Sử dụng internet có vấn đề như một vấn đề nhiều mặt liên quan đến tuổi: Bằng chứng từ một cuộc khảo sát hai trang web (2018)

Addict Behav. 2018 ngày 12 tháng 2;81:157-166. doi: 10.1016/j.addbeh.2018.02.017.

Ioannidis K¹, Treder MS², Chamberlain SR¹, Kiraly F³, Redden SA⁴, Stein DJ⁵, Lochner C⁶, Cấp JE⁷.

Tóm tắt

NỀN TẢNG VÀ AIMS:

Sử dụng internet có vấn đề (PIU; còn được gọi là Nghiện Internet) là một vấn đề đang gia tăng trong các xã hội hiện đại. Có kiến ​​thức khan hiếm về các biến nhân khẩu học và các hoạt động cụ thể trên internet liên quan đến PIU và hiểu biết hạn chế về cách PIU nên được khái niệm hóa. Mục tiêu của chúng tôi là xác định các hoạt động internet cụ thể liên quan đến PIU và khám phá vai trò kiểm duyệt tuổi và giới trong các hiệp hội đó.

Phương pháp:

Chúng tôi đã tuyển dụng những người tham gia 1749 ở độ tuổi 18 trở lên thông qua các quảng cáo truyền thông trong một cuộc khảo sát dựa trên Internet tại hai địa điểm, một ở Mỹ và một ở Nam Phi; chúng tôi sử dụng hồi quy Lasso để phân tích.

Kết quả:

Các hoạt động internet cụ thể có liên quan đến điểm số sử dụng internet có vấn đề cao hơn, bao gồm lướt web nói chung (lasso β: 2.1), chơi game trên internet (β: 0.6), mua sắm trực tuyến (β: 1.4), sử dụng các trang web đấu giá trực tuyến (β: 0.027), mạng xã hội mạng (β: 0.46) và sử dụng nội dung khiêu dâm trực tuyến (β: 1.0). Tuổi tác kiểm duyệt mối quan hệ giữa PIU và trò chơi nhập vai (β: 0.33), cờ bạc trực tuyến (β: 0.15), sử dụng các trang web đấu giá (β: 0.35) và phương tiện truyền thông trực tuyến (β: 0.35), với tuổi càng cao thì càng cao mức độ PIU. Có bằng chứng không thuyết phục về giới tính và giới tính × hoạt động internet có liên quan đến điểm số sử dụng internet có vấn đề. Rối loạn tăng động giảm chú ý (ADHD) và rối loạn lo âu xã hội có liên quan đến điểm PIU cao ở những người tham gia trẻ tuổi (tuổi ≤ 25, β: 0.35 và 0.65 tương ứng), trong khi rối loạn lo âu tổng quát (GAD) và rối loạn ám ảnh cưỡng chế (OCD) là liên quan đến điểm PIU cao ở những người tham gia lớn tuổi (tuổi> 55, β: 6.4 và 4.3 tương ứng).

Kết luận:

Nhiều loại hành vi trực tuyến (ví dụ như mua sắm, nội dung khiêu dâm, lướt web nói chung) có mối quan hệ mạnh mẽ hơn với việc sử dụng internet không đúng cách so với chơi game hỗ trợ phân loại chẩn đoán sử dụng internet có vấn đề như một rối loạn nhiều mặt. Hơn nữa, các hoạt động internet và chẩn đoán tâm thần liên quan đến việc sử dụng internet có vấn đề thay đổi theo độ tuổi, với ý nghĩa sức khỏe cộng đồng.

TỪ KHÓA: Nghiện hành vi; Nghiện Internet; Rối loạn chơi game trên Internet; Lasso; Học máy; Sử dụng internet có vấn đề

PMID: 29459201

DOI: 10.1016/j.addbeh.2018.02.017

                            1

Giới thiệu

Sử dụng internet có vấn đề (PIU, còn được gọi là Nghiện Internet), là mối quan tâm về sức khỏe cộng đồng trong các xã hội hiện đại trên toàn cầu. Dịch tễ học của PIU vẫn chưa rõ ràng (

; ) với một loạt các ước tính về tỷ lệ hiện mắc được báo cáo (1% đến 36.7%), có khả năng phản ánh không chỉ sự khác biệt về dân số mà còn phản ánh sự đa dạng của các công cụ đánh giá và các định nghĩa hoạt động khác nhau về các hành vi PIU. DSM-5 đã nhấn mạnh rối loạn chơi game trên Internet như một điều kiện để nghiên cứu thêm (), đặc biệt loại trừ các hoạt động dựa trên internet khác như cờ bạc và sử dụng phương tiện truyền thông xã hội, mặc dù đã tích lũy được bằng chứng cho thấy việc sử dụng internet có vấn đề là một vấn đề nhiều mặt vượt ra ngoài chơi game trực tuyến (; ;). Nhiều hành vi trực tuyến khác nhau đã được mô tả là có khả năng làm suy giảm hoạt động bình thường khi được thực hiện quá mức, bao gồm chơi trò chơi trực tuyến và trò chơi nhập vai trực tuyến nhiều người chơi (;;;;;), cờ bạc trực tuyến (;), mua sắm trực tuyến (; ;), xem nội dung khiêu dâm (;;), kiểm tra email thường xuyên, nhắn tin nhanh (;;) và lạm dụng phương tiện truyền thông xã hội (;). Các hành vi trực tuyến cũng có thể gây lo ngại cho sức khỏe thể chất của cá nhân (;) hoặc tạo cơ sở cho các hành vi phạm tội (). Các đặc điểm bốc đồng và cưỡng chế có thể làm nền tảng cho các hành vi có vấn đề trên internet (;;;;), trong khi các hoạt động cụ thể trên internet có liên quan đến các rối loạn tâm thần; ví dụ, mua sắm trực tuyến có liên quan đến trầm cảm và tích trữ (

).

Thanh niên và sinh viên được coi là dễ bị tổn thương nhất đối với PIU (

; ; ; ; ), nhưng dân số trung niên trở lên chưa được điều tra toàn diện. Tuổi trẻ đã được liên kết với mua sắm trực tuyến có vấn đề (;). Tuy nhiên, đã có một số nghiên cứu xác định các hoạt động internet có vấn đề, bao gồm mua sắm trên internet quá mức, trong dân số trưởng thành (

). Nhìn chung, lịch sử tự nhiên của việc sử dụng internet có vấn đề vẫn chưa được biết và có thể có sự khác biệt liên quan đến tuổi trong PIU nói chung hoặc trong các hành vi trực tuyến có vấn đề khác nhau.

PIU đã được coi là có ưu thế nam giới (

; ) và có khả năng phổ biến hơn ở thanh niên nam châu Á, nhưng nữ cũng có thể dễ bị tổn thương (;). Ở cấp độ lâm sàng, phần lớn các nghiên cứu PIU chỉ bao gồm những người tham gia nam () và không rõ liệu các quần thể lâm sàng nữ có thể được đánh giá thấp hay không. Có một số bằng chứng từ các nghiên cứu quan sát cho thấy nam và nữ khác nhau về cách họ hoạt động trong môi trường trực tuyến về các hoạt động họ chọn và hậu quả tiêu cực của họ (;). Việc sử dụng quá nhiều trò chuyện và phương tiện truyền thông xã hội có liên quan đến giới tính nữ ở các sinh viên trẻ (;;; S). Giới tính nữ cũng được xác định là yếu tố dự báo mua sắm trực tuyến có vấn đề (), nhưng điều ngược lại cũng đã được báo cáo (;). Chơi game trực tuyến có liên quan đến giới tính nam (), nhưng trò chơi nhập vai trực tuyến nhiều người chơi đã được báo cáo ở cả hai giới tính (). Nội dung khiêu dâm trực tuyến cũng như cờ bạc trực tuyến đã được báo cáo là thường xuyên hơn ở nam giới trưởng thành (), tuy nhiên, người ta đã tranh luận rằng vai trò của việc củng cố phần thưởng, phản ứng cue và khao khát tình dục trực tuyến là tương tự đối với cả hai giới (). Các nền tảng đặc biệt của phương tiện truyền thông xã hội có tiềm năng gây nghiện, chẳng hạn như các trang web mạng như Facebook, được cả hai giới sử dụng và người ta cho rằng phụ nữ có thể đặc biệt gặp rủi ro (). Nhìn chung, có thể có sự khác biệt về giới tính cho các khía cạnh của PIU; cách khác, có thể là một khi các đặc điểm / giới hạn hành vi và hành vi được tính đến, cả hai giới đều bị ảnh hưởng tương tự (;;

). Báo cáo về các phương pháp cho nghiên cứu này tuân theo hướng dẫn STROBE (

). Nghiên cứu hiện tại được thực hiện từ tháng 1 2014, tháng 2 2015. Các cá nhân ở độ tuổi 18 trở lên đã được tuyển dụng tại hai địa điểm: Chicago (Hoa Kỳ) và Stellenbosch (Nam Phi) sử dụng quảng cáo trên internet (tuổi trung bình 29 [18 Thẻ 77]; nam 1119 [64%]; 1285 Caucian [73%] Các quảng cáo yêu cầu các cá nhân tham gia vào một cuộc khảo sát trực tuyến về việc sử dụng internet. Những người tham gia đã hoàn thành khảo sát ẩn danh bằng phần mềm Survey Monkey. Cuộc khảo sát đã được gửi qua Craigslist để chỉ những người tham gia từ các địa phương cụ thể được nhắm mục tiêu. Nghiên cứu đã được phê duyệt bởi các hội đồng đánh giá thể chế tại mỗi địa điểm nghiên cứu. Những người tham gia không nhận được bồi thường khi tham gia xổ số ngẫu nhiên, theo đó có năm giải thưởng với mỗi giải thưởng có giá trị từ $ 50 và $ 200 ở Hoa Kỳ và ba giải thưởng giữa ZAR250 và ZAR750 ở Nam Phi.

Cuộc khảo sát trực tuyến bao gồm các câu hỏi về độ tuổi, giới tính, chủng tộc, tình trạng mối quan hệ, khuynh hướng tình dục và nền tảng giáo dục của mỗi cá nhân, cùng với các thước đo khác nhau về các hoạt động internet cụ thể. Chúng tôi đã đo lường một số hoạt động internet khác nhau bao gồm 1) lướt web nói chung 2) chơi game trên internet tổng cộng 3) Trò chơi nhập vai trực tuyến (RPG) 4) Lãng phí thời gian / trò chơi kỹ năng (tức là Ứng dụng trên iPod / iPad / điện thoại di động, Tetris, Jewels) 5 ) Nhiều người chơi hành động trực tuyến (ví dụ Call of Duty, Gears of War) 6) Mua sắm trực tuyến 7) Trang web đấu giá (ví dụ Ebay) 8) Cờ bạc trực tuyến 9) Mạng xã hội 10) Thể thao trực tuyến (tức là Thể thao giả tưởng, ESPN) 11) Nội dung khiêu dâm / Tình dục trên internet 12) Nhắn tin / Viết blog (tức là AIM, Skype) và 13) Truyền video / phương tiện (tức là YouTube, Hulu). Cuộc khảo sát cũng bao gồm các biện pháp lâm sàng: Kiểm tra Nghiện Internet (IAT) (

) để cung cấp một biện pháp sử dụng internet không đúng lúc; chọn các mô-đun Phỏng vấn Thần kinh Quốc tế Mini (MINI) () để xác định rối loạn lo âu xã hội có thể xảy ra (SAD), rối loạn lo âu tổng quát (GAD) và rối loạn ám ảnh cưỡng chế (OCD); Danh sách kiểm tra triệu chứng tự báo cáo ADHD dành cho người lớn (ASRS-v1.1) () để xác định các triệu chứng rối loạn tăng động giảm chú ý (ADHD); Padua Inventory (PI) () để xác định xu hướng ám ảnh cưỡng chế; và Thang đo xung động Barratt (BIS-11) để định lượng tính cách bốc đồng (

). Thống kê mô tả cho tất cả các biến được tóm tắt và phân tầng theo độ tuổi trong Bảng bổ sung S1a.

IAT bao gồm các câu hỏi 20 kiểm tra các khía cạnh của PIU. Điểm số trên phạm vi IAT từ 20 đến 100 với 20 Thẻ 49 phản ánh việc sử dụng Internet nhẹ, 50 phe 79 sử dụng Internet vừa phải và 80 Thẻ 100 phản ánh việc sử dụng Internet nghiêm trọng. PI bao gồm các mục 39 đánh giá hành vi ám ảnh và cưỡng chế phổ biến. BIS-11 là một bảng câu hỏi tự báo cáo được sử dụng để xác định mức độ bốc đồng.

Chúng tôi đã thực hiện Phân tích các thành phần chính (PCA) để xác định liệu một vài thành phần của hoạt động internet có thể chiếm một phần đáng kể của phương sai hay không. Tuy nhiên, phân tích này cho thấy rằng chúng tôi yêu cầu> 11 trong số 13 thành phần để đạt được> 90% phương sai cho thấy rằng một phần đáng kể các biến của hoạt động internet đóng góp duy nhất vào phương sai. Do đó, chúng tôi quyết định sử dụng từng biến riêng biệt trong phân tích của mình.

Chỉ dữ liệu từ những người tham gia đã hoàn thành toàn bộ cuộc khảo sát trực tuyến, bao gồm cả các thước đo hoạt động internet, mới được đưa vào phân tích. Mẫu ban đầu bao gồm 2551 cá thể. 63 cá nhân bị loại vì thiếu điểm IAT. Thêm 18 người nữa bị loại vì báo cáo chuyển đổi giới tính và 459 người vì thiếu các biến dự báo quan trọng, ví dụ như điểm số của bảng câu hỏi PI hoặc BIS. Năm cá nhân bị loại do báo cáo tuổi <18 tuổi. 257 cá nhân khác đã bị loại trừ do thiếu các biện pháp hoạt động internet. Tập hợp đầy đủ cuối cùng bao gồm 1749 cá nhân với điểm số hoàn chỉnh trên tất cả các biến. Bước cuối cùng của quá trình loại trừ này giải thích cho sự khác biệt về mẫu giữa nghiên cứu hiện tại và

. Tập hợp đầy đủ cuối cùng này bao gồm 1063 cá thể từ trang Stellenbosch và 686 cá thể từ trang Chicago. Tỷ lệ phổ biến điểm ước tính của PIU là ~ 8.5% khi sử dụng ngưỡng IAT từ 50 trở lên. So sánh hai quần thể địa điểm nghiên cứu, địa điểm Stellenbosch có những người tham gia trẻ hơn [trung bình (phạm vi) 24.3 (18–76) so với 36.3 (18–77), ANOVA F <0.05, η ² : 0.20], tỷ lệ nam giới thấp hơn [58% so với 73%, χ ² <0.05, φ : 0.15], tỷ lệ xu hướng tình dục khác giới cao hơn [91% so với 84%, χ ² <0.05, φ : 0.10], tỷ lệ ADHD cao hơn [50% so với 41% χ ² <0.05, φ : 0.9], tỷ lệ mua sắm trực tuyến thấp hơn [trung bình (phạm vi) 0.48 (0–5) so với 1.27 (0–5), ANOVA F <0.05, η ² : 0.18] và điểm IAT thấp hơn một chút [trung bình (phạm vi) 30.3 (20–94) so ​​với 35.9 (20–85), ANOVA F <0.05, η ² : 0.06]. Một so sánh chi tiết hơn được trình bày trong Bảng bổ trợ S1b. Tuyển dụng và quy trình loại trừ được trình bày bằng đồ họa trong Sung. 1 . Tất cả các biến liên tục (tức là điểm BIS) đã được chuẩn hóa để tăng tính dễ hiểu của các hệ số mô hình. Các phương pháp dự đoán đã sử dụng điểm IAT dưới dạng biến số (Phạm vi 20 XN 94, 32.48 trung bình). Tất cả các phân tích đã được thực hiện trong phiên bản R Studio 3.1.2. Các mô hình tuyến tính tổng quát của Lasso đã được thực hiện bằng cách sử dụng gói glmnet '(Gói phiên bản glmnet 2.0NH 5 (

)). Thông tin chi tiết về quá trình phân tích có thể được tìm thấy trong phần Bổ sung (phụ lục phương pháp luận).

). Để đối phó với sự phù hợp quá mức, chúng tôi đã thảo luận bằng cách sử dụng các phương pháp thống kê ngoài mẫu (xác thực chéo) để có được ước tính về lỗi tổng quát hóa và dự đoán của mô hình (

). Chúng tôi đã khám phá cách tiếp cận này trong dữ liệu hiện tại của mình khi chúng tôi sử dụng ước tính xác thực chéo ngoài mẫu của lỗi bình phương gốc kết hợp với lựa chọn ngược các biến để kiểm tra xem liệu các mô hình có cải thiện hay không bằng cách thêm một số lượng lớn các biến vào các tập hợp con của các kết hợp có thể có của các yếu tố dự báo, và chúng tôi thấy rằng các mô hình thưa thớt (tức là với khoảng từ 13 đến 16 biến) không thua kém về mặt RMSE được xác nhận chéo so với các mô hình phức tạp hơn (bao gồm> 16 biến). Điều này được thể hiện trong khám phá Sung. 3 (trên cùng bên trái).

) và sau đó được giới thiệu trong khoa học thống kê bởi có một số tính chất đã nói ở trên mong muốn của việc xây dựng mô hình dịch chuyển theo hướng thưa thớt và giảm sự phù hợp quá mức (). Lasso (mô hình tuyến tính tổng quát với khả năng tối đa bị phạt, được gọi là hồi quy sử dụng Toán tử thu nhỏ và chọn lọc tối thiểu (Lasso hoặc LASSO ())) là phương pháp phân tích hồi quy và hồi quy thường được sử dụng trong khoa học y tế (;) và có tiềm năng sử dụng trong khoa học y tế (;) mô hình dự đoán lâm sàng trong tâm thần học (RC). Hồi quy sườn là một hình thức khác của hồi quy tuyến tính chính quy thu nhỏ các hệ số bằng cách đưa ra một hình phạt hệ số (). Lưới đàn hồi là một mô hình trung gian giữa sườn núi và Lasso và hình phạt của nó được điều khiển bởi α, cầu nối khoảng cách giữa Lasso (α = 1) và sườn núi (α = 0). Tham số điều chỉnh kiểm soát cường độ tổng thể của hình phạt. Lasso sử dụng hình phạt L1 và sườn núi sử dụng hình phạt L2. Trái ngược với hồi quy sườn, hiệu ứng của hình phạt Lasso L1 là hầu hết các hệ số được điều khiển về 0, dẫn đến một giải pháp chính quy hóa thưa thớt cùng một lúc. Theo cơ chế này, Lasso thực hiện lựa chọn biến có thể đơn giản hóa rất nhiều việc giải thích đặc biệt là nếu nhiều người dự đoán có liên quan đến mô hình. Một phương pháp phi tiêu chuẩn khác được biết đến với độ chính xác cao và khả năng tránh sự phù hợp là rừng ngẫu nhiên (

; ; ; ; ). Chúng tôi đã chỉ ra rằng một loạt các hoạt động trên internet, bao gồm lướt web, chơi game trên internet, mua sắm trực tuyến, sử dụng các trang web đấu giá, đánh bạc trực tuyến, mạng xã hội và sử dụng nội dung khiêu dâm trực tuyến đóng góp riêng biệt và duy nhất cho PIU, cung cấp bằng chứng rằng PIU là một phức tạp hiện tượng bao gồm một loạt các hành vi có vấn đề. Ngoài ra, chúng tôi đã chỉ ra rằng những hành vi đó vẫn giữ mối liên hệ có ý nghĩa thống kê với PIU, ngay cả khi các triệu chứng tâm thần có liên quan đến PIU (tức là các triệu chứng của ADHD, GAD và OCD) (;) và các chiều của hành vi được dự đoán là PIU (tức là các biện pháp nhân cách của sự bốc đồng và cưỡng chế) (;;

) được đưa vào tài khoản. Chúng tôi đã chứng minh thêm rằng các hoạt động cụ thể trên internet như RPG, cờ bạc trực tuyến, sử dụng các trang web đấu giá và phương tiện truyền thông trực tuyến có liên quan đến điểm PIU cao hơn và mối quan hệ này bị ảnh hưởng bởi tuổi tác. Cuối cùng, dữ liệu của chúng tôi cho thấy các loại hành vi trực tuyến khác (ví dụ như mua sắm, khiêu dâm, lướt web nói chung) có mối quan hệ mạnh mẽ hơn với việc sử dụng internet không đúng cách so với chơi game và có thể điều này liên quan đến thực tế là các nghiên cứu trước đây không bao gồm như vậy mảng rộng các hoạt động liên quan đến internet. Những kết quả này có ý nghĩa quan trọng đối với việc khái niệm PIU là một rối loạn có ý nghĩa lâm sàng, vì chúng thu hút sự chú ý khỏi cấu trúc 'rối loạn chơi game Internet' một cách tương đối hẹp, đối với việc sử dụng internet nhiều vấn đề hoặc nghiện internet bao gồm nhiều khía cạnh hành vi trực tuyến của con người.

Ngoài ra, bằng cách sử dụng xác thực chéo ngoài mẫu, chúng tôi đã chỉ ra rằng phương pháp 'không chuẩn' sử dụng hồi quy Lasso chính xác hơn trong việc dự đoán điểm PIU so với hồi quy tuyến tính 'chuẩn hơn'. Sử dụng ước lượng ngoài mẫu của giá trị tiên đoán của một mô hình thường giúp giải quyết hiện tượng mà theo đó sự phân rã ý nghĩa trong các nghiên cứu sao chép. Tuy nhiên, sự lựa chọn hồi quy Lasso đi kèm với sự cảnh báo rằng các biến không được chọn bởi mô hình (với hệ số bằng 0) vẫn có thể dự đoán được, đặc biệt là khi có mối tương quan cao giữa các biến được chọn và không được chọn. Trong tập dữ liệu của chúng tôi, chúng tôi không có bất kỳ biến tương quan cao nào, tuy nhiên, giới hạn này có nghĩa là chúng tôi nên xử lý bất kỳ kết quả tiêu cực nào một cách bảo thủ. Ví dụ, sự thiếu liên kết giữa giới và PIU cũng như thiếu liên kết giữa các hoạt động Internet × giới với PIU có thể hỗ trợ cho giả thuyết rằng nếu một phạm vi rộng hơn của các hành vi PIU và các yếu tố gây nhiễu tiềm ẩn được tính đến, cả hai giới đều dễ bị tổn thương như nhau để phát triển các khía cạnh của PIU (

; ). Tuy nhiên, do những hạn chế trong phân tích của chúng tôi, chúng tôi không thể loại trừ khả năng các mối liên hệ khác giữa PIU và giới tồn tại. Ví dụ, người ta cho rằng giới tính điều tiết mối quan hệ giữa mua sắm trực tuyến và PIU và phụ nữ có thể gặp nhiều rủi ro hơn (). Liên quan có thể là rối loạn mua bắt buộc, một rối loạn nổi bật ở các nhóm tuổi trung niên có tỷ lệ nữ chiếm tỷ lệ 5: 1 () và có thể dẫn đến những phát hiện như vậy. Chúng tôi không có bất kỳ dữ liệu nào về rối loạn này để kiểm tra giả thuyết này. Cũng cần lưu ý rằng, công cụ IAT được sử dụng ở đây đã nhận được sự phê phán về sự thiếu mạnh mẽ của nó về cấu trúc yếu tố, sự khác biệt so với hoạt động DSM-5 hiện tại (rối loạn chơi game) và tụt hậu so với những tiến bộ công nghệ của các ứng dụng internet (;

). Nghiên cứu PIU trong tương lai sẽ được phục vụ tốt bởi các công cụ được kiểm chứng, mạnh mẽ về phương pháp, cũng có thể nắm bắt được bản chất phát triển nhanh chóng của PIU từ góc độ công nghệ và hành vi.

Phân tích phân nhóm tuổi của chúng tôi cung cấp cái nhìn sâu sắc về các hiệp hội liên quan đến tuổi giữa PIU và các hoạt động internet khác nhau. Quan niệm phổ biến rằng PIU là một rối loạn của tuổi trẻ không nhất thiết phải đúng và có thể dựa trên việc thiếu các nghiên cứu được thiết kế phù hợp để nắm bắt các hành vi trực tuyến ở tất cả các nhóm tuổi. Kiến thức không đầy đủ về lịch sử tự nhiên của PIU trong suốt tuổi thọ không cho phép khám phá toàn diện các lỗ hổng trong các quần thể cũ về rủi ro để phát triển PIU. Tuy nhiên, kết quả của chúng tôi chỉ ra rằng những lỗ hổng đó tồn tại và nghiên cứu sâu hơn được bảo đảm để vạch ra các đặc điểm của dân số có nguy cơ. Ví dụ, có ADHD hoặc các triệu chứng lo âu xã hội có thể là yếu tố dự báo PIU ở dân số trẻ, trong khi đó, các triệu chứng OCD hoặc GAD có thể là yếu tố dự báo PIU ở dân số lớn tuổi. Thực tế là OCD không được tìm thấy có liên quan đến PIU trong một phân tích tổng hợp gần đây (

) có thể là một chỉ số cho thấy dân số cũ đã được đánh giá thấp. Việc ADHD liên quan chặt chẽ với điểm PIU cao không có gì đáng ngạc nhiên, vì các nghiên cứu khác đã báo cáo tỷ lệ mắc ADHD rất cao (lên tới 100%) trong quần thể PIU (). Đồng thời, dân số trung niên cụ thể (giữa 26 và 55) có thể có nguy cơ mắc PIU cao hơn, nếu họ cũng mắc chứng rối loạn mua bán bắt buộc hoặc rối loạn cờ bạc, do lịch sử tự nhiên của những rối loạn đó, lên đến đỉnh điểm ở tuổi trung niên (

).

Hơn nữa, những phát hiện rằng một hoạt động trực tuyến cụ thể chỉ liên quan đến PIU ở các nhóm tuổi cụ thể, ngụ ý rằng các nhóm tuổi cụ thể có thể có nguy cơ phát triển các khía cạnh của PIU. Mặc dù những người trẻ tuổi có thể có nguy cơ phát triển PIU với xu hướng xem nội dung khiêu dâm, một lỗ hổng có thể kém mạnh mẽ ở tuổi trung niên và suy yếu dần về sau trong cuộc sống, những người lớn tuổi có thể dễ bị PIU đặc trưng bởi việc sử dụng thời gian có vấn đề chất thải và phương tiện truyền thông trực tuyến (xem thăm dò Sung. 4 ). Cuối cùng, lướt web nói chung có thể là một khía cạnh bị đánh giá thấp của PIU, dường như có liên quan mạnh mẽ hơn với điểm PIU cao hơn ở những người trẻ tuổi, nhưng quan trọng ở tất cả các nhóm tuổi; Phát hiện này có thể liên quan đến thực tế là cuộc sống trưởng thành sớm có thể ít hướng đến mục tiêu hơn và những người trẻ tuổi dành nhiều thời gian hơn trong các hoạt động phi cấu trúc trong môi trường trực tuyến so với các nhóm tuổi lớn hơn khác.

Kết quả của chúng tôi cũng có ý nghĩa sức khỏe cộng đồng liên quan đến quy định nội dung trực tuyến và các biện pháp can thiệp nhắm mục tiêu. Nếu các hoạt động cụ thể có mối liên hệ chặt chẽ với sự phát triển của việc sử dụng có vấn đề hơn những hoạt động khác, thì câu hỏi đặt ra là liệu các chính sách y tế công cộng có nên nhắm vào các nhóm người dễ bị tổn thương để cải thiện khả năng phục hồi của họ trước nguy cơ PIU hay không, hay liệu các can thiệp phổ quát hơn nhắm vào các khía cạnh cụ thể các hành vi trên internet, cần được xem xét để làm cho môi trường trực tuyến ít gây nghiện hơn. Ví dụ: trong một số trường hợp, các nền tảng trực tuyến có thể đang sử dụng các kiến ​​trúc cụ thể tận dụng các lỗ hổng của người dùng (tức là các đặc điểm bốc đồng hoặc cưỡng bách) và nhằm mục đích tối đa hóa thời gian lưu trú của người dùng trong môi trường trực tuyến. Mặc dù điều này có ý nghĩa từ góc độ tiếp thị, nhưng nó làm dấy lên lo ngại về việc liệu những môi trường này có nên đưa ra cảnh báo sức khỏe cho người dùng hay không.