互联网成瘾研究:摘要

本页包含有关网络成瘾的最新研究的简短网络成瘾摘要(自2020年起,我们将不再在当前页面上添加研究:请参阅 所有互联网成瘾研究的本页)。 可以找到其他涉及互联网游戏成瘾(IGD)的研究 点击此处。 网络成瘾大脑研究有 已经确认 在吸毒成瘾中看到同样的大脑变化。


有问题的互联网使用中的认知缺陷:40研究的荟萃分析(2019)

Br J Psychiatry。 2019 Feb 20:1-8。 doi:10.1192 / bjp.2019.3。

过度使用互联网越来越被认为是全球公共卫生问题。 个别研究已报告有问题的互联网使用(PIU)中的认知障碍,但遭受各种方法学限制。 确认PIU的认知缺陷将支持这种疾病的神经生物学合理性。目的通过病例对照研究对PIU的认知表现进行严格的荟萃分析; 并评估研究质量的影响,主要类型的在线行为(例如游戏)和其他参数的调查结果。

系统性文献综述了同行评审的病例对照研究,比较PIU患者(广泛定义)与健康对照者的认知。 提取结果并进行荟萃分析,其中对于给定的感兴趣的认知域存在至少四个出版物。

结果:荟萃分析包括2922研究中的40参与者。 与对照相比,PIU与抑制性对照的显着损害相关 (Stroop Task Hedge's g = 0.53(se = 0.19-0.87),stop-signal task g = 0.42(se = 0.17-0.66),go / no-go task g = 0.51(se = 0.26-0.75)),决策-制作(g = 0.49(se = 0.28-0.70))和工作记忆(g = 0.40(se = 0.20-0.82))。 游戏是否是主要的在线行为类型并未显着抑制观察到的认知效应; 年龄,性别,报告的地理区域或合并症的存在也没有。

 结论:PIU与一系列神经心理学领域的衰退相关,无论地理位置如何,都支持其跨文化和生物学有效性。 这些研究结果还表明,PIU行为(包括游戏)存在共同的神经生物学脆弱性,而非网络游戏障碍的神经认知概况不同。


儿童和青少年的手机成瘾:系统评价(2019_)

J Addict护士。 2019 Oct/Dec;30(4):261-268. doi: 10.1097/JAN.0000000000000309.

儿童和青少年中的手机成瘾已成为所有人关注的问题。 迄今为止,人们已经将重点放在了网络成瘾上,但是缺乏对手机成瘾的全面概述。 该评估旨在提供儿童和青少年手机成瘾的全面概述。

电子数据库搜索包括Medline,Proquest,Pubmed,EBSCO主机,EMBASE,CINAHL,PsycINFO,OVID,Springer,Wiley在线图书馆和Science Direct。 纳入标准包括儿童和青少年研究,在同行评审期刊上发表的研究以及侧重于手机成瘾或手机使用有问题的研究。 系统搜索确定了12项符合纳入标准的描述性研究,但没有干预研究符合该标准。

发现有问题的手机使用率在总人口中为6.3%(男孩为6.1%,女孩为6.5%),而另一项研究发现青少年中有16%。 审查发现,过度或过度使用手机会带来不安全感; 熬夜 亲子关系受损; 学校关系受损; 心理问题,例如强迫上瘾和病理性赌博的行为成瘾,情绪低落,紧张和焦虑,休闲无聊和行为问题,其中最明显的关联是多动症,其次是行为问题和情绪症状。

尽管使用手机有助于维持社会关系,但儿童和青少年之间的手机成瘾问题仍需要紧急关注。 需要介入研究来解决这些新出现的问题。


网络成瘾中的认知功能-评论(2019)

精神病学家。 2019 Feb 28; 53(1):61-79。 doi:10.12740 / PP / 82194。

互联网普遍可用,所有年龄段的人都将其用于专业目的,并作为一种教育和娱乐方式。 但是,可能会过度使用Internet,从而导致上瘾。 互联网成瘾可以被归类为所谓的“行为成瘾”,直到最近,科学出版物中很少提到它。 因此,区分正常和病理性Internet使用非常重要。 本文提供了有关网络成瘾发生率的数据并回顾了相关的理论模型。 它还讨论了根据科学界提出的诊断标准识别网络成瘾的问题。 本文的重点是这种成瘾的执行功能。 直到最近,研究人员才将其放在个人,社交或情感领域的背景下,但似乎认知功能在解释成瘾的发展中起着重要作用,其中认知控制和执行功能尤为重要。 此外,对这些机制的了解可以有助于发展更适当的预防和治疗形式。


“在线大脑”:互联网如何改变我们的认知(2019年)

2019 Jun;18(2):119-129. doi: 10.1002/wps.20617.

互联网对现代社会多个方面的影响是显而易见的。 然而,它可能对我们的大脑结构和功能的影响仍然是调查的中心话题。 在这里,我们利用最近的心理学,精神病学和神经影像学发现来研究关于互联网如何改变我们的认知的几个关键假设。 具体来说,我们探讨了在线世界的独特特征可能会如何影响:a)注意力的能力,因为不断发展的在线信息流会鼓励我们在多个媒体来源上分散注意力,而不是持续集中; b)记忆过程,因为这种广泛且无处不在的在线信息来源开始改变我们检索,存储甚至重视知识的方式; c)社会认知,因为在线社交环境能够模仿和唤起现实世界的社会过程,这在互联网和我们的社会生活之间创造了一种新的相互作用,包括我们的自我概念和自尊。 总体而言,现有证据表明,互联网可以在这些认知领域产生急性和持续性改变,这可能反映在大脑的变化中。 然而,未来研究的一个新兴优先事项是确定广泛的在线媒体使用对青少年认知发展的影响,并研究这可能与老年人使用互联网的认知结果和脑影响有何不同。 最后,我们提出如何将互联网研究纳入更广泛的研究环境,以研究这个前所未有的社会新方面如何影响我们的认知和整个生命过程中的大脑。


色情图片处理干扰工作记忆性能(2012)

J Sex Res。 2012 Nov 20。

有些人报告互联网性行为期间和之后的问题,例如失眠和忘记约会,这些都与负面的生活后果有关。 可能导致这类问题的一种机制是,互联网性行为中的性唤起可能会干扰工作记忆(WM)容量,从而导致忽视相关的环境信息,从而导致不利的决策制定. 结果显示,色情图片情况下的WM表现较差 4-back任务与剩余的三个图像条件相比较。

此外,层次回归分析通过色情图片的主观评价以及手淫冲动的适度效果,对色情图片条件下的敏感度方差进行了解释。 结果有助于认为色情图片处理引起的性唤起指标会影响WM的表现。 讨论了关于网络成瘾的调查结果,因为与成瘾相关的线索的WM干扰在物质依赖性方面是众所周知的.

评论:互联网色情干扰工作记忆,就像成瘾相​​关的线索干扰成瘾者的工作记忆一样。 第一项评估色情对大脑影响的研究


性图像处理干扰模糊决策。 (2013)

Arch Sex Behav。 2013 Jun 4。

当性图片与有利的牌组相关联时,与性能图片相关的性能图片与不利的卡片组相关时,决策表现更差。 主观性唤起缓和了任务条件与决策表现之间的关系。 这项研究强调性唤起干扰决策,这可以解释为什么有些人在网络使用的背景下会经历负面后果。


青少年的冲动特征和成瘾相关行为(2018)

J Behav Addict。 2018 Apr 12:1-14。 doi:10.1556 / 2006.7.2018.22。

背景和目的

冲动是成瘾行为的风险因素。 UPPS-P冲动模型与物质成瘾和赌博障碍有关,但其在其他非物质成瘾相关行为中的作用却不太了解。 我们试图研究UPPS-P冲动性状与青少年中多种物质和非物质成瘾相关行为的指标之间的关联,这些行为参与这些行为。

方法

参与者(N = 109,年龄在16-26岁之间,男性占69%)是根据他们对外部性问题的了解程度从国家调查中选出的,以广泛参与与成瘾相关的行为。 参与者完成了UPPS-P问卷调查和标准化的问卷,以评估物质(酒精,大麻和其他药物)和非物质(互联网游戏,色情和食品)的使用问题。 回归分析用于评估冲动性状和成瘾相关行为指标之间的关联。

成果

除了有问题的互联网游戏之外,UPPS-P模型与所有与成瘾相关的行为的指标正相关。 在经过充分调整的模型中,寻求感觉和缺乏毅力与使用酒精有问题有关,紧迫性与使用大麻有问题有关,缺乏毅力与使用其他药物而不是大麻有关。 此外,紧迫感和缺乏毅力与暴饮暴食有关,缺乏毅力与色情问题的使用有关。

我们强调特质冲动在多种成瘾相关行为中的作用。 我们对处于危险中的青少年的研究结果突出了紧迫性和缺乏毅力作为成瘾发展的潜在预测因素和潜在的预防性治疗目标。


网络成瘾:在观看色情内容而不是现实生活中的性接触时,经验丰富的性唤起会产生影响(2013)

行为成瘾杂志。 卷2,编号2 /六月2013

结果表明,在第一项研究中,性唤起指标和对网络色情线索的渴望预示着网络化的趋势。 此外,有证据显示,有问题的网络用户报告更多的性唤起和色情线索呈现引起的渴望反应。 在这两项研究中,现实性接触的数量和质量与网络成瘾无关。 结果支持满足假设,假设强化,学习机制,并渴望成为网络成瘾发展和维持的相关过程。 性暴力接触不良或不满意不能充分解释网络成瘾。

评论:哇–关于互联网色情成瘾的实际研究。 研究发现,与吸毒者相似,线索诱发的渴望可以预测色情成瘾。 与普遍的看法相反,不满意的性生活与色情成瘾没有关系。 支持满足假设意味着对选择成瘾者做出反应的类似成瘾行为。


在互联网上观看色情图片:性唤起评级和心理 - 精神症状在过度使用互联网性爱网站中的作用(2011)

Cyber​​psychol Behav Soc Netw。 2011 Jun;14(6):371-7. doi: 10.1089/cyber.2010.0222.

我们发现,在观看互联网色情图片时主观性唤起与由于IATsex测量的网络过度导致的日常生活中的自我报告问题之间存在正相关关系。 主观唤醒评级,心理症状的全局严重程度以及所使用的性应用数量是IATsex评分的重要预测因子,而在互联网性网站上花费的时间并没有显着地解释IATsex评分的变异。

在观看互联网色情图片时主观性唤起评级与过度使用网络网站在日常生活中自我报告的问题相关的发现可能是根据之前对物质依赖或行为成瘾的个体的线索反应性的研究来解释的。。 如引言中所述,提示反应性作为一种可能有助于维持成瘾行为的机制已经在几个患有物质依赖或行为成瘾的患者群体中得到证实。

这些研究收敛于这样的观点,即观察成瘾相关刺激的渴望反应是成瘾行为的重要相关因素。 虽然我们没有检查在我们的研究中观看互联网色情图片的大脑相关性,但我们发现了第一个实验证据,证明了互联网色情刺激的主观反应与网络成瘾趋势之间的潜在联系。

这意味着对于日常生活中的问题(例如,减少对在线性活动的控制,对自己的伴侣或其他人际关系的问题,以及学术或工作生活中的问题),在网络站点上花费的时间是不可预测的。 我们的结果确实强调,较高的性唤起与日常生活中对网络成瘾和相关问题上瘾的倾向有关。


互联网色情的异性恋女性用户的网络成瘾可以通过满足假设(2014)来解释

Cyber​​psychol Behav Soc Netw。 2014 Aug;17(8):505-11.

在网络成瘾的背景下,cybersex被认为是一种互联网应用,用户面临着上瘾使用行为的风险。 关于男性,实验研究表明,针对互联网色情网络提示的性唤起和渴望指标与网络色情用户(IPU)的网络成瘾严重程度有关。 由于不存在对女性的可比较调查,本研究的目的是调查异性恋女性网络成瘾的预测因素。

我们检查了51女性IPU和51女性非互联网色情用户(NIPU)。

结果表明,与NIPU相比,IPU将色情图片评为更加激动,并且由于色情图片呈现而引起更大的渴望。 此外,渴望,图片的性唤起评级,对性兴奋的敏感性,有问题的性行为以及心理症状的严重程度预示了IPU中网络成瘾的趋势. 处于恋爱关系,性接触的数量,对性接触的满意度以及互动网络的使用与网络成瘾无关. 这些结果与先前研究中报告的异性恋男性的结果一致.


网络成瘾的症状可以与接近和避免色情刺激相关联:来自常规网络用户的模拟样本的结果(2015)

前心理学家。 2015可能是22; 6:653。

关于网络成瘾的现象学,分类和诊断标准尚未达成共识。 一些方法指向物质依赖性的相似性,其中方法/避免倾向是关键机制。 一些研究人员认为,在与成瘾相关的决策情境中,个体可能会表现出接近或避免成瘾相关刺激的倾向。

类似于物质依赖性,结果表明,方法和避免倾向可能在网络成瘾中起作用。 此外,与性兴奋的敏感性和有问题的性行为的相互作用可能对由于网络使用而导致的日常生活中的主观抱怨的严重性产生累积效应。 这些发现为网络成瘾和物质依赖之间的相似性提供了进一步的经验证据。 这些相似之处可以追溯到类似于网络和药物相关线索的神经处理。


病理性互联网使用 - 它是一个多维而不是一维的构造

15年2013月XNUMX日成瘾研究与理论

关于病理性互联网使用(PIU)是否是一个独特的实体,或者是否应该区分特定互联网活动的病态使用,如玩网络游戏和在互联网性爱网站上花费时间,仍然是一个争论的主题。 本研究的目的是有助于更好地理解PIU在不同的特定互联网活动中的共同和差异方面。 检查了三组个体,这些个体在使用特定互联网活动方面存在差异:一组69科目专门使用网络游戏(IG)(但不使用互联网色情(IP)),134科目使用IP(但不使用IG),和116主题同时使用IG和IP(即非特定的互联网使用)。

结果表明,羞怯和生活满意度是IG病理性使用趋势的重要预测因子,而不是IP的病理学应用。 在线花费的时间是IG和IP有问题使用的重要预测因素。 另外,在IG和IP的病理学使用的症状之间没有发现相关性。 我们得出结论,游戏可用于补偿现实生活中的社会缺陷(例如,害羞)和生活满意度,而知识产权主要用于实现刺激和性唤起方面的满足感。


有线:​​媒体和技术使用对快节奏家庭中的压力(皮质醇)和炎症(白细胞介素IL-6)的影响(2018)

卷81,四月2018,页面265-273

  • 尽管是数字原住民,但技术最多会影响青少年的压力生物标记。
  • 由于技术的使用,父亲和青少年的CAR增加,IL-6更高。
  • 就寝时间和一般用途与青少年CAR增加有关,但父亲减少。
  • 技术使用不影响任何家庭成员的皮质醇昼夜节律。
  • 技术的使用对母亲的生物社会标志也没有影响。

这项研究调查了技术和媒体使用如何影响双职工父母及其青少年的压力(皮质醇)和炎症(白介素IL-6)。 过去一周,有6个家庭对他们的技术使用进行了反思,并在该周连续两天收集了唾液。 技术使用对青少年的影响最大。 电话使用率更高,媒体受到更多媒体访问以及通过Facebook拥有更多社交网络的青少年,其皮质醇觉醒反应(CAR)和IL-6升高的幅度更大。 父亲的电话使用和电子邮件也与他们的CAR和IL-XNUMX升高有关。 当就寝时间的技术使用率很高时,更多的普通媒体使用与青少年CAR的增加有关,而父亲的CAR则有所减少。 技术的使用并未显着影响皮质醇的昼夜节律或母亲的生物社会标志。


信息和通信技术(ICT):使用MULTICAGE-TIC(2018)有问题地使用互联网,视频游戏,移动电话,即时消息和社交网络

Adicciones。 2018 Jan 1; 30(1):19-32。 doi:10.20882 / adicciones.806。

本研究旨在了解影响各年龄段人群控制这些ICT使用的问题,以及这些问题是否与心理健康问题,压力和行为控制行为的困难有关。 一项调查是通过社交网络和电子邮件进行的,使用MULTICAGE-ICT,这是一个调查问卷,探讨使用互联网,移动电话,视频游戏,即时消息和社交网络的问题。 此外,还进行了前额症状量表,一般健康问卷调查和感知压力量表。 该样本由来自不同西班牙语国家的所有年龄段的1,276个体组成。

结果表明,无论年龄或其他变量如何,约50%的样品都存在使用这些技术的重大问题,并且这些问题与前额叶功能不良,压力和心理健康问题的症状直接相关。 结果表明需要重新考虑我们是否面临成瘾行为或要求环境,心理,社会和社会政治解释的新问题; 因此,有必要重新制定要实施的行动,以解决和重新调整我们对问题的理解。


有问题的互联网使用:探索认知与COMT rs4818,rs4680单倍型(2019)之间的关联

CNS光谱。 2019 Jun 4:1-10。 doi:10.1017 / S1092852919001019。

我们招募206非治疗寻求具有高冲动性状的参与者并获得横断面人口统计学,临床和认知数据以及COMT rs4680和rs4818的遗传单倍型。 我们确定了24参与者,他们提出了有问题的互联网使用(PIU),并使用单向方差分析(ANOVA)和卡方(如果合适)比较了PIU和非PIU参与者。

PIU与决策制定,快速视觉处理和空间工作记忆任务的表现相关。 遗传变异与认知表现的改变相关,但是对于COMT的特定单倍型,PIU的发生率没有统计学差异。

该研究表明,PIU的特点是决策和工作记忆域存在缺陷; 它还为持续的注意力任务提供了升高的冲动反应和目标检测受损的证据,这是一个值得在未来工作中进一步探索的新领域。 遗传影响对PIU受试者认知的影响意味着PIU的遗传可遗传成分可能不在影响COMT功能和认知表现的遗传位点内; 或者PIU中的遗传成分涉及许多遗传多态性,每个遗传多态性仅产生很小的影响。


网络成瘾导致年轻人的定向受损:来自注意力网络任务(2018)的证据。

精神病学 2018 Jun; 264:54-57。 doi:10.1016 / j.psychres.2017.11.071。

一个重要的关注理论表明,有三个独立的网络执行离散的认知功能:警报,定向和冲突网络。 最近的研究表明,网络成瘾中存在注意力缺陷。 为了研究网络成瘾中注意功能障碍的潜在机制,我们记录了与青少年注意网络测试(ANT)相关的表现。

ANT是一种关注网络功能完整性的行为测定,用于检查网络成瘾和健康控制的表现。

在平均反应时间(RT)方面,ANT的表现清楚地区分了有和没有网络成瘾的参与者。 与对照组相比,网络成瘾组检测目标的速度较慢,这种效果仅对空间线索状况有明显影响。 互联网成瘾组在RT较慢方面表现出定向网络的不足。 在此任务中,没有证明网络成瘾的警报和冲突网络存在缺陷。


电针结合心理干预对网络成瘾患者心理症状及听觉诱发电位P50的影响(2017)

http://dx.doi.org/10.1016/S0254-6272(17)30025-0

观察电针(EA)联合心理干预对抑郁或焦虑症的朦胧症或精神症状以及听觉诱发电位(AEP)的P50对网络成瘾(IAD)的治疗效果。

将120例IAD随机分为EA组,心理干预(PI)组和综合治疗组(EA + PI)组。 EA组患者接受EA治疗。 PI组患者接受认知和行为治疗。 EA + PI组患者接受电针加心理干预治疗。 在治疗前后测量IAD的分数,症状检查表90(SCL-90)的评分,AEP的P50的潜伏期和振幅。

治疗后IAD评分在各组均显着下降(P <0.05),并且EA + PI组的IAD得分显着低于其他两组(P <0.05)。 EA + PI组的SCL-90组装评分和治疗后各因素均显着降低(P <0.05)。 在EA加PI组治疗后,S1P50和S2P50(S1-S2)的幅度距离显着增加(P <0.05)。

EA联合PI可缓解IAD患者的精神症状,其机制可能与大脑感知门控功能的增加有关。


在有问题的互联网用户中处理负面刺激的干扰:来自情绪Stroop任务的初步证据(2018)

J Clin Med。 2018 Jul 18; 7(7)。 pii:E177。 doi:10.3390 / jcm7070177。

虽然有人提出有问题的互联网使用(PIU)可能代表一种功能失调的应对策略以应对消极的情绪状态,但缺乏直接测试PIU个体如何处理情绪刺激的实验研究。 在这项研究中,我们使用情绪Stroop任务来检查100个体(54女性)样本中对正面和负面词的隐性偏见,他们还完成了评估PIU和当前情感状态的问卷。 在PIU和情绪性Stroop效应(ESEs)之间观察到显着的相互作用,与其他参与者相比,显示出显着PIU症状的参与者显示负面词的ESE更高。 在ESEs中,参与者之间的积极词汇没有显着差异。 这些研究结果表明,PIU可能与处理负面刺激的特定情绪干扰有关,因此支持PIU是应对负面影响的功能失调策略的观点。


网络成瘾和功能性大脑网络:与任务相关的功能磁共振成像研究(2019)

Sci Rep。 2019 Oct 31;9(1):15777. doi: 10.1038/s41598-019-52296-1.

成瘾的与大脑有关的常见特征是高级大脑网络功能的改变。 越来越多的证据表明,与互联网有关的成瘾也与大脑功能网络的崩溃有关。 考虑到以前在网络成瘾(IA)研究中使用的研究数量有限,我们的目的是研究IA在默认模式网络(DMN)和抑制控制网络(ICN)中的功能相关性。 为了观察这些关系,在60健康的大学生中测量了与任务相关的功能磁共振成像对口头Stroop和非言语Stroop样任务的反应。 有问题的互联网使用问卷(PIUQ)用于评估IA。 我们发现与DMN相关的区域(前神经突,后扣带回)明显失活,并且在不一致的刺激下这些区域与PIUQ呈负相关。 在Stroop任务中,incongruent_minus_congruent对比在与ICN相关的区域(左下额回,左额极,左中央小眼,左额小眼,左额眶和左小岛皮层)与PIUQ呈正相关。 改变的DMN可能解释某些合并症,并可能预测治疗结果,而改变的ICN可能是难以阻止和控制过度使用的原因。


将呼吸性窦性心律不齐指数与网络成瘾相结合的实用程序(2020)

Int J Psychophysiol。 2020年19月0167日。pii:S8760-20(30041)6-10.1016。 doi:2020.02.011 / j.ijpsycho.XNUMX。

这项研究的目的是检查静止状态下呼吸性窦性心律失常的综合指标(基础RSA)的关联以及对心理成瘾任务(RSA反应性)与网络成瘾的反应。 参与者包括99位年轻人(61位男性和38位女性),他们报告了他们的网络成瘾水平。 结果表明,RSA反应性可缓解基础RSA与自我报告的网络成瘾之间的关联。 这表明,基础RSA对于具有较高RSA反应性的个人与网络成瘾具有负相关性,但对于具有较低RSA反应性的人与网络成瘾没有显着相关性。 这些发现有助于扩展我们对副交感神经系统活动与网络成瘾之间联系的理解。 此外,它强调了在未来的研究中需要同时考虑基础RSA和RSA反应性。


有问题的互联网用户对Wi-Fi信号线索的自动检测优势和负面影响的调节效果:与事件相关的潜在研究(2019)

Addict Behav。 2019 Aug 8; 99:106084。 doi:10.1016 / j.addbeh.2019.106084。

对互联网相关线索的认知偏差是形成和维持有问题的互联网用户(PIU)的成瘾行为的重要因素。 光纤通信和智能手机的发展使人类社会进入了无线网络时代。 Wi-Fi信号是无线网络连接的象征,不仅代表网络接入,还代表随时随地与他人通信的渠道。 因此,Wi-Fi信号线索应该是PIU成瘾行为的有效诱导物。 我们使用Wi-Fi信号图像作为互联网相关线索来探索PIU对这些线索的自动检测优势,并确定负面影响(另一种成瘾的诱发因素)是否可以增强这一优势。 我们在本研究中使用了组间设计。 PIU和对照组各自包含30参与者,并被随机分配到阴性或中性影响引发组。 错配消极性(MMN)是通过异常标准反向奇数范式引发的。 Wi-Fi信号提示和中性线索分别用作标准和异常刺激。 结果表明,PIU组中Wi-Fi信号提示诱导的MMN大于对照组。 同时,在中性影响启动下,相对于PIU组中的负面影响启动,在PIU组中由Wi-Fi信号提示诱导的MMN显着增强。 总的来说,PIU具有Wi-Fi信号线索的自动检测优势,负面影响可以增强这一优势。 我们的研究结果表明,Wi-Fi信号线索引发的MMN作为一种敏感的神经生物学标记,可以追踪PIU成瘾动机的变化。


微观结构变化和网络成瘾行为:初步扩散MRI研究(2019)

Addict Behav。 2019 Jun 27; 98:106039。 doi:10.1016 / j.addbeh.2019.106039。

网络成瘾(IA)是一个主要的健康问题,并与失眠和抑郁等合并症有关。 这些后果经常混淆IA患者的神经解剖学相关性。 我们从Leipzig Mind-Body-Emotion Interactions(LEMON)数据库中招募了一些123健康的母语德语成人(53男性,平均年龄:36.8±18.86),对他们进行扩散MRI数据,网络成瘾测试,简要介绍自我控制量表(SCS),遇到问题的应对方向(COPE)和抑郁评分可用。 DMRI连接测定法用于研究一组健康年轻人中通过IAT识别的网络成瘾严重程度的白质微观结构相关性。 采用多元回归模型,年龄,性别,SCS总分,COPE总分和BDI-sum作为协变量来跟踪连通性与IAT相关的白质纤维。 连接测定分析确定了胼call体(CC),双侧皮质脊髓束(CST)和双侧弓状束(AF)(FDR = 0.0023001)的连通性之间的直接相关性,以及连通性的相关性。 CC和右穹窿(FDR = 0.047138)的genu,健康成人的IAT评分。 我们建议将CC和CST以及穹窿和房颤的连通性视为健康人群中IA易感性的微结构生物标志物。


通过网络分析(2019)改变静息状态脑电图中网络成瘾的拓扑连通性

Addict Behav。 2019 Feb 26; 95:49-57。 doi:10.1016 / j.addbeh.2019.02.015。

一些神经影像研究的结果表明,网络成瘾(IA)的人在特定的大脑区域和连接中表现出结构和功能上的变化。 但是,对IA的全球拓扑组织的了解可能还需要对大脑功能的更全面和整体的了解。 在本研究中,我们使用同步可能性结合图论分析来研究25名IA参与者和27名健康对照(HCs)在闭眼休息状态下的自发EEG活动之间的功能连通性(FC)和拓扑差异。 相关分析表明,观察到的区域变化与IA的严重程度显着相关。 总的来说,我们的发现表明IA组表现出改变的拓扑结构,向更加随机的状态转变。 此外,本研究揭示了脑区域改变在IA的神经病理机制中的重要作用,并为IA的诊断提供了进一步的支持证据。


网络成瘾的电针治疗:青少年冲动控制障碍正常化的证据(2017)

中华医学杂志 2017 Sep 1。 doi:10.1007 / s11655-017-2765-5。

观察电针(EA)和心理干预(PI)对网络成瘾(IA)青少年冲动行为的影响。

通过随机数字表将16名IA青少年分为EA组(16例)或PI组(45例)。 EA组的受试者接受了EA治疗,PI组的受试者接受了认知和行为疗法。 所有青少年均接受11天干预。 将十六名健康志愿者纳入对照组。 Barratt冲动量表(BIS-XNUMX)得分,杨氏互联网成瘾测试(IAT)以及脑N-乙酰天门冬氨酸(NAA)与肌酸的比率(NAA / Cr)和胆碱(Cho)与肌酸的比率(Cho / Cr)分别在干预前后通过磁共振波谱记录。

治疗后,EA和PI组的IAT评分和BIS-11总分均显着降低(P <0.05),而EA组显示某些BIS-11亚因素的降低更为显着(P <0.05)。 EA组治疗后NAA / Cr和Cho / Cr均显着改善(P <0.05)。 PI组治疗后NAA / Cr或Cho / Cr无明显变化(P> 0.05)。

EA和PI均对IA青少年具有显着的正面影响,特别是在心理体验和行为表达方面,EA在冲动控制和脑神经元保护方面可能优于PI。 这种优势的潜在机制可能与前额叶和前扣带皮质中NAA和Cho水平的增加有关。


网络成瘾的神经生理学和临床生物学特征(2019)

Zh Nevrol Psikhiatr Im SS Korsakova。 2019;119(12):51-56. doi: 10.17116/jnevro201911912151.

in 英语, 俄语

目的:分析网络成瘾者的神经生理和一些生理特征。

材料与方法:研究了两组受试者:互联网成瘾持续时间不超过两年,对照组。 记录脑电图的频谱相关参数,脑电参数的功能不对称性和心率变异性。 比较是在三种状态下进行的:闭眼,睁开眼睛以及在15分钟的Internet会话之后。

结果与结论:心率调节向着交感神经系统优势的平衡转移伴随着功能增强的激活状态,如大脑电活动参数所表明的焦虑和转移。右半球快速脑电节律的频谱功率中大脑功能的不对称性。


大脑在线结构和功能相关的习惯性互联网使用(2014)

Addict Biol。 2014 Feb 24。 doi:10.1111 / adb.12128。

过度使用是健康从业者越来越关注的问题。 基于过度使用互联网与成瘾行为相似的假设,我们假设频繁用户对额纹状网络的改变。

我们发现IAT评分与右额极GM量之间存在显着的负相关(P <0.001,已修正家庭智慧错误)。 右额极与左腹纹状体的功能连通性与较高的IAT得分呈正相关。 此外,IAT评分与双侧腹侧纹状体的ALFF呈正相关。

与IAT评分增加相关的额纹纹理电路的改变可以反映前额区域的自上而下调制的减少,特别是在面对分心时保持长期目标的能力。 静息时腹侧纹状体的较高激活可能表明在前额控制减少的情况下持续激活。 结果表明,过度使用互联网可能是由与成瘾行为相关的神经元电路驱动的。


使用社交网站存在问题的互联网用户的注意偏见(2019)

J Behav Addict。 2019 Dec 2:1-10。 doi:10.1556 / 2006.8.2019.60。

来自成瘾性疾病领域的证据表明,注意力集中在与滥用(例如赌博)的物质或活动有关的刺激上会加重成瘾行为。 但是,有关PIU中注意偏见的证据很少。 这项研究的目的是调查对社交网站(SNS)(PIU的一种亚型)表现出问题倾向的个人是否对与社交媒体相关的刺激表现出注意偏见。

记录了XNUMX名参与者的视觉点探针和愉悦性评级任务,其中记录了在眼球运动过程中与SNS相关且匹配的控制图像,从而提供了直接的关注​​度指标。 评估了参与者的SNS互联网使用水平(从有问题到无问题)和上网意愿(高与低)。

有问题的SNS用户,尤其是表示较高程度的在线冲动的亚组,与控制图像相比,对SNS相关图像表现出注意偏见。 这些结果表明,注意偏见是与有问题的互联网使用以及其他成瘾性疾病相关的常见机制。


测量互联网使用有问题的个人的奖励敏感度,抑制和冲动控制方面(2019)

精神病学 2019 Mar 19; 275:351-358。 doi:10.1016 / j.psychres.2019.03.032。

有问题的互联网使用(PIU)是无法控制在互联网上花费的时间。 研究表明,奖励敏感度异常,惩罚敏感度和冲动控制会导致药物滥用和赌博紊乱等成瘾行为,但目前尚不清楚PIU是否也是如此。

62参与者(32 PIU个体和30 no-PIU个体)完成了行为任务和量表,以评估奖励敏感度,对惩罚的敏感性,以及抑制功能和冲动控制。 管理的措施包括Go / No-Go,延迟折扣,行为抑制/激活(BIS / BAS)量表以及惩罚敏感度和奖励问卷敏感度(SPSRQ)。

PIU小组认可了SPSRQ索引的更高的奖励敏感度和惩罚敏感度。 但是,在延迟折扣,Go / No-Go任务中的表现或BIS / BAS等级的认可方面,没有群体差异。

本研究发现PIU个体的奖励敏感度和惩罚敏感度增加,但冲动控制没有受到明显影响。 需要进一步的实验研究来告知我们与PIU有关的成瘾行为的病因学概念。 进一步调查将有助于为预防和干预工作提供信息。


网络成瘾患者的移情加工受损:与事件相关的潜在研究(2017)

面前。 哼。 Neurosci。,10十月2017 | https://doi.org/10.3389/fnhum.2017.00498

网络成瘾(IAD)与社交沟通中的缺陷和避免社交接触有关。 据推测,患有IAD的人可能具有同情能力受损。 本研究的目的是检查对IAD中其他人的痛苦的同情处理。 在16 IAD受试者和16健康对照(HC)中记录响应于显示疼痛和非疼痛情况中的其他人的图片而产生的事件相关电位。 比较两组之间的N1,P2,N2,P3和晚期正电位成分。 观察到N2和P3的稳健图片×组相互作用。 痛苦的图片引起的N2和P3振幅比非痛苦的图片仅在HC组中引起,而在IAD组中没有。 这项研究的结果表明,IADs中早期自动和后期疼痛移情认知过程都可能受损。 该研究提供了与IAD相关的移情缺陷的心理物理学证据。


通过冲动性和颞叶厚度之间的相互作用来区分年轻成人网络成瘾者,吸烟者和健康控制(2019)

J Behav Addict。 2019 Feb 11:1-13。 doi:10.1556 / 2006.8.2019.03。

网络成瘾是一种非物质相关的成瘾症,患病率逐渐增加。 与物质相关的成瘾一样,网络成瘾与高冲动性,低抑制性控制和糟糕的决策能力有关。 与健康对照相比,皮质厚度测量和性状冲动已经显示出在成瘾者中具有明显的关系。 因此,我们使用冲动对照组(吸烟者)测试网络成瘾者和健康对照中特质冲动性的皮质相关性是否不同。

使用15T MRI扫描仪扫描30名网络成瘾者(60女性)和30年龄和性别匹配对照(19吸烟者,所有年龄均为28-3年龄的年轻人)并完成Barratt冲动量表。

网络成瘾者的左上颞皮质比对照更薄。 无论群体成员身份如何,冲动对左眼眶和双侧岛叶都有显着的主要影响。 我们确定了特质冲动性与网络成瘾者和健康对照之间的双侧中颞,右上颞,左下颞和左横颞皮的厚度之间的不同关系。 对吸烟者的进一步分析显示左中颞侧和左侧横向颞皮质厚度变化可能是网络成瘾所独有的。

与健康对照相比,冲动性的影响,以及长期暴露于某些特定物质或刺激,可能导致冲动性和大脑结构之间关系的不同性质。 这些结果可能表明网络成瘾与物质相关的成瘾相似,因此低效的自我控制可能导致适应不良行为和无法抵抗互联网使用。


与互联网使用障碍有关的神经生物学研究结果(2016)

精神病学Clin Neurosci。 2016 Jul 23。 doi:10.1111 / pcn.12422。

在过去的十年中,已经对网络成瘾或互联网使用障碍进行了大量的神经生物学研究。 各种神经生物学研究方法 - 如磁共振成像; 核成像模式,包括正电子发射断层扫描和单光子发射计算机断层扫描; 分子遗传学; 和神经生理学方法 - 使得有可能发现患有互联网使用障碍的个体的大脑中的结构或功能损伤。 具体而言,因特网使用障碍与眶额皮质,背外侧前额叶皮层,前扣带皮层和后扣带皮层的结构或功能损伤有关。 这些区域与奖励,动机,记忆和认知控制的处理相关联。 该领域的早期神经生物学研究结果表明,互联网使用障碍与物质使用障碍有许多相似之处,在某种程度上包括共同的病理生理学。 然而,最近的研究表明,互联网使用障碍和物质使用障碍之间存在生物和心理标记的差异。 需要进一步研究以更好地理解互联网使用障碍的病理生理学。


与女性右侧睾丸有关的网络成瘾(2019)

高阶脑区的结构差异是行为成瘾的共同特征,包括网络成瘾(IA)。 考虑到先前IA研究中使用的研究和方法数量有限,我们的目的是研究IA的相关性和额叶的形态测量。

为了观察这些关系,1健康,高加索人,大学生的高分辨率T144加权MR图像用体积法和基于体素的形态测定法进行分析。 有问题的互联网使用问卷(PIUQ)用于评估IA。

我们发现PIUQ分量表与女性右侧睾丸体积和灰质量的体积之间存在显着相关性。

这种结构的增加的灰质测量可以用控制成瘾的冲动行为的扩展努力以及通过因特网的社交互动的增加来解释。


网络成瘾及其方面:遗传学的作用及其与自我指导的关系(2017)

Addict Behav。 2017 Feb; 65:137-146。 doi:10.1016 / j.addbeh.2016.10.018。

越来越多的研究集中在与使用互联网来识别这种称为互联网成瘾(IA)的新现象的背景和个人风险因素有关的有问题的行为模式。 IA可以描述为多维综合症,包括渴望,耐受性发展,失控和负面后果等方面。 鉴于先前对其他成瘾行为的研究显示出足够的遗传性,因此可以预期,IA的脆弱性也可能是由于一个人的遗传易感性所致。 但是,IA的不同组成部分是否具有不同的病因值得怀疑。

对于IA和私人互联网使用的特定方面,每周数小时,遗传力估计值介于21%和44%之间。 双变量分析表明,自导向通过重叠遗传途径占特定IA面遗传方差的20%至65%。 讨论了对未来研究的启示。


互联网和游戏成瘾:神经影像学研究的系统性文献综述(2012)

脑科学。 2012,2(3),347-374; DOI:10.3390 / brainsci2030347

在过去的十年中,已经积累的研究表明,过度使用互联网会导致行为成瘾的发展。 网络成瘾一直被认为是对精神健康的严重威胁,过度使用互联网与各种负面心理社会后果有关。 本综述的目的是确定迄今为止所有使用神经影像技术的实证研究,从神经科学的角度阐明互联网和游戏成瘾的新兴心理健康问题。 进行了系统的文献检索,确定了18研究。

这些研究为不同类型的成瘾之间的相似性提供了令人信服的证据,特别是与物质相关的成瘾和互联网和游戏成瘾,在各个层面上. 在分子水平上,网络成瘾的特征在于总体奖励缺陷,其导致多巴胺能活性降低。 在神经回路的水平上,互联网和游戏成瘾导致神经适应和结构变化,这是由于与成瘾相关的大脑区域的活动持续增加而发生的。 在行为层面上,互联网和游戏成瘾者在各个领域的认知功能方面似乎受到限制。

评论:真正简单-到目前为止,所有进行的大脑研究都朝着一个方向发展:网络成瘾是一种真正的物质成瘾,并且涉及相同的基本大脑变化。


互联网和视频游戏成瘾的神经生物学和药物遗传机制的新发展。

Am J Addict。 2015 Mar;24(2):117-25.

有新的证据表明,诸如互联网和视频游戏成瘾等行为成瘾的心理生物学机制类似于滥用物质成瘾的机制成瘾。

使用“互联网成瘾”和“视频游戏成瘾”作为搜索词,对Pubmed在2009年至2013年之间发表的文章进行文献检索。 根据脑成像,治疗和遗传学的标准,选择并评估了XNUMX项研究。

静息状态的脑成像研究表明,长期网络游戏影响了负责奖励,冲动控制和感觉 - 运动协调的大脑区域。 大脑激活研究表明,视频游戏涉及奖励和控制失控的变化,并且游戏图片激活区域与通过线索暴露于药物激活的区域类似。 结构研究显示,由于奖励的变化,腹侧纹状体的体积可能发生变化。 此外,视频游戏与多巴胺释放相关,其大小与滥用药物相似,并且存在错误的抑制控制和奖励机制视频游戏上瘾的个体。 最后,使用功能磁共振成像的治疗研究显示,对电子游戏的渴望减少,相关的大脑活动减少。

视频游戏可能受到药物滥用背后的类似神经机制的支持。 与药物和酒精滥用类似,网络成瘾导致多巴胺奖励机制的亚敏感性。


网络成瘾患者中纹状体多巴胺转运蛋白减少(2012)

生物医学与生物技术杂志第2012卷(2012), 文章ID 854524,

近年来,IAD在全球范围内变得越来越普遍; 认识到其对用户和社会的破坏性影响迅速增加[7]。 重要的是,最近的研究发现IAD的功能障碍与其他类型的成瘾性疾病相似,例如药物滥用障碍和病理性赌博[7-10]。 经历IAD的人表现出临床特征,如渴望,戒断和耐受[7,8],冲动性增加[9],以及涉及风险决策的任务中的认知能力受损[10]。

IAD主题几乎每天使用互联网,每天在显示器前花费超过8小时, 主要用于与网络朋友聊天,玩在线游戏,以及观看在线色情内容或成人电影。 这些受试者最初大多在青春期初期就熟悉互联网,并且有IAD征兆超过6年。

结论:T这项研究的结果提供了证据表明IAD可能在大脑中引起显着的DAT损失,这些发现表明IAD与多巴胺能脑系统功能障碍有关,并且与先前有关各种物质成瘾的报道一致[21] -23,37]。 我们的研究结果支持IAD可能与其他成瘾性疾病[15]分享相似的神经生物学异常的说法。

评论:研究检查了网络成瘾者的奖励回路多巴胺转运蛋白水平。 将级别与其成员也使用因特网的对照组进行比较。 多巴胺转运蛋白的水平与药物成瘾的水平相当。 多巴胺转运蛋白的下降是成瘾的标志。 它表明释放多巴胺的神经末梢丢失。


网络成瘾青少年异常白质完整性:基于Tract的空间统计研究(2012)

 PLoS ONE 7(1):e30253。 DOI:10.1371 / journal.pone.0030253

与年龄,性别和教育匹配的对照相比,IAD受试者在眼眶 - 前额白质中具有显着降低的FA,连同胼call体,胼um体的连合纤维,包括下枕前束的关联纤维和包括的投射纤维电晕辐射,内囊和外囊。 这些结果提供了白质完整性普遍缺陷的证据,并反映了IAD中白质束组织的破坏。 该 眶额皮质 与前额叶,内脏运动和边缘区域有广泛的联系,以及每种感觉形态的关联区域 33。 它在情绪处理和与成瘾相关的现象中起着关键作用,例如渴望,强迫重复行为和适应不良的决策 34, 35.

以前的研究发现,在暴露于成瘾物质(如酒精)的受试者中经常观察到眼眶 - 额叶皮质中的异常白质完整性。 36,可卡因 37, 38,大麻 39,甲基苯丙胺 40和氯胺酮 41. 我们发现IAD与眼眶 - 额叶区域的白质完整性受损有关,这与之前的结果一致。 前扣带皮层(ACC) 连接到额叶和边缘系统,在认知控制,情绪处理和渴望中发挥重要作用 42. 在其他形式的成瘾中也一直观察到前扣带中的异常白质完整性,如酒精中毒 36,海洛因依赖 43和可卡因成瘾 38。 IAD受试者前扣带内FA减少的观察结果与此前的结果一致,并且报告认为重度互联网过度使用17 与认知控制受损有关。 更有趣的是,与对照组相比,同一组IAD受试者的左侧ACC的灰质密度显着降低 12。 另一组也报告了类似的结果 13.

评论:另一项关于对照组与网络成瘾者白质差异的大脑研究。 网络成瘾者的白质变化模仿了物质成瘾者。 白质,也称为髓磷脂,包裹神经细胞的轴突。 髓磷脂覆盖的轴突作为连接大脑不同部位的沟通途径.


不使用社交媒体的一周:使用智能手机进行生态瞬时干预研究的结果(2018)

Cyber​​psychol Behav Soc Netw。 2018 Oct;21(10):618-624. doi: 10.1089/cyber.2018.0070.

现在,在线社交媒体在许多人的日常生活中无处不在。 关于我们如何以及为什么使用社交媒体的研究很多,但对戒酒的影响知之甚少。 因此,我们设计了使用智能手机进行的生态瞬时干预研究。 指示参与者在7天内(基准4天,干预7天和干预后4天,不要使用社交媒体; N = 152)。 我们评估了每天影响(正面和负面),无聊和渴望三次(时间抽样),以及每天结束时社交媒体的使用频率,使用时间和社交压力(7,000) +单项评估)。 我们发现戒断症状,​​例如显着增加的渴望(β= 0.10)和厌倦(β= 0.12),以及减少的积极和消极影响(仅描述性)。 在社交媒体禁欲期间,社交媒体上的社交压力显着增加(β= 0.19),并且大量参与者(59百分比)在干预阶段至少复发一次。 在干预结束后我们找不到任何实质性的反弹效应。 总而言之,通过在线社交媒体进行交流显然是日常生活中不可或缺的一部分,如果没有它,就会导致戒断症状(渴望,无聊),复发和回归社交媒体的社会压力。


西藏和汉族青少年手机成瘾(2018)

坚持精神病护理。 2018 Dec 4。 doi:10.1111 / ppc.12336。

比较中国藏汉青少年的手机成瘾(MPA)模式。 该研究在中国的两个省进行。 移动电话成瘾量表(MPAS)用于评估MPA。

七百五十名藏族和606汉族学生参加了这项研究。 整个样本的MPAS总分为24.4±11.4; 藏族和汉族学生分别为27.3±10.8和20.9±11.2。 生理,心理,社会和环境领域的生活质量(QOL)与MPA负相关。

与汉族学生相比,藏族学生的MPA更为严重。 鉴于其对生活质量的负面影响,应制定适当的预防MPA措施,特别是对藏族中学生。


网络游戏障碍患者胶质细胞源性神经营养因子的血浆水平改变:病例对照,试验研究(2019)

精神病学调查。 2019 Jun;16(6):469-474. doi: 10.30773/pi.2019.04.02.2.

据报道,胶质细胞源性神经营养因子(GDNF)参与负调节成瘾性疾病的影响。 这项研究的目的是调查互联网游戏障碍(IGD)患者中GDNF水平的变化,并评估GDNF水平与IGD指数严重程度之间的关系。 对19名具有IGD的男性患者和103.2名性别匹配的对照受试者进行了血浆GDNF水平的改变以及GDNF水平与互联网游戏的临床特征(包括杨氏互联网成瘾测试(Y-IAT))之间的关系的评估。 发现IGD患者的GDNF水平明显低于对照组(62.0±245.2 pg / mL,p <101.6),为0.001±0.645 pg / mL。 GDNF水平与Y-IAT分数呈负相关(Spearman的rho = -0.001,p = <0.370),即使在控制了多个变量之后,这种负相关性仍然存在(r = -0.048,p = XNUMX)。 这些发现支持了GDNF在IGD调节中的假定作用。


来自在线社交网站的短暂禁欲降低了感知压力,特别是在过度用户中(2018)

精神病学 2018 Dec; 270:947-953。 doi:10.1016 / j.psychres.2018.11.017。

诸如Facebook之类的在线社交网站(SNS)提供了频繁且丰富的社交支持者(例如“喜欢”),这些社交支持者以可变的时间间隔交付。 结果,某些SNS用户在这些平台上显示出过多的,适应不良的行为。 过多的SNS用户以及典型的用户通常都意识到他们对这些网站的过度使用和心理依赖性,这可能导致压力增加。 实际上,研究表明单独使用SNS会引起压力升高。 其他研究已开始调查短期戒酒的影响,揭示对主观幸福感的有益影响。 我们将这两个研究方向结合起来,并假设短期的SNS节制可以减少感知的压力,尤其是在过度使用时。 结果证实了我们的假设,并揭示了SNS禁食几天后,典型的SNS用户和过多的SNS用户都会感觉到压力的减轻。 在过多的SNS用户中,这种影响尤其明显。 压力的减少与学习成绩的提高无关。 这些结果表明,至少从暂时性的意义上讲,SNS的禁欲是有好处的,并为治疗过度使用SNS的患者提供了重要的信息。


社交网站成瘾和大学生的不合理拖延:社交网站疲劳的中介作用和努力控制的调节作用(2018)

公共科学图书馆之一。 2018 Dec 11; 13(12):e0208162。 doi:10.1371 / journal.pone.0208162。

随着社交网站(SNS)的普及,SNS成瘾问题不断增加。 研究揭示了SNS成瘾与非理性拖延之间的关联。 然而,这种关系背后的机制仍不清楚。 本研究旨在研究社交网站疲劳的中介作用以及努力控制在中国本科生之间的这种联系中的调节作用。 社交网站成瘾量表,社交网络服务疲劳量表,轻量控制量表和非理性拖延量表由1,085中国本科生完成。 结果表明,SNS成瘾,SNS疲劳和不合理拖延呈正相关,与努力控制呈负相关。 进一步分析显示,SNS成瘾对非理性拖延有直接影响。 SNS疲劳介导了SNS成瘾与非理性拖延之间的关系。 SNS成瘾对非理性拖延的直接和间接影响都是通过努力控制来缓解的。 具体而言,对于控制力较低的人来说,这种效果更强。 这些发现有助于澄清SNS成瘾与非理性拖延之间关联的潜在机制,这可能对干预产生影响。


中国留学生的孤独,个人主义和智能手机成瘾(2018)

Cyber​​psychol Behav Soc Netw。 2018 Oct 17。 doi:10.1089 / cyber.2018.0115。

全球迅速采用智能手机可以帮助国际学生调整国外生活并应对不良情绪,而智能手机成瘾的负面影响成为近期关注的焦点。 为填补这一空白,本研究探讨了中国留学生的孤独感。 将文化维度理论与智能手机成瘾相关研究相结合,本研究采用在线调查作为主要研究方法,研究个人主义,孤独感,智能手机使用和智能手机成瘾之间的关系。 总的来说,438国际学生自愿参加了这项调查。 参与者来自67国家,并在中国学习了几个月。 结果显示,中国的国际学生是严重孤独和智力成瘾的高危人群,5.3百分比的参与者经历严重的孤独感,超过一半的参与者表现出智能手机成瘾症状。 这项研究揭示了文化个人主义在解释孤独和孤独和智能手机使用的重要调解效应中的预测能力。 那些个人主义程度较低的国际学生表现出较高的孤独感,导致智能手机使用和智能手机成瘾程度较高。 寂寞被发现是智能手机成瘾的最强预测因素。


社交媒体障碍量表(2019)的跨文化验证

Psychol Res Behav Manag。 2019 8月19; 12:683-690。 doi:10.2147 / PRBM.S216788。

随着社交网站的普及,迫切需要设计一种工具来评估不同文化背景下的社交媒体成瘾。 本文评估了中国的社会媒体障碍(SMD)量表的心理计量特性和验证。

总共招募了903名中国大学生参加这项横断面研究。 研究了SMD量表的内部一致性,标准效度和建构效度。

结果表明,9项SMD量表具有良好的心理计量特性。 其内部一致性很好,Cronbach的alpha为0.753。 结果显示与其他验证结构的弱和中度相关性,例如原始量表中建议的自我效能感和其他障碍症状。 SMD的中文版在确认性因子分析中证明了一个适用于两因子结构的良好模型,其中χ2 (44.085)/ 26 = 1.700,SRMR = 0.059,CFI = 0.995,TLI = 0.993和RMSEA = 0.028。


网络成瘾青少年前额 - 基底神经节连接受损(2014)

Sci Rep。 2014可能是22; 4:5027。 doi:10.1038 / srep05027。

了解网络成瘾(IA)中不良冲动控制的神经基础对于理解该综合征的神经生物学机制非常重要。 目前的研究调查了使用Go-Stop范例和功能磁共振成像(fMRI)如何影响IA中响应抑制的神经元通路。  结果显示间接额 - 基底神经节通路受到健康受试者的反应抑制。 但是,我们没有在IA组中发现任何等效的有效连接。 这表明IA受试者未能招募该途径并抑制不需要的行为。 该研究提供了作为行为障碍的网络成瘾与响应抑制网络中的异常连接之间的明确联系。

评论; 在网络成瘾者中清楚地证明了低潮。


互联网成瘾者提高奖励敏感度和降低损失敏感度:猜测任务期间的fMRI研究(2011)

J Psychiatr Res。 2011 Jul 16。

作为世界上增长最快的“成瘾”,应该研究网络成瘾,以揭示潜在的异质性。 本研究旨在检查与健康对照组相比互联网成瘾者的奖惩过程。结果表明,与正常对照组相比,互联网成瘾者与眶额叶皮层激活增加有关,而损失实验中与前扣带回激活有关。 结果表明,与正常比较相比,网络成瘾者提高了奖励敏感度并降低了损失敏感度.

评论:增强的奖励敏感性(敏化度)和降低的损失敏感性(减轻厌恶度)都是成瘾过程的标志


网络成瘾患者面部处理功能障碍:事件相关潜在研究(2016)

“神经。 2016八月25。

为了研究网络成瘾(IAD)患者的面部处理,在IAD患者和健康年龄匹配的对照中进行事件相关的脑电位实验,其中指导参与者快速分类每个刺激(面部与非面部对象)并尽可能准确。 虽然我们没有发现两组之间的表现有显着差异,但IAD组中N110和P2组分对面部的反应均大于对照组,而IAD组的面部N170比面部减少。对照组。 此外,事件相关潜在成分的来源分析显示两组之间的发生器不同。 这些数据表明,IAD患者的面部处理功能障碍,处理面部的潜在机制可能与健康个体不同。


随机拓扑组织和减少网络成瘾的视觉处理:来自最小生成树分析的证据(2019)

脑行为。 2019 Jan 31:e01218。 doi:10.1002 / brb3.1218。

网络成瘾(IA)与广泛的大脑改变有关。 与IA相关的功能连接(FC)和网络分析结果在研究之间不一致,以及网络中心如何变化尚不清楚。 本研究的目的是使用无偏最小生成树(MST)分析IA和健康对照(HC)大学生的脑电图(EEG)数据来评估功能和拓扑网络。

在这项研究中,Young的网络成瘾测试被用作IA严重性度量。 在休息期间,IA(n = 30)和HC参与者(n = 30)获得了脑电图记录,并按年龄和性别进行匹配。 相位滞后指数(PLI)和MST用于分析FC和网络拓扑。 我们期望获得与IA相关的功能和拓扑网络潜在变化的证据。

与HC组相比,IA参与者显示左侧额叶和顶枕区之间的δFC更高(p <0.001),全球MST量度显示IA参与者在较高的alpha和beta波段中更像星形网络,并且相对于较低频段的HC组,在IA中枕脑区域的重要性相对较低。 相关结果与MST结果一致:IA严重程度越高,Max度和kappa越高,偏心率和直径越小。

IA组的功能网络的特征在于增加的FC,更随机的组织,以及视觉处理区域的相对功能重要性的降低。 总之,这些改变可以帮助我们理解IA对大脑机制的影响。


电生理活动与非临床人群中网络成瘾的脆弱性有关(2018)

令人上瘾的行为 84(2018):33 39。

•网络成瘾的脆弱性与额外的阿尔法力量有关。

•患有网络成瘾的人可能表现出改变的额叶功能活动。

•抑郁与额叶α不对称之间存在正相关关系。

该研究调查了与非临床人群中有问题的互联网使用的脆弱性相关的电生理活动。 休息 脑电图 在8位健康的受试者中测量了alpha(13–22 Hz)节律的频谱,这些受试者已经将互联网用于娱乐目的。 分别使用Young's Internet上瘾测试(IAT)和计算机评估和Internet上瘾筛选器(AICA-S)评估了Internet上瘾的漏洞。 萧条 以及 冲动 也用。测量 贝克抑郁量表 (BDI)和 Barratt冲动量表 11(BIS-11)分别。 IAT与闭眼期间获得的α能量正相关(EC,r = 0.50,p = 0.02),但在睁眼期间(EO)没有。 IAT分数和α去同步(EO-EC)之间的负相关(r = -0.48,p = 0.02)进一步支持了这一点。 在校正多重比较后,这些关系仍然很重要。 此外,BDI评分显示与EC中期和中前额(r = 0.54)中侧(r = 0.01,p = 0.46)和中前额(r = 0.03,p = 0.53)区域的α不对称呈正相关。在EO期间,p = 0.01)区域。 目前的研究结果表明,神经活动与有问题的互联网使用的脆弱性之间存在关联。 了解有问题的互联网使用背后的神经生物学机制将有助于改善早期干预和治疗。


网络成瘾中的脑振荡,抑制控制机制和奖励偏见(2016)

国际神经心理学会期刊

网络成瘾(IA)被认为是冲动控制障碍的一种亚型,以及与奖励系统缺陷有关的行为。 本研究旨在探讨抑制性控制中的缺陷与IA中的奖赏机制的神经相关性。 将网络成瘾量表(IAT)应用于亚临床样本。

结果:BAS,BAS-R(BAS-Reward分量表),BIS和IAT预测了低频带变化,尽管方向相反:对于较高的BAS,BAS-R和IAT,发现δ和theta和RTs值减小,对于NoGo而言,是为了刺激赌博和视频游戏; 相比之下,对于更高的BIS,可以观察到增加的delta和theta和RTs值。 提出了两个潜在的不同受试者群:低抑制冲动控制和奖励偏向(较高的BAS和IAT); 并具有脉冲超控制功能(更高的BIS)。


大脑中的网瘾:皮层振荡,自主活动和行为测量(2017)

J Behav Addict。 2017 Jul 18:1-11。 doi:10.1556 / 2006.6.2017.041。

最近,网络成瘾(IA)被定义为标记冲动控制和奖励系统的障碍。 具体而言,抑制性缺陷和奖励偏差被认为与IA高度相关。 本研究旨在检测两组年轻受试者(N = 25)的电生理相关性和自主神经活动[皮肤电导反应(SCR)和心率],具有高或低IA概况[通过网络成瘾测试(IAT)测试) ],具体参考赌博行为。

结果:在代表奖励线索(抑制性对照条件)的NoGo试验中,对于高IAT,表现出更好的性能(降低的ER和RT),这可能是由于奖励条件引起的“增益效应”。 此外,我们还在与赌博和视频游戏刺激相关的NoGo试验中观察到(a)增加了低频频段(delta和theta)和SCR,并且(b)了特定的横向效应(更多的左侧活动)delta和theta IAT高。 抑制性控制缺陷和奖赏偏倚效应都被认为可以解释IA。


网络传播障碍与人脑结构:微信成瘾的初步见解(2018)

Sci Rep。 2018 Feb 1;8(1):2155. doi: 10.1038/s41598-018-19904-y.

微信代表了最流行的基于智能手机的通信应用之一。 尽管该应用程序提供了一些简化日常生活的有用功能,但越来越多的用户在应用程序上花费了过多的时间。 这可能会导致对日常生活的干扰,甚至会导致上瘾的使用模式。 在正在进行的关于互联网通信障碍(ICD)的讨论中,本研究旨在通过检查微信成瘾倾向和大脑结构变化的个体差异之间的关联,以微信为例,更好地描述通信应用的成瘾潜力。在额纹 - 边缘 - 大脑区域。 为此,在n = 61健康参与者中评估成瘾倾向,使用频率和结构MRI数据的水平。 WeChat成瘾的较高趋势与较小的前扣带皮层的灰质体积相关,这是监测成瘾行为的神经网络中的监控和调节控制的关键区域。 此外,支付功能的较高频率与较小的伏隔核体积相关。 在控制焦虑和抑郁水平后,调查结果仍然强劲。 目前的结果与先前在物质和行为成瘾方面的发现一致,并提出了ICD中类似的神经生物学基础。


与社交网站成瘾相关的大脑解剖变化(2017)

Sci Rep。 2017 Mar 23; 7:45064。 doi:10.1038 / srep45064。

这项研究基于有关控制成瘾和过度行为的双系统成分的神经可塑性的知识,并表明特定感兴趣区域的灰质体积(即大脑形态)的变化与技术成瘾有关。 使用基于体素的形态计量学(VBM)应用于具有不同程度的SNS成瘾的XNUMX个社交网站(SNS)用户的结构磁共振成像(MRI)扫描,我们证明SNS成瘾与大概更有效的冲动性大脑系统相关,通过减少杏仁核两侧的灰质体积(但没有伏隔核的结构差异)。 在这方面,就大脑解剖结构的改变而言,SNS成瘾与其他(物质,赌博等)成瘾相似。 我们还表明,与其他成瘾相比,前扣带回/中扣带回皮层受损且不能支持所需的抑制作用(通过减少灰质体积来体现),我们的样本及其灰色被认为是健康的物质量与一个人的SNS成瘾水平呈正相关。 这些发现描绘了SNS成瘾的解剖形态模型,并指出了技术成瘾与物质成瘾和赌博成瘾之间的大脑形态相似性和差异。


网络成瘾青少年的异常皮质纹状体功能回路(2015)

Front Hum Neurosci。 2015 Jun 16; 9:356。

互联网成瘾症(IAD)中已揭示纹状体和前额叶皮层(PFC)中的异常结构和功能。 这项研究的目的是通过静息状态功能连接性(FC)来研究皮质口功能电路的完整性及其与IAD中神经心理学措施的关系。 15位IAD青少年和XNUMX位健康对照进行了静息状态fMRI扫描。

与对照组相比,IAD受试者在下腹侧纹状体和双侧尾状头,亚扣带前扣带皮层(ACC)和后扣带皮层之间以及上腹侧纹状体和双侧背侧/嘴侧ACC,腹侧前丘脑之间的连接性降低,壳核/苍白球/岛叶/下额回(IFG),以及背侧尾状和背侧/头部ACC,丘脑和IFG之间,以及左侧腹侧延髓壳和右侧IFG之间。 IAD受试者还显示左背侧尾壳核和双侧尾部雪茄运动区之间的连通性增加。 此外,改变的cotricostriatal功能回路与神经心理学测量显着相关。 该研究直接提供证据表明IAD与参与情感和动机处理以及认知控制的皮质纹状体功能回路的改变相关。


男性网络成瘾者从一个颜色词显示受损的执行控制能力证据:Stroop任务(2011)。

Neurosci Lett。 2011 Jul 20; 499(2):114-8。 中国

本研究通过在颜色词Stroop任务中记录事件相关的脑电位(ERP)来调查男性网络成瘾者(IAD)的执行控制能力。 行为结果显示,与对照组相比,IAD学生在不一致的条件下反应时间更长,反应错误更多。 ERP结果显示,与对照组相比,IAD参与者在不一致的情况下显示内侧额叶负性(MFN)偏转减少。 行为表现和ERP结果均表明,IAD患者的执行控制能力低于正常人群.

评论:这项研究与其他近期针对网络成瘾者的fMRI研究一样,显示了执行控制的减少。 吸毒成瘾者的执行控制减少表明额叶皮质活动减少。 这种下降与冲动控制的丧失相似,并且存在于所有成瘾中。


青少年网络成瘾的微观结构异常。 (2011)。

PLoS ONE 6(6):e20708。 DOI:10.1371 / journal.pone.0020708

最近的研究表明,网络成瘾(IAD)与脑灰质的结构异常有关。 然而,很少有研究调查网络成瘾对主要神经纤维通路微观结构完整性的影响,几乎没有研究评估微观结构变化与网络成瘾的持续时间。 作为中国青少年常见的心理健康问题之一,网络成瘾(IAD)目前正变得越来越严重。 来自中国青少年互联网协会(2月2,2010的公告)的数据显示了这一发病率 中国城市青少年网络成瘾率约为14%。 值得注意的是,总数是24百万

结论: 我们提供的证据表明IAD受试者在大脑中有多种结构变化。 一些脑区的灰质萎缩和白质FA变化与网络成瘾的持续时间显着相关。 这些结果可以至少部分地解释为IAD中认知控制的功能障碍。 前额皮质异常与之前的药物滥用研究一致,因此我们认为IAD和物质使用可能存在部分重叠的机制。

评论:这项研究清楚地表明,网络成瘾者的大脑异常与吸毒者中发现的异常相似。 研究人员发现,网络成瘾的青少年额叶皮层灰质减少了10-20%。 低锋性是成瘾引起的这些额叶皮层变化的通用术语。 它是所有成瘾过程的关键标志。


患有网络成瘾的人(2)减少纹状体多巴胺D2011受体。

Neuroreport。 2011 Jun 11; 22(8):407-11。 韩国首尔韩国大学脑与认知工程系。

越来越多的研究表明,网络成瘾与多巴胺能脑系统的异常有关。 与我们的预测一致,患有网络成瘾的个体显示纹状体细胞中多巴胺D2受体水平降低,包括双侧背侧尾状核和右侧壳核。 这一发现有助于理解网络成瘾的神经生物学机制.

评论:更多证据表明存在网络成瘾。 纹状体D2多巴胺受体的减少是奖励电路脱敏的主要标志,这是成瘾发生的主要变化之一,


网络成瘾中的灰质异常:基于体素的形态测量研究(2009)。

Eur J Radiol。 2009 Nov 17 ..交通大学医学院, 上海200127,中国。

本研究旨在通过对高分辨率T1加权结构磁共振图像进行基于体素的形态测量(VBM)分析,研究青少年网络成瘾(IA)的脑灰质密度(GMD)变化。 与健康对照组相比,IA青少年左前扣带皮层,左后扣带皮层,左岛叶和左侧舌回的GMD较低。 结论: 我们的研究结果表明,IA青少年存在脑结构变化,这一发现可能为IA的发病机制提供新的见解。

评论:网络成瘾的青少年减少了额叶皮质部分的灰质。 在所有成瘾过程中都发现大小和额叶皮层功能的降低(低额性),与D2受体的减少有关。 另一个非药物成瘾的例子,它会引起类似于药物滥用疾病的大脑变化。


有互联网使用问题的个人的自主应激反应和渴望(2018)

公共科学图书馆之一。 2018 Jan 16; 13(1):e0190951。 doi:10.1371 / journal.pone.0190951。

在行为成瘾(即有问题的互联网使用)方面,与在物质使用障碍方面相比,没有系统地检查自主神经压力反应性与主观性渴望/渴望之间的联系。 本研究调查了有问题的互联网用户(PU)是否显示出比非PU增强的自主神经应激反应性,并在特里尔社会压力测试(TSST)期间以较低的心率变异性(HRV)和较高的皮肤电导水平(SCL)反应性作为指标,更高的反应性与更强烈的互联网渴望有关,以及互联网使用问题是否与某些功能失常的心理特征有关。 根据他们的互联网成瘾测试分数,将参与者分为PU(N = 24)和非PU(N = 21)。 在基线,社会压力和恢复期间不断记录他们的心率和皮肤电导率。 在TSST之前和之后,使用Likert量表收集对互联网使用的渴望。 SDNN是HRV的总体指标,在基线期间,PU中的PU显着低于非PU,但在压力任务期间和之后均没有。 此外,仅在PU之间,SDNN在恢复期间和测试后的渴望等级之间出现显着的负相关。 SCL没有出现组差异。 最后,PU认可了更多的情绪,强迫症和与酒精有关的问题。 我们的研究结果表明,控制互联网使用方面的问题可能与休息时的自主平衡降低有关。 此外,我们的研究结果提供了对PIU渴望特征的新见解,表明对Internet使用的渴望与自主灵活性的降低之间存在联系。


网络成瘾受试者的结构性脑网络异常(2017)

医学与生物学杂志 (2017):1740031。

本研究包括具有IA和17健康受试者的20受试者。 我们利用扩散张量成像数据构建了结构脑网络,并利用全球和地方水平的网络分析研究了IA患者结构连接的变化。 IA患者显示双侧眶额皮质(OFC)区域效率(RE)增加,右侧中扣带回和中颞叶回复减少(P<0.05),而全局属性没有显示显着变化。 Young的网络成瘾测试(IAT)评分和左侧OFC的RE显示正相关,每天在互联网上花费的平均时间与右侧OFC中的RE正相关。 这是第一项研究IA中结构性大脑连接改变的研究。 我们发现IA患者在某些脑区显示出RE的改变,RE与IA的严重程度和每天在互联网上花费的平均时间呈正相关。 因此,RE可能是IA评估的良好属性。


互联网使用过多对脑电图时频特征的影响(2009)

自然科学进展:材料国际 > 2009 > 19 > 10 > 1383-1387

使用奇怪的范式实验获得正常受试者和过度互联网用户的事件相关电位(ERP)。 我们将小波变换和事件相关的光谱扰动应用于ERP,以便提取时频值。 过多的互联网使用导致P300幅度显着下降,并且所有电极的P300潜伏期显着增加。 因此,这些数据表明,过度使用互联网会影响大脑中的信息编码和整合。


智能手机使用有问题的受试者的眼眶外侧额叶灰质异常(2019)

J Behav Addict。 2019 Sep 23:1-8。 doi:10.1556 / 2006.8.2019.50。

智能手机的使用正变得司空见惯,对智能手机的使用进行充分控制已成为重要的心理健康问题。 关于使用智能手机存在问题的神经生物学知之甚少。 我们假设前额扣带回大脑区域的结构异常可能与智能手机的使用问题有关,类似于互联网游戏障碍和互联网成瘾的报道。 这项研究调查了有问题的智能手机用户(特别是那些花时间在社交网络平台上的用户)的额线灰质异常。

该研究包括39有问题的智能手机用户,他们通过智能手机过度使用社交网络平台,以及49正常控制的男性和女性智能手机用户。 我们使用指数Lie代数算法进行了基于体素的形态计量分析,并进行了微形解剖配准。 在额叶扣带区域上进行了感兴趣区域分析,以确定两组之间的灰质体积(GMV)是否不同。

有问题的智能手机用户的右侧眶额叶皮层(OFC)中的GMV显着小于健康对照组,并且右侧OFC的GMV与智能手机成瘾倾向量表(SAPS)得分之间存在显着负相关,包括SAPS耐受性子量表。

这些结果表明,外侧眼额叶灰质异常与智能手机的使用存在问题有关,尤其是在社交网络平台使用过度的情况下。 侧面OFC中的小GMV与沉浸在智能手机使用中的增加趋势相关。 我们的结果表明,眶额灰质异常会影响对以前强化行为的监管,并且可能是智能手机使用存在问题的原因。


青少年网络成瘾工作记忆中事件相关电位的研究(2010)

 电子卫生网络,数字生态系统和技术(EDT),2010国际会议

网络成瘾作为一种技术成瘾形式,将导致神经系统并发症,心理障碍和关系混乱。 青少年处于最脆弱的年龄组,当他们沉迷于互联网时,他们会比其他年龄组更严重的并发症。 这项研究的目的是分析青少年网络成瘾(IAD)的工作记忆损害。 汉语单词识别被用作事件相关电位(ERP)的实验范例。 13正常青少年和10网络成瘾者接受识别任务,在中文单词中使用旧/新效果,并通过实验设备记录行为数据和脑电图信号。 数据处理后,与正常情况相比,ERP和IAD的行为数据都有一些明显的特征。 差异揭示了神经生理学对工作记忆的损害。


过度互联网用户的早期面部认知缺陷(2011)

网络心理学,行为和社交网络。 可能是2011,14(5):303-308。

过度使用互联网与社交有效沟通的能力有限,这在很大程度上取决于人脸的感知能力。 我们使用被动视觉检测范例,通过分析面部和非面部刺激(表格)引发的事件相关电位(ERPs),比较年轻过度互联网用户(EIU)和健康正常受试者面部相关信息处理的早期阶段。 ),每个呈直立和倒置位置。

这些数据表明,EIU在面部感知处理的早期阶段存在缺陷,但可能具有完整的面部整体/配置处理。 是否有一些更深层次的面部感知过程,如面部记忆和面部识别,在EIU中受到影响,需要通过更具体的程序进一步调查。


使用视觉奇数球范例(2015)进行网络成瘾患者的脑电图特征检测与分类

医学影像与健康信息学杂志,第5卷,第7号,2015年1499月,第1503-5(XNUMX)页

在本文中,脑电图(EEG)信号记录了十个健康和十个网络成瘾(IA)感染的大学生在一个视觉奇怪的范例。 它显示健康受试者和互联网增加受试者之间P300幅度的显着差异。 互联网增加的幅度较低(p 0.05)。 在活动区域​​使用基于贝叶斯的方法,分类精度可以达到93%以上,而在中心区域则低于90%。 结果表明,受IA影响的大学生的大脑反应和记忆能力存在负面影响。


大学生精神病症状与网络成瘾的双向关系:一项前瞻性研究(2019)

J Formos Med Assoc。 2019十月22。 pii:S0929-6646(19)30007-5。 doi:10.1016 / j.jfma.2019.10.006。

这项前瞻性研究评估了1年随访期间大学生对初次咨询时精神症状对互联网成瘾的发生和缓解的预测能力。 此外,它在1年随访期间的大学生中,在初次咨询时评估了网络成瘾的精神病症状变化的预测能力。

招募了500名大学生(女性为262,男性为238)。 基线和后续咨询分别使用Chen互联网成瘾量表和症状检查表-90 Revised来测量互联网成瘾和精神病症状的水平。

结果表明,严重的人际交往敏感性和偏执症状可能预示了1年随访中网络成瘾的发生率。 在同一时期,网络成瘾的大学生的精神病理学严重程度没有显着改善,而没有网络成瘾的大学生的强迫症,人际交往敏感性,偏执狂和精神病在同期显着改善。

在1年的随访期内,大学生的精神症状和网络成瘾表现出双向关系。


来自青少年网络成瘾的奖励制度,FRN和P300效应的证据(2017)

脑科学。 2017 Jul 12; 7(7)。 pii:E81。 doi:10.3390 / brainsci7070081。

本研究探讨了在注意力抑制任务(Go / NoGo任务)过程中,基于IAT(互联网成瘾测试)构造的网络成瘾(IA)中的奖励偏见和注意缺陷。 事件相关电位(ERP)效果(反馈相关负性(FRN)和P300)已通过行为激活系统(BAS)调制进行了监测。 高IAT的年轻参与者表现出对IA相关线索(代表在线赌博和视频游戏的视频)的具体反应,包括认知表现(减少的响应时间,RT;错误率,ER)和ERP的调节(FRN减少和P300增加)。 提出了一致的奖赏和注意力偏差,以解释高IAT中的反馈行为(FRN)和注意力(P300)机制方面的认知“增益”效应和异常反应。 此外,BAS和BAS-Reward分量表的度量值与IAT和ERP的变化都相关。 因此,对IAT的高敏感性可能被认为是特定IA相关提示功能障碍性奖赏处理(减少监测)和认知控制(较高的注意力值)的标志。 更普遍地,提出了与奖励相关的行为,网络成瘾和BAS态度之间的直接关系。


在提示 - 反应范式(2017)中使用视觉和听觉线索在网络传播障碍中提示线索引起的渴望

成瘾研究与理论 (2017):1 9。

Internet通信障碍(ICD)表示对社交网络站点,即时消息服务或博客之类的在线通信应用程序的过度控制。 尽管关于分类和现象学的争论一直在进行,但由于对这些应用程序的无节制使用,遭受负面后果的个人数量正在增加。 而且,越来越多的证据表明行为成瘾甚至是物质使用障碍之间的相似性。 提示反应性和渴望被认为是上瘾行为发展和维持的关键概念。 基于某些视觉符号以及听觉铃声与在线交流应用程序相关的假设,本研究调查了视觉和听觉提示与中性提示相比,对与成瘾相关行为进行通讯应用的主观渴望的影响。 在2×2的受试者间设计中,有86名参与者面临着以下四种情况之一的提示(视觉成瘾相关,视觉中立,听觉成瘾相关,听觉中立)。 评估了基线和渴望后的测量以及对ICD的倾向。 结果表明,呈现成瘾相关线索后渴望反应增加,而中立线索后渴望反应减少。 渴望的测量值也与ICD倾向相关。 结果强调提示反应性和渴望是ICD的发展和维持的相关机制。 此外,它们与其他特定的互联网使用障碍(例如互联网游戏障碍,甚至物质使用障碍)具有相似之处,因此应考虑将其归为行为成瘾。


网络成瘾的电生理研究:双重过程框架内的评论(2017)

成瘾行为

  • 在双重过程框架内审查网络成瘾的脑电图研究。
  • 网络成瘾与低激活反射控制系统有关。
  • 网络成瘾者似乎也提出了一种超激活的情感系统。
  • 因此,网络成瘾可能以系统之间的不平衡为特征。
  • 未来的工作应该探索网络成瘾的亚型和comorbiditie的作用

最终选择的14文章表明,网络成瘾与其他成瘾状态共享基本特征,主要是反射系统的联合低激活(降低执行控制能力)和自动情感过度激活(过度情感处理成瘾 - 相关线索)。 尽管目前数据有限,但双过程模型似乎有助于概念化网络成瘾中脑系统之间的不平衡。 我们最后提出,未来的电生理学研究应该更好地描述受控故意和自动情感网络之间的这种不平衡,特别是通过使用事件相关电位范例分别关注每个系统及其相互作用,还通过更好地指定sub之间的潜在差异 - 网络成瘾的类别。


网络成瘾大学生脑功能磁共振成像(2011)

中南大学学报医学版。 2011 Aug; 36(8):744-9。 [中文]

目的:利用任务功能磁共振成像(fMRI)探讨与网络成瘾(IA)相关的脑区功能位置。

结论: 与对照组相比,IA组右上顶叶小叶,右岛叶,右前叶,右扣带回和右颞上回的活化增加。 网络成瘾中可能存在异常的脑功能和右脑的侧向激活.

评论:那些有网络成瘾的人的脑激活模式与对照组明显不同。


网络成瘾患者的额叶功能下降(2013)

神经再生Res。 2013 Dec 5; 8(34)

在我们之前的研究中,我们发现在线游戏成瘾者的额叶和脑干功能是异常的。 在这项研究中,14学生患有网络成瘾症和14匹配的健康对照者进行了质子 - 磁共振波谱分析以测量脑功能。 结果表明,网络成瘾患者双侧额叶白质中N-乙酰天冬氨酸与肌酸的比例下降,但含胆碱化合物与肌酸的比例增加。 然而,这些比例在脑干中大多没有改变,这表明患有网络成瘾症的人的额叶功能降低。


更高的媒体多任务活动与前扣带皮层(2014)中较小的灰质密度相关联

24年2014月10.1371日。DOI:0106698 / journal.pone.XNUMX

发现从事重媒体多任务处理的个人在认知控制任务上表现较差,并表现出更多的社会情感困难。 研究表明,长时间暴露于新环境和新经验会改变大脑结构。 这已通过基于体素的形态计量学(VBM)分析得到了证实:媒体多任务指数(MMI)得分较高的个体在前扣带回皮质(ACC)中的灰质密度较小。 该ACC区域和早孕神经元之间的功能连接与MMI呈负相关。 我们的研究结果表明,在重媒体多任务中观察到的认知控制能力下降和社会情绪调节可能存在结构相关性。


针对上瘾障碍患者的智能手机注意偏向干预:可行性研究协议(2018)

JMIR Res Protoc。 2018 Nov 19; 7(11):e11822。 doi:10.2196 / 11822。

物质使用障碍在全球非常普遍。 传统的物质使用障碍的心理干预后的复发率仍然很高。 最近的评论突出了注意力和接近或避免偏见,导致多次复发。 其他研究报道了干预措施改变偏倚的有效性。 随着技术的进步,现在有移动版本的传统偏差修改干预措施。 然而,到目前为止,还没有研究评估使用物质的非西方样本中的偏倚修改。 用于提供偏倚干预的移动技术的现有评估也仅限于酒精或烟草使用障碍。

本研究旨在研究基于移动的注意力偏差修改干预在寻求治疗的个体中使用药物和酒精使用障碍的可行性。

这是一项可行性研究,其中将招募处于临床管理康复阶段的住院患者。 在研究中的每一天,都将要求他们完成渴望的视觉模拟量表,并在智能手机应用程序中进行基于视觉探针的评估和修改任务。 将对反应时间数据进行整理,以计算基线注意偏差并确定整个干预措施中注意偏差是否减少。 可行性将取决于招募的参与者数量以及参与者在康复计划完成前是否遵守计划的干预措施,以及应用程序检测基线偏差和偏差变化的能力来确定。 干预措施的可接受性将通过简短的调查表评估用户对干预措施的看法。 统计分析将使用SPSS 22.0版进行,而透视图的定性分析将使用NVivo 10.0版进行。

据我们所知,这是第一项评估移动注意力偏向调整干预措施对患有药物使用障碍的个人的可行性和可接受性的研究。 与可行性和可接受性有关的数据无疑是至关重要的,因为它们暗示了移动技术在重新训练接受医疗辅助排毒和康复的住院患者中注意偏见方面的潜在用途。 与参与者的易用性,交互性以及继续使用该应用程序的动机有关的反馈至关重要,因为它会确定是否应采用代码签名方法来设计参与者可以接受的应用程序,并激励参与者自己使用该应用程序。


提取与网络成瘾倾向相关的休息状态功能连接的价值(2017)

日本医学与生物工程学会卷。 55(2017)1号 39-44

网络成瘾(IAD)患者的数量正在上升,特别是在学龄儿童中。 为了在早期阶段检测IAD,需要开发客观检查技术以辅助使用医学访谈和查询测试的当前诊断方法。 在本研究中,我们使用静息状态功能磁共振成像(rs-fMRI)数据提取了与IAD趋势相关的功能连接(FC)值。 我们招募了40男性[平均年龄(SD):21.9(0.9)年],没有神经系统疾病。

结果表明特定脑区域之间的功能连接性在IAD发作之前的阶段已经显着降低。 我们希望我们的连接方法可以成为检测IAD协助目前诊断方法趋势的客观工具。


网络成瘾中断脑功能网络:休息状态功能磁共振成像研究(2014)

PLoS ONE 9(9):e107306。 DOI:10.1371 / journal.pone.0107306

我们的研究结果表明,IAD患者的功能连接组有明显的中断, 特别是位于额叶,枕叶和顶叶的区域之间。 受影响的连接是远程和半球间连接。 我们的发现在解剖学和功能定义的地图集之间相对一致,这表明IAD会导致功能连接性中断,并且重要的是,此类中断可能与行为障碍有关。


年轻人的网络成瘾:父母婚姻冲突与呼吸道窦性心律不齐的相互作用预测(2017)

Int J Psychophysiol。 2017 Aug 8。 pii:S0167-8760(17)30287-8。 doi:10.1016 / j.ijpsycho.2017.08.002。

本研究的目的是解决父母在婚姻冲突和年轻人网络成瘾之间的关系,呼吸道窦性心律不齐(RSA;基线和抑制)和参与者性别的潜在调节作用。 参与者包括105名(65名男性)中国年轻人,他们报告了他们的网络成瘾和父母的婚姻冲突。 婚姻冲突与RSA抑制相互作用,可以预测网络成瘾。 具体地说,无论父母婚姻冲突如何,高RSA抑制都与低网络成瘾有关。 但是,对于RSA抑制率较低的参与者,发现婚姻冲突与网络成瘾之间存在正相关关系。 基线RSA,婚姻冲突和参与者性别之间的显着三向相互作用也预示了网络成瘾。


增加了网络成瘾的区域同质性休息状态功能磁共振成像研究(2009)。

Chin Med J(Engl)。 2010 Jul; 123(14):1904-8。

背景:互联网增生障碍(IAD)目前正成为中国青少年严重的心理健康问题。 然而,IAD的发病机制尚不清楚。 本研究的目的应用区域同质性(ReHo)方法分析静息状态下IAD大学生的脑功能特征

结论:与对照组相比,IAD大学生的区域同质性存在异常,并且可以发现大多数脑区的同步性增强。 结果反映了IAD大学生脑功能的变化。 小脑,脑干,边缘叶,额叶和顶叶之间同步增强之间的联系可能与奖励途径有关。

评论:在控制中不存在的网络成瘾者中发现大脑改变。 导致奖励激活的大脑区域同步。


网络成瘾患者的冲动抑制:来自Go / NoGo研究的电生理学证据。 (2010)

Neurosci Lett。 2010 Nov 19; 485(2):138-42。 Epub 2010 Sep 15。

我们通过在Go / NoGo任务期间记录事件相关的脑电位来研究患有网络成瘾症(IAD)的人的反应抑制。 结果显示,与正常组相比,IAD组显示出较低的NoGo-N2幅度,较高的NoGo-P3幅度和较长的NoGo-P3峰值潜伏期。 结果还表明,IAD学生在冲突检测阶段的激活率低于正常组; 因此,他们不得不进行更多的认知努力来完成后期的抑制任务。 此外,IAD学生的信息处理效率较低,冲动控制也低于普通同学。

评论:网络成瘾的受试者需要“从事更多的认知活动”才能完成抑制任务,并表现出较低的冲动控制能力,这可能与低位性有关


网络成瘾的抑制控制受损:功能性磁共振成像研究(2012)

精神病学 2012 Aug 11。

在世界许多国家,“网络成瘾症”(IAD)正迅速成为一种普遍的心理健康问题。  本研究使用事件相关功能磁共振成像(fMRI)Stroop任务检查有和没有IAD的男性中反应抑制的神经相关性。 与健康同龄人相比,IAD组在前扣带回和后扣带回的皮质中表现出明显更大的“ Stroop effect”相关活动。 这些结果可能表明,相对于健康对照组,IAD组的反应抑制过程效率降低。

评论:Stroop效应是执行功能(额叶皮质)的量度。 研究发现额叶皮质功能减弱(虚弱)


与健康年轻人互联网倾向的个体差异相关的大脑结构和功能连接性(2015)

神经心理学。 2015 Feb 16。 pii:S0028-3932(15)00080-9。

网络成瘾(IA)以身体副作用,学业和职业损伤以及严重的关系问题的形式产生重大的社会和经济成本。 以前关于网络成瘾(IAD)的大多数研究都集中在结构和功能异常上,而很少有研究同时研究了健康样本中通过问卷测量的IA倾向的个体差异所依据的结构和功能性大脑改变。 在这里,我们结合了结构(区域灰质体积,rGMV)和功能(静息状态功能连接,rsFC)信息,以探索大型260健康年轻人样本中IAT的神经机制。 Ť这些发现表明结构和功能信息的结合可以为进一步了解IA的机制和发病机制提供有价值的基础。


有问题的互联网用户的偏见决策的生理标志(2016)

J Behav Addict。 2016 Aug 24:1-8。

有问题的互联网使用(PIU)是一个相对较新的概念,其作为成瘾的分类是有争议的。 在表达非问题和有问题的互联网行为的个体中测量隐性情绪反应,同时他们做出风险/模糊的决定,以探究他们是否表现出与商定成瘾中发现的相似的反应。

研究设计为横断面。 参加者为成人互联网用户(N = 72)。 所有测试均在英国巴斯大学的心理物理实验室进行。 参与者获得了爱荷华州赌博任务(IGT),该任务提供了个人处理和学习奖励和损失概率的能力的指标。 将情绪整合到当前的决策框架中对于IGT的最佳性能至关重要,因此,需要测量奖励,惩罚和预期两者的皮肤电导反应(SCR)来评估情绪功能。

IGT的表现在互联网用户群之间没有差异。 然而,有问题的互联网用户表示对惩罚的敏感性增加,因为较强的SCR对惩罚程度较高的审判表明。

PIU似乎与其他成瘾的行为和生理水平不同。 但是,我们的数据意味着有问题的互联网用户对风险更敏感,这是一个需要纳入任何措施的建议,并且可能是对PIU的任何干预。


腺苷所致网络成瘾患者的功能变化强调脑血流灌注成像99mTc-ECD SPET。

Hell J Nucl Med。 2016 Jun 22。 pii:s002449910361。

调查网络成瘾患者(IA)的异常脑血流量(CBF)灌注及其与IA严重程度的相关性。招募符合IA和12匹配健康志愿者标准的35名青少年 99 m基于Tc-乙基半胱氨酸二聚体的CBF灌注成像与单光子发射断层扫描(SPET)在静息和腺苷应激状态下。 测量区域CBF(rCBF)并在IA受试者和对照之间进行比较。 对腺苷应激状态下的异常rCBF与IA持续时间进行相关性分析。

在静息状态下,与对照组相比,IA个体在左额中回和左侧角回中显示出显着增加的rCBF,但在左侧中央小叶中显着减少。 在腺苷应激状态下,鉴定出更多具有异常rCBF的脑区。 具体而言,右侧旁中叶,右额中回和左侧颞回中确定rCBF增加,而右侧横颞回,左额下回和左前躯中rCBF减少。 应激状态下rCBF增加区域的rCBF与IA的持续时间呈正相关,而rCBF减少区域的rCBF与IA持续时间呈负相关。


网络成瘾对台湾学龄儿童执行功能和学习注意力的影响(2018)

坚持精神病护理。 2018 Jan 31。 doi:10.1111 / ppc.12254。

本研究旨在评估网络成瘾儿童的执行功能和学习注意力(IA)。 10-12的儿童通过中国网络成瘾量表进行筛选,以组成IA组和互联网非限制组。 他们的执行功能通过Stroop颜色和文字测试,威斯康星卡片分类测试和Wechsler数字跨度测试进行评估。 通过中国浓度问卷评估学习注意力。

IA组的执行功能和学习注意力低于互联网非治疗组。执行功能和学习注意力受到儿童IA的影响。 应计划对IA进行早期干预,以维持儿童时期执行功能和学习注意力的正常发展。


中国城市互联网上瘾儿童对面部表情的认识(2017)

心理学家 2017 Jun;120(3):391-407. doi: 10.1177/0033294117697083.

互联网添加影响个人的面部表情识别。 然而,从不同类型的成瘾者识别面部表情的证据是不充分的。 本研究通过采用眼动分析方法解决了这一问题,并重点研究了中国网络成瘾和非网络成瘾城市留守儿童的面部表情识别差异。 60名14岁的中国参与者完成了需要绝对认可判断和相对认可判断的任务。 结果表明,网络成瘾者采用的信息处理方式涉及较早的注视加速,较长的注视持续时间,较低的注视次数,以及图像信息的均匀提取。 非上瘾的信息处理模式显示出相反的模式。 此外,负性情绪图像的识别和处理相对复杂,对于城市网络成瘾的留守儿童来说,特别难以处理负面情绪图像的细微判断和处理阶段的识别差异,这表现为固定时间较长且不充分。固定计数。


Facebook实验:退出Facebook导致更高的幸福水平(2016)

网络心理学,行为和社交网络。 11月2016,19(11):661-666。 DOI:10.1089 / cyber.2016.0259。

大多数人每天都使用Facebook; 很少有人知道后果。 根据丹麦1晚期1,095参与者的2015周实验,该研究提供了Facebook使用会对我们的福祉造成负面影响的因果证据。 通过比较治疗组(从Facebook休息的参与者)和对照组(持续使用Facebook的参与者),证明从Facebook休息对幸福的两个方面产生积极影响:我们的生活满意度增加,我们的情绪变得更积极。 此外,据证明,对于沉重的Facebook用户,被动的Facebook用户以及倾向于在Facebook上羡慕其他人的用户来说,这些影响要大得多。


不再是FOMO:限制社交媒体减少孤独和抑郁(2018)

社会与临床心理学杂志。

简介:鉴于相关研究的广度将社交媒体使用与更糟糕的福祉联系起来,我们进行了一项实验研究,以调查社交媒体在这种关系中可能发挥的因果作用。

方法:经过一周的基线监测后,宾夕法尼亚大学的143本科生被随机分配到每个平台每天限制Facebook,Instagram和Snapchat使用10分钟,或像往常一样使用社交媒体三周。

结果:与对照组相比,有限使用组在三周内显示出孤独和抑郁的显着减少。 两组均显示焦虑显着减少,并且担心错过超过基线,这表明增加自我监测的好处。

讨论:我们的研究结果强烈建议将社交媒体使用限制在每天大约30分钟,这可能会导致健康状况的显着改善


德国学生中的Facebook成瘾障碍(FAD) - 纵向方法(2017)

公共科学图书馆之一。 2017; 12(12):e0189719。

本研究旨在调查一年内德国学生样本中的Facebook成瘾症(FAD)。 虽然在调查期间平均FAD水平没有增加,但是达到临界截止分数的参与者数量显着增加。 FAD与人格特质自恋和消极心理健康变量(抑郁,焦虑和压力症状)显着正相关。 此外,FAD充分调解了自恋和压力症状之间的显着正相关关系,这表明自恋人可能特别容易患上FAD。 目前的结果首次概述了德国的FAD。 讨论了未来研究的实际应用和当前结果的局限性。


调查社交网站成瘾和网络游戏障碍对心理健康的不同影响(2017)

J Behav Addict。 2017 Nov 13:1-10。 doi:10.1556 / 2006.6.2017.075。

以前的研究主要集中在孤立地研究社交网站(SNS)成瘾和网络游戏障碍(IGD)之间的相互关系。 此外,对于SNS成瘾和IGD对心理健康的潜在同时差异效应知之甚少。 这项研究调查了这两种技术成瘾之间的相互作用,并确定了在考虑社会人口学和技术相关变量的潜在影响时,它们如何能够独特而独特地促进增加精神病的困扰。

招募了509名53.5-10岁(平均= 18,SD = 13.02)的青少年(男性1.64%)。 发现关键的人口统计学变量可以在解释SNS成瘾和IGD方面发挥独特作用。 此外,还发现SNS成瘾和IGD可以相互加剧症状,同时以类似的方式加剧整体心理健康,进一步突显了这两种现象之间潜在的共同病因和临床过程。 最后,发现IGD对心理健康的有害影响要比SNS成瘾产生的有害影响更为明显,这一发现值得进一步的科学审查。


神经质主义扩大了社交媒体成瘾症状与女性健康之间的有害联系,而不是男性:三向适度模式(2018)

精神病学Q. 2018 Feb 3。 doi:10.1007 / s11126-018-9563-x。

与社交网站(SNS)的使用有关的成瘾症状可能与幸福感降低有关。 但是,尽管可以控制这种关联的机制与有效治疗出现SNS成瘾症状的个体有关,但尚未完全表征。 在本研究中,我们假设性别和神经质是调节人们对成瘾症状的反应方式的重要决定因素。 为了检验这些主张,我们采用了层次线性和逻辑回归技术来分析对215名使用SNS的以色列大学生进行的横断面调查收集的数据。 结果为假设的SNS成瘾症状与幸福之间的负关联提供了支持(以及可能导致情绪低落/轻度抑郁的风险),以及以下观点的想法:(1)神经质加剧了这种关联,以及(2)女性的增强比男性的增强。 他们证明了两性在SNS成瘾与幸福感上的性别可能有所不同:尽管男性有类似的成瘾症状,但在整个神经质水平上的幸福感相关性较高,而神经质水平较高的女性与低神经质化女性相比,其关联性要高得多。 这为可能的“伸缩效应”提供了有趣的解释,即在技术“成瘾”的情况下,上瘾的女性比男性呈现出更严重的临床特征。


揭开社交网站的黑暗面:社交网站成瘾的个人和工作相关后果(2018)

信息与管理55,否。 1(2018):109-119。

亮点

  • 社交网站(SNS)成瘾影响个人和工作环境。
  • 对SNS的成瘾间接损害了性能。
  • 对SNS的成瘾会增加任务干扰,从而降低性能。
  • 对SNS的成瘾减少了积极的情绪。
  • 积极情绪改善健康和表现。

根据大型信息技术公司员工完成的276调查问卷,结果表明,对SNS的成瘾会对个人和工作环境产生负面影响。 SNS成瘾减少积极情绪,增强表现和增强健康。 SNS成瘾助长了任务分心,从而抑制了表现。 讨论了理论和实践意义。


印度南部一所大学研究生的Facebook成瘾和孤独感(2017)

Int J Soc精神病学。 2017 Jun;63(4):325-329. doi: 10.1177/0020764017705895.

最近的研究表明,过度使用Facebook可能会导致某些人上瘾行为。 评估Yenepoya大学研究生的Facebook使用模式,并评估其与孤独感的关联。

进行了一项横断面研究,使用卑尔根脸书成瘾量表(BFAS)和加利福尼亚大学和洛杉矶大学(UCLA)孤独感量表第100版对Yenepoya大学的3名研究生进行了评估。 进行Pearson的二元相关性,以了解Facebook成瘾的严重程度与孤独感之间的关系。

超过四分之一(26%)的研究参与者有Facebook成瘾,33%有可能成瘾Facebook。 Facebook成瘾的严重程度与孤独感的体验程度之间存在显着的正相关关系。


社交媒体线索的自发性快乐反应(2017)

网络心理学,行为和社交网络。 可能是2017,20(5):334-340。 DOI:10.1089 / cyber.2016.0530。

为什么难以抵制使用社交媒体的欲望? 一种可能性是,频繁的社交媒体用户对社交媒体线索具有强烈且自发的享乐反应,这反过来又使得难以抵制社交媒体的诱惑。 在两项研究中(总计 N = 200),我们使用“情感错误分配程序”(一种情感反应的隐含量度)调查了社交媒体用户对社交媒体线索的自发性享乐反应。 结果表明,频繁的社交媒体用户对社交媒体(相对于控制提示)的反应表现出更有利的情感反应,而频率较低的社交媒体用户的情感反应在社交媒体和控制提示之间没有差异(研究1和2)。 此外,对社交媒体(相对于控制)线索的自发性享乐反应与自我报告的使用社交媒体的渴望有关,并部分解释了社交媒体使用与社交媒体渴望之间的联系(研究2)。 这些发现表明,频繁的社交媒体用户对社交媒体提示的自发性享乐反应可能会导致他们难以抵制使用社交媒体的欲望。


为什么自恋者有发展Facebook成瘾的风险:需要被钦佩和需要归属(2018)

Addict Behav。 2018 Jan; 76:312-318。 doi:10.1016 / j.addbeh.2017.08.038。 Epub 2017 Sep 1。

在之前的研究基础上建立了宏大与脆弱的自恋和有问题的社交网络使用之间的积极联系,本研究测试了一个模型,该模型解释了宏伟和脆弱的自恋者如何通过钦佩的需要和归属的需要发展Facebook(Fb)成瘾症状。 535大学生的样本(50.08%F;平均年龄22.70±2.76years)完成了宏大的自恋,脆弱的自恋,Fb成瘾症状的测量,以及两个简短的量表,衡量钦佩的需要和归属的需要。 结构方程模型的结果表明,宏大的自恋与Fb成瘾水平之间的关联完全由钦佩的需要和归属的需要所调节。 另一方面,未发现脆弱的自恋与Fb成瘾水平直接或间接相关。


Facebook成瘾在德国(2018)

Cyber​​psychol Behav Soc Netw。 2018 Jul;21(7):450-456. doi: 10.1089/cyber.2018.0140.

这项研究探讨了德国的Facebook成瘾症(FAD)。 在520参与者中,6.2百分比达到临界多项式截止分数,2.5百分比达到临界单一截止分数。 FAD与Facebook使用频率,人格特质自恋,以及抑郁和焦虑症状,以及主观幸福感显着正相关。 它与弹性的关联显着为负。 此外,Facebook使用频率部分地调解了自恋与FAD之间的积极关系。 目前的结果首次概述了德国的FAD。 他们证明FAD不仅是Facebook使用过多的结果。 FAD与幸福之间的积极关系有助于理解FAD的发展和维持所涉及的机制,并部分解释了早期的不一致性。 讨论了未来研究的实际应用和当前结果的局限性。


网络成瘾与Azad Kashmir医学生的学业成绩之间的关系(2020)

Pak J Med Sci。 2020 Jan-Feb;36(2):229-233. doi: 10.12669/pjms.36.2.1061.

于316年2018月至2018年5月对巴基斯坦阿扎德克什米尔Poonch医学院的XNUMX名医学生进行了横断面研究。杨博士的互联网成瘾测试问卷被用作数据收集的工具。 问卷包含XNUMX个XNUMX分李克特量表问题,用于评估网络成瘾。 通过Spearman秩相关检验计算IA得分,并观察IA与学习成绩之间的关联。 还看到了医学生的基线特征与IA之间的关系。

根据杨博士的问卷,有28.2名(3%)医学生属于“严重成瘾”类别,最重要的是,只有0.9名(001%)没有上瘾。 网络成瘾的医学生的考试成绩明显较差(p。<.41.4)。 IA得分中位数为45的一百三十一(61%)学生得分在70-3%范围内,而IA得分中位数为0.9的三(5%)学生获得了80%以上的得分。

这项研究和许多其他先前的研究表明,网络成瘾会影响学习成绩。 互联网用户的数量不断增加,因此,互联网误用用户的数量也会增加。 如果不采取任何措施来控制网络成瘾,那么将来可能会造成严重影响。


青年使用互联网的城乡模式及其与情绪状态的关系(2019)

J Family Med Prim Care。 2019 Aug 28;8(8):2602-2606. doi: 10.4103/jfmpc.jfmpc_428_19.

互联网的问题使用与生活方式障碍有关。 新兴证据的确也暗示了其对用户情绪状况的影响。 有必要确定与互联网使用相关的城市和乡村差异,以及与情绪状态的关联及其对基层医疗机构的影响。

本工作探讨了城乡地区互联网使用的模式及其对情绪状态的影响。 研究对象是来自城市和农村的731-403岁年龄段的328个人(男性18和女性25)。 在小组环境中进行网络成瘾测试和抑郁焦虑焦虑量表。 结果表明,互联网使用期限和性别方面均无显着差异。 人们发现互联网使用和情绪状态存在明显差异。

结果表明,相对于城乡地区,互联网使用方式和性别均无显着差异。 但是,在互联网使用及其与抑郁,焦虑和压力的关系方面存在重大差异。

这意味着对初级医师的早期简短干预的发展,使他们能够筛查心理状况以及互联网的使用,并帮助用户健康地使用技术。


印度Bhavnagar青少年学习上网问题的预测因素(2019)

Int J Soc精神病学。 2019 Feb 11:20764019827985。 doi:10.1177 / 0020764019827985。

我们评估了PIU的频率和PIU的预测因子,包括社交焦虑症(SAD),睡眠质量,生活质量以及学校就业青少年中与互联网相关的人口统计学变量。

这是一项观察性,单中心,横断面,基于问卷的研究,对印度Bhavnagar的1,312、10和11年级的在校青少年进行了研究。 每位参与者均接受了有关人口统计学细节,互联网成瘾测试(IAT),社交恐惧症问卷(SPIN),匹兹堡睡眠质量指数(PSQI)和生活满意度量表(SWLS)的备考评估,以了解PIU严重程度,SAD严重程度,睡眠质量评估和生活质量评估。 使用SPSS 12版(IBM公司)使用卡方检验,Student's t检验和Pearson相关性进行统计分析。 应用多元线性回归分析找到PIU的预测因子。

我们发现上学的青少年中PIU的发生率为16.7%,网络成瘾的发生率为3.0%。 患有PIU的参与者更有可能出现SAD(p <.0001),睡眠质量差(p <.0001)和生活质量差(p <.0001)。 PIU和SAD的严重程度之间存在正相关(r = .411,p <.0001)。 线性回归分析显示,可以通过SAD,睡眠质量,生活质量,英语中等,男性,互联网使用总时长,互联网使用每月费用,教育,社交网络,游戏,在线购物和娱乐来预测PIU上网使用。 参加PIU的参与者更有可能出现SAD,睡眠质量差和生活质量差。


恐惧症的影响:使用在线横断面调查(2019)的物理疗法课程学生中的非药物成瘾

印度J精神病学。 2019 Jan-Feb;61(1):77-80. doi: 10.4103/psychiatry.IndianJPsychiatry_361_18.

智能手机成瘾被称为恐惧症(NMP),这是一种不使用手机的恐惧。 各行各业的学生对NMP的研究较多。 然而,到目前为止,据我们所知,没有关于NMP对追求物理疗法课程(SPPC)学生学习成绩的影响的文献。

使用经过验证的NMP问卷(NMP-Q)的Google Form平台进行在线横断面调查。 收集了一份关于人口统计数据,智能手机使用信息,最后学习成绩和肌肉骨骼疾病存在的自我报告问卷。 共有157学生参加了这项调查。 Google表单会自动分析收集的数据。

学生的平均年龄为22.2±3.2岁; 其中男性占42.9%,女性占57.1%。 将近45%的学生使用智能手机已有5年以上,而54%的学生在长时间使用智能手机期间会出现肌肉骨骼疾病。 95%置信区间的NMP平均得分为77.6(72.96-82.15)。 NMP分数(NMPS)与学生的学习成绩之间存在反比关系,NMP分数之间无显着差异, P = 0.152。


自闭症谱系障碍青少年的网络成瘾和注意力缺陷/多动障碍症状(2019)

Res Dev Disabil。 2019 Mar 13; 89:22-28。 doi:10.1016 / j.ridd.2019.03.002。

一些研究报道,网络成瘾(IA)在患有自闭症谱系障碍(ASD)的青少年中更为普遍。 然而,ASD青少年IA的特征尚不清楚。 本研究的目的是调查ASD青少年IA的患病率,并比较ASD青少年IA和非IA组之间的特征。

这项研究包括55名参与者,他们是日本爱媛大学医院和日本爱媛儿童康复中心的门诊患者,年龄在10-19岁,被诊断患有ASD。 患者及其父母回答了几份问卷,包括杨氏互联网成瘾测试(IAT),强项和困难问卷(SDQ),自闭症谱商(AQ)和注意力缺陷多动障碍评分量表IV(ADHD-RS)。

根据总IAT分数,25参与者中的55被归类为具有IA。 虽然AQ和智商没有显着差异,但在IA组中观察到SDQ和ADHD-RS中ADHD症状的得分高于非IA组。 IA组比非IA组使用便携式游戏更频繁。

ADHD症状与ASD青少年的IA密切相关。 对于患有ADHD症状的ASD青少年,尤其需要对IA进行更加强化的预防和干预。


智能手机成瘾与护理/助产学生的功能失调态度之间的相关性(2019)

坚持精神病护理。 2019 Jun 6。 doi:10.1111 / ppc.12406

这项研究的目的是确定智能手机成瘾和功能失调的态度之间的相关性。

这项描述性研究是从州立大学护理/助产系的学生从01三月到01四月2018进行的。

参加调查的学生在智能手机成瘾量表上的平均得分为27.25±11.41,在功能障碍态度量表上的平均得分为27.96±14.74。 发现学生朋友的数量会影响他们解决问题的能力。 参与者学生的孤独程度影响了他们的功能障碍态度评分。


互联网的使用问题是具有冲动和强迫性亚型(2019)的一维准特征

BMC精神病学。 2019 Nov 8;19(1):348. doi: 10.1186/s12888-019-2352-8.

根据互联网成瘾测试测算出的互联网使用问题反映了一种准特征-一种单极维度,其中大多数差异仅限于一部分人,这些人在调节互联网使用方面存在问题。 没有证据表明基于参与的在线活动类型的亚型随着互联网使用问题的总体严重性而增加。 合并症的精神症状以及冲动性和强迫性的测量方法对于区分临床亚型似乎很有价值,可以被包括在开发新的评估互联网使用问题和严重性的工具中。


社交媒体障碍量表(2019)的跨文化验证

Psychol Res Behav Manag。 2019 8月19; 12:683-690。 doi:10.2147 / PRBM.S216788。

随着社交网站的普及,迫切需要设计一种工具来评估不同文化背景下的社交媒体成瘾。 本文评估了中国的社会媒体障碍(SMD)量表的心理计量特性和验证。

总共招募了903名中国大学生参加这项横断面研究。 研究了SMD量表的内部一致性,标准效度和建构效度。

结果表明,9项SMD量表具有良好的心理计量特性。 其内部一致性很好,Cronbach的alpha为0.753。 结果显示与其他验证结构的弱和中度相关性,例如原始量表中建议的自我效能感和其他障碍症状。 SMD的中文版在确认性因子分析中证明了一个适用于两因子结构的良好模型,其中χ2 (44.085)/ 26 = 1.700,SRMR = 0.059,CFI = 0.995,TLI = 0.993和RMSEA = 0.028。


11th和12年级学生过度使用互联网的情况及其与相关精神病理学的相关性(2019)

Gen Psychiatr。 2019 Apr 20; 32(2):e100001。 doi:10.1136 / gpsych-2018-1000019。

在全球范围内,互联网用户数量已超过30亿,而在印度,用户在17的首个6月份增长超过2015%至354百万。 这项研究提出了互联网使用和过度使用互联网的背景。

研究11th和12级学生的互联网使用程度以及与过度使用互联网相关的精神病理学(如果有的话)。

从印度新德里的肯德里亚·维迪亚拉亚(Kendriya Vidyalaya)的426年级和11年级班招募了12名符合入选标准的学生,并接受了Young的互联网成瘾测试和力量与困难问卷调查。

在426名学生中,平均网络成瘾总得分为36.63(20.78),表明网络成瘾程度较低。 1.41%(六名学生)被诊断为过度的互联网用户,而30.28%和23.94%分别被分类为中度和轻度互联网用户。 男性之间的网络成瘾发生率分别为男性和女性的58.22%和41.78%。 虽然学生报告了互联网使用的正面(亲社会)和负面(多动,情感,行为和同伴问题)影响,但在当前研究中,与正面影响相比,过度使用互联网对学生的生活有负面影响。具有统计学意义(p

过度使用互联网会导致异常行为,从而对用户造成负面影响。 早期诊断与过度使用互联网相关的风险因素,提供有关家庭成员负责任地使用和监督学生的教育。


弄清用户偏好和冲动特征在有问题的Facebook使用中的作用(2018)

公共科学图书馆之一。 2018 Sep 5; 13(9):e0201971。 doi:10.1371 / journal.pone.0201971 ..

社交网站(SNS)的使用已急剧增长。 大量研究表明,SNS用户可能会过度使用,并出现类似上瘾的症状。 着眼于流行的SNS Facebook(FB),我们在当前研究中的目标是双重的:首先,探索FB使用的异质性,并确定哪种FB活动可以预测有问题的使用; 其次,测试特定的冲力方面是否可以预测FB的使用问题。 为此,FB用户的样本(N = 676)完成了一项在线调查,评估使用偏好(例如,进行的活动类型),有问题的FB使用症状和冲动性状。 结果表明,特定的使用偏好(更新一个人的状态,通过FB游戏并使用通知)和冲动特质(正负紧急程度,缺乏毅力)与有问题的FB使用相关。 这项研究强调,诸如FB“成瘾”之类的标签具有误导性,并且在考虑功能失常使用时,专注于对SNS进行的实际活动至关重要。 此外,本研究通过在理论驱动的假设冲动模型的基础上进一步阐明了冲动在有问题的FB使用中的作用。 目前的发现具有可识别的理论和公共卫生意义。


Facebook对约旦普通用户Facebook成瘾的使用动机的影响(2018)

Int J Soc精神病学。 2018 Sep;64(6):528-535. doi: 10.1177/0020764018784616.

Facebook已成为最受欢迎的社交网站,每月活跃用户超过2.07十亿。 然而,这种受欢迎程度的痛苦也反映在其用户之间的一些上瘾行为中。 尽管研究人员最近开始研究影响Facebook成瘾的因素,但很少有研究调查Facebook使用动机和Facebook成瘾之间的联系。 这些研究主要集中在学生身上。 此外,很少有研究在普通公众和特别是约旦人中间探讨这个问题。

因此,本研究调查了Facebook在约旦普通用户中使用Facebook成瘾的动机的影响。

使用397普通用户的样本来实现研究目标。

结果显示,38.5%的参与者沉迷于Facebook。 Facebook成瘾与六个动机显着相关,即表现主义和陪伴,娱乐,逃避现实和过往时间,社交好奇心,关系形成和关系维护。

在这六个动机中,逃避现实和过往时间,表现主义和友谊以及关系维护是Facebook成瘾的强大预测因素。


Facebook成瘾:爆发预测因子(2018)

J Clin Med。 2018可能是23; 7(6)。 pii:E118。 doi:10.3390 / jcm7060118。

在全球范围内,Facebook作为一种交流平台正变得日益普及。 年轻人特别每天使用这个社交网站来维护和建立关系。 尽管Facebook在过去几年的扩张以及该社交网络的广泛接受,但对Facebook Addiction(FA)的研究仍处于起步阶段。 因此,Facebook过度使用的潜在预测因素是调查的重要问题。 本研究旨在加深对人格特质,社交和情感孤独,生活满意度和Facebook成瘾之间关系的理解。 共有755参与者(80.3%女性; n = 606)年龄在18和40之间(平均值= 25.17; SD = 4.18)完成问卷包,包括卑尔根Facebook成瘾量表,五巨头,成人社交和情绪孤独量表的简短版本,以及对生活量表的满意度。 回归分析用人格特征,社会,家庭,浪漫孤独和生活满意度作为独立变量来解释Facebook成瘾的方差。 研究结果表明,责任心,外向性,神经质和孤独感(社交,家庭和浪漫)是FA的强有力预测因子。 年龄,开放度,宜人度和生活满意度虽然与FA相关,但在预测Facebook过度使用方面并不重要。 还讨论了这种特殊行为成瘾的风险特征。


在线特定的对错失和互联网使用预期的恐惧导致互联网通信障碍的症状(2018)

Addict Behav Rep。 2017 Apr 14; 5:33-42。 doi:10.1016 / j.abrep.2017.04.001

一些最常用的在线应用程序是Facebook,WhatsApp和Twitter。 这些应用程序允许个人与其他用户进行交流,共享信息或图片,并与世界各地的朋友保持联系。 但是,越来越多的用户由于过度使用这些应用程序而遭受负面后果,这可称为互联网通信混乱。 这些应用程序的频繁使用和轻松访问也可能引发个人担心,如果不访问这些应用程序,他们会错过内容。 使用270名参与者的样本,分析了一个结构方程模型,以研究心理病理症状的作用以及对互联网通讯应用的期望缺失在互联网通讯障碍症状发展中的恐惧感。 结果表明,心理病理学症状预示着人们会更加害怕错过个人的互联网通信应用程序,并且期望这些应用程序作为逃避负面情绪的有用工具的可能性更高。 这些特定的认知介导心理病理症状对互联网交流障碍的影响。 我们的结果与Brand等人的理论模型一致。 (2016),因为他们展示了互联网相关的认知偏见如何介导一个人的核心特征(例如,心理病理症状)与互联网沟通障碍之间的关系。 然而,进一步的研究应该调查害怕错过作为特定倾向的作用,以及在线背景下特定认知的作用。


有问题的媒体使用措施的开发和验证:儿童屏幕媒体“成瘾”的家长报告措施(2019)

Psychol Pop Media Cult。 2019 Jan;8(1):2-11. doi: 10.1037/ppm0000163.

尽管青少年对有问题​​的媒体使用有广泛的兴趣,但对于年幼儿童中有问题的媒体使用却知之甚少。 本研究报告了通过问题媒体使用量度(PMUM)制定和验证儿童问题使用屏幕媒体成瘾的一个潜在方面的家长报告量度。 这些项目基于DSM-5中针对互联网游戏障碍的九项标准。 第一项研究描述了291名母亲中PMUM的开发和初步验证。 80.8至4岁儿童的母亲(11%被确定为白人)完成了PMUM,并评估了儿童筛查时间和儿童社会心理功能。 全民教育表明,屏幕媒体成瘾是一维的。 PMUM的最终版本(27个项目)和PMUM简短格式(PMUM-SF,9个项目)证明了较高的内部一致性(分别为Cronbachα= 97和α= .93)。 进行回归分析以检查PMUM的收敛效度与儿童心理社会功能的指标。 支持收敛效度,并且PMUM量表还独立预测儿童在筛查时间以上,在功能上的总困难,表明效度增加。 第二项研究试图确认PMUM-SF的因子结构,并测试跨性别的测量不变性。 在632位父母的样本中,我们确认了PMUM-SF的因子结构,并发现男孩和女孩的测量不变性。 这些研究支持使用PMUM-SF来衡量4至11岁儿童的屏幕媒体成瘾性。


印度农村学生的技术成瘾流行病学(2019)

Asian J Psychiatr。 2019 Jan 24; 40:30-38。 doi:10.1016 / j.ajp.2019.01.009。

移动技术的渗透率正在迅速上升。 过度使用导致技术成瘾,通常在青春期早期开始。 本研究的目的是评估印度农村地区的学生成瘾及其相关性。

这项横断面研究是在印度北部的885学校学生中进行的。 选择了四所学校,13-18年龄的参与者随机注册。 自行设计的45项目问卷用于评估ICD-10中用于物质依赖的依赖综合征(强烈欲望,控制受损,耐受性,戒断,持久性,尽管有害,忽略其他愉悦)。 通过使用患者健康问卷(PHQ-9)和广义焦虑症量表(GAD-7)分别进行抑郁和焦虑的筛查。 进行了描述性和逻辑回归分析。

研究参与者的平均年龄为15.1年。 在参与者中,30.3%(95%置信区间= 27.2%-33.3%)符合依赖标准。 三分之一(33%)的学生表示他们的成绩因使用小工具而下降。 技术成瘾在男学生中更多(优势比= 2.82,95%CI = 1.43,5.59),拥有个人手机(2.98,(1.52-5.83),使用智能手机(2.77,1.46-5.26),使用一个)额外的小工具(2.12,1.14-3.94)和沮丧的人(3.64,2.04-6.49)。

印度农村地区移动电话接入的增加正在导致学生的技术成瘾。 某些人口统计和小工具特定因素可预测成瘾。 技术成瘾可能导致学习成绩不佳和抑郁。


移动游戏和有问题的智能手机使用:比利时和芬兰之间的比较研究(2018)

J Behav Addict。 2018 Mar 1; 7(1):88-99。 doi:10.1556 / 2006.6.2017.080。

背景和目标游戏应用已经成为智能手机上的主要娱乐功能之一,这在少数人的危险,禁止和依赖使用方面可能存在问题。 在比利时和芬兰进行了一项跨国研究。 目的是通过在线调查来检查智能手机游戏与自我感知有问题的智能手机使用之间的关系,以确定潜在的预测因素。 方法将有问题的移动电话使用问卷(PMPUQ-SV)的短版本施用于包含899参与者的样本(30%男性;年龄范围:18-67年)。 结果PMPUQ-SV确认了良好的有效性和足够的可靠性,尤其是依赖性量表,但两个国家均使用该量表报告了低流行率。 回归分析显示,使用Facebook下载并受到压力导致智能手机使用有问题。 焦虑成为依赖的预测因素。 三分之一的人口使用手机游戏,但他们的使用并未预测智能手机的使用有问题。 通过智能手机游戏相关的跨文化差异很少。 结论调查结果表明,移动游戏在比利时和芬兰似乎没有问题。


检查副词为“瘾”的神经系统(2014年)

心理学家 2014 Dec;115(3):675-95

由于成瘾行为通常是由冲动性(杏仁核-纹状体)和抑制性(前额叶皮层)大脑系统的稳态破坏所引起的,因此,本研究检查了这些系统是否服务于技术成瘾的特定情况,即Facebook“成瘾”。 在功能性MRI设置中使用“通过/不通过”范例,该研究检查了完成Facebook成瘾问卷的20位Facebook用户(M年龄= 20.3岁,SD = 1.3,范围= 18-23)中这些大脑系统的反应对Facebook的刺激较小。 研究结果表明,至少在所研究的成瘾状症状水平上,与技术相关的“成瘾”与物质成瘾和赌博成瘾具有某些神经特征,但更重要的是,它们在大脑病因和可能的发病机理上也不同于此类成瘾, 与抑制 - 控制脑系统的异常功能有关。


Facebook在智能手机上的使用量和伏隔核的灰质量(2017)

行为脑研究SreeTestContent1

最近的一项研究暗示了腹侧纹状体的伏隔核在解释为什么在线用户在社交网络平台Facebook上花费时间的原因。 在这里,伏隔核的更高活动与在社交媒体上获得声誉有关。 在本研究中,我们涉及了一个相关的研究领域。 我们在五个星期的过程中在智能手机上记录了N = 62名参与者的Facebook实际使用情况,并将Facebook使用的摘要度量与伏伏核的灰质量相关联。 看来,特别是每天在智能手机上检查Facebook的频率较高,与伏隔核的较小灰质量密切相关。 本研究为Facebook使用的奖励方面提供了额外的支持。


智能手机成瘾的结构和功能相关性(2020)

Addict Behav。 2020年1月105日; 106334:10.1016。 doi:2020.106334 / j.addbeh.XNUMX。

在过去的几年中,智能手机的受欢迎程度和可用性已大大提高。 这种趋势伴随着人们对过度使用智能手机(特别是在身心健康方面)潜在的不利影响的担忧。 最近,引入了“智能手机成瘾”(SPA)一词,以描述智能手机相关的成瘾行为以及相关的身体和心理社会损害。 在这里,我们使用3 T时的结构和功能磁共振成像(MRI)来研究与对照组(n = 22)相比,SPA(n = 26)患者的灰质体积(GMV)和内在神经活动。 使用智能手机成瘾量表(SPAI)评估SPA,通过基于体素的形态计量学研究GMV,并通过低频波动(ALFF)的幅度测量内在神经活动。 与对照组相比,SPA患者的左前岛,颞下叶和海马旁皮质的GMV较低(p <0.001,未校正高度,其后校正空间范围)。 在右前扣带回皮层(ACC)中发现SPA的固有活性较低。 在SPAI与ACC量和活性之间发现显着的负相关。 此外,发现SPAI评分与左眶额GMV之间存在显着的负相关。 这项研究为符合SPA心理计量标准的个体中的行为成瘾的独特结构和功能相关性提供了初步证据。 考虑到它们的广泛使用和日益普及的影响,本研究对智能手机的无害性提出了质疑,至少对于可能发展成与智能手机相关的成瘾行为的风险更大的个人而言。


网络成瘾和过度的社交网络使用:Facebook怎么样? (2016)

Clin Pract Epidemiol Ment Health。 2016 Jun 28; 12:43-8。 doi:10.2174 / 1745017901612010043。 eCollection 2016。

然而,健康和良心Facebook的使用与过度使用和缺乏控制形成对比,造成成瘾,严重影响许多用户(主要是年轻人)的日常生活。 如果Facebook的使用似乎与归属的需要,与他人联系以及自我呈现有关,Facebook过度使用和成瘾的开始可能与奖励和满足机制以及一些人格特质相关联。 来自几个国家的研究表明,不同的Facebook成瘾流行率,主要是由于使用了广泛的评估工具,并缺乏对这种结构的明确和有效的定义。 需要进一步调查以确定Facebook的过度使用是否可被视为特定的在线成瘾症或网络成瘾亚型。


互联网通信障碍:这是社会方面,应对和互联网使用预期的问题(2016)

前心理学家。 2016 Nov 10; 7:1747。

Facebook,WhatsApp和Twitter等在线通信应用程序是最常用的Internet应用程序。 越来越多的人对使用在线通信应用程序的控制力下降,导致线下生活中的各种负面后果。 这可以称为互联网通信障碍(ICD)。 目前的研究调查了个体特征(例如,精神病理症状,孤独感)和特定认知的作用。 在485参与者的样本中,测试结构方程模型以研究可预测过度使用的预测因子和介质。 结果强调,较高水平的社交孤独感和较少的社会支持感会增加病态使用的风险。 精神病理症状(抑郁和社交焦虑)以及个人特征(自尊,自我效能和压力易感性)对ICD症状的影响是由互联网使用预期和功能失调的应对机制调节的。


Facebook成瘾测量Facebook成瘾的维度意大利问卷调查及其与个体差异的关系(2017)

Cyber​​psychol Behav Soc Netw。 2017 Apr;20(4):251-258. doi: 10.1089/cyber.2016.0073.

这项研究报告分析了20项杨氏互联网成瘾测验(IAT)的变体,即Facebook成瘾意大利问卷(FAIQ)的阶乘结构。 在研究1中,我们使用探索性因素分析(EFA)测试了FAIQ心理测量特性。 在研究2中,我们进行了验证性因子分析(CFA),以验证通过EFA识别的FAIQ因子结构。 CFA的结果证实存在一个四因素模型,占总方差的58%,外加一个最适合数据的一般高阶因子。 探究了FAIQ因子得分,个性和Facebook使用之间的进一步关系。


在Facebook的影响下? 过度使用社交网站以及大学生的饮酒动机,后果和态度(2017)

J Behav Addict。 2016 Mar;5(1):122-129. doi: 10.1556/2006.5.2016.007.

社交网站(SNS)的过度使用最近已被概念化为一种行为成瘾(即“无序使用SNS”),它使用了诊断物质依赖的关键标准,并被证明与多种心理社会功能障碍有关,包括饮酒困难的风险增加。 本研究旨在描述“无序使用SNS”与年轻人的饮酒态度,饮酒动机以及因饮酒导致的不良后果之间的联系。本科生(n = 537,女性64.0%,平均年龄= 19.63岁,SD = 4.24)报告了他们使用SNS的情况,并完成了“酒精使用障碍识别测试”,“诱惑和约束清单”,“酒精和饮酒动机问卷的处理与避免”以及“饮酒者后果清单”。

符合先前确定的“无序使用SNS”标准的受访者更可能使用酒精来应对负面影响并遵守感知的社会规范,对酒精的态度有明显更多的冲突(即同时具有正面和负面)态度,并且经历过与没有与SNS使用相关的问题的人相比,饮酒在其人际和人际,身体和社会功能方面的不良后果要明显得多,而且更为频繁。

研究结果增加了一系列新兴文献,表明SNS使用过量或适应不良与年轻人饮酒相关问题之间存在联系,并指出情绪失调和应对动机是该人群中物质和行为成瘾的潜在共同风险因素。


心理健康与青少年网络成瘾:香港以学校为基础的跨学科研究(2018)

儿童和青少年社会工作期刊(2018):1-11。

本研究以香港七所中学的665青少年为样本,研究青少年的自尊,孤独和抑郁与互联网使用行为的相关性。 结果表明,频繁的在线游戏与网络成瘾的关联性更强,这种相关性高于其他在线行为的网络成瘾预测因素,包括社交互动或观看色情材料。 男性青少年倾向于花在网上游戏上的时间比女性青少年多。 从网络成瘾对青少年心理健康的影响来看,自尊与网络成瘾呈负相关,而抑郁和孤独与网络成瘾呈正相关。 相比之下,抑郁症与网络成瘾的相关性高于孤独感或自尊心。


青少年互联网使用,社会融合和抑郁症状:纵向队列调查分析(2018)

J Dev Behav Pediatr。 2018 Feb 13。 doi:10.1097 / DBP.0000000000000553。

通过大型全国性队列研究和潜在生长模型(LGM)方法,研究青少年休闲时间互联网使用与学校环境中的社会融合之间的关系,以及这种关联如何影响台湾青少年后来的抑郁症状。

分析了台湾教育小组调查中3795学生从2001到2006的数据。 休闲时间互联网使用是由(1)在线聊天和(2)在线游戏每周花费的小时数来定义的。 学校社会融合和抑郁症状是自我报告的。 我们首先使用无条件LGM来估计互联网使用的基线(拦截)和增长(斜率)。 接下来,进行了另一项以学校社会融合和抑郁为条件的LGM。

在第0.31浪中,互联网使用趋势与抑郁症状呈正相关(系数= 0.05,p <4)。 学校社会融合最初与青少年休闲时间互联网使用减少有关。 随着时间的推移,互联网使用的增长无法通过学校社会整合来解释,但却对抑郁症产生了不利影响。 加强青少年与学校的联系可能会阻止最初的休闲时间使用Internet。 在建议青少年使用互联网时,医疗保健提供者应考虑其患者的社交网络和心理健康。


父母 - 青少年关系和青少年网络成瘾:适度调解模式(2018)

Addict Behav。 2018 Sep; 84:171-177。 doi:10.1016 / j.addbeh.2018.04.015。

大量研究发现,积极的父母 - 青少年关系与青少年网络成瘾(IA)水平低有关。 然而,关于这种关系背后的中介和调节机制知之甚少。 本研究考察了一种适度调解模型,该模型包括父母 - 青少年关系(预测变量),情绪调节能力(中介),压力生活事件(主持人)和IA(结果变量)。 总计998(M年龄 = 15.15年,SD = 1.57)中国青少年完成了父母青少年关系量表,情绪调节能力量表,青少年压力生活事件量表和互联网成瘾诊断问卷。 在控制了青少年的性别,年龄和家庭社会经济地位之后,结果表明,良好的父母与青少年关系与青少年情绪调节能力呈正相关,而与他们的IA呈负相关。 此外,紧张的生活事件缓解了调解过程的第二部分。 根据逆向压力缓冲模型,对于情绪生活水平较低的青少年,情绪调节能力与青少年IA的关系更强。


英国儿童和青少年的互联网使用和心理健康问题(2018)

Addict Behav。 2018 Sep 11; 90:428-436。 doi:10.1016 / j.addbeh.2018.09.007。

尽管担心互联网使用的影响,但人们对互联网使用问题对英国儿童和青少年的影响知之甚少。 通过改编有问题的互联网使用调查表(PIUQ,Demetrovics,Szeredi和Rózsa,2008年),本研究在研究其与心理病理学和健康问题的关联时寻求其验证。 来自英国学校的1,814名儿童和青少年(年龄在10-16岁之间)的样本完成了有关PIU,行为问题,抑郁症,焦虑症和健康问题的问卷调查。 验证性因素分析确定了三个独立因素:疏忽,痴迷和控制障碍。 使用路径分析,可以通过行为问题,活动过度,对日常生活活动的影响,抑郁症和较差的身体健康来预测PIU。 男性比女性更有可能在PIU上得分更高。 这项研究首次表明,经过改编的PIU调查表是评估儿童/青少年互联网使用问题的有效工具。


纵向研究中(病理性)网络使用与睡眠问题的关系(2019)

Prax Kinderpsychol Kinderpsychiatr。 2019 Feb;68(2):146-159. doi: 10.13109/prkk.2019.68.2.146.

纵向研究中(病理性)互联网使用与睡眠问题之间的关系过度或病态的互联网使用已经与睡眠障碍有关,但联系的方向仍然不确定。 通过对来自海德堡及周边地区的1,060学生样本(SEYLE研究)的数据进行代表性纵向调查,研究了(病理性)互联网使用与青春期睡眠问题之间的关系。 平均年龄为15岁的学生在基线和一年后对睡眠和互联网使用情况进行了调查。 除了使用互联网的小时数之外,还使用年轻诊断问卷(YDQ)评估病理性互联网使用情况。 通过自我评估调查睡眠持续时间和睡眠问题。 在随访调查中,患有病理性互联网的青少年的患病率为3.71%。 此外,20.48%的青少年报告了睡眠问题。 病理性和过度使用互联网是一年内睡眠问题的预测因素。 符合网络成瘾标准的青少年在一年内发生睡眠问题的风险增加了3.6倍。 而基线的睡眠问题仅通过0.22增加了YDQ症状。 睡眠问题经常发生在病理性互联网使用的结果,并且可能具有成瘾性增强作用以及调解进一步的精神病合并症。 因此,睡眠问题应该成为早期干预和治疗措施的目标。


智能手机成瘾的流行及其对睡眠质量的影响:医科学生的一项横断面研究(2019)

Ind Psychiatry J. 2019 Jan-Jun;28(1):82-85. doi: 10.4103/ipj.ipj_56_19.

该研究旨在评估医学生对智能手机成瘾的流行及其对睡眠质量的影响。

通过在南印度的一家三级护理医院对医学生进行方便抽样来进行横断面研究。

精神疾病诊断和统计手册的结构化临床访谈,4th 版本,文本修订第I轴疾病研究版本用于筛查过去和现在的精神疾病。 半结构形式的备考用于获取人口统计详细信息。 智能手机成瘾量表-简版用于评估参与者的智能手机成瘾性。 使用匹兹堡的睡眠质量指数(PSQI)评估睡眠质量。

在150名医学生中,有67位(占44.7%)沉迷于智能手机的使用。 尽管有大量的男学生上瘾(31 [50%]),但智能手机上瘾的性别没有统计学上的显着差异(P = 0.270)。 PSQI显示有77人(51.3%)的睡眠质量差,占参与者的一半。 研究发现,智能手机上瘾与睡眠质量差有统计学显着相关性(比值:2.34, P <0.046)。

与当代研究相比,年轻人口中的智能手机成瘾率更高。 在当前的研究中,无法得出智能手机成瘾的性别差异。 发现智能手机成瘾与睡眠质量差有关。 研究结果支持对智能手机成瘾的筛查,这将有助于早期识别和及时管理。


网络成瘾中不同使用互联网的社会情绪能力,气质和应对策略(2018)

Eur Rev Med Pharmacol Sci。 2018 Jun;22(11):3461-3466. doi: 10.26355/eurrev_201806_15171.

本研究的目的是比较一组网络成瘾(IA)患者和对照组之间的社会情绪模式,气质特征和应对策略。测试了二十五名IA患者和二十六名健康匹配的受试者关于IA,气质,应对策略,述情障碍和依恋维度。 参与者报告了他们普遍的互联网使用(在线色情,社交网络,在线游戏)。

与使用互联网进行社交网络的患者相比,使用互联网进行在线游戏的IA患者表现出对新奇性寻求的更大态度以及使用社会情感支持和自我分心的倾向较低。 此外,与使用互联网进行色情内容的患者相比,他们的接受程度较低。 在对照组中,与社交网络和色情用户相比,使用互联网进行在线游戏的参与者表现出更高水平的IA,情感障碍和社会异化。

与社交网络和在线色情用户相比,调查结果表明游戏在线用户的心理障碍更高。


美国年轻人中有问题的社交媒体使用和抑郁症状:全国代表性研究(2017)

Soc Sci Med。 2017 Apr 6。 pii:S0277-9536(17)30223-X。 doi:10.1016 / j.socscimed.2017.03.061。

社交媒体使用(SMU)与抑郁之间的建议关联可以通过称为有问题的社交媒体使用(PSMU)的新兴适应不良使用模式来解释,其特征在于成瘾性成分。 我们的目的是评估PSMU与抑郁症状之间的关联 - 控制SMU的总体时间和频率 - 在大量美国年轻人中。

2014年19月,从具有国家代表性的美国基于概率的小组中随机选择了32-1749岁(N = XNUMX)的参与者,随后被邀请参加在线调查。 我们使用经过验证的患者报告结果测量信息系统(PROMIS)简短抑郁量表评估了抑郁症状。 我们使用卑尔根Facebook成瘾量表的改编版对PSMU进行了测量,以涵盖更广泛的SMU。 使用逻辑回归模型,我们测试了PSMU和抑郁症状之间的关联,控制了SMU的时间和频率以及一整套社会人口统计学协变量。

在多变量模型中,PSMU与抑郁症状几率增加9%显着相关。 SMU的频率增加也与抑郁症状增加显着相关,而SMU时间则没有。

在这个具有全国代表性的年轻人样本中,PSMU强烈且独立地与抑郁症状增加相关。 PSMU在很大程度上解释了SMU与抑郁症状之间的关联,这表明它可能是我们如何使用社交媒体,而不是多少,这会带来风险。 旨在减少抑郁症状的干预措施,例如筛选适应不良的SMU,如果它们解决成瘾性成分和频率而不是SMU的时间,则可能是最成功的。


弹性与网络成瘾的关系:通过同伴关系和抑郁的多重中介模型(2017)

Cyber​​psychol Behav Soc Netw。 2017 Oct;20(10):634-639.

大量使用互联网可能会导致小学生出现严重的学业问题,如成绩差,学业缓刑甚至开除学业。 令人非常担忧的是,近年来小学生的网瘾问题急剧增加。 在这项研究中,来自中国河南省的58,756小学生完成了四份问卷调查,以探讨网络成瘾的机制。 结果表明,弹性与网络成瘾呈负相关。


网络成瘾的理论基础及其与青春期精神病理学的关联(2017)

国际青少年医学与保健杂志 (2017)。

本文回顾了可能有助于解释报告的儿童和青少年网络成瘾(IA)与精神病理学之间关系的心理和理论基础。 利用认知 - 行为模型和社会技能理论,IA显示出与抑郁,注意力缺陷多动障碍(ADHD)以及使用互联网所花费的时间的强烈关系。 据报道社交焦虑情绪不一。 寂寞和敌意也被发现与IA有关。 性别和年龄缓和了这些关系,其中通常在男性和年轻的互联网用户中报告了更大的精神病理学。 本文增加了越来越多的文献,显示IA与儿童和青少年的一系列心理健康问题之间存在关联。 依赖互联网可能会在社会和心理上造成重大伤害。 虽然研究已经确定了一个从心理健康问题开始并与IA结束的潜在途径,但很少有研究检查了替代方向,这可能为未来的研究工作提供动力。


网络成瘾及其与自杀行为的关系:跨国观察研究的元分析(2018)

J Clin Psychiatry。 2018 Jun 5; 79(4)。 pii:17r11761。 doi:10.4088 / JCP.17r11761。

对观察性研究进行系统评价和荟萃分析,调查网络成瘾与自杀之间的假定关联。

我们纳入了23横断面研究(n = 270,596)和2前瞻性研究(n = 1,180),研究了自杀与网络成瘾之间的关系。

我们提取了网络成瘾和控制的个人的自杀意念,计划和尝试的比率。

具有网络成瘾的个体具有显着更高的自杀意念(比值比[OR] = 2.952),计划(OR = 3.172)和尝试(OR = 2.811)以及更高的自杀意念(Hedges g = 0.723)。 当受限于人口统计数据和抑郁症的调整OR时,有网络成瘾的个体的自杀意念和尝试的可能性仍然显着更高(构思:汇总调整OR = 1.490;尝试:汇总调整OR = 1.559)。 在亚组分析中,儿童(年龄小于18年)的自杀意念患病率显着高于成人(OR = 3.771和OR = 1.955)。

这项荟萃分析提供的证据表明,即使在调整了包括抑郁在内的潜在混杂变量后,网络成瘾也与自杀性增加有关。 然而,证据主要来自横断面研究。 未来的前瞻性研究有必要证实这些发现。


评估社交网站上瘾,任务分散和自我管理对护士绩效的影响(2019)

J Adv护士。 2019 Aug 5。 doi:10.1111 / jan.14167。

这项研究的目的是探讨社交网站成瘾与护士绩效的关系,以及这种关系如何通过任务分心来调解并通过自我管理来调节。

这项横断面研究旨在通过经验检验SNS的成瘾,任务分心和自我管理与护士绩效之间的关系。

数据收集是通过使用基于网络的问卷对全球护士进行的在线调查而收集的,该问卷是通过“ Google Docs”开发的,并于13年2018月17日至2018年45月19日通过“ Facebook”进行了分发。选择的关键术语。 总共发现461个小组与这项研究相关。 因此,要求这些小组的管理员参加这项研究并在他们的小组中发布链接。 只有XNUMX个小组管理员通过在各自小组页面上载研究工具的链接来做出积极回应,这些小组中的XNUMX名成员参加了研究。

从XNUMX个不同国家/地区收集的数据结果表明,SNS的成瘾会降低护士的绩效。 通过作为中介变量引入的任务分散性进一步加强了这种关系。 结果表明,自我管理介导了SNS成瘾与员工绩效之间的关系。 此外,研究结果证实自我管理可以减少SNS上瘾对护士绩效的负面影响。

SNS的沉迷和工作分心降低了护士的绩效,而自我管理则提高了护士的绩效。

这项研究解决了在工作场所使用SNS的问题及其对护士绩效的潜在影响。 结果表明,SNS上瘾会降低性能,而工作分心会进一步降低性能; 但是,护士的自我管理可以提高护士的绩效。 该研究对医院管理,医生和护士具有许多理论和实践意义。


技术介导的成瘾行为构成了一系列相关而又截然不同的条件:网络视角(2018)

心理成瘾行为。 2018 Jul 19。 doi:10.1037 / adb0000379。

成瘾领域正在进行的一场重要辩论是,某些技术介导的行为是否构成了可行和独立的结构。 这项研究调查了有问题的技术介导的行为是否可以概念化为一系列相关但不同的疾病(频谱假设),使用网络方法,将疾病视为症状网络。 我们使用来自物质使用和风险因素的队列研究(C-SURF;瑞士国家科学基金会)的数据,以及年轻瑞士男性的代表性样本(参与技术介导行为的参与者的子样本, n = 3,404)。 四种技术介导的成瘾行为使用从中获得的症状进行了调查 精神疾病诊断与统计手册 (第5版)和成瘾的构成模型:互联网,智能手机,游戏和网络性。 网络分析包括网络估计和可视化,社区检测测试以及集中度指标。 网络分析确定了与每种情况相对应的四个截然不同的簇,但是只有网络成瘾与其他行为具有许多关系。 这一发现以及其他行为之间几乎没有关系的发现表明,智能手机成瘾,游戏成瘾和网络性成瘾是相对独立的结构。 互联网成瘾通常通过相同的症状与其他疾病联系在一起,这表明它可以被概念化为“伞形结构”,即介导特定在线行为的常见媒介。


糟糕的选择制作好故事:智能手机成瘾受试者的决策过程和皮肤电导反应受损(2019)

前精神病学。 2019 Feb 22; 10:73。 doi:10.3389 / fpsyt.2019.00073。

介绍: 智能手机成瘾(SA)导致大学生的负面后果和功能障碍,如学习成绩下降和睡眠质量下降。 研究表明,具有化学和行为依赖性的个体在决策过程中存在偏见,即使它们造成长期伤害,也会导致短期有利的选择。 决策过程中的这种偏见伴随着体细胞标志物的变化,并与成瘾行为的发展和维持有关。 SA中尚未分析决策过程和生理参数的测量。 SA的神经心理学和生理学表征可以促成其与其他依赖综合征的方法以及其作为疾病的识别。

目的: 我们的目的是评估SA患者风险和模糊性下的决策过程,并测量伴随该过程的生理参数。

方法: 我们比较了爱荷华州赌博任务(IGT),骰子游戏任务(GDT)和50个体与SA和50对照之间的皮肤电导响应(SCR)的表现。

结果: 智能手机家属在模棱两可的情况下呈现了决策的减损情况,在风险决策中没有受到损害。 他们在不利选择之前表现出较低的SCR,在奖励之后表现出较高的SCR,在决策过程中表现出较低的SCR,这表明难以识别不利的替代方案,对奖励的敏感度高以及对惩罚的敏感度低。

PaaS 智能手机家属的决策过程中的损害类似于其他化学和行为成瘾,如酒精成瘾,赌博障碍和病理性购买。 在保守风险决策的情况下,模糊决策的损害可能反映了隐性情绪过程的功能障碍,而没有显性认知过程的功能障碍。 该概况可以有助于将SA识别为行为依赖性并指导特定的预防和治疗策略。


屏幕时间对儿童和青少年的不良生理和心理影响:文献综述和案例研究(2018)

环境资源 2018 Feb 27; 164:149-157。 doi:10.1016 / j.envres.2018.01.015。

越来越多的文献将数字媒体的过度和令人上瘾的使用与身体,心理,社会和神经不良后果联系在一起。 研究更多地关注移动设备的使用,研究表明持续时间,内容,暗后使用,媒体类型和设备数量是决定屏幕时间效应的关键因素。 身体健康影响:过度筛查时间与睡眠不良和心血管疾病的风险因素有关,如高血压,肥胖,低HDL胆固醇,压力调节不良(高交感神经兴奋和皮质醇失调)和胰岛素抵抗。 其他身体健康后果包括视力受损和骨密度降低。 心理影响:内化和外化行为与睡眠不良有关。 抑郁症状和自杀与屏幕时间导致睡眠不佳,数字设备夜间使用和手机依赖性有关。 与ADHD相关的行为与睡眠问题,整体屏幕时间以及激活多巴胺和奖励途径的暴力和快节奏内容有关。 早期和长期暴露于暴力内容也与反社会行为的风险和亲社会行为的减少有关。 心理神经学影响:上瘾的屏幕时间使用减少了社交应对,并涉及类似物质依赖行为的渴望行为。 与认知控制和情绪调节相关的脑结构变化与数字媒体成瘾行为相关。 一项治疗ADHD诊断为9岁男孩的案例研究表明,屏幕时间引起的ADHD相关行为可能被错误地诊断为ADHD。 屏幕时间缩短有效降低ADHD相关行为。

对心理生理恢复至关重要的成分是无徘徊的头脑(典型的ADHD相关行为),良好的社交应对和依恋,以及良好的身体健康。 儿童和青少年过度使用数字媒体似乎是一个可能妨碍良好心理生理恢复能力形成的主要因素。

评论:通过互联网使用证明ADHD的原因


社会焦虑与有问题的互联网使用之间的性别差异和关系:典型分析(2018)

J Med Internet Res。 2018 Jan 24; 20(1):e33。 doi:10.2196 / jmir.8947。

鉴于性别图式理论和社会角色理论的提议,男性和女性倾向于经历社交焦虑并以不同方式参与互联网使用。 因此,有必要对这些领域的性别差异进行调查。

参与者包括505名大学生,其中241名(47.7%)是女性,而264名(52.3%)是男性。 参与者的年龄为18至22岁,平均年龄为20.34(SD = 1.16)。 在数据收集中使用了社交焦虑量表和有问题的互联网使用量表。 使用了多元方差分析(MANOVA)和规范相关分析。

在调查结果的基础上,我们得出结论,增加妇女的教育机会及其在社会中日益重要的作用,使妇女变得更加积极,从而弥补了男女之间社交焦虑水平的差距。 我们发现男性在逃避个人问题(即社会福利)方面表现出比女性更多的困难,更多地使用互联网,并且由于互联网使用而与重要的其他人经历了更多的人际关系问题。 我们得出结论,由于PIU,男性面临更大的社会障碍风险。 我们的总体结论是,社交焦虑与PIU之间存在大量关联,男性的关联性强于女性。 我们建议未来的研究继续将PIU和社交焦虑作为多维构造进行研究。


青少年按性别分类的互联网和智能手机相关问题的不同模式:潜在类别分析(2018)

J Behav Addict。 2018可能是23:1-12。 doi:10.1556 / 2006.7.2018.28。

智能手机无处不在的互联网连接削弱了计算机和手机之间的传统界限。 我们试图通过潜在类别分析(LCA)探讨智能手机相关问题是否与性别计算机使用不同。 方法在获得知情同意后,555韩国中学生完成了有关游戏,互联网使用和智能手机使用模式的调查。 他们还完成了各种心理社会工具。 LCA是针对整个组和性别进行的。 除了ANOVA和χ2 测试,进行事后测试以检查LCA亚组之间的差异。 在整个组中(n = 555),确定了四个子类型:双问题用户(49.5%),有问题的互联网用户(7.7%),有问题的智能手机用户(32.1%)和“健康”用户(10.6%)。 双重问题用户在成瘾行为和其他心理疾病方面得分最高。 按性别分层的LCA揭示了每种性别的三种亚型。 在性别分层的LCA中,有双重问题和健康的亚组是常见的,有问题的互联网亚组是男性,而有问题的智能手机亚组是女性。 因此,根据性别观察到不同的模式,男性中存在双重问题的比例更高。 尽管游戏与男性互联网使用问题有关,但侵略性和冲动表现出与女性智能手机使用问题有关。 与数字媒体相关的问题数量的增加与各种社会心理尺度的结果恶化有关。 游戏可能在仅显示互联网相关问题的男性中扮演关键角色。 在有问题的女性智能手机用户中看到的冲动和攻击性增强,需要进一步研究。


同伴关系和青少年智能手机成瘾:自尊的中介作用和归属感的调节作用(2017)

J Behav Addict。 2017 Dec 1; 6(4):708-717。 doi:10.1556 / 2006.6.2017.079。

近年来,青少年智能手机成瘾日益受到关注,并且发现同伴关系是青少年智能手机的保护因素。 但是,对于这种关系所基于的中介和调节机制知之甚少。 这项研究的目的是调查(a)自尊在学生与学生之间的关系与智能手机成瘾之间的关联中的中介作用,以及(b)属于学生与学生之间的间接关系中的需求的调节作用关系和青春期的智能手机成瘾。 该模型接受了768名中国青少年的检验(平均年龄= 16.81岁,SD = 0.73); 参与者完成了有关学生与学生的关系,自尊,归属感和智能手机成瘾性的测量。

相关性分析表明,学生与学生的关系与青少年智能手机成瘾显着负相关,并且归属需求与青少年智能手机成瘾显着正相关。 调解分析显示,自尊部分地介导了学生与学生之间的关系与青少年智能手机成瘾之间的联系。 适度调解进一步表明,对于需要较低水平的青少年,介导的路径较弱。 高自尊可能成为青少年智能手机成瘾的保护因素,因为这些学生似乎面临着开发智能手机成瘾的高风险。


八种语言中有问题的手机使用问卷(PMPUQ-SV)短版本的测量不变性(2018)

Int J Environ Res Public Health。 2018 Jun 8; 15(6)。 pii:E1213。 doi:10.3390 / ijerph15061213。

在过去的二十年中,全世界手机使用的流行程度大大增加。 有问题的移动电话使用(PMPU)已被研究与公共健康有关,并包括各种行为,包括危险,禁止和依赖使用。 这些类型的有问题的移动电话行为通常使用有问题的移动电话使用问卷(PMPUQ -SV)的简短版本进行评估。

整个研究样本包括3038名参与者。 从人口统计和PMPUQ-SV项目中提取描述性统计数据,相关性和Cronbach'sα系数。 进行了个体和多组确认性因子分析以及MI分析。 结果显示,在翻译量表中,PMPU的模式相似。 PMPUQ-SV的三因素模型很好地拟合了数据,并具有良好的心理计量特性。 独立验证了六种语言,并通过度量不变性对五种语言进行了比较,以用于将来的跨文化比较。


儿童智能手机成瘾的社会影响:支持网络和社会参与的作用(2018)

J Behav Addict。 2018 Jun 5:1-9。 doi:10.1556 / 2006.7.2018.48。

大多数研究都将智能手机成瘾视为个人心理问题所致的状况,因此研究很少针对缺乏社会资源及其社会影响的情况对其进行研究。 但是,本研究将智能手机成瘾重新解释为由于缺少离线社交网络而导致社交参与度下降的社会问题。 这项研究基于对韩国2,000名平均年龄991岁的儿童的调查,包括1,009名男性和12名女性。 本研究使用STATA 14结构方程建模程序,研究了儿童缺乏社交网络,智能手机成瘾和社交参与之间的关系。 结果–社交网络变量(例如正式的组织成员资格,与父母的关系质量,同龄人群体的规模以及同龄人的支持)减少了智能手机上瘾。 与同伴建立良好的关系和相互的感情对智能手机成瘾没有任何影响。 孩子对智能手机上瘾的次数越多,参与社交活动的机会就越少。

这项研究通过关注智能手机上瘾的社交方面,并增加了解决心理因素的先前研究,提供了对智能手机上瘾的新理解。 研究结果表明,儿童缺乏社交网络可能会影响离线环境中舒适的社交互动和支持感,从而加剧他们逃避智能手机的渴望。 这些孩子与非成瘾者不同,他们可能没有利用媒体来丰富他们的社交生活并提高他们的社交参与度。


智能手机使用成瘾与成人抑郁之间的关系:横断面研究(2018)

BMC精神病学。 2018 May 25;18(1):148. doi: 10.1186/s12888-018-1745-4.

成瘾的智能手机使用是成年人中普遍存在的全球性问题,可能会对他们的健康造成负面影响。 这项研究调查了中东人群中智能手机成瘾和抑郁症的患病率和相关因素.2017年,这项横断面研究使用通过社交媒体分发的基于网络的问卷调查进行。 对智能手机成瘾量表的回答–简短版(10项)以6点李克特量表进行评分,其平均百分率(PMS)进行折算。 汇总了对贝克抑郁量表(20个项目)的回答(范围为0-60); 他们的平均分数(MS)进行了归类和分类。 较高的分数表示较高的成瘾和抑郁水平。 使用描述性和回归分析确定与这些结果相关的因素。

完整问卷为935/1120(83.5%),其中女性为619(66.2%),男性为316(33.8%)。 他们的年龄的平均±标准偏差是31.7±11岁。 多数参加者获得了大学学历766(81.9%),而接受过大学教育的有169(18.1%)。 成瘾的PMS为50.2±20.3,抑郁的MS为13.6±10.0。 智能手机成瘾与抑郁之间存在显着的正线性关系。 智能手机成瘾分数显着高于年轻用户。 与抑郁评分较高相关的因素是与大学文化程度组相比,受过教育的用户和具有较高智能手机成瘾评分的用户。

智能手机成瘾与抑郁之间的正相关性令人震惊。 建议合理使用智能手机,尤其是年轻人和受教育程度较低的用户,他们可能面临更高的抑郁风险。


大学生智能手机成瘾和压力评分指标(2018)

Wien Klin Wochenschr。 2018 Aug 6。 doi:10.1007 / s00508-018-1373-5。

智能手机成瘾是最常见的非药物成瘾之一,并伴有负面影响,例如抑郁,焦虑,自言自语,学习成绩受损,家庭生活和人际关系。 本研究的目的是评估大学生中智能手机使用障碍的患病率,并调查手机使用强度与几个变量之间的关联。 这项研究包括来自蒂米什瓦拉150所大学的2名学生。 要求学生回答两份调查表:手机依赖调查表(MPDQ)和国际压力管理协会调查表(ISMA)。 这项研究显示,有大量学生倾向于智能手机使用障碍,并且智能手机成瘾指标与压力评分之间存在显着相关性。 此外,在MPDQ分数与学生年龄,手机使用时间和ISMA之间也获得了显着的相关性。


智能手机限制及其对主观戒断相关分数的影响(2018)

前心理学家。 2018 Aug 13; 9:1444。 doi:10.3389 / fpsyg.2018.01444。

过度使用智能手机会对个人和环境造成一系列负面影响。 在智能手机过度使用和几种行为成瘾之间可以观察到一些相似之处,并且持续使用构成了成瘾中包含的几个特征之一。 在智能手机使用分布的极端高端,智能手机的限制可能会对个人产生负面影响。 这些负面影响可被视为传统上与物质相关成瘾相关的戒断症状。 为了解决这个及时的问题,本研究在智能手机限制的72小时期间检查了智能手机退出量表(SWS),失踪恐惧(FoMOS)以及正面和负面影响计划(PANAS)的得分。 127参与者的样本(72.4%女性),年龄为18-48岁(M = 25.0, SD = 4.5),被随机分配到两个条件之一:限制条件(实验组, n = 67)或控制条件(对照组, n = 60)。 在限制期间,参与者每天三次完成上述量表。 结果显示,分配到限制条件的参与者的SWS和FoMOS得分显着高于分配给控制条件的参与者。 总体而言,结果表明智能手机限制可能导致戒断症状。


吉达国王阿卜杜勒阿齐兹大学(2018)医学生智能手机成瘾的流行程度和相关因素

Pak J Med Sci。 2018 Jul-Aug;34(4):984-988. doi: 10.12669/pjms.344.15294.

调查医学生的智能手机成瘾,并确定吉达国王阿卜杜勒阿齐兹大学六年级医学生的智能手机成瘾因素。

这项横断面研究是在203期间在沙特阿拉伯吉达阿卜杜勒阿齐兹国王大学医学院的2017六年级医学院学生中进行的。 使用SPSS-20进行数据分析。

收到的完整调查表数量为181,共203,答复率为89%。 有87位男性受访者(48.1%)和94位女性受访者(51.9%)。 智能手机成瘾的总体患病率为66(36.5%)。 每天使用智能手机的时间与智能手机上瘾之间存在统计学上的显着关系(p <0.02)。 在66名上瘾的学生中,有24(55.8%)名学生报告每天使用智能手机超过17小时,其中34.7(4%)名学生每天使用智能手机5至13小时,有27.7名(2%)学生使用智能手机3至12小时每天有28.6(0.005%)名学生每天不到两小时使用它。 该研究表明,智能手机成瘾与吸烟状况或肥胖程度之间无统计学意义的关联。 智能手机成瘾量表的总得分与每日使用时间之间存在显着关联(p值<XNUMX)。


韩国护理学生智能手机成瘾风险小组与综合小组的自我控制,日常生活压力和沟通技巧的差异(2018)

精神病学Q. 2018 Sep 3。 doi:10.1007 / s11126-018-9596-1。

随着对智能手机的使用时间和对智能手机的依赖性增加,人们对智能手机成瘾的担忧日益增加。 这项研究旨在调查韩国护理学生的智能手机成瘾风险组和一般组之间的自我控制,日常生活压力和沟通技巧的差异。 采用横截面描述设计。 样本是在韩国G和B城市的139名护理专业学生(成瘾风险:n = 40,一般情况:n = 99)。 措施包括一般特征形式,韩语自我控制量表,大学生的日常生活压力量表和全球人际沟通能力量表(GICC)。 自我控制(t = 3.02,p = 0.003)和日常生活压力(t = 3.56,p <0.001)存在显着差异,但沟通技巧之间的显着差异(t = 1.72,p = 0.088)两组。 与一般护理组相比,智能手机成瘾风险组的护理学生的自我控制能力较弱,日常生活压力较高。 需要针对韩国护生健康使用智能手机的预防教育计划。


家长控制是否适用于智能手机成瘾?:韩国儿童的横断面研究(2018)

J Addict护士。 2018 Apr/Jun;29(2):128-138. doi: 10.1097/JAN.0000000000000222.

这项研究的目的是(a)检查儿童智能手机成瘾的个人特征(年龄,性别),心理因素(抑郁)和身体因素(睡眠时间)之间的关系,以及(b)确定是否与父母控制有关智能手机成瘾的发生率较低。 通过在两所小学的自我报告调查表中收集了10-12岁儿童(N = 208)的数据,并使用t检验,方差单向分析,相关性和多元线性回归进行了分析。 大多数参与者(73.3%)拥有智能手机,而有风险的智能手机用户比例为12%。 多元线性回归模型解释了智能手机成瘾评分(SAS)差异的25.4%(调整后的R = 239)。 三个变量与SAS显着相关(年龄,抑郁和父母控制),三个变量被排除(性别,地理区域和父母控制软件)。 10至12岁的青少年,抑郁得分较高,SAS较高。 学生对父母的控制感越强,SAS越高。 父母控制软件和智能手机成瘾之间没有显着关系。 这是检查青少年智能手机成瘾的首批研究之一。 父母对儿童智能手机使用的控制导向管理不是很有效,并且可能加剧智能手机成瘾。


技术成瘾与社会关联:网络成瘾,社交媒体成瘾,数字游戏成瘾和智能手机成瘾对社会关联的预测效应。 (2017)

Dusunen Adam:《精神病学与神经科学杂志》。 2017年30月,第一卷3第202期,p216-15。 XNUMX便士

目的:本研究考察了四种技术成瘾的预测效应,包括网络成瘾,社交媒体成瘾,数字游戏成瘾和智能手机成瘾对社会联系的影响。

方法:该研究是针对201名青少年(101名女孩,100名男孩)进行的,这些青少年一直使用互联网,玩数字游戏以及使用社交媒体至少一年,并且至少拥有一个社交媒体帐户和一部智能手机。 年轻人的互联网成瘾测试简表,社交媒体失调量表,数字游戏成瘾量表,智能手机成瘾量表-简版,社交联系量表和个人信息表被用作数据收集工具。

结果:分析表明,网络成瘾,社交媒体成瘾,数字游戏成瘾和智能手机成瘾显着预测了社交联系的25%。 此外,已经确定对社交关联性的最强影响分别来自网络成瘾,其次是社交媒体成瘾,数字游戏成瘾和智能手机成瘾。

结论:网络成瘾,社交媒体成瘾,数字游戏成瘾和智能手机成瘾等四大技术成瘾显着影响社会联系。


气质概况及其与印度尼西亚医学生智能手机成瘾易受攻击的关系(2019)

公共科学图书馆之一。 2019 Jul 11; 14(7):e0212244。 doi:10.1371 / journal.pone.0212244。

气质的两个维度,即(高水平的)新奇寻求和(低水平)危害避免与物质成瘾有关。 然而,它们对智能手机成瘾的影响仍未得到探索。 医学生是重型智能手机用户。 因此,基于个体气质差异筛选智能手机成瘾的风险可以促进识别最佳可能的预防策略。 因此,本研究旨在研究印度尼西亚雅加达医学生的气质与智能手机成瘾易受伤害之间的关系。 该研究采用了横断面研究设计,并采用了简单的随机抽样技术。 印度尼西亚版本的气质和人物库存和智能手机成瘾量表用于衡量研究变量。 进行逻辑回归分析以检查人口统计因素,智能手机使用模式,气质和智能手机成瘾易受攻击性之间的关系。 大多数185参与者被发现具有以下气质特征:低水平的新奇寻求和高水平的奖励依赖和避免伤害。 每日智能手机使用的平均持续时间为7.83小时(SD = 4.03),首次使用智能手机的年龄为7.62年(SD = 2.60)。 受访者使用智能手机与其他人进行通信并访问社交媒体。 高水平的危害避免与智能手机成瘾的风险显着相关(优势比[OR] = 2.04,95%置信区间[CI] = 1.12,3.70)。 研究结果表明,智能手机成瘾与其他成瘾行为相当。


克罗地亚和德国青少年的网络成瘾和心理健康状况(2017)

Psychiatr Danub。 2017 Sep;29(3):313-321. doi: 10.24869/psyd.2017.313.

该研究考察了克罗地亚和德国青少年网络成瘾的影响及其对主观健康状况的影响。 本文的目的还在于深入了解网络成瘾是一种危险的健康行为如何影响青少年的健康状况。 过度使用互联网与克罗地亚青少年以及德国青少年的健康状况较低有关。

受访者被定义为定期上学的学生,年龄为11-18。

青少年的心理健康和生活质量与他们的网络成瘾水平之间存在很强的相关性。 在健康状况不佳的青少年总数中,有39%中度或重度沉迷于互联网。 在中等健康水平的青少年总数中,有20%是重度上网的中度人群。 最后,在健康状况良好的青少年总数中,有13%的人高度沉迷于互联网。 因此,青少年的健康状况越好,网络成瘾者就越少。 反之亦然,健康越差,互联网成瘾者就越多。


网络成瘾及其与护理和助产期间焦虑,压力,抑郁和失眠的关系(2017)

Health_Based Research,3(1)。

网络成瘾是与影响人们心理健康的技术进步相关的问题之一。 这项研究的目的是调查2017年Bojnourd伊斯兰阿扎德大学护理和助产学生的互联网成瘾与失眠,焦虑,抑郁和压力之间的关系。

学生网络成瘾评分的平均值为31.14,其中6.7%有网络成瘾。 此外,焦虑,压力,抑郁和失眠的平均得分是12.54,23.37,17.12和14.56。 互联网成瘾与焦虑,压力,抑郁和失眠之间存在显着的关系。 结论:考虑到学生网络成瘾的普遍性及其与抑郁,焦虑,压力和失眠的显着关系,必须制定计划以防止这种健康问题。


智能手机和互联网使用障碍的人格协会:包括与冲动和社交焦虑的联系的比较研究(2019)

前卫公共卫生。 2019 Jun 11; 7:127。 doi:10.3389 / fpubh.2019.00127。

本工作旨在复制将特定人格特征与互联网和智能手机使用障碍(IUD / SUD)相关联的发现。 具体来说,较早的研究表明,宫内节育器和SUD倾向与高度神经质,低责任感和低可喜度相关,而宫内节育器(而非SUD)倾向与外向性呈负相关,而SUD(但不受IUD)倾向与开放性呈负相关。 (1)。 在心理学和相关学科的复制危机之后,复制心理学研究中的发现变得越来越重要。 因此,与Lachmann等人的早期工作相比,我们通过调查(i)来自不同国家的样本以及(ii)使用不同的问卷来评估IUD,SUD和人格五因素模型来重新审视此早期研究。 (1)。 通过应用这样的设计,我们相信从较早研究中得出的结果表明,可概括的关联(很大程度上)独立于样本的特定文化背景和工具。 重要的是(iii)我们使用了更大的样本,其中包括 N = 773在本研究中具有更高的统计效力来观察最初报告的关联。 此外,我们调查了冲动和社交焦虑对IUD / SUD的作用,进一步阐明了这些潜在新疾病的本质。 事实上,我们能够在很大程度上重申上述人格与宫内节育器/宫内节育器之间的相关模式,低责任心和高神经质与最高宫内节育器/ SUD最强相关。 此外,正如预期的那样,社交焦虑和冲动与IUD和SUD呈正相关。


有问题的互联网使用过渡:对男孩进行为期一年的纵向研究(2019)

精神病学调查。 2019 Jun;16(6):433-442. doi: 10.30773/pi.2019.04.02.1.

纵向研究可能有助于阐明与有问题的互联网使用(PIU)相关的因素; 然而,很少有关于这个问题的前瞻性研究。 本研究的目的是前瞻性地检查儿童/青少年的PIU,并确定与PIU严重程度转变相关的可能风险因素。

650中学男生每隔一年进行两次调查,并使用青少年网络成瘾倾向量表(KS-II)和其他心理特征对PIU进行评估。

我们发现基线时的15.3%和一年的12.4%符合风险/高风险PIU(ARHRPIU)的标准。 持续性ARHRPIU和新兴ARHRPIU组均显示出比缓解型ARHRPIU组或持续性低风险组更大的抑郁,运动冲动和智能电话成瘾倾向。 此外,我们发现表现出更高的运动过度注意力缺陷/多动障碍(ADHD)评分的个体不太可能从ARHRPIU缓解,并且表现出更多ADHD相关认知功能障碍且报告更少互联网游戏日的个体更有可能证明ARHRPIU的出现。


韩国互联网用户的互联网使用问题和相关的心理健康问题(2017)

欧洲精神病学 41(2017):S868

互联网常用于现代社会; 但是,互联网使用可能会成为一个有问题的行为。 越来越需要对有问题的互联网使用(PIU)及其相关风险因素进行研究。本研究旨在探讨韩国成年人中有问题的互联网使用的普遍性和健康相关性。

我们在在线研究服务的在线小组中招募了18至84岁之间的参与者。 调查的样本量为500。在这500名参与者中,有51.4%(n = 257)是男性,占48.6%(n = 243)是女性。 如果参与者的Young's Internet成瘾量表(YIA)总分超过50,则被分类为有问题的Internet使用(PIU)。压力反应指数(SRI),烟碱依赖性Fagerstrom检验,一生中平均咖啡因消耗量和社会人口统计学查询表被用于收集数据。 t检验和卡方检验用于数据分析。

一百七十七(39.4%)名参与者被归类为PIU组。 PIU和普通用户之间的性别和受教育程度没有差异。 但是,PIU组比平均使用者(平均39.5岁)年轻(平均45.8岁)。 PIU组更可能具有高水平的感知压力,尼古丁依赖性,并且更经常饮用含咖啡因的饮料.

这些数据表明,有问题的互联网使用与韩国互联网用户的感知压力水平,尼古丁和咖啡因使用有关。 需要更多的研究来更好地理解互联网使用与心理健康问题之间的关系。


元认知或困扰不容忍:情绪失调与有问题的互联网使用之间关系的中介作用(2017)

上瘾行为报告

https://doi.org/10.1016/j.abrep.2017.10.004获取权利和内容

亮点

•这是第一项探讨抑郁不容忍在情绪失调与有问题的互联网使用(PIU)之间关系中的中介作用的研究。

•支持遇险不容忍和PIU之间的关系。

•本研究的结果表明,在情绪失调与PIU之间的关系中,不良不容忍比元认知起着更重要的中介作用。

•针对痛苦不容忍可能有助于减少PIU。

鉴于有问题的互联网使用(PIU)与日常生活的相关性,它与情绪失调的关系以及过程和中介研究中元认知和困扰不容忍的重要性,本研究检验了哪些元认知和困扰不容忍作为情绪失调和PIU。

在本研究中,伊朗德黑兰大学的413名本科生(202名女性;平均年龄= 20.13)自愿完成了问卷调查包,其中包括互联网成瘾测试(IAT),情绪调节量表的困难(DERS),元认知问卷30(MCQ-30(和遇险容忍量表(DTS))。然后使用LISREL软件使用结构方程模型分析数据。

这项研究的结果为通过元认知和痛苦不容忍导致情绪失调对PIU的影响提供了证据。 此外,这些研究结果强调,在情绪失调与PIU之间的关系中,不良不容忍比元认知具有更重要的中介作用。


年轻人诉诸互联网通讯的心理问题(2017)

国际专业科学期刊 1(2017)。

通过对国外和俄罗斯互联网通信问题心理学研究的分析,可以发现青少年的主要个人问题。 本文介绍了年轻人诉诸互联网通信的心理问题的实验研究结果。

该研究涉及来自俄罗斯不同大学的45学生,年龄为18至22年。 该研究的一般假设是,互联网作为一种现代交际媒介,有助于青少年出现心理问题,特别是:消极情绪状态的表现(抑郁症的体验); 降低自信心和自尊心; 形成不确定感觉表现出网络成瘾症状。


新加坡大学生在线社交网络成瘾:与行为成瘾和情感障碍共存(2017)

Asian J Psychiatr。 2017 Feb; 25:175-178。 doi:10.1016 / j.ajp.2016.10.027。

本研究旨在确定新加坡大学生社交网站/平台(SNS)成瘾的流行程度及其与其他行为成瘾和情感障碍的共病。 新加坡的1110大学生(年龄:M = 21.46,SD = 1.80)完成了评估在线社交网络,不健康的食物摄入和购物成瘾以及抑郁,焦虑和躁狂的措施。

SNS,食物和购物成瘾的患病率分别为总样本的29.5%,4.7%和9.3%。 发现SNS成瘾与食物成瘾(3%),购物成瘾(5%)以及食物和购物成瘾(1%)共同发生。 SNS成瘾和情感障碍的合并症发生率为抑郁症的21%,焦虑症的27.7%和躁狂症的26.1%。 与总样本相比,患有SNS成瘾的学生报告与其他行为成瘾和情感障碍的合并症发生率更高。 一般而言,与男性相比,女性报告SNS成瘾和情感障碍的合并症发生率更高。


成人抑郁症的媒体使用和网络成瘾:病例对照研究(2017)

人类行为计算机 68卷,March 2017,Pages 96-103

本病例对照研究探讨了与对照组健康人相比,一组抑郁症患者的网络成瘾倾向。 标准化问卷用于评估网络成瘾(ISS),抑郁症状(BDI),冲动(BIS)和全球心理压力(SCL-90R)的程度。

结果显示,抑郁症患者的网络成瘾倾向明显较高。 该组中网络成瘾的患病率相当高(36%)。 此外,与没有网络成瘾的患者相比,网络成瘾的抑郁患者表现出持续但不明显的症状严重程度和心理压力。 两组抑郁症患者的抑郁症状和心理压力都明显高于健康对照组。 低龄和男性性别是抑郁症患者网络成瘾的重要预测指标。 结果与先前在成瘾疾病的其他领域中公布的发现一致。


女大三学生抑郁,健康相关行为与网络成瘾的关系(2019)

公共科学图书馆之一。 2019 Aug 9; 14(8):e0220784。 doi:10.1371 / journal.pone.0220784。

抑郁情绪可能导致随后的不健康行为,如网络成瘾,尤其是女性青少年; 因此,有必要开展研究,研究抑郁症,健康相关行为和女性青少年网络成瘾之间的关系。

检查(1)抑郁症与健康相关行为之间的关系以及(2)抑郁症与网络成瘾之间的关系。

采用结构化问卷调查横断面研究设计,以测量女性青少年的抑郁,健康相关行为和网络成瘾。 这些数据来自台湾南部一所大专的学生,他们使用便利抽样来选择参与者。 问卷分为四个部分:人口统计学,流行病学研究抑郁量表(CES-D),健康促进生活方式(HPLP)和网络成瘾测试(IAT)。

最终样本包括503名女大学生,参与者主要年龄在15至22岁之间(平均年龄= 17.30岁,SD = 1.34)。 关于HPLP评分,总体评分,营养次级量表评分和自我实现性次级量表评分与CES-D抑郁评分显着负相关(p <0.05-0.01)。 换句话说,表现出更健康的行为,更加注重饮食健康,对生活的自尊和自信程度更高的学生,抑郁水平较低。 关于IAT评分,总体评分和六个领域评分均与CES-D抑郁评分呈正相关(p <0.01)。 换句话说,一个人的网络成瘾分数越高,她的抑郁水平就越高。

结果证实了抑郁症,健康相关行为和网络成瘾之间的关系。 健康相关行为的培养可能有助于降低抑郁症状。 患有抑郁症的青少年患网络成瘾的风险较高,这种成瘾可能会影响他们的日常运作。


尼泊尔本科学生的睡眠质量,网络成瘾和抑郁症状(2017)

BMC精神病学。 2017 Mar 21;17(1):106. doi: 10.1186/s12888-017-1275-5.

尼泊尔本科生抑郁症,网络成瘾和睡眠质量差的证据几乎不存在。 虽然在研究中经常评估睡眠质量,网络成瘾和抑郁症状之间的相互作用,但如果睡眠质量或网络成瘾在统计学上调节其他两个变量之间的关联,则没有很好地探讨。

我们招收了来自尼泊尔奇旺和加德满都984个大学校园的27名学生。 我们分别使用匹兹堡睡眠质量指数,杨氏网络成瘾测试和患者健康问卷9评估了这些学生的睡眠质量,网络成瘾和抑郁症状。

总体而言,分别因睡眠质量差,网络成瘾和抑郁而得分高于有效分值的学生分别占35.4%,35.4%和21.2%。 网络成瘾的增加与年龄降低,不活跃性行为以及前一年的董事会考试不及格有关。 对于年龄较大,没有性活动,前一年的董事会考试不及格和学习时间较低的学生,抑郁症状较高。 互联网成瘾在统计学上介导了睡眠质量对抑郁症状的间接影响的16.5%。 另一方面,睡眠质量在统计学上介导了网络成瘾对抑郁症状的间接影响的30.9%。

在目前的研究中,很大一部分学生符合睡眠质量差,网络成瘾和抑郁症的标准。 网络成瘾和睡眠质量都对抑郁症状的间接影响起很大作用。 然而,该研究的横截面性质限制了对这些发现的因果解释。 未来的纵向研究,其中衡量网络成瘾或睡眠质量先于抑郁症状,是建立在我们对学生抑郁症状发展的理解的基础上。


青少年人群使用互联网的流行病学及其与睡眠习惯的关系(2017)

Acta Med Port。 2017 Aug 31;30(7-8):524-533. doi: 10.20344/amp.8205.

它是一项观察性,横断面和基于社区的研究。 目标是参加7th和8th成绩的学生,向他们应用在线自我报告调查问卷来评估社会人口学特征,互联网使用,互联网依赖,睡眠特征和白天过度嗜睡。

总共包括727名青少年,平均年龄13±0.9岁。 四分之三的青少年每天使用互联网,而41%的人每天主要在家里使用三个或更多小时。 手机和笔记本电脑是使用的主要设备。 在线游戏和社交网络的使用是进行的主要活动。 在19%的青少年中观察到互联网依赖性,这与男性,社交网络的使用(主要是Twitter和Instagram的使用),自我感知的睡眠问题,初次和中度失眠以及白天过度嗜睡有关(p <0.05)。

结果证实了互联网在青少年常规中的重点,他们使用单一设备优先使用社交网络和在线游戏,更少受父母控制。 观察到的网络成瘾率及其与睡眠改变和白天嗜睡的关联强调了这一问题的重要性。


韩国青少年性虐待与自尊,抑郁和互联网使用问题的关系(2017)

精神病学调查。 2017 May;14(3):372-375. doi: 10.4306/pi.2017.14.3.372.

在韩国青少年中,研究了性虐待与自尊,沮丧和互联网使用问题之间的联系。 总共招募了695名初中和高中生(男413名,女282名,平均年龄14.06±1.37岁)。 参与者接受了早期创伤库存自我报告-简表(ETISR-SF),罗森伯格的自尊量表(RSES),儿童抑郁量表(CDI)和杨氏互联网成瘾测试(IAT)。 分析了性虐待与自尊,抑郁症状和有问题的互联网使用之间的关联。 与未遭受性虐待的青少年相比,遭受性虐待的青少年表现出较低的自尊,更抑郁的症状以及更多的互联网使用问题。 抑郁症状以积极的方式预示了互联网使用的问题。 性虐待还直接预测了互联网使用方面的问题。 本研究的结果表明,遭受性虐待的青少年患抑郁症和互联网使用问题的风险更高。 对于遭受性虐待的青少年,需要旨在提高自尊心和防止网络成瘾以及精神健康筛查的计划。


网络成瘾与自尊的关系:葡萄牙和巴西的跨文化研究(2017)

与计算机交互 (2017):1 12。

随着越来越多的人与互联网连接,研究人员越来越关注网络成瘾及其相关的心理属性。 这项研究的目的是检查网络成瘾和自尊之间的关系。 样本包括1399葡萄牙语和巴西互联网用户,从14到83岁,他们回应了网络成瘾测试(IAT)(Young,K。(1998b))。

使用皮尔森相关性,我们发现网络成瘾与自尊之间呈负相关。 线性回归表明,低自尊解释了11%的网络成瘾,而由网络成瘾引起的消极情绪(撤回和隐瞒)解释了13%的自尊。 在对IAT的分析中,我们发现表现出较高水平的网络成瘾的人群包括男人,巴西人和年轻人(14-25岁)。


在线性活动:对男性样本中有问题和无问题的使用模式的探索性研究(2016)

人类行为计算机

29卷,第3,May 2013,Pages 1243-1254

本研究系统地测试了特定技术或媒体(包括某些类型的Facebook使用),技术相关焦虑和技术相关态度(包括多任务偏好)的使用是否会预测六种人格障碍的临床症状(精神分裂症,自恋,反社会) ,强迫性,偏执性和戏剧性)和三种情绪障碍(重度抑郁症,心境恶劣和双极性躁狂症)

  • 技术使用,焦虑和态度可预测九种精神疾病的症状。
  • Facebook的一般用途和印象形成是最好的预测因素。
  • 更多的朋友预测某些疾病的症状会更多,但其他症状的症状会减
  • 多任务偏好预测几乎所有疾病的更多临床症状。

互联网成瘾者的认知灵活性:fMRI证据来自难以置之且易于难以切换的情况(2013)

Addict Behav。 2013 Dec 11。

从15 IAD受试者(21.2±3.2years)和15健康对照(HC,22.1±3.6years)收集行为和成像数据).

还在相关脑区域中的行为表现和大脑活动之间进行了相关性。 总之,我们得出结论,IAD主体在转换任务中更多地致力于执行控制和注意力。 从另一个角度来看,IAD受试者表现出认知灵活性受损。


网络成瘾对学龄儿童心率变异性的影响(2013)。

J Cardiovasc护士。 2013 Oct 1

本研究通过心率变异性(HRV)分析探讨网络成瘾对自主神经系统功能的影响。数据来自完成中国网络成瘾量表和匹兹堡睡眠质量指数问卷的240学龄儿童。

网络成瘾者的高频(HF)百分比显着降低,对数转换的HF,以及对数转换的总功率和显着高的非低频率百分比。 网络成瘾与较高的交感神经活动和较低的副交感神经活动有关。 与网络成瘾相关的自主神经失调可能部分是由失眠引起的,但这种机制仍有待进一步研究。

评论:心率变异性是自主神经系统功能和功能障碍的衡量标准。 患有IAD的患者表现出自主神经功能障碍。


可能提供全面研究-网络成瘾症患者的P300改变和认知行为疗法:3个月的随访研究(2011)

结论 目前对患有IAD的个体的ERP进行调查的结果与先前对其他成瘾的研究[17-20]的结果一致。 具体而言,与健康对照相比,我们发现在表现出成瘾行为的个体中P300幅度降低和P300潜伏期延长。 这些结果支持了这样的假设,即不同的成瘾行为涉及类似的病理机制。


多巴胺能系统对网络成瘾的影响(2011)

Acta Medica Medianae 2011; 50(1):60-66。

网络成瘾的子类型普遍的网络成瘾并不常见,它包括多维度,过度使用的互联网服务和内容,通常没有这种用法的特定目标。 然而,人们越来越多地沉迷于特定的在线内容和活动而不是一般的互联网使用。 关于互联网滥用子类型的确切假设数量尚未达成共识。 然而,最常定义了四种或五种类型,并且在他的工作中,Hinić强调概念6 + 1子类型:

  1. 网络关系成瘾
  2. 网络成瘾
  3. 信息超载
  4. 网络游戏
  5. 强迫性网上购物
  6. 计算机和IT成瘾
  7. 混合型成瘾

上海青少年网络成瘾与非网络成瘾的心理症状和血清神经递质水平的比较:病例对照研究(2013)

PLoS ONE 8(5):e63089。 DOI:10.1371 / journal.pone.0063089

测定外周血多巴胺,5-羟色胺和去甲肾上腺素。 IAD组中去甲肾上腺素的平均水平低于通常发育的参与者,而多巴胺和5-羟色胺水平没有差异。 IAD青少年的SDS,SAS和SCARED症状评分均有所增加。 Logistic回归分析显示,较高的SAS评分和较低的去甲肾上腺素水平独立预测IAD组成员资格。 在线花费的小时数与IAD组的SAS / SDS分数之间没有显着相关性。


电针结合心理干预对网络成瘾患者认知功能和事件相关电位P300及错配负性的影响。 (2012)

中华医学杂志 2012 Feb; 18(2):146-51。 Epub 2012 2月5。

结果: 治疗后,所有组的IA得分均显着降低(P <0.05),短期记忆能力和短期记忆跨度的得分显着增加 (P <0.05),而CT组的IA得分降低明显高于其他两组(P <0.05)。 ERP测量结果显示,EA组的P300潜伏期被抑制,幅度增加。 CT组MMN幅度增加(均P <0.05)。

结论:EA与PI联合应用可以改善IA患者的认知功能,其机制可能与脑外部刺激的区分加速和大脑信息处理过程中有效资源调动的增强有关。.

评论:研究比较了网络成瘾的3治疗方案。 有趣的发现:1)治疗40天后,所有组的认知功能均有显着改善; 2)网络成瘾分数显着降低。 如果原因是原因,那么治疗就不会发生变化。


在投掷球的动画任务中,青少年网络成瘾者的大脑激活异常:fMRI(2012)揭示的可能的非实体关联

Prog Neuropsychopharmacol Biol Psychiatry。 2012 Jun 9。

当青少年互联网成瘾者沉浸在网络空间中时,他们很容易能够体验“脱离现实的状态”。 这项研究的目的是调查青少年网络成瘾者和正常青少年在非实施状态下的大脑活动的差异,并找出与实施相关的区域的活动与网络成瘾相关的行为特征之间的相关性。。 在成瘾组(N = 17)和对照组(N = 17)被要求执行由投掷球的动画组成的任务时拍摄fMRI图像。

这些结果表明,与青少年网络成瘾者相关的大脑相关活动很容易表现出来。 青少年的网络成瘾可能对他们与身份形成相关的大脑发育非常不利。


过度的社交媒体用户表明爱荷华州赌博任务(2019)的决策受损

J Behav Addict。 2019 Jan 9:1-5。 doi:10.1556 / 2006.7.2018.138。

像Facebook这样的在线社交网站(SNS)为用户提供了无数的社交奖励。 这些社交奖励反复将用户带回SNS,一些用户显示出适应不良,过度使用SNS的情况。 SNS使用过度的症状类似于使用物质和行为成瘾性疾病的症状。 重要的是,具有物质使用和行为成瘾性障碍的个体难以做出基于价值的决策,如爱荷华州赌博任务(IGT)等范例所证明的那样; 然而,目前尚不清楚过多的SNS用户是否表现出相同的决策缺陷。 因此,在本研究中,我们旨在研究过度SNS使用与IGT表现之间的关系。

我们对71参与者管理卑尔根Facebook成瘾量表(BFAS),以评估他们对Facebook SNS的适应不良使用情况。 接下来,我们让他们进行IGT的100试验,以评估其基于价值的决策。

我们发现BFAS评分与参与者之间IGT的表现呈负相关,特别是在最后一批20试验中。 在较早的试验块中,BFAS评分与IGT表现之间没有相关性。

我们的研究结果表明,更严重,过度的SNS使用与更缺乏基于价值的决策相关。 特别是,我们的结果表明,在IGT任务期间,过多的SNS用户可能会做出更多风险的决策。

该结果进一步支持了具有问题,过度使用SNS的个体与具有物质使用和行为成瘾障碍的个体之间的平行。


网络成瘾中的休息状态beta和gamma活动(2013)

Int J Psychophysiol。 2013 Jun 13。 pii:S0167-8760(13)00178-5。 doi:10.1016 / j.ijpsycho.2013.06.007。

网络成瘾是无法控制自己对互联网的使用,并且与冲动有关。 尽管有几项研究检查了网络成瘾者进行认知加工时的神经生理活动,但尚无有关闭眼休息状态下自发性EEG活动的信息。 网络成瘾组表现出较高的冲动性和抑制控制能力。 这些EEG活动与网络成瘾的严重程度以及冲动程度密切相关。

本研究表明,静息状态快波脑活动与表征网络成瘾的冲动性有关。 这些差异可能是网络成瘾病理生理学的神经生物学标志。


网络成瘾者之间网络信息的自动检测优势:行为和ERP证据(2018)

Sci Rep。 2018 Jun 12;8(1):8937. doi: 10.1038/s41598-018-25442-4.

越来越多的证据证明了互联网成瘾者(IAs)对网络信息的关注偏见。 但是,先前的研究既没有说明IA如何优先检测网络信息的特征,也没有证明这种优势是否与无意识和自动过程相吻合。 为了回答这两个问题,本研究旨在调查IA是否优先考虑从行为和认知神经科学方面自动检测网络信息。 使用互联网成瘾测试(IAT)选择了15个严重IA和15个匹配的健康对照。 在行为实验中使用带掩膜的点探针任务,而在事件相关电位(ERP)实验中使用偏差标准反向奇异球范式来诱发失配负(MMN)。 在点探针任务中,当探针位置出现在Internet相关图片的位置时,IA的反应时间明显短于控件。 在ERP实验中,当出现与互联网相关的图片时,相对于控件,在IAs中明显诱导了MMN。 这两个实验都表明IA可以自动检测网络信息。


基于自主神经反应的网络成瘾风险水平的区分:自主活动的网络成瘾假说(2010)

Cyber​​psychol Behav Soc Netw。 2010 Aug;13(4):371-8.

与低风险受试者相比,高风险的网络成瘾者(IA)滥用者如何应对不同的自主神经活动可能是具有预防和治疗意义的关键研究目标。 本研究的目的是通过以下方式解决这个问题 在网上冲浪时,观察四种生理评估中高风险和低风险IA滥用者之间的差异: 血容量脉搏(BVP),皮肤电导(SC),外周温度(PTEMP)和呼吸反应(RESPR)。 年龄为18-24年龄的42名男性和10名女性参与者使用Chen Internet Addiction Scale(CIAS,2003)进行筛选,然后分为高风险和低风险IA组。

因此,我们建议就自主活动的IA假设而言,四种自主反应对滥用者的效能可能有不同的敏感性。 高风险IA滥用者的BVP和RESPR反应较强,PTEMP反应较弱,表明这些个体中交感神经系统被严重激活。 但是,SC在高风险的IA滥用者中同时激活副交感反应。

评论:那些被归类为网络成瘾的人在上网时有更强烈的交感神经系统激活。


网络成瘾患者的错误监测功能受损:与事件相关的功能磁共振成像研究(2013)

Eur Addict Res。 2013 Mar 23;19(5):269-275.

本研究旨在研究IAD受试者的错误监测能力。 要求参与者执行可能显示错误响应的快速Stroop任务。 在IAD受试者和HC之间比较与错误反应相关的行为和神经生物学结果。

结果: 与HC相比,IAD受试者显示前扣带皮层(ACC)激活增加,并且在错误反应后眶额皮质激活减少。 ACC激活与网络成瘾测试分数之间存在显着相关性。

结论: 与HC相比,IAD受试者显示出错误监测能力受损,这可以通过ACC在错误响应中的超活化来检测.

评论:表示不正常


与网络成瘾合并抑郁相关的差异静息状态脑电图模式(2014)

Prog Neuropsychopharmacol Biol Psychiatry。 2014 Apr 3;50:21-6.

许多研究人员报告了网络成瘾与抑郁之间的关系。 在本研究中,我们将寻求治疗的患者的静息状态定量脑电图(QEEG)活动与患有网络成瘾和抑郁症的患者进行了比较,与那些寻求治疗的患有网络成瘾且无抑郁症的患者进行了比较,并将健康对照组用于研究神经生物学标志物。区分纯网络成瘾与网络成瘾共患抑郁症。没有抑郁症的网络成瘾组在所有大脑区域都降低了绝对差异和β力量,而抑郁症的网络成瘾组则相对于θ增加,并降低了所有区域的相对α能力。 这些神经生理学变化与临床变量无关。 目前的研究结果反映了具有网络成瘾和健康对照的两组参与者之间的差异静息状态QEEG模式,并且还表明降低的绝对δ和β能力是网络成瘾的神经生物学标志。

互联网上瘾的人与依赖酒精的患者分享冲动和执行功能障碍(2014)

网络成瘾(IAD)应该属于一种行为成瘾。 以前的研究表明,行为和物质成瘾的神经生物学有许多相似之处。

结果显示,Barratt冲动量表11评分,误报率,总反应误差,持续性误差,IAD和AD组维持失败均显着高于NC组,命中率,概念水平反应百分比, IAD组和AD组的完成类别,前向评分和后向评分显着低于NC组,但IAD组与AD组之间的上述变量无差异。 Ť这些结果表明,在IAD和AD样本中存在冲动性,执行功能和工作记忆的缺陷,即网络成瘾者与酒精依赖患者共享冲动性和执行功能障碍。


对青少年大脑中各种奖励和反馈的神经反应 网络 功能磁共振成像检测成瘾者(2014)

精神病学Clin Neurosci。 2014 Jun;68(6):463-70. doi: 10.1111/pcn.12154.

这些研究结果表明,AIA显示自我相关的大脑激活水平降低,奖励敏感度降低,无论奖励和反馈的类型如何。 AIA可能只对错误监控敏感,无论积极情绪如何,如满足感或成就感。


青少年冒险期间的反馈处理迟钝,具有互联网使用问题(2015)

Addict Behav。 2015 Jan 20;45C:156-163.

尽管人们质疑将有问题的互联网使用(PIU)概念化为类似于物质使用障碍的“行为成瘾”,但对PIU的神经生物学基础仍然缺乏研究。 这项研究检查了青少年表现出PIU(高风险PIU; ARPIU)的特征是否更冲动,并且在冒险过程中在反馈处理和结果评估的神经机制中表现出钝化的反应。

与非ARPIU相比,ARPIU青少年在UPPS冲动行为量表上显示出更高的紧迫性和缺乏毅力。 虽然没有观察到BART表现的组间差异,但ERPs表明与非ARPIU青少年相比,ARPIU反馈的整体敏感度降低,正如反馈相关负性(FRN)和P300幅度对负反馈和正反馈的反馈。 本研究为冒险期间的反馈处理提供了证据,作为ARPIU的神经相关性。


网络成瘾患者反应监测功能的误差相关负电位研究(2013)

Front Behav Neurosci。 2013 Sep 25; 7:131。

网络成瘾症(IAD)是一种冲动障碍或至少与冲动控制障碍有关。 已提出执行功能的缺陷,包括反应监测,是冲动控制障碍的标志性特征。与错误相关的消极情绪(ERN)反映了个人监测行为的能力。 由于IAD属于强迫性频谱障碍,因此从理论上讲,它应该提供响应监控某些障碍的功能缺陷特征,例如物质依赖性,ADHD或酗酒,并使用Erikson侧翼任务进行测试。 迄今为止,还没有关于IAD功能监测反应监测的研究报道。

IAD组的总错误率高于对照组; IAD组中总错误响应的反应时间短于对照组。 与对照组相比,IAD组正面电极部位和中心电极部位的总误差响应条件的平均ERN振幅降低。 这些结果显示IAD显示反应监测功能缺陷特征并且共享强迫 - 脉冲谱系障碍的ERN特征。


伴有或不伴有共病症状的注意力缺陷/多动障碍的静息状态定量脑电图模式的差异(2017)

Clin Psychopharmacol Neurosci。 2017可能是31; 15(2):138-145。 doi:10.9758 / cpn.2017.15.2.138。

本研究的目的是评估共患精神症状对注意力缺陷/多动障碍(ADHD)男孩的定量脑电图(QEEG)活动的作用。

所有参与者均为小学二年级,三年级或四年级的男学生。 因此,年龄或性别没有显着差异。 患有ADHD的参与者被分为三组之一:纯ADHD(n = 22),患有抑郁症状的ADHD(n = 11)或互联网使用有问题的ADHD(n = 19)。 韩国版的儿童抑郁量表和韩国互联网成瘾自我量表分别用于评估抑郁症状和有问题的互联网使用情况。 记录闭眼时的静息状态脑电图,并分析五个频带的绝对功率:δ(1-4 Hz),θ(4-8 Hz),α(8-12 Hz),β(12-30) Hz)和伽玛(30-50 Hz)。

与纯ADHD组相比,具有有问题的互联网使用组的ADHD显示中央和后部区域的绝对θ功率降低。 H具有抑郁症状组的ADHD与其他组相比没有显着差异。


关于合并症和自我概念相关特征的健康,有问题和上瘾的互联网使用之间的联系(2018)

评论:另一项独特的研究,检查最近出现类似ADHD症状的受试者。 作者坚信互联网使用会引起ADHD症状。 摘录自讨论。

据我们所知,这是第一项试图纳入评估最近发展的ADHD症状影响的研究,以及网络成瘾者的ADHD诊断。。 与不满足这些条件的患者相比,患有ADHD的患者以及仅具有最近发展的ADHD样症状的患者显示出显着更高的寿命和当前的因特网使用严重性。 此外,与没有ADHD症状的成瘾参与者相比,最近患有ADHD症状的成瘾参与者(成瘾组的30%)表现出增加的终身互联网使用严重性。 我们的结果表明,最近发展的ADHD症状(未满足ADHD的诊断标准)与网络成瘾有关。 这可能导致第一个迹象表明,过度使用互联网会对认知缺陷的发展产生影响,类似于多动症。 最近对聂,张,陈和李的研究(2016据报道,有和没有ADHD的青少年网络成瘾者以及仅有ADHD的参与者在抑制控制和工作记忆功能方面表现出相当的缺陷。

这一假设似乎也得到某些研究的支持,这些研究报告在上瘾的互联网用户以及ADHD患者中前扣带皮层的灰质密度降低(Frodl和Skokauskas,2012年; Moreno-Alcazar等,2016; Wang等,2015; Yuan等,2011)。 然而,为了证实我们的假设,需要进一步研究评估互联网过度使用的开始与网络成瘾者的ADHD之间的关系。 此外,应采用纵向研究来澄清因果关系。 如果我们的研究结果得到进一步研究的证实,这将与ADHD的诊断过程具有临床相关性。 可以想象,临床医生将被要求对疑似ADHD患者可能上瘾的因特网使用情况进行详细评估。


网络成瘾,注意力缺陷多动症状与成人在线活动之间的关系(2018)

Compr Psychiatry。 2018 Aug 9; 87:7-11。 doi:10.1016 / j.comppsych.2018.08.004。

本研究的目的是检查网络成瘾(IA),注意力缺陷多动障碍(ADHD)症状与成人人群中的在线活动之间的关系。

样本来自400名18至70岁的人,他们完成了成人ADHD自我报告量表(ASRS),杨氏互联网成瘾测试以及他们偏爱的在线活动。

在较高水平的ADHD症状和IA之间发现了中度关联。 IA评分的最佳预测因素是ADHD症状,年龄,玩在线游戏以及在线花费更多时间。

我们的研究结果进一步支持ADHD症状与过度使用互联网之间的积极关系。


网络成瘾严重程度与可能的ADHD的关系以及年轻人情绪调节的困难(2018)

精神病学 2018 Aug 29; 269:494-500。 doi:10.1016 / j.psychres.2018.08.112。

本研究的目的是评估网络成瘾(IA)症状严重程度与可能的注意力缺陷/多动障碍(ADHD)和情绪调节困难之间的关系,同时控制抑郁,焦虑和神经质的影响。 该研究是在1010自愿参加的大学生和/或业余或专业游戏玩家的在线调查中进行的。 在ADHD概率高的组中,量表评分较高(n = 190,18.8%)。 在线性回归分析中,ADHD的注意力不集中和多动/冲动性维度与IA症状的严重程度以及情绪调节量表(DERS)的抑郁和非接受维度相关。 同样,可能的ADHD的存在与ANCOVA中IA症状的严重程度以及DERS的抑郁,神经质和不接受维度有关。 参与者是两组不同的非临床样本,所有量表都是自我评定的。 也没有筛查常见的合并症。 最后,由于这项研究是横断面的,本研究的结果无法解决感兴趣的主要结构之间的因果关系。 这些研究结果表明,可能的ADHD的存在与IA症状的严重程度以及情绪调节的困难有关,特别是年轻人中的不接受维度,抑郁和神经质。


前额控制和网络成瘾神经心理学和神经影像学发现的理论模型和评论(2014)

Front Hum Neurosci。 2014可能是27; 8:375。 eCollection 2014。

一些人失去对互联网使用的控制,导致个人痛苦,心理依赖症状和各种负面后果。 这种现象通常被称为网络成瘾。 DSM-5的附录中只包含互联网游戏紊乱,但已经有人认为,网络成瘾也可能包含其他应用程序的问题使用,其中包括网络,网络关系,购物和信息搜索,因为互联网方面存在风险发展成瘾行为。

神经心理学调查指出,某些前额功能,特别是执行控制功能与网络成瘾的症状有关,这与最近关于互联网成瘾使用的发展和维持的理论模型一致。 当具有网络成瘾的个人面临代表他们首选用途的因特网相关线索时,控制过程尤其减少。 例如,处理与Internet相关的提示会干扰工作内存性能和决策制定。 与此相一致,功能性神经影像学和其他神经心理学研究的结果表明,提示反应,渴望和决策是理解网络成瘾的重要概念。 关于减少执行控制的调查结果与其他行为成瘾一致,如病态赌博。


互联网过程成瘾测试:筛选互联网促成的过程成瘾(2015)

Behav Sci(巴塞尔)。 2015 Jul 28;5(3):341-352.

互联网过程成瘾测试(IPAT)的创建是为了筛查互联网可能促进的潜在成瘾行为。 创建IPAT的初衷是,“互联网成瘾”一词在结构上存在问题,因为互联网只是人们用来访问各种成瘾过程的媒介。 然而,互联网在促进成瘾方面的作用无法最小化。 因此,有效地将研究人员和临床医生引导到因特网促进的特定过程的新筛选工具将是有用的。 该研究表明,互联网过程成瘾测试(IPAT)证明了良好的有效性和可靠性。通过IPAT有效筛选了四种令人上瘾的过程:在线视频游戏,在线社交网络,在线性活动和网上冲浪。 讨论了进一步研究的意义和研究的局限性。


有问题的互联网使用是与年龄相关的多方面问题:来自两地调查的证据(2018)

Addict Behav。 2018 Feb 12; 81:157-166。 doi:10.1016 / j.addbeh.2018.02.017。

有问题的互联网使用(PIU;也称为Internet成瘾)在现代社会中正在成为一个日益严重的问题。 我们的目标是确定与PIU相关的特定互联网活动,并探索年龄和性别在这些协会中的调节作用。我们在两个网站上进行了基于互联网的调查,通过媒体广告招募了1749名18岁及以上的参与者。一个在南非; 我们利用套索回归进行分析。

特定的互联网活动与较高的问题互联网使用评分相关,包括一般冲浪(套索β:2.1),互联网游戏(β:0.6),在线购物(β:1.4),使用在线拍卖网站(β:0.027),社交网络(β:0.46)和使用在线色情内容(β:1.0)。 年龄缓解了PIU与角色扮演游戏(β:0.33),在线赌博(β:0.15),使用拍卖网站(β:0.35)和流媒体(β:0.35)之间的关系,而年龄越大则年龄越高。 PIU的水平。 没有确凿的证据表明性别和性别×网络活动与有问题的互联网使用分数相关。 注意缺陷多动障碍(ADHD)和社交焦虑症与年轻参与者的PIU得分较高(年龄分别≤25,β:0.35和0.65),而广义焦虑症(GAD)和强迫症(OCD)分别与年龄较大的参与者的PIU分数较高相关(年龄> 55,β:分别为6.4和4.3)。

许多类型的在线行为(例如购物,色情,一般冲浪)与不适当使用互联网的关系比支持将有问题的互联网使用的诊断分类作为多方面障碍的游戏更强。 此外,与有问题的互联网使用相关的互联网活动和精神病诊断因年龄而异,具有公共卫生影响。


过度使用互联网对听觉事件相关电位的影响(2008)

盛武医学公学学杂志。 2008 Dec;25(6):1289-93.

当前,年轻人的网络成瘾已经成为一个严重的社会问题,并在中国引起了人们的关注。 进行了9个过剩互联网用户和9个普通互联网用户的听觉事件相关电位(ERP)的比较研究。 观察到过度使用互联网对用户的明显影响。 结果表明,过度使用互联网可能会对脑认知功能产生一定的影响。


有问题的互联网使用与女性大脑奖励系统的结构改变有关。 (2015)

2015 Sep 23。

神经影像学的研究结果表明,过度的互联网使用表明功能和结构的大脑变化类似于物质成瘾。 尽管在使用有问题的情况下是否存在性别差异仍然存在争议,但先前的研究通过仅关注男性或通过使用性别匹配的方法而不控制潜在的性别影响来绕过这个问题。 我们设计了我们的研究,以找出在习惯性互联网用户女性中有问题的互联网使用的大脑奖励系统中是否存在结构相关性。

根据MR容量测定,有问题的因特网使用与双侧壳核和右伏核的灰质体积增加有关,而眶额皮质(OFC)的灰质体积减少。 类似地,VBM分析揭示了灰质OFC的绝对量与有问题的因特网使用之间的显着负相关。 我们的研究结果表明,通常与成瘾相关的奖励系统中的结构性大脑改变存在于有问题的因特网使用中。


黎巴嫩青少年网络成瘾:自尊,愤怒,抑郁,焦虑,社交焦虑和恐惧,冲动和侵略的作用 - 跨部门研究(2019)

J Nerv Ment Dis。 2019 Sep 9。 doi:10.1097 / NMD.0000000000001034。

该研究的目的是评估黎巴嫩青少年抑郁,焦虑,社交焦虑和恐惧,冲动,侵略和网络成瘾(IA)之间的关联。 这项横断面研究在10月2017和4月2018之间进行,招募了1103年龄在13和17年之间的青少年。 使用因特网成瘾测试(IAT)来筛选IA。 结果还显示,56.4%的参与者是普通互联网用户(IAT得分≤49),40.0%偶尔/经常出现问题(50和79之间的IAT得分),3.6%有严重问题(IAT得分≥80),因为互联网使用。 逐步回归的结果显示,较高水平的攻击性(β= 0.185),抑郁症(儿童多重抑郁量表)(β= 0.219),冲动性(β= 0.344)和社会恐惧(β= 0.084)与更高的IA,而兄弟姐妹的数量增加(β= -0.779)和更高的社会经济地位(β= -1.707)与较低的IA相关。 不受控制地使用互联网可能与成瘾和其他心理合并症有关。


网络成瘾的认知失调及其神经生物学相关性(2017)

Front Biosci(Elite Ed)。 2017 Jun 1;9:307-320.

有网络成瘾者(IA)的个人表现出失去控制和反复使用的互联网成瘾。 这种情况会产生负面影响并导致严重的心理社会困扰。 在这里,我们回顾了IA中认知领域的四个关键范式的神经生物学变化,包括奖励处理,冲动,提示反应和决策。 IA与抑制不适当反应期间前额叶 - 扣带区激活的改变有关。 在线索 - 反应性范式任务中也观察到这种模式,表明与控制失控的关系和控制线索引发行为的缺陷。 患有IA的个体表现出更高的奖励预测,使负面结果贬值并且在模糊情况下具有更高的冒险倾向。 总之,互联网的成瘾性使用与认知 - 情绪处理的缺陷,对奖励和互联网相关线索的异常敏感性,冲动控制不良以及决策受损有关。 有必要在IA中检查这些异常行为和神经生物学 - 认知视角的神经基础。


网络成瘾者的工作记忆,执行功能和冲动性:与病理性赌博的比较(2015年)

2015 Sep 24:1-9。

本研究的目的是测试与病理性赌博(PG)患者相比,网络成瘾症(IAD)的个人是否表现出工作记忆,执行功能和冲动的类似特征。 受试者包括23名IAD患者,23名PG患者和23名对照。

该研究结果显示,IAD组和PG组的误报率,总反应误差,持续性错误,维持组和BIS-11评分均显着高于对照组。 此外,前向得分和后向得分,概念水平响应的百分比,完成的类别数量和IAD和PG组的命中率显着低于对照组。 此外,IAD组的误报率和BIS-11评分显着高于PG患者,且命中率显着低于PG患者。

患有IAD和PG患者的个体存在工作记忆,执行功能障碍和冲动的缺陷,并且患有IAD的个体比PG患者更冲动。


使用胶片片段刺激(2016)在网络成瘾滥用者的负面和正面情绪状态下的呼吸性窦性心律失常反应性

Biomed Eng Online。 2016 Jul 4;15(1):69.

患有网络成瘾的人(IA)患有精神,身体,社交和职业问题。 IA包括心理和生理综合征,在综合症中,情绪被认为是IA的重要心理和生理表现。 然而,IA的生理情感特征很少被研究。 自主神经系统(ANS)活动是IA与情绪之间的良好联系,并且从ANS获得的呼吸性窦性心律不齐(RSA)被假设与IA相关。

结果表明,在HIA和LIA之间,RSA值的变化在生物学上有显着差异,尤其是在诱发悲伤,幸福或意外时。 HIA人在负性情绪下表现出更强的RSA反应性,而LIA人则较弱。 这项研究提供了更多有关IA的生理信息,并有助于进一步研究针对IA滥用者的ANS法规。 结果将有利于进一步的应用,早期发现,治疗甚至早期预防。


过度互联网用户的决策和优先响应抑制功能(2009)

CNS光谱。 2009 Feb;14(2):75-81.

过度使用互联网(EIU),也称为网络成瘾或病态互联网使用,已经成为全世界严重的社会问题。 一些研究人员认为EIU是一种行为成瘾。 然而,关于过度互联网用户(EIUers)的认知功能的实验研究很少,并且有限的数据可用于比较EIU与其他成瘾行为,例如药物滥用和病理性赌博。

这些结果显示了EIU与其他成瘾行为(如药物滥用和病态赌博)之间存在某些相似之处和不同之处. 赌博任务的调查结果表明,EIUers在决策功能方面存在缺陷,其特点是战略学习滞后,而不是无法从任务突发事件中学习.

EIUers' 更好的性能 在Go / no-go任务中,提出了决策机制与优势反应抑制机制之间的一些分离。 然而,EIUers很难抑制他们在现实生活中的过度在线行为。 他们的抑制能力仍需要通过更具体的评估进一步研究.

评论:研究人员利用认知测试发现了网络成瘾者和赌博成瘾者之间的相似之处。


网络成瘾的理论基础及其与青春期精神病理学的关联(2017)

Int J Adolesc Med Health。 2017 Jul 6。 pii:/j/ijamh.ahead-of-print/ijamh-2017-0046/ijamh-2017-0046.xml。

本文回顾了可能有助于解释报告的儿童和青少年网络成瘾(IA)与精神病理学之间关系的心理和理论基础。 利用认知 - 行为模型和社会技能理论,IA显示出与抑郁,注意力缺陷多动障碍(ADHD)以及使用互联网所花费的时间的强烈关系。 据报道社交焦虑情绪不一。 寂寞和敌意也被发现与IA有关。 性别和年龄缓和了这些关系,其中通常在男性和年轻的互联网用户中报告了更大的精神病理学。 本文增加了越来越多的文献,显示IA与儿童和青少年的一系列心理健康问题之间存在关联。 依赖互联网可能会在社会和心理上造成重大伤害。 虽然研究已经确定了一个从心理健康问题开始并与IA结束的潜在途径,但很少有研究检查了替代方向,这可能为未来的研究工作提供动力。


探讨有问题的互联网使用抑郁症状与中国南方青少年睡眠障碍之间的联系(2016)

Int J Environ Res Public Health。 2016 Mar 14; 13(3)。 pii:E313。

这项研究的主要目的是检查有问题的互联网使用,抑郁和睡眠障碍之间的关联,并探讨是否存在有问题的互联网使用和抑郁对睡眠障碍的不同影响。 在中国汕头的1772招募了参加汕头青少年心理健康调查的2012青少年。 在参与者中,17.2%的青少年符合有问题的互联网使用标准,40.0%也被归类为患有睡眠障碍,而54.4%的学生有抑郁症状。 有问题的互联网使用与抑郁症状和睡眠障碍显着相关。 中国南方高中生的互联网使用,抑郁和睡眠障碍问题普遍存在,互联网使用和抑郁症状与睡眠障碍密切相关。 该研究提供的证据表明,有问题的互联网使用和抑郁对睡眠障碍有部分中介作用。 这些结果对于临床医生和政策制定者来说非常重要,他们可以获得有用的预防和干预措


孤独作为互联网使用问题的原因和影响:互联网使用与心理健康的关系(2009)

网络心理学与行为。 2009年12月,4(451):455-10.1089。 doi:2008.0327 / cpb.XNUMX。

当前的研究始于以下假设:推动个人使用互联网的主要动机之一是缓解心理社会问题(例如,孤独感,抑郁症)。 这项研究表明,孤独或没有良好社交能力的人可能会发展出强烈的强迫性互联网使用行为,从而导致不良的生活结果(例如,损害其他重要活动,如工作,学习或重要关系),而不是减轻他们原来的问题。 预期这种增加的负面结果会使人们脱离健康的社会活动,并使他们变得更加孤独。 尽管先前的研究表明,互联网的社交用途(例如,社交网站,即时消息传递)可能比娱乐用途(例如,下载文件)存在更多问题,但当前的研究表明,前者没有显示出比后者更强大的关联性在导致强迫性使用Internet的关键路径上。


约旦学校学生的焦虑和抑郁:患病率,危险因素和预测因素(2017)

坚持精神病护理。 2017 Jun 15。 doi:10.1111 / ppc.12229。

本研究旨在评估焦虑和抑郁的患病率,检查他们与社会人口因素和网络成瘾的关系,并确定他们在12-18年龄的约旦学校学生中的主要预测因素。

总体而言,42.1和73.8%的学生正在经历焦虑和抑郁。 这两个问题的风险因素是学校班级和网络成瘾, 后者是主要预测因素。

必须提高学生和利益相关者对精神疾病和健康计划的认识,并建立咨询中心以满足学生的需求。


伪装的网络成瘾或精神病理学? 大学互联网用户调查结果(2018)

欧洲神经精神药理学 28,no。 6(2018):762。

网络成瘾,是一个描述病态,强制性互联网使用的术语,在一般人群中估计患有6%,在学生中更高[1]。 极端的互联网使用可能具有重要的公共卫生重要性,因为它已被归因于几例心肺死亡和至少一起谋杀案。 虽然酒精或药物的病理用途在历史上被认为是成瘾,但是关于极端互联网使用是否应被概念化为成瘾的问题仍然存在。 互联网成瘾测试(IAT)是在广泛使用智能手机和其他移动设备之前在1998中开发的,用于检测网络成瘾[2]。 目前还不清楚这种仪器是否能够捕获有问题的现代互联网使用。 这项研究的目的是检查大学老年互联网用户样本中的“网络成瘾”结构。

对麦克马斯特大学的一年级本科生进行了一项调查,并将其发布到我们的中心网站 www.macanxiety.com.

有235名参与者完成了所有评估。 他们的平均年龄为18.5±1.6年,74.5%为女性。 根据IAT,总12.5%(n = 33)符合互联网添加的筛选标准,而107(42%)根据DPIU满足成瘾标准。

大部分样本符合网络成瘾的标准。 符合网络成瘾标准的参与者具有更高水平的精神病理学和功能障碍。 除了即时消息传递工具之外,在IAT上完成和不符合网络成瘾标准的个人之间,互联网使用的维度都没有区别。 这项研究强调,有问题的互联网使用可能比以前想象的更广泛。 需要进一步的研究来理解有问题的互联网使用和精神病理学之间的关系。


识别厌恶的面部表情和网络成瘾的缺陷:作为调解者的感知压力(2017)。

精神病学研究.

作者: http://dx.doi.org/10.1016/j.psychres.2017.04.057

亮点

  • 识别厌恶表达的缺陷与网络成瘾有关。
  • 识别厌恶表达的缺陷与感知到的压力有关。
  • 感知压力是一种潜在的心理机制。

本研究填补了这些空白:(a)建立面部表情识别和网络成瘾缺陷之间的关系,以及(b)研究解释这种假设关系的感知压力的中介作用。 97名参与者完成了经过验证的问卷,评估了他们的网络成瘾水平和感知压力,并执行了一项基于计算机的任务,测量他们的面部表情识别。 结果揭示了识别厌恶的面部表情和网络成瘾之间的缺陷之间的正相关关系,这种关系是由感知压力调节的。 然而,相同的发现并不适用于其他面部表情。


土耳其青少年精神病患者的网络成瘾率(2019)

Noro Psikiyatr Ars。 2019 7月16; 56(3):200-204。 doi:10.29399 / npa.23045。

共有310名12至18岁的青少年参加了这项研究。 精神病学样本组包括162名已申请儿童精神病学门诊服务的参与者。 根据《精神障碍诊断和统计手册》第四版文本修订版(DSM-IV-TR),通过临床访谈对这一组中的精神障碍进行评估。 对照组选自从未寻求精神病治疗的家庭的青少年。 通过研究人员准备的调查表收集了参与者的人口统计资料及其互联网使用习惯的特征。 Young的互联网成瘾测试用于评估网络成瘾。

在精神病学样本组中,IA的频率明显高于对照组(分别为24.1%与8.8%)。 共有23.9%的受试者进行了一项诊断,而12.6%的受试者进行了两种或两种以上的合并精神病诊断。 诊断组的频率如下:注意缺陷多动障碍55.6%,焦虑症29.0%,情绪障碍21.0%。

即使在控制了混杂变量之后,发现儿童精神病门诊青少年中的IA明显比没有精神病史的青少年更为普遍。 需要进一步研究以更准确地定义IA,并改善预防方法。


马来西亚青少年中网络成瘾与父母保护因素的关联(2019)

Asia Pac J公共卫生。 2019 Sep 15:1010539519872642。 doi:10.1177 / 1010539519872642。

父母保护因素在预防网络成瘾方面确实起着重要作用。 使用自我管理的问卷来衡量马来西亚青少年的健康风险行为。 在没有父母监护权的情况下(30.1%[95%置信区间(CI)= 28.7-31.4])并且没有父母亲联系的青少年(30.1%[95%CI = 28.5-31.7]),互联网成瘾的患病率明显更高),与同行相比。 青少年在缺乏父母监督,尊重隐私,人际关系和关系的情况下更容易上瘾:(调整后的优势比[aOR] = 1.39; 95%CI = 1.27-1.52),(aOR = 1.23; 95 %CI = 1.16-1.31),(aOR = 1.09; 95%CI = 1.02-1.16),(aOR = 1.06; 95%CI = 1.00-1.12)。 在女孩中,网络成瘾与那些认为缺乏所有4父母因素的人有关,而在男孩中,那些认为缺乏父母监督和尊重隐私的人更倾向于网络成瘾。


成人依恋倾向和社交网站成瘾:在线社交支持的中介作用和对失踪的恐惧(2020年)

前心理学家。 2019 Nov 26; 10:2629。 doi:10.3389 / fpsyg.2019.02629。

证据支持成人依恋倾向对维持社交网站(SNS)成瘾的预测作用,但其潜在机制大多未知。 基于依恋理论,本研究探讨了中国463名大学生的在线社交支持和对缺失的恐惧是否介导了不安全的依恋与社交网站成瘾之间的关系。 问卷采用亲密经历量表-简短表格,在线社交支持量表,害怕漏失量表和中国社交媒体成瘾量表来收集数据。 结果表明,在线社交支持和对缺失的恐惧介导了焦虑依恋与社交网站成瘾之间的平行和串行关系,而在线社交支持则对回避依恋与社交网站成瘾之间的关系产生负面影响。 从理论上讲,本研究通过显示不安全的依恋与SNS成瘾之间的关系为这一领域做出了贡献。


注意缺陷/多动障碍的动机而非执行功能障碍预示着网络成瘾:一项纵向研究的证据(2020年)

精神病学 2020年25月285日; 112814:10.1016。 doi:2020.112814 / j.psychres.XNUMX。

这项研究测试了注意力缺陷/多动症(ADHD)与网络成瘾(IA)之间的因果关系,并研究了动机和执行功能障碍作为这种关联的解释机制。 样本682名年轻成年人在时间1和时间2分别完成了六个月的时间报告,分别在时间54和时间1进行了自我报告测量,其中包括2名通过康纳斯成人ADHD评分量表和持续表现测试诊断出的ADHD参与者。 根据在四个认知任务中的表现,ADHD参与者根据ADHD的双途径模型分为三组:执行功能障碍(ED),动机功能障碍(MD)和合并功能障碍(CD)。 参与者的IA症状严重程度使用自我报告Chen IA量表进行评估。 结果表明,TimeXNUMX的ADHD分数预测TimeXNUMX的IA分数,反之则不然。 与对照组相比,ADHD参与者更容易成为IA,而三个ADHD组中IA的严重程度则有所不同。 在六个月的时间里,MD和CD小组变得更加过度地使用互联网,而ED小组则保持不变。 这些发现将多动症(ADHD)确定为IA的潜在危险因素,并表明与执行障碍相比,动机性功能障碍的特征在于对IA的更好预测,其特征是对即时奖励的偏爱超过了延迟奖励。


中国成年人中有问题的智能手机使用与心理健康:一项基于人群的研究(2020年)

Int J Environ Res Public Health。 2020 Jan 29; 17(3)。 pii:E844。 doi:10.3390 / ijerph17030844。

有问题的智能手机使用(PSU)与焦虑和抑郁相关,但很少有人探讨其可能与精神症状同时发生或独立于精神症状的心理健康相关因素。 我们在一项基于概率的调查中研究了香港华人成年人PSU与焦虑,抑郁和心理健康的关系(N = 4054; 55.0%女性; 平均年龄±SD 48.3±18.3岁)。 使用智能手机成瘾量表-简版测量PSU。 使用一般焦虑症筛查者2(GAD-2)和患者健康问卷2(PHQ-2)评估焦虑和抑郁症状。 使用主观幸福感量表(SHS)和华威-爱丁堡短期心理健康量表(SWEMWBS)来衡量心理健康。 多变量回归分析了针对社会人口统计学和与生活方式相关的变量进行调整的关联。 PSU与心理健康之间的关系通过焦虑的严重程度(GAD-2截止为3)和抑郁症(PHQ-2截止为3)进行了分层。 我们发现,PSU与焦虑和抑郁症状严重程度的较高几率以及SHS和SWEMWBS的较低得分相关。 在焦虑或抑郁症状筛查阴性的受访者中,PSU与SHS和SWEMWBS分数较低的关联仍然存在。 总之,PSU与焦虑,抑郁和心理健康受损有关。 PSU与心理健康受损的关联可能与焦虑或抑郁症状无关。


沙特阿拉伯卡西姆大学(2019)医学生的互联网使用和成瘾

Sultan Qaboos Univ Med J. 2019 May;19(2):e142-e147. doi: 10.18295/squmj.2019.19.02.010.

这项研究旨在衡量互联网使用和成瘾的流行程度,并确定其与医学生之间的性别,学习成绩和健康状况的关系。

这项横断面研究是在12月2017至4月2018期间在沙特阿拉伯Buraydah的Qassim大学医学院进行的。 在临床前阶段(第一年,第二年和第三年),通过简单的随机方法将经过验证的互联网成瘾测试问卷分发给医学生(N = 216)。 卡方检验用于确定互联网使用和成瘾与性别,学习成绩和健康之间的重要关系。

共有209名学生完成了问卷(答复率:96.8%),大多数(57.9%)是男性。 总计,有12.4%的人沉迷于Internet,并且57.9有潜力成瘾。 女性上网的频率高于男性(w = 0.006)。 63.1%的学生的学习成绩受到影响,71.8%的学生由于深夜使用互联网而失去睡眠,这影响了他们参加早间活动。 大多数(59.7%)处于离线状态时感到沮丧,情绪低落或紧张。

卡西姆大学医学生的网络成瘾很高,成瘾影响了学习成绩和心理健康。 为了适当地使用互联网,需要采取适当的干预和预防措施,以保护学生的身心健康。


网络成瘾和生活质量低下与中国重庆市高中生的自杀意念密切相关(2019)


医学生网络成瘾的流行:Meta分析(2017)

阿卡德精神病学。 2017 Aug 28。 doi:10.1007 / s40596-017-0794-1。

这项荟萃分析的目的是建立不同国家医学生IA的流行率的精确估计。 随机效应模型确定了医学生中IA的流行率。 进行Meta回归和亚组分析以确定可能导致异质性的潜在因素。

在3651名医学生中,IA的合并患病率为30.1%,具有显着的异质性。 亚组分析显示,由Chen的互联网成瘾量表(CIAS)诊断的IA合并患病率明显低于Young的互联网成瘾测验(YIAT)。 荟萃回归分析显示,医学生的平均年龄,性别比例和IA的严重程度不是重要的调节因素。


藏汉中学生网络成瘾:患病率,人口统计学和生活质量(2018)

https://doi.org/10.1016/j.psychres.2018.07.005

网络成瘾(IA)在年轻人中很常见,但在中国的藏族中学生中没有关于IA的数据。 本研究比较了藏汉中学生的IA患病率,并探讨了其与生活质量的关系。 该研究在青海省藏区的两所中学和中国安徽省的两所汉族中学进行。 IA,使用标准化仪器测量抑郁症状和生活质量。 总的来说,1,385学生完成了评估。 IA的总患病率为14.1%; 藏族学生的15.9%和汉族学生的12.0%。


流行,相关因素以及孤独和人际关系问题对网络成瘾的影响:清迈医学生的一项研究(2017)

Asian J Psychiatr。 2017 Dec 28; 31:2-7。 doi:10.1016 / j.ajp.2017.12.017。

网络成瘾在医学生中很常见,患病率高于一般人群。 识别和创建此问题的解决方案非常重要。 本研究的目的是检查清迈医学生的患病率和相关因素,特别是孤独感和人际关系问题。

在324第一至第六年的医学生中,56.8%包括平均年龄为20.88(SD 1.8)的女性。 所有与互联网使用目标和活动相关的完整问卷,青少年网络成瘾测试,加州大学洛杉矶分校孤独度量表和人际问题调查表用于识别网络成瘾。

总之,36.7%的受试者表现出网络成瘾,大多数处于轻度水平。 每天使用的时间,孤独和人际关系问题是强有力的预测因素,而年龄和性别则没有。 使用互联网的所有目标都有助于网络成瘾评分的变化。


日本的网络成瘾率:两项横断面调查的比较(2020年)

Pediatr Int。 2020 Apr 16. doi:10.1111 / ped.14250。

网络成瘾是一个严重的问题,并且近年来发病率显着增加。 在为期4年的两项横断面研究中,我们调查了青少年的网络成瘾情况,并评估了他们生活中由此产生的变化。

12年(调查I)和15年(调查II)对初中学生(2014至2018岁)进行了评估。 他们填写了杨氏互联网成瘾测试(IAT),日文版的《一般健康状况调查表》(GHQ),以及有关睡眠习惯和电子设备使用情况的问卷。

两项调查共招募了1382名学生。 IAT的平均IAT评分在调查II中(36.0±15.2)显着高于调查I(32.4±13.6)(p <0.001)。 IAT总得分的增加表明,2018年的网络成瘾率明显高于2014年。对于GHQ的每个子量表,调查II的社会功能障碍得分均明显低于调查I(p = 0.022)。 在周末,调查II中的平均总睡眠时间为504.8±110.1分钟,觉醒时间为08:02 h。 调查II的总睡眠时间和唤醒时间分别比调查I显着更长和更晚(分别为p <0.001,p = 0.004)。 在调查II中,智能手机的使用也显着高于调查I(p <0.001)。


两者之间的双向预测 网络 中国青少年可能患有抑郁症(2018)

2018 Sep 28:1-11。 doi:10.1556 / 2006.7.2018.87。

该研究的目的是调查(a)在基线时评估的可能抑郁状态是否预测了新的发病率 网络 (IA)在12月的随访中和(b)在基线时评估的IA状态是否预测了随访时可能抑郁的新发生率。

我们在香港中学生中进行了一项12月份队列研究(n = 8,286),并得出两个子样本。 第一个子样本(n = 6,954)包括使用Chen的基线非IA的学生 网络 使用流行病学研究中心抑郁量表(<63),该量表(≤3,589)和另一项包括基线时未抑郁的病例(n = 16)。

在第一个子样本中,11.5%的非IA病例在随访期间发生IA,并且基线可能的抑郁状态显着预测了IA的新发病率[严重抑郁:调整后的比值比(ORa)= 2.50,95%CI = 2.07 ,3.01; 中等:ORa = 1.82,95%CI = 1.45,2.28; 温和:ORa = 1.65,95%CI = 1.32,2.05; 参考:非抑郁症],在调整社会人口学因素后。 在第二个子样本中,38.9%的非抑郁参与者在随访期间出现了可能的抑郁症。 调整分析显示,基线IA状态也显着预测了可能抑郁症的新发病率(ORa = 1.57,95%CI = 1.18,2.09)。

由于抑郁症对青少年有持久的有害影响,因此可能出现抑郁症的高发病率值得关注。 基线可能性抑郁症在随访期间预测IA,反之亦然,在基线时无IA /可能性抑郁症的患者中。


与军人医学生和居民互联网使用相关的行为(2019)

Mil Med。 2019 Apr 2。 pii:usz043。 doi:10.1093 / milmed / usz043。

有问题地使用视频游戏,社交媒体和与互联网相关的活动可能与睡眠剥夺和糟糕的工作表现有关。 对军事医疗和护理学生及家庭成员进行了网络成瘾测试,以评估有问题的互联网使用情况。

通过电子邮件(n = 1,000)联系了健康科学统一服务大学的医学和护理学生以及圣地亚哥海军医疗中心的居民,并进行了包括网络成瘾测试(IAT)在内的调查以及询问其他特定生活方式的问题变量。 接受网络成瘾评分(IAS)≥50的个体被确定为可能经历网络成瘾(IA)的有害影响。

在提交的399调查中,由于完全未完成或未能完成整个IAT,68被省略。 在所包括的参与者中,205(61.1%)是男性,125(37.9%)是女性。 平均年龄为28.6岁(SD = 5.1年)。 在培训状态方面,对94医疗居民,221医学院学生和16护理研究生院学生进行了完整的调查。 我们的调查显示,5.5%的参与者(n = 18)表示与IA有关的互联网使用问题。 研究结果表明,我们的人口在全球IA估计的较低范围内显示出有问题的互联网使用。


每个应力自己的屏幕:与自我承认的屏幕成瘾相关的压力模式和各种屏幕使用的横断面调查(2019)

J Med Internet Res。 2019 Apr 2; 21(4):e11485。 doi:10.2196 / 11485。

压力和屏幕成瘾之间的关系通常是通过根据不良适应症或与内容相关的风险来探索屏幕相关行为的一个方面来进行研究的。 通常,很少注意使用不同类型的压力源的不同屏幕的模式,并且经常忽略因主观感觉到的压力和屏幕上瘾而引起的变化。 鉴于成瘾和压力都是复杂的多维因素,我们对个人对屏幕成瘾的主观感知,各种压力和屏幕使用方式之间的联系进行了多变量分析。

使用媒体 - 曲目框架来研究使用模式,我们探索了(1)压力和屏幕成瘾的主观和定量评估之间的关系; 和(2)压力类型的差异与主观屏幕成瘾和不同类型的屏幕需求有关。 我们假设屏幕相关行为中的个体间异质性将反映出处理不同压力因素时的应对差异。

进行了一项基于网络的多因素调查,以收集有关屏幕相关行为的数据(如屏幕时间,网络成瘾,不同类型的屏幕和相关活动的显着性),以及不同的压力源(情绪状态,感知风险,健康状况)问题,以及一般生活领域的满意度)。 我们根据参与者是否报告自己沉迷于互联网和游戏(A1)(A0)以及他们是否经历过重大生活压力(S1)(S0)进行了小组比较。

在459位调查问卷的响应者中,有654位获得了完全答复,其中S1A0(44.6%,205/459)组居多,其次是S0A0(25.9%,119/459),S1A1(19.8%,91/459),和S0A1(9.5%,44/459)。 S1A1组在所有类型的压力,互联网过度使用和屏蔽时间方面均与S0A0显着不同(P <.001)。 小组在对短消息服务(SMS)或邮件,搜索信息,购物和关注新闻重要的评级屏幕上没有差异,但是A1的大多数依赖娱乐屏幕(23= 20.5; P <.001),游戏(χ23= 35.6; P <.001)和社交网络(χ23= 26.5; P <.001)。 那些依靠屏幕娱乐和社交网络的人的情绪压力最多增加19%,感知压力最多增加14%。 相比之下,那些依靠屏幕进行工作和专业联网的人的生活满意度高出10%。 包括年龄,性别和4种压力类型在内的回归模型解释了互联网使用变化的不到30%,屏幕上瘾的可能性不到24%。

我们在屏幕依赖性与情感和感知压力之间展示了一种强大但异构的链接,将屏幕使用模式转变为娱乐和社交网络。 我们的研究结果强调了使用ludic和交互式应用程序进行干预以应对压力的潜力。


对青少年互联网/智能手机成瘾的心理干预的荟萃分析(2020年)

J Behav Addict。 2019 Dec 1; 8(4):613-624。 doi:10.1556 / 2006.8.2019.72。

尽管研究人员先前已经对有问题的互联网使用和网络成瘾的特殊性进行了分析,但是在青少年中对心理干预对网络成瘾进行干预的有效性方面,文献上仍然没有普遍的共识。 本研究试图通过荟萃分析调查干预计划对青少年互联网/智能手机成瘾的影响。

我们结合使用“互联网成瘾或电话成瘾”,“干预或治疗”或“疗法”或“程序”与“青少年”,以及以下搜索词:“ patholog _”,“ problem _”,“ addict_”,“强制性”,“ dependen_”,“视频”,“计算机”,“ Internet”,“在线”,“干预”,“ treat_”和“ therap_。” 根据标准对在搜索过程中发现的研究进行了审查,并对2000年至2019年发表的六篇论文进行了荟萃分析。仅包括进行干预前和干预后评估的对照组/比较组的研究。

纳入的研究表明,干预措施对互联网成瘾的严重程度具有有益的趋势。 荟萃分析表明所有纳入的随机对照试验(RCT)及其教育计划均具有显着效果。

心理干预可能有助于降低成瘾的严重程度,但需要进一步的随机对照试验来确定认知行为疗法的有效性。 这项研究为制定未来解决青少年成瘾问题的计划提供了基础。


孤独感在青少年上瘾行为中的作用:跨国调查研究(2020年)

JMIR Ment Health。 2020年2月7日; 1(14035):e10.2196。 doi:14035 / XNUMX。

在不断发展和技术进步的世界中,通过Web进行的社交互动越来越多。 随着这种变化,孤独感正成为一个前所未有的社会问题,使年轻人更容易受到各种身心健康问题的影响。 这种社会变化也影响着成瘾的动力。

本研究采用认知差异孤独模型,旨在为青年成瘾提供社会心理学观点。

进行了一项全面调查以收集以下数据:美国(N = 1212;平均20.05,SD 3.19; 608/1212,女性占50.17%),韩国(N = 1192;平均20.61,SD 3.24; 601/1192,女性占50.42%) )和1200至21.29岁的芬兰年轻人(N = 2.85;平均600,标准偏差1200; 50.00/15,女性占25%)。 用3项孤独感量表评估感知到的孤独感。 总共测量了3种成瘾行为,包括过量饮酒,强迫性使用互联网和赌博问题。 估计每个国家使用线性回归分析的总共2个独立模型,以检验感知到的孤独感与成瘾之间的关系。

孤独感与所有三个国家/地区的年轻人中仅强迫性使用互联网密切相关(在美国,韩国和芬兰,P <.3)。 在韩国样本中,即使在控制了可能令人困惑的心理变量之后,该关联仍然与过量饮酒(P <.001)和问题赌博(P <.001)密切相关。

调查结果揭示了在网络上花费大量时间的年轻人与从事其他类型的成瘾行为的年轻人之间存在的差异。 尽管不同的潜在因素可能解释了成瘾的其他形式,但经历孤独感始终与各国的强迫性互联网使用相关。 这些发现使人们对青少年成瘾的机制有了更深入的了解,并有助于改善预防和干预工作,特别是在强迫性使用互联网方面。


来自印度不同学院的工程专业学生中有问题的互联网使用的普遍性和模式(2020年)

印度J精神病学。 2019 Nov-Dec;61(6):578-583. doi: 10.4103/psychiatry.IndianJPsychiatry_85_19.

大学生倾向于以可能会对生活的各个方面产生负面影响的方式使用互联网。 本研究是印度要进行的规模最大的研究之一,旨在了解现有的互联网使用模式,并估计大学生中有问题的互联网使用(PIU)的患病率。

通用问题互联网使用量表2(GPIUS-2)用于评估PIU。 进行了多元线性回归分析,以确定GPIUS-2总得分与人口统计学和互联网使用相关变量之间的关系。

来自该国不同地区的3973所工程学院的23名​​受访者中,约四分之一(25.4%)的GPIUS-2得分暗示了PIU。 在所研究的变量中,年龄较大,每天上网时间增加以及主要用于社交网络的互联网使用与较高的GPIUS-2得分相关,表明发生PIU的风险较高。 主要将互联网用于学术活动和在一天的傍晚时段使用Internet的学生较少有PIU。


互联网成瘾和网络游戏障碍的认知偏向范围研究(2020)

Int J Environ Res Public Health。 2020 Jan 6; 17(1)。 pii:E373。 doi:10.3390 / ijerph17010373。

网络成瘾和网络游戏障碍越来越普遍。 尽管在治疗这些成瘾性疾病的个体上已经非常关注使用常规心理方法,但仍在进行中的研究探索了在具有互联网和游戏成瘾性的个体中改变认知偏见的潜力。 一些研究记录了认知偏见的存在以及偏见修正对网络成瘾和游戏障碍的有效性。 但是,还没有任何评论对与网络成瘾和网络游戏障碍的认知偏见相关的发现进行综合。 对于我们来说,进行范围界定的审查非常重要,以试图找出有关网络成瘾和游戏障碍的认知偏见的文献。 进行了范围界定的审查,并通过对以下数据库的搜索来识别文章:PubMed,MEDLINE和PsycINFO。 确定了六篇文章。 由于已经使用了几种不同的工具,因此确定个人是否具有潜在的互联网成瘾或游戏成瘾的方法存在差异。 关于所使用的认知偏见评估任务的特征,最常用的任务是Stroop任务。 在六项确定的研究中,有五项提供了证据证明这些疾病中存在认知偏差。 只有一项研究检查了认知偏差的改变并为其有效性提供了支持。 尽管有几项研究提供了初步的发现来证明这些障碍中存在认知偏见,但仍需要进一步的研究来评估偏倚修正的有效性,以及评估中使用的诊断工具和任务范式的标准化。


智能手机成瘾是否取决于上瘾行为的连续性? (2020年)

Int J Environ Res Public Health。 2020 Jan 8; 17(2)。 pii:E422。 doi:10.3390 / ijerph17020422。

由于智能手机的高度可访问性和移动性,智能手机的广泛使用已成为一种社会规范,使用户面临各种健康和其他风险因素。 但是,关于使用智能手机上瘾是否是一种有效的行为上瘾,与互联网和游戏成瘾等类似条件不同,存在争议。 这篇评论的目的是收集和整合有关智能手机成瘾(SA)和有问题的智能手机使用(PSU)措施的最新研究,以更好地理解(a)它们是否不同于仅将智能手机用作智能手机的成瘾者。媒介;以及(b)疾病如何落在成瘾行为的连续性上,在某些时候可以被视为成瘾。 进行了系统检索,检索了系统评价和荟萃分析的“首选报告项目”(PRISMA)方法,以查找2017年至2019年之间发表的有关SA和PSU的所有相关文章。当前的综述中共包括108条文章。 大多数研究都没有将SA与其他技术成瘾区分开来,也没有阐明SA是对实际智能手机设备还是该设备所提供功能的沉迷。 大多数研究也没有直接将其研究建立在解释SA及其关联的病因或因果关系的理论上。 提出了有关如何将SA视为新兴的行为成瘾的建议。


青少年有问题的互联网使用自发缓解的预测因素:一年的随访研究(2010年)

Int J Environ Res Public Health。 2020 Jan 9; 17(2)。 pii:E448。 doi:10.3390 / ijerph17020448。

互联网的问题使用变得越来越重要,尤其是对于青少年,许多国家都报告了很高的流行率。 尽管国际研究活动不断增多,据报道的患病率也有所增加,但很少有研究关注自发缓解及其可能原因。 在272名青少年的高风险人群中,我们使用标准化的诊断工具调查了基线(在t1时)的哪些社会人口统计学和社会心理特征预测了一年后(在t2时)有问题的互联网使用的自发缓解。 通过双变量和多元逻辑回归分析确定预测变量。 在二元回归中,我们发现男性性别,较高的自我效能感(t1),较低水平的不良适应情绪调节策略(t1),较低的抑郁症(t1),较低的表现和学校焦虑症(t1),较低的社交互动焦虑症(t1)和较低的拖延(t1),以预测在t2时出现问题的互联网使用的自发缓解。 在多变量分析中,较低水平的不良适应情绪调节策略(t1)是一年后缓解(t2)的唯一具有统计学意义的预测指标。 首次观察到情绪调节与自发缓解青少年互联网使用问题的高度相关性。 基于这些发现,可以在未来的预防措施中专门培训和促进情绪调节。


医学生网络成瘾的流行:伊朗西南部的一项研究(2019年)

Cent Eur J Public Health。 2019 Dec;27(4):326-329. doi: 10.21101/cejph.a5171.

在当今世界,尽管受益匪浅,对计算机技术的需求不断增长,并且互联网技术得到广泛应用的影响,但许多人,尤其是学生,由于网瘾而遭受了心理健康和社会关系的损害; 因此,鉴于先前在网络成瘾领域的研究的矛盾结果,本研究旨在确定阿瓦士·jundishapur医科大学学生的网络成瘾率。

这项描述性研究是对Ahvaz Jundishapur医科大学的所有学生进行的。 为了收集数据,使用网络成瘾测试问卷和人口统计资料。

结果表明,网络成瘾在大学生中很普遍(t = 23.286,p <0.001)。 男性和女性之间的网络成瘾有显着差异,男性用户中更普遍(t = 4.351,p = 0.001)。 各种类别的网络成瘾率分别为:正常1.6%,轻度47.4%,中度38.1%和严重12.9%。 我们的分析还显示,与初中相比,重度网络成瘾的高年级学生的比例(16.4%)高得多(χ2 = 30.964; p <0.001)。

根据这项研究的结果,可以得出结论,医学生存在相当大的网络成瘾现象,为了预防风险和并发症,似乎有必要考虑健康和采取适当的治疗措施。


具有政治动机的网络成瘾:大规模政治动荡中在线信息暴露,网络成瘾,FOMO,心理健康和激进主义之间的关系(2020年)

Int J Environ Res Public Health。 2020 Jan 18; 17(2)。 pii:E633。 doi:10.3390 / ijerph17020633。

这项研究探讨了网络成瘾趋势,害怕错过机会(FOMO)以及心理健康在网络上接触与运动有关的信息的在线暴露与支持激进行动之间的关系中的中介作用。 在《反引渡法修正案》(Anti-ELAB)运动期间(N = 290)进行了针对大学生的问卷调查。 研究结果揭示了网络成瘾和抑郁症的主要中介作用。 这些发现通过解决数字架构之外的互联网使用的政治影响,丰富了政治传播的文献。 从心理学的角度来看,这项研究呼应了有关抗议环境引起的抑郁症状的文献。 根据本次调查的结果,也应关注抗议活动期间抑郁症引发的激进政治态度。


选定人口因素背景下有网络成瘾风险的个人的精神病理症状(2019)

Ann Agric Environ Med。 2019 Mar 22; 26(1):33-38。 doi:10.26444 / aaem / 81665。

研究网络成瘾问题的研究人员指出,这种依赖性通常与多种病理性疾病的症状并存,包括焦虑症,抑郁症,躯体化症和强迫症。 这项研究的目的是在性别和居住地方面比较有网络成瘾风险的个体(根据Young的标准)和没有成瘾风险的个体的心理病理症状的严重程度(城市与农村)。

该研究包括692位受访者(485位女性和207位男性)。 参与者的平均年龄为20.8岁。 其中56.06%居住在城市地区,而43.94%居住在农村地区。 使用了以下工具:作者设计的社会人口统计学调查表,杨的20项互联网成瘾测试(IAT,Majchrzak和Ogińska-Bulik的波兰语翻译)以及波兰文的“ O”症状清单(Kwestionariusz Objawowy“ O”) ),由Aleksandrowicz撰写。

具有网络成瘾风险的个体显示出比没有这种成瘾风险的个体更严重的病理症状。 城市和农村地区存在互联网依赖风险的人群的精神病理症状严重程度存在差异。

发现有网络成瘾风险的个体的特征是强迫症,转化,焦虑和抑郁症状的严重程度显着增加。 与城市同龄人相比,生活在农村地区的网络成瘾风险人群的精神病理症状明显更严重,主要是强迫症,忧郁症和恐怖症。


印度专业人士的网络成瘾和白天嗜睡:基于网络的调查(2019)

印度J精神病学。 2019 May-Jun;61(3):265-269. doi: 10.4103/psychiatry.IndianJPsychiatry_412_18.

互联网过度使用与合并精神疾病之间关系的可能性正在上升。 然而,睡眠障碍是与网络过度使用相关的常见精神症状。 我们的目标是检查互联网过度使用与白天过度嗜睡,印度专业人士的睡眠问题之间的关系。

这是一项基于网络的横断面研究,通过预先设计的调查表进行了调查,其中包括各个专业群体。 问卷中包含的信息包括社会人口统计学详细信息,杨氏网络成瘾测试(IAT)和爱泼华嗜睡量表(ESS)。

关于1.0%的总样本群体具有严重的网络成瘾,而13%处于中度网络成瘾的范围内,并且IAT的平均得分被发现为32(标准差[SD] = 16.42)。 与没有和轻度网络成瘾的人相比,中度和重度网络成瘾者(5.61±1.17)的总夜间睡眠时间(6.98±1.12)的平均持续时间显着较低。 中度和重度成瘾的个体的ESS平均得分显着较高(M = 10.64,SD = 4.79)。 我们在5中发现了驾车时的困倦(χ2 = 27.67; P <0.001),坐着和看书(χ2 = 13.6; P 乘坐汽车旅行(0.004)2 = 15.09; P = 0.002),下午休息时间(χ2 = 15.75; P = 0.001)和后期安静时间(χ2 = 24.09; P <0.001),即使在控制了年龄和性别的混杂影响之后,也预测会成为中度至重度网络成瘾的成员。


日本青少年的网络成瘾,智能手机成瘾和Hikikomori特征:社会孤立和社交网络(2019)

前精神病学。 2019 Jul 10; 10:455。 doi:10.3389 / fpsyt.2019.00455。

背景:随着互联网用户数量的增加,与互联网过度使用相关的问题也越来越严重。 青少年和青年可能特别被各种在线活动所吸引和关注。 在这项研究中,我们调查了网络成瘾,智能手机成瘾以及日本年轻人中hikikomori,严重社交退缩的风险之间的关系。 方法:受试者为日本478大学生。 他们被要求完成研究调查问卷,其中包括有关人口统计学,互联网使用,网络成瘾测试(IAT),智能手机成瘾量表(SAS) - 短版本(SV),25项目Hikikomori问卷(HQ-)的问题。 25)等我们根据互联网使用的目的或每个自我评定量表的总分来调查两组结果的差异和相关性,例如网络成瘾风险的筛选阳性或阴性,智能手机成瘾或者hikikomori。 结果:有一种趋势是男性喜欢在互联网上使用游戏,而女性主要使用互联网进行社交网络 通过 智能手机,女性平均SAS-SV得分较高。 根据互联网使用的主要目的,玩家和社交媒体用户之间的两组比较表明,游戏玩家使用互联网的时间更长,并且具有更高的平均IAT和HQ-25得分。 关于hikikomori特性,HQ-25上hikikomori高风险的受试者的互联网使用时间较长,IAT和SAS-SV的得分较高。 相关分析显示,HQ-25和IAT评分具有相对较强的关系,尽管HQ-25和SAS-SV的评分相对较弱。 讨论:互联网技术极大地改变了我们的日常生活,也改变了我们的沟通方式。 随着社交媒体应用程序变得越来越流行,用户与互联网的联系更加紧密,他们在现实世界中与其他人共度的时间也在不断减少。 男性经常将自己与社交社区隔离,以便参与在线游戏,而女性使用互联网则不会被排除在网上通信之外。 心理健康服务提供者应该意识到网络成瘾和hikikomori的严重性。


网络成瘾的流行,与心理困扰的关系,大学生应对策略(2019)

今日护士教育。 2019 Jul 12; 81:78-82。 doi:10.1016 / j.nedt.2019.07.004。

本研究旨在描述大学生网络成瘾(IA)的流行程度及其对心理困扰和应对策略的影响。

使用163学生护士的便利样本收集数据。

结果表明,学生中IA的患病率较高。 此外,与非IA组相比,IA组中使用回避和解决问题的应对机制具有统计学意义(p <0.05)。 这与对心理困扰和自我效能感的负面影响更大(p <0.05)。

IA在普通人群和大学生中是一个日益严重的问题。 它会影响学生生活和表现的许多方面。


孟加拉国学生的互联网使用问题:社会人口因素,抑郁,焦虑和压力的作用(2019)

Asian J Psychiatr。 2019 Jul 9; 44:48-54。 doi:10.1016 / j.ajp.2019.07.005。

有问题的互联网使用(PIU)已成为全球公共心理健康的一个关注点。 然而,很少有研究评估孟加拉国的PIU。 目前的横断面研究估计了6月至7月405期间,孟加拉国2018大学学生的PIU患病率及其相关危险因素。 这些措施包括社会人口学问题,互联网和健康相关变量,网络成瘾测试(IAT)和抑郁,焦虑和压力量表(DASS-21)。 受访者中PIU的患病率为32.6%(IAT的≥50的临界评分)。 与女性相比,男性的PIU患病率更高,尽管差异无统计学意义。 与互联网相关的变量和精神病合并症与PIU呈正相关。 从未调整的模型中,更频繁地使用互联网和花在互联网上的更多时间被确定为PIU的强预测因子,而调整后的模型显示抑郁症状和压力仅作为PIU的强预测因子。


网络成瘾及其与阿萨姆邦Kamrup区城市青少年抑郁,焦虑和压力的关系(2019)

J Family Community Med。 2019 May-Aug;26(2):108-112. doi: 10.4103/jfcm.JFCM_93_18.

在这些数字化的现代时代,互联网的使用已成为日常生活中不可或缺的一部分,尤其是青少年的生活。 与此同时,网络成瘾已经成为一种严重的痛苦。 然而,在印度尚未充分研究网络成瘾对这些关键年代的影响。 这项研究的目的是确定卡姆鲁普市区青少年网络成瘾的流行程度,并评估其与抑郁,焦虑和压力的关系。

在阿萨姆邦坎鲁普区市区的高中/大学学生中进行了横断面研究。 在阿萨姆邦卡姆鲁普区103所政府和私立高中/学院中,随机选择了10所学院,共有440名学生参加了研究。 这项研究使用了预先测试,预先设计的问卷,杨氏互联网成瘾量表和抑郁焦虑焦虑量表21(DASS21)。 卡方检验和费舍尔精确检验用于评估网络成瘾与抑郁,压力和焦虑之间的关联。

受访者的多数(73.1%)为女性,平均年龄为17.21年。 网瘾的流行率为80.7%。 使用互联网的主要目的是社交网络(71.4%),然后是研究(42.1%),大多数(42.1%)报告每天在互联网上花费3-6小时。 网络成瘾和压力(优势比= 12),抑郁(优势比= 14)和焦虑(优势比= 3.3)之间存在显着关联。

 


家庭过程对香港青少年网络成瘾的影响(2019)

前精神病学。 2019 Mar 12; 10:113。 doi:10.3389 / fpsyt.2019.00113。

本研究调查了亲子子系统的质量(以行为控制,心理控制和亲子关系为指标)如何预测高中生的网络成瘾(IA)水平和变化率。 它还研究了父亲和母亲相关因素对青少年IA的同时和纵向影响。 在2009/2010学年开始时,我们随机选择了香港的28所高中,并邀请7年级的学生在整个高中期间每年完成一次问卷调查。 本研究使用在高中阶段(4-6年级)收集的数据,其中包括3,074名学生的匹配样本(在第15.57浪中为0.74±4岁)。 生长曲线模型分析显示,高中阶段青少年IA的趋势略有下降。 虽然较高的父亲行为控制可以预测儿童的初始水平较低,而IA的下降速度较慢,但​​母亲行为控制并不是这些措施的重要预测指标。 相比之下,较高的母亲而非父亲的心理控制与青少年IA的较高初始水平和较快下降之间存在显着关系。 最后,更好的父子关系和母子关系预示着青少年的IA初始水平较低。 然而,虽然较差的母子关系预示了青少年IA的下降更快,但父子关系的质量却没有。 在回归分析中纳入所有父子子系统因素后,父亲行为控制和母亲心理控制被确定为青少年IA的两个独特的并发和纵向预测因子。 本研究结果描述了父母控制和亲子关系在塑造高中生儿童IA方面的重要作用,这在科学文献中并未充分涉及。 该研究还阐明了与父子子系统相关的不同过程的相对贡献。 这些发现强调需要区分以下内容:(a)的水平和


韩国中学生网络成瘾预防计划的效果(2018)

公共卫生护理。 2018 Feb 21。 doi:10.1111 / phn.12394。 [提前打印]

这项研究探讨了自我调节效能改善计划对韩国中学生自我控制,自我效能,网络成瘾以及上网时间的影响。 该计划由学校护士领导,是基于Bandura社会认知理论的综合自我效能和自我调节促进策略。

使用准实验,非等效的对照组,事后测试设计。 参与者是79中学生。

测量包括自我控制量表,自我效能量表,网络成瘾易感性量表和网络成瘾评估。

与对照组相比,干预组的自我控制和自我效能显着增加,网络成瘾和在互联网上花费的时间显着减少。

由学校护士领导的一项计划,该计划整合并应用了自我效能感和自我调节干预策略,被证明可以有效地预防学生的网络成瘾。


青少年网络成瘾与父母的关系,情绪调节和无情的性格特质(2018)

Biomed Res Int。 2018可能是23; 2018:7914261。 doi:10.1155 / 2018 / 7914261。

这项研究的目的是调查青少年社区样本中与父母的关系,情绪调节和冷酷无情的特征与网络成瘾的关联。 自我报告衡量与父母(母亲和父亲),情绪调节(在两个方面:认知重新评估和表达抑制),冷酷无情的特征(在三个方面:冷酷无情,漠不关心和无情)和互联网的关系743年龄为10的21青少年完成了成瘾。 结果显示,低感知的母亲可用性,高认知重新评估和高度冷酷似乎是网络成瘾的预测因素。 然后讨论这些发现的含义。


青少年网络成瘾,网络欺凌和受害关系:来自土耳其的样本(2019)

J Addict护士。 2019 Jul/Sep;30(3):201-210. doi: 10.1097/JAN.0000000000000296.

该研究是一项描述性和关系性研究,旨在分析互联网使用和网络成瘾对青少年网络受害和网络欺凌的影响。该研究的范围包括学生(N = 3,978)在高中学习位于黑海地区的市中心。 学生通过分层和简单的随机抽样方法确定,而研究样本包括2,422自愿高中学生。 这些数据是通过青少年信息表,网络成瘾量表和网络受害者和欺凌量表收集的。 在数据分析中,使用描述性统计数据,例如数量,百分比,平均值和标准差,而独立样本t检验,单因素方差分析和相关系数用于比较组。 通过多元线性回归分析研究了自变量对网络受害和网络欺凌的预测效应。 参与该研究的青少年的平均年龄为16.23±1.11年。 平均得分计算为网络成瘾的25.59±15.88,网络受害的29.47±12.65和网络欺凌的28.58±12.01。 在我们的研究中,发现青少年的网络成瘾,网络受害和网络欺凌分数很低,但网络受害和网络欺凌与互联网使用特征和网络成瘾有关。 互联网使用特征,网络受害,欺凌流行和关系研究应该在青少年中进行。 建议提高对家庭有害使用互联网的认识。


青少年网络滥用:大型社区样本中父母和同伴依恋的作用研究(2018)

Biomed Res Int。 2018 Mar 8; 2018:5769250。 doi:10.1155 / 2018 / 5769250。

青少年是新技术的主要使用者,其主要使用目的是社交互动。 尽管新技术对青少年有用,但在解决他们的发展任务时,最近的研究表明,它们可能是他们成长的障碍。 研究表明,网络成瘾的青少年与父母的关系质量较差,个人困难较多。 但是,考虑到青少年对父母和同伴的心理状况的了解,关于青少年所起的作用的研究还很有限。 我们在大量的青少年社区样本中进行了评估(N = 1105)互联网使用/滥用,青少年对父母和同伴的依恋以及他们的心理状况。 考虑到青少年心理病理风险的调节作用,进行了层次回归分析,以验证父母和同伴依恋对互联网使用/滥用的影响。 结果表明,青少年对父母的依恋对互联网的使用有显着影响。 青少年的心理病理风险对母亲依恋与互联网使用之间的关系具有调节作用。 我们的研究表明,需要进一步研究,同时考虑个人和家庭变量。


女大学生睡眠质量与网络成瘾的关系(2019)

前神经科。 2019 Jun 12; 13:599。 doi:10.3389 / fnins.2019.00599。

超过40%的台湾大学学生会遇到睡眠问题,这些问题不仅会影响他们的生活质量,还会导致心身疾病。 在影响睡眠质量的所有因素中,网上冲浪是最普遍的因素之一。 女大学生比男性大学生更容易受到与互联网相关的睡眠障碍的影响。 因此,本研究旨在调查(1)网络成瘾与睡眠质量之间的关系,以及(2)不同互联网使用程度的学生是否存在睡眠质量的显着变化。

这项基于问卷调查的结构化横断面研究招收了台湾南部一所技术学院的学生。 调查问卷收集了以下三个方面的信息:(1)人口统计学,(2)睡眠质量与匹兹堡睡眠质量指数(PSQI)和(3)网络成瘾严重程度使用20项目网络成瘾测试(IAT)。 进行多元回归分析以检查参与者之间PSQI和IAT评分之间的相关性。 Logistic分析用于确定PSQI和IAT评分之间关联的重要性。

总共招募了503女学生(平均年龄17.05±1.34)。 在控制了睡眠前智能手机的年龄,体重指数,吸烟和饮酒习惯,宗教信仰和习惯性使用后,发现网络成瘾与主观睡眠质量,睡眠潜伏期,睡眠持续时间,睡眠障碍,使用睡眠药物显着相关和白天功能障碍。 与有轻度或无网络成瘾者相比,中度和重度网络成瘾的学生注意到PSQI反映的睡眠质量更差。 IAT评分与睡眠质量之间关联的Logistic回归分析显示睡眠质量与总IAT评分之间存在显着相关性(优势比= 1.05:1.03~1.06, p <0.01)。


突尼斯苏塞大学生网络成瘾的流行和预测因子(2018)

J Res Health Sci。 2018 Jan 2;18(1):e00403.

目前的研究是在突尼斯苏塞的2012-2013大学进行的。 使用自我管理的调查问卷收集来自该地区556随机选择的大学的5学生的数据。 收集的数据涉及使用年轻网络成瘾测试的社会人口特征,物质使用和网络成瘾。

回复率为96%。 参与者的平均年龄为21.8±2.2年。 女性代表51.8%。 在280(54.0%; CI95%:49.7,58.3%)参与者中发现对互联网使用的控制不佳。 父母的受教育程度低,年龄小,终身吸烟和终生使用非法药物与学生对互联网使用的控制不良显着相关。 然而,其中影响互联网使用的最有影响力的因素是2.4的调整后比值比率不足。

苏塞的大学生,尤其是研究生中,互联网使用控制不良的现象非常普遍。 需要一项国家干预计划,以减少青年人的这一问题。 一项针对在校和校外青少年以及年轻人的全国性研究将确定高风险人群,并确定干预和预防网络成瘾的最有效时间。


沙特阿拉伯大学生(2019)样本中的网络成瘾,心理困扰和应对策略之间的关系

坚持精神病护理。 2019 Sep 30。 doi:10.1111 / ppc.12439。

这项研究旨在调查网络成瘾(IA),心理困扰和应对策略之间的关系。

使用163学生护士的便利样本收集数据。

结果表明,学生中IA的患病率较高。 此外,与非IA组相比,IA组中使用回避和解决问题的应对机制具有统计学意义(P <.05)。 这与对心理困扰和自我效能感的负面影响更大(P <.05)。

IA在普通人群和大学生中是一个日益严重的问题。 它会影响学生生活的许多方面。


认知行为疗法会减少网络成瘾吗? 系统评价和荟萃分析(2019)的协议

医学(巴尔的摩)。 2019 Sep; 98(38):e17283。 doi:10.1097 / MD.0000000000017283。

张杰1,2, 张..1, 徐峰1.

抽象

背景:

认知行为疗法已被认为是网络成瘾的一种手段,但其长期效果以及网络成瘾类型和文化的影响仍不清楚。

目的:

这项研究旨在评估认知行为疗法对网络成瘾症状和其他相关心理病理症状的疗效。

方法与分析:

我们将搜索PubMed,知识网络,Ovid Medline,重庆Vip数据库,万方和中国国家知识基础设施数据库。 综合荟萃分析软件中的随机效应模型将用于进行主要的荟萃分析。 Cochran Q和I用于评估异质性,而漏斗图和Egger检验用于评估出版偏倚。 使用Cochrane偏倚风险工具评估每个纳入研究的偏倚风险。 主要结果是网络成瘾症状,而次要结果是心理病理症状,上网时间和辍学率。

试用注册号: PROSPERO CRD42019125667。

结论:31568011

作者:  10.1097 / MD.0000000000017283


八个国家大学生互联网使用问题的相关性:一项国际横断面研究(2019)

Asian J Psychiatr。 2019 Sep 5; 45:113-120。 doi:10.1016 / j.ajp.2019.09.004。

在过去的二十年中,互联网的使用在全球范围内呈指数增长,没有最新的跨国问题互联网使用(PIU)及其相关数据的比较。 本研究旨在探讨欧洲和亚洲大陆不同国家的PIU的模式和相关性。 此外,评估了不同国家与PIU相关的因素的稳定性。

一项国际横断面研究,总共从八个国家的大学/学院中招募了2749名参与者:孟加拉国,克罗地亚,印度,尼泊尔,土耳其,塞尔维亚,越南和阿拉伯联合酋长国(UAE)。 参与者完成了评估PIU的通用问题互联网使用量表-2(GPIUS2),以及评估抑郁和焦虑症状的患者健康问卷焦虑/抑郁量表(PHQ-ADS)。

最终分析中包括2643位参与者(平均年龄21.3±2.6; 63%的女性)。 整个样品的PIU总患病率为8.4%(范围为1.6%至12.6%)。 与三个欧洲国家相比,来自五个亚洲国家的参与者的平均GPIUS2标准化分数显着更高。 在不同国家和文化中,抑郁和焦虑症状是与PIU相关的最稳定和最强烈的因素。

PIU是大学/大专院校年轻人中一种重要的新兴心理健康状况,在本研究中,心理困扰是PIU在不同国家和文化中最强大和最稳定的关联。 本研究强调了筛选大学生和学生参加PIU的重要性。


中华人民共和国大学生网络成瘾检测率:一项荟萃分析(2018)

儿童青少年精神病学健康。 2018 May 25;12:25. doi: 10.1186/s13034-018-0231-6.

在本荟萃分析中,我们试图估计中华人民共和国大学生中的网络成瘾率,以提高大学生的心理健康水平,并为预防网络成瘾提供依据。

2006和2017之间关于中国大学生网络成瘾流行的合格文章来自中国在线期刊,万方,VIP,中国国家知识基础设施以及PubMed的全文数据库。 Stata 11.0用于执行分析。

分析中总共包括26篇论文。 样本总数为38,245,其中4573被诊断为网络成瘾。 在中国大学生中,网络成瘾的综合检测率为11%(95%置信区间[CI] 9-13%)。 男学生(16%)的检出率高于女学生(8%)。 南部地区的网络成瘾检测率为11%(95%CI 8-14%),北部地区为11%(95%CI 7-14%),东部地区为13%(95%CI 8-18%)在中西部地区占9%(95%CI为8-11%)。 根据不同的量表,使用Young量表的网络成瘾检测率分别为11%(95%CI 8-15%)和使用Chen量表的9%(95%CI 6-11%)。 累积荟萃分析表明,近三年的检出率略有上升趋势,并逐渐趋于稳定。

中国大学生外出学习的网络成瘾检测率为11%,高于其他一些国家,并且表现出令人担忧的情况。 应采取有效措施防止进一步的网瘾并改善现状。


班加罗尔(2017)医学生网络成瘾的流行和模式

国际社区医学与公共卫生杂志 4,没有。 12(2017):4680-4684。

对班加罗尔Rajarajeswari医学院和医院的一年级医学生进行了横断面研究。 根据Chaudhari等人的研究中发现的125%,计算的样本量是58.87,根据医学生的网络成瘾率。 在收集数据时,在课堂上出现的所有140学生都同意参与该研究。 使用Young的8项目问卷和20项目网络成瘾量表进行半结构化问卷调查。 使用SPSS版本21.0分析数据。 Pearson的卡方检验用于了解两个变量之间的关联。
在140研究对象中,大多数(73.57%)是18年龄,62.14%是女性。 81(57.86%)是敌对行动。 77(55%)的学生每天使用互联网获取4-6小时。 80(57.14%)学生使用互联网超过5年。 根据Young的8项目调查问卷,网络成瘾的患病率是66中的47.14(140%)。 在66中,最常用的小工具是移动设备,最常见的用途是社交网络。 根据Young的20项目量表,最常见的网络成瘾模式是可能的瘾君子(49.29%)。 据观察,地方之间的网络成瘾多于旅行者,这种关联被发现具有统计学意义。


基于DSM-5的网络成瘾标准的表现:三个样本的因子分析检查(2019)

J Behav Addict。 2019可能23:1-7。 doi:10.1556 / 2006.8.2019.19

诊断“互联网游戏障碍”(IGD)已包含在《互联网游戏障碍》的第五版中 精神疾病诊断与统计手册。 但是,尚未对九项标准进行充分的审查,以确定其诊断价值。 本研究的重点是更广泛的网络成瘾(IA)方法,包括其他互联网活动。 目前尚不清楚IA的构造在维度和同质性方面是什么以及个体标准如何对解释的方差做出贡献。

基于从一般人群样本中收集的信息,进行了三次独立的探索性因子分析和多项逻辑回归分析(n = 196),是在工作中心招募的样本(n = 138)和一个学生样本(n = 188)。

两个成人样本都显示出明显的单因素解决方案。 对学生样本的分析表明了双因素解决方案。 只有一个项目(标准8:从负面情绪中逃脱)可以分配给第二个因素。 总而言之,所有三个样本中第八个标准的高认可率表明低辨别力。

总体而言,分析表明,IAG的结构在一个维度上由IGD的诊断标准代表。 但是,学生样本表明了该标准针对特定年龄段的表现。 “逃避负面情绪”标准可能不足以区分有问题的互联网使用和没有问题的互联网使用。 这些发现值得进一步检查,尤其是在不同年龄组以及未预先选择的样本中有关标准的执行情况。


香港青少年网络成瘾:患病率,心理社会关联及预防(2019)

J Adolesc Health。 2019 Jun;64(6S):S34-S43. doi: 10.1016/j.jadohealth.2018.12.016.

审查和分析了香港青少年中的网络成瘾(IA)的流行率及其相关性,以及当地针对青少年IA的预防计划,以期发现服务差距并提出前进的建议。 从8年至2009年发布的ProQuest和EBSCOhost的2018篇论文中,青少年IA的当地患病率被发现在3.0%到26.8%之间,高于世界其他地区。 研究越新,患病率越高。 七篇论文提供了IA的相关性。 IA的危险因素包括男性,高中毕业,学习成绩差,抑郁,自杀意念,家庭杂乱无章,家庭成员患有IA,父母的文化程度较低以及使用限制性育儿风格。 研究发现,具有自信,高中表现的青少年,具有积极的青年发展素质,以及受过良好教育的父母,可以预防IA。 IA对青少年的成长以及身体,心理和社会心理发展产生不利影响。 从这些搜索引擎以及政府部门和机构的网站中确定了十项预防计划。 他们都专注于教育,技能培训,行为改变和提高公众意识。 与烟草和酒精不同,互联网是一种工具,媒体素养已成为一项必不可少的技能。 根据当前证据,应加强可修改的保护因素以遏制该问题。


初级医生的网络成瘾:横断面研究(2017)

Indian J Psychol Med。 2017 Jul-Aug;39(4):422-425. doi: 10.4103/0253-7176.211746.

过度使用互联网是因为社会职业功能障碍,本研究针对的是初级医生,迄今为止尚未进行过多次研究。本研究的目的是分析初级医生与网络成瘾的比例以及是否存在是使用一般健康问卷(GHQ)评估增加的互联网使用和心理困扰之间的任何关系。

要求一百名研究生和房屋外科医生填写专门准备的备考,互联网成瘾测试问卷和GHQ,并对数据进行分析。 在100名研究参与者中,有13%被发现患有中度成瘾,并且没有严重成瘾。


工作场所的网络成瘾及其对工人生活方式的影响:来自印度南部的探索(2017)

Asian J Psychiatr。 2017 Dec 9; 32:151-155。 doi:10.1016 / j.ajp.2017.11.014。

本研究旨在探索信息技术(IT)行业和非IT行业的互联网使用,以了解其对生活方式和功能的影响。 使用横断面研究设计,与各政府/私营部门组织的250员工(使用互联网超过一年,以及毕业及以上教育水平)进行评估。

参加者的平均年龄为30.4岁。 9.2%的参与者属于因使用互联网而导致功能成瘾/中度损害的偶发性问题/“处于危险中”的类别。 据统计,更多处于“高风险类别”的参与者报告了工作推迟和生产力的变化。 参加者可能会增加上网成瘾的风险,从而推迟了睡眠,进餐,个人卫生和家庭时间。


网络成瘾与大学生失眠,焦虑,抑郁,压力和自尊的关系:跨部门设计研究(2016)

公共科学图书馆之一。 2016 Sep 12; 11(9):e0161126。 doi:10.1371 / journal.pone.0161126。

网络成瘾(IA)可能是大学医学生的一个主要关注点,旨在发展成为卫生专业人员。 这种成瘾的含义及其与睡眠,情绪障碍和自尊的关联可能会阻碍他们的学习,影响他们的长期职业目标,并对整个社会产生广泛而有害的后果。 本研究的目标是:1)评估大学医学生的潜在IA,以及与之相关的因素; 2)评估潜在的IA,失眠,抑郁,焦虑,压力和自尊之间的关系。

我们的研究是在圣约瑟夫大学的三个学院:医学,牙科和药学的600学生中进行的基于问卷调查的横断面调查。 使用了四份经过验证的可靠问卷:青少年网络成瘾测试,失眠严重程度指数,抑郁焦虑压力量表(DASS 21)和罗森堡自尊量表(RSES)。

潜在的IA患病率为16.8%,男性和女性之间存在显着差异,男性患病率较高(23.6%对13.9%)。 潜在的IA与失眠,压力,焦虑,抑郁和自尊之间存在显着相关性; 有潜力IA的学生的ISI和DASS分数较高,自尊心较低。


网络成瘾的现状及其与心理健康的关系; Khalkhal大学医学院学生案例研究(2015)

本研究旨在评估喀尔喀尔大学医学院网络成瘾与心理健康的关系。 作为一项描述性分析研究,这项研究是在KNUMX的428大学学生中进行的,他们正在研究2015的医学科学。 本研究中使用的工具是一个由三部分组成的问卷; 第一部分包括参与者的人口特征; 第二部分是青少年网络成瘾测试,第三部分是一般健康问卷(GHQ-28)。

调查结果:参与者的77.3没有网络成瘾,21.7面临网络成瘾的风险,0.9遭受网络成瘾。 此外,心理健康与网络成瘾之间存在显着关系。

PaaS 网络成瘾与学生的心理健康之间存在关联。


数字成瘾:增加孤独,焦虑和抑郁(2018)

神经调节 5,no。 1(2018):3。

数字成瘾由美国成瘾医学会(ASAM)和美国精神病学协会(APA)定义为“……大脑奖励,动机,记忆力和相关电路的一种主要的慢性疾病。 这些回路的功能障碍会导致特征性的生物学,心理,社会和精神表现。 这反映在个人通过物质使用和其他行为在病理上追求报酬和/或救济的情况下……”,例如互联网游戏或类似行为。 在完成一项关于课堂上和课外使用智能手机的调查的大学样本中,观察到了数字成瘾的症状,例如孤独感(也称为“语音”)增加,焦虑和沮丧。 其他观察包括对“ iNeck”(不良)姿势的观察,以及多任务/半任务在样本中的流行情况。 讨论了继续进行数字加法的含义。


伊朗妇女的社交媒体成瘾和性功能障碍:亲密和社会支持的中介作用(2019)

J Behav Addict。 2019可能是23:1-8。 doi:10.1556 / 2006.8.2019.24。

社交媒体的使用在互联网用户中越来越受欢迎。 鉴于社交媒体在智能手机上的广泛使用,人们越来越需要研究使用此类技术对性关系及其结构(如亲密关系,满意度和性功能)的影响。 然而,人们对社交媒体成瘾对性窘迫的潜在机制知之甚少。 这项研究调查了两个结构(亲密和感知的社会支持)是否是已婚妇女社交媒体成瘾和性窘迫相关联的调解者。

所有参与者都进行了一项前瞻性研究(N = 938; 平均年龄= 36.5岁)完成了卑尔根社交媒体成瘾量表以评估社交媒体成瘾,女性性苦难量表(经修订以评估性苦难),一维关系亲密度量表以评估亲密关系以及感知社会支持的多维量表以评估感知的社会支持。

结果显示,社交媒体成瘾具有直接和间接(通过亲密和感知的社会支持)对性功能和性窘迫的影响。


有问题的互联网使用的健康心灵(2018)

本文针对有问题的互联网使用(PIU)行为的青少年设计并测试了一种基于认知行为的预防性干预计划。 该计划是心理干预计划 - 青少年互联网使用(PIP-IU-Y)。 采用基于认知的治疗方法。 来自四所学校的45中学生共完成了由注册学校辅导员以小组形式进行的干预计划。

在三个时间点收集三组有问题的互联网使用问卷(PIUQ),社交互动焦虑量表(SIAS)和抑郁焦虑压力量表(DASS)的自我报告数据:干预前一周1,最后一次干预后立即会话和干预后的1月份。 P播出的t检验结果表明,该方案可有效预防负面进展到更严重的网络成瘾阶段,并减少参与者的焦虑和压力以及互动恐惧症。 在干预会议结束时,效果立即显现,并在干预后一个月保持1。

这项研究是率先为PIU青少年制定和测试预防性干预计划的研究之一。 我们的计划在预防有问题的用户中PIU及其症状的负面进展方面的有效性使我们假定该计划还将阻止正常使用者出现严重症状。


互联网与儿童的心理健康(2020年)

J健康经济。 2019十二月13; 69:102274。 doi:10.1016 / j.jhealeco.2019.102274。

儿童晚期和青春期是社交和情感发展的关键时期。 在过去的二十年中,这个生命阶段受到了互联网作为信息,通信和娱乐来源的几乎普遍采用的巨大影响。 我们使用6300-2012年期间英格兰2017多名儿童的大型代表性样本来估计邻里宽带速度(作为互联网使用的代理)对许多幸福感的影响,这些结果反映了这些儿童对不同方式的感觉他们生活的各个方面。 我们发现,互联网的使用与许多领域的福祉负相关。 影响最大的是孩子对外表的感觉,女孩的影响要比男孩差。 我们测试了许多潜在的因果机制,并为“挤出”假设(即使用互联网减少了花费在其他有益活动上的时间)以及社交媒体使用的不利影响提供了支持。 我们的证据加重了已经很强烈的干预措施的呼吁,这些措施可以减少互联网对儿童情绪健康的不利影响。


伊朗用户中网络成瘾与抑郁的关系:系统评价和Meta分析(2017)

第8卷,第4卷,第4期-第序列号13年秋季,第2017-270页

https://web.archive.org/web/20200210003917/http://ijer.skums.ac.ir/article_28813.html
互联网是用户不断增加的新技术之一,网络成瘾被定义为过度使用互联网。 影响网络成瘾的因素之一是抑郁症。 我们研究的目的是使用荟萃分析研究伊朗用户的网络成瘾与抑郁之间的关系。

结果:网络成瘾与抑郁之间存在显着相关性(P <0.05)。 因此,平均风险区分标准估计为0.55(95%CI:0.14至0.96)。 亚组分析显示,大学生的价值为0.46(95%CI:0.04至0.88),而高中学生的价值为1.12(95%CI:0.90至1.34)。

结论:我们的研究结果表明,在伊朗使用者中,青少年和年轻人的网络成瘾与抑郁之间存在显着的正相关关系。 网络成瘾与抑郁之间存在正相关关系,是最重要的心理障碍之一。


有注意力缺陷/多动障碍的青少年网络成瘾严重程度与强化敏感性和挫折不耐受的相关性:药物的调节作用(2019)

前精神病。 2019; 10:268。

已经提出增强敏感性和挫折相关反应的偏差作为生物心理社会机制的组成部分,其解释了具有注意力缺陷/多动障碍(ADHD)的个体中对网络成瘾(IA)的高度脆弱性。 目前对IA症状与强化敏感性和挫折不耐受的关系以及调节这些人群中这些相关性的因素的知识有限。

本研究的目的是(1)检查IA症状严重程度与强化敏感性和挫折不耐受的关联,(2)确定台湾诊断为ADHD的青少年中这些关联的调节者。

在300和11年龄之间被诊断患有ADHD的18青少年共参加了这项研究。 使用Chen因特网成瘾量表,行为抑制系统(BIS)和行为接近系统(BAS)以及沮丧不适量表评估他们的IA严重程度,强化敏感性和挫折不耐受的水平。 使用多元回归分析检查IA严重程度与强化敏感性和挫折不耐受的关联。 使用标准标准测试可能的调节剂,包括ADHD的药物。

在BAS上寻求更高的乐趣(p = .003)和更高的挫折不宽容(p = .003)与更严重的IA症状相关。 接受治疗ADHD的药物缓和了BAS上寻求乐趣与IA症状严重程度之间的关联。


探讨积极性,一般困境与网络成瘾之间的关联:一般困境的中介效应(2018)

精神病学 2018 Dec 29; 272:628-637。 doi:10.1016 / j.psychres.2018.12.147。

本研究的目的是检验阳性与一般困扰(包括抑郁,焦虑,压力)和网络成瘾之间的关系以及一般困扰的中介作用。 该理论模型由392名大学生志愿者进行了检验。 参与者填写了积极性量表(POS),抑郁,焦虑,压力量表(DASS)和杨氏互联网成瘾测验的简称(YIAT-SF)。 结果显示,积极性,普遍困扰和网络成瘾之间存在显着关联。 根据使用结构方程建模和自举的中介分析结果,抑郁症完全介导了积极性与网络成瘾的关系,而焦虑和压力部分地介导了这种关系。 Bootstrap分析表明,积极性通过抑郁对网络成瘾产生了显着的间接影响。 总体而言,结果暗示了积极的潜在治疗作用,可导致一般困扰的直接减少和通过一般困扰的网络成瘾的间接减少。 此外,网络成瘾可能被认为是次要问题,而不是主要疾病。


基于日本全国性横断面研究(2019),初中教师中存在高风险的网络成瘾及相关因素

Environ Health Prev Med。 2019 Jan 5;24(1):3. doi: 10.1186/s12199-018-0759-3.

由于使用互联网的机会增加,以及近年来互联网的普及,学校教师有可能面临风险的网络成瘾(IA)。 职业倦怠综合症(BOS)被认为是与不健康的心理健康有关的症状之一,特别是在教师中。 本研究旨在通过全国范围的横断面调查和检查与IA相关的因素来研究风险IA与互联网使用或BOS之间的关系。

这项研究是匿名问卷调查的横断面调查。 该调查是2016年对日本初中进行的随机抽样调查。参与者为1696所学校中的73名教师(教师回应率为51.0%)。 我们询问了参与者背景,互联网使用情况,Young的互联网成瘾测验(IAT)和日本倦怠量表(JBS)的详细信息。 我们将参与者分为高风险IA组(IAT得分≥40,n = 96)或非IA组(IAT得分<40,n = 1600)。 为了比较高风险IA和非IA之间的差异,我们根据变量使用了非参数检验和t检验。 为了分析IAT得分与JBS的三个因素(情绪疲惫,人格解体和个人成就感)得分之间的关​​系,我们使用了ANOVA和ANCOVA,并经相关混杂因素进行了调整。 为了阐明每个独立变量对IAT得分的贡献,我们使用了多个逻辑回归分析。

在我们的研究中,处于风险中的IA与长时间私下使用Internet,在工作日和周末都在Internet上,玩游戏以及浏览Internet有关。 在IAT得分和BOS因子得分之间的关​​系中,较高的“人格解体”得分与高风险IA呈正相关,而“个人成就下降”的最高四分位数与高风险IA的OR比较低。多元逻辑回归分析。

我们澄清,在一项全国范围的调查中,初中教师的风险IA与BOS之间存在显着关系。 我们的研究结果表明,在早期阶段发现人格解体可能会导致预防教师中存在风险的IA。


青少年基督教精神和智能手机成瘾:高风险,潜在风险和正常对照组的比较(2019)

J Relig Health。 2019 Jan 4。 doi:10.1007 / s10943-018-00751-0。

这项研究的目的是比较三个群体之间的基督教灵性方面,例如上帝的形像和精神幸福感:高风险,潜在风险和正常人的智能手机成瘾对照组。 参与者是:高危人群中有11名青少年因智能手机上瘾; 可能有智能手机成瘾危险的20名青少年和正常对照组的254名青少年。 结果表明,与潜在风险和对照组相比,青少年智能手机成瘾的高风险组的精神健康水平较低,对上帝的正面印象较低。 每个小组都有其独特的特征。


智能手机成瘾可能与青少年高血压有关:中国初中学生的横断面研究(2019)

BMC Pediatr。 2019 Sep 4;19(1):310. doi: 10.1186/s12887-019-1699-9.

儿童和青少年的高血压在全球范围内呈上升趋势,特别是在中国。 高血压的患病率与许多因素有关,例如肥胖。 在智能手机时代,研究手机对血压的负面健康影响非常重要。 本研究的目的是调查中国初中学生的高血压患病率及其与智能手机成瘾的关系。

一项以学校为基础的横断面研究,包括2639初中学生(1218男孩和1421女孩),年龄为12-15岁(13.18±0.93年),通过随机整群抽样参与研究。 按照标准方案测量身高,体重,收缩压(SBP)和舒张压(DBP),并计算体重指数(BMI)。 根据性别和年龄特定的中国儿童参考数据确定超重/肥胖和高血压。 智能手机成瘾量表短版(SAS-SV)和匹兹堡睡眠质量指数(PSQI)分别用于评估学生的智能手机成瘾和睡眠质量。 多变量逻辑回归模型用于寻求智能手机成瘾和高血压之间的关联。

参与者中高血压和智能手机成瘾的患病率分别为16.2%(女性为13.1%,男性为18.9%)和22.8%(女性为22.3%,男性为23.2%)。 肥胖(OR = 4.028,95%CI:2.829-5.735),睡眠质量差(OR = 4.243,95%CI:2.429-7.411),智能手机成瘾(OR = 2.205,95%CI:1.273-3.820)显着与高血压独立相关。

在中国接受调查的初中学生中,高血压的患病率很高,这与肥胖,睡眠质量差和智能手机成瘾有关。 这些结果表明,智能手机成瘾可能是青少年高血压的新风险因素。


长时间睡前智能手机的使用与成人智能手机用户中岛屿的改变休息状态功能连接相关联(2019)

前精神病学。 2019 Jul 23; 10:516。 doi:10.3389 / fpsyt.2019.00516。

睡前智能手机长时间使用通常与睡眠质量差和白天功能障碍有关。 此外,智能手机的非结构化特性可能会导致过度和不受控制的使用,这可能是智能手机使用问题的一个重要特征。 本研究旨在研究岛叶的功能连接,这与脑突处理,内感觉处理和认知控制有关,与长时间睡前智能手机的使用有关。 我们检查了通过功能磁共振成像(fMRI)使用智能手机的90成年人岛叶的静息状态功能连接(rsFC)。 智能手机在床上的时间是通过自我报告来衡量的。 睡前智能手机的长时间使用与较高的智能手机成瘾倾向量表(SAPS)得分相关,但与睡眠质量无关。 左侧脑岛和右侧壳核之间以及右侧岛叶与左侧上额叶,中颞叶,梭形,下眶额回和右颞上回之间的rsFC强度与智能手机卧床时间呈正相关。 研究结果表明,延长睡前智能手机使用时间可能是智能手机使用问题的一个重要行为指标,而改变的以脑岛为中心的功能连接可能与其相关。


认知情绪调节策略在有问题的智能手机使用中的作用:有问题和无问题的青少年用户之间的比较(2019)

Int J Environ Res Public Health。 2019 Aug 28; 16(17)。 pii:E3142。 doi:10.3390 / ijerph16173142。

之前的工作表明,情绪调节技能不足的个体容易出现强迫行为,并且会采取适应不良的应对策略(如智能手机过度使用)来控制负面情绪。 青春期是情绪调节缺陷的脆弱发展阶段,这与智能手机的过度使用有关。 本研究首次研究了特定认知情绪调节(CER)策略的使用与青少年样本中有问题的智能手机使用之间的联系。 共有845西班牙青少年(455女性)完成了西班牙语版本的认知情绪调节问卷和智能手机成瘾量表,以及社会人口统计调查。 青少年分为两组:无问题的智能手机用户(n = 491,58.1%)和有问题的智能手机用户(n = 354,41.9%)。 发现了显着的群体差异,有问题的用户报告所有适应不良的CER策略得分显着更高,包括更高的自责,反刍,责备他人和灾难。 逻辑回归分析的结果表明,反刍,灾难和其他人的责备是区分两组的最重要的变量,以及家庭以外的性别和父母控制。 总之,这些研究结果表明了特定的适应不良的CER策略在有问题的智能手机使用中的重要性,并为干预设计的相关目标提供了见解。


智能手机非使用者:相关的社会人口和健康变量(2019)

Cyber​​psychol Behav Soc Netw。 2019 Aug 29。 doi:10.1089 / cyber.2019.0130。

智能手机滥用及相关后果已得到深入研究。 然而,很少有人关注那些拥有智能手机但却几乎没有使用智能手机的人。 人们可能会认为他们处于虐待的另一端,无论是行为还是后果。 本研究旨在为智能手机非使用者建立社会人口学变量和健康指标。 在一个大城市(西班牙马德里)通过随机分层抽样进行的人口调查获得了拥有智能手机的6,820和15年之间的65人员。 关于7.5%(n = 511)表示他们不定期使用智能手机。 该群体的男性人数多于平均年龄较高,社会阶层贫困,居住在欠发达地区和教育水平较低的女性。 他们表现出较差的心理健康指标,与他们的健康有关的感知的生活质量降低,久坐的人,超重/肥胖的倾向更大,孤独感更高。 当一起查看所有这些变量时,回归模型显示,除了性别,年龄,社会阶层和受教育程度之外,唯一与健康相关的指标是孤独感。 手机滥用与健康问题有关,但不规则使用并不能说明相反的情况。 重要的是研究非用户群体,并探究原因和相关后果,尤其是感知到的孤独感的作用,这与智能手机是矛盾的,因为智能手机是一种可以促进人际交往的工具。


在理疗大学生中,智能手机成瘾,颅脑角,肩胛运动障碍和选定的人体测量变量之间存在相关性(2019)

J Taibah Univ Med Sci。 2018 Oct 5; 13(6):528-534。 doi:10.1016 / j.jtumed.2018.09.001。

已经指出智能手机成瘾以减少头尾椎角度,从而引起前方头部姿势和增加肩胛骨运动障碍。 本研究确定了智能治疗本科生智能手机成瘾水平,颅脑角,肩胛骨运动障碍和选定的人体测量变量之间的相关性。

七名参与者通过有目的的抽样技术从拉各斯大学医学院物理治疗系招募。 使用短版智能手机成瘾量表(英文版)评估智能手机成瘾水平。 使用照相方法评估颅颈和肩胛骨运动障碍。 描述性和推论性统计用于分析0.05的α水平的数据。

这项研究的分析表明,许多大学生沉迷于使用智能手机。 男性和女性参与者的成瘾水平(p = 0.367)和肩cap运动障碍(p = 0.129)没有显着差异。 但是,男性和女性参与者的颅椎角有显着差异(p = 0.032)。 在男性和女性参与者中,智能手机成瘾,颅骨角(r = 0.306,p = 0.007)和肩cap骨运动障碍(r = 0.363,p = 0.007)之间存在显着关系。

高水平的智能手机成瘾会减少颅尾角并增加肩胛骨运动障碍。 因此,应评估所有颈肩痛患者的智能手机成瘾水平,以规划适当的管理。


影响移动医疗服务中过度使用智能手机用户接受度的因素:在韩国测试改进的集成模型的实证研究(2018)

前精神病学。 2018 Dec 12; 9:658。 doi:10.3389 / fpsyt.2018.00658.

智能手机已经成为人们日常生活中的关键,包括医疗领域。 但是,随着人们靠近智能手机,这很容易导致过度使用。 过度使用会由于缺乏睡眠,抑郁症状和社交关系失败而导致疲劳,对于青少年而言,这会阻碍学习成绩。 需要自我控制解决方案,并且可以通过行为分析来开发有效的工具。 因此,本研究的目的是调查用户使用m-Health进行智能手机过度干预的意图的决定因素。 基于TAM和UTAUT的研究模型已被修改以应用于智能手机过度使用的情况。 所研究的人群由韩国年龄在400至19岁的60位随机选择的智能手机用户组成。 在变量之间进行结构方程建模,以使用95%的置信区间测试假设。 感知的易用性与感知的有用性之间有着非常强的直接正相关性,感知的有用性与行为使用意图上有着非常强的正相关性。 抵制变化与使用行为意图有直接的正相关,最后,社会规范与使用行为意图有很强的直接正相关。 感知易用性影响感知有用性,感知有用性影响行为使用意图,社会规范影响行为使用意图的发现与先前相关研究一致。 与先前研究不一致的其他结果暗示,这些是关于智能手机过度使用的独特行为发现。


体验避免和过度使用智能手机:贝叶斯方法(2018)

Adicciones。 2018 Dec 20; 0(0):1151。 doi:10.20882 / adicciones.1151。

[英文,西班牙文; 摘要提供西班牙语出版商]

智能手机是我们日常生活中的常用工具。 然而,最近的研究表明,使用智能手机既有积极影响,也有消极影响。 虽然没有就标注它的概念或术语达成一致意见,但研究人员和临床实践者担心智能手机过度使用会带来负面影响。 本研究旨在分析智能手机成瘾与体验回避之间的关系。 使用年龄范围从1176到828(M = 16; SD = 82)的30.97参与者(12.05女性)样本。 SAS-SV量表用于测量智能手机成瘾,AAQ-II用于评估体验避免。 为了模拟变量之间的关系,使用了贝叶斯推理和贝叶斯网络。 结果表明,体验回避和社交网络使用与智能手机成瘾直接相关。 此外,数据表明性别在这些变量之间观察到的关系中发挥着中介作用。 这些结果有助于理解与智能手机的健康和病理相互作用,并有助于定位或规划未来的心理干预以治疗智能手机成瘾。


泰国清迈大学生过度使用智能手机与心理健康的关系(2019)

公共科学图书馆之一。 2019 Jan 7; 14(1):e0210294。 doi:10.1371 / journal.pone.0210294

目前的研究通过调查泰国大学生智能手机使用与心理健康之间的关系来解决这一研究差距。 这项横断面研究是在1月至3月2018期间在泰国清迈最大的大学18-24年大学生中进行的。 主要结果是心理健康,并使用蓬勃发展量表进行评估。 智能手机使用是主要的自变量,由五个项目测量,这些项目是根据八项青少年网络成瘾问卷调查问卷改编而来的。 高于中值的所有分数被定义为表明智能手机过度使用。

在800位受访者中,有405位(50.6%)为女性。 总共366名(45.8%)学生被归类为过度使用智能手机。 与未过度使用智能手机的学生相比,过度使用智能手机的学生的心理健康得分较低(B = -1.60; P <0.001)。 女学生的心理健康分数平均比男学生高1.24分(P <0.001)。


济南市初中生网络成瘾预防2年纵向心理干预研究(2018)

生物医学研究 28,没有。 22(2018):10033-10038。

目的:探讨心理干预对济南市初中生网络成瘾预防的影响。

方法:采用网络成瘾诊断量表(IADDS)对济南市888初中学生进行总体评估。 57案例的学生根据IADDS的分数被诊断为网络成瘾,而其余的831学生则需要填写自行设计的一般问卷,如人口统计调查问卷和症状清单90(SCL-90),并随机分为干预和对照组。 4州在两年内进行心理干预,每学期一个阶段,每个阶段都有4课程。

结果:在干预组中,IADDS和SCL-90评分显着低于对照组学生在T2和T3不同时间点(均为P组)s<0.01)。 在干预组中,每次干预后SCL-90的不同因素均降低(所有Ps<0.01)。 这些结果表明,干预措施对学生的心理健康具有积极作用。 在T2和T3时间点,IADDS在干预组中筛查的网络成瘾的阳性率明显低于对照组(所有P <0.05)。

结论:纵向前瞻性和预防性心理干预能有效改善济南市初中生心理健康,降低网络成瘾率.2018


网络成瘾:台湾大学生与健康相关的生活质量下降,以及在哪些方面? (2018)

人类行为计算机 84(2018):460 466。

•网络成瘾与大学生健康相关生活质量的各个方面负相关。

•各种网络成瘾表现与不同的生活质量领域存在差异。

•网络成瘾应与抑郁症一起解决,以产生协同有害影响。

互联网使用已经融入大学生的日常生活中,用于学习和社交目的。 然而,关于网络成瘾者(IA)在身体,心理,社会和环境领域中是否具有较低的健康相关生活质量(HRQOL)知之甚少。 使用比例分层抽样(回复率= 1452%)收集台湾84.2大学生的调查数据。 IA,包括5 IA表现,HRQOL分别由Chen Internet Addiction Scale和世界卫生组织生活质量(WHOQOL-BREF)台湾版评估。 IA的大学生报告所有4域的HRQOL显着降低(B 分别为-0.130,-0.147,-0.103和-0.085)。 此外,还有3种IA表现形式,即强制性(B = −0.096),人际关系和健康问题(B = −0.100),以及时间管理问题(B = -0.083),与较低的HRQOL显着相关; 强迫性也与心理下降有关(B = −0.166)和环境(B = -0.088)HRQOL; 最后,由于使用互联网而导致的人际关系和健康问题与较低的社会HRQOL(B = -0.163)。 这些发现需要进一步研究IA与青少年HRQOL相关的机制。 需要针对早期IA表现采取多方面的量身定制的干预措施,从而预防IA和相关的健康后果。


突尼斯青少年网络成瘾的相关因素(2019)

Encephale。 2019 Aug 14。 pii:S0013-7006(19)30208-8。 doi:10.1016 / j.encep.2019.05.006。

网络成瘾是一种相对较新的现象,是近期心理健康研究的一个领域,特别是在年轻人群中。 它似乎与几个个人和环境因素相互作用。

我们的目标是在突尼斯青少年人群中发现网络成瘾,并研究其与个人和家庭因素的关系,以及焦虑和抑郁的合并症。

我们对突尼斯南部斯法克斯市公共场所招募的253名青少年进行了横断面研究。 我们收集了传记和个人数据以及描述家庭动态的数据。 通过Young的问卷调查评估了网络成瘾。 使用HADS量表评估抑郁和焦虑合并症。 比较研究基于卡方检验和学生检验,显着性水平为5%。

网络成瘾的患病率为43.9%。 网络成瘾者的平均年龄为16.34岁,其中男性占多数(54.1%),并且增加了网络成瘾的风险(OR a = 2.805)。 网络成瘾者之间的平均连接持续时间为每天4.6小时,并且与网络成瘾显着相关; P <0.001)。 在大多数互联网成瘾的青少年中发现了社交活动(86.5%)。 在线活动的类型与网络成瘾显着相关(P = 0.03和OR a = 3.256)。 其他行为上瘾经常被报告:过度使用视频游戏占35.13%,病理性购买占43.25%。 这两种行为与网络成瘾显着相关(分别为P = 0.001和P = 0.002,OR = 3.283)。 在网络上瘾的青少年中,有91.9%的父母同住。 母亲的定期专业活动与网络成瘾风险显着相关(P = 0.04),父母和兄弟姐妹对互联网的使用也是如此(分别为P = 0.002和P <0.001,OR = 3.256)。 父母的限制性态度与网络成瘾风险显着相关(P <0.001 OR = 2.57)。 家庭动态,尤其是在青少年与父母互动的水平上,是网络成瘾的决定性因素。 在依赖网络的青少年中,焦虑的发生率比抑郁症的发生率高,分别为65.8%和18.9%。 焦虑与网络成瘾的风险显着相关(P = 0.003,或a = 2.15)。 抑郁与网络成瘾风险之间没有显着相关性。

突尼斯青少年似乎有很大的网络成瘾风险。 对可修改因素采取有针对性的行动,特别是那些影响家庭互动的因素,对预防非常有用。


日本中小学儿童的病理和适应不良的患病率及与抑郁症和与健康相关的生活质量的关系(2018)

Soc Psychiatry Psychiatr Epidemiol。 2018 Sep 25。 doi:10.1007 / s00127-018-1605-z。

这项调查是在日本一个中等城市的国立和公立小学和初中的儿童中进行的。 数据来自3845小学和4364初中学龄儿童。

根据Young的诊断问卷得分,小学和初中年龄段儿童的病理和不良适应互联网使用率分别为3.6%,9.4%,7.1%和15.8%。 有问题的Internet使用(包括病理和适应不良的Internet使用)的患病率从4年级一直上升到8年级。 此外,七年级和八年级之间的患病率急剧增加。 我们的研究表明,与使用适应性互联网的儿童相比,使用病理性和适应不良的互联网的儿童表现出更严重的抑郁症,并且与健康相关的生活质量下降。

我们的研究结果表明,即使在小学学龄儿童中,病理性互联网的使用并不少见,并且那些患有病理性和适应不良的互联网使用者有严重的心理健康问题和降低与健康相关的生活质量,支持为这些儿童提供教育和针对有问题的互联网使用和相关风险因素的预防性干预。


注意力缺陷/多动障碍青少年的无聊倾向及其与网络成瘾和网络活动的相关性(2018)

Kaohsiung J Med Sci。 2018 Aug;34(8):467-474. doi: 10.1016/j.kjms.2018.01.016.

这项研究检查了无聊倾向与网络成瘾和活动的关联,以及这些关联的调节者在患有注意力缺陷/多动障碍(ADHD)的青少年中。 总体而言,患有ADHD的300青少年参与了这项研究。 他们的网络成瘾,对无聊易感性量表(BPS-SF),ADHD,父母特征以及互联网活动类型缺乏外部和内部刺激的得分进行了检查。 使用逻辑回归分析检查无聊倾向与网络成瘾和互联网活动的关联以及关联的主持人。 BPS-SF缺乏外部刺激的得分越高,网络成瘾的风险越高。 孕产妇职业社会经济状况缓和了外部刺激缺乏与网络成瘾的关联。 缺乏外部刺激的较高分数与参与在线游戏的高趋势显着相关,而缺乏内部刺激的较高分数与参与在线研究的较低倾向显着相关。 BPS-SF缺乏外部刺激应被视为ADHD青少年网络成瘾预防和干预计划的目标。


广义与特定互联网使用相关的成瘾问题:互联网,游戏和社交网络行为的混合方法研究(2018)

Int J Environ Res Public Health。 2018 Dec 19; 15(12)。 pii:E2913。 doi:10.3390 / ijerph15122913。

技术行为成瘾的领域正在朝着特定的问题(即游戏障碍)发展。 但是,仍需要更多的证据来证明与一般性互联网使用相关的成瘾问题有关的特定成瘾问题(广义病理性互联网使用(GPIU)对特定病理性互联网使用(SPIU))。 这项混合方法研究旨在区分GPIU与SPIU。 进行了部分混合的顺序相等状态研究设计(QUAN→QUAL)。 首先,通过在线调查,该调查针对三种类型的问题(即,通用的Internet使用以及特定的在线游戏和社交网络)调整了强制性Internet使用量表(CIUS)。 其次,通过半结构化访谈,确定他们对潜在问题(病因,发展,后果和因素)演变的看法,以及他们对当前适用于每个问题的互联网游戏障碍(IGD)标准的看法。 。 调查结果表明,CIUS对于所检查的GPIU和SPIU仍然有效且可靠; 据估计,潜在风险问题游戏玩家和互联网用户的患病率分别为10.8%和37.4%,他们表示他们倾向于维护虚拟生活。 这些样本中有一半有独特或混合的风险。 而且,出现了设备模式,性别和年龄问题,例如问题游戏者成比例地男女青年或中年成年人。 GPIU与有问题的社交网络使用高度相关,而与有问题的游戏的相关性较小,但是两个SPIU都是独立的。 关于成瘾症状,显着性,欺骗性和耐受性,需要重新定义,特别是对于SPIU,而适用于GPIU和SPIU的更有价值的IGD标准是:风险关系或机会,放弃其他活动,退出,并且尽管存在问题仍然继续。 因此,尽管研究的问题以风险行为的形式出现,但SPIU似乎涵盖了被归类为潜在问题用户的那些上瘾的症状,在线游戏是最严重的行为上瘾问题。


中国医学生人格特质与网络成瘾的关系:注意力缺陷/多动障碍症状的中介作用(2019)

BMC精神病学。 2019 Jun 17;19(1):183. doi: 10.1186/s12888-019-2173-9.

网络成瘾(IA)已成为公共卫生问题,尤其是青少年和年轻人。 然而,对医学生进行的研究很少。 这项多中心研究旨在调查中国医学生IA的流行情况,研究人群中五大人格特征与IA的关联,探讨注意力缺陷/多动障碍(ADHD)症状的可能中介作用在关系中。

自我报告的问卷,包括网络成瘾测试(IAT),五大库存(BFI),成人ADHD自我报告量表-V1.1(ASRS-V1.1)筛查器和社会人口统计学部分,分发给3医学院的临床学生。中国。 共有1264学生成为最后的科目。

中国医学生的IA总体患病率为44.7%(IAT> 30),而9.2%的学生表现为中度或重度IA(IAT≥50)。 在对协变量进行调整后,尽责程度和愉快程度与IA呈负相关,而神经质与IA呈正相关。 ADHD症状介导了IA的尽责性,愉悦性和神经质性。 在中国医学生中,IA的患病率很高。 当量身定制的干预策略旨在预防和减少医学生的IA时,应同时考虑人格特质和ADHD症状。


负面生活事件和有问题的互联网使用与青少年精神病经历相关的因素(2019)

前精神病学。 2019可能是29; 10:369。 doi:10.3389 / fpsyt.2019.00369。

总的来说,参加高中的1,678青少年被招募进行横断面调查。 他们使用Prodromal Questionnaire-16(PQ-16)完成自我报告的PLE评估,并使用流行病学研究中心抑郁量表(CES-D)测量抑郁,焦虑,自尊,网络使用和负面生活事件,国家特质焦虑量表(STAI),罗森堡自尊量表(RSES),韩国网络成瘾量表(K量表)和儿童创伤事件的终身发病率(LITE-C),包括网络外观骚扰和学校暴力。

总共1,239科目(73.8%)在PQ-1上得分至少为16。 使用心理健康服务的学生的平均总和痛苦PQ-16得分显着更高。 总体和遇险前驱问卷-16(PQ-16)评分与CES-D,STAI-S,STAI-T,LITE-C和K-评分呈正相关,但与RSES评分呈负相关。 分层线性回归分析显示,PLE与高K值评分和负性生活事件的发生率显着相关,如LITE-C,网络性骚扰和欺凌受害者。

我们的研究结果表明,PIU和负面生活经历与青少年的PLE显着相关。 需要评估和治疗干预互联网使用作为压力的应对策略,以防止临床精神病症状的发展。


网络成瘾青少年的养育方式,感知社会支持和情绪调节(2019)

Compr Psychiatry。 2019 Apr 3。 pii:S0010-440X(19)30019-7。 doi:10.1016 / j.comppsych.2019.03.003。

这项研究的目的是调查父母的态度,感知的社会支持,情绪调节和伴随的青少年所见的精神疾病,他们被诊断患有网络成瘾(IA),被转诊到门诊儿童和青少年精神病诊所。

在研究组中包括了176名12-17岁的青少年。 他们在Young的互联网成瘾测试(IAT)中得分为40分或更高,并且根据精神病访谈满足了Young对IA的诊断标准。 对照组包括年龄,性别和社会经济水平相匹配的四十名青少年。 学龄儿童情感障碍和精神分裂症时间表(K-SADS-PL),父母教养方式量表(PSS),父母的情感情感能力(LEAP),儿童社会支持评估量表(SSAS-C) ,情绪调节困难量表(DERS)和多伦多Alexithymia量表80(TAS-20)。

结果显示,患有IA的青少年的父母在接受/参与,监督/监控方面更不经常,并且他们的情绪可用性较低。 IA的青少年对社会支持的认知较少,在识别和言语表达方面存在较大的困难和情绪调节。 较低的父母严格/监督,较高的述情障碍和焦虑症的存在被发现是IA的重要预测因子。 患有共病抑郁症的网络成瘾青少年在他们的父母中具有较高的述情障碍和较低的情绪可用性。


儿童智能手机成瘾倾向的转变:性别和使用模式的影响(2019)

公共科学图书馆之一。 2019可能是30; 14(5):e0217235。 doi:10.1371 / journal.pone.0217235。

这项研究评估了儿童智能手机成瘾倾向(SAP)过渡的发生率,并检查了性别,使用模式(社交网站(SNS)使用和智能手机游戏)和抑郁对智能手机成瘾过渡的影响。

来自台北的2,155儿童的代表性样本完成了2015(5th级)和2016(6级)的纵向调查。 潜在转换分析(LTA)用于表征SAP中的转换,并检查性别,使用模式和抑郁对SAP转换的影响。

LTA确定了SAP的四种潜在状态:大约一半的孩子处于非SAP状态,五分之一处于耐受状态,六分之一处于戒断状态,七分之一处于高SAP状态。 六年级的男孩和女孩的高SAP和耐受性患病率均高于五年级,而五年级的男孩和女孩中,高SAP和戒断的患病率较高,女孩的非SAP和耐受性的患病率较高。 。 控制父母的学历,家庭结构和家庭收入,儿童更多地使用SNS,越来越多地使用手机游戏以及更高水平的沮丧感,与非SAP以外处于三种SAP状态之一的可能性增加相关。 。 当将所有三个协变量共同输入模型时,SNS的使用和抑郁仍然是重要的预测指标。


年轻精神分裂症患者使用智能手机及相关因素(2019)

亚太精神病学。 2019 May 1:e12357。 doi:10.1111 / appy.12357。

共有148位年龄在18至35岁的精神分裂症患者完成了自行调查的问卷,以探讨社会人口统计学特征; 智能手机成瘾量表(SAS),十大五项量表(BFI-10),医院焦虑和抑郁量表(HADS),感知压力量表(PSS)和罗森伯格自尊量表(RSES)。 还使用临床医师评估的精神病症状严重程度量表(CRDPSS)量表和个人和社会绩效(PSP)量表对所有患者进行了评估。

平均受试者年龄为27.5±4.5岁。 性别,工作和教育程度之间的SAS得分均无显着差异。 Pearson r-correlation检验显示,SAS评分与HADS焦虑,PSS和BFI-10神经质评分明显相关。 它与RSES,BFI-10合格度和尽责程度得分呈负相关。 在逐步线性回归分析中,PSU的严重程度与高焦虑和低同意感显着相关。


Internet人际连接介导了人格与Internet成瘾(2019)之间的关联

Int J Environ Res Public Health。 2019 Sep 21; 16(19)。 pii:E3537。 doi:10.3390 / ijerph16193537。

互联网的发展改变了人与人之间的互动,因此人们不再需要彼此见面。 但是,有些人更容易沉迷于Internet活动,这是Internet访问和使用便利性的原因。 在这项研究中,我们检查了人格特质和对在线人际互动的感觉之间的关联,以预测网络成瘾。 这是通过使用一个在线广告来完成的,该广告要求参与者在实验室中完成调查表。

招募了平均年龄为22.50岁的232名参与者,并要求他们填写以下问卷:贝克抑郁量表(BDI),贝克焦虑量表(BAI),陈互联网成瘾量表(CIAS) ),艾森克人格问卷(EPQ),互联网使用情况问卷(IUQ)和互联网人际交往问卷调查(FIIIQ)。

结果表明,具有神经质性格和对互联网人际互动感到焦虑的人更容易沉迷于互联网。 此外,神经质的人和对互联网的人际关系更加焦虑的人更有可能发展互联网成瘾。

倾向于通过Internet建立新的人际关系并担心在线人际关系的人更容易沉迷于Internet。 对互联网人际交往更加焦虑并倾向于通过互联网发展新的人际关系的个人更有可能发展互联网成瘾。


社交网站用户的网络成瘾:卡拉奇医学本科生(2018)新出现的心理健康问题

Pak J Med Sci。 2018 Nov-Dec;34(6):1473-1477. doi: 10.12669/pjms.346.15809.

使用卡拉奇的社交网站(SNS)确定医学本科生中网络成瘾(IA)的频率和强度。

16年340月至16月在卡拉奇的一所私立和政府医学院进行了横断面调查。 XNUMX名医学生实施了自我管理的杨氏互联网成瘾测试,以评估过去三年中SNS个人资料用户中IA的频率和强度。 结构化问卷进一步询问与IA和SNS使用相关的社会和行为模式。 使用SPSS XNUMX分析数据。

在所有研究参与者中,有85%(n = 289)的人发现互联网成瘾(IA)。 其中,有65.6%(n = 223)是“极度上瘾”,有18.5%(n = 63)是“中度上瘾”,而有0.9%(n = 3)被“严重上瘾”。 与男性医学生相比,女性医学生的IA负担相对较高(p = 0.02)。 就读的医学院类型和IA之间没有显着差异(p = 0.45)。 但是,在成瘾和非成瘾的医学生中,某些行为模式在统计学上存在显着差异。


性别,年龄,抑郁和问题行为对大学生网络成瘾发生率和缓解的预测影响:一项前瞻性研究(2018)

Int J Environ Res Public Health。 2018 Dec 14; 15(12)。 pii:E2861。 doi:10.3390 / ijerph15122861。

该研究的目的是确定性别,年龄,抑郁和问题行为对大学生网络成瘾(IA)发病率和缓解的预测效果,为期一年的随访。 共招募了500大学生(262女性和238男性)。 性别,年龄,抑郁严重程度,自我伤害/自杀行为,饮食问题,冒险行为,物质使用,攻击性和无法控制的性接触对IA在一年内发生率和缓解的预测影响 - 检查了。 IA的一年发病率和缓解率分别为7.5%和46.4%。 在初始调查中,抑郁,自残和自杀行为的严重程度以及无法控制的性接触预测了IA在单变量分析中的发生率,而只有抑郁症的严重程度预测了多变量逻辑回归中IA的发生率(p = 0.015,优势比= 1.105,95%置信区间:1.021 - 1.196)。 相对年轻的年龄预测了IA的缓解。 在一年的随访中,抑郁症和年轻人分别预测了大学生IA的发病率和缓解率。


有问题的互联网使用和孤独感(2018)

Int J精神病学临床实践。 2018 Dec 20:1-3。 doi:10.1080 / 13651501.2018.1539180。

网络成瘾或有问题的互联网使用(PIU)与孤独感和社交网络有关。 研究表明,在线交流可能会导致孤独。 我们检查了PIU和孤独之间的关联是否与缺乏社会支持无关,正如缺乏忠诚的浪漫关系,家庭功能差以及由于在线时间而无法面对面交流所表明的那样。

葡萄牙青少年和年轻人(N = 548:16-26年)完成了广义问题互联网使用量表-2,UCLA孤独度量表以及McMaster家庭评估设备的一般功能子量表。 他们还报告说,如果他们有一个忠诚的浪漫关系,如果在网上没有让他们有时间与伴侣在一起,与家人一起度过,并与朋友面对面交流。

据报道,社交网络是90.6%女性和88.6%男性的主要偏好。 感知孤独与PIU无关,与年龄和社会支持指标无关。

进化创造了神经生理学机制,以基于面对面交互中存在的感觉信息和身体反馈来识别令人满意的社会关系。 这些在在线交流中很少缺席。 因此,在线交流可能会产生孤独感。 关键点有问题的互联网使用(PIU)与孤独和社交网络有关。 在线交流被证明可以增加孤独感。 缺乏浪漫关系并没有解释PIU与孤独感的关联。 较贫穷的家庭环境并未解释PIU与孤独感的关联。 由于在线时间缺乏面对面的互动也没有解释。 在线联系人缺乏足够的感官提示和身体反馈可能会有所帮助。


技术使用对工作年轻孤独和社会关系的影响(2018)

坚持精神病护理。 2018 Jul 25。 doi:10.1111 / ppc.12318。

本研究旨在探讨技术使用对年轻孤独和社会关系的影响。

使用年轻的信息形式,网络成瘾量表,同伴关系量表和智能手机成瘾量表,与1,312年轻人进行关系描述性研究。

经确定,遭受暴力,吸烟和作为非熟练劳动力工作的年轻人高度依赖互联网和智能手机。 互联网和智能手机成瘾的年轻人被发现具有高度的孤独感和糟糕的社会关系。

已经确定,在社交方面薄弱的年轻人通过使用互联网和电话填补了这些缺陷。


移动无处不在:了解认知吸收,智能手机成瘾和社交网络服务之间的关系(2019)

人类行为计算机

90卷,1月2019,页数246-258

亮点

  • 对智能手机设备的成瘾超过社交网络服务(SNS)的成瘾。
  • 智能手机成瘾因教育程度而异; SNS没有。
  • 沉迷于智能手机的用户和SNS体验更高的认知吸收。
  • SNS认知吸收的影响大于智能手机。
  • 认知吸收对SNS成瘾介导的智能手机成瘾的影响。

网络成瘾和在线游戏:二十一世纪新兴的流行病? (2019)

DOI: 10.4018/978-1-5225-4047-2.ch010

网络成瘾逐渐成为游戏和其他休闲活动的媒介,从其初衷转向加强沟通,有助于研究。 已经发现互联网的过度使用和其使用的性质与具有相似神经生物学基础的精神上瘾物质成瘾相似。 将赌博障碍纳入DSM 5进一步加强了新兴的行为成瘾概念。 各种世界范围的研究也支持这种问题的激增。 临床表现和管理选择主要基于从药物滥用问题中学习的行为原则。 然而,理解这个二十一世纪的问题肯定需要大规模的随机试验和流行病学研究。


父母婚姻冲突与网络成瘾之间的关系:适度调解分析(2018)

J影响紊乱。 2018 Nov; 240:27-32。 doi:10.1016 / j.jad.2018.07.005。

父母婚姻冲突对网络成瘾的影响已经确立; 然而,关于这种效应的潜在机制知之甚少。 本研究的目的是探讨抑郁和焦虑的中介作用,以及同伴依恋作为父母婚姻冲突与网络成瘾之间关系的调节者的作用。

使用来自2259高中学生的横断面样本的数据测试适度调解分析,所述高中学生完成关于婚姻冲突,抑郁,焦虑,同伴依恋和网络成瘾的问卷调查。

结果表明,父母婚姻冲突对网络成瘾的影响是由抑郁和焦虑所调节的。 此外,同伴依恋缓和了父母婚姻冲突与抑郁/焦虑之间的关联。


青少年因有问题的互联网使用而接受治疗的临床情况(2018)

与精神病学。 2018 Oct 2:706743718800698。 doi:10.1177 / 0706743718800698。

这项研究突出了青少年在魁北克省咨询成瘾治疗中心(ATC)的临床情况,该网络使用有问题的互联网(PIU)来开发有关这些特定客户的知识并准确地针对他们相对于治疗的需求

该研究是在年龄为80和14(M = 17)的15.59青少年中进行的,他们曾咨询过ACT治疗PIU。 青少年参加了一次访谈,记录了互联网使用模式及其后果,精神健康障碍共现以及家庭和社会关系。

样本由75男孩(93.8%)和5女孩(6.3%)组成,他们每周平均花费55.8小时(SD = 27.22)上网进行非学校或专业活动。 几乎所有这些年轻人(97.5%)都出现了共同发生的精神疾病,并且超过70%去年因心理问题寻求帮助。 结果显示,92.6%认为他们的互联网使用显着阻碍了他们的家庭关系,而50%认为这会阻碍他们的社交关系。


压力和应对策略对精神分裂症谱系障碍患者互联网使用问题的贡献(2018)

Compr Psychiatry。 2018 Sep 26; 87:89-94。 doi:10.1016 / j.comppsych.2018.09.007。

互联网使用已经很高并且在精神障碍患者中迅速增加,但是对精神分裂症谱系障碍患者中有问题的因特网使用(PIU)的研究很少。 本研究旨在测量PIU的患病率,并确定精神分裂症谱系障碍患者中与PIU相关的因素。

进行了一项横断面调查,其中包括368例精神分裂症谱系疾病患者:317例精神分裂症,22例精神分裂症,9例精神分裂症样疾病和20例其他精神分裂症谱系和精神病患者。 精神病症状的严重程度以及个人和社会功能的水平分别通过临床医师评定的精神病症状严重程度维度(CRDPSS)量表和个人和社会绩效(PSP)量表进行评估。 使用Young的互联网成瘾测试(IAT)对PIU进行了评估。 此外,还进行了医院焦虑和抑郁量表(HADS),知觉压力量表(PSS),罗森伯格自尊量表(RSES)以及对所遇到问题的简短应对方式(COPE)清单。

在具有精神分裂症谱系障碍的81患者的22.0(368%)中鉴定了PIU。 患有PIU的受试者明显更年轻,更可能是男性。 在PIU组中,简要COPE清单的HADS,PSS和功能失调的应对维度的得分显着更高,RSES得分显着更低。 Logistic回归分析显示,患者的PIU与PSS评分和Brief COPE清单的功能失调应对维度显着相关。


在青春期避免浪漫依恋:性别,过度使用互联网和浪漫关系参与效应(2018)

公共科学图书馆之一。 2018 Jul 27; 13(7):e0201176。 doi:10.1371 / journal.pone.0201176。

浪漫发展是青春期的一个鲜明特征。 然而,相当一部分青少年表现出回避浪漫依恋(ARA)倾向,这对他们的一般适应有重大影响。 ARA的变化已经被提出与年龄,性别,与浪漫伴侣的接触以及过度的互联网使用(EIU)行为有关。 在515和16年的18希腊青少年规范样本的纵向,双波研究中,ARA用相关关系经验的相关子量表 - 修订和EIU与网络成瘾测试进行了评估。 三级分层线性模型发现ARA倾向在16和18之间减少,而参与浪漫关系和EIU分别与较低和较高的ARA倾向相关。 性别在16年龄或其随时间的变化时没有区分ARA严重程度。 结果强调了采用纵向情境化方法的必要性,并为与青少年浪漫发展相关的预防和干预举措提供了启示。


青少年网络成瘾涉及的个人和社会因素:荟萃分析(2018)

人类行为计算机 86(2018):387 400。

亮点

•网络成瘾(IA)与青少年的心理社会因素有关。

•风险因素对IA的影响大于保护因素。

•个人因素表明与IA的关联程度高于社会因素。

•敌意,抑郁和焦虑表现出与IA的最大联系。

互联网使用的日益普及和频率已导致大量研究报告与其滥用相关的各种临床问题。 这项研究的主要目的是对网络成瘾(IA)与青少年的一些个人和社会心理因素之间的关联进行荟萃分析。

搜索包括横断面,病例对照和队列研究,分析IA与至少一个以下个人变量之间的关系:(i)精神病理学,(ii)人格特征和(iii)社会困难,以及( iv)自尊,(v)社交技能和(vi)积极的家庭功能。 这些变量被分类为发展IA风险的保护和促进因素。

在截至11月28的初级医学,健康和心理学文献数据库中,确定了具有足够方法学质量的2017研究。 在分析中包含的48,090学生中,6548(13.62%)被确定为过多的互联网用户。 结果表明,风险因素对IA的影响大于保护因素。 此外,个人因素显示与IA的联系比社会因素更多。


Ramathibodi医院(2017)医学院泰国医学院学生网络成瘾与抑郁之间的关系

公共科学图书馆之一。 2017 Mar 20; 12(3):e0174209。 doi:10.1371 / journal.pone.0174209。

在Ramathibodi医院的医学院进行了横断面研究。 参与者是同意参加本研究的一年级至五年级医学生。 人口统计学特征和与压力相关的因素来自于自评问卷。 使用泰语版《患者健康调查表》(PHQ-9)对抑郁症进行评估。 泰文版《网络成瘾青年诊断问卷》的泰文总分五分或以上被归类为“可能的IA”。

来自705的参与者,24.4%有可能IA和28.8%有抑郁症。 可能的IA和抑郁之间存在统计学上显着的相关性。 Logistic回归分析表明,可能IA组的抑郁几率是正常互联网使用组的1.58倍。 发现学术问题是可能的IA和抑郁症的重要预测因子。

IA可能是泰国医学院学生常见的精神病学问题。 该研究还表明,可能的IA与抑郁症和学业问题有关。 我们建议在医学院考虑对IA进行监测。


网络成瘾医学生的生活质量(2016)

Acta Med伊朗。 2016 Oct;54(10):662-666.

本研究的目的是检查患有网络成瘾的医学生的生活质量。 这项横断面调查是在德黑兰医科大学进行的,共招收了174四至七年级本科医学生。

上瘾组的平均GPA显着降低。 互联网上瘾的医学生似乎生活质量较低; 而且,与非成瘾者相比,这些学生在学业上表现得更差。 由于网络成瘾正在迅速增加,这可能会引起相当大的学术,心理和社会影响; 因此,可能需要筛查程序立即发现此类问题,以便进行咨询以防止不必要的并发症。


与网络成瘾有关的因素:土耳其青少年的横断面研究(2016)

Pediatr Int。 2016 Aug 10。 doi:10.1111 / ped.13117。

这项研究的目的是调查网络成瘾(IA)的流行,以及青少年社会人口学特征,抑郁,焦虑,注意力缺陷多动障碍(ADHD)症状和IA之间的关系。

这是一项基于学校的横断面研究,在468-12学年的第一学期,17学生的代表性样本年龄为2013-2014岁。 大约有1.6%的学生被确定为有IA,而16.2%有可能有IA。 IA与抑郁,焦虑,注意力障碍和青少年多动症状之间存在显着相关性。 吸烟也与IA有关。 IA与年龄,性别,体重指数,学校类型和SES之间没有显着关系。 抑郁,焦虑,注意力缺陷多动症和吸烟成瘾与青少年学生的PIU有关。 需要针对年轻人心理健康的预防性公共卫生政策。


调查网络依赖与焦虑与高中生教育表现之间的关系(2019)

J Educ Health Promot。 2019十一月29; 8:213。 doi:10.4103 / jehp.jehp_84_19。

互联网是最先进的现代通信技术之一。 尽管积极地使用了互联网,但极端行为的存在及其有害后果吸引了所有人的注意力。 这项研究的目的是确定网络成瘾与焦虑和教育表现之间的关系。

这项研究是描述性的相关研究。 该研究的统计人口包括4401-2017学年伊拉姆-伊朗城市高中中的2018名女学生。 样本数量包括353名学生,这些学生使用Cochran公式估算。 通过随机聚类抽样选择它们。 对于数据收集,请参阅《年轻人的互联网依赖调查表》,《学习成绩清单》和《马克》 焦虑量表。 在显着水平α= 0.05时分析数据。

结果显示,网络依赖与学生的焦虑之间存在正相关且显着相关(P <0.01)。 互联网依赖与学生的学业成绩之间也存在负相关和显着的相关性(P <0.01),并且焦虑与学生的教育表现之间呈负显着相关(P <0.01)。

一方面,结果表明互联网依赖的普遍性及其与学生焦虑和学业成绩的显着关系,另一方面,互联网依赖对学生的教育表现的负面影响。 因此,有必要设计一些干预方案,以防止对越来越多与互联网互动的学生造成伤害。 另外,有必要提高学生对网络成瘾的复杂性和正确使用互联网的认识。


应对策略在自尊与网络成瘾风险关系中的中介作用(2018)

Eur J Psychol。 2018 Mar 12;14(1):176-187. doi: 10.5964/ejop.v14i1.1449

本研究的目的是通过调解模型探索300意大利大学生样本中自尊,应对策略和网络成瘾风险之间的关系。 我们将数据提交给变量(t检验)和相关统计分析之间的描述性,中介性比较。 结果证实了自尊对网络成瘾风险的影响。 然而,我们发现引入应对策略作为调解者会引起部分调解。 低水平的自尊是回避导向应对的预测因素,反过来又会影响网络成瘾的风险。


大学生网络成瘾与心理健康:来自印度中部的横断面研究(2018)

J Family Med Prim Care。 2018 Jan-Feb;7(1):147-151. doi: 10.4103/jfmpc.jfmpc_189_17.

互联网为大学生提供了巨大的教育福利,也为年轻人提供了更好的交流,信息和社交互动机会; 然而,过度使用互联网会导致负面的心理健康(PWB)。

本研究的目的是找出网络成瘾与大学生PWB之间的关系。

在印度中央邦贾巴尔普尔的大学生中进行了多中心横截面研究。 这项研究包括总共461名至少在过去6个月内使用互联网的大学生。 根据五点李克特量表,由20个项目组成的Young网络成瘾量表用于计算网络成瘾分数,基于六点量表的Ryff PWB量表使用了42个项目。

共分析了440问卷表格。 学生的平均年龄为19.11(±1.540)年,62.3%为男性。 网络成瘾与PWB显着负相关(r = 0.572, P <0.01)和PWB的子维度。 网络成瘾水平较高的学生,其PWB的可能性较低。 简单的线性回归表明,网络成瘾是PWB的显着负面预测指标。


包括人口特征,心理疾病和人格障碍在内的心理因素作为网络成瘾的预测因子(2018)

伊朗J精神病学。 2018 Apr;13(2):103-110.

目的: 有问题的互联网使用是青少年中的重要社会问题,并已成为全球健康问题。 该研究确定了成人学生中有问题的互联网使用的预测因子和模式。

方法: 在这项研究中,采用分层抽样技术招募了401名学生。 在4年至2016年期间,从伊朗德黑兰和卡拉伊的2017所大学的学生中选择了参与者。互联网成瘾测试(IAT),Millon临床多轴量表–第三版(MCMI-III),DSM的结构化临床访谈(SCID-I)以及半结构化访谈用于诊断网络成瘾。 然后,调查了主要精神疾病与网络成瘾之间的关联。 使用SPSS18软件通过执行描述性统计和多种逻辑回归分析方法来分析数据。 小于0.05的P值被认为具有统计学意义。

结果: 在控制了人口统计学变量后,发现自恋型人格障碍,强迫性人格障碍,焦虑症,双相情感障碍,抑郁症和恐惧症可使网络成瘾的几率(OR)分别提高2.1、1.1、2.6、1.1、2.2分别为2.5倍和0.05倍(p值<XNUMX),但是其他精神病或人格障碍对该方程没有显着影响。

PaaS 该研究的结果显示,一些精神障碍会影响网络成瘾。 考虑到网络空间的敏感性和重要性,有必要评估与网络成瘾相关的精神障碍。


智能手机成瘾与护理人员的人际交往能力(2018)

伊朗J公共卫生。 2018 Mar;47(3):342-349.

人际能力是护士的重要能力。 最近,智能手机的出现煽动了日常生活的巨大变化。 由于智能手机具有多种功能,人们倾向于将它们用于众多活动,通常会导致令人上瘾的行为。

这项横断面研究对护理学生的人际能力相关的智能手机成瘾分量表和社会支持进行了详细分析。 总体而言,324大学生从2月2013到3月2013在韩国首尔天主教大学招募。 参与者完成了一份自我报告的调查问卷,其中包括衡量智能手机成瘾,社会支持,人际关系能力和一般特征的量表。 路径分析用于评估智能手机成瘾的分量表,社会支持和人际能力之间的结构关系。

1.360(网络空间导向关系和社会支持对人际交往能力的影响)P= .004)和0.555(P<.001)。

网络空间导向关系,即智能手机成瘾分量表,社会支持与护生的人际关系能力正相关,而其他智能手机成瘾分量表与护理学生的人际交往能力无关。 因此,开发有效的智能手机教学方法,以提高护理学生的动机。


网络成瘾和保护性社会心理因素对香港中国青少年抑郁症的潜在影响-直接,中介和调节作用(2016年)

Compr Psychiatry。 2016 Oct; 70:41-52。 doi:10.1016 / j.comppsych.2016.06.011。

网络成瘾(IA)是一个风险因素,而一些心理社会因素可以预防青少年抑郁症。 在涉及保护因子的调节和调节方面,IA对抑郁的作用机制尚不清楚,并在本研究中进行了研究。 香港中文中学生(n = 9518)进行了一项代表性的横断面研究。

在男性和女性中,中度或重度抑郁的患病率分别为38.36%和46.13%,IA的患病率分别为17.64%和14.01%。 高IA患病率通过其直接作用,调节(降低的保护因子水平)和适度(保护作用的减少程度)效应导致普遍抑郁的风险增加。 通过保护因素了解IA与抑郁之间的机制。 IA和抑郁症的筛查和干预是必要的,应该培养保护因素,并将IA的负面影响与保护因素的水平和影响联系起来。


伊朗网络成瘾的流行:系统评价和Meta分析(2018)

上瘾健康。 2017 Fall;9(4):243-252.

互联网具有独特的属性,包括易于访问,易于使用,低成本,匿名和吸引力,导致网络成瘾等问题。 关于网络成瘾率的报道不尽相同,但对伊朗网络成瘾的增长没有一个合适的估计。 本研究的目的是使用荟萃分析法分析伊朗网络成瘾的增长。

在第一阶段,通过搜索Magiran,SID,Scopus,ISI,Embase等科学数据库以及使用诸如网络成瘾之类的关键词,选择了30文章。 研究结果与使用荟萃分析方法(随机效应模型)相结合。 使用R和Stata软件进行数据分析。

基于30研究和130531的样本大小,基于随机效应模型的网络成瘾的增长率是20%[16-25置信区间(CI)95%]。 元回归模型显示伊朗的网络成瘾增长率从2006增加到2015。


忧虑和愤怒与大学生中有问题的智能手机使用严重程度的潜在类别有关(2018)

J影响紊乱。 2018 Dec 18; 246:209-216。 doi:10.1016 / j.jad.2018.12.047。

有问题的智能手机使用(PSU)与整个文献中的抑郁和焦虑症状严重程度相关。 然而,许多重要的精神病理学结构尚未检查与PSU严重程度的关联。 忧虑和愤怒是两种精神病理学结构,在PSU方面几乎没有经验性的审查,但理论上应该表现出重要的关系。 此外,很少有研究使用以人为中心的分析,例如混合建模,根据PSU症状评级来分析可能的潜在亚组。

我们使用智能手机成瘾量表 - 短版本,宾夕法尼亚州忧虑问卷 - 缩写版本和愤怒反应维度 - 300量表对5美国大学生进行了网络调查。

使用潜在轮廓分析进行混合建模,我们发现大多数支持基于其PSU项目评级的潜在群体的三类模型。 在更严重的PSU课程中,调整年龄和性别,担心和愤怒评分显着更高。

结果在使用和满足理论以及补偿性互联网使用理论的背景下讨论,就解释过度技术使用的个体差异而言。 限制包括样品的非临床性质。

担心和愤怒可能有助于理解PSU的现象学,而担心和愤怒的心理干预可能会抵消PSU。


在澳大利亚有问题地使用手机......它变得更糟吗? (2019)

前精神病学。 2019 Mar 12; 10:105。 doi:10.3389 / fpsyt.2019.00105。

在过去的几年中,快速的技术创新导致了当今手机技术的巨大变化。 虽然此类更改可以改善其用户的生活质量,但手机使用问题会导致其用户出现一系列负面结果,例如焦虑,或者在某些情况下,从事不健康的行为,对健康和安全产生严重影响,例如手机手机分散了驾驶的注意力。 本研究的目的是双重的。 首先,这项研究调查了澳大利亚当前使用手机的问题及其对道路安全的潜在影响。 其次,根据澳大利亚社会不断变化的移动电话的性质和普及程度,本研究将2005年的数据与2018年收集的数据进行了比较,以确定澳大利亚手机问题的趋势。 如预期的那样,结果表明,与2005年的首次数据相比,澳大利亚的手机使用问题有所增加。此外,在这项研究中,性别和年龄组之间存在有意义的差异,其中18-25岁的女性和用户年龄组显示更高的平均手机问题使用量表(MPPUS)分数。 另外,有问题的手机使用与驾驶时使用手机有关。 具体来说,报告高水平使用手机问题的参与者,还报告了驾驶时手持和免提手机的使用情况。


牙科学生使用社交媒体进行交流和学习:两种观点:观点1:社交媒体的使用可以使牙科学生的交流和学习受益,观点2:社交媒体的潜在问题大于其对牙科教育的好处(2019)

J Dent Educ。 2019 Mar 25。 pii:JDE.019.072。 doi:10.21815 / JDE.019.072。

社交媒体已成为相互联系的社会的重要组成部分,影响着个人和职业生活。 关于在牙科教育中是否应使用社交媒体作为牙科学生的学习和交流工具的问题,该观点/对等观点提出了两种相反的观点。 观点1认为社交媒体有益于学生学习,应将其用作牙科教育的工具。 该论点基于以下证据:使用社交媒体和跨卫生专业知识的改善,临床教育中同伴间交流的改善,职业间教育(IPE)的参与度的提高以及从业者与患者之间安全和改善交流的机制,以及教职员工和学生。 观点2认为,使用社交媒体的潜在问题和风险胜过学习中获得的任何好处,因此不应将社交媒体用作牙科教育的工具。 支持这种观点的证据包括对学习的负面影响,在公众看来负面的数字足迹的建立,在使用社交媒体时侵犯隐私的风险以及互联网成瘾的新现象及其对社交媒体用户的负面生理影响。


青少年临床样本中有问题的互联网使用和相关的高风险行为:精神病住院青年调查结果(2019)

Cyber​​psychol Behav Soc Netw。 2019 Mar 21。 doi:10.1089 / cyber.2018.0329。

有问题的互联网使用(PIU)对于从事青少年心理健康工作的临床医生而言,是一个日益增长的临床关注点,其潜在的合并症很严重,例如抑郁症和药物滥用。 以前没有研究检查PIU,高风险行为与精神病学诊断之间的关联,特别是在精神病院住院的青少年中。 在这里,我们分析了该独特人群中PIU严重程度与入院前互联网习惯,精神病症状和高危行为之间的关系。 我们假设,随着PIU严重程度的增加,认可情绪症状,参与危险行为以及合并情绪和与攻击相关的诊断的可能性也会增加。 我们对马萨诸塞州一家城市社区医院的青少年精神科住院病人进行了横断面调查。 参加者为12至20岁(n = 205),女性为62.0%,并且具有不同的种族/种族背景。 使用卡方检验和确定Pearson相关系数来进行PIU,高危症状,诊断和行为之间的关系。 0.005名青少年参加了这项研究。 PIU严重程度与女性(p <0.05),发短信(p <0.005),网络欺凌(p <0.05)和过去一年内自杀倾向增加有关(p <0.05)。 青少年患有侵略性和发育性疾病,但没有抑郁性疾病,其PIU评分也显着较高(p≤XNUMX)。 在我们经精神病院住院的青少年样本中,PIU的严重程度与严重的精神病症状和高风险行为(包括与自杀有关的行为)均显着相关。


探索青少年和父母对青少年智能手机成瘾的评分之间的差异(2018)

J Korean Med Sci。 2018 Dec 19; 33(52):e347。 doi:10.3346 / jkms.2018.33.e347

智能手机上瘾最近已成为青少年中的主要健康问题。 在这项研究中,我们评估了青少年和父母对青少年智能手机成瘾等级的一致程度。 此外,我们评估了与青少年和父母对青少年的智能手机成瘾等级相关的社会心理因素。

共有158名12-19岁的青少年及其父母参加了这项研究。 青少年完成了智能手机成瘾量表(SAS)和孤立的同伴关系量表(IPRI)。 他们的父母还完成了SAS(关于他们的青少年),SAS-Short版本(SAS-SV;关于他们自己),广义焦虑症7(GAD-7)和患者健康问卷9(PHQ-9)。 我们使用配对的t检验,McNemar检验和Pearson的相关分析。

父母对青少年的智能手机成瘾的评分中,风险用户的百分比高于青少年本身的评分。 SAS与SAS父母报告的总分数和分量表分数之间在积极预期,退缩和面向网络空间的关系方面存在分歧。 SAS得分与工作日/节假日使用智能手机的平均分钟数,IPRI得分以及父亲的GAD-7和PHQ-9得分呈正相关。 此外,SAS父母报告分数显示与工作日/节假日使用智能手机的平均分钟数以及每个父母的SAS-SV,GAD-7和PHQ-9分数呈正相关。

结果表明,临床医生在评估青少年的智能手机成瘾性时需要同时考虑青少年和父母的报告,并要注意低估或高估的可能性。 我们的结果不仅可以作为评估青少年智能手机成瘾的参考,而且可以为未来的研究提供灵感。


互联网使用对日本大学生幸福感的影响调查(2019)

健康质量生活结果。 2019 Oct 11;17(1):151. doi: 10.1186/s12955-019-1227-5.

除了研究与互联网使用问题有关的精神疾病(PIU),越来越多的研究重点关注互联网对主观幸福感(SWB)的影响。 然而,在先前关于PIU和SWB之间关系的研究中,专门针对日本人的数据很少,并且由于文化差异而缺乏对幸福感的差异的考虑。 因此,我们旨在阐明幸福感如何与PIU措施相互依存,重点是如何在日本人之间,特别是在日本大学生中解释幸福的概念。

对1258日本大学生进行了纸质调查。 要求受访者使用相互依存幸福感量表(IHS)填写有关其幸福感的自我报告量表。 通过多元回归分析,研究了IHS与互联网使用(日语版本的网络成瘾测试,JIAT),社交网络服务的使用以及社交功能和睡眠质量(匹兹堡睡眠质量指数,PSQI)之间的关系。

根据多重回归分析,以下因素与IHS呈正相关:女性和Twitter追随者人数。 相反,以下因素与IHS负相关:睡眠差,PIU高以及受试者跳过一整天的次数。

结果表明,日本年轻人的幸福感与PIU之间存在显着的负相关。 由于仍然缺乏反映文化背景的关于幸福的流行病学研究,因此我们认为未来的研究将在这方面积累类似的证据。

 


在共患精神障碍的背景下,自尊在网络成瘾中的作用:来自一般人群样本的结果(2018)

J Behav Addict。 2018 Dec 26:1-9。 doi:10.1556 / 2006.7.2018.130。

网络成瘾(IA)一直与共病精神疾病和自尊心降低有关。 然而,大多数研究依赖于使用非代表性样本的自我报告问卷。 本研究旨在分析自尊和共病精神病理学与终生IA在基于人群的过度互联网用户样本中的相对影响,该样本使用在个人访谈中评估的临床诊断。

本研究的样本基于一般人群调查。 使用强制性互联网使用量表,选择所有互联网使用评分较高的参与者,并邀请他们进行后续采访。 当前针对互联网游戏障碍的DSM-5标准已改为适用于所有互联网活动。 在196位参与者中,有82位达到了IA的标准。 自尊是用罗森伯格的自尊量表来衡量的。

自尊与IA显着相关。 对于每个单位自尊的增加,IA的几率下降11%。 相比之下,互联网成瘾的物质使用障碍(不包括烟草),情绪障碍和进食障碍等合并症的可能性明显高于非成瘾组。 这不能用于焦虑症。 逻辑回归分析表明,通过在同一模型中加入自尊和精神病理学,自尊对IA的影响很大。


网络成瘾:对医学预科学生学习成绩的影响(2017)

医学教育家 (2017):1 4。

该研究确定了一批学士后学生的网络成瘾者(n = 153)使用标准的互联网成瘾测试(IAT)参加了美国的医学院预科课程。 独立样本 t 测试,卡方检验和多元回归分析用于比较结果并衡量不同预测因子对不同结果的贡献。 在受试者总数中,17%符合网络成瘾者的标准。 学生每天在互联网上花费的年龄和时间是他们上瘾的互联网使用的重要预测因素。 网络成瘾和学生的学习成绩也表现出显着的负面联想。 注意到网络成瘾与学生自我报告的抑郁之间存在初步的积极关联。


情绪识别与社交网站成瘾(2019)之间的关联

精神病学 2019十一月1:112673。 doi:10.1016 / j.psychres.2019.112673

随着当今互联网的广泛使用,已经进行了许多有关社交网站(SNS)使用的研究。 尽管有关SNS对人类生活的影响的文献越来越多,但对SNS成瘾的成功治疗干预措施却很少。 我们的研究旨在阐明情绪识别在SNS成瘾发展中的潜在作用,并提出减轻SNS成瘾问题的新策略。 共有337个人参加了这项研究。 管理了社会人口统计学数据表,“阅读中的眼神测试”(RMET)和“社交媒体成瘾量表”(SMAS)。 结果显示,与非成瘾者相比,患有SNS上瘾的人存在情绪识别缺陷。 RMET阳性和阴性评分与SNS成瘾呈负相关。 另外,可以预测RMET阴性得分。


儿童数字成瘾量表:开发和验证(2019)

Cyber​​psychol Behav Soc Netw。 2019 11月22。 doi:10.1089 / cyber.2019.0132。

全球研究人员已经开发并验证了多种量表,以评估各种形式的成人数字成瘾。 对其中一些量表的需求在世界卫生组织于2018年25月对国际疾病分类的第9次修订中将博彩障碍作为一种精神健康状况纳入了支持。此外,多项研究表明,儿童已开始使用数字设备(DD)(例如平板电脑和智能手机)在很小的时候就开始玩,包括玩视频游戏和参与社交媒体。 因此,越来越需要在儿童中及早发现数字上瘾的风险。 在本研究中,开发并验证了儿童数字成瘾量表(DASC)(一项12项自我报告工具),以评估822至54.2岁儿童与DD使用相关的行为,包括视频游戏,社交媒体和短信。 该样本包括4名参与者(7%的男性),从0.936年级到XNUMX年级。DASC显示出极好的内部一致性信度(α= XNUMX)以及足够的并发性和与标准相关的有效性。 验证性因素分析的结果表明,DASC非常适合该数据。 DASC为(a)帮助及早发现有可能滥用DDs和/或上瘾DD的儿童提供帮助,以及(b)激发对来自不同文化和背景环境的儿童的进一步研究铺平了道路。


导致青少年上瘾的个人因素,互联网特征和环境因素:公共卫生观点(2019)

Int J Environ Res Public Health。 2019 Nov 21; 16(23)。 pii:E4635。 doi:10.3390 / ijerph16234635。

个体特征,家庭和学校相关的变量以及环境变量在理解网络成瘾方面具有同等重要的意义。 以前有关网络成瘾的大多数研究都集中在个人因素上。 那些考虑环境影响的人通常只检查邻近的环境。 有效预防和干预网络成瘾需要一个综合了个人和环境因素的框架。 这项研究基于公共卫生模型,研究了个人因素,家庭/学校因素,感知的互联网特征和环境变量之间的关系,这些因素会助长青少年的网络成瘾。 来自首尔和京畿道1628地区的56初中学生的代表性样本在卫生和福利部和教育地区办公室的合作下通过问卷调查参加了研究。 该研究分析了心理因素,家庭凝聚力,对学术活动的态度,互联网特征,可进入PC咖啡馆的便利性以及对互联网游戏广告的接触。 大约6%的青少年被归类为重度成瘾组。 小组之间的比较显示,上瘾的小组较早就开始使用互联网。 抑郁,强迫和侵略程度较高,家庭凝聚力较低; 并报告说可以更方便地访问PC咖啡馆和接触互联网游戏广告。 多元逻辑回归表明,对于青少年来说,环境因素的影响大于家庭或学校相关因素。


网络成瘾对土耳其大学生的抑郁,体力活动水平和触发点敏感性的影响(2019)

J Back肌肉骨骼康复。 2019 11月15。 doi:10.3233 / BMR-171045。

互联网成瘾(IA)被定义为过度,费时,无法控制的互联网使用,已成为一个普遍的问题。 在这项研究中,我们调查了网络成瘾对土耳其大学生抑郁,体育活动水平和潜在触发点敏感性的影响。

年龄在215-155岁之间的60大学学生(女性18和男性25)参加了这项研究。 使用上瘾个人档案索引互联网成瘾表(APIINT),我们将51人确定为非互联网成瘾者(非IA)(组1:10男性/ 41女性),将51确定为互联网成瘾者(IA)(2: 7公头/ 44母头)。 两组均接受APIINT,国际体育锻炼简短问卷(IPAQ),贝克抑郁量表(BDI)和颈部残疾指数(NDI),斜方肌上/中斜潜伏触发器的压力痛阈值(PPT)测量点面积。

我们的学生的网络成瘾率为24.3%。 与非IA组相比,每天的互联网使用时间以及BDI和NDI得分更高(所有p <0.05),而IPAQ行走(p <0.01),IPAQ总计(p <0.05)和PPT值(p <0.05)在IA组较低。

IA是一个日益严重的问题。 这种成瘾可能导致肌肉骨骼问题,并可能产生与体育活动,抑郁和肌肉骨骼疾病有关的后果,尤其是在颈部。


新时代技术和社交媒体:青少年心理社会影响和保护措施的必要性(2019)

儿科目前的意见: 2019年31月–第1卷–第148期–第156–XNUMX页

doi:10.1097 / MOP.0000000000000714

审查的目的近年来,新时代技术的突破和进步彻底改变了儿童与周围世界交流和互动的方式。 随着诸如Facebook,Instagram和Snapchat之类的社交媒体平台的持续流行,它们的使用引起了人们对其角色以及对青少年发育和行为的影响的担忧。 这篇评论探讨了社交媒体使用对与身体形象,社会化和青少年发展有关的青年结果的社会心理影响。 它讨论了临床医生和父母可以有效保护其子女免受数字媒体潜在威胁的方法,同时为父母提供了解决这些问题的情况说明书,并总结了解决这些问题的建议策略。

最新发现尽管社交媒体平台继续受到欢迎,但越来越多的证据表明,社交媒体平台的使用与青少年心理健康和行为问题之间存在显着相关性。 社交媒体使用的增加与自尊和身体满意度的降低,网络欺凌的风险增加,接触色情材料的风险增加以及危险的性行为有关。

总结鉴于新时代技术如何稳定地渗透到日常生活中,需要做出更大的努力来告知青少年用户及其家人有关社交媒体使用的负面影响。 儿科医生和父母必须采取谨慎措施,以减少心理风险,并确保儿童的在线安全。


屏幕时间对儿童和青少年健康和福祉的影响:对评论的系统评价(2019)

目标 系统地检查与儿童和青少年(CYP)健康和福祉屏幕上花费时间相关的危害和益处的证据,为政策提供信息。

方法 系统回顾了为回答“儿童和青少年的屏幕时间(CYP)的健康和幸福影响的证据是什么而进行的评论”。 2月2018搜索了电子数据库的系统评价。 符合条件的评论报告了屏幕上的时间(屏幕时间;任何类型)与CYP中任何健康/福祉结果之间的关联。 评估质量评估,并评估评审的证据强度。

成果 确定了13评论(1高质量,9培养基和3低质量)。 6解决了身体成分问题; 3饮食/能量摄入; 7心理健康; 4心血管风险; 4适合健身; 3睡觉; 1疼痛; 1哮喘。 我们发现中度强有力的证据表明屏幕时间与肥胖/肥胖和抑郁症状较高有关; 筛选时间与能量摄入量增加,健康饮食质量较差和生活质量较差之间存在关联的中等证据。 关于屏幕时间与行为问题,焦虑,多动和注意力不集中,自尊心较差,健康状况较差和社会心理健康状况较差,代谢综合征,心肺健康状况较差,认知发展较差,教育程度较低以及睡眠结果较差等相关性较弱的证据不足。 。 没有或没有足够的证据证明屏幕时间与饮食失调或自杀意念,个体心血管危险因素,哮喘患病率或疼痛有关。 阈值效应的证据很弱。 我们发现微弱的证据表明少量的每日屏幕使用无害并且可能有一些好处。

结论 有证据表明,更高水平的屏幕时间与CYP的各种健康危害有关,其中有关于肥胖,不健康饮食,抑郁症状和生活质量的证据最强。 有关安全CYP屏幕时间曝光政策的证据有限。


香港中国中学生网络成瘾的发生率及预测因素:纵向研究(2017)

Soc Psychiatry Psychiatr Epidemiol。 2017 Apr 17。 doi:10.1007 / s00127-017-1356-2。

我们调查了中学生IA转换的发生率和预测因素。 在香港中文初中12-1学生(N = 4)中进行了为期8286个月的纵向研究。 使用Chen Internet成瘾量表(CIAS;临界值> 26)的63个项目,在基线时识别出非IA病例。 在随访期间检测到向IA的转化,并使用多级模型得出发病率和预测指标。
IA的患病率在基线时为16.0%,并且IA的发生率为每11.81人年100(男性为13.74,女性为9.78)。 风险背景因素是男性,高等学校形式,只与父母一方生活,而保护性背景因素是母亲/父亲接受过大学教育。 针对所有背景因素进行调整,基线CIAS得分较高(ORa = 1.07),在线娱乐和社交沟通时间较长 (ORa = 1.92和1.63)和健康信念模型(HBM)构建(除了感知的IA严重程度和感知的自我效能以减少使用)是转换为IA的重要预测因子(ORa = 1.07-1.45)。


中国青少年的网络成瘾和抑郁状况:中等调解模型(2019)

前精神病学。 2019 Nov 13; 10:816。 doi:10.3389 / fpsyt.2019.00816。

研究表明,网络成瘾是青少年抑郁症状发展的危险因素,尽管其潜在机制尚不清楚。 本研究探讨了积极的青年发展的中介作用和正念的调节作用,以确定网络成瘾与抑郁之间的关系。 抽样的522名中国青少年完成了与网络成瘾,积极的青年发展,正念,抑郁和他们的背景信息有关的措施,结果表明,积极的青年发展调节了网络成瘾与抑郁之间的关系。 此外,正念减轻了网络成瘾和抑郁以及积极的青年发展和抑郁之间的联系。 这两个影响对于正念度低的青少年要比那些正念度高的青少年强。 本研究有助于更深入地了解网络成瘾如何以及何时增加青少年抑郁症的风险,这表明网络成瘾可能通过积极的青年发展影响青少年抑郁症,而正念可以减轻网络成瘾的负面影响或低水平的学习。抑郁症的心理资源。 最后讨论了对研究和实践的意义。


自我评估网瘾个案的香港中学生自我纠正意愿的患病率及因素(2017)

儿童和青少年心理健康.

这项横断面研究调查了香港的9,618中学生; 4,111(42.7%)自我评估他们有IA(自我评估的IA病例); 这些自我评估的IA病例(1,145%)的27.9也被归类为IA病例(一致的IA病例),因为他们的陈网络成瘾量表得分超过63。

这两个子样本中自我纠正意图的流行程度分别仅为28.2%和34.1%。 在自我评估的IA子样本中,HBM结构包括对IA的感知易感性,感知IA减少互联网使用的感知严重程度,减少互联网使用的自我效能,以及减少互联网使用的行动线索是积极的,而感知障碍减少互联网使用是负面的,与自我纠正意图相关。 在一致的IA子样本中发现了类似的因素。

很大一部分学生认为他们有IA,但只有三分之一的学生想要纠正这个问题。 未来的干预措施可能会考虑改变学生的HBM结构,并关注具有自我纠正意图的一致IA部分,因为他们表示愿意做出改变。


中国大学新生网络成瘾与肌肉骨骼疼痛风险之间的关联-跨部门研究(2019)

前心理学家。 2019 Sep 3; 10:1959。 doi:10.3389 / fpsyg.2019.01959。

众所周知,互联网使用的增加与青少年肌肉骨骼疼痛的风险增加有关。 然而,尚未报告互联网成瘾(IA)(一种涉及严重互联网过度使用的独特状况)与肌肉骨骼疼痛之间的关系。 本研究旨在调查IA与中国大学生肌肉骨骼疼痛风险之间的关系。

在4211名中国大学新生中进行了横断面研究。 使用20个项目的杨氏互联网成瘾测试(IAT)评估了IA状态。 IA被定义为网络成瘾得分≥50分。 使用自我报告的问卷评估了肌肉骨骼疼痛。 进行了多因素logistic回归分析,以确定IA类别(正常,轻度和中度至重度)与肌肉骨骼疼痛之间的关联。

这项横断面研究表明,在中国大一新生中,严重的IA与肌肉骨骼疼痛的高风险相关。 在未来的研究中,有必要使用干预性研究探讨这种关系的因果关系。


网络成瘾对青少年心理健康的影响(2017)

国际心理学和精神病学杂志  10.5958 / 2320 - 6233.2017.00012.8

本研究旨在找出网络成瘾对迈索尔市及周边地区青少年心理健康的影响。 本研究共纳入了720青少年,其中有相同数量的男女学生在10,11和12th标准中学习。 他们使用网络成瘾量表(Young,1998)和心理健康量表(Ryff,1989)。 单因素方差分析用于找出正常,有问题和成瘾的互联网心理健康评分之间的差异。 结果显示,随着网络成瘾水平的提高,心理健康总体得分呈线性和显着下降趋势。 随着网络成瘾水平的提高,自治,环境掌握和生活目标的具体组成部分的福利也有所下降。


互联网使用的黑暗面:对芬兰早期和晚期青少年互联网使用过度,抑郁症状,学校倦怠和参与的两个纵向研究(2016)

J Youth Adolesc。 2016月2。

我们使用两个纵向数据波收集了1702名年龄在53-12岁之间的女性(14%女性)和1636岁的年龄在64-16岁之间的女性18%(女性XNUMX%)晚期,我们研究了过度使用互联网与学校参与之间的交叉滞后路径和倦怠,以及抑郁症状。 结构方程模型揭示了两个青少年群体之间过度使用互联网和学校倦怠之间的相互交叉滞后路径:学校倦怠预示了以后的过度互联网使用,过度互联网使用预示了以后的学校倦怠。

还发现学校倦怠和抑郁症状之间的相互路径。 女孩的抑郁症状通常比男孩多,而且在青春期后期,学校倦怠。 反过来,男孩通常遭受过多的互联网使用。 这些结果表明,在青少年中,过度使用互联网可能是学校倦怠的原因,后来可能会蔓延到抑郁症状。


印度南部大学生过度使用互联网的情况及其与心理困扰的关系(2018)

目标: 本研究旨在研究来自南印度的一大群大学生的互联网使用行为,网络成瘾(IA)及其与心理困扰的关系。

方法: 完全2776大学学生年龄为18-21岁; 从印度南部一所公认的大学攻读本科学位,参加了这项研究。 通过互联网使用行为和人口统计数据表收集互联网使用模式和社会教育数据,利用IA测试(IAT)评估IA和心理困扰,主要通过自我报告问卷-20评估抑郁症状。

结果: 在总数中 n = 2776,29.9%(n = 831)大学生符合IAT标准的轻度IA,16.4%(n = 455)适度上瘾使用,和0.5%(n = 13)对于严重的IA。 在大学生中,IA是男性,住在租来的住宿,每天上网几次,每天在互联网上花费超过3 h并且有心理困扰。 男性,使用持续时间,每天花费的时间,互联网使用频率和心理困扰(抑郁症状)预测IA。

结论: IA在相当大比例的大学生中存在,这可能会抑制他们的学业进步并影响他们的心理健康。 早期识别IA的危险因素可以促进大学生IA和心理困扰的有效预防和及时启动治疗策略。


与韩国小学生的亲子关系,亲子沟通和父母调解相关的智能手机成瘾行为的性别差异。

J Addict护士。 2018 Oct/Dec;29(4):244-254. doi: 10.1097/JAN.0000000000000254.

本研究调查了11-13年龄的韩国小学生中与亲子关系,亲子沟通和父母调解相关的智能手机成瘾(SA)行为的性别差异。

在横断面研究中调查了224智能手机用户(112男孩和112女孩)的样本。 使用SPSS Win 23.0软件进行描述性统计和多元回归分析,以基于性别差异研究SA行为的预测因子。

在参与者中,14.3%(15.18%男孩和13.39%女孩)属于SA行为风险组,并且SA行为的患病率在性别组之间没有显着差异。 在多元逐步回归分析中,主动安全调解较少; 智能手机使用时间更长; 更多地使用智能手机进行游戏,视频或音乐; 限制较少的调解与男孩的SA行为较高有关,这些指标占SA行为方差的22.1%。 更长时间的智能手机使用,更少的主动使用调解,更糟糕的亲子沟通,以及更多地使用智能手机进行文本,聊天或社交网站,这与女孩的SA行为较高有关,这些指标占方差的38.2%在SA行为。

 

 


一个证据 紊乱: 暴露加强了撤回问题用户的颜色偏好(2016)

J Clin Psychiatry。 2016 Feb;77(2):269-274.

这项研究调查了互联网的接触是否会产生对访问过的网站相关颜色的偏好,并探讨了与自我报告的有问题的互联网使用和互联网剥夺的可能关系。

100成人参与者被分为2组; 一个人被剥夺了4小时的互联网访问权限,另一个则没有。 在这段时间之后,他们被要求选择颜色并完成一系列关于情绪(正面和负面影响时间表),焦虑(Spielberger状态 - 特质焦虑量表)和抑郁症(Beck抑郁量表)的心理测量问卷。 然后,他们在互联网上接受了15分钟的曝光,并记录了他们访问过的网站。 然后要求他们再次选择颜色,完成相同的心理测量问卷,并完成网络成瘾测试。

对于互联网剥夺但非非受影响的受试者,在网络终止后,有问题的互联网用户越来越多地注意到情绪的减少和焦虑的增加。 在这些参与者中,在访问过的网站上也选择了最突出的颜色。 在问题较低的用户中,没有出现情绪转变或选择主导网站颜色的情况。

这些研究结果表明,互联网可以作为高问题用户行为的负面强化者,并且从缓解戒断症状中获得的强化变得有条件,受访网站的颜色和外观给予他们更积极的价值。


有问题的互联网使用和有问题的在线游戏不一样:来自一个具有全国代表性的大型青少年样本(2014)的调查结果

Cyber​​psychol Behav Soc Netw。 2014 11月21。

文献中一直存在争论,即有问题的互联网使用(PIU)和有问题的在线游戏(POG)是两个截然不同的概念和生理实体,还是它们是否相同。 本研究通过检查PIU和POG在性别,学业成绩,使用互联网和/或在线游戏所花费的时间,心理健康以及首选在线活动方面的相互关系和重叠来促成这一问题。

评估这些变量的调查问卷是针对具有全国代表性的青少年游戏玩家样本进行的  数据显示,互联网使用是青少年中的常见活动,而在线游戏是由一个相当小的群体进行的。 同样,更多的青少年符合PIU的标准,而不是POG,一小部分青少年表现出两种问题行为的症状.

T两种问题行为之间最明显的区别在于性别。 POG与男性关系更紧密。 自尊对两种行为的影响都很小,而抑郁症状则与PIU和POG相关,对PIU的影响略大。 POG似乎是与PIU在概念上不同的行为,因此数据支持互联网成瘾和互联网游戏障碍是独立的病理实体的概念。


青少年网络成瘾过程中抑郁,敌意和社交焦虑的恶化:一项前瞻性研究(2014)

Compr Psychiatry。 2014可能是17。 PII:

I在世界范围内的青少年人群中,网络成瘾很普遍,并且经常与青少年的抑郁,敌意和社交焦虑共存。 本研究旨在评估青少年在上网或从网络成瘾中缓解抑郁,敌意和社交焦虑的恶化。

该研究招募了2293年级的7青少年,以评估他们的抑郁,敌意,社交焦虑和网络成瘾。 一年后重复相同的评估。 发病率组被定义为在第一次评估中被归类为非成瘾的受试者,并且在第二次评估中被上瘾。 缓解组被定义为在第一次评估中被分类为成瘾的受试者和在第二次评估中被非成瘾的受试者。

青少年互联网成瘾过程中的抑郁和敌意恶化。 应提供干预网络成瘾,以防止其对心理健康的负面影响。 在缓解过程中,抑郁,敌意和社交焦虑减少。 它表明如果可以在短时间内汇出网瘾,可以扭转负面后果。

评论:研究跟踪学生一年,评估网络成瘾和评估抑郁,敌意和社交焦虑。 他们发现网络成瘾加剧了抑郁,敌意和社交焦虑,而成瘾的缓解减少了抑郁,敌意和社交焦虑


检查青少年网络成瘾与社交恐怖症的相关性(2016)

West J Nurs Res。 2016 Aug 25。 pii:0193945916665820

这是一项针对青少年进行的描述性和横断面研究,旨在研究网络成瘾与社交恐惧症之间的相关性。 该研究的人口包括年龄介于24,260和11年之间的15学生。

在这项研究中,13.7%的青少年有网络成瘾,4.2%每天在电脑上花费超过5小时。 网络成瘾与社交恐惧症之间存在正相关关系。 在成瘾和社交恐惧症方面检查了在互联网上花费的时间形式; 虽然网络成瘾与游戏,交友网站和网上冲浪有关,但社交恐惧症与家庭作业,游戏和网上冲浪有关。


新生儿中Anhedonia与互联网相关成瘾行为之间的纵向联系(2016)

计算人类行为。 2016 09 62:475 479。

网络成瘾(包括在线游戏)与抑郁症有关。 目前这项研究的目的是检查在新西兰风险新兴成人(替代高中的前参加者)中,快感缺失(即,体验快乐的难度,抑郁症的一个关键方面)和与互联网相关的成瘾行为之间的潜在纵向关联。 参与者在基线和大约一年后完成了调查(503-9个月后)。 结果表明,特质麻痹症前瞻性地预测了强迫性互联网使用和在线活动成瘾的更高水平以及更大的在线/离线视频游戏成瘾的可能性。 这些研究结果表明,快感缺失可能有助于新兴成人人群中与互联网相关的成瘾行为的发展。


基于早期情绪调节(2018)的青少年网络成瘾发病机理模型的纵向研究

Biomed Res Int。 2018 Mar 7; 2018:4038541。 doi:10.1155 / 2018 / 4038541。

已经针对网络成瘾(IA)的发病概念化了几种发病机制模型。 然而,没有研究评估早期情绪调节策略对青春期IA发展的可能预测作用。 在一个样本中 N = 142名青少年有网络成瘾,这项为期8年的纵向研究旨在验证两岁时的情绪调节策略(自我关注与其他关注)是否以及如何预测学龄儿童的内在/外在症状。转变为青春期的互联网成瘾(强迫使用网络与痛苦使用网络)。 我们的结果证实了我们的假设,表明早期的情绪调节会影响中童年(XNUMX岁)的情绪-行为功能,进而影响青春期IA的发作。 而且,我们的研究结果表明,婴儿期情绪调节策略的特征与青春期IA的关系密切而密切。 这些结果表明,不均衡的情绪调节的共同根源可能导致年轻人上网成瘾的两种不同表现,并且可能对评估和治疗IA的青少年有用。


低同理心与互联网问题的使用有关:来自中国和德国的经验证据(2015)

Asian J Psychiatr。 2015 Jul 6。

由于没有在互联网问题使用的背景下调查移情,我们进行了一项研究,以测试潜在的联系。 在来自中国(N = 438)和德国(N = 202)的样本中,对青少年/学生进行了两种移情行为的自我报告测量和一种有问题的互联网使用(PIU)的自我报告测量。 在两种文化中,较低的同理心与更多的PIU相关。 本研究强调了考虑移情相关问卷的重要性,以便更好地了解未来互联网的过度使用。


达曼地区女大学生的健康相关生活质量:互联网使用是否相关? (2018)

J Family Community Med。 2018 Jan-Apr;25(1):20-28. doi: 10.4103/jfcm.JFCM_66_17.

世界卫生组织将生活质量(QOL)定义为个人在其所生活的文化和价值体系中以及与他/她的目标,期望相关的对自己在生活中地位的感知,标准和关注点。 大学生活压力很大。 它会影响健康相关的QOL(HRQOL)。 影响大学生HRQOL的因素很多。 这项研究的目的是评估沙特阿拉伯达曼的女大学生的生活质量,并找出与之相关的因素,特别着重于互联网的使用。

这项横断面研究调查了达曼的伊玛目阿卜杜拉赫曼滨费萨尔大学的2516女学生,使用自填式问卷调查,其中包括社会人口统计学,互联网使用/成瘾评分(IA)以及HRQOL评估。 提取了两个潜在因素:物理组件摘要(PCS)和心理组件摘要(MCS)。 然后进行双变量分析和MANOVA。

整体PCS和MCS分别为69%±19.6和62%±19.9。 几乎三分之二的学生被发现有IA或可能的IA。 父母受教育程度较低的学生报告的PCS较少。 家庭收入较高的学生报告的PCS和MCS高于收入较低的学生。 MANOVA模型显示,IA得分越高,PCS和MCS的得分越低。女学生的HRROL受父母教育水平,家庭收入和互联网使用问题的影响。


失眠部分地介导了中国中学生中有问题的互联网使用与抑郁之间的关联(2017)

J Behav Addict。 2017 Dec 1; 6(4):554-563。 doi:10.1556 / 2006.6.2017.085。

本研究旨在探讨失眠对有问题的互联网使用(包括网络成瘾(IA)和在线社交网络成瘾(OSNA))与青少年抑郁之间的关联的中介效应。

来自中国广州的1,015名中学生参加了横断面调查。 抑郁症,失眠,IA和OSNA的水平分别使用流行病学研究中心的抑郁量表,匹兹堡睡眠质量指数,杨氏诊断问卷和在线社交网络成瘾量表进行评估。

中度或以上抑郁症,失眠症,IA和OSNA的患病率分别为23.5%,37.2%,8.1%和25.5%。 在调整显着背景因素后,IA和OSNA与抑郁和失眠显着相关。 IA和OSNA的高患病率可能与青少年患抑郁症的风险增加有关,包括直接和间接影响(通过失眠)。 该研究的结果表明,制定和实施干预措施可能是有效的,这些干预措施共同考虑了互联网使用,失眠和抑郁的问题。


筛查时间与肥胖青少年抑郁症状相关:心脏研究(2016)

Eur J Pediatr。 2016 Apr 13。

与正常体重的同龄人相比,肥胖的青少年在基于筛查的活动中花费的时间不成比例,并且患上临床抑郁症的风险更高。 虽然筛查时间与肥胖和心脏代谢风险因素有关,但对筛查时间与心理健康之间的关系知之甚少。 这项横断面研究检查了358名(261名女性; 97名男性)超重和14-18岁肥胖青少年的样本中,筛查时间的持续时间和类型与抑郁症状(亚临床症状)之间的关联。 。 在控制了年龄,种族,性别,父母教育,体重指数(BMI),身体活动,热量摄入,碳水化合物摄入以及糖分饮料的摄入之后,总的筛查时间与更严重的抑郁症症状显着相关。 调整后,花在玩视频游戏和休闲计算机上的时间与抑郁症状有关,而看电视却没有。

结论:

筛查时间可能代表肥胖青少年抑郁症状的风险因素或标志。 未来的干预研究应该评估减少屏幕暴露是否能减少肥胖青年的抑郁症状,这是一个心理障碍风险增加的人群。

什么是已知的:

  • 筛查时间与青少年肥胖风险增加有关。
  • 筛查时间与青年人的心脏代谢异常有关。

什么是新的:

  • 筛查时间与超重和肥胖青少年中更严重的抑郁症状相关。
  • 在娱乐性计算机使用和玩视频游戏所花费的时间,而不是电视观看,与超重和肥胖青少年中更严重的抑郁症状相关。

儿童和青少年肥胖症的互联网使用模式和网络成瘾(2017)

Pediatr Obes。 2017 Mar 28。 doi:10.1111 / ijpo.12216。

本研究旨在探讨儿童和青少年肥胖症患者IA的患病率和模式。 还研究了IA与体重指数(BMI)之间的关系。

研究包括437位年龄在8至17岁之间的儿童和青少年:268位肥胖症患者和169位健康对照者。 网络成瘾量表(IAS)表被管理给所有参与者。 肥胖小组还填写了个人信息表,其中包括互联网使用习惯和目标。

根据IAS,总共有24.6%的肥胖儿童和青少年被诊断为IA,而健康的同龄人中有11.2%患有IA(p <0.05)。 肥胖组和对照组的IAS平均得分分别为53.71±25.04和43.42±17.36(p <0.05)。 IAS得分(t = 3.105),每周花费时间超过21小时-1 肥胖组中BMI升高与互联网上的互联网访问(t = 3.262)有显着相关性(p <0.05)。 其他互联网习惯和目标与BMI无关(p> 0.05)。 在对照组中,还发现IAS评分(t = 8.719)与BMI升高有关(p <0.05)。

本研究表明,肥胖儿童和青少年的IA率高于健康同龄人,结果表明IA和BMI之间存在关联。


台湾高中生代表性样本中网络成瘾的流行及其风险和保护因素(2017)

J Adolesc。 2017 Nov 14; 62:38-46。 doi:10.1016 / j.adolescence.2017.11.004。

本研究的目的是调查大量具有代表性的中学生中网络成瘾(IA)的普遍程度,并确定其风险和保护因素。 使用横断面设计,通过分层抽样和整群抽样从台湾各地的高中招募了2170名参与者。 IA的患病率为17.4%。 高使用冲动性,对互联网使用的拒绝自我效能低,对互联网使用的预期积极结果高,对他人使用互联网的态度不高,抑郁症状,主观幸福感低,他人邀请使用互联网的频率高以及在Logistic回归分析中,虚拟社会支持都是独立预测的。


有问题的社交网站使用和共患精神疾病:近期大规模研究的系统评价(2018)

前精神病学。 2018 Dec 14; 9:686。 doi:10.3389 / fpsyt.2018.00686。

 

背景和目的: 研究表明,有问题的社交网站(SNS)使用与精神疾病之间存在潜在关联。 该系统评价的主要目的是确定和评估研究有问题的SNS使用与共病精神疾病之间的关联的研究。

抽样和方法: 使用以下数据库进行了文献搜索:PsychInfo,PsycArticles,Medline,Web of Science和Google Scholar。 搜索中包含有问题的SNS使用(PSNSU)及其同义词。 根据有问题的SNS使用和精神病(包括注意力不足和多动症(ADHD),强迫症(OCD),抑郁症,焦虑症和压力)提取信息。 待审核论文的纳入标准为(i)自2014年起发表,(ii)以英语发表,(iii)样本量大于500的基于人群的研究,(iv)有问题的SNS的特定标准使用(通常是经过验证的心理量表),以及(v)包含报告PSNSU与精神病学变量之间相关性的经验性主要数据。 共有XNUMX项研究符合预定的纳入和排除标准。

结果: 系统评价的结果表明,大多数研究都是在欧洲进行的,所有研究都包括横断面调查设计。 在八项(九项)研究中,有问题的SNS使用与精神障碍症状相关。 在九项研究中(其中一些检查了一种以上的精神症状),PSNSU与抑郁症(七项研究),焦虑(六项研究),压力(两项研究),ADHD(一项研究)和强迫症之间存在正相关关系。 (一项研究)。

结论: 总体而言,所研究的研究显示PSNSU与精神障碍症状之间存在关联,特别是在青少年中。 在PSNSU,抑郁和焦虑之间发现了大多数关联。


土耳其高中生网络成瘾及其相关因素的多元分析(2016)

J Addict护士。 2016 Jan-Mar;27(1):39-46.

这项研究的目的是检查青少年的网络成瘾与他们的社会人口统计学特征,沟通技巧和家庭社会支持感相关。 这项横断面研究于2013年在土耳其一些城市中心的高中进行。样本中包括14位年龄在20至27.9岁之间的学生。平均互联网成瘾量表(IAS)学生的得分被发现为21.2±81.8。 根据从IAS获得的分数,发现50%的学生未出现任何症状(<16.9分),发现50%的学生出现了边缘症状(79-1.3分),而80%的学生是互联网成瘾者( ≥XNUMX分)。


网络成瘾的相关因素:土耳其青少年的横断面研究(2016)

Pediatr Int。 2016 Aug 10。 doi:10.1111 / ped.13117。

调查网络成瘾的流行和社会人口特征,抑郁,焦虑,注意力缺陷/多动障碍症状和青少年网络成瘾之间的关系。

这是一项横断面的校本研究,在468年教育的头三个月对12名年龄在17-2013岁之间的学生进行了代表性研究。大约1.6%的人上瘾,而16.2%的人上瘾。 青少年网络成瘾与抑郁,焦虑,注意障碍和多动症状之间存在显着相关性。 吸烟也与网络成瘾有关。 IA与学生的年龄,性别,身体质量指数,学校类型,社会经济地位之间没有显着关系。


过度使用互联网对易感性和对越南年轻人健康的影响(2019)

Addict Behav。 2019 Jan 31。 pii:S0306-4603(18)31238-3。 doi:10.1016 / j.addbeh.2019.01.043。

全球范围内进行的研究表明,过度使用互联网可能会对健康产生负面影响。 但是,越南的互联网使用研究有限。 在这项研究中,我们报告了16至30岁的越南年轻人中频繁使用互联网的情况。 在1200名参与者中,几乎有65%的人每天报告使用互联网。 此外,有34.3%的参与者报告说,不管他们的性别,一天都不使用互联网后会感到焦虑或不舒服,而40%的参与者认为经常使用互联网不会影响他们的健康。 在这些人中,拥有这一信念的女性比例高于男性(分别为42.1%和35.9%,p = .03)。 在这个队列中,与蓝领员工相比,大学生认为经常使用互联网会影响健康。 但是,本科生[OR = 1.50,95%CI =(1.08,2.09),p <.05)]和高中生(OR = 1.54,95%CI = 1.00,2.37),p <.1)的可能性更大比蓝领工人一天没有上网后感到焦虑或不舒服。 相信互联网不会影响他们的健康的城市地区参与者的可能性是农村地区参与者的两倍[[OR = 0.60,95%CI =(0.41,0.89),p <.01)]。 最后,与年龄较大的参与者相比,年龄在16至18岁之间的参与者不太可能相信互联网对健康的负面影响。


卡托维兹中学生情绪智力与网络成瘾的关系(2019)

Psychiatr Danub。 2019 Sep;31(Suppl 3):568-573.

来自卡托维兹(Katowice)的1450名高中学生在18至21岁之间参加了一项匿名调查,该调查包括以下三个部分:特质情绪智力问卷-简表(TEIQue-SF),互联网成瘾测试和提供有关以下方面信息的权威测试:在线花费时间的方式。 问卷于2018年2019月至XNUMX年XNUMX月收集。

1.03%的受访者符合互联网成瘾标准。 有成瘾危险的学生(33.5%)是一个较大的群体。 观察到TEIQue-SF与互联网成瘾测验分数之间存在统计学意义的相关性(P <0.0001,r = -0.3308)。 在TEIQue-SF得分和在互联网上花费的时间之间发现了另一个显着的相关性(p <0.0001,r = -0.162)。

很多高中生过度使用互联网。 这些行为与较低的EI测试结果正相关。


大学生自我同一性困惑与网络成瘾的关系:心理缺陷与经验避免的中介效应(2019)

Int J Environ Res Public Health。 2019 Sep 3; 16(17)。 pii:E3225。 doi:10.3390 / ijerph16173225。

网络成瘾(IA)已成为大学生中的主要公共卫生问题。 本研究的目的是检查自我认同混淆与IA之间的关系以及大学生心理僵化和经验回避(PI / EA)指标的中介效应。 招募了总共500大学生(262女性和238男性)。 他们的自我认同水平使用自我概念和身份测量进行评估。 使用“接受和行动问卷-II”检查其PI / EA水平。 使用Chen Internet Addiction Scale评估IA的严重程度。 使用结构方程模型检查自我同一性,PI / EA和IA之间的关系。 自我认同混乱的严重程度与PI / EA的严重程度和IA的严重程度呈正相关。 此外,PI / EA指标的严重程度与IA的严重程度呈正相关。 这些结果表明,自我认同混乱的严重程度直接或间接地与IA的严重程度相关。 间接关系由PI / EA的严重程度调节。 工作IA的专业人员社区应考虑自我认同混乱和PI / EA。 早期发现和干预自我认同混淆和PI / EA应该是旨在降低IA风险的计划的目标。


年轻人中的复原力,压力,抑郁和网络游戏障碍之间的关联(2019)

Int J Environ Res Public Health。 2019 Aug 31; 16(17)。 pii:E3181。 doi:10.3390 / ijerph16173181。

背景和目标:建议使用游戏来逃避情绪困难是导致网络游戏障碍(IGD)的候选机制。 本研究评估了弹性,感知压力,抑郁和IGD之间的关联。

方法:在该研究中招募了IGD组的87参与者和对照组的87参与者。 使用精神疾病诊断和统计手册诊断IGD。 通过自我报告的问卷测量压力水平,恢复力和抑郁。

成果:与对照组相比,IGD组具有较低的弹性,较高的感知压力和抑郁。 分层回归分析表明,当感知压力得到控制时,弹性与IGD相关。 控制抑郁症后,恢复力和感知压力与IGD无关。 在IGD组中,那些恢复力低的人有较高的抑郁症。 此外,纪律是与IGD相关的弹性特征。

结论:低弹性与较高的IGD风险相关。 具有低弹性的IGD个体具有较高的抑郁。 抑郁症与IGD相关性高于弹性。 应为具有低弹性或高压力的IGD患者提供抑郁评估和压力应对干预。


网络成瘾者的亲密人际关系和孤独感的认知机制:ERP研究(2019)

2019 Jul 24; 10:100209。 doi:10.1016 / j.abrep.2019.100209。

人际关系和孤独感是影响因素的重要因素 成瘾行为 个人 在本研究中,我们调查了亲密的人际关系和孤独感 -addicts。 我们记录了32的事件相关电位(ERPs) 成瘾者和32非 -addicts。 参与者观看了亲密/冲突关系,快乐/孤独和中性图像。 关注探针的结果表明,注意探针的准确率为 -addicts明显低于非 -addicts; 然而,注意力探针的反应时间没有显着差异。 此外,P1,N1,N2P3和LPP之间的平均幅度和潜伏期的差异 -addicts和non -addicts是微不足道的。 然后,我们发现了P1的振幅 冲突 图像显着高于 亲密 非中的图像 -addicts; 而 -addicts表明两种类型的图像之间没有显着差异。 P1幅度为 寂寞 图像显着高于 快乐 其中的图像 -addicts,但非 -addicts是微不足道的。 问卷数据也基于EEG数据获得了类似的结论。 最后, -addicts报告的孤独感分数显着高于非分数 -addicts。 这些结果表明了社会认知功能 -addicts可能受损,尤其是在人际冲突的认知方面。 此外, -addicts可能会保持较差的人际关系,这可能会导致更多的孤独感。


关于数据之间的关系 和黎巴嫩黎巴嫩医科学生的压力(2019)

数据简介。 2019 Aug 6; 25:104198。 doi:10.1016 / j.dib.2019.104198。

压力和行为成瘾正在成为强大和普遍存在的主要健康问题。 它们通常与大量衰弱性疾病和病症有关,包括心理社会障碍。 医学生仍然是发展主要与互联网使用有关的压力和成瘾的脆弱领域。 数据来自黎巴嫩周围的医学生关于压力和网络成瘾之间的关系。 本文中的数据提供了黎巴嫩医学生的人口统计数据,他们的压力水平,压力来源以及与他们的压力水平相关的网络成瘾水平。 分析的数据在本文中包含的表格中提供。


有和没有相关社会功能障碍的网络成瘾学生的人格和其他心理因素的比较(2015)

上海拱门精神病学。 2015 Feb 25;27(1):36-41.

与没有伴随社交功能障碍的网络成瘾者相比,社交功能障碍者具有较高的人际关系敏感度,敌意和妄想症; 较低的社会责任,焦虑,自我控制和家庭社会支持; 他们更有可能采用消极的应对策略。 然而,两组之间的感知父母风格没有差异。

满足网络成瘾生理标志物的相对较小比例的个体同时报告显着的与互联网相关的社交功能障碍。 有几种社会心理测量方法可以区分网络成瘾者是否有并发社交功能障碍。

评论:似乎很多网络成瘾者没有社交功能障碍。


抑郁症状对互联网问题使用与韩国青少年睡眠问题之间关系的调节作用(2018)

BMC精神病学。 2018 Sep 4;18(1):280. doi: 10.1186/s12888-018-1865-x.

分析了总共766名7至11年级学生的数据。 我们评估了与睡眠相关的各种变量,这些变量与睡眠和问题和抑郁有关,并比较了那些互联网使用有问题的青少年组(PIUG)和互联网正常使用的青少年组(NIUG)的变量。

614名参与者被归类为PIUG,XNUMX名被归类为NIUG。 与NIUG相比,PIUG的成员更容易失眠,白天过度嗜睡和觉醒行为问题。 与NIUG相比,PIUG还倾向于包括更多的晚间类型。 有趣的是,根据是否存在抑郁症的缓解作用,互联网使用问题对睡眠问题的影响似乎有所不同。 当我们考虑抑郁的缓和作用时,非抑郁组的年轻人的互联网成瘾量表(IAS)得分越高,互联网使用问题对睡眠-唤醒行为问题,失眠和白天过度嗜睡的影响越大。 然而,在抑郁的人群中,互联网使用问题对睡眠-唤醒行为问题和失眠的影响并未随着互联网使用问题的增加而改变,互联网使用问题对白天过度嗜睡的影响随着互联网使用问题的增加而相对减少。沮丧的人群。

该研究表明,PIU对睡眠的影响在抑郁组和非抑郁组之间呈现出不同的效果。 PIU与非抑郁青少年的睡眠较差有关,但与抑郁的青少年无关。 可以观察到这一发现,因为PIU可能是有问题的互联网用户睡眠问题的最大原因而没有抑郁症,但在有问题的互联网用户患有抑郁症时,抑郁症可能是睡眠问题的一个更重要的因素; 因此,PIU对睡眠效应的影响可能会被稀释。


预测大学生网络成瘾,显着抑郁和自杀的心理不灵敏/经验避免和压力应对策略:一项前瞻性研究(2018)

Int J Environ Res Public Health。 2018 Apr 18; 15(4)。 pii:E788。 doi:10.3390 / ijerph15040788。

本研究的目的是评估心理僵持性/经验避免(PI / EA)和压力应对策略对大学生在一年随访期间网络成瘾,严重抑郁和自杀的预测效果。 共有500大学生参加了这项研究。 最初评估PI / EA水平和压力应对策略。 一年后,324参与者被邀请完成陈网络成瘾量表,Beck抑郁量表 - II和自杀问卷调查,以评估抑郁症状和网络成瘾和自杀。 通过使用逻辑回归分析控制性别和年龄的影响来检查PI / EA和压力应对策略的预测效果。 结果表明,初步评估中的PI / EA在随访评估中增加了网络成瘾,严重抑郁和自杀的风险。 初步评估中较低效的应对措施也增加了后续评估中网络成瘾,严重抑郁和自杀的风险。 初步评估中以问题为中心和情绪焦点的应对与后续评估中的网络成瘾,严重抑郁和自杀的风险没有显着关联。 具有较高PI / EA或习惯于使用效果较差的压力应对策略的大学生应成为IA(网络成瘾),抑郁和自杀的预防计划的目标。


社会支持在中国青少年情绪失调和网络成瘾中的作用:结构方程模型(2018)

Addict Behav。 2018 Jul; 82:86-93。 doi:10.1016 / j.addbeh.2018.01.027

相对较少的研究调查了这一人群中情绪失调和社会支持对网络成瘾的作用。 本文探讨了香港初中生的情绪失调,社会支持和网络成瘾之间的关系。 还测试了情绪失调和互联网使用对社会支持和网络成瘾之间关系的中介作用以及这种关联中的性别差异。

来自862学校的7初中学生(8至4)共完成了横断面调查。

根据Chen Internet Addiction Scale,10.9%的得分高于网络成瘾的截止值。 结构方程模型的结果显示,社会支持与情绪失调和互联网使用呈负相关,反过来又与网络成瘾呈正相关。 按性别分组的多组分析结果显示,社会支持与情绪失调,互联网使用和网络成瘾之间的关系,以及情绪失调与网络成瘾之间以及互联网使用与网络成瘾之间的关系在女性参与者中更为强烈。

情绪失调是一个潜在的风险因素,而社会支持是网络成瘾的潜在保护因素。 在女学生中,社会支持对情绪失调和网络成瘾的作用更强。 对青少年网络成瘾的性别敏感干预是必要的,这种干预措施应该增加社会支持并改善情绪调节。


探索在线成瘾的个体差异:身份和依恋的作用(2017)

Int J Ment Health Addict。 2017;15(4):853-868. doi: 10.1007/s11469-017-9768-5.

在过去的十年中,研究网络成瘾发展的研究已经大大增加,许多研究都提出了危险因素和保护因素。 为了整合依恋和身份形成的理论,本研究调查了身份风格和依恋倾向在多大程度上解释了三种在线成瘾(即网络成瘾,在线游戏成瘾和社交媒体成瘾)的程度。 样本包括从学校和大学招募的712名意大利学生(381名男性和331名女性),他们完成了离线自我报告调查问卷。 研究结果表明,对互联网,在线游戏和社交媒体的依赖是相互关联的,并且是由常见的潜在风险和保护因素预测的。 在身份样式中,“信息”样式和“避免扩散”样式是危险因素,而“规范”样式是保护因素。 在依恋维度中,“安全”依恋倾向对三种在线成瘾有负面预测,并且在“焦虑”与“回避”依恋倾向的风格之间观察到不同的因果关系。 分层多元回归表明,在三种成瘾量表上,身份风格解释了在线成瘾方差的21.2%到30%之间,而依恋风格解释了9.2%到14%的分数。 这些发现凸显了身份形成在网络成瘾发展中的重要作用。


欧洲青少年的病理性互联网使用和风险行为(2016)

Int J Environ Res Public Health。 2016 Mar 8; 13(3)。 pii:E294。

这项研究的主要目的是调查欧洲青少年的风险行为与PIU之间的关系。 有关青少年的数据是从89.9个欧洲国家/地区的研究地点的随机学校收集的。 报告睡眠习惯和冒险行为不良的青少年与PIU的关联最强,其次是吸烟,营养不良和缺乏运动。 在PIU组的青少年中,有XNUMX%被表征为具有多种危险行为。 观察到的PIU与危险行为之间的显着关联,以及较高的同时发生率,突显了在筛查,治疗或预防青少年高危行为时考虑使用PIU的重要性。


东南亚学生互联网使用问题:现状证据(2018)

印度公共卫生。 2018 Jul-Sep;62(3):197-210. doi: 10.4103/ijph.IJPH_288_17.

学生中有问题的互联网使用(PIU)已经成为一个重要的心理健康问题。 我们的目标是回顾有关东南亚地区有问题互联网的现有研究,并研究:学生中PIU的患病率; 探索社会人口学和临床相关性; 并评估PIU在该人群中的身体,心理和心理社会影响。 在东南亚人口中进行的所有研究,涉及探索病因因素和/或患病率或与PIU /网络成瘾相关的任何其他因素的任何年龄的学生(学生到研究生)被认为有资格进行本次审查。 PubMed和Google Scholar的电子数据库系统地搜索了相关的已发表研究,包括10月2016。 我们的搜索策略产生了549文章,其中的295基于他们在同行评审期刊中以英语出版的资格进行筛选。 其中,共有38研究符合纳入标准,并纳入评价。 严重PIU /网络成瘾的患病率从0到47.4%不等,而互联网过度使用/可能的网络成瘾的患病率从东南亚学生的7.4%到46.4%不等。 在问题使用者中也报告了失眠(26.8%),白天嗜睡(20%)和眼睛疲劳(19%)形式的身体损伤。 有必要在该领域进行进一步研究,以探索与其相关的保护和风险因素,并纵向评估结果的轨迹。


问题互联网使用和互联网游戏障碍:澳大利亚和新西兰精神科医生的健康素养调查(2017)

澳大利亚精神病学。 2017 Jan 1:1039856216684714。

研究仅限于精神科医生对互联网游戏障碍(IGD)和有问题的互联网使用(PIU)概念的看法。 我们旨在评估IGD / PIU精神科医生的健康素养。 在线向澳大利亚皇家医学院和新西兰精神病医生学会(RANZCP)的成员进行了自我报告调查(n = 289)。

大多数人(93.7%)熟悉IGD / PIU的概念。 多数(78.86%)认为可能会“沉迷”于非游戏互联网内容, 和76.12%认为非游戏成瘾可能包含在分类系统中。 四十八(35.6%)认为IGD在他们的实践中可能很常见。 只有22(16.3%)认为他们对管理IGD充满信心。 儿童精神科医生更有可能常规筛查IGD,更有可能引起成瘾的特定症状。


锻炼作为治疗智能手机成瘾的替代方法:随机对照试验(2019)的系统综述和荟萃分析

Int J Environ Res Public Health。 2019 Oct 15; 16(20)。 pii:E3912。 doi:10.3390 / ijerph16203912。

随着电子产品的出现,智能手机已成为我们日常生活中必不可少的工具。 另一方面,智能手机成瘾已成为公共卫生问题。 为了帮助减少智能手机上瘾,鼓励进行锻炼等具有成本效益的干预措施。

因此,我们进行了系统的综述和荟萃分析,评估了有关运动干预对智能手机成瘾者的康复作用的现有文献。

从成立到2019年9月,我们搜索了PubMed,Web of Science,Scopus,CNKI和Wanfang。 最终纳入9项合格的随机对照试验(RCT)进行荟萃分析(SMD代表锻炼效果的程度),并使用PEDro量表评估其方法学质量。

我们发现运动干预(太极拳,篮球,羽毛球,舞蹈,跑步和骑自行车)对降低总分(SMD = -1.30,95%CI -1.53到-1.07, p <0.005, I2 = 62%)的智能手机成瘾水平及其四个分量表(戒断症状: SMD = -1.40,95%CI -1.73到-1.07, p <0.001, I2 = 81%; 高亮显示行为:SMD = -1.95,95%CI -2.99到-1.66, p <0.001, I2 = 79%; 社交舒适度:SMD = -0.99,95%CI -1.18到-0.81, p = 0.27, I2 = 21%; 情绪变化:SMD = -0.50,95%CI 0.31到0.69, p = 0.25, I2 = 25%)。 此外,我们发现上瘾程度严重的人(SMD = -1.19, I2 = 0%,95%CI:-1.19至-0.98)比轻度至中度成瘾水平(SMD = – 0.98, I2 = 50%,95%CI:-1.31到-0.66); 参加12周及以上锻炼计划的智能手机成瘾者的总得分降低幅度更大(SMD = -1.70, I2 = 31.2%,95%CI -2.04到-1.36, p = 0.03),而参加运动干预少于12周的人(SMD = -1.18, I2 = 0%,95%CI-1.35到-1.02, p <0.00001)。 此外,参加封闭运动技能锻炼的患有智能手机上瘾的人的总得分降低幅度更大(SMD = -1.22, I2 = 0%,95%CI -1.41至-1.02, p = 0.56),与参加开放运动技能锻炼的人(SMD = -1.17, I2 = 44%,95%CI-1.47到-0.0.87, p 0.03)。


Dependênciadeinternet em adolescentes do IFSUL-RS / Campus Pelotas:prevalênciaefatores associados(2017)

本研究旨在评估联邦Sul-Riograndense研究所Pelotas校区青少年学生的网络成瘾率。 这是一项横断面研究,以14至20年龄为目标人群的学生样本。 样本选择以随机方式进行,以便代表在该机构注册的4083学生。

通过网络成瘾测试(IAT)评估网络成瘾。 用健康指数(WHO-5)研究焦虑和/或抑郁障碍的存在。 结果:网络成瘾的患病率为50.6%,在对抑郁或焦虑症进行阳性筛查的个体中,高于未患有抑郁症或焦虑症的个体。 网络成瘾与游戏使用之间存在关联。 工作/学习相关的访问内容与互联网依赖的存在之间存在关联倾向。


诺维萨德(2015)学龄儿童网络成瘾率

Srp Arh Celok Lek。 2015 Nov-Dec;143(11-12):719-25.

这项研究的目的是评估塞尔维亚诺维萨德市14-18岁学龄儿童的互联网使用率和网络成瘾率,以及社会人口统计学变量对互联网使用率的影响。 在诺维萨德(Novi Sad)进行了一项横断面研究,对来自高中的小学,二年级和二年级学生进行了横断面研究。

在553参与者中,62.7%为女性,平均年龄为15.6年。 样本由153小学生和400高中生组成。 大多数受访者在家中都有一台电脑。 我们的研究表明青少年在互联网上的使用范围很广。 Facebook和YouTube是访问量最大的网站之一。 互联网使用的主要目的是娱乐。 估计网络成瘾的患病率很高(18.7%)。


最终用户在数字技术方面的挫折和失败:探索恐惧失踪,网络成瘾和个性的角色(2018)

Heliyon。 2018 Nov 1; 4(11):e00872。 doi:10.1016 / j.heliyon.2018.e00872。

本研究旨在探讨数字技术对失败反应的个体差异之间的潜在关系。 总共630参与者(50%男性)年龄在18-68年之间(M = 41.41, SD = 14.18)完成了在线问卷。 其中包括自我报告,对数字技术规模失败的反应,对失踪的恐惧,互联网成瘾和BIG-5人格特质的度量。 担心错过,互联网成瘾,性格外向和神经质化都是对数字技术失败的不良适应反应的重要积极预测因素。 和digital,认真和开放是对数字技术失败的不良适应反应的重要负面预测指标。 对数字技术规模的失败做出的回应显示出良好的内部可靠性,其中有四个关键因素,这些因素是: “适应性反应”,“适应性反应”,“外部支持和发泄挫折”以及“愤怒和辞职”。


针对大学生智能手机成瘾的基于正念的认知 - 行为干预的初步研究(2018)

J Behav Addict。 2018 Nov 12:1-6。 doi:10.1556 / 2006.7.2018.103。

基于正念的干预(MBI)近年来已应用于行为成瘾研究。 然而,很少有使用MBI的实证研究用于智能手机成瘾,这在中国大学生中很普遍。 这项研究的目的是调查一组基于正念的认知 - 行为干预(GMCI)对中国大学生样本中智能手机成瘾的有效性。

智能手机成瘾的学生分为对照组(n = 29)和干预组(n = 41)。 干预组的学生获得了8周GMCI。 使用手机网络成瘾量表(MPIAS)和自我报告智能手机使用时间的分数来评估智能手机成瘾,这些分数在基线(1st周,T1),干预后(8th周,T2)测量,第一次跟随-up(14th周,T3),以及第二次随访(20th周,T4)。

每组27名学生完成了干预和后续工作。 智能手机的使用时间和MPIAS评分从干预组的T1显着下降到T3。 与对照组相比,干预组在T2,T3和T4处的智能手机使用时间显着减少,并且在T3处显着降低MPIAS分数。


大规模高中学习中网络使用障碍的表型分类(2018)

Int J Environ Res Public Health。 2018 Apr 12; 15(4)。 pii:E733。 doi:10.3390 / ijerph15040733。

互联网使用障碍(IUD)影响全世界的许多青少年,并且(互联网)游戏障碍,一种特定的IUD子类型,最近已包含在DSM-5和ICD-11中。 流行病学研究已经确定德国青少年的患病率高达5.7%。 然而,人们对青春期的风险发展及其与教育的联系知之甚少。 本研究的目的是:(a)在大型高中样本中确定临床相关的潜在概况; (b)估计不同年龄组的宫内节育器流行率,以及(c)调查性别和教育方面的关系。 N =使用强迫性互联网使用量表(CIUS)评估5387青少年在德国41学校的11-21年龄。 潜伏概况分析显示五个概况组在CIUS反应模式,年龄和学校类型方面存在差异。 在6.1%中发现了IUD,在总样本的13.9%中发现了高风险的互联网使用。 流行率中发现两个峰值,表明年龄组15-16和19-21的IUD风险最高。 男孩和女孩的患病率没有显着差异。


医学生过度使用智能手机的患病率及其相关性:一项横断面研究(2019)

Indian J Psychol Med。 2019 Nov 11;41(6):549-555. doi: 10.4103/IJPSYM.IJPSYM_75_19.

智能手机的使用日益增加,导致智能手机成瘾作为一种行为成瘾而引入,对健康产生不利影响。 这种现象在印度尚未得到广泛研究。 这项研究评估了医学生样本中智能手机的成瘾率,重点是其与睡眠质量和压力水平的相关性。

在2016年11月至1月2017年期间对195医学生进行了横断面研究。 他们的智能手机使用情况,智能手机成瘾程度,睡眠质量和感知压力水平是使用智能手机成瘾短评版(SAS-SV),匹兹堡睡眠质量指数(PSQI)和感知压力量表(PSS-10)进行测量的), 分别。

在195名学生中,按比例,90(46.15%)的智能手机上瘾。 自我报告的对智能手机上瘾的感觉,入睡前使用智能手机,PSS得分和PSQI得分与SAS-SV得分显着相关。 在SAS-SV和PSS-10得分之间以及SAS-SV和PSQI得分之间观察到显着的正相关。

西部马哈拉施特拉邦的一所大学的医学生对智能手机的依赖程度很高。 这种成瘾与较差的睡眠质量和较高的感知压力之间的显着关联令人担忧。 学生对智能手机上瘾的高度自我意识很有希望。 但是,需要进一步研究以确定这种自我意识是否导致寻求治疗。 需要进一步研究以探索我们发现智能手机成瘾与睡觉前使用智能手机的关联。


中国上海农民工中智能手机使用和智能手机使用有问题的模式,影响因素和中介效应(2019)

诠释健康。 2019十月31; 11(S1):S33-S44。 doi:10.1093 / inthealth / ihz086。

随着智能手机在中国的普及,农民工中智能手机的使用情况和有问题的智能手机使用情况不为人知。 本研究探讨了上海农民工的SU和PSU的模式及其影响因素。 此外,还研究了PSU在SU与某些心理因素之间的中介作用。

包含手机成瘾指数,患者健康调查表,世界卫生组织五项幸福指数和其他项目的调查表,包括人口统计,睡眠质量,工作压力和SU,已由受过培训的调查员在墨西哥的六个地区分发给2330移民工人。 2018在6月至9月的上海。

在2129个返回的问卷中,2115有效。 SU和PSU根据某些人口统计信息而有所不同。 许多人口统计学,心理因素,睡眠质量和主要的智能手机应用都是影响SU和PSU的因素。 PSU在每日SU时间与心理因素(包括抑郁症,心理健康和工作压力)之间的联系中起着中介作用。


大学生与网络相关成瘾和情绪障碍的相对风险:7个国家/地区的比较(2018)

公共卫生。 2018 Oct 19; 165:16-25。 doi:10.1016 / j.puhe.2018.09.010。

本研究旨在确定六个亚洲国家/地区(新加坡,香港,香港,中国,韩国,台湾和日本)大学生上网,网络游戏和在线社交网络的相对风险。与美国(美国)的学生。 它还探讨了这些国家/地区与互联网相关成瘾的学生患抑郁症和焦虑症的相对风险。

从7个国家/地区招募了8067大学生在18和30年之间的便利样本。 学生完成了一项关于他们使用互联网,在线游戏和在线社交网络的调查,以及抑郁和焦虑症状的存在。

F或者所有学生,整体流行率为互联网使用成瘾的8.9%,在线游戏成瘾的19.0%和在线社交网络成瘾的33.1%。 与美国学生相比,亚洲学生表现出更高的在线社交网络成瘾风险,但在线游戏成瘾的风险较低(除了来自香港/澳门的学生)。 与美国学生相比,中国和日本学生的网络成瘾风险也更高。 一般而言,上瘾的亚洲学生罹患抑郁症的风险高于上瘾的美国学生,特别是沉迷于网络游戏的亚洲学生。 上瘾的亚洲学生焦虑风险低于上瘾的美国学生,尤其是沉迷于网络社交网络的亚洲学生,而来自香港/澳门和日本的成瘾学生更容易患上抑郁症的相对风险。

与互联网相关的成瘾和精神症状的风险存在国家/地区差异。 有人建议,有关互联网相关成瘾的国家/地区特定健康教育计划是有必要的,以最大限度地提高预防和干预的效率。 这些计划不仅要解决有问题的互联网相关行为,还要解决大学生的情绪障碍。


中国成年人智能手机成瘾量表的简短版本:心理测量属性,社会人口统计学和健康行为相关性(2018)

J Behav Addict。 2018 Nov 12:1-9。 doi:10.1556 / 2006.7.2018.105

有问题的智能手机使用(PSU)是一个新兴但尚未得到充分研究的公共卫生问题。 关于PSU在人群一级的流行病学知之甚少。 我们评估了智能手机成瘾量表-短版(SAS-SV)的心理测量特性,并检查了其相关的社会人口统计学因素和香港中国成年人的健康行为。

3,211年龄≥18年的随机样本(平均值±SD:43.3±15.7,45.3%男性)参与了香港的人口电话调查并完成了中国SAS-SV。 多变量线性回归检验了社会人口统计学因素,健康行为和慢性疾病状态与SAS-SV评分的关联。 数据按香港一般人口的年龄,性别和受教育程度分布加权。

中国SAS-SV具有内部一致性(Cronbach'sα= .844),并且在1周内保持稳定(类内相关系数= .76,p <.001)。 验证性因素分析支持了先前研究建立的一维结构。 PSU的加权患病率为38.5%(95%置信区间:36.9%,40.2%)。 女性,年龄较小,已婚/同居或已离婚/分居(相对于未婚)以及较低的教育水平与较高的SAS-SV得分相关(所有ps <.05)。 在控制了社会人口统计学因素并相互调整之后,当前吸烟,每周至每天饮酒和缺乏运动会预测PSU增高。

中国SAS-SV被认为对于评估香港成年人的PSU是有效和可靠的。 一些社会人口统计学和健康行为因素与人口水平的PSU有关,这可能意味着预防PSU和未来的研究。


青少年在夜间使用智能手机,睡眠障碍和抑郁症状(2018年)

Int J Adolesc Med Health。 2018 11月17。

如今,青少年可以在任何地方,任何时间,白天或晚上使用智能手机。 尤其是在晚上,使用智能手机是青少年睡眠障碍和抑郁症的危险因素。 这项研究的目的是分析夜间使用智能手机,青少年睡眠障碍和抑郁症状之间的相关性。 这项横断面研究分析了泗水的714名学生的数据,他们是使用简单的随机抽样技术选出的。 自变量是晚上使用智能手机,而因变量是睡眠障碍和抑郁症状。 数据是使用三个调查表收集的:夜间智能手机使用情况调查表,失眠严重程度指数调查表和库彻青少年抑郁量表调查表。 然后使用Spearman的rho分析(α<0.05)分析数据。 结果表明,夜间使用智能手机与青少年睡眠障碍之间存在正相关(r = 0.374),并且夜间使用智能手机与青少年睡眠障碍与青少年抑郁症状之间存在相关性。正相关(r = 0.360)。 这项研究强调,夜间过度使用智能手机可能在青少年的睡眠问题和抑郁症状中起重要作用。 对于患有睡眠障碍和抑郁症状的青少年,应仔细监测其智能手机成瘾的迹象。 护士应加强对青少年的健康教育,以告知他们积极使用智能手机可防止睡眠障碍并最大程度地降低抑郁症状。


网络成瘾和网络人际关系影响对越南年轻人健康相关生活质量的影响研究(2017)

BMC公共卫生。 2017 Jan 31;17(1):138. doi: 10.1186/s12889-016-3983-z.

网络成瘾(IA)是年轻亚洲人常见的问题。 本研究旨在研究IA和在线活动对越南年轻人健康相关生活质量(HRQOL)的影响。 这项研究还比较了有和没有IA的年轻越南人的焦虑,抑郁和其他成瘾的频率。

这项研究通过受访者驱动的抽样技术,招募了年龄在566至56.7岁之间的43.3名越南年轻人(女性15%,男性25%)。 这项横断面研究的结果表明,有21.2%的参与者患有IA。 与没有IA的参与者相比,在线关系对IA参与者的行为和生活方式的影响显着更高。 IA的参与者更有可能出现自我保健问题,日常执行困难,遭受疼痛和不适,焦虑和沮丧。 与先前的研究相反,我们发现,IA和非IA组之间在性别,社会人口统计学,吸烟,参加水烟和酒精依赖的参与者人数方面没有差异。 IA与越南年轻人的HRQOL差显着相关。

IA是越南年轻人的常见问题,与其他亚洲国家相比,IA的流行率最高。 我们的研究结果表明,性别可能不会在IA中发挥关键作用。 当两性都有平等的互联网接入时,这可能是一种新兴趋势。 通过研究IA对HRQOL的影响,医疗保健专业人员可以设计有效的干预措施,以减轻IA在越南的负面影响。


越南年轻人的网络成瘾和睡眠质量(2017)

Asian J Psychiatr。 2017 Aug; 28:15-20。 doi:10.1016 / j.ajp.2017.03.025。

在过去的十年中,网络成瘾一直是一种主要的行为障碍。 之前的荟萃分析评估已经证明了网络成瘾和精神疾病以及睡眠相关疾病之间的关联。

在8月至10月的2015期间进行了在线横断面研究。 21.2%参与者被诊断出患有网络成瘾。 有网络成瘾者的26.7%也报告说他们有睡眠相关的困难。 77.2%的参与者愿意接受医疗。 我们目前的研究还强调,单身和使用烟草制品的人并未面临发展相关睡眠相关问题的高风险。


工程大学生的互联网使用模式,网络成瘾和心理困扰:来自印度的研究(2018)

Indian J Psychol Med。 2018 Sep-Oct;40(5):458-467. doi: 10.4103/IJPSYM.IJPSYM_135_18.

这项研究首次尝试探索来自印度的一大批工科学生中的互联网使用行为,以及与心理困扰主要是抑郁症状相关联。

在印度南部城市芒格洛尔(Mangalore)攻读工程学学士学位的1885名18-21工程学生参加了这项研究。 社会教育和互联网使用行为数据表用于收集人口统计信息和互联网使用模式,网络成瘾测试(IAT)用于评估IA,自我报告问卷(SRQ-20)评估心理困扰主要是抑郁症状。

在总数中 N = 1086,27.1%的工科学生符合轻度上瘾的互联网使用标准,9.7%适用于中度上瘾的互联网使用,0.4%适用于严重上瘾互联网。 在工程学生中,IA是男性,住在租来的住宿,每天上网几次,每天花在互联网上超过3 h,并且心理上有困难。 性别,使用持续时间,每天花费的时间,互联网使用频率和心理困扰(抑郁症状)预测IA。


Facebook角色扮演成瘾–多种强迫症-频谱共患疾病(2016)

J Behav Addict。 2016可能是9:1-5。

有问题的互联网使用(PIU)是一个具有不同内容的新兴实体。 行为成瘾具有注意力缺陷多动障碍和强迫性谱系障碍的高度共病。 社交网站(SNS)成瘾和角色扮演游戏(RPG)成瘾传统上被研究为单独的实体。 我们提出了一个过度使用互联网的案例,特别关注现象学和精神病合并症。

15岁女孩患有儿童期发病注意力缺陷症,强迫症,青春期发作性拔毛症,以及家庭环境不安,Facebook使用过多。 主要的在线活动是以主流虚构人物的名义创建个人资料并假设他们的身份(背景,语言属性等)。 这是一项在虚拟世界中具有重要社会化的团体活动。 显着阐明了渴望,突显,退缩,情绪改变和冲突,显着的社会和职业功能障碍。

该案例突出了导致行为成瘾的各种脆弱性和社会因素。 它还强调了在这种情况下未经治疗的合并症的存在。


青少年大学生穆斯林宗教信仰与网络成瘾的关系(2018)

J Relig Health。 2018 Sep 7。 doi:10.1007 / s10943-018-0697-9。

这项研究的主要焦点是调查宗教信仰因素对大学入学年轻人网络成瘾的影响。 我们采用了两种工具来收集信息,包括由Widyanto和McMurran编写的Ok,Uzeyir和网络成瘾测试开发和使用的OK-宗教态度量表。 总共通过多阶段抽样选择了在巴基斯坦旁遮普省南部研究生入读四所大学的800穆斯林大学生。

在世界信仰转向互联网标志的DE转换的情况下,这些成果发挥了积极作用,而内在的宗教倾向仍然有利于减少互联网使用。 学生的反宗教分量表显示出越来越多的网络成瘾者; 但是,固有的宗教倾向显示互联网的使用显着减少。 同样,世界信仰观和反宗教量表中的DE转换表明学生在期望他们成为网络成瘾者方面的重大贡献。


网络成瘾与年轻人的社交焦虑有关(2015)

安克林精神病学。 2015 Feb;27(1):4-9.

有问题的互联网使用或过度使用互联网的特点是对计算机使用的过度或不良控制的关注,冲动或行为,以及导致损害或困扰的互联网接入。 对患者样本进行的横断面研究表明,网络成瘾与精神疾病,特别是情感障碍(包括抑郁症),焦虑症(广泛性焦虑症,社交焦虑障碍)和注意力缺陷/多动障碍有很高的合并症。

我们调查了2大学学生的120样本中的网络成瘾和社交焦虑之间的关联(每个样本中的60男性和60女性)。

我们分别在2样本中发现了网络成瘾与社交焦虑之间的相关性。 其次,我们发现男性和女性在网络成瘾方面没有差异。 第三,我们没有在社交焦虑程度高的参与者中找到对社交网络的偏好。 该研究的结果支持以前有关网络成瘾和社交焦虑共现的证据,但进一步的研究需要澄清这种关联。


精神症状对伊斯法罕大学学生网络成瘾的影响 (2011)

Res Med Sci。 2011 Jun; 16(6):793-800。

网络成瘾是现代社会的一个问题,许多研究都考虑过这个问题。 这些年来,互联网的普遍使用显着增加。 网络成瘾是一种跨学科的现象,医学,计算机,社会学,法律,伦理学和心理学等各种科学从不同的角度对其进行了调查。 250名学生参加了这项横断面研究。 他们的年龄从19到30年平均为22.5±2.6年。 IAT是20项目的自我报告,具有5点量表,基于强迫性赌博和酗酒的DSM-IV诊断标准。 它包括反映成瘾典型行为的问题。

越来越多的关于网络成瘾的研究表明,网络成瘾是一种社会心理障碍,其特征如下:宽容,戒断症状,​​情感障碍和社会关系问题。 互联网的使用在一个人的生活中造成了心理,社交,学校和/或工作上的困难.

18%的研究参与者被认为是病态的互联网用户过度使用互联网导致学业,社交和人际关系问题。 过度使用互联网可能会导致心理唤醒水平升高,导致睡眠不足,长时间不能进食以及身体活动受限,可能导致使用者出现抑郁,强迫症,低亲属关系等身心健康问题。焦虑。

我们发现网络成瘾者患有各种共病的精神疾病。 这意味着网络成瘾会带来各种各样的精神症状,这表明成瘾会对青少年的心理健康状况产生负面影响。 这些发现与其他研究一致,并支持以前的研究结果。 由于尚未确定精神症状是否是网络成瘾的原因或结果,研究人员需要对因特网及其用户进行纵向研究。

评论:研究发现,23%的男大学生已发展成网络成瘾。 研究人员指出,过度使用互联网会导致“心理唤醒程度提高,导致睡眠不足,长时间无法进食以及身体活动受限,这可能导致用户遇到身心健康问题,例如抑郁,强迫症,家庭关系低落和焦虑。”


青少年病理性互联网使用,网络欺凌和手机使用:希腊的一项以学校为基础的研究(2017)

Int J Adolesc Med Health。 2017 Apr 22。 pii:/j/ijamh.ahead-of-print/ijamh-2016-0115/ijamh-2016-0115.xml。

在这个以学校为基础的横断面研究中,8053中学和30高中(21-12岁)的18学生被邀请参加,基于多阶段分层随机抽样技术。 互联网援助测试(IAT)与社会人口统计,互联网活动和网络欺凌经验一起使用。 结果共有五千九百名学生参加(回复率69.4%)。 在50(526%)中发现病理性互联网使用(IAT≥10.1),而403(7.3%)在过去一年中作为受害者和367(6.6%)作为犯罪者经历了网络欺凌。 在多变量模型中,IA的可能性随着手机上网时间和周末互联网使用,网吧访问,聊天室使用和参与网络欺凌而增加。 网络欺凌的受害者更可能是老年人,女性,Facebook和聊天室用户,而犯罪者更可能是男性,年长的互联网用户和色情网站的粉丝。 犯罪者更有可能成为受害者[比值比(OR)= 5.51,置信区间(CI):3.92-7.74]。 移动电话上每日互联网使用时间与IA和网络欺凌(OR)1.41,95%CI 1.30,1.53和OR 1.11,95%CI 1.01,1.21分别独立相关


青少年的网络成瘾可能预测自我伤害/自杀行为–前瞻性研究(2018)

J Pediatr。 2018 Mar 15。 pii:S0022-3476(18)30070-2。 doi:10.1016 / j.jpeds.2018.01.046。

探索网络成瘾在随访一年后青少年自我伤害/自杀行为发展中的作用。 我们对台湾某高中的1名青少年(平均年龄1岁)进行了为期1861年的前瞻性队列研究。 在初始评估中,有15.93名被调查者(1735%)被归类为无自残/自杀企图史,被称为“无案”队列。
基线网络成瘾的流行率为23.0%。 有59学生(3.9%)被确定为在随访评估中发展出新的自我伤害/自杀行为。 在控制潜在混杂因素的影响后,与没有互联网的人相比,被归类为网络成瘾的参与者新出现的自我伤害/自杀行为的相对风险是2.41(95%CI 1.16-4.99,P = .018)瘾。 我们的研究结果表明,网络成瘾与青少年自我伤害/自杀行为的发生前瞻性相关。


高等教育中存在问题的互联网使用和学习动机(2020年)

计算机辅助学习杂志,2019; DOI: 10.1111 / jcal.12414

当前的研究探讨了有问题的互联网使用(PIU)与学习动机之间的关系,并研究了介导这种关系的心理和社会因素。 本研究招募了意大利大学的XNUMX名学生。 PIU与学习动机之间存在负相关关系:对学习策略有不利影响,这意味着学生发现更难以有效地组织学习; PIU也与考试焦虑呈正相关。 目前的结果还表明,在孤独方面,PIU对学习策略的这种影响有部分中介作用。 这表明,在PIU较高的人群中,学习动机较低可能会特别危险,因此,由于PIU的多种后果,实际的广义学术成绩会降低。

位置说明

  • 当前的研究探讨了有问题的互联网使用(PIU)与学习动机之间的关系。
  • PIU与学习动机之间存在负相关关系。
  • PIU与考试焦虑呈正相关。
  • 孤独感部分地介导了PIU对学习策略的影响
  • 那些PIU水平高的人受到学习动机降低的威胁。

有问题 网络 三国三所医学院学生的使用情况及其相关性(2015)

阿卡德精神病学。 2015 Jul 1。

作者的目的是评估和比较克罗地亚,印度和尼日利亚的一所学校攻读研究生课程的医学生对互联网使用存在问题,并评估这些学生之间存在问题的相关性。 问卷包括参与者的社会人口统计学资料和Young的互联网成瘾测试。

最终分析包括842科目。 总体而言,38.7和10.5%的受访者在轻度和中度类别中得分. 只有一小部分(0.5%)的学生在严重类别中得分。此外,得分高于截止频率的参与者使用互联网浏览,社交网络,聊天,游戏,购物和观看色情内容的比例要高得多。 但是,在使用互联网进行电子邮件或学术活动方面,两组之间没有差异。


青少年和成人的网络成瘾,心理困扰和应对反应(2017)

Cyber​​psychol Behav Soc Netw。 2017 Apr 17。 doi:10.1089 / cyber.2016.0669。

在本研究中,从449到16年龄的71参与者来自广泛的英语互联网论坛,包括社交媒体和自助小组。 其中,68.9%被分类为非有问题的用户,24.4%被分类为有问题的用户,6.7%被分类为上瘾的互联网用户。 高度利用讨论论坛,高度反思和低水平的自我照顾是导致青少年网络成瘾(IA)的主要因素。 对于成年人来说,IA主要通过参与在线视频游戏和性活动,低电子邮件使用以及高度焦虑和高回避性应对来预测。 有问题的互联网用户在成人情绪和避免应对反应方面得分较高,在反刍方面得分较高,在青少年中自我照顾较低。 避免应对反应介导了心理困扰与IA之间的关系。


高中生有问题的互联网使用:患病率,相关因素和性别差异(2017)

精神病学 2017 Jul 24; 257:163-171。 doi:10.1016 / j.psychres.2017.07.039。

本研究旨在衡量高中生有问题的互联网使用(PIU)的流行程度,并确定与PIU相关的因素,强调性别差异。 学生们填写了一份自我管理的匿名问卷,收集有关人口统计特征和互联网使用模式的信息。 进行多重逻辑回归分析以确定整个样本中的PIU相关因素和性别。

二十五所学校和2022学生参加了调查。 PIU的患病率在男性中为14.2%,在女性中为10.1%。 男性15岁和14岁女性的PIU患病率最高,随着年龄的增长逐渐降低。 只有13.5%的学生宣布父母控制他们的互联网使用。 感到孤独,使用频率,连接小时数和访问色情网站的感觉与两性中PIU的风险相关。 参加职业学校,聊天和文件下载的活动,以及男性在互联网点使用的位置,以及女性的年龄较小与PIU相关,而信息搜索在女性中是保护性的。 PIU可能在未来几年成为公共卫生问题。


羞怯和控制点作为网络成瘾和互联网使用的预测因子(2004)

网络心理学与行为卷。 7号5

过去的研究表明,某些互联网使用模式与孤独,羞怯,焦虑,抑郁和自我意识有关,但似乎对网络成瘾无法达成共识。 这项探索性研究试图检验人格变量的潜在影响,例如羞怯和控制点,在线体验和人口统计学对网络成瘾的影响。 使用在线和离线方法的组合从方便的样本收集数据。 受访者包括大多数来自网络世代的722互联网用户。 结果表明,一个人沉迷于互联网的倾向越高,人越是害羞,人越少信仰,人越坚信他人不可抗拒的力量,人们对机会的信任度越高在确定自己的生活方式。 沉迷于互联网的人会在每周的日数和每个会话的长度方面频繁和频繁地使用它,特别是通过电子邮件,ICQ,聊天室,新闻组和在线游戏进行在线交流。


心理僵化与经验回避和网络成瘾之间的关系:心理健康问题的中介效应(2017)

精神病学 2017 Jul 11; 257:40-44。 doi:10.1016 / j.psychres.2017.07.021。

网络成瘾成为大学生心理健康的主要问题。 我们的目标是检查心理不灵活性与经验避免(PIEA)和网络成瘾(IA)之间的关系以及心理健康问题指标的中介效应。 500大学生(238男性和262女性)参加了这项研究。

使用结构方程模型检查PIEA,心理健康问题和IA之间的关系。 PIEA的严重程度与IA的严重程度呈正相关,并与心理健康问题的严重程度呈正相关。 此外,心理健康问题指标的严重程度与IA的严重程度呈正相关。 这些结果提供了PIEA的严重程度与IA的严重程度直接相关,并通过增加心理健康问题的严重程度间接与IA的严重程度相关。


马来西亚苏丹Zainal Abidin大学医学生的网络使用和成瘾(2016)

Psychol Res Behav Manag。 2016 Nov 14;9:297-307

网络成瘾是马来西亚大学学生和学者普遍存在的现象。 学生使用互联网进行娱乐和个人及职业发展。 互联网已成为包括医学生在内的大学生日常生活中不可或缺的一部分。 本研究的目的是检查马来西亚苏丹Zainal Abidin大学学生的互联网使用和成瘾情况。 这是一项横断面研究,其中使用了由美国互联网成瘾中心开发的问卷,网络成瘾诊断问卷。 Universiti Sultan Zainal Abidin的149名医科学生参加了这项研究。

男性和女性参与者的平均得分分别为44.9±14.05和41.4±13.05,这表明两性都患有轻微的网络成瘾。


医学生网络成瘾的患病率和相关因素–马来西亚的一项横断面研究(2017年)

Med J Malaysia。 2017 Feb;72(1):7-11.

本研究旨在确定马来西亚公立大学医学生的互联网使用率和相关因素。 这项横断面研究是在所有医学生(1-5年)中进行的。 使用网络成瘾问卷(IAT)对学生的互联网活动进行评估。

该研究是在426学生中进行的。 研究人群由156雄性(36.6%)和270雌性(63.4%)组成。 平均年龄为21.6±1.5年。 学生的种族分布是:马来人(55.6%),中国人(34.7%),印度人(7.3%)和其他人(2.3%)。 根据IAT,36.9%的研究样本沉迷于互联网。 网络成瘾是医学生中比较常见的现象。 网络成瘾的预测因素是男性学生将其用于冲浪和娱乐目的。


医科大学生网络使用行为,网络成瘾和心理困扰:来自南印度的多中心研究(2018)

Asian J Psychiatr。 2018 Jul 30; 37:71-77。 doi:10.1016 / j.ajp.2018.07.020。

这项研究是首次尝试在跨多个中心的一大批医学生中探索互联网使用行为的IA,以及它与主要是抑郁的心理困扰的关系。
1763医学院学生年龄为18至21年,攻读医学学士学位; 来自印度南部城市班加罗尔,芒格洛尔和特里苏尔的外科学士(MBBS)参加了这项研究。 社会教育和互联网使用行为数据表用于收集人口统计信息和互联网使用模式,IA Test(IAT)用于评估IA和自我报告问卷(SRQ-20)评估的心理困扰主要是抑郁症。

在总N = 1763中,27%的医学生符合轻度上瘾互联网使用标准,10.4%适用于中度上瘾互联网使用,0.8%适用于严重上瘾互联网。 在医学生中,IA是男性,住在租来的住宿,每天上网几次,每天在互联网上花费超过3 h并且有心理困扰。 年龄,性别,使用持续时间,每天花费的时间,互联网使用频率和心理困扰(抑郁)预测IA。

相当一部分医学生有IA,这可能对他们的医学教育进步和长期职业目标有害。 早期识别和管理医学生的IA和心理困扰是至关重要的。


弹性在男女青少年网络成瘾中的作用:适度调解模式(2018)

J Clin Med。 2018 Aug 19; 7(8)。 pii:E222。 doi:10.3390 / jcm7080222。

行为抑制/激活系统(BIS / BAS)被认为是网络成瘾的预测因子,由焦虑和抑郁等临床变量介导。 然而,已经提出弹性作为对网络成瘾的保护因素,并且已经报道了在缓冲脆弱性影响的弹性方面的某些性别差异。 因此,本研究的目的是确定可以通过男孩和女孩的多个临床变量来缓和BIS / BAS对网络成瘾影响的弹性的任何作用。 共有519中学生(268男孩和251女孩,所有14年龄)接受了问卷调查,测量网络成瘾,BIS / BAS,抑郁,焦虑,冲动,愤怒和恢复力。 我们在SPSS中使用PROCESS宏来执行调节和调解分析。 调查结果显示,虽然两性都支持一种类似的调解模式,但女孩的适应能力只会出现调节效果。 结果显示,不同性别之间的弹性具有保护作用。 这些结果表明,临床医生应该以弹性作为防止网络成瘾的保护因素的方式考虑性别,并通过增强女性网络成瘾者的抵御能力来关注减轻脆弱性的影响。


网络成瘾与焦虑和抑郁症状的关系(2018)

Psychiatriki。 2018 Apr-Jun;29(2):160-171. doi: 10.22365/jpsych.2018.292.160.

本研究的目的是调查网络成瘾与用户焦虑和抑郁症状之间的关系。 参与者是203位年龄在17至58岁之间的互联网用户(平均= 26.03,SD = 7.92),他们曾向阿提卡精神病医院的成瘾问题网部“ 18ANO”上瘾部门求助,以获得病理性互联网使用方面的专门帮助。 网络成瘾测试(IAT)用于评估网络成瘾性,症状清单-90-R(SCL-90-R)用于评估焦虑和抑郁症状。 对调查数据的分析表明,就互联网依赖程度而言,没有观察到性别差异。 年轻的用户更有可能发展成瘾行为(与互联网使用有关)。 在这一点上,应该指出的是,尽管这种联系是积极的,但在统计学上并不显着。 最后,关于心理病理学和网络成瘾之间的关系,发现与IAT总体得分适度相关的焦虑症状可以在回归分析中预测网络成瘾。 网络成瘾与抑郁症状之间没有统计学上的显着相关性,但是女性的抑郁症状要比男性(需要部门治疗的男性)更脆弱。 预期探索性别和年龄对网络成瘾的影响有助于设计适当的预防和治疗方案,而对网络成瘾与其他精神疾病之间关系的研究将有助于理解支持其发展和发作的机制的瘾。


基于学校的青少年网络成瘾预防:预防是关键。 系统文献综述(2018)

Curr Neuropharmacol。 2018 Aug 13。 doi:10.2174 / 1570159X16666180813153806。

青少年对媒体的使用代表了对信息,通信,娱乐和功能的规范需求,但是有问题的互联网使用却有所增加。 鉴于世界范围的流行率令人担忧,以及游戏和社交媒体的使用日益成问题,因此,将预防工作整合在一起的需求似乎是及时的。 这项系统的文献综述的目的是(i)确定针对学校范围内针对青少年的网络成瘾的学校预防计划或协议,并检查该计划的有效性,以及(ii)强调优势,局限性和最佳做法通过利用这些研究的建议为新计划的设计提供信息。 迄今为止,已审查研究的结果显示出不同的结果,需要进一步的经验证据。 当前的审查确定了以下需要在未来的设计中解决:(i)更加准确地定义Internet成瘾的临床状态,(ii)使用更多最新的心理计量学评估工具来评估有效性(基于最近的经验事态发展),(iii)重新考虑减少互联网时间的主要结果,因为它似乎有问题,(iv)建立方法论上可靠的循证预防方案,(v)专注于技能增强以及使用保护性和减少伤害的因素(vi)将IA作为多风险行为干预措施中的一种风险行为。 这些似乎是解决问题的关键因素


印度牙科学生网络成瘾与抑郁及学业成绩的关系(2018)

Clujul Med。 2018 Jul;91(3):300-306. doi: 10.15386/cjmed-796.

网络成瘾(IA)对心理健康产生负面影响并影响日常活动。 本研究的目的是评估牙科大学生中网络成瘾的流行程度,并确定是否存在过度使用互联网与抑郁症和学生学习成绩之间的关系。

这是一项横断面研究,其中包括来自不同学年的384牙科学生。 编写了一份调查问卷,收集有关人口统计特征,互联网使用模式,使用持续时间和最常见的互联网接入模式的信息。 使用Youngs Internet Addiction测试评估网络成瘾。 使用Becks抑郁症清单[BDI-1]评估抑郁症。

网络成瘾和抑郁症的患病率分别为6%和21.5%。 第一年级学生表现出最高的平均网络成瘾(17.42±12.40)分。 聊天是互联网使用的主要目的。 Logistic回归分析显示,抑郁(赔率= 6.00,p值<0.0001 *)且得分低于60%(赔率= 6.71,p值<0.0001 *)的人更容易沉迷于互联网。

对互联网的依赖会对心理健康和学业成绩产生负面影响。 应确定这些高风险群体学生,并提供心理咨询。


护理和医学院学生的智能手机上瘾程度及其与沟通技巧的关联(2020年)

J护理研究。 2020年16月10.1097日。doi:0000000000000370 / jnr.XNUMX。

在年轻人中使用智能手机非常普遍。 但是,过度使用智能手机会带来负面影响。 据报道,智能手机的使用可能会对课堂学习产生不利影响,引起安全问题,并对人际交流产生负面影响。

这项研究的目的是确定护理和医学院学生中的智能手机成瘾水平,并研究智能手机成瘾水平对沟通技能的影响。

这项横断面研究是与一所公立大学(502名参与者)的医学院和护理系学生一起进行的。 数据是使用个人信息表,智能手机成瘾量表-简版(SAS-SV)和沟通技能评估量表收集的。

该研究的所有参与者都拥有智能手机。 大多数(70.9%)是女性,护理计划中有58.2%。 参与者使用智能手机的平均时间为每天5.07±3.32小时,主要用于消息传递。 参与者的SAS-SV平均总得分是31.89±9.90,在部门,性别,每日智能手机使用时间,学业成功,智能手机使用状况等变量方面,SAS-SV平均得分存在显着差异。教室,参加体育运动,与患者和亲戚轻松沟通,首选的沟通方式,与电话使用相关的健康问题以及受伤状况(p <.05)。 此外,SAS-SV平均得分与智能手机每日使用时间和智能手机使用年数之间存在正弱相关关系,而SAS-SV平均得分与沟通技巧评估之间存在负弱相关关系量表分数。 发现智能手机的每日使用时间是智能手机成瘾的最重要预测因素。


Facebook成瘾和个性(2020)

Heliyon。 2020年14月6日; 1(03184):e10.1016。 doi:2020 / j.heliyon.03184.eXNUMX。

这项研究探讨了Facebook成瘾与人格因素之间的关联。 通过在线调查总共有114名参与者(参与者的年龄范围是18-30岁,男性为68.4%,女性为31.6%)。 结果表明,有14.91%的参与者达到了临界的综合门槛得分,而1.75%的参与者已经达到了单项的门槛得分。 人格特质,如外向性,开放的经验,神经质,乐于助人,尽职尽责和自恋,与Facebook成瘾和Facebook强度无关。 孤独感与Facebook成瘾呈正相关,它通过占Facebook成瘾变化的14%来显着预测Facebook成瘾。 讨论了进一步研究的局限性和建议。


智能手机和Facebook成瘾在一群本科生中具有共同的风险和预后因素(2019)

趋势精神病学心理医生。 2019 Oct-Dec;41(4):358-368. doi: 10.1590/2237-6089-2018-0069.

为了提高对智能手机成瘾(SA)和Facebook成瘾(FA)之间的界面的理解,我们假设这两种技术成瘾的发生都与更高程度的负面后果相关。 此外,我们假设SA与较低的社会支持满意度相关。

我们从米纳斯吉拉斯州联邦大学招收了方便的大学生样本,年龄在18至35岁之间。 所有受试者均填写了一份自我填写的问卷,包括社会人口统计学数据,巴西智能手机成瘾量表(SPAI-BR),Facebook成瘾的卑尔根量表,巴拉特冲动量表11(BIS-11),社会支持满意度量表(SSSS),以及简短的感觉寻求量表(BSSS-8)。 完成问卷后,访调员进行了一次迷你国际神经精神病学访谈(MINI)。

在单变量分析中,SA与18至25岁的女性性别,FA,药物滥用疾病,重度抑郁症,焦虑症,SS​​SS分数低,BSSS-8分数高以及BIS分数高有关。 与仅使用SA的组相比,使用SA和FA的组的药物滥用疾病,抑郁症和焦虑症的患病率更高。

在我们的样本中,SA和FA的并发与更高水平的负面影响和更低水平的社会支持满意度相关。 这些结果强烈表明,SA和FA具有一些脆弱性要素。 有必要进行进一步的研究以阐明这些协会的方向。


统计预测韩国青少年男孩和女孩样本中有风险/有问题的互联网使用的因素(2018)

前精神病学。 2018 Aug 7; 9:351。 doi:10.3389 / fpsyt.2018.00351。 eCollection 2018。

目的: 本研究旨在以性别敏感的方式调查青少年韩国青少年样本中与风险/有问题的互联网使用(ARPIU)相关的因素。 鉴于先前的研究结果,我们假设我们将观察特定的气质,社会和生物测量,分别统计预测男孩和女孩的ARPIU。

方法: 受试者包括来自韩国春川的653中学生,他们完成了评估网络成瘾,情绪,气质和社交互动的措施。 还评估了指数(2D:4D)比率。 进行卡方和逻辑回归模型。

结果: 在男孩和女孩中,ARPIU和非ARPIU组表现出不同的气质,情绪,社交倾向和游戏行为。 在男孩中,IAT与2D:4D数字比率和寻求新奇事物成反比,与控制BDI评分时的奖励依赖性评分呈正相关; 这些关系在女孩身上找不到。 多变量分析显示,在男孩中,寻求新奇,避免危害,自我超越和每日游戏时间统计预测ARPIU。 在女孩中,每日游戏时间,最好朋友数量,自我指导和合作统计预测ARPIU。

PaaS ARPIU与特定的气质,行为和生物特征有关,在男孩和女孩中观察到特定的关系。 男孩和女孩在开发ARPIU的倾向方面可能存在特定的风险因素,这表明需要采取性别敏感的方法来预防青少年的ARPIU。


伊朗医学院学生自测健康和网络成瘾; 患病率,危险因素和并发症(2016)

Int J Biomed Sci。 2016 Jun;12(2):65-70.

自评健康是衡量一般健康状况的简短指标。 它是未来预测健康的综合敏感指标。 由于医学生的互联网使用率较高,目前的研究旨在评估自测健康(SRH)与医学生网络成瘾风险因素的关系。

这项横断面研究是对Qom University of Medical Sciences 254的2014学生进行的。 超过79.9%的学生报告他们的整体健康状况良好且非常好。 学生的总体健康状况平均得分高于平均水平。 此外,网络成瘾的患病率为28.7%。 SRH与网络成瘾评分之间观察到负相关。 使用互联网娱乐,使用私人电子邮件和聊天室是影响网络成瘾的最重要的预测因素。 此外,网络成瘾是SRH的最主要预测因素,并增加了不良SRH的几率。


性别视角下应对方式对冲动,行为抑制/方法系统和网络成瘾的中介作用

前心理学家。 2019十月24; 10:2402。 doi:10.3389 / fpsyg.2019.02402

先前的研究结果表明,冲动和行为抑制/方法系统(BIS / BAS)对青少年的网络成瘾具有实质性影响,但是这些关联的基础机制和这些影响中的性别差异却很少受到关注。 我们研究了应对方式从冲动,BIS / BAS到网络成瘾以及这些协会中的性别差异的中介作用。 使用横断面调查对总共416名中国青少年进行了调查,包括针对网络成瘾的杨氏诊断问卷,Barratt冲动量表,BIS / BAS量表和中学生的应对方式量表。 使用独立样本分析数据 t测试,卡方检验,皮尔逊相关性和结构方程模型。 多组(按青少年性别)结构模型分析的结果表明,两者的冲动性(p <0.001)和BIS(p = 0.001)直接预测了女孩的互联网成瘾积极性,而冲动性(p = 0.011)和BAS(p = 0.048)直接预测了男孩的积极网络成瘾。 此外,以情绪为中心的应对方式介导了女孩的冲动性与网络成瘾之间的关系(β= 0.080,95%CI:0.023-0.168)以及BIS与网络成瘾之间的关系(β= 0.064,95%CI:0.013-0.153) ,而在男孩中,以问题为中心的应对和以情绪为中心的应对介导了冲动性和网络成瘾之间的关联(分别为β= 0.118,95%CI:0.031-0.251;β= 0.065,95%CI:0.010-0.160)和以问题为中心的应对措施介导了BAS与网络成瘾之间的关联[β= -0.058,95%CI:(-0.142)-(-0.003)]。 这些发现扩展了我们对青少年冲动性,BIS / BAS和网络成瘾之间关联的潜在机制的认识,并表明减少性别敏感的减少青少年网络成瘾的培训方法是必不可少的。 这些干预措施应侧重于青少年互联网成瘾的不同性别预测因素,并分别针对男孩和女孩发展特定的应对方式。


九个欧洲国家有问题的互联网使用的跨文化研究(2018)

人类行为计算机 84(2018):430 440。

亮点

  • 有问题的互联网使用(PIU)的流行范围从14%到55%。
  • 在所有样本中,PIU在女性中更为常见。
  • 在线时间和精神病理学变量解释了总样本中的PIU。
  • PIU由不同的变量解释,具体取决于国家和性别。

本研究的主要目的是通过考虑跨文化和性别差异来调查有问题的互联网使用(PIU)与在线时间,在线活动和精神病理学之间的关系。 第二个目标是提供欧洲互联网用户对PIU的流行率估计。 我们的总样本包括九个欧洲国家的5593互联网用户(2129男性和3464女性),年龄在18和87之间(M = 25.81; SD = 8.61)。 他们在线上招聘,完成了有关互联网使用和心理病理的多个评估。 PIU与周末女性上网时间,强迫症,敌意和偏执观念有关。 在男性中,恐惧症也很明显。 在每个样本中执行的回归分析还表明,强迫症(七个样本),躯体化(四个样本)和敌意(三个样本)的重要性。 在与心理病理学和在线活动的关系方面,已经观察到许多跨文化和性别差异。 PIU的患病率估计值介于14.3%和54.9%之间。 PIU在各自样本中的女性中更为普遍,包括总样本。 这项欧洲研究强调了PIU,精神病理学和在线时间之间的相关关系,这是各个样本中这些变量的重要差异。


克罗地亚大学生网络成瘾(2017)

欧洲公共卫生杂志,卷27,问题suppl_3,1 11月2017,ckx187.352, https://doi.org/10.1093/eurpub/ckx187.352

互联网已成为当前现代生活中不可或缺的一部分; 然而,这种媒介的过度自我放纵和病态使用导致了网络成瘾(IA)的发展。 IA被定义为无法控制互联网的使用,从而导致日常生活中的负面后果。 年轻人中IA的患病率在全球2%和18%之间变化。 本研究的目的是检查克罗地亚大学生中IA的流行程度及其与性别的相互关系以及互联网使用的主要原因。

作为这项横断面研究的一部分,一份经过验证的匿名调查问卷包含有关人口统计数据以及杨氏网络成瘾测试的问题,这些调查问卷是在4月和5月2016期间对克罗地亚奥西耶克大学的跨学院代表学生样本进行自我管理的。

研究样本包括730学生,平均年龄为21(范围19-44),34.4%男性和75.6%女性。 互联网使用的主要原因是学习和教师任务(26.4%),社交网络和娱乐(71.7%)和在线游戏(1.9%)。 拥有IA的学生中有41.9%; 79.8%具有轻度,19.9%中度和0.3%严重IA。 男性IA(51.1%)比女性(38.9%)更常见。 IA在17.3%的学生中确定了互联网使用的主要原因是学习和教师任务,其中79.4%的学生是互联网使用的主要原因是社交网络和娱乐,以及3.3%的学生互联网使用的主要原因是在线赌博。

IA在克罗地亚大学学生中非常普遍,因此在这一人群中是一项重要的公共卫生挑战。 作为互联网使用的原因的社交网络和娱乐是研究人群中IA发展的重要风险因素。


去年医学生网络成瘾率及相关因素(2017)

欧洲公共卫生杂志,卷27,问题suppl_3,1 11月2017,ckx186.050, https://doi.org/10.1093/eurpub/ckx186.050

网络成瘾越来越被认为是一种心理健康问题,它会导致个人,家庭,财务和职业问题,如其他成瘾。 本研究旨在确定去年医学生的网络成瘾率及相关因素。

这项横断面研究是在13月2017的Akdeniz大学医学院的最后一年医学生中进行的。 去年的259医科学生构成了人口。 216(83.4%)的学生参加了这项研究。

收集数据的问卷包括社会人口学问题和Young开发的网络成瘾测试的20问题。 志广场演出。

参与研究的学生中,48.1%为女性,51.9%为男性,平均年龄为24.65±1.09。 根据网络成瘾测试,平均得分为42.19±20.51。 65.7%的学生被归类为“普通用户”,30.6%被称为“冒险用户”,3.7%被称为“上瘾用户”。


精神卫生临床医生在数字时代与青少年合作的伦理思考。 (2018)

当前精神病声誉 2018 Oct 13;20(12):113. doi: 10.1007/s11920-018-0974-z.

青少年对数字技术的使用正在不断变化,并极大地影响和反映了他们的心理健康和发展。 技术已经进入临床领域,并为心理健康临床医生带来了新的伦理困境。 在对这一变化中的形势进行了更新(包括自2014年以来对重要文献的简要回顾)之后,本文将通过小插图来说明如何将核心伦理原则应用于患者的临床情况。

所有人群中的绝大多数青少年(95%)可以使用智能手机(Anderson等人,2018年•)。 心理健康中的技术用途也在不断扩大,包括“应用程序”的泛滥。 尽管来自技术专家的定性数据报告了技术对整体的积极影响(Anderson和Rainie 2018),但人们对其技术对青少年心理健康的潜在负面影响的担忧仍然很高,技术使用与抑郁之间的关联性很强。 网络成瘾,在线性剥削以及通过“暗网”访问非法物质带来了更多的临床和法律问题。 在这种情况下,临床医生负有道德责任,进行教育和倡导,探索与青少年患者一起使用技术,并对临床上可能出现的道德问题敏感,包括保密性,自治权,慈善/非恶意行为以及法律考虑因素,例如强制性报告。 新媒体和数字技术给与青少年合作的心理健康临床医生提出了独特的道德挑战。 临床医生需要及时了解有关技术及其对青年的潜在影响的当前趋势和争议,并适当地进行倡导和心理教育。 对于个别患者,临床医生应注意因技术使用而引起的潜在道德困境,并通过应用长期的核心道德原则,在必要时进行咨询,并加以思考。


国家依恋焦虑与避免社交焦虑与社交网站成瘾的调节作用(2019)

心理学家 2019 Jan 6:33294118823178。 doi:10.1177 / 0033294118823178。

本研究旨在探讨社交焦虑,社交网站(SNS)成瘾和SNS成瘾倾向之间的关系,进一步探讨国家依恋焦虑和国家依恋避免的调节作用。 中国年轻人的样本(N = 437,M年龄 = 24.21±3.25,129名男性)参加了这项研究,数据通过自我报告收集。 结果显示,参与者的社交焦虑与SNS成瘾和SNS成瘾趋势呈正相关。 在控制性别,年龄和避免状态依恋之后,状态依恋焦虑缓解了这两个关系,而状态依恋回避没有显着的调节作用。 具体而言,社交焦虑和SNS成瘾(倾向)之间的正向关系仅限于状态依恋程度低的个体。 对于状态依恋焦虑较高的人,社交焦虑不再与SNS成瘾或SNS成瘾倾向相关。


将行为经济理论应用于有问题的互联网使用:初步调查(2018)

心理成瘾行为。 2018 Nov;32(7):846-857. doi: 10.1037/adb0000404.

当前的研究试图将行为经济学框架应用于互联网使用,检验以下假设:与其他成瘾行为类似,有问题的互联网使用是一种强化病态,反映了相对于亲社会和延迟奖励而言,即时获得的奖励被高估了。 数据是通过Amazon的Mechanical Turk数据收集平台收集的。 共有256名成人(法师= 27.87,SD = 4.79; 58.2%白人,23%亚洲人; 65.2%拥有大专或以上学位)完成了调查。 延迟折扣,对未来后果的考虑,互联网需求以及替代性增强措施均在预测有问题的互联网使用和互联网渴望方面都产生了独特的差异。 在控制所有重要预测指标的集合模型中,替代强化和未来估值变量贡献了独特的方差。 需求增加和打折的个人面临互联网使用问题的最大风险。 与滥用药物的样本中的行为经济学研究一致,从事互联网大量使用的个人报告说,对目标行为的动机增强,而对其他可能有益的活动(尤其是与延迟奖励有关的活动)的动机却减少了。


冲动性和强迫性的重叠维度表型解释了成瘾和相关行为的共同发生(2018)

CNS光谱。 2018 Nov 21:1-15。 doi:10.1017 / S1092852918001244。

冲动性和强迫性已被认为是与成瘾潜在相关的重要的跨诊断维度表型。 我们的目的是开发一个模型,将这些结构概念化为重叠的维度表型,并测试该模型的不同组成部分是否解释了成瘾和相关行为的共同发生。

通过亚马逊的Mechanical Turk招募了大批成年人(N = 487),并完成了自我报告调查表,这些调查表测量了冲动性,不确定性的不容忍性,强迫性信念以及6种成瘾和相关行为的严重性。 层次聚类用于将成瘾行为组织为反映其共同出现的同质群体。 使用结构方程模型来评估假设的双因素模型的冲动性和强迫性的拟合度,并确定由模型的每个组成部分共同导致的成瘾和相关行为解释的方差比例。

成瘾和相关行为聚集到2不同的群体:冲动控制问题,包括有害的酒精使用,病态赌博和强迫性购买,以及强迫性相关问题,包括强迫症状,暴饮暴食和网络成瘾。 假设的冲动性和强迫性的bifactor模型提供了最佳的经验拟合,3不相关因子对应于一般的Disinhibition维度,以及特定的冲动性和强迫性维度。 这些维度表型独特地和附加地解释了脉冲控制问题和强迫性相关问题中总方差的39.9%和68.7%。

将这些构建体表示为重叠维度表型的冲动性和强迫性模型对于在共享病因学,合并症和潜在的跨诊断治疗方面理解成瘾性和相关行为具有重要意义。


互联网:滥用,成瘾和福利(2018)

Rev Med Brux。 2018;39(4):250-254.

在本文中,我们建议通过解决几个主题来回顾最近关于网络成瘾的文献:我们将首先详细说明随着时间推移出现的关于综合症现实的各种问题以及由此提供的反应。临床和神经影像学研究; 然后,我们将讨论合并症问题以及有利于人工智能的出现及其对健康的影响的因素; 然后,我们将详细阐述所提出的不同治疗方法,并以辩证的精神,讨论适度使用互联网对认知功能的优势以及未来研究的不同轨迹。


中德大学生网络使用障碍,抑郁和倦怠的关系(2018)

Addict Behav。 2018 Aug 27; 89:188-199。 doi:10.1016 / j.addbeh.2018.08.011。

在本研究中,我们调查了德国和中国大学生的抑郁与互联网使用障碍(IUD)之间的关系以及倦怠与IUD之间的关系。 由于文化差异及其对个人心理健康的影响,我们期望中国大学生的宫内节育器尤其比德国大学生。 我们还期望发现抑郁症与宫内节育器之间以及倦怠与宫内节育器之间存在积极关系。 此外,我们认为这些关系反映了整体效应,因此在两个样本中都存在。 数据显示,中国大学生在MBI情绪疲倦和MBI犬儒主义分量表中的平均职业倦怠得分较高,而IUD得分较高,而抑郁得分则没有。 不出所料,相关分析显示,抑郁症与宫内节育器以及倦怠与宫内节育器之间存在显着的正相关。 在两个样本中结果都是一致的,这表明该效应是全局有效的。 此外,我们观察到在两个样本中,抑郁和宫内节育器之间的关系都比情绪衰竭和宫内节育器之间的关系更强,尽管这种影响并不明显。 我们得出结论,倦怠和抑郁与宫内节育器有关,并且这种关系独立于个人的文化背景是有效的。


护理专业学生网络使用问题与时间管理的关系(2018)

计算机通知护士。 2018 Jan;36(1):55-61. doi: 10.1097/CIN.0000000000000391.

这项研究的目的是评估护理学生有问题的互联网使用和时间管理技能,并评估互联网使用和时间管理之间的关系。 这项描述性研究于311年2016月至59.58月在土耳其安卡拉对20.69名护理专业学生进行了研究。数据使用有问题的互联网使用量表和时间管理清单进行收集。 有问题的互联网使用量表和时间管理清单中位数得分分别为89.18±11.28和05±XNUMX。 护理学生的问题互联网使用量表和时间管理清单中位数得分以及一些变量(学校成绩,在互联网上花费的时间)之间在统计学上有显着差异。 与其他年级的学生相比,四年级的学生更容易过度使用互联网及其带来的负面影响(P <.XNUMX)。 在有问题的Internet使用和时间管理之间也发现了显着的消极关系。


网络成瘾和非网络成瘾的心理健康跨文化研究:伊朗和印度学生(2016)

全球J健康科学。 2016五月19; 9(1):58269。

这项横断面研究是在马哈拉施特拉邦浦那和孟买的各大学的400学生中进行的。 使用了网络成瘾测试和症状检查表(SCL)90-R。 使用SPSS 16分析数据。

网络成瘾的学生在躯体化,强迫症,人际交往敏感性,抑郁,焦虑,敌意,恐惧症,偏执观念,精神病学方面高于非网络成瘾的学生(P <0.05)。 与伊朗学生相比,印度学生在心理健康领域的得分更高(P <0.05)。 女学生在躯体化,强迫症,焦虑,敌意,恐惧和精神病方面的得分高于男学生(P <0.05)。

积极参与心理卫生领域的精神病学家和心理学家必须意识到与网络成瘾相关的心理问题,如抑郁,焦虑,痴迷,忧郁症,偏执,人际关系敏感以及网络成瘾者的工作和教育不满。


孟加拉国研究生的互联网使用问题和相关心理困扰的患病率和风险因素(2016)

亚洲J Gambl发布公共卫生。 2016,6(1):11。

本研究旨在探讨PIU的社会人口统计学和行为相关性,并检查其与心理困扰的关系。 共有来自孟加拉国达卡大学的573研究生回复了一份自填式问卷,其中包括网络成瘾测试(IAT),12项目一般健康问卷以及一系列社会人口统计学和行为因素。 该研究发现,接近24%的参与者在IAT量表上显示了PIU。 多元回归分析表明,无论其他所有解释变量如何,PIU都与心理困扰密切相关。


在有抑郁症状的情况下,睡眠障碍和网络成瘾对青少年自杀意念的影响(2018)

精神病学 2018 Mar 28; 267:327-332。 doi:10.1016 / j.psychres.2018.03.067。

对青少年来说,适应不良的互联网和睡眠问题是一个重要的健康问题。 我们的目的是更好地了解睡眠问题与自杀意念的关系,同时考虑到抑郁症和网络成瘾的存在。 631和12之间的18青少年从不同的中学和高中随机招募,以完成自我报告问卷,评估睡眠障碍,互联网成瘾性使用,抑郁症状和自杀意念。 22.9%的样本在研究前一个月内报告了自杀意念,42%的样本患有睡眠障碍,30.2%报告上瘾使用互联网,26.5%表现出严重的抑郁症状。 有自杀意念的青少年睡眠障碍率较高,上瘾使用网络和抑郁症状。 验证性路径分析表明睡眠障碍对自杀意念的影响由网络成瘾的影响和睡眠效应介导的抑郁症状调节。


网络成瘾是临床症状还是精神疾病? 与双相情感障碍(2018)的比较

J Nerv Ment Dis。 2018 Aug;206(8):644-656. doi: 10.1097/NMD.0000000000000861.

本综述的一般目的是提供网络成瘾(IA)的神经生物学/临床方面的最新文献综述,特别是与双相情感障碍(BPAD)的重叠和差异。 本文包括IA的临床/神经生物学方面的文章或以BPAD为主题的相似/差异,从1990到现在和用英语写的。 IA和其他精神疾病(包括BPAD)之间的共病是常见的。 在IA和情绪障碍中都发现了多巴胺能通路的功能障碍。 IA中的大多数调查支持脑回报电路中的慢性低多巴胺能功能障碍状态以及情绪升高期间的过度奖励经验。 神经影像学研究显示成瘾性和双相性患者之间存在前额叶皮层异常。 BPAD和IA存在许多重叠,例如烟碱受体基因的多态性,前扣带回/前额叶皮层异常,血清素/多巴胺功能障碍以及对情绪稳定剂的良好反应。 未来是澄清诊断标准,以更好地定义IA / BPAD关系。


关于青少年互联网相关疾病背后的方面的见解:人格的相互作用和调整障碍的症状(2017)

J Adolesc Health。 2017 Nov 22。 pii:S1054-139X(17)30476-7。

有问题的互联网使用(PIU)最近被称为互联网相关疾病,这是一个日益严重的健康问题。 然而,目前尚不清楚为什么一些青少年正在开发有问题的用途,而其他青少年则持续控制。 基于以前的研究,我们假设人格特质(低责任心和高神经质)作为PIU的倾向。 我们进一步假设PIU可以被理解为对关键生命事件的适应不良反应,并且这些适应不良反应因功能失调的人格特质而恶化。

该研究调查了青少年样本中不同亚型PIU的患病率(n = 1,489; 10-17年)。 人格特质(Big Five Inventory-10 [BFI-10]),感知压力(感知压力量表4 [PSS-4])及其与PIU的关系(互联网和计算机游戏成瘾评估量表[AICA-S] )进行了检查。 作为新的研究问题,调查了PIU与调节障碍(调节障碍 - 新模块[ADNM] -6)之间的关联以及人格的中介作用。

PIU的患病率为2.5%; 女孩(3.0%)受影响的次数多于男孩(1.9%)。 女孩的社交网站和男孩的网络游戏通常与PIU有关。 低责任心和高度神经质通常预测PIU。 与没有PIU的青少年(70%)相比,PIU(42%)的青少年报告了更多的关键生活事件。 PIU与高压和较高的适应障碍症状有关。 这些联想因责任心和神经质而加剧。


网络成瘾对研究生信息搜寻行为的影响(2016)

Mater Sociomed。 2016 Jun;28(3):191-5. doi: 10.5455/msm.2016.28.191-195.

本研究旨在调查网络成瘾对研究生信息寻求行为的影响。 研究人群由伊斯法罕医科大学的1149名研究生组成,其中使用分层随机抽样作为样本选择了284名。 杨的网络成瘾问卷和研究人员开发的信息寻求行为问卷被用作数据收集工具。

根据调查结果,86.6%的学生中没有网络成瘾的迹象。 然而,13%的学生暴露于网络成瘾,并且在学生中仅观察到0.4%的网络成瘾。 男性和女性受访者的信息搜寻行为没有显着差异。 在学生的信息搜寻行为的任何方面都没有网络成瘾的迹象。


中国大学生网络成瘾的患病率:观察性研究的综合荟萃分析(2018)

J Behav Addict。 2018 Jul 16:1-14。 doi:10.1556 / 2006.7.2018.53。

这是对中国大学生IAD患病率及其相关因素的荟萃分析。 方法英语(PubMed,PsycINFO和Embase)和中文(万方数据库和中国国家知识基础设施)数据库从一开始就系统地独立搜索,直到1月16,2017。 70大学学生的122,454研究共纳入荟萃分析。 使用随机效应模型,合并的IAD总体患病率为11.3%(95%CI:10.1%-12.5%)。 当使用8项目年轻诊断问卷,10项目修改的年轻诊断问卷,20项目网络成瘾测试和26项目陈网络成瘾量表时,IAD的合并流行率为8.4%(95%CI: 6.7%-10.4%),9.3%(95%CI:7.6%-11.4%),11.2%(95%CI:8.8%-14.3%)和14.0%(95%CI:10.6%-18.4%),分别。 亚组分析显示,IAD的汇总患病率与测量仪器显着相关(Q = 9.41,p = .024)。 男性,高年级和城市居住地也与IAD显着相关。 中国东部和中部的IAD患病率也高于其北部和西部地区(10.7%对比8.1%,Q = 4.90,p = .027)。


青少年阶段的网络成瘾:问卷调查研究(2017)

JMIR Ment Health。 2017 Apr 3; 4(2):e11。 doi:10.2196 / mental.5537。

该研究包括一个简单的随机样本1078青少年-534男孩和525女孩年龄11-18岁,在克罗地亚,芬兰和波兰的小学和文法学校就读。 青少年被要求填写一份匿名调查问卷,并提供有关年龄,性别,居住国家和互联网使用目的(即学校/工作或娱乐)的数据。 收集的数据用卡方检验进行相关性分析。

青少年大多使用互联网进行娱乐(905 / 1078,84.00%)。 女性多于男性青少年用于上学/工作(分别为105 / 525,20.0%vs 64 / 534,12.0%)。 用于学校/工作的互联网主要用于波兰青少年(71 / 296,24.0%),其次是克罗地亚(78 / 486,16.0%)和芬兰(24 / 296,8.0%)青少年。 网络成瘾水平在15-16岁年龄组中最高,在11-12岁年龄组中最低。 网络成瘾与年龄亚组之间存在弱但正相关(P = .004)。 男性青少年主要参与年龄亚组与互联网成瘾水平之间的相关性(P = .001)。

15-16岁的青少年,特别是男性青少年,最容易发生网络成瘾,而11-12岁的青少年表现出最低的网络成瘾水平


在巴基斯坦医学院探索自我防御机制与有问题的互联网使用之间的联系(2016)

精神病学 2016 Jul 11;243:463-468.

本研究旨在分析有问题的互联网使用与医学生使用自我防御机制之间的关联。 这项横断面研究是在巴基斯坦拉合尔的CMH拉合尔医学院(CMH LMC)从1st March,2015到30th May,2015进行的。 522医学和牙科学生被纳入该研究。

使用多元回归分析来描绘自我防御,作为有问题的互联网使用的预测因素。 共有32(6.1%)学生报告了互联网使用的严重问题。 男性在IAT上得分较高,即使用互联网的问题较多。 网络成瘾测试(IAT)的得分与升华呈负相关,与投射,否认,自闭幻想,被动攻击和置换呈正相关。


Phubbing Scale的西班牙语版本:网络成瘾,Facebook入侵,以及担心错失相关性(2018)

Psicothema。 2018 Nov;30(4):449-454. doi: 10.7334/psicothema2018.153.

Phubbing是一种越来越常见的行为,涉及在两个或更多人的社交环境中使用智能手机并与手机而不是与其他人交互。 迄今为止关于电影的研究已经使用不同的尺度或单个问题进行了测量,因此需要具有适当心理测量属性的标准测量来改进其评估。 我们的研究目的是开发西班牙语的Phubbing量表并检查其心理测量属性:因子结构,可靠性和并发有效性。

参与者是759和18年龄之间的68西班牙成年人。 他们完成了在线调查。

结果支持的结构与原始验证研究一致,有两个因素:沟通障碍和电话痴迷。 发现内部一致性是足够的。 通过分层回归模型提供了同时有效性的证据,该模型显示出与网络成瘾,Facebook入侵以及对错失的恐惧的积极关联。


有问题的互联网使用及其与日本农村青少年健康相关症状和生活习惯的联系(2018)

精神病学Clin Neurosci。 2018 Oct 29。 doi:10.1111 / pcn.12791。

鉴于智能手机的迅速普及,人们一直担心互联网使用问题(PIU)的增加及其对生活习惯和健康相关症状的影响。 本研究旨在阐明同一地区3年的PIU患病率,并调查日本初中生中与PIU相关的生活方式和健康相关因素。

2014-2016年期间,每年对日本农村地区的初中学生进行一次调查(2014年,n = 979; 2015年,n = 968; 2016年,n = 940)。 Young的互联网成瘾测试用于评估参与者的PIU。 在这项研究中,在互联网成瘾测试中得分达到40分或更高的学生被归类为显示PIU。 通过逻辑回归分析研究了PIU与生活方式因素(例如,运动习惯,工作日学习时间和睡眠时间)与健康相关症状(抑郁症状和体位性调节异常(OD)症状)之间的关联。

在3年,PIU的患病率为19.9中的2014%,15.9中的2015%和17.7中的2016%,没有显着变化。 PIU与不吃早餐,睡眠时间较晚(午夜后)以及所有年级学生的OD症状显着相关。 早晨醒来后的嗜睡,较少的学习时间和抑郁症状与PIU显着正相关,1除外st 年级学生。

我们的研究结果表明,PIU与减少睡眠,研究和运动时间以及抑郁和OD症状增加有关。 需要进一步调查以制定PIU的预防措施。


不丹大学生网络成瘾率及相关心理合并症(2018)

JNMA J尼泊尔Med Assoc。 2018 Mar-Apr;56(210):558-564.

这项横断面研究包括来自不丹六所大学的823第一年和最后一年学生18-24。 使用由三部分组成的自填式问卷进行数据收集。 数据在Epidata中输入和验证,并使用STATA / IC 14进行分析。

中度和重度网络成瘾的患病率分别为282(34.3%)和10(1%)。 网络成瘾与心理健康之间存在正相关关系(r = 0.331 95%CI:0.269,0.390),网络成瘾评分与互联网使用年限(r = 0.104 95%CI:0.036,0.171),年龄和使用年限之间存在正相关关系观察到互联网(r = 0.8 95%CI:0.012,0.148)。 最常用的互联网使用模式是martphone 714(86.8%)。 计算机实验室(aPR 0.80,95%CI:0.66,0.96)和用于新闻和教育目的的互联网使用(aPR 0.76,95%CI:0.64,0.9)显示出保护作用。


医学生网络成瘾(2019)

J Ayub Med Coll Abbottabad。 2018 Oct-Dec;30(Suppl 1)(4):S659-S663.

它是一种多维行为障碍,表现在各种身体,心理和社会障碍中,并导致大脑中的许多功能和结构变化以及相关的各种合并症。 关于这一主题的本地研究很少,但互联网的使用及其使用是巨大的。 本研究旨在发现医学生网络成瘾的严重程度。

这是在阿伯塔巴德的阿尤布医学院进行的描述性横断面研究。 调查采用分层随机抽样的方法选择了XNUMX名学生。 使用学术和学校能力量表以及网络成瘾诊断标准收集数据。

在这项研究中,11(7.86%)符合网络成瘾的标准。 大多数学生93(66.3%)使用互联网访问社交媒体应用程序。 大多数学生10(90.9%)表现出宽容作为网络成瘾的主要非必要症状。 与非成瘾者相比,网络成瘾者表现出显着低于平均学习成绩的p = 0.01。 网络成瘾显示,与女性相比,女性网络成瘾的p = 0.03性别关联更为普遍(12.5%Vs 2.9%)。


Shahid Beheshti医科大学2015年基于绕线模型的家庭功能与学生网络成瘾的相关性(2016)

全球J健康科学。 2016三月31; 8(11):56314。 doi:10.5539 ​​/ gjhs.v8n11p223。

因此,本研究旨在探讨基于环回模型的家庭功能与2015年沙希贝赫什蒂医科大学学生网络成瘾之间的相关性。

在这项相关研究中,664学生通过分层随机抽样方法进行选择。 调查结果显示,79.2百分比的学生没有网络成瘾,20.2百分比有成瘾风险,0.6百分比沉迷于互联网。 在娱乐和娱乐目的中,女学生是学生中互联网使用最频繁的用户(41.47%和p <0.01)。 网络成瘾与凝聚力(家庭功能方面)之间存在显着的负相关(p <79.5),平均每次上网时间,平均每周上网时间与网络成瘾之间也存在正相关和显着性( p> 0.01)。


也许你应该责怪你的父母:父母的依恋,性别和有问题的互联网使用(2016)

J Behav Addict。 2016 Aug 24:1-5。

先前的研究通常建立父母依恋作为有问题的互联网使用(PIU)的预测因子。 一项匿名调查由243美国中西部公立大学的本科学生完成。 除人口统计信息外,该调查还包含评估PIU和父母依恋(母亲和父亲)的测量量表。 调查数据显示,(a)依恋焦虑与避免依恋无关,与PIU显着相关;(b)性别显着缓解了这种关系,其中父系依恋焦虑导致女学生发生PIU,而母系依恋焦虑导致男性学生的PIU 。


依恋风格和网络成瘾:在线调查(2017)

J Med Internet Res。 2017可能是17; 19(5):e170。 doi:10.2196 / jmir.6694。

这项研究的目的是研究人们对依恋风格的病理性互联网使用趋势。 进行了在线调查。 评估了社会人口统计学数据,依恋风格(Bielefeld调查问卷伙伴关系期望),网络成瘾症状(成人在线成瘾量表),使用过的基于Web的服务以及在线关系动机(网络关系动机量表,CRMS-D)。 为了确认发现,还进行了使用罗夏测验的研究。

总共招募了245受试者。 与安全依恋的参与者相比,具有不安全依恋风格的参与者表现出更高的病态互联网使用倾向。 一种矛盾的依恋风格尤其与病态的互联网使用有关。 逃避现实和社会补偿的动机对于不安全的依恋主体起着重要作用。 但是,对于使用的基于Web的服务和应用程序没有显着影响。 用16受试者分析Rorschach方案的结果证实了这些结果。 具有病态互联网使用的用户经常在社交群体的背景下显示出婴儿关系结构的迹象。 这是指基于网络的调查结果,其中人际关系是不安全依恋风格的结果。 病态的互联网使用是不安全的依恋和有限的人际关系的函数。


育儿在香港青少年中处理家庭功能和网络成瘾(2016)

BMC Pediatr。 2016 Aug 18; 16:130。 doi:10.1186 / s12887-016-0666-y。

青少年中的网络成瘾(IA)已经成为一个全球性的健康问题,公众对它的认识正在提高。 许多IA风险因素与父母和家庭环境有关。 本研究探讨了IA与育儿方法和家庭功能之间的关系。

与2021名中学生进行了一项横断面研究,以确定IA的患病率,并探讨青少年IA与家庭变量之间的关联,包括父母的婚姻状况,家庭收入,家庭冲突,家庭功能和养育方式。

结果显示,有25.3%的青少年受访者表现出IA,而Logistic回归正面预测了离婚家庭,低收入家庭,存在家庭冲突的家庭以及功能严重障碍的青少年的IA。 有趣的是,互联网使用受到限制的青少年患IA的可能性比不受限制的青少年高1.9倍。


没有看不见的网站:预测未能控制年轻人中有问题的互联网使用(2016)

Cogn Behav Ther。 2016 Jul 18:1-5。

互联网使用出现问题与忽视有价值的活动(例如工作,锻炼,社交活动和人际关系)有关。 在本研究中,我们通过确定尽管有意愿仍无法遏制互联网使用的重要预测因素,从而扩展了对互联网使用问题的理解。 具体来说,在一个上周平均有27.8小时休闲互联网使用的大学生样本中,我们调查了苦恼耐受(DI)的作用-个体差异变量,指的是个人无法忍受情绪不适和在苦恼时采取目标导向的行为,以预测无法满足个人对Internet使用的限制。 与假设一致的是,DI在双变量和多变量模型中均成为失败实现自我控制目标的重要预测指标,这表明DI对存在互联网使用问题的自我控制失败提供了独特的预测。 鉴于DI是可改变的特征,这些结果鼓励考虑以DI为中心的早期干预策略。


网络成瘾及其在医学生中的决定因素(2015)

Ind Psychiatry J. 2015 Jul-Dec;24(2):158-62. doi: 10.4103/0972-6748.181729.

该研究旨在评估医学生中网络成瘾的流行程度及其决定因素。

我们发现医学生的网络成瘾率为58.87%(轻度为51.42%,中度为-7.45%),并且与网络成瘾的主要相关因素是男性,住在私人住所,初次上网的年龄较小,使用手机上网互联网访问,更高的互联网支出,更长的在线时间以及将互联网用于社交网络,在线视频, 和观看性内容的网站。


伊朗青少年网络成瘾:一项全国性研究。 (2014)

Acta Med伊朗。 2014 Jun;52(6):467-72.

在伊朗,尽管互联网的传播速度非常快,但有关青少年网络成瘾率的数据不足。 这项研究是第一个针对此问题的全国性研究。 总共招募了4500名高中或大学预科学生。 与会人员填写了两份自评问卷(一份人口统计资料和一份杨氏网络成瘾量表)。

962(22.2%)名研究参与者被标记为“互联网成瘾”。 男性更有可能成为网络成瘾者。 父亲和/或母亲拥有博士学位的学生最有可能上瘾。 母亲的工作投入与学生的网络成瘾显着相关,当母亲是家庭主妇时,成瘾率最低。 不运动与网络成瘾率最高有关。


青少年 网络 在香港:患病率,变化和相关性(2015)

J Pediatr Adolesc Gynecol。 2015 Oct 9 。 PII:

在高中阶段,香港青少年网络成瘾的流行率从17%到26.8%不等。 与女生相比,男生一直表现出更高的网络成瘾率和更多的网络成瘾行为。

纵向数据表明,虽然家庭经济劣势是青少年上网成瘾的危险因素,但家庭完整度和家庭功能的影响并不显着。 学生总体上积极的青年发展和总体上积极的青年发展素质与网络成瘾行为成负相关,而亲社会属性与青年网络成瘾成正相关。


来自2013的伊斯兰马什哈德医科学生的网络成瘾及相关因素的流行。

伊朗红新月会医学杂志 2014 May; 16(5):e17256。

有问题的互联网使用正在增加,并在许多领域引起严重问题。 这个问题对医学生来说似乎更为重要。本研究旨在探讨马什哈德医科大学学生网络成瘾的流行及其相关因素。

这是f结果表明,研究人群的2.1%有风险,5.2%是上瘾的用户。 与新朋友聊天,与朋友和家人交流以及玩游戏是这些群体中最受欢迎的活动。


土耳其本科医学生样本中的网络成瘾,社交焦虑,冲动,自尊和抑郁之间的关系(2018)

精神病学 2018 Jun 14; 267:313-318。 doi:10.1016 / j.psychres.2018.06.033。

网络成瘾(IA)目前正成为严重的心理健康问题。 这项研究的目的是估计本科医学生的IA患病率,并评估IA与社交焦虑,冲动,自尊和抑郁的关系。 该研究包括392本科医学生。 使用社会人口统计学数据形式,网络成瘾测试(IAT),Liebowitz社交焦虑量表(LSAS),Barratt冲动量表-11(BIS-11),Rosenberg自尊量表(RSES),Beck进行评估。抑郁量表(BDI)和Beck焦虑量表(BAI)。 与对照组相比,IA组在LSAS,BDI,BAI和RSES评分方面得分显着较高,但各组间BIS-11评分相似。 IAT严重程度与LSAS,BDI和BAI呈正相关,与RSES呈负相关。 在IAT严重性和BIS-11之间未观察到相关性。 在层次线性回归分析中,社交焦虑的回避域是IA严重程度的最强预测因子。 本研究表明,IA的本科医学生表现出较高的社交焦虑,较低的自尊,并且比没有IA的学生更为抑郁,因此,表明社交焦虑,而不是冲动,似乎在IA精神病理学中起着重要作用。


中华人民共和国安徽省青少年网络成瘾症调查(2016)

Neuropsychiatr Dis Treat。 2016 Aug 29; 12:2233-6。 doi:10.2147 / NDT.S110156。

本研究的目的是描述青少年网络成瘾(IA)的特征和流行程度,以便为社区,学校和家庭提供科学依据。

我们对5,249学生进行了随机整群抽样调查,调查范围从7到12,安徽省,中华人民共和国。 问卷由一般信息和IA测试组成。 卡方检验用于比较IA病症(IAD)的状态。

在我们的结果中,学生中IAD和非IAD的总体检测率分别为8.7%(459 / 5,249)和76.2%(4,000 / 5,249)。 男性IAD检出率(12.3%)高于女性(4.9%)。 来自农村(8.2%)和城市(9.3%)地区的学生,来自不同年级的学生,来自独生子女家庭(9.5%)和非独生子女家庭(8.1)的学生的IAD检出率有统计学差异。 %),以及来自不同家庭类型的学生。


有问题的智能手机使用,自然连接和焦虑 (2018)

J Behav Addict。 2018 Mar 1; 7(1):109-116。 doi:10.1556 / 2006.7.2018.10。

背景技术在人们对社会与自然脱节的担忧也明显增加的同时,智能手机的使用也大大增加。 最近的研究还表明,智能手机的使用可能会给少数人带来问题。 方法在本研究中,使用横断面设计(n = 244)研究了有问题的智能手机使用(PSU),自然连接性和焦虑之间的关联。 结果证实了PSU与自然联系和焦虑之间的关联。 接收器工作特征(ROC)曲线用于识别问题智能手机使用量表(PSUS)上的阈值,在该阈值上会出现与焦虑和自然联系的强烈关联。 计算曲线下的面积,并将正似然比用作诊断参数,以确定PSU的最佳截止值。 这些为自然连通性提供了良好的诊断能力,但对焦虑的不良和不重要的结果。 ROC分析显示,针对LR +为15.5时,高自然连通性的最佳PSUS阈值为58.3(灵敏度:78.6%;特异性:2.88%)。 结论结果表明,PSUS作为诊断工具具有潜在的实用性,在达到有益的自然连接水平方面,用户可能认为非问题性的智能手机使用水平是显着的门槛。 讨论了这些发现的含义。


父母疏忽对韩国青少年智能手机成瘾的影响(2018)

虐待儿童。 2018 Mar; 77:75-84。 doi:10.1016 / j.chiabu.2017.12.008。

这项研究的目的是调查与父母,同龄人和老师的关系对青少年造成智能手机成瘾的重要性,并研究父母的忽视对智能手机成瘾的影响以及在学校中关系失调的中介作用,特别是与同伴和老师的关系失调。 为此,对韩国四个地区的初中和高中学生进行了调查。 报告使用智能手机的1170名中学生参加了这项研究。 使用自举中介方法分析了多种中介模型。父母的忽视与青少年的智能手机成瘾显着相关。 此外,在父母疏忽和智能手机成瘾之间的关系中,父母疏忽与同伴的关系不适应没有显着相关,而与同伴的关系不适应对智能手机成瘾产生了负面影响。 另一方面,与老师的关系失调在父母忽视和智能手机成瘾之间产生了部分中介作用。 根据这项研究的结果,提出了一些建议,其中包括:(1)针对成瘾地使用智能手机的青少年的定制程序;(2)增强家庭功能的家庭治疗程序;(3)病例综合管理防止父母疏忽再次发生的系统;(4)改善与老师关系的计划;(5)扩展休闲活动基础设施以改善与离线朋友的关系。


医学院不同阶段智能手机的使用及其与网络成瘾和学习方法的关系(2018)

J Med Syst。 2018 Apr 26;42(6):106. doi: 10.1007/s10916-018-0958-x.

本研究旨在评估智能手机在教育环境中的使用以及互联网成瘾及其对表面学习和深度学习的影响,并在医学生教育的不同阶段进行比较。 这是一项横断面研究,涉及医学教育各个阶段的学生。 分析了社会人口统计学数据,智能手机的使用类型和频率,数字成瘾程度(互联网成瘾测试– IAT)以及表面学习方法和深层学习方法(Biggs)。 共计710名学生。 几乎所有学生都拥有智能手机,在演讲,课堂和会议中总共有96.8%的用户使用了智能手机。 不到一半的学生(47.3%)报告出于教育目的使用智能手机进行了10分钟以上的调查,在文员学生中使用率更高。 根据IAT,至少有95%的人报告说在教室里使用智能手机进行与医学无关的活动(社交媒体和一般信息搜索),而有68.2%的人认为互联网用户存在问题。 非教育性使用的最常见原因是,课堂上没有兴趣,学生需要接听或打重要电话,并且教育策略没有刺激性。 “使用智能手机的频率”和较高的“网络成瘾”与较高的表面学习水平和较低的深度学习相关。


基于倾向得分匹配分析的互联网和智能手机成瘾对抑郁和焦虑的影响(2018)

Int J Environ Res Public Health。 2018 Apr 25; 15(5)。 pii:E859。 doi:10.3390 / ijerph15050859。

网络成瘾(IA)和智能手机成瘾(SA)与心理健康问题的关联已被广泛研究。 我们调查了IA和SA对抑郁和焦虑的影响,同时调整了社会人口学变量。 在这项研究中,4854参与者完成了一项基于网络的横断面调查,包括社会人口统计项目,韩国网络成瘾量表,智能手机成瘾易感性量表,以及症状检查表90项目修订的分量表。 参与者分为IA,SA和正常使用(NU)组。 为了减少采样偏差,我们应用了基于遗传匹配的倾向得分匹配方法。 与NU相比,IA组显示出抑郁和焦虑的风险增加。 与NC相比,SA组还表现出抑郁和焦虑的风险增加。 这些研究结果表明,IA和SA都对抑郁和焦虑产生了显着影响。 此外,我们的研究结果表明,SA与抑郁和焦虑的关系更强,比IA强,并强调需要采用过度智能手机的预防和管理政策。


根据附件样式(2019)比较有无智能手机使用问题的学生的比较

前精神病学。 2019 Sep 18; 10:681。 doi:10.3389 / fpsyt.2019.00681。

背景: 如今,媒体成瘾与心理治疗实践尤其相关。 最近,这尤其包括过度使用智能手机。 尽管越来越多的科学文献和主流媒体都将智能手机的使用问题视为严重的健康问题,但对此问题的研究很少。 目的: 这项研究的目的是研究这种现象,重点是有和没有智能手机使用问题的学生之间依附件而异的差异。 方法: 对维也纳西格蒙德·弗洛伊德大学的所有在校学生进行了调查。 智能手机成瘾量表(SPAS)用于区分有无智能手机使用问题的学生。 使用比勒费尔德合作伙伴期望调查表(BFPE)评估了依恋风格。 结果: 在所有样本中,有75名学生(15.1%)表示智能手机使用存在问题。 发现过度使用智能手机与不安全的附件样式之间存在正相关关系。 讨论: 对于有问题的智能手机使用,应根据患者的依恋风格进行治疗。 需要进一步研究精神压力和性格的其他因素,以更好地了解智能手机的使用问题。


青少年压力和网络成瘾之间的关系:中介调节模型(2019)

前心理学家。 2019十月4; 10:2248。 doi:10.3389 / fpsyg.2019.02248。

这项横断面研究探讨了压力,社交焦虑和社交阶层对青少年网络成瘾的影响。 研究对象为1,634中学生,使用中国感知压力量表(CPSS),青少年社交焦虑量表(SAS-A)中文缩写,中国互联网成瘾量表(CIAS)和家庭社交问卷调查经济状况。 结果显示,有12%的青少年显示出网络成瘾的迹象。 随着年级的提高,网络成瘾的趋势和成瘾者的数量逐渐增加。 研究还表明,网络成瘾与压力和社交焦虑呈正相关,与社会阶层呈负相关。 社交焦虑部分地缓解了压力对网络成瘾的影响,而社会阶层通过调节压力与社交焦虑之间的关系间接影响了网络成瘾。 总之,压力与青少年网络成瘾之间存在中介调节作用,这意味着来自不同社会阶层的青少年在感受到压力时会产生不同类型的焦虑,这会影响他们对互联网使用的选择。


头痛与 网络 在儿童中(2019)

2019 Oct 24;49(5):1292-1297. doi: 10.3906/sag-1806-118.

我们旨在调查 网络 在这项研究中,在偏头痛和紧张型头痛的儿科患者中。

在我们的200受试者中,103患有偏头痛型头痛,而97患有紧张型头痛。

由计算机使用引起的头痛在偏头痛型头痛组中更为常见。 两者之间没有区别 网络 两组的量表分数。 的 网络 发现患者的量表分数因计算机使用的目的和持续时间而异。 网络 在六名(6%)患者中被发现。 网络 两组的患病率分别为3.7%和8.5%。

流行的 网络 复发性头痛儿童的患病率低于土耳其同龄人,可能是由于避免使用计算机来触发头痛。 这一发现提出了偏头痛或紧张型头痛是否能真正预防的问题 网络 .


焦虑相关的应对方式,社会支持和互联网使用障碍(2019)

前精神病学。 2019 Sep 24; 10:640。 doi:10.3389 / fpsyt.2019.00640。

目的: 互联网可以为那些因“离线世界”中的关系而感到失望的人提供一个看似安全的避风港。 尽管Internet可以为孤独的人提供在线寻求帮助和支持的机会,但要完全脱离离线世界则要付出代价。 讨论了人们是否甚至可以“沉迷于”互联网。 值得注意的是,与此同时,许多研究人员更喜欢该术语 互联网使用障碍 (IUD),而不是使用“互联网成瘾”一词。 为了说明一个人的社交网络在日常生活中支持一个人的重要性,我们首次了解到我们的知识,即就质量和数量而言,社交资源如何可能会阻碍IUD的发展。 此外,与焦虑相关的应对方式也作为可能影响宫内节育器发展的另一个独立变量进行了研究。 方法: 在目前的工作中,N = 567位参与者(n = 164位男性,n = 403位女性; M年龄 = 23.236; 标清年龄 = 8.334)填写了个性问卷,评估认知回避和警惕性焦虑处理中的个体差异,因此,人格特征描述了日常应对方式/方式中的个体差异。 此外,所有参与者都提供了有关宫内节育器倾向的个体差异,所获得的社会支持的感知质量以及他们的社交网络规模(因此采用量度)的信息。 结果: 社交网络更大,获得的社会支持得分更高的参与者在我们的数据中报告的宫内节育器倾向最低。 警惕的应对方式与宫内节育器的倾向呈正相关,而认知回避的应对方式与宫内节育器的倾向之间没有明显的联系。 分层线性回归强调了警惕互动条件在自我威胁情景和感知的社会支持质量中的重要预测作用。 PaaS 当前的研究不仅为以下假设提供了支持:一个人自己的社交网络的规模以及在日常生活中获得的社会支持的感知质量呈现出对发展IUD的假定复原力因素。 它还支持需要特殊应对方式才能利用所提供的社会支持的方法。


韩国青少年的智能手机成瘾风险和白天嗜睡(2018)

J Paediatr儿童健康。 2018 Apr 6。 doi:10.1111 / jpc.13901。

智能手机过度使用不仅会导致手腕,手指和颈部的移动性问题,还会影响睡眠习惯。 然而,关于智能手机成瘾和睡眠障碍的研究很少。 因此,我们的目的是调查与韩国青少年智能手机成瘾风险相关的白天嗜睡。

本研究使用横断面调查方法。 儿科日间嗜睡量表用于评估白天嗜睡,韩国智能手机成瘾倾向量表用于评估智能手机成瘾的风险程度。

这些分析是在1796青少年中使用智能手机进行的,包括820男孩和976女孩。 有风险的智能手机用户占男孩的15.1%和女孩的23.9%。 我们的多变量分析表明,女性,饮酒,学习成绩较低,早上感觉不清醒,并且在12 am处于智能手机成瘾风险显着增加后开始睡眠。 有风险的智能手机用户组与学生的上四分位儿科日间嗜睡量表评分独立相关,具有以下因素:女性,酒精消耗,自我感知健康水平差,在12上午后开始睡眠,下降时间更长睡眠和夜间睡眠时间少于6 h。


在大学生中使用互联网和智能手机的问题:2006-2017(2018)

Int J Environ Res Public Health。 2018 Mar 8; 15(3)。 pii:E475。 doi:10.3390 / ijerph15030475。

自从首次表达对互联网和移动电话上瘾的关注以来,已经有十多年了,并且它可能被纳入精神障碍列表最近成为科学讨论的热门话题。 因此,似乎是一个适合的时刻来调查这个问题的流行程度。 本研究的目的是分析2006-2017期间年轻人对互联网和智能手机使用问题的看法普遍存在。 为此,对792大学学生的样本进行了关于互联网使用习惯的调查问卷和关于互联网和智能手机使用的负面影响的两份调查问卷。 然后将得分与使用这些问卷的以前研究的结果进行比较。 在过去十年中,对互联网和移动电话使用问题的看法有所增加,社交网络被认为是造成这种增长的原因,而且女性受到的影响比男性更大。 目前的研究表明智能手机和互联网成瘾以及社交媒体的重叠程度。 与2017相比,2006的参与者报告互联网和手机使用的负面影响更大,但长期观察显示2013急剧增加后使用问题减少。 我们得出结论,技术成瘾的诊断受到时间,社会和文化变化的影响。


智能手机/社交媒体使用的神经科学以及包含“心理信息学”方法的不断增长的需求(2019)

信息系统与神经科学 pp 275-283

目前的工作简要概述了调查社交媒体使用的神经科学基础的现状。 这种概述非常重要,因为个人在这些“社交”在线渠道上花费了大量时间。 尽管社交媒体使用的几个积极方面,例如远距离与他人轻松沟通的能力,但很明显,对我们的大脑和思想的不利影响是可能的。 鉴于到目前为止进行的许多神经科学和心理学研究仅仅依靠自我报告措施来评估社交媒体的使用,有人认为神经科学家/心理学家需要包含更多由人机/计算机交互产生的数字痕迹,和/或社交媒体上的个人在他们的科学分析中共享的信息。 在这个领域,数字表型可以通过“心理信息学”的方法实现,这是一种学科心理学和计算机科学/信息学的结合。


纳米比亚大学生网络成瘾与攻击行为的相关性研究(2019)

数据科学和大数据分析 pp 1-9

随着时间的推移,在线社交网站的爆炸式增长带来了好处和风险。 潜在的风险是,许多人通过在线社交网站成为侵略性和网络欺凌行为的受害者。 本文的目的是分析纳米比亚大学生网络成瘾与攻击性行为之间的相关性。 基于统计分析,本文得出结论,网络成瘾与攻击行为之间存在着有价值的相关性,参与研究的大多数学生因互联网使用而遭受中度成瘾问题。 此外,结果表明,大多数学生中两种最普遍的攻击形式是敌意和身体侵略。


由于想象中的智能手机和社交媒体流失,情绪调节与抑郁,焦虑和压力的关系(2017)

精神病学 2017 Dec 19; 261:28-34。 doi:10.1016 / j.psychres.2017.12.045。

359名学生的样本参加了网络调查,并进行了情绪调节问卷调查和抑郁焦虑压力量表21(DASS-21)的预测试。 随后,我们将受试者随机分配给1)智能手机损失组或2)社交媒体帐户损失组。 我们要求他们想象在各自的小组中失去使用该技术两天的时间,并使用DASS-21对相关症状进行评分。 与智能手机损失组中的对象相比,社交媒体损失对象显示出抑制性情绪调节与抑郁,焦虑和想象中的损失所引起的压力之间的关系更强。 控制年龄和性别,社交媒体流失者增加了对抑制的使用,而对情绪调节的认知再评估的使用减少,与想象中的社交媒体流失所致的抑郁,压力和焦虑(仅用于抑制)有关。 在智能手机丢失的情况下,情绪调节与受试者的心理病理学无关。 结果表明,情绪失调可能与社交媒体流失引起的精神病理学有关。


智能手机成瘾对商科学生学业成绩的影响:个案研究(2017)

电子ISSN……: 2236-269X

电信技术的发展对世界人民的生活和活动产生了深远的影响。 智能手机的使用在年轻一代中变得流行,因为它通过使用众多应用程序的教育和娱乐选择。 在年轻人中,学生越来越多地使用智能手机。 但智能手机的过度使用通常会让学生沉迷于潜意识中对用户学习成绩,日常活动,身心健康和退缩倾向以及社交关系的影响。 本研究旨在确定影响学生智能手机成瘾水平的因素及其对学业成绩的影响。 已经开发了一个结构化问卷来收集学生的数据。 共收集了孟加拉国大学商学院学生的247问卷。 使用结构方程模型(SEM)分析数据。 结果显示五种智能手机成瘾因素,如积极的预期,急躁和宽容,退缩,日常生活紊乱和网络友谊。 宽容和日常生活干扰对学生的学习成绩有显着影响。 这项研究表明,学生应尽量减少智能手机的使用,以取得良好的学习成绩。


高中生和大学生智能手机成瘾与孤独感的比较(2018)

坚持精神病护理。 2018 Mar 30。 doi:10.1111 / ppc.12277。

本研究旨在比较高中生和大学生的智能手机成瘾与孤独感之间的关系。

来自1156高中和大学生的便利样本的相关性和描述性研究。 使用问卷调查,智能手机成瘾量表和短寂寞量表来收集研究数据。

高中和大学生的智能手机成瘾与孤独感之间没有关系。

建议在学校卫生服务中为学生及其家人组织综合培训计划。


有问题的互联网使用情况及其对青少年健康相关生活质量的影响(2019)

Int J Environ Res Public Health。 2019 Oct 13; 16(20)。 pii:E3877。 doi:10.3390 / ijerph16203877。

互联网在许多方面已成为青少年的突破,但互联网的使用也可能会出现功能失调和问题,从而给个人福祉带来后果。 主要目标是分析与有问题的互联网使用相关的资料及其与健康相关的生活质量(HRQoL)的关系。 在西班牙北部地区进行了分析和横断面研究。 该样本包括12,285名参与者。 抽样是随机且具有代表性的。 平均年龄和标准差为14.69±1.73(11-18年)。 使用了西班牙文版的《问题性和广义的互联网使用量表》(GPIUS2)和《健康相关的生活质量》(KIDSCREEN-27)。 检测到四个配置文件(非问题使用,情绪调节器,有问题的互联网使用和严重有问题的使用)。 最后两个配置文件的患病率分别为18.5%和4.9%。 有问题的互联网使用与HRQoL负相关且显着相关。 严重的有问题的使用情况表明HRQoL的各个方面都显着减少。 进行分析以提取GPIUS2的诊断临界点(52点)。


影响大学生智能手机成瘾的社会心理因素(2017)

J Addict护士。 2017 Oct/Dec;28(4):215-219. doi: 10.1097/JAN.0000000000000197.

随着全球智能手机使用量的急剧增加,最近引起了对智能手机成瘾的关注。 这项横断面研究的目的是评估影响大学生智能手机成瘾的社会心理因素。 这项研究于2015年10月至6.47月在Ondokuz Mayis大学Samsun卫生学院(土耳其Samsun)的学生中进行。其中包括XNUMX名拥有智能手机并同意参加的学生。 作者编写了一份由XNUMX个问题组成的社会人口统计学数据表,并与涉及智能手机成瘾量表-简版(SAS-SV),蓬勃发展量表,一般健康状况调查表和感知到的社会支持的多维量表一起进行了问卷调查。 SAS-SV得分为XNUMX%的学生“显着高于”参与组的SAS-SV均值。 多元回归分析显示,抑郁,焦虑和失眠以及家庭社会支持在统计学上显着预测了智能手机成瘾。


智能手机使用和手机成瘾风险增加:并发研究(2017)

Int J Pharm调查。 2017 Jul-Sep;7(3):125-131. doi: 10.4103/jphi.JPHI_56_17.

本研究旨在研究马来西亚人口样本中的手机成瘾行为和电磁辐射(EMR)意识。 这项在线研究是在12月2015和2016之间进行的。 该研究工具包括八个部分,即知情同意书,人口统计细节,习惯,手机事实和EMR细节,手机意识教育,精神运动(焦虑行为)分析和健康问题。

总的来说,409受访者参与了这项研究。 研究参与者的平均年龄为22.88(标准误差= 0.24)年。 大多数研究参与者都对智能手机的使用产生了依赖性,并对EMR有了认识(6级别)。 在住宿和宿舍住宿的参与者之间没有发现移动电话成瘾行为的重大变化。

研究参与者了解手机/辐射危害,其中许多人非常依赖智能手机。 由于使用智能手机,四分之一的研究人群被发现有手腕和手部疼痛的感觉,这可能导致进一步的生理和生理并发症。


中国农村青少年父母依恋与手机依赖的关系:述情与正念的作用(2019)

前心理学家。 2019 Mar 20; 10:598。 doi:10.3389 / fpsyg.2019.00598。

近年来,移动电话在青少年中的受欢迎程度显着增加。 调查结果表明,对手机的依赖与亲子关系不佳有关。 然而,之前关于手机依赖(MPD)的研究很少,主要集中在成人样本上。 在这一观点中,本研究调查了中国农村青少年样本中父母依恋与MPD的关系及其影响机制。 数据来自江西和湖北省农村地区的三所中学(N = 693,46.46%女性, M 年龄 = 14.88, SD = 1.77)。 参与者完成了父母和同伴依恋清单(IPPA),二十项多伦多运动量表量表(TAS-20),正念注意力意识量表(MAAS)和手机成瘾指数量表(MPAI)。 在这些结果中,父母依恋负面预测MPD和运动障碍在父母依恋与MPD之间发挥部分中介作用。 此外,正念充当了运动障碍与MPD之间关系的调节器:在高度正念的情况下,运动障碍对MPD的负面影响被减弱。 从多种因素的相互作用方面,对该机制的了解可能有助于理解青少年的MPD。


青少年的网络成瘾对智能手机成瘾的影响(2017)

J Addict护士。 2017 Oct/Dec;28(4):210-214. doi: 10.1097/JAN.0000000000000196.

这项研究的目的是评估青少年的网络成瘾水平对智能手机成瘾的影响。 该研究包括来自土耳其西部三所高中的609名学生。 使用数字,百分比和平均值来评估社会人口统计学数据。

参与者的平均年龄为12.3±0.9年。 其中,52.3%为男性,42.8%为10th年级。 所有参与者都拥有智能手机,其中89.4%的人通过智能手机连续上网。 该研究发现,网络成瘾与智能手机成瘾之间存在统计学上的显着相关性。 确定具有高水平网络成瘾的男性青少年也具有较高的智能手机成瘾水平。


利用脑波和深度学习分析智能手机过度使用情感(2017)

Kim,Seul-Kee和Hang-Bong Kang。 神经计算 (2017)。

过度使用智能手机正日益成为一个社会问题。 在本文中,我们通过检查脑波和深度学习来分析智能手机过度使用水平。 我们评估了11叶中θ,α,β,γ和总脑波活动的不对称能力。 深度信念网络(DBN)被用作深度学习方法,以及k-最近邻居(kNN)和支持向量机(SVM),以确定智能手机成瘾水平。 风险组(13科目)和非风险组(12科目)观看了描述以下概念的视频:放松,恐惧,快乐和悲伤。 我们发现风险组在情绪上比非风险组更不稳定。 在承认恐惧时,风险组和非风险组之间出现明显差异。 结果显示,γ带在风险组和非风险组之间最明显不同。 此外,我们证明了额叶,顶叶和颞叶中的活动测量值是情绪识别的指标。 通过DBN,我们确认这些测量在非风险组中比在风险组中更准确。 风险组在低价和唤醒方面具有更高的准确性; 另一方面,非风险组在高效和唤醒方面具有更高的准确性。


智能手机成瘾:心理社会关联,风险态度和智能手机伤害(2017)

风险研究杂志 (2017):1 12。

智能手机的使用给用户带来了便利,虽然它的过度使用和成瘾也可能带来负面影响。 本研究使用西班牙526智能手机用户的代表性样本,分析智能手机广泛使用和成瘾以及与智能手机危害的关系。 自我报告和扫描的数据来自用户及其智能手机。 多元线性回归分析显示,女性受访者的智能手机广泛使用水平较高,一般倾向于风险,神经质,以及缺乏责任心,开放性或社会支持。 多元二元逻辑结果表明,一般的风险倾向和低社会支持可以预测智能手机成瘾。 高智能手机广泛使用和低社会支持的结合与智能手机伤害的存在以及对智能手机使用的更高风险态度呈正相关且显着相关。


韩国中学生的智能手机使用和智能手机成瘾:患病率,社交网络服务和游戏使用(2018)

健康心理学开放。 2018 Feb 2; 5(1):2055102918755046。 doi:10.1177 / 2055102918755046。

本研究旨在研究韩国中学生的智能手机使用模式,智能手机成瘾特征以及智能手机成瘾的预测因素。 根据智能手机成瘾倾向量表得分,563(30.9%)被归类为智能手机成瘾的风险组,1261(69.1%)被识别为普通用户组。 青少年使用移动信使的时间最长,其次是上网,游戏和社交网络服务。 两组在智能手机使用持续时间,游戏过度使用意识和玩游戏目的方面存在显着差异。 智能手机成瘾的预测因素是每日智能手机和社交网络服务使用持续时间,以及游戏过度使用的意识。


医学院学生的智能手机成瘾量表与社会心理学方面的关联(2017)

Yeungnam Univ J Med。 2017 Jun; 34(1):55-61。 韩国人。https://doi.org/10.12701/yujm.2017.34.1.55

智能手机成瘾,学业压力和大学生焦虑情绪逐渐增加; 然而,很少有研究调查医学院学生的这些因素。 因此,本研究调查了医学院学生智能手机成瘾量表与社会心理学方面的关联。

在231三月,共有2017 Yeungnam大学医学院的学生参加了这项研究。 调查了学生的性别,学校等级,居住类型和智能手机使用模式。 韩国智能手机成瘾倾向量表和每个韩国版量表用于评估社会心理学方面,如孤独,压力和焦虑。

孤独感,负面感知压力,焦虑和智能手机成瘾量表之间存在直接的统计相关性。 在积极感知的压力和智能手机成瘾量表之间也存在负的统计相关性。 女学生的焦虑程度高于男学生。 此外,一年级医学生的负面感知和焦虑程度与其他学生相比有更高的压力。 此外,与朋友住在一起的学生中,与孤独的学生相比,孤独感更高,消极感知和焦虑的压力更大。


有问题的互联网使用及其与印度北部三级医院的住院医生的相关性:横断面研究(2018)

Asian J Psychiatr。 2018 Nov 26; 39:42-47。 doi:10.1016 / j.ajp.2018.11.018。

有问题的互联网使用/网络成瘾(IA)最近引起了精神卫生专业人员的注意,研究发现,医学专业人员对IA免疫力不强,患病率介于2.8%至8%之间。 来自印度的研究很少报告说医学生的IA发生率很高。 如今,“有问题的互联网使用”一词正在代替IA越来越多地使用,因为它表示比“上瘾”一词本身更好的术语。 但是,住院医生之间缺乏信息。

评估在政府资助的三级医疗机构工作的住院医生中,有问题的互联网使用的流行程度及其与抑郁症状,感知压力和医疗保健结果的关联。

在印度昌迪加尔的一家三级医疗医院中,对医疗专业人员(总共1721名医生)进行了在线电子邮件调查,其中376人做出了回应。 居民医生是研究生培训生(MBBS)以及完成毕业并担任高级居民/注册员(MBBS,MD / MS)的居民。 他们的年龄在24至39岁之间。 该调查包括杨氏互联网成瘾测试(IAT),患者健康问卷9(PHQ-9),科恩感知压力量表,Maslach倦怠量表和自行设计的问卷,用于评估与健康相关的结局。

在IAT上,有142位居民(37.8%)的得分低于20,即正常使用者和203位居民(54%)的轻度成瘾。 只有31名居民(8.24%)具有中度成瘾类别,没有居民患有严重的IA(得分> 80)。 IA患者的抑郁症状,感觉压力和倦怠程度较高。 曾经饮酒与观看色情内容(与娱乐活动有关)与IA之间存在正相关。 据报道,患有IA的患者中有很大比例的患者/护理人员面临身体虐待和言语虐待。

目前的研究表明,约有8.24%的常住医生有互联网使用问题/ IA。 有问题的互联网使用/ IA与更高水平的抑郁症状,感知压力和烧伤有关。 此外,有问题的互联网使用/ IA也与患者及其护理人员面临暴力的可能性更高有关。


互联网使用的社会和心理影响(2018)

2016 Feb;24(1):66-8. doi: 10.5455/aim.2016.24.66-68

在过去二十年中,互联网在人类生活中的使用率急剧上升。 通过这种持续发展,互联网用户能够与全球任何地方进行通信,在线购物,将其用作教育手段,远程工作和进行金融交易。 不幸的是,互联网的这种快速发展对我们的生活产生了不利影响,导致网络欺凌,网络等各种现象 色情,网络自杀,互联网 ,社会隔离,网络种族主义等。本文的主要目的是记录和分析由于广泛使用互联网而对用户显示的所有这些社会和心理影响。

该评价研究是对通过互联网和图书馆研究进行的参考书目数据的全面检索。 关键词是从搜索引擎和数据库中提取的,包括Google,Yahoo,Scholar Google,PubMed。

该研究的结果表明,互联网可以快速访问信息并促进沟通; 这是非常危险的,特别是对年轻用户。 出于这个原因,用户应该了解它并批判性地面对从网站上传递的任何信息。


中国青少年焦虑,抑郁,性别,肥胖和网络成瘾之间的关系:短期纵向研究(2018)

Addict Behav。 2018 Dec 7; 90:421-427。 doi:10.1016 / j.addbeh.2018.12.009。

焦虑,抑郁和青少年网络成瘾之间的关联在文献中有很好的记载; 然而,考虑到青少年网络成瘾的发展轨迹课程以及个体随时间的差异,很少有已发表的研究检验过这些关系。 我们使用了1545中国青少年样本和3数据六个月的数据,我们研究了焦虑和抑郁与网络成瘾之间的纵向关联,考虑了性和肥胖。 我们使用潜在生长曲线建模(LGCM)来检查网络成瘾的整体状况,以及潜在的类增长模型(LCGM)来确定网络成瘾的青少年发展成员资格。 执行无条件和条件模型。 在我们的条件模型中,焦虑和抑郁被分析为时变变量,性别和肥胖作为时间不变量。 总体而言,六个月内青少年网络成瘾呈线性下降趋势。 焦虑和抑郁积极预测青少年网络成瘾。 确定了两种用于网络成瘾的发展轨迹模式(即,低/下降,高/下降)。 焦虑与两组青少年的青少年网络成瘾有关,但抑郁症与网络成瘾有关,仅适用于网络成瘾程度低/下降的青少年。 男孩报告初始状态下网络成瘾的平均得分高于女孩,男孩在六个月内的变化率也比女孩快。 肥胖并不是网络成瘾的预测因素。


解开排斥与网络成瘾之间关系的机制(2018)

精神病学 2018 Dec; 270:724-730。 doi:10.1016 / j.psychres.2018.10.056。

先前的研究主要集中于网络成瘾的心理关联,但很少的研究测试了实际的人际交往体验如何影响人们花费大量时间上网的趋势。 本研究旨在通过调查排斥与互联网使用之间的潜在关系以及这种联系的潜在机制来填补研究空白​​。 参与者完成了一系列验证有效的措施,评估了他们在学校,寻求孤独,自我控制和上网成瘾方面的排斥经历。 结果在排斥和网络成瘾之间建立了显着的正相关关系,并表明这种关系是由增强的孤独寻求和自我控制受损所调节的。 这些发现通过表明在学校中不良的人际交往经验可以预测互联网成瘾并揭示可能导致这种关系的潜在心理机制,从而提高了我们目前的知识。


焦虑症状严重程度与有问题的智能手机使用之间的关系:文献和概念框架的回顾(2018)

J焦虑症。 2018 Nov 30; 62:45-52。 doi:10.1016 / j.janxdis.2018.11.005。

在本文中,我们研究了研究有问题的智能手机使用(PSU)与焦虑症状严重程度之间关系的文献。 我们首先介绍使用智能手机的健康优势和劣势的背景。 接下来,我们提供了区分健康智能手机使用与不健康PSU的警告,并讨论如何测量PSU。 此外,我们讨论理论框架,解释一些人如何发展PSU,包括使用和满足理论,以及补偿性互联网使用理论。 我们提出了我们自己的PSU如何与焦虑特异相关的理论模型。


对互联网和手机上瘾及其与伊朗青少年孤独感的关系(2018)

Int J Adolesc Med Health。 2018 Dec 4。 pii:/j/ijamh.ahead-of-print/ijamh-2018-0035/ijamh-2018-0035.xml。 doi:10.1515 / ijamh-2018-0035。

青少年上网和手机上瘾可能与孤独感有关。 但是,发展中国家对这一主题的研究较少。 这项研究旨在检查互联网和手机上瘾及其与伊朗青少年孤独感的关系。

这是2015年至2016年在伊朗北部拉什特进行的一项横截面分析研究。 通过整群抽样从在公立和私立学校就读的男女青少年中选择受试者。 金伯利(Kimberly)的互联网成瘾测试,手机过度使用量表(COS)和加利福尼亚大学洛杉矶分校(UCLA)孤独感量表用于数据收集。

参与者的平均年龄为16.2±1.1年。 互联网上瘾的意思是42.2±18.2。 总体而言,46.3%的受试者报告了一定程度的网络成瘾。 手机上瘾的意思是55.10±19.86。 该研究的结果显示受试者的77.6%(n = 451)有成瘾手机的风险,并且17.7%(n = 103)对他们的使用上瘾。 青少年的孤独感是39.13±11.46。 总体而言,16.9%的受试者在孤独感中获得高于平均值的分数。 互联网成瘾与青少年孤独感之间存在统计学上显着的直接关系(r = 0.199,p = 0.0001)。 结果还显示,在手机上瘾和青少年孤独感之间存在统计学上显着的直接关系(r = 0.172,p = 0.0001)。

这项研究的结果显示,高比例的对互联网和手机有一定程度上瘾的青少年会感到孤独,这些变量之间存在关联。


中国青少年互联网使用问题,睡眠障碍和自杀行为之间的联系(2018)

J Behav Addict。 2018 Nov 26:1-11。 doi:10.1556 / 2006.7.2018.115。

这项大规模的研究旨在测试(a)中国青少年中有问题的互联网使用(PIU)和睡眠障碍与自杀意念和自杀未遂之间的联系,以及(b)睡眠障碍是否介导PIU与自杀行为之间的关联。

数据来自2017年基于全国学校的中国青少年健康调查。 共有20,895名学生的调查表符合分析条件。 年轻人的互联网成瘾测试用于评估PIU,而睡眠障碍水平则由匹兹堡睡眠质量指数来衡量。 在分析中使用了多级逻辑回归模型和路径模型。

在总样本中,2,864(13.7%)报告有自杀意念,而537(2.6%)报告有自杀未遂。 在调整控制变量和睡眠障碍后,PIU与自杀意念(AOR = 1.04,95%CI = 1.03-1.04)和自杀未遂(AOR = 1.03,95%CI = 1.02-1.04)的风险增加相关。 路径模型的结果显示PIU对自杀意念的标准化间接影响(标准化β估计= 0.092,95%CI = 0.082-0.102)和自杀未遂(标准化β估计= 0.082,95%CI = 0.068-0.096)通过睡眠障碍是显着的。 相反,睡眠障碍显着地介导了PIU的自杀行为。

PIU,睡眠障碍和自杀行为之间可能存在复杂的事务关联。 对睡眠障碍的中介作用的估计为当前对PIU与自杀行为之间关联机制的理解提供了证据。 建议对PIU,睡眠障碍和自杀行为进行可能的伴随治疗服务。


有问题的游戏和互联网的使用,但没有赌博,在性少数群体中可能被过多代表–一项初步的人口网络调查研究。

前心理学家。 2018 Nov 13; 9:2184。 doi:10.3389 / fpsyg.2018.02184。

背景:已知物质相关的成瘾性疾病在非异性恋者中过多,但很难知道这是否也是行为成瘾的情况,如问题游戏和赌博。 本研究旨在通过试点网络调查设计,评估有问题的赌博,游戏和互联网使用在非异性恋取向的个人中是否更为常见。

方法:通过媒体和社交媒体分发在线调查,并由605个人(51%女性和11%非异性恋者)回答。 通过结构化筛选工具(分别为CLiP,GAS和PRIUSS)测量问题赌博,问题博弈和有问题的互联网使用。

结果:在非异性恋受试者中,问题游戏和有问题的互联网使用显着更为普遍。 相反,问题赌博在异性恋和非异性恋受访者之间没有差异。 在非异性恋受访者中,心理困扰和社交媒体使用超过每天3 h的情况更为常见。 在整体样本中,游戏和赌博在统计上是相关的。


社交媒体使用(Twitter,Instagram,Facebook)和抑郁症状之间的关联:Twitter用户是否处于较高风险? (2018)

Int J Soc精神病学。 2018 Nov 30:20764018814270。 doi:10.1177 / 0020764018814270。

这项研究的目的是确定社交媒体依赖和抑郁症状之间的关联,并确定依赖程度的特征。 这是一项横向的分析研究。

分层样本是来自私立大学的212学生,使用Facebook,Instagram和/或Twitter。 为了测量抑郁症状,使用Beck抑郁量表,并测量对社交媒体的依赖性,使用社交媒体成瘾测试,改编自Echeburúa的网络成瘾测试。 收集的数据通过使用STATA12的描述性统计进行分析

结果显示社交媒体依赖与抑郁症状之间存在关联(PR [患病率] = 2.87,CI [置信区间] 2.03-4.07)。 还表明,与使用Facebook相比,更倾向于使用Twitter(PR = 1.84,CI 1.21-2.82)而不是Instagram(PR = 1.61,CI 1.13-2.28)与抑郁症状相关。

过度的社交媒体使用与大学生的抑郁症状有关,在那些喜欢在Facebook和Instagram上使用Twitter的人更为突出。


韩国青少年智能手机成瘾的心理因素(2018)

早期青春期杂志 38,没有。 3(2018):288-302。

智能手机具有许多吸引人的特性和特征,可以使其高度上瘾,特别是在青少年中。 这项研究的目的是检查智能手机成瘾风险的青少年患病率和智能手机成瘾的心理因素。 四百九十名中学生完成了一份自我问卷调查,测量了智能手机成瘾,行为和情绪问题,自尊,焦虑和青少年 - 家长沟通的水平。 128名青少年(26.61%)处于智能手机成瘾的高风险中。 后一组显示出更严重的行为和情绪问题,更低的自尊以及与父母沟通的质量更差。 多元回归分析显示智能手机成瘾的严重程度与攻击行为和自尊显着相关。


生活方式干预和预防自杀(2018)

前精神病学。 2018 Nov 6; 9:567。 doi:10.3389 / fpsyt.2018.00567。

在过去几年中,人们越来越关注生活方式心理社会干预,严重精神疾病和自杀风险之间的关联。 与普通人群相比,患有严重精神障碍的患者死亡率较高,健康状况较差,自杀风险较高。 通过采用特定的心理社会干预措施,生活方式行为可以改变,并且已经推广了几种方法。 目前的文章全面回顾了一般人群和精神疾病患者的生活方式干预,心理健康和自杀风险的文献。 为此,我们调查了三个不同年龄组的生活方式行为和生活方式干预:青少年,年轻人和老年人。 几种生活方式行为,包括吸烟,酗酒和久坐的生活方式,都与所有年龄组的自杀风险有关。 在青少年中,人们越来越关注自杀风险与网络成瘾,网络欺凌以及学业和家庭困难之间的关系。 在成人中,精神症状,物质和酒精滥用,体重和职业困难似乎在自杀风险中起着重要作用。 最后,在老年人中,有机疾病的存在和不良的社会支持与自杀未遂的风险增加有关。 有几个因素可以解释生活方式行为与自杀之间的关联。 首先,许多研究报告说,一些生活方式行为及其后果(久坐不动的生活方式,吸烟体重不足,肥胖)与心脏代谢风险因素和心理健康状况不佳有关。 其次,一些生活方式行为可能会鼓励社会孤立,限制社交网络的发展,并将个人从社交互动中移除; 增加他们患心理健康问题和自杀的风险。


智能手机成瘾,压力,学业表现和生活满意度之间的关系。 (2016)

人类行为计算机 57(2016):321 325。

亮点

•压力调解智能手机成瘾与生活满意度之间的关系。

•学习成绩可调节黑白智能手机成瘾与生活满意度之间的关系。

•智能手机成瘾与生活满意度之间存在零阶相关性。

多项研究的结果表明,智能手机成瘾会对心理健康和幸福产生负面影响。 总计300名大学生完成了在线调查问卷,该问卷已发布到学生信息系统中。 调查问卷收集了人口统计信息和对包括智能手机成瘾量表(简写版),感知压力量表和对生活的满意度量表在内的量表的回答。 数据分析包括主要变量之间的皮尔逊相关性和方差的多变量分析。 结果表明,智能手机成瘾风险与感知压力成正比,而后者与生活满意度成反比。 此外,智能手机成瘾的风险与学习成绩呈负相关,但与学习满意度呈正相关。


根据智能手机成瘾等级(2014)比较宫颈重新定位错误

物理治疗科学杂志26,没有。 4(2014):595-598。本研究的目的是根据20s中成人的智能手机成瘾等级来比较宫颈重新定位误差。 对200成人进行了智能手机成瘾调查。 根据调查结果,选择30受试者参与本研究,并将其分为三组10; 正常组,中等成瘾组和严重成瘾组。 在附上C-ROM后,我们测量了屈曲,伸展,右侧屈曲和左侧屈曲的颈椎重新定位误差。

在正常组,中度成瘾组和严重成瘾组中发现了屈曲,伸展和左右侧屈的颈部重新定位误差的显着差异。 特别是,严重成瘾组显示出最大的错误。 结果表明,随着智能手机成瘾变得更加严重,一个人更有可能表现出本体感受障碍,以及识别正确姿势的能力受损。 因此,智能手机成瘾引起的肌肉骨骼问题应该通过社会认知和干预,以及物理治疗教育和干预来教育人们正确的姿势来解决。


超自然监测:智能手机成瘾的社会预演账户(2018)

前心理学家。 2018 Feb 20; 9:141。 doi:10.3389 / fpsyg.2018.00141。 eCollection 2018。

我们通过将这种据称是反社会现象置于根本上来提出智能手机成瘾的通货紧缩 社交、 我们物种的性格。 虽然我们同意当代批评者的观点,即移动技术的超连接性和不可预测的回报可以调节负面影响,但我们建议将成瘾的轨迹置于一个进化较旧的机制上:人类需要监视并受到他人的监控。 根据进化人类学和宗教认知科学的主要发现,我们阐述了一个 超自然监测 一般的智能手机成瘾模型 社交排练 人类认知理论。 基于最近对认知神经科学中感知和成瘾的预测处理观点,我们描述了社会奖励预期和预测错误在调节功能失调的智能手机使用中的作用。 我们总结了沉思哲学和减少伤害模型的见解,寻找正确的仪式来尊重社会关系,并为消费社会信息制定有意识的协议。


数字时代的儿童环境健康:将早期屏幕暴露理解为肥胖和睡眠障碍的可预防风险因素(2018)

儿童(巴塞尔)。 2018 Feb 23; 5(2)。 pii:E31。 doi:10.3390 / children5020031。

自从在1900早期进入美国家庭以来,以儿童为目标的节目的数量,可访问性和关注度呈指数增长。 它可能是从电视(电视)开始的,但技术已经发展并且现在适合我们的口袋; 截至2017,95%的美国家庭拥有智能手机。 可用性和针对儿童的内容随后导致初始屏幕曝光时的年龄减少。 伴随当前早期筛选文化的负面影响是广泛的,需要考虑随着技术继续进入家庭和淹没社会互动。 早期筛查暴露水平的增加与认知能力下降,生长减慢,成瘾行为,学习成绩差,睡眠模式差以及肥胖水平增加有关。 早期筛查暴露的不利影响的研究正在增加,但仍需要进一步的流行病学研究来为预防和监管政策提供信息。


大学生智能手机成瘾及其对学习的启示(2015)

In 智能学习中出现的新问题,第297-305页。 施普林格,柏林,海德堡

随着智能手机越来越受欢迎,人们越来越关注智能手机学习者对手机上瘾的担忧以及智能学习的可能性。 这项研究的重点是大学生对智能手机上瘾的程度,并了解基于智能手机成瘾水平的自我调节学习,学习流程之间的差异。 在首尔大学生的​​210学生参加了这项研究后,发现成瘾水平越高,学生自我调节学习水平越低,学习时的流动水平也越低。 对智能手机成瘾小组进行了进一步的访谈,发现智能手机上瘾者 - 学习者在学习时不断被手机上的其他应用程序打断,并且对他们的智能手机学习计划及其过程没有足够的控制。


医学科学生的一般健康状况及其与睡眠质量,手机过度使用,社交网络和网络成瘾的关系(2019)

Biopsychosoc Med。 2019 May 14;13:12. doi: 10.1186/s13030-019-0150-7.

近年来,由于学生的应用和吸引力很大,学生们开始接触手机和上网成瘾的现象。 因此,本研究的目的是评估一般健康状况,并确定变量的预测作用,如手机使用,睡眠质量,网络成瘾和社交网络成瘾。

这项横断面研究是采用分析方法对克曼沙赫医科大学的321名学生进行的。 数据收集工具包括:戈德堡综合健康调查表,匹兹堡睡眠质量指数,年轻互联网成瘾测试,社交网络成瘾调查表和手机过度使用量表。 使用SPSS 21版和通用线性模型进行数据分析。

根据结果​​,总体健康状况的平均(SD)得分为21.27(9.49)。 性别,睡眠质量和手机使用水平的变量是学生健康的独立预测指标。 男学生(β(95%CI)=-0.28(-0.49至-0.01)和睡眠质量良好的学生(β(95%CI)=-0.22(-0.44至-0.02)类别(女学生和睡眠质量较差的学生)。此外,手机过度使用(β(95%CI)= 0.39(0.08至0.69))的学生的总体健康得分高于参考类别(有手机的学生)通常,这组学生的总体健康状况较低(总体健康水平较低或较高表示受试者的总体健康状况较高和较低)。


家长和同伴依恋作为不同发育阶段(早期青少年和青少年)的facebook成瘾症状的预测因子(2019)

Addict Behav。 2019可能是11。 pii:S0306-4603(19)30008-5。 doi:10.1016 / j.addbeh.2019.05.009。

Facebook Addiction(FA)是一个涉及全世界未成年人的问题。 与同伴和父母的依恋关系已被证明是FA发病的危险因素。 然而,根据未成年人的发育期,家庭和同龄人群体可能具有不同的重要性。 这项研究检查了同伴和父母依恋对早期青少年和青少年FA症状的影响,以验证对同伴和父母的依恋是否分别预测了两类FA症状。 该样本由598参与者(142早期青少年)组成,这些参与者在学校环境中招募的11和17年龄(M age = 14.82,SD = 1.52)之间。 进行多变量多元回归分析。 对于早期青少年,与父母的关系最大程度地影响了FA的水平(例如退缩,冲突和复发),而同伴关系(例如,同伴异化)与青少年最相关。


阿扎德克什米尔地区本科医学生网络成瘾,抑郁,焦虑和压力的相关性(2019)

Pak J Med Sci。 2019 Mar-Apr;35(2):506-509. doi: 10.12669/pjms.35.2.169.

在Azad Kashmir的Poonch医学院进行了横断面研究,包括210名本科生(第一至第五年)。 数据收集工具为DASS21问卷和Young的网络成瘾问卷。 进行了Spearman等级相关性测试,以了解网络成瘾与抑郁,焦虑和压力之间的相关性。 通过SPSS v23以95%置信区间分析数据。

在受访者中,观察到极高的中度到极度网络成瘾率(52.4%)。 识别出网络成瘾与抑郁之间的轻度正相关(p <.001),并且观察到网络成瘾与压力之间的相似类型的相关(p .003)。 但是,焦虑和网络成瘾没有显着相关。 男性中焦虑和抑郁的患病率高于女性,而各个性别的压力水平几乎相同。

已发现网络成瘾与各种精神疾病有关。 在这项研究中,我们也观察到了这种相关性。 我们还观察到医学生的网络成瘾程度非常高。 随着互联网将变得更便宜,可用并包括更高质量的心理上瘾内容,未来几年网络成瘾的流行可能会进一步增加。


荆棘游戏:现代鸦片(2019)

Med J武装部队印度。 2019 Apr;75(2):130-133. doi: 10.1016/j.mjafi.2018.12.006..

随着互联网和移动通信的出现,万维网的虚拟空间已成为一个游乐场; 人们在遥远的地平线上插入它,彼此完全不熟悉的是玩家; 键盘,触摸板和操纵杆已成为游戏的工具; 网站管理员,应用开发者是自我指定的游戏裁判; 而虚拟媒体是这个网络圆形剧场中有史以来最大的观众。 越来越多的年轻人越来越喜欢这个,并逐渐变得依赖这些游戏。 世界卫生组织已将此视为可诊断的疾病,并将其纳入11发布的国际疾病分类(ICD)-2018中的互联网游戏障碍(IGD)。 本文讨论了此问题的各个方面。


预测边缘人格症状,自我概念和身份障碍对大学生网络成瘾,抑郁和自杀的影响:一项前瞻性研究(2019)

Kaohsiung J Med Sci。 2019可能是7。 doi:10.1002 / kjm2.12082。

这项研究的目的是评估边缘人格症状和自我概念和身份障碍对大学生在一年后的1进行的随访评估中对网络成瘾,严重抑郁和自杀的预测影响。 500和20年龄之间的30大学生样本参加了这项研究。 通过边缘症状列表,自我概念和身份测量,陈网络成瘾量表,贝克评估他们在基线和后续访谈中的边缘人格症状,自我概念和身份障碍,网络成瘾,抑郁和自杀的水平。抑郁症清单-II,以及与流行病学版本的情感障碍和精神分裂症的儿童时间表相关的自杀问题。 一年后,共有324大学生接受了1的随访评估。 其中,15.4%,27.5%和17%分别具有网络成瘾,显着抑郁和自杀倾向。 我们的研究结果显示,临床症状严重程度,身份不明确,身份不统一,初始评估时缺乏身份,在随访评估中增加了网络成瘾,严重抑郁和自杀的发生,除了未合并身份对网络成瘾的预测影响。


网络成瘾与网络游戏障碍症状严重程度的关系与大学生中可能出现的注意力缺陷/多动障碍,攻击性和负面影响(2019)

Atten Defic Hyperact Disord。 2019可能是6。 doi:10.1007 / s12402-019-00305-8。

本研究的目的是评估网络成瘾(IA)和网络游戏障碍(IGD)症状严重程度与可能的注意力缺陷/多动障碍(ADHD)和大学生的攻击性之间的关系,同时控制焦虑和抑郁症状的影响。 该研究是在安卡拉的1509志愿大学生进行的在线调查中进行的,他们定期使用互联网,其中我们进行了与IA相关的分析。 在这些学生中,玩视频游戏的987被纳入与IGD相关的分析中。 相关性分析显示,规模分数的严重程度在经常使用互联网的学生和玩视频游戏的学生之间相互之间有轻微的相关性。 在ANCOVA分析中,可能的ADHD与IA症状的严重程度以及抑郁和攻击,特别是身体攻击和敌意有关。 同样可能的ADHD也与ANDVA分析中的IGD症状的严重程度以及抑郁和攻击,特别是身体攻击,愤怒和敌意相关。 这些研究结果表明,可能的ADHD的存在与IA和IGD症状的严重程度以及侵略和抑郁有关。


抑郁和焦虑症状与中国年轻人智能手机使用严重程度有关:担心失去调解员(2019)

Addict Behav。 2019 Apr 20。 pii:S0306-4603(19)30087-5。 doi:10.1016 / j.addbeh.2019.04.020。

我们通过基于网络的调查招募了1034中国本科学生,该调查测量了智能手机使用频率,PSU,抑郁,焦虑和FOMO。

结构方程模型表明,FOMO与智能手机使用频率和PSU严重程度显着相关。 FOMO显着地介导了焦虑与智能手机使用频率和PSU严重程度之间的关系。 FOMO没有解释抑郁症和智能手机使用/ PSU之间的关系。


人格特质,精神病理症状和互联网问题的关系:复杂调解模型(2019)

J Med Internet Res。 2019 Apr 26; 21(4):e11837。 doi:10.2196 / 11837。

这项研究的目的是建立和测试基于有问题的互联网使用,精神病理症状和人格特质的调解模型。

数据来自北京的医学成瘾中心(43网络成瘾者)和网吧(222客户)(平均年龄22.45,SD 4.96年; 239 / 265,90.2%男性)。 应用路径分析来使用结构方程建模来测试中介模型。

基于初步分析(相关性和线性回归),建立了两种不同的模型。 在第一个模型中,低责任心和抑郁症对互联网使用问题产生了直接影响。 责任心 - 通过抑郁症 - 的间接影响是无关紧要的。 情绪稳定性仅通过抑郁症状间接影响有问题的互联网使用。 在第二个模型中,低责任心也对有问题的互联网使用产生了直接影响,而通过全球严重程度指数的间接路径再次无意义。 情绪稳定性通过全球严重程度指数间接影响了有问题的互联网使用,而对第一个模型没有直接影响。


护生的网络成瘾,孤独感和生活满意度之间的关系(2020年)

坚持精神病护理。 2020 Jan 22。 doi:10.1111 / ppc.12474。

这项研究检查了护生的网络成瘾,孤独感和生活满意度。

这项描述性,横断面研究是在包括160名护理专业学生的大学中进行的,他们完成了信息表以及互联网成瘾,加州大学洛杉矶分校的孤独感和对生活量表的满意度。

在学生的网络成瘾,孤独感和生活满意度之间没有发现显着相关性(P> .05)。 但是,孤独感和生活满意度之间存在显着的正相关(P <.05)。


青少年网络成瘾:护理研究的系统综述(2020年)

J Psychosoc Nurs Ment Health Serv。 2020年22月1日:11-10.3928。 doi:02793695 / 20200115-01-XNUMX。

在当前的系统评价中评估了与青少年网络成瘾有关的护理研究。 搜索了六个数据库,包括35个研究。 发现网络成瘾对青少年的心理,社会心理和身体健康有负面影响,研究这些变量的研究分别为43.4%,43.4%和8.8%。 应该计划和实施支持青少年心理,心理和身体健康的护理措施,并研究结果。 [社会心理护理与心理健康服务杂志,xx(x),xx-xx。]。

 


韩国家庭环境,自我控制,友谊质量和青少年智能手机成瘾之间的关系:全国数据的发现(2018年)

公共科学图书馆之一。 2018 Feb 5; 13(2):e0190896。 doi:10.1371 / journal.pone.0190896。

这项研究旨在调查青少年的智能手机成瘾与家庭环境(特别是家庭暴力和父母成瘾)之间的关系。 我们进一步调查了作为智能手机成瘾的预测因素的自我控制和友谊质量是否可以降低观察到的风险。

我们使用了2013全国调查来自韩国国家信息局的互联网使用和使用数据。 有关接触和协变量的信息包括家庭暴力和父母成瘾的自我报告经验,社会人口学变量以及可能与智能手机成瘾相关的其他变量。 智能手机成瘾是通过智能手机成瘾倾向量表来估算的,这是韩国国家机构制定的标准化措施。

我们的发现表明,家庭功能障碍与智能手机上瘾显着相关。 我们还观察到自我控制和友谊质量是防止青少年智能手机成瘾的保护因素。


网络成瘾和智力障碍协会-范围回顾(2018)

Addict Behav。 2018 Feb 6。 pii:S0306-4603(18)30067-4。 doi:10.1016 / j.addbeh.2018.02.004。

有人假设患有述情障碍的人难以识别,表达和交流情绪,可能会过度使用互联网作为社交互动的工具,以更好地调节他们的情绪并满足他们未满足的社会需求。 同样,越来越多的证据表明,述情障碍也可能在成瘾性疾病的发病机制中发挥重要作用。 我们对有问题的互联网使用/网络成瘾和述情障碍的问卷调查研究进行了范围审查。 从最初的51研究来看,所有最终的12纳入研究都证明了述情障碍分数与网络成瘾严重程度之间存在显着的正相关关系。 然而,该关联的因果方向尚不清楚,因为尚未研究可能影响该关系的许多其他变量的相互作用。 所进行的研究方法存在局限性。 因此,我们强调需要采用更强有力的方法进行纵向研究。


智能手机使用严重程度与大学生睡眠质量,抑郁和焦虑的关系(2015)

行为成瘾杂志 4,没有。 2(2015):85-92。

本研究的目的是调查智能手机使用严重程度与大学生睡眠质量,抑郁和焦虑之间的关系。总共,319大学学生(203女性和116男性;平均年龄= 20.5±2.45)被纳入研究。 调查结果显示,女性的智能手机成瘾量表得分显着高于男性。 高智能手机使用组的抑郁,焦虑和白天功能障碍评分高于低智能手机使用组。 智能手机成瘾量表评分与抑郁水平,焦虑水平和一些睡眠质量评分之间存在正相关。

结果表明,抑郁,焦虑和睡眠质量可能与智能手机过度使用有关。 这种过度使用可能导致抑郁和/或焦虑,这可能反过来导致睡眠问题。 应该仔细监测具有高抑郁和焦虑评分的大学生的智能手机成瘾情况。


智能手机成瘾与大学生精神症状的相关性(2013)

韩国学校卫生学会期刊

第26卷,2年2013月,第124-131页

本研究旨在通过智能手机成瘾的程度来识别智能手机成瘾与精神症状之间的关系以及精神症状严重程度的差异,以提高对心理健康问题的认识。 与大学生智能手机成瘾有关。 方法:使用智能手机成瘾量表从韩国5th 9th收集了二百一十三个大学生调查数据,并使用智能手机成瘾量表收集了症状检查表-2011-Revision,其中包含韩国人的精神症状。

受访者被分类为上瘾(25.3%)和下瘾组(28.1%)。 成瘾评分与精神症状评分呈正相关。 强迫性评分与成瘾评分的相关性最高。 各组的精神症状评分有显着差异。 上组在总精神病评分中高出1.76倍。 上瘾的小组每天使用智能手机的时间明显更长,而且比上瘾的小组更满意。

虽然智能手机不久前首次推出,但学生的成瘾率却呈指数级增长。 结果证明,智能手机成瘾与精神症状严重程度之间存在不可避免的相关性。


擅长或不擅长:智能手机成瘾对学业成绩的不利影响的有力证据(2015)

电脑与教育 98(2016):81 89。

亮点

•智能手机成瘾风险高的学生不太可能获得高GPA。

•男女大学生同样容易受到智能手机成瘾的影响。

•其他大学生被确定为智能手机成瘾的高风险。

•在相同的智能手机成瘾水平下,男性和女性在实现高GPA方面是平等的。

这项研究旨在验证,对于具有高智能手机成瘾风险的学生来说,实现独特的学习成绩是否不太可能。 此外,它验证了这种现象是否同样适用于男女学生。 在实施了系统的随机抽样之后,有293名大学生参加了该活动,并完成了在该大学的学生信息系统上发布的在线调查问卷。 该调查问卷收集了人口统计信息以及对“智能手机成瘾量表-简版”(SAS-SV)项目的答复。 结果表明,男女大学生同样容易受到智能手机成瘾的影响。 此外,在相同水平的智能手机成瘾水平下,男女大学生在累积GPA上的表现均相同或更高。 此外,具有高智能手机成瘾风险的大学生获得累积GPA或更高的可能性较小。


将寂寞,羞怯,智能手机成瘾症状和智能手机使用模式与社会资本联系起来(2015)

社会科学计算机评论 33,没有。 1(2015):61-79。

本研究的目的是探讨心理属性(如害羞和孤独)和智能手机使用模式在预测智能手机成瘾症状和社会资本方面的作用。 数据来自414大学学生在中国大陆的在线调查样本。 探索性因素分析的结果确定了五种智能手机成瘾症状:无视有害后果,专注,无法控制渴望,生产力下降,以及感到焦虑和迷失,这形成了智能手机成瘾量表。 结果表明,在孤独和羞怯中得分越高,对智能手机上瘾的可能性就越高。 此外,这项研究表明,最有力的预测因素反过来影响结合和桥接社会资本是孤独。 此外,这项研究提供了明确的证据,表明智能手机用于不同目的(特别是信息寻求,社交性和实用性)以及不同成瘾症状(例如专注和焦虑和迷失)的展示对社会资本建设产生了重大影响。 智能手机成瘾与智能手机使用,孤独和羞怯之间的重要联系对父母,教育工作者和决策者的治疗和干预具有明显的意义。


DSM-5 PTSD症状群集与有问题的智能手机使用之间的潜在关系(2017)

计算人类行为。 2017 Jul; 72:170-177。

潜在创伤事件经历后的常见心理健康后果包括创伤后应激障碍(PTSD)和成瘾行为。 有问题的智能手机使用是成瘾行为的新表现。 患有焦虑症的人(例如创伤后应激障碍)可能存在使用智能手机作为应对其症状的手段的风险。 我们的知识是独一无二的,我们评估了PTSD症状群与智能手机使用问题之间的关系。

结果表明,有问题的智能手机使用与创伤暴露个体的负面影响和唤醒最相关。 影响包括需要临床评估有创伤暴露的个体中有问题的智能手机使用,这些个体具有较高的NACM和唤醒严重程度; 并针对NACM和唤醒症状,以减轻有问题的智能手机使用的影响。


时间就是金钱:智能手机高用户在增益和损失跨期选择中的决策(2017)

前心理学家。 2017 Mar 10; 8:363。 doi:10.3389 / fpsyg.2017.00363。

虽然大量研究表明,受药物滥用,病态赌博和网络成瘾症影响的人的自我控制能力低于平均水平,但几乎没有研究调查过使用行为范式对智能手机高用户的决策。 本研究采用跨期任务,智能手机成瘾量表(SPAI)和Barratt冲动量表11th版本(BIS-11)来探索125大学生样本中智能手机高用户的决策控制。 参与者根据他们的SPAI分数分为三组。 分数的上三分之一(69或更高),中间三分之一(从61到68)和下三分之一(60或更低)被分别定义为高智能手机用户,中等用户和低用户。 我们比较了三组之间不同条件下的小额立即奖励/惩罚选择的百分比。 相对于低用户群,高用户和中等用户更倾向于要求立即获得金钱奖励。 这些研究结果表明,智能手机过度使用与有问题的决策有关,这种模式类似于受各种成瘾影响的人。


神经质和生活质量:智能手机成瘾和抑郁的多重中介效应(2017)

精神病学 2017 Aug 31。 pii:S0165-1781(17)30240-8。 doi:10.1016 / j.psychres.2017.08.074。

本研究的目的是调查智能手机成瘾和抑郁对神经质和生活质量的中介作用。 722中国大学生接受了自我报告的神经质,智能手机成瘾,抑郁和生活质量指标。 结果显示智能手机成瘾和抑郁都显着影响神经质和生活质量。 神经质对生活质量的直接影响是显着的,智能手机成瘾和抑郁的链中介效应也很显着。 总之,神经质,智能手机成瘾和抑郁是影响生活质量的重要变量。


智能手机成瘾相关因素的性别差异:医科大学生的横断面研究(2017)

BMC精神病学。 2017 Oct 10;17(1):341. doi: 10.1186/s12888-017-1503-z.

这项横断面研究于2016年进行,纳入了中国皖南医学院的1441名本科生。 使用智能手机成瘾量表的简写(SAS-SV),使用公认的临界值评估学生中的智能手机成瘾性。 收集参与者的人口统计,智能手机使用情况和心理行为数据。 多元逻辑回归模型分别用于寻找智能手机成瘾与男性和女性自变量之间的关联。

参与者中智能手机成瘾的患病率为29.8%(男性为30.3%,女性为29.3%)。 与男性学生的智能手机成瘾相关的因素是使用游戏应用程序,焦虑和睡眠质量差。 女大学生的重要因素是使用多媒体应用,使用社交网络服务,抑郁,焦虑和睡眠质量差。

智能手机成瘾在被调查的医科大学生中很常见。 该研究确定了智能手机使用,心理行为因素和智能手机成瘾之间的关联,并且男性和女性之间的关联不同。 这些结果表明需要采取干预措施来减少本科生的智能手机成瘾。


护理系学生智能手机成瘾与沟通技巧的关系(2018)

当代护士。 2018 Mar 14:1-11。 doi:10.1080 / 10376178.2018.1448291。

今天使用技术设备很普遍。 其中一种设备是智能手机。 可以说,当智能手机被认为是一种交流手段时,它们可以影响沟通技巧。

这项研究的目的是确定护理学生的智能手机成瘾对其交流技能的影响。

关系筛选模型用于该研究。 研究数据来自214名护理系学生

学生的智能手机成瘾水平低于平均水平(86.43±29.66)。 学生认为他们的沟通技巧处于良好水平(98.81±10.88)。 相关分析结果表明,学生在智能手机成瘾与沟通技巧之间存在负面,显着和非常弱的关系(r = -.149)。 智能手机成瘾解释了2.2%的沟通技巧差异。

智能手机成瘾对护理学生的沟通技巧产生负面影响。


时间而不是用户特征调节智能手机上的情绪采样(2017)

BMC Res Notes。 2017 Sep 16;10(1):481. doi: 10.1186/s13104-017-2808-1.

近年来,越来越多的研究使用智能手机采样参与者的情绪状态。 通常通过询问参与者当前的情绪或在特定时间段内恢复他们的情绪状态来收集情绪。 当前的研究调查了通过当前或每天的情绪调查来收集情绪的原因,并基于这些发现概述了使用智能手机进行情绪采样的设计建议。 这些建议也与更通用的智能手机采样程序有关。

N = 64参与者在研究开始和结束时完成了一系列调查,提供了诸如性别,性格或智能手机成瘾评分等信息。 通过智能手机应用程序,他们在3周内每天报告他们当前的心情8次数和每日心情。 我们发现,所检查的内在个体品质都没有影响当前和每日情绪报告的匹配。 然而,时间安排发挥了重要作用:最后一次报告的当前情绪首次报道的情绪更可能与日常情绪相匹配。 目前的情绪调查应该是更高的抽样准确度的首选,而日常情绪调查更适合,如果遵守更重要。


使用眼动追踪探索Facebook使用和与Facebook成瘾,心理健康和人格的关联(2019)

Behav Sci(巴塞尔)。 2019 Feb 18; 9(2)。 pii:E19。 doi:10.3390 / bs9020019。

社交网站(SNSs)在我们的日常生活中已经无处不在,并且由于其所有的交流优势,过度使用SNS与一系列负面健康影响相关联。 在本研究中,作者使用眼动追踪方法来探索个性差异,心理健康,SNS使用和Facebook用户视觉注意力焦点之间的关系。 参加者(n = 69,平均年龄= 23.09,SD = 7.54)完成了针对性格的问卷调查,并检查了抑郁,焦虑,压力和自尊的变化。 然后他们进行了Facebook会话,同时记录了他们的眼动和注视。 这些修复程序被编码为针对Facebook界面的社交和更新关注区域(AOI)。 对人格因素的探索性分析显示,更新的AOI的经验开放性和检查时间之间呈负相关,而社交AOI的外向性和检查时间之间存在意外的负相关。 抑郁评分的变化与检查更新的AOI之间存在相关性,抑郁评分的降低与更新检查的增加相关。 最后,参与者自我报告的典型Facebook会话持续时间与眼动追踪方法无关,但与Facebook成瘾评分增加和抑郁评分增加更大相关。 这些初步发现表明,与Facebook互动的结果存在差异,该差异可能会根据Facebook成瘾,个性变量以及个人与之互动的Facebook功能而有所不同。


有问题的智能手机使用以及与负面影响的关系,对错失的恐惧,以及对消极和积极评价的恐惧(2017)

精神病学 2017 Sep 25。 pii:S0165-1781(17)30901-0。 doi:10.1016 / j.psychres.2017.09.058。

对于许多人来说,过度使用智能手机会干扰日常生活。 在本研究中,我们招募了296参与者的非临床样本,用于横断面调查智能手机使用,社交和非社交智能手机使用以及与精神病理学相关的结构,包括负面影响,对消极和积极评价的恐惧,并担心错过(FoMO)。 结果表明,FoMO与智能手机使用和社交智能手机使用相关的负面影响和对消极和积极评价的恐惧最为密切相关,并且这些关系在控制年龄和性别时持有。 此外,FoMO(横截面)介导了对有问题和社交智能手机使用的负面和正面评价的恐惧之间的关系。 在开发有问题的智能手机使用方面考虑了理论含义。


韩国大学生心理和自我评估健康状况与智能手机过度使用之间的关系(2017)

J Ment Health。 2017 Sep 4:1-6。 doi:10.1080 / 09638237.2017.1370641。

本研究调查了韩国大学生心理和主观健康状况与智能手机过度使用之间的关系。
共有608大学生参加了这项研究。 我们调查了感知的心理因素,如压力,抑郁症状和自杀意念。 通过自我评估项目评估总体健康状况,包括常规健康状况和EuroQol-视觉模拟量表评分。 智能手机过度使用被评估为韩国智能手机成瘾倾向量表。

患有精神病焦虑(即压力,抑郁和自杀意念)的学生与智能手机过度使用显示出显着关联,表明与没有心理焦虑的人相比,风险增加了大约两倍。 报告认为他们通常的健康状况不佳的学生比那些身体健康的人更容易过度使用智能手机。 EQ-VAS评分表明当前自我评估的健康状况,也显示出与一般健康状况相似的结果。 自我感知情绪或整体健康状况的负面情况与韩国大学生智能手机过度使用的可能性增加有关。


述情障碍对手机成瘾的影响:抑郁,焦虑和压力的作用(2017)

J影响紊乱。 2017 Sep 1; 225:761-766。 doi:10.1016 / j.jad.2017.08.020

Alexithymia是手机成瘾的重要预测指标。 增强和改善大学生的心理健康可以降低手机成瘾的发生率。 但是,尚不清楚抑郁,焦虑和压力在大学生阅读障碍和手机成瘾之间的关系中的作用。

共有1105大学生接受了多伦多述情障碍量表,抑郁焦虑压力量表和手机成瘾指数的测试。

一个人的运动障碍程度与抑郁,焦虑,压力和手机成瘾显着相关。 Alexeyymia对手机成瘾具有显着的积极预测作用,而抑郁,焦虑和手机压力是积极的预测因子。 抑郁,焦虑或压力在阅读障碍和手机成瘾之间具有部分中介作用。 Alexymymia不仅直接对手机成瘾产生积极影响,而且还通过抑郁,焦虑或压力对手机成瘾产生间接影响。


大学生的抑郁,焦虑和智能手机成瘾–横断面研究(2017年)

公共科学图书馆之一。 2017 Aug 4; 12(8):e0182239。 doi:10.1371 / journal.pone.0182239。

该研究旨在评估智能手机成瘾症状的流行程度,并确定抑郁或焦虑,独立,是否有助于黎巴嫩大学学生的智能手机成瘾水平,同时调整重要的社会人口学,学术,生活方式,个性特征和智能手机相关变量。

688本科大学生的随机样本(平均年龄= 20.64±1.88年; 53%男性)。 智能手机相关的强迫行为,功能障碍,耐受和戒断症状的患病率很高。 由于智能手机使用深夜,35.9%在白天感到疲倦,38.1%承认睡眠质量下降,而35.8%由于智能手机不止一次使用而睡眠时间不到4小时。 而性别,居住地,每周工作时间,教师,学业成绩(GPA),生活习惯(吸烟和饮酒)以及宗教活动与智能手机成瘾评分无关; 个性类型A,班级(年份2与年份3),第一次使用智能手机时年龄较小,工作日使用过度,使用娱乐而不使用家庭成员,抑郁或焦虑,表现出统计学上显着的关联与智能手机成瘾。 在调整混杂因素之后,抑郁和焦虑得分成为智能手机成瘾的独立正面预测因素。

智能手机成瘾的几个独立的积极预测因素出现,包括抑郁和焦虑。 可能是A型人格经历高压力和低情绪的年轻人可能缺乏积极的压力应对机制和情绪管理技术,因此非常容易受到智能手机成瘾的影响。


致命景点:智能手机附件预测拟人信仰和危险行为(2017)

网络心理学,行为和社交网络。 可能是2017,20(5):320-326。 DOI:10.1089 / cyber.2016.0500。
随着技术在全球社会中的地位越来越重要,我们与设备之间的关系也越来越紧密。 过去的研究以占有依恋为框架来描述智能手机成瘾,而本研究则假设焦虑的智能手机依恋源于人类的依恋,其中焦虑依恋的人更可能将其焦虑依恋风格推广到通信设备。 在本研究中,我们发现了该假设的支持,并表明焦虑的智能手机附件可以预测(1)拟人化的信念,(2)对智能手机的依赖(或“固执”),以及(3)看似强制性地接听电话的冲动,即使在危险情况下(例如,开车时)。 综上所述,我们寻求提供一种理论框架和方法论工具,以识别技术依恋的来源以及由于依附于现有移动设备而最有可能发生危险或不当行为的风险。


使用张量因子分解的智能手机依赖性分类(2017)

公共科学图书馆之一。 2017 Jun 21; 12(6):e0177629。 doi:10.1371 / journal.pone.0177629。

过度使用智能手机会导致个人和社会问题。 为了解决这个问题,我们试图根据使用数据推导出与智能手机依赖直接相关的使用模式。 该研究尝试使用数据驱动的预测算法对智能手机依赖性进行分类。 我们开发了一个移动应用程序来收集智能手机使 从3月41,683,48到1月8,2015,共收集了8智能手机用户的2016日志。 使用韩国成人智能成瘾倾向量表(S-Scale)将参与者分类为对照组(SUC)或成瘾组(SUD),并由精神科医生和临床心理学家(SUC)进行面对面的离线访谈。 = 23和SUD = 25)。 我们使用张量因子分解得出使用模式,并发现以下六种最佳使用模式:1)白天社交网络服务(SNS),2)网上冲浪,3)夜间SNS,4)移动购物,5娱乐和6)晚上玩游戏。 六种模式的隶属向量获得了比原始数据明显更好的预测性能。 对于所有模式,SUD的使用时间远远长于SUC的使用时间。


伊朗医学专业学生的幻像振动/振铃综合征患病率及其相关因素(2017年)

Asian J Psychiatr。 2017 Jun; 27:76-80。 doi:10.1016 / j.ajp.2017.02.012。

手机滥用可能导致病理性压力,可能导致成瘾行为,如幻影振动综合症(PVS)和幻影振铃综合症(PRS)。 目前的研究旨在确定伊朗Qom大学医学院学生手机使用的PVS和PRS。

参与者是每个层次采用比例分层随机抽样方法选择的380学生。

医学院学生手机中PVS和PRS的患病率估计为54.3%和49.3%, 分别。 女生的PVS高于男生,而男生的PRS较高。 PVS与使用Viber,WhatsApp和Line等社交网络之间存在重要关系。 此外,在PVS与朋友寻找,聊天和娱乐之间观察到了显着的关联。 未来应该进行研究,以评估过度使用手机的长期并发症。 在目前的研究中,一半学生的PVS和PRS患病率相当高。


评估用于筛选智能手机成瘾的新工具的准确性(2017)

公共科学图书馆之一。 2017可能是17; 12(5):e0176924。 doi:10.1371 / journal.pone.0176924。 eCollection 2017。

在巴西的年轻人群体中翻译,调整和验证智能手机成瘾量表(SPAI)。 我们采用了翻译和反向翻译方法来改编巴西版SPAI(SPAI-BR)。 样本由415大学学生组成。 数据通过电子问卷收集,该问卷由SPAI-BR和Goodman Criteria(黄金标准)组成。 在用10个体进行初始测试后的几天内进行了重新测试.SSSI-BR与Goodman Criteria(rs = 15)之间的高度相关性确立了收敛效度。


酒精成瘾的家族史,父母的文化程度和智能手机问题使用量表评分之间的关​​系(2017)

J Behav Addict。 2017 Mar 1; 6(1):84-91。 doi:10.1556 / 2006.6.2017.016。

随着智能手机的普及,研究人员意识到人们越来越依赖智能手机。 此处的目的是为了更好地了解与智能手机使用问题(PSPU)有关的因素。 参加者为100名本科生(男25名,女75名),年龄从18至23岁(平均年龄= 20岁)。 参与者完成了问卷调查,以评估性别,种族,大学年份,父亲的教育水平,母亲的教育水平,家庭收入,年龄,酗酒家族史和PSPU。

虽然MPPUS衡量宽容,逃避其他问题,退出,渴望和消极生活后果,但ACPAT衡量的是专注(突出),过度使用,忽视工作,预期,缺乏控制和忽视社交生活。

结果:酗酒的家族病史和父亲的受教育程度共同解释了MPPUS分数的26%和ACPAT分数的25%。 包括母亲的教育程度,种族,家庭收入,年龄,大学学历和性别,都不能显着增加MPPUS或ACPAT分数说明的差异比例。

 


基于成人依恋理论的智能手机成瘾结构方程模型:孤独与抑郁的中介效应(2017)

Asian Nurs Res(韩国Soc Nurs Sci)。 2017 Jun;11(2):92-97. doi: 10.1016/j.anr.2017.05.002.

本研究调查了孤独和抑郁对大学生成人依恋与智力成瘾关系的中介作用。

共有200大学生参加了这项研究。 使用描述性统计,相关分析和结构方程建模分析数据。

依恋焦虑,孤独,抑郁和智力成瘾之间存在显着的正相关关系。 然而,依恋焦虑与智能手机成瘾无明显相关性。 结果还表明,孤独并没有直接介导依恋焦虑和智能手机成瘾之间的关系。 此外,孤独和抑郁在依恋焦虑和智力成瘾之间连续介导。结果表明孤独和抑郁在依恋焦虑和智力成瘾之间的关系中起中介作用。 该假设模型被发现是预测大学生智能手机成瘾的合适模型。 未来的研究需要找到阻止大学生智能手机成瘾的因果路径。


有问题的智能手机使用:与焦虑和抑郁症精神病理学关系的概念性概述和系统评价(2016)

J影响紊乱。 2016 Oct 2;207:251-259.

关于有问题的智能手机使用或智能手机成瘾的研究文献已经激增。 然而,与现有的精神病理学类别的关系尚未明确界定。 我们讨论了有问题的智能手机使用的概念,包括这种使用的可能因果路径。
我们对有问题的使用与精神病理学之间的关系进行了系统评价。 使用学术书目数据库,我们筛选了117总引文,导致23同行评审员论文检查有问题的智能手机使用/使用严重程度的标准化测量与精神病理学严重程度之间的统计关系。

大多数论文研究了与抑郁,焦虑,慢性压力和/或低自尊有关的问题用法。 在这些文献中,没有统计学上调整其他相关变量,抑郁严重程度始终与智能手机使用问题相关,至少证明中等效应大小。 焦虑也始终与问题使用有关,但影响规模较小。 压力有些持续相关,具有中小型效应。 自尊心不一致,发现时有中小影响。 统计调整其他相关变量产生类似但稍微小的影响。


沙特阿拉伯牙科学生的智能手机使用和成瘾:横断面研究(2017)

Int J Adolesc Med Health。 2017 Apr 6。 pii:/j/ijamh.ahead-of-print/ijamh-2016-0133/ijamh-2016-0133.xml。

这项研究的主要目的是探索在沙特阿拉伯牙科学生中智能手机使用,智能手机成瘾及其与人口统计学和健康行为相关变量的关联性的度量。 使用简短版的青少年智能手机成瘾量表(SAS-SV),对来自Qaseem私立学院的205名牙科学生的样本进行了横断面研究,调查了他们使用智能手机和成瘾的情况。

在136学生的71.9(189%)中可以看到智能手机上瘾。 我们的研究结果显示,高压力水平,低体力活动,更高的体重指数(BMI),更长的智能手机使用时间,更高的使用频率,更短的时间直到早上第一次使用智能手机和社交网站(SNS)与智能手机成瘾有显着关联。


压力和成人智能手机成瘾:通过自我控制,神经质和外向的调解(2017)

压力健康。 2017 Mar 23。 doi:10.1002 / smi.2749。

本研究采用描述性统计和相关性分析来检验压力对智能手机成瘾的影响,以及使用400男性和女性在20s中对40s进行结构方程分析的自我控制,神经质和外向的中介效应。 我们的研究结果表明,压力对智能手机成瘾有显着影响,自我控制可以调节压力对智能手机成瘾的影响。 随着压力的增加,自我控制力下降,从而导致智能手机成瘾增加。 自我控制被确认为预防智能手机成瘾的重要因素。 最后,在人格因素中,神经质和外向性调节了压力对智能手机成瘾的影响。


韩国青少年手机成瘾与不良和短睡眠发生率之间的关系:韩国儿童与青少年小组调查的纵向研究(2017)

J Korean Med Sci。 2017 Jul;32(7):1166-1172. doi: 10.3346/jkms.2017.32.7.1166.

韩国十分之三的青少年沉迷于手机。 这项研究的目的是检查手机成瘾与青少年睡眠质量差和睡眠时间短的发生率之间的关系。 我们使用了由韩国国家青年政策研究所(2011-2013)进行的“韩国儿童与青年小组调查”的纵向数据。 在排除了上一年睡眠质量较差或睡眠时间短的那些人之后,本研究总共纳入了1,125名基线学生。 使用广义估计方程来分析数据。 高手机成瘾(手机成瘾得分> 20)增加了睡眠质量差的风险,但睡眠时间却不短。 我们建议需要进行持续的监控和有效的干预计划,以防止手机成瘾和改善青少年的睡眠质量。


使用或不使用? 强迫行为及其在智能手机成瘾中的作用(2017)

Transl Psychiatry。 2017 Feb 14; 7(2):e1030。 doi:10.1038 / tp.2017.1。

全球智能手机普及率已经导致前所未有的成瘾行为。 为了通过移动应用程序(App)开发智能手机使用/不使用模式以识别有问题的智能手机使用,共有79大学生被App for 1月监控。 App生成的参数包括每日使用/不使用频率,总持续时间和每个时期的持续时间的每日中位数。 我们引入了另外两个参数,连续差异的均方根(RMSSD)和相似性指数,以探索参与者之间使用和不使用的相似性。 非使用频率,非使用持续时间和非使用中值参数能够显着预测有问题的智能手机使用。 RMSSD和相似性指数的较低值(代表较高的使用/不使用相似性)也与有问题的智能手机使用相关联。 使用/不使用相似性能够预测有问题的智能手机使用并且仅仅确定一个人是否显示过度使用。


大量随机抽样的中国大学生(2016)中有问题的智能手机使用的普遍程度和相关性

BMC精神病学。 2016 Nov 17;16(1):408.

由于目前有问题的智能手机使用情景(PSU)在很大程度上未被探索,在目前的研究中,我们的目的是在压力应对理论的框架内估计PSU的患病率并筛选中国大学生PSU的合适预测因子。

通过4月至5月1062之间的分层整群随机抽样策略,招募了2015本科智能手机用户样本。 有问题的手机使用问卷用于识别PSU。 中国大学生PSU患病率估计为21.3%。 PSU的风险因素主要是人文学科,家庭月收入高(≥1500人民币),严重的情绪症状,高度感知压力和完美主义相关因素(对行为的高度怀疑,父母期望值高)。


伊朗医学院学生社交网络成瘾与学业成绩之间的关系:横断面研究(2019)

BMC Psychol。 2019 May 3;7(1):28. doi: 10.1186/s40359-019-0305-0.

在这项横断面研究中,通过分层随机抽样招募了360名学生。 研究工具包括个人信息表和卑尔根社交媒体成瘾量表。 此外,以前的学期获得的学生的整体成绩也被视为学习成绩的指标。 使用SPSS-18.0以及描述性和推断性统计数据分析数据。

男学生的平均社交网络成瘾(52.65±11.50)高于女学生(49.35±13.96),这一差异具有统计学意义(P <0.01)。 学生对社交网络的依赖与他们的学习成绩之间存在负显着的关系(r =-0.210,p <0.01)。

与女生相比,学生的社交网络成瘾程度处于中等水平,男生的成瘾程度较高。 社交网络的整体使用与学生的学业表现之间存在负面且显着的关系。 因此,大学当局必须采取干预措施,帮助依赖这些网络的学生,并通过研讨会向他们介绍成瘾对社交网络的负面影响。


与智能手机成瘾和网络成瘾相关的风险和保护因素的比较(2015)

J Behav Addict。 2015 Dec;4(4):308-14.

智能手机成瘾是最近由全球智能手机使用量急剧增加引起的关注。 本研究评估了大学生智能手机成瘾的风险和保护因素,并将这些因素与网络成瘾相关的因素进行了比较。

智能手机成瘾的风险因素是女性,互联网使用,饮酒和焦虑,而保护因素是抑郁和节制。 相反,网络成瘾的风险因素是男性,智能手机使用,焦虑和智慧/知识,而保护因素是勇气。


将移动应用(App)措施纳入智能手机成瘾诊断。

J Clin Psychiatry。 2017 Jan 31。 doi:10.4088 / JCP.15m10310。

全球智能手机的扩张带来了前所未有的成瘾行为。 目前对智能手机成瘾的诊断完全基于临床访谈的信息。 该研究旨在将应用(app)记录的数据纳入精神病学标准,用于诊断智能手机成瘾,并检查应用记录数据对智能手机成瘾诊断的预测能力。

结合应用程序的诊断结合了精神病学访谈和应用记录数据,证明了智能手机成瘾诊断的准确性。 此外,应用程序记录的数据作为应用程序并入诊断的准确筛选工具执行。


智能手机成瘾是否可以在青少年和成人之间进行比较? 检查智能手机使用程度,智能手机活动类型以及青少年和成人中的成瘾水平(2017)

国际电信政策评论,Vol。 24,编号2,2017

为了确定与成瘾有关的智能手机使用模式,本研究将调查受访者分为非成瘾者,潜在成瘾者和成瘾者群体,并分析三组智能手机使用的差异。 与成人相比,青少年使用智能手机的时间更长,青少年智能手机成瘾率高于成人。 多项式回归模型显示,周末使用和平均每次使用时间是智能手机成瘾的重要预测因素。 另一方面,在成瘾者群体中,青少年和成年人被发现从事不同的活动。 青少年上瘾者更有可能使用社交网站(SNS)和手机游戏,而成年上瘾者则参与更多样化的活动,如SNS,赌博,手机游戏,视频和色情内容。


与德国青少年的睡眠和早晨 - 晚上相关的智能手机成瘾倾向(2016)

J Behav Addict。 2016 Aug 8:1-9。

在这项研究中,研究了智能手机成瘾,年龄,性别和德国青少年时间表之间的关系。 两项研究侧重于两种不同的智能手机成瘾指标。 智能手机成瘾倾向量表(SAPS)适用于研究342的13.39年轻青少年(1.77±176; 165男孩,1女孩和1未指明),智能手机成瘾量表应用于208年龄较大的青少年(17.07±4.28; 146研究62中的女孩和2男孩,两个样本都在德国西南部。 此外,还实施了人口统计调查问卷和早晨综合量表(CSM)和睡眠测量。

这项研究最显着的结果是,早晨 - 晚上(通过CSM评分测量)是智能手机成瘾的重要预测因素; 甚至比睡眠时间更长。 面向晚上的青少年在智能手机成瘾量表上得分更高。 此外,性别是智能手机成瘾的重要预测因素,女孩更容易上瘾。 此外,虽然平日的睡眠持续时间负面预测SAPS,年龄,周末的睡眠持续时间以及工作日和周末的睡眠中点并未预测两种尺度的智能手机成瘾。 Ť


预测智能手机成瘾倾向的人格因素行为抑制和激活系统冲动和自我控制(2016)

公共科学图书馆之一。 2016 Aug 17;11(8):e0159788.

这项研究的目的是确定智力因素成瘾倾向(SAP)的人格因素相关预测因子。 参与者为2,573男性和2,281女性(n = 4,854),年龄为20-49年(平均值±SD:33.47±7.52); 参与者完成了以下问卷调查:成人韩国智能手机成瘾易感性量表(K-SAPS),行为抑制系统/行为激活系统问卷(BIS / BAS),Dickman功能失调冲动性仪器(DDII)和简短自我控制规模(BSCS)。

我们发现SAP的最大敏感性定义如下:周末平均使用时间> 4.45,BAS驱动器> 10.0,BAS奖励响应度> 13.8,DDII> 4.5和BSCS> 37.4。 这项研究提出了人格因素影响SAP的可能性。 并且,我们计算了关键预测变量的临界点。 这些发现可能有助于临床医生使用临界点筛查SAP,并进一步了解SA危险因素。


智能手机游戏和与智能手机成瘾相关的频繁使用模式(2016)

医学(巴尔的摩)。 2016 Jul; 95(28):e4068。

这项研究的目的是调查高中生智能手机成瘾的危险因素。一月880从台湾职业高中招募了2014青少年,完成了一系列问卷调查,包括10项智能手机成瘾库存,陈网络成瘾量表,以及个人智能手机使用内容和模式的调查。

在那些被招募的人中,689学生(646男性)将14和21老化并且拥有智能手机的人完成了调查问卷。 使用多元线性回归模型来确定与智能手机成瘾相关的变量。智能手机游戏和频繁使用智能手机与智能手机成瘾相关。 此外,智能手机游戏主导和多应用程序组游戏都显示出与智能手机成瘾相似的关联。 性别,拥有智能手机的持续时间和物质使用与智能手机成瘾无关。我们的研究结果表明智能手机使用模式应该是防止和干预智能手机过度使用情况的具体措施的一部分。


在大学生中的智能手机瘾在利雅得沙特阿拉伯。

沙特麦地那 2016 Jun;37(6):675-83.

这项横断面研究是在9月2014和3月2015之间的沙特阿拉伯利雅得沙特国王沙特大学进行的。 使用电子自我管理问卷和有问题的手机使用(PUMP)量表。
在2367名研究对象中,有27.2%的人表示他们每天使用智能手机的时间超过8小时。 百分之七十五的用户每天至少使用4个应用程序,主要用于社交网络和观看新闻。 使用智能手机的结果是,至少有43%的人减少了睡眠时间,并在第二天出现了能量不足的情况,有30%的人的生活方式更加不健康(吃更多的快餐,增加了体重,减少了运动),还有25% %的人报告说他们的学业成绩受到不利影响。 4研究变量之间存在统计学上显着的正相关关系,智能手机使用的后果(负面生活方式,学业成绩差),使用智能手机每天花费的小时数,研究年限和使用的应用数量,以及结果变量得分泵。 PUMP量表的平均值是60.8,中值为60。


对韩国智能手机使用的依赖及其与焦虑的关系。

公共卫生代表 2016 May-Jun;131(3):411-9.

韩国是全球智能手机拥有率最高的国家,这是一个潜在的问题,因为智能手机的依赖可能对健康产生有害影响。 我们调查了智能手机依赖和焦虑之间的关系。 参与者包括来自韩国水原六所大学的1,236智能手机学生(725男性和511女性)。

在25到100的范围内,智能手机依赖性测试的分数越高,表示依赖性越高,女性对智能手机的依赖性比男性高得多(平均智能手机依赖性得分:男性和女性分别为50.7和56.0,p <0.001 )。 但是,使用智能手机所花费的时间以及使用智能手机的目的都会影响男女的智能手机依赖性。 特别是,随着每天使用时间的增加,对智能手机的依赖程度呈上升趋势。 与使用时间少于2小时vs.≥6小时相比,男性在智能手机依赖性测试中得分分别为46.2和56.0,而女性得分分别为48.0和60.4(p <0.001)。 最后,对于男性和女性,智能手机依赖性的增加与焦虑评分的增加有关。 随着智能手机依赖性评分每提高10.1点,男性和女性异常焦虑的风险分别增加9.2%和0.001%(p <XNUMX)。


瑞士青少年智能手机使用和智能手机成瘾(2015)

J Behav Addict。 2015 Dec;4(4):299-307.

这项研究调查了智能手机使用,智能手机成瘾的指标,以及它们与年轻人的人口统计和健康行为相关变量的关联。 来自1,519瑞士职业学校班级的127学生的便利样本参与了一项调查,评估人口统计和健康相关的特征以及智能手机使用和成瘾的指标。

智能手机成瘾发生在256学生的16.9(1,519%)中。 智能手机在一般情况下使用的时间越长,在早上第一次使用智能手机之前的时间越短,并且报告社交网络是最具个人相关性的智能手机功能与智能手机成瘾有关。 与年轻人(15岁及以上)相比,年轻青少年(16-19年)的智能手机成瘾更为普遍


互联网过度使用筛选问卷(2018)的开发和验证研究

精神病学调查。 2018 Apr;15(4):361-369. doi: 10.30773/pi.2017.09.27.2.

参与者(n = 158)在位于韩国首尔的六个I-will中心招募。 从最初的36问卷项目库中,通过专家评估和小组讨论选择了28初步项目。 检查了构造有效性,内部一致性和并发有效性。 我们还进行了接收器操作曲线(ROC)分析,以评估因特网过度使用筛查问卷(IOS-Q)的诊断能力。

探索性因素分析产生了五因素结构。 除去因素负荷不明确的项目后,剩下的四个因素有17个项目。 Cronbach的IOS-Q总得分的alpha为0.91,重测信度为0.72。 杨氏网络成瘾量表与K量表之间的相关性支持并发效度。 ROC分析表明,IOS-Q具有出色的诊断能力,曲线下面积为0.87。 截止点为25.5,灵敏度为0.93,特异性为0.86。

总体而言,本研究支持使用IOS-Q进行网络成瘾研究和筛查高风险人群。


日本有问题的互联网使用:现状和未来问题(2014)

酒精。 2014 Sep; 49 Suppl 1:i68。

互联网最初旨在​​促进沟通和研究活动。 然而,近年来互联网在商业,教育和娱乐(包括视频游戏)中的使用急剧增加。 有问题的互联网使用是一个重要的行为问题.行为成瘾可以诱发类似于与物质相关的成瘾的症状,例如过度使用,失去控制,渴望,耐受和负面影响。 这些负面影响可能包括成就不佳和社会孤立,家庭单位的功能失调以及亲密伴侣暴力的发生率更高。

虽然对行为成瘾的神经生物学的研究相对较少,但主要涉及病态赌博的研究表明,与物质相关的成瘾有相似之处。 社会孤立日益成为日本的一个问题,并被假设与网络成瘾有关。 特别是在学生中,有问题的互联网使用可能是社交退缩的主要因素。


网络成瘾:青少年患病率和与精神状态的关系(2016)

精神病学Clin Neurosci。 2016可能是14。 doi:10.1111 / pcn.12402.

网络成瘾扰乱了青少年的日常生活。 我们调查了初中生网络成瘾的流行情况,阐明了网络成瘾与心理状态之间的关系,并确定了与青少年网络成瘾相关的因素。

使用杨氏互联网成瘾测试(IAT),日文版的“一般健康状况调查表”(GHQ)和有关使用电子设备的调查表对初中学生(年龄在12-15岁之间)进行了评估。

基于总IAT分数,2.0总参与者的2.1%(男性,1.9%;女性,21.7%)和19.8%(男性,23.6%;女性,853%)分别被分类为上瘾和可能上瘾。。 上瘾(12.9±7.4)和可能上瘾的组(8.8±6.0)的总GHQ得分显着高于未上瘾的组(4.3 4.6; P <0.001,两组)。 通过比较GHQ评分在病理学范围内的学生百分比,发现可能上瘾组的得分明显高于未上瘾组。 此外,智能手机的可访问性与网络成瘾密切相关。


两种不同摩洛哥样本的阿拉伯智能手机成瘾量表和智能手机成瘾量表 - 短版本的可靠性(2018)

Cyber​​psychol Behav Soc Netw。 2018 May;21(5):325-332. doi: 10.1089/cyber.2017.0411.

在过去的十年中,智能手机的广泛可访问性引起了人们对这种技术成瘾行为模式的关注,这些成瘾行为模式在全球范围内以及在发展中国家,尤其是在阿拉伯国家。 在诸如互联网和智能手机成瘾之类的被污名化的行为领域中,假设范围扩大到是否存在可以评估智能手机成瘾的可靠工具。 据我们所知,没有阿拉伯语的量表可用来评估与智能手机使用相关的不良适应行为。 这项研究旨在评估摩洛哥被调查人口中阿拉伯智能手机成瘾量表(SAS)和智能手机成瘾量表-简版(SAS-SV)的因式有效性和内部可靠性。 参与者(N = 440和N = 310)完成了一项在线调查,包括SAS,SAS-SV以及有关社会人口统计学状态的问题。 因子分析结果显示六个因子,SAS的因子负载范围为0.25至0.99。 基于Cronbach的α,该仪器的可靠性极佳(α= 0.94)。 SAS-SV显示一个因素(一维结构),内部可靠性在良好范围内,α系数为(α= 0.87)。 过量使用者的患病率为55.8%,其中耐受性和关注度最高的症状患病率据报道。 这项研究证明了阿拉伯SAS和SAS-SV仪器的因子有效性,并证实了其内部可靠性。


智能手机成瘾与韩国青少年抑郁,焦虑和注意力缺陷/多动的症状之间的关系(201)

安创精神病。 2019 Mar 9;18:1. doi: 10.1186/s12991-019-0224-8.

过多的智能手机使用与许多精神疾病有关。 这项研究旨在调查智能手机成瘾的患病率及其与大量韩国青少年样本中抑郁,焦虑和注意力缺陷多动障碍(ADHD)症状的关系。

这项研究总共包括了韩国4512名(男2034名,女2478名)中学生。 要求受试者填写一份自我报告的问卷,包括韩国智能手机成瘾量表(SAS),贝克抑郁量表(BDI),贝克焦虑量表(BAI)和康纳斯威尔斯的青少年自我报告量表(CASS)的量度。 。 智能手机成瘾和非成瘾组的定义是使用SAS得分42作为临界值。 使用多元逻辑回归分析分析数据。

338受试者(7.5%)被分类为成瘾组。 总SAS评分与CASS总分,BDI评分,BAI评分,女性,吸烟和饮酒使用呈正相关。 使用多变量逻辑回归分析,ADHD组与非ADHD组相比,智能手机成瘾的优势比为6.43,是所有变量中最高的(95%CI 4.60-9.00)。

我们的研究结果表明,ADHD可能是发展智能手机成瘾的重要风险因素。 提供智能手机成瘾的神经生物学基质可以提供与其他基于脑的疾病的共享和离散机制的见解。


基于精神症状的有问题的智能手机使用类型(2019)

精神病学 2019 Feb 28; 275:46-52。 doi:10.1016 / j.psychres.2019.02.071。

为了为有问题的智能手机使用提供适当的解决方案,我们需要首先了解其类型。 这项研究旨在使用决策树方法,根据精神症状识别出有问题的智能手机使用类型。 我们从5,372年3月22日至2016年974月4398日进行的在线调查中招募了5.0名智能手机用户。根据韩国成人智能手机成瘾倾向量表(S量表)的分数,将15名智能手机用户分配给了依赖智能手机的人群,另有66位用户被分配到正常组。 应用了C25决策树的数据挖掘技术。 我们使用了7个输入变量,包括人口统计和心理因素。 四个精神病变量是最重要的预测指标:自我控制(Sc; 3%),焦虑症(Anx; 1%),抑郁症(Dep; 2%)和功能障碍性冲动(Imp; 3%)。 我们确定了以下五种类型的有问题的智能手机使用:(4)非共病,(5)自我控制,(74)Sc + Anx,(64)Sc + Anx + Dep和(XNUMX)Sc + Anx + Dep +曝光我们发现XNUMX%的依赖智能手机的用户都患有精神病症状。 属于非合并症和自我控制型参与者的比例为XNUMX%。 我们建议将这些有问题的智能手机使用类型用于开发适当的服务,以控制和预防成年人的此类行为。

 


医学生智能手机使用的量级与心理关联性研究:一种新的遥测方法(2018)的初步研究

Indian J Psychol Med。 2018 Sep-Oct;40(5):468-475. doi: 10.4103/IJPSYM.IJPSYM_133_18.

正在研究使用智能手机作为潜在的行为成瘾行为。 大多数研究选择基于主观问卷的方法。 这项研究评估了过度使用智能手机的心理相关性。 它使用遥测方法来定量和客观地衡量参与者对智能手机的使用情况。

通过一系列抽样,招募了一百四十名同意在三级教学医院使用Android智能手机的本科生和研究生。 他们已使用智能手机成瘾量表-简版,五大库存,Levenson控制源量表,自我抗性量表,感知压力量表和唯物主义价值观量表进行了预测试。 参与者的智能手机上安装了跟踪器应用程序,跟踪器应用程序跟踪智能手机的总体使用情况和在单个应用程序上花费的时间,锁定/解锁周期数以及总屏幕时间。 在7天后记录了来自跟踪器应用程序的数据。

关于36%的参与者符合智能手机成瘾标准。 智能手机成瘾量表得分显着预测了在7天期间在智能手机上花费的时间(β= 0.234, t = 2.086, P = 0.039)。 在社交网站上花费的时间的预测因素是自我弹性(β= 0.256, t = 2.278, P = 0.008),尽职尽责(β= -0.220, t = 2.307, P = 0.023),神经质(β= -0.196, t = 2.037, P = 0.044)和开放性(β= -0.225, t = 2.349, P = 0.020)。 花时间游戏是通过唯物主义的成功领域预测的(β= 0.265, t = 2.723, P = 0.007)和自我弹性和幸福领域的唯物主义购物。


印度西孟加拉邦西里古里学校学生在线社交网站的使用情况(2018)

Indian J Psychol Med。 2018 Sep-Oct;40(5):452-457. doi: 10.4103/IJPSYM.IJPSYM_70_18.

社交网站(SNS)是在线平台,可为个人提供管理其个人关系并与世界保持同步的机会。 本研究的主要目的是发现学生的SNS使用模式及其对他们学习成绩的影响

这里是一所位于西孟加拉邦大都会西里古里的英语中学。 经过预先测试和预先设计的调查问卷由388随机选择的学生匿名进行自我管理。 使用适当的统计数据分析数据。

三百三十八名(87.1%)学生使用SNS并在这些网络上花费了更多的时间。 成瘾在70.7%中出现,并且在17年及以上年龄组中更常见。


医学实习生中幻影振铃和幻像振动的流行和模式及其与智能手机使用和感知压力的关系(2018)

Indian J Psychol Med。 2018 Sep-Oct;40(5):440-445. doi: 10.4103/IJPSYM.IJPSYM_141_18.

诸如幻影振动(PV)和幻影振铃(PR)的幻觉分别是电话振动和不振铃的感觉,它们分别是“技术病理学”类别中的最新技术,受到了全球的关注。 进行这项研究的目的是估计医学实习生中这种感觉的普遍程度及其与感知压力水平和智能手机使用方式的关联。

招募了93名使用智能手机的医学实习生进行研究。 使用半结构化问卷,感知压力量表(PSS)和智能手机成瘾量表 - 短版本(SAS-SV)匿名收集数据。 使用描述性统计,卡方检验,独立分析数据 t-test,ANOVA和Pearson相关系数。

百分之五十九的学生有很高的压力,而40%的智能手机使用有问题。 百分之六十的学生经历过PV,而42%经历过PR,两者都与更高的手机使用频率和振动模式的使用密切相关。 没有感知PR / PV的学生的平均SAS-SV得分显着降低,而没有感知PV的学生的平均PSS得分显着降低。


沙特阿拉伯吉达国王阿卜杜勒阿齐兹大学医学生手机成瘾及其与睡眠质量和学业成绩的关系(2018)

J Res Health Sci。 2018 Aug 4;18(3):e00420.

移动电话(MP)使用的不利影响可能导致依赖性问题,医学生不会被排除在外。 我们的目的是确定沙特阿拉伯吉达国王阿卜杜勒阿齐兹大学(KAU)医学生的MP使用模式及其与睡眠质量和学习成绩的关系。

在610-2016期间,使用多阶段分层随机样本来选择2017参与者。 使用了经过验证的匿名数据收集表。 它询问了平均成绩点(GPA)。 它包括有问题的手机使用问卷(PMPU-Q),用于评估手机成瘾的各个方面(依赖,财务问题,禁止和危险使用)。 匹兹堡睡眠质量指数(PSQI)也包括在内。 描述性和推论性统计数据已经完成。

参与者中MP的使用频率很高(73.4%的用户每天使用5h以上)。 约三分之二的参与者睡眠质量较差。 女性,超过1年的智能手机拥有者以及花费在MP上的时间增加与MP依赖性有关。 学业成绩较低的学生在财务问题,危险使用和总PUMP方面的MP得分明显较差。 MP依赖性与主观睡眠质量评分和睡眠潜伏期相关。 全球PSQI量表与MP的禁止使用相关。

较低成就者在MP财务问题,危险用法和总PMPU方面得分明显较差。 MP依赖性与较差的主观睡眠质量和睡眠潜伏期相关。 基本原理MP的使用需要降低医学生的依赖性,改善睡眠质量和学业成绩。


与德里医学生手机使用相关的类似成瘾行为(2018)

Indian J Psychol Med。 2018 Sep-Oct;40(5):446-451. doi: 10.4103/IJPSYM.IJPSYM_59_18.

手机成瘾是一种技术成瘾或非物质成瘾。 本研究旨在开发和验证医学生的手机成瘾量表,并评估与手机成瘾行为相关的负担和因素。

从12月18到5月2016,在印度新德里医学院学习的年龄≥2017年的本科医学生进行了横断面研究。 使用预先测试的自我管理问卷进行数据收集。 使用自行设计的20项目移动电话成瘾量表(MPAS)评估移动电话成瘾。 使用IBM SPSS Version 17分析数据。

该研究由233名(60.1%)男性和155名(39.9%)女性医学生组成,平均年龄为20.48岁。 MPAS具有很高的内部一致性(Cronbach's alpha 0.90)。 巴特利特(Bartlett)的球形度检验具有统计学意义(P <0.0001),表明MPAS数据可能是可分解的。 主成分分析发现,与四个成分相关的物品承受的负荷很大:有害使用,强烈的欲望,削弱的控制力和容忍度。 随后对MPAS的所有20个项目进行了两阶段的聚类分析,将155名(39.9%)学生的手机成瘾样行为归为青少年,其年龄比老年学生低,但性别之间无显着差异。


网络成瘾,有问题的互联网使用,中国青少年无问题的互联网使用:个人,父母,同伴和社会人口学相关(2018)

心理成瘾行为。 2018 May;32(3):365-372. doi: 10.1037/adb0000358.

Internet成瘾通常已被概念化为连续构造或二分构造。 有限的研究已将有问题的互联网使用(PIU)的青少年与网络成瘾组(IA)和/或无问题的互联网使用组(NPIU)进行了区分,并研究了潜在的相关性。 为了填补这一空白,根据从956名中国青少年(11-19岁,男性占47%)获得的数据,本研究检查了PIU青少年是否是IA和NPIU的独特人群。 这项研究还研究了来自不同生态水平的因素,这些因素可能在三组之间有所区别,包括个人,父母,同伴和社会人口统计学因素。 结果表明,IA,PIU和NPIU在杨氏诊断问卷(YDQ)的得分上有显着差异。 来自不同生态水平的关键因素可以区分PIU和NPIU,以及IA和NPIU。 这些发现表明,PIU可能代表了一个独特的中间互联网用户群体。 还讨论了识别PIU的潜在理论和实践意义。


验证西班牙手机滥用问卷(2018)

前心理学家。 2018 Apr 30; 9:621。 doi:10.3389 / fpsyg.2018.00621。 eCollection 2018。

手机成瘾最近引起了很多关注,并且与其他物质使用障碍相似。 由于尚未在西班牙进行手机成瘾研究,我们开发并验证了一份调查问卷(Cuestionario de AbusodelTeléfonoMóvil,ATeMo),以测量西班牙语中年轻人的手机滥用情况。 ATeMo调查问卷是根据相关的DSM-5诊断标准设计的,其中包括渴望作为诊断症状。 使用分层抽样,对856学生(平均年龄21,62%女性)进行ATeMo问卷调查。 进行MULTICAGE调查问卷以评估药物滥用和成瘾的历史。 使用验证性因子分析,我们发现以下因素的结构有效性的证据:渴望,失控,负面生活后果和戒断综合症,以及它们与手机滥用相关的二阶因素的关联。 四个ATeMO因素也与酒精中毒,互联网使用和强迫性购买有关。 在研究手机上瘾时应该考虑重要的性别差异。 ATeMo是一种有效且可靠的仪器,可用于进一步研究手机滥用。


青少年有问题的社交网站使用和物质使用(2018)

BMC Pediatr。 2018 Nov 23;18(1):367. doi: 10.1186/s12887-018-1316-3.

本研究旨在研究青春期早期的物质使用是否与有问题的社交网站使用(PSNSU)相关。

在2013-2014学年,帕多瓦(意大利东北部)的中学参与了一项名为“皮诺奇奥”的调查。 抽样调查了1325名6至8年级(即11至13岁)学生的问卷,这些问卷通过应用DSM-IV依赖标准来确定任何社交网络成瘾症及其对儿童的影响,对PSNSU进行了测量。日常生活。 进行多变量分析(有序逻辑回归)以评估青少年药物使用与PSNSU之间的调整关联。

被归类为有问题的社交网站用户的学生百分比随年龄增长(从14.6年6%到24.3年7%,37.2年8%),女孩(27.1%)高于男孩( 23.6%)。 在完全调整的模型中,PSNSU赋予物质使用者更高的可能性(或2.93 95%CI 1.77-4.85)

该研究确定了PSNSU与物质使用可能性(吸烟,饮酒和能量饮料消耗)之间的关联,进一步证明需要在青春期早期更多地关注PSNSU。


家长控制和亲子关系素质对青少年网络成瘾的影响:香港3年度纵向研究(2018)

前心理学家。 2018可能是1; 9:642。 doi:10.3389 / fpsyg.2018.00642。

这项研究调查了父母的行为控制,父母的心理控制和亲子关系质量如何预测初中时期青少年网络成瘾(IA)的初始水平和变化率。 该研究还调查了不同育儿因素对青少年IA的并发和纵向影响。 从2009 / 2010学年开始,3,328年级7学生(M年龄 = 12.59±0.74岁)从香港的28所随机选择的中学中,每年对一项问卷进行回应,该问卷测量了多种构成,包括社会人口统计学特征,感知的育儿特征和IA。 个体生长曲线(IGC)分析显示,初中阶段的青少年IA略有下降。 虽然父母双方的行为控制与青少年IA的初始水平均呈负相关,但只有父亲行为控制与IA线性变化率呈显着正相关,这表明较高的父亲行为控制预示了IA的下降较慢。 此外,父母的心理控制与青少年IA的初始水平呈正相关,但母亲心理控制的增加预示了IA的下降较快。 最后,亲子关系质量分别对IA的初始水平和变化率有负面和正面的预测。 当同时考虑所有育儿因素时,多元回归分析显示,在第二波和第三波中,父母行为控制和心理控制以及母亲心理控制和母子关系质量是青少年IA的重要同时预测因子。 ,第2浪中的父母心理控制和母子关系质量是第3浪和第1浪中后期青少年IA的两个最有力的预测指标。以上发现强调了亲子子系统质量对影响初中青少年IA的重要性。高中年。 特别是,这些发现揭示了科学文献中忽略的育儿和育儿的不同影响。 虽然基于IA水平的发现与现有理论一致


韩国父母抑郁症与青少年网络成瘾之间的关联(2018)

安创精神病。 2018可能是4; 17:15。 doi:10.1186 / s12991-018-0187-1。 eCollection 2018。

已发现青少年中互联网成瘾的许多危险因素与他们的行为,家庭和父母因素有关。 但是,很少有研究关注青少年父母心理健康与网络成瘾之间的关系。 因此,我们通过控制几个风险因素,调查了父母心理健康与儿童网络成瘾之间的关联。

本研究使用了韩国福利小组研究在2012和2015中收集的面板数据。 我们主要关注通过网络成瘾量表(IAS)评估的网络成瘾与使用流行病学研究抑郁量表中心的11项目版本测量的父母抑郁之间的关联。 为了分析父母抑郁和对数转换的IAS之间的关联,我们在调整协变量后进行了多元回归分析。

在587儿童中,抑郁的母亲和父亲分别包括4.75和4.19%。 青少年的平均IAS评分为23.62±4.38。 只有母亲抑郁症(β= 0.0960, p = 0.0033)与非母亲抑郁症相比,儿童IAS更高。 在高产妇教育水平,青少年性别和青少年学业方面,观察到父母抑郁与儿童网络成瘾之间存在强烈的正相关关系。

产妇抑郁症与​​儿童的网络成瘾有关; 特别是,大学或以上学历的母亲,男孩,以及儿童的学习成绩正常或更好,与儿童的网络成瘾关系最为密切。


网络成瘾的风险和保护因素:韩国实证研究的荟萃分析(2014)

Yonsei Med J. 2014 Nov 1;55(6):1691-711.

对韩国进行的实证研究进行了荟萃分析,系统地研究了网络成瘾指数(IA)与心理社会变量之间的关联。

具体而言,IA表现出与“逃避自我”和“自我认同”为自我相关变量的中等或强烈关联。 “注意问题”,“自我控制”和“情绪调节”作为控制和调节关系变量; “上瘾和吸收性状”作为气质变量; 作为情绪,情绪和变量的“愤怒”和“侵略”; 作为应对变量的“负压力应对”也与相对较大的效应量相关。 与我们的预期相反,关系能力和质量,父母关系和家庭功能以及IA之间的相关性的幅度被发现很小。 发现IA与风险和保护因素之间的关联强度在较年轻的年龄组中较高。

评论:出乎意料的是,关系质量与网络成瘾之间的相关性很小。


有互联网使用问题的社区人群中的患病率,相关性,精神病合并症和自杀率(2016)

精神病学 2016 Jul 14; 244:249-256。 doi:10.1016 / j.psychres.2016.07.009。

我们检查了有问题的因特网使用(PIU)的社区居住受试者的患病率,相关性和精神病合并症。 在一项关于韩国成年人精神障碍的流行病学调查中 在2006进行,6510科目(18-64岁)

在韩国的一般人群中,PIU的患病率为9.3%。 男性,年轻,从未结婚或失业都与PIU风险增加有关。 在控制之后,PIU与尼古丁使用障碍,酒精使用障碍,情绪障碍,焦虑症,躯体形式障碍,病理性赌博,成人型ADHD症状,睡眠障碍,自杀想法和自杀计划与没有PIU的受试者之间观察到显着的正相关社会人口变量。


韩国高中生的自杀意念及相关因素:关注网络成瘾和学校欺凌(2017)

J Sch护士。 2017 Jan 1:1059840517734290。 doi:10.1177 / 1059840517734290。

该研究的目的是探讨自杀念头,网络成瘾和韩国高中学生的校园欺凌之间的关系。 这项描述性横断面研究包括416名学生。 使用关于自杀意念,互联网和智能手机成瘾,学校欺凌,冲动和抑郁的经历的结构性问卷调查收集数据。 被欺负和沮丧的学生自杀意念的得分更高; 然而,当使用较低的严格度时,女性的性别和对智能手机的成瘾也是自杀意念存在的统计学显着原因。 自杀意念高于平均水平,但低于风险类别指定的经典阈值的学生,也应仔细评估,以及早发现和干预。 网络成瘾可能是导致韩国青少年自杀观念特别重要的因素,除了欺凌和抑郁情绪。


韩国青少年心理健康与网络使用的关系(2017)

Arch Psychiatr Nurs。 2017 Dec;31(6):566-571. doi: 10.1016/j.apnu.2017.07.007.

这项研究的目的是确定韩国青少年心理健康与互联网使用的关系。 此外,它还旨在根据互联网使用的影响因素提供减少互联网过度使用的指南。本研究的参与者为便捷抽样,并选择了韩国仁川广域市的中学生和高中生。 青少年的互联网使用情况和心理健康状况通过自我报告的工具进行了衡量。 这项研究于2014年1248月至XNUMX年XNUMX月进行。除数据不足外,总共收集了XNUMX名参与者。 通过描述性统计,t检验,ANOVA,Pearson相关系数和多元回归分析数据。

心理健康与互联网使用之间存在显着相关性。 互联网使用的重要影响因素是正常的互联网使用群体,心理健康,中学,周末互联网使用时间(3h或更多),互联网使用时间(3h或更高),以及高中记录。 这六个变量占互联网使用的38.1%。


儿童和青少年的睡眠问题和网络成瘾:纵向研究。

J Sleep Res。 2016 Feb 8。 doi:10.1111 / jsr.12388。

尽管文献记载了睡眠问题与网络成瘾之间的关联,但这些关系的时间方向尚未建立。 这项研究的目的是评估纵向儿童和青少年睡眠问题和网络成瘾之间的双向关系。 对1253儿童和青少年进行了四波纵向研究,分别为3,5和8,从3月2013到1月2014。

基于时滞模型的结果,睡眠障碍,特别是早期和中期失眠,依次预测网络成瘾,网络成瘾依次预测紊乱的昼夜节律,无论性别和年龄的调整如何。 这是第一项证明早期和中期失眠预测网络成瘾的时间关系的研究,随后预测紊乱的昼夜节律。 这些发现意味着睡眠问题和网络成瘾的治疗策略应根据其发生的顺序而变化。


与韩国网络成瘾相关的心理社会风险因素(2014)

精神病学调查。 2014 Oct;11(4):380-6.

这项研究的目的是检查中学生网络成瘾的流行程度,并确定相关的心理社会风险因素和抑郁症。

受试者包括上瘾的用户(2.38%),用户(36.89%)和普通的互联网用户(60.72%)。 注意力问题,性别,拖欠问题,K-CDI得分,思想问题,年龄和攻击行为是网络成瘾的可预测变量。 最初的互联网使用年龄负面预测网络成瘾。

该结果显示与其他与网络成瘾相关的社会人口学,情绪或行为因素的研究相似。 一般来说,网络成瘾较严重的受试者有更多的情绪或行为问题。


青少年和成人互联网使用障碍综合医疗保健分析(2017)

J Behav Addict。 2017 Nov 24:1-14。 doi:10.1556 / 2006.6.2017.065。

虽然互联网使用障碍(IUD)的首次治疗方法已被证明是有效的,但医疗保健利用率仍然很低。 新的服务模式侧重于综合医疗保健系统,这些系统便于获取和减少医疗保健利用的负担,以及有效提供个性化治疗的阶梯式护理干预措施。

针对IUD的一种综合医疗保健方法旨在(a)易于获得和全面,(b)涵盖多种合并症,(c)考虑到不同程度的损伤,并在以下方面进行了一项单臂前瞻性干预研究: n = 81位患者,从2012年至2016年接受了治疗。结果首先,通过分层线性建模测量的结果显示,随着时间的流逝,患者的强迫性互联网使用量显着改善。 其次,根据患者的依从性发现差异作用,表明高依从性导致明显更高的变化率。 第三,接受最低限度干预的患者与接受深层心理治疗的患者的变化量没有显着差异。


探索中国大学生不同程度网络成瘾的抑郁,自尊和言语流畅性(2016)

Compr Psychiatry。 2016 Oct 15; 72:114-120。 doi:10.1016 / j.comppsych.2016.10.006。

这项研究的目的是探索正常的互联网用户,轻度网络成瘾和严重的网络成瘾的抑郁,自尊和言语流畅功能。

调查样本由316大学生组成,他们的网络成瘾症状,抑郁和自尊症状使用修订后的陈网络成瘾量表(CIAS-R),Zung自评抑郁量表(ZSDS),罗森伯格自尊进行评估。分别为(RSES)。 从这个样本中,招募了具有非成瘾的16学生,具有轻度网络成瘾的19学生(亚MIA)和具有严重网络成瘾(亚SIA)的15学生,并进行经典的语言流畅性测试,包括语义和音素。流畅的任务。 结果表明,调查样本中严重的网络成瘾表现出最高的抑郁症状倾向和最低的自尊评分,而亚SIA表现出语义流畅性任务的不良表现。


利马市区青少年网络成瘾频率和社交技能发展(2017)

Medwave。 2017 Jan 30; 17(1):e6857。 doi:10.5867 / medwave.2017.01.6857。

在孔德维利亚镇的两所中学中,从10年级到19年级的5到11岁的青少年评估了社交技能的程度和互联网的使用水平。 随机选择教室,并将调查表应用于所有青少年。 应用了两个调查问卷:利马互联网成瘾量表,以确定互联网使用的程度;秘鲁卫生部的社交技能测试,评估自尊,自信,沟通和决策能力。 使用二项式族进行了Chi2检验和Fisher精确检验以及广义线性模型(GLM)的分析。

两份调查问卷均适用于179青少年,其中49.2%为男性。 主要年龄为13年,其中78.8%为中学。 在12.9%的受访者中发现了网络成瘾,其中大多数是男性(78.3%),并且社交技能较低(21.7%)。 在青少年中,网络成瘾与低社交技能之间存在关联,其中交流领域具有统计意义。


有问题的互联网使用在土着青少年患有严重抑郁症而非对照组更为常见。

Acta Paediatr。 2016 Feb 5。 doi:10.1111 / apa.13355。

本研究比较了12中有问题的因特网使用率(PIU)与患有重度抑郁症(MDD)和健康对照的18岁儿童的比较,并探讨了MDD患者中PIU与自杀之间的潜在联系。

该研究样本包括120名MDD患者(62.5%的女孩)和100名对照(58%的女孩),平均年龄为15岁。评估了自杀意念和自杀企图,并收集了社会人口统计学数据。 此外,还应用了儿童抑郁量表,青少年网络成瘾测试和自杀概率量表。

结果表明,在MDD病例中,PIU率显着高于对照组。协方差分析结果表明,在MDD病例中,潜在自杀与年轻互联网成瘾测验分数之间没有关系。 但是,有PIU的MDD患者的绝望子量表评分明显高于没有PIU的MDD患者。


与德国青少年样本中有问题的酒精和互联网使用有关的精神病理因素(2016)。

精神病学 2016 Apr 22; 240:272-277。 doi:10.1016 / j.psychres.2016.04.057。

据我们所知,这是第一次在同一青少年样本中评估有问题的酒精和有问题的互联网使用的精神病理因素的调查。 我们调查了德国1444青少年的样本,内容涉及酒精使用问题,互联网使用问题,精神病理学和心理健康问题。 我们进行了二元逻辑回归分析。 5.6%的样本显示有问题的酒精使用,4.8%有问题的互联网使用,以及0.8%有问题的酒精和有问题的互联网使用。 与没有互联网使用问题的青少年相比,有互联网使用问题的青少年饮酒问题更为严重。 导致问题和抑郁症状在有问题的酒精和有问题的互联网使用方面具有统计学意义。


斯洛文尼亚有问题的互联网使用普遍存在(2016)

Zdr Varst。 2016 May 10;55(3):202-211.

有问题的互联网使用问卷(PIUQ)被纳入欧洲健康访谈研究(EHIS),代表性斯洛文尼亚样本。 互联网使用的频率和有问题的互联网使用都进行了评估。

斯洛文尼亚成年人口的3.1%有成为有问题的互联网用户的风险,而从3到20年龄的18斯洛文尼亚青少年中的19处于危险之中(14.6%)。 对受影响者的预防方案和治疗至关重要,特别是对年轻一代而言。


关于互联网使用的积极元认知:情绪失调与有问题使用之间关系的中介作用。

Addict Behav。 2016 Apr 4;59:84-88.

本研究假设关于互联网使用的两个特定的积极元认知(即认为互联网使用对调节负面情绪有用,并认为它提供更大的可控性)可以调节情绪失调与有问题的互联网使用(PIU)之间的关联。 变量占PIU水平方差的46%。 发现了一种部分中介模型,其中情绪失调通过与互联网使用相关的积极元认知来预测PIU水平。 还检测到情绪失调与PIU之间存在直接关系。 此外,该研究发现情绪失调可能比高消极情绪更大程度地推动PIU的症状。


六个亚洲国家青少年网络行为和成瘾的流行病学(2014)

Cyber​​psychol Behav Soc Netw。 2014 Nov;17(11):720-728.

5,366-12年龄的18青少年共从六个亚洲国家招募:中国,香港,日本,韩国,马来西亚和菲律宾。 参与者完成了关于他们的结构化问卷 在2012-2013学年使用互联网。

使用网络成瘾测试(IAT)和修订的陈网络成瘾量表(CIAS-R)评估网络成瘾。 研究了各国互联网行为和成瘾的变化。

  • 智能手机拥有率的总体流行率为62%,从中国的41%到韩国的84%不等.
  • 此外,参与在线游戏的范围从中国的11%到日本的39%。
  • 香港每日或高于互联网使用的青少年人数最多(68%)。
  • 根据IAT(5%)和CIAS-R(21%),菲律宾的网络成瘾率最高.

瓦多达拉学校青少年网络成瘾的相关因素(2017)

J Family Med Prim Care。 2016 Oct-Dec;5(4):765-769. doi: 10.4103/2249-4863.201149.

目的是评估在校学生青少年中IA的流行程度以及与IA相关的因素。 一项横断面研究旨在调查Vadodara五所学校的8th至11th标准的青少年。
完成了完成IAT的720名参与者的分析。 互联网使用率为98.9%。 IA的患病率为8.7%。 男性,拥有个人设备,每天上网时间,使用智能手机,永久登录状态,使用互联网聊天,在线交友,购物,看电影,在线游戏,在线搜索信息和即时消息在单变量分析中与IA显着相关。 互联网对在线友谊的使用被发现是IA的一个重要预测指标,并且发现用于搜索信息的互联网用于对逻辑回归的IA进行保护。


针对青少年网络成瘾的多家庭团体治疗:探索潜在的机制(2014)

Addict Behav。 2014 Oct 30; 42C:1-8。 doi:10.1016 / j.addbeh.2014.10.021。

网络成瘾是青少年中最常见的问题之一,需要有效的治疗。 本研究旨在测试多家庭团体治疗(MFGT)减少青少年网络成瘾的有效性和潜在机制。

共有92参与者,其中包括46青少年网络成瘾,年龄为12-18years,46为其父母,年龄为35-46years被分配到实验组(六次MFGT干预)或等候名单控制。

六个疗程的多家庭群体疗法可有效减少青少年的网络成瘾行为,并可作为类似人群常规初级保健门诊服务的一部分实施。


感觉寻求对注意力缺陷/多动症状与网络成瘾风险严重程度之间关系的影响。

精神病学 2015可能是1。 pii:S0165-1781(15)00243-7。

这项研究的目的是调查注意缺陷/多动症状(ADHS)与网络成瘾风险(SIAR)的严重性之间的关系,同时控制诸如抑郁,焦虑,愤怒,寻求感觉和缺乏自信等变量的影响大学生。 参与者分为两组,分别是高互联网成瘾风险(HRIA)(11%)和低互联网成瘾风险(IA)(89%)。 最后,层次回归分析表明,感觉寻求和ADHS的严重程度(尤其是注意力不足)可以预测SIAR。


探索与网络相关的成瘾行为的中国青少年的人格特征:游戏成瘾和社交网络成瘾的特质差异(2014)

Addict Behav。 2014 Nov 1;42C:32-35.

本研究调查了基于五大模型的人格特质与青少年不同在线活动的成瘾行为之间的关联。 使用随机整群抽样从不同地区的四所中学招募了一份920参与者样本。

结果表明,与不同在线活动相关的成瘾行为的人格特质存在显着差异。 具体而言,较高的神经质和较少的责任感一般表现出与网络成瘾的显着关联; 较少的责任心和低开放度与游戏成瘾显着相关; 神经质和外向性与社交网络成瘾显着相关.


与人格特质相关的功能失调的网络行为症状(2017)

Psychiatriki。 2017 Jul-Sep;28(3):211-218. doi: 10.22365/jpsych.2017.283.211.

考虑到Internet的快速传播及其在儿童,青少年和成人中的日益增长的使用,网络成瘾对于研究人员来说是一个很大的兴趣。 它与多种心理症状和社会困境相关联,因此对其不良后果引起了更大的关注。 本研究是更广泛研究的一部分,旨在调查成年人口过度使用互联网与人格特质之间的关联。

我们的主要假设是,功能失调的互联网行为与神经质有正相关,但与外向有负相关。 1211参与者年龄超过18年,完成了Kimberly Young的IAT(网络成瘾测试)和艾森克人格问卷(EPQ)以及其他一些检测精神病理学的问卷。 结果显示7.7%表现出功能失调的互联网行为,其涉及使用因特网的中度和严重程度的依赖性,如通过使用IAT所测量的。 单变量逻辑回归分析显示,表现出功能失调的网络行为症状的个体更可能患有慢性精神疾病,使用精神药物并且在神经质上得分更高。 相比之下,他们不太可能生孩子并被外向。 多元逻辑回归分析证实神经质和外向性与功能失调的互联网行为独立相关。


土耳其高中青少年样本中有问题的互联网使用,述情障碍水平和依恋特征之间的关系(2017)

心理健康医学 2017 Oct 25:1-8。 doi:10.1080 / 13548506.2017.1394474。

这项研究的目的是调查青少年的依恋特征,述情障碍和有问题的互联网使用(PIU)之间的关系。 该研究是在444高中学生(66%女性和34%男性)上进行的。 使用网络成瘾测试(IAT),多伦多述情障碍量表(TAS-20)和父母和同伴附件清单(s-IPPA)的缩写形式。 结果表明,述情障碍增加了PIU的风险,更高的依恋质量是述情障碍和PIU的保护因素。 这些结果表明,在研究PIU青少年时,重点关注不安全的依恋模式和解释特征。


五大人格与青少年网络成瘾:应对方式的中介作用(2016)

Addict Behav。 2016 Aug 12; 64:42-48。 doi:10.1016 / j.addbeh.2016.08.009。

本研究探讨了五大人格特质与青少年网络成瘾(IA)之间的独特联系,以及这些关系背后的应对方式的中介作用。 我们的理论模型用998青少年进行了测试。

在控制人口统计学变量之后,发现同意性和尽责性与IA呈负相关,而外向性,神经质和对经验的开放性与IA呈正相关。 调解分析进一步表明,责任心通过减少以情绪为中心的应对方式对青少年IA产生间接影响,而外向性,神经质,对经验的开放通过增加以情绪为中心的应对方式对青少年IA产生间接影响。 相比之下,以问题为中心的应对没有中介作用。


青少年体验避免和技术成瘾(2016)

J Behav Addict。 2016 Jun;5(2):293-303.

研究了ICT使用与经验回避(EA)之间的关系,这种结构已成为各种心理问题(包括行为成瘾)的潜在和跨性别诊断。 EA指的是一种自我监管策略,涉及控制或逃避负面刺激的努力,例如产生强烈痛苦的思想,情感或感觉。 如果这种策略变得不灵活,那么这种策略在短期内可能是适应性的,是有问题的。 招募了317和12年龄之间西班牙东南部的18学生共计完成问卷,其中包括有关每种ICT的一般使用的问题,体验回避问卷,五大人格特征的简要清单以及特定的问卷调查表。有问题地使用互联网,移动电话和视频游戏。 相关分析和线性回归分析表明,EA在很大程度上解释了有关互联网,移动电话和视频游戏上瘾使用的结果,但不是以同样的方式。 在性别方面,男孩对电子游戏的使用比女孩更有问题。 关于人格因素,责任心与所有成瘾行为有关。


网络病理性购买是网络成瘾的一种特殊形式:基于模型的实验研究。

公共科学图书馆之一。 2015 Oct 14;10(10):e0140296.

该研究旨在调查在线情况下病理性购买的脆弱性的不同因素,并确定在线病理性购买是否与特定的网络成瘾相似。 根据布兰德(Brand)和同事的特定网络成瘾模型,潜在的易受伤害性因素可能包括购物的易感性以及特定的互联网使用预期作为中介变量。 此外,根据成瘾行为模型,提示诱发的渴望也应构成在线病理性购买的重要因素。 在这项研究中,通过对240名具有提示反应性范式的女性参与者进行调查来测试理论模型,该模式由在线购物图片组成,以评估购物的兴奋性。 测量了渴望(提示反应模式之前和之后)和在线购物的期望值。 使用强迫购买量表(CBS)和针对购物进行了修改的短互联网成瘾测试(s-IATshopping),筛选了病理性购买和在线病理性购买的趋势。 结果表明,个人对购物的兴奋性与在线病理性购买倾向之间的关系部分地由特定的互联网用户对在线购物的预期介导。 此外,渴望与在线病理性购买倾向相关,仅在在线病理性购买得分较高的个体中观察到提示提示后,渴望的增加与特定互联网成瘾模型一致,该研究确定了在线病理性购买的潜在脆弱性因素并建议潜在的相似之处。 渴望在网上进行病理性购买的个人渴望着重强调,这种行为值得在非物质/行为成瘾内进行潜在的考虑。


青少年强制性互联网使用的遗传性(2015)

Addict Biol。 2015 Jan 13。 doi:10.1111 / adb.12218。

参与者形成一个样本,为遗传分析提供信息,允许调查强制性互联网使用中个体差异的原因。 仪器的内部一致性很高,并且子样本(n = 1.6)中的902年测试 - 重测相关性为0.55。 CIUS分数随年龄增长略有增加。 值得注意的是,性别并未解释CIUS分数的变化,因为CIUS的平均分数在男孩和女孩中是相同的。 然而,在特定互联网活动上花费的时间不同:男孩们花更多的时间在游戏上,而女孩则花在社交网站和聊天上的时间更多。

男孩和女孩的遗传力估计值相同:CIUS得分的个体差异的48百分比受遗传因素的影响。 剩余的差异(52百分比)是由于家庭成员之间没有共享的环境影响。


注意力缺陷/多动障碍与网络成瘾之间的关联:系统评价和荟萃分析(2017)

BMC精神病学。 2017 Jul 19;17(1):260. doi: 10.1186/s12888-017-1408-x.

本研究旨在分析注意力缺陷/多动障碍(ADHD)与网络成瘾(IA)之间的关系。 在四个在线数据库中进行了系统的文献检索,包括CENTRAL,EMBASE,PubMed和PsychINFO。 筛选测量IA和ADHD之间相关性的观察性研究(病例对照,横断面和队列研究)的合格性。 两名独立评审员根据预定的入选标准筛选每篇文章。 共有15研究(2队列研究和13横断面研究)符合我们的纳入标准,并被纳入定量合成。 使用RevMan 5.3软件进行Meta分析。

发现IA和ADHD之间存在中度关联。 患有IA的个体与更严重的ADHD症状相关,包括综合症状总分,注意力不集中和多动/冲动性评分。 男性与IA相关,而年龄与IA之间无显着相关性。

IA与青少年和年轻人中的ADHD呈正相关。 临床医生和家长应该更多地关注IA患者的ADHD症状,并且监测患有ADHD的患者的互联网使用也是必要的。


互联网使用障碍和注意力缺陷多动障碍的共病:两项成人病例对照研究(2017)

J Behav Addict。 2017 Dec 1; 6(4):490-504。 doi:10.1556 / 2006.6.2017.073。

有充分的科学证据表明,注意力缺陷多动障碍(ADHD)既是成年期成瘾性疾病的预测因子,也是成瘾性疾病的合并症。 这些协会不仅关注与物质有关的成瘾,还关注赌博障碍和互联网使用障碍(IUD)等行为成瘾。 对于宫内节育器,系统评价已将ADHD确定为抑郁症和焦虑症之外最常见的合并症之一。 然而,需要进一步理解两种疾病之间的联系,以得出对特定治疗和预防的影响。 在成人临床人群中尤其如此,迄今为止对这些关系知之甚少。 本研究旨在根据一般假设进一步研究这一问题,即IUD与ADHD之间存在决定性的心理病理学和病因学交叉。

在大学医院检查了两个病例对照样本。 成人ADHD和IUD患者进行了全面的临床和心理测量。 我们发现支持ADHD和IUD具有精神病理学特征的假设。 在每组患者中,我们发现宫内节育器中合并ADHD的患病率很高,反之亦然。 此外,ADHD症状与两种样本中的媒体使用时间和网络成瘾症状呈正相关。


韩国青少年网络成瘾儿童与成人注意力缺陷多动障碍症状之间的关系(2017)

J Behav Addict。 2017 Aug 8:1-9。 doi:10.1556 / 2006.6.2017.044。

本研究旨在通过比较IA严重程度和儿童ADHD对IA年轻成人注意力不集中,多动和冲动的影响来分析这些可能的机制。 我们假设IA除了儿童期ADHD外可能与ADHD样认知和行为症状有关。

研究参与者包括61年轻男性成年人。 参与者接受了结构化面试。 通过自我评定量表评估IA,儿童和当前ADHD症状以及精神病学共病症状的严重程度。 通过分层回归分析检查IA和ADHD症状严重程度之间的关联。

分层回归分析显示,IA的严重程度显着预测了ADHD症状的大多数维度。 相比之下,儿童多动症预测只有一个维度。 IA中注意力不集中和多动症症状的高度共病不应仅由独立的ADHD疾病来解释,而应考虑与IA相关的认知症状的可能性。 与过度和病理性互联网使用相关的功能和结构性大脑异常可能与这些类似ADHD的症状有关。 IA年轻成人的注意力不集中和多动症与IA的严重程度相比,与儿童ADHD相关。


学龄儿童网络成瘾和注意缺陷多动障碍(2015)

Isr Med Assoc J. 2015 Dec;17(12):731-4.

在过去十年中,儿童和青少年使用互联网和电子游戏的情况急剧增加。 儿童互联网和视频游戏成瘾的证据越来越多,由于其有害的身体,情感和社会后果而引起关注。 还有新的证据表明计算机和视频游戏成瘾与注意力缺陷/多动障碍(ADHD)之间存在关联。

我们比较了50男性学龄儿童,平均年龄13年,被诊断患有ADHD的50男性学龄儿童没有注意力缺陷多动症对网络成瘾,网络使用和睡眠模式的测量。

患有ADHD的儿童在网络成瘾测试(IAT)中获得较高分数,使用互联网较长时间,并且比没有注意力缺陷多动症的人晚睡。 这些发现表明ADHD,睡眠障碍和网络/视频游戏成瘾有关。


注意缺陷多动障碍和正常对照儿童网络成瘾研究(2018)

Ind Psychiatry J. 2018 Jan-Jun;27(1):110-114. doi: 10.4103/ipj.ipj_47_17.

目的是研究和比较ADHD与正常儿童之间的网络成瘾以及人口统计学与网络成瘾的关系。

这是一项横断面研究,包括100名50至50岁的儿童(8名ADHD病例和16名正常儿童,无任何精神疾病作为对照)。 使用了使用杨氏互联网成瘾测试(YIAT)的人口统计资料和互联网使用情况的半结构形式备考。 使用SPSS 20进行统计分析。

多动症儿童的网络成瘾率为56%(54%的人有“可能的网络成瘾”,2%的人有“一定的网络成瘾”)。 这具有统计学意义(P <0.05),与正常儿童相比,只有12%的儿童有网络成瘾(所有12%的人都有“可能的网络成瘾”)。 与正常人相比,多动症儿童更容易患网络成瘾(比值为9.3),高出9.3倍。 随着YIAT得分的提高,多动症儿童的平均互联网使用时间显着增加(P <0.05)。 与正常人相比,男性多动症儿童的网络成瘾发生率更高(P <0.05)。


患有自闭症谱系障碍和/或注意力缺陷多动障碍的日本青少年精神病临床样本中的网络成瘾患病率:横断面研究(2017)

自闭症和发育障碍杂志

现有文献表明,孤独症谱系障碍(ASD)和注意力缺陷多动障碍(ADHD)是网络成瘾(IA)的危险因素。 目前的横断面研究使用Young的网络成瘾测试,在日本精神病诊所中探讨了患有ASD和/或ADHD的132青少年中IA的患病率。 单独患有ASD,单独使用ADHD以及合并ASD和ADHD的青少年中IA的患病率分别为10.8,12.5和20.0%。 我们的研究结果强调了心理健康专业人员在精神科服务中看到患有ASD和/或ADHD的青少年时IA的筛查和干预的临床重要性。


社交技能缺陷及其与注意力缺陷/多动障碍青少年网络成瘾和活动的关系(2017)

J Behav Addict。 2017 Mar 1:1-9。 doi:10.1556 / 2006.6.2017.005

这项研究的目的是检查社交技巧缺陷与网络成瘾和注意力缺乏/多动症(ADHD)青少年的活动之间的关联以及这种关联的主持人。 共有300名年龄在11至18岁之间的被诊断患有多动症的青少年参加了这项研究。 他们的网络成瘾水平,社会技能缺陷,多动症,父母特征和合并症进行了评估。 还检查了参与者从事的各种Internet活动。

使用逻辑回归分析检查社交技能缺陷与网络成瘾和活动之间的关联以及这些关联的主持人。 在调整其他因素的影响后,社交技能缺陷与网络成瘾风险增加显着相关。 社交技能缺陷也与互联网游戏和看电影密切相关。


日本大学生网络成瘾和自我评估的注意力缺陷多动障碍特征(2016)

精神病学Clin Neurosci。 2016 Aug 30。 doi:10.1111 / pcn.12454。

网络成瘾(IA),也称为互联网使用障碍,在全世界都是一个严重的问题,特别是在亚洲国家。 学生中的严重IA可能与学业失败,注意力缺陷多动障碍(ADHD)和社交退缩形式有关,例如hikikomori。 在这项研究中,我们进行了一项调查,以调查大学生IA和ADHD症状之间的关系。

在403名受试者中,有165名是男性。 平均年龄为18.4±1.2岁,平均IAT总得分为45.2±12.6。 一百四十八名受访者(36.7%)是平均互联网用户(IAT <40),240名(59.6%)有可能上瘾(IAT 40-69),15名(3.7%)有严重成瘾(IAT≥70)。 在工作日平均上网时间为4.1±2.8小时/天,在周末为5.9±3.7小时/天。 女性主要将互联网用于社交网络服务,而男性则更喜欢在线游戏。 ADHD屏幕阳性的学生在IAT上的得分明显高于ADHD屏幕阴性的学生(50.2±12.9对43.3±12.0)。


网络成瘾症状与注意力缺陷/多动障碍(ADHD)成人之间的冲动,孤独,新奇寻求和行为抑制系统的关联。 (2016)

精神病学 2016 Mar 31; 243:357-364。 doi:10.1016 / j.psychres.2016.02.020。

这项研究的目的是测试网络成瘾症状与注意力缺陷/多动障碍(ADHD)成人和非ADHD成人的冲动,孤独,新奇寻求和行为抑制系统之间的关联。 本研究共有146年龄在19和33年之间的成年人。 分层回归分析结果表明,冲动,孤独和行为抑制系统是ADHD成人互联网增加的重要预测因子。 更高的孤独感与非ADHD组中更严重的因特网添加症状显着相关。


年轻人的网络成瘾(2014)

Ann Acad Med新加坡。 2014 Jul;43(7):378-82.

在我们精通技术的人群中,精神卫生专业人员看到越来越多的互联网使用或网络成瘾的趋势。 中国,台湾和韩国的研究人员在网络成瘾领域进行了广泛的研究。 筛查工具可用于识别网络成瘾的存在及其程度。 网络成瘾常常与精神疾病相关,例如焦虑,抑郁,行为障碍和注意力缺陷多动障碍(ADHD)。 需要在这一领域开展未来研究,以解决其不断增长的趋势,并尽量减少其对个人及其家庭的负面心理和社会影响。


网络成瘾症状与注意力缺陷/多动障碍青少年焦虑,抑郁和自尊的联系(2014)

Compr Psychiatry。 2014 Jun 12。 pii:S0010-440X(14)00153-9。

本研究的目的是检查网络成瘾症状的严重程度与焦虑的各种维度(身体焦虑症状,危害避免,社交焦虑和分离/恐慌)和抑郁症状(抑郁情绪,躯体症状,人际关系问题)之间的关系。在台湾被诊断患有注意力缺陷/多动障碍(ADHD)的青少年中,以及自尊心和自尊。

在287和11年龄之间被诊断患有ADHD的18青少年共参加了这项研究。 使用多元回归分析检查了网络成瘾症状严重程度与焦虑和抑郁症状以及自尊之间的关系。

结果表明,MASC-T的身体症状较高,伤害避免得分较低,CES-D的躯体不适/延迟活动得分较高,RSES的自尊得分较低,与较严重的网络成瘾症状显着相关。


青少年网络成瘾症状的多维相关性与注意力缺陷/多动障碍(2014)

精神病学 2014 Nov 12。 pii:S0165-1781(14)00855-5。

本研究探讨了被诊断患有ADHD的台湾青少年中网络成瘾症状严重程度与强化敏感性,家庭因素,网络活动和注意力缺陷/多动障碍(ADHD)症状之间的关系。 诊断为ADHD且年龄在287和11年之间的18青少年共参加了这项研究。 评估了他们的网络成瘾症状,ADHD症状,强化敏感性,家庭因素以及参与者参与的各种互联网活动的水平。

结果表明,对家庭关系的满意度低是预测严重网络成瘾症状的最强因素,其次是使用即时通讯,看电影,高行为方法系统(BAS)寻求乐趣和高行为抑制系统评分。

同时,低父亲职业SES,低BAS驱动和在线游戏也与严重的网络成瘾症状显着相关。


受抑制的抑制和工作记忆的反应 青少年中的相关词汇 :与注意力缺陷/多动障碍(2016)的比较

精神病学 2016 Jan 5。

已发现反应抑制和工作记忆功能的损伤与网络成瘾(IA)症状和注意力缺陷/多动障碍(ADHD)症状密切相关。 在这项研究中,我们检查了具有IA,ADHD和共病IA / ADHD的青少年中两种不同材料(互联网相关和互联网无关刺激)的反应抑制和工作记忆过程。

与NC组相比,患有IA,ADHD和IA / ADHD的受试者表现出受抑制的抑制和工作记忆。 此外,与互联网无关的情况相比,IA和共病对象在停止信号任务期间停止试验中与互联网相关的情况表现更差,并且他们在互联网相关情况下表现出更好的工作记忆。 2-Back任务。 我们的研究结果表明IA和IA / ADHD患者的抑制和工作记忆功能受损可能与特异性抑制不良有关。


网络成瘾与高中生样本中的注意力缺陷有关但不是多动症(2014)

Int J精神病学临床实践。 2014 Oct 30:1-21。

在控制高中学生的互联网使用特征后,评估注意力缺陷/多动障碍(ADHD)症状维度对网络成瘾(IA)的影响。 该研究由640学生(331女性,309男性)组成,范围从14到19年龄。

根据逻辑回归分析,注意力缺陷和玩网络游戏是两性中IA的重要预测因素。 IA的其他预测因素包括:女性行为问题,每周互联网总使用时间以及男性终身互联网使用总量。 多动症和其他互联网使用功能并未预测IA。


欧洲青少年的病理性互联网使用:精神病理学和自毁行为(2014)

Eur Child Adolesc Psychiatry。 2014 Jun 3。

近年来,全球病理性互联网使用率(PIU)和相关心理障碍的上升已引起相当大的关注。 为了获得这种关系的基于证据的知识,本研究的主要目的是调查11个欧洲国家的学校青少年PIU,精神病理学和自我毁灭行为之间的关联。 平均年龄:14.9。

结果显示,自杀行为(自杀意念和自杀未遂),抑郁,焦虑,行为问题和多动/注意力不集中是PIU的重要和独立预测因素。


自我伤害及其与网络成瘾和网络暴露于青少年自杀念头的联系(2016)

J Formos Med Assoc。 2016 May 1。 pii:S0929-6646(16)30039-0。 doi:10.1016 / j.jfma.2016.03.010。

这项研究是对自我完成一系列在线问卷调查的学生进行的横断面调查,包括社会人口统计信息问卷,自杀问卷和SH,陈网络成瘾量表(CIAS),患者健康问卷(PHQ-9),多项尺度支持量表(MDSS),罗森伯格自尊量表(RSES),酒精使用障碍识别测试 - 消费(AUDIT-C)和药物滥用问卷。

共有2479名学生完成了问卷(答复率= 62.1%)。 他们的平均年龄为15.44岁(范围为14-19岁;标准差为0.61),并且大多数为女性(n = 1494; 60.3%)。 上一年SH的患病率为10.1%(n = 250)。 在参与者中,有17.1%的人有网络成瘾(n = 425),有3.3%的人有互联网上的自杀内容(n = 82)。 在分层逻辑回归分析中,在控制性别,家庭因素,暴露于现实生活中的自杀念头,抑郁症,酒精/烟草使用后,网络成瘾和网络暴露于自杀念头都与SH风险增加显着相关。并发自杀和感知社会支持。


网络成瘾与大学生认知风格,人格和抑郁的关系(2014)

Compr Psychiatry。 2014可能是6。 pii:S0010-440X(14)00112-6。 doi:10.1016 / j.comppsych.2014.04.025。

结果表明,有52(7.2%)学生患有网络成瘾。 成瘾组中男性37(71.2%),女性15(28.8%)。 瘾君子群体的BDI,DAS-A完美主义态度需要得到批准。根据多元二元Logistic回归分析,男性,互联网使用时间长短,抑郁和完美主义态度已成为预测网络成瘾的指标。 已经发现,即使控制了抑郁,性别,互联网持续时间,完美主义态度也是互联网成瘾的预测因素。


焦虑症治疗网络成瘾:治疗方案和涉及药物治疗和改良认知行为治疗的结果前的初步(2016)

JMIR Res Protoc。 2016 Mar 22; 5(1):e46。 doi:10.2196 / resprot.5278。

沉迷于互联网的个人通常患有合并症的精神病。 恐慌症(PD)和广泛性焦虑症(GAD)是普遍存在的精神障碍,对患者的生命造成巨大损害。 这项开放试验研究描述了涉及药物治疗和改良认知行为治疗(CBT)的39例焦虑症和网络成瘾(IA)患者的治疗方案。
治疗前,焦虑水平提示严重焦虑,平均评分为34.26(SD 6.13)。 但是,治疗后的平均得分为15.03(SD 3.88)(P <.001)。 从治疗前的67.67(SD 7.69)(表明存在互联网使用问题)到治疗后的37.56(SD 9.32)(P <.001)表明存在中等程度的Internet使用,互联网平均成瘾评分得到了显着改善。 关于IA与焦虑之间的关系,得分之间的相关性为724。


约旦大学生网络成瘾的流行及其与心理困扰和应对策略的关系。

坚持精神病护理。 2015 Jan 30。 doi:10.1111 / ppc.12102。

这项研究的目的是衡量约旦大学生网络成瘾(IA)的流行程度及其与心理困扰和应对策略的关系。 一个描述性的横截面相关设计与约旦587大学学生的随机样本一起使用。 使用感知压力量表,应对行为量表和网络成瘾测试:

IA的患病率为40%。 IA与学生之间的高度精神痛苦有关。 使用解决问题的学生更有可能体验到较低的IA水平。


社交媒体和视频游戏上瘾使用与精神疾病症状之间的关系大规模横断面研究。

心理成瘾行为。 2016 Mar;30(2):252-262.

在过去的十年中,对“上瘾的技术行为”的研究已大大增加。 研究还表明,技术成瘾性使用与精神病合并症之间有很强的联系。 在本研究中,有23,533名成年人(平均年龄35.8岁,年龄在16至88岁之间)参加了一项在线横断面调查,该调查旨在调查人口统计学变量,注意缺陷多动障碍(ADHD)的症状,强迫症(强迫症(OCD),焦虑和抑郁可以解释两种现代在线技术的成瘾性使用(即与负面结果相关的强迫性和过度使用)的差异:社交媒体和视频游戏。 成瘾技术使用的症状与精神障碍症状之间的相关性都是积极且显着的,包括两种成瘾性技术行为之间的弱相互关系。 年龄似乎与这些技术的成瘾性成反比。 男性与电子游戏的成瘾性显着相关,而女性与社交媒体的成瘾性显着相关。 单身与上瘾的社交网络和视频游戏都呈正相关。 分层回归分析表明,人口统计学因素解释了成瘾技术使用中11%至12%的差异。 心理健康变量解释了方差的7%至15%。 该研究极大地增加了我们对心理健康症状及其在现代技术成瘾性使用中的作用的理解,并建议将互联网使用障碍(即“网络成瘾”)的概念作为统一的构想是不正确的。


网络成瘾与精神病合并症之间的关联:荟萃分析(2014)

BMC精神病学 2014, 14:183  doi:10.1186/1471-244X-14-183

对横断面,病例对照和队列研究进行Meta分析,研究IA与精神病合并症之间的关系。 一世网络成瘾与酒精滥用,注意力缺陷和多动,抑郁和焦虑显着相关。


压力调节父母有问题的互联网使用与青少年互联网使用问题之间的关系(2015)

J Adolesc Health。 2015 Mar;56(3):300-6.

基于有问题的互联网使用(PIU)的问题行为和减压理论的理论框架,本研究旨在调查父母PIU和青少年PIU之间的关系,同时考虑到年轻人的压力水平。

在具有可用信息的总1,098父母和青少年对偶中,263青少年(24.0%)和62父母(5.7%)可以被分类为因特网的中度和严重问题用户。 有一个重要的父母和青少年PIU关系; 然而,这种关系受到青少年压力状态的不同影响。 结果的直接影响是,还应评估父母的互联网使用,并将其纳入青少年治疗制度的一部分。青少年; Dyad研究; 网络成瘾; 父母; 有问题的互联网使用; 强调


过度在线使用是媒介还是活动的功能? 实证研究(2014)

J Behav Addict。 2014 Mar; 3

该研究的目的是寻求更好地了解在线媒体或在线活动在过度在线使用方面是否更为重要。 目前尚不清楚那些在互联网上花费过多时间的人是否从事普通互联网,或者过度使用互联网是否与特定活动有关。

这些结果表明,花在互联网活动上的时间不是随机的和/或概括的,而是更加集中。 一个因特网上的一个或多个特定行为的吸引或成瘾可能是寻求更好地理解在线环境中过度的人类行为的更好方法。


数字媒体对健康的影响:儿童的观点(2015年)

国际公共卫生局。 2015 Jan 20。

在9个欧洲国家(N = 16)对9至368岁的儿童进行了焦点小组和访谈。

在这项研究中,儿童报告了一些生理和心理健康问题,但没有表明网络成瘾或过度使用。 身体健康症状包括眼睛问题,头痛,不进食和疲倦。 对于心理健康症状,儿童报告了在线事件,攻击性和睡眠问题的认知显着性。 有时他们在使用技术后30分钟内报告了这些问题。 这表明更短的时间使用可能会引起一些儿童自我报告的健康问题。

家长和老师也应被告知与儿童平均使用技术有关的可能的身心健康问题。


埃及zagazig大学生的适应不良和令人上瘾的互联网使用(2017)

(2017)。 欧洲精神病学, 41,S566-S567。

互联网的使用在全球范围内广泛增长 对青少年互联网使用问题(PIU)的担忧日益增加。 在大学生中,过度使用互联网会对他们的人际关系和学业成绩产生不利影响。估计Zagazig大学生中PIU的患病率,并确定社会人口学与互联网相关因素和PIU之间可能存在的关联。

一项横断面研究包括来自Zagazig大学各个学院的732本科学生,年龄为17-34岁。 随机选择参与者并使用网络成瘾测试(IAT)评估其互联网使用和滥用情况,以及社会人口统计学和互联网相关因素的半结构化问卷。

在37.4%的受访者中发现了适应不良的互联网使用,并且在4.1%的受访者中发现了令人上瘾的互联网使用。 Logistic回归分析显示,PIU的预测因素是:全天使用互联网,每天使用互联网花费的小时数,使用互联网的天数/周,使用多种设备访问互联网,以及在室内和互联网上访问互联网户外。

这是埃及大学PIU的首次流行研究。 PIU在大学生中很常见。 解决这个问题及其预测因素最终有助于提高学生的学习成绩和成绩。


病理性互联网使用在欧洲青少年中崛起。

J Adolesc Health。 2016 Jun 3。 pii:S1054-139X(16)30037-4。

使用了在五个欧洲国家(爱沙尼亚,德国,意大利,罗马尼亚和西班牙)于2009/2010年和2011/2012年进行的两个大型跨区域,校本研究的可比数据。 使用杨氏诊断问卷来评估PIU的患病率。

这两个样本的比较提供了证据,表明在德国以外的地区,PIU的患病率呈上升趋势(4.01%-6.87%,优势比= 1.69,p <.001)。 与有关互联网可访问性的数据进行比较表明,青少年PIU的患病率上升可能是互联网可访问性增加的结果。

我们的研究结果是第一个证实欧洲青少年PIU升高的数据。 他们明确要求进一步努力实施和评估预防性干预措施。


通过横断面JOITIC研究(2016)在青少年中使用信息和通信技术的问题

BMC Pediatr。 2016 Aug 22;16(1):140. doi: 10.1186/s12887-016-0674-y.

目标是确定在参加强制性中等教育(ESO西班牙语)的青少年中使用信息通信技术(如互联网,移动电话和视频游戏)的问题普遍存在,并检查相关因素。 5538学生在VallèsOccidental地区(西班牙巴塞罗那)的28学校注册了一到四年的ESO。

从5,538和12年龄的20青少年收集问卷(总反应的77.3%),48.6%是女性。 在13.6%的被调查个体中观察到有问题的互联网使用; 在2.4%中使用手机有问题,在6.2%中在视频游戏中使用有问题。 有问题的互联网使用与女学生,烟草消费,暴饮暴食的背景,大麻或其他药物的使用,学习成绩差,家庭关系差以及计算机的密集使用有关。 与使用移动电话有关的因素包括其他药物的消费以及这些设备的大量使用。 电子游戏使用的频繁问题与男学生,其他药物的消费,学习成绩差,家庭关系差以及这些游戏的密集使用有关。


中国智能手机用户对社交网站成瘾的心理风险因素(2014)

J Behav Addict。 2013 Sep; 2(3):

调查结果显示,那些在SNS上花费更多时间的人也报告了更高的成瘾倾向。 这项研究的结果表明,与人口统计数据相比,心理因素可以更好地解释澳门中国智能手机用户对SNS的成瘾倾向。 三种心理危险因素是网络自我效能感低,预期结果良好,冲动性状高。


互联网和PC成瘾对塞浦路斯青少年学校表现的影响(2013)

Stud Health Technol通知。 2013; 191:90 4。

数据来自高中一年级和四年级的青少年学生群体的代表性样本。 总样本为2684学生,48.5%为男性,51.5为女性。 研究材料包括扩展的人口统计数据和互联网安全调查问卷 杨氏诊断问卷(YDQ),青少年计算机成瘾测试(ACAT). 结果表明,塞浦路斯人口与希腊其他希腊语人口的成瘾统计数据相当; 15.3%的学生被分类为因YDQ分数而上瘾的网络,而16.3%被PC归咎于他们的ACAT分数。

青少年的父母心理健康和网络成瘾(2014)

Addict Behav。 2014 Nov 1; 42C:20-23。 doi:10.1016 / j.addbeh.2014.10.033。

本研究旨在探讨青少年父母心理健康,尤其是抑郁症与网络成瘾(IA)之间的关系。

招募了总共1098父母和子女的对子,并对调查作出回应,提供可用信息。 对于IA,263(24.0%)学生可被归类为有中度至重度IA的风险。 关于父母的6%(n = 68),4%(n = 43)和8%(n = 87)分别处于中度至重度抑郁,焦虑和压力的风险中。 回归分析结果表明,在调整潜在的混杂因素后,中度至重度父母抑郁与青少年IA之间存在显着相关性。 另一方面,没有观察到父母焦虑和压力与儿童IA之间的关联。

结果表明,父母的心理健康,尤其是抑郁症与其子女的IA状态之间存在显着的关系。 这些结果对青少年网络成瘾的治疗和预防有直接影响。


鼻咽癌的临床特征和诊断确诊 网络 在中国武汉的中学生(2014)

精神病学Clin Neurosci。 2014 Jun;68(6):471-8. doi: 10.1111/pcn.12153.

在所有1076受访者中(平均年龄15.4±1.7年; 54.1%男孩),12.6%(n = 136)符合IAD的YIAT标准。 临床访谈确定了136学生的网络成瘾,并确定了20学生(IAD组的14.7%)合并精神疾病。 多项Logistic回归分析结果显示,男性,在7-9级,父母之间的关系差,自我报告的抑郁评分较高,与IAD的诊断显着相关。


台湾青少年自杀与网络成瘾和活动之间的联系(2013

Compr Psychiatry。 2013年十一月27日

这项横断面研究的目的是研究台湾青少年代表性人群中自杀意念与网络成瘾和互联网活动的关系。9510青少年学生年龄为12-18岁,在台湾南部采用分层随机抽样策略进行选择,并完成问卷调查。  在控制了人口特征,抑郁,家庭支持和自尊的影响后,网络成瘾与自杀意念和自杀企图显着相关。   在线游戏,MSN,在线搜索信息和在线学习与自杀意念的风险增加有关。 虽然在线游戏,聊天,看电影,购物和赌博与自杀未遂风险增加有关,但观看在线新闻与降低自杀未遂风险有关。

评论:即使在控制抑郁,自尊,家庭支持和人口统计学之后,研究发现网络成瘾与自杀意念和尝试之间存在相关性。


前体或后遗症:网络成瘾患者的病理性疾病(2011)

PLoS ONE 6(2):e14703。 DOI:10.1371 / journal.pone.0014703

本研究旨在评估病理性疾病在网络成瘾中的作用,并确定IAD中的病理问题,以及探讨成瘾前网络成瘾者的心理状态,包括可能引发网络成瘾的病理特征。 59学生通过Symptom CheckList-90进行测量 在他们沉迷于互联网之前和之后.

在网络成瘾之前收集的症状清单-90数据和网络成瘾后收集的数据的比较说明了网络成瘾患者中病理性疾病的作用。 在他们沉迷于互联网之前,发现了强迫性维度的异常。 成瘾后,观察到抑郁,焦虑,敌意,人际关系敏感和精神病的维度显着更高,表明这些是网络成瘾的结果.

在研究期间,关于躯体化,偏执想法和恐惧焦虑的维度没有改变,这表明这些维度与网络成瘾无关。 结论: 我们找不到网络成瘾症的可靠病理预测因子。 网络成瘾可能在某些方面给吸毒成瘾者带来一些病理问题。

评论:一项独特的研究。 按照大学一年级学生的要求确定网络成瘾的百分比,以及可能发生的风险因素。 独特的方面是研究对象在注册大学之前没有使用过互联网。 难以置信。 仅仅一年的学习后,一小部分人被列为网络成瘾者。 那些在网络成瘾程度较高的人群中,他们的焦虑抑郁和敌意得分较低。 关键是网络成瘾 造成 行为改变。 从研究中:

  • 成瘾后,观察到抑郁,焦虑,敌意,人际关系敏感和精神病的维度显着更高,表明这些是网络成瘾的结果。
  • 我们找不到网络成瘾症的可靠病理预测因子。 网络成瘾可能在某些方面给吸毒成瘾者带来一些病理问题。

土耳其大学学生网络成瘾严重程度与注意力缺陷多动障碍症状的关系; 人格特质,抑郁和焦虑的影响(2014)

Compr Psychiatry。 2014 Apr;55(3):497-503. doi: 10.1016/j.comppsych.2013.11.01

这项研究的目的是调查网络成瘾(IA)与注意力缺陷多动障碍(ADHD)症状的关系,同时控制土耳其大学生的人格特质,抑郁和焦虑症状的影响。

根据IAS,参与者分为三组,即中度/高度,轻度和无IA组。 组的比率分别为19.9%,38.7%和41.3%。

即使在控制土耳其大学生中人格特质,抑郁和焦虑症状的影响之后,ADHD症状的严重程度也预测了IA的严重程度。 患有严重ADHD症状,特别是多动/冲动症状的大学生可能被认为是IA的风险组.


电针结合心理干预对网络成瘾患者焦虑状态和血清NE含量的影响(2008)

中国珍玖。 2008 Aug;28(8):561-4.

观察电针(EA)对网络成瘾(lAD)的治疗效果,初步探讨其作用机制。

将47例TAD患者随机分为心理治疗组和EA加心理治疗组。 Ť 观察治疗前后LAD评分,焦虑自评量表(SAS)评分,汉密尔顿焦虑量表评分(HAMA)和血清去甲肾上腺素(NE)含量的变化。 EA +心理治疗组总有效率91.3%,心理治疗组总有效率59.1%,电针配合心理干预可明显改善焦虑状态,其机制可能与体内NE的降低有关。


屏幕文化:对ADHD的影响(2011)

Atten Defic Hyperact Disord。 2011 Dec;3(4):327-34.

儿童对包括互联网和视频游戏在内的电子媒体的使用已大大增加,每天约3小时在普通人群中平均使用。 一些孩子无法控制自己的互联网使用,从而导致人们对“网络成瘾”的研究日益增多。 本文的目的是回顾关于ADHD的研究,ADHD是互联网成瘾和游戏的风险因素,其复杂性以及尚待解决的研究和方法论问题。

之前的研究表明,人群中的网络成瘾率高达25%,并且与使用时间相比,它与精神病理学最相关。 各种研究证实,精神疾病,特别是ADHD与过度使用有关,ADHD的严重程度与使用量特别相关。 花在这些游戏上的时间也可能加剧ADHD症状, 如果不是直接然后通过浪费在更具发展挑战性的任务上的时间。

评论:ADHD与过度使用有关,可能会加重症状


网络成瘾女大学生的人格障碍(2016)

J Nerv Ment Dis。 2016 Jan 5。

具有IA的男性表现出较高的自恋PD频率,而与没有IA的女性相比,具有IA的女性表现出更高的边界,自恋,回避或依赖性PD的频率。 网络成瘾者中PD的高发率可能与特定PD精神病理学的核心特征有关。 IA个体中PD频率的性别差异提供了理解网络成瘾者PD的精神病理学特征的指示。


日本大学生有问题的互联网使用与精神症状之间的关联(2018)

精神病学Clin Neurosci。 2018 Apr 13。 doi:10.1111 / pcn.12662。

最近,关于互联网使用的不利影响的研究变得越来越重要。 但是,目前关于日本年轻人互联网使用情况的数据不足,因此我们针对日本大学生进行了一项调查,以研究有问题的互联网使用情况(PIU)。 我们还调查了PIU和多种精神病症状之间的关系。

在日本的五所大学进行了纸质调查。 受访者被要求使用网络成瘾测试(IAT)填写有关其互联网依赖性的自我报告量表。 还根据各自的自我报告收集睡眠质量,ADHD倾向,抑郁和焦虑症状数据。

1336响应和1258包含在分析中。 38.2%的参与者被归类为PIU,61.8%被归类为非PIU。 我们发现日本年轻人的PIU患病率很高。 预测PIU的因素有:女性,年龄较大,睡眠质量差,ADHD倾向,抑郁和焦虑。


塞浦路斯青少年网络成瘾行为的预测因素和心理社会影响(2014)

Int J Adolesc Med Health。 2014月6。

在塞浦路斯青少年的随机样本(n = 805)中应用横断面研究设计(平均年龄:14.7年).

在研究人群中,边缘成瘾互联网使用(BIU)和上瘾互联网使用(AIU)的流行率分别为18.4%和2%。 患有BIU的青少年同时出现异常同伴关系,出现问题,多动和情绪症状的可能性增加。 青少年AIU与异常行为,同伴问题,情绪症状和多动症显着相关。 BIU和AIU的决定因素包括访问互联网以检索性信息和参与具有金钱奖励的游戏.

结论: BIU和AIU都与青少年中明显的行为和社会适应不良有关。


注意力缺陷多动症状和网络成瘾(2004)

精神病学Clin Neurosci。 2004 Oct;58(5):487-94.

本研究的目的是评估注意力缺陷多动/冲动症状与网络吸收之间的关系。 与非ADHD组相比,ADHD组的网络成瘾评分较高。 因此,在ADHD症状水平与儿童网络成瘾严重程度之间存在显着关联。 此外,目前的研究结果表明,在注意力不集中和多动 - 冲动性领域存在ADHD症状可能是网络成瘾的重要危险因素之一。

评论:网络成瘾与ADHD密切相关


对立违抗性障碍/行为障碍共现会增加患有注意力缺陷多动障碍的青少年网络成瘾的风险(2018)

J Behav Addict。 2018 Jun 5:1-8。 doi:10.1556 / 2006.7.2018.46。

目的本横断面研究的目的是评估患有注意力缺陷多动障碍(ADHD)的青少年临床样本中网络成瘾(IA)的流行程度,并检测共同发生的对立违抗障碍/行为的调节作用。 ADHD和IA之间关联的疾病(ODD / CD)。

方法研究组包括119青少年受试者,他们被连续转诊到我们的门诊诊所,诊断为ADHD。 基于Turgay DSM-IV的儿童和青少年破坏性行为障碍筛查和评定量表(T-DSM-IV-S)由父母完成,并且要求受试者完成因特网成瘾量表(IAS)。

结果IAS结果表明参与者(n = 63.9)的76%落入IA组。 IA的程度与多动/冲动症状相关,但与注意力不集中症状无关。 与仅ADHD组(没有合并的ODD / CD)相比,ADHD + ODD / CD受试者在IAS上得分显着更高。

结论由于患有ADHD的青少年患IA的风险很高,早期IA检测和干预对该组具有重要意义。 此外,患有ADHD + ODD / CD的青少年可能比仅ADHD组的青少年更容易感染IA,并且可能需要更仔细地评估IA。


土耳其大学学生网络成瘾严重程度与注意力缺陷多动障碍症状的关系; 人格特质,抑郁和焦虑的影响(2013)

Compr Psychiatry。 2013 Nov 27。 pii:S0010-440X(13)00350-7。 doi:10.1016 / j.comppsych.2013.11.018。

这项研究的目的是调查网络成瘾(IA)与注意力缺陷多动障碍(ADHD)症状的关系,同时控制土耳其大学生的人格特质,抑郁和焦虑症状的影响。

即使在控制土耳其大学生中人格特质,抑郁和焦虑症状的影响之后,ADHD症状的严重程度也预测了IA的严重程度。 患有严重ADHD症状,特别是多动/冲动症状的大学生可能被认为是IA的风险组。


韩国男性青少年互联网滥用与互联网依赖的合并症和行为方面的差异(2014)

精神病学调查。 2014 Oct; 11(4):

本研究根据男性青少年网络成瘾的严重程度检查了精神病合并症和行为方面的差异。 来自首尔四所中学和高中的125名青少年参加了这项研究。 根据精神科医生的诊断访谈,受试者分为非成瘾者,虐待者和依​​赖组。

精神病合并症分布在滥用和依赖组中显着不同,特别是在注意力缺陷多动障碍和情绪障碍项目方面。 非吸毒者和滥用组之间的七个项目存在显着差异,但滥用和依赖组中的受试者之间没有差异。 在滥用组和依赖组之间的三个项目中观察到显着差异,但非吸毒组和滥用组之间没有显着差异。 在行为方面,依赖组中滥用,性和社交兴趣行为减少的得分最高,非吸毒组最低。 然而,人际关系减少的行为方面没有显示出群体之间的这种差异。


10(th)级青少年网络成瘾的高风险及其与终身物质使用,心理和行为问题的关系。 (2014)

Psychiatr Danub。 2014 Dec;26(4):330-9.

在土耳其伊斯坦布尔的45学区的15学校进行的横断面在线自我报告调查。 在10月4957和12月10之间研究了2012 2012(th)级学生的代表性样本。

参与者分为两组:HRIA(15.96%)和网络成瘾风险较低的组。 男性的HRIA率更高。 研究结果表明,HRIA与学校的负面后果,烟草,酒精和/或药物的终生使用,自杀念头,自我伤害和违法行为有关。


网络成瘾中的功能失调抑制控制和冲动(2013)

精神病学 2013 Dec 11。 pii:S0165-1781(13)00764-6。

IA组表现出比健康对照组更多的性状冲动。 他们在追求新奇和避免伤害方面的得分也更高。 在计算机化停止信号测试中,IA组比健康对照组表现更差,这是一种抑制功能和冲动性的测试; 其他神经心理学测试没有出现组间差异。

IA组的抑郁和焦虑得分也较高,自我指导和合作能力较低。 总之,IA患者表现出冲动性作为核心人格特质和神经心理功能。


网络成瘾是一种与病态赌博不同的精神病理状态吗? (2014)

Addict Behav。 2014 Mar 3。 pii:S0306-4603(14)00054-9。 doi:10.1016 / j.addbeh.2014.02.016。

行为成瘾观点表明,网络成瘾(IA)和病态赌博(PG)可能具有与物质依赖相似的特征。

.尽管IA和PG在抑郁,焦虑和全球功能水平方面与对照组有显着差异,但两个临床组显示出不同的气质,应对和社交模式。 特别是IA患者与PG患者相比,表现出更严重的心理和行为脱离与重要的人际关系障碍相关。 这两个临床小组分享了一种冲动的应对策略和社会情感障碍。

尽管IA和PG患者表现出相似的临床症状,但与PG病症相比,IA病症的特征在于更相关的精神,行为和社会脱离。


网络暴露对网络成瘾者的不同心理影响(2013)

公共科学图书馆之一。 2013;8(2):e55162. doi: 10.1371/journal.pone.0055162.

该研究探讨了互联网暴露对网络成瘾者和低互联网用户的情绪和心理状态的直接影响。 参与者接受了一系列心理测试,以探索网络管理,情绪,焦虑,抑郁,精神分裂和自闭症特征的水平。 然后他们接受了15分钟的互联网接触,并重新测试了情绪和当前的焦虑情绪。

网络成瘾与长期抑郁,冲动性不合格和自闭症特征有关。 与低互联网用户相比,高互联网用户在互联网使用后的情绪也显着下降。

接触互联网对网络成瘾者情绪的直接负面影响可能会增加那些试图通过重新参与互联网使用来减少低情绪的人的使用。

同样, 已经发现暴露于有问题行为的对象会减少情绪 [26]特别是在 个人沉迷于色情[5], [27]。 因为使用互联网的这两个原因(即赌博和色情)与有问题的互联网使用密切相关 [2], [3], [14],很可能这些因素也可能导致网络成瘾 [14].

实际上,有人认为,参与问题行为的这种负面影响本身可能会产生进一步参与这些高概率问题行为,企图逃避这些负面情绪 [28]. 结果显示,互联网曝光对“网络成瘾者”的积极情绪产生了显着的负面影响。

T他的影响已经在“网络成瘾”的理论模型中被提出[14], [21],以就色情摄影对网络性成瘾者的负面影响而言,也有类似的发现[5],这可能暗示 这些成瘾之间的共性。 值得建议的是这个对情绪的积极影响可以被认为类似于戒断效应,根据成瘾分类的需要提出

评论:研究人员发现情绪明显下降 使用后平行成瘾戒断。


网络成瘾的青少年是否容易受到攻击性行为? 临床合并症对网络成瘾青少年攻击性可预测性的中介作用(2015)

Cyber​​psychol Behav Soc Netw。 2015 Apr 22。

之前的研究报道了侵略与网络成瘾(IAD)之间的关联,这也与焦虑,抑郁和冲动有关。 然而,迄今尚未明确证明侵略与IAD之间的因果关系。 基于Y-IAT确定了三组:通常的用户组(n = 487,68.2%),高风险组(n = 191,26.8%)和网络成瘾组(n = 13,1.8%) )。 数据揭示了攻击性和IAD之间的线性关联,使得一个变量可以由另一个变量预测。 目前的研究结果表明,患有IAD的青少年似乎比正常青少年具有更积极的倾向。 如果更具侵略性的人临床上容易上网,那么早期的精神病干预可能有助于预防IAD。


互联网病理性使用对青少年心理健康的影响:一项前瞻性研究(2010)

Arch Pediatr Adolesc Med。 2010 Oct;164(10):901-6.

研究互联网的病理使用对中国青少年心理健康,包括焦虑和抑郁的影响。 据推测,互联网的病理性使用对青少年的心理健康是不利的。一项随机研究,来自人群的随机生成队列。

13和18年龄之间的青少年。

在调整潜在的混杂因素之后,对于那些在病理学上使用互联网的人来说,抑郁症的相对风险是那些没有表现出目标病态互联网使用行为的人的21 / 2倍。 观察到互联网的病理使用与随访焦虑之间没有显着关系。

结果表明,最初没有心理健康问题但在病理学上使用互联网的年轻人可能会因此而患上抑郁症。 这些结果对预防青少年精神疾病有直接影响,特别是在发展中国家。

据推测,互联网的病理性使用不利于青少年的心理健康,因此广泛和病态地使用互联网的年轻人会增加焦虑和抑郁的风险。

评论:一项针对互联网用户的罕见研究。本研究发现,互联网使用导致青少年抑郁症。


互联网滥用者与抑郁状态相关联,但不是抑郁症状(2013)

精神病学Clin Neurosci。 2013 Dec 8。 doi:10.1111 / pcn.12124

本研究调查了三个问题:(i)互联网滥用者是否表现出抑郁状态而没有抑郁特征; (ii)互联网滥用和抑郁之间共有哪些症状; (iii)互联网滥用者的个性特征。

年龄为58-18年龄的99名男性和24女性参与者使用Chen Internet Addiction Scale进行筛选。

在抑郁症和网络滥用症状的比较中, 研究发现,高风险的互联网滥用参与者与抑郁症有一些共同的行为机制,包括失去兴趣的精神症状,攻击行为,抑郁情绪和内疚感。 高风险的互联网滥用参与者可能更容易受到暂时抑郁状态的影响,但不是永久性抑郁特征。

评论:网络成瘾与抑郁状态有关,但与慢性抑郁无关。 这意味着互联网使用可能是抑郁症的原因。 这表明抑郁症不是预先存在的病症


印度青少年网络成瘾的发生率和决定因素(2017年)

印度社区卫生杂志, 29(1),89 96。

目标:确定Aligarh学校青少年网络成瘾的流行程度,并衡量网络成瘾与研究参与者的社会人口统计数据之间的关联。

材料和 方法:这项横断面研究是在Aligarh的学校进行的。 1020参与者通过多阶段抽样技术选择,该技术与每个班级的学生数量成比例。 使用包括Young的20项目因特网成瘾测试(IAT)的问卷进行数据收集。

成果:关于35.6%的学生有网络成瘾。 与女性相比,男性(40.6%)显着(p = 0.001)对互联网的沉迷(30.6%)。 在双变量分析中,发现家庭中较高年龄组(17-19年),男性和互联网接入的网络成瘾概率明显较高。


网络成瘾及其与高中生的关联:来自印度艾哈迈达巴德的初步研究(2013)

Asian J Psychiatr。 2013 Dec;6(6):500-5. doi: 10.1016/j.ajp.2013.06.004.

网络成瘾(IA)是一个即将到来且研究较少的精神病学实体,特别是在低收入和中等收入国家。 这是第一次在印度学校的11th和12th学生中学习IA,并发现其与社会教育特征,互联网使用模式和心理变量(即抑郁,焦虑和压力)的相关性。

艾哈迈达巴德六所英语中学的61名学生参加了比赛,其中完成表格的552(88.9%)进行了分析。 六十五(11.8%)学生有IA; 它是通过在线时间,社交网站和聊天室的使用以及焦虑和压力的存在来预测的。 年龄,性别和自评学业表现并未预测IA。 IA与抑郁,焦虑和压力之间存在强烈的正相关关系。

IA可能是相关的临床构建,甚至在发展中国家也需要广泛的研究。 所有患有抑郁,焦虑和压力的高中生都必须接受IA的筛查,反之亦然。


印度东北地区医学生网络成瘾患病率,危险因素和不良影响的横断面研究。

Prim Care Companion CNS Disord。 2016 Mar 31; 18(2)。 doi:10.4088 / PCC.15m01909。

横断面研究样本包括来自Silchar医学院和医院(印度阿萨姆邦Silchar)的188名医学生。 学生在收到简短指示后,填写了为该研究创建的社会人口统计学表格和互联网使用调查表,以及Young的20项互联网成瘾测试。 在10年2015月的XNUMX天内收集了数据。

在188名医学生中,有46.8%的人有网络成瘾的风险增加。 被发现风险增加的人具有较长的互联网暴露时间,并且始终处于在线状态。 同样,在这个群体中,男人更倾向于发展在线关系。 过度使用Internet也导致大学学习成绩低下,并感到情绪低落,焦虑和沮丧。

网络成瘾的不良影响包括退出现实生活中的关系,学术活动的恶化以及情绪低落和紧张。 非学术目的的互联网使用在学生中越来越多,因此迫切需要在机构层面进行严格的监督和监督。 应通过提高认识活动向学生及其家长强调沉迷于互联网的可能性,以便在个人和家庭层面实施干预和限制。


韩国互联网用户之间有问题的互联网使用与分离的关系(2016)

精神病学 2016 Apr 30;241:66-71.

本研究调查了韩国互联网用户中有问题的互联网使用(PIU)的模式,以调查PIU与分离经验之间的关联。 通过在线小组调查,招募了20和49年之间的五百八十名参与者。 使用PIU作为因变量的逻辑回归分析,我们观察到PIU的参与者更可能有酒精相关的行为或问题,更高水平的感知压力和分离经历。

参与者在韩语版本的“离婚经历量表”上的得分与PIU的严重程度呈正相关。 与没有分离的PIU相比,患有PIU和分离的个体比没有PIU的个体具有更严重的PIU和更严重的心理健康问题。


Facebook对医科大学生生活的影响(2013)

Int Arch Med。 2013 Oct 17;6(1):40.

这是一项在2012年2012月至18年25月期间在陶氏健康科学学院进行的横断面,观察性和问卷调查研究。参加者年龄在20.08-XNUMX岁之间,平均年龄为XNUMX岁。

青少年愿意为了娱乐和娱乐而牺牲自己的健康,社交生活,学习或者使用Facebook后获得的满足感。 我们在研究中观察到的是,尽管我们的大多数受试者都表现出多种Facebook成瘾迹象,但他们没有意识到,即使他们意识到自己也不想退出Facebook,即使他们想退出,他们也可以没错我们的观察结果表明,大多数用户上瘾。


渴望Facebook? 对在线社交网络的行为上瘾及其与情绪调节缺陷的关联(2014)

瘾。 2014 Aug 29。 doi:10.1111 / add.12713。

针对本科生的横断面调查研究。 使用协方差的单变量和多变量分析来检查无序在线社交网络使用,网络成瘾,情绪调节缺陷和酒精使用问题之间的关联。 本科学生(n = 253,62.8%女性,60.9%白色,年龄M = 19.68,SD = 2.85),主要代表目标人群。 回应率为100%。

9.7%的受访者表示存在混乱的在线社交网络使用习惯,并且与年轻互联网成瘾测验的得分显着正相关,而情绪调节和饮酒困难更大。 使用在线社交网站可能会让人上瘾。 药物滥用和依赖的改进措施适用于评估无序的在线社交网络使用。 无序的在线社交网络使用似乎是一组情绪调节技能差的症状的一部分,并且对物质和非物质成瘾的敏感性增加.


建模有问题的Facebook使用:突出情绪调节和在线社交互动偏好的作用(2018)

Addict Behav。 2018 Dec; 87:214-221。 doi:10.1016 / j.addbeh.2018.07.014。

当前在文献中缺少经过验证的Facebook使用问题(PFU)的理论模型。 Caplan(2010)提出的广义问题互联网使用(PIU)的认知行为模型可能为理解社交网站的问题使用提供概念基础。 本研究旨在通过测试在PFU上下文中的广义PIU模型的可行性,为有关PFU概念化的讨论做出贡献。 对815个意大利年轻人进行了意大利语版“问题Facebook使用量表”(PFUS;包括五个子量表,即对在线社交互动的偏好– POSI,情绪调节,认知专注,强迫使用和负面结果)。 使用结构方程建模分析来测试理论模型。 POSI成为Facebook使用情绪调节和自我调节不足的积极预测因素。 使用Facebook进行情绪调节是自我调节不足的积极预测。 自我调节不足是Facebook使用负面结果的积极预测。 值得注意的是,自我调节Facebook使用的困难与使用Facebook进行情绪调节的关系更大,而不是与在线社交互动的偏好有关。 同样,使用Facebook进行情绪调节似乎比对在线社交互动的偏好对PFU的负面结果影响更大。 获得的结果支持在PFU的背景下广义PIU模型的可行性,并表明情绪调节能力可能是预防和治疗PFU的潜在目标。


青少年沉重的社交网络带来的负面影响:害怕失踪的中介作用(2017)

J Adolesc。 2017 Feb; 55:51-60。 doi:10.1016 / j.adolescence.2016.12.008。

社交网站(SNS)对青少年尤其具有吸引力,但也表明这些用户在过度使用这些网站时可能会遭受负面的心理后果。 我们分析了漏掉恐惧(FOMO)和SNS强度的作用,以解释精神病理症状与通过移动设备使用SNS的负面后果之间的联系。 在一项在线调查中,1468和16之间的18讲西班牙语的拉丁美洲社交媒体用户完成了医院焦虑和抑郁量表(HADS),社交网络强度量表(SNI),FOMO量表(FOMO)和关于通过移动设备使用SNS(CERM)的负面后果的调查问卷。 使用结构方程模型,发现FOMO和SNI都介导了精神病理学和CERM之间的联系,但是通过不同的机制。 此外,对于女孩来说,情绪低落似乎会引发更高的SNS参与。 男孩,焦虑会引发更高的SNS参与。


社交网站 - 成瘾者(2014)的注意力偏差

酒精。 2014 Sep; 49 Suppl 1:i50。

大量研究表明,上瘾的个体具有与成瘾受试者相关的注意偏倚,然而,对注意偏倚和网络成瘾之间的关系知之甚少。 在这项研究中,我们调查了社交网站(SNS) - 被发现的个体是否显示SNS相关图片的注意力偏差。

t检验的结果显示,SNS成瘾组在500 ms(t(45)= 2.77,p <.01)的情况下表现出对SNS刺激的注意偏见,而在5000 ms(t(45)=)的情况下则没有。 22,ns),与非SNS成瘾组相比。 该结果表明,SNS成瘾个体在注意力捕获期间对SNS相关刺激具有注意偏向以及其他成瘾性疾病或依赖性(例如酒精或尼古丁依赖性)。


纵向研究表明,青春期上瘾的互联网使用与成年早期的大量饮酒和吸烟有关(2016)

Acta Paediatr。 2016 Dec 15。 doi:10.1111 / apa.13706。

这项纵向研究调查了青春期成瘾性互联网使用与成年早期大量饮酒和吸烟之间的关联。 我们专注于来自韩国青年小组研究的中学生,他们是16的2003:不喝酒的1,804和不吸烟的2,277。 多变量逻辑分析调查了16时代的互联网使用与地点,花费的时间和使用原因以及20时代的饮酒和吸烟之间的关系。

在16时代,使用互联网进行聊天,游戏和成人网站与20时代的大量饮酒有显着关联。 作为16时代因特网使用地点的网吧与20时代的吸烟行为有关。 该研究证实了16年龄段上瘾使用互联网与20年龄期间大量饮酒和吸烟之间存在显着关联。 研究结果证明了上瘾的互联网使用的负面影响,这是青少年面临的最大问题之一。


之间的关联 网络 韩国青少年过度使用和侵略(2013)

Pediatr Int。 2013 Jun 30。 doi:10.1111 / ped.12171。

韩国的高中生共有2,336(男孩,57.5%;女孩,42.5%)完成了结构化问卷。 严重程度 网络 使用Young评估过度使用 网络 试验。

分类为严重成瘾者和中度成瘾者的男孩比例分别为2.5%和53.7%。 对于女孩,相应的比例分别为1.9%和38.9%. 这项研究表明, 网络 过度使用与青少年的攻击密切相关。


智能手机的开发和验证 库存(SPAI)(2014)

公共科学图书馆之一。 2014 Jun 4; 9(6):e98312。 doi:10.1371 / journal.pone.0098312。

本研究的目的是根据智能手机的特殊功能开发自我管理的量表。 证明了智能手机成瘾量表(SPAI)的可靠性和有效性。

从12月283到7月2012招募了总共2013参与者以完成一组问卷。 有260男性和23女性,年龄22.9±2.0年。 进行了探索性因子分析,内部一致性测试,测试再测试和相关性分析,以验证SPAI的可靠性和有效性。

综上所述, 该研究的结果证明SPAI是一种有效且可靠的自我管理筛查工具,可用于识别智能手机成瘾。 DSM中与物质相关和成瘾性疾病的一致分类意味着智能手机成瘾中“成瘾”的属性相同。


网络成瘾概述(2014)

酒精。 2014 Sep; 49 Suppl 1:i19。

有问题的互联网使用或互联网成瘾通常被视为无法控制互联网的使用,这最终会涉及一个人生活中的心理,社会,学术和/或专业问题。 Internet的功能失常与各种不同的活动有关,例如网络性,在线赌博,在线视频游戏或社交网络参与,因此强调了这种有问题的行为在各个人中可能采取截然不同的形式,不应被视为同类构造。


德国代表性青少年样本中病理性互联网使用的流行情况:潜在概况分析的结果(2014)

精神病理学。 2014 Oct 22。

背景: 在几个工业国家,病理性互联网的使用越来越重要。抽样和方法:我们调查了一份代表性的德国1,723青少年配额样本(年龄为14-17岁)和1护理员。 我们进行了潜在的概况分析,以确定病理性互联网使用的高风险组。

结果: 总体而言,有3.2%的样本构成了使用病理性互联网的个人资料组。 与其他已发表的研究相反,潜在特征分析的结果不仅通过对年轻人的自我评估,而且通过看护人的外部评价得到了验证。。 除了病理性互联网使用外,高风险群体的家庭功能和生活满意度水平较低,家庭互动中存在较多问题。


互联网过度使用与青少年心理健康之间的关系(2013)

护理健康科学。 2013 Aug 29。 doi:10.1111 / nhs.12086。

本研究在完成74,980韩国青少年风险行为网络调查的2010韩国中学生和高中生的全国代表性样本中检查了影响网络成瘾水平和心理健康的因素。 潜在的网络成瘾和网络成瘾的流行率分别为14.8%和3%。

报告自杀意念,抑郁情绪,中度或更高主观压力,中度或更多幸福或曾经从事有问题的物质使用的男孩和女孩的潜在网络成瘾的比值比更高。 网络成瘾高风险的青少年心理健康状况不佳。


芬兰青少年的互联网使用和成瘾:15-19years。 (2014)

J Adolesc。 2014 Feb;37(2):123-31. doi: 10.1016/j.adolescence.2013.11.008.

这项研究结合定性和定量研究,调查了芬兰青少年(n = 475)中的互联网使用情况。 在使用因特网成瘾测试(Young,1998a,1998b)评估ternet使用。 根据测试分数将数据分为三个部分:普通用户(14.3%),轻度过度用户(61.5%)和中度或严重过度用户(24.2%)。

由于使用互联网的缺点,学生报告说这是耗时的,并导致精神,社会和身体伤害和上学不良。 发现了网络成瘾的四个因素,其中两个因素发现了女性和男性之间的统计差异。


在患有颞下颌关节紊乱的智能手机上瘾的青少年中存在改变的颅颈部姿势和活动性。

J Phys Ther Sci。 2016 Jan;28(2):339-46.

智能手机被青少年和成人广泛用于各种目的。 由于青少年比成年人更积极地使用智能手机,他们更容易沉迷于智能手机。 此外,过度使用智能手机可能会导致各种心理和身体症状。

头影测量分析显示两组静息位置的颅颈角度无显着差异。 然而,使用倾角仪进行的测量显示,在使用智能手机时,颈部姿势显着弯曲,智能手机上瘾青少年的颈部活动范围缩小。 颞下颌关节紊乱的临床特征表明,智能手机上瘾的青少年更容易出现肌肉问题。


网络成瘾和青少年(2014)


病理性互联网使用与共病精神病理学之间的关联:系统评价(2013)

精神病理学。 2013; 46(1):1-13。 doi:10.1159 / 000337971。 Epub 2012 Jul 31。

该系统评价的主要目的是确定和评估PIU与共病精神病理学之间相关性的研究。

大多数研究是在亚洲进行的,包括横截面设计。 Ťwenty文章符合预设的包含和排除标准; 75%报告PIU与抑郁,57%与焦虑,100%与ADHD症状,60%与强迫症状和66%与敌意/攻击性显着相关。 没有研究报告PIU和社交恐怖症之间的关联。

大多数研究报告男性PIU发病率高于女性。 PIU与抑郁之间存在最强的相关性; 最弱的是敌意/侵略。

ADHD的抑郁和症状似乎与PIU具有最显着和一致的相关性。 据报道,所有年龄组的男性关联度都较高。


土耳其大学学生网络成瘾风险的严重程度及其与边缘人格特征,童年创伤,分离经历,抑郁和焦虑症状严重程度的关系(2014)

精神病学 2014 Mar 3。

本研究的目的是调查土耳其大学生网络成瘾(IA)风险与边缘人格特征,童年创伤,分离经历,抑郁和焦虑症状的严重程度之间的关系。 共有271土耳其大学生参加了这项研究。

T高IA风险组的学生率为19.9%(n = 54),轻度IA风险组为38.7%(n = 105),无IA风险组为41.3%(n = 112)。

单变量协方差分析 表明边缘人格特征,情绪虐待,抑郁和焦虑症状的严重程度是IAS评分的预测因子,而性别对IAS评分没有影响。 在童年创伤类型中,情绪虐待似乎是IA风险严重程度的主要预测因素。 边缘人格特征预测了IA风险的严重程度以及土耳其大学生的情绪虐待,抑郁和焦虑症状。


边缘人格症状与网络成瘾的关系:心理健康问题的中介效应(2017)

J Behav Addict。 2017 Aug 29:1-8。 doi:10.1556 / 2006.6.2017.053。

目的–研究边缘人格症状与网络成瘾之间的关系,以及两者之间心理健康问题的中介作用。 方法–总共招募了500名台湾大学生,并使用Chen网络成瘾量表对网络成瘾的症状进行了评估,使用了台湾版的《边界症状列表》对边缘人格症状进行了评估,并使用了症状清单中的四个分量表对心理健康问题进行了评估- 90修订量表(人际关系敏感性,抑郁,焦虑和敌意)。 SEM分析表明,假设模型中的所有路径都很重要,表明边缘人格症状直接与网络成瘾的严重程度直接相关,而与通过增加心理健康问题的严重程度而与网络成瘾的严重程度间接相关。


欧洲青少年互联网使用问题,社会人口统计学变量与肥胖之间的联系(2016)

Eur J Public Health。 2016 Apr 25。 pii:ckw028。

儿童和青少年的超重仍然是重要且令人担忧的全球公共卫生问题。 随着青少年上网时间的增加,有问题的互联网使用(PIU)可能导致负面的健康后果。 这项研究旨在检查欧洲七个国家青少年的PIU与青少年超重/肥胖之间的关系,并评估欧洲青少年成瘾行为网络(EU NET ADB)调查(www.eunetadb.eu)中记录的人口统计学和生活方式因素的影响。 。

在七个欧洲国家(德国,希腊,冰岛,荷兰,波兰,罗马尼亚和西班牙)进行了一项针对14至17岁青少年的跨学校跨学科调查。 匿名自填问卷包括社会人口统计学数据,互联网使用特征,学业成绩,家长控制和网络成瘾测试。 通过逻辑回归分析研究超重/肥胖与潜在风险因素之间的关联,从而允许复杂的样本设计。

研究样本由年龄为10-287年的14 17青少年组成。 12.4%超重/肥胖,14.1%呈现出功能失调的互联网行为. 希腊的超重/肥胖青少年比例最高(19.8%),荷兰比例最低(6.8%)。 男性[优势比(OR)= 2.89,95%CI:2.46-3.38],社交网站的使用较多(OR = 1.26,95%CI:1.09-1.46)和希腊居住地(OR = 2.32,95% CI:1.79-2.99)或德国(OR = 1.48,95%CI:1.12-1.96)与超重/肥胖的高风险独立相关。 更多的兄弟姐妹(OR = 0.79,95%CI:0.64-0.97),更高的学校成绩(OR = 0.74,95%CI:0.63-0.88),更高的父母教育(OR = 0.89,95%CI:0.82- 0.97)和荷兰居民(OR = 0.49,95%CI:0.31-0.77)独立预测超重/肥胖的风险较低。


中国中小学生网络成瘾:一项具有全国代表性的样本研究。 (2013)

Cyber​​psychol Behav Soc Netw。 2013 Aug 24 .

数据来自中国国家儿童研究中心(NCSC),该研究从中国24,013个省的100个县招募了31名四年级至九年级学生。

总样本中网络成瘾的流行率为6.3%,互联网用户中的流行率为11.7%。 在互联网用户中,男性(14.8%)和农村学生(12.1%)报告的网络成瘾多于女性(7.0%)和城市学生(10.6%)

在考虑互联网使用的位置和目的时,网络成瘾者的百分比在通常在网吧冲浪(18.1%)和玩网络游戏(22.5%)的青少年中最高。


强制性互联网使用与实质之间的并发和预测关系:利用中国和美国职业高中学生的调查结果(2012)

Int J Environ Res Public Health。 2012 Mar; 9(3):660-73。 Epub 2012 2月23。

目的: 强制性互联网使用(CIU)越来越成为过程成瘾之间的研究领域。 方法: 。 路径分析适用于 检测CIU水平,30天吸烟和30天暴饮暴食的基线和一年随访测量之间的并发和预测关系. 结果:

(1)CIU与基线时的物质使用没有正相关。

(2)基线CIU与女性,但不是男性学生的物质使用变化之间存在正向预测关系。

(3)在女性而非男性学生中也发现了CIU的并发变化与物质使用之间的关系。

(4)基线物质使用并未预测CIU从基线到1年随访的增加。

结论:虽然发现CIU与物质使用有关,但这种关系并不总是积极的.

评论:这项研究发现强迫性互联网使用与物质使用之间没有关联。 这与经常说的关于网络成瘾一定是由于先前存在的条件或仅在具有“成瘾者的大脑”的人中发生的条件的理论不一致。


网络成瘾(2012)[芬兰文章]

Duodecim. 2012;128(7):741-8.

网络成瘾被定义为互联网的不受控制和有害使用, 表现形式有三种:游戏,各种性活动以及过度使用电子邮件,聊天或短信。 一些研究发现滥用酒精和其他物质,抑郁症和其他健康问题与网络成瘾有关。 在男孩和男人中,抑郁症可能更多是成瘾的后果而不是原因。 多动症似乎是发展这种疾病的重要背景因素。

评论:首先,他们得出结论,网络成瘾表现为3种形式,其中之一是性行为。 其次,他们发现抑郁症是由网络成瘾引起的,而不是由网络成瘾引起的。 至于注意力缺陷多动症,我们已经看到许多从色情成瘾中康复的人的注意力下降或缓解。


网络成瘾的流行及其与青少年互联网用户的压力生活事件和心理症状的关联(2014)

Addict Behav。 2014 Mar;39(3):744-7.

青少年中的网络成瘾(IA)是全世界严重的公共卫生问题。 青少年互联网用户中网络成瘾的流行率为6.0%。 Logistic回归分析表明,在控制人口学特征后,人际关系问题和学校相关问题以及焦虑症状的压力因素与IA显着相关。


五年内日本成年人网络成瘾的变化:两项主要调查结果(2014)

酒精。 2014 Sep; 49 Suppl 1:i51。

假设日本有网络成瘾者(IA)的人数迅速增加,但实际情况并不为人所知。  我们的第一次调查是在2008进行的,受试者是7,500男性和女性。 我们的第二次调查是在2013进行的,受试者是7,052人。 B在两项调查中,通过分层两阶段随机抽样从日本的整个成年人群中选择受试者。

在第一次调查中,51%回复说他们使用了互联网,而20%在IAT上得分为40或更高。 我们估计了具有IA趋势的adullts的数量 在日本是2.7百万。 问题用户在年轻一代中更为普遍,并且往往具有更高的教育水平。 第二项调查显示IA的患病率高于第一次调查。 我们估计日本IA倾向的adullts数量为4.21百万。


土耳其网络成瘾门诊就诊的男性患者的抑郁,孤独,愤怒行为和人际关系风格(2014)

Psychiatr Danub。 2014 Mar;26(1):39-45.

“互联网成瘾”是过度使用计算机,会干扰一个人的日常生活。 我们设计这项研究的目的是评估抑郁,孤独,愤怒和人际关系风格对网络成瘾的预测作用,并建立模型。这项研究的结果表明,“网络使用时间”和STAXI“愤怒”分量表是网络成瘾的预测因素。 当临床医生怀疑互联网过度使用时,对互联网使用的监管可能会有所帮助。 用于表达愤怒的精神病治疗和专注于感受验证的治疗可能是有用的。


一般人群样本中的网络成瘾与人格障碍之间的关联(2016)

J Behav Addict。 2016 Dec;5(4):691-699. doi: 10.1556/2006.5.2016.086.

横断面分析数据基于德国子样本(n = 168; 86男性; 71符合IA的标准),互联网人口过度使用的水平从普通人群样本中升高(n = 15,023)。 使用综合国际诊断访谈的结构和DSM-5中建议的互联网游戏障碍标准,通过全面的标准化访谈对IA进行了评估。 冲动性,注意缺陷多动障碍和自尊由广泛使用的问卷进行评估。 与没有IA的参与者(29.6%; p <.9.3)相比,患有IA的参与者的人格障碍发生率更高(001%)。


与网络成瘾患者和酒精依赖患者之间的攻击性相关的共同心理特征(2014)

安创精神病。 2014 Feb 21;13(1):6.

网络成瘾(IA)被认为是行为成瘾之一。 尽管已经提出常见的神经生物学机制是行为成瘾和物质依赖的基础,但很少有研究直接比较IA与物质依赖性,如酒精依赖(AD)。

我们比较了IA,AD和健康对照(HC)患者的人格五因素模型,以及冲动,愤怒表达和情绪,以探索与侵略相关的心理因素。

与HC组相比,IA和AD组表现出较低的适应性和较高水平的神经质,冲动和愤怒表达,这是与攻击相关的特征。 成瘾组表现出较低的外向性,经验开放性和尽责性,并且比HC更具抑郁和焦虑,IA和AD症状的严重程度与这些类型的精神病理学正相关。

IA和AD在性格,气质和情感方面相似,并且具有可能导致侵略的共同特征。


伊斯法罕大学,伊朗,2010学生对网络成瘾对一些精神症状的影响。 (2012)

Int J Prev Med。 2012 Feb;3(2):122-7.

本研究旨在探讨网络成瘾对大学生某些精神症状的影响。 这项横断面研究是在伊朗伊斯法罕大学通过配额抽样选出的250学生中进行的。 结论: 参与心理健康领域的精神病学家和心理学家需要充分了解心理问题 由于 网络成瘾,如焦虑,抑郁,攻击,工作和教育不满.

评论:来自这项研究:“由于网络成瘾而引起的问题,例如焦虑,沮丧,攻击性以及工作和教育上的不满。” 相关不等于因果关系,但我们看到诸如抑郁和焦虑之类的症状通过色情成瘾的康复而缓解


意大利高中生样本中的述情障碍,焦虑,抑郁和网络成瘾严重程度的关系(2014)

ScientificWorldJournal。 2014 2014:504376。

我们旨在评估网络成瘾(IA)严重程度是否与高中生的述情障碍评分相关,同时考虑到性别差异的作用以及焦虑,抑郁和年龄的可能影响。 该研究的参与者是来自意大利南部两个城市的三所高中招募的600学生(年龄从13到22; 48.16%女孩).

该研究的结果显示,IA评分与述情障碍评分相关,超过负面情绪和年龄的影响。 具有病理水平的述情障碍的学生报告的IA严重程度得分较高。 特别是,结果显示,识别感觉的困难与IA严重程度的较高得分显着相关。


网络成瘾的冲动:与病态赌博的比较(2012)

Cyber​​psychol Behav Soc Netw。 2012 Jun 4。

网络成瘾被认为与不良的冲动控制有关。 本研究的目的是比较那些患有网络成瘾的人的特质冲动与患有病态赌博的人的特质冲动。 我们的研究结果表明,那些患有网络成瘾的人表现出特质冲动性水平的增加,这与被诊断患有病理性赌博的患者相当。

此外,网络成瘾的严重程度与网络成瘾患者的特质冲动水平正相关。 这些结果表明,网络成瘾可以概念化为冲动控制障碍,而特质冲动性是网络成瘾易受攻击的标志。

评论:在新的DSM5中,病理性赌博将归为成瘾。 这项研究得出的结论是,互联网成瘾者的冲动与已经发展为“官方成瘾”的冲动相比。


网络成瘾症引起的戒断性精神病(2014)

精神病学调查。 2014 Apr;11(2):207-9. doi: 10.4306/pi.2014.11.2.207.

与物质使用障碍相似,患有网络成瘾症(IAD)的患者表现出过度使用,耐受和戒断症状。 我们报告了一例患有戒断性精神病的患者,除了常见的戒断症状如躁动和烦躁外,还表现出妄想性妄想和紊乱行为。

使用抗精神病药物(喹硫平达到800 mg),他的精神病症状迅速消退,治疗四天后,他不再出现精神病的迹象。 该病例报告表明,在长期过度使用互联网的过程中可能会出现短暂的精神病,IAD下的中心病变更可能是一种上瘾而非冲动控制。


与问题赌博和互联网依赖相关的心理因素的共性(2010)

过度使用互联网的最常用的概念方法是作为一种行为成瘾,类似于病态或问题赌博。 为了有助于将互联网依赖理解为类似问题赌博的混乱,目前的研究旨在研究问题赌博与互联网依赖之间的关系以及与问题赌博相关的心理因素与互联网依赖研究的相关程度。 。

调查结果显示,报告问题赌博和互联网依赖的人群之间没有重叠,但患有这些疾病的人报告了类似的心理状况。 虽然需要复制更大的社区样本和纵向设计, 这些初步调查结果表明,问题赌博和互联网依赖可能是具有共同潜在病因或后果的单独疾病.

评论:研究发现“问题赌博和对互联网的依赖可能是具有共同的潜在病因或后果的独立疾病。”


Facebook使用与大学生互联网使用问题的关系(2012)

Cyber​​psychol Behav Soc Netw。 2012 Jun;15(6):324-7.

Facebook和其他在线社交网站的普及导致了对使用的潜在风险的研究,包括网络成瘾。 之前的研究报告称,8百分比和50百分比的大学生报告的问题与网络成瘾一致。 本科生(N = 281,女性占72%)完成了一系列自我报告措施,包括互联网成瘾测试。 目前的研究结果表明,相当一部分学生遇到与互联网使用相关的问题,而使用Facebook可能会加剧与网络成瘾相关的症状的严重性

评论:颇有以下主张:“以前的研究报告说,大约有8%至50%的大学生报告了与网络成瘾相符的问题” 对于网络成瘾来说,它是面向女性的Facebook,男性的游戏和两者的色情?


互联网使用,Facebook入侵和抑郁:横断面研究的结果。

Eur Psychiatry。 2015可能是8。 pii:S0924-9338(15)00088-7。

我们研究的主要目的是研究互联网使用,抑郁和Facebook入侵之间的潜在关联。 共有672位Facebook用户参与了这一横断面研究。 我们的结果提供了更多证据,证明每天的互联网使用时间(以分钟,性别和年龄为单位)也是Facebook入侵的预测因素:Facebook入侵可以通过男性,年轻人和大量在线时间来预测。 根据这项研究,有可能得出这样的结论:某些人口统计资料(例如年龄,性别或上网时间等变量)可能有助于勾勒出可能会上瘾的用户的个人资料脸书


网络成瘾:患病率和风险因素:印度硅谷班加罗尔大学生的​​横断面研究(2015)

印度公共卫生。 2015 Apr-Jun; 59(2):

互联网是一种广泛使用的工具,已知会助长成瘾行为,并且在不久的将来,在像印度这样的快速发展的国家,网络成瘾可能会成为一个重大的公共卫生问题。 这项横断面研究旨在估计印度班加罗尔市大学生的患病率,了解模式,并评估网络成瘾的风险因素。

这项针对16-26岁大学生的研究(平均值±SD 19.2±2.4年),与 女性代表性略高(56%), 确定34% 和8%  作为轻度和中度网络成瘾的学生.


一群医科学生的网络成瘾:横断面研究(2012)

尼泊尔Med Coll J. 2012 Mar;14(1):46-8.

互联网用于教育,娱乐和通信的用途日益增加。 然而,剥削和成瘾导致学业成绩和情绪平衡受损的可能性不容否认,特别是在年轻人群中。

该研究旨在衡量一组医学生的网络成瘾程度。 Young开发的网络成瘾测试问卷用于评估轻度,中度和重度成瘾。 在研究人群中(n = 130,年龄19-23年), 40%有轻度成瘾。 分别在41.53%和3.07%中发现中度和重度成瘾.

该研究显示,24%经常和19.2%总是发现自己使用互联网的时间超过了他们的计划或想法。

在31.53%的参与者中发现导致睡眠剥夺的深夜上网冲浪。

其中近四分之一(25.38%)偶尔试图减少他们在互联网上花费的时间但却失败了,而31.53%有时会因为被剥夺了互联网接入而感到烦躁不安。

评论:在尼泊尔的医学生中,有问题的互联网使用是有道理的


手动短期治疗互联网和电脑游戏成瘾(STICA)的效果:随机对照试验的研究方案。 (2012)

试验。 2012 Apr 27; 13(1):43。

在过去几年中,过度的互联网使用和计算机游戏大幅增加。 突出,情绪改变,耐受,戒断症状,​​冲突和复发已被定义为科学界网络成瘾(IA)和计算机成瘾(CA)的诊断标准。 尽管越来越多的人寻求帮助,但没有确定疗效的具体治疗方法。 根据Block [6],IA /计算机游戏成瘾(CA)(过度游戏,性关注和电子邮件/文本消息)的三个子类型有四个共同的组成部分:(a)过度使用(以及失去感觉时间或无知的基本驱动器);

(b)撤销(例如,当访问计算机被阻止时,紧张,愤怒,激动和/或抑郁;

(c)容忍(增加计算机设备的使用或复杂程度); 和

(d)负面影响(例如成绩/表现不佳,疲劳,社会孤立或冲突)。 突出,情绪改变,耐受,戒断症状,​​冲突和复发是IA和CA的额外诊断标准 [7]。

上瘾的个体越来越多地被过度的行为所吸引,生活在情感和认知上全神贯注于应用(例如电脑游戏),需要越来越多的时间来调节他的情绪状态。 实验研究[4,8,9]已经证明IA / CA [10,11]的症状复合物符合物质紊乱的标准。

神经生物学研究的结果已经确定了IA / CA中与物质滥用相当的神经生理机制(酒精[12]和大麻成瘾[13])。 患有CA和IA的患者越来越多地寻求成瘾咨询[14]的帮助,因为严重的负面心理社会后果(社会,工作/教育,健康)已经记录在案,伴随着高度精神错综合[15-19。

评论:这项研究描述了3类别的网络成瘾:过度游戏,性关注和电子邮件/短信。


希腊青少年学生两年内网络成瘾的演变:父母联系的影响(2012)

Eur Child Adolesc Psychiatry。 2012 Feb 4。

我们展示了整个青少年学生群体的横断面研究结果 老年人12-18 关于互联网滥用,父母联系和父母在线安全实践,科斯岛及其父母的看法。  我们的研究结果表明,在这一人群中,网络成瘾的情况有所增加,而这些人群在几年前的初步调查中没有采取任何预防措施来对抗这种现象。

这种增长与互联网可用性的增加并行。 与他们自己的孩子估计相比,父母倾向于低估计算机参与的程度。 互联网浏览的父母安全措施只有很小的预防作用,不能保护青少年免受网络成瘾. 与网络成瘾最相关的三项在线活动是观看在线色情,在线赌博和在线游戏。

评论:说网络成瘾正在增长并与可用性的增加相关联。 与网络成瘾最相关的三项在线活动都在观看 在线色情内容,在线赌博和在线游戏。


大学生人格,防御方式,网络成瘾与精神病理学的关系(2014)

Cyber​​psychol Behav Soc Netw。 2014 Sep 16。

本研究的目的是评估大学生样本中人格,防御方式,网络成瘾(IAD)和精神病理学之间的任何潜在联系。 使用偏最小二乘法(PLS)测试的路径模型 表明学生使用的防御方式和某些人格特质(冲动,感觉寻求,神经质/焦虑和攻击 - 敌意)有助于预测IAD的变异性,IAD反过来预测明显精神病理学的变异性。


青少年抑郁症状和有问题的互联网使用:从认知 - 行为模型(2014)分析纵向关系

Cyber​​psychol Behav Soc Netw。 2014 Nov;17(11):714-719.

本研究的目的是分析抑郁症状的存在与有问题的互联网使用的各种组成部分之间的时间和互惠关系(即,对在线关系的偏好,使用互联网进行情绪调节,缺乏自我调节,以及负面结果的表现)。

因此,采用纵向设计,两次以1年间隔分开。 样本由 699青少年(61.1%女孩)在13和17年龄之间.

结果表明,1时期的抑郁症状预示着1年后对在线关系,情绪调节和负面结果的偏好增加。 反过来,1时间的阴性结果预测2时抑郁症状会增加。


离线青少年和成人样本互联网问题三因素模型的确定。 (2011)

Cyber​​psychol Behav Soc Netw。 2011 Jun 28。 匈牙利布达佩斯。

数据来自438高中生(44.5男孩百分比; 平均年龄:16.0年; 以及963成年人(49.9男性百分比;平均年龄:33.6年;标准差= 11.8年)。 所进行的分析结果不可避免地支持原始的三因子模型而不是可能的单因素解决方案。 使用潜在轮廓分析, 我们确定了成年人的11百分比和以有问题使用为特征的青少年用户的18百分比。

评论:研究发现,在18%的青少年中,互联网使用存在问题-在超过一半的女孩中! 如果样本全部是男性,那会是什么?


巴黎学生在线强迫性购买的特征(2014)

Addict Behav。 2014 Aug 6;39(12):1827-1830.

通过关注(i)流行率,(ii)与其他成瘾的相关性,(iii)获取途径的影响,(iv)购物到互联网的动机以及(v)财务和耗时,更好地了解其临床方面后果。 横断面研究。 200学生在巴黎狄德罗大学的两个不同中心。

在线强迫性购买的流行率为16.0%,而网络成瘾的流行率为26.0%。 我们发现与网络依赖,酒精或烟草使用障碍没有显着关系。 

在线强迫性购买似乎是一种独特的行为障碍,具有失去控制和动机的特定因素,以及整体财务和耗时的影响。 需要更多的研究来更好地表征它。


重叠不同的成瘾,包括酒精,烟草,互联网和赌博(2014)

酒精。 2014 Sep; 49 Suppl 1:i10。

受试者是从整个中随机选择的日本成年人 日本。 调查问卷包括酒精依赖,尼古丁依赖,网络成瘾,赌博成瘾的筛选测试。 结果与2008全国调查结果进行了比较。

在所有成瘾行为中,男性的成瘾率高于女性。 对于男性来说,最普遍的情况只是酒精使用障碍,其次是赌博成瘾,仅限尼古丁依赖,仅限网络成瘾。 对于女性来说,最普遍的情况是互联网,其次是赌博成瘾,仅限酒精使用障碍,仅限尼古丁依赖。 男性和女性的四种成瘾行为之间的关联模式是不同的。 在女性中发现了四种相加行为之间的显着关联,而在男性中,网络成瘾仅与尼古丁成瘾相关,而与其他行为无关。


智能手机成瘾的运动康复(2013)

J锻炼康复。 2013 Dec 31;9(6):500-505.

推出智能手机后的网络成瘾正在变得严重。 因此,本文试图勾画出各种成瘾治疗,然后检查运动康复的可行性。 上瘾互联网或智能手机的原因是个性化的个人角色与他们周围的个人心理和情感因素以及社会环境因素有关。 我们已经证明,由于2不同的成瘾导致2可辨别的方法:这是行为治疗和补充治疗。


上网的大学生在上网时减少行为抑制量表和行为方法量表(2014)

亚太精神病学。 2014可能是27。 doi:10.1111 / appy.12135。

该研究的目的是比较在线和离线交互之间的强化敏感性。 还评估了性别,网络成瘾,抑郁和在线游戏对线上和线下强化敏感度差异的影响。

结果表明,在线交互时的增强灵敏度低于离线交互时的增强灵敏度。 有网络成瘾的大学生上网后BIS和BAS的得分比其他人少。 较高的奖励和厌恶敏感度与网络成瘾的风险相关。

在线寻求乐趣可能有助于维持网络成瘾。 这表明,在上线后,强化敏感性会发生变化,并会增加网络成瘾的风险和维护。


家庭因素与家庭因素之间的双向关联 未来调查中的青少年(2014)

精神病学Clin Neurosci。 2014可能是19。 doi:10.1111 / pcn.12204。

共有2293级7青少年参加了这项研究。 我们通过1年的随访评估了他们的网络成瘾,家庭功能和家庭因素。
在前瞻性调查中,父母间冲突在一年后的前向回归分析中预测了网络成瘾的发生率,其次是不与母亲一起生活,并且允许使用互联网超过每天2小时 由父母或照顾者(AIU> 2H)。 Ť父母之间的冲突和AIU> 2H也可以预测女孩的发病率。 父母和家人不关心的APGAR得分预测了男孩网络成瘾的发生率。


有问题的互联网使用,福祉,自尊和自我控制:来自中国高中调查的数据(2016)

Addict Behav。 2016可能是12; 61:74-79。 doi:10.1016 / j.addbeh.2016.05.009。

本研究探讨了中国青少年中有问题的互联网使用(PIU),人口统计变量和健康相关措施之间的关联。 收集了来自中国吉林省的1552青少年(男性= 653,平均年龄= 15.43年)的调查数据。 根据网络成瘾的年轻诊断问卷(YDQ),77.8%(n = 1207),16.8%(n = 260)和5.5%(n = 85)分别显示出适应性,适应不良和有问题的因特网使用。

幸福感,自尊和自我控制与有问题的互联网使用的严重性有关,通常与每个领域中较差的措施相关联的严重程度更高。 有关互联网使用问题严重程度与特定社会人口统计特征以及气质和福祉措施相关的调查结果表明,特定的青年群体可能特别容易受到互联网使用问题的影响。


网络成瘾大学生的决策特征,承担风险的可能性和个性(2010)

精神病学 2010 Jan 30;175(1-2):121-5. doi: 10.1016/j.psychres.2008.10.004.

本研究旨在确定网络成瘾中涉及的风险因素。

结果显示如下: (a)49%的雄性和17%的雌性成瘾,(b)上瘾的学生倾向于在爱荷华州测试的最后40卡中选择更有利的卡片,表明更好的决策,(c)没有发现BART的差异,我指出上瘾的受试者不太可能参与冒险行为;(d)TPQ得分显示较低的奖励依赖(RD)和较高的新手寻求(NS)的成瘾者。 他们在爱荷华州赌博测试中的较高表现将网络成瘾群体与物质使用和病理赌博群体区分开来,这些群体已被证明在爱荷华州的测试中缺乏决策制定。


青少年潜在问题和有问题的互联网使用的风险因素和心理社会特征:横断面研究。 (2011)

BMC公共卫生。 2011; 11:595。

本研究的来源人群包括20公立初中和高中的随机整群样本,根据其地区和周围人口密度在希腊雅典进行分层。 所有学生都报名参加 等级9和10 所选学校被邀请参加该研究(n = 937)。 没有适用于研究参与的排除标准,包括人口统计和/或社会经济特征。 该研究的来源人群包括438(46.7%)男孩和499(53.3%)女孩(总体平均年龄: 14.7 years)。 在研究人群中,潜在PIU和PIU的患病率分别为19.4%和1.5% 整体适应不良的互联网使用(MIU)在研究人群(n = 866)中,适应不良互联网使用(MIU)的患病率为20.9%(n = 181)。

以前的报告表明,超过四分之一的频繁互联网用户利用互联网获取性信息和教育。 为了性教育的目的,经常上网和上网都被认为是色情网站使用的重要预测因素。 因此,建议PIU可以开发和/或显示所访问的因特网站点的特定内容,而不是因特网本身。.

评论:研究人员发现,在21年级和9年级的学生中,有10%的人使用不良的互联网。 如果是100%男生,百分比会是多少?


网络成瘾和青少年的反社会互联网行为(2011)

ScientificWorldJournal。 2011; 11:2187-2196。 2011十一月3

事实上,没有网络成瘾的定义,这是该领域心理学家和学者普遍接受的。 虽然对网络成瘾概念的调查仍然是许多研究人员的主要议程,但过度使用互联网的问题,特别是在学生中,变得越来越普遍和令人不安 Young将网络成瘾分为五种不同类型的行为。 (1) 网络成瘾:成瘾者在成人网站上花费了大量时间用于网络和网络犯罪。 (2)网络关系成瘾:上瘾者在网络关系中占据重要地位。 (3)网络强迫:吸毒者表现出强迫性的在线赌博和购物。 他们是强迫性的在线赌徒和购物狂。 (4)信息过载:上瘾者显示强迫网上冲浪和数据库搜索。 (5)电脑游戏成瘾:成瘾者是网络游戏玩家的痴迷者。

评论:本研究承认,网络色情(网络外观)是网络成瘾的五大类别之一。 它还表明问题正在加剧。


区分广义和特定的网络成瘾是否有意义? 来自德国,瑞典,台湾和中国的跨文化研究证据(2014)

亚太精神病学。 2014 Feb 26。 doi:10.1111 / appy.12122。

据推测,存在两种不同形式的网络成瘾。 在这里,广义的互联网成瘾是指互联网的有问题的使用,涵盖广泛的互联网相关活动。 相比之下,特定形式的网络成瘾针对不同的在线活动的问题使用,例如过度的在线视频游戏或社交网络中的活动。

本研究调查了跨文化研究中广义和特定网络成瘾之间的关系,其中包括来自中国,台湾,瑞典和德国的n = 636参与者的数据。 在这个研究中, 除了普遍的网络成瘾之外,我们还评估了在线视频游戏,在线购物,在线社交网络和在线色情等领域的成瘾行为。

结果证实存在不同形式的特定网络成瘾。 然而,在调查的六个样本中的五个中建立了一个例外:在线社交网络成瘾大量与广义网络成瘾相关。 一般而言,区分广义和特定的网络成瘾是很重要的。


香港青少年网络成瘾:一项为期三年的纵向研究(2013)

J Pediatr Adolesc Gynecol。 2013 Jun; 26(3 Suppl):S10-7。 doi:10.1016 / j.jpag.2013.03.010。

在3年代,香港28中学的学生收集了三波数据(Wave 1:3,325学生,年龄= 12.59±0.74 y; Wave 2:3,638学生,年龄= 13.64±0.75 y; Wave 3:4,106学生,年龄= 14.65±0.80 y)。

在Wave 3,22.5%的参与者符合网络成瘾标准,低于在Wave 1(26.4%)和Wave 2(26.7%)观察到的标准。 使用Wave 1的不同测量来预测Wave 3的网络成瘾,发现男性学生的互联网使用行为比女性学生更多; 良好的家庭功能预测网络成瘾的可能性较低; 积极的青年发展指标负面预测互联网成瘾行为随着时间的推移。


网络成瘾的共病精神症状:注意力缺陷和多动障碍(ADHD),抑郁,社交恐惧症和敌意(2007)

J Adolesc Health。 2007 Jul; 41(1):93-8。 Epub 2007 Apr 12。

致:(1)确定网络成瘾与抑郁之间的关联,自我报告的注意力缺陷症状和多动症(ADHD),社交恐怖症以及对青少年的敌意; (2)评估青少年网络成瘾与上述精神症状之间的性别差异。

结果表明,网络成瘾的青少年有较高的ADHD症状,抑郁,社交恐惧症和敌意。 在男性青少年中,较高的ADHD症状,抑郁和敌意与网络成瘾有关,而在女性中,只有较高的ADHD症状和抑郁与网络成瘾有关。 这些结果表明,网络成瘾与多动症和抑郁症的症状有关。 但是,敌意仅与男性成瘾有关。

评论:与ADHD,抑郁症,社交恐惧症和敌意相关的网络成瘾。


武汉市青少年上瘾网络使用率及影响因素:父母关系与年龄和多动 - 冲动的相互作用(2013)

公共科学图书馆之一。 2013 Apr 15;8(4):e61782.

本研究调查了成瘾性互联网使用的普遍性,并分析了父母关系在中国武汉随机抽样青少年中影响这种行为的作用。 网络成瘾的患病率为13.5%(男孩为16.5%,女孩为9.5%)。 与非成瘾用户相比,令人上瘾的互联网用户在父母关系上的得分显着降低,而在多动冲动性方面则显着提高。 相互作用分析表明,较好的父母关系与较年轻学生上瘾互联网使用风险的降低相比,与年龄较大的学生相比,并且网络成瘾的风险高于低活动性冲动的学生。


中国青少年修订的陈网络成瘾量表(CIAS-R)的心理测量特性(2014)

J Abnorm Child Psychol。 2014 Mar 2。

修订后的陈网络成瘾量表(CIAS-R)是为评估中国人群中的网络成瘾而开发的,但其在青少年中的心理测量特性尚未得到检验。 本研究旨在评估香港华裔青少年CIAS-R的因子结构和心理测量学特性。

860名7至13年级学生(38%的男孩)完成了CIAS-R,年轻人的互联网成瘾测试(IAT)和儿童青少年国家健康状况量表(HoNOSCA)的调查。 Ť根据CIAS-R评估,互联网成瘾的患病率为18%。 CIAS-R报告了高内部一致性和项目间相关性。 验证性因素分析的结果表明了强迫使用和退出,容忍,人际关系和健康相关问题以及时间管理问题的四因素结构。


害羞,孤独避免和网络成瘾:有什么关系? (2017)

心理学杂志 (2017):1 11。

鉴于羞怯一直与年轻人的网络成瘾有关,检查避免孤独对羞怯 - 网络成瘾链接的中介效应可以提供潜在的见解,可能的解释机制以及网络成瘾预防的方向和干预年轻的成年人。 因此,这项研究的目的是调查孤独避免在286青年互联网用户的羞怯和网络成瘾之间的关系中的中介作用。 羞怯与避免孤独和网络成瘾显着正相关。 此外,孤独感避免与网络成瘾显着正相关。 最重要的是,避免孤独可能会使害羞的年轻人沉迷于对互联网的沉迷。


台湾大学生全国代表性成瘾与网络成瘾的流行和心理社会风险因素。 (2011)

Cyber​​psychol Behav Soc Netw。 2011 Jun 8。

本研究的目的是检查具有全国代表性的大学生样本中网络成瘾的流行程度,并确定任何相关的心理社会风险因素。 发现网络成瘾的流行率为15.3%。 台湾大学生网络成瘾的患病率很高,所提到的变量具有独立预测性。

评论:15.3与网络成瘾。 如果样本都是男性怎么办?


伊朗青少年网络成瘾的社会心理概况(2013年)

Cyber​​psychol Behav Soc Netw。 2013 Apr 24。

在本研究中,检查了可能在4,177伊朗高中和中学青少年(年龄范围:14-19年)的网络成瘾(IA)中发挥重要作用的因素。 在研究参与者中,21.1%的学生在某种程度上是IA的受害者,其中1.1%有明显的问题症状。 家庭关系是与IA相关的最重要因素; 此外,宗教信仰是第二个最重要的因素。


比亚韦斯托克医科大学学生网络成瘾。 (2011)。

计算机通知护士。 2011 Jun 21。

24(10.3%)护理,7(9.9%)助产士和5(9.1%)医疗救援学生证实了网络成瘾。 在11(4.7%)护理,7(9.9%)产科和7(12.7%)医疗救援学生中注意到禁欲综合症。 几名学生既有网瘾又有禁欲症。

评论:医科大学的大约10%的学生被识别为互联网成瘾者。 当他们停止使用互联网时,同样数量的人会出现戒断症状(戒酒综合症)。


护理学生网络成瘾的流行及其影响因素(2017)

国际护理教育杂志,年份:2017,卷:9,期刊:1文章DOI: 10.5958 / 0974 - 9357.2017.00003.4

在旁遮普省卢迪亚纳市选定的护理学院的300护理学生中进行了一项探索性研究。 采用系统抽样技术选择样本。 使用标准化的网络成瘾量表(Dr. K.Young)和结构化检查表收集数据,以使用自我报告方法评估网络成瘾的促成因素。

研究结果显示,大多数学生97.7%都可以轻松访问互联网。 超过四分之一的人沉迷于温和的网络成瘾。 超过半数的180名(60.0%)护理学生处于16-20岁年龄段。 成因包括“无限访问互联网”,“使用互联网逃避问题的方式”,“比现实生活更受网络尊重”与网络成瘾有着显着联系。 学生的年龄,母亲的文化程度,父亲的职业,父母关系的质量与网络成瘾有显着的关联。 护理系学生的网络成瘾率是70.3%。


阿曼健康科学学生社交网络成瘾(2015)

Sultan Qaboos Univ Med J. 2015 Aug;15(3):e357-63.

对社交网站(SNS)的成瘾是一个涉及多种测量方法的国际问题。 这些成瘾对健康科学学生的影响尤其令人担忧。 本研究旨在测量阿曼马斯喀特苏丹卡布斯大学(SQU)的健康科学学生的SNS成瘾率。

4月,2014是一项基于卑尔根Facebook成瘾量表的匿名英语六项电子自我报告调查,由SQU的141医学和实验科学学生组成的非随机队列进行管理。 该调查用于衡量三种SNS的使用情况:Facebook(Facebook Inc.,Menlo Park,California,USA),YouTube(YouTube,San Bruno,California,USA)和Twitter(Twitter Inc.,旧金山,加利福尼亚,美国) 。 使用两组标准来计算成瘾率(至少四个调查项目的3评分或所有六个项目的3评分)。 还测量了与工作相关的SNS使用情况。

在三个SNS中,YouTube最常用(100%),其次是Facebook(91.4%)和Twitter(70.4%)。 三个SNS的使用率和成瘾率差异很大。 Facebook,YouTube和Twitter的成瘾率分别根据使用的标准而变化(14.2%,47.2%和33.3%对比6.3%,13.8%和12.8%)。 但是,当考虑到与工作有关的活动时,成瘾率会下降。


网络成瘾:利马秘鲁的青少年学者开发和验证一种仪器。 (2011年)

Rev Peru Med Exp Salud Publica。 2011 Sep;28(3):462-9.

平均年龄为14岁。 二维数据分析显示,维度I(IA的症状)与每周花在互联网上的时间,男性性别,过去不良行为历史和未来计划之间存在显着相关性(p <0,001)。 结论。 SIAL表现出良好的内部一致性,具有中等且显着的项目间相关性。 研究结果表明,成瘾具有动态作用,这证明了家庭模式和社交网络不足所产生的问题。

评论:另一个研究网络成瘾的国家。


大学生近期应激性生活事件,人格特质,家庭功能感与网络成瘾的关系。 (2013)

压力健康。 2013 Apr 25。 doi:10.1002 / smi.2490。

结果表明,与非成瘾受试者相比,具有严重IA(9.98%)的受试者具有较低的家庭功能,较低的外向性,较高的神经质和精神病性以及较多的压力性生活事件,并且具有轻度IA(11.21%)的受试者具有较高的神经质。以及更多的健康和适应问题.


互联网用户过多的Alexithymia组件:多因素分析(2014)

精神病学 2014 Aug 6。 pii:S0165-1781(14)00645-3。

除了对计算机和互联网的积极影响外,尤其是在年轻人中,计算机和互联网的使用不断增加,有时还导致过度使用和病理性使用。  在多因素背景下研究了希腊大学生中互联网的过度使用,并且与非线性相关中的述情障碍和人口统计因素相关联,从而形成了过度互联网用户的个性化情感和人口统计特征。


网瘾:网上花费的时间,行为和心理症状。 (2011)

Gen Hosp精神病学。 2011 Oct 28。 意大利罗马。

这项研究的目的是调查在线花费的精神病理症状,行为和时间 网络成瘾患者(IAD) 在一项新的针对IAD的精神科服务中,IAD患者在IAT患者中与对照组患者相比显示出显着更高的分数。 研究结果表明,滥用互联网,其特点是在网上花费了数小时,避免与真人和已知人的人际关系,这可能是临床访谈中诊断IAD的重要标准。 失去与真实人交流的兴趣与焦虑和抑郁等心理症状之间的关联可能与检测IAD患者有关。


网络成瘾和网络介导的精神病理学(2011)

Recenti Prog Med。 2011 Nov; 102(11):417-20。 doi:10.1701 / 975.10605。

在此背景下, 出现与网络病理使用相关的疾病, 达到真正成瘾的形式(网络成瘾), 类似于使用精神药物。 滥用互联网会严重加剧先前存在的精神病理学特征,这是成瘾的基础,导致与现实脱节的持续过程。 人际关系的丧失,情绪的改变,完全面向网络使用的认知和时间经验的破坏是沉迷于互联网的患者的共同特征。 还有明显的中毒和禁欲迹象。 青少年尤其容易受到威胁,可能是因为他们出生在“新的虚拟世界”中,因此对可能会带来的风险的了解较少。

评论:翻译是粗略的,但是“陶醉”和“节制”是指成瘾行为和戒断症状。


认识到网络成瘾:在城市和农村希腊高中就读的青少年的流行程度和与学业成就的关系(2013)

J Adolesc。 2013 Apr 19。 pii:S0140-1971(13)00045-6。 doi:10.1016 / j.adolescence.2013.03.008。

这项研究的目的是:a)估计希腊城市和农村地区青少年的网络成瘾率,b)检查互联网成瘾测验的临界点是否适用于他们,以及c)调查该现象与学者之间的关联成就。 参加者为2090名青少年(平均年龄16,男性1036,女性1050)。 运用了Young(1998)的互联网成瘾测试和她的诊断问卷。 小号检索了学校记录的成绩。 患病率为3.1%,而男孩,城市居民和学历高中生的患病风险更高。 最后,研究结果表明该综合症与较差的学业成绩有关。


中国青少年互联网使用问题及其与心身症状和生活满意度的关系。 (2011)

 BMC公共卫生。 2011 Oct 14; 11(1):802。

有问题的互联网使用(PIU)是中国青少年日益严重的问题。 关于PIU与身体和心理健康的关联知之甚少。 大约8.1%的受试者显示PIU。 PIU青少年与男性,高中生,城市,东部和西部地区有关,上层自我报告家庭经济,服务类型主要用于娱乐和缓解孤独感和更多的互联网使用频率。 结论。 PIU在中国学生中很常见,PIU与心身症状和生活满意度显着相关。

 评论:研究发现青少年成瘾率为8%。


埃及El-Minia高中学生互联网使用问题的决定因素(2013)

Int J Prev Med。 2013 Dec;4(12):1429-37.

有问题的互联网使用(PIU)是埃及青少年日益严重的问题。 本研究旨在评估El-Minia省高中生PIU的患病率 并确定他们的个人,临床和社会特征。

在605学生中,16(2.6%)是有问题的互联网用户(PIU),110(18.2%)是潜在的(PIU)。 患有PIU的青少年与男性,不良的朋友关系,不良的家庭关系,不规律的就寝时间以及不良的个人卫生习惯相关。 PIU更有可能出现身体症状; 体重增加,关节僵硬,缺乏体力和情绪症状。

本研究报告的PIU患病率较低,但潜在的PIU较高,建议采取预防措施。


韩国青少年上瘾的互联网使用:全国调查(2014)

公共科学图书馆之一。 2014 Feb 5; 9(2):e87819。 doi:10.1371 / journal.pone.0087819。

随着全球互联网使用的急剧增加,一种新出现的心理障碍称为“互联网成瘾”。 但是,很少有研究使用人口水平的样本,也没有考虑互联网成瘾的背景因素。

我们从韩国全国代表性调查中确定了57,857中学生和高中生(13-18岁),该调查在2009进行了调查。

为了识别上瘾互联网使用的相关因素,两级多级回归模型拟合了嵌套在学校内的个人层面反应(1st水平)(2nd水平),以同时估计个人和学校特征的关联。 通过按性别分层的回归模型估计上瘾互联网使用的性别差异。 人们发现,成瘾的互联网使用与学校成绩,父母教育,饮酒,吸烟和吸毒之间存在显着关联。 女子学校的女生比男女同校的女生更容易上瘾


互联网使用和病态的互联网参与大学生样本。 (2011)

Psychiatrike. 2011 Jul-Sep;22(3):221-30.

最近的研究表明,病理上过度使用互联网会产生多种后果。 这项研究调查了互联网使用与病理性互联网参与的相关性。 参与者是来自雅典大学的514名大学生,他们完成了问卷调查,涵盖互联网使用的各个方面,杨氏互联网成瘾测试,调查在线赌博成瘾的量表 和网络成瘾 和调查自杀意念和使用精神活性物质的量表。 与其他群体相比,有发展病态性互联网参与风险的受试者的在线赌博成瘾,网络成瘾,自杀意念和酗酒的程度显着提高。

评论:特别指出存在网络成瘾。


高中生网络成瘾的流行和危险因素(2013)

Eur J Public Health。 2013月30。

我们的研究人口包括1156名学生,其中609名(52.7%)是男性。 学生的平均年龄为16.1±0.9岁。 64.0%的学生在家中拥有一台计算机,而175%的学生具有家庭互联网连接。 在这项研究中,有15.1名(9.3%)学生被定义为互联网成瘾者。 女孩的成瘾率为20.4%,男孩的成瘾率为0.001%(P <XNUMX)。 在这项研究中,发现网络成瘾与性别,年级水平,业余爱好,每日计算机使用的持续时间,抑郁和消极的自我感知有独立的关系。


土耳其青少年的情感气质和情绪 - 行为困难与网络成瘾的关系(2013)

ISRN精神病学。 2013 Mar 28; 2013:961734。

本研究的目的是调查高中生的情感气质概况,情绪和行为特征与网络成瘾之间的关系。 研究样本包括303高中生。

在样本中, 发现6.6%沉迷于互联网。 根据这些研究结果,网络成瘾和情感气质概况之间存在关联,尤其是焦虑的气质。 此外, 在有互联网使用问题的青少年中,情绪和行为问题更为常见


希腊大学生中有问题的互联网使用:带有负面心理信念,色情网站和在线游戏风险因素的序数逻辑回归(2011)

Cyber​​psychol Behav Soc Netw。 2011 Jan-Feb;14(1-2):51-8.

本文的目的是调查希腊大学生中有问题的互联网使用(PIU)之间的关系。 数据来自希腊各地的2,358大学学生。 T在我们的样本中,PIU的患病率为34.7%. 平均而言,有问题的互联网用户使用MSN,论坛,YouTube, 色情网站,聊天室,广告网站,谷歌,雅虎!,他们的电子邮件,FTP,游戏和博客比没有问题的互联网用户更多. PIU的重要风险因素是男性,失业计划入学率,负面信念, 访问色情网站, 和玩在线游戏. 因此PIU在希腊大学生中很普遍,卫生官员应该关注它。

评论:在希腊的大学生中,有问题的互联网使用率普遍存在35%。


青少年过度使用网络世界:网络成瘾还是身份探索? (2011)

J Adolesc。 2011 Jul 29。

该研究的参与者是278青少年(48.5%女孩; 7th-9th评分员),他们完成了与他们的互联网使用水平,网络成瘾,自我发展,自我意识,自我概念清晰度和个人人口统计数据相关的问卷。 研究结果支持了这样的普遍观念,即青少年的自我声明水平与网络成瘾和过度使用负相关。 因此,建议未来关于青少年互联网过度使用的研究应使用定性而非定量的概念化和测量方法,以便正确探索这种行为及其正面或负面影响。

评论:研究承认网络成瘾存在,并将其与“自我声明”负相关。 建议未来的研究检查互联网使用类型,而不是数量。


基于智商测试的青少年网络成瘾和认知功能的初步研究(2011)

精神病学 2011 Dec 30; 190(2-3):275-81。 Epub 2011 Sep 6.

互联网成瘾群体的理解子项目得分明显低于非成瘾群体。 理解项目反映了道德判断和现实测试, 网络成瘾与弱势社交智能之间可能存在关联。 早期发生的网络成瘾和较长的成瘾持续时间与注意力相关领域的参与者表现较低有关.

由于这项研究是一项横断面研究,目前尚不清楚表现出弱认知功能的人是否容易受到网络成瘾或网络成瘾是否会导致认知问题。 然而,由于大脑发育在青春期仍然活跃,因此不能排除网络成瘾对青少年认知功能产生不利影响的可能性。

评论:弱认知功能与网络成瘾有关


青少年网络成瘾精神症状的预测价值:2年度前瞻性研究。 台湾(2009)

Arch Pediatr Adolesc Med。 2009; 163(10):937-943。

目标: 评估网络成瘾发生的精神症状的预测值,并确定青少年网络成瘾发生的精神症状的预测价值的性别差异。

设计: 通过自我报告的问卷评估网络成瘾,抑郁,注意力缺陷/多动障碍,社交恐惧症和敌意。 然后邀请参与者在几个月后评估网络成瘾6,12和24(分别为第二次,第三次和第四次评估)。

成果: 发现抑郁,注意力缺陷/多动障碍,社交恐惧症和敌意可以预测2年随访中网络成瘾的发生,并且敌意和注意力缺陷/多动障碍是网络成瘾的最重要预测因素。男女青少年分别.

评论:本研究发现抑郁症,ADHD,社交恐怖症和网络成瘾之间存在相关性。


网络成瘾与精神疾病之间的关联:文献综述。 台湾(2011)

Eur Psychiatry。 2011 Dec 6。

网络成瘾是一种新出现的疾病。 已经发现它与多种精神疾病有关。 在本次审查中,我们从11月3,2009招募了PubMed数据库中提到的共存网络成瘾精神疾病的文章。 我们描述了这种网络成瘾疾病的最新结果,包括物质使用障碍,注意力缺陷多动障碍,抑郁,敌意和社交焦虑障碍。

另一方面,在治疗患有这些共存的网络成瘾精神障碍的人时,应该更加注意网络成瘾。 此外,我们还建议未来必要的研究方向,以便为理解这一问题提供更多重要信息。


屏幕文化:对ADHD的影响。 加拿大(2011)

Atten Defic Hyperact Disord。 2011 Dec; 3(4):327-34。 Epub 2011 Sep 24。

儿童对包括互联网和视频游戏在内的电子媒体的使用已大大增加,每天约3小时在普通人群中平均使用。 一些孩子无法控制自己的互联网使用,从而导致人们对“网络成瘾”的研究越来越多。本文的目的是回顾关于ADHD的研究,ADHD是互联网成瘾和游戏的风险因素,其复杂性以及尚待解决的研究和方法论问题。 之前的研究表明,人群中的网络成瘾率高达25%,并且与使用时间相比,它与精神病理学最相关。 各种研究证实,精神疾病,特别是ADHD与过度使用有关,ADHD的严重程度与使用量特别相关。

评论:州–网络成瘾可能占人口的25%,并与多动症有关。


中国广东省高中生网络使用问题(2011)

PLoS One。 2011; 6(5):e19660。 DOI: 10.1371 / journal.pone.0019660

有问题的互联网使用(PIU)是中国青少年日益严重的问题。 PIU存在许多风险因素,可在学校和家中找到。 本研究旨在调查PIU的患病率,并调查中国高中生PIU的潜在危险因素。 进行了横断面研究。 在广东省的四个城市共接受了14,296高中生的调查。

有问题的互联网使用是通过20项目年轻网络成瘾测试(YIAT)评估的。 还收集了有关人口统计,家庭和学校相关因素以及互联网使用模式的信息。 在14,296学生中,12,446是互联网用户。 其中,12.2%(1,515)被确定为有问题的互联网用户(PIU)。 结论/意义: PIU在高中生中很常见,在家庭和学校都有风险因素。 教师和家长应密切关注这些风险因素。 需要采取有效措施来防止这一问题的蔓延。


与阿拉伯海湾文化青少年有问题的互联网使用相关的生活方式和抑郁风险因素(2013)

J Addict Med。 2013月9。

共有3000学生(12-25岁))在卡塔尔最高教育委员会的总体管理下,通过公立和私立学校以及大学的多阶段分层随机抽样选出。

其中,2298学生(76.6%)同意参加该研究 9月2009到10月2010。 使用结构化问卷收集数据,包括社会人口统计学细节,生活方式和饮食习惯。 通过有效的网络成瘾测试(IAT)和BDI测量有问题的互联网使用和抑郁倾向

在2298中,71.6%是男性,28.4%是女性。 PIU的总患病率为17.6%。 这项研究表明,男性(64.4%; P = 0.001)和卡塔尔学生(62.9%; P <0.001)的比例明显更高。


社会支持对网络成瘾者抑郁的影响及孤独的中介作用(2014)

Int J Ment Health Syst。 2014 Aug 16; 8:34。

许多研究已经确定了网络成瘾与抑郁之间存在极为密切的联系。 然而,网络成瘾者抑郁的原因尚未得到充分调查。 共有162男性网络成瘾者完成了情绪和社交孤独感量表,感知社会支持的多维量表和自评抑郁量表。

孤独和缺乏社会支持与网络成瘾者的抑郁显着相关。 结构方程模型结果表明社会支持部分地介导了孤独和抑郁。


有问题的互联网使用与青少年的身体和心理症状之间的关联:睡眠质量的可能作用(2014年)

J Addict Med。 2014 Jul 14。

评估有问题的互联网使用(PIU)与中国青少年的身体和心理症状之间的关联,并调查睡眠质量在这种关联中的可能作用。

PIU的患病率,身体症状,心理症状和睡眠质量差分别为11.7%,24.9%,19.8%和26.7%。 睡眠质量差被发现是身体和心理症状的独立危险因素。 PIU对2健康结果的影响部分由睡眠质量调节。

有问题的互联网使用正成为中国青少年需要紧急关注的重要公共卫生问题。 过度使用互联网可能不仅会对健康产生直接的不良后果,而且还会因睡眠剥夺而产生间接的负面影响。


网络成瘾:研究与实践的简要总结。 (2012)

Curr Psychiatry Rev. 2012 Nov;8(4):292-298.

有问题的计算机使用是一个日益增长的社会问题,正在全球范围内进行辩 网络成瘾(IAD)通过引起神经系统并发症,心理障碍和社会问题来破坏生命。 美国和欧洲的调查表明1.5和8.2%之间的流行率令人担忧。 有几篇综述涉及IAD的定义,分类,评估,流行病学和共病,以及一些针对IAD治疗的综述。


大学生网络成瘾严重程度与抑郁,焦虑,述情,性格的关系(2013)

Cyber​​psychol Behav Soc Netw。 2013 Jan 30。

在参加该研究的大学生中,12.2百分比(n = 39)被分类为中/高IA组(IA 7.2百分比,高风险5.0百分比),25.7百分比(n = 82)被分类为轻度IA组和62.1百分比(n = 198)被分类到没有IA的组中。

结果显示,中度/高IA组成员的比例在男性(20.0%)中高于女性(9.4%)。

述情障碍,抑郁,焦虑和新奇寻求(NS)评分较高; 而中度/高度IA组的自我导向性(SD)和合作性(C)得分较低。

评论:IAD与抑郁,焦虑和述情障碍有关


杨氏互联网成瘾测试对临床人群的有用性(2012年)

Nord J精神病学。 2012 Dec 18。

背景:年轻人的互联网成瘾测试(IAT)是评估网络成瘾程度最广泛使用的量表之一。 目的:本研究的目的是调查IAT对临床诊断为网络成瘾的受试者的价值。 结果: 我们临床受试者的平均IAT评分为62.8±18.2,低于70,截止点表明存在严重问题。 IAT仅检测到42%的临床受试者具有网络成瘾的显着问题。

在轻度,中度和重度互联网添加程度的患者中,IAT评分没有显着差异,并且未观察到IAT评分与疾病持续时间之间的关联。 结论: IAT 评分与临床人群的临床严重程度和疾病持续时间无显着相关性。 该仪器在评估网络成瘾严重程度方面的临床效用有限。 在解释IAT分数时需要相当谨慎

评论:Young的网络成瘾测试是一种评估网络成瘾的方法。 这项研究发现,这并没有那么出色,并且错过了许多确实存在重大问题的用户。 Young的测试取决于使用时间。 该测试是评估互联网色情成瘾或相关问题的不良评估工具,因为发现使用时间不如使用应用程序或使用相关症状重要.


网络成瘾改善动机量表(2012)标准化研究

精神病学调查。 2012 Dec;9(4):373-8. doi: 10.4306/pi.2012.9.4.373.

 网络成瘾的问题引起了全世界研究人员的关注,并且由于互联网产业的不断发展,这种疾病的发生率正在增加。 一世据荷兰报道,网络成瘾事件率高达1.5至3.0%那些有网络成瘾的人很难适应他们的学校或工作场所。1 根据另一项研究我n挪威,1%人口可归类为网络成瘾者,5.2%人口可归类为潜在风险群p为网络成瘾。 特别是,受过高等教育但社会经济地位低下的年轻男性成年人容易患上这种疾病。2

就香港而言,17%的研究参与者表现出网络成瘾症状,一半表现出严重的失眠症状。3 随着网络成瘾似乎在全球蔓延,它正在成为一种加剧许多心理社会问题的疾病。

研究界对网络成瘾的概念和诊断标准进行了讨论。 戈德堡(Goldberg)首次根据第4版《精神疾病诊断和统计手册》(DSM-IV)的药物成瘾性使用“成瘾性疾病”一词,并将网络成瘾称为“病理性计算机使用”。4 Young还提出了网络成瘾诊断标准,包括对互联网的痴迷,容忍,戒断症状,​​过度使用电脑,对其他活动缺乏兴趣。 他将这些诊断标准建立在针对病态赌博开发的标准上。5

在这项研究中,采用了三个标准 - 容忍,退缩和日常生活中功能水平的恶化 - 来概念化网络成瘾。

根据在韩国进行的一项研究,在30年龄超过10的人数超过30年龄时,观察到网络成瘾的人数超过46.8%。 特别是,年龄在10至19岁的XNUMX%显示出成瘾的迹象。6 另一项研究报告称,韩国青少年群体中网络成瘾的患病率达到9至40%。7

韩国网络成瘾的流行率高于其他任何国家。 一世互联网成瘾如此之高,与其他成瘾一样,它与宽容和戒断症状相关。 因此,越来越多的人表现出网络成瘾。 终止使用Internet会引起各种心理症状,最终会降低个人的日常生活功能水平。 因此可以说,网络成瘾是一种严重的疾病。

评论:由于所研究的人口,IAD发生率比非欧洲研究高得多– 来自欧洲的研究包括许多较老的科目,有些使用从未使用过互联网的科目。 对数据的仔细检查显示20%的男性,年龄13-30在一些欧洲研究中有IAD。


有问题的互联网和手机使用心理行为和健康相关(2007)

2007,Vol。 15,编号3,页面309-320(doi:10.1080 / 16066350701350247)

本研究旨在评估大学生的病理性互联网和手机使用情况,并确定心理,健康和行为相关性。 大号ogistic回归分析表明,重度互联网使用与高焦虑有关; 高手机使用与女性有关,并且具有高度焦虑和失眠。 制定的措施似乎是评估这些新的行为成瘾的有前途的工具。

评论:研究 –“大量使用互联网与高度焦虑有关; 大量使用手机与女性,焦虑和失眠有关。”  这是在智能手机之前。


与信息和通信技术相关的抑郁和睡眠障碍的感知压力症状的患病率年轻人中的ICT使用是一项探索性前瞻性研究(2007)

人类行为中的计算机卷23,问题3,可能是2007,页数1300-1321

本研究的目的是前瞻性地调查大量信息和通信技术(ICT)的使用是否是年轻ICT用户心理症状发生的风险因素。 一群大学生回应 在基线和1年随访时的问卷调查表(n = 1127)。

评估了暴露变量,如不同类型的ICT使用,以及影响变量,如感知压力,抑郁症状和睡眠障碍。 根据基线时无症状的受试者和随访时症状的患病率计算患病率。 对于女性来说,在基线时高度结合使用计算机和移动电话与之相关 报告长期压力和抑郁症状的风险增加 在随访中,每天短信服务(SMS)消息的数量与长期压力有关。

此外,在线聊天与长期压力,电子邮件和在线聊天有关 与抑郁症的症状相关,而上网增加了发生睡眠障碍的风险。 对于男性,每天的移动电话和SMS消息的数量是相关联的 有睡眠障碍. SMS的使用也与抑郁症的症状有关。

管理员评论: 高水平的手机和互联网使用与抑郁,焦虑和睡眠问题相关。


青少年抑郁症和网络成瘾。 (2007)

精神病理学。 2007; 40(6):424-30。 Epub 2007 Aug 20。

共研究了452韩国青少年。

I网络成瘾与抑郁症状和强迫症状显着相关。 关于生物遗传性气质和性格模式,高危害性,低自我导向性,低合作性和高自我超越性与网络成瘾相关。 在多变量分析中,即使在控制了生物遗传性质的差异之后,在临床症状中,抑郁症与网络成瘾最密切相关。 这项研究揭示了青少年网络成瘾和抑郁症状之间的显着关联。

该关联由互联网成瘾组的气质概况支持。 数据表明,有必要评估治疗互联网成瘾青少年潜在的潜在抑郁症。

评论:与抑郁症高度相关。 更重要的是,抑郁症与网络成瘾的关系比与“生物遗传气质”的关系更紧密。 这意味着互联网成瘾会导致抑郁,而不是抑郁会导致成瘾。


学生中计算机和网络成瘾的普遍存在(2009)

Postepy Hig Med Dosw(在线)。 2009 Feb 2;63:8-12.

本研究基于120受试者参与的诊断性调查。 参与者是三种学校的学生:小学,中学和中学(高中)

结果 确认每四名学生都沉迷于互联网。 网络成瘾在最年轻的计算机和互联网用户中非常普遍,特别是那些没有兄弟姐妹或来自有某些问题的家庭的人。 此外,更频繁地使用计算机和互联网与更高水平的攻击和焦虑有关。

评论:更频繁的使用与焦虑和攻击有关。


网络瘾:定义,评估,流行病学和临床管理(2008)

CNS药物。 2008;22(5):353-65.

网络成瘾的特征在于对计算机使用和因特网访问的过度或不良控制的关注,冲动或行为导致损害或困扰。 Ť他的情况在大众媒体和研究人员中引起了越来越多的关注,这种关注与计算机(和互联网)访问的增长并行。 临床样本和大多数相关调查报告了男性优势.

据报道,Onset发生在20s晚期或30s早期年龄组,并且从初始计算机使用到有问题的计算机使用通常会延迟十年或更长时间. 网络成瘾与维度测量的抑郁症和社会隔离指标有关。 精神病合并症是常见的,特别是情绪,焦虑,冲动控制和物质使用障碍.

评论:显示有问题的计算机使用需要大约十年时间。 IAD与抑郁,焦虑和社交隔离有关。


东南地区大学(2007)学生的互联网使用,滥用和依赖

J Am Coll Health。 2007 Sep-Oct;56(2):137-44.

大约一半的样本符合互联网滥用标准,四分之一符合互联网依赖标准。 男性和女性每天访问互联网的平均时间没有差异; 但是,访问互联网的原因在2组之间存在差异。 此外,符合互联网滥用和依赖标准的个人认可的抑郁症状更多,在线时间更长,与不符合标准的人相比,面对面的社会化程度更低。