Xác nhận phiên bản Malay của thang đo nghiện điện thoại thông minh trong sinh viên y khoa ở Malaysia (2015)

2015 Oct 2;10(10):e0139337. doi: 10.1371 / tạp chí.pone.0139337.

Châu Tinh Trì1, Yee A2, Ramachandran V3, Sazlly Lim SM4, Wan Sulaiman WA4, Foo YL4, Hoo FK4.

Tóm tắt

Giới thiệu:

Nghiên cứu này được thực hiện để xác định các thuộc tính tâm lý của Thang đo nghiện điện thoại thông minh (SAS) bằng cách dịch và xác thực thang đo này sang ngôn ngữ Malay (SAS-M), là ngôn ngữ chính được sử dụng ở Malaysia. Nghiên cứu này có thể phân biệt nghiện điện thoại thông minh và internet giữa các sinh viên y khoa đa sắc tộc Malaysia. Ngoài ra, độ tin cậy và giá trị của SAS cũng được thể hiện.

VẬT LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP:

Tổng số người tham gia 228 đã được chọn trong khoảng giữa tháng 8 2014 và tháng 9 2014 để hoàn thành một bộ câu hỏi, bao gồm cả SAS và bài kiểm tra nghiện Kimberly Young Internet (IAT) đã sửa đổi bằng ngôn ngữ Malay.

Kết quả:

Có 99 nam và 129 nữ với độ tuổi từ 19 đến 22 tuổi (21.7 ± 1.1) được đưa vào nghiên cứu này. Các phân tích mô tả và nhân tố, hệ số nội lớp, kiểm định t và phân tích tương quan được thực hiện để xác minh độ tin cậy và tính hợp lệ của SAS. Kiểm định độ cầu của Bartlett là có ý nghĩa (p <0.01), và phép đo Kaiser-Mayer-Olkin về mức độ thích hợp lấy mẫu cho SAS-M là 0.92, cho thấy rõ ràng rằng phân tích nhân tố là phù hợp. Tính nhất quán bên trong và tính hợp lệ đồng thời của SAS-M đã được xác minh (Cronbach's alpha = 0.94). Tất cả các hạng mục con của SAS-M, ngoại trừ dự đoán tích cực, đều có liên quan đáng kể đến phiên bản tiếng Malay của IAT.

Kết luận:

Nghiên cứu này đã phát triển thang đo nghiện điện thoại thông minh đầu tiên trong số các sinh viên y khoa. Thang đo này đã được chứng minh là đáng tin cậy và hợp lệ trong ngôn ngữ Malay.

Trích dẫn: Chính SM, Yee A, Ramachandran V, Sazlly Lim SM, Wan Sulaiman WA, Foo YL, et al. (2015) Xác nhận phiên bản tiếng Malay của thang đo nghiện điện thoại thông minh trong sinh viên y khoa ở Malaysia. PLoS MỘT 10 (10): e0139337. doi: 10.1371 / tạp chí.pone.0139337

Editor: Manila M. Weinstein, Đại học Ariel, ISRAEL

Nhận: Tháng 3 18, 2015; Đã chấp nhận: Tháng 9 11, 2015; Published: 2 Tháng Mười

Bản quyền: © 2015 Chính và cộng sự. Đây là một bài viết truy cập mở được phân phối theo các điều khoản của Giấy phép ghi nhận tác giả Creative Commons, cho phép sử dụng, phân phối và tái sản xuất không hạn chế trong bất kỳ phương tiện nào, miễn là tác giả và nguồn gốc được ghi có

Tính sẵn có của dữ liệu: Tất cả dữ liệu liên quan đều có trong bài báo và các tệp thông tin bổ sung kèm theo.

Kinh phí: Các tác giả cũng xin cảm ơn quỹ nghiên cứu UPM (không cấp: UPM / 700-2 / 1 / GP- IPM / 2014 / 9436500) cho hỗ trợ tài chính. URL là http://www.rmc.upm.edu.my/.

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

Giới thiệu

Không còn nghi ngờ gì nữa, điện thoại thông minh đã mang đến cho chúng ta sự tiện lợi to lớn trong cuộc sống hàng ngày, vì nó có khả năng tính toán và kết nối tiên tiến hơn so với điện thoại tính năng cơ bản [1]. Việc sử dụng điện thoại thông minh có nhiều mục tiêu và mục đích riêng. Một loạt các nghiên cứu báo cáo rằng điện thoại thông minh có nhiều lợi ích cho các mục đích xã hội và y tế [2–5]. Mặc dù điện thoại thông minh đã trở thành một trong những công cụ giao tiếp phổ biến và quan trọng nhất, việc sử dụng quá mức của nó đã nổi lên như một vấn đề xã hội trên toàn thế giới và tạo ra một mối lo ngại về sức khỏe tâm thần mới, trong đó người dùng có xu hướng phát triển sự phụ thuộc vào nó [6–8].

Nghiện điện thoại thông minh còn được gọi là điện thoại di động, phụ thuộc vào điện thoại di động, tình trạng lạm dụng điện thoại di động, lạm dụng điện thoại di động. Những thuật ngữ này chủ yếu mô tả hiện tượng sử dụng điện thoại di động có vấn đề [9, 10]. Nghiện điện thoại thông minh trên điện thoại thông minh là một thuật ngữ thường được sử dụng trong các tài liệu. Nghiện này chủ yếu được đặc trưng bởi các mối bận tâm quá mức hoặc kiểm soát kém, thúc giục hoặc hành vi liên quan đến việc sử dụng điện thoại thông minh, đến mức các cá nhân bỏ bê các lĩnh vực khác của cuộc sống [11–13]. Các nghiên cứu báo cáo rằng sử dụng điện thoại di động quá mức có liên quan đến căng thẳng, rối loạn giấc ngủ, hút thuốc và các triệu chứng trầm cảm [14–16].

Dữ liệu gần đây từ Malaysia cho thấy tỷ lệ sử dụng điện thoại thông minh đã tăng từ 47% trong 2012 lên 63% trong 2013. Trong 2014, 10.13 triệu người Malaysia là những người dùng điện thoại thông minh tích cực, so với 7.7 triệu trong 2012 [17–20]. Sử dụng bệnh lý của điện thoại thông minh tương tự như nghiện internet. Việc sử dụng nghiện internet trở nên quá mức trong giới trẻ và người lớn trên toàn thế giới [21]. Nghiện internet quá mức dẫn đến rối loạn tâm thần, lòng tự trọng thấp, trầm cảm và suy giảm thành tích học tập và nghề nghiệp [22–25]. Các nghiên cứu địa phương báo cáo rằng tỷ lệ nghiện internet là 43% [26] và có hơn 4.2 triệu người dùng Facebook đang hoạt động ở Malaysia; Trên thực tế, Facebook là trang mạng hàng đầu ở đất nước này. Do việc sử dụng điện thoại thông minh ở Malaysia đã tăng nhanh, cần phải xác thực một thang đo để đo mức độ nghiện điện thoại thông minh trong dân cư địa phương để xác định mức độ phổ biến của nó và xác định ai có nguy cơ phát triển nghiện điện thoại thông minh để các nhà hoạch định chính sách có thể lên kế hoạch can thiệp phù hợp trong tương lai gần.

Giống như cấu trúc giai thừa chuẩn bị cho thử nghiệm nghiện internet [27], Thang đo Nghiện điện thoại thông minh (SAS) được phát triển bởi Min Kwon et al. là thang đo đầu tiên cho nghiện điện thoại thông minh được sử dụng để chẩn đoán [28]. Thang đo này bao gồm các mục 33 và đã được báo cáo là đáng tin cậy, với tính nhất quán bên trong tốt (Cronbach's alpha = 0.967) và tính hợp lệ đồng thời của sáu phạm vi con từ 0.32 đến 0.61 [28].

Nghiên cứu này nhằm mục đích dịch SAS sang ngôn ngữ Malay và nghiên cứu các thuộc tính tâm lý của phiên bản tiếng Mã Lai của SAS (SAS-M) để tạo điều kiện sử dụng cho nghiên cứu tiếp theo trong môi trường địa phương.

Phương pháp luận

Thiết kế và thiết lập nghiên cứu

Đây là một nghiên cứu cắt ngang của tất cả sinh viên y khoa năm thứ nhất và năm thứ hai từ Đại học Putra Malaysia. Những sinh viên này đã được tiếp cận cho một nghiên cứu xác nhận từ tháng 8 2014 đến tháng 9 2014. Trường đại học này nằm ở Serdang, cạnh thành phố thủ đô hành chính của Malaysia, Putrajaya. Chúng tôi ước tính kích thước mẫu ít nhất là 165 dựa trên tính toán năm trường hợp cho mỗi mục trong SAS (có tổng số mục 33) [29]. Do đó, cỡ mẫu của 228 trong nghiên cứu này là đầy đủ.

Thủ tục.

Giai đoạn 1: Tác giả đã có được phiên bản tiếng Anh của SAS từ Kwon et al. Dịch từ tiếng Anh sang tiếng Malay được thực hiện song song bởi hai chuyên gia ngôn ngữ song ngữ và bản dịch ngược được thực hiện bởi một chuyên gia ngôn ngữ song ngữ thứ ba. Sự khác biệt giữa phiên bản gốc và bản dịch ngược đã được thảo luận và các điều chỉnh đã được thực hiện tương ứng. Một phiên bản cuối cùng của bản dịch SAS, mà chúng tôi gọi là bản nháp của SAS-M, được tạo ra bởi một hội đồng chuyên gia bao gồm một bác sĩ tâm thần, hai bác sĩ cao cấp và một bác sĩ gia đình, tất cả đều là những chuyên gia có trình độ về sử dụng các dụng cụ đo tâm lý và tất cả những người có kinh nghiệm lâm sàng với các điều kiện trầm cảm.

Giai đoạn 2: Bản nháp đầu tiên của SAS-M đã được thử nghiệm trong số các sinh viên nói tiếng Malay bản địa để xác định bất kỳ sai sót nào trong phiên bản này. Bất kỳ từ nào mà người trả lời cho là không phù hợp hoặc không phù hợp trong phiên bản này đều được ghi chú và sửa chữa. Hầu hết các sinh viên đều gặp khó khăn trong việc chấp nhận vật phẩm 20: Giận dữ và bực bội khi tôi không có điện thoại thông minh. Mục này đã được sửa đổi và dịch sang cảm giác sốt ruột và bồn chồn khi tôi không có điện thoại thông minh bằng tiếng Malay. Phiên bản hoàn chỉnh của SAS-M đã được xem xét thêm bởi hai bác sĩ tâm thần tư vấn có hơn kinh nghiệm 15 nhiều năm để đánh giá tính hợp lệ của nội dung và để đảm bảo một khuôn mặt thỏa đáng và các tiêu chí, tiêu chí tương đương thỏa đáng.

Giai đoạn 3: Mỗi sinh viên cung cấp sự đồng ý bằng văn bản sau khi nhận được lời giải thích đầy đủ về bản chất và tính bảo mật của nghiên cứu và sinh viên 228 đồng ý tham gia vào nghiên cứu, với tỷ lệ không phản hồi là 9%. Dữ liệu xã hội học (tuổi, giới tính, dân tộc và thu nhập hộ gia đình) được lấy từ các sinh viên. Thông tin về việc sử dụng điện thoại thông minh của học sinh dựa trên ước tính của riêng họ, chẳng hạn như số giờ sử dụng mỗi tuần, số năm là người dùng điện thoại thông minh thông thường và độ tuổi mà họ bắt đầu sử dụng điện thoại thông minh, đã được ghi lại. Các sinh viên đã được đưa ra các câu hỏi sau đây:

  1. SAS và SAS-M (Bảng A trong Văn bản S1).
  2. Phiên bản Malay của Thử nghiệm nghiện Internet.

Dụng cụ

Quy mô nghiện điện thoại thông minh [28].

SAS là thang đo kiểu Likert tự điểm, hoàn thành với các mục 6. Mỗi câu hỏi có thang đo trả lời từ 33 đến 1 (6 = không đồng ý mạnh mẽ với 1 = đồng ý mạnh mẽ), phản ánh tần suất của các triệu chứng. Người được hỏi khoanh tròn tuyên bố mô tả gần nhất các đặc điểm sử dụng điện thoại thông minh của họ. Tổng số điểm có thể có trên SAS dao động từ 6 đến 48. Điểm càng cao, mức độ sử dụng bệnh lý của điện thoại thông minh càng lớn.

Kiểm tra nghiện Internet [26].

Bảng câu hỏi IAT, được phát triển bởi Kimberly Young trong 1998, là công cụ được sử dụng phổ biến nhất trong chẩn đoán nghiện internet. Phiên bản tiếng Mã Lai đã được xác thực cục bộ, có tính nhất quán bên trong tốt (Cronbach's alpha = 0.91) và độ tin cậy song song (hệ số tương quan nội hàm (ICC) = 0.88, P <0.001). Đây là một bảng câu hỏi tự hoàn thành bao gồm thang điểm kiểu Likert 5 điểm chứa 20 mục, với giá trị điểm tối thiểu là 20 và điểm tối đa là 100. Điểm của mỗi câu hỏi nằm trong khoảng từ 1 đến 5 (1 = không bao giờ thành 5 = luôn luôn), sao chép sự xuất hiện của các triệu chứng. Các sinh viên đã chọn câu mô tả tốt nhất các đặc điểm của việc sử dụng Internet của họ. Điểm càng cao thì mức độ bệnh lý của việc sử dụng Internet càng lớn. Khi số điểm trên phiên bản tiếng Malay của IAT hơn 43, thì người đó được chẩn đoán là có nguy cơ nghiện Internet [26].

Phân tích thống kê

Tất cả các phân tích được thực hiện bằng Gói thống kê cho Khoa học xã hội phiên bản 21.0 (SPSS, Chicago, IL, Hoa Kỳ). Thống kê mô tả được tính toán cho các đặc điểm cơ bản của những người tham gia. Cronbach's alpha được sử dụng để đánh giá tính nhất quán bên trong của SAS-M và tính chuẩn mực của dữ liệu được đánh giá bằng cách sử dụng phân tích Kolmogorov-Smirnov. Tính đồng nhất của các mục tỷ lệ được phân tích dựa trên hệ số tương quan giữa các mục và tổng điểm nếu một mục bị xóa. Tính hợp lệ của cấu trúc được điều tra bằng cách phân tích nhân tố khám phá và promax xiên với Kaiser Normalization. Tải yếu tố> 0.30 được sử dụng để xác định các hạng mục cho từng yếu tố. Dựa trên quy tắc Guttman-Kaiser, các yếu tố có giá trị riêng lớn hơn 1 được giữ lại [30, 31]. ICC đã được sử dụng để kiểm tra độ tin cậy song song giữa SAS-M và phiên bản tiếng Anh của SAS và độ tin cậy kiểm tra lại của SAS-M. Mối tương quan của Pearson đã được sử dụng để kiểm tra tính hợp lệ đồng thời giữa SAS-M và phiên bản IAT của Malay. Điểm cắt tối ưu của SAS-M cho các trường hợp có nguy cơ được xác định từ các điểm phối hợp khi điểm cho phiên bản Malay của IAT nhiều hơn 43 [26], tại thời điểm đó độ nhạy và độ đặc hiệu là tối ưu trong các phân tích đặc tính vận hành máy thu (ROC). Vùng bên dưới đường cong (AUC) được xác định cho đường cong ROC.

Định nghĩa

Người dùng thông thường được định nghĩa là những người sử dụng điện thoại thông minh ít nhất là 6 hoặc nhiều lần hơn trong các tháng 6 [32]

Phê duyệt đạo đức

Phê duyệt đạo đức cho nghiên cứu này được lấy từ Ủy ban đạo đức của Đại học Putra Malaysia (FPSK-EXP14 P091).

Kết quả

Tổng số sinh viên 228 đã được tuyển dụng trong nghiên cứu này. Bảng 1 cho thấy các đặc điểm lâm sàng của dân số nghiên cứu. Nhìn chung, tuổi trung bình là khoảng 22 năm ± 1.1. Hơn một nửa số sinh viên là nữ (56.6%), và phần lớn là người dân tộc Malay (52.4%). Số giờ trung bình của việc sử dụng điện thoại thông minh mỗi tuần là 36.5 giờ. Trung bình, các sinh viên bắt đầu sử dụng điện thoại thông minh ở độ tuổi 19 và số năm sử dụng điện thoại thông minh trung bình là 2.4 năm.

thumbnail  

 
Bảng 1. Đặc điểm của dân số nghiên cứu (N = 228).

 

doi: 10.1371 / tạp chí.pone.0139337.t001

Cấu trúc nhân tố và tính nhất quán nội bộ của SAS-M

Kiểm tra độ cầu của Bartlett là có ý nghĩa (p <0.01), và phép đo Kaiser-Meyer-Olkin về mức độ thích hợp lấy mẫu đối với SAS-M là 0.92, cho thấy rằng thang đo có giá trị [33], do đó chỉ ra rằng phân tích nhân tố là phù hợp. Sáu yếu tố được trích xuất (eigenvalue> 1.00) thông qua phương pháp phân tích nhân tố khám phá và phép quay promax xiên với chuẩn hóa Kaiser, chiếm 65.3% tổng phương sai. Kết quả này phù hợp với SAS ban đầu [28].

SAS-M thể hiện tính nhất quán nội bộ tốt; Hệ số alpha của Cronbach cho tổng thang đo là 0.94 và các hệ số tương ứng của sáu yếu tố là 0.877, 0.843, 0.865, 0.837, 0.865 và 0.861. Sáu yếu tố tương ứng với các tiểu cảnh của SAS được gọi là mối quan hệ định hướng không gian mạng của Hồi giáo, sự xáo trộn cuộc sống hàng ngày, tính ưu việt, sự lạm dụng, một dự đoán tích cựcBảng 2). Tất cả các mục có tương quan tổng số mục đã sửa hơn so với 0.9. Xóa bất kỳ mục nào không làm tăng tính nhất quán nội bộ của tổng số điểm (Bảng 3). Độ tin cậy song song giữa SAS-M và SAS là cao, được thể hiện bằng ICC là 0.95 (95% Khoảng tin cậy = 0.937 tầm 0.962). Độ tin cậy kiểm tra lại của SAS-M sau khoảng thời gian 1 trong tuần là cao, với ICC là 0.85 (95% Khoảng tin cậy = 0.808 tầm 0.866).

thumbnail  

 
Bảng 2. Phân tích nhân tố của phiên bản SAS-Malay.

 

doi: 10.1371 / tạp chí.pone.0139337.t002

thumbnail  

 
Bảng 3. Mục đã sửa chữa Tổng số tương quan và Cronbach's alpha nếu mục đã bị xóa cho SAS-M.

 

doi: 10.1371 / tạp chí.pone.0139337.t003

Hiệu lực đồng thời của SAS-M: Mối tương quan giữa các phạm vi của SAS-M và Phiên bản Malay của IAT

Kết quả phân tích tương quan Pearson được thực hiện giữa các tiểu cảnh của SAS-M và phiên bản IAT của Malay được hiển thị trong Bảng 4. Kết quả cho thấy tất cả các phạm vi của SAS-M, ngoại trừ dự đoán tích cực, có liên quan đáng kể đến phiên bản IAT của Malay.

thumbnail  

 
Bảng 4. Hiệu lực đồng thời của SAS-M (tương quan Pearson): Các phạm vi của SAS-M và phiên bản tiếng Mã Lai của IAT.

 

doi: 10.1371 / tạp chí.pone.0139337.t004

AUC cho đường cong ROC là 0.801 (95% CI = 0.746 thành 0.855). Điểm cắt tối ưu để xác định các trường hợp có nguy cơ cao hơn 98, với độ nhạy là 71.43%, độ đặc hiệu của 71.03%, giá trị tiên đoán dương (PPV) của 64.10% và giá trị tiên đoán âm (NPV) của 77.44 %. Tỷ lệ của một trường hợp có nguy cơ phát triển nghiện điện thoại thông minh trong nghiên cứu này là 46.9%, dựa trên số điểm 98.

Thảo luận

Nghiên cứu này đã xem xét tính nhất quán bên trong, tính chiều, đồng thời và xây dựng tính hợp lệ của SAS-M. Các phát hiện từ nghiên cứu chỉ ra rằng SAS-M là một công cụ đáng tin cậy và hợp lệ để đánh giá chứng nghiện điện thoại thông minh trong dân số nói tiếng Malay.

Trong nghiên cứu này, SAS-M thể hiện tính nhất quán nội bộ tốt; Hệ số alpha của Cronbach cho tổng thang đo là 0.94 và các hệ số tương ứng của sáu yếu tố là 0.877, 0.843, 0.865, 0.837, 0.865 và 0.861. Độ tin cậy song song của SAS-M và độ tin cậy kiểm tra lại sau khoảng thời gian tuần 1 được tìm thấy là tốt, với ICC của 0.95 và 0.85, thậm chí còn tốt hơn so với phiên bản gốc của SAS [28]. Cho đến nay, đây là nghiên cứu đầu tiên thuộc loại này liên quan đến nghiện điện thoại thông minh và nó cho thấy rằng SAS-M cũng tốt như phiên bản tiếng Anh.

Tuy nhiên, sáu thành phần chi phối giải thích một tỷ lệ lớn về độ biến thiên của SAS-M tương tự như các thành phần ban đầu của SAS. Trong nghiên cứu hiện tại, các thành phần bao gồm mối quan hệ định hướng không gian mạng, trực tiếp, rối loạn cuộc sống hàng ngày. Các thành phần trong bản gốc của SAS là sự xáo trộn cuộc sống hàng ngày của người Bỉ, người dự đoán tích cực, người rút tiền, người rút tiền, mối quan hệ theo định hướng không gian mạng, người dùng, sử dụng quá mức Không phải tất cả các yếu tố thu được trong phân tích nhân tố này song song với các yếu tố thu được trong SAS gốc. Có nhiều khả năng là do thực tế là điều này phản ánh sự khác biệt giữa các mẫu của Malay và Hàn Quốc. Ý nghĩa của bản gốc SAS đã được thay đổi trong quá trình dịch thuật.

Phần lớn các thành phần được báo cáo trong nghiên cứu hiện tại là như nhau, ngoại trừ thành phần nguyên thủy, thành phần khác biệt, khác với thành phần dung sai. Những lý do có thể là dân số nghiên cứu của chúng tôi trẻ hơn (21.7 ± 1.1 năm với độ tuổi từ 20 đến 27) so với dân số Hàn Quốc (26.1 ± 6.0 với độ tuổi từ 18 đến 53). Bối cảnh dân số nghiên cứu của chúng tôi là đồng nhất vì tất cả các đối tượng là sinh viên y khoa so với phạm vi rộng của trình độ nghề nghiệp và trình độ học vấn trong nghiên cứu ban đầu của SAS. Việc giải thích khác nhau có thể phức tạp bởi sự không đồng nhất trong nền tảng và giáo dục của dân số nghiên cứu.

Trong nghiên cứu này, tất cả các phạm vi của SAS-M, ngoại trừ dự đoán tích cực, có liên quan đáng kể đến phiên bản IAT của Malay. Đây có thể là tiểu cảnh duy nhất không tương quan tốt với IAT vì IAT chủ yếu đo lường việc sử dụng bất lợi của internet, vì vậy không có mục nào hỏi về dự đoán tích cực. Tuy nhiên, khía cạnh này không làm giảm tính hợp lệ đồng thời vì các phạm vi 5 khác có mối tương quan chặt chẽ.

Tỷ lệ mắc các trường hợp có nguy cơ có thể được xác định là nghiện điện thoại thông minh sử dụng thang đo này là 46.9%. Có một số giải thích có thể cho kết quả này. Tỷ lệ nghiện điện thoại thông minh cao được dự đoán là một nghiên cứu địa phương đã chỉ ra rằng 85% người Malaysia sở hữu điện thoại di động [18]. Điện thoại thông minh là lựa chọn yêu thích vì người Malaysia có xu hướng theo xu hướng trong cộng đồng [20]. Ngoài ra, điện thoại thông minh cung cấp tin nhắn tức thời miễn phí thông qua một số nền tảng nhất định, ví dụ WhatsApp và WeChat, giúp làm phong phú thêm cuộc sống của người dùng. Giải trí là một lời giải thích khả dĩ khác về tỷ lệ nghiện điện thoại thông minh cao vì với những điện thoại này, sinh viên y khoa có thể nghe nhạc, xem phim và chơi game để giảm bớt căng thẳng [34]. Do đó, họ có thể có xu hướng dành nhiều thời gian hơn cho điện thoại thông minh của họ vào cuối ngày và cuối cùng trở thành người dùng bệnh hoạn.

Tuy nhiên, một trong những mối quan tâm trong nghiên cứu của chúng tôi là điểm số cắt tối ưu của SAS-M đối với các trường hợp có nguy cơ được xác định từ các điểm phối hợp khi điểm cho phiên bản IAT của Malay nhiều hơn 43. Đây không phải là cập nhật các điểm giới hạn được thiết lập tốt cho IAT. Tương tự, không có tiêu chuẩn chẩn đoán xác định nghiện internet hoặc điện thoại thông minh theo DSM V trong phổ rối loạn nghiện [21, 25]. Do đó, điểm giới hạn mà nghiên cứu của chúng tôi đề xuất có lẽ quá thấp dẫn đến tỷ lệ nghiện điện thoại thông minh ước tính rất cao. Theo đúng, chẩn đoán nghiện internet phải dựa trên ba tiêu chí như được mô tả bởi Ko, et al, 2012 [25].

Chức năng của SAS-M giống như sàng lọc hoặc thang đo để đánh giá mức độ nghiêm trọng của việc sử dụng điện thoại thông minh gây nghiện hơn là một công cụ chẩn đoán. Chẩn đoán đúng về nghiện điện thoại thông minh sẽ là một vấn đề quan trọng cho nghiên cứu trong tương lai. Chúng tôi đề xuất rằng trong tương lai, chẩn đoán nghiện điện thoại thông minh nên bao gồm nhiều tiêu chí hơn bao gồm các tiêu chí A, B và C. Tiêu chí A chứa sáu triệu chứng đặc trưng của nghiện điện thoại thông minh như mối quan hệ định hướng không gian mạng, rối loạn cuộc sống hàng ngày, tính ưu việt, lạm dụng, dự đoán tích cực và rút tiền. Tiêu chí B cần bao gồm suy giảm chức năng thứ cấp khi sử dụng điện thoại thông minh. Tiêu chí C nên loại trừ các rối loạn tâm thần khác như rối loạn lưỡng cực hoặc rối loạn xung động khác. Các đối tượng đáp ứng tất cả các tiêu chí A, B và C sẽ chỉ được coi là nghiện điện thoại thông minh.

Sức mạnh và hạn chế

Kết quả của nghiên cứu này nên được giải thích trong bối cảnh các hạn chế của nghiên cứu: Thứ nhất, không có tiêu chuẩn chẩn đoán xác định về nghiện Internet hoặc điện thoại thông minh theo DSM V trong phổ rối loạn nghiện [21, 25]. Tuy nhiên, theo quan điểm của các nghiên cứu hạn chế về nghiện điện thoại thông minh ở địa phương, kết quả của nghiên cứu này vẫn có thể đưa ra một số hiểu biết cho đội ngũ chuyên gia chăm sóc sức khỏe. Thứ hai, mặc dù kích thước mẫu là đủ nhưng nó không ngẫu nhiên. Giới tính và chủng tộc không được phân bổ như nhau. Hơn nữa, nghiên cứu này được thực hiện tại một trung tâm duy nhất, vì vậy dân số mẫu là đồng nhất và có thể không phản ánh dân số chung của Malaysia.

Mặc dù hạn chế này, kết quả của nghiên cứu hiện tại đã chứng minh rằng SAS-M có thể được sử dụng để đánh giá chứng nghiện điện thoại thông minh ở những thanh niên Malaysia có học thức.

Kết luận

Nghiên cứu này đã phát triển thang đo nghiện điện thoại thông minh đầu tiên trong số các sinh viên y khoa. Nghiên cứu này cũng cung cấp bằng chứng cho thấy SAS-M là một công cụ tự quản lý hợp lệ và đáng tin cậy để sàng lọc những người có nguy cơ mắc nghiện điện thoại thông minh.

Thông tin hỗ trợ

S1_Text.doc
 
 

Văn bản S1. Nghiện điện thoại thông minh Malay Phiên bản câu hỏi.

doi: 10.1371 / tạp chí.pone.0139337.s001

(DOC)

Sự đóng góp của tác giả

Được hình thành và thiết kế các thí nghiệm: SMC AY FKH. Thực hiện các thí nghiệm: VR SMSL WAWS YLF. Phân tích dữ liệu: SMC AY. Thuốc thử / vật liệu / công cụ phân tích đóng góp: SMC AY. Đã viết bài báo: SMC AY VR.

dự án

  1. KHAI THÁC. Các ứng dụng thông minh cho điện thoại thông minh Rashvand HF, Hsiao KF (1): đánh giá ngắn gọn. Hệ thống đa phương tiện 2015 (21): 1 hung 103 doi: 119 / s10.1007-00530-013-z
  2. KHAI THÁC. Mosa AS, Yoo I, Sheets L (2) Một đánh giá có hệ thống về các ứng dụng chăm sóc sức khỏe cho điện thoại thông minh. BMC Tin học y tế và Ra quyết định 2012: 12. doi: 67 / 10.1186-1472-6947-12. pmid: 67
  3. Xem bài viết
  4. PubMed / NCBI
  5. Google Scholar
  6. Xem bài viết
  7. PubMed / NCBI
  8. Google Scholar
  9. Xem bài viết
  10. PubMed / NCBI
  11. Google Scholar
  12. Xem bài viết
  13. PubMed / NCBI
  14. Google Scholar
  15. Xem bài viết
  16. PubMed / NCBI
  17. Google Scholar
  18. Xem bài viết
  19. PubMed / NCBI
  20. Google Scholar
  21. Xem bài viết
  22. PubMed / NCBI
  23. Google Scholar
  24. Xem bài viết
  25. PubMed / NCBI
  26. Google Scholar
  27. Xem bài viết
  28. PubMed / NCBI
  29. Google Scholar
  30. Xem bài viết
  31. PubMed / NCBI
  32. Google Scholar
  33. Xem bài viết
  34. PubMed / NCBI
  35. Google Scholar
  36. Xem bài viết
  37. PubMed / NCBI
  38. Google Scholar
  39. Xem bài viết
  40. PubMed / NCBI
  41. Google Scholar
  42. Xem bài viết
  43. PubMed / NCBI
  44. Google Scholar
  45. Xem bài viết
  46. PubMed / NCBI
  47. Google Scholar
  48. Xem bài viết
  49. PubMed / NCBI
  50. Google Scholar
  51. Xem bài viết
  52. PubMed / NCBI
  53. Google Scholar
  54. Xem bài viết
  55. PubMed / NCBI
  56. Google Scholar
  57. Xem bài viết
  58. PubMed / NCBI
  59. Google Scholar
  60. Xem bài viết
  61. PubMed / NCBI
  62. Google Scholar
  63. Xem bài viết
  64. PubMed / NCBI
  65. Google Scholar
  66. Xem bài viết
  67. PubMed / NCBI
  68. Google Scholar
  69. Xem bài viết
  70. PubMed / NCBI
  71. Google Scholar
  72. Xem bài viết
  73. PubMed / NCBI
  74. Google Scholar
  75. Xem bài viết
  76. PubMed / NCBI
  77. Google Scholar
  78. Xem bài viết
  79. PubMed / NCBI
  80. Google Scholar
  81. Xem bài viết
  82. PubMed / NCBI
  83. Google Scholar
  84. Xem bài viết
  85. PubMed / NCBI
  86. Google Scholar                     
  87. KHAI THÁC. Ngõ N, Mohammod M, Lin M, Yang X, Lu H, Ali S, et al. (3) BeWell: Một ứng dụng điện thoại thông minh để theo dõi, mô hình hóa và thúc đẩy phúc lợi. Hội nghị quốc tế 2011th về công nghệ điện toán lan tỏa cho chăm sóc sức khỏe, Dublin.
  88. KHAI THÁC. Patrick K, Griswold WG, Raab F, Intille SS (4) Health và điện thoại di động. Tạp chí y học dự phòng Mỹ 2008: 35 tầm 177. doi: 181 / j.amepre.10.1016. pmid: 2008.05.001
  89. 5. Derbyshire E, Dancey D (2013) Ứng dụng y tế trên điện thoại thông minh cho sức khỏe phụ nữ: Cơ sở bằng chứng và phản hồi là gì? Tạp chí Quốc tế về Y học từ xa và Ứng dụng Bài báo ID 782074, 10. doi: 10.1155 / 2013/782074
  90. KHAI THÁC. Emad AS, Haddad E (6) Ảnh hưởng của điện thoại thông minh đối với sức khỏe và hành vi của con người: Nhận thức của người Jordan. Tạp chí quốc tế về mạng máy tính và ứng dụng 2015 (2): 2 XN 52.
  91. KHAI THÁC. Sarwar M, Soomro TR (7) Tác động của điện thoại thông minh đến xã hội. Tạp chí nghiên cứu khoa học châu Âu 2013 (98): 2 XN 216.
  92. 8. Acharya JP, Acharya I, Waghrey D (2013) Một Nghiên cứu về Một số Ảnh hưởng Sức khỏe Thông thường của Điện thoại Di động của Sinh viên Đại học. Tạp chí Y học cộng đồng & Giáo dục sức khỏe 3: 21. doi: 10.5958 / j.2319-5886.2.3.068
  93. KHAI THÁC. Lin YH, Chang LR, Lee YH, Tseng CT, Kuo TB, Chen SH. (9) Phát triển và xác nhận hàng tồn kho nghiện điện thoại thông minh (SPAI). PLoS Một 2014: e9. doi: 98312 / tạp chí.pone.10.1371. pmid: 0098312
  94. 10. Billieux J, Van der Linden M, d'Acremont M, Ceschi G, Zermatten A (2007) Sự bốc đồng có liên quan đến sự phụ thuộc vào nhận thức và việc sử dụng điện thoại di động thực tế không? Tâm lý học Nhận thức Ứng dụng 21: 527–537. doi: 10.1002 / acp.1289
  95. 11. Park N, Lee H (2012) Ý nghĩa xã hội của việc sử dụng điện thoại thông minh: Việc sử dụng điện thoại thông minh và sức khỏe tâm lý của sinh viên đại học Hàn Quốc. Tâm lý học mạng, Hành vi và Mạng xã hội 15: 491–497. doi: 10.1089 / cyber.2011.0580
  96. KHAI THÁC. Yen CF, Tang TC, Yen JY, Lin HC, Huang CF, Liu SC, et al. (12) Các triệu chứng của việc sử dụng điện thoại di động có vấn đề, suy giảm chức năng và mối liên hệ với trầm cảm ở thanh thiếu niên ở miền Nam Đài Loan. Tạp chí vị thành niên 2009: 32 tầm 863. doi: 873 / j.adoleshood.10.1016. pmid: 2008.10.006
  97. KHAI THÁC. Beranuy M, Oberst U, Carbonell X, Chamarro A (13) Sử dụng Internet và điện thoại có vấn đề và các triệu chứng lâm sàng ở sinh viên đại học: Vai trò của trí tuệ cảm xúc. Máy tính trong hành vi của con người 2009: 25 tầm 1182. doi: 1187 / j.chb.10.1016
  98. KHAI THÁC. Thomee S, Harenstam A, Hagberg M (14) Sử dụng điện thoại di động và căng thẳng, rối loạn giấc ngủ và các triệu chứng trầm cảm ở thanh niên trẻ - một nghiên cứu đoàn hệ tương lai. BMC Y tế công cộng 2011: 11. doi: 66 / 10.1186-1471-2458-11. pmid: 66
  99. KHAI THÁC. Ezoe S, Toda M, Yoshimura K, Naritomi A, Den R, Morimoto K (15) Mối quan hệ của tính cách và lối sống với sự phụ thuộc điện thoại di động giữa các nữ sinh điều dưỡng. Hành vi xã hội và tính cách: một tạp chí quốc tế 2009 (37): 2 XN 231. doi: 238 / sbp.10.2224
  100. KHAI THÁC. Toda M, Monden K, Kubo K, Morimoto K (16) Sự phụ thuộc điện thoại di động và lối sống liên quan đến sức khỏe của sinh viên đại học. Hành vi xã hội và tính cách 2006 (34): 10 XN 1277. doi: 1284 / sbp.10.2224
  101. KHAI THÁC. Ủy ban Truyền thông và Đa phương tiện Malaysia (17) Khảo sát người dùng điện thoại cầm tay 2012. Có sẵn: http://www.skmm.gov.my/skmmgovmy/media/G​eneral/pdf/SSKMM-HandPhoneSurvey-2011.pd​f
  102. KHAI THÁC. Ủy ban Truyền thông và Đa phương tiện Malaysia (18) Khảo sát người dùng điện thoại cầm tay 2014. Có sẵn: http://www.skmm.gov.my/skmmgovmy/media/G​eneral/pdf/130717_HPUS2012.pdf
  103. KHAI THÁC. ecommercemilo (19). Có sẵn: http://www.ecommercemilo.com/2014/09/12-​facts-mobile-malaysia.html#.Va8ru_mqpBe.
  104. KHAI THÁC. Osman MA, Talib AZ, Sanusi ZA, Shiang-Yen T, Alwi AS (20) Một nghiên cứu về xu hướng của điện thoại thông minh và hành vi sử dụng của nó ở Malaysia. Tạp chí quốc tế về kiến ​​trúc máy tính mới và các ứng dụng của họ 2012: 2 XN 274.
  105. KHAI THÁC. Weinstein A, Lejoyeux M (21) Nghiện Internet hoặc sử dụng internet quá mức. Tạp chí lạm dụng ma túy và rượu của Mỹ 2010: 36 XN 277. doi: 283 / 10.3109. pmid: 00952990.2010.491880
  106. 22. Jenaro C, Flores N, Gómez-Vela M, González-Gil F, Caballo C (2007) Vấn đề sử dụng internet và điện thoại di động: Các mối tương quan về tâm lý, hành vi và sức khỏe. Nghiên cứu & lý thuyết về chất gây nghiện 15: 309–320. doi: 10.1080 / 16066350701350247
  107. 23. Niemz K, Griffiths M, Banyard P (2005) Tỷ lệ sử dụng Internet bệnh lý ở sinh viên đại học và mối tương quan với lòng tự trọng, Bảng câu hỏi sức khỏe tổng quát (GHQ), và sự ức chế. CyberPsychology & Behavior 8: 562–570. pmid: 16332167 doi: 10.1089 / cpb.2005.8.562
  108. 24. KS trẻ, Rogers RC (1998) Mối quan hệ giữa trầm cảm và nghiện Internet. CyberPsychology & Behavior 1: 25–28. doi: 10.1089 / cpb.1998.1.25
  109. KHAI THÁC. Ko CH, Yen JY, Yen CF, Chen CS, Chen CC (25) Mối liên quan giữa nghiện Internet và rối loạn tâm thần: đánh giá tài liệu. Tâm thần học châu Âu 2012: 27 tầm 1. doi: 8 / j.eurpsy.10.1016. pmid: 2010.04.011
  110. KHAI THÁC. Guan NC, Isa SM, Hashim AH, Pillai SK, Harbajan Singh MK (26) Hiệu lực của phiên bản Malay của bài kiểm tra nghiện Internet: một nghiên cứu về một nhóm sinh viên y khoa ở Malaysia. Tạp chí sức khỏe cộng đồng châu Á-Thái Bình Dương 2015: 27 tầm 2210. doi: 2219 / 10.1177
  111. 27. Khazaal Y, Billieux J, Thorens G, Khan R, Louati Y, Scarlatti E, et al. (2008) Xác nhận của Pháp về thử nghiệm nghiện Internet. CyberPsychology & Behavior 11: 703–706. doi: 10.1089 / cpb.2007.0249. pmid: 18954279
  112. KHAI THÁC. Kwon M, Lee JY, Won WY, Park JW, Min JA, Hahn C, et al. (28) Phát triển và xác nhận thang đo nghiện điện thoại thông minh (SAS). PloS một 2013: e8. doi: 56936 / tạp chí.pone.10.1371. pmid: 0056936
  113. KHAI THÁC. Phân tích nhân tố Gorsuch RL (29). 1983nd ed. Hillsdale, New Jersey: Erlbaum.
  114. KHAI THÁC. Kaiser HF (30) Ứng dụng của máy tính điện tử để phân tích nhân tố. Đo lường giáo dục và tâm lý 1960: 20 0,5 141 doi: 151 / 10.1177
  115. KHAI THÁC. Guttman L (31) Một số điều kiện cần thiết để phân tích nhân tố chung. Psychometrika 1954: 19 tầm 149. doi: 161 / bf10.1007
  116. 32. Ybama ML (2004) Mối liên hệ giữa triệu chứng trầm cảm và quấy rối Internet ở những người dùng thường xuyên trẻ tuổi. CyberPsychology & Behavior 7: 247–257. pmid: 15140367 doi: 10.1089 / 109493104323024500
  117. KHAI THÁC. Kaiser HF (33) Một chỉ số của tính đơn giản giai thừa. Psychometrika 1974: 39 tầm 31. doi: 36 / bf10.1007
  118. KHAI THÁC. Elias H, Ping WS, Abdullah MC (34) Căng thẳng và thành tích học tập giữa các sinh viên đại học tại Đại học Putra Malaysia. Khoa học xã hội và hành vi 2011: 29 XN 646. doi: 655 / j.sbspro.10.1016