การติดอินเทอร์เน็ตและความสัมพันธ์กับการนอนไม่หลับความวิตกกังวลซึมเศร้าความเครียดและการเห็นคุณค่าในตนเองของนักศึกษามหาวิทยาลัย: การศึกษาแบบตัดขวาง (2016)

2016 Sep 12;11(9):e0161126. doi: 10.1371 / journal.pone.0161126 eCollection 2016

Younes F.1,2, ฮาลาวีจี1,2, Jabbour H.3,4, เอลออสตาน5,6,7, คารามแอล1,8, ฮัจญ์ก1,2, รับบา คับบ์ซ ล1,2.

นามธรรม

ความเป็นมาและเป้าหมาย:

การติดยาเสพติดทางอินเทอร์เน็ต (Internet Addiction (IA)) เป็นข้อกังวลหลักสำหรับนักศึกษาแพทย์มหาวิทยาลัยที่ต้องการพัฒนาเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพ ผลกระทบของการเสพติดนี้รวมถึงความสัมพันธ์กับการนอนหลับความผิดปกติทางอารมณ์และการเห็นคุณค่าในตนเองสามารถขัดขวางการศึกษาของพวกเขาส่งผลกระทบต่อเป้าหมายการทำงานในระยะยาวของพวกเขาและมีผลกระทบที่กว้างและเป็นอันตรายต่อสังคมโดยรวม วัตถุประสงค์ของการศึกษาครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ: 1) ประเมิน IA ที่มีศักยภาพในนักศึกษาแพทย์มหาวิทยาลัยรวมทั้งปัจจัยที่เกี่ยวข้อง 2) ประเมินความสัมพันธ์ระหว่าง IA ที่อาจเกิดขึ้นการนอนไม่หลับภาวะซึมเศร้าความวิตกกังวลความเครียดและความนับถือตนเอง

วิธีการ:

การศึกษาของเราเป็นการสำรวจความคิดเห็นโดยใช้แบบสอบถามแบบตัดขวางที่ดำเนินการในกลุ่มนักศึกษา 600 ของคณะสามคณะ ได้แก่ แพทยศาสตร์ทันตแพทยศาสตร์และเภสัชศาสตร์ที่มหาวิทยาลัย Saint-Joseph แบบสอบถามที่ได้รับการตรวจสอบและเชื่อถือได้จำนวน 4 ฉบับ ได้แก่ แบบทดสอบการเสพติดอินเทอร์เน็ต, ดัชนีความรุนแรงของโรคนอนไม่หลับ, ระดับความเครียดวิตกกังวลภาวะซึมเศร้า (DASS 21), และมาตรวัดการเห็นคุณค่าในตนเองของโรเซ็นเบิร์ก (RSES)

ผล:

คะแนน YIAT เฉลี่ย 30 ± 18.474; อัตราความชุกของ IA ที่เป็นไปได้คือ 16.8% (ช่วงความเชื่อมั่น 95%: 13.81-19.79%) และมีความแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญระหว่างเพศชายและหญิง (p-value = 0.003) โดยมีความชุกในเพศชายสูงกว่า (23.6% เทียบกับ 13.9%) พบความสัมพันธ์ที่สำคัญระหว่าง IA ที่เป็นไปได้และการนอนไม่หลับความเครียดความวิตกกังวลภาวะซึมเศร้าและความนับถือตนเอง (p-value <0.001); คะแนนย่อยของ ISI และ DASS สูงกว่าและความนับถือตนเองลดลงในนักเรียนที่มีศักยภาพ IA

สรุป

การระบุนักเรียนที่มีศักยภาพ IA เป็นสิ่งสำคัญเนื่องจากการเสพติดนี้มักจะอยู่ร่วมกับปัญหาทางจิตใจอื่น ๆ ดังนั้นการแทรกแซงไม่ควรรวมถึงการจัดการ IA เท่านั้น แต่ยังรวมถึงความเครียดทางจิตสังคมที่เกี่ยวข้องเช่นการนอนไม่หลับความวิตกกังวลภาวะซึมเศร้าความเครียดและความภาคภูมิใจในตนเอง

 

นามธรรม

ความเป็นมาและจุดมุ่งหมาย

การติดยาเสพติดทางอินเทอร์เน็ต (Internet Addiction (IA)) เป็นข้อกังวลหลักสำหรับนักศึกษาแพทย์มหาวิทยาลัยที่ต้องการพัฒนาเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพ ผลกระทบของการเสพติดนี้รวมถึงความสัมพันธ์กับการนอนหลับความผิดปกติทางอารมณ์และการเห็นคุณค่าในตนเองสามารถขัดขวางการศึกษาของพวกเขาส่งผลกระทบต่อเป้าหมายการทำงานในระยะยาวของพวกเขาและมีผลกระทบที่กว้างและเป็นอันตรายต่อสังคมโดยรวม วัตถุประสงค์ของการศึกษาครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ: 1) ประเมิน IA ที่มีศักยภาพในนักศึกษาแพทย์มหาวิทยาลัยรวมทั้งปัจจัยที่เกี่ยวข้อง 2) ประเมินความสัมพันธ์ระหว่าง IA ที่อาจเกิดขึ้นการนอนไม่หลับภาวะซึมเศร้าความวิตกกังวลความเครียดและความนับถือตนเอง

วิธีการ

การศึกษาของเราเป็นการสำรวจความคิดเห็นโดยใช้แบบสอบถามแบบตัดขวางที่ดำเนินการในกลุ่มนักศึกษา 600 ของคณะสามคณะ ได้แก่ แพทยศาสตร์ทันตแพทยศาสตร์และเภสัชศาสตร์ที่มหาวิทยาลัย Saint-Joseph แบบสอบถามที่ได้รับการตรวจสอบและเชื่อถือได้จำนวน 4 ฉบับ ได้แก่ แบบทดสอบการเสพติดอินเทอร์เน็ต, ดัชนีความรุนแรงของโรคนอนไม่หลับ, ระดับความเครียดวิตกกังวลภาวะซึมเศร้า (DASS 21), และมาตรวัดการเห็นคุณค่าในตนเองของโรเซ็นเบิร์ก (RSES)

ผลสอบ

คะแนน YIAT เฉลี่ย 30 ± 18.474; อัตราความชุกของ IA ที่เป็นไปได้คือ 16.8% (ช่วงความเชื่อมั่น 95%: 13.81–19.79%) และมีความแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญระหว่างเพศชายและหญิง (p-value = 0.003) โดยมีความชุกสูงกว่าในเพศชาย (23.6% เทียบกับ 13.9%) พบความสัมพันธ์ที่สำคัญระหว่าง IA ที่อาจเกิดขึ้นและการนอนไม่หลับความเครียดความวิตกกังวลภาวะซึมเศร้าและความนับถือตนเอง (p- ค่า <0.001); คะแนนย่อยของ ISI และ DASS สูงกว่าและความนับถือตนเองลดลงในนักเรียนที่มีศักยภาพ IA

สรุป

การระบุนักเรียนที่มีศักยภาพ IA เป็นสิ่งสำคัญเนื่องจากการเสพติดนี้มักจะอยู่ร่วมกับปัญหาทางจิตใจอื่น ๆ ดังนั้นการแทรกแซงไม่ควรรวมถึงการจัดการ IA เท่านั้น แต่ยังรวมถึงความเครียดทางจิตสังคมที่เกี่ยวข้องเช่นการนอนไม่หลับความวิตกกังวลภาวะซึมเศร้าความเครียดและความภาคภูมิใจในตนเอง

อ้างอิง: Younes F, Halawi G, Jabbour H, El Osta N, Karam L, Hajj A และอื่น ๆ (2016) การติดอินเทอร์เน็ตและความสัมพันธ์กับการนอนไม่หลับความวิตกกังวลภาวะซึมเศร้าความเครียดและความภาคภูมิใจในตนเองในนักศึกษามหาวิทยาลัย: การศึกษาที่ออกแบบข้ามส่วน โปรดหนึ่ง 11 (9): e0161126 ดอย: 10.1371 / journal.pone.0161126

Editor: Andrea Romigi มหาวิทยาลัย Rome Tor Vergata ประเทศอิตาลี

ที่ได้รับ: มีนาคม 31, 2016; ได้รับการยืนยัน: กรกฎาคม 30, 2016; ที่เผยแพร่: September 12, 2016

ลิขสิทธิ์: © 2016 Younes et al. นี่คือบทความการเข้าถึงแบบเปิดที่เผยแพร่ภายใต้เงื่อนไขของไฟล์ ใบอนุญาตแสดงที่มาของครีเอทีฟคอมมอนส์ซึ่งอนุญาตให้ใช้การแจกจ่ายและการทำซ้ำแบบไม่ จำกัด ในสื่อใดก็ตามหากมีการให้เครดิตผู้เขียนต้นฉบับและแหล่งที่มา

ความพร้อมใช้งานของข้อมูล: ข้อมูลที่เกี่ยวข้องทั้งหมดอยู่ในเอกสารและไฟล์ข้อมูลสนับสนุน

เงินทุน: ผู้เขียนไม่ได้รับเงินทุนเฉพาะสำหรับงานนี้

การแข่งขันความสนใจ: ผู้เขียนได้ประกาศว่าไม่มีความสนใจในการแข่งขันอยู่

บทนำ

การใช้อินเทอร์เน็ตเพิ่มขึ้นอย่างมากทั่วโลกโดยมีผู้ใช้ที่ใช้งานอยู่มากกว่า 2.5 พันล้านคน [1, 2] โดยส่วนใหญ่เป็นวัยรุ่นและคนหนุ่มสาว [3]. การเติบโตอย่างรวดเร็วของการเข้าถึงอินเทอร์เน็ตเป็นการเพิ่มขึ้นของการติดอินเทอร์เน็ตโดยเฉพาะในกลุ่มวัยรุ่นซึ่งได้รับความสนใจเพิ่มขึ้นจากสื่อที่เป็นที่นิยมหน่วยงานของรัฐและนักวิจัย [4].

การใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไปหมายถึงเมื่อการใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไปไม่มีการควบคุมและใช้เวลานานจนถึงขั้นไร้กาลเวลาและส่งผลกระทบต่อชีวิตผู้คนอย่างรุนแรง [5]. การติดอินเทอร์เน็ตมีลักษณะเฉพาะด้วยรูปแบบการใช้อินเทอร์เน็ตที่ไม่สามารถปรับเปลี่ยนได้ซึ่งนำไปสู่การด้อยค่าหรือความทุกข์ทรมานอย่างมีนัยสำคัญทางคลินิก [6].

คำว่า "การใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา" [7], การใช้อินเทอร์เน็ตทางพยาธิวิทยา [8-10] และ“ การติดอินเทอร์เน็ต” [11-13] มักถือว่าเป็นคำพ้องความหมายของการพึ่งพาอินเทอร์เน็ต [14]. ยังและคณะ [15-17] เสนอเกณฑ์การวินิจฉัยสำหรับการติดอินเทอร์เน็ต (IA) ซึ่งการถอนตัวความสามารถในการวางแผนที่ไม่ดีความอดทนการหมกมุ่นการควบคุมไม่ได้และการใช้เวลาออนไลน์มากเกินไปถูกกำหนดให้เป็นอาการหลัก

ความชุกทั่วโลกของ IA อยู่ระหว่าง 1.6% -18% [18]. วัยรุ่น 10.7% ในเกาหลีใต้แสดง IA ตามระดับการติดอินเทอร์เน็ตของยง [19]. 11% ในกรีซจากการทดสอบเดียวกัน [20]; วัยรุ่นยุโรป 10.7–13.9% มีความเสี่ยงต่อการเสพติดโดยอาศัยเครื่องมือของ Young [21] และ 4% ในนักเรียนมัธยมปลายในสหรัฐอเมริกา [22].

ความชุกของ IA อาจแตกต่างกันไปตามอายุเพศและเชื้อชาติและมักพบบ่อยกว่าในหมู่นักศึกษา [23].

ความผิดปกติของบุคลิกภาพในอัตราสูงพบได้ในบุคคลที่มี IA [24-27].

นอกจากนี้ยังมีรายงานการใช้อินเทอร์เน็ตอย่างหนักว่าเกี่ยวข้องกับความผิดปกติทางอารมณ์28], คุณภาพการนอนหลับไม่ดี [28, 29], ความนับถือตนเองต่ำ [30], ความหุนหันพลันแล่น31], ฆ่าตัวตาย [32, 33], ระดับล่างของการออกกำลังกาย [29] และปัญหาสุขภาพ (ไมเกรนปวดหลังโรคอ้วน) [34].

สมมติฐานของเราคือ IA อาจเป็นปัญหาสำคัญในนักศึกษาแพทย์ของมหาวิทยาลัยและการตรวจสอบความสัมพันธ์กับการนอนหลับความผิดปกติของอารมณ์และความนับถือตนเองเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้สามารถใช้มาตรการที่เหมาะสมเพื่อแก้ไขปัญหานี้ได้

สำหรับนักศึกษาแพทย์ที่ต้องการพัฒนาเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพผลของการเสพติดนี้อาจขัดขวางการเรียนและส่งผลกระทบต่อเป้าหมายอาชีพในระยะยาวและอาจส่งผลเสียต่อสังคมโดยรวมได้อย่างกว้างขวาง

การศึกษาครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ 1) ประเมินศักยภาพ IA ของนักศึกษาที่ Campus of Medical Sciences (CMS) ที่ Saint-Joseph University ในเลบานอนตลอดจนปัจจัยทางสังคมและประชากรที่เกี่ยวข้อง 2) ประเมินความสัมพันธ์ระหว่าง IA ที่อาจเกิดขึ้นการนอนไม่หลับภาวะซึมเศร้าความวิตกกังวลความเครียดและความภาคภูมิใจในตนเองในขณะที่บัญชีสำหรับการนอนไม่หลับความเครียดความวิตกกังวลและภาวะซึมเศร้าในนักเรียน

วัสดุและวิธีการ

ข้อพิจารณาด้านจริยธรรม

โปรโตคอลของการศึกษาได้รับการอนุมัติโดยคณะกรรมการจริยธรรมของมหาวิทยาลัย Saint-Joseph (อ้างถึง USJ-2015-28 มิถุนายน 2015) ได้รับความยินยอมเป็นลายลักษณ์อักษรจากบุคคลทุกคนที่เข้าร่วมในการศึกษา

ขั้นตอนการสำรวจและการสุ่มตัวอย่าง

การศึกษาของเราเป็นการสำรวจโดยใช้แบบสอบถามแบบตัดขวางที่จัดทำขึ้นระหว่างนักศึกษาของ 2015 คณะ ได้แก่ การแพทย์ทันตกรรมและเภสัชศาสตร์ที่ Saint-Joseph University ตั้งแต่เดือนกันยายนถึงธันวาคม 4 (18 เดือน) เกณฑ์การคัดเลือก ได้แก่ นักเรียนอายุ 18 ปีขึ้นไปและเต็มใจที่จะเข้าร่วมการศึกษา เกณฑ์การยกเว้น ได้แก่ อายุต่ำกว่า XNUMX ปีและมีโรคเรื้อรัง นักเรียนถูกสุ่มเลือกภายในแต่ละชั้นโดยใช้ตารางตัวเลขสุ่มเพื่อให้แน่ใจว่าตัวแทนของกลุ่มตัวอย่าง การสุ่มเลือกนี้เป็นสัดส่วนกับจำนวนนักเรียนในแต่ละชั้นเรียน นักเรียนที่ได้รับคัดเลือกจะได้รับการติดต่อจากผู้ช่วยวิจัยที่ได้รับการฝึกอบรมสองคนโดยปกติเมื่อจบหลักสูตรก่อนออกจากห้องเรียนและถามว่าพวกเขาเต็มใจที่จะเข้าร่วมโดยมีเงื่อนไขว่าพวกเขาไม่ได้แสดงเกณฑ์การยกเว้น จากนั้นได้รับความยินยอมอย่างเป็นทางการเป็นลายลักษณ์อักษร

การเก็บรวบรวมข้อมูล

ข้อมูลถูกรวบรวมระหว่างการสัมภาษณ์แบบตัวต่อตัวโดยใช้เครื่องมือสำรวจมาตรฐานที่จัดการด้วยตนเองโดยใช้แบบสอบถามที่ผ่านการตรวจสอบและเชื่อถือได้ในระดับสากล 21 แบบ ได้แก่ แบบทดสอบการติดอินเทอร์เน็ตรุ่นเยาว์ดัชนีความรุนแรงของการนอนไม่หลับเครื่องชั่งความเครียดความวิตกกังวลซึมเศร้า (DASS 15) และมาตราส่วนการเห็นคุณค่าในตนเองของโรเซนเบิร์ก ระยะเวลาของการสัมภาษณ์อยู่ระหว่าง 25 ถึง XNUMX นาที

มาตรการ

ผู้เข้าร่วม

มีการรวบรวมข้อมูลส่วนบุคคลเกี่ยวกับอายุเพศและคณะ นอกจากนี้ยังได้รับข้อมูลเกี่ยวกับการอยู่คนเดียวหรือไม่ยาสูบ (บุหรี่หรือท่อน้ำ) และการใช้แอลกอฮอล์

การติดอินเทอร์เน็ต

การทดสอบการติดอินเทอร์เน็ตรุ่นเยาว์ (YIAT) ได้รับการตรวจสอบในกลุ่มวัยรุ่นและผู้ใหญ่และใช้กันอย่างแพร่หลาย [15, 16, 35]. เป็นมาตราส่วนรายงานตนเอง 20 รายการเพื่อประเมินประสิทธิผลของผู้ตอบในที่ทำงานโรงเรียนหรือที่บ้าน (3 คำถาม) พฤติกรรมทางสังคม (3 คำถาม) การเชื่อมต่อทางอารมณ์และการตอบสนองจากการใช้อินเทอร์เน็ต (7 คำถาม) และรูปแบบทั่วไป การใช้อินเทอร์เน็ต (7 คำถาม) ผู้เข้าร่วมตอบสนองต่อ 20 YIAT ตามแบบวัด Likert 6 จุด (“ ไม่ใช้” กับ“ เสมอ”) ซึ่งให้คะแนนรวมระหว่าง 0 ถึง 100 คะแนนตัดคะแนนต่อไปนี้สำหรับคะแนน YIAT ทั้งหมดถูกนำไปใช้: (1) การใช้อินเทอร์เน็ตตามปกติ: คะแนน 0–49 และ (2) การติดอินเทอร์เน็ตที่อาจเกิดขึ้น: คะแนนมากกว่า 50 [36, 37].

โรคนอนไม่หลับ

ISI เป็นแบบสอบถามการรายงานตัวเอง 7 รายการเพื่อประเมินลักษณะความรุนแรงและผลกระทบของการนอนไม่หลับ โดเมนที่ได้รับการประเมิน ได้แก่ ความรุนแรงของการเริ่มมีอาการของการนอนหลับการดูแลรักษาการนอนหลับปัญหาการตื่นนอนตอนเช้าความไม่พอใจในการนอนการรบกวนของปัญหาการนอนหลับจากการทำงานในเวลากลางวันการรับรู้ถึงปัญหาการนอนหลับของผู้อื่น ใช้มาตราส่วน Likert 5 จุดเพื่อให้คะแนนแต่ละรายการ (0 ถึง 4 โดยที่ 0 แสดงว่าไม่มีปัญหาและ 4 หมายถึงปัญหาที่รุนแรงมาก) โดยให้คะแนนรวมตั้งแต่ 0 ถึง 28 คะแนนรวมตีความได้ดังนี้: ไม่มี ของการนอนไม่หลับ (0–7); อาการนอนไม่หลับไม่รุนแรงหรือไม่รุนแรง (8–14); นอนไม่หลับปานกลาง (15–21); และอาการนอนไม่หลับอย่างรุนแรง (22–28) นอกจากนี้ยังตรวจพบการนอนไม่หลับที่มีนัยสำคัญทางคลินิกเมื่อคะแนนรวม> 14 [38, 39].

ความนับถือตนเอง

Rosenberg Self Esteem Scale (RSES) มักใช้และความสอดคล้องภายในและความน่าเชื่อถือได้รับการยืนยันในการศึกษาก่อนหน้านี้หลายครั้ง [40]. ประกอบด้วย 10 งบ ผู้เข้าร่วมให้คะแนนขอบเขตที่พวกเขาเห็นด้วยกับแต่ละคำแถลงในระดับ Likert 0 จุด (3) ไม่เห็นด้วยอย่างยิ่งต่อ (1) เห็นด้วยอย่างยิ่งสำหรับข้อ 2, 4, 6, 7 และ 3 และคะแนนตรงข้ามสำหรับข้อ 5, 8, 9, 10 และ 0 คะแนนรวมได้จากการสรุปคำตอบทั้งหมดและอาจอยู่ในช่วง 30 ถึง XNUMX โดยคะแนนที่สูงกว่าจะแสดงถึงความนับถือตนเองที่สูงกว่า [41].

ความวิตกกังวลภาวะซึมเศร้าและความเครียด

เครื่องชั่งความเครียดความวิตกกังวลซึมเศร้า (DASS) เป็นมาตรการที่ใช้กันอย่างแพร่หลายของผลกระทบเชิงลบในผู้ใหญ่ [42]. คุณลักษณะที่สำคัญและเป็นเอกลักษณ์ของ DASS คือการรวมระดับความตึงเครียด / ความเครียดนอกเหนือจากระดับความหดหู่และความวิตกกังวล DASS 21 เป็นรุ่นย่อของเครื่องชั่งดั้งเดิม 42 รายการ ทั้งสองอย่างเป็นมาตรการที่เชื่อถือได้และถูกต้องสำหรับภาวะซึมเศร้าความวิตกกังวลและความตึงเครียด / ความเครียดในประชากรทางคลินิกและที่ไม่ใช่ทางคลินิกของผู้ใหญ่ [43-45].

เป็นมาตราส่วน 21 รายการที่วัดจากมาตราส่วน Likert 4 จุด (0–3),“ 0” แสดงว่า“ ไม่ได้ใช้กับฉันเลย” และ“ 3” แสดงว่า“ ใช้กับฉันมากหรือส่วนใหญ่ เวลา".

คะแนนการตัดคะแนนต่อไปนี้ใช้สำหรับแต่ละระดับย่อย: ภาวะซึมเศร้า: ปกติ 0–4, เล็กน้อย 5–6, ปานกลาง 7–10, รุนแรง 11–13 และรุนแรงมาก 14+; ความวิตกกังวล: ปกติ 0–3, เล็กน้อย 4–5, ปานกลาง 7–10, รุนแรง 11–13 และรุนแรงมาก 10+; ความเครียด: ปกติ 0–7 เล็กน้อย 8–9 ปานกลาง 10–12 รุนแรง 13–16 และรุนแรงมาก 17+

การวิเคราะห์ทางสถิติ.

การวิเคราะห์ทางสถิติดำเนินการโดยใช้ซอฟต์แวร์ SPSS สำหรับ Windows (เวอร์ชัน 18.0, Chicago, IL, USA) ระดับนัยสำคัญกำหนดไว้ที่ 0.05 คุณลักษณะของตัวอย่างถูกสรุปโดยใช้ค่าเฉลี่ยและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน (SD) สำหรับตัวแปรต่อเนื่องและค่าร้อยละสำหรับตัวแปรเชิงหมวดหมู่ อัตราความชุกของการนอนไม่หลับและการติดอินเทอร์เน็ตคำนวณโดยใช้ข้อมูลเชิงบรรยายพร้อมกับช่วงความเชื่อมั่น 95% ที่สอดคล้องกัน (CI) การทดสอบ Kolmogorov-Smirnov ใช้เพื่อประเมินความเป็นปกติของการแจกแจงของตัวแปรแต่ละตัว

หมวดหมู่การติดอินเทอร์เน็ตถูกจัดกลุ่มตามผู้ใช้อินเทอร์เน็ตทั่วไปและอาจมีการติดอินเทอร์เน็ต

จำเป็นต้องมีการวิเคราะห์หลายตัวแปรเพื่อกำหนดผลกระทบของตัวแปรอธิบายที่ชัดเจนหลายตัวที่นำเสนอพร้อมกันและเพื่อพิจารณาว่าปัจจัยใดในการอธิบายที่ทำหน้าที่เป็นอิสระต่อการติดอินเทอร์เน็ต

ในขั้นตอนเริ่มต้นการวิเคราะห์ตัวแปรเชิงหมวดหมู่และตัวแปรต่อเนื่องโดยใช้การทดสอบความเป็นอิสระของไคสแควร์หรือการทดสอบฟิชเชอร์เอ็กแซ็กท์ตามลำดับและการทดสอบทีของนักเรียนหรือการทดสอบแมนน์ - วิทนีย์ จากนั้นทำการวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติกส์โดยใช้การติดอินเทอร์เน็ตแบบแยกส่วน (<50, ≥50) เป็นตัวแปรตาม คุณลักษณะและคะแนนของผู้เข้าร่วม (ISI, DASS A, DASS S, DASS D, RSES) ที่แสดงความเชื่อมโยงกับค่า p <0.25 ในการวิเคราะห์แบบตัวแปรเดียวเป็นตัวเลือกสำหรับรูปแบบหลายตัวแปรตามวิธี Enter นอกจากนี้ยังมีการทดสอบ Collinearity ของตัวแปรอิสระ ไม่รวมตัวแปรอิสระที่มีความสัมพันธ์กันสูง

ขอแนะนำว่าอย่ารวมตัวแปรอิสระสองตัวที่มีความสัมพันธ์ตั้งแต่ 0.64 ขึ้นไป ความวิตกกังวลความเครียดและภาวะซึมเศร้าไม่ได้ถูกป้อนในรูปแบบเดียวกันเนื่องจากมีความสัมพันธ์กันอย่างมากโดยระบุโดยสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์สเปียร์แมนและเพียร์สัน ในที่สุดได้ทำการวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติกส์สามแบบและตัวแปรอิสระที่รวมอยู่ในแบบจำลอง ได้แก่ เพศการสูบบุหรี่คะแนน ISI คะแนน RSES และคะแนน DAS สำหรับความเครียดความวิตกกังวลและภาวะซึมเศร้าในแต่ละแบบจำลอง

ผลสอบ

ลักษณะทางสังคมและประชากรของผู้เข้าร่วม

มีนักเรียนทั้งหมด 780 คนได้รับการติดต่อให้เข้าร่วมในการศึกษาซึ่ง 600 (77%) ยินยอม ประชากรในการศึกษาของเราประกอบด้วยนักเรียนชาย 182 (30.3%) และนักเรียนหญิง 418 คน (69.7%) อายุอยู่ระหว่าง 18 ถึง 28 ปีโดยมีค่าเฉลี่ย 20.36 ± 1.83 ปี

กลุ่มตัวอย่าง ได้แก่ นักศึกษา 219 คนจากคณะแพทยศาสตร์ (FM) 109 คนจากคณะทันตแพทยศาสตร์ (FD) และ 272 คนจากคณะเภสัชศาสตร์ (FP) 1 ตาราง สรุปลักษณะของผู้เข้าร่วม

ภาพขนาดย่อ   

 
ตารางที่ 1. คุณลักษณะของผู้เข้าร่วม (N = 600)

 

http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0161126.t001

ความชุกของการติดอินเทอร์เน็ต (YIAT)

คะแนน YIAT เฉลี่ย 30 ± 18.47 (2 ตาราง); อัตราความชุกของการติดอินเทอร์เน็ตที่เป็นไปได้คือ 16.80% โดยมี CI 95% ที่ 13.81–19.79% “ตาราง S1"สรุปคะแนนเฉลี่ยของแต่ละรายการของ YIAT 20 รายการ

ภาพขนาดย่อ   

 
ตารางที่ 2. จำนวนและร้อยละของนักเรียนในแต่ละประเภทของแบบสอบถามทั้งสามแบบ ได้แก่ ISI, DASS และ YIAT ด้วยคะแนนเฉลี่ย (SD) (N = 600)

 

http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0161126.t002

การวิเคราะห์แบบ Univariate

การวิเคราะห์แบบไม่แปรผันแสดงให้เห็นว่าการติดอินเทอร์เน็ตที่อาจเกิดขึ้นมีความแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญระหว่างเพศชายและหญิง (p-value = 0.003) โดยมีความชุกของเพศชายสูงกว่า (23.60% เทียบกับ 13.90%) การสูบบุหรี่มีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญกับการติดอินเทอร์เน็ตที่อาจเกิดขึ้น (p-value = 0.046); อย่างไรก็ตามทั้งอายุคณาจารย์การดื่มแอลกอฮอล์เป็นประจำหรือการอยู่คนเดียวไม่มีความเกี่ยวข้องกับการใช้อินเทอร์เน็ตอย่างมีนัยสำคัญ (3 ตาราง).

ภาพขนาดย่อ   

 
ตารางที่ 3. การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างการติดอินเทอร์เน็ตที่อาจเกิดขึ้นกับลักษณะของผู้เข้าร่วม (N = 600)

 

http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0161126.t003

ความชุกและความรุนแรงของการนอนไม่หลับ (ISI)

การนอนไม่หลับได้รับการประเมินตามแบบสอบถาม ISI คะแนน ISI เฉลี่ยของกลุ่มตัวอย่างเท่ากับ 9.31 ± 3.76 ความชุกของการนอนไม่หลับที่มีนัยสำคัญทางคลินิกอยู่ที่ 9.80% โดยมี CI 95% อยู่ระหว่าง 7.42 ถึง 12.18% (2 ตาราง).

ความวิตกกังวลภาวะซึมเศร้าและความเครียด (DASS-21)

ความวิตกกังวล: DASS A. คะแนนเฉลี่ย DASS A คือ 4.77 ± 3.79 44.70% ของผู้เข้าร่วมเสนอคะแนน DASS A ปกติ (2 ตาราง).

อาการซึมเศร้า: DASS D. คะแนน DASS D เฉลี่ยเท่ากับ 5.43 ± 4.43 ผู้เข้าร่วมส่วนใหญ่แสดงคะแนน DASS D ตามปกติ (2 ตาราง).

ความเครียด: DASS S คะแนน DASS S เฉลี่ยอยู่ที่ 6.99 ± 4.46 และ 33.20% ของผู้เข้าร่วมแสดงคะแนน DASS S ตามปกติ (2 ตาราง).

ความนับถือตนเอง (RSES)

คะแนน RSES เฉลี่ยของกลุ่มตัวอย่างที่ศึกษาคือ 22.63 ± 5.29 (ไฟล์ S)

ความสัมพันธ์ระหว่างการติดอินเทอร์เน็ตการนอนไม่หลับความนับถือตนเองต่ำความวิตกกังวลและภาวะซึมเศร้า

พบความสัมพันธ์ที่สำคัญระหว่างการติดอินเทอร์เน็ตและการนอนไม่หลับ (p- มูลค่า <0.00001) (4 ตาราง).

ภาพขนาดย่อ   

 
ตารางที่ 4. การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างคะแนนของแบบสอบถาม (N = 600)

 

http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0161126.t004

คะแนน ISI เฉลี่ยอยู่ที่ 8.99 ± 3.65 สำหรับผู้ใช้อินเทอร์เน็ตปกติเทียบกับ 10.89 ± 3.90 ในกลุ่มที่อาจติดอินเทอร์เน็ต (p <0.0001) (5 ตาราง).

ภาพขนาดย่อ   

 
ตารางที่ 5. การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างคะแนน ISI, DASS A, DASS S, DASS D และ RSES และการติดอินเทอร์เน็ตที่อาจเกิดขึ้น (N = 600)

 

http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0161126.t005

นอกจากนี้ยังพบความสัมพันธ์ที่สำคัญระหว่างการติดอินเทอร์เน็ตที่อาจเกิดขึ้นกับความวิตกกังวลภาวะซึมเศร้าและความเครียด (ตาราง 4 และ 5). คะแนนเฉลี่ย DASS สูงกว่าอย่างมีนัยสำคัญในกลุ่มผู้ติดอินเทอร์เน็ตที่มีศักยภาพสำหรับความวิตกกังวลภาวะซึมเศร้าและความเครียด

สำหรับความนับถือตนเองพบความสัมพันธ์ที่มีนัยสำคัญระหว่างคะแนน YIAT และ RSES ที่มีความนับถือตนเองต่ำที่เกี่ยวข้องกับการติดอินเทอร์เน็ตที่อาจเกิดขึ้น (ตาราง 4 และ 5).

แบบจำลองการถดถอยโลจิสติก

แบบจำลองการถดถอยโลจิสติกส์แสดงให้เห็นว่าคะแนนเพศ ISI, DASS A, S และ D และ RSES มีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญกับการติดอินเทอร์เน็ต เมื่อควบคุมตัวแปรที่ชัดเจนสำหรับการวิเคราะห์หลายตัวแปรแล้วความสัมพันธ์ระหว่างการสูบบุหรี่และการติดอินเทอร์เน็ตก็ไม่มีนัยสำคัญอีกต่อไป (p> 0.05), (6 ตาราง).

ภาพขนาดย่อ   

 
ตารางที่ 6. การวิเคราะห์หลายตัวแปรของความสัมพันธ์ระหว่างการติดอินเทอร์เน็ตกับเพศการสูบบุหรี่ ISI, RSES, DASS A, DASS S และคะแนน DASS D (N = 600)

 

http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0161126.t006

การสนทนา

เรามุ่งเป้าไปที่ความชุกของ IA ที่อาจเกิดขึ้นในนักศึกษาแพทย์ของมหาวิทยาลัยเลบานอนเพื่อประเมินความสัมพันธ์ระหว่าง IA และลักษณะของผู้เข้าร่วม (ส่วนใหญ่อายุเพศพฤติกรรมการสูบบุหรี่การดื่มแอลกอฮอล์) และเพื่อสำรวจความสัมพันธ์ที่เป็นไปได้ระหว่าง IA การนอนไม่หลับความวิตกกังวลภาวะซึมเศร้า ความเครียดและความภาคภูมิใจในตนเอง

การศึกษาของเราพบว่า IA ที่มีศักยภาพมีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญกับเพศและสูงกว่าในผู้ชาย 16.80% ของผู้เข้าร่วมต้องทนทุกข์ทรมานจาก IA ที่มีศักยภาพโดยมีคะแนน YIAT เฉลี่ย 30 คะแนนผลลัพธ์เหล่านี้เทียบได้กับที่รายงานก่อนหน้านี้สำหรับคนหนุ่มสาว [1, 4, 6, 13] การศึกษาบางชิ้นรายงานว่าความชุกของ IA สูงกว่าในผู้ชาย [46] ในขณะที่คนอื่น ๆ ไม่พบความแตกต่างระหว่างเพศ [34].

เมื่อตรวจสอบการนอนไม่หลับผลของเรายังแสดงให้เห็นว่า 9.8% ของผู้เข้าร่วมต้องทนทุกข์ทรมานจากการนอนไม่หลับที่มีนัยสำคัญทางคลินิกและพบความสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งระหว่างการติดอินเทอร์เน็ตที่อาจเกิดขึ้นและการนอนไม่หลับ ความชุกของการนอนไม่หลับที่รายงานในการศึกษานี้สอดคล้องกับลักษณะของกลุ่มตัวอย่างที่ศึกษา (นักเรียนหนุ่มสาว) และเทียบได้กับที่รายงานในคนหนุ่มสาวอายุ 20 ถึง 29 ปี (9.1%) [47, 48] และในนักศึกษา (12–13%) [49].

ปัญหาการนอนหลับมักถือเป็นผลลัพธ์เชิงลบหรือภาวะแทรกซ้อนของการติดอินเทอร์เน็ต [50[51]. ในการทบทวนวรรณกรรมอย่างเป็นระบบพบว่าการเล่นเกมเสพติดมีความสัมพันธ์กับคุณภาพการนอนหลับที่แย่ลงและการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหานั้นเกี่ยวข้องกับการนอนไม่หลับแบบอัตนัยและคุณภาพการนอนหลับที่ไม่ดี [52]. อย่างไรก็ตามการออกแบบการศึกษาและแบบสอบถามที่ใช้มีความแตกต่างกันมากและส่วนใหญ่เป็นการสำรวจคุณภาพการนอนหลับที่น้อยลงมาก

นอกจากนี้ยังพบความสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งในการศึกษาระหว่างการติดอินเทอร์เน็ตที่อาจเกิดขึ้นกับความวิตกกังวลความเครียดและภาวะซึมเศร้า: เปอร์เซ็นต์ของนักเรียนที่ทุกข์ทรมานจากความวิตกกังวลภาวะซึมเศร้าหรือความเครียดจะสูงกว่าในกลุ่มผู้ติดอินเทอร์เน็ตที่มีศักยภาพ การศึกษาที่ตีพิมพ์ก่อนหน้านี้ได้ชี้ให้เห็นความสัมพันธ์ที่อาจเกิดขึ้นระหว่างการใช้อินเทอร์เน็ตทางพยาธิวิทยาและภาวะซึมเศร้า [53, 54] และความวิตกกังวล [55]; อย่างไรก็ตามข้อมูลมีความขัดแย้ง [56] และการศึกษาตรวจสอบการใช้อินเทอร์เน็ตทางพยาธิวิทยาไม่ใช่การเสพติดตามที่ระบุโดย Young

สุดท้ายการค้นพบที่สำคัญของการศึกษาของเราคือการเห็นคุณค่าในตนเองมีความสัมพันธ์อย่างมากกับการติดอินเทอร์เน็ตรวมถึงข้อมูลทางจิตวิทยาของนักเรียน: คะแนน RSES มีความสัมพันธ์แบบผกผันกับคะแนน ISI, DASS A, DASS S, DASS D และ YIAT การลดลงของความนับถือตนเองดูเหมือนว่าจะเกี่ยวข้องกับการนอนไม่หลับความวิตกกังวลภาวะซึมเศร้าความเครียดและ IA ที่อาจเกิดขึ้น

การเห็นคุณค่าในตนเองอธิบายว่าเป็นการประเมินที่มีในตัวเขาเองคน ๆ หนึ่งรู้สึกอย่างไรกับตนเองในเกือบทุกสถานการณ์ [40, 41]. เมื่อการรวมกลุ่มและการสนับสนุนทางสังคมอยู่ในระดับต่ำระดับความนับถือตนเองก็จะลดลงตามนั้น57].

การตรวจหาปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับการเห็นคุณค่าในระดับต่ำในนักเรียนมีความสำคัญมากเนื่องจากความสัมพันธ์แบบผกผันมีอยู่ระหว่างความนับถือตนเองกับภาวะซึมเศร้าและความวิตกกังวล58, 59] และการลดลงของความรู้สึกภาคภูมิใจในตนเองอาจนำไปสู่การเพิ่มความคิดฆ่าตัวตาย [60].

จุดแข็งและข้อ จำกัด

ข้อค้นพบของเราควรตีความในบริบทของการออกแบบและข้อ จำกัด ของการศึกษา ผลการสำรวจของเราขึ้นอยู่กับพฤติกรรมที่รายงานด้วยตนเอง แบบสอบถามการรายงานตนเองยังคงเป็นเครื่องมือที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในการสำรวจชุมชนสำหรับการประเมินสุขภาพกายและจิต [61, 62, 63]. วิธีการรายงานตนเองสะท้อนให้เห็นถึงมุมมองของผู้ให้สัมภาษณ์ซึ่งอาจเหมาะสมกว่าสำหรับการรายงานความผิดปกติของอัตวิสัย แบบสอบถามได้รับการจัดทำในรูปแบบ "ปรนัย" และแบบมาตราส่วนเพื่ออำนวยความสะดวกในการตอบสนองและมีระยะเวลาการสัมภาษณ์สั้นลงเพื่อไม่ให้รบกวนนักเรียนโดยหวังว่าความเรียบง่ายของแบบสอบถามจะช่วยให้ผู้ตอบสามารถให้ข้อมูลที่ถูกต้องได้ง่ายขึ้น . การใช้ยาเรื้อรังไม่ได้รับการประเมินเนื่องจากการมีโรคเรื้อรังอยู่ในเกณฑ์การยกเว้นของการศึกษานี้ ในที่สุดการศึกษาไม่ได้ตรวจสอบผลกระทบของการติดอินเทอร์เน็ตที่มีต่อความสำเร็จในแง่ของเกรดความล้มเหลวหรือความสำเร็จซึ่งน่าสนใจ

แม้ว่าจะมีข้อ จำกัด เหล่านี้ข้อค้นพบในการศึกษานี้มีความสำคัญและรับประกันการสอบสวนเพิ่มเติม

จากความรู้ของเรามากที่สุดนี่เป็นการศึกษาครั้งแรกที่ประเมินความสัมพันธ์ระหว่างความเครียดทางจิตสังคมที่แตกต่างกัน XNUMX ประการ ได้แก่ การนอนไม่หลับความวิตกกังวลภาวะซึมเศร้าความเครียดความนับถือตนเองและ IA ในนักศึกษามหาวิทยาลัย

การค้นพบของเราแสดงให้เห็นถึงความสำคัญของการระบุและเสนอความช่วยเหลือให้กับนักเรียนที่มีศักยภาพ IA เนื่องจากการเสพติดนี้มักจะอยู่ร่วมกับปัญหาทางจิตวิทยาอื่น ๆ และ IA อาจเป็นเคล็ดลับที่มองเห็นได้ของภูเขาน้ำแข็งที่ซับซ้อน

ข้อมูลสนับสนุน

   

   

(DOCX)

 

 

 

ตาราง S1 นี่คือข้อมูลส่วนบุคคลและข้อมูลที่สมบูรณ์สำหรับผู้เข้าร่วมทั้งหมด (แผ่น SPSS)

ดอย: 10.1371 / journal.pone.0161126.s001

(DOCX)

กิตติกรรมประกาศ

เราขอขอบคุณนักเรียนทุกคนที่เข้าร่วมในการศึกษาและคุณ Tatiana Papazian ที่ช่วยแก้ไข

ผลงานของผู้เขียน

  1. รู้สึกและออกแบบการทดลอง: แอลอาร์เค เอช.เจ.
  2. ทำการทดลอง: ปีงบประมาณ GH.
  3. วิเคราะห์ข้อมูล: อา นีโอ แอลเค.
  4. เขียนบทความ: แอลอาร์เค.

อ้างอิง

ตาราง S1 นี่คือข้อมูลส่วนบุคคลและข้อมูลที่สมบูรณ์สำหรับผู้เข้าร่วมทั้งหมด (แผ่น SPSS)

ดอย: 10.1371 / journal.pone.0161126.s001

(DOCX)

กิตติกรรมประกาศ

เราขอขอบคุณนักเรียนทุกคนที่เข้าร่วมในการศึกษาและคุณ Tatiana Papazian ที่ช่วยแก้ไข

ผลงานของผู้เขียน

  1. รู้สึกและออกแบบการทดลอง: แอลอาร์เค เอช.เจ.
  2. ทำการทดลอง: ปีงบประมาณ GH.
  3. วิเคราะห์ข้อมูล: อา นีโอ แอลเค.
  4. เขียนบทความ: แอลอาร์เค.

อ้างอิง

  1. 1. สถิติโลกอินเทอร์เน็ต ผู้ใช้อินเทอร์เน็ตทั่วโลก: การกระจายตามภูมิภาคโลก 2014 [27 กุมภาพันธ์ 2016] มีจำหน่ายจาก: www.internetworldstats.
  2. 2. โซเชียลเน็ตเวิร์กเข้าถึงเกือบ 20 ใน 2016 ทั่วโลก [XNUMX กุมภาพันธ์ XNUMX]. มีจำหน่ายจาก: www.emarketer.com/Article/Social-Networking-Reaches-Nearly-One-Four-Around-World/1009976.
  3. 3. Bremer J. อินเทอร์เน็ตและเด็ก: ข้อดีและข้อเสีย จิตแพทย์เด็กวัยรุ่น Clin N Am. 2005; 14 (3): 405–28, viii. pmid: 15936666 ดอย: 10.1016 / j.chc.2005.02.003
  4. 4. Christakis DA, Moreno MA. ติดอยู่ในเน็ต: การติดอินเทอร์เน็ตจะกลายเป็นโรคระบาดในศตวรรษที่ 21 หรือไม่? Arch Pediatr Adolesc Med. 2009; 163 (10): 959–60 ดอย: 10.1001 / archpediatrics.2009.162. pmid: 19805719
  5. ดูบทความ
  6. PubMed / NCBI
  7. Google Scholar
  8. ดูบทความ
  9. PubMed / NCBI
  10. Google Scholar
  11. ดูบทความ
  12. PubMed / NCBI
  13. Google Scholar
  14. ดูบทความ
  15. PubMed / NCBI
  16. Google Scholar
  17. ดูบทความ
  18. PubMed / NCBI
  19. Google Scholar
  20. ดูบทความ
  21. PubMed / NCBI
  22. Google Scholar
  23. ดูบทความ
  24. PubMed / NCBI
  25. Google Scholar
  26. ดูบทความ
  27. PubMed / NCBI
  28. Google Scholar
  29. ดูบทความ
  30. PubMed / NCBI
  31. Google Scholar
  32. ดูบทความ
  33. PubMed / NCBI
  34. Google Scholar
  35. ดูบทความ
  36. PubMed / NCBI
  37. Google Scholar
  38. 5. Kraut R, Patterson M, Lundmark V, Kiesler S, Mukopadhyay T, Scherlis W. Internet paradox เทคโนโลยีทางสังคมที่ช่วยลดการมีส่วนร่วมทางสังคมและความเป็นอยู่ที่ดีทางจิตใจ? Am Psychol. 1998; 53 (9): 1017–31 pmid: 9841579 ดอย: 10.1037 / 0003-066x.53.9.1017
  39. ดูบทความ
  40. PubMed / NCBI
  41. Google Scholar
  42. ดูบทความ
  43. PubMed / NCBI
  44. Google Scholar
  45. ดูบทความ
  46. PubMed / NCBI
  47. Google Scholar
  48. ดูบทความ
  49. PubMed / NCBI
  50. Google Scholar
  51. ดูบทความ
  52. PubMed / NCBI
  53. Google Scholar
  54. ดูบทความ
  55. PubMed / NCBI
  56. Google Scholar
  57. ดูบทความ
  58. PubMed / NCBI
  59. Google Scholar
  60. ดูบทความ
  61. PubMed / NCBI
  62. Google Scholar
  63. ดูบทความ
  64. PubMed / NCBI
  65. Google Scholar
  66. ดูบทความ
  67. PubMed / NCBI
  68. Google Scholar
  69. ดูบทความ
  70. PubMed / NCBI
  71. Google Scholar
  72. ดูบทความ
  73. PubMed / NCBI
  74. Google Scholar
  75. ดูบทความ
  76. PubMed / NCBI
  77. Google Scholar
  78. ดูบทความ
  79. PubMed / NCBI
  80. Google Scholar
  81. ดูบทความ
  82. PubMed / NCBI
  83. Google Scholar
  84. ดูบทความ
  85. PubMed / NCBI
  86. Google Scholar
  87. ดูบทความ
  88. PubMed / NCBI
  89. Google Scholar
  90. ดูบทความ
  91. PubMed / NCBI
  92. Google Scholar
  93. ดูบทความ
  94. PubMed / NCBI
  95. Google Scholar
  96. 6. Weinstein A, Lejoyeux M. การติดอินเทอร์เน็ตหรือการใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไป Am J ยาเสพติดแอลกอฮอล์ 2010; 36 (5): 277–83. ดอย: 10.3109 / 00952990.2010.491880. pmid: 20545603
  97. ดูบทความ
  98. PubMed / NCBI
  99. Google Scholar
  100. ดูบทความ
  101. PubMed / NCBI
  102. Google Scholar
  103. ดูบทความ
  104. PubMed / NCBI
  105. Google Scholar
  106. ดูบทความ
  107. PubMed / NCBI
  108. Google Scholar
  109. ดูบทความ
  110. PubMed / NCBI
  111. Google Scholar
  112. ดูบทความ
  113. PubMed / NCBI
  114. Google Scholar
  115. ดูบทความ
  116. PubMed / NCBI
  117. Google Scholar
  118. ดูบทความ
  119. PubMed / NCBI
  120. Google Scholar
  121. ดูบทความ
  122. PubMed / NCBI
  123. Google Scholar
  124. ดูบทความ
  125. PubMed / NCBI
  126. Google Scholar
  127. ดูบทความ
  128. PubMed / NCBI
  129. Google Scholar
  130. ดูบทความ
  131. PubMed / NCBI
  132. Google Scholar
  133. ดูบทความ
  134. PubMed / NCBI
  135. Google Scholar
  136. ดูบทความ
  137. PubMed / NCBI
  138. Google Scholar
  139. ดูบทความ
  140. PubMed / NCBI
  141. Google Scholar
  142. ดูบทความ
  143. PubMed / NCBI
  144. Google Scholar
  145. ดูบทความ
  146. PubMed / NCBI
  147. Google Scholar
  148. ดูบทความ
  149. PubMed / NCBI
  150. Google Scholar
  151. ดูบทความ
  152. PubMed / NCBI
  153. Google Scholar
  154. ดูบทความ
  155. PubMed / NCBI
  156. Google Scholar
  157. ดูบทความ
  158. PubMed / NCBI
  159. Google Scholar
  160. ดูบทความ
  161. PubMed / NCBI
  162. Google Scholar
  163. ดูบทความ
  164. PubMed / NCBI
  165. Google Scholar
  166. ดูบทความ
  167. PubMed / NCBI
  168. Google Scholar
  169. ดูบทความ
  170. PubMed / NCBI
  171. Google Scholar
  172. ดูบทความ
  173. PubMed / NCBI
  174. Google Scholar
  175. ดูบทความ
  176. PubMed / NCBI
  177. Google Scholar
  178. ดูบทความ
  179. PubMed / NCBI
  180. Google Scholar
  181. 7. Davis RA, Flett GL, Besser A. การตรวจสอบมาตราส่วนใหม่สำหรับการวัดการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา: ผลกระทบสำหรับการคัดกรองก่อนการจ้างงาน Cyberpsychol Behav. 2002; 5 (4): 331–45 pmid: 12216698 ดอย: 10.1089/109493102760275581
  182. 8. บล็อก JJ. ปัญหาสำหรับ DSM-V: การติดอินเทอร์เน็ต จิตเวช. 2008; 165 (3): 306–7. ดอย: 10.1176 / appi.ajp.2007.07101556. pmid: 18316427
  183. 9. พายอาร์ DSM-V ควรกำหนดให้“ การติดอินเทอร์เน็ต” เป็นโรคทางจิตหรือไม่? จิตเวชศาสตร์ (Edgmont) 2009; 6 (2): 31–7.
  184. 10. โฮลเดนซีจิตเวช. การเสพติดพฤติกรรมเปิดตัวใน DSM-V ที่เสนอ วิทยาศาสตร์. 2010; 327 (5968): 935. ดอย: 10.1126 / science.327.5968.935. pmid: 20167757
  185. 11. หนุ่มกส. จิตวิทยาการใช้คอมพิวเตอร์: XL. การใช้อินเทอร์เน็ตอย่างเสพติด: กรณีที่ทำลายแบบแผน Psychol Rep. 1996; 79 (3 Pt 1): 899–902. pmid: 8969098 ดอย: 10.2466 / pr0.1996.79.3.899
  186. 12. หนุ่ม KS กรณี CJ. การละเมิดอินเทอร์เน็ตในที่ทำงาน: แนวโน้มใหม่ในการจัดการความเสี่ยง Cyberpsychol Behav. 2004; 7 (1): 105–11. pmid: 15006175 ดอย: 10.1089/109493104322820174
  187. 13. Young K, Pistner M, O'Mara J, Buchanan J. ความผิดปกติทางไซเบอร์: ปัญหาสุขภาพจิตสำหรับสหัสวรรษใหม่ Cyberpsychol Behav. 1999; 2 (5): 475–9. ดอย: 10.1089 / cpb.1999.2.475. pmid: 19178220
  188. 14. van den Eijnden RJ, Spijkerman R, Vermulst AA, van Rooij TJ, Engels RC การใช้อินเทอร์เน็ตแบบบังคับในหมู่วัยรุ่น: ความสัมพันธ์พ่อแม่ลูกแบบสองทิศทาง J Abnorm Child Psychol. 2010; 38 (1): 77–89. ดอย: 10.1007 / s10802-009-9347-8. pmid: 19728076
  189. 15. หนุ่มกยศ. ติดอยู่ในเน็ต: วิธีรับรู้สัญญาณของการติดอินเทอร์เน็ตและกลยุทธ์ที่ชนะเพื่อการฟื้นตัว นิวยอร์กนิวยอร์ก: ไวลีย์; พ.ศ. 1998
  190. 16. หนุ่มกยศ. การติดอินเทอร์เน็ต: การเกิดขึ้นของความผิดปกติทางคลินิกใหม่ CyberPsychology & Behavior. 2009; 1 (3): 237–44. ดอย: 10.1089 / cpb.1998.1.237
  191. 17. Widyanto L, Griffiths MD, Brunsden V. การเปรียบเทียบไซโครเมตริกของการทดสอบการติดอินเทอร์เน็ตมาตรวัดปัญหาที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ตและการวินิจฉัยตนเอง Cyberpsychol Behav Soc Netw. 2011; 14 (3): 141–9. ดอย: 10.1089 / cyber.2010.0151. pmid: 21067282
  192. 18. Shaw M, DW สีดำ การติดอินเทอร์เน็ต: ความหมายการประเมินระบาดวิทยาและการจัดการทางคลินิก ยา CNS 2008; 22 (5): 353–65 pmid: 18399706 ดอย: 10.2165 / 00023210-200822050-00001
  193. 19. Park SK, Kim JY, Cho CB. ความชุกของการติดอินเทอร์เน็ตและความสัมพันธ์กับปัจจัยทางครอบครัวในวัยรุ่นเกาหลีใต้ วัยรุ่น. 2008; 43 (172): 895–909 pmid: 19149152
  194. 20. Siomos KE, Dafouli ED, Braimiotis DA, Mouzas OD, Angelopoulos NV การติดอินเทอร์เน็ตในกลุ่มนักเรียนวัยรุ่นชาวกรีก Cyberpsychol Behav. 2008; 11 (6): 653–7. ดอย: 10.1089 / cpb.2008.0088. pmid: 18991535
  195. 21. Durkee T, Kaess M, Carli V, Parzer P, Wasserman C, Floderus B และอื่น ๆ ความชุกของการใช้อินเทอร์เน็ตทางพยาธิวิทยาของวัยรุ่นในยุโรป: ปัจจัยทางประชากรและสังคม การเสพติด 2012; 107 (12): 2210–22 ดอย: 10.1111 / j.1360-0443.2012.03946.x. pmid: 22621402
  196. 22. หลิว TC, Desai RA, Krishnan-Sarin S, Cavallo DA, Potenza MN การใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาและสุขภาพในวัยรุ่น: ข้อมูลจากการสำรวจของโรงเรียนมัธยมในคอนเนตทิคัต จิตเวชศาสตร์ J Clin. 2011; 72 (6): 836–45 ดอย: 10.4088 / JCP.10m06057. pmid: 21536002
  197. 23. Pujazon-Zazik M, Park MJ. ทวีตหรือไม่ทวีต: ความแตกต่างทางเพศและผลลัพธ์ด้านสุขภาพที่เป็นไปได้ทั้งในเชิงบวกและเชิงลบจากการใช้อินเทอร์เน็ตโซเชียลของวัยรุ่น Am J Mens Health. 2010; 4 (1): 77–85. ดอย: 10.1177 / 1557988309360819. pmid: 20164062
  198. 24. Dalbudak E, Evren C, Aldemir S, Evren B. ความรุนแรงของความเสี่ยงในการติดอินเทอร์เน็ตและความสัมพันธ์กับความรุนแรงของลักษณะบุคลิกภาพแบบเส้นเขตแดนความชอกช้ำในวัยเด็กประสบการณ์ที่แตกสลายภาวะซึมเศร้าและอาการวิตกกังวลของนักศึกษามหาวิทยาลัยในตุรกี Res จิตเวช. 2014; 219 (3): 577–82 ดอย: 10.1016 / j.psychres.2014.02.032. pmid: 25023365
  199. 25. Kim EJ, Namkoong K, Ku T, Kim SJ. ความสัมพันธ์ระหว่างการติดเกมออนไลน์กับความก้าวร้าวการควบคุมตนเองและลักษณะบุคลิกภาพที่หลงตัวเอง Eur จิตเวช. 2008; 23 (3): 212–8 ดอย: 10.1016 / j.eurpsy.2007.10.010. pmid: 18166402
  200. 26. Floros G, Siomos K, Stogiannidou A, Giouzepas I, Garyfallos G. Comorbidity ของโรคทางจิตเวชที่มีการติดอินเทอร์เน็ตในตัวอย่างทางคลินิก: ผลของบุคลิกภาพรูปแบบการป้องกันและโรคจิต พฤติกรรมเสพติด 2014; 39 (12): 1839–45 ดอย: 10.1016 / j.addbeh.2014.07.031. pmid: 25129172
  201. 27. Floros G, Siomos K, Stogiannidou A, Giouzepas I, Garyfallos G. ความสัมพันธ์ระหว่างบุคลิกภาพรูปแบบการป้องกันโรคการติดอินเทอร์เน็ตและโรคจิตในนักศึกษา Cyberpsychol Behav Soc Netw. 2014; 17 (10): 672–6. ดอย: 10.1089 / cyber.2014.0182. pmid: 25225916
  202. 28. An J, Sun Y, Wan Y, Chen J, Wang X, Tao F. ความสัมพันธ์ระหว่างการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหากับอาการทางร่างกายและจิตใจของวัยรุ่น: บทบาทที่เป็นไปได้ของคุณภาพการนอนหลับ J Addict Med. 2014; 8 (4): 282–7. ดอย: 10.1097 / ADM.0000000000000026. pmid: 25026104
  203. 29. Kim JH, Lau CH, Cheuk KK, Kan P, Hui HL, Griffiths SM. รายงานโดยย่อ: ตัวทำนายการใช้อินเทอร์เน็ตอย่างหนักและความเชื่อมโยงกับพฤติกรรมส่งเสริมสุขภาพและพฤติกรรมเสี่ยงต่อสุขภาพของนักศึกษามหาวิทยาลัยฮ่องกง J วัยรุ่น 2010; 33 (1): 215–20 ดอย: 10.1016 / j.adolescence.2009.03.012. pmid: 19427030
  204. 30. Naseri L, Mohamadi J, Sayehmiri K, Azizpoor Y. การรับรู้การสนับสนุนทางสังคมการเห็นคุณค่าในตนเองและการติดอินเทอร์เน็ตในหมู่นักศึกษาของ Al-Zahra University กรุงเตหะรานประเทศอิหร่าน วิทยาศาสตร์จิตเวชอิหร่าน J 2015; 9 (3): e421. ดอย: 10.17795 / ijpbs-421. pmid: 26576175
  205. 31. Lee HW, Choi JS, ชิน YC, Lee JY, Jung HY, Kwon JS. แรงกระตุ้นในการติดอินเทอร์เน็ต: การเปรียบเทียบกับการพนันทางพยาธิวิทยา Cyberpsychol Behav Soc Netw. 2012; 15 (7): 373–7. ดอย: 10.1089 / cyber.2012.0063. pmid: 22663306
  206. 32. Lin IH, Ko CH, Chang YP, Liu TL, Wang PW, Lin HC และอื่น ๆ ความสัมพันธ์ระหว่างการฆ่าตัวตายกับการติดอินเทอร์เน็ตและกิจกรรมในวัยรุ่นไต้หวัน Compr จิตเวช. 2014; 55 (3): 504–10 ดอย: 10.1016 / j.comppsych.2013.11.012. pmid: 24457034
  207. 33. Kim K, Ryu E, Chon MY, Yeun EJ, Choi SY, Seo JS และอื่น ๆ การติดอินเทอร์เน็ตในวัยรุ่นเกาหลีและความสัมพันธ์กับภาวะซึมเศร้าและความคิดอยากฆ่าตัวตาย: แบบสำรวจแบบสอบถาม Int J Nurs สตั๊ด. 2006; 43 (2): 185–92 pmid: 16427966 ดอย: 10.1016 / j.ijnurstu.2005.02.005
  208. 34. Fernandez-Villa T, Alguacil Ojeda J, Almaraz Gomez A, Cancela Carral JM, Delgado-Rodriguez M, Garcia-Martin M และอื่น ๆ การใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาในนักศึกษามหาวิทยาลัย: ปัจจัยที่เกี่ยวข้องและความแตกต่างของเพศ Adicciones 2015; 27 (4): 265–75. pmid: 26706809 ดอย: 10.20882 / adicciones.751
  209. 35. แบบทดสอบการติดอินเทอร์เน็ต (IAT) [เมษายน 2016]. มีจำหน่ายจาก: http://netaddiction.com/internet-addiction-test./.
  210. 36. Khazaal Y, Billieux J, Thorens G, Khan R, Louati Y, Scarlatti E และอื่น ๆ การตรวจสอบความถูกต้องของการทดสอบการติดอินเทอร์เน็ตของฝรั่งเศส Cyberpsychol Behav. 2008; 11 (6): 703–6. ดอย: 10.1089 / cpb.2007.0249. pmid: 18954279
  211. 37. Alpaslan AH, Soylu N, Avci K, Coskun KS, Kocak U, Tas HU ทัศนคติการรับประทานอาหารที่ไม่เป็นระเบียบความรู้สึกผิดปกติและความน่าจะเป็นในการฆ่าตัวตายในหมู่เด็กนักเรียนมัธยมชาวตุรกี Res จิตเวช. 2015; 226 (1): 224–9. ดอย: 10.1016 / j.psychres.2014.12.052. pmid: 25619436
  212. 38. ช. วายเพลงม. ล. มรินทร์ซม. การตรวจสอบดัชนีความรุนแรงของการนอนไม่หลับฉบับภาษาเกาหลี เจคลินเนอรอล. 2014; 10 (3): 210–5. ดอย: 10.3988 / jcn.2014.10.3.210. pmid: 25045373
  213. 39. Gagnon C, Belanger L, Ivers H, Morin CM. การตรวจสอบดัชนีความรุนแรงของการนอนไม่หลับในบริการปฐมภูมิ J Am Board Fam Med. 2013; 26 (6): 701–10. ดอย: 10.3122 / jabfm.2013.06.130064. pmid: 24204066
  214. 40. Sinclair SJ, Blais MA, Gansler DA, Sandberg E, Bistis K, LoCicero A. คุณสมบัติ Psychometric ของ Rosenberg Self-Esteem Scale: โดยรวมและในกลุ่มประชากรที่อาศัยอยู่ในสหรัฐอเมริกา Eval Health ศ. 2010; 33 (1): 56–80. ดอย: 10.1177 / 0163278709356187. pmid: 20164106
  215. 41. Rosenberg M. ความสัมพันธ์ระหว่างความนับถือตนเองและความวิตกกังวล จิตแพทย์ Res. 1962; 1: 135–52 pmid: 13974903 ดอย: 10.1016 / 0022-3956 (62) 90004-3
  216. 42. Lovibond PF, Lovibond SH. โครงสร้างของสภาวะอารมณ์เชิงลบ: การเปรียบเทียบเครื่องชั่งความเครียดความวิตกกังวลภาวะซึมเศร้า (DASS) กับภาวะซึมเศร้าและความวิตกกังวลของเบ็ค พฤติกรรม Res Ther. 1995; 33 (3): 335–43 pmid: 7726811 ดอย: 10.1016 / 0005-7967 (94) 00075-u
  217. 43. Taylor R, Lovibond PF, Nicholas MK, Cayley C, Wilson PH ประโยชน์ของรายการทางร่างกายในการประเมินภาวะซึมเศร้าในผู้ป่วยที่มีอาการปวดเรื้อรัง: การเปรียบเทียบแบบวัดภาวะซึมเศร้าแบบประเมินตนเองของ Zung และเครื่องชั่งความเครียดความวิตกกังวลภาวะซึมเศร้าในอาการปวดเรื้อรังและตัวอย่างทางคลินิกและชุมชน Clin J Pain. 2005; 21 (1): 91–100 pmid: 15599136 ดอย: 10.1097 / 00002508-200501000-00011
  218. 44. บราวน์ TA, Chorpita BF, Korotitsch W, Barlow DH. คุณสมบัติทางไซโครเมตริกของเครื่องชั่งความเครียดความวิตกกังวลซึมเศร้า (DASS) ในตัวอย่างทางคลินิก พฤติกรรม Res Ther. 1997; 35 (1): 79–89. pmid: 9009048 ดอย: 10.1016 / s0005-7967 (96) 00068-x
  219. 45. Edmed S, Sullivan K. อาการซึมเศร้าความวิตกกังวลและความเครียดเป็นตัวทำนายอาการคล้ายหลังการถูกกระทบกระเทือนในกลุ่มตัวอย่างที่ไม่ใช่ทางคลินิก Res จิตเวช. 2012; 200 (1): 41–5. ดอย: 10.1016 / j.psychres.2012.05.022. pmid: 22709538
  220. 46. ​​Ni X, Yan H, Chen S, Liu Z. ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการติดอินเทอร์เน็ตในกลุ่มตัวอย่างนักศึกษามหาวิทยาลัยในประเทศจีน Cyberpsychol Behav. 2009; 12 (3): 327–30. ดอย: 10.1089 / cpb.2008.0321. pmid: 19445631
  221. 47. Thomas SJ, Lichstein KL, Taylor DJ, Riedel BW, Bush AJ ระบาดวิทยาของเวลานอนเวลาเกิดและเวลานอนบนเตียง: การวิเคราะห์อายุเพศและชาติพันธุ์ พฤติกรรมการนอนหลับ Med. 2014; 12 (3): 169–82. ดอย: 10.1080 / 15402002.2013.778202. pmid: 23574553
  222. 48. Choueiry N, Salamoun T, Jabbour H, El Osta N, Hajj A, Rabbaa Khabbaz L. การนอนไม่หลับและความสัมพันธ์กับความวิตกกังวลในนักศึกษามหาวิทยาลัย: การศึกษาที่ออกแบบข้ามส่วน โปรดหนึ่ง 2016; 11 (2): e0149643. ดอย: 10.1371 / journal.pone.0149643. pmid: 26900686
  223. 49. Gellis LA, Park A, Stotsky MT, Taylor DJ. ความสัมพันธ์ระหว่างสุขอนามัยการนอนหลับและความรุนแรงของการนอนไม่หลับในนักศึกษา: การวิเคราะห์ภาคตัดขวางและในอนาคต พฤติกรรมเธอ 2014; 45 (6): 806–16. ดอย: 10.1016 / j.beth.2014.05.002. pmid: 25311289
  224. 50. Cain N, Gradisar M. การใช้สื่ออิเล็กทรอนิกส์และการนอนหลับในเด็กและวัยรุ่นวัยเรียน: บทวิจารณ์ นอนหลับ 2010; 11 (8): 735–42. ดอย: 10.1016 / j.sleep.2010.02.006. pmid: 20673649
  225. 51. Tavernier R, Willoughby T. ทุกประเภทตอนเย็นถึงวาระหรือไม่? การวิเคราะห์ชั้นเรียนแฝงเกี่ยวกับการรับรู้ตอนเช้า - เย็นการนอนหลับและการทำงานของจิตสังคมในผู้ใหญ่ที่เกิดใหม่ Chronobiol Int. 2014; 31 (2): 232–42. ดอย: 10.3109 / 07420528.2013.843541. pmid: 24131151
  226. 52. ลำ LT. การติดเกมอินเทอร์เน็ตการใช้อินเทอร์เน็ตอย่างมีปัญหาและปัญหาการนอนหลับ: การทบทวนอย่างเป็นระบบ Curr Psychiatry Rep.2014; 16 (4): 444. ดอย: 10.1007 / s11920-014-0444-1. pmid: 24619594
  227. 53. ไจ่ซีซีหลิน SS. การติดอินเทอร์เน็ตของวัยรุ่นในไต้หวัน: การศึกษาสัมภาษณ์ Cyberpsychol Behav. 2003; 6 (6): 649–52 pmid: 14756931 ดอย: 10.1089/109493103322725432
  228. 54. ที Wildt BT, Putzig I, Zedler M, Ohlmeier MD [การพึ่งพาอินเทอร์เน็ตเป็นอาการของโรคอารมณ์ซึมเศร้า] จิตแพทย์ Prax. 2007; 34 Suppl 3: S318–22 pmid: 17786892 ดอย: 10.1055 / s-2007-970973
  229. 55. Bernardi S, Pallanti S. การติดอินเทอร์เน็ต: การศึกษาทางคลินิกเชิงพรรณนาโดยมุ่งเน้นไปที่โรคประจำตัวและอาการที่ไม่เข้ากัน Compr จิตเวช. 2009; 50 (6): 510–6. ดอย: 10.1016 / j.comppsych.2008.11.011. pmid: 19840588
  230. 56. Carli V, Durkee T, Wasserman D, Hadlaczky G, Despalins R, Kramarz E และอื่น ๆ ความสัมพันธ์ระหว่างการใช้อินเทอร์เน็ตทางพยาธิวิทยากับโรคจิตเภท: การทบทวนอย่างเป็นระบบ โรคจิต. 2013; 46 (1): 1–13. ดอย: 10.1159 / 000337971. pmid: 22854219
  231. 57. Garaigordobil M, Perez JI, Mozaz M. แนวคิดในตนเองความนับถือตนเองและอาการทางจิต Psicothema. 2008; 20 (1): 114–23 pmid: 18206073
  232. 58. Moksnes UK, Espnes GA ความภาคภูมิใจในตนเองและสุขภาพทางอารมณ์ในวัยรุ่น - เพศและอายุในฐานะผู้ดูแลที่มีศักยภาพ Scand J Psychol 2012; 53 (6): 483–9. ดอย: 10.1111 / sjop.12021. pmid: 23170865
  233. 59. Sowislo JF, Orth U. ความนับถือตนเองต่ำทำนายภาวะซึมเศร้าและความวิตกกังวลหรือไม่? การวิเคราะห์อภิมานของการศึกษาระยะยาว Psychol Bull. 2013; 139 (1): 213–40. ดอย: 10.1037 / a0028931. pmid: 22730921
  234. 60. Creemers DH, Scholte RH, Engels RC, Prinstein MJ, Wiers RW ความนับถือตนเองโดยนัยและชัดเจนเป็นตัวทำนายพร้อมกันของความคิดฆ่าตัวตายอาการซึมเศร้าและความเหงา J Behav Ther Exp จิตเวช. 2012; 43 (1): 638–46 ดอย: 10.1016 / j.jbtep.2011.09.006. pmid: 21946041
  235. 61. Fischer A, Fischer M, Nicholls RA, Lau S, Poettgen J, Patas K และอื่น ๆ ความแม่นยำในการวินิจฉัยภาวะซึมเศร้าที่สำคัญในหลายเส้นโลหิตตีบโดยใช้แบบสอบถามรายงานตนเอง พฤติกรรมของสมอง 2015; 5 (9): e00365. ดอย: 10.1002 / brb3.365. pmid: 26445703
  236. 62. Ortega-Montiel J, Posadas-Romero C, Ocampo-Arcos W, Medina-Urrutia A, Cardoso-Saldana G, Jorge-Galarza E และอื่น ๆ ความเครียดที่รับรู้ได้เองเกี่ยวข้องกับความอ้วนและหลอดเลือด การศึกษา GEA BMC สาธารณสุข. 2015; 15: 780. ดอย: 10.1186 / s12889-015-2112-8. pmid: 26271468
  237. 63. ไวท์ K, Scarinci IC. การเปรียบเทียบสุขภาพที่ประเมินตนเองในกลุ่มผู้อพยพชาวลาติน่าในเมืองทางใต้ของสหรัฐอเมริกากับกลุ่มตัวอย่างระดับชาติ Am J Med วิทย์ 2015; 350 (4): 290–5 ดอย: 10.1097 / MAJ.0000000000000554. pmid: 26263236