(สาเหตุ) การเชื่อมโยงระหว่างการใช้อินเทอร์เน็ตที่ดีต่อสุขภาพมีปัญหาและเสพติดเกี่ยวกับ comorbidities และลักษณะที่เกี่ยวข้องกับแนวคิดรวบยอดตนเอง (2018)

J Behav Addict 2018 ก.พ. 15: 1-13 doi: 10.1556 / 2006.7.2018.13

Leménager T¹, Hoffmann S¹, Dieter J¹, กลับมาฉัน², แมนน์เค¹, Kiefer F¹.

https://doi.org/10.1556/2006.7.2018.13

นามธรรม

พื้นหลัง

ผู้ใช้อินเทอร์เน็ตที่ติดยาเสพติดมีอัตราการเป็นโรคร่วมที่สูงขึ้นเช่นโรคสมาธิสั้น (ADHD) โรคซึมเศร้าและวิตกกังวล นอกจากนี้ยังพบการขาดดุลในลักษณะที่เกี่ยวข้องกับแนวคิดตนเองในผู้เล่นเกมอินเทอร์เน็ตและผู้ใช้เครือข่ายสังคม จุดมุ่งหมายของการศึกษานี้คือเพื่อตรวจสอบความเชื่อมโยงระหว่างการใช้อินเทอร์เน็ตที่ดีต่อสุขภาพมีปัญหาและติดยาเสพติดเกี่ยวกับโรคประจำตัวและลักษณะที่เกี่ยวข้องกับแนวคิดตนเอง นอกจากนี้ยังมีการตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างอาการคล้ายสมาธิสั้นที่เพิ่งพัฒนาโดยไม่มีการวินิจฉัยและการใช้อินเทอร์เน็ตที่ทำให้เสพติด

วิธีการ

n = 79 การควบคุมที่ดีต่อสุขภาพ n = 35 ปัญหาและ n = 93 ผู้ใช้อินเทอร์เน็ตที่ติดยาเสพติดได้รับการประเมินสำหรับโรคประจำตัวความสามารถทางสังคมและอารมณ์ภาพลักษณ์ของร่างกายความนับถือตนเองและความเครียดที่รับรู้ นอกเหนือจากการวินิจฉัยโรคสมาธิสั้นแล้วยังมีการประเมินอาการคล้ายโรคสมาธิสั้นที่เพิ่งพัฒนาขึ้น

ผลสอบ

ผู้ใช้ที่ติดยาเสพติดพบว่ามีการขาดดุลที่เกี่ยวข้องกับตนเองมากขึ้นและอัตราการป่วยด้วย ADHD, ซึมเศร้าและความวิตกกังวลสูงขึ้น ผู้ใช้ที่ติดและมีปัญหาแสดงความคล้ายคลึงกันในความชุกของความผิดปกติทางบุคลิกภาพกลุ่ม B และระดับของลักษณะที่สัมพันธ์กับความฉลาดทางอารมณ์ลดลง ผู้เข้าร่วมที่มีอาการคล้าย ADHD ที่พัฒนาล่าสุดมีคะแนนสูงขึ้นในช่วงชีวิตและความรุนแรงในปัจจุบันของการใช้อินเทอร์เน็ตเปรียบเทียบกับผู้ที่ไม่มีอาการสมาธิสั้น ผู้เข้าร่วมที่ติดยาเสพติดที่มีอาการสมาธิสั้นที่ได้รับการพัฒนาเมื่อเร็ว ๆ นี้พบว่าระดับความรุนแรงของการใช้อินเทอร์เน็ตในช่วงชีวิตที่สูงขึ้น

สรุป

ผลการวิจัยของเราระบุว่าความผิดปกติทางบุคลิกภาพแบบคลัสเตอร์ B และปัญหาก่อนวัยอันควรในความฉลาดทางอารมณ์อาจนำเสนอการเชื่อมโยงระหว่างการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาและเสพติด นอกจากนี้ผลการวิจัยยังบ่งชี้ว่าการใช้อินเทอร์เน็ตที่เสพติดเกี่ยวข้องกับอาการคล้าย ADHD ดังนั้นควรประเมินอาการของโรคสมาธิสั้นกับพื้นหลังของการใช้อินเทอร์เน็ตที่อาจติดขัด

คำสำคัญ: การใช้อินเทอร์เน็ตที่เป็นปัญหาและติดใจ, โรคประจำตัว, อาการสมาธิสั้น, แนวความคิดตัวเอง

บทนำ

เนื่องจากการทำให้เป็นดิจิทัลแบบเร่งโดยเฉพาะอย่างยิ่งเกี่ยวกับอุปกรณ์ดิจิตอลพกพาทำให้อินเทอร์เน็ตสามารถเข้าถึงได้ทุกที่ทุกเวลา ดังนั้นจึงไม่น่าประหลาดใจโดยเฉพาะอย่างยิ่งที่การใช้อินเทอร์เน็ตทั่วโลกเพิ่มขึ้นอย่างมากในช่วงสามทศวรรษที่ผ่านมา (สถิติโลกอินเทอร์เน็ต) การสำรวจในประเทศเยอรมนีพบว่าใน 2015 คน 44.5 ล้านคนใช้อินเทอร์เน็ตทุกวันและ 3.5 ล้านคน (8.5%) มากกว่าปีที่แล้ว (Tippelt & Kupferschmitt, 2015) นอกเหนือจากแง่มุมที่สนุกสนานของอินเทอร์เน็ตแล้วอุบัติการณ์ของการติดอินเทอร์เน็ตก็เพิ่มขึ้นในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา (มิฮาระ & ฮิกูจิ, 2017; Rumpf et al., 2014).

แม้จะมีการรวมของ "ความผิดปกติของการเล่นเกมอินเทอร์เน็ต" ในรุ่นที่ห้าของ คู่มือการวินิจฉัยและสถิติความผิดปกติท​​างจิต (DSM-5; สมาคมจิตแพทย์อเมริกัน 2013) ในฐานะ“ เงื่อนไขที่รับประกันการวิจัยและประสบการณ์ทางคลินิกมากขึ้นก่อนที่มันจะถูกนำมาพิจารณาเพื่อรวมไว้ในหนังสือหลักว่าด้วยความผิดปกติอย่างเป็นทางการ” มันยังอยู่ภายใต้การถกเถียงกันว่าการใช้แอพพลิเคชั่นอินเทอร์เน็ตอื่น ๆ ถือได้ว่ามีความเกี่ยวข้องทางคลินิกเพียงพอที่จะรวมอยู่ในการจำแนกประเภทการวินิจฉัยทางคลินิก ตรงกันข้ามกับ DSM ร่าง ICD-11 Beta (องค์การอนามัยโลก 2015) เสนอให้กำหนดความผิดปกติของการเล่นเกม (เช่น "เกมดิจิทัล" หรือ "วิดีโอเกม") โดยตรงภายใต้คำว่า "ความผิดปกติเนื่องจากการใช้สารเสพติดหรือพฤติกรรมเสพติด" ร่างฉบับนี้ยังชี้ให้เห็นถึงการจำแนกการใช้งานอินเทอร์เน็ตที่ทำให้เสพติดของแอปพลิเคชันอื่น ๆ (เช่นการใช้เครือข่ายสังคมออนไลน์ที่เสพติด) ภายใต้หัวข้อ "ความผิดปกติอื่น ๆ ที่ระบุเนื่องจากพฤติกรรมเสพติด"

การใช้อินเทอร์เน็ตที่เสพติดเกี่ยวข้องกับปัญหาทางจิตวิทยาและความรู้ความเข้าใจเช่นความเข้มข้นต่ำการลดลงของโรงเรียนและประสิทธิภาพการทำงานรวมถึงการรบกวนการนอนหลับและการถอนตัวทางสังคม (Lemola, Perkinson-Gloor, Brand, Dewald-Kaufmann, & Grob, 2015; เทย์เลอร์, ภัทราอังกูร, ศิริรัตน์และวูดส์, 2017; Upadhayay & Guragain, 2017; Younes et al., 2016). กลุ่มอาการฮิคิโคโมริ (เช่นการถอนตัวจากสังคมการรวบรวมตัวเองในบ้านของตนเองและการไม่เข้าร่วมในสังคมเป็นเวลา 6 เดือนหรือนานกว่านั้น) ยังเชื่อมโยงกับการบริโภคอินเทอร์เน็ตที่เพิ่มขึ้น แต่ก็ยังไม่ชัดเจนว่าฮิคิโคโมริสามารถถือได้ว่าเป็นโรคอิสระ หรืออาการทางคลินิกที่เกี่ยวข้องอย่างมากกับภาวะทางจิตเวชอื่น ๆ (Stip, Thibault, Beauchamp-Chatel, & Kilized, 2016).

แบบจำลองที่อธิบายไว้ก่อนหน้าของการเสพติดอินเทอร์เน็ตเช่นโมเดล Person-Affect-Cognition-Execution (I-PACE) ของแบรนด์และเพื่อนร่วมงานแนะนำก่อนหน้านี้ลักษณะทางจิตวิทยาและลักษณะบุคลิกภาพที่ผิดปกติเป็นปัจจัยหลักที่นำไปสู่การพัฒนาอินเทอร์เน็ตแบรนด์ Young, Laier, Wolfling และ Potenza, 2016; เดวิส 2001) ดังนั้นการศึกษาหลายครั้งเกี่ยวกับการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาและเสพติดรายงานอัตราสูงของ comorbidities เช่นภาวะซึมเศร้าและความผิดปกติของความวิตกกังวลเช่นเดียวกับความผิดปกติสมาธิสั้นสมาธิสั้น (ADHD) (Bozkurt, Coskun, Ayaydin, Adak และ Zoroglu, 2013; เฉินเฉินและเกา 2015; Seyrek, Cop, Sinir, Ugurlu และ Senel, 2017). นอกจากนี้ Zadra et al. (2016) รายงานว่าผู้ติดอินเทอร์เน็ตแสดงความถี่ของความผิดปกติทางบุคลิกภาพสูงขึ้น (29.6%) โดยเฉพาะอย่างยิ่งความผิดปกติของบุคลิกภาพแบบเส้นเขตแดนแสดงให้เห็นความชุกของผู้ติดอินเทอร์เน็ตสูงกว่าเมื่อเทียบกับผู้เข้าร่วมที่ไม่ติดอินเทอร์เน็ต มักมีรายงานการเกิดอาการสมาธิสั้นในการศึกษาเกี่ยวกับวัยรุ่นที่ติดอินเทอร์เน็ต Seyrek et al. (2017) พบความสัมพันธ์ที่สำคัญระหว่างการติดอินเทอร์เน็ตและความสนใจความผิดปกติเช่นเดียวกับอาการสมาธิสั้นในวัยรุ่น นอกจากนี้ Weinstein, Yaacov, Manning, Danon และ Weizman (2015) เด็กที่มีภาวะซนสมาธิสั้นทำคะแนนสูงกว่าในการทดสอบการติดอินเทอร์เน็ตเมื่อเปรียบเทียบกับกลุ่มที่ไม่ได้เป็น ADHD คำถามย้อนกลับว่าอาการคล้าย ADHD นั้นเกิดขึ้นจากการลบการใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไปหรือไม่อย่างไรก็ตามยังไม่มีความชัดเจน การใช้อินเทอร์เน็ตที่มากเกินไปมักจะมาพร้อมกับการจัดการงานออนไลน์ที่แตกต่างกันหลายอย่างพร้อมกัน (มัลติทาสกิ้งดิจิทัล Crenshaw, 2008) สิ่งนี้มักจะเพิ่มระดับความเครียดซึ่งนำไปสู่การขาดดุลทางปัญญาที่เทียบเท่ากับที่พบในเด็กสมาธิสั้น ผลการศึกษาพบว่าระบบมัลติทาสกิ้งดิจิตอลมีความสัมพันธ์กับการขาดดุลในหน้าที่ผู้บริหาร (หน่วยความจำในการทำงานและการควบคุมการยับยั้ง) เพิ่มการรับรู้ความเครียดและซึมเศร้ารวมถึงอาการวิตกกังวล (Cain, Leonard, Gabrieli และ Finn, 2016; Minear, Brasher, McCurdy, Lewis และ Younggren, 2013; Reinecke et al., 2017; Uncapher, Thieu และ Wagner, 2016) ผู้ป่วยที่มีความผิดปกติในการเล่นเกมทางอินเทอร์เน็ตรายงานว่าระดับความเครียดเพิ่มขึ้นทุกวันและเรื้อรังเมื่อเทียบกับการควบคุม (Kaess et al., 2017).

โดยเฉพาะสำหรับคนอายุน้อยที่เติบโตขึ้นมาด้วยระบบดิจิตอลและเครือข่ายการใช้อินเทอร์เน็ตที่มากเกินไปดูเหมือนจะเป็นปัจจัยกำหนดในกิจกรรมประจำวันของพวกเขา สิ่งนี้อาจอธิบายได้ว่าทำไมความชุกของการติดอินเทอร์เน็ตจึงสูงที่สุดในช่วงวัยรุ่น ภารกิจการพัฒนาที่สำคัญในช่วงเวลานี้คือการก่อตัวของตัวตนส่วนบุคคล (เรียกว่าแนวคิดของตัวเอง; Erikson, 1968; มาร์เซีย 1966) กระบวนการนี้รวมถึงการยอมรับการเปลี่ยนแปลงทางกายภาพแบบแผนเฉพาะทางวัฒนธรรมของลักษณะเพศชายและเพศหญิงเช่นเดียวกับการพัฒนาความสามารถทางสังคมและอารมณ์และการรับรู้ความสามารถของตนเองในคุณสมบัติที่เกี่ยวข้องกับการปฏิบัติงาน (Erikson, 1968; มาร์เซีย 1966). การศึกษาก่อนหน้านี้บ่งชี้ว่าตนเองขาดดุลมโนทัศน์ในเกมเมอร์ที่ติดยาเสพติดและในโซเชียลเน็ตเวิร์ก นักเล่นเกมที่ติดยาเสพติดปฏิเสธภาพลักษณ์ของตัวเองอย่างรุนแรงและแสดงให้เห็นถึงการขาดความภาคภูมิใจในตนเองตลอดจนความสามารถทางอารมณ์ (เช่นการรับรู้อารมณ์และการแสดงออกทางอารมณ์ของตนเองและของผู้อื่น) เมื่อเทียบกับนักเล่นเกมทั่วไปที่ไม่เสพติดและการควบคุมที่ดีต่อสุขภาพ (Lemenager et al., 2016) นอกจากนี้เครือข่ายทางสังคมที่มีปัญหามีความสัมพันธ์กับปัญหาในการรับรู้อารมณ์ของตัวเองเช่นเดียวกับทักษะการควบคุมอารมณ์ (ฮอร์โมนเคิร์นส์และทิมโก 2014).

เพื่อความรู้ที่ดีที่สุดของเราการศึกษาเกี่ยวกับ comorbidities และแนวคิดของตัวเองในการติดอินเทอร์เน็ตได้ประเมินความแตกต่างระหว่างผู้ใช้ที่ติดและการควบคุมที่ดีต่อสุขภาพ แต่ไม่ได้พิจารณาการใช้งานที่มีปัญหา การรวมกลุ่มผู้ใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาอาจช่วยให้ชัดเจนว่ามีความคล้ายคลึงกันระหว่างผู้ใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาและผู้ติดอินเทอร์เน็ตหรือไม่หรือการใช้งานที่มีปัญหานั้นถือได้ว่าเป็นช่วงเปลี่ยนผ่านระหว่างบุคคลที่มีสุขภาพดีและผู้ติดอินเทอร์เน็ต การค้นหาลักษณะเหล่านั้นที่เกี่ยวข้องกับการใช้อินเทอร์เน็ตที่เป็นปัญหาและเสพติดจะมีส่วนช่วยในการระบุปัจจัยเสี่ยงที่อาจเป็นไปได้สำหรับการพัฒนาการใช้อินเทอร์เน็ตที่ติดแล้วจึงช่วยให้สามารถป้องกันการแทรกแซงได้ดีขึ้น

ดังนั้นจุดประสงค์ของการศึกษาครั้งนี้คือเพื่อตรวจสอบความแตกต่างและความคล้ายคลึงกันใน comorbidities และลักษณะที่เกี่ยวข้องกับแนวคิดของตนเองระหว่างผู้ใช้อินเทอร์เน็ตที่เสพติดและมีปัญหา

ในความพยายามครั้งแรกนอกเหนือจากการตรวจสอบวิชาที่มีการวินิจฉัยโรคสมาธิสั้นเรายังตรวจสอบว่าอาการที่คล้ายกับโรคสมาธิสั้นที่เพิ่งพัฒนาโดยไม่ได้รับการวินิจฉัยโรคสมาธิสั้นอาจเกี่ยวข้องกับการใช้อินเทอร์เน็ตที่เสพติดหรือไม่

วิธีการ

ผู้เข้าร่วมกิจกรรม

เราคัดเลือก n = 79 การควบคุมที่ดีต่อสุขภาพ n = 35 ปัญหาและ n = 93 ผู้ใช้อินเทอร์เน็ตที่ติด (ตาราง 1) การมอบหมายกลุ่มให้กับผู้ใช้ที่มีปัญหาและติดยาเสพติดดำเนินการโดยใช้คะแนนของผู้เข้าร่วมในรายการตรวจสอบสำหรับการประเมินการติดอินเทอร์เน็ตและเกมคอมพิวเตอร์ (AICA; Wölfling, Beutel และMüller, 2012) และในระดับสำหรับพฤติกรรมเสพติดออนไลน์สำหรับผู้ใหญ่ [Skala zum Onlinesuchtverhalten bei Erwachsenen (OSVe-S; Wölfling, Müllerและ Beutel, 2010)]

1 ตาราง. คำอธิบายตัวอย่าง

บันทึก. SD: ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน; χ² (CT): χ² แท็บไขว้; χ² (KW): χ² การทดสอบ Kruskal – Wallis; F(ANOVA): ANOVA แบบทางเดียว; AICA: การประเมินผลการติดอินเทอร์เน็ตและเกมคอมพิวเตอร์ OSVe: Skala zum Onlinesuchtverhalten bei Erwachsenen

ตัวอย่างที่ติดยาเสพติดประกอบด้วยกลุ่มย่อยของ n = 32 นักเล่นเกม n = ผู้ใช้โซเชียลเน็ตเวิร์ก 24 รายและ n = ผู้ใช้แอปพลิเคชันอื่น 37 คน (แพลตฟอร์มข้อมูล: n = 1; เว็บไซต์ลามกอนาจาร: n = 4; เว็บไซต์การพนัน: n = 9; ไซต์ช็อปปิ้ง: n = 2; สตรีมมิ่ง: n = 13; และรูปแบบอื่น ๆ : n = 8) กลุ่มนักเล่นเกมอินเทอร์เน็ตที่ติดเกมนี้เล่นเกมสวมบทบาทออนไลน์ที่มีผู้เล่นหลายคนอย่างหนาแน่น (เช่น World of Warcraft หรือ League of Legends) หรือเกมยิงมุมมองบุคคลที่หนึ่งออนไลน์ (เช่น Counterstrike, Battlefield หรือ Call of Duty) อย่างกว้างขวาง เกมทั้งหมดนี้มีคุณสมบัติการสื่อสาร ผู้ใช้เครือข่ายสังคมออนไลน์มีการใช้งานแอปพลิเคชันอินเทอร์เน็ตเช่นการสนทนาออนไลน์ฟอรัมหรือชุมชนโซเชียล (เช่น Facebook)

กลุ่มผู้ใช้ที่มีปัญหาประกอบด้วย n = 9 นักเล่นเกม n = 15 เครือข่ายสังคมและ n = ผู้ใช้แอปพลิเคชันอื่น 11 คน (แพลตฟอร์มข้อมูล: n = 3; ไซต์ช็อปปิ้ง: n = 1; สตรีมมิ่ง: n = 4; และรูปแบบอื่น ๆ : n = 3)

กลุ่มควบคุมสุขภาพn = 79) รวมอยู่ด้วย n = ผู้เข้าร่วม 35 คนที่ใช้เว็บไซต์โซเชียลเน็ตเวิร์กเป็นประจำ n = ผู้เข้าร่วม 6 คนที่เล่นเกมออนไลน์ในบางครั้งและ n = ผู้เข้าร่วม 38 คนที่ใช้“ แอปพลิเคชันอื่น” เช่นแพลตฟอร์มข้อมูล (n = 15), ไซต์ช็อปปิ้ง (n = 2), เว็บไซต์การพนัน (n = 1), สตรีมมิ่ง (n = 15) หรือรูปแบบอื่น ๆ (n = 5). ผู้เข้าร่วมทั้งหมดได้รับคัดเลือกผ่านทางคลินิกรายวันของภาควิชาพฤติกรรมการเสพติดและการแพทย์ติดยาเสพติดที่สถาบันสุขภาพจิตกลางในมันไฮม์โดยทางออนไลน์ การสำรวจ หรือผ่านโฆษณา

A χ² การทดสอบเผยให้เห็นความแตกต่างระหว่างเพศกลุ่มอย่างมีนัยสำคัญระหว่างการควบคุมที่ดีต่อสุขภาพและผู้ใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาเกี่ยวกับแอปพลิเคชั่นอินเทอร์เน็ตหลักที่ใช้ p = .008; ในผู้ใช้ที่มีปัญหา: p = .035; และในผู้ใช้ที่ติด: p = .069) ผู้หญิงที่ใช้อินเทอร์เน็ตเพื่อสุขภาพหรือมีปัญหามีความถี่ในการใช้เครือข่ายสังคมสูงกว่าและผู้ชายมักใช้แอปพลิเคชันอื่น ๆ

การสัมภาษณ์และแบบสอบถาม

การดำรงอยู่และความรุนแรงของการเสพติดอินเทอร์เน็ตของผู้เข้าร่วมถูกวัดโดยใช้รายการตรวจสอบ AICA (Wölfling et al., 2012) เช่นเดียวกับ OSVe (Wölfling et al., 2010) AICA เป็นการสัมภาษณ์ทางคลินิกเพื่อวินิจฉัยโรคซึ่งมีวัตถุประสงค์เพื่อประเมินความรุนแรงของการติดคอมพิวเตอร์และ / หรือการติดอินเทอร์เน็ต ทำได้โดยการบันทึกคอมพิวเตอร์หรือการใช้อินเทอร์เน็ตในช่วง 30 วันก่อนหน้า (AICA_30) รวมถึงอายุการใช้งาน (AICA_lifetime) รายการตรวจสอบ AICA มีความน่าเชื่อถือสูงตามที่แสดงโดย Cronbachs α = .90 จากเกณฑ์ Kaiser – Guttman และการตรวจสอบการทดสอบหินกรวดการวิเคราะห์องค์ประกอบหลักเปิดเผยหนึ่งปัจจัยเดียวที่อธิบาย 67.5% ของความแปรปรวนที่สามารถตีความได้ว่าเป็น "การใช้อินเทอร์เน็ตที่ติด" (Wölfling et al., 2012). OSVe เป็นแบบสอบถามรายงานตัวเองที่ใช้เพื่อคัดกรองผู้ใหญ่เกี่ยวกับการดำรงอยู่และความรุนแรงของการติดอินเทอร์เน็ต ผู้เข้าร่วมที่มีคะแนน≥13ใน AICA_30 หรือ≥13.5ใน OSVe ได้รับมอบหมายให้เป็นกลุ่มที่ติดยาเสพติด เนื่องจาก AICA_30 ระบุเฉพาะคอมพิวเตอร์ที่เสพติดและ / หรือการใช้อินเทอร์เน็ตเราจึงใช้คะแนน OSVe เพื่อกำหนดการใช้งานที่มีปัญหา หลังจากการศึกษาของWölfling et al. (2010) เราจัดประเภทผู้เข้าร่วมที่มีคะแนน OSVe ระหว่าง 7 ถึง 13 เป็นผู้ใช้ที่มีปัญหา ดังนั้นผู้เข้าร่วมที่ให้คะแนน <7 จึงถูกกำหนดให้กับกลุ่มควบคุม OSVe แสดงความสอดคล้องภายใน (αของ Cronbach) ของα = .89 (Wölfling et al., 2012) การวิเคราะห์องค์ประกอบหลักเปิดเผยปัจจัยเดียวที่อธิบาย 43.9% ของความแปรปรวนที่สามารถตีความได้ว่าเป็น "การใช้อินเทอร์เน็ตที่ติด" (Müller, Glaesmer, Brähler, Wölflingและ Beutel, 2014).

comorbidities อายุการใช้งานและปัจจุบันบนแกน I และ II ได้รับการประเมินบนพื้นฐานของการสัมภาษณ์ทางคลินิกที่มีโครงสร้างสำหรับ DSM-IV (SCID I และ II; Wittchen, Zaudig และ Fydrich, 1997) อาการซึมเศร้าในปัจจุบันถูกประเมินโดย Beck Depression Inventory (BDI; Beck, Ward, Mendelson, Mock, & Erbaugh, 1961) สำหรับการสำรวจของผู้ป่วยสมาธิสั้นการสัมภาษณ์ที่ไม่ได้มาตรฐาน (ตามเกณฑ์ DSM-IV) และความผิดปกติของสมาธิสั้น (ADD) สำหรับผู้ใหญ่ (สีน้ำตาล 1996) ถูกนำไปใช้โดยนักจิตวิทยาที่มีประสบการณ์ทางคลินิก ตาม DSM-IV (สมาคมจิตแพทย์อเมริกัน 2000) การสัมภาษณ์ผู้ป่วยสมาธิสั้นจะประเมินการขาดดุลทางปัญญาในโรงเรียนหรืองานในปัจจุบัน (เช่นเดียวกับในวัยเรียนก่อนอายุ 7 ปี) อาการสมาธิสั้นภาวะแทรกซ้อนที่เกี่ยวข้องกับการเกิดอารมณ์แปรปรวนทั่วไปปัญหาการนอนหลับการใช้สารในทางที่ผิดเพื่อบรรเทาอาการสมาธิสั้น และประวัติครอบครัวที่เป็นโรคสมาธิสั้น นักจิตวิทยาคลินิกสองคนทำการสัมภาษณ์และได้รับการฝึกอบรมโดยผู้เชี่ยวชาญทางคลินิกก่อนหน้านี้เพื่อมุ่งเน้นไปที่อาการเฉพาะ เครื่องชั่งเพิ่มสีน้ำตาล 40 ชิ้นสำหรับผู้ใหญ่ช่วยในการประเมินอาการจริงที่หลากหลายซึ่งสะท้อนถึงความบกพร่องในการทำงานของผู้บริหารที่เกี่ยวข้องกับโรคสมาธิสั้นที่เกิดขึ้นในช่วง 6 เดือนที่ผ่านมารวมถึง (ก) การจัดระเบียบการจัดลำดับความสำคัญและการเปิดใช้งานสำหรับการทำงาน (b) มุ่งเน้นสนับสนุนและเปลี่ยนความสนใจไปที่งาน (c) ควบคุมความตื่นตัวความพยายามอย่างต่อเนื่องและความเร็วในการประมวลผล (d) จัดการความขุ่นมัวและปรับอารมณ์รวมทั้ง (จ) ใช้หน่วยความจำในการทำงานและเข้าถึงการเรียกคืน (เมอร์ฟีแอนด์แอดเลอร์, 2004). ผู้ป่วยให้คะแนนอาการเหล่านี้ในระดับ Likert 4 จุด (“ ไม่เคย”“ สัปดาห์ละครั้ง”“ สัปดาห์ละสองครั้ง” และ“ ทุกวัน”) แฮร์ริสันรายงานว่าความเป็นไปได้สูงที่จะมีสมาธิสั้นจะสะท้อนให้เห็นโดยการตัดออก> 55 ซึ่งนำไปใช้กับการศึกษานี้ด้วย การวินิจฉัยโรคสมาธิสั้นในปัจจุบันได้รับเมื่อผู้เข้าร่วมปฏิบัติตามเกณฑ์ของการสัมภาษณ์และการตัดระดับน้ำตาล ADD (แฮร์ริสัน, 2004) เครื่องชั่ง ADD สีน้ำตาลมีความสอดคล้องภายใน (Cronbach's α) ที่α = .96 สำหรับผู้ใหญ่ (สีน้ำตาล 1996) เกณฑ์ ADHD ตลอดชีวิตรวมถึงการรายงานการวินิจฉัยของ ADHD ในอดีตที่ได้รับจากผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์ ผู้เข้าร่วมที่ให้คะแนนเหนือการตัดของ 55 ในระดับ ADD สีน้ำตาล แต่ผู้ที่ไม่ปฏิบัติตามเงื่อนไขสำหรับการวินิจฉัยโรคสมาธิสั้นในปัจจุบันหรือตลอดชีพในการสัมภาษณ์ถูกจัดประเภทภายใต้

ในการประเมินแง่มุมของแนวคิดตนเองเราใช้ระดับ Rosenberg (Rosenberg, 1965; การตรวจสอบการเห็นคุณค่าในตนเอง, แบบสอบถามภาพร่างกาย (BIQ-20; Clement & Löwe, 1996) รวมถึงแบบสอบถามความสามารถทางอารมณ์ (ECQ; Rindermann, 2009) มาตราส่วน Rosenberg เป็นแบบสอบถาม 10 รายการเกี่ยวกับความรู้สึกในเชิงบวกและเชิงลบเกี่ยวกับตนเองวัดในระดับ Likert 4 จุด ความสอดคล้องภายในของรายการถูกรายงานว่าเป็นα = .88 ของ Cronbach (Greenberger, Chen, Dmitrieva และ Farruggia, 2003).

BIQ-20 ที่ประกอบด้วยรายการ 20 ระบุการรบกวนภาพร่างกายด้วยการวัด“ การปฏิเสธภาพร่างกาย” และ“ ภาพร่างกายที่สำคัญ” ความสอดคล้องภายในสำหรับเครื่องชั่งมีตั้งแต่ 0.65 ถึง 0.91 ในตัวอย่างเยอรมัน การตรวจสอบความถูกต้องแบบไขว้ของโครงสร้างแฟกทอเรียลของเครื่องชั่งเผยให้เห็นความเสถียรสูงในกลุ่มตัวอย่างทางคลินิกหนึ่งและสองกลุ่มที่ไม่ใช่ทางคลินิก (Clement & Löwe, 1996) ECQ ประเมินความสามารถของผู้เข้าร่วมใน (a) การรับรู้และเข้าใจอารมณ์ของตนเอง (b) การรับรู้และทำความเข้าใจอารมณ์ของผู้อื่น (สามารถรับรู้และเข้าใจอารมณ์ของผู้อื่นโดยขึ้นอยู่กับพฤติกรรมของพวกเขาการสื่อสารด้วยการพูดการแสดงออกทางสีหน้าและท่าทางขึ้นอยู่กับสถานการณ์); (c) ควบคุมและควบคุมอารมณ์ของตนเอง และ (d) การแสดงออกทางอารมณ์ (ความสามารถและเต็มใจที่จะแสดงความรู้สึก) ความสอดคล้องภายในของเครื่องชั่งอยู่ในช่วงระหว่างα = 0.89 และ 0.93 (Rindermann, 2009).

วัดความวิตกกังวลทางสังคมและความสามารถทางสังคมโดยใช้แบบสอบถามความวิตกกังวลทางสังคมและความบกพร่องทางความสามารถทางสังคม (SASKO; Kolbeck & Maß, 2009) มันมีจุดมุ่งหมายเพื่อประเมินความกลัวในการพูดต่อหน้าผู้อื่นหรืออยู่ในศูนย์กลางของความสนใจทางสังคม (subscale“ พูด”) ของการถูกปฏิเสธทางสังคม (“ ปฏิเสธ”) และปฏิสัมพันธ์ทางสังคม (“ ปฏิสัมพันธ์”) เช่นเดียวกับ การขาดการรับรู้ทางสังคม ("ข้อมูล") และความรู้สึกของความเหงา ("ความเหงา") ความสอดคล้องภายในของระดับย่อยอยู่ระหว่างα = .76 และ. 87 สำหรับตัวอย่างที่มีสุขภาพดีและระหว่างα = .80 และ. 89 สำหรับตัวอย่างทางคลินิก (Kolbeck & Maß, 2009) นอกจากนี้ความตรงเชิงปัจจัยได้รับการยืนยันโดยการวิเคราะห์ปัจจัยยืนยันKolbeck & Maß, 2009) นอกจากนี้ระดับความเครียดรับรู้ (PSS; Cohen, Kamarck และ Mermelstein, 1983) ใช้เพื่อสำรวจการรับรู้ของผู้เข้าร่วมเกี่ยวกับความเครียด ความสอดคล้องภายใน (Cronbach's α) ของ PSS คือα = .78 (Cohen et al., 1983).

การวิเคราะห์ทางสถิติ

การวิเคราะห์ข้อมูลดำเนินการโดยใช้ SPSS Statistics 23 (แพ็คเกจทางสถิติสำหรับสังคมศาสตร์ SPSS Inc. , Chicago, IL, USA) ความแตกต่างของอัตราความชุกระหว่างผู้ใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาและผู้ใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา² การทดสอบและการทดสอบที่แน่นอนของฟิชเชอร์ตามความเหมาะสม นอกจากนี้การวิเคราะห์ความแตกต่างในลักษณะที่เกี่ยวข้องกับแนวคิดของตนเองระหว่างผู้ใช้อินเทอร์เน็ตที่ติดผู้ใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาและการควบคุมสุขภาพรวมถึงการวิเคราะห์ความแปรปรวน (ANOVAs) ตามด้วยการวิเคราะห์โพสต์เฉพาะกิจโดยใช้การทดสอบของScheffé การวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นถูกนำมาใช้เพื่อประเมินความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรและความรุนแรงของอาการปัจจุบันหรือตลอดชีวิตของการใช้อินเทอร์เน็ต

ความสอดคล้องระหว่างการทดสอบ ADHD สองครั้ง (การสัมภาษณ์และมาตรวัด ADD สีน้ำตาล) ประเมินโดย cross tabulation และสถิติ kappa ของ Cohen นอกจากนี้เรายังใช้χ² การทดสอบเพื่อประเมินความแตกต่างระหว่างกลุ่มในอัตราความชุกของผลการทดสอบเชิงบวกภายในหมวดหมู่ (ใช่ / ไม่ใช่) ของ "อาการสมาธิสั้นที่พัฒนาเมื่อเร็ว ๆ นี้" เช่นเดียวกับการวินิจฉัยโรคสมาธิสั้นในปัจจุบันและตลอดชีวิต นอกจากนี้เพื่อประเมินว่าผู้เข้าร่วมที่มีการวินิจฉัยโรค ADHD หรืออาการ ADHD ที่พัฒนาขึ้นเมื่อเร็ว ๆ นี้จะแสดงอาการความรุนแรงของการใช้อินเทอร์เน็ตในปัจจุบันหรืออายุการใช้งานที่สูงขึ้นเมื่อเปรียบเทียบกับผู้ที่ไม่ได้ปฏิบัติตามเงื่อนไขสำหรับเด็กสมาธิสั้น t- ทดสอบกับกลุ่มตัวอย่างทั้งหมดรวมถึงการควบคุมที่ดีต่อสุขภาพผู้ติดอินเทอร์เน็ตและผู้ใช้ที่มีปัญหา

จริยธรรม

ขั้นตอนการศึกษาดำเนินการตามประกาศของเฮลซิงกิ การศึกษาได้รับการอนุมัติโดยคณะกรรมการจริยธรรมของมันไฮม์, บาเดนเวิร์ทเทมแบร์ก (หมายเลขใบสมัคร: 2013-528N-MA) ก่อนที่จะมีส่วนร่วมในการศึกษาผู้เข้าร่วมทุกคนจะได้รับแจ้งถึงวัตถุประสงค์ของการศึกษาและยินยอมหลังจากได้รับข้อมูลนี้

ผลสอบ

อายุการใช้งานและปัจจุบัน comorbidities

ข้อมูลเปิดเผยว่ากลุ่มติดยาเสพติด 62.4% (45.2%), 31.4% (20.0%) ของกลุ่มที่มีปัญหาและ 22.8% (13.9%) ของการควบคุมที่มีสุขภาพแสดงให้เห็นว่าแกนชีวิตที่ 1 หรือแกน II วินิจฉัย ตามความคาดหวังของเราผู้ใช้อินเทอร์เน็ตที่ติดยาเสพติดแสดงอาการซึมเศร้าและวิตกกังวลรวมทั้งสมาธิสั้นมักเปรียบเทียบกับการควบคุมสุขภาพอย่างมีนัยสำคัญ 1 และ 2 เช่นเดียวกับตาราง 2 และ 3) อัตราความชุกที่สูงขึ้นของอายุการใช้งานและสมาธิสั้นปัจจุบันและความผิดปกติของซึมเศร้าพบในกลุ่มที่ติดเมื่อเปรียบเทียบกับผู้ใช้ที่มีปัญหา นอกจากนี้ผู้ติดอินเทอร์เน็ตและผู้ใช้ที่มีปัญหาแสดงความผิดปกติทางบุคลิกภาพของกลุ่ม B อย่างมีนัยสำคัญมากกว่าการควบคุมที่มีสุขภาพดี แต่ความแตกต่างระหว่างกลุ่มเหล่านี้ไม่ได้สะท้อนในความผิดปกติของบุคลิกภาพ B ในแต่ละกลุ่ม 3).

รูป 1. สัดส่วนของการวินิจฉัยอายุการใช้งานและความแตกต่างระหว่างผู้ใช้อินเทอร์เน็ตที่ติดและผู้ใช้ที่มีปัญหารวมถึงการควบคุมที่ดี (การวินิจฉัย%, χ² และการทดสอบที่แน่นอนของฟิชเชอร์; * * * *p ≤ .05, **p ≤ .01) โรคทางอารมณ์และความวิตกกังวลยังแตกต่างกันไปในการจำแนกประเภท

รูป 2. สัดส่วนของการวินิจฉัยปัจจุบันและความแตกต่างระหว่างผู้ใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาและผู้ที่มีปัญหารวมถึงการควบคุมที่ดี (การวินิจฉัย%, χ² และการทดสอบที่แน่นอนของฟิชเชอร์; * * * *p ≤ .05, **p ≤ .01) โรคทางอารมณ์และความวิตกกังวลยังแตกต่างกันไปในการจำแนกประเภท

2 ตาราง. ความแตกต่างของอัตราความชุกของการวินิจฉัยระหว่างผู้ใช้ที่ติดกับผู้ใช้ที่มีปัญหาและการควบคุมที่ดี

บันทึก. ราคาเป็น% f: การทดสอบที่แน่นอนของฟิชเชอร์; c: χ² ทดสอบ; LT: อายุการใช้งาน; C: ปัจจุบันได้รับการแก้ไขโดย Bonferroni – Holm สำหรับการเปรียบเทียบอายุการใช้งานและการวินิจฉัยในปัจจุบันเช่นเดียวกับความผิดปกติทางบุคลิกภาพ สมาธิสั้น: ความผิดปกติของสมาธิสั้น; พล็อต: ความผิดปกติของความเครียดโพสต์บาดแผล

*p ≤ .05 และ **p ≤ .01 หลังจากแก้ไขโดย Bonferroni – Holm สำหรับการเปรียบเทียบหลายครั้ง

3 ตาราง. โพสต์การเปรียบเทียบความแตกต่างในอัตราความชุกของการวินิจฉัยระหว่างผู้ใช้ที่ติดและผู้ที่มีปัญหารวมถึงการควบคุมที่ดี

บันทึก. f: การทดสอบที่แน่นอนของฟิชเชอร์; c: χ² ทดสอบ; LT: อายุการใช้งาน; C: ปัจจุบัน; สมาธิสั้น: สมาธิสั้นผิดปกติสมาธิสั้น

รูป 3. สัดส่วนของความผิดปกติทางบุคลิกภาพตามมาตรฐาน DSM-IV และความแตกต่างระหว่างผู้ใช้อินเทอร์เน็ตที่ติดปัญหาและที่เป็นปัญหารวมถึงการควบคุมสุขภาพ (การวินิจฉัย%, χ²- และการทดสอบที่แน่นอนของฟิชเชอร์ *p ≤ .05, **p ≤ .01)

ความสอดคล้องของเครื่องมือ ADHD สองชนิด

การประเมินความสอดคล้องระหว่างเครื่องมือที่ใช้ทั้งสอง (เช่น Brown ADD Scale และการสัมภาษณ์) ผลการวิจัยพบว่า 63.21% ในกลุ่มที่ติดยาเสพติด (Kappa = 0.21, p = .012) และ 82.1% ในกลุ่มตัวอย่างทั้งหมด (Kappa = 0.28; p <.001)

รูป 4 แสดงให้เห็นถึงร้อยละของผลบวกของผู้เข้าร่วมสำหรับผู้ป่วยสมาธิสั้นในสองเครื่องมือที่ใช้ (สัมภาษณ์และมาตราส่วน ADD สีน้ำตาล) เช่นเดียวกับในหมวดหมู่ที่ได้รับจากอาการสมาธิสั้นที่พัฒนาเมื่อเร็ว ๆ นี้การวินิจฉัยโรคสมาธิสั้นในปัจจุบันและตลอดชีวิต

รูป 4. ร้อยละของ ADHD สำหรับสองมาตรการที่แตกต่าง: สัมภาษณ์และ Brown ADD อาการสมาธิสั้นที่ได้รับการพัฒนาเมื่อเร็ว ๆ นี้โดยไม่มีการวินิจฉัยอายุการใช้งานและการวินิจฉัยปัจจุบันที่ได้รับจากการทับซ้อนของเครื่องมือทั้งสอง

A χ² การทดสอบเปิดเผยความแตกต่างระหว่างกลุ่มอย่างมีนัยสำคัญระหว่างการควบคุมสุขภาพผู้ติดและผู้ใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาในการสัมภาษณ์ ADHD (การทดสอบที่แม่นยำของฟิชเชอร์: p <.001) การเปรียบเทียบแบบคู่แสดงให้เห็นว่าผู้ติดยาเสพติดปฏิบัติตามเกณฑ์ ADHD ในการสัมภาษณ์บ่อยกว่าการควบคุมที่ดีต่อสุขภาพอย่างมีนัยสำคัญ (การทดสอบที่แน่นอนของฟิชเชอร์: p <.001) แต่ไม่เปรียบเทียบกับผู้ใช้ที่มีปัญหา (การทดสอบที่แน่นอนของ Fisher: p = .232) นอกจากนี้ยังพบความแตกต่างระหว่างกลุ่มอย่างมีนัยสำคัญใน Brown ADD Scale (การทดสอบที่แน่นอนของ Fisher: p <.001) การเปรียบเทียบแบบคู่แสดงความถี่ที่สูงขึ้นอย่างมีนัยสำคัญของ ADHD ในผู้ใช้ที่ติดยาเสพติดโดยใช้ Brown ADD Scale เมื่อเทียบกับการควบคุมที่ดีp <.001) และผู้ใช้ที่มีปัญหา (การทดสอบที่แน่นอนของฟิชเชอร์: p <.001) นอกจากนี้การเปรียบเทียบระหว่างกลุ่มของตัวแปร“ อาการสมาธิสั้นที่เพิ่งพัฒนา” (ใช่ / ไม่ใช่) มีนัยสำคัญ (การทดสอบที่แน่นอนของฟิชเชอร์: p <.001): ผู้ใช้อินเทอร์เน็ตที่ติดยาเสพติดเมื่อเร็ว ๆ นี้เปิดเผยอาการที่เกิดขึ้นบ่อยกว่าการควบคุมที่ดีต่อสุขภาพ (การทดสอบที่แน่นอนของ Fisher: p <.001) และผู้ใช้ที่มีปัญหา (การทดสอบที่แน่นอนของฟิชเชอร์; p <.001)

นอกจากนี้เรายังพบว่ากลุ่มที่ติดยาเสพติดแสดงให้เห็นว่ามี ADHD ความถี่ที่สูงขึ้นอย่างมีนัยสำคัญในระดับน้ำตาลเมื่อเปรียบเทียบกับการสัมภาษณ์ (การทดสอบที่แม่นยำของฟิชเชอร์: p = .016)

เพื่อประเมินความแตกต่างของความรุนแรงในการใช้อินเทอร์เน็ตในปัจจุบันและตลอดชีวิต (AICA-30 และอายุการใช้งาน AICA) ระหว่างกลุ่มที่มีและไม่มี ADHD (มาจากแต่ละเกณฑ์ในรูปที่ 4) เราใช้สองตัวอย่าง t- ทดสอบกับตัวอย่างทั้งหมด ในแต่ละเงื่อนไขเราพบว่าผู้เข้าร่วมที่มีภาวะซนสมาธิสั้นในทางบวกมีคะแนนสูงขึ้นอย่างมีนัยสำคัญต่ออายุการใช้งานและความรุนแรงของการใช้อินเทอร์เน็ตในปัจจุบันเมื่อเปรียบเทียบกับผู้ที่มีผลการทดสอบเป็นลบ (ตาราง 4).

4 ตาราง. ความแตกต่างของความรุนแรงในการใช้อินเทอร์เน็ตในปัจจุบันและตลอดชีวิต (AICA) ระหว่างผู้เข้าร่วมให้คะแนนบวกและลบสำหรับ ADHD สำหรับเกณฑ์ที่แตกต่างกันในกลุ่มตัวอย่างทั้งหมด

บันทึก. SD: ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานแก้ไขโดย Bonferroni – Holm สำหรับการเปรียบเทียบหลายรายการ สมาธิสั้น: ความผิดปกติของสมาธิสั้น; AICA: การประเมินผลการติดเกมคอมพิวเตอร์และอินเทอร์เน็ต

*p ≤ .05 **p ≤ .01

สองตัวอย่าง t- การทดสอบภายในแต่ละกลุ่ม (ผู้ใช้ที่ติดและมีปัญหารวมถึงตัวควบคุมที่ดีต่อสุขภาพ) เปิดเผยเฉพาะผู้เข้าร่วมที่ติดกับอาการที่เพิ่งพัฒนาn = 27) เพื่อแสดงความรุนแรงของการใช้อินเทอร์เน็ตตลอดอายุการใช้งานที่สูงขึ้น (t = −2.549, p = .013) เปรียบเทียบกับผู้ที่ไม่มีอาการใด ๆ (n = 46)

ลักษณะที่เกี่ยวข้องกับแนวคิดในตัวเองระหว่างผู้ใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาและมีปัญหารวมถึงการควบคุมที่ดี

ตาราง 5 และ 6 แสดงให้เห็นถึงความแตกต่างระหว่างการควบคุมผู้ใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาและผู้ติดอินเทอร์เน็ตในลักษณะที่เกี่ยวข้องกับแนวคิดตนเอง ANOVAs เปิดเผยผลกระทบที่สำคัญอย่างมีนัยสำคัญในทุกเครื่องชั่ง (ตาราง 5).

5 ตาราง. ความแตกต่างระหว่างกลุ่มของผู้ใช้ที่ติดผู้ใช้ที่มีปัญหาและการควบคุมที่ดี

บันทึก. ค่าเฉลี่ย (ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน) SASKO: แบบสอบถามความวิตกกังวลทางสังคมและความสามารถทางสังคม AOC ECQ: แบบสอบถามความสามารถทางอารมณ์; ECQ-EE: รู้จักและเข้าใจอารมณ์ของตนเอง ECQ-EA: รู้จักและเข้าใจอารมณ์ของผู้อื่น ECQ-RE: การควบคุมและควบคุมอารมณ์ของตัวเอง; ECQ-EX: การแสดงออกทางอารมณ์; BDI: เบ็คภาวะซึมเศร้าสินค้าคงคลัง; PSS: การรับรู้ระดับความเครียด; BIQ: แบบสอบถามภาพร่างกาย; F: ANOVA F สถิติ.

*p ≤ .05 และ **p ≤ .01 หลังจากแก้ไขโดย Bonferroni – Holm สำหรับการเปรียบเทียบหลายครั้ง

6 ตาราง. โพสต์การเปรียบเทียบแบบจับคู่ (Scheffé) ระหว่างผู้ใช้ที่ติดผู้ใช้ที่มีปัญหาและการควบคุมที่ดี

บันทึก. SASKO: แบบสอบถามความวิตกกังวลทางสังคมและความสามารถทางสังคม ECQ: แบบสอบถามความสามารถทางอารมณ์; ECQ-EE: รู้จักและเข้าใจอารมณ์ของตนเอง ECQ-EA: รู้จักและเข้าใจอารมณ์ของผู้อื่น ECQ-RE: การควบคุมและควบคุมอารมณ์ของตัวเอง; ECQ-EX: การแสดงออกทางอารมณ์; BDI: เบ็คภาวะซึมเศร้าสินค้าคงคลัง; PSS: การรับรู้ระดับความเครียด; BIQ: แบบสอบถามภาพร่างกาย

ผู้ใช้อินเทอร์เน็ตที่ติดยาเสพติดเมื่อเทียบกับการควบคุมที่ดีแสดงให้เห็นภาพร่างกายที่แย่ลงอย่างมีนัยสำคัญ, ความวิตกกังวลทางสังคมที่สูงขึ้น (SASKO), ความสามารถทางสังคมลดลง (ทุกระดับของ SASKO), การรับรู้ความเครียด นอกจากนี้พวกเขามีความนับถือตนเองต่ำ (Rosenberg) และแสดงการรับรู้ความเครียดที่เพิ่มขึ้น (PSS) เช่นเดียวกับอาการซึมเศร้า (BDI; ตาราง 6) ผู้ใช้ที่ติดยาเสพติดยังแสดงให้เห็นถึงคุณค่าที่เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญเกี่ยวกับคุณลักษณะที่เกี่ยวข้องกับแนวคิดส่วนใหญ่ (นอกเหนือจากการรับรู้อารมณ์ของตนเองและของผู้อื่นรวมทั้งสามารถแสดงอารมณ์ของตัวเองต่อผู้อื่น) เมื่อเปรียบเทียบกับผู้ใช้ที่มีปัญหา

เราสังเกตผู้เสพติดอินเทอร์เน็ตและผู้ใช้ที่มีปัญหาต่อไปจะแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญจากการควบคุมที่ดีต่อสุขภาพเกี่ยวกับระดับความสามารถทางอารมณ์ "การรับรู้อารมณ์ของตนเอง" (ECQ-EE) และ "การแสดงออกทางอารมณ์" (ECQ-EX; Table 6) การวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นเปิดเผยว่าตัวแปรสองตัวนี้อธิบาย 11% (R² = .111; p <.001) ของความรุนแรงในการใช้อินเทอร์เน็ตปัจจุบัน (AICA_30) และ 22% (R² = .217; p <.001) ของความรุนแรงของการใช้อินเทอร์เน็ตตลอดชีวิต (อายุการใช้งาน AICA)

การสนทนา

วัตถุประสงค์ทั่วไปของการศึกษาครั้งนี้เพื่อตรวจสอบความแตกต่างใน comorbidities และลักษณะที่เกี่ยวข้องกับแนวคิดของตัวเองระหว่างการควบคุมสุขภาพผู้ติดและผู้ใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาเพื่อชี้แจงบทบาทของการใช้ปัญหาในการเปลี่ยนจากการใช้อินเทอร์เน็ตเพื่อสุขภาพที่ติด

Comorbidities ในผู้ใช้อินเทอร์เน็ตที่ติดและเป็นปัญหาเช่นเดียวกับในการควบคุมสุขภาพ

ผลการศึกษาชี้ให้เห็นว่าผู้ติดอินเทอร์เน็ตมีอัตราการป่วยเป็นโรค ADHD เพิ่มขึ้นภาวะซึมเศร้าและความวิตกกังวลในปัจจุบันรวมถึงความผิดปกติทางบุคลิกภาพกลุ่ม B เมื่อเทียบกับการควบคุมสุขภาพ นอกจากนี้ยังพบว่าอัตราการป่วยเป็นโรค ADHD และโรคซึมเศร้าในกลุ่มที่ติดยานั้นสูงกว่าผู้ใช้ที่มีปัญหา ผลลัพธ์เหล่านี้เป็นไปตามรูปแบบที่อธิบายไว้ก่อนหน้าของการติดอินเทอร์เน็ตที่ถือว่าเป็นโรคจิตพื้นฐานที่แข็งแกร่งในการใช้อินเทอร์เน็ตที่ติด (ยี่ห้อและคณะ 2016; เดวิส 2001). ในรูปแบบ I-PACE ของพวกเขา Brand et al. (2016) โดยเฉพาะอย่างยิ่งหมายถึงภาวะซึมเศร้าและ (สังคม) ความผิดปกติของความวิตกกังวลเช่นเดียวกับสมาธิสั้นเป็นสามลักษณะทางจิตหลักที่เกี่ยวข้องกับการติดอินเทอร์เน็ต ความผิดปกติทางจิตเหล่านี้เกี่ยวข้องอย่างมากกับอารมณ์ด้านลบที่รุนแรงเช่นความวิตกกังวลซึมเศร้าและความโกรธ มุมมองนี้ยังได้รับการพิจารณาในคำอธิบายความผิดปกติของการเล่นเกมทางอินเทอร์เน็ตใน DSM-5 ซึ่งการเล่นเกมทางอินเทอร์เน็ตถูกนำมาใช้เพื่อค้นหาการบรรเทาจากสภาวะอารมณ์เชิงลบ

ในขั้นตอนของการใช้อย่างมีปัญหามีเพียงความผิดปกติทางบุคลิกภาพกลุ่ม B เท่านั้นที่เกิดขึ้นอย่างมีนัยสำคัญเมื่อเปรียบเทียบกับกลุ่มควบคุมที่มีสุขภาพดีและไม่แตกต่างจากการใช้ที่ติดอยู่ วรรณกรรมอธิบายถึงความผิดปกติทางบุคลิกภาพของคลัสเตอร์ B ซึ่งสัมพันธ์กับพฤติกรรมที่เร้าอารมณ์อารมณ์เอาแน่เอานอนไม่ได้และหุนหันพลันแล่น (สมาคมจิตแพทย์อเมริกัน 2013) มักจะมาพร้อมกับตอนของภาวะซึมเศร้า พวกเขายังเชื่อมโยงกับความเป็นไปได้ที่ลดลงของการให้อภัยเรื้อรัง (Agosti, 2014). การค้นพบนี้บ่งชี้ว่าความผิดปกติทางบุคลิกภาพของคลัสเตอร์ B อาจมีความสัมพันธ์กับการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาและติดยาเสพติด Zadra et al. (2016) สังเกตความชุกที่เพิ่มขึ้นของความผิดปกติทางบุคลิกภาพของกลุ่ม B ในผู้ติดอินเทอร์เน็ต เราไม่พบความแตกต่างระหว่างกลุ่มภายในความผิดปกติทางบุคลิกภาพกลุ่ม B เฉพาะอาจเนื่องมาจากจำนวนผู้ป่วยน้อย (n_{เส้นเขตแดน} = 5; n_{ซึ่งบูชาตัวเอง} = 4; n_{มารยา} = 0; n_{ต่อต้านสังคม} = 1 ในตัวอย่างทั้งหมด) เป็นเรื่องที่น่าสนใจที่จะเปรียบเทียบอัตราความชุกของความผิดปกติทางบุคลิกภาพเฉพาะในผู้เสพติดและผู้ใช้ที่มีปัญหาโดยใช้กลุ่มตัวอย่างที่มีขนาดใหญ่กว่าในการศึกษาเพิ่มเติม นอกจากนี้ยังจำเป็นต้องมีการศึกษาการจำลองแบบเพิ่มเติมเพื่อยืนยันการค้นพบของเรา

โรคสมาธิสั้นและอาการคล้าย ADHD ในผู้ติดอินเทอร์เน็ต

เกี่ยวกับการวินิจฉัยโรคสมาธิสั้นในการศึกษาครั้งนี้ความชุกปัจจุบันและอายุการใช้งานในกลุ่มผู้ติดอินเทอร์เน็ต (13.8% และ 11.5%) สูงกว่าผู้ใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาและการควบคุมสุขภาพอย่างมีนัยสำคัญ meta-analysis ประมาณความชุกทั่วไปของ ADHD ที่เกี่ยวกับ 2.5% (Simon, Czobor, Bálint, Mészáros, & Bitter, 2009) การศึกษาส่วนใหญ่เกี่ยวกับโรคสมาธิสั้นและการเสพติดอินเทอร์เน็ตได้ดำเนินการกับวัยรุ่นและไม่ใช่ผู้ใหญ่Seyrek et al., 2017; Tateno et al., 2016) มีงานวิจัยเพียงชิ้นเดียวที่รายงานความชุกของ ADHD ของ 5.5% ในผู้ใช้อินเทอร์เน็ตที่ "เป็นปัญหา" สำหรับผู้ใหญ่ (Kim et al., 2016) อย่างไรก็ตามกลุ่มตัวอย่างยังรวมถึงผู้ใช้ที่ติดอยู่ด้วยดังนั้นผลการวิจัยอาจไม่สามารถเทียบเคียงได้กับการศึกษานี้

สำหรับความรู้ของเรานี่เป็นงานวิจัยชิ้นแรกที่พยายามประเมินผลกระทบของอาการสมาธิสั้นที่พัฒนาขึ้นเมื่อเร็ว ๆ นี้นอกเหนือจากการวินิจฉัยโรคสมาธิสั้นในผู้ติดอินเทอร์เน็ต ผู้เข้าร่วมกับ ADHD และผู้ที่มีอาการคล้าย ADHD ที่เพิ่งพัฒนาแสดงให้เห็นว่าอายุการใช้งานที่สูงขึ้นและความรุนแรงในการใช้อินเทอร์เน็ตในปัจจุบันสูงกว่าผู้ที่ไม่ปฏิบัติตามเงื่อนไขเหล่านี้อย่างมีนัยสำคัญ นอกจากนี้ผู้เข้าร่วมที่ติดยาเสพติดที่มีอาการสมาธิสั้นที่พัฒนาเมื่อเร็ว ๆ นี้ (30% ของกลุ่มที่ติดยาเสพติด) แสดงความรุนแรงในการใช้อินเทอร์เน็ตที่เพิ่มขึ้นตลอดชีวิตเมื่อเทียบกับผู้ที่ติดยาเสพติดที่ไม่มีอาการสมาธิสั้น ผลลัพธ์ของเราระบุว่าอาการ ADHD ที่พัฒนาเมื่อเร็ว ๆ นี้ (โดยไม่ต้องปฏิบัติตามเกณฑ์การวินิจฉัยสำหรับ ADHD) นั้นเชื่อมโยงกับการติดอินเทอร์เน็ต สิ่งนี้อาจนำไปสู่ข้อบ่งชี้แรกว่าการใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไปมีผลกระทบต่อการพัฒนาของการขาดดุลทางปัญญาคล้ายกับที่พบใน ADHD การศึกษาล่าสุดของ Nie, Zhang, Chen และ Li (2016) รายงานว่าผู้ติดอินเทอร์เน็ตวัยรุ่นที่มีและไม่มี ADHD รวมถึงผู้ที่มีสมาธิสั้นเพียงอย่างเดียวแสดงให้เห็นว่ามีการขาดดุลเทียบเท่าในการควบคุมการยับยั้งและฟังก์ชั่นหน่วยความจำในการทำงาน

ข้อสันนิษฐานนี้ดูเหมือนว่าจะได้รับการสนับสนุนจากการศึกษาบางอย่างที่รายงานว่าลดความหนาแน่นของสสารสีเทาในเยื่อหุ้มสมองด้านหน้า cingulate ในผู้ใช้อินเทอร์เน็ตที่เสพติดเช่นเดียวกับในผู้ป่วยสมาธิสั้น (Frodl & Skokauskas, 2012; Moreno-Alcazar et al., 2016; วัง et al., 2015; Yuan et al., 2011) อย่างไรก็ตามเพื่อยืนยันสมมติฐานของเราการศึกษาเพิ่มเติมประเมินความสัมพันธ์ระหว่างการโจมตีของการใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไปและ ADHD ในการติดยาเสพติดอินเทอร์เน็ตมีความจำเป็น นอกจากนี้ควรใช้การศึกษาระยะยาวเพื่อชี้แจงสาเหตุ หากการค้นพบของเราได้รับการยืนยันจากการศึกษาเพิ่มเติมสิ่งนี้จะมีความเกี่ยวข้องทางคลินิกสำหรับกระบวนการวินิจฉัยโรคสมาธิสั้น เป็นไปได้ว่าแพทย์จะต้องประเมินรายละเอียดของการใช้อินเทอร์เน็ตที่เป็นไปได้ในผู้ป่วยที่สงสัยว่าเป็นโรคสมาธิสั้น

การเปรียบเทียบลักษณะที่เกี่ยวข้องกับแนวคิดในตัวเองระหว่างการใช้อินเทอร์เน็ตที่เสพติดเป็นปัญหาและมีสุขภาพดี

เกี่ยวกับความแตกต่างระหว่างกลุ่มของคุณลักษณะที่เกี่ยวข้องกับแนวคิดตนเองผลการศึกษาพบว่าผู้ใช้อินเทอร์เน็ตที่ติดยาเสพติดแสดงการขาดดุลที่สำคัญในทุกระดับของ "แนวคิดตนเอง" เปรียบเทียบกับการควบคุมสุขภาพ ดังที่ได้กล่าวมาแล้วทฤษฎีการพัฒนาให้ความสำคัญกับวัยรุ่นว่าเป็นช่วงที่การก่อตัวของแนวคิดตนเองเป็นงานพัฒนาที่สำคัญ บุคคลต้องสำรวจและเลือกบทบาทค่านิยมและเป้าหมายที่เพียงพอและเกี่ยวข้องจากขอบเขตชีวิตที่หลากหลายเช่นบทบาททางเพศอาชีพทางเลือกเชิงสัมพันธ์เป็นต้น (Erikson, 1968; มาร์เซีย 1966) หากไม่ประสบความสำเร็จสิ่งนี้นำไปสู่การแพร่กระจายของตัวตนรวมทั้งบทบาททางสังคมและเพิ่มความเสี่ยงต่อความผิดปกติทางจิตเช่นบุคลิกภาพความผิดปกติของการซึมเศร้าหรือการเสพติด หากไม่มีการรักษาที่เหมาะสมความผิดปกติเหล่านี้จะยังคงอยู่ในวัยผู้ใหญ่ (Erikson, 1968; มาร์เซีย 1966). เนื่องจากความเป็นไปได้ในการปฏิสัมพันธ์ทางสังคมและการไม่เปิดเผยชื่อร่วมกันอินเทอร์เน็ตจึงเป็นโอกาสที่ดึงดูดสำหรับการชดเชยความรู้สึกเชิงลบและการขาดดุลของแนวคิดในตนเอง ดังนั้นการค้นพบของเราเกี่ยวกับการขาดดุลมโนทัศน์ในตนเองที่เพิ่มขึ้นในผู้ติดอินเทอร์เน็ตวัยหนุ่มสาวชี้ให้เห็นว่าการรับมือกับงานพัฒนาการบางอย่างในช่วงวัยรุ่นอาจทำให้เกิดการติดอินเทอร์เน็ต ประสบการณ์ซ้ำ ๆ ในการชดเชยการขาดดุลเหล่านี้ผ่านการใช้อินเทอร์เน็ตเช่นการหาเพื่อนเสมือนจริงหรือประสบความสำเร็จในเกม (ยี่ห้อและคณะ 2016; เดวิส 2001; Tavolacci et al., 2013) อาจยกระดับความเสี่ยงของการใช้งานที่ติด นอกจากนี้การขาดประสบการณ์เชิงบวกระหว่างบุคคลและที่เกี่ยวข้องกับการปฏิบัติจริงอาจเพิ่มการขาดดุลแนวคิดและการพัฒนาของความผิดปกติทางจิตเวช ด้านหลังอาจอธิบายการเกิดขึ้นของภาวะซึมเศร้าความวิตกกังวลและความผิดปกติของบุคลิกภาพกลุ่ม B ในผู้ใช้ที่ติดยา

แม้จะมีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญระหว่างการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาและติดยาเสพติดเกี่ยวกับตัวแปรที่ประเมินส่วนใหญ่ แต่วิธีการคำนวณทั้งหมดสำหรับลักษณะของกลุ่มที่มีปัญหานั้นอยู่ระหว่างผู้ใช้ที่ติดและกลุ่มควบคุมที่มีสุขภาพดี การใช้อินเทอร์เน็ตในลักษณะที่เป็นคำอธิบาย

อย่างไรก็ตามเรายังพบความคล้ายคลึงกันระหว่างผู้ใช้ที่มีปัญหาและผู้เสพติด ทั้งสองกลุ่มให้คะแนนตัวเองว่าสามารถจดจำเข้าใจและแสดงอารมณ์ของตัวเองน้อยลงเมื่อเทียบกับการควบคุมที่ดีต่อสุขภาพ ในรูปแบบของความฉลาดทางอารมณ์เมเยอร์และซาโลวีได้ตั้งสมมติฐานการรับรู้การใช้ความเข้าใจและการจัดการอารมณ์ซึ่งส่วนใหญ่เกิดขึ้นในบริบทของความสัมพันธ์ซึ่งเป็นความสามารถหลักที่สัมพันธ์กันสำหรับความฉลาดทางอารมณ์ (Mayer & Salovey, 1993; Mayer, Salovey, Caruso และ Sitarenios, 2001) ผลลัพธ์ของเราจากการขาดดุลเหล่านี้ในผู้ใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาและเสพติดอาจบ่งบอกว่าระดับความสามารถที่ต่ำกว่าเหล่านี้อาจแสดงให้เห็นถึงปัจจัยก่อนวัยอันควรในการเปลี่ยนจากการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาไปสู่การเสพติด การวิเคราะห์การถดถอยพบว่าตัวแปรเหล่านี้อธิบาย 11% และ 22% ของความแปรปรวนของกระแสรวมทั้งความรุนแรงในการใช้งานอินเทอร์เน็ตตลอดชีวิตตามลำดับในกลุ่มตัวอย่างทั้งหมด

ข้อ จำกัด ของการศึกษา

ข้อ จำกัด ของการศึกษานี้รวมถึงประเด็นต่อไปนี้

ขนาดตัวอย่างของกลุ่มย่อยมีขนาดค่อนข้างเล็ก สิ่งนี้ควรได้รับการพิจารณาเมื่อตีความผลลัพธ์ของเราและทำให้การศึกษาในอนาคตมีความจำเป็น

ข้อ จำกัด อื่น ๆ อ้างถึงกระบวนการวินิจฉัยสำหรับผู้ป่วยสมาธิสั้น นอกจากเครื่องชั่ง ADD สีน้ำตาลแล้วเรายังใช้การสัมภาษณ์ที่ไม่ได้มาตรฐานรวมถึงคำถามแบบเปิดสำหรับการสอบสวนโรคสมาธิสั้น ไม่สามารถมั่นใจได้อย่างสมบูรณ์ว่าการสัมภาษณ์เดียวกันกับผู้เข้าร่วมคนเดียวกันและผู้สัมภาษณ์คนอื่นจะสร้างผลลัพธ์ที่คล้ายกัน (Kromrey, 2002). ในทางกลับกันการรวมกันของการสัมภาษณ์โดยนักจิตวิทยาคลินิกที่มีคุณสมบัติเหมาะสมกับการประยุกต์ใช้ Brown ADD Scale เพิ่มเติมในกระบวนการวินิจฉัยอาจทำให้การวินิจฉัยมีความถูกต้องสูงขึ้น อย่างไรก็ตามควรจำลองการตรวจสอบเหล่านี้และรวมถึงการประเมินภายนอก (เช่นการสัมภาษณ์ครอบครัว) รวมทั้งการทดสอบทางประสาทวิทยาในกระบวนการวินิจฉัย

ข้อ จำกัด เพิ่มเติมคือเราไม่ได้วิเคราะห์ความแตกต่างเฉพาะเพศเนื่องจากมันจะเกินขอบเขตของต้นฉบับ เราประเมินความแตกต่างทางเพศในชุดย่อยเท่านั้น χ² การวิเคราะห์ในแต่ละกลุ่มพบว่าผู้หญิงที่มีการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีสุขภาพดีและมีปัญหาแสดงให้เห็นว่าเครือข่ายสังคมออนไลน์บ่อยขึ้นและผู้ชายมักจะใช้แอพพลิเคชั่นอื่น ๆ บ่อยขึ้น ตามวรรณคดี (Dany, Moreau, Guillet และ Franchina, 2016) การวิเคราะห์ตัวอย่างหลักพบว่าความถี่ของการเล่นเกมในเพศชายสูงขึ้นและการใช้งานเว็บไซต์เครือข่ายสังคมในเพศหญิงสูงขึ้น อย่างไรก็ตามผลลัพธ์เหล่านี้จะต้องตีความด้วยความระมัดระวังเนื่องจากมีขนาดตัวอย่างย่อยน้อยมาก จำเป็นต้องมีการศึกษาเพิ่มเติมเพื่อตรวจสอบความแตกต่างเฉพาะของเพศในลักษณะที่ตรวจสอบในการศึกษานี้

สรุป

เมื่อนำมารวมกันผลลัพธ์ของเราชี้ให้เห็นว่าความผิดปกติของบุคลิกภาพกลุ่ม B และการขาดดุลในการทำความเข้าใจและแสดงอารมณ์ของตัวเองอาจเป็นปัจจัยที่มีอิทธิพลเฉพาะในการเปลี่ยนจากการใช้ที่มีปัญหาไปสู่การเสพติด นอกจากนี้เรายังพบว่าผู้ใช้ที่ติดยาเสพติดเมื่อเปรียบเทียบกับผู้ใช้ที่มีปัญหาและการควบคุมที่มีสุขภาพนั้นแสดงให้เห็นว่าความถี่ของ ADHD ที่สูงขึ้นอย่างมีนัยสำคัญโรคซึมเศร้าและความวิตกกังวลในปัจจุบันรวมถึงการขาดดุลที่เกี่ยวข้องกับแนวคิด ดังนั้นผลลัพธ์ของเราอาจบ่งชี้ว่ากลุ่ม B บุคลิกภาพผิดปกติและการขาดดุลในความฉลาดทางอารมณ์ที่เกี่ยวข้องกับปัญหาระหว่างบุคคลและที่เกี่ยวข้องกับประสิทธิภาพมีอิทธิพลต่อการเปลี่ยนแปลงจากการใช้งานอินเทอร์เน็ตที่ติดปัญหา ประสบกับการใช้อินเทอร์เน็ตเป็นครั้งแรกมั่นใจได้ว่าการชดเชยอย่างรวดเร็วสำหรับปัญหาเหล่านี้ยกระดับความเสี่ยงสำหรับการใช้งานที่ติด ในขณะเดียวกันการขาดประสบการณ์เชิงบวกระหว่างบุคคลและที่เกี่ยวข้องกับประสิทธิภาพในชีวิตจริงเพิ่มขึ้นและนำไปสู่การหลบหนีเข้าสู่โลกเสมือนจริง ผลลัพธ์เหล่านี้ชี้ให้เห็นว่าการแทรกแซงที่กำหนดเป้าหมายการติดอินเทอร์เน็ตควรเพิ่มการมุ่งเน้นไปที่การเรียนรู้เทคนิคที่ใช้สติและความสามารถทางสังคมเพื่อรับรู้และรับมือกับอารมณ์เชิงลบและความขัดแย้งระหว่างบุคคล

ข้อมูลของเรายังแสดงให้เห็นถึงความชุกของ ADHD สูงในผู้ใช้ที่ติดปัญหา แต่ไม่ได้มีปัญหาซึ่งอาจบ่งชี้ว่า ADHD นั้นเกี่ยวข้องกับการเปลี่ยนผ่านไปสู่การใช้อินเทอร์เน็ตที่เสพติด

ผลงานของผู้เขียน

TL ร่างต้นฉบับกำกับดูแลการศึกษาและมีส่วนร่วมในการเก็บรวบรวมข้อมูลและการวิเคราะห์ SH สนับสนุนการวิเคราะห์ข้อมูล JD มีส่วนร่วมในการประสานงานการศึกษาและการรวบรวมข้อมูล IR ตรวจสอบข้อมูลทางสถิติวิเคราะห์และควบคุมต้นฉบับ KM ได้รับเงินทุนสำหรับการศึกษาและดูแลมัน FK ดูแลและสนับสนุนการเตรียมต้นฉบับ ผู้เขียนทั้งหมดได้อนุมัติต้นฉบับฉบับสุดท้าย

ขัดผลประโยชน์

ผู้เขียนไม่มีความขัดแย้งทางผลประโยชน์ที่จะประกาศ

อ้างอิง