伊斯帕尔塔市中心高中生可能的网络成瘾及相关因素:横断面研究(2013)

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Turk J Pediatr。 2013 Jul-Aug;55(4):417-25.

Evrim Aktepe1,NihalOlgaç-Dündar2,ÖzgenMoyöz2,YoncaSönmez3
部门 1儿童和青少年精神病学,和 3公共卫生,苏莱曼德米雷尔大学医学院,伊斯帕尔塔和 2KatipÇelebi大学医学院儿科,土耳其伊兹密尔。 电子邮件:[电子邮件保护]
总结
本研究的目的是检测与可能的网络成瘾相关的社会人口学因素和这种成瘾的普遍性,以及确定可能的网络成瘾和自我伤害行为,生活满意度和孤独感水平之间的关系。青少年在伊斯帕尔塔市中心上高中。 计划对高中青少年进行横断面分析研究。 有关互联网使用和相关社会人口学因素,网络成瘾量表,满意度生活量表和加州大学洛杉矶分校孤独量表 - 简表的信息表适用于学生。 可能的网络成瘾的流行率被发现为14.4%。 有可能成为网络成瘾的青少年被发现具有低水平的孤独感和高水平的生活满意度。 然后根据相关文献讨论结果。
关键词: 青少年,可能的网络成瘾,自我伤害,孤独。
介绍
互联网是一种通信媒介,通过使人们能够快速访问大量信息以及相互通信,为人类生活做出了重大贡献[1]。 青少年已经开始成为互联网最常用的用户。 青少年的发育需求是病理性互联网使用中最重要的因素[1]。 青少年特有的特征,如缺乏心理成熟度,寻求刺激的特征以及同伴影响力,使他们更容易受到网络成瘾(PIA)的影响[1],[2]。 迄今为止的文献提出了与互联网有关的疾病的两个主要定义。 这些定义是通过改编《精神疾病诊断和统计手册》(DSM)-IV关于药物成瘾和病理性赌博的诊断标准3得出的。 戈德堡(Goldberg)曾建议互联网是一种令人上瘾的媒体[4]。 Goldberg将网络成瘾定义为一种行为成瘾,作为一种应对机制,其标准基于DSM-IV物质成瘾标准。 Young通过将DSM-IV病理赌博诊断标准适用于互联网使用,对网络成瘾做出了第二个定义. 该定义要求实现八项标准中的五项,以便将个人识别为上瘾,具体如下: 1。 与互联网过度精神消耗,2。 需要更长时间的在线时间,3。 重复尝试减少互联网使用,4。 减少互联网使用时的退出症状,5。 时间管理问题,6。 环境危机(家人,朋友,学校,工作),7。 躺在网上花的时间和8。 通过互联网使用情绪修改[3]. 格里菲斯[5]认为必须存在六种特征症状才能将行为识别为成瘾:情绪改变,突显,复发,容忍,戒断和冲突。

已经发现大多数上瘾的人在前景中具有社交关系,选择包含交互的服务,并且经常检查孤独的变量。 一些关于互联网使用的研究发现那些在病理层面上使用互联网的人比较孤独[6]。 然而,其他研究发现没有这样的差异[7].

尽管一些研究表明,网络成瘾有助于降低社会福祉和生活满意度,但相反,人们也发现互联网使用的增加会导致心理健康的增加[8],[9].

在文献中,自我伤害行为(SIB)被定义为任何类型的有意识的有害行为,直接针对自己的身体而没有死亡的意图[10]。 已发现SIB与边缘型人格障碍之间存在关联。 另一种观点认为,自我伤害的重复犯罪应被视为具有成瘾特征的行为。 从理论上讲,有报道称患有网络成瘾的人有较高的自伤风险。 但是,关于这个问题的研究数量有限[11].

本研究的目标是:

1。识别在Isparta市中心上高中的青少年中与PIA相关的社会人口学因素以及这种成瘾的流行;

2。确定PIA和SIB之间的关系,生活满意度,孤独感和睡眠问题; 和

3。识别高中生的互联网使用特征。

材料与方法
计划进行基于社区的横断面分析研究,以便在高中阶段的青少年中进行多维度的PIA研究。 该研究的许可来自SüleymanDemirel大学医学院科学研究项目咨询委员会,Isparta国家教育局和Isparta州长。 研究人群是在伊斯帕尔塔市中心的高中注册的12,179学生的总人口。 流行率被接受为25%,偏差为2%(精确度23%-27%),而具有95%置信度的样本量被计算为1,569学生。 为了将研究组中不同社会经济水平的学生包括在内,咨询了学校管理和指导顾问。 当学校根据所收到的信息根据社会经济水平进行分层时,权重是相似的。 因此,通过整群抽样随机选择每个级别的学校。 该研究所涵盖的学校的学生总人数被确定为1,992。 在研究当天将缺席或生病的学生排除在外,其余的1,897学生被纳入研究。 填写表格不正确或不充分的225名学生未包括在研究中。 最终,1,645高中学生完成了这项研究。 访问率被发现为82.5%。 在申请表格和比例表之前,学生们被告知了这项研究,他们表示同意。  

表一 从使用互联网的角度比较青少年有无网络成瘾的情况
表二。 从互联网使用特征及其相关因素看青少年有无网络成瘾的比较

措施

首先,给学生一个关于互联网使用和相关社会人口学因素的调查表。 本表格由本研究的作者创建,向学生询问:他们开始使用互联网的年龄(互联网使用的开始); 他们的年龄,性别,互联网使用目的,以及每周在互联网上花费的总时数; 通过在线聊天结交新朋友,然后亲自与这些朋友见面; 玩网络游戏; 他们使用互联网的地方; 去网吧; 香烟用量; 家庭结构; 他们父母的教育程度; SIB的存在和频率,如果存在,SIB的类型; 使用头痛药; 睡眠问题的存在; 和每晚的睡眠总时间。

在该研究中,SIB被认为是过去六个月内对身体(无意死亡)的自愿和故意尝试,可能会导致组织损伤。 SIB的类型包括自动切割或刮擦,燃烧,咬伤,敲打,插入尖锐物体,拔除头发,防止伤口愈合以及用头部或身体其他部位撞击坚硬的物体。 参与者对每个项目都做出了回应,指出他们是否参与了指定的行为。 例如,它询问:您是否切过身体的任何部位,以便在过去六个月内对自己进行身体伤害(但不杀死)? 向受访者提供了是或否选项。 有关上个月失眠的问题包括:(i)“您晚上入睡有困难吗?” (难以入睡); (ii)“您在入睡后难以入睡的夜晚醒来吗?” (难以维持睡眠); (iii)“您早上起得太早了吗?” (清晨醒来)。 存在启动或维持睡眠困难或清晨觉醒的困难被定义为每周发生≥3次。 失眠的存在被定义为失眠亚型的发生。 关于睡眠问题和失眠的安排是基于Choi等人的文章[[12]评估过度使用互联网和睡眠问题。 还询问学生上个月他们是否服用止痛药治疗头痛。 如果服用止痛药一次或多次,该受试者被视为服用头痛药。

 

表III。 根据互联网使用发生的平均年龄和生活规模和加州大学洛杉矶分校孤独规模 - 简表中的平均年龄,对有和没有可能的网络成瘾的青少年进行比较

其次,网络成瘾量表适用于学生[13]。 使用的这个量表是根据DSM-IV物质成瘾标准以及Griffiths提出的两个标准(显着性,情绪调整)创建的[14]。 Canan等人在土耳其进行了有效性和可靠性研究[14在14-19岁的土耳其青少年中,随着4项目的移除,报告了可用性(Cronbachα= 0.94)。 该比例由27项目组成。 比例项目按5点Likert量表评分(1:从不,2:很少,3:有时,4:经常,5:总是)。 在Canan等人进行的有效性和可靠性研究中[14],标度的截止点被确定为81。 此外,在我们的研究中,在网络成瘾量表中获得81分或更高分数的青少年被认为可能是网络成瘾。

第三,将生活满意度量表(SWLS)应用于学生。 比例由5项和7点组成(1 =完全错误,7 =完全为真)[15]。 评分较低的评分被认为表明生活满意度较低。 将SWLS改编为土耳其语及其有效性和可靠性测试由Köker进行[16](Cronbachα= 0.79)。

最后,加州大学洛杉矶分校寂寞量表(ULS-SF)适用于学生。 它由4项组成,分为2 positive和2 negative17。 学生们按照以下方式在4的分数范围内回答了4项目:(1)从不,(2)很少,(3)有时,和(4)经常。 量表上的高点表明孤独感很高。 Eskin18(Cronbachα= 0.58)对我国高中生的这种量表的有效性和可靠性进行了测试。

统计分析

使用软件“社会科学统计软件包(SPSS)15.0”对数据进行了分析。 数据以数字,百分比,平均值和标准偏差值的形式提供,以定义统计数据。 在比较有或没有PIA的个体时,卡方检验和独立样本t检验用作单变量分析,而使用enter方法的逻辑回归分析用作多变量分析。 在单变量分析中发现重要的变量将添加到为逻辑回归分析创建的模型中。 当评估变量之间的相关性时,观察到变量之间不存在强相关性。 显着性的极限值为p <0.05。

成果
一般人群中的互联网使用特征参与者的平均年龄为16.32±1.08(14-19年); 42.6%(n = 700)是雌性,57.4%(n = 945)是雄性。 互联网使用开始的平均年龄为10.7±2.4(3-17年)。 发现青少年最常使用互联网收集信息(n = 1363,82.8%)。 此外,发现59.7%的青少年(n = 982)每周使用互联网进行1-8小时,其中41.2%(n = 678)玩在线游戏。 结果发现,近三分之二的受访者大部分时间都在家中上网(n = 1178,71.6%),大多数(n = 1102,67%)很少去网吧。 36.6%的青少年(n = 602)被确定为在过去六个月内提交SIB,如下:34.1%(n = 561)提交SIB 1-5次,而2.5%(n = 41)这样做6或更多次。

从互联网使用特征及其相关因素看PIA与非青少年的比较

我们研究的PIA患病率为14.4%(n = 237)。 男性和女性的PIA患病率分别为13.1%(n = 92)和15.3%(n = 145),无显着性差异(p = 0.209)。 在PIA的患病率与社会经济水平低(n = 71,14.7%),中(n = 83,14.2%)或高(n = 83,14.4%)的学校之间没有相关性(χ2= 0.055,p = 0.973)。 表一提供了有和没有PIA的青少年在互联网使用方面的比较。发现有PIA的青少年在网上结交新朋友的比例显着提高(n = 171,72.2%),在网上结识了这些网上朋友。与没有PIA的青少年相比(n = 107,45.1%)和玩网络游戏(n = 152,64.1%)(分别为p <0.001,p <0.001,p <0.001)。 进行SIB的青少年中PIA患病率显着高于未进行SIB的青少年(P <0.001)。

有或没有PIA的青少年在使用头痛药,父母的教育程度或父母离婚率方面均无显着差异(分别为p = 0.064,p = 0.223,p = 0.511,p = 0.847)。 表II提供了有和没有PIA的青少年在互联网使用特征和其他相关因素方面的比较。 根据这些数据,随着每周互联网使用时间,每周访问网吧的频率以及吸烟量的增加,PIA比率显着增加。 发现患有自残,失眠和每晚睡眠时间少于6小时的青少年中PIA的患病率较高。 当检查PIA青少年的每周互联网使用时间与睡眠时间之间的关系时,发现随着互联网使用时间的增加,每晚少于6个小时的睡眠显着增加(趋势的χ2= 45062,p <0.001)。 青少年使用互联网少于6小时的睡眠时间少于8.1小时的比例为1%,使用互联网10-1小时的青少年的睡眠率为8%,使用互联网24小时以上的儿童的睡眠率为9%。

表III列出了有和没有PIA的青少年在互联网使用的平均发病年龄和从SWLS和ULS-SF收到的平均点数方面的比较。

从互联网使用特征看女孩与男孩的PIA比较

该研究发现,使用PIA(n = 9,92%)的男孩每周63.4小时或更长时间的互联网显着高于PIA女孩(n = 43,46.7%)(p = 0.038)。 他们在网上亲自认识的人(n = 77,53.1%)和玩网络游戏(n = 105,72.4%)的比率在PIA男孩中也明显高于PIA女孩(分别为p = 0.002,p = 0.001)。 在网上结交新朋友方面,PIA男孩和女孩之间没有显着差异(p = 0.058)。

多变量分析测试结果

在单变量分析中,使用观察到的具有和不具有PIA的组之间显着不同的变量创建逻辑回归模型(表IV)。

在单变量和多变量分析中,在PIA青少年中,首次使用互联网的年龄显着降低。 在单因素和多因素分析中从SWLS收到的积分在患有PIA的青少年中显着更高,并且发现他们的ULS-SF积分显着更低。

 

表四。 根据Logistic回归分析比较有和没有可能的网络成瘾的青少年
讨论
在土耳其境外进行的研究中,PIA患病率介于18.4-53.7%之间[12],[19],[20] 与Turke的11.6-28.4%相比y[14],[21],[22]. 在我们的研究中,这个比率被观察为14.4%。 这种差异可能有多种原因,例如,有关研究中可能成瘾的定义存在差异,评估中使用的量表存在差异,不同国家的社会文化条件也不同。  

虽然在一些PIA研究中没有观察到显着的性别差异[12],[19],[23],[24],其他研究表明PIA在男性中显着更高[22], 25]。 虽然传统上发现男性互联网使用率更高,但最近的研究发现这种差异正在迅速减少[26]。 在土耳其这样的社会中,个性不那么突出,女孩和男孩受到不同的文化,互联网可以成为女孩自由表达自己的媒介[27]。 这可能是为什么在PIA频率方面没有发现显着的性别差异的原因。 然而,在我们的研究中,在PIA的男孩和女孩之间在网上结交新朋友方面没有观察到显着差异,在男孩中发现亲自会见这些在线朋友的人数明显增加。 可能有人认为,虽然女孩使用互联网的倾向导致她们在网上结交新朋友,但由于文化限制传达他们想要的人,他们无法亲自见到这些人。.

已经发现过多的因特网使用是将这种用法定义为成瘾的主要症状和因素。 另一个重要因素是在互联网上花时间的目的[28]。 在迄今为止的研究中,发现上瘾的人主要使用互联网进行交流,并且他们将更多时间花在有音乐,游戏和聊天内容的网站上[28] - [30]。 在线活动和实践也被发现是检测网络成瘾的重要因素[22]. 在我们的研究中,在可能上瘾的青少年中,发现玩在线游戏,玩游戏,听音乐,结交新朋友和在线聊天的人数要高得多。 在我们的研究中,患有PIA的青少年在互联网使用方面具有与上瘾组相似的特征。

在虚拟环境中与陌生人交谈并亲自与这些人会面通常被认为是有风险的互联网行为,因为这样的行为使个人容易受到性诱惑和/或网络恐吓的伤害。 虚拟朋友可能隐藏自己的真实身份并且行为不诚实,而且他们通常不会对自己的行为负责。 虚拟友谊也被认为是健康社会发展的风险[32]. 我们的研究发现,可能上瘾的小组经常与他们通过互联网认识的人会面,并且更经常通过在线聊天建立友谊。 当考虑到这些特征时,似乎有可能成瘾的青少年面临着不健康的社会发展和网络受害的风险。

孤独与青少年的沟通技巧以及友谊和家庭关系密切相关。 缺乏这些技能和价值观的青少年被发现会感到寂寞[33]。 一项研究发现,个人认为互联网是一种有助于缓解孤独感的工具,但它也是一种可以逐渐导致成瘾的工具[34]。 有问题的互联网使用在使用互联网减轻孤独感的青少年中更有可能[35]。 孤独是一个重要的变量,会对青少年的生活满意度产生负面影响[36]。 生活满意度是指幸福和士气等各种积极情绪表达的幸福状态,以及对日常关系的积极情绪[37]。 在土耳其和国外进行的有限数量的研究中,发现有问题的互联网用户的生活满意度水平较低[8],[35],[37]. 相反,在我们的研究中,发现可能上瘾的群体具有高水平的生活满意度和低水平的孤独感。 此外,已经发现可能上瘾的青少年主要使用互联网进行交流,例如在线聊天和结交新朋友。 可能上瘾的群体中面向社会支持的互联网使用可能被认为降低了孤独感,从而积极地影响了生活满意度。 当考虑到互联网使用目的可能上瘾的青少年和上瘾的个体之间的相似性以及他们构成成瘾风险群体的方式时, 我们可以说,这些看似积极的功能可能会随着时间的推移加速从可能成瘾到成瘾的过渡。 还有研究表明,互联网不会对个人的社会环境产生负面影响,并且通过增加社会支持来降低孤独感。38],[39]. 但是,随着时间的推移,虚拟关系可以减少建立真实社会关系的需要和努力。 通过互联网获得的临时社会支持可能无法在现实生活中继续[40]。 在线关系中缺乏强大,高质量的关系可能会导致社会孤立n[41]。 因此,为了避免互联网对社会关系的负面影响,增加可能上瘾的群体的沟通和社交技巧是适当的。 如果青少年可以从他们的朋友和家人那里获得他们需要的社会支持,他们就不需要在互联网的虚拟环境中进行交流。

已发现具有成瘾特征的个体具有较高的自伤风险。 已发现青少年SIB的所有原因和功能中最重要的是减少紧张或冲动,这种特征与成瘾症状类似[11]。 迄今为止的研究发现,网络成瘾和病理性互联网使用与SIB显着相关[11],[42]。 我们的研究还发现PIA和SIB显着相关,这一发现支持了文献。 在回顾文献时,没有发现其他可能在网络成瘾的高中生中评估SIB的研究。 需要综合研究评估PIA和SIB之间的因果关系。

Yang43进行的一项研究发现,在过度的互联网用户中,白天的嗜睡明显较高。 一项评估与互联网相关的成瘾行为的研究发现,由于互联网使用,40%的参与者在晚上睡眠时间少于4小时,而另一项研究发现,网络成瘾者的睡眠量较少[44],[45]。 我们的研究发现,每晚睡眠时间少于6的青少年的PIA频率显着更高。 此外,随着互联网使用时间的增加,每晚睡眠时间小于6小时的患病率显着增加。 由于PIA青少年的互联网使用时间增加,上床睡觉可能是减少睡眠持续时间的原因。

应该考虑这项研究的一些局限性。 最重要的是,作为一项横断面研究,我们的研究结果并未明确表明本研究中的心理特征是在PIA发展之前还是因特网使用的结果。 未来的研究应该通过确定PIA与青少年心理特征之间的因果关系来尝试确定预测因素。 根据样本组,与PIA相关的因素可能因不同的研究而异。 因此,在我们的研究中获得的结果可以推广到并解释只有在Isparta高中就读的青少年。 该研究的另一个局限是自我报告量表和评估表是唯一使用的材料。 此外,由于完成这些规模和表格花费了大量时间,一些青少年可能以匆忙和肤浅的方式填写表格。 在未来的研究中,可以通过利用临床访谈和问卷调查以及从教师或家庭等其他来源获取数据来收集有关PIA的更多信息。

某些互联网使用类型(每周互联网使用时间增加,每天上网)可能是PIA的风险因素。 或者,相反,这些使用类型可能是由于可能的成瘾而产生的。 由于可能上瘾的群体表现出有风险的互联网行为,因此人们认为有可能成瘾的青少年面临着不健康的社会发展和网络受害的风险。 已发现PIA和SIB显着相关。 已经发现患有PIA的青少年在互联网使用方面具有与上瘾组相似的特征。 需要为可能上瘾的青少年制定预防性干预措施。 家庭也应纳入预防程序。 应告知家庭互联网的健康和病理用途,并应建立家庭对青少年互联网使用的控制。 我们的研究发现,可能是网络成瘾的群体具有高水平的生活满意度和低水平的孤独感。 然而,可能成瘾者的这些特征可能在这些青少年逐渐转变为网络成瘾方面发挥有利作用。 虽然这种情况在短期内似乎是积极的,但它可以加速青少年的传播,使其免于上瘾。 到目前为止,关于PIA对生活满意度和孤独感水平的长期影响的研究还不充分。 因此,需要研究这些因素与PIA之间的长期相互作用。

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