จิตเวชศาสตร์โลก. 2019 มิ.ย. 10; 9 (3): 55 – 64
เผยแพร่ออนไลน์ 2019 Jun 10 ดอย: 10.5498 / wjp.v9.i3.55
PMCID: PMC6560498
PMID: 31211113
Stefano Baroni, Donatella Marazziti, Federico Mucci, Elisa Diademaและ Liliana Dell'Osso
นามธรรม
ภูมิหลัง
การใช้งานอินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา (PIU) หรือการติดอินเทอร์เน็ตได้รับการยอมรับว่าเป็นพฤติกรรมที่ติดลักษณะของความลุ่มหลงมากเกินไปหรือควบคุมไม่ดีเร่งด่วนหรือพฤติกรรมที่เกี่ยวข้องกับการใช้คอมพิวเตอร์และการเข้าถึงอินเทอร์เน็ตที่นำไปสู่การด้อยค่าหรือความทุกข์
AIM
เพื่อตรวจสอบความชุกและลักษณะของการใช้อินเทอร์เน็ตและการใช้งานที่ไม่เหมาะสมในกลุ่มผู้ติดยาเสพติดจากอิตาลีตอนใต้โดยใช้แบบสอบถามเฉพาะ [“ Questionario sull'Utilizzo delle Nuove Tecnologie” (QUNT)]
วิธี
อาสาสมัครทุกคน (183) เป็นผู้สูบบุหรี่จำนวนมากเกือบ 50% ของพวกเขาใช้เฮโรอีนและ / หรือสารประกอบ opioid แอลกอฮอล์ 30% แอลกอฮอล์ 10% กัญชา 8% โคเคนและ 5% เป็นผู้ใช้ polydrug เกือบ 10% ของผู้คนแต่ละคนต่างก็ทุกข์ทรมานจากโรคการพนัน
ผล
เวลาที่ใช้ออนไลน์เป็นมากกว่า 4 ชั่วโมงต่อวันในตัวอย่างทั้งหมดโดยมีความชุกของอาสาสมัครชายเล็กน้อย ผู้ใช้โคเคนและกัญชาใช้เวลามากกว่า 6 ชั่วโมงออนไลน์อย่างมีนัยสำคัญมากกว่าผู้เสพ opioid และแอลกอฮอล์ การกระจายตัวของปัจจัย QUNT ไม่แตกต่างกันในทั้งสองเพศ ผู้ใช้โคเคนแสดงคะแนนที่สูงขึ้นใน "การสูญเสียการควบคุม", "การเสพติดสื่อลามก" และ "การติดยาเสพติดไปยังเครือข่ายโซเชียล" สำหรับปัจจัยกระตุ้นผลกระทบของสารนี้ นอกจากนี้ 15 จากผู้ใช้โคเคน 17 ทั้งหมดเป็นนักพนันทางพยาธิวิทยา สังเกตความสัมพันธ์เชิงบวกและนัยสำคัญทางสถิติระหว่างปัจจัย QUNT บางอย่างกับดัชนีมวลกาย
สรุป
การค้นพบเหล่านี้บ่งชี้ว่า PIU นั้นมีความรุนแรงน้อยกว่าในกลุ่มที่รับสารระงับประสาทเช่นเฮโรอีน / opioids และแอลกอฮอล์มากกว่าในกลุ่มที่รับสารกระตุ้น หรืออาจใช้เป็นตัวกระตุ้น“ กระตุ้น” ในผู้ใช้โคเคนและกัญชา ผลกระทบของยาเสพติดที่ได้รับการประจบสอพลอนั้นเกิดขึ้นจากความแตกต่างที่เกี่ยวข้องกับเพศในรายการ QUNT เราสังเกตผลของการ "ป้องกัน" ของความสัมพันธ์ความรักและ / หรือการอยู่ร่วมกันกับคู่ค้าเนื่องจากผู้เข้าร่วมมีคะแนนต่ำกว่ารายการที่แตกต่างจากวิชาเดียวหรือที่อยู่คนเดียว ความสัมพันธ์ระหว่างเวลาที่ใช้ออนไลน์ (และวิถีชีวิตประจำวันที่เกี่ยวข้อง) และดัชนีมวลกายจะชี้ให้เห็นว่าการใช้อินเทอร์เน็ตอาจเป็นปัจจัยที่ช่วยเพิ่มน้ำหนักและความอ้วนในหมู่วัยรุ่นและผู้ใหญ่วัยหนุ่มสาวทั่วโลก การค้นพบของเรายังเน้นถึงช่องโหว่ที่เฉพาะเจาะจงของผู้ติดยาเสพติดที่ใช้สารกระตุ้นมากกว่าการใช้ยากล่อมประสาทในการติดพฤติกรรมอื่น ๆ เช่นความผิดปกติด้านการพนัน
เคล็ดลับหลัก: การศึกษาครั้งนี้ตรวจสอบลักษณะของการใช้อินเทอร์เน็ตและการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา (PIU) ในการติดยาเสพติดผ่านแบบสอบถามที่เฉพาะเจาะจง ผลการวิจัยชี้ให้เห็นว่า PIU พบได้บ่อยในอาสาสมัครที่ใช้โคเคนและกัญชามากกว่าในกลุ่มที่ใช้ opioids หรือแอลกอฮอล์และผู้ที่ได้รับผลกระทบจากความผิดปกติของการพนันทางพยาธิวิทยา สิ่งนี้ชี้ให้เห็นถึงบทบาทของยากระตุ้นที่มีต่อการพัฒนาพฤติกรรมการเสพติด ความสัมพันธ์ระหว่างเวลาที่ใช้ออนไลน์กับดัชนีมวลกายบ่งชี้ว่าการใช้อินเทอร์เน็ตอาจเป็นปัจจัยที่ส่งเสริมการเพิ่มน้ำหนักและความอ้วน การป้องกันการติดยาเสพติดควรคำนึงถึง PIU ซึ่งปัจจุบันแสดงถึงการแพร่ระบาดทั่วโลก
บทนำ
เทคโนโลยีใหม่ ๆ เมื่อมีการใช้อย่างเหมาะสมถือเป็นทรัพยากรที่สามารถปรับปรุงคุณภาพชีวิตของแต่ละคนได้อย่างมาก อินเทอร์เน็ตน่าจะเป็นหนึ่งในการปฏิวัติครั้งยิ่งใหญ่ที่สุดในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาเพราะมันได้เปลี่ยนวิธีการสื่อสารแลกเปลี่ยนข้อมูลการมีส่วนร่วมในเหตุการณ์แบบเรียลไทม์ห่างออกไปหลายพันกิโลเมตรและค้นหาข้อมูลได้อย่างง่ายดายและรวดเร็ว1,2] ในทำนองเดียวกันมันควรจะสังเกตว่าการใช้อินเทอร์เน็ตที่ไม่ตรงกันนั้นเกิดขึ้นโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมีปัจจัยทางจิตที่มีความโน้มเอียงไปข้างหน้าซึ่งเป็นความเสี่ยงที่แท้จริงสำหรับสุขภาพจิตของอาสาสมัครเนื่องจากอาจกลายเป็นปัญหาจากการควบคุมของเขา / เธอ
โดยเฉพาะอย่างยิ่งการใช้อินเทอร์เน็ตในทางที่ผิดเป็นการคุกคามที่เป็นอันตรายและเป็นไปได้มากที่สุดซึ่งอาจทำให้เกิดการด้อยค่าอย่างรุนแรงต่อการปรับตัวทางสังคมจิตวิทยาการทำงานและอารมณ์ ในช่วง 15 ปีที่ผ่านมาจำนวนผู้ใช้อินเทอร์เน็ตเพิ่มขึ้น 1000% [3], ตามที่บันทึกไว้โดย Internet World Stats, Pigdom, สังคมที่มีการใช้งานอินเทอร์เน็ตที่ทันสมัย, สถิติประชากร, และปัญหาอื่น ๆ [3] ไม่น่าแปลกใจที่ผลการศึกษาเกี่ยวกับการใช้อินเทอร์เน็ตในทางที่ผิดได้ถูกนำไปเผยแพร่ ปัญหานี้ยังไม่เข้าใจและการวิจัยเกี่ยวกับสาเหตุยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น [4].
การใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา (PIU) หรือการติดอินเทอร์เน็ตเป็นปัญหาที่ติด [5] ที่สามารถนิยามได้ว่าเป็น“ การใช้อินเทอร์เน็ตที่สร้างปัญหาด้านจิตใจสังคมโรงเรียนและ / หรือปัญหาการทำงานในชีวิตของบุคคล”6].
วรรณคดีที่เพิ่มขึ้นเกี่ยวกับ PIU นำสมาคมจิตแพทย์อเมริกันที่จะรวมความผิดปกติของการเล่นเกมอินเทอร์เน็ตในส่วน 3 ของคู่มือการวินิจฉัยและสถิติสำหรับความผิดปกติทางจิต (DSM-5) แต่ความเห็นในปัจจุบันคือข้อมูลเพิ่มเติมจำเป็นต้องรวมไว้ในคู่มือ เงื่อนไขที่มีศักดิ์ศรี nosological7-9] ใน 2008 บล็อก [7] เสนอหลักเกณฑ์การวินิจฉัยสี่ข้อที่จำเป็นต่อการวินิจฉัยโรคที่เป็นไปได้ของ PIU ว่าเป็นพฤติกรรมเสพติดดังนี้:“ การใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไปที่เกี่ยวข้องกับการเสียเวลา; การถอนตัวรวมถึงความรู้สึกโกรธความหดหู่ใจและความตึงเครียดเมื่ออินเทอร์เน็ตไม่สามารถเข้าถึงได้ ความอดทนรวมถึงความต้องการอุปกรณ์คอมพิวเตอร์ที่ดีกว่าซอฟต์แวร์เพิ่มเติมหรือชั่วโมงการใช้งานที่มากขึ้นและผลกระทบที่ไม่พึงประสงค์รวมถึงข้อโต้แย้งการโกหกโรงเรียนที่ยากจน / การทำงานหรือความสำเร็จด้านอาชีพการแยกทางสังคมและความเหนื่อยล้า” [7].
โดยทั่วไปวิชา PIU ไม่ทราบว่าพวกเขามีปัญหา [10-12] ที่อาจทำให้ครอบครัวโรงเรียนงานหรือชีวิตทางสังคมมีความก้าวหน้า13] หรือนำไปสู่การถอนตัวทางสังคมอย่างรุนแรง [12,14] และแม้กระทั่งการฆ่าตัวตาย [12,15-17] มีงานวิจัยหลายชิ้นบันทึกผลกระทบด้านลบของ PIU แต่วรรณกรรมไม่สะท้อนแนวคิดที่สอดคล้องกันของพฤติกรรมนี้18,19] โดยเฉพาะไม่มีความชัดเจนว่า PIU ควรจัดเป็นประเภทของการติดพฤติกรรมหรือไม่19], ความผิดปกติของการควบคุมแรงกระตุ้น, ชนิดย่อยของความผิดปกติที่ครอบงำ - บังคับ20-24] หรือวิธีการรับมือกับความเครียดที่บกพร่อง25-27].
อาการที่พบบ่อยที่สุดของ PIU คล้ายกับอาการผิดปกติในการใช้สาร (SUD) ตาม DSM-528] รวมถึงพฤติกรรมและอารมณ์ที่คาดเดาไม่ได้14,15], ความอยาก, ความกังวลที่มากเกินไปเกี่ยวกับกิจกรรมทางอินเทอร์เน็ตและไม่สามารถลดการใช้ [29,30] นักวิจัยบางคนทำคู่ขนานกับพฤติกรรมเสพติดรวมถึงความผิดปกติของการพนัน22,31] อีกครั้งการศึกษา neurobiological บ่งชี้ว่า PIU ร่วมกับ SUDs หลายลักษณะ neurobiological15,32-34] แม้ว่าจะพบ PIU บ่อยๆร่วมกับความผิดปกติทางจิตเวชอื่น ๆ [35] วรรณกรรมเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่าง PIU และ SUD นั้นน้อยมาก
เช่นเดียวกับข้อมูลเกี่ยวกับความชุก PIU และลักษณะเฉพาะในประเทศของเรา ดังนั้นการศึกษาปัจจุบันมุ่งเป้าไปที่การสำรวจปรากฏการณ์เหล่านี้ในประชากรที่แปลกประหลาดประกอบด้วยบุคคลตามโปรแกรมฟื้นฟูสำหรับการติดยาเสพติดในศูนย์สาธารณะ (Servizio Tossicodipendenze, SERT) ผ่านแบบสอบถามที่เรียกว่า“ Questionario sull'Utilizzo delle Nuove Tecnologie” (QUNT) เราได้สร้างขึ้นเพื่อจุดประสงค์นี้
วัสดุและวิธีการ
แบบสอบถามการประเมินตนเอง
แพลตฟอร์มและเว็บไซต์แบบโต้ตอบเฉพาะ (http://dronet.araneus.it/questionario) เทคโนโลยีใหม่ถูกสร้างขึ้นบนเซิร์ฟเวอร์ภายนอก แพลตฟอร์มนี้อนุญาตให้เข้าถึงแบบสอบถามการประเมินตนเองเท่านั้น ผ่านทาง อินเตอร์เนต.
ในขณะเดียวกันแบบสอบถามการประเมินตนเองที่อ้างถึงตัวย่อ QUNT ได้รับการพัฒนา QUNT ประกอบด้วยสองส่วนส่วนหนึ่งสำหรับข้อมูลประชากรและอีกส่วนประกอบด้วยรายการ 101 (ภาคผนวก 1) สี่สิบห้าจากรายการ 101 ทั้งหมดมีห้าคำตอบที่เป็นไปได้ตาม Likert scale ห้าจุดที่มี 1 บ่งชี้ว่า "สมบูรณ์จริง" และ 5 บ่งชี้ว่า "สมบูรณ์จริง"; สามข้อคือคำถามแบบปรนัย สิบมุ่งเน้นไปที่การใช้ "การส่งข้อความโต้ตอบแบบทันที" (มีห้าคำตอบที่เป็นไปได้ตาม Likert ระดับห้าจุดที่มี 1 บ่งชี้ว่า "สมบูรณ์เท็จ" และ 5 ระบุว่า "สมบูรณ์จริง") และรายการ 42 ในการใช้ เครือข่าย” (การส่งข้อความด่วน: Whatsapp, Telegram, Skype และเครือข่ายสังคมออนไลน์: Facebook, Twitter และ Instagram) (พร้อมคำตอบห้าข้อที่เป็นไปได้ตาม Likert scale ห้าจุดด้วย 1 บ่งชี้“ สมบูรณ์จริง” และ 5 บ่งชี้ว่า ) รายการ #101 เป็นคำถามเกี่ยวกับความพึงพอใจ / ประโยชน์ใช้สอยหรือไม่ได้มาจากแบบสอบถาม รายการที่พิจารณาถึงความเกี่ยวข้องมากขึ้นได้ถูกรวบรวมเข้าด้วยกันเพื่อระบุปัจจัยที่สร้างขึ้นตาม priori เกณฑ์ประเมินจากข้อมูลที่มีอยู่ในวรรณคดีทางวิทยาศาสตร์ [6,26,29]. ปัจจัยเหล่านี้ ได้แก่ “ เวลาที่ใช้ออนไลน์” (ข้อ 2, 3, 4, 5, 6, 7, 25, 33),“ การถอนตัวทางสังคม” (ข้อ 8, 10, 18, 22, 30, 35),“ สิ่งที่เป็นนามธรรมจากความเป็นจริง ” (ข้อ 11, 13, 24),“ สูญเสียการควบคุม” (ข้อ 19, 20, 32, 36),“ การเสพติดสื่อลามก” (ข้อ 26, 27),“ ludopathy” (ข้อ 40, 41, 42, 43 ) และ“ การติดโซเชียลเน็ตเวิร์ก” (49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57) ปัจจัย“ การเสพติดโซเชียลเน็ตเวิร์ก” แบ่งออกเป็นปัจจัยย่อย ๆ ต่อไปนี้:“ การเสพติด Facebook” (รายการ 61-75),“ การเสพติด Twitter” (รายการที่ 76-86) และ“ การเสพติดอินสตาแกรม” (รายการ 86-97) คะแนนปัจจัยคำนวณเป็นผลรวมของคะแนนที่ได้รับในแต่ละข้อหารด้วยคะแนนสูงสุดเป็นเปอร์เซ็นต์ เรากำหนดคำตอบ 4 (ระหว่าง 4 ถึง 6 ชม. / วัน) หรือ 5 (> 6 ชม. / วัน) ของข้อ 2 "เวลาที่ใช้ออนไลน์" ในฐานะที่เป็นจุดตัดเพื่อระบุการมีอยู่ของ PIU ตามลำดับที่เป็นไปได้หรือบางอย่าง / รุนแรงตามข้อตกลงกับวรรณกรรมปัจจุบันแม้ว่าจะมีการโต้เถียงกันอยู่ก็ตาม [8] ไม่สามารถระบุผู้เข้าร่วมที่ไม่ได้รับการยืนยันตัวตนได้
ขั้นตอนการรวบรวมข้อมูล
ลิงก์สำหรับ QUNT ได้รับการสื่อสารไปยังสำนักงานที่รับผิดชอบบริการของผู้ป่วยนอกอาณาเขตสำหรับผู้ติดยาเสพติด SERTs ซึ่งตั้งอยู่ในภูมิภาค Calabria เพื่อขอให้ผู้ป่วยกรอกข้อมูลลงในนั้นจำนวนอาสาสมัคร 1500 ทั้งหมดถูกขอให้กรอกข้อมูล ในแบบสอบถามบนพื้นฐานความสมัครใจ การศึกษาปัจจุบันได้รับการอนุมัติจากคณะกรรมการจริยธรรมที่มหาวิทยาลัยปิซา
การวิเคราะห์ทางสถิติ
อิสระ tการทดสอบถูกนำมาใช้เพื่อเปรียบเทียบคะแนนเฉลี่ยของปัจจัยบนพื้นฐานของตัวแปรเหล่านี้: เพศ (M / F); เดี่ยว (ใช่ / ไม่ใช่อยู่ด้วยกัน (ใช่ / ไม่ใช่) การวิเคราะห์ความแปรปรวนทางเดียวตามด้วยการทดสอบของ Bonferroni โพสต์-hoc ใช้ในการประเมินการเปรียบเทียบหมวดหมู่ดัชนีมวลกาย (BMI) χ2 การวิเคราะห์ถูกนำมาใช้เพื่อเปรียบเทียบตัวแปรเด็ดขาด สถิติทั้งหมดจัดทำโดยชุดสถิติทางสังคมศาสตร์ (SPSS) รุ่น 22 (Armonk, NY, สหรัฐอเมริกา) [36].
ผล
ลักษณะของประชากรที่ศึกษา
แบบสอบถามที่ส่งคืนมีหมายเลข 183 ซึ่ง 148 (80.87%) มาจากผู้ชายและ 35 (19.13%) มาจากผู้หญิงจากคำเชิญ 1500 ทั้งหมด วิชาส่วนใหญ่ (86, 47%) สำเร็จการศึกษาระดับมัธยมปี 8, 73 (39.9%) โรงเรียนมัธยม, 14 (7.7%) 5 ปีของโรงเรียนประถมศึกษาและ 10 (5.5%) สำเร็จการศึกษา วิชาเก้าสิบสอง (50.3%) เป็นโสด 64 (14.8%) แต่งงานแล้วและ 27 (14.8%) มีส่วนร่วมในความสัมพันธ์รัก ระยะเวลาเฉลี่ยของการเข้าร่วมที่ศูนย์บำบัดสาธารณะอยู่ระหว่าง 1 และ 60 mo (ค่าเฉลี่ย±ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน (SD): 32 ± 20)
ประเภทของการใช้สารเสพติดและ / หรือการติดพฤติกรรม
ยาเสพติดที่ถูกทารุณกรรมมากที่สุดคือเฮโรอีนหรือ opioids (n = 88, 48.1%), แอลกอฮอล์ (n = 55, 30.1%), กัญชา (n = 20, 9.8%), โคเคน (n = 17, 7.7%) และยาบ้า (n = 3, 1.6%) การละเมิด Polydrug (แอมเฟตามีน, กัญชา, โคเคน, ความปีติยินดี) มีอยู่ในบุคคลที่เก้า (4.9%) ในขณะที่ความผิดปกติของการพนันได้รับการวินิจฉัยใน 18 (9.3%) วิชา 183 ทั้งหมดเป็นผู้สูบบุหรี่จำนวนมาก (ตาราง †<(Table11).
1 ตาราง
ประเภทของการใช้สารเสพติดและ / หรือการติดพฤติกรรม
| n (%) | |
| เฮโรอีนหรือ opioids | 88 (48.1) |
| แอลกอฮอล์ | 55 (30.1) |
| กัญชา | 20 (9.8) |
| โคเคน | 17 (7.7) |
| ยาบ้า | 3 (1.6) |
| การละเมิด Polydrug | 9 (4.9) |
| การพนันที่ผิดปกติ | 18 (9.3) |
| ผู้สูบบุหรี่ | 183 (100) |
พบว่าสมาร์ทโฟนเป็นอุปกรณ์ทั่วไปที่ทุกวิชาใช้ในการเข้าถึงอินเทอร์เน็ต เวลาที่ใช้ออนไลน์ในผู้ชายและผู้หญิงใกล้เคียงกันคือ 4.12 ± 2.9 ชม. ที่น่าสนใจคือเวลาที่ใช้โคเคน 30% ทางออนไลน์และ 25% ของผู้ใช้กัญชาสูงกว่ากลุ่มอื่น ๆ (> 6 ชั่วโมง) อย่างมีนัยสำคัญ
ปัจจัย QUNT และเพศ
การกระจายตัวของปัจจัย QUNT ไม่แตกต่างกันในสองเพศ อย่างไรก็ตามผู้ชายที่ใช้กัญชาพบว่ามีแนวโน้มสูงขึ้น (หมายถึง± SD) ที่ปัจจัยต่อไปนี้:“ การถอนตัวทางสังคม” (2.44 ± 0.38 vs 2.23 ± 0.39 P <0.001) และ "นามธรรมจากความเป็นจริง" (3.12 ± 1.74 vs 2.24 ± 0.46 P <0.001) ผู้ใช้โคเคนมีคะแนนสูงกว่าอีกกลุ่มที่ "สูญเสียการควบคุม" (3.64 ± 1.12 vs 2.51 ± 0.36 P <0.001),“ การติดสื่อลามก” (3.59 ± 1.44 vs 2.54 ± 0.41 P <0.001) และ "การติดโซเชียลเน็ตเวิร์ก" (3.22 ± 0.98 vs 2.66 ± 0.76 P <0.001) ปัจจัย
ปัจจัย QUNT และความสัมพันธ์ทางอารมณ์
การวิเคราะห์ความแตกต่างในปัจจัย QUNT เกี่ยวกับการเป็นโสด (n = 92) หรือเกี่ยวข้องกับความรัก (n = 91) แสดงให้เห็นว่าวิชาเดียวมีคะแนนสูงกว่าด้วยปัจจัยต่อไปนี้ (หมายถึง± SD):“ เวลาที่ใช้ออนไลน์” (2.95 ± 0.47 vs 2.17 ± 0.44 P <0.001); “ การถอนตัวทางสังคม” (1.40 ± 0.35 vs 1.34 ± 0.32 P <0.001); “ สิ่งที่เป็นนามธรรมจากความเป็นจริง” (1.90 ± 0.40 vs 1.56 ± 0.62 P <0.001); “ การเสพติดสื่อลามก” (3.12 ± 0.88 vs 1.99 ± 0.79 P <0.001); และ“ การติดโซเชียลเน็ตเวิร์ก” (2.89 ± 1.08 vs 2.06 ± 0.33 P <0.001)
การวิเคราะห์ความแตกต่างระหว่างคู่ชีวิตที่อาศัยอยู่ (72) หรือไม่อยู่ด้วยกัน (17) กับคู่ค้านั้นแสดงให้เห็นถึงความแตกต่างที่สำคัญบางอย่าง ปัจจัยต่อไปนี้แสดงคะแนนที่สูงขึ้นในวิชาที่ไม่ได้อาศัยอยู่กับพันธมิตร vs ผู้ที่อาศัยอยู่กับพันธมิตร:” เวลาใช้เวลาออนไลน์” (3.03 ± 0.53 vs 2.16 ± 0.76 P <0.001),“ การเสพติดสื่อลามก” (3.15 ± 0.99 vs 2.33 ± 0.71 P <0.001),“ ludopathy” (3.42 ± 1.08 vs 2.96 ± 0.66 P <0.001) และ "การติดโซเชียลเน็ตเวิร์ก" (2.99 ± 0.91 vs 2.01 ± 0.44 P <0.001)
ปัจจัย QUNT และ BMI
จากนั้นตัวอย่างทั้งหมดก็จะถูกแบ่งย่อยตามค่า BMI สิบห้าวิชามีค่าดัชนีมวลกายต่ำกว่า 18.50 (ความหนักเบา, UW), 69 ระหว่าง 18.51 และ 24.9 (น้ำหนักปกติ, NW), 60 ระหว่าง 25 และ 30 (น้ำหนักเกิน, OW), 26 ระหว่าง 30.1 และ 34.9 (ระดับแรกของโรคอ้วน, OBNX) และ 1 สูงกว่า 13 (โรคอ้วนระดับที่สอง, OB35) หมวดหมู่ OB2 และ OB1 ถูกรวมอยู่ในหมวดหมู่ "Obese" (OB) การเปรียบเทียบคะแนนปัจจัย QUNT ในหมวดหมู่ BMI ทั้งสี่นั้นมีการรายงานไว้ในตาราง †<Table2,2ซึ่งแสดงให้เห็นว่ายิ่งค่าดัชนีมวลกายมากกว่าค่าคะแนนยิ่งมากขึ้น ยิ่งกว่านั้นดังแสดงในรูปที่ †<Figure1,1ขณะที่ BMI เพิ่มคะแนนเปอร์เซ็นต์ของปัจจัยทั้งห้า "เวลาที่ใช้ออนไลน์", "การถอนตัวทางสังคม", "การเลิกจากความเป็นจริง", "ludopathy" และ "การเสพติดเครือข่ายสังคม" ก็มีแนวโน้มสูงขึ้นเช่นกัน ในที่สุดผู้ใช้โคเคนทั้งหมดสิบห้าคนยังเป็นนักพนันทางพยาธิวิทยา (ส่วนใหญ่เป็นนักเล่นเกมออนไลน์) และแสดงคะแนนที่สูงขึ้นอย่างมีนัยสำคัญที่ปัจจัย“ ludopathy” (3.20 ± 0.45 vs 2.86 ± 0.51 P <0.001)
แนวโน้มของคะแนนเปอร์เซ็นต์ของปัจจัย QUNT และดัชนีมวลกาย ตอบ: ใช้เวลาออนไลน์ B: การถอนตัวทางสังคม C: นามธรรมจากความเป็นจริง; D: Ludopathy; E: ติดยาเสพติดไปยังเครือข่ายสังคม BMI: ดัชนีมวลกาย; ขอบคุณ: น้ำหนักน้อย; NW: น้ำหนักปกติ; OW: น้ำหนักเกิน; OB: โรคอ้วน; คำถาม: Questionario sull'Utilizzo delle Nuove Tecnologie
2 ตาราง
การเปรียบเทียบคะแนนปัจจัย QUNT ในหมวดหมู่ BMI สี่ประเภท
| ปัจจัยที่มี | UW | NW | OW | OB | F | P ความคุ้มค่า | โพสต์-hoc เปรียบเทียบ: สำคัญ for P <0.05 |
| ใช้เวลาออนไลน์ | ±ฮิตฮิต | ±ฮิตฮิต | ±ฮิตฮิต | ±ฮิตฮิต | 3.87 | 0.009 | โอ๊ย> อู้ว |
| ถอนสังคม | ±ฮิตฮิต | ±ฮิตฮิต | ±ฮิตฮิต | ±ฮิตฮิต | 9.91 | 0.001 | โอ๊ย> อุ๊; OB> UW; OB> NW |
| สิ่งที่เป็นนามธรรมจากความเป็นจริง | ±ฮิตฮิต | ±ฮิตฮิต | ±ฮิตฮิต | ±ฮิตฮิต | 2.69 | 0.045 | ไม่มี |
| สูญเสียการควบคุม | ±ฮิตฮิต | ±ฮิตฮิต | ±ฮิตฮิต | ±ฮิตฮิต | 1.95 | 1.98 | ไม่มี |
| การเสพติดสื่อลามก | ±ฮิตฮิต | ±ฮิตฮิต | ±ฮิตฮิต | ±ฮิตฮิต | 1.55 | 0.250 | ไม่มี |
| Ludopathy | ±ฮิตฮิต | ±ฮิตฮิต | ±ฮิตฮิต | ±ฮิตฮิต | 4.28 | 0.005 | โอ๊ย> NW |
| ติดการส่งข้อความทันที | ±ฮิตฮิต | ±ฮิตฮิต | ±ฮิตฮิต | ±ฮิตฮิต | 1.72 | 0.197 | ไม่มี |
| ติดยาเสพติดไปยังเครือข่ายสังคม | ±ฮิตฮิต | ±ฮิตฮิต | ±ฮิตฮิต | ±ฮิตฮิต | 1.81 | 0.187 | ไม่มี |
คำถาม: Questionario sull'Utilizzo delle Nuove Tecnologie; BMI: ดัชนีมวลกาย; ขอบคุณ: น้ำหนักน้อย; NW: น้ำหนักปกติ; OW: น้ำหนักเกิน; OB: โรคอ้วน
อภิปราย
การศึกษาปัจจุบันรายงานผลของการสำรวจความร่วมมือเพื่อตรวจสอบความชุกและลักษณะของการใช้อินเทอร์เน็ตโดยเทคโนโลยีใหม่ (พีซีสมาร์ทโฟนและแท็บเล็ต) รวมถึง PIU ในหมู่อาสาสมัครที่เข้าร่วมโครงการฟื้นฟูในศูนย์บำบัดสาธารณะ ภูมิภาคจากภาคใต้ของอิตาลี จากความรู้ของเรานี่คือการศึกษาครั้งแรกที่ดำเนินการในประชากรผู้ใหญ่ที่แปลกประหลาดเพราะก่อนหน้านี้มีเพียงการตรวจสอบตัวอย่างของวัยรุ่นเท่านั้น [37].
อาสาสมัครหลายคนได้รับคำเชิญจากจิตแพทย์ / นักจิตวิทยาให้กรอกแบบสอบถามที่เรียกว่า QUNT ซึ่งพัฒนาโดยเราเพื่อจุดประสงค์นี้ ความจำเพาะของ QUNT เมื่อเทียบกับที่ใช้ในการศึกษาต่างๆคือมีรายละเอียดมากเพื่อประเมินความหลากหลายของคุณสมบัติแต่ละอย่างของการใช้อินเทอร์เน็ตและ PIU รายการที่ 2“ เวลาที่ใช้ออนไลน์” ถือเป็นสิ่งสำคัญในการระบุการมีอยู่ของ PIU ที่เป็นไปได้เมื่ออยู่ระหว่าง 4 ถึง 6 ชม. / วัน (คำตอบ 4) หรือ PIU ที่รุนแรงเมื่อ> 6 ชม. / วัน (คำตอบ 5) .
เกี่ยวกับ 10% ของอาสาสมัครคืนค่า QUNTs ให้ถูกต้องซึ่งถูกต้องสำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติ สิ่งนี้สามารถอธิบายบุคลิกภาพที่แปลกประหลาดของผู้ติดยาเสพติดโดยเฉพาะอย่างยิ่งคนเรื้อรังที่เป็นตัวแทนของกลุ่มตัวอย่างส่วนใหญ่ของเราและมันจะบ่งบอกถึงทั้งแนวโน้มที่ต่ำในการศึกษาร่วมกันและการปฏิบัติตาม38] อุปกรณ์ที่ใช้มากที่สุด (100% ของวิชา) ในการเข้าถึงอินเทอร์เน็ตคือสมาร์ทโฟน มีผู้ชายมากกว่าผู้หญิงจำนวนมากซึ่งสะท้อนถึงการกระจายของเพศในศูนย์บำบัดสาธารณะในอิตาลีตามข้อตกลงกับข้อมูลระดับชาติแสดงให้เห็นว่าอัตราส่วนชาย: หญิงคือ 4: 1 [39].
กลุ่มตัวอย่างทั้งหมดเป็นผู้สูบบุหรี่จำนวนมากเกือบ 50% ของพวกเขาใช้เฮโรอีนและ / หรือสารประกอบ opioid แอลกอฮอล์ 30% แอลกอฮอล์ 10% กัญชาโคเคน 8% และ 5% เป็นผู้ใช้ polydrug มีเพียงสามวิชาเท่านั้นที่เป็นผู้ใช้ยาบ้าจึงไม่รวมอยู่ในการวิเคราะห์ทางสถิติ เกือบร้อยละ 10 ของผู้ป่วยโรคความผิดปกติจากการพนันในขณะที่การปรากฏตัวของความผิดปกติทางจิตเวชอื่น ๆ ถูกกำหนดเป็นเกณฑ์การยกเว้น
เวลาที่ใช้ในการออนไลน์ค่อนข้างสูงมากกว่า 4 ชม. / ชม. ในตัวอย่างทั้งหมดโดยมีเพียงเล็กน้อย แต่ไม่พบความชุกในอาสาสมัครชาย ผู้ใช้โคเคนและกัญชาใช้เวลามากกว่า 6 ชม. / ชม. ออนไลน์มากกว่าผู้ใช้ opioid และแอลกอฮอล์อย่างมีนัยสำคัญ ดังนั้นพวกเขาอาจได้รับผลกระทบจาก PIU ที่รุนแรงตามที่กำหนดโดยเรา (คำตอบ 5 ของรายการ 2) และข้อมูลวรรณกรรม [12,40-42] เมื่อนำมารวมกันการค้นพบเหล่านี้บ่งชี้ว่าแม้ว่า PIU อาจมีอยู่ในทุกประเภทของการติดยา แต่ก็มีความรุนแรงน้อยกว่าในผู้ที่ได้รับสารระงับประสาทเช่นเฮโรอีน / opioids และแอลกอฮอล์ หรืออาจใช้เป็นตัวกระตุ้น“ กระตุ้น” ในผู้ใช้โคเคนและกัญชา สิ่งนี้ได้รับการสนับสนุนจากความชุกของการเล่นเกมในหมู่ผู้เสพโคเคนที่มีความชุกสูง43-45].
การวิเคราะห์การกระจายตัวของปัจจัย QUNT พบว่าไม่มีความแตกต่างที่เกี่ยวข้องกับเพศและแนวโน้มเล็กน้อยต่อคะแนนที่สูงขึ้นที่รายการ "ถอนตัวทางสังคม" และ "สิ่งที่เป็นนามธรรมจากความเป็นจริง" ในผู้ชาย นี่คือตรงกันข้ามกับการศึกษาก่อนหน้านี้ดำเนินการในเรื่องสุขภาพที่เปิดเผยความแตกต่างที่สำคัญระหว่างชายและหญิง คำอธิบายที่เป็นไปได้อาจเป็นผลกระทบจากยาเสพติดที่ถูกแบนซึ่งมีแนวโน้มที่จะ "ลด" ความแตกต่างทางเพศ [46] เมื่อเทียบกับกลุ่มอื่น ๆ ผู้ใช้โคเคนมีคะแนนสูงกว่าที่ปัจจัย "สูญเสียการควบคุม", "การเสพติดสื่อลามก" และ "การติดยาเสพติดไปยังเครือข่ายสังคม" ไม่น่าแปลกใจเลยที่สารกระตุ้นนี้มีผล [47].
การค้นพบของเรายืนยันผล "ป้องกัน" ของความสัมพันธ์ความรักและ / หรือการอยู่ร่วมกันกับคู่ [48] ในฐานะอาสาสมัครเดี่ยวหรือผู้ที่อาศัยอยู่คนเดียวโดยไม่มีการสนับสนุนจากครอบครัวแสดงคะแนนที่สูงขึ้นในรายการต่าง ๆ โดยเฉพาะ“ เวลาที่ใช้ออนไลน์”,“ การถอนตัวทางสังคม”,“ สิ่งที่เป็นนามธรรม”,“ การเสพติดสื่อลามก” และ“ การเสพติดเครือข่ายสังคม ” สิ่งนี้แสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่าอินเทอร์เน็ตส่วนใหญ่ใช้เพื่อการส่งผ่านเวลาหรือนันทนาการ
ไม่น่าแปลกใจที่กลุ่มผู้ที่ใช้เวลาออนไลน์มากขึ้นดังที่เห็นได้จากคะแนนที่สูงขึ้นของ "เวลาที่ใช้ออนไลน์", "การถอนตัวทางสังคม", "การเลิกจากความเป็นจริง" และปัจจัย "การเสพติดเครือข่ายสังคมออนไลน์" ดังนั้นการใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไปจึงถือได้ว่าเป็นอีกปัจจัยหนึ่งที่เพิ่มพฤติกรรมการอยู่ประจำ [49] และอาจมีความเสี่ยงเป็นพิเศษในผู้ติดยาเสพติดที่มีความเสี่ยงมากกว่ากลุ่มที่สัมผัสกับโรคทางการแพทย์ที่แตกต่างกันอยู่แล้ว [50] เวลานอนที่ลดลงและจังหวะการเต้นของหัวใจที่เปลี่ยนแปลงไปเนื่องจาก PIU เป็นปัจจัยอื่น ๆ ที่อาจเพิ่มความน่าจะเป็นของความผิดปกติทางเมตาบอลิซึมการแพทย์และจิตเวช [11,16,51] เช่นเดียวกับการหยุดชะงักของการทำงานครอบครัวสังคมหรือโรงเรียน52,53].
ในที่สุดผู้ใช้โคเคนส่วนใหญ่ (15 จากทั้งหมด 17) ก็เป็นนักพนันทางพยาธิวิทยา (ส่วนใหญ่เป็นนักเล่นเกมออนไลน์) และแสดงคะแนนที่สูงขึ้นอย่างมีนัยสำคัญที่ปัจจัย“ ludopathy” สิ่งนี้จะชี้ให้เห็นถึงช่องโหว่ที่เฉพาะเจาะจงของผู้ติดยาเสพติดกับการเสพติดชนิดอื่นโดยเฉพาะอย่างยิ่งหากพวกเขาใช้สารกระตุ้นมากกว่ายาระงับประสาท43] การศึกษาของเรามีข้อ จำกัด บางอย่างที่ควรได้รับการยอมรับ แบบสอบถาม QUNT ไม่ผ่านการตรวจสอบแม้ว่าจะเป็นเรื่องปกติในการศึกษาในสาขานี้12,40-42] ความชุกของ PIU นั้นอนุมานได้จากรายการเดียวเท่านั้น แต่มันเป็นข้อพิสูจน์ของวัตถุประสงค์หลักของการศึกษาสำรวจลักษณะของการใช้อินเทอร์เน็ตเป็นหลัก ในทำนองเดียวกันไม่มีการรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับความทุกข์ทางอารมณ์หรือพฤติกรรมที่ถูกรบกวนซึ่งอยู่ระหว่างการสอบสวน
เมื่อนำมารวมกันผลลัพธ์ของเราชี้ให้เห็นว่าการใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไปผ่านสมาร์ทโฟนนั้นเป็นเรื่องธรรมดามากในผู้ติดยาเสพติดดังที่แสดงโดยเวลาที่พวกเขาใช้เวลาออนไลน์และ PIU นั้นพบได้ทั่วไปในบุคคลเหล่านี้โดยเฉพาะในผู้เสพโคเคนและกัญชา ความสัมพันธ์ระหว่างเวลาที่ใช้ออนไลน์ (และวิถีชีวิตประจำวันที่เกี่ยวข้อง) และค่าดัชนีมวลกายจะแนะนำว่าการใช้อินเทอร์เน็ตอาจเป็นปัจจัยร่วมสำหรับการเพิ่มน้ำหนักและโรคอ้วนในหมู่วัยรุ่นและผู้ใหญ่วัยหนุ่มสาวทั่วโลก [49,54] การค้นพบของเราจะแนะนำช่องโหว่ที่เฉพาะเจาะจงของผู้ติดยาเสพติดโดยเฉพาะอย่างยิ่งถ้าพวกเขาใช้สารกระตุ้นมากกว่ายากล่อมประสาทไม่เพียง แต่กับยาประเภทอื่น ๆ แต่ยังรวมถึงพฤติกรรมการเสพติดเช่น PIU หรือเกมทางพยาธิวิทยา การป้องกันการติดยาเสพติดควรคำนึงถึงนวนิยายและยังมีการสำรวจที่ไม่ดีในด้านพฤติกรรมการเสพติดโดยเฉพาะอย่างยิ่ง PIU ที่วันนี้แสดงถึงการแพร่ระบาดทั่วโลก [12,54-56].
จุดเด่นของบทความ
พื้นหลังการวิจัย
การใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา (PIU) เป็นการติดยาเสพติดทางพฤติกรรมที่โดดเด่นด้วยการใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไปซึ่งกำลังเป็นปัญหาที่เพิ่มขึ้นทั่วโลก แม้ว่าจะไม่มีข้อตกลงเกี่ยวกับเกณฑ์การวินิจฉัยที่แม่นยำ แต่ PIU ก็ถือว่าเป็นการเสพติดพฤติกรรมร่วมกับความผิดปกติในการใช้สารเสพติด (SUDs) และการเสพติดอื่น ๆ ด้วยคุณสมบัติหลายประการ
แรงจูงใจในการวิจัย
น่าเสียดายที่ไม่มีข้อมูลเกี่ยวกับความชุกของ PIU ในกลุ่มผู้ติดยาแม้จะมีหลักฐานที่ระบุว่าบุคคลเหล่านี้มีแนวโน้มที่จะได้รับผลกระทบจากการใช้ polydrug และพฤติกรรมติดยาเสพติดราวกับว่าการปรากฏตัวของผู้เสพติดอย่างน้อยหนึ่งคน แสดงให้เห็นถึงประเภทของความอ่อนแอต่อภาพทางคลินิกที่แย่ลงผ่านการโจมตีของความผิดปกติประเภทอื่น
วัตถุประสงค์ของการวิจัย
การตรวจสอบความเป็นไปได้และความชุกของ PIU ในกลุ่มผู้ติดยาภายใต้การรักษาในศูนย์บำบัดจะอนุญาตให้มีการดำเนินการรักษาเฉพาะเพื่อป้องกันการติดยาเสพติดชนิดอื่นที่อาจทำให้ภาพทางคลินิกและโปรแกรมการฟื้นฟูสมรรถภาพแย่ลง
วิธีการวิจัย
แบบสอบถามเฉพาะที่กรอกออนไลน์คำถามที่เรียกว่าคำถาม Sull'Utilizzo delle Nuove Tecnologie (QUNT) ได้รับการพัฒนาขึ้นเพื่อสำรวจความชุกและลักษณะของการใช้อินเทอร์เน็ตและ PIU QUNT ประกอบด้วยสองส่วนส่วนหนึ่งสำหรับข้อมูลประชากรและอีกส่วนประกอบด้วยรายการ 101 ที่จัดกลุ่มตามปัจจัยที่สร้างขึ้น priori เกณฑ์ประเมินจากข้อมูลที่มีอยู่ในวรรณคดีทางวิทยาศาสตร์ ทุกวิชาที่อาสาเข้าร่วมการศึกษา (n = 183) รายงานว่า QUNT มีประโยชน์และพอใจกับมัน คะแนนปัจจัยคำนวณเป็นผลรวมของคะแนนที่ได้รับในแต่ละข้อหารด้วยคะแนนสูงสุดเป็นเปอร์เซ็นต์ เราเลือกคำตอบ 4 (ระหว่าง 4 ถึง 6 ชม. / วัน) และคำตอบ 5 (> 6 ชม. / วัน) ของข้อ 2 "เวลาที่ใช้ออนไลน์" เพื่อระบุดัชนีมวลกาย (คะแนนสำหรับตามลำดับการปรากฏตัวของ PIU ที่เป็นไปได้หรือบางอย่าง (และรุนแรง)
ผลการวิจัย
เวลาที่ใช้ออนไลน์มากกว่า 4 ชม. / ชม. ในตัวอย่างทั้งหมดโดยมีค่าเล็กน้อยแม้ว่าจะไม่ได้รับความสำคัญ ผู้ใช้โคเคนและกัญชาใช้เวลามากกว่า 6 ชั่วโมงออนไลน์อย่างมีนัยสำคัญมากกว่าผู้ใช้ opioid และแอลกอฮอล์ การกระจายตัวของปัจจัย QUNT ไม่แตกต่างกันในทั้งสองเพศ ผู้ใช้โคเคนแสดงคะแนนที่สูงขึ้นใน "การสูญเสียการควบคุม", "การเสพติดสื่อลามก" และ "การติดยาเสพติดไปยังเครือข่ายสังคม" อาจเป็นเพราะผลกระตุ้นของสารนี้ นอกจากนี้ 15 จากผู้ใช้โคเคน 17 ทั้งหมดยังเป็นนักพนันทางพยาธิวิทยา ความสัมพันธ์เชิงบวกและมีนัยสำคัญทางสถิติก็ถูกสังเกตระหว่างปัจจัย QUNT บางอย่างกับดัชนีมวลกาย (BMI) ผลลัพธ์เหล่านี้ในขณะที่แสดงให้เห็นว่า PIU นั้นเป็นเรื่องธรรมดาในหมู่ผู้ใช้ยาเสพติดกระตุ้นจำเป็นต้องทำซ้ำในตัวอย่างขนาดใหญ่จากประเทศอื่น ๆ อย่างไรก็ตามพวกเขาขีดเส้นใต้ความเสี่ยงของการติดพฤติกรรมในผู้ติดยาเสพติดปัญหาที่ควรนำมาพิจารณาเมื่อวางแผนป้องกันและแทรกแซงกลยุทธ์
ข้อสรุปงานวิจัย
การค้นพบใหม่ของการศึกษาครั้งนี้แสดงให้เห็นถึงสัดส่วนของ PIU ในกลุ่มผู้ติดยาเสพติดโดยเฉพาะอย่างยิ่งถ้าพวกเขาใช้โคเคนหรือกัญชา สิ่งนี้ชี้ให้เห็นว่าถึงแม้จะมีการใช้อินเทอร์เน็ตในทางที่ผิดในผู้ติดยาเสพติด แต่ PIU นั้นพบได้น้อยในผู้ที่ใช้ยาระงับประสาทเช่นเฮโรอีน / opioids และแอลกอฮอล์ในขณะที่มันอาจกลายเป็นตัวกระตุ้น "โคเคน" ในโคเคน ได้รับการสนับสนุนจากความชุกของการเล่นเกมทางพยาธิวิทยาที่สูงในหมู่ผู้เสพโคเคน ยิ่งไปกว่านั้น PIU ยังพบได้บ่อยในอาสาสมัครคนเดียวหรือคนที่อยู่คนเดียวซึ่งส่งผลให้เกิดความเครียดในการป้องกันผลกระทบจากความรักหรือความสัมพันธ์ทางสังคมโดยทั่วไปเมื่อเริ่มมีอาการเสพติด วิชาที่ใช้เวลาออนไลน์มากขึ้นดังที่เห็นได้จากคะแนนที่สูงขึ้นของ "เวลาที่ใช้ออนไลน์", "การถอนตัวทางสังคม", "การเลิกจากความเป็นจริง" และ "ปัจจัยการเสพติดเครือข่ายสังคม" มีค่า BMI สูงขึ้น ดังนั้นการใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไปจึงถือได้ว่าเป็นอีกปัจจัยหนึ่งที่ทำให้พฤติกรรมอยู่ประจำที่อาจมีความเสี่ยงโดยเฉพาะอย่างยิ่งในผู้ติดยาเสพติด เวลานอนที่ลดลงและจังหวะการหยุดชะงักเนื่องจาก PIU เป็นปัจจัยอื่น ๆ ที่อาจเพิ่มความน่าจะเป็นของความผิดปกติทางเมตาบอลิซึมการแพทย์และจิตเวชรวมถึงการเสื่อมสมรรถภาพของการทำงานครอบครัวสังคมหรือโรงเรียน
มุมมองการวิจัย
ผลการศึกษาครั้งนี้ชี้ให้เห็นว่าการเสพติดพฤติกรรมเช่น PIU สามารถขยายการใช้ polydrug ได้โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกลุ่มที่รับสารกระตุ้นหรือกัญชา นอกจากนี้ PIU อาจได้รับการพิจารณาว่าเป็นอีกปัจจัยหนึ่งที่เพิ่มนิสัยการใช้ชีวิตในแง่ลบซึ่งทำให้ผู้ติดยาเสพติดเสื่อมสภาพไปแล้วขณะเดียวกันก็ส่งเสริมพฤติกรรมการอยู่ประจำที่และการปรับไม่ได้ในโดเมนของแต่ละบุคคล การศึกษาในอนาคตควรคำนึงถึงผลกระทบของ PIU ที่มีต่อผู้ติดยาด้วยวิธีการเฉพาะเพื่อประเมินผลเพื่อป้องกันไม่เพียง แต่ผลที่เป็นอันตรายเท่านั้น แต่ยังรวมถึงผู้ที่เกี่ยวข้องกับพฤติกรรมการเสพติดในวงกว้าง
กิตติกรรมประกาศ
เราขอขอบคุณผู้จัดการที่รับผิดชอบทั้งหมดของ SERT จาก Calabria สำหรับความร่วมมือที่ประสบผลสำเร็จ
เชิงอรรถ
คำแถลงคณะกรรมการพิจารณาของสถาบัน: การศึกษาได้รับอนุมัติจากคณะกรรมการจริยธรรมของมหาวิทยาลัยปิซา
คำแถลงความยินยอมที่ได้รับการบอกกล่าว: การศึกษานี้ได้รับการอนุมัติจากคณะกรรมการจริยธรรมของมหาวิทยาลัยปิซาและผู้เข้าร่วมตัดสินใจที่จะมีส่วนร่วมในการศึกษาด้วยความสมัครใจและในทางที่ไม่ระบุตัวตน
คำชี้แจงความขัดแย้งของผลประโยชน์: ผู้แต่งไม่มีความขัดแย้งทางผลประโยชน์ที่จะประกาศ
ต้นฉบับแหล่งที่มา: ต้นฉบับที่ได้รับเชิญ
การตรวจสอบเพื่อนเริ่มต้นแล้ว: เมษายน 26, 2018
การตัดสินใจครั้งแรก: มิถุนายน 15, 2018
บทความในการกด: อาจ 15, 2019
P-Reviewer: Hosak L, Seeman MV S-Editor: Ji FF L-Editor: ชาวฟิลิปปินส์ E-Editor: Wang J
ประเภทพิเศษ: จิตเวช
ประเทศต้นกำเนิด: อิตาลี
การจำแนกรายงานตรวจสอบแบบ Peer-review
เกรด A (ยอดเยี่ยม): 0
เกรด B (ดีมาก): 0
เกรด C (ดี): C, C
เกรด D (ยุติธรรม): 0
เกรด E (แย่): 0
ข้อมูลผู้ให้ข้อมูล
Stefano Baroni Dipartimento di Medicina Clinica e Sperimentale, แผนกจิตเวชศาสตร์, มหาวิทยาลัยปิซา, ปิซา 56100, อิตาลี
Donatella Marazziti Dipartimento di Medicina Clinica e Sperimentale, แผนกจิตเวชศาสตร์, มหาวิทยาลัยปิซา, ปิซา 56100, อิตาลี ti.ipinu.dem.ocisp@izzaramd.
Federico Mucci Dipartimento di Medicina Clinica e Sperimentale, แผนกจิตเวชศาสตร์, มหาวิทยาลัยปิซา, ปิซา 56100, อิตาลี
Elisa Diadema Dipartimento di Medicina Clinica e Sperimentale, แผนกจิตเวชศาสตร์, มหาวิทยาลัยปิซา, ปิซา 56100, อิตาลี
Liliana Dell'Osso Dipartimento di Medicina Clinica e Sperimentale, แผนกจิตเวชศาสตร์, มหาวิทยาลัยปิซา, ปิซา 56100, อิตาลี
;