Ảnh hưởng của nghiện Internet và điện thoại thông minh đối với trầm cảm và lo âu dựa trên phân tích đối sánh điểm số (2018)

Int J Envir Res Sức khỏe cộng đồng. 2018 tháng 4 25; 15 (5). pii: E859. doi: 10.3390 / ijerph15050859.

Kim YJ1, Jang HM2, Lee Y3, Lee D4, Kim DJ5.

Tóm tắt

Các hiệp hội của nghiện Internet (IA) và nghiện điện thoại thông minh (SA) với các vấn đề sức khỏe tâm thần đã được nghiên cứu rộng rãi. Chúng tôi đã nghiên cứu tác động của IA và SA đối với trầm cảm và lo lắng trong khi điều chỉnh các biến số xã hội học. Trong nghiên cứu này, những người tham gia 4854 đã hoàn thành một cuộc khảo sát dựa trên web cắt ngang bao gồm các mục nhân khẩu học xã hội, Thang đo nghiện Internet của Hàn Quốc, Thang đo mức độ nghiện của điện thoại thông minh và các phạm vi của Danh mục kiểm tra triệu chứng - Các mục được sửa đổi. Những người tham gia được phân loại thành các nhóm IA, SA và sử dụng bình thường (NU). Để giảm sai lệch lấy mẫu, chúng tôi đã áp dụng phương pháp so sánh điểm xu hướng dựa trên kết hợp di truyền. Nhóm IA cho thấy tăng nguy cơ trầm cảm (nguy cơ 90 tương đối; p <0.001) và lo lắng (nguy cơ tương đối 1.264; p <0.001) so với NUs. Nhóm SA cũng cho thấy nguy cơ trầm cảm tăng lên (nguy cơ tương đối 1.337; p <0.001) và lo lắng (nguy cơ tương đối 1.402; p <0.001) so với NC. Những phát hiện này cho thấy rằng cả IA và SA đều có tác động đáng kể đối với chứng trầm cảm và lo âu. Hơn nữa, phát hiện của chúng tôi cho thấy SA có mối quan hệ chặt chẽ hơn với trầm cảm và lo lắng, mạnh hơn IA, đồng thời nhấn mạnh sự cần thiết của chính sách ngăn ngừa và quản lý việc sử dụng điện thoại thông minh quá mức.

TỪ KHÓA:  Nghiện Internet; sự lo ngại; Phiền muộn; số xu hướng; nghiện điện thoại thông minh

PMID: 29693641

DOI: 10.3390 / ijerph15050859

 

1. Giới thiệu

Với việc sử dụng ngày càng nhiều và sự tiện lợi của Internet và điện thoại thông minh trong cuộc sống hàng ngày, nghiên cứu tích lũy đã chỉ ra những tác động tiêu cực của việc sử dụng Internet và điện thoại thông minh quá mức trong lĩnh vực sức khỏe tâm thần [1].
Tỷ lệ người dùng điện thoại thông minh trong dân số Hàn Quốc là khoảng 85%, cao nhất trên toàn thế giới [2]. Tuy nhiên, việc sử dụng điện thoại thông minh quá mức có liên quan mạnh mẽ đến một số vấn đề về sức khỏe tâm thần, bao gồm căng thẳng và tăng nguy cơ lo lắng bất thường [3,4]. Nghiện điện thoại thông minh (SA) đã nổi lên như một dạng nghiện mới cùng với nghiện Internet (IA) và đặc điểm lâm sàng của SA đã được chú ý trong những năm gần đây [5]. Ví dụ, có một số khác biệt liên quan đến bản chất của thiết bị, chẳng hạn như tính di động dễ dàng, truy cập Internet thời gian thực và các tính năng liên lạc trực tiếp của điện thoại thông minh [6]. Sự tương đồng và khác biệt giữa IA và SA đã được báo cáo liên quan đến các biến nhân khẩu học và các khía cạnh động lực của việc sử dụng phương tiện truyền thông [1,6].
Từ khía cạnh môi trường, việc thiếu các hoạt động thay thế có liên quan đến IA [7]. Ngoài ra, việc độc thân đã được báo cáo là có liên quan chặt chẽ với cả mạng xã hội và trò chơi trực tuyến [8]. Về trình độ học vấn và thu nhập hàng tháng, một nghiên cứu gần đây ở những người bị SA đã tìm thấy sự khác biệt đáng kể về khía cạnh sức khỏe có lợi cho những người có thu nhập thấp hơn và trình độ học vấn thấp hơn [9]. Phù hợp với phát hiện này, một tổng quan hệ thống đã báo cáo mối tương quan đáng kể giữa kết quả học tập và mức độ nghiêm trọng của IA [10]. Liên quan đến tuổi tác, một đánh giá gần đây cho thấy việc sử dụng Internet có vấn đề có liên quan nhất đến cả thanh thiếu niên và người lớn mới nổi (19 trở lên) [10], trong khi nghiện điện thoại thông minh phổ biến hơn ở thanh thiếu niên trẻ tuổi so với người lớn mới nổi (19 trở lên) [11]. Một nghiên cứu gần đây cho thấy phụ nữ có xu hướng trung bình cao hơn về thời gian sử dụng hàng ngày và điểm phụ thuộc cho điện thoại thông minh, so với nam giới [4]. Choi và cộng sự. (2015) đã báo cáo rằng giới tính nam có yếu tố rủi ro liên quan đến IA và giới tính nữ đối với SA [1]. Về mục đích sử dụng, mạng xã hội cho thấy có liên quan mạnh mẽ hơn đến sự phụ thuộc nhiều vào điện thoại thông minh, so với các chức năng liên quan đến điện thoại di động khác [11]. Ở những người có IA, Anderson et al. (2016) báo cáo rằng giới tính nam có liên quan đáng kể đến chơi game trực tuyến trên PC [10].
Liên quan đến khía cạnh tâm lý, các mối liên hệ tích cực của IA và SA với trầm cảm và lo lắng đã được báo cáo rộng rãi [12,13]. Các nghiên cứu gần đây đã gợi ý rằng nghiện Internet và điện thoại thông minh có thể phát sinh từ hồ sơ cá nhân về cảm xúc và nhận thức cá nhân của người dùng thay vì chính phương tiện [14,15,16]. Một nghiên cứu gần đây đã quan sát vai trò của sự đồng cảm và sự hài lòng trong cuộc sống ở cả IA và SA [17]. Liên quan đến tâm lý học, một số nghiên cứu đã báo cáo mối tương quan tích cực giữa IA, trầm cảm và lo lắng [18,19,20], trong khi một nghiên cứu gần đây đã báo cáo mối quan hệ giữa việc sử dụng điện thoại thông minh và mức độ nghiêm trọng, trầm cảm và lo lắng [13]. Do đó, mối quan hệ tương quan giữa IA, SA và các vấn đề sức khỏe tâm thần cần được phân định chính xác. Hơn nữa, với cả sự chồng chéo và sự khác biệt giữa IA và SA [16], sau đó câu hỏi đặt ra là mức độ IA và SA có liên quan đến sự gia tăng mức độ trầm cảm và lo lắng sau khi điều chỉnh các yếu tố nhân khẩu học và kinh tế xã hội gây nhiễu?
Hiện vẫn chưa rõ liệu các vấn đề sức khỏe tâm thần là nguyên nhân hoặc hậu quả của sự phụ thuộc quá mức vào Internet và điện thoại thông minh. Các nghiên cứu cắt ngang đã sử dụng nhiều phân tích hồi quy để điều tra mối quan hệ giữa các vấn đề sức khỏe tâm thần, IA và SA ở người [21]. Tuy nhiên, trong các nghiên cứu quan sát, thiếu ngẫu nhiên, phân tích hồi quy bội có những hạn chế, chẳng hạn như khả năng đánh giá quá cao và sai số chuẩn kém khi có nhiều đồng biến, ngoài sai lệch lựa chọn [22]. Do đó, ước tính ảnh hưởng của nghiện bằng cách kiểm tra một kết quả cụ thể, chẳng hạn như trầm cảm và lo lắng, sẽ bị sai lệch bởi sự mất cân bằng của các yếu tố nhân khẩu học và kinh tế xã hội liên quan đến IA và SA. Hơn nữa, chưa có nghiên cứu nào điều tra các hiệu ứng khác biệt theo đặc điểm của người dùng Internet và điện thoại thông minh, bao gồm bối cảnh môi trường và hồ sơ tâm lý của người dùng, về IA và SA về trầm cảm và lo lắng. Kết hợp điểm số tỷ lệ (PSM) đã trở thành một phương pháp phổ biến để giảm độ lệch lựa chọn trong các nghiên cứu quan sát [23,24]. Trong bài báo này, chúng tôi đã áp dụng phân tích PSM để điều tra các tác động của IA và SA đối với trầm cảm và lo lắng, nhằm giảm sự sai lệch lựa chọn trong dữ liệu của chúng tôi. Chúng tôi chọn giới tính, tuổi tác, giáo dục, tình trạng hôn nhân và thu nhập là biến số đáng lo ngại, xem xét mối liên hệ của các biến số xã hội học này với IA và SA trong nghiên cứu của chúng tôi [9,25].
Mục đích chính của nghiên cứu này là kiểm tra mối quan hệ tương quan giữa IA, SA và trạng thái tâm trạng, đó là trầm cảm và lo lắng, sử dụng phân tích so sánh điểm xu hướng. Thứ hai, chúng tôi tìm cách khám phá những ảnh hưởng của trầm cảm và lo lắng khác nhau giữa IA và SA.

 

 

XUẤT KHẨU. Vật liệu và phương pháp

 

 

KHAI THÁC. Học viên tham gia

Dữ liệu bao gồm các câu trả lời khảo sát tự chẩn đoán ẩn danh trực tuyến của người lớn Hàn Quốc 5003 (tuổi 19 mộc 49), được thực hiện bởi Đại học Công giáo Hàn Quốc, Seoul; và Bệnh viện St. Mary's vào tháng 12 2014 [26]. Nghiên cứu được thực hiện theo Tuyên bố Helsinki. Các hội đồng đánh giá thể chế của Đại học Công giáo Hàn Quốc, Seoul; và Bệnh viện St. Mary đã phê duyệt nghiên cứu này. Tất cả những người tham gia đã được thông báo về nghiên cứu và cung cấp sự đồng ý bằng văn bản. Những người tham gia khảo sát được tuyển dụng bởi một hội đồng của một công ty nghiên cứu và bảng câu hỏi tự báo cáo được quản lý thông qua Internet mà không có bất kỳ khoản bồi thường nào. Chỉ những người trả lời 149, những người không sử dụng điện thoại thông minh, bị loại trừ. Cuối cùng, chúng tôi đã phân tích dữ liệu của những người tham gia 4854. Trong mẫu cuối cùng, các độ tuổi được phân thành ba loại: Dưới 30 (33.19%), 30 phe 39 (43.94%) và 40 Thẻ 49 (22.87%). Có con đực 2573 (53.01%) và con cái 2281 (46.99%). Các biến số nhân khẩu học bổ sung của những người tham gia được xem xét là giáo dục, tình trạng hôn nhân và thu nhập.

 

 

KHAI THÁC. Biện pháp

 

 

KHAI THÁC. Đo lường nghiện Internet

Thang đo Hàn Quốc về Nghiện Internet (thang đo K) được phát triển ở Hàn Quốc để đánh giá IA và đã được xác nhận trong dân số Hàn Quốc với độ tin cậy cao về tính nhất quán nội bộ [27]. Hệ số alpha của Cronbach cho Thang đo K là 0.91 [28]. Nó có bảy mục con và 40, đo lường sự xáo trộn cuộc sống hàng ngày, xáo trộn thử nghiệm thực tế, suy nghĩ gây nghiện tự động, mối quan hệ giữa các cá nhân ảo, hành vi lệch lạc, rút ​​tiền và khoan dung. Thang đo loại Likert này đã được đặt từ 1 (hoàn toàn không) thành 4 (luôn luôn). Theo báo cáo trước đây sử dụng thang đo này, những người tham gia được sắp xếp thành ba nhóm: bình thường, rủi ro tiềm ẩn và rủi ro cao [29]. Nhóm có nguy cơ cao được xác định là có số điểm chuẩn là 70 hoặc cao hơn, trong xáo trộn cuộc sống hàng ngày, suy nghĩ gây nghiện tự động, các yếu tố khoan dung hoặc ít nhất là tổng số 70. Nhóm nguy cơ tiềm năng được xác định là điểm số 62 hoặc cao hơn trong xáo trộn cuộc sống hàng ngày, suy nghĩ gây nghiện tự động, các yếu tố khoan dung hoặc ít nhất là 63. Nhóm sử dụng bình thường chứa những điểm số dưới những con số này. Trong nghiên cứu này, các nhóm IA được tạo thành từ các nhóm rủi ro tiềm ẩn và rủi ro cao.

 

 

KHAI THÁC. Đo lường nghiện điện thoại thông minh

Thang đo độ chính xác nghiện điện thoại thông minh (K-SAS) đã được xác nhận và sử dụng rộng rãi để sàng lọc SA [30]. Nó bao gồm các vật phẩm 15 được xếp hạng theo thang điểm loại Likert bốn điểm từ 1 (hoàn toàn không) đến 4 (luôn luôn). Các câu hỏi kiểm tra ba yếu tố: rối loạn cuộc sống hàng ngày, suy nghĩ gây nghiện tự động và khả năng chịu đựng. Hệ số alpha của Cronbach cho K-SAS là 0.880 [5].
Dựa trên báo cáo trước đó sử dụng thang đo này, chúng tôi đã sử dụng điểm số để phân loại những người tham gia thành ba nhóm: Bình thường, rủi ro tiềm ẩn và rủi ro cao [30]. Nhóm có nguy cơ cao được xác định là có tổng điểm 44 trở lên hoặc có một phân nhóm 15 trở lên trong rối loạn cuộc sống hàng ngày cùng với các phân nhóm 13 trở lên, trong cả suy nghĩ và khả năng chịu đựng tự động. Nhóm rủi ro tiềm năng được xác định là có 41 trở lên trong tổng số điểm, hoặc 15 trở lên trong yếu tố xáo trộn cuộc sống hàng ngày. Nhóm sử dụng bình thường chứa những điểm số dưới những con số này [30]. Trong nghiên cứu này, nhóm nghiện điện thoại thông minh được tạo thành từ các nhóm có nguy cơ cao và rủi ro cao.

 

 

KHAI THÁC. Đo lường các vấn đề sức khỏe tâm thần: Trầm cảm và lo âu

SCL-90-R là một bảng câu hỏi đa chiều được phát triển để sàng lọc một loạt các đặc điểm tâm lý và tâm lý học của các tiểu cảnh 9: Somatization, ám ảnh cưỡng chế, nhạy cảm giữa các cá nhân, trầm cảm, lo âu, thù địch, hoang tưởng31]. SCL-90 chứa các mục 90 được xếp hạng theo thang điểm điểm 5 từ 0 (không có) đến 4 (cực trị). Độ tin cậy kiểm tra lại của SCL-90-R trong tiếng Hàn là 0.76 cho chứng trầm cảm và 0.77 cho sự lo lắng. Sự thống nhất nội bộ là 0.89 cho trầm cảm và 0.86 cho lo lắng [31]. Trầm cảm và lo lắng đã được báo cáo là các triệu chứng tâm thần liên quan mạnh mẽ nhất với IA và SA [12,13]. Các kích thước cụ thể được quan tâm để sàng lọc trong nghiên cứu này bao gồm các phạm vi con SCL-90-R cho Trầm cảm và Lo âu.

 

 

KHAI THÁC. Phân tích dữ liệu

 

 

KHAI THÁC. Định nghĩa thống kê

Hãy liên hệ với Zi

 

là một chỉ số nghiện nhị phân cho chủ đề thứ i; đó là, Zi=1 nếu đối tượng thứ i nghiện (IA hoặc SA) và Zi=0 nếu không thì. Kết quả tiềm tàng của một vấn đề tâm thần (trầm cảm hoặc lo lắng) được định nghĩa là Yi(Zi. Lưu ý rằng chỉ có một trong các kết quả tiềm năng được quan sát cùng một lúc cho mỗi đối tượng, vì vậy tính toán trực tiếp của Yi(1)-Yi là không thể Thay vì hiệu ứng riêng lẻ, thông số quan tâm chính là hiệu ứng nghiện dự kiến ​​đối với người nghiện

τ=E(Yi(1)-Yi(0)|
 
Tuy nhiên, ước tính của τ

vẫn có vấn đề vì E(Yi(0)|Zi không thể được ước tính trực tiếp. Tất nhiên, trong các thí nghiệm ngẫu nhiên, E(Yi(0)|Zi hài lòng, vì vậy τ có thể dễ dàng được ước tính. Tuy nhiên, trong một nghiên cứu quan sát, ước tính ngây thơ của τ có thể bị thiên vị bởi vì E(Yi(0)|Zi. Để điều chỉnh độ lệch lựa chọn này, chúng tôi giả sử rằng chúng tôi có thể quan sát các hiệp phương sai Xi không bị ảnh hưởng bởi bất kỳ chứng nghiện nào và đối với các đồng biến đã cho Xi, kết quả tiềm năng Yi(1), Yi là độc lập có điều kiện của chỉ số nghiện Zi. Hơn nữa, nếu kết quả tiềm năng là độc lập với điều kiện nghiện trên đồng biến Xi, họ cũng độc lập với điều kiện nghiện trong điểm số xu hướng P(Xi)= P(Zi=1|Xi[19]. Công cụ ước tính PSM cho τ trở thành

τPSM=EP(X)|Z=1

 

 

 

 

 

KHAI THÁC. Ước tính Điểm số

Điểm số được tính bằng cách sử dụng hồi quy logistic, một mô hình được sử dụng để dự đoán xác suất xảy ra nghiện 

đăng nhậpP(Zi=1|Xi)

 

 

 
Trong bài báo này, như các đồng biến cho Xi

 

 

, chúng tôi xem xét năm đồng biến phân loại: giới tính (1 = nam và 2 = nữ), tuổi tác (1 = 20 Thẻ 29, 2 = 30 Thẻ 39 và 3 = 40 49), giáo dục (1 = trung học trường học và 2 = đại học trở lên), tình trạng hôn nhân (3 = độc thân, 1 = sống thử, 2 = đã kết hôn, 3 = đã ly dị và 4 = mất người thân) và thu nhập (5 = thấp, 1 = trung bình thấp giữa, 2 = trung cao và 3 = cao). Trong Mục 1, các đồng biến này có thể ảnh hưởng đồng thời đến kết quả (trầm cảm hoặc lo lắng) và nghiện. Do đó, đối với mỗi môn học, chúng tôi ước tính điểm số của xu hướng; nghĩa là, xác suất có điều kiện của việc nghiện được đưa ra các đồng biến quan sát được [32].

 

 

KHAI THÁC. Phương pháp đối sánh dựa trên Điểm số cường độ ước tính

Khi điểm số của xu hướng được ước tính, có thể sử dụng kết hợp để ước tính hiệu quả điều trị sau khi điều chỉnh theo sự khác biệt giữa hai nhóm [33]. Mục tiêu của kết hợp là tạo ra một mẫu phù hợp để cân bằng sự phân bố của bệnh nhân nghiên cứu và phù hợp với các hiệp phương sai của các nhóm đối chứng được quan sát. Phương pháp điều chỉnh này cho phép chúng ta kiểm soát các biến gây nhiễu. Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã áp dụng hai phương pháp kết hợp được sử dụng rộng rãi, kết hợp tối ưu và di truyền [34].

 

 

KHAI THÁC. Ước tính các rủi ro tương đối của nghiện đối với các vấn đề về sức khỏe tâm thần sau khi kết hợp điểm số

Sau khi phù hợp với điểm số của xu hướng bằng cách sử dụng các đồng biến quan sát (tuổi, giới tính, hôn nhân, thu nhập và giáo dục), chúng tôi có một bộ dữ liệu cân bằng hơn. Để mô hình hóa vấn đề sức khỏe tâm thần (trầm cảm hoặc lo lắng), chúng tôi đã áp dụng các mô hình tuyến tính tổng quát (GLM) cho mẫu phù hợp. Bởi vì điểm số sức khỏe tâm thần là tích cực và thiên vị, phân phối gamma với liên kết nhật ký được trang bị. Để cho Yi

 

là kết quả của sự quan tâm (điểm số của trầm cảm hoặc lo lắng) với ý nghĩa μi, chúng ta có thể sử dụng khung Gamma GLM với các đồng biến Xi:

 

đăng nhậpμi=γT
 
 
Thông qua mô hình, chúng tôi ước tính eγ

 

 

như các rủi ro tương đối (như một sự khác biệt trung bình dự kiến ​​giữa các nhóm) của IA và SA cho mỗi hiệp phương sai.

 

 

XUẤT KHẨU. Các kết quả

Ngoài những người tham gia 4854, 126 (2.60%) được bao gồm trong nhóm IA và 652 (13.43%) được bao gồm trong nhóm SA. Bảng 1 cho thấy các số liệu thống kê mô tả về điểm trầm cảm và lo lắng. Điểm trung bình của trầm cảm và lo lắng của các nhóm IA và SA lớn hơn so với nhóm sử dụng bình thường (NU).
Bảng 1. Thống kê mô tả về điểm trầm cảm và lo âu.
Bàn

 

 

KHAI THÁC. Chất lượng phù hợp của phương pháp so sánh điểm số

Mặc dù chúng tôi chỉ điều kiện một vài số đồng biến trong bảng câu hỏi của nghiên cứu này, thông qua điểm số của xu hướng, chúng tôi thấy rằng quy trình khớp là đủ để cân bằng phân phối của mỗi hiệp phương sai, Bảng 2 và Bảng 3. Chúng tôi đã đánh giá khoảng cách trong phân phối biên của Xi

 

 

 

. Đối với mỗi hiệp phương sai, chúng tôi tính toán độ lệch; đó là, sự khác biệt về trung bình mẫu của các mẫu nghiện và bình thường. Trước khi áp dụng kết hợp điểm xu hướng, các sai lệch không được bỏ qua. Tuy nhiên, sau khi phù hợp với điểm số của xu hướng, nghiện và các mẫu phụ bình thường có phân phối biên rất giống nhau cho tất cả các hiệp phương sai.
Bảng 2. So sánh tỷ lệ phần trăm trung bình của các đặc điểm cơ bản giữa IA và các nhóm sử dụng bình thường, trong mẫu ban đầu và điểm phù hợp với mẫu, sử dụng kết hợp di truyền và tối ưu.
Bàn
Bảng 3. So sánh tỷ lệ phần trăm trung bình của các đặc điểm cơ bản giữa SA và các nhóm bình thường, trong mẫu ban đầu và điểm phù hợp với mẫu, sử dụng kết hợp di truyền và tối ưu.
Bàn

 

 

KHAI THÁC. Ảnh hưởng của nghiện Internet đối với trầm cảm và lo âu

Ảnh hưởng của IA đến trầm cảm và lo lắng thu được bằng cách sử dụng kết hợp điểm số xu hướng được báo cáo trong Bảng 4. Thông qua đối sánh di truyền, 3846 mẫu đã được chọn. IA có liên quan đến nguy cơ trầm cảm cao hơn (nguy cơ tương đối 1.207, khoảng tin cậy 95% 1.128–1.292, và p <0.001) và lo lắng (nguy cơ tương đối 1.264, khoảng tin cậy 95% 1.173–1.362, và p <0.001). Tất cả các tỷ lệ rủi ro tương đối này đều có ý nghĩa vì khoảng tin cậy không chứa 1. Thông qua kết hợp tối ưu, 252 mẫu đã được chọn. IA có liên quan đến tình trạng trầm cảm nhiều hơn (nguy cơ tương đối 1.243, khoảng tin cậy 95% 1.145–1.348, và p <0.001) và lo lắng (nguy cơ tương đối 1.308, khoảng tin cậy 95% 1.192–1.435, và p <0.001). Tương tự như đối sánh di truyền, tỷ lệ rủi ro tương đối của cả hai, trầm cảm và lo âu, lớn hơn 1 đáng kể.
Bảng 4. Ảnh hưởng của internet và nghiện điện thoại thông minh đối với trầm cảm và lo lắng, dựa trên kết quả phù hợp với điểm số.
Bàn

 

 

KHAI THÁC. Ảnh hưởng của nghiện điện thoại thông minh đối với trầm cảm và lo âu

Ảnh hưởng của SA đối với trầm cảm và lo lắng khi sử dụng kết hợp điểm số xu hướng được báo cáo trong Bảng 4. Thông qua đối sánh di truyền, 4516 mẫu đã được chọn. SA có liên quan đến nguy cơ trầm cảm cao hơn (nguy cơ tương đối 1.337, khoảng tin cậy 95% 1.296–1.378 và p <0.001) và lo lắng (nguy cơ tương đối 1.402, khoảng tin cậy 95% 1.355–1.450, và p <0.001). Thông qua kết hợp tối ưu, 1304 mẫu đã được chọn. SA có liên quan đến nguy cơ trầm cảm cao hơn (nguy cơ tương đối 1.386, khoảng tin cậy 95% 1.334–1.440, và p <0.001) và lo lắng (nguy cơ tương đối 1.440, khoảng tin cậy 95% 1.380–1.503, và p <0.001). Tất cả các tỷ lệ rủi ro tương đối này đều đáng kể.

 

 

KHAI THÁC. Sự khác biệt về tác dụng của Internet và nghiện điện thoại thông minh đối với trầm cảm và lo âu

Tỷ lệ rủi ro tương đối đối với trầm cảm và lo âu, từ cả di truyền và kết hợp tối ưu, là 10% cao hơn cho SA so với IA. Điều này có nghĩa là SA có nguy cơ trầm cảm và lo lắng cao hơn IA. Những khoảng tin cậy đó không chứa 1, vì vậy chúng tôi có thể nói rằng SA là 34 XN 44 có nhiều khả năng gây ra rối loạn tâm thần.

 

 

XUẤT KHẨU. Thảo luận

Phát hiện của chúng tôi là cả IA và SA đều có tác dụng đáng kể đối với trầm cảm và lo lắng, ngay cả sau khi kiểm soát các yếu tố gây nhiễu bằng cách sử dụng kết hợp điểm số. Các nghiên cứu dịch tễ học đã ước tính tỷ lệ trầm cảm cao hơn ở IA [35,36]. Một số nghiên cứu cắt ngang đã báo cáo rằng những người có IA hoặc SA cho thấy mức độ trầm cảm và lo lắng cao hơn so với người dùng bình thường [13,37]. Trong nghiên cứu hiện tại, kết quả của chúng tôi cho thấy vai trò của IA và SA trong việc phát triển trầm cảm và lo lắng. Có một số giải thích có thể cho những phát hiện hiện tại. Đầu tiên, việc sử dụng internet và điện thoại thông minh gây nghiện có thể làm tăng các vấn đề giữa các cá nhân, có liên quan đến trầm cảm và lo lắng, chẳng hạn như xung đột gia đình, thiếu các mối quan hệ ngoại tuyến và nhu cầu phê duyệt cao trong không gian mạng. Thứ hai, các triệu chứng cai thuốc được đề xuất như mô hình tâm sinh lý ở IA và SA, tương đương với các rối loạn lạm dụng chất [5]. Khi họ không có quyền truy cập vào PC hoặc điện thoại thông minh, những người có IA hoặc SA có thể trở nên lo lắng, và sau đó mong muốn sử dụng Internet hoặc điện thoại thông minh để thoát khỏi cảm giác tiêu cực như vậy [38]. Một cách giải thích khác là không giống như các chất gây nghiện khác, như rượu và nicotine, người dùng quá mức trên internet và điện thoại thông minh có thể có ít hiểu biết về việc sử dụng quá mức của họ trong cuộc sống hàng ngày vì truy cập miễn phí và linh hoạt vào thiết bị [3], làm cho họ trải nghiệm việc sử dụng quá mức của họ như là một sự phiền toái hơn là một dấu hiệu của hành vi có vấn đề [39]. Một phát hiện thú vị khác là SA tác động mạnh mẽ hơn đến trầm cảm và lo lắng so với IA. Điều này khiến chúng ta suy đoán rằng IA và SA có ảnh hưởng khác nhau đến các vấn đề sức khỏe tâm thần. Có thể có một số giải thích cho phát hiện này. Đầu tiên, xem xét các đặc điểm phương tiện, việc sử dụng điện thoại thông minh quá mức sẽ dễ dàng phát triển hơn thông qua tính chất hình thành thói quen của thiết bị, vì khả năng truy cập mạng không dây cao hơn và 24 h của các thông báo thường xuyên [39]. Thứ hai, liên quan đến các yếu tố môi trường, phát hiện này có thể phản ánh sự thay đổi căn bản hiện tại của trung bình cuộc sống hàng ngày từ PC sang điện thoại thông minh. Mọi người có thể sử dụng internet PC cho công việc phức tạp và thực hiện các công việc hàng ngày khác bằng điện thoại thông minh, dẫn đến giảm năng suất lao động và mức độ căng thẳng cao hơn [40]. Cuối cùng, các cá nhân với SA có thể sử dụng điện thoại thông minh để duy trì mối quan hệ và cảm giác kết nối với mạng xã hội trực tuyến [41], dẫn đến nỗi sợ bỏ lỡ và sợ mất kết nối, đồng thời kích hoạt sử dụng điện thoại thông minh cao hơn [42].
Nghiên cứu này có một số hạn chế để khái quát các phát hiện cho toàn bộ dân số, chẳng hạn như tính chất cắt ngang của giới hạn dữ liệu và giải thích suy luận nguyên nhân giữa Internet và nghiện điện thoại thông minh, trầm cảm và lo lắng. Kết hợp tỷ lệ cũng có những hạn chế và yêu cầu. Hạn chế chính là điểm số xu hướng chỉ có thể kiểm soát bởi các yếu tố gây nhiễu quan sát [43]. Khả năng của các yếu tố gây nhiễu không quan sát được có thể vẫn còn, hạn chế việc tìm kiếm nghiên cứu để khái quát hóa. Hơn nữa, vì tất cả các yếu tố gây nhiễu được quan sát trong nghiên cứu này được thu thập dưới dạng các biến phân loại, có thể có sự mất thông tin khi xây dựng mô hình PSM. Do đó, những phát hiện của chúng tôi nên được giải thích một cách thận trọng. Tuy nhiên, để có được kết quả phù hợp mạnh mẽ, chúng tôi đã xem xét hai phương pháp đối sánh, kết hợp di truyền và kết hợp tối ưu. Đặc biệt, kết hợp di truyền sử dụng thuật toán tìm kiếm di truyền, vì vậy quá trình của nó có thể tìm ra giải pháp kết hợp tốt với ít mất thông tin [44]. Cuối cùng, việc đánh giá trầm cảm và triệu chứng lo âu được thực hiện bằng cách tự báo cáo biện pháp triệu chứng tâm lý bằng SCL-90-R. Để đánh giá các vấn đề sức khỏe tâm thần chính xác và nhất quán hơn. Một cuộc phỏng vấn có cấu trúc của bác sĩ lâm sàng nên được thực hiện trong các nghiên cứu tiếp theo.

 

 

5. Kết luận

Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã điều tra làm thế nào IA và SA ảnh hưởng đến các vấn đề sức khỏe tâm thần, trầm cảm và lo lắng. Theo hiểu biết tốt nhất của chúng tôi, đây là nghiên cứu đầu tiên ước tính mối liên quan giữa IA, SA và tâm lý học bằng phương pháp điểm phù hợp với xu hướng từ dữ liệu cắt ngang và để điều tra hiệu ứng khác biệt trong tâm lý học giữa IA và SA. Kết luận, phát hiện của chúng tôi cho thấy rằng cả IA và SA đều làm tăng nguy cơ trầm cảm và lo lắng. Ngoài ra, SA cho thấy mối quan hệ mạnh mẽ hơn với trầm cảm và lo lắng so với IA.
Một hệ lụy của những phát hiện này là các cá nhân sử dụng điện thoại thông minh có vấn đề cần được theo dõi chặt chẽ các vấn đề về sức khỏe tâm thần, nêu rõ sự cần thiết phải thiết lập các chính sách phòng ngừa và quản lý nhằm vào mức độ tiền lâm sàng của SA. Các nghiên cứu trong tương lai nên điều tra các hướng nguyên nhân của mối quan hệ giữa IA, SA và các vấn đề sức khỏe tâm thần và nên xác định các yếu tố phân biệt đối xử của IA và SA.

 

 

Sự đóng góp của tác giả

D.-JK và DL đã hình thành và thiết kế các thí nghiệm; HMJ đã phân tích dữ liệu; Y.-JK viết bài. YL giám sát việc thu thập dữ liệu. Tất cả các tác giả đã đóng góp cho sự phát triển của bản thảo, sửa đổi nó một cách nghiêm túc và phê duyệt bản thảo cuối cùng.

 

 

Lời cảm ơn

Công trình này được hỗ trợ bởi một khoản trợ cấp từ Quỹ nghiên cứu quốc gia Hàn Quốc (Cấp số 2014M3C7A1062894, 2014M3C7A1062896).

 

 

Xung đột lợi ích

Các tác giả tuyên bố không có xung đột lợi ích.

 

 

dự án

  1. Choi, S.-W.; Kim, D.-J.; Choi, J.-S.; À, H.; Choi, E.-J.; Bài hát, W.-Y.; Kim, S.; Youn, H. So sánh các yếu tố rủi ro và bảo vệ liên quan đến nghiện điện thoại thông minh và nghiện Internet. J. Hành vi. Con nghiện. 2015, 4, 308 lên 314. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  2. 2016 Khảo sát về sự phụ thuộc quá mức của Internet; Bộ Khoa học, CNTT và Kế hoạch Tương lai: Seoul, Hàn Quốc, 2017.
  3. Lee, Y.-K.; Chang, C.-T.; Lâm, Y.; Thành, Z.-H. Mặt tối của việc sử dụng điện thoại thông minh: Đặc điểm tâm lý, hành vi bắt buộc và kỹ thuật viên. Tính toán. Hum. Hành vi. 2014, 31, 373 lên 383. [Google Scholar] [CrossRef]
  4. Lee, KE; Kim, S.-H.; Hà, T-Y.; Yoo, Y.-M.; Han, J.-J.; Jung, J.-H.; Jang, J.-Y. Sự phụ thuộc vào việc sử dụng điện thoại thông minh và mối liên hệ với sự lo lắng ở Hàn Quốc. Đại diện y tế công cộng 2016, 131, 411 lên 419. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  5. Kim, Đ.; Chung, Y.; Lee, J.; Kim, M.; Lee, Y.; Kang, E.; Keum, C.; Nam, J. Phát triển thang đo mức độ nghiện điện thoại thông minh cho người lớn: Tự báo cáo. Hàn Quốc J. Couns. 2012, 13, 629 lên 644. [Google Scholar]
  6. Kwon, M.; Lee, J.-Y.; Thắng, W.-Y.; Công viên, J.-W.; Min, J.-A.; Hahn, C.; Gu, X.; Choi, J.-H.; Kim, D.-J. Phát triển và xác nhận thang đo nghiện điện thoại thông minh (SAS). PLoS MỘT 2013, 8, e56936. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  7. Kuss, DJ; Griffiths, MD; Karila, L.; Billieux, J. Nghiện Internet: Một tổng quan hệ thống về nghiên cứu dịch tễ học trong thập kỷ qua. Curr. Dược phẩm Des. 2014, 20, 4026 lên 4052. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  8. Andreassen, CS; Billieux, J.; Griffiths, MD; Kuss, DJ; Dân số, Z.; Mazzoni, E.; Pallesen, S. Mối quan hệ giữa việc sử dụng gây nghiện các phương tiện truyền thông xã hội và trò chơi video và các triệu chứng rối loạn tâm thần: Một nghiên cứu cắt ngang quy mô lớn. Thần kinh. Con nghiện. Hành vi. 2016, 30, 252. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  9. Aljomaa, SS; Qudah, MFA; Albursan, IS; Bakhiet, SF; Abduljabbar, AS nghiện điện thoại thông minh trong sinh viên đại học trong một số biến. Tính toán. Hum. Hành vi. 2016, 61, 155 lên 164. [Google Scholar] [CrossRef]
  10. Anderson, EL; Nhìn thấy, E.; Stavropoulos, V. Sử dụng Internet và sử dụng Internet có vấn đề: Đánh giá có hệ thống về xu hướng nghiên cứu theo chiều dọc ở tuổi thiếu niên và tuổi trưởng thành mới nổi. Nội bộ J. Vị thành niên. Thiếu niên 2017, 22, 430 lên 454. [Google Scholar] [CrossRef]
  11. Hậu, S.; Fidel, RP; Kwon, M.; Phụ, A.; Cửu Long, T.; Schaub, MP sử dụng điện thoại thông minh và nghiện điện thoại thông minh trong giới trẻ ở Thụy Sĩ. J. Hành vi. Con nghiện. 2015, 4, 299 lên 307. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  12. Ko, C.-H.; Yên, J.-Y.; Yên, C.-F.; Chen, C.-S.; Chen, C.-C. Mối liên quan giữa nghiện Internet và rối loạn tâm thần: Một tổng quan tài liệu. Á Âu Tâm thần học 2012, 27, 1 lên 8. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  13. Demirci, K.; Akgönül, M.; Akpinar, A. Mối quan hệ của mức độ nghiêm trọng của việc sử dụng điện thoại thông minh với chất lượng giấc ngủ, trầm cảm và lo lắng ở sinh viên đại học. J. Hành vi. Con nghiện. 2015, 4, 85 lên 92. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  14. Thương hiệu, M.; Trẻ, KS; Lai, C.; Mặc kệ, K.; Potenza, MN Kết hợp các cân nhắc về tâm lý và sinh học thần kinh liên quan đến việc phát triển và duy trì các rối loạn sử dụng Internet cụ thể: Mô hình tương tác của người thực hiện ảnh hưởng đến nhận thức (I-PACE). Thần kinh. Biobehav. Rev 2016, 71, 252 lên 266. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  15. Kim, Y.-J.; Kim, D.-J.; Choi, J. Sự rối loạn nhận thức của nghiện Internet và mối tương quan sinh học thần kinh của nó. Trước mặt. Biosci (Elite ed.) 2017, 9, 307 lên 320. [Google Scholar]
  16. Lachmann, B.; Công tước, É.; Sariyska, R.; Montag, C. Ai nghiện điện thoại thông minh và / hoặc Internet? Thần kinh. Pop. Truyền thông sùng bái. 2017. [Google Scholar] [CrossRef]
  17. Lachmann, B.; Sindermann, C.; Sariyska, RY; Lạc, R.; Melchers, MC; Becker, B.; Cooper, AJ; Montag, C. Vai trò của sự đồng cảm và sự hài lòng trong cuộc sống đối với Rối loạn sử dụng điện thoại thông minh và Internet. Trước mặt. Thần kinh. 2018, 9, 398. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  18. Banjanin, N.; Banjanin, N.; Dimitrijevic, tôi.; Pantic, I. Mối quan hệ giữa sử dụng internet và trầm cảm: Tập trung vào dao động tâm trạng sinh lý, mạng xã hội và hành vi gây nghiện trực tuyến. Tính toán. Hum. Hành vi. 2015, 43, 308 lên 312. [Google Scholar] [CrossRef]
  19. Akin, A.; Iskender, M. nghiện Internet và trầm cảm, lo lắng và căng thẳng. Nội bộ Trực tuyến J. Giáo dục. Khoa học 2011, 3, 138 lên 148. [Google Scholar]
  20. Xương, S.; Allahyar, N.; Aminpoor, H.; Moafian, F.; Cũng không, MBM; Griffiths, MD nghiện Internet và các rủi ro tâm lý xã hội của nó (trầm cảm, lo lắng, căng thẳng và cô đơn) giữa thanh thiếu niên và thanh niên Iran: Một mô hình phương trình cấu trúc trong một nghiên cứu cắt ngang. Nội bộ J. Ment. Nghiện sức khỏe. 2016, 14, 257 lên 267. [Google Scholar] [CrossRef]
  21. Cheung, LM; Wong, WS Ảnh hưởng của chứng mất ngủ và nghiện internet đối với trầm cảm ở thanh thiếu niên Trung Quốc Hồng Kông: Một phân tích cắt ngang khám phá. J. Ngủ Res. 2011, 20, 311 lên 317. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  22. Cepeda, MS; Boston, R.; Farrar, JT; Strom, BL So sánh hồi quy logistic so với điểm số xu hướng khi số lượng sự kiện thấp và có nhiều yếu tố gây nhiễu. Là. J. Epidemiol. 2003, 158, 280 lên 287. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  23. Austin, PC Một đánh giá quan trọng về kết hợp điểm số xu hướng trong tài liệu y khoa giữa 1996 và 2003. Thống kê Med. 2008, 27, 2037 lên 2049. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  24. Austin, PC; Grootendorst, P.; Anderson, GM Một so sánh về khả năng của các mô hình điểm xu hướng khác nhau để cân bằng các biến đo được giữa các đối tượng được điều trị và không được điều trị: Một nghiên cứu ở Monte Carlo. Thống kê Med. 2007, 26, 734 lên 753. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  25. Müller, KW; Glaesmer, H.; Brähler, E.; Ái chà, K.; Beutel, ME Tỷ lệ nghiện internet trong dân số nói chung: Kết quả từ một cuộc khảo sát dựa trên dân số Đức. Hành vi. Thông tin Công nghệ. 2014, 33, 757 lên 766. [Google Scholar] [CrossRef]
  26. Rho, MJ; Lee, H.; Lee, T.-H.; Cho, H.; Jung, Đ.; Kim, D.-J.; Choi, IY Các yếu tố rủi ro cho rối loạn chơi game trên Internet: Các yếu tố tâm lý và đặc điểm chơi game trên Internet. Nội bộ J. Môi trường. Độ phân giải Sức khỏe cộng đồng 2018, 15, 40. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  27. Cơ quan dịch vụ thông tin quốc gia. Một nghiên cứu về quy mô nghiện nghiện Internet cho người lớn; Cơ quan dịch vụ thông tin quốc gia: Seoul, Hàn Quốc, 2005. [Google Scholar]
  28. Kim, D. Nghiên cứu tiếp theo về thang điểm nghiện nghiện Internet; Cơ quan quảng bá và cơ hội kỹ thuật số Hàn Quốc: Seoul, Hàn Quốc, 2008; Có sẵn trên mạng: http://www.nia.or.kr/site/nia_kor/ex/bbs/View.do?cbIdx=39485&bcIdx=277&parentSeq=277 (truy cập trên 8 có thể 2008).
  29. Kim, D.-I.; Chung, Y.-J.; Lee, E-A.; Kim, D.-M.; Cho, Y.-M. Phát triển hình thức quy mô nghiện nghiện internet ngắn (thang đo KS). Hàn Quốc J. Couns. 2008, 9, 1703 lên 1722. [Google Scholar]
  30. Cơ quan dịch vụ thông tin quốc gia. Phát triển quy mô nghiện điện thoại thông minh Hàn Quốc cho thanh thiếu niên và người lớn; Cơ quan dịch vụ thông tin quốc gia: Seoul, Hàn Quốc, 2011; Trang 85 tầm 86. [Google Scholar]
  31. Kim, KI.; Kim, JW. Nghiên cứu tiêu chuẩn về danh sách kiểm tra triệu chứng-90-R tại Hàn Quốc III. Mẹ Sức khỏe Res. 1984, 2, 278 lên 311. [Google Scholar]
  32. Heckman, J.; Smith, J. Đánh giá trường hợp cho các thí nghiệm xã hội. J. Kinh tế. Quan điểm. 1995, 9, 85 lên 110. [Google Scholar] [CrossRef]
  33. Caliendo, M.; Kopeinig, S. Một số hướng dẫn thực tế để thực hiện so khớp điểm xu hướng. J. Kinh tế. Sống sót. 2008, 22, 31 lên 72. [Google Scholar] [CrossRef]
  34. Sekhon, JS; Diamond, A. Kết hợp di truyền để ước tính hiệu ứng nhân quả, bản thảo chưa xuất bản. Trình bày tại Hội nghị thường niên về Phương pháp chính trị, Tallahassee, FL, Hoa Kỳ, tháng 7 2005. [Google Scholar]
  35. Ghassemzadeh, L.; Shahraray, M.; Moradi, A. Tỷ lệ nghiện Internet và so sánh người nghiện Internet và không nghiện ở các trường trung học ở Iran. Cyberpsychol. Hành vi. 2008, 11, 731 lên 733. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  36. Yên, J.-Y.; Ko, C.-H.; Yên, C.-F.; Ngô, H.-Y.; Dương, M.-J. Các triệu chứng tâm thần hôn mê của nghiện Internet: Thiếu chú ý và rối loạn tăng động (ADHD), trầm cảm, ám ảnh sợ xã hội và thù địch. J. Vị thành niên. Sức khỏe 2007, 41, 93 lên 98. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  37. Tonioni, F.; Mazza, M.; Autullo, G.; Cappelluti, R.; Catalano, V.; Marano, G.; Fiumana, V.; Moschetti, C.; Alimonti, F.; Luciani, M. Có phải nghiện Internet là một tình trạng tâm lý khác biệt với cờ bạc bệnh lý? J. Nghiện. Hành vi. 2014, 39, 1052 lên 1056. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  38. Kuss, DJ; Griffiths, MD Mạng xã hội trực tuyến và nghiện nghiện Một đánh giá về văn học tâm lý. Nội bộ J. Môi trường. Độ phân giải Sức khỏe cộng đồng 2011, 8, 3528 lên 3552. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  39. O Formulavirta, A.; Rattenbury, T.; Ma, L.; Raita, E. Thói quen làm cho điện thoại thông minh sử dụng phổ biến hơn. Người. Computitous Comput. 2012, 16, 105 lên 114. [Google Scholar] [CrossRef]
  40. Công tước, É.; Montag, C. Nghiện điện thoại thông minh, gián đoạn hàng ngày và năng suất tự báo cáo. Con nghiện. Hành vi. Dân biểu 2017, 6, 90 lên 95. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  41. Kuss, DJ; Griffiths, MD Các trang web mạng xã hội và nghiện: Mười bài học kinh nghiệm. Nội bộ J. Môi trường. Độ phân giải Sức khỏe cộng đồng 2017, 14, 311. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  42. Oberst, U.; Wegmann, E.; Stodt, B.; Thương hiệu, M.; Chamarro, A. Hậu quả tiêu cực từ mạng xã hội nặng nề ở thanh thiếu niên: Vai trò trung gian của nỗi sợ bị bỏ lỡ. J. Vị thành niên. 2017, 55, 51 lên 60. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  43. Joffe, MM; Rosenbaum, PR Mời bình luận: Điểm số tuyên truyền. Là. J. Epidemiol. 1999, 150, 327 lên 333. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  44. Kim cương, A.; Sekon, J. Kết hợp di truyền để ước tính tác động nhân quả: Một phương pháp mới để đạt được sự cân bằng trong các nghiên cứu quan sát. Rev. Kinh tế. Thống kê 2013, 95, 932 lên 945. [Google Scholar] [CrossRef]