya hivi karibuni yanaweza kuwa na matokeo ya tabia ya kulevya na kazi ya mfumo wa kinga, kama ilivyoweza hali ya kijamii ya washiriki. Mambo yote haya yanaweza kuchunguza na utafiti zaidi.

Kujitegemea ripoti ya kujitegemea kwa kazi ya kinga inaweza kuwa na nguvu zaidi kwa matumizi ya uchambuzi wa seli za damu, ambazo zingeongeza msaada kwa hitimisho la sasa. Hata hivyo, kama ilivyoelezwa hapo juu, hakuna uhusiano kamili kati ya physiolojia ya kazi ya kinga na uzoefu wa dalili [54], na ripoti ya kujitegemea ya baridi na flus inachukuliwa kama kipimo sahihi cha kazi ya kinga katika suala hili [31,44]. Kwa hakika, imepatikana kuwa ripoti za kujitegemea za dalili za magonjwa-hasa kuhusu maambukizi ya juu ya kupumua (kwa mfano, baridi na mafua), kama inavyotumiwa katika utafiti wa sasa, inalingana vizuri na masomo ya kinga ya immunoglobin [73].

Hatimaye, ni lazima ieleweke kwamba ingawa utafiti wa sasa ulionyesha uhusiano kati ya matumizi mabaya ya intaneti na dalili zinazohusiana na kinga, kuna makaburi mawili ya kuchora hitimisho la causal kutoka kwa chama hiki ambacho kinapaswa kutajwa. Kwanza, kama utafiti huo ulikuwa sio wa muda mrefu, asili ya causal haipaswi kuchukuliwa ili kuthibitishwa. Pili, kama vigezo vingi vya utayarishaji vilikuwa vinahusiana, basi hii inaweza kuwa na kiwango cha ushirikiano katika uchambuzi wa regression unaofanya ufunguzi wa tafsiri. Ingawa ni lazima ieleweke kwamba matumizi ya ushirikiano wa nusu ya sehemu, kwa kiasi fulani, inaimarisha shida hii.

Kwa muhtasari, ripoti ya sasa imeanzisha kiungo kati ya matumizi mabaya ya mtandao na kutoa ripoti ya idadi kubwa ya dalili zinazohusiana na kazi iliyopunguzwa ya mfumo wa kinga. Uhusiano huu ulikuwa wa kujitegemea kwa idadi ya masaa uliyotumiwa mtandaoni, na pia ya athari za dalili zozote zinazohusiana na matumizi ya intaneti, kama vile unyogovu, kutengwa, na wasiwasi. Ilipendekezwa kuwa athari mbaya ya kazi ya kinga inaweza kuingiliana na shida iliyoongezeka, na pia na shughuli za neva za kuongezeka ambazo zinaonyeshwa na watumiaji wa internet.

Msaada wa Mwandishi

Imetengenezwa na ilijaribu majaribio: PR RV LAO MR RT. Ilifanya majaribio: RV. Ilibadilishwa data: RV PR. Vidokezo vya kuchangia / vifaa / uchambuzi wa zana: LAO. Aliandika karatasi: PR LAO MR RT.

Marejeo

  1. 1. Zima JJ. Masuala ya DSM-V: madawa ya kulevya. Am J Psychiatry 2008; 165: 306-7. toa: 10.1176 / appi.ajp.2007.07101556. pmid: 18316427
  2. 2. Kijana KS. Uraibu wa mtandao: Kuibuka kwa shida mpya ya kliniki. Itikadi ya Saikolojia na Tabia 1998; 1 (3): 237-244. doi: 10.1089 / cpb.1998.1.237
  3. Tazama Ibara
  4. PubMed / NCBI
  5. Google
  6. Tazama Ibara
  7. PubMed / NCBI
  8. Google
  9. Tazama Ibara
  10. PubMed / NCBI
  11. Google
  12. Tazama Ibara
  13. PubMed / NCBI
  14. Google
  15. Tazama Ibara
  16. PubMed / NCBI
  17. Google
  18. Tazama Ibara
  19. PubMed / NCBI
  20. Google
  21. Tazama Ibara
  22. PubMed / NCBI
  23. Google
  24. Tazama Ibara
  25. PubMed / NCBI
  26. Google
  27. Tazama Ibara
  28. PubMed / NCBI
  29. Google
  30. Tazama Ibara
  31. PubMed / NCBI
  32. Google
  33. Tazama Ibara
  34. PubMed / NCBI
  35. Google
  36. Tazama Ibara
  37. PubMed / NCBI
  38. Google
  39. Tazama Ibara
  40. PubMed / NCBI
  41. Google
  42. Tazama Ibara
  43. PubMed / NCBI
  44. Google
  45. Tazama Ibara
  46. PubMed / NCBI
  47. Google
  48. Tazama Ibara
  49. PubMed / NCBI
  50. Google
  51. Tazama Ibara
  52. PubMed / NCBI
  53. Google
  54. Tazama Ibara
  55. PubMed / NCBI
  56. Google
  57. Tazama Ibara
  58. PubMed / NCBI
  59. Google
  60. Tazama Ibara
  61. PubMed / NCBI
  62. Google
  63. Tazama Ibara
  64. PubMed / NCBI
  65. Google
  66. Tazama Ibara
  67. PubMed / NCBI
  68. Google
  69. Tazama Ibara
  70. PubMed / NCBI
  71. Google
  72. Tazama Ibara
  73. PubMed / NCBI
  74. Google
  75. Tazama Ibara
  76. PubMed / NCBI
  77. Google
  78. Tazama Ibara
  79. PubMed / NCBI
  80. Google
  81. Tazama Ibara
  82. PubMed / NCBI
  83. Google
  84. Tazama Ibara
  85. PubMed / NCBI
  86. Google
  87. Tazama Ibara
  88. PubMed / NCBI
  89. Google
  90. Tazama Ibara
  91. PubMed / NCBI
  92. Google
  93. Tazama Ibara
  94. PubMed / NCBI
  95. Google
  96. Tazama Ibara
  97. PubMed / NCBI
  98. Google
  99. Tazama Ibara
  100. PubMed / NCBI
  101. Google
  102. Tazama Ibara
  103. PubMed / NCBI
  104. Google
  105. Tazama Ibara
  106. PubMed / NCBI
  107. Google
  108. Tazama Ibara
  109. PubMed / NCBI
  110. Google
  111. Tazama Ibara
  112. PubMed / NCBI
  113. Google
  114. Tazama Ibara
  115. PubMed / NCBI
  116. Google
  117. Tazama Ibara
  118. PubMed / NCBI
  119. Google
  120. Tazama Ibara
  121. PubMed / NCBI
  122. Google
  123. Tazama Ibara
  124. PubMed / NCBI
  125. Google
  126. Tazama Ibara
  127. PubMed / NCBI
  128. Google
  129. Tazama Ibara
  130. PubMed / NCBI
  131. Google
  132. Tazama Ibara
  133. PubMed / NCBI
  134. Google
  135. Tazama Ibara
  136. PubMed / NCBI
  137. Google
  138. Tazama Ibara
  139. PubMed / NCBI
  140. Google
  141. Tazama Ibara
  142. PubMed / NCBI
  143. Google
  144. Tazama Ibara
  145. PubMed / NCBI
  146. Google
  147. Tazama Ibara
  148. PubMed / NCBI
  149. Google
  150. Tazama Ibara
  151. PubMed / NCBI
  152. Google
  153. Tazama Ibara
  154. PubMed / NCBI
  155. Google
  156. Tazama Ibara
  157. PubMed / NCBI
  158. Google
  159. Tazama Ibara
  160. PubMed / NCBI
  161. Google
  162. Tazama Ibara
  163. PubMed / NCBI
  164. Google
  165. Tazama Ibara
  166. PubMed / NCBI
  167. Google
  168. Tazama Ibara
  169. PubMed / NCBI
  170. Google
  171. Tazama Ibara
  172. PubMed / NCBI
  173. Google
  174. Tazama Ibara
  175. PubMed / NCBI
  176. Google
  177. Tazama Ibara
  178. PubMed / NCBI
  179. Google
  180. Tazama Ibara
  181. PubMed / NCBI
  182. Google
  183. 3. Christakis DA. Madawa ya mtandao: janga la karne ya 21 ?. Madawa ya BMC 2010; 8 (1): 61. toa: 10.1186 / 1741-7015-8-61
  184. Tazama Ibara
  185. PubMed / NCBI
  186. Google
  187. Tazama Ibara
  188. PubMed / NCBI
  189. Google
  190. 4. Caplan SE, High AC. Kuingiliana na kijamii, ustawi wa kisaikolojia, na matumizi mabaya ya mtandao. Madawa ya mtandao: Kitabu na mwongozo wa tathmini na matibabu 201; 35-53. doa: 10.1002 / 9781118013991.ch3
  191. Tazama Ibara
  192. PubMed / NCBI
  193. Google
  194. Tazama Ibara
  195. PubMed / NCBI
  196. Google
  197. Tazama Ibara
  198. PubMed / NCBI
  199. Google
  200. Tazama Ibara
  201. PubMed / NCBI
  202. Google
  203. Tazama Ibara
  204. PubMed / NCBI
  205. Google
  206. Tazama Ibara
  207. PubMed / NCBI
  208. Google
  209. Tazama Ibara
  210. PubMed / NCBI
  211. Google
  212. Tazama Ibara
  213. PubMed / NCBI
  214. Google
  215. 5. Shaw M, Black DW. Matumizi ya kulevya. CNS Dawa za kulevya 2008; 22: 353-65. pmid: 18399706 doi: 10.2165 / 00023210-200822050-00001
  216. 6. Griffiths M. Wakati wa ulevi wa mtandao kuchukuliwa kwa uzito? Utafiti wa kulevya na nadharia 2000; 8: 413–418. doi: 10.3109 / 16066350009005587
  217. 7. Romano M, Osborne LA, Truzoli R, Reed P. Athari za kisaikolojia tofauti za athari ya mtandao kwenye watumiaji wa internet. PLOS ONE 2013; 8 (2): e55162. toa: 10.1371 / journal.pone.0055162. pmid: 23408958
  218. 8. Kuss DJ, Griffiths MD, Binder JF. Matumizi ya kulevya kwa wavuti kwa wanafunzi: Sababu za kuenea na hatari. Kompyuta katika Tabia za Binadamu 2013; 29 (3): 959-966. do: 10.1016 / j.chb.2012.12.024
  219. 9. Niemz K, Griffiths M, Banyard P. Kuenea kwa utumiaji wa mtandao wa patholojia kati ya wanafunzi wa vyuo vikuu na uhusiano na kujithamini, dodoso la jumla la afya (GHQ), na kuzuia. Teknolojia ya Itikadi na Tabia 2005; 8 (6): 562-570. doi: 10.1089 / cpb.2005.8.562
  220. 10. Weinstein A, Lejoyeux M. Internet kulevya au matumizi ya matumizi ya internet. Journal ya Marekani ya Dawa za kulevya na Vinywaji vya Pombe 2010; 36 (5): 277-283. toa: 10.3109 / 00952990.2010.491880. pmid: 20545603
  221. 11. Bernardi S, Pallanti S. Internet kulevya: utafiti unaoelezea kliniki unazingatia vidonda na dalili za dissociative. Psychiatry kamili 2009; 50 (6): 510-516. Je: 10.1016 / j.comppsych.2008.11.011. pmid: 19840588
  222. 12. Ko CH, Yen JY, Yen CF, Chen CS, Chen CC. Shirika kati ya madawa ya kulevya na magonjwa ya akili: marekebisho ya vitabu. Psychiatry ya Ulaya 2012; 27 (1): 1-8. toa: 10.1016 / j.eurpsy.2010.04.011. pmid: 22153731
  223. 13. Akin A, Iskender M. Internet kulevya na unyogovu, wasiwasi na dhiki. Journal ya Kimataifa ya Sayansi ya Elimu 2011; 3 (1): 138-148.
  224. 14. Yen CF, Chou WJ, Liu TL, Yang P, Hu. Shirikisho la dalili za kulevya za Intaneti na wasiwasi, unyogovu na kujithamini kati ya vijana wenye upungufu wa tahadhari / ugonjwa wa hyperactivity. Psychiatry kamili 2014. Je: 10.1016 / j.comppsych.2014.05.025
  225. 15. Gundogar A, Bakim B, Ozer OA, Karamustafalioglu. P-32-Ushirikiano kati ya kulevya kwa mtandao, unyogovu na ADHD kati ya wanafunzi wa shule ya sekondari. Psychiatry ya Ulaya 201; 27: 1. do: 10.1016 / s0924-9338 (12) 74199-8
  226. 16. Romano M, Truzoli R, Osborne LA, Reed P. Uhusiano kati ya autism quotient, wasiwasi, na ulevi wa internet. Utafiti katika Ugonjwa wa Magonjwa ya Autism 2014; 11: 1521-1526. do: 10.1016 / j.rasd.2014.08.002
  227. 17. Kijana KS, Rogers RC. Uhusiano kati ya unyogovu na ulevi wa mtandao. Teknolojia ya Itikadi na Tabia 1998; 1 (1): 25-28. doi: 10.1089 / cpb.1998.1.25
  228. 18. Ko CH, Liu TL, Wang PW, Chen CS, Yen CF, Yen JY. Kuongezeka kwa unyogovu, uadui, na wasiwasi wa kijamii wakati wa kulevya kwa wavuti kati ya vijana: utafiti unaotarajiwa. Psychiatry kamili 2014. Je: 10.1016 / j.comppsych.2014.05.003
  229. 19. Lee HW, Choi JS, Shin YC, Lee JY, Jung HY, Kwon JS. Impulsivity katika addiction internet: kulinganisha na kamari pathological. Cyberpsychology, Tabia, na Mtandao wa Jamii 2012; 15 (7): 373-377. toa: 10.1089 / cyber.2012.0063
  230. 20. Yen JY, Yen CF, Wu HY, Huang CJ, Ko CH. Uadui katika ulimwengu halisi na mtandaoni: athari za kulevya kwa mtandao, unyogovu, na shughuli za mtandaoni. Cyberpsychology, Tabia, na Mtandao wa Jamii 2011; 14 (11): 649-655. toa: 10.1089 / cyber.2010.0393
  231. 21. Jumuiya C. Matumizi makubwa ya kompyuta na matumizi ya mtandao kama sababu ya hatari ya schizophrenia katika wanaume wenye akili wenye akili. Journal ya Psychiatry ya Australia na New Zealand; 2012 (46): 8-791. toa: 792 / 10.1177. pmid: 0004867412442407
  232. 22. Caplan SE. Upendeleo kwa maingiliano ya kijamii online: Nadharia ya matumizi ya tatizo la Intaneti na ustawi wa kisaikolojia. Utafiti wa Mawasiliano 2003; 30: 625-648. toa: 10.1177 / 0093650203257842
  233. 23. Yan W, Li Y, Sui N. Uhusiano kati ya matukio ya maisha ya hivi karibuni yenye shida, tabia za kibinadamu, kazi ya familia inayojulikana na kulevya kwa wavuti kati ya wanafunzi wa chuo. Stress na Afya 2014; 30 (1): 3-11. toa: 10.1002 / smi.2490. pmid: 23616371
  234. 24. Bozoglan B, Demirer V, Sahin I. Uwezeshaji, kujithamini, na kuridhika kwa maisha kama watabiri wa madawa ya kulevya ya mtandao: Utafiti wa vipande kati ya wanafunzi wa chuo kikuu cha Kituruki. Scandinavia Journal ya Psychology 2013; 54 (4): 313-319. doa: 10.1111 / sjop.12049. pmid: 23577670
  235. 25. Nalwa K, Anand AP. Uraibu wa mtandao kwa wanafunzi: sababu ya wasiwasi. Teknolojia ya Itikadi na Tabia 2003; 6 (6): 653-656. doi: 10.1089 / 109493103322725441
  236. 26. Sanders CE, Field TM, Diego M, Kaplan M. Uhusiano wa matumizi ya mtandao kwa unyogovu na kutengwa kwa jamii kati ya vijana. Ujana wa 2000; 35 (138): 237-242. pmid: 11019768
  237. 27. Tonioni F, D'Alessandris L, Lai C, Martinelli D, Corvino S, Vasale M,… Bria P. Uraibu wa mtandao: masaa yaliyotumiwa mkondoni, tabia na dalili za kisaikolojia. Hospitali Kuu ya Psychiatry 2012; 34 (1): 80-87. doi: 10.1016 / j.genhosppsych.2011.09.013. jioni: 22036735
  238. 28. Yuan K, Qin W, Wang G, Zeng F, Zhao L, Yang X, et al. Uharibifu wa miundombinu katika vijana wenye ugonjwa wa kulevya kwa mtandao. PloS ONE 2011; 6 (6): e20708. toa: 10.1371 / journal.pone.0020708. pmid: 21677775
  239. 29. Zhou Y, Lin FC, Du YS, Qin LD, Zhao ZM, Xu JR, et al. Grey jambo lisilo na kawaida katika matumizi ya kulevya ya mtandao: Utafiti wa morphometry msingi wa voxel. Journal ya Ulaya ya Radiolojia 2011; 79 (1): 92-95. toa: 10.1016 / j.ejrad.2009.10.025. pmid: 19926237
  240. 30. Hou H, Jia S, Hu S, Fan R, Sun W, Sun T, et al Kupunguza wasambazaji wa dopamine wanaozaliwa kwa watu wenye ugonjwa wa kulevya kwa mtandao. Utafiti wa BioMed International 2012; 2012. doa: 10.1155 / 2012 / 854524
  241. 31. Kim SH, Baik SH, Park CS, Kim SJ, Choi SW, Kim SE. Ilipunguza kupata kwa dopamine D2 receptors kwa watu walio na madawa ya kulevya. Neuroreport 2011; 22 (8): 407-411. doa: 10.1097 / WNR.0b013e328346e16e. pmid: 21499141
  242. 32. Lu DW, Wang JW, Huang ACW. Tofauti ya kiwango cha hatari ya madawa ya kulevya kulingana na majibu ya kujibu ya neva: Internet hypothetical activity of autonomic activity. Cyberpsychology, Tabia, na Mtandao wa Jamii 2010; 13 (4): 371-378. toa: 10.1089 / cyber.2009.0254
  243. 33. Lin PC, Kuo SY, Lee PH, Sheen TC, Chen SR. Athari za kulevya kwa mtandao kwenye kutofautiana kwa kiwango cha moyo katika watoto wenye umri wa shule. Jarida la Uuguzi wa Kliniki 2013. doa: 10.1097 / jcn.0b013e3182a477d5
  244. 34. Zheng H, Liu X, Patel K K. Wajibu wa dopamine katika majibu ya uingilivu katikati katikati ya panya na Aina ya kisukari cha 2 iliyosababishwa na streptozotocin na chakula cha juu cha mafuta. FASEB Journal 2011; 25: 1028-11.
  245. 35. Bélanger RE, Akre C, Berchtold A, Michaud PA. Shirika la u-U kati ya ukubwa wa matumizi ya Internet na afya ya vijana. Pediatrics 2014; 127: e330-e335. toa: 10.1542 / peds.2010-1235
  246. 36. Lam LT. Uvutaji wa michezo ya kubahatisha mtandao, matumizi mabaya ya mtandao, na matatizo ya usingizi: Mapitio ya utaratibu. Ripoti za sasa za Psychiatry 2014; 16 (4): 1-9. toa: 10.1007 / s11920-014-0444-1
  247. 37. Kim Y, Park JY, Kim SB, Jung IK, Lim YS, Kim JH. Madhara ya kulevya kwa mtandao juu ya maisha na tabia ya malazi ya vijana wa Kikorea. Utafiti wa Lishe na Mazoezi 2010; 4 (1): 51-57. toa: 10.4162 / nrp.2010.4.1.51. pmid: 20198209
  248. 38. Li M, Deng Y, Ren Y, Guo S, He X. Hali ya ukame wa wanafunzi wa katikati ya Xiangtan na uhusiano wake na madawa ya kulevya. Uzito 2014; 22 (2): 482-487. toa: 10.1002 / oby.20595. pmid: 23929670
  249. 39. Jenaro C, Flores N, Gomez-Vela M, Gonzalez-Gil F, Caballo C. Matatizo ya Internet na matumizi ya simu ya simu: Kisaikolojia, tabia, na afya. Utafiti wa kulevya na Nadharia 2007; 15: 309-320. toa: 10.1080 / 16066350701350247
  250. 40. Kelley KJ, Gruber EM. Tatizo la matumizi ya Intaneti na afya ya kimwili. Jarida la Uharibifu wa Maadili 2013; 2 (2): 108-112. toa: 10.1556 / JBA.1.2012.016. pmid: 26165930
  251. 41. Besedovsky L, Lange T, Born J. Kulala na kazi ya kinga. Pflügers Archiv-Ulaya Journal ya Physiology 2012; 463 (1): 121-137. toa: 10.1007 / s00424-011-1044-0. pmid: 22071480
  252. 42. Cheung LM, Wong WS. Madhara ya usingizi na usumbufu wa internet juu ya unyogovu katika vijana wa Hong Kong Kichina: uchambuzi wa uchunguzi wa sehemu ya msalaba. Utafiti wa Usingizi 2011; 20: 311-317. toa: 10.1111 / j.1365-2869.2010.00883.x
  253. 43. Irwin M. Athari za usingizi na usingizi wa usingizi juu ya kinga na cytokines. Ubongo, tabia, na kinga ya mwili 2002; 16 (5): 503-512. do: 10.1016 / s0889-1591 (02) 00003-x
  254. 44. Adam Y, Meinlschmidt G, Lieb R. Mshirika kati ya matatizo ya akili na baridi ya kawaida kwa watu wazima: Utafiti unaozingatia idadi ya watu. Journal ya Utafiti wa Psychosomatic 2013; 74 (1): 69-73. Je: 10.1016 / j.jpsychores.2012.08.013. pmid: 23272991
  255. 45. Irwin M, Patterson T, Smith TL, Caldwell C, Brown SA, Gillin JC, et al Kupunguza kazi ya kinga katika matatizo ya maisha na unyogovu. Psychiatry ya kibaiolojia 1990; 27 (1): 22-30. pmid: 2297549 do: 10.1016 / 0006-3223 (90) 90016-u
  256. 46. Kiecolt-Glaser JK, Glaser R. Unyogovu na kazi ya kinga: njia kuu kati ya maradhi na vifo. Journal ya Utafiti wa Psychosomatic 2002; 53 (4): 873-876. pmid: 12377296 kifungo: 10.1016 / s0022-3999 (02) 00309-4
  257. 47. Kim HC, Park SG, Leem JH, Jung DY, Hwang SH. Dalili za kustaajabisha ni sababu ya hatari kwa baridi ya kawaida kati ya wafanyikazi: Utafiti wa kufuatilia wa mwezi wa 4. Journal ya Utafiti wa Psychosomatic 2011; 71 (3): 194-196. Je: 10.1016 / j.jpsychores.2011.01.014. pmid: 21843756
  258. 48. Dickerson SS, Kemeny ME. Vikwazo vya kupendeza na majibu ya cortisol: ushirikiano wa kinadharia na usanifu wa utafiti wa maabara. Kisaikolojia Bulletin 2004; 130 (3): 355. pmid: 15122924 doi: 10.1037 / 0033-2909.130.3.355
  259. 49. Cacioppo JT, Hawkley LC. Kutengwa kwa jamii na afya, na kusisitiza taratibu za msingi. Mtazamo katika Biolojia na Madawa 2003; 46 (3): S39-S52. pmid: 14563073 doi: 10.1353 / pbm.2003.0049
  260. 50. Cohen S. Mahusiano ya kijamii na afya. Mwanasaikolojia wa Marekani 2004; 59 (8): 676. pmid: 15554821 doi: 10.1037 / 0003-066x.59.8.676
  261. 51. Jaremka LM, Fagundes CP, Glaser R, Bennett JM, Malarkey WB, Kiecolt-Glaser JK. Uwezeshaji unatabiri maumivu, unyogovu, na uchovu: Kuelewa jukumu la kupunguzwa kwa kinga. Psychoneuroendocrinology 2013; 38 (8): 1310-1317. toa: 10.1016 / j.psyneuen.2012.11.016. pmid: 23273678
  262. 52. McClelland DC, sakafu E, Davidson RJ, Saron C. Nguvu za nguvu za kusisitiza, uanzishaji wa huruma, kazi ya kinga na ugonjwa. Journal ya Stress ya Binadamu 1980; 6 (2): 11-19. pmid: 7391555 doi: 10.1080 / 0097840x.1980.9934531
  263. 53. Cao H, Sun Y, Wan Y, Hao J, Tao F. BMC Afya ya Umma 2011; 11: 802. toa: 10.1186 / 1471-2458-11-802. pmid: 21995654
  264. 54. Heikkinen T, Järvinen A. baridi ya kawaida. Lancet 2003; 361: 51-59. pmid: 12517470 kifungo: 10.1016 / s0140-6736 (03) 12162-9
  265. 55. WHO. Mapitio ya msimu wa mafua ya baridi ya 2012-2013, kaskazini mwa hemisphere. Shirika la Afya Duniani Rekodi ya epidemiological ya kila wiki 2013; 88: 225-232. Imeondolewa kutoka http://www.who.int/wer/2013/wer8822.pdf
  266. 56. Grout P, ​​Barber V E. Vidonda vya baridi-utafiti wa epidemiological. Journal ya Chuo cha Royal cha Watendaji Mkuu 1976; 26: 428-434. pmid: 957310
  267. 57. Glaser R, Sheridan J, Malarkey WB, MacCallum RC, Kiecolt-Glaser J K. Mkazo wa kisaikolojia huimarisha kinga ya kinga ya chanjo ya pneumonia. Dawa ya Psychosomatic 2000; 62: 804-807. pmid: 11139000 doi: 10.1097 / 00006842-200011000-00010
  268. 58. Hass HS, Schauenstein K. Kinga, homoni, na ubongo. Mizigo 2001; 56: 470-77 pmid: 11421890 ina: 10.1034 / j.1398-9995.2001.056006470.x
  269. 59. Aberg KM, Radeck KA, Choi EH, Kim DK, Demerjian M, Hupe M, na kisaikolojia husababisha kupungua kwa maambukizi ya peptidi ya epidermal na huongeza ukali wa maambukizi ya cutaneous katika panya. Journal ya Uchunguzi wa Kliniki 2007; 117: 3339-3349. pmid: 17975669 doi: 10.1172 / jci31726
  270. 60. Ng BD, Wiemer-Hastings P. Uraibu wa mtandao na michezo ya kubahatisha mkondoni. Teknolojia ya Itikadi na Tabia 2005; 8 (2): 110–113. doi: 10.1089 / cpb.2005.8.110
  271. 61. Widyanto L, McMurran M. Sifa za kisaikolojia za mtihani wa utumiaji wa wavuti. Cyberpsychology & Tabia 2004; 7: 443-450. doi: 10.1089 / cpb.2004.7.443
  272. 62. Young KS. Mtihani wa Madawa ya Internet (IAT) 2009.
  273. 63. Chang MK, Man Sheria ya SP. Kiini cha muundo kwa Mtihani wa Madawa ya Kijana ya Internet: Utafiti wa kuthibitisha. Kompyuta katika Tabia za Binadamu 2008; 24: 2597-2619. do: 10.1016 / j.chb.2008.03.001
  274. 64. Hardie E, Tee MY. Kutumia internet kwa kiasi kikubwa: jukumu la utu, upweke na mitandao ya kijamii katika usumbufu wa mtandao. Jarida la Australia la Teknolojia zinazoinuka na Society 2007; 5: 34-47.
  275. 65. Snaith RP, Zigmond AS. HADS: Kuhangaika kwa Hospitali na Unyogovu 1994. Windsor: NFER Nelson.
  276. 66. Andrew B, Wilding J M. Uhusiano wa unyogovu na wasiwasi kwa matatizo ya maisha na mafanikio kwa wanafunzi. British Journal of Psychology 2004; 95 (4): 509-521. toa: 10.1348 / 0007126042369802
  277. 67. Crawford JR, Henry JD, Crombie C, Taylor EP. Takwimu za kawaida kwa HADS kutoka sampuli kubwa isiyo ya kliniki. Journal ya Uingereza ya Psychology Clinic 2001; 40 (4): 429-434. toa: 10.1348 / 014466501163904
  278. 68. Russell DW. UCLA Upweke Scale (Version 3): Kuaminika, uhalali, na muundo wa muundo. Jarida la Tathmini ya Watu 1996; 66 (1): 20-40. pmid: 8576833 doi: 10.1207 / s15327752jpa6601_2
  279. 69. Jobe LE, Williams White S. Uwezeshaji, mahusiano ya kijamii, na upanaji mkubwa wa autism katika wanafunzi wa chuo. Hali na Tofauti za Mtu binafsi 2007; 42 (8): 1479-1489. toa: 10.1016 / j.paid.2006.10.021
  280. 70. Buysse DJ, Reynolds CF, Monk TH, Berman SR, Kupfer DJ. Ripoti ya Quality Sleep Pittsburgh (PSQI): chombo kipya kwa ajili ya utafiti wa akili na mazoezi. Utafiti wa Psychiatry 1989; 28 (2): 193-213. do: 10.1016 / 0165-1781 (89) 90047-4
  281. 71. Goldberg DP, Hillier V F. Toleo la wazi la Maswali ya Afya ya Jumla. Dawa ya Kisaikolojia 1979; 9: 139-145. pmid: 424481 doi: 10.1017 / s0033291700021644
  282. 72. Reed P., & Senunaite K. Athari za mtoto aliye na ASD kwa ripoti ya kinga ya mwili ya wazazi wako. Inakaguliwa.
  283. 73. McClelland DC, Alexander C, Marks E. Uhitaji wa nguvu, dhiki, kazi ya kinga, na ugonjwa kati ya wafungwa wa kiume. Journal ya Psychology isiyo ya kawaida 1982; 91 (1): 61. pmid: 7056944 doi: 10.1037 / 0021-843x.91.1.61