| บทความดั้งเดิม | ||
|
การติดเทคโนโลยีในกลุ่มผู้รักษาที่มีปัญหาด้านจิตใจ: ความหมายของการคัดกรองในสถานพยาบาลสุขภาพจิต
Aswathy Das1, Manoj Kumar Sharma1, P Thamilselvan1, P Marimuthu2 1 ภาควิชาจิตวิทยาคลินิกสถาบันสุขภาพจิตและประสาทแห่งชาติ, เบงกาลูรู, กรณาฏกะ, อินเดีย
2 ภาควิชาชีวสถิติสถาบันสุขภาพจิตและประสาทแห่งชาติ, เบงกาลูรู, กรณาฏกะ, อินเดีย
| วันที่เผยแพร่เว็บ | 24-Jan-2017 |
ที่มาของการสนับสนุน: ไม่มี, ขัดผลประโยชน์: ไม่มีที่อยู่ติดต่อทางจดหมาย:
Manoj Kumar Sharma
SHUT Clinic (บริการเพื่อการใช้เทคโนโลยีที่ดีต่อสุขภาพ) Govindaswamy Block, NIMHANS, Hosur Road, Bengaluru, Karnataka
อินเดีย
ดอย: 10.4103 / 0253-7176.198939
|
พื้นหลัง: การใช้เทคโนโลยีได้เพิ่มขึ้นในหมู่ผู้ใช้ การใช้งานแตกต่างกันไปตามเหตุผลทางสังคมส่วนบุคคลและจิตวิทยา ผู้ใช้มักจะใช้เพื่อเอาชนะสภาวะอารมณ์เช่นเดียวกับการจัดการสถานะทางจิตวิทยาอื่น ๆ งานนี้กำลังจะสำรวจการใช้เทคโนโลยีสารสนเทศในกลุ่มตัวอย่างที่มีความผิดปกติทางจิตเวช
วัสดุและวิธีการ: กลุ่มตัวอย่าง 75 ได้รับการประเมินโดยใช้แผ่นข้อมูลพื้นหลังดัชนีความบกพร่องในการติดอินเทอร์เน็ตรูปแบบการใช้วิดีโอเกมเครื่องมือคัดกรองติดยาเสพติดสื่อลามกและคัดกรองการใช้โทรศัพท์มือถือจากการตั้งค่าผู้ป่วยในและผู้ป่วยนอก
ผลการศึกษา: มันแสดงให้เห็นถึงการปรากฏตัวของการเสพติดโทรศัพท์มือถืออินเทอร์เน็ตวิดีโอเกมและสื่อลามก อายุพบว่ามีความสัมพันธ์เชิงลบกับการติดยาเสพติดนี้ เวลาในการใช้งานโดยเฉลี่ยนั้นเกี่ยวข้องกับการจัดการสถานะอารมณ์ การติดเทคโนโลยีสารสนเทศนั้นเกี่ยวข้องกับความล่าช้าในการเริ่มต้นการนอนหลับ
สรุป: งานนี้มีความหมายในการคัดกรองการติดเทคโนโลยีในกลุ่มผู้ที่แสวงหาการรักษาปัญหาด้านจิตใจและกระตุ้นให้พวกเขาพัฒนาการใช้เทคโนโลยีที่ดีต่อสุขภาพ
คำสำคัญ: การเสพติดเทคโนโลยีสารสนเทศสุขภาพจิต
| วิธีอ้างอิงบทความนี้: Das A, Sharma MK, Thamilselvan P, Marimuthu P. การติดเทคโนโลยีในกลุ่มผู้แสวงหาการรักษาสำหรับปัญหาด้านจิตใจ: ความหมายสำหรับการคัดกรองในการตั้งค่าสุขภาพจิต อินเดีย J Psychol Med 2017; 39: 21-7 |
| วิธีอ้างอิง URL นี้: Das A, Sharma MK, Thamilselvan P, Marimuthu P. การติดเทคโนโลยีในกลุ่มผู้เข้ารับการบำบัดสำหรับปัญหาทางจิต: ผลกระทบสำหรับการตรวจคัดกรองในสภาวะสุขภาพจิต Indian J Psychol Med [อนุกรมออนไลน์] 2017 [อ้างถึง 2017 ม.ค. 27]; 39: 21-7 มีจำหน่ายจาก: http://www.ijpm.info/text.asp?2017/39/1/21/198939 |
|  |
จากการเติบโตของการใช้อินเทอร์เน็ตในช่วงสองทศวรรษที่ผ่านมามีการเพิ่มขึ้นของการใช้งานเช่นเดียวกับความถี่ของความผิดปกติที่มีประสบการณ์ที่เกี่ยวข้องกับการใช้งานมากเกินไป ผู้ใช้รายงานการสูญเสียการควบคุมการใช้อินเทอร์เน็ตปัญหาสังคมเช่นเดียวกับโรงเรียนและ / หรือปัญหาด้านอาชีพ[1],[2] ความกังวลเรื่องสุขภาพของประชาชนกำลังเกิดขึ้นเกี่ยวกับแนวโน้มของการใช้อินเทอร์เน็ตที่ต้องปฏิบัติเพื่อพัฒนาพฤติกรรมทางพยาธิวิทยา[3] เกี่ยวกับ 20% และ 33% ของผู้ใช้อินเทอร์เน็ตมีส่วนร่วมในกิจกรรมทางเพศออนไลน์บางรูปแบบ[4] เกือบ 80% ของผู้เล่นเกมออนไลน์กำลังเสียชีวิตอย่างน้อยหนึ่งองค์ประกอบในชีวิตของพวกเขาเช่นการนอนหลับการทำงานการศึกษาการสังสรรค์กับเพื่อนครอบครัวและการมีปฏิสัมพันธ์กับพันธมิตร ผู้เล่นอายุน้อยกว่าเวลาที่พวกเขาทุ่มเทให้กับการเล่นเกมออนไลน์นานขึ้นจะนำไปสู่[5] การใช้ที่มากเกินไปนั้นเกี่ยวข้องกับปัญหาทางจิตใจด้วย[6] การเผชิญปัญหาที่ไม่ดีและความคาดหวังทางปัญญายังเป็นสื่อกลางในการพัฒนาการใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไปหากมีปัจจัยเสี่ยงอื่น ๆ เช่นภาวะซึมเศร้าความวิตกกังวลทางสังคมความนับถือตนเองต่ำการรับรู้ความสามารถในตนเองต่ำและความเครียดสูง[7] อาการซึมเศร้า, ความหวาดกลัวทางสังคม, การเป็นปรปักษ์, และอาการของโรคสมาธิสั้นจะถูกมองว่าเป็นเงื่อนไข comorbid ต่อการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา[3],[8] บุคคลที่มีความวิตกกังวลทางสังคมรายงานว่ารู้สึกสบายใจและเปิดเผยตัวเองมากขึ้นเมื่อเข้าสังคมออนไลน์เมื่อเทียบกับการสื่อสารแบบตัวต่อตัว[9] เกี่ยวกับ 8% ของผู้ใช้พยาธิวิทยาใช้อินเทอร์เน็ตเพื่อพบปะผู้คนใหม่ ๆ เพื่อการสนับสนุนทางอารมณ์และเล่นเกมแบบโต้ตอบ[10] เกี่ยวกับ 9% ของวิชาทางคลินิก (n = 300) มีปัญหาการใช้งานเว็บไซต์เครือข่ายสังคม[11]
ในการศึกษาก่อนหน้านี้ดำเนินการในบริบทของอินเดียได้แสดงให้เห็นถึงปัญหากับการใช้เทคโนโลยีที่เสพติด กลุ่มตัวอย่างส่วนใหญ่มีความทุกข์ทางจิตใจเป็นภาวะ comorbid ผู้ใช้ยังใช้เทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อจัดการกับความทุกข์ทางจิตใจของพวกเขาเพื่อหลีกเลี่ยงสถานการณ์ที่เครียดและวิธีการจัดการความเบื่อหน่าย มีข้อมูลบางอย่างเกี่ยวกับรูปแบบการใช้เทคโนโลยีของประชากรจิตเวชรวมถึงความสัมพันธ์กับตัวแปรทางสังคมอื่น ๆ
 วัสดุและวิธีการ | |
มุ่ง
เพื่อสำรวจการใช้เทคโนโลยีสารสนเทศในกลุ่มตัวอย่างที่มีความผิดปกติทางจิตเวช
เรียนออกแบบ
วิธีการสำรวจถูกใช้เพื่อรับสมัครอาสาสมัคร 75 (ชาย / หญิง) จากการตั้งค่าจิตเวชผู้ป่วยในและผู้ป่วยนอกของสถาบันสุขภาพจิตและประสาทแห่งชาติ, เบงกาลูรู, กรณาฏกะกับเกณฑ์รวมอายุช่วง 16 ขึ้นไป ในช่วงเวลาต่ำสุดของปี 1 และความสามารถในการอ่านและเขียนภาษาอังกฤษ วิชาที่มีพยาธิวิทยาที่ใช้งานไม่รู้หนังสือและไม่เต็มใจที่จะเข้าร่วมได้รับการยกเว้นจากการศึกษา
เครื่องมือ
เอกสารข้อมูลความเป็นมาที่ผู้วิจัยพัฒนาขึ้นเพื่อบันทึกรายละเอียดทางสังคมศาสตร์ซึ่งครอบคลุมอายุเพศสถานะทางเศรษฐกิจและสังคมการศึกษาศาสนาอาชีพสถานภาพการสมรสและประเภทของครอบครัวรายละเอียดของการเจ็บป่วยทางจิตเวช (ตามการวินิจฉัยไฟล์ตามการจำแนกประเภทโรคระหว่างประเทศ -10 [ICD-10] หรือคู่มือการวินิจฉัยและสถิติของเกณฑ์ความผิดปกติทางจิต) เช่นระยะเวลาของการเจ็บป่วยลักษณะและระยะของการเจ็บป่วยการรักษาที่ได้รับและลักษณะบุคลิกภาพก่อนกำหนด ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการใช้เทคโนโลยีอายุที่แต่ละคนเริ่มใช้งานประเภทของเทคโนโลยีสารสนเทศที่ใช้เหตุผลในการเริ่มใช้เทคโนโลยีสารสนเทศความถี่ในการใช้งานไซต์ที่เข้าถึงไซต์ที่เข้าถึงในปัจจุบันกิจกรรมของแต่ละบุคคล / กลุ่มระยะเวลาการใช้งานการมีสมาร์ท โทรศัพท์ที่มีอินเทอร์เน็ตความพร้อมใช้งานที่บ้านวัตถุประสงค์ของการใช้เทคโนโลยีสารสนเทศสถานการณ์ที่เกี่ยวข้องกับการใช้เทคโนโลยีสารสนเทศประวัติการพยายามลดการใช้เทคโนโลยีสารสนเทศการรับรู้เกี่ยวกับการใช้งานความสัมพันธ์ของการรับมือ (เพื่อจัดการความเบื่อหน่ายสภาวะทางอารมณ์ ฯลฯ ) / ภาวะจิตเวชที่มีการใช้เทคโนโลยีตลอดจนการแสวงหาข้อมูลด้านสุขภาพประเภทของกิจกรรม ผลกระทบของการใช้เทคโนโลยีต่อชีวิตมุมมองของผู้ดูแลและความจำเป็นในการเปลี่ยนแปลง
ดัชนีการด้อยค่าติดยาเสพติดทางอินเทอร์เน็ตเป็นแบบสอบถามที่ยี่สิบรายการตามระดับ 5 จุด Likert เพื่อประเมินการติดอินเทอร์เน็ต[12],[13] ดัชนีความเสื่อมของอินเทอร์เน็ตติดยาเสพติดสามารถนำมาใช้เพื่อช่วยจำแนกพฤติกรรมที่เกี่ยวข้องกับการด้อยค่าปานกลางและรุนแรง ระดับที่ครอบคลุมระดับการใช้อินเทอร์เน็ตของพวกเขาส่งผลกระทบต่อชีวิตประจำวันของพวกเขาผลิตผลในชีวิตทางสังคมรูปแบบการนอนหลับและความรู้สึก คะแนนขั้นต่ำในระดับนี้คือยี่สิบและสูงสุดคือ 100 มาตราส่วนมีความสอดคล้องภายในปานกลางถึงดี มันได้รับการตรวจสอบโดยการใช้อินเทอร์เน็ตส่วนตัวและทั่วไป
รูปแบบการใช้วิดีโอเกมเพื่อประเมินรูปแบบการใช้วิดีโอเกมเป็นรายบุคคลในระดับรายการ 9 พร้อมการประเมินตนเองสองแบบของวิดีโอเกมโดยใช้รูปแบบและความทุกข์ทางอารมณ์ที่เกี่ยวข้อง[5]
เครื่องมือคัดกรองสื่อลามกติดยาเสพติดเป็นแบบสอบถามยี่สิบรายการตามระดับ 5 จุด Likert เพื่อประเมินการเสพติดสื่อลามกและพฤติกรรมทางเพศออนไลน์[14]
การคัดกรองสำหรับการใช้โทรศัพท์มือถือที่พัฒนาคำถามคัดกรองการพัฒนาสำหรับโครงการติดยาเสพติดพฤติกรรม ICMR กองทุนจะถูกนำมาใช้[15] มันมีโดเมนของการควบคุมการบังคับความอยากและผลที่ตามมา มันมีความถูกต้องของเนื้อหา โดเมนเหล่านี้ใช้สำหรับการคัดกรองการติดโทรศัพท์มือถือ คะแนนสามหรือสูงกว่าบ่งชี้ว่ามีการใช้เทคโนโลยีอย่างมากจนเกินไป
การรักษาอื่นๆ
อาสาสมัครถูกนำมาจากการตั้งค่าจิตเวชผู้ป่วยใน / ผู้ป่วยนอกของ NIMHANS Bengaluru, กรรณาฏัก ได้รับความยินยอมล่วงหน้าจากทีมรักษาที่เกี่ยวข้องเช่นเดียวกับจากผู้ใช้ กระบวนการและวัตถุประสงค์ของการศึกษาถูกอธิบายต่อผู้ป่วยและขอความยินยอมอย่างมีข้อมูล ความลับของข้อมูลได้รับการรับรอง ข้อมูลทางสังคมวิทยาถูกกรอกตามข้อมูลที่ได้รับจากผู้ป่วยและผู้ดูแลรวมทั้งจากแฟ้มคดี แบบสอบถามติดยาเสพติดทางอินเทอร์เน็ตแบบสอบถามรูปแบบการใช้วิดีโอเกมแบบสอบถามความเข้มของ Facebook การทดสอบการเสพติดสื่อลามกและแบบสอบถามคัดกรองการติดยาเสพติดโทรศัพท์มือถือ
การวิเคราะห์ทางสถิติ
ข้อมูลถูกเข้ารหัสสำหรับการวิเคราะห์ทางคอมพิวเตอร์และชุดสถิติสำหรับสังคมศาสตร์ 16.0 (2008) ถูกใช้เพื่อดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณ สถิติเชิงพรรณนาเช่นค่าเฉลี่ยร้อยละส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานและความถี่ถูกนำมาใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลประชากรตลอดจนรายละเอียดของภาวะจิตเวช ความสัมพันธ์ระหว่างช่วงเวลาของผลิตภัณฑ์ของเพียร์สันถูกคำนวณเพื่อตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร การทดสอบไคสแควร์ของ Pearson คำนวณเพื่อตรวจสอบนัยสำคัญของความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร ตัวเลขทั้งหมดถูกปัดเศษเป็นทศนิยมสองตำแหน่งและใช้ระดับความน่าจะเป็นนัยสำคัญที่ระดับ 0.05 และ 0.01
| ผลสอบ | |
อายุเฉลี่ยของกลุ่มตัวอย่างคือ 26.67 ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของ 6.5 การจำแนกอายุคือ 16 ปีถึง 40 ปี กลุ่มตัวอย่างเป็นเพศชาย 45 (60%) และเพศหญิง 30 (40%) 17 แต่งงานแล้ว (22.67%), 57 ไม่ได้แต่งงาน (76%) และ 1 ถูกหย่า (1.33%) ทุกวิชามี 10 และปีการศึกษามากขึ้น 36% มาจากเขตชนบทและ 64% มาจากเขตเมือง [ตาราง 1].
 | ตาราง 1: ข้อมูล Sociodemographic ของกลุ่มตัวอย่าง |
[ตาราง 2] แสดงให้เห็นถึงการวินิจฉัยของประชากรตัวอย่างและความถี่ของมัน 32 การวินิจฉัยที่แตกต่างกันในความถี่ที่แตกต่างกัน การวินิจฉัยทำตามเกณฑ์ ICD 10 ความถี่และเปอร์เซ็นต์แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญในทุกหมวดหมู่ ร้อยละของรูปแบบของการเจ็บป่วยทางจิตมาจาก 1.3% ถึง 10.7%
 | ตารางที่ 2: ความถี่และร้อยละของผู้ที่มีการวินิจฉัยทางจิตเวชตามการจำแนกประเภทระหว่างประเทศของโรค -10 (รหัส F) |
[ตาราง 3] ระบุถึงสถานะของการเสพติดสำหรับโทรศัพท์มือถือ (18.67%), การติดอินเทอร์เน็ต (16%), ภาพอนาจาร (4 – 6.67%) และวิดีโอเกม (14.67%)
 | ตาราง 3: รูปแบบของการติดเทคโนโลยีสารสนเทศในกลุ่มตัวอย่าง |
[ตาราง 4] แสดงระยะเวลาการเจ็บป่วยของกลุ่มตัวอย่าง (n = 75) แตกต่างกันไปจาก 6 เดือนถึง 21 ปีและค่าเฉลี่ยคือ 6.4 ปีที่มีค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของ 4 85 ปี เกี่ยวกับ 49.33% มีบุคลิกที่โดดเด่นด้วยความยากลำบากในการปรับและลักษณะบุคลิกภาพ
 | ตารางที่ 4: รูปแบบของระยะเวลาของการเจ็บป่วยทางจิตและบุคลิกภาพก่อนกำหนดของกลุ่มตัวอย่าง |
[ตาราง 5] แสดงให้เห็นว่า 58.7% ของบุคคลในกลุ่มตัวอย่างรายงานว่าพวกเขาใช้เวลามากขึ้นกับเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อ“ รู้สึกดี” 14.7% กำลังใช้เพื่อหลีกเลี่ยงอารมณ์เชิงลบใด ๆ 2.7% (คน 2) กำลังใช้เพื่อรับมือกับสถานการณ์และ 24% ของเวลาการใช้ตัวอย่างทั้งหมดเพื่อวัตถุประสงค์อื่นเช่นรับข้อมูลทั่วไปหรือเป็นส่วนหนึ่งของอาชีพและนักวิชาการ การใช้เทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อหลีกเลี่ยงอารมณ์เชิงลบ / เนื่องจากวิธีการเผชิญปัญหานั้นมีมากขึ้นในหมู่ผู้ใช้ที่มีการใช้งาน 5 ชั่วโมงหรือมากกว่าต่อวัน
 | ตาราง 5: ความสัมพันธ์ระหว่างเวลาเฉลี่ยที่ใช้สำหรับอินเทอร์เน็ตต่อวันและสถานการณ์ที่เกี่ยวข้องกับการใช้อินเทอร์เน็ต |
[ตาราง 6] แสดงให้เห็นว่าการรบกวนการนอนหลับนั้นเกิดขึ้น (ความล่าช้าในการเริ่มต้นการนอนหลับ) มากขึ้นในระดับปานกลางถึงรุนแรงประเภทการใช้งาน
 | ตาราง 6: ความสัมพันธ์ระหว่างการติดอินเทอร์เน็ตและการนอนหลับ (ล่าช้าในการเริ่มต้นของการนอนหลับ) |
[ตาราง 7] แสดงให้เห็นว่าอายุมีความสัมพันธ์เชิงลบกับระยะเวลาของการเจ็บป่วยการใช้เวลาบนอินเทอร์เน็ตโดยเฉลี่ยการติดอินเทอร์เน็ตการติดโทรศัพท์มือถือการใช้วิดีโอเกมและการติดภาพลามกอนาจาร ระยะเวลาของการเจ็บป่วยไม่ได้เกี่ยวข้องกับการติดเทคโนโลยีอย่างมีนัยสำคัญ การใช้เวลาเฉลี่ยต่อวันบนอินเทอร์เน็ตแสดงความสัมพันธ์เชิงบวกกับโทรศัพท์มือถืออินเทอร์เน็ตวิดีโอเกมและการเสพติดสื่อลามก การติดโทรศัพท์มือถือมีความสัมพันธ์เชิงบวกอย่างมีนัยสำคัญกับอินเทอร์เน็ตการใช้วิดีโอเกมและการเสพติดสื่อลามก การติดอินเทอร์เน็ตนั้นมีความสัมพันธ์เชิงบวกกับการติดวิดีโอเกมและการเสพติดสื่อลามก
 | ตาราง 7: ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรทางสังคมและการติดอินเทอร์เน็ต |
| การอภิปรายและสรุปผล | |
การศึกษานี้ชี้ให้เห็นถึงแนวโน้มการมีอยู่ของโทรศัพท์มือถือ (18.67%), การติดอินเทอร์เน็ต (16%), สื่อลามก (4 – 6.67%), และวิดีโอเกม (14.67%) ในกลุ่มที่แสวงหาการรักษาปัญหาทางจิตเวช [ตาราง 3]. อายุมีความสัมพันธ์เชิงลบกับการติดอินเทอร์เน็ตการติดเกมมือถือการเสพติดและสื่อลามก มีการศึกษาแนวโน้มที่คล้ายกันในการศึกษาอื่น อายุเฉลี่ยของกลุ่มตัวอย่างคือ 26.67 ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของ 6.5 [ตาราง 1] และ [[ตาราง 7]. ระยะเวลาของการเจ็บป่วยของกลุ่มตัวอย่าง (n = 75) แตกต่างกันไปจาก 6 เดือนถึง 21 ปีและค่าเฉลี่ยคือ 6.4 ปีที่มีค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของ 4 85 ปี 49.33% มีบุคลิกที่โดดเด่นด้วยความยากลำบากในการปรับตัวและลักษณะบุคลิกภาพ [ตาราง 4]. การใช้เทคโนโลยีสารสนเทศได้รับการเห็นเพื่อหลีกเลี่ยงอารมณ์เชิงลบ / เนื่องจากวิธีการเผชิญปัญหานั้นมีมากขึ้นในหมู่ผู้ใช้ที่ใช้งาน 5 ชั่วโมงหรือมากกว่านั้นต่อวัน [ตาราง 5]. การใช้เทคโนโลยีสารสนเทศในระดับปานกลางมีความสัมพันธ์กับความล่าช้าในการเริ่มต้นของการนอนหลับ [ตาราง 6]. อายุมีความสัมพันธ์เชิงลบกับระยะเวลาของการเจ็บป่วยการใช้เวลาโดยเฉลี่ยบนอินเทอร์เน็ตการติดอินเทอร์เน็ตการติดโทรศัพท์มือถือการใช้วิดีโอเกมและการติดภาพลามกอนาจาร ระยะเวลาของการเจ็บป่วยไม่ได้เกี่ยวข้องกับการติดเทคโนโลยีอย่างมีนัยสำคัญ การใช้เวลาเฉลี่ยต่อวันบนอินเทอร์เน็ตแสดงความสัมพันธ์เชิงบวกกับโทรศัพท์มือถืออินเทอร์เน็ตวิดีโอเกมและการติดภาพลามกอนาจาร (VII) แนวโน้มที่คล้ายกันได้รับการยืนยันโดยการศึกษาอื่น ๆ การติดอินเทอร์เน็ตนั้นพบเห็นได้ทั่วไปในหมู่คนหนุ่มสาว[16] การเสพติดอินเทอร์เน็ตกำลังกลายเป็นปัญหาสำคัญของไลฟ์สไตล์ที่สำคัญในกลุ่มอายุ 12 – 18[17] บุคคลที่อยู่ในกลุ่มอายุของ 20 – 29 ใช้อินเทอร์เน็ตมากขึ้นในขณะที่คะแนนการติดอินเทอร์เน็ตของบุคคลที่อยู่ในกลุ่ม 19 และต่ำกว่าสูงกว่ากลุ่มอื่นและสถานการณ์นี้แตกต่างกันไปตามเพศ[18] การใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาแสดงให้เห็นความสัมพันธ์ของ 75% กับภาวะซึมเศร้า; 57% ด้วยความวิตกกังวล 100% กับอาการของสมาธิสั้น; 60% ที่มีอาการครอบงำและ 66% ที่มีศัตรู / ก้าวร้าว การใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหามีความสัมพันธ์กับภาวะซึมเศร้าและสมาธิสั้น[3] วัยรุ่นที่เล่นเกมคอนโซลหรือวิดีโออินเทอร์เน็ตมากกว่า 1 ชั่วโมงอาจมีอาการสมาธิสั้นหรืออาการสมาธิสั้นอย่างรุนแรงหรือรุนแรงกว่าผู้ที่ไม่ได้ทำ[19]
ผู้ที่มีความนับถือตนเองต่ำความมีประสิทธิภาพของตนเองและความอ่อนแอต่อความเครียดมีแนวโน้มที่จะติดอินเทอร์เน็ตทั่วไป[7] ความน่าเบื่อของ Boredom ถูกมองว่าเป็นปัจจัยสำคัญในการเพิ่มการเล่นเกมทางเพศออนไลน์[20],[21] การกีดกันการนอนหลับดูเหมือนจะเป็นหนึ่งในปัญหาสำคัญของการติดอินเทอร์เน็ตและการเข้าสู่ระบบช่วงดึก[22],[23]
งานนำเสนอเป็นเอกสารเกี่ยวกับการติดสารเสพติดเทคโนโลยีสารสนเทศในกลุ่มตัวอย่างที่มีปัญหาทางจิตเวช การติดอินเทอร์เน็ตและสื่อลามกก็เกี่ยวข้องกับความล่าช้าในการเริ่มต้นการนอนหลับ แม้ว่าความชุกที่ได้รับจะต่ำเมื่อเทียบกับความชุกระหว่างประเทศ แต่สามารถแก้ไขได้ในการศึกษาตัวอย่างขนาดใหญ่ การสื่อสารในปัจจุบันให้แนวโน้มการเชื่อมโยงอายุ / เวลาเฉลี่ยต่อวันกับการติดเทคโนโลยีสารสนเทศ การใช้เทคโนโลยีสารสนเทศเป็นวิธีจัดการ มันมีข้อ จำกัด ในรูปแบบของการขาดการยืนยันจากผู้ดูแล งานปัจจุบันมีความหมายในแง่ของการคัดกรองการติดเทคโนโลยีเป็นเงื่อนไข comorbid ในประชากรจิตเวช งานในอนาคตสามารถมุ่งเน้นไปที่การสำรวจความสัมพันธ์ทางจิตสังคมในหมู่ผู้ที่มีปัญหาด้านจิตใจปัญหาผู้ดูแลที่เกี่ยวข้องกับการจัดการการใช้เทคโนโลยีสารสนเทศที่เสพติดตลอดจนพัฒนาการแทรกแซงเพื่อส่งเสริมการใช้เทคโนโลยีที่ดีต่อสุขภาพ
การสนับสนุนทางการเงินและการสนับสนุน
ศูนย์
ความขัดแย้งทางผลประโยชน์
ไม่มีความขัดแย้งทางผลประโยชน์
| อ้างอิง | |
| 1. | Young KS การติดอินเทอร์เน็ต: การเกิดขึ้นของความผิดปกติทางคลินิกใหม่ ไซเบอร์สลอล Behav 1998; 1: 237-44  |
| 2. | เกณฑ์ของ Beard and Wolf สำหรับการใช้อินเทอร์เน็ตแบบ Maladaptive เซ็นทรัล Psych วางจำหน่ายจาก: http://www.psychcentral.com/blog/archives/2005/08/21/beard-and-wolfs-2001-criteria-for-maladaptive-internet-use/. [ดึงข้อมูลล่าสุดเมื่อ 2015 Sep 26] |
| 3. | Carli V, Durkee T, Wasserman D, Hadlaczky G, Despalins R, Kramarz E, เอตอัล ความสัมพันธ์ระหว่างการใช้อินเทอร์เน็ตทางพยาธิวิทยากับ comorbid psychopathology: การทบทวนอย่างเป็นระบบ พยาธิวิทยา 2013; 46: 1-13 |
| 4. | Egan V, Parmar R. นิสัยที่สกปรก? การใช้สื่อลามกออนไลน์, บุคลิกภาพ, ความหลงใหล, และการบังคับใช้ J Sex Marital Ther 2013; 39: 394-409 |
| 5. | Griffiths MD, Davies MN, Chappell D. การเล่นเกมคอมพิวเตอร์ออนไลน์: การเปรียบเทียบระหว่างนักเล่นเกมวัยรุ่นและผู้ใหญ่ J Adolesc 2004; 27: 87-96 |
| 6. | Bharatkur N, Sharma MK การใช้อินเทอร์เน็ตที่เป็นปัญหาในหมู่เยาวชน Asian J Psychiatr 2012; 5: 279-80 |
| 7. | ยี่ห้อ M, Laier C, Young KS การติดอินเทอร์เน็ต: สไตล์การเผชิญปัญหาความคาดหวังและผลกระทบจากการรักษา Front Psychol 2014; 5: 1256 |
| 8. | Ko CH, Yen JY, Chen CS, Yeh YC, Yen CF. ค่าทำนายของอาการทางจิตเวชสำหรับการติดอินเทอร์เน็ตในวัยรุ่น: การศึกษาแบบคาดหวัง 2 ปี Arch Pediatr Adolesc Med 2009; 163: 937-43 |
| 9. | Weidman AC, Fernandez KC, Levinson CA, Augustine AA, Larsen RJ, Rodebaugh TL การใช้อินเทอร์เน็ตแบบชดเชยในหมู่บุคคลที่สูงขึ้นในความวิตกกังวลทางสังคมและความหมายของมันเพื่อความเป็นอยู่ที่ดี ความแตกต่างของความแตกต่างของบุคคล 2012; 53: 191-5 |
| 10. | Morahan-Martin J, Schumacher P. อุบัติการณ์และสหสัมพันธ์ของการใช้อินเทอร์เน็ตทางพยาธิวิทยาในหมู่นักศึกษา คำนวณมนุษย์ Behav 2000; 16: 13-29 |
| 11. | อินดูเอ็มชาร์เอ็มเค ไซต์เครือข่ายสังคมใช้ในประชากรทางคลินิกและปกติ M. Phil Nonfunded Unpublished Dissertation; 2013. |
| 12. | Young K. Internet Addiction: อาการการประเมินผลและการรักษา ใน: VandeCreek L, Jackson T, บรรณาธิการ นวัตกรรมในการปฏิบัติงานทางคลินิก: หนังสือต้นฉบับ ฉบับ 17 ซาราโซตา, ฟลอริดา: สื่อมืออาชีพด้านทรัพยากร; 1999 พี 19 31- |
| 13. | Widyanto L, McMurran M. คุณสมบัติ psychometric ของการทดสอบการเสพติดอินเทอร์เน็ต ไซเบอร์สลอล Behav 2004; 7: 443-50 |
| 14. | เครื่องมือคัดกรองสื่อลามกติดยาเสพติด Bulkley M. (PAST) LCSW, ดักลาสฟุท, CSW; 2013 วางจำหน่ายจาก: http://www.therapyassociates.net435.862.8273. [เข้าถึงล่าสุดใน 2015 พฤศจิกายน 27] |
| 15. | Sharma MK, Benegal V, Rao G, Thennarasu K. การติดพฤติกรรมในชุมชน: การสำรวจ กองทุนสนับสนุนการวิจัยทางการแพทย์ของสภาอินเดีย 2013 |
| 16. | Jang KS, Hwang SY, Choi JY การติดอินเทอร์เน็ตและอาการทางจิตเวชในวัยรุ่นเกาหลี J Sch Health 2008; 78: 165-71 |
| 17. | ÖztürkÖ, Odabaşıoğlu G, Eraslan D, Genç Y, Kalyoncu ÖA. การติดอินเทอร์เน็ต: แง่มุมทางคลินิกและกลยุทธ์การรักษา J ขึ้นกับ 2007; 8: 36-41 |
| 18. | Hahn C, Kim DJ มีระบบประสาทที่ใช้ร่วมกันระหว่างการรุกรานและโรคติดอินเทอร์เน็ตหรือไม่ Behav Addict 2014; 3: 12-20 |
| 19. | Chan PA, Rabinowitz T. การวิเคราะห์แบบตัดขวางของวิดีโอเกมและอาการสมาธิสั้นที่ขาดดุลในเด็กวัยรุ่น Ann Gen Psychiatry 2006; 5: 16 |
| 20. | Chaney MP, Chang CY ความวุ่นวายสามอย่างสำหรับผู้ชายที่มีเพศสัมพันธ์ทางอินเทอร์เน็ตที่มีเพศสัมพันธ์กับผู้ชาย: ความน่าเบื่อหน่ายความน่าเบื่อหน่ายความเชื่อมโยงทางสังคมและความร้าวฉาน การบังคับการเสพติดทางเพศ 2005; 12: 3-18 |
| 21. | Mehroof M, Griffiths MD การติดการเล่นเกมออนไลน์: บทบาทของการแสวงหาความรู้สึก, การควบคุมตนเอง, โรคประสาท, การก้าวร้าว, ความวิตกกังวลของรัฐและความวิตกกังวลลักษณะ Cyberpsychol Behav Soc Netw 2010; 13: 313-6 |
| 22. | Shaw M, DW สีดำ การติดอินเทอร์เน็ต: ความหมายการประเมินระบาดวิทยาและการจัดการทางคลินิก ยาเสพติดของระบบประสาทส่วนกลาง 2008; 22: 353-65 |
| 23. | Cheung LM, Wong WS ผลของการนอนไม่หลับและการเสพติดอินเทอร์เน็ตที่มีต่อภาวะซึมเศร้าในวัยรุ่นจีนฮ่องกง: การวิเคราะห์แบบตัดขวางเชิงสำรวจ J Sleep Res 2011; 20: 311-7 |
;
