Depressiya va xavotirga bog'liq Internet va smartfonlardagi xurujlarning ta'sirchanlik reytingiga qarab tahlil qilish (2018)

Int J Environ Res Sog'liqni saqlash. 2018 aprel 25; 15 (5). pii: E859. doi: 10.3390 / ijerph15050859.

Kim YJ1, Jang HM2, Lee Y.3, Lee D4, Kim DJ5.

mavhum

Internetda giyohvandlik (IA) va aql-idrokka moyilligi (SA) ning ruhiy sog'liq bilan bog'liq muammolari keng tarqalgan. Sosyodemografik parametrlarga moslashtirilganda IA ​​va SA ning depressiya va tashvishlarga ta'siri o'rganildi. Ushbu tadqiqotda 4854 ishtirokchilari ijtimoiy-demografik ma'lumotlar, Koreys tili va Internetga qaramlik o'lchovi, Smartfonlardagi giyohvandlik o'lchamlari o'lchovi va 90 belgilari belgilari ro'yxatini kichik o'lchamlari bilan qayta ko'rib chiqdilar. Ishtirokchilar IA, SA va oddiy foydalanish (NU) guruhlariga ajratildi. Namuna olishni kamaytirish uchun genetik moslashuvga asoslangan moslashuvchanlik skorini moslashtirish metodini qo'lladik. IA guruhi depressiya xavfini oshirdi (nisbatan xavf 1.207; p <0.001) va xavotir (nisbiy xavf 1.264; p NU bilan taqqoslaganda <0.001). SA guruhi shuningdek, depressiya xavfini oshirdi (nisbiy xavf 1.337; p <0.001) va xavotir (nisbiy xavf 1.402; p NClarga nisbatan <0.001). Ushbu topilmalar IA va SA ikkalasi ham depressiya va xavotirga sezilarli ta'sir ko'rsatganligini ko'rsatmoqda. Bundan tashqari, bizning topilmalarimiz SA ning depressiya va xavotir bilan IAga nisbatan kuchli aloqasi borligini ko'rsatdi va ortiqcha smartfonlardan foydalanishning oldini olish va boshqarish siyosati zarurligini ta'kidladi.

KEYWORDS:  Internetga qaramlik; tashvish; ruhiy tushkunlik; qarshi kurashish skori; smartfonlar uchun giyohvandlik

PMID: 29693641

DOI: 10.3390 / ijerph15050859

 

1. kirish

Internet va smartfonlar kundalik hayotda tobora ortib borayotganligi va qulayligi bilan to'plangan tadqiqotlar Internet va smartfonning aqliy salomatlik sohasidagi salbiy ta'sirini ko'rsatdi [1].
Janubiy Koreyadagi aholining smartfonga bo'lgan ta'siri taxminan 85% ni tashkil qiladi,2]. Biroq, haddan tashqari smartfondan foydalanish bir qator ruhiy salomatlik bilan bog'liq, jumladan, stress va noaniq tashvish tug'dirishi xavfi [3,4]. Smartfonlar giyohvandligi (SA) Internetga qaramlik (IA) bilan bir qatorda yangi turdagi giyohvandlik ko'rinishida paydo bo'ldi va SAning klinik xarakteristikasi so'nggi yillarda e'tiborga olingan [5]. Misol uchun, qurilmalarning tabiati, masalan, qulay ko'chma, real vaqtdagi Internetga ulanish va smartfonlarning bevosita aloqa xususiyatlari kabi ba'zi farqlar mavjud [6]. IA va SA o'rtasidagi o'xshashliklar va farqlar demografik parametrlarga va ommaviy axborot vositalaridan foydalanishning motivatsion jihatlariga nisbatan [1,6].
Ekologik jihatdan muqobil faoliyatning kamligi IA bilan bog'liq [7]. Bundan tashqari, yakka turmush o'rtog'ining ham ijtimoiy tarmoq, ham onlayn o'yin bilan kuchli bog'lanishi ma'lum qilindi [8]. Ta'lim darajasi va oylik daromadlar miqdori bo'yicha SA bilan bo'lgan yaqinda o'tkazilgan tadqiqotlar salomatlik darajasida sezilarli farqlar topdi va kam daromadli va kam ma'lumotga ega bo'lganlar foydasiga [9]. Ushbu topilma bilan muvofiq holda, sistematik tadqiqotlar akademik ko'rsatkichlar va AAning zo'ravonligi o'rtasida sezilarli korrelyatsiya [10]. Yoshga kelsak, yaqinda olib borilgan bir tekshiruv Internetdagi muammoli Internetdan foydalanish ham o'smirlar, ham o'sib kelayotgan kattalar (19 va undan katta yoshdagilar) uchun eng dolzarb ekanligini ko'rsatdi [10], yosh o'smirlarda smartfonlar giyohvandligi odatda kattalar (19 va katta yoshdagilar) bilan solishtirganda keng tarqalgan [11]. Yaqinda o'tkazilgan tadqiqotlar shuni ko'rsatdiki, ayollar erkaklar bilan taqqoslaganda, smartfonlar uchun o'rtacha kunlik foydalanish muddati va qaramlik darajasining ortishi kuzatilmoqda [4]. Choi va boshq. (2015) erkak jinsining XA uchun tegishli xavf omiliga ega ekanligi va SA uchun ayol jinsi [1]. Ijtimoiy tarmoqdan foydalanish maqsadiga kelsak, mobil telefon bilan bog'liq bo'lgan boshqa funktsiyalardan farqli o'laroq, smartfonlar uchun yuqori darajadagi bog'liqlik bilan yanada kuchli bog'liqlik borligi [11]. IA bilan shaxslar, Anderson va boshq. (2016) erkaklar jinsi onlayn kompyuter o'yinlari bilan bog'liq bo'lganligini bildirgan [10].
Psixologik jihatlarga nisbatan IA va SA ijobiy assotsiatsiyalari depressiya va tashvish bilan keng tarqalgan [12,13]. Yaqinda o'tkazilgan tadqiqotlar Internet va smartfonlarga qaramlikning o'zi mediadan emas, balki foydalanuvchining shaxsiy bilim-hissiy va qiziqishli profilidan paydo bo'lishi mumkinligini ko'rsatdi [14,15,16]. So'nggi paytlarda olib borilgan bir tadqiqot, IA va SA da empatiya va hayot mamnuniyatini o'rni [17]. Psikopatolojiye qarab, bir necha ish, boshqalar; ruhiy tushkunlik va anksiyete o'rtasida ijobiy korelasyon qildi [18,19,20], yaqinda o'tkazilgan tadqiqotlarda smartfondan foydalanish, zo'ravonlik, depressiya va tashvish [13]. Shuning uchun, IA, SA va aqliy sog'liq muammolari o'rtasidagi o'zaro bog'liqlik aniq ajratilishi kerak. Bundan tashqari, IA va SA o'rtasidagi o'xshashlik va farqlarni hisobga olgan holda [16], shundan kelib chiqadigan savol IA va SA ning demografik va ijtimoiy-iqtisodiy omillarni tartibga solishdan so'ng depressiya va tashvish darajasida ko'tarilganligi bilan bog'liqmi?
Ruhiy sog'liq muammolarining sabablari yoki Internet va smartfonlardagi haddan ortiq ishonchning oqibatlari aniq emas. Odamlardagi aqliy sog'liq muammolari, IA va SA o'rtasidagi munosabatlarni o'rganish uchun ko'p tarmoqli tahlillar o'tkazildi [21]. Shu bilan birga, randomizatsiyaga ega bo'lmagan kuzatishlarga qaraganda, ko'p regressiya tahlillari ko'plab kovaryatlar mavjud bo'lganda ortiqcha o'lchash imkoniyati va yomon standart xatoliklar kabi cheklovlarga ega,22]. Shunday qilib, depressiya va xavotirlik kabi muayyan natijani oddiygina tekshirish orqali giyohvandlik ta'sirini baholash AO va SA bilan bog'liq demografik va ijtimoiy-iqtisodiy omillarning muvozanati bilan bartaraf etiladi. Bundan tashqari, hech qanday izlanishlar Internet va smartfon foydalanuvchilari xususiyatlariga, jumladan, atrof-muhit kontekstlari va foydalanuvchilarning psixologik profillariga, IA va SA ni depressiya va tashvishga solishi bo'yicha farqlovchi ta'sirlarni o'rganmagan. Kuzatuv ishlarida tanlovni tanqidiy baholashni kamaytirish uchun propensiya balli ko'rsatkichlarini solishtirish (PSM)23,24]. Ushbu maqolamizda, ma'lumotlarimizdagi tanlovi tanqisligini kamaytirish uchun IA va SA tushkunlik va tashvishlarga ta'sirini o'rganish uchun PSM tahlilini qo'lladik. Biz ushbu sosyodemografik o'zgaruvchilarni IA va SA bilan assotsiatsiyasida birlashtirgan holda jins, yosh, ta'lim, oilaviy ahvol va daromadni o'zgaruvchan shovqin sifatida tanladik [9,25].
Ushbu tadqiqotning asosiy maqsadi, ruhiy tushkunlik va xavotirlik bilan, boshqalar bilan SA, ruhiy holat o'rtasidagi munosabatlarni o'rganishdir. Ikkinchidan, depressiya va anksiyetenin ta'siri IA va SA o'rtasida qanday farq qilganini aniqlashga harakat qilamiz.

 

 

2. Materiallar va uslublar

 

 

2.1. Ishtirokchilar

Ma'lumotlar Koreya Katolik Universiteti, Seul tomonidan olib borilgan 5003 Koreys (19-49 yoshdagi) kattalaridan olingan onlayn-anonim self-diagnostika so'rovlaridan iborat edi; 2014-dekabrda Maryam kasalxonasi [26]. Tadqiqot Xelsinki deklaratsiyasiga muvofiq o'tkazildi. Koreyaning Katolik universiteti, Seul institutional tadqiqotlar kengashlari; va Maryam kasalxonasi ushbu tadqiqotni ma'qullashdi. Barcha ishtirokchilar tadqiqot haqida ma'lumot olishdi va yozma ravishda roziligini olishdi. Tadqiqot ishtirokchilari tadqiqot kompaniyasi tomonidan to'plandi va o'z-o'zidan hisobot so'rovnomalari Internet orqali hech qanday kompensatsiya bermasdan o'tkazildi. Faqat 149 respondentlar smartfonlardan foydalanmaganlar. Nihoyat, biz 4854 ishtirokchilarining ma'lumotlarini tahlil qildik. Yakuniy namunada yoshlar uchta toifaga ajratildi: 30 (33.19%), 30-39 (43.94%) va 40-49 (22.87%). 2573 erkak (53.01%) va 2281 urg'ochi (46.99%) bor edi. Ishtirokchilarning qo'shimcha demografik parametrlari ta'lim, oilaviy ahvol va daromad edi.

 

 

2.2. O'lchovlar

 

 

2.2.1. Internetdagi noqulaylikni o'lchash

Koreya Respublikasida Internetni baholash bo'yicha Koreys tili o'lchovi (K-scale) IAni baholash uchun ishlab chiqildi va koreys xalqida ichki mustahkamlikning ishonchliligi yuqori bo'lgan [27]. K-scale uchun Cronbachning alfa koeffitsienti 0.91 [28]. Kundalik hayotning buzilishi, haqiqiylikni sinab ko'rish, avtomatik qo'shilish fikrlari, virtual o'zaro bog'liqlik, deviant xatti-harakatlar, tortishish va bag'rikenglik o'lchovlarini o'z ichiga oluvchi 7 ta kichik o'lcham va 40 elementlari mavjud. Ushbu Likert turi shkalasi 1 (aniq emas) dan 4 (har doim) ga o'rnatildi. Ushbu o'lchovdan foydalangan holda avvalgi hisobotga ko'ra, ishtirokchilar uchta guruhga ajratilgan: normal, potentsial xavf va yuqori xavf [29]. Yuqori xavf guruhida kundalik hayotdagi buzilish, avtomatik qo'shilish hissi, bag'rikenglik omillari yoki jami kamida 70 bo'lgan standartlashtirilgan 70 yoki undan yuqori ball olganligi aniqlandi. Potensial xavf guruhiga kundalik hayotdagi buzilish, avtomatik qo'shilish hissi, bag'rikenglik omillari yoki kamida 62da 63 yoki undan yuqori ball berilgan. Oddiy foydalanish guruhi ushbu sonlarning pastki qismini o'z ichiga olgan. Ushbu tadqiqotda IA ​​guruhlari potentsial xavf va yuqori xavf guruhlaridan iborat edi.

 

 

2.2.2. Smartphone qo'shadi o'lchami

Smartphone Addiction Proneness Scale (K-SAS) tomonidan tasdiqlangan va keng qo'llanilgan SA [30]. 15 (hech bo'lmaganda) dan 1 (har doim) uchun to'rt nuqtalik likert tipidagi xavfli 4 elementlardan iborat. Savollarda uchta omil ko'rib chiqildi: kundalik hayotning buzilishi, avtomatik qo'shilish hissi va bag'rikenglik. K-SAS uchun Cronbachning alfa koeffitsienti 0.880 [5].
Ushbu o'lchovdan foydalangan holda oldingi hisobotga asoslanib, ishtirokchilarni uchta guruhga ajratish uchun ballar qo'llanildi: Oddiy, potentsial xavf va yuqori xavf [30]. Yuqori xavf guruhida 44 yoki undan ko'p ball yoki 15 yoki undan ko'p sonli 13 yoki undan ortiq subkoriyalarda, shuningdek, avtomatik qo'shadi fikrlarida va bag'rikenglikda 41 yoki undan ortiq sindromga ega bo'lgan deb ta'riflangan. Potensial xavf guruhiga 15 yoki undan ko'proq ball yoki XNUMX yoki undan ko'p kundalik hayot buzilish omiliga ega deb aniqlandi. Oddiy foydalanish guruhi ushbu sonlarning pastki qismini o'z ichiga olgan [30]. Ushbu tadqiqotda smartfonga qaram bo'lgan guruh yuqori xavfli va potentsial xavf guruhlaridan iborat edi.

 

 

2.2.3. Ruhiy salomatlik muammolarini o'lchash: Depressiya va tashvish

SCL-90-R - bu 9 kichik o'lchamlari psixologik va psixopatologik xususiyatlarini aks ettirish uchun ishlab chiqilgan ko'p o'lchovli anketa: somatizatsiya, obsesif-kompulsiv, shaxslararo sezuvchanlik, depressiya, tashvish, dushmanlik, fobik tashvish, paranoid fikr va psixotizm [31]. SCL-90 90 (yo'q) dan 5 (o'ta) darajagacha bo'lgan 0-nuqtallik shkalada baholangan 4 elementlarni o'z ichiga oladi. Koreys tilida SCL-90-R ning test-retest ishonchliligi depressiya uchun 0.76 va xavotir uchun 0.77 edi. Ichki mustahkamlik depressiya uchun 0.89 va xavotir uchun 0.86 [31]. Depressiya va xavotirlik IA va SA bilan kuchli bog'langan psixiatrik alomatlar bo'lib,12,13]. Ushbu ishda ekranga qiziqishning o'ziga xos o'lchovlari Depressiya va xavotirlik uchun SCL-90-R pastki o'lchovlarini o'z ichiga olgan.

 

 

2.3. Ma'lumotlarni tahlil qilish

 

 

2.3.1. Statistik ta'rif

bo'lsin Zi

 

IIT mavzusi uchun ikkilamchi giyohvandlik ko'rsatkichi bo'lishi; anavi, Zi=1 (IA yoki SA), va Zi=0 aks holda. Ruhiy muammolar (ruhiy tushkunlik yoki xavotirlik) natijasi sifatida tavsiflanadi Yi(Zi. E'tibor bering, potentsial natijalardan faqat bittasi har bir mavzu uchun bir vaqtning o'zida kuzatiladi, shuning uchun to'g'ridan-to'g'ri hisoblash Yi(1)-Yi mumkin emas. Shaxsiy ta'sirning o'rniga qiziqishning dastlabki parametri - giyohvand populyatsiyaning kutilayotgan narkomaniya ta'siri

τ=E(Yi(1)-Yi(0)|
 
Biroq, baholash τ

hali ham muammo bor E(Yi(0)|Zi to'g'ridan-to'g'ri hisoblanmaydi. Albatta, randomize tajribalar, E(Yi(0)|Zi shuning uchun ham qoniqtirildi τ osongina kiritish mumkin. Biroq, kuzatuvlar olib borilgan tadqiqotlar natijasida naif τ negaki bo'lishi mumkin E(Yi(0)|Zi. Ushbu tanlovni tanqid qilish uchun, biz kovaryatlarni kuzatishimiz mumkin deb taxmin qilamiz Xi har qanday giyohvandlik va muayyan kovaryatlar uchun ta'sir qilmaydi Xi, mumkin natijalar Yi(1), Yi giyohvandlik ko'rsatkichidan shartli ravishda mustaqil Zi. Bundan tashqari, potensial natijalar giyohvandlikdan mustaqil bo'lmasa, kovaryatlarga bog'liq Xi, ular ham giyohvandlikdan mustaqildirlar P(Xi)= P(Zi=1|Xi[19]. PSM baholash uchun τ bo'ladi

τPSM=EP(X)|Z=1

 

 

 

 

 

2.3.2. Propensiya bahosini baholash

Taqqoslash natijalari logistika regressiya yordamida aniqlanadi, bu esa, giyohvandlikning yuzaga kelishi ehtimoli haqida taxmin qilish uchun ishlatiladi 

logP(Zi=1|Xi)

 

 

 
Ushbu maqolada, kovaryantlar sifatida Xi

 

 

(1 = erkak va 2 = ayol), yosh (1 = 20-29, 2 = 30-39 va 3 = 40-49), ta'lim (1 = o'rta maktab, 2 = yuqori (3 = bitta, 1 = turmush qurish, 2 = turmushga chiqqan, 3 = ajralgan va 4 = yo`qolgan) va daromad (5 = past, 1 = o'rta past, 2 = o'rta, 3 = o'rtacha o'rta va 4 = baland). In Bo'lim 1, bu kovaryatlar bir vaqtning o'zida (tushkunlik yoki xavotirlik) va odatlarga ta'sir qilishi mumkin. Shunday qilib, har bir mavzu uchun, biz hisobga olish darajasini baholashga erishdik; ya'ni kuzatilgan kovaryatlarga qaramlikning shartli ehtimoli [32].

 

 

2.3.3. Bashoratli sig'imning bahosiga asosan hisobot usullari

Tushunish skorlari taxmin qilinganidan so'ng, ikki guruh o'rtasidagi farqlarga moslashtirilgandan keyin davolashni baholash uchun ma'ruza ishlatilishi mumkin [33]. Taqqoslashning maqsadi - bu bemorni taqsimlashda muvozanatni ushlab turuvchi va kuzatilgan nazorat guruhlarining kovaryatlariga mos keladigan bir xil namunani ishlab chiqishdir. Ushbu sozlash usuli shovqin o'zgaruvchilarni boshqarishga imkon beradi. Ushbu, keng tarqalgan bo'lib foydalaniladigan ikki mos metot, optimal va genetik taalukli [34].

 

 

2.3.4. Propensiya bahosini baholashdan keyin ruhiy salomatlik muammolariga bog'liqlikning nisbiy tahdidlarini baholash

Kuzatilgan kovaryatlar (yosh, jins, nikoh, daromad va ta'lim) yordamida odatiylik darajasini hisoblashdan keyin biz yanada muvozanatli ma'lumotlar to'plamiga egamiz. Ruhiy sog'liq muammosini (depressiya yoki tashvish) modellashtirish uchun moslashtirilgan chiziqli modellarni (GLM) mos keladigan namuna uchun qo'lladik. Ruhiy kasallikning ijobiy va ijobiy ko'rsatkichlari ijobiy bo'lgani sababli, log yo'nalishidagi gamma taqsimoti o'rnatiladi. Qani Yi

 

qiziqishning natijasi (depressiya yoki xavotirlik skori) μi, biz Gamma GLM tizimidan o'zaro bog'langan holda foydalanishimiz mumkin Xi:

 

logμi=γT
 
 
Modellashtirish orqali biz taxmin qildik eγ

 

 

har bir kovaryat uchun IA va SA ning nisbatan sezilarli (guruhlar o'rtasida kutilgan o'rtacha farq sifatida).

 

 

3. Natijalar

4854 ishtirokchilaridan tashqari, 126 (2.60%) IA guruhiga qo'shildi va 652 (13.43%) SA guruhiga kiritildi. 1 stol depressiya va tashvish darajalarining tavsiflovchi statistikasini ko'rsatadi. IA va SA guruhlarining depressiya va tashvishlarining o'rtacha ballari odatdagi foydalanish (NU) guruhidagidan kattaroqdir.
Jadval 1. Depressiya va tashvishlarning aniq statistikasi.
stol

 

 

3.1. Tepkanserlik bahosining sifatini moslashtirish uslubi

Biz ushbu tadqiqotning anketalaridagi bir nechta kovaryatlarning shartlarini hisobga olsak-da, biz moslashtirilgan protsedura har bir kovaryatning taqsimlanishini muvozanatlash uchun etarli ekanligini aniqladik, 2 stol va 3 stol. Biz marginal taqsimotdagi masofani baholashga muvaffaq bo'ldik Xi

 

 

 

. Har bir kovaryat uchun, biz noto'g'ri hisobladik; ya'ni, odatiy va oddiy namunalardagi namunaviy o'rtacha farq. Tushunish darajasini baholashni qo'llashdan avval, chora-tadbirlar e'tiborga olinmadi. Shunga qaramasdan, hushyorlikni baholash natijasiga ko'ra, giyohvandlik va oddiy kasalliklar barcha kovaryatlar uchun juda o'xshash marginal taqsimotga ega edi.
Jadval 2. Genetika va optimal tasniflash yordamida IA ​​va normal ishlatish guruhlari o'rtasidagi dastlabki ko'rsatkichlarning o'rtacha foiz nisbati asl namunadagi va moyillik ko'rsatkichiga mos keladigan namuna bilan taqqoslash.
stol
Jadval 3. SA va an'anaviy guruhlar o'rtasidagi dastlabki xususiyatlarning o'rtacha foizini solishtirish, genetik va optimal tasniflash yordamida dastlabki namuna va moyillik ko'rsatkichiga mos keladigan namuna.
stol

 

 

3.2. Depressiya va xavotirda Internetdagi noqulayliklar

Depressiya va xavotirga IA ning ta'sirlari moyillikni baholash natijalari bilan aniqlanadi 4 stol. Genetik moslashuv orqali 3846 ta namunalar tanlangan. IA depressiya xavfi (nisbiy xavf 1.207, 95% ishonch oralig'i 1.128-1.292 va p <0.001) va xavotir (nisbiy xavf 1.264, 95% ishonch oralig'i 1.173-1.362 va p <0.001) bilan bog'liq edi. Ushbu barcha nisbiy xavf nisbati juda muhimdir, chunki ishonch oralig'ida 1 mavjud emas. Tegmaslik bo'yicha 252 ta namunalar tanlab olindi. IA katta depressiya (nisbiy xavf 1.243, 95% ishonch oralig'i 1.145-1.348 va p <0.001) va xavotir (nisbiy xavf 1.308, 95% ishonch oralig'i 1.192-1.435 va p <0.001) bilan bog'liq edi. Genetika bilan taqqoslaganda, ikkalasida ham, depressiya va xavotirda nisbiy xavf nisbati 1dan sezilarli darajada katta.
Jadval 4. Internet va smartfonlar giyohvandliklarining tushkunlik va tashvishlarga ta'siri.
stol

 

 

3.3. Smartfonlardagi giyohvandlikning Depressiya va xavotirga ta'siri

Depressiya va xavotirga SAning ta'sirchanlik skoriga taalluqli ta'siri haqida xabar berilgan 4 stol. Genetik moslashuv orqali 4516 ta namunalar tanlangan. SA depressiya xavfi (nisbiy xavf 1.337, 95% ishonch oralig'i 1.296-1.378 va p <0.001) va xavotir (nisbiy xavf 1.402, 95% ishonch oralig'i 1.355-1.450 va p <0.001) bilan bog'liq edi. Optimal moslashtirish orqali 1304 ta namunalar tanlab olindi. SA depressiya xavfi (nisbiy xavf 1.386, 95% ishonch oralig'i 1.334-1.440 va p <0.001) va xavotir (nisbiy xavf 1.440, 95% ishonch oralig'i 1.380-1.503 va p <0.001) bilan bog'liq edi. Ushbu nisbiy xavf nisbatlarining barchasi muhimdir.

 

 

3.4. Depressiya va xavotirda Internet va smartfonlardagi noqulayliklar ta'siri

Depressiya va tashvishlanishning nisbatan genetik va maqbul taalluqli nisbatan nisbati SA uchun SA uchun 10% ko'proq edi. Bu esa SA ning Iga nisbatan depressiya va anksiyete uchun ko'proq xavfga ega ekanligini anglatadi. Ushbu ishonch oralig'i 1ni o'z ichiga olmaydi, shuning uchun SA-ning aqliy kasalliklarga olib kelishi ehtimoli 34-44% ko'proqligini aytish mumkin.

 

 

4. Munozara

Bizning topilmalarimiz shuni anglatadiki, IA va SA depressiya va xavotirda sezilarli ta'sir ko'rsatadi, hatto xiralashganlik darajasini hisoblash uchun moslashuvchanlikni nazorat qilgandan keyin ham. Epidemiologik tekshiruvlar IAda depressiyaning yuqori tarqalishini taxmin qildi [35,36]. Ko'p kesimli tadqiqotlarda IA ​​yoki SA bo'lgan shaxslar odatdagi foydalanuvchilarga nisbatan yuqori darajadagi depressiya va tashvishlarni ko'rsatganligini xabar qildi [13,37]. Ushbu ishda, natijalar, ruhiy tushkunlik va tashvish rivojlanishida IA ​​va SA'nın rollarini ko'rsatadi. Mavjud topilmalar uchun mumkin bo'lgan tushuntirishlar mavjud. Birinchidan, internet va smartfonlardan foydalanish odat tusiga kirib, oilaviy nizolar, off-layn munosabatlarning yo'qligi va kiber-kosmosda tasdiqlashning kuchayishi kabi ruhiy tushkunlik va tashvish bilan bog'liq bo'lgan kishilar muammolarini kuchaytiradi. Ikkinchidan, ichkilikbozlikning alomatlari IA va SAdagi psixopatologik naqshlar sifatida tavsiya etiladi,5]. Agar ular shaxsiy kompyuter yoki smartfonga ega bo'lmasa, IA yoki SA ga ega bo'lgan shaxslar xavotirga tushishi mumkin va keyin bunday salbiy his-tuyg'ulardan qochish uchun Internet yoki smartfondan foydalanishni xohlashadi [38]. Boshqa mumkin bo'lgan tushuntirishlar shuni anglatadiki, spirtli ichimliklar va nikotin, internet va smartfonlar kabi boshqa giyohvand moddalardan farqli o'laroq, qurilmalarga bepul va moslashuvchan kirish tufayli kundalik hayotda haddan ziyod foydalanish to'g'risida kam ma'lumotga ega bo'lishi mumkin [3], ularni haddan ziyod foydalanishni muammoli xatti-harakatlar belgisi sifatida emas,39]. Yana bir qiziqarli topilma, SA SAdan ko'ra depressiya va tashvishlarga kuchli ta'sir ko'rsatdi. Bu, bizni va SA ning aqliy sog'liq muammolariga turli xil ta'sirga ega ekanligini spekulyatsiya qilishga olib keladi. Ushbu topilma uchun bir nechta mumkin bo'lgan tushuntirishlar bo'lishi mumkin. Birinchidan, ommaviy axborot vositalarining xususiyatlarini inobatga olgan holda, smartfonning haddan ziyod foydalanishi simsiz tarmoqqa va 24 soatlik tez-tez ogohlantirgichlarga yuqori kirish imkoniyati tufayli qurilmaning odatiy tuzilishi orqali rivojlanadi [39]. Ikkinchidan, atrof-muhit omillariga kelsak, bu topilma kompyuterlarning smartfonlargacha bo'lgan kundalik hayotiy o'rtacha o'zgarishini aks ettirishi mumkin. Odamlar kompyuter internetidan murakkab ishlardan foydalanishlari va boshqa har kungi vazifalarni smartfon bilan amalga oshirishlari mumkin, natijada mehnat unumdorligi va yuqori darajadagi stresslar [40]. Nihoyat, SA bilan shaxslar smartfonlarni onlayn ijtimoiy tarmoq bilan aloqalarni va aloqani saqlash uchun ishlatishlari mumkin [41], u yo'qolgan qo'rquvga va aloqa yo'qolishidan qo'rquvga olib keladi. Bundan yuqori smartfon foydalanishga kirishadi [42].
Ushbu tadqiqot ma'lumotlar cheklovlarining tasavvurga ega tabiati va Internet va smartfonlar bilan bog'liq giyohvandlik, depressiya va tashvish o'rtasidagi nosozlik oqibatining talqin qilinishi kabi barcha aholi uchun topilmalarni umumlashtirish uchun bir nechta cheklovlarga ega. Nuqtai nazarini moslashtirishda ham cheklovlar va talablar mavjud. Asosiy cheklovlar shundaki, shov-shuv darajalari nafaqat kuzatilgan konfiguratorlar tomonidan nazorat qilinishi mumkin [43]. Ko'rinib turilmaydigan qarama-qarshiliklarning mavjudligi umumlashma uchun o'rganish natijasini cheklashi mumkin. Bundan tashqari, ushbu tadqiqotda kuzatilgan barcha aralashuvchilar kategorik o'zgaruvchilar sifatida to'planganligi sababli PSM modelini yaratishda axborot yo'qotishlari bo'lishi mumkin. Shuning uchun bizning topilmalarimiz ehtiyotkorlik bilan talqin qilinishi kerak. Shu bilan birga, mos keladigan natijalarni aniqlash uchun ikkita mos metod, genetik moslik va optimal moslashtirishni ko'rib chiqdik. Ayniqsa, genetik izlanishlar genetik qidiruv algoritmidan foydalanadi, shuning uchun uning jarayoni kam ma'lumot yo'qotilishi bilan yaxshi mos keladigan echim topishi mumkin [44]. Va nihoyat, depressiya va tashvish belgilarining bahosi SCL-90-R yordamida psixologik alomatlar o'lchovi orqali amalga oshirildi. Ruhiy kasalliklar muammolarini yanada aniq va izchil baholash. Keyinchalik tadqiqotlar davomida klinisyenning tuzilgan intervyusi o'tkazilishi kerak.

 

 

5. Natijalar

Ushbu ishda, SA va SA'nın ruhiy sog'liqni saqlash muammolari, ruhiy tushkunlik va tashvishlariga qanday ta'sir qilishini araştırdık. Bizning bilimlarimizdan eng yaxshisi, bu IA, SA va psixopatologiya o'rtasidagi o'zaro bog'liqlikni hisoblash uchun moslashuvchanlik sxemasini metoddan foydalanib, IA va SA o'rtasida psixopatologiyada differentsial ta'sirni tadqiq qilish bo'yicha birinchi ishdir. Natijada, bizning topilmalarimiz shuni ko'rsatadiki, IA va SA depressiya va xavotirlik xavfini oshiradi. Bundan tashqari SA SA bilan solishtirganda ruhiy tushkunlik va tashvish bilan kuchli aloqalar ko'rsatdi.
Ushbu topilmalarning mazmuni shundaki, muammoli smartfonlardan foydalanadigan shaxslar ruhiy sog'liq muammolaridan yaqindan kuzatib borishlari kerak, bu esa SA ning klinik darajasiga qaratilgan profilaktika va boshqaruv siyosatini belgilash kerakligini ta'kidlaydi. Keyinchalik istiqbolli tadqiqotlar IA, SA va ruhiy sog'liq muammolari o'rtasidagi munosabatlarning sababli yo'nalishlarini tadqiq qilish va IA va SAning kamsituvchi omillarini aniqlashi kerak.

 

 

Mualliflar hissasi

D.-JK va DL eksperimentlarni ishlab chiqdi va ishlab chiqdi; HMJ bu ma'lumotlarni tahlil qildi; Y.-JK qog'ozni yozdi. YL ma'lumotlarni to'plashni nazorat qildi. Barcha mualliflar qo'lyozmalarning rivojlanishiga hissa qo'shgan, tanqidiy nuqtai nazar bilan qayta ko'rib chiqishgan va yakuniy qo'lyozmani ma'qullashgan.

 

 

rahmat

Ushbu ish Koreya Milliy Tadqiqot Fondi (Grant No. 2014M3C7A1062894, 2014M3C7A1062896) tomonidan ajratilgan grant orqali qo'llab-quvvatlandi.

 

 

Foiz ziddiyatlari

Mualliflar hech qanday manfaatlar to'qnashuvini e'lon qilmaydi.

 

 

Manbalar

  1. Choy, S-V .; Kim, D.-J .; Choy, J.-S .; Ahn, H .; Choy, E-J .; Song, W-Y .; Kim, S .; Youn, H. Smartfonlar va internetga qaramlik bilan bog'liq xavf va himoya omillarini solishtirish. J. Behav. Addict. 2015, 4, 308-314. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  2. 2016 Internetda o'zaro bog'liqlik bo'yicha Survey; Ilmiy vazirlik, AKT va kelajak rejalashtirish: Seul, Koreya, 2017.
  3. Li, Y.-K .; Chang, C.-T .; Lin, Y .; Cheng, Z.-H. Smartfonning qorong'u tomoni: Psixologik xususiyatlar, kompulsiv xatti-harakatlar va texnostress. Hisoblash. Hum. Behav. 2014, 31, 373-383. [Google Scholar] [CrossRef]
  4. Lee, KE; Kim, S-H .; Ha, T.-Y .; Yoo, Y.-M .; Han, J.-J .; Jung, J.-H .; Jang, J.-Y. Koreyada smartfondan foydalanishga bog'liqlik va uning tashvish bilan aloqasi. Jamoat sog'liqni saqlash boshqarmasi 2016, 131, 411-419. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  5. Kim, D .; Chung, Y .; Lee, J .; Kim, M .; Lee, Y .; Kang, E .; Keum, C .; Nam, J. Katta yoshlar uchun smartfonlar uchun giyohvandlikning tarozini rivojlantirish: Self-report. Koreys J. Couns. 2012, 13, 629-644. [Google Scholar]
  6. Kwon, M .; Li, J.-Y .; Won, W.-Y .; Park, J.-V .; Min, J.-A .; Hahn, C .; Gu, X .; Choy, J.-H .; Kim, D.-J. Smartfonlarning giyohvandlik darajasini (SAS) ishlab chiqish va tasdiqlash. PLOS ONE 2013, 8, e56936. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  7. Kuss, DJ; Griffitslar, MD; Karila, L .; Billieux, J. Internetdagi giyohvandlik: Oxirgi o'n yillikda epidemiologik tekshirishlarni tizimli o'rganish. Curr. Farmat. Des. 2014, 20, 4026-4052. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  8. Andreassen, CS; Billieux, J .; Griffitslar, MD; Kuss, DJ; Demetrovits, Z .; Mazzoni, E .; Pallesen, S. Ijtimoiy mediadan va video o'yinlardan foydalanish va psixiatrik buzuqlik alomatlari o'rtasidagi munosabatlar: Keng ko'lamli tasavvurlar. Psychol. Addict. Behav. 2016, 30, 252. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  9. Aljomaa, SS; Qandoq, TIV; Albursan, IS; Baxit, SF; Abduljabbar, AS Universitet talabalari orasida smartfonlardagi noqulayliklar ba'zi o'zgaruvchilar asosida. Hisoblash. Hum. Behav. 2016, 61, 155-164. [Google Scholar] [CrossRef]
  10. Anderson, QO'LNING; Steen, E .; Stavropulos, V. Internetdan foydalanish va muammoli Internetdan foydalanish: O'smirlik davrida va tug'ish yoshidagi o'smirlik tadqiqot yo'nalishlarini muntazam ravishda tahlil qilish. Int. J. Adolesc. Yoshlik 2017, 22, 430-454. [Google Scholar] [CrossRef]
  11. Haug, S .; Kastro, RP; Kwon, M .; Filler, A .; Kowatsch, T .; Shveytsariyadagi yoshlar orasida Schaub, MP Smartphone foydalanish va smartfonlar giyohvandligi. J. Behav. Addict. 2015, 4, 299-307. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  12. Ko, C.-H .; Yen, J.-Y .; Yon, S-F .; Chen, S-S .; Chen, C.-C. Internetda giyohvandlik va psixiatrik buzuqlik o'rtasidagi munosabatlar: Adabiyotni o'rganish. Yevro. Psixiatriya 2012, 27, 1-8. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  13. Demirci, K .; Akgonul, M .; Akpınar, A. Universitet talabalaridagi smartfonning zo'ravonlik darajasi uyqu sifati, depressiya va tashvish bilan aloqasi. J. Behav. Addict. 2015, 4, 85-92. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  14. Brand, M .; Young, KS; Leyer, C .; Wölfling, K .; Potenza, MN Internet-foydalanishning muayyan bozukluklarının rivojlanishi va qo'llab-quvvatlashiga qaratilgan psixologik va nörobiyolojik fikrlarni: insonga ta'sir qilish-bilish-ijro etuvchi (I-PACE) modeli. Neurosci. Biobehav. Rev. 2016, 71, 252-266. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  15. Kim, Y.-J .; Kim, D.-J .; Choi, J. Internetda giyohvandlikning regressivligi va uning neyrobiologik korrelyatlari. Oldin. Biosci (elita ad.) 2017, 9, 307-320. [Google Scholar]
  16. Laxman, B .; Dyuk, E .; Sariyska R .; Montag, C. Kim smartfon va / yoki internetga aloqador? Psychol. Pop. Media Cult. 2017. [Google Scholar] [CrossRef]
  17. Laxman, B .; Sindermann, C .; Sariyska, RY; Luo, R .; Melchers, MC; Becker, B .; Cooper, AJ; Montag, C. Internet va Smartphone foydalanish buzilishi empati va hayotga mamnun roli. Oldin. Psychol. 2018, 9, 398. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  18. Banjanin, N .; Banjanin, N .; Dmitriyevich, I. Pantic, I. Internetdan foydalanish va depressiya o'rtasidagi munosabatlar: Fiziologik kayfiyat osilatsiyasiga, ijtimoiy tarmoqqa va onlayn qo'shadi xatti-harakatlariga e'tibor bering. Hisoblash. Hum. Behav. 2015, 43, 308-312. [Google Scholar] [CrossRef]
  19. Akin, A .; Iskandar, M. Internetda giyohvandlik va depressiya, tashvish va stress. Int. Onlayn J. Educ. Sci. 2011, 3, 138-148. [Google Scholar]
  20. Ostovar, S .; Allahyar N .; Aminpoor, X .; Moafyan F .; Bundan tashqari, MBM; Griffiths, MD Internetdagi giyohvandlik va Eron ergenleri va yosh kattalar o'rtasidagi ruhiy-ijtimoiy xatarlar (depressiya, xavotir, stress va yolg'izlik): kesma-qismli izlanishda tizimli tenglama modeli. Int. J. Ment. Sog'liqni saqlash Addict. 2016, 14, 257-267. [Google Scholar] [CrossRef]
  21. Cheung, LM; Vong, WS Gongkongdagi xitoylik o'smirlarda uyqusizlik va internetga qaramlikning depressiyaga ta'siri. Tadqiqotli kesma tahlil. J. Sleep Res. 2011, 20, 311-317. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  22. Cepeda, milodiy; Boston, R .; Farrar, JT; Strom, BL Tadbirlar soni past bo'lgan va bir nechta karıştırıcılar bo'lsa, logistika regresyonuna qarshi kurash skoruna nisbatan taqqoslash. Bilaman. J. Epidemiol. 2003, 158, 280-287. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  23. Austin, PC 1996 va 2003 o'rtasida tibbiy adabiyotda moslashuvchanlik reytingini kritik baholash. Stat. Midiya. 2008, 27, 2037-2049. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  24. Ostin, kompyuter; Grootendorst, P .; Anderson, GM Turli xil ta'sirchanlik skorlari modellarining davolash qilingan va davolanmagan mavzular orasida o'lchangan o'zgaruvchilar muvozanatlashuvini taqqoslash: Monte-Karlo tadqiqotlari. Stat. Midiya. 2007, 26, 734-753. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  25. Myuller, KW; Glaessmer, H .; Brähler E .; Woelfling, K .; Beutel, ME Umumiy populyatsiyada internetga qaramlikning tarqalishi: Niderlandiyalik aholiga asoslangan tadqiqot natijalari. Behav. Inf. Technol. 2014, 33, 757-766. [Google Scholar] [CrossRef]
  26. Rho, MJ; Lee, H .; Lee, T.-H .; Cho, H .; Jung D .; Kim, D.-J .; Choy, IY Internet o'yinlar bozordagi risk omillari: psixologik omillar va internet o'yinlar xususiyatlari. Int. J. Environ. Res. Jamoat salomatligi 2018, 15, 40. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  27. Milliy axborot xizmati agentligi. Kattalar uchun internetda noqulaylik o'lchovi o'lchovi; Milliy axborot xizmati agentligi: Seul, Koreya, 2005. [Google Scholar]
  28. Kim, D. Internetdagi noqulaylikning takomillashtirilgan o'lchov o'lchovi; Koreya Raqamli Imkoniyat va Rag'batlantirish Agentligi: Seul, Koreya, 2008; Onlaynda mavjud: http://www.nia.or.kr/site/nia_kor/ex/bbs/View.do?cbIdx=39485&bcIdx=277&parentSeq=277 (8 May 2008da ochildi).
  29. Kim, D.-I .; Chung, Y.-J .; Li, E-A .; Kim, D.-M .; Cho, Y.-M. Internetda giyohvandlikning tarozi o'lchovi-qisqa shakli (KS skalasi). Koreys J. Couns. 2008, 9, 1703-1722. [Google Scholar]
  30. Milliy axborot xizmati agentligi. Yoshlar va kattalar uchun Koreya smartfonlaridagi noqulaylikning taraqqiyparvarlik o'lchovi; Milliy axborot xizmati agentligi: Seul, Koreya, 2011; 85-86-sahif. [Google Scholar]
  31. Kim, KI .; Kim, JW. Koreyada 90-R belgilarini tekshirish standartizatsiyasi III. Ment. Sog'liqni saqlash boshqarmasi 1984, 2, 278-311. [Google Scholar]
  32. Hekman, J .; Smit, J. Ijtimoiy eksperimentlar uchun ishni baholash. J. Econ. Perspektiv. 1995, 9, 85-110. [Google Scholar] [CrossRef]
  33. Caliendo, M .; Kopeinig, S. Tushkunlik darajasini baholashni amalga oshirish uchun amaliy qo'llanma. J. Econ. Surv. 2008, 22, 31-72. [Google Scholar] [CrossRef]
  34. Sekhon, JS; Olmos, A. Nosozlikning ta'sirini baholash uchun genetik uyg'unlik, nashr etilmagan qo'lyozma. Iyul 2005, Tallahassee, FL, AQSh Siyosiy metodikasining yillik yig'ilishida taqdim etildi. [Google Scholar]
  35. G'assemzadeh L .; Shahraray, M .; Moradi, A. Internetdagi giyohvandlikning tarqalishi va Internetdagi narkomanlar va nochor kishilarni Eron maktablarida taqqoslash. Kiberpisol. Behav. 2008, 11, 731-733. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  36. Yen, J.-Y .; Ko, C.-H .; Yon, S-F .; Vu, H.-Y .; Yang, M.-J. Internetda giyohvandlikka uchragan psixiatrik belgilar: Diqqat etishmasligi va hiperaktivlik buzilishi (DEHB), depressiya, ijtimoiy fobiya va dushmanlik. J. Adolesc. Sog'liqni saqlash 2007, 41, 93-98. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  37. Tonioni, F .; Mazza, M .; Autullo, G .; Kappelluti R .; Katalano, V .; Marano, G .; Fiumana, V .; Moschetti C; Alimonti, F .; Luciani, M. Internetga bog'liqlik patologik qimorlardan farqli psixopatologik holatmi? J.Addict. Behav. 2014, 39, 1052-1056. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  38. Kuss, DJ; Griffiths, MD Onlayn ijtimoiy tarmoqlar va giyohvandlik - psixologik adabiyotlarni o'rganish. Int. J. Environ. Res. Jamoat salomatligi 2011, 8, 3528-3552. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  39. Oulasvirta, A .; Rattenbury, T .; Ma, L .; Raita, E.Habits smartfonlar uchun keng tarqalgan bo'lib foydalanadi. Fors. Ubiquitous Comput. 2012, 16, 105-114. [Google Scholar] [CrossRef]
  40. Dyuk, E .; Montag, C. Smartfonga qaramlik, kundalik uzilishlar va o'z-o'zini hisobot etgan hosildorlik. Addict. Behav. Rep. 2017, 6, 90-95. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  41. Kuss, DJ; Griffiths, MD Ijtimoiy tarmoqlar va giyohvandlik: O'n saboq olingan. Int. J. Environ. Res. Jamoat salomatligi 2017, 14, 311. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  42. Oberst, U .; Wegmann, E .; Stodt, B .; Brand, M .; Chamarro, A. Yoshlardagi og'ir ijtimoiy tarmoqlarning salbiy oqibatlari: Yo'qolgan qo'rquvning vositachilik roli. J. Adolesc. 2017, 55, 51-60. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  43. Joffe, MM; Rosenbaum, PR taklif qilingan sharh: Taqqoslash skorlari. Bilaman. J. Epidemiol. 1999, 150, 327-333. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  44. Diamond, A .; Sekon, J. Neytral ta'sirlarni baholash uchun genetik uyg'unlik: Kuzatuv ishlarida muvozanatga erishishning yangi usuli. Rev. Icon. Stat. 2013, 95, 932-945. [Google Scholar] [CrossRef]