Problema sa Paggamit ng Internet at Pag-iwas sa Imunidad (2015)

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

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

abstract

Ang may problemang paggamit sa internet ay nauugnay sa iba't ibang mga sikolohikal na komorbididad, ngunit ang kaugnayan sa pisikal na sakit ay hindi nakatanggap ng parehong antas ng pagsisiyasat. Ang kasalukuyang pag-aaral ay sumuri sa mga kalahok sa 505 online, at nagtanong tungkol sa kanilang mga antas ng paggamit ng internet ng problema (Internet Addiction Test), depression at pagkabalisa (Hospital Anxiety and Depression Scales), panlipunang paghihiwalay (UCLA Kalungkutan Tanong), mga problema sa pagtulog (Pittsburgh Sleep Quality Index) , at ang kanilang kasalukuyang kalusugan - Pangkalahatang Katanungan sa Kalusugan (GHQ-28), at ang Immune Function Questionnaire. Ang mga resulta ay nagpakita na sa paligid ng 30% ng sample na ipinapakita mild o mas masahol pa antas ng addiction sa internet, tulad ng sinusukat ng IAT. Kahit na may mga pagkakaiba sa mga layunin kung saan ginagamit ng mga lalaki at babae ang internet, walang pagkakaiba sa mga tuntunin ng mga antas ng problema sa paggamit sa pagitan ng mga kasarian. Ang mga problema sa internet ay malakas na nauugnay sa lahat ng iba pang mga sikolohikal na variable tulad ng depression, pagkabalisa, panlipunan-paghihiwalay, at mga problema sa pagtulog. Ang pagkagumon sa Internet ay nauugnay din sa pinababang self-reported immune function, ngunit hindi kasama ang panukat ng pangkalahatang kalusugan (GHQ-28). Ang kaugnayan na ito sa pagitan ng problema sa paggamit ng internet at pagbawas ng immune function ay natagpuan na independiyente sa epekto ng mga co-morbidities. Iminumungkahi na ang negatibong relasyon sa pagitan ng antas ng problema sa internet at paggamit ng immune ay maaaring mamagitan sa pamamagitan ng mga antas ng stress na ginawa ng ganoong paggamit sa internet, at kasunod na nagkakasundo na nervous activity, na may kaugnayan sa immune-supressants, tulad ng cortisol.

Pagsipi: Reed P, Vile R, Osborne LA, Romano M, Truzoli R (2015) Problema sa Paggamit sa Internet at Kaligtasan sa Kalusugan. PLOS ONE 10 (8): e0134538. doi: 10.1371 / journal.pone.0134538

Editor: Antonio Verdejo-García, University of Granada, Espanya

Natanggap: Disyembre 3, 2014; Tinanggap: Hulyo 10, 2015; Nai-publish: Agosto 5, 2015

Copyright: © 2015 Reed et al. Ito ay isang bukas na pag-access na artikulo na ipinamamahagi sa ilalim ng mga tuntunin ng Creative Commons Attribution License, na nagpapahintulot sa walang limitasyong paggamit, pamamahagi, at pagpaparami sa anumang daluyan, kung ang orihinal na may-akda at mapagkukunan ay kredito

Availability ng Data: Dahil sa mga iniaatas na etikal na inilagay sa paglabas ng anumang data na kinokolekta ng elektronika ng Komite ng Etika ng Kagawaran ng Psychology, hindi namin maaaring gawing online ang data set, ngunit napakasaya naming ibigay ang mga data na ito sa sinuman na nais makita ito, sa pamamagitan ng pakikipag-ugnay kay Professor Phil Reed sa [protektado ng email].

Pagpopondo: Ang mga may-akda ay walang suporta o pondo upang mag-ulat.

Nakikipagkumpitensya interes: Ang mga may-akda ay nagpahayag na walang nakikipagkumpitensya na interes.

pagpapakilala

Ang labis o maladaptive paggamit ng internet (o problemang paggamit sa internet) ay iminungkahi ng ilan bilang problema sa ilang mga grupo ng mga indibidwal [1,2], at ang pangangailangan para sa karagdagang pag-aaral tungkol sa kung ang isang Internet Addiction Disorder (IAD) ay isang kapaki-pakinabang na konsepto na iminungkahi [1,3]. Ang mga problema sa pag-uulat ng mga indibidwal tungkol sa kanilang tala sa paggamit sa internet ay isang bilang ng mga nauugnay na sintomas, tulad ng: mga pangunahing pagkagambala sa kanilang trabaho at panlipunang relasyon [4,5,6], at negatibong nakakaapekto kapag nahiwalay mula sa internet [7]. Ang mga pagtatantya ng paglaganap ng problemadong paggamit ng internet sa pangkalahatang populasyon ay nag-iiba sa pagitan ng 2% at 8%, at umaabot hanggang 20% sa mas batang mga sample [3, 8-10], bagaman ang mga numerong ito ay mahirap na mabigyang-kahulugan nang wasto dahil sa magkakaibang mga kahulugan ng 'problemadong paggamit ng internet' o 'pagkagumon sa internet' na ginagamit.

Ang mga taong nag-uulat ng gumagastos na paggamit sa internet ay nag-uulat din sa isang malawak na hanay ng mga nauugnay na sikolohikal at panlipunang mga problema [10-12]. Ang mga sikolohikal na co-morbidities na nabanggit sa mga indibidwal na nag-ulat ng problemadong paggamit ng internet ay natagpuan na kasama ang: pagkabalisa [7,13,14], kakulangan ng pansin sa kakulangan sa sobrang karamdaman [15], mga autism spectrum disorder [7,16], depression [13-15, 17], pag-iisip ng dysregulation at poot [18-20], at schizophrenia [7,21]. Social na pagkabalisa disorder [18] at kalungkutan [22], ay karaniwan ding nauugnay sa IAD. Bilang karagdagan, ang mataas na antas ng stress ng buhay [23] at panlipunang paghihiwalay [22, 24-26], at isang mas mababang kalidad ng buhay [24,27], ay binabanggit ng mga taong nag-uulat ng problemang paggamit sa internet

Ang mga problema sa mataas na antas at mga uri ng paggamit ng internet ay nauugnay din sa mga pagbabago sa neurolohiko [28,29]. Ang pagtaas ng dami ng pananaliksik ay nagpapahiwatig na ang paggamit ng problemadong internet, na karaniwan sa iba pang mga pag-uugali sa pag-uugali, ay nauugnay sa mga abnormalidad sa dopaminergic system [30,31], at may nadagdagang nagkakasundo na nervous activity [32,33], na ipinakita rin na may kaugnayan sa isa't isa [34].

Sa kaibahan sa lumalaking panitikan tungkol sa sikolohikal at neurological na ugnayan ng IAD, nagkaroon ng ilang mga pag-aaral ng epekto ng problemadong paggamit sa internet sa pisikal na kalusugan. Isang relasyon sa pagitan ng nabalisa pagtulog at mabigat na paggamit ng internet ay itinatag [35,36], tulad ng may kaugnayan sa paggamit ng problemang internet at isang mahinang diyeta [37] na nagreresulta sa mga problema sa timbang, tulad ng labis na katabaan [38]. Natuklasan ng ilang pananaliksik ang mga asosasyon sa pagitan ng paggamit ng internet at ang naiulat na kalidad ng buhay na may kaugnayan sa kalusugan, isang konsepto na may kaugnayan sa karamdaman, bagaman dapat tandaan na mayroong napakakaunting tulad na demonstrasyon at may mga pagkakaiba sa literatura na ito [39,40]. Halimbawa, ang kalidad ng buhay na may kaugnayan sa kalusugan, na nasusukat ng SF-36, ay natagpuan na may kaugnayan sa may problemang paggamit sa internet, bagaman ang kalidad ng buhay ay hindi nauugnay sa oras na ginugol sa paggamit ng internet [40]. Sa kabaligtaran, kapag ang kalidad ng buhay na may kaugnayan sa kalusugan ay nasusukat sa pamamagitan ng Pangkalahatang Katanungan Questionnaire (GHQ), ang maliit na relasyon ay nabanggit sa IAD [9,39]. Ang mga dahilan para sa iba't ibang mga pattern ng mga natuklasan gamit ang dalawang mga sukat ng kalidad ng kalusugan na may kaugnayan sa kalusugan ay hindi maliwanag-bagaman maaari nilang mapakita ang parehong mga pagkakaiba sa pagpapatakbo ng paniwala ng problemang paggamit ng internet sa mga pag-aaral, at ang pokus ng SF-36 sa parehong kalidad ng buhay na kaugnay sa pisikal at sikolohikal na kalusugan kumpara sa pangunahing sikolohikal na pokus ng GHQ. Kaya, ang literatura na may kinalaman sa kalidad ng buhay na may kaugnayan sa kalusugan ay kasalukuyang mahirap na mabigyang-kahulugan.

Ang talakayan sa itaas ay nagpapahiwatig na ang karagdagang pananaliksik sa potensyal na mahalagang lugar na ito ay pinahihintulutan, dahil sa pagtaas ng paggamit ng internet [3], at ang kakulangan ng malinaw na katibayan na may kaugnayan sa epekto nito sa pagpapaandar sa kalusugan per se bilang kabaligtaran sa kalidad ng buhay na may kaugnayan sa kalusugan, pati na rin ang mga problema sa pag-aalaga na nadagdagan ang antas ng nauugnay na pisikal na sakit ay maaaring maging sanhi ng mga sistema ng kalusugan. Siyempre, dahil sa mga co-morbidities na ipinakita ng mga taong nag-uulat ng problema sa paggamit ng internet, anumang kaugnayan sa paggamit ng problema sa internet at pisikal na karamdaman ay maaaring produkto ng anumang isa sa maraming mga isyu. Ang pagpapabaya ng sarili sa pamamagitan ng mga gumagamit ng paggamit ng problemang internet sa mga tuntunin ng isang mahinang diyeta at mahihirap na mga pattern ng pagtulog, ay maaaring kasangkot sa mas mataas na antas ng pisikal na sakit [37,40]. Tiyak, ang mahinang pagtulog ay ipinapakita upang mahulaan ang ilang aspeto ng immune function [41-43]. Bukod pa rito, maaaring magkakaroon din ng papel ang magkakaugnay na sikolohikal na mga isyu. Nabanggit na ang mga problema sa kalusugan ng isip ay may kaugnayan sa bilang ng mga colds na iniulat sa loob ng isang taon [44]. Sa partikular, ang parehong depresyon [45-47], at mga problema sa pagkabalisa at stress [48], lalo na ang panlipunan pagkabalisa at kalungkutan [49-51], hulaan ang immune dysfunction. Sa wakas, ang activation ng sympathetic system, na kung saan ay nakalagay sa mga may problemang paggamit sa internet, ay may kaugnayan sa pagtaas sa antas ng adrenaline at cortisol, at humahantong sa nabawasan ang immune function, lalo na sa mga may mataas na antas ng naiulat na stress [52]. Anumang pagsisiyasat sa kaugnayan ng problema sa paggamit ng internet at pisikal na karamdaman ay nangangailangan ng ilang pagtatasa ng mga kamag-anak na kontribusyon ng mga kaugnay na aspeto ng paggana.

Malinaw na ang pisikal na kalusugan ay isang napaka-malawak na konsepto, ngunit ang pagsusuri sa itaas ay nagpapahiwatig na ang may problemang paggamit sa internet ay maaaring partikular na makaapekto sa immune function, na hindi nakatanggap ng direktang pag-aaral [53]. Kung ito ang kaso, pagkatapos ay ang mga sakit tulad ng karaniwang sipon [54], trangkaso [55], malamig na sugat [56], pulmonya [57], sepsis [58], at mga impeksyon sa balat [59], maaaring maging susi upang magtuon ng pansin kapag tinatasa ang epekto ng problemang paggamit ng internet sa mga pisikal na sintomas. Tulad ng nabanggit sa itaas, ang mga nakaraang pagtuklas ng kaugnayan sa pagitan ng problema sa internet at paggamit ng pisikal na sakit ay nakatuon sa mga ulat ng kalidad ng buhay na may kaugnayan sa kalusugan na nakuha gamit ang mga instrumento tulad ng SF-36 at GHQ. Kahit na ang mga panukalang ito ay maaasahan, hindi ito nakatuon sa anumang partikular na hanay ng mga sakit, at hindi nauugnay sa mga karamdaman na ang mga indibidwal na may pinigilan na mga sistemang immune ay maaaring madaling makita. Sa pagtukoy sa antas kung saan ang pagkilos ng immune ay maaaring makompromiso, ang nakaraang trabaho ay sumuri sa mga ulat sa sarili ng mga sintomas na kadalasang nakakaugnay sa mahihirap na immune function [31,44]. Ang ulat sa sarili ay itinuturing na isang matibay na pamamaraan sa kontekstong ito, dahil ang mga sintomas ay madali sa pagpapasiya sa sarili, ay kadalasang hindi naiuulat sa mga propesyonal sa kalusugan at sa gayon ay hindi lumilitaw sa mga medikal na talaan, at kadalasang nakaranas nang walang anumang bagay na napapatunayan na viral sanhi [54].

Dahil sa mga pagsasaalang-alang sa itaas, ang kasalukuyang pag-aaral ay ginalugad ang relasyon sa pagitan ng problema sa paggamit ng internet at dalawang pangunahing indictors ng kalusugan (immune function at kalagayan sa sarili na iniulat ng kalusugan), pati na rin ang isang hanay ng mga variable na may kaugnayan sa kalusugan (depression, pagkabalisa, kalungkutan, at mga problema sa pagtulog). Ang partikular na interes ay ang relasyon sa pagitan ng problemadong paggamit ng internet at pisikal na kalusugan na may kaugnayan sa immune, na hindi pa natutukoy nang dati. Sa pagsasaalang-alang na ito, isang paunang layunin ng pag-aaral ay upang siyasatin kung ang mas mataas na antas ng problemadong paggamit ng internet ay nauugnay sa mas malawak na ulat ng mga sakit na may kaugnayan sa immune (higit at higit sa potensyal na epekto ng mga problema sa internet sa iba pang mga variable na may kaugnayan sa kalusugan na sinusukat ). Bilang karagdagan, mayroong isang pangalawang pangalawang layunin na hindi pa napag-usapan ang pag-aaral, kabilang ang paggalugad ng likas na katangian ng kaugnayan sa paggamit ng internet at katayuan sa kalusugan na naiulat sa sarili. Sinusuri ito upang matukoy kung ang variable na ito ay nagpakita ng parehong kaugnayan sa problemadong paggamit sa internet bilang mga ulat ng mga sintomas na may kaugnayan sa immune. Ang isang hanay ng iba pang mga potensyal na kaugnay na mga problema para sa mga nagpapakita ng problema sa paggamit ng internet, na natagpuan din upang mahulaan mahinang immune function, tulad ng pagkabalisa, depression, kalungkutan, at mga problema sa pagtulog, ay sinusukat sa isang pagtatangka upang matukoy ang kaugnayan sa pagitan ng mga problemadong paggamit ng internet at mga sintomas ng pisikal na kalusugan na wala sa mga problemang ito. Dapat itong pahintulutan ang unang hakbang sa pagtataguyod ng kalikasan ng anumang kaugnayan sa pagitan ng problema sa paggamit ng internet at pagbawas ng immune function, kung ang isang asosasyon ay matatagpuan na umiiral.

Paraan

Etikal na Pahayag

Ang etikal na pag-apruba para sa pananaliksik na ito ay nakuha mula sa Kagawaran ng Psychology Ethics Committee, Swansea University. Ang mga kalahok ay nagbibigay ng pahintulot na makilahok sa pag-aaral na ito sa pamamagitan ng pagpirma ng isang pormularyo ng pahintulot na binabasa ang impormasyon na ibinigay sa kanila, at inaprubahan ng Komite ng Etika ang pamamaraang ito ng pahintulot.

Mga Kalahok

Limang daan at limang kalahok (265 females at 240 male) ay hinikayat sa pamamagitan ng mga link na nai-post sa mga internet site (social networking site, blogging at microblogging site, at gaming site). Ang isang online na diskarte sa pangangalap ay pinagtibay sa linya kasama ang mga nakaraang pag-uusapan ng epekto ng may problemang paggamit sa internet [60,61].

Ang lahat ng mga kalahok ay mga boluntaryo, at walang nakatanggap ng anumang anyo ng kabayaran para sa kanilang pakikilahok. Ang mga kalahok ay may mean edad na 29.73 (+ 13.65, saklaw 18-101) taon: <20 taon = 7.5%; 21-29 taon = 61.8%; 30-39 taon = 15.5%; 40–49 taon = 4.6%; 50-59 taon = 4.2%; 60+ taon = 5.9%. Ang sariling lahi na iniulat ng mga kalahok ay: 202 (40%) Puti; 50 (10%) Halo-halong / Maramihang Mga Pangkat na Etniko; 141 (28%) Asyano; 106 (21%) Itim / Africa / Caribbean; at 6 (1%) Iba Pang Pangkat na Etniko. Ang katayuan sa pag-aasawa ng sample ay: 305 (60%) walang asawa, 65 (13%) kasal o nasa isang pakikipagsosyo sa sibil; 105 (21%) sa iba pang mga anyo ng relasyon; at 30 (6%) hiwalayan o nabalo.

Karaniwang Paggamit ng Internet ng Kasali

Ang mga kalahok ay hiniling na tantyahin ang kanilang average na paggamit ng internet sa pamamagitan ng pagtatanong sa kanila upang tantyahin ang bilang ng mga oras bawat linggo na kanilang ginugol sa internet sa nakalipas na ilang buwan; ang panukalang ito ay karaniwang kinuha sa pag-aaral ng may problemang paggamit sa internet [40,61]. Kahit na iminungkahi na ito ay 'di-propesyonal' na paggamit na may kaugnayan sa ilang mga problema na kaugnay sa mabigat na paggamit ng internet [40], naisip na ang propesyonal / di-propesyonal na pagkakaiba ay maaaring hindi nalalapat sa lahat ng mga sumasagot, at ang mga usages na ito ay maaaring maging mahirap na magpakita ng diskriminasyon para sa ilang mga respondent. Bukod dito, ang kabuuang paggamit ng internet, mismo, ay natagpuan na nauugnay sa mga problema sa internet na may kaugnayan [40].

Ang ibig sabihin ng bilang ng mga oras bawat linggo sa paggamit ng internet na iniulat ay 39.57 (+ 28.06, range = 1 hanggang 135): Ang 28.3% ay iniulat na paggasta sa pagitan ng 1 at 20 na oras bawat linggo sa online; Ang 29.5% ay iniulat na gumagastos ng 21 sa mga oras na 40 bawat linggo sa online; Ang 22.4% ay nag-uulat ng paggastos 41 sa 60 oras sa isang linggo sa online, at ang 19.8% ay nag-uulat ng paggastos sa paglipas ng 61 oras sa isang linggo sa internet. Ang average na bilang ng oras bawat linggo na ginugol sa online ng mga babae ay 34.77 (± 26.84, range = 1-135), at, para sa mga lalaki, ito ay 44.88 (± 28.46, range = 6-130). Ang isang independiyenteng pangkat ng t test ay nagpahayag na ang pagkakaiba na ito ay makabuluhang istatistika, na may katamtamang sukat na epekto, t(503) = 4.11, p <0.001, d = 0.366. Nagkaroon ng isang makabuluhang, ngunit mahina, positibong linear na kaugnayan sa pagitan ng edad at oras na ginugol sa online, F(1,503) = 6.74, p <0.05, R2 = 0.013, ngunit isang malakas na inverted-U na parisukat na relasyon sa pagitan ng mga variable na ito, F(1,502) = 11.10, p <0.001, R2 = 0.042). Gayunpaman, kapag ang sample ay nahahati sa mga kasalukuyang nag-iisang (N = 331), at ang mga nasa ilang anyo ng relasyon (N = 174), walang makabuluhang pagkakaiba sa istatistika sa oras na ginugugol online t (503) = 1.48, p > .10, d = 0.146. Gayundin, walang mga makabuluhang pagkakaiba sa pagitan ng oras na ginugugol sa online sa iba't ibang mga grupo ng etniko, F < 1.

Ang mga kalahok ay tinanong din tungkol sa mga uri ng paggamit na ginawa nila sa internet, at hiniling na ipahiwatig kung bumisita o hindi sila ng mga partikular na uri ng internet site sa mga nakaraang ilang buwan. Ang mga sagot sa tanong na ito ay ipinapakita sa Table 1, na nagpapakita ng porsyento ng buong sample na bumisita sa mga website ng iba't ibang anyo, kasama ang mga porsyento ng mga lalaki at babae, at mas bata (mas mababa sa 29 na taon) at mas matanda (30 na taon at mahigit), mga kalahok na bumibisita sa mga site. At saka, Table 1 ipinapakita ang mga coefficients ng Phi para sa mga data na ito (kinakalkula sa aktwal na bilang ng mga kalahok, sa halip na ang mga porsyento na ipinapakita Table 1). Ang Phi coefficients ay nagbibigay ng isang index ng antas ng kaugnayan sa pagitan ng mga variable (at ang mga istatistika ng makabuluhang kapag ang kaukulang chi-square statistic ay makabuluhan).

kuko ng hinlalaki
Table 1. Porsyento ng mga sample na pagbisita sa mga website ng iba't ibang mga form, kasama ang porsyento ng mga lalaki at babae, at mas bata at mas matanda, mga kalahok na bumibisita sa mga site kasama ang Phi coefficients.

doi: 10.1371 / journal.pone.0134538.t001

Ang mga data na ito ay nagpapakita na ang social networking (eg, Facebook, Twitter) at shopping / banking website ay ang pinaka karaniwang ginagamit na mga uri ng internet site. Ang pagsusugal (kasama ang mga site ng lottery), paglalaro, at mga site na may sekswal / dating nilalaman, ay madalas na ginagamit madalas, na may maliit na mga numero na nakasalalay sa tradisyonal na pag-blog (hindi kasama ang Twitter) o mga chat room. Mayroong ilang mga pagkakaiba sa kasarian sa paggamit ng internet, na may mga babae na gumagamit ng social media at mga shopping site nang higit pa sa mga lalaki, at mga lalaki na gumagamit ng paglalaro, sekswal / dating site, at mga chat room nang higit sa mga babae. Higit pang mga tao sa ilalim ng 30 taong gulang na ginamit panlipunan networking site, at mga website para sa pananaliksik, mas madalas kaysa sa mga higit sa 30. Gayunpaman, ang mga mahigit na 30 taong gulang ay gumamit ng mga shopping / banking site, pati na rin ang mga site ng balita, tradisyonal na blogging, at chat room, mas madalas kaysa sa mga nasa ilalim ng 30 na taong gulang.

kagamitan

Internet Addiction Test (IAT)

Ang IAT [62] ay isang sukat na 20-item na sumasaklaw sa antas kung saan ang paggamit ng internet ay nakakagambala sa pang-araw-araw na buhay (hal., trabaho, pagtulog, mga relasyon, atbp.). Ang bawat item ay nakapuntos sa isang 1-4 scale, at ang kabuuang mga saklaw ng puntos mula sa 20 sa 100. Ang istraktura ng istraktura ng IAT ay kasalukuyang pinagtatalunan [61,63], ngunit ang isang cut-off na marka ng 40 o higit pa para sa kabuuang iskor ng IAT ay kinuha bilang kumakatawan sa ilang antas ng problemadong paggamit ng internet [7,62,64] Ang panloob na pagiging maaasahan ng sukat ay natagpuan na nasa pagitan ng .90 [64] at .93 [62].

Ospital Pagkabalisa at Depression Scale (HADS)

Ang HADS [65] ay isang malawakang ginagamit na sukatan ng pagkabalisa at depresyon. Orihinal na dinisenyo para sa paggamit ng mga pangkalahatang outpatient ng medikal na ospital, ginamit ito para sa mga di-medikal na mga sample [66,67]. Naglalaman ito ng mga item na 14 (7 para sa pagkabalisa at 7 para sa depression) na nauugnay sa huling linggo. May mga 7 na tanong bawat isa para sa pagkabalisa at depression, ang bawat tanong ay nakapuntos mula sa 0 sa 3 depende sa kalubhaan ng sintomas; ang pinakamataas na iskor ay 21 para sa bawat antas. Ang mga tumutugon ay maaaring mauri sa apat na kategorya: 0-7 normal; 8-10 banayad; Moderate 11-14; at 15-21 malubhang. Ang pagsubok-retest pagiging maaasahan at bisa ay parehong malakas [65], at ang panloob na pagiging maaasahan ay .82 para sa antas ng pagkabalisa, at .77 para sa antas ng depression, para sa isang hindi klinikal na populasyon [67].

UCLA Loneliness Scale

Ang UCLA Loneliness Scale [68ay binubuo ng mga pahayag ng 20 na idinisenyo upang masuri ang kalungkutan. Tumugon ang mga kalahok sa bawat tanong gamit ang isang sukat ng 4-point ("Madalas kong maramdaman ang ganitong paraan", "Sa palagay ko paminsan-minsan", "Bihirang pakiramdam ko sa ganitong paraan", at "Hindi ko naramdaman ang ganitong paraan"), at ang bawat item ay nakapuntos mula sa 0 patungong 3, na nagbibigay ng kabuuang marka mula sa 0 hanggang 60. Ang isang mas mataas na marka ay nagpapahiwatig ng isang mas mataas na kalubhaan ng kalungkutan. Ang isang cut-off point para sa mga problema sa kalungkutan ay karaniwang ibinibigay sa isang karaniwang paglihis sa itaas ng ibig sabihin para sa sample. Ang sukat ay may mataas na pagiging maaasahan, na may isang panloob na pagkakapare-pareho ng .92, at isang test-retest na kahusayan ng .73 [69].

Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI)

Ang PSQI na ito [70] binubuo ng mga pangunahing tanong sa 10, ang ilan ay may mga sub-section, kung saan ang kalahok ay kinakailangan upang ipasok ang data tungkol sa kanilang mga gawi sa pagtulog. Ang palatanungan ay nagbibigay ng iskor sa pagitan ng 0 at 21, kung saan ang isang mataas na marka ay sumasalamin sa mas masahol na pagtulog, at isang puntos na mas malaki kaysa sa 5 ay nagpapakita ng isang mahinang sleeper [70]. Ang PSQI ay natagpuan na magkaroon ng isang mataas na "pagsubok-retest pagiging maaasahan" at isang mahusay na bisa kapag ginagamit para sa pagsubok [70].

Pangkalahatang Katanungan sa Kalusugan (GHQ-28)

Ang GHQ-28 [71ay sumusukat sa isang hanay ng mga saykayatriko at mga problema sa kalusugan, at nahahati sa 4 sub-kaliskis: somatic sintomas, pagkabalisa at hindi pagkakatulog, panlipunan dysfunction, at matinding depresyon. Ang bawat sub-scale ay naglalaman ng mga item na 7, ang lahat ay nangangailangan ng tugon sa isang uri ng sukat ng 4-point Likert: Hindi talaga, Walang higit sa karaniwan, Sa halip higit sa karaniwan, Karamihan higit pa kaysa sa karaniwan, pagmamarka ng 0 sa 3, ayon sa pagkakabanggit. Ang panloob na pagiging maaasahan ng mga antas ay nasa itaas. 90. Para sa kasalukuyang pag-aaral, tanging ang somatic symptom scale ang pinag-aralan, na nagtanong sa mga kalahok na i-rate ang antas kung saan nila naramdaman: sa pangkalahatang pangkalusugang kalusugan, nangangailangan ng gamot na pampalakas, patakbuhin, masakit, ulo ng puson, higpit o presyon ulo, at mainit o malamig na mga spelling.

Immune Function Questionnaire (IFQ)

Ang mga IFQconsist ng mga item na 15 na tinatasa ang dalas ng iba't ibang mga sintomas na nauugnay sa mahihirap na immune function. Batay sa kanilang dalas sa pangkalahatang populasyon, at direktang kaugnayan sa mga kakulangan sa immune, ang mga sumusunod na kondisyon ay pinili bilang batayan para sa mga item sa palatanungan: karaniwang lamig [54], trangkaso [55], malamig na sugat [56], pulmonya [57], sepsis [58], at mga impeksyon sa balat [59]. Kasunod ng pag-aaral ng mga pangunahing sintomas ng mga kondisyong ito, ang mga sintomas ng 19 ay isinama sa palatanungan bilang mga palatandaan ng nagpapahina ng pagkilos ng immune system: namamagang lalamunan, pananakit ng ulo, trangkaso, runny nose, ubo, malamig na sugat, boils, mild fever, warts / verrucas , pneumonia, brongkitis, sinusitis, biglaang mataas na lagnat, impeksiyon sa tainga, pagtatae, meningitis, impeksiyon sa mata, sepsis, at mahabang pinsala sa pagpapagaling. Na-rate ang mga ito sa isang sukat ng uri ng Likod ng 5-point (Hindi, minsan o dalawang beses, Paminsan-minsan, Regular, Madalas, na may mga puntos mula sa 0 hanggang 4). Ang kabuuang iskor ay umaabot mula sa 0 hanggang 79, na may mataas na marka na sumasalamin sa mas masahol na immune function. Ang dating IFQ ay ginamit upang pag-aralan ang epekto ng nakababahalang mga pangyayari sa buhay sa kalusugan na iniulat ng sarili, tulad ng pagtatasa sa epekto ng pagkakaroon ng isang bata na may ASD. Sa nakaraang trabaho [72], ang score ng IFQ ay natagpuan upang maiugnay ang positibo (r = .578, p <.001) kasama ang bilang ng mga pagbisita sa isang Pangkalahatang Medikal na Tagapag-aral, mayroong isang makabuluhang positibong ugnayan sa pagitan ng IFQ at isang kabuuang marka ng GHQ (r = .410, p <.01), pati na rin ang isang makabuluhang ugnayan sa pagitan ng IFQ at somatic na sintomas sub-scale ng GHQ (r = .493, p <.01).

Pamamaraan

Ang lahat ng mga kalahok ay tumugon sa mga link na nai-post sa mga internet site na naka-target na maabot ang iba't ibang uri ng mga indibidwal, kabilang ang mga site ng social network (hal., Facebook, Twitter), mga pahina ng blogging / forum (eg, Mashable), mga site sa paglalaro (eg, Eurogamer.com) at mga website ng tulong sa addiction sa internet. Ang mga link na ito ay nagbigay sa mga kalahok ng isang maikling panimula sa pag-aaral, kung saan sila ay sinabi na ang pananaliksik ay nababahala ang kaugnayan sa pagitan ng paggamit ng internet at iba't ibang mga personalidad at mga isyu sa kalusugan. Kung sila ay interesado sa pagsali, sila ay inutusan na sundin ang isang online na link sa questionnaire. Ang link na ito ay kinuha ang mga kalahok sa isang webpage na naglalaman ng karagdagang impormasyon tungkol sa pag-aaral: muli na binabalangkas na ang layunin ng pag-aaral ay may kaugnayan sa paggamit ng internet at iba't ibang mga personalidad at mga isyu sa kalusugan, at kung saan ay nakabalangkas din ang mga uri ng mga questionnaire na sasagutan nila. Ang pahina ng impormasyon ay nagbigay din ng mga detalye ng kanilang karapatang umalis mula sa pag-aaral anumang oras, at ang mga hakbang na ginagawa upang matiyak ang kanilang privacy. Ang impormasyon ay sinundan ng isang pahayag ng pahintulot, na tinuturuan ang mga kalahok upang i-click lamang upang simulan ang questionnaire kung handa silang magbigay ng pahintulot at kung sila ay higit sa edad ng 18. Ang mga kalahok ay iniharap sa mga questionnaire.

Walang limitasyon sa oras na ibinigay para sa mga tugon na gagawin, at ang mga kalahok ay binigyan ng opsyon upang i-save ang kanilang survey at bumalik dito sa ibang pagkakataon kung kinakailangan. Sa sandaling nakumpleto na ang lahat ng mga questionnaire, na kinuha ang mga kalahok ng tinatayang 30 min, ang mga kalahok ay nakadirekta sa isang pahina ng debriefing, na nagpapasalamat sa kanila para sa kanilang kontribusyon, nagpunta sa karagdagang detalye tungkol sa mga layunin at layunin ng pag-aaral, at ibinigay ang mga detalye ng pagkontak para sa tagapagpananaliksik at isang serbisyo sa pagpapayo, kung nadama nila na kailangan nila ng anumang suporta, sumusunod sa mga isyung itinataas sa loob ng survey. Ang pananaliksik link ay nanatiling bukas para sa tatlong buwan (sa panahon ng tagsibol panahon), at pagkatapos ay sarado.

Mga Analyadong Data

Sa una, ang mga potensyal na pagkakaiba sa mga score ng addiction sa internet sa pagitan ng mga kalahok na may iba't ibang mga katangian (hal., Kasarian, edad, atbp.) Ay sinuri gamit ang t-test. Ang mga kalahok ay nahahati sa mga grupo ng problema sa mas mababang at mas mataas na internet sa pamamagitan ng paggamit ng split sa cut-off point para sa banayad o mas masahol na mga suliranin sa internet batay sa IAT (ibig sabihin 40), at ang pakikipag-ugnayan sa pagitan ng mga problemang paggamit sa internet ng mga score at kasarian, depression , atbp., ay ginalugad gamit ang chi-squared test. Ang ugnayan sa pagitan ng immune function score at bawat isa sa mga variable ng prediktor ay tinutuklasan gamit ang mga semi-bahagyang ugnayan (para sa bahagyang out ang epekto ng iba pang mga predictors), at isang stepwise pagbabalik ay ginagamit din upang matukoy ang epekto ng mga marka sa internet problema sa immune function higit at higit sa epekto ng iba pang mga variable ng prediksyon. Ang parehong pagsusuri ay isinagawa din para sa self-report na iskor sa kalusugan (GHQ). Sa wakas, ang mga grupo ay nahahati sa mataas at mababang pagkilos ng immune, at mataas at mababa ang kalagayan sa kalusugan (GHQ) na naiulat sa sarili, at ang mga grupong ito ay inihambing sa mga tuntunin ng kanilang mga iskor sa addiction sa internet sa pagtatasa ng covariance, gamit ang iba pang mga prediktor bilang mga covariate. Kung saan nagtagumpay ang maraming mga paghahambing, ang higit pang malubhang pamantayan ng pagtanggi ay pinagtibay para sa pagsubok ng kabuluhan, at ang mga laki ng epekto ay kinakalkula sa kabuuan.

resulta

Ang ibig sabihin ng iskor para sa mga problema sa internet (IAT) para sa sample ay 37.25 (± 16.18, range = 0-96). Ang ibig sabihin ng marka ng IAT para sa mga babae ay 36.26 (± 15.36, range = 0-69), at ang iskor para sa mga lalaki ay 38.35 (± 17.00, range = 9-96). Ang isang malayang grupo ng t-test ay nagpahayag ng walang makabuluhang pagkakaiba sa istatistika sa pagitan ng mga iskor na ito, t <1, d = 0.006. Ang mga ugnayan ng Pearson ay nagsiwalat ng makabuluhang istatistika, at moderately-sized, relasyon sa pagitan ng oras na ginugol online at ang IAT na marka, r(503) = .485, p <.001, R2 = .235, ngunit walang makabuluhang ugnayan sa pagitan ng edad ng mga kalahok at ang kanilang puntos ng IAT, r(503) = -.025, p > .50, R2 = .0006.

Ang mga sukat ng sample na bumabagsak sa itaas ng cut-off point para sa katamtaman o mas masaholang problemadong paggamit ng internet (ibig sabihin, isang puntos ng IAT ng 40 o sa itaas [62]) ay ipinapakita sa Lar 1 para sa buong sample, kasama ang mga data na ito para sa mga babae at lalaki, nang hiwalay. Ng sample, 192 (103 babae, 89 lalaki) kalahok ay nahulog sa itaas ng cut-off para sa mga problema sa internet. Walang makabuluhang pagkakaiba sa istatistika sa pagitan ng posibilidad ng isang problemang paggamit sa internet na puntos sa pagitan ng mga kasarian, chi squared = .17, p > .60, Phi = .018. Ang point biserial correlations ay nagpahayag ng walang kaugnayan sa pagitan ng edad at bumabagsak sa itaas ng cut-off point, rpb(503) = -.002, p > .30, Rpb2 = .102, kahit na mayroong isang makabuluhang istatistika, at moderately-sized, relasyon sa pagitan ng mga oras na ginugol online at bumabagsak sa itaas ng cut-off point para sa mga problema sa adik sa internet, r(503) = .320, p <.001, Rpb2 = .102.

kuko ng hinlalaki
Fig 1. Porsiyento ng mga kalahok sa itaas at sa ibaba ang cut-off point para sa katamtaman o mas masaholang problemadong paggamit sa internet (ibig sabihin, IAT na marka ng 40 o sa itaas), kasama ang mga datos na ito para sa mga babae at lalaki, nang hiwalay.

doi: 10.1371 / journal.pone.0134538.g001

Ang tuktok na panel ng Table 2 nagpapakita ng mga paraan ng sample at standard deviation para sa mga problema sa internet (IAT), mga oras na ginugol sa online, depression (HADS), pagkabalisa (HADS), kalungkutan (UCLA) at mga problema sa pagtulog (PSQI). Ang mga pamamaraan na ito ay malawak na nakabatay sa mga nakikita sa mga naunang pagsisiyasat ng naturang mga halimbawa [7]. Ipinapakita rin nito ang porsyento ng mga indibidwal na bumabagsak sa ibabaw ng cut-off point para sa mga antas, na, bukod sa mga problema sa pagtulog, ay tulad ng inaasahan para sa naturang sample. Table 2 ipinapakita rin ang porsyento ng sample na may IAD na nahuhulog sa itaas ng cut-off para sa iba pang mga kaliskis sa sikolohikal. Ang mga porsyento ng mga may isang IAD na nagpapakita din ng isang co-morbidity ay mas mataas kaysa sa para sa sample bilang isang buo. Upang higit na siyasatin ang mga ugnayan na ito, isang serye ng 2 × 2 chi-square na pagsubok (co-morbidity na kasalukuyan o wala laban sa mga problema sa internet na mayroon o wala) ay isinasagawa para sa bawat variable, at isiniwalat na ang lahat ng mga co-morbidities ay makabuluhang nauugnay sa pagkakaroon ng isang problema sa internet: depression-chi-square(1) = 30.56, p <.001, Phi = .246; pagkabalisa-chi-square(1) = 38.98, p <.001, Phi = .278; kalungkutan-chi-square(1) = 15.31, p <.001, Phi = .174; at matulog-chi-square(1) = 9.38, p <.01, Phi = .136. Ang mga ugnayan ng Pearson sa pagitan ng lahat ng mga variable, at sa parehong mga problema sa kalusugan ng somatic (GHQ) at mga sintomas ng immune ay ipinapakita din sa Table 2, at ang mga pinag-aaralan na ito ay nagpakita ng makabuluhang mga relasyon ng istatistika sa pagitan ng lahat ng mga variable.

kuko ng hinlalaki
Table 2. Ang ibig sabihin nito ay (standard deviations) para sa mga problema sa internet (IAT), oras na ginugugol online, depression (HADS), pagkabalisa (HADS), kalungkutan (UCLA) at mga problema sa pagtulog (PSQI), kasama ang porsyento ng mga indibidwal na bumabagsak sa itaas ng cut-off point ang mga kaliskis, at ang porsyento ng mga taong may IAD na bumabagsak sa ibabaw ng cut-off para sa mga kaliskis.

 

Ang mga ugnayan ng Pearson sa pagitan ng lahat ng mga variable, at sa mga problema sa kalusugan ng somatic (GHQ) at mga sintomas ay ipinapakita din.

doi: 10.1371 / journal.pone.0134538.t002

Ang sample na mean score para sa mga sintomas ng somatic (GHQ-S) ay 7.28 (± 3.87; range = 0-19), at ang ibig sabihin ng questionnaire sa immune-related symptoms ay 15.20 (± 9.43; range = 0-37). Ang mga kaliskis na ito ay may kaugnayan sa r = 0.345, p <.001, R2 = .119, sa isa't isa. Ang iskor ng GHQ (S) ay malakas na nauugnay sa mga problema sa depression, pagkabalisa, at pagtulog, at, sa mas mababang antas, sa iba pang mga variable. Ang sukat ng mga sintomas na may kaugnayan sa immune ay masidhi na nauugnay sa mga problema sa pagkabalisa, pagtulog at internet, at mas mababa sa iba pang mga variable.

Given na parehong mga sakit-variable (GHQ-S at IFQ) ay sang-ayon sa lahat ng iba pang mga variable, at na ang IAT ay nauugnay sa lahat ng iba pang mga variable, upang masaliksik kung ang mga problema sa internet (ie ang IAT score) Ang mga marka ng sakit na ito, dalawang magkahiwalay na stepwise multiple regressions ay isinasagawa-isa para sa panghuhula ng GHQ-S na iskor, at isa para sa panghuhula ng marka ng IFQ. Sa parehong mga kaso, depression, pagkabalisa, kalungkutan, pagtulog, at oras na ginugol sa online, ay pumasok sa modelo ng pagbabalik sa unang hakbang. Ang lahat ng mga variable na ito plus ang problema sa internet (IAT) ay pagkatapos ay pumasok sa modelo sa ikalawang hakbang, at ang antas kung saan ang halaga ng pagkakaiba sa accounted ay pinabuting sa pamamagitan ng pagdagdag ng IAT puntos ay kinakalkula.

Ang ilalim na mga panel ng Table 2 ipakita ang mga resulta para sa mga pinag-aaralan. Ang inspeksyon ng data mula sa ilalim ng kanan panel para sa GHQ-S na marka ay nagpapakita na ang parehong mga hakbang ng pagbabalik ay makabuluhang istatistika, na may pagbawas sa error na ginawa ng pagdaragdag ng IAT sa hakbang 2 na gumagawa din ng makabuluhang pagpapabuti ng istatistika sa hula ng GHQ-S na iskor. Dapat pansinin na ang pagpapabuti sa hula ng GHQ-S na ginawa ng pagdaragdag ng IAT ay hindi masyadong malaki. Ang parehong pattern ng data ay natagpuan mula sa pag-aaral na isinasagawa upang mahulaan ang mga puntos na may kaugnayan sa immune-related (IFQ). Gayunpaman, ang pagdaragdag ng IAT sa hakbang 2 ay gumawa ng mas malaking pagpapabuti sa predictive accuracy para sa mga iskor na may kaugnayan sa immune (IFQ), kaysa sa mga marka ng somatic sintomas (GHQ-S).

Upang higit pang tuklasin ang kalikasan ng mga relasyon sa pagitan ng mga variable, ang mga semi-bahagyang ugnayan sa pagitan ng mga indibidwal na prediktor (ie depresyon, pagkabalisa, pagtulog, kalungkutan, mga oras sa online, at mga problema sa internet) at ang dalawang marka ng sintomas (GHQ-S at IFQ) ay kinalkula nang hiwalay. Ang semi-bahagyang ugnayan ay isinasagawa sa pagitan ng bawat variable ng prediktor at ang dalawang mga variable na may kaugnayan sa sakit na gumagamit ng lahat ng iba pang mga variable ng prediktor bilang magkakaiba. Pinapayagan nito ang natatanging relasyon sa pagitan ng dalawang mga variable na dapat sundin sa kawalan ng mediating effect ng anumang iba pang mga variable, at ang mga halagang ito ay makikita sa Lar 2 para sa dalawang variable na may kaugnayan sa sakit. Ang mga data na ito ay nagpapakita ng isang katulad na pattern ng relasyon sa pagitan ng mga predictors at sintomas para sa parehong GHQ-S at ang IFQ; sa mga problema sa depression, pagkabalisa, at pagtulog, ang lahat ay may makabuluhang mga relasyon sa istatistika na may parehong mga kinalabasan kapag ang epekto ng iba pang mga variable ay kontrolado. Gayunpaman, samantalang ang mga problema sa internet (IAT) ay makabuluhang hinulaan ang mga sintomas na may kaugnayan sa immune (IFQ), hindi ito istatistika na may kaugnayan sa GHQ (S) na iskor.

kuko ng hinlalaki
Fig 2. Ang semi-bahagyang ugnayan sa pagitan ng depresyon (HADS), pagkabalisa (HADS), pagtulog (PSQI), kalungkutan (UCLA), mga oras sa online, at mga problema sa internet (IAT), at dalawang marka ng sintomas (GHQ (S) at IFQ).

doi: 10.1371 / journal.pone.0134538.g002

Upang higit pang tuklasin ang ugnayan sa pagitan ng mga problema sa internet na may kaugnayan (mga marka ng IAT) at parehong mga pangkalahatang-somatic (GHQ-S) at mga problema sa kalusugan na may kaugnayan sa immune (IFQ), ang sample ay nahati sa mga pagmamarka sa ibaba at sa itaas ng cut-off ng 40 para sa katamtaman o mas masaholang mga problema sa internet na may kaugnayan sa IAT [62]. Gumawa ito ng dalawang grupo: isang grupo na walang mga problema sa internet (N = 313; ibig sabihin IAT = 26.89 + 7.89; range = 0-39), at isang grupo na may internet-problema (N = 313; ibig sabihin IAT = 54.14 ± 11.23; saklaw = 40-96). Lar 3 ay nagpapakita ng ibig sabihin ng pangkalahatang-somatic kalusugan (GHQ-S) puntos (kaliwang panel), at ang ibig sabihin ng kalusugan na may kaugnayan sa kalusugan (IFQ) puntos. Ang pagsusuri ng data para sa GHQ-S ay nagpapakita ng maliit na pagkakaiba sa pagitan ng mababa at mataas na grupo ng IAT sa mga tuntunin ng kanilang mga marka ng GHQ-S. Ang mga datos na ito ay pinag-aralan gamit ang pagtatasa ng covariance, sa internet group bilang isang factor sa pagitan ng paksa, at depression, pagkabalisa, problema sa pagtulog, kalungkutan, at mga oras sa online bilang covariates. Ang pag-aaral na ito ay nagpahayag ng walang istatistika na makabuluhang pagkakaiba sa pagitan ng mga grupo ng mga problema sa internet sa mga tuntunin ng kanilang mga marka ng GHQ-S, F <1, bahagyang eta2 = .001. Sa kaibahan, ang tamang panel ng Lar 3 nagpapakita na ang mataas na internet-problema group ay may mas maraming mga problema sa kalusugan na may kaugnayan sa immune kaysa sa walang-internet-problema group, F(1,498) = 27.79, p <.001, bahagyang eta2 = .046.

kuko ng hinlalaki
Fig 3. Ang ibig sabihin ng pangkalahatang kalusugan ng somatic (GHQ (S)) score (kaliwang panel), at ang ibig sabihin ng kalusugan na may kaugnayan sa immune (IFQ) para sa dalawang grupo ng IAT (mas mababa at mas mataas na mga problema).

 

Kaliwang panel = somatic-kaugnay na mga marka ng GHQ (S); kanan panel = mga iskor na may kaugnayan sa immune (IFQ).

doi: 10.1371 / journal.pone.0134538.g003

Pagtalakay

Inuusapan ng kasalukuyang pag-aaral ang kaugnayan sa pagitan ng mga marka sa pagsusulit sa addiction sa internet at mga marka ng kalusugan, na nakatuon sa mga pagtasa sa sarili ng function ng immune system pati na rin ng pangkalahatang kalagayan sa kalusugan. Ito ay naisip ng isang mahalagang lugar upang siyasatin dahil doon ay walang nakaraang data na iniharap sa epekto ng may problemang paggamit sa internet sa immune functioning; Bukod pa rito, ang mga nakaraang ulat tungkol sa ugnayan sa pagitan ng problema sa paggamit ng internet at kalidad ng buhay na may kaugnayan sa kalusugan ay hindi naiiba sa isa't isa [9,39,40]. Naisip na ang mga kamalian sa huli ay maaaring nauugnay sa likas na katangian ng mga panukalang ginamit upang masuri ang kalagayan sa kalusugan, na may mas maraming psychologically-oriented na mga ulat sa kalusugan na ulat, tulad ng GHQ, na mas kaunting kaugnayan sa problema sa paggamit ng internet kaysa sa mga panukalang mas direktang nauugnay sa immune functioning.

Kahit na ang isang online na diskarte sa pangangalap ay pinagtibay, ang kasalukuyang sample ay may mga katulad na katangian sa maraming iba na dati nang nagtatrabaho sa pag-aaral ng paggamit sa internet. Ang sample ay bata (sa ilalim ng 30 taong gulang), ngunit mayroon itong malaking hanay ng edad. Ang average na haba ng oras na ginugol sa internet ay sa paligid ng 5-6 oras sa isang araw, na kung saan ay sa linya kasama ang ilang mga kasalukuyang mga pagtatantya [40,61]. Dapat pansinin na ang halaga na ito ay hindi naiiba sa pagitan ng propesyonal at personal na paggamit, at ito ay iminungkahi na ito ay isang mahalagang sa mga tuntunin ng mga problema sa internet [40]. Gayunpaman, hindi ito malinaw kung ang gayong pagkakaiba ay madaling gawin para sa mga kalahok. Ang mga uri ng mga aktibidad na isinasagawa sa internet ng kasalukuyang mga kalahok ay katulad ng mga nabanggit sa mga nakaraang pag-aaral [61]. Nagkaroon ng mga pagkakaiba sa kasarian sa paggamit ng internet. Ang mga babae ay gumamit ng social media at shopping site nang higit pa sa mga lalaki, ngunit ang mga lalaki ay gumamit ng paglalaro, sekswal / dating site, at mga chat room, higit sa mga babae. Siyempre, nakasalalay ito sa data ng self-report, at ang mga pagkakaiba, kahit na istatistika na maaasahan, ay maliit para sa ilan sa mga paghahambing na ito. Ang mga antas ng problema sa paggamit ng internet sa kasalukuyang sample, sa paligid ng 30% ng sample na ipinapakita mild o mas masahol na sintomas ng addiction sa internet, ay malawak na nakahanay sa mga naunang pagsisiyasat [7].

Ang isang mahalagang resulta ng kasalukuyang pag-aaral ay ang paggamit ng problemang paggamit ng internet sa sarili ay may kaugnayan sa mas masahol na self-reported immune function, tulad ng na-index ng mga bilang ng mga sintomas na may kaugnayan sa immune. Pinatutunayan nito ang mga resulta mula sa isang pag-aaral kung saan napagmasdan ang naiulat na kalidad ng buhay na may kaugnayan sa kalusugan na sinukat ng SF-36 at may problemang paggamit sa internet [40]. Gayunpaman, kahit na ang immune function at self-reported na kalusugan ay may kaugnayan sa isa't isa, ang paggamit ng problemadong internet ay hindi hinulaan ang mga sintomas sa sarili na naiulat sa kalusugan, na nasusukat ng somatic scale ng GHQ. Ang huling paghahanap ay nakahanay sa ilang mga nakaraang pag-aaral na nabigo upang makahanap ng isang relasyon sa pagitan ng mga marka ng IAT at mga marka ng GHQ [9,39]. Ang kasalukuyang positibong paghahanap, sa mga tuntunin ng relasyon sa pagitan ng mga marka ng IAT at kapansanan sa immune function, ay maaaring sumalamin na ang pagsukat ng mga sintomas na may kaugnayan sa immune nang mas direkta, tulad ng ginawa sa kasalukuyang pag-aaral, tinatasa ang aspeto ng kalusugan na mas mahusay kaysa sa mas psychologically-oriented GHQ scale.

Sa kabila ng mga kahirapan sa pagsukat ng immune function na tinalakay nang mas maaga (tingnan din sa ibaba), ang klinikal na kaugnayan ng mga natuklasan ay dapat ilagay sa konteksto na ibinigay sa mga limitasyon ng pamamaraan ng pag-aaral. Ang pag-aaral ay isang ugnayan, na nangangahulugan na ang pagsasagawa ay hindi dapat awtomatikong ipahiwatig mula sa naturang samahan. Posible na ang mga taong may mas mataas na antas ng sakit ay madalas na gumamit ng internet nang mas madalas kaysa sa mga taong masagana. Gayunpaman, dahil sa paggamit ng internet, at ang ugnayan sa pagitan ng kabataan at paggamit sa internet, ito ay malamang na hindi, bagaman nananatiling isang posibilidad na nangangailangan ng paayon na pananaliksik upang masuri. Bilang kahalili, maaaring may mga ikatlong salik na hinuhulaan ang paggamit ng internet at mahinang kalusugan. Gayunpaman, dapat ding pansinin na ang relasyon sa pagitan ng mga problema sa paggamit ng internet at pag-uulat ng immune function na sarili ay natagpuan na humawak ng higit sa epekto ng maraming iba pang mga lugar ng paggana (depression, pagkabalisa, kalungkutan) na nauugnay sa may problemang internet gamitin ang [10-12], at kung saan ay, sa kanilang mga sarili, na nauugnay sa nabawasan ang immune function [45,46,48,49]. Ito ay hindi malinaw kung ano ang maaaring maging ikatlong kadahilanan ng mediating.

Kung ang paggamit ng may problemang internet ay hulaan ang mas malala na pag-andar ng immune, ang malinaw na tanong para sa mga clinician ay aalalahanin ang mga mekanismo. Ang isang posibilidad ay ang mataas na antas ng problemadong paggamit ng internet ay nabanggit upang madagdagan ang pag-activate ng nagkakasundo na nervous system [32,33]. Ang ganitong mataas na aktibidad ng simpatya ay humahantong sa pagtaas sa mga antas ng nor-epinephrone at / o cortisteroids (cortisol), na sa kalaunan ay humantong sa nabawasan na immune function [52]. Kaya, ang ruta na ito ay maaaring maayos na maayos ang ugnayan sa pagitan ng problema sa paggamit ng internet at pagbawas ng immune function, ngunit kakailanganin ang karagdagang pagsisiyasat. Ang huling mungkahi ay may ilang kaugnayan para sa hinaharap na konseptualisasyon at paggalugad ng mga klinikal na katangian ng problemadong paggamit sa internet.

Ang relasyon sa pagitan ng mga marka ng IAT at pagpapaandar ng immune ay nagpapakita ng katotohanang ang pangkalahatang paggamit ng internet para sa ilang mga tao ay itinuturing, sa kanilang sarili, bilang isang problema-gayunpaman, kung ano ang kanilang ginagamit sa internet ay magkaiba sa pagitan ng mga indibidwal na ito. Halimbawa, ang kasalukuyang pag-aaral ay natagpuan ang mga pagkakaiba ng kasarian sa mga paggamit ng mga tao para sa internet, at maaaring ito ay ang partikular na paggamit na may kaugnayan sa pagbawas sa immune function na naiiba sa pagitan ng mga kasarian. Ang karagdagang detalyadong trabaho tungkol sa uri ng paggamit sa internet, tulad ng eksaktong katangian ng paggamit, at ang oras na ginugol sa online para sa propesyonal at personal na paggamit, ay maaaring magbawas ng karagdagang liwanag sa kaugnayan sa pagitan ng paggamit ng internet at mga pagbawas sa immune function.

Gaya ng lagi, may ilang mga limitasyon sa kasalukuyang pag-aaral na kailangang mapansin. Ang kasalukuyang sample ay hinikayat na online, at maaaring may pinapanigang ito ang uri ng indibidwal na lumahok sa pag-aaral. Gayunpaman, dapat na nabanggit na ang hanay ng mga indibidwal sa sample ay malawak sa mga tuntunin ng kanilang mga edad, at ang kanilang mga iba pang mga katangian, at ang sample ay tila nakabatay sa mga ginamit sa mga nakaraang pag-aaral. Dapat pansinin na ang kasalukuyang pag-aaral ay hindi makilala sa pagitan ng propesyonal at personal na paggamit ng internet, na maaaring mahalaga upang suriin. Halimbawa, ang antas ng pagpilit at pangangailangan ng madaliang pagkilos upang magamit ang internet ay maaaring makaapekto sa mga antas ng pagkapagod sa isang mas malawak na lawak kaysa sa mga oras na kailangang gastusin sa internet para sa trabaho. Iyon ay, ang isang pagkakaiba ay maaaring gawin sa pagitan ng mga nagtatrabaho nang husto at inaabangan para sa kadahilanang iyon, at mga taong may problema sa internet at nabigla at hindi maayos dahil sa problemang ito.

Sa mga tuntunin ng potensyal na alternatibo predictors ng nabawasan ang immune function na nakikita sa mga gumagamit ng mataas na problema, sa hinaharap na trabaho ay maaaring isaalang-alang ang papel na ginagampanan ng maramihang mga addictions na maaaring apektado ang grupo ng mga gumagamit ng internet problema. Ang impormasyon tungkol sa pagkagumon sa pharmacological at hindi-pharmacological ay hindi nakolekta sa kasalukuyang ulat, at maaaring ito ay may covary sa mga problema sa internet, at naaapektuhan ang immune function. Katulad nito, ang mga kamakailang nakababahalang pangyayari sa buhay ay maaaring nakakaapekto sa nakakahumaling na pag-uugali at pag-andar ng sistema ng immune, gaya ng maaaring ang mga kondisyon ng lipunan ng mga kalahok. Ang parehong mga aspeto ay maaaring masuri sa pamamagitan ng karagdagang pananaliksik.

Ang pag-uumasa sa self-report para sa immune function ay maaaring pagkatapos ay ma-bolstered sa pamamagitan ng paggamit ng pagtatasa ng mga selula ng dugo, na kung saan ay magdagdag ng suporta sa kasalukuyang mga konklusyon. Gayunpaman, tulad ng nabanggit sa itaas, walang perpektong relasyon sa pagitan ng pisyolohiya ng immune function at ang karanasan ng mga sintomas [54], at ang self-report ng colds at flus ay kinuha bilang balidong sukatan ng immune function sa bagay na ito [31,44]. Tiyak na natuklasan na ang mga ulat sa sarili ng mga sintomas ng karamdaman-lalo na tungkol sa mga impeksyon sa itaas na respiratory (hal., Mga lamig at trangkaso), na ginagamit sa kasalukuyang pag-aaral, ay may kaugnayan sa mga pagbasa ng layunin ng immunoglobin [73].

Sa wakas, dapat itong kilalanin na bagaman ang kasalukuyang pag-aaral ay nagpakita ng mga relasyon sa pagitan ng problema sa paggamit ng internet at mga sintomas na may kaugnayan sa immune, mayroong dalawang caveat sa pagguhit ng mga konklusyon ng pananahilan mula sa asosasyong ito na dapat nabanggit. Una, samantalang ang pag-aaral ay hindi paayon sa likas na katangian, pagkatapos ay hindi dapat gawin ang pananabik na pang-unawa upang maging napatunayan. Pangalawa, tulad ng marami sa mga variable ng prediktor ay nauugnay sa isa't isa, kung kaya't ito ay maaaring gumawa ng isang antas ng co-linearity sa pagbabalik-aralan na pinag-aaralan ang paggawa ng interpretasyon na mahirap. Bagaman dapat tandaan na ang paggamit ng mga semi-bahagyang ugnayan ay, sa ilang mga antas, ay nagpapanatili ng kahirapan na ito.

Sa kabuuan, ang kasalukuyang ulat ay nagtatag ng isang link sa pagitan ng problema sa paggamit ng internet at pag-uulat ng mas maraming bilang ng mga sintomas na nauugnay sa isang nabawasan na function ng immune system. Ang relasyon na ito ay malaya sa mga bilang ng oras na ginugugol sa online, at sa epekto ng anumang mga sintomas ng masamang problema ng paggamit ng internet, tulad ng depression, paghihiwalay, at pagkabalisa. Iminungkahing na ang negatibong epekto ng immune function ay maaaring ma-mediated sa pamamagitan ng heightened stress, at din sa pamamagitan ng nadagdagan sympathetic nerbiyos aktibidad na kung minsan ay ipinapakita sa pamamagitan ng internet addicts.

Mga Kontribusyon ng May-akda

Nakilala at dinisenyo ang mga eksperimento: PR RV LAO MR RT. Isinasagawa ang mga eksperimento: RV. Sinuri ang data: RV PR. Mga kontribusyon na naibigay na mga reagent / materyales / pagtatasa: LAO. Isinulat ang papel: PR LAO MR RT.

Mga sanggunian

  1. 1. I-block ang JJ. Mga isyu para sa DSM-V: pagkagumon sa internet. Am J Psychiatry 2008; 165: 306-7. doi: 10.1176 / appi.ajp.2007.07101556. pmid: 18316427
  2. 2. Batang KS. Pagkagumon sa Internet: Ang paglitaw ng isang bagong klinikal na karamdaman. CyberPsychology & Pag-uugali 1998; 1 (3): 237–244. doi: 10.1089 / cpb.1998.1.237
  3. Tingnan ang Artikulo
  4. PubMed / NCBI
  5. Google Scholar
  6. Tingnan ang Artikulo
  7. PubMed / NCBI
  8. Google Scholar
  9. Tingnan ang Artikulo
  10. PubMed / NCBI
  11. Google Scholar
  12. Tingnan ang Artikulo
  13. PubMed / NCBI
  14. Google Scholar
  15. Tingnan ang Artikulo
  16. PubMed / NCBI
  17. Google Scholar
  18. Tingnan ang Artikulo
  19. PubMed / NCBI
  20. Google Scholar
  21. Tingnan ang Artikulo
  22. PubMed / NCBI
  23. Google Scholar
  24. Tingnan ang Artikulo
  25. PubMed / NCBI
  26. Google Scholar
  27. Tingnan ang Artikulo
  28. PubMed / NCBI
  29. Google Scholar
  30. Tingnan ang Artikulo
  31. PubMed / NCBI
  32. Google Scholar
  33. Tingnan ang Artikulo
  34. PubMed / NCBI
  35. Google Scholar
  36. Tingnan ang Artikulo
  37. PubMed / NCBI
  38. Google Scholar
  39. Tingnan ang Artikulo
  40. PubMed / NCBI
  41. Google Scholar
  42. Tingnan ang Artikulo
  43. PubMed / NCBI
  44. Google Scholar
  45. Tingnan ang Artikulo
  46. PubMed / NCBI
  47. Google Scholar
  48. Tingnan ang Artikulo
  49. PubMed / NCBI
  50. Google Scholar
  51. Tingnan ang Artikulo
  52. PubMed / NCBI
  53. Google Scholar
  54. Tingnan ang Artikulo
  55. PubMed / NCBI
  56. Google Scholar
  57. Tingnan ang Artikulo
  58. PubMed / NCBI
  59. Google Scholar
  60. Tingnan ang Artikulo
  61. PubMed / NCBI
  62. Google Scholar
  63. Tingnan ang Artikulo
  64. PubMed / NCBI
  65. Google Scholar
  66. Tingnan ang Artikulo
  67. PubMed / NCBI
  68. Google Scholar
  69. Tingnan ang Artikulo
  70. PubMed / NCBI
  71. Google Scholar
  72. Tingnan ang Artikulo
  73. PubMed / NCBI
  74. Google Scholar
  75. Tingnan ang Artikulo
  76. PubMed / NCBI
  77. Google Scholar
  78. Tingnan ang Artikulo
  79. PubMed / NCBI
  80. Google Scholar
  81. Tingnan ang Artikulo
  82. PubMed / NCBI
  83. Google Scholar
  84. Tingnan ang Artikulo
  85. PubMed / NCBI
  86. Google Scholar
  87. Tingnan ang Artikulo
  88. PubMed / NCBI
  89. Google Scholar
  90. Tingnan ang Artikulo
  91. PubMed / NCBI
  92. Google Scholar
  93. Tingnan ang Artikulo
  94. PubMed / NCBI
  95. Google Scholar
  96. Tingnan ang Artikulo
  97. PubMed / NCBI
  98. Google Scholar
  99. Tingnan ang Artikulo
  100. PubMed / NCBI
  101. Google Scholar
  102. Tingnan ang Artikulo
  103. PubMed / NCBI
  104. Google Scholar
  105. Tingnan ang Artikulo
  106. PubMed / NCBI
  107. Google Scholar
  108. Tingnan ang Artikulo
  109. PubMed / NCBI
  110. Google Scholar
  111. Tingnan ang Artikulo
  112. PubMed / NCBI
  113. Google Scholar
  114. Tingnan ang Artikulo
  115. PubMed / NCBI
  116. Google Scholar
  117. Tingnan ang Artikulo
  118. PubMed / NCBI
  119. Google Scholar
  120. Tingnan ang Artikulo
  121. PubMed / NCBI
  122. Google Scholar
  123. Tingnan ang Artikulo
  124. PubMed / NCBI
  125. Google Scholar
  126. Tingnan ang Artikulo
  127. PubMed / NCBI
  128. Google Scholar
  129. Tingnan ang Artikulo
  130. PubMed / NCBI
  131. Google Scholar
  132. Tingnan ang Artikulo
  133. PubMed / NCBI
  134. Google Scholar
  135. Tingnan ang Artikulo
  136. PubMed / NCBI
  137. Google Scholar
  138. Tingnan ang Artikulo
  139. PubMed / NCBI
  140. Google Scholar
  141. Tingnan ang Artikulo
  142. PubMed / NCBI
  143. Google Scholar
  144. Tingnan ang Artikulo
  145. PubMed / NCBI
  146. Google Scholar
  147. Tingnan ang Artikulo
  148. PubMed / NCBI
  149. Google Scholar
  150. Tingnan ang Artikulo
  151. PubMed / NCBI
  152. Google Scholar
  153. Tingnan ang Artikulo
  154. PubMed / NCBI
  155. Google Scholar
  156. Tingnan ang Artikulo
  157. PubMed / NCBI
  158. Google Scholar
  159. Tingnan ang Artikulo
  160. PubMed / NCBI
  161. Google Scholar
  162. Tingnan ang Artikulo
  163. PubMed / NCBI
  164. Google Scholar
  165. Tingnan ang Artikulo
  166. PubMed / NCBI
  167. Google Scholar
  168. Tingnan ang Artikulo
  169. PubMed / NCBI
  170. Google Scholar
  171. Tingnan ang Artikulo
  172. PubMed / NCBI
  173. Google Scholar
  174. Tingnan ang Artikulo
  175. PubMed / NCBI
  176. Google Scholar
  177. Tingnan ang Artikulo
  178. PubMed / NCBI
  179. Google Scholar
  180. Tingnan ang Artikulo
  181. PubMed / NCBI
  182. Google Scholar
  183. 3. Christakis DA. Internet addiction: isang 21st century epidemic ?. BMC Medicine 2010; 8 (1): 61. doi: 10.1186 / 1741-7015-8-61
  184. Tingnan ang Artikulo
  185. PubMed / NCBI
  186. Google Scholar
  187. Tingnan ang Artikulo
  188. PubMed / NCBI
  189. Google Scholar
  190. 4. Caplan SE, Mataas na AC. Online social interaction, Psychosocial well-being, at problemadong paggamit sa internet. Pagkagumon sa Internet: Isang manwal at gabay sa pagsusuri at paggamot 201; 35-53. doi: 10.1002 / 9781118013991.ch3
  191. Tingnan ang Artikulo
  192. PubMed / NCBI
  193. Google Scholar
  194. Tingnan ang Artikulo
  195. PubMed / NCBI
  196. Google Scholar
  197. Tingnan ang Artikulo
  198. PubMed / NCBI
  199. Google Scholar
  200. Tingnan ang Artikulo
  201. PubMed / NCBI
  202. Google Scholar
  203. Tingnan ang Artikulo
  204. PubMed / NCBI
  205. Google Scholar
  206. Tingnan ang Artikulo
  207. PubMed / NCBI
  208. Google Scholar
  209. Tingnan ang Artikulo
  210. PubMed / NCBI
  211. Google Scholar
  212. Tingnan ang Artikulo
  213. PubMed / NCBI
  214. Google Scholar
  215. 5. Shaw M, Black DW. Pagka adik sa internet. Mga Gamot ng CNS 2008; 22: 353-65. pm: 18399706 doi: 10.2165 / 00023210-200822050-00001
  216. 6. Griffiths M. Ang oras sa pagkagumon sa Internet ay seryosohin? Pagsasaliksik sa Teorya at Teorya 2000; 8: 413–418. doi: 10.3109 / 16066350009005587
  217. 7. Romano M, Osborne LA, Truzoli R, Reed P. Iba't ibang sikolohikal na epekto ng pagkakalantad sa internet sa mga adik sa internet. PLOS ONE 2013; 8 (2): e55162. doi: 10.1371 / journal.pone.0055162. pmid: 23408958
  218. 8. Kuss DJ, Griffiths MD, Binder JF. Pagkagumon sa Internet sa mga mag-aaral: Mga kadahilanan sa pagkalat at panganib. Mga Computer sa Human Behavior 2013; 29 (3): 959-966. doi: 10.1016 / j.chb.2012.12.024
  219. 9. Niemz K, Griffiths M, Banyard P. Pagkalat ng paggamit ng pathological Internet sa mga mag-aaral sa unibersidad at mga ugnayan na may kumpiyansa sa sarili, ang pangkalahatang palatanungan sa kalusugan (GHQ), at disinhibition. CyberPsychology & Ugali 2005; 8 (6): 562-570. doi: 10.1089 / cpb.2005.8.562
  220. 10. Weinstein A, Lejoyeux M. Pagkagumon sa Internet o labis na paggamit sa internet. Ang American Journal of Drug and Alcohol Abuse 2010; 36 (5): 277-283. doi: 10.3109 / 00952990.2010.491880. pmid: 20545603
  221. 11. Bernardi S, Pallanti S. Pagkagumon sa Internet: isang deskriptibong klinikal na pag-aaral na nakatuon sa mga komorbididad at mga sintomas ng dissociative. Comprehensive Psychiatry 2009; 50 (6): 510-516. doi: 10.1016 / j.comppsych.2008.11.011. pmid: 19840588
  222. 12. Ko CH, Yen JY, Yen CF, Chen CS, Chen CC. Ang kaugnayan sa pagitan ng Internet addiction at dissyatric disorder: isang pagrepaso ng literatura. European Psychiatry 2012; 27 (1): 1-8. doi: 10.1016 / j.eurpsy.2010.04.011. pmid: 22153731
  223. 13. Akin A, Iskender M. Internet addiction and depression, pagkabalisa at stress. International Online Journal of Educational Sciences 2011; 3 (1): 138-148.
  224. 14. Yen CF, Chou WJ, Liu TL, Yang P, Hu. Ang kaugnayan ng mga sintomas sa pagkagumon sa Internet na may pagkabalisa, depresyon at pagpapahalaga sa sarili sa mga kabataan na may karamdaman-kakulangan / hyperactivity disorder. Comprehensive Psychiatry 2014. doi: 10.1016 / j.comppsych.2014.05.025
  225. 15. Gundogar A, Bakim B, Ozer OA, Karamustafalioglu. P-32-Ang ugnayan sa pagitan ng pagkagumon sa internet, depression at ADHD sa mga mag-aaral sa high school. European Psychiatry 201; 27: 1. doi: 10.1016 / s0924-9338 (12) 74199-8
  226. 16. Romano M, Truzoli R, Osborne LA, Reed P. Ang ugnayan sa pagitan ng autism quotient, pagkabalisa, at pagkagumon sa internet. Pananaliksik sa Autism Spectrum Disorders 2014; 11: 1521-1526. doi: 10.1016 / j.rasd.2014.08.002
  227. 17. Batang KS, Rogers RC. Ang ugnayan sa pagitan ng pagkalumbay at pagkagumon sa Internet. CyberPsychology & Pag-uugali 1998; 1 (1): 25–28. doi: 10.1089 / cpb.1998.1.25
  228. 18. Ko CH, Liu TL, Wang PW, Chen CS, Yen CF, Yen JY. Ang paglala ng depresyon, poot, at panlipunan pagkabalisa sa kurso ng addiction sa internet sa mga adolescents: isang prospective na pag-aaral. Comprehensive Psychiatry 2014. doi: 10.1016 / j.comppsych.2014.05.003
  229. 19. Lee HW, Choi JS, Shin YC, Lee JY, Jung HY, Kwon JS. Impulsivity sa addiction sa internet: isang paghahambing sa pathological pagsusugal. Cyberpsychology, Behaviour, at Social Networking 2012; 15 (7): 373-377. doi: 10.1089 / cyber.2012.0063
  230. 20. Yen JY, Yen CF, Wu HY, Huang CJ, Ko CH. Ang poot sa tunay na mundo at online: ang epekto ng pagkagumon sa internet, depression, at online na aktibidad. Cyberpsychology, Behaviour, at Social Networking 2011; 14 (11): 649-655. doi: 10.1089 / cyber.2010.0393
  231. 21. Heim C. Tunay na mabigat ang paggamit ng computer at internet bilang isang panganib na kadahilanan para sa skisoprenya sa matatalinong mga batang lalaki. Australian at New Zealand Journal of Psychiatry 2012; 46 (8): 791-792. doi: 10.1177 / 0004867412442407. pmid: 22403394
  232. 22. Caplan SE. Kagustuhan para sa pakikipag-ugnayan sa social online: Ang isang teorya ng may problemang paggamit sa Internet at psychosocial na kapakanan. Communication Research 2003; 30: 625-648. doi: 10.1177 / 0093650203257842
  233. 23. Yan W, Li Y, Sui N. Ang relasyon sa pagitan ng kamakailang nakababahalang mga pangyayari sa buhay, mga ugali ng personalidad, pinaghihinalaang paggana ng pamilya at pagkagumon sa internet sa mga mag-aaral sa kolehiyo. Stress and Health 2014; 30 (1): 3-11. doi: 10.1002 / smi.2490. pmid: 23616371
  234. 24. Bozoglan B, Demirer V, Sahin I. Kalungkutan, pagpapahalaga sa sarili, at kasiyahan sa buhay bilang mga prediktor ng pagkagumon sa Internet: Isang pag-aaral sa cross-sectional sa mga mag-aaral sa unibersidad ng Turkish. Scandinavian Journal of Psychology 2013; 54 (4): 313-319. doi: 10.1111 / sjop.12049. pmid: 23577670
  235. 25. Nalwa K, Anand AP. Pagkagumon sa Internet sa mga mag-aaral: isang sanhi ng pag-aalala. CyberPsychology & Behaviour 2003; 6 (6): 653–656. doi: 10.1089 / 109493103322725441
  236. 26. Sanders CE, Field TM, Diego M, Kaplan M. Ang kaugnayan ng paggamit ng Internet sa depresyon at panlipunang paghihiwalay sa mga kabataan. Adolescence 2000; 35 (138): 237-242. pmid: 11019768
  237. 27. Tonioni F, D'Alessandris L, Lai C, Martinelli D, Corvino S, Vasale M,… Pagkagumon sa Bria P. Internet: mga oras na ginugol sa online, pag-uugali at mga sintomas ng sikolohikal. General Hospital Psychiatry 2012; 34 (1): 80-87. doi: 10.1016 / j.genhosppsych.2011.09.013. pmid: 22036735
  238. 28. Yuan K, Qin W, Wang G, Zeng F, Zhao L, Yang X, et al. Microstructure abnormalities sa adolescents na may internet addiction disorder. PloS ONE 2011; 6 (6): e20708. doi: 10.1371 / journal.pone.0020708. pmid: 21677775
  239. 29. Zhou Y, Lin FC, Du YS, Qin LD, Zhao ZM, Xu JR, et al. Ang abnormal na abnormal na bagay sa pagkagumon sa Internet: Isang pag-aaral ng voxel na batay sa morphometry. European Journal of Radiology 2011; 79 (1): 92-95. doi: 10.1016 / j.ejrad.2009.10.025. pmid: 19926237
  240. 30. Hou H, Jia S, Hu S, Fan R, Sun W, Sun T, at Reduced striatal dopamine transporters sa mga taong may internet addiction disorder. BioMed Research International 2012; 2012. doi: 10.1155 / 2012 / 854524
  241. 31. Kim SH, Baik SH, Park CS, Kim SJ, Choi SW, Kim SE. Nabawasang striatal dopamine D2 receptors sa mga taong may pagkagumon sa Internet. Neuroreport 2011; 22 (8): 407-411. doi: 10.1097 / WNR.0b013e328346e16e. pmid: 21499141
  242. 32. Lu DW, Wang JW, Huang ACW. Ang pagkakaiba sa antas ng panganib sa pagkagumon sa Internet batay sa mga tugon ng autonomic na nervous: ang hypothesis ng addiction sa Internet ng aktibidad ng autonomic. Cyberpsychology, Behaviour, at Social Networking 2010; 13 (4): 371-378. doi: 10.1089 / cyber.2009.0254
  243. 33. Lin PC, Kuo SY, Lee PH, Sheen TC, Chen SR. Mga epekto ng pagkagumon sa internet sa pagbabagu-bago ng rate ng puso sa mga batang may edad na sa paaralan. Ang Journal of Cardiovascular Nursing 2013. doi: 10.1097 / jcn.0b013e3182a477d5
  244. 34. Zheng H, Liu X, Patel K K. Isang papel para sa dopamine sa sentral na mediated sympathetic na tugon sa mga daga na may Uri 2 Diabetes na sapilitan ng streptozotocin at isang mataas na taba pagkain. Ang FASEB Journal 2011; 25: 1028-11.
  245. 35. Bélanger RE, Akre C, Berchtold A, Michaud PA. Isang U-shaped association sa pagitan ng intensity ng paggamit ng Internet at kalusugan ng kabataan. Pediatrics 2014; 127: e330-e335. doi: 10.1542 / peds.2010-1235
  246. 36. Lam LT. Pagkagumon sa Internet Gaming, problemadong paggamit ng internet, at mga problema sa pagtulog: Isang sistematikong pagsusuri. Kasalukuyang Psychiatry Reports 2014; 16 (4): 1-9. doi: 10.1007 / s11920-014-0444-1
  247. 37. Kim Y, Park JY, Kim SB, Jung IK, Lim YS, Kim JH. Ang mga epekto ng pagkagumon sa Internet sa pamumuhay at pandiyeta na pag-uugali ng mga kabataan sa Korea. Nutrisyon Research and Practice 2010; 4 (1): 51-57. doi: 10.4162 / nrp.2010.4.1.51. pmid: 20198209
  248. 38. Li M, Deng Y, Ren Y, Guo S, X. Obesity status ng mga estudyante ng middle school sa Xiangtan at ang kaugnayan nito sa pagkagumon sa Internet. Labis na Katabaan 2014; 22 (2): 482-487. doi: 10.1002 / oby.20595. pmid: 23929670
  249. 39. Jenaro C, Flores N, Gomez-Vela M, Gonzalez-Gil F, Caballo C. Problema sa paggamit ng Internet at cellphone: Mga kaugnayan sa sikolohikal, asal, at kalusugan. Pananaliksik sa Pagdaragdag at Teorya 2007; 15: 309-320. doi: 10.1080 / 16066350701350247
  250. 40. Kelley KJ, Gruber EM. Problema sa paggamit ng Internet at pisikal na kalusugan. Journal of Addictions Behavioral 2013; 2 (2): 108-112. doi: 10.1556 / JBA.1.2012.016. pmid: 26165930
  251. 41. Besedovsky L, Lange T, Born J. Sleep at immune function. Pflügers Archiv-European Journal of Physiology 2012; 463 (1): 121-137. doi: 10.1007 / s00424-011-1044-0. pmid: 22071480
  252. 42. Cheung LM, Wong WS. Ang mga epekto ng hindi pagkakatulog at pagkagumon sa internet sa depression sa Hong Kong Chinese adolescents: isang exploratory cross-sectional analysis. Sleep Research 2011; 20: 311-317. doi: 10.1111 / j.1365-2869.2010.00883.x
  253. 43. Irwin M. Mga epekto ng pagtulog at pagtulog pagkawala sa kaligtasan sa sakit at cytokines. Utak, Pag-uugali, at kaligtasan sa sakit 2002; 16 (5): 503-512. doi: 10.1016 / s0889-1591 (02) 00003-x
  254. 44. Adam Y, Meinlschmidt G, Lieb R. Kaugnayan sa pagitan ng mga sakit sa isip at karaniwang sipon sa mga may sapat na gulang: Ang isang pag-aaral sa cross-sectional na batay sa populasyon. Journal of Psychosomatic Research 2013; 74 (1): 69-73. doi: 10.1016 / j.jpsychores.2012.08.013. pmid: 23272991
  255. 45. Irwin M, Patterson T, Smith TL, Caldwell C, Brown SA, Gillin JC, at iba pa Pagbabawas ng immune function sa buhay ng stress at depression. Biological Psychiatry 1990; 27 (1): 22-30. pm: 2297549 doi: 10.1016 / 0006-3223 (90) 90016-u
  256. 46. Kiecolt-Glaser JK, Glaser R. Depression at immune function: gitnang daanan sa sakit at dami ng namamatay. Journal of Psychosomatic Research 2002; 53 (4): 873-876. pm: 12377296 doi: 10.1016 / s0022-3999 (02) 00309-4
  257. 47. Kim HC, Park SG, Leem JH, Jung DY, Hwang SH. Ang mga sintomas ng depresyon bilang isang panganib na kadahilanan para sa pangkaraniwang malamig sa mga empleyado: Ang isang pag-aaral ng follow-up na 4 buwan. Journal of Psychosomatic Research 2011; 71 (3): 194-196. doi: 10.1016 / j.jpsychores.2011.01.014. pmid: 21843756
  258. 48. Dickerson SS, Kemeny ME. Mga talamak na stressors at mga tugon ng cortisol: isang teoretikal na pagsasama at pagbubuo ng pananaliksik sa laboratoryo. Psychological Bulletin 2004; 130 (3): 355. pm: 15122924 doi: 10.1037 / 0033-2909.130.3.355
  259. 49. Cacioppo JT, Hawkley LC. Pagkakahiwalay ng lipunan at kalusugan, na may diin sa mga pinagbabatayan na mekanismo. Mga Pananaw sa Biology at Medicine 2003; 46 (3): S39-S52. pm: 14563073 doi: 10.1353 / pbm.2003.0049
  260. 50. Cohen S. Mga relasyon sa lipunan at kalusugan. Amerikanong Psychologist 2004; 59 (8): 676. pm: 15554821 doi: 10.1037 / 0003-066x.59.8.676
  261. 51. Jaremka LM, Fagundes CP, Glaser R, Bennett JM, Malarkey WB, Kiecolt-Glaser JK. Hinuhulaan ng kalungkutan ang sakit, depresyon, at pagkapagod: Pag-unawa sa papel ng immune dysregulation. Psychoneuroendocrinology 2013; 38 (8): 1310-1317. doi: 10.1016 / j.psyneuen.2012.11.016. pmid: 23273678
  262. 52. McClelland DC, Floor E, Davidson RJ, Saron C. Stressed power motivation, sympathetic activation, immune function, at sakit. Journal of Human Stress 1980; 6 (2): 11-19. pm: 7391555 doi: 10.1080 / 0097840x.1980.9934531
  263. 53. Cao H, Sun Y, Wan Y, Hao J, Tao F. BMC Public Health 2011; 11: 802. doi: 10.1186 / 1471-2458-11-802. pmid: 21995654
  264. 54. Heikkinen T, Järvinen A. Ang karaniwang sipon. Lancet 2003; 361: 51-59. pm: 12517470 doi: 10.1016 / s0140-6736 (03) 12162-9
  265. 55. SINO. Pagrepaso ng 2012-2013 na taglamig influenza season, hilagang hemisphere. World Health Organization Lingguhang epidemiological record 2013; 88: 225-232. Nakuha mula sa http://www.who.int/wer/2013/wer8822.pdf
  266. 56. Grout P, ​​Barber V E. Cold sores-isang epidemiological survey. Journal ng Royal College of General Practitioners 1976; 26: 428-434. pmid: 957310
  267. 57. Glaser R, Sheridan J, Malarkey WB, MacCallum RC, Kiecolt-Glaser J K. Ang malalang stress ay modulates ang immune response sa isang pneumoccocal pneumonia vaccine. Psychosomatic Medicine 2000; 62: 804-807. pm: 11139000 doi: 10.1097 / 00006842-200011000-00010
  268. 58. Hass HS, Schauenstein K. Kaligtasan sa sakit, hormones, at utak. Allergy 2001; 56: 470-77 pmid: 11421890 doi: 10.1034 / j.1398-9995.2001.056006470.x
  269. 59. Aberg KM, Radeck KA, Choi EH, Kim DK, Demerjian M, Hupe M, at iba pang Psychological stress downregulates epidermal antimicrobial peptide expression at nagpapataas ng kalubhaan ng mga impeksyon sa balat sa mga daga. Ang Journal of Clinical Investigation 2007; 117: 3339-3349. pm: 17975669 doi: 10.1172 / jci31726
  270. 60. Ng BD, Wiemer-Hastings P. Pagkagumon sa internet at online gaming. CyberPsychology & Ugali 2005; 8 (2): 110–113. doi: 10.1089 / cpb.2005.8.110
  271. 61. Widyanto L, McMurran M. Ang mga katangian ng psychometric ng pagsubok sa pagkagumon sa internet. Cyberpsychology & Pag-uugali 2004; 7: 443–450. doi: 10.1089 / cpb.2004.7.443
  272. 62. Young KS. Internet Addiction Test (IAT) 2009.
  273. 63. Chang MK, Man Law SP. Structural factor para sa Internet Addiction Test ng Young: Isang kumpirmatory na pag-aaral. Mga Computer sa Human Behavior 2008; 24: 2597-2619. doi: 10.1016 / j.chb.2008.03.001
  274. 64. Hardie E, Tee MY. Malubhang paggamit sa internet: Ang papel na ginagampanan ng pagkatao, kalungkutan at mga social support network sa pagkagumon sa internet. Australian Journal of Emerging Technologies and Society 2007; 5: 34-47.
  275. 65. Snaith RP, Zigmond AS. MGA HADS: Pagkabalisa ng Ospital at Depresyon ng 1994. Windsor: NFER Nelson.
  276. 66. Andrew B, Wilding J M. Ang kaugnayan ng depression at pagkabalisa sa buhay-diin at tagumpay sa mga mag-aaral. British Journal of Psychology 2004; 95 (4): 509-521. doi: 10.1348 / 0007126042369802
  277. 67. Crawford JR, Henry JD, Crombie C, Taylor EP. Normative data para sa HADS mula sa isang malaking di-klinikal na sample. British Journal of Clinical Psychology 2001; 40 (4): 429-434. doi: 10.1348 / 014466501163904
  278. 68. Russell DW. UCLA Loneliness Scale (Bersyon 3): Pagiging maaasahan, bisa, at istraktura ng kadahilanan. Journal of Personality Assessment 1996; 66 (1): 20-40. pm: 8576833 doi: 10.1207 / s15327752jpa6601_2
  279. 69. Jobe LE, Williams White S. Kalungkutan, panlipunan relasyon, at isang mas malawak na autism phenotype sa mga mag-aaral sa kolehiyo. Personalidad at Indibidwal na Mga Pagkakaiba 2007; 42 (8): 1479-1489. doi: 10.1016 / j.paid.2006.10.021
  280. 70. Buysse DJ, Reynolds CF, Monk TH, Berman SR, Kupfer DJ. Ang Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI): Isang bagong instrumento para sa psychiatric na pananaliksik at pagsasanay. Psychiatry Research 1989; 28 (2): 193-213. doi: 10.1016 / 0165-1781 (89) 90047-4
  281. 71. Goldberg DP, Hillier V F. Isang naka-scale na bersyon ng Pangkalahatang Katanungan Questionnaire. Sikolohikal na Gamot 1979; 9: 139-145. pm: 424481 doi: 10.1017 / s0033291700021644
  282. 72. Reed P., & Senunaite K. Epekto ng isang bata na may ASD sa iniulat na self function ng immune function ng mga magulang. Nasa ilalim ng pagsusuri.
  283. 73. McClelland DC, Alexander C, Marks E. Ang pangangailangan para sa kapangyarihan, stress, immune function, at sakit sa mga lalaki na bilanggo. Journal of Abnormal Psychology 1982; 91 (1): 61. pm: 7056944 doi: 10.1037 / 0021-843x.91.1.61