J Formos Med Assoc。 2016可能是1。 pii:S0929-6646(16)30039-0。 doi:10.1016 / j.jfma.2016.03.010。
刘慧聪1, 刘思2, Tjung JJ3, 孙FJ4, 黄慧卿4, 方CK5.
背景/目的
自残(SH)是自杀的危险因素。 我们的目的是确定网络成瘾和互联网暴露于自杀意念是否与青少年的SH相关。
方法
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。
成果
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)和3.3%的人曾在互联网上接触过自杀内容(n = 82)。 在分层Logistic回归分析中,在控制了性别,家庭因素,现实生活中的自杀念头暴露,抑郁症,烟酒使用后,网络成瘾和互联网对自杀念头的暴露都与SH风险的增加显着相关。并发自杀,并获得社会支持。 但是,在调整自尊水平之后,网络成瘾与SH之间的关联性减弱,而互联网暴露于自杀念头仍然与SH风险增加显着相关(优势比= 1.96; 95%置信区间:1.06-3.64) 。
结论
在线体验与青少年的SH有关。 预防策略可能包括提高社会意识,识别风险最高的青少年以及提供及时帮助的教育。
1. 简介
自残(SH)是一个术语,用于描述许多欧洲国家的所有故意自我中毒或自我伤害行为,不论是否存在自杀倾向。 这种现象很重要,因为SH的重复是常见的并且是自杀的独立危险因素,尽管青少年SH的许多行为始于非自杀意图。1 在青少年中跟踪SH的纵向研究发现,与预期的比率相比,具有SH行为的个体的死亡率总体上超过4倍(自杀是这种风险增加的主要原因),2 并且在青年期成年后患精神疾病的比例增加。3
青少年SH的危险因素是多因素的,通常是相互关联的。 对青少年SH风险因素的系统评价表明,患有非致命性SH的青少年具有与完成自杀的青少年相似的特征。4 在已确定的因素中,暴露于自杀(自杀聚集/自杀行为蔓延或媒体影响)被认为对青少年的影响大于成人。5, 6 在家庭和朋友中暴露于非致命性自杀行为被发现可以预测青少年的SH。7 然而,鲜为人知的是,他人暴露于自杀念头之间的关系,特别是在互联网创造的独特社会环境中,与青少年在社区一级的自残行为之间的关系。
网络成瘾的特征是互联网使用的适应不良模式导致临床显着的损伤或痛苦。8 它包括对互联网活动的关注,经常无法抵制使用互联网的冲动,容忍,退出,使用互联网超过预期的一段时间,持续的欲望和/或不成功的减少或减少互联网使用的尝试,花费在互联网活动和离开互联网上的过多时间,花费在获取互联网所需的活动上的过多努力,以及持续的大量互联网使用,尽管知道可能由于持续或反复发生的身体或心理问题而导致或加剧互联网使用。9 以前的研究发现,网络成瘾的青少年注意力缺陷多动障碍的症状,抑郁和敌意,以及参与攻击行为的风险增加。10, 11 然而,关于青少年网络成瘾与SH之间的关联知之甚少。 为了在青少年中适当地识别和管理SH,需要更多的研究来检验这种关系和可能的潜在机制。
在这项研究中,我们的目的是检查青少年SH与互联网接触的关系,以及其他人的自杀意念。 我们还试图通过控制抑郁症,并发自杀,暴露于自杀倾向,物质使用,特定家庭因素,感知社会支持和自尊等因素来澄清青少年网络成瘾与SH的关系。4, 12 对于那些伤害自己的人,我们进一步研究了行为数量和自杀意图的差异,以及互联网上研究的SH方法是否在互联网上瘾和非上瘾青少年之间存在差异。 通过检查网络暴露于自杀念头来探索SH相关经历的特征。
2。 方法
2.1。 研究设计和样本
这项研究是从十月2008到一月2009在台北市和台北县进行的横断面调查。 13参加高中(8城市,3郊区和2乡村学校根据台湾 - 福建人口统计书13)。 所有参与的学校都配备了课堂计算设施,学生们用它们自行完成在线问卷调查。
招募工作是由硕士研究生的研究助理完成的,没有学校工作人员的参与,从而避免了被胁迫的风险。 研究助理仔细解释了本研究的目的和程序,强调了保密性问题,并获得了参与者的书面知情同意。 一封给父母的信要求他们的许可,参加活动的学生把书面答复带回了学校。 在招募之前,已从麦凯纪念医院的机构审查委员会获得了本研究的伦理批准。
2.2。 测量
在线调查表可以与跳过模式设计进行交互,大约需要30分钟才能完成。 每个受访者的项目总数取决于受访者的回答。 获得以下信息。
2.2.1。 社会人口统计学信息
其中包括教育等级(在本研究中,所有学生都在高中一年级),年龄,性别,宗教信仰,家庭经济状况,这些问题是通过询问“您的家庭是否难以维持基本需求(例如食物,衣服,住所)来确定的”等)?、与他们住在一起的人(“您目前与两个亲生父母一起生活吗?”)和家庭和睦相处(“您认为家庭关系有很大的矛盾吗?”)。
2.2.2。 自杀和SH的调查问卷
使用标准问题收集有关上一年内是否存在自杀意念,自杀计划和SH行为的信息,包括SH行为的数量,他们是否咨询过任何有关SH方法的互联网站点,当他们是否存在自杀意图时试图伤害自己(“在这些事件中,您是否真的想杀死自己?”),以及它们是否曾暴露于现实世界中他人的自杀念头(“您认识的任何人都曾提及或讨论过有关并在互联网上(“您是否曾经遇到过仅在互联网上遇到的某人讨论过与您一起自杀的想法?”)。 所有问题均根据我们的研究兴趣提出,并通过焦点小组过程予以确认。
2.2.3。 陈网络成瘾量表
26项目陈网络成瘾量表(CIAS)用于评估网络成瘾的存在,并以四点李克特量表进行评估,总分从26到104。 检查了量表的心理测量特性,内部可靠性范围从0.79到0.93。14 根据青少年网络成瘾诊断标准,9 在CIAS上获得64或更多分数的青少年被诊断为患有网络成瘾。 诊断准确度为87.6%。15
2.2.4。 患者健康问卷
患者健康问卷(PHQ-9)是一个基于精神疾病诊断和统计手册 - 第四版(DSM-IV)标准的九项自我报告清单,用于诊断抑郁,评估严重程度和监测治疗反应。16 中文版的PHQ-9在青少年人群中具有良好的内部一致性(alpha = 0.84)和可接受的重测信度(ICC = 0.80)。17 以儿童情感障碍和精神分裂症患儿时间表(流行病学版)为标准,PHQ-9得分≥15的敏感性为0.72,特异性为0.95。17
2.2.5。 多维支持量表
多维支持量表(MDSS)是一种自我报告衡量各种来源的社会支持的可用性和充分性。18 可以根据不同研究项目的特定需求进行定制。 在这里,我们将青少年的社会支持分为四个来源(即父母,其他家庭,朋友和老师)。 在此研究之时,尚无该量表的中文版本; 它由作者翻译成中文,并由双语精神病医生进行独立的反向翻译。 MDSS得分越高,表示社会支持感越好
2.2.6。 罗森伯格自尊量表
2.2.7。 酒精使用障碍识别测试 - 消费
酒精使用障碍识别测试 - 消耗(AUDIT-C)包含用于识别危险饮酒的AUDIT的前三项。21, 22 这种短型酒精筛选仪的中文版表现已得到验证。23 AUDIT-C得分≥4对识别有害酒精的敏感性为0.90,特异性为0.92。23
2.2.8。 药物滥用问卷调查表
与会者被问及他们目前是否经常吸烟,并且在过去一个月中曾使用安非他明,海洛因,大麻,3,4-亚甲二氧基甲基苯丙胺,氯胺酮,可卡因,胶水或任何其他物质。
2.3。 过程和统计分析
在线调查表(包括所有测量问题)在进入研究时进行了管理,并使用参与者的个人密码进行访问。 所有结果都会自动传输到受密码保护的数据库,而不会丢失数据。 使用社会科学统计软件包(SPSS)21.0版(IBM,Armonk,纽约)进行统计分析。
上一年的SH是分析的“结果”。 我们用过卡方或 t 进行测试以比较上一年中存在网络成瘾和暴露于他人自杀念头的群体差异,以及其他潜在的协变量,例如年龄,性别,参与者自身的自杀观念自杀计划,暴露于现实世界中其他人的自杀念头,抑郁症的存在,所感知的社会支持水平和自尊,酒精和毒品的使用以及特定的家庭因素。 使用单变量logistic回归和分层logistic回归模型进一步研究确定为显着的SH变量,以研究混杂因素和修正因素。 在分层逻辑回归分析中,我们首先检查了两种互联网使用体验(互联网成瘾和互联网上自杀意念的暴露)是否与SH独立相关(模型I)。 然后,我们控制了性别,特定的家庭因素,现实世界中的自杀念头,特定的个人因素(抑郁,酗酒和吸烟)以及并发自杀倾向以及所有其他已确定的因素(模型II–VI)。
为了分析那些伤害自己的人的数据,我们使用了卡方或 t 在SH行为的数量,SH时的存在和自杀意图,以及是否咨询过互联网网站时,测试评估差异(在网络成瘾与无网络成瘾之间以及没有互联网暴露于自杀念头的组间)关于SH的方法。
3。 结果
我们从接触的学校中招募了3994名高中一年级学生。 共有2479名学生提供了他们自己和父母的书面知情同意书,并填写了交互式调查表(答复率为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); 多数是女性(n = 1494; 60.3%),并且没有宗教信仰(n = 1344,54.2%)。 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)和3.3%的人曾在互联网上暴露过自杀念头(n = 82)。
有或没有SH的参与者的特征如下所示 表1。 年龄不是重要因素,因为只有高中第一年的学生才被招募。 只有一名学生报告了违禁药物的使用,因此该因素不能包括在分析中。 前一年内患有SH的青少年更有可能是女性,目前不与两个亲生父母同住,并报告家庭不和。 在自杀方面,有SH的学生倾向于有自己的自杀念头和自杀计划,并且在现实世界和互联网上容易接触到他人的自杀念头。 此外,他们更有可能患上抑郁症并降低社会支持感和自尊心,并可能吸烟,滥用酒精并沉迷于互联网。
是的(n = 250) | 不(n = 2229) | χ2 or t | |
---|---|---|---|
n (%)或平均值(SD) | n (%)或平均值(SD) | ||
性别 | |||
男性 | 82(32.8) | 903(40.5) | 5.58 * |
女性 | 168(67.2) | 1326(59.5) | |
年龄 | 15.45(0.58) | 15.44(0.62) | 0.19 |
与亲生父母一起生活 | |||
没有 | 63(25.2) | 344(15.4) | 15.63 *** |
是 | 187(74.8) | 1885(84.5) | |
家庭不和 | |||
是 | 43(17.2) | 152(6.8) | 33.42 *** |
没有 | 207(82.8) | 2077(93.2) | |
家庭经济困难 | |||
是 | 30(12.0) | 190(8.5) | 3.36 |
没有 | 220(88.0) | 2039(91.5) | |
自杀意念 | |||
没有 | 91(36.4) | 1916(86.0) | 358.1 *** |
是 | 159(63.6) | 313(14.0) | |
自杀计划 | |||
没有 | 172(68.8) | 2147(96.3) | 282.0 *** |
是 | 78(31.2) | 82(3.7) | |
暴露于自杀念头(现实世界) | |||
没有 | 149(59.6) | 1901(85.3) | 103.6 *** |
是 | 101(40.4) | 328(14.7) | |
暴露于自杀念头(互联网) | |||
没有 | 222(88.8) | 2175(97.6) | 54.15 *** |
是 | 28(11.2) | 54(2.4) | |
吸烟 | |||
没有 | 226(90.4) | 2186(98.1) | 50.30 *** |
是 | 24(9.6) | 43(1.9) | |
有害饮酒(AUDIT-C≥4) | |||
是 | 47(18.8) | 116(5.2) | 67.64 *** |
没有 | 203(81.2) | 2113(94.8) | |
抑郁症(PHQ-9≥15) | |||
是 | 59(23.6) | 98(4.4) | 139.74 *** |
没有 | 191(76.4) | 2131(95.6) | |
MDSS的社会支持 | 19.26(3.45) | 20.76(3.56) | -6.34 *** |
RSES的自尊心 | 24.71(5.78) | 28.66(5.37) | -10.94 *** |
网络成瘾 | |||
是 | 77(30.8) | 348(15.6) | 36.50 *** |
没有 | 173(69.2) | 1881(84.4) |
*p <0.05; ***p <0.001。
AUDIT-C =酒精使用障碍识别测试消耗量; MDSS =多维支持量表; PHQ-9 =患者健康问卷; RSES =罗森伯格自尊量表; SD =标准偏差。
单变量逻辑回归分析的结果列于 表2。 提高社会支持和自尊的水平与青少年SH风险降低有关。 这两个因素被确定为具有潜在保护作用; 我们最后将它们放在分层逻辑回归分析中(表3)。 如图所示 表3控制性别,特定的家庭因素,现实生活中的自杀念头,特定的个人因素以及同时发生的自杀倾向后,网络成瘾和互联网上的自杀念头与患上SH的风险显着相关(模型I –IV)。 调整感知到的社会支持水平,这两个变量仍然是SH的重要风险因素(模型V)。 然而,在调整自尊水平后,网络成瘾与SH之间的联系减弱并且变得不显着(模型VI),而互联网上自杀意念的暴露仍然与青少年SH风险增加显着相关(优势比= 1.96; 95%置信区间:1.06-3.64)。
沃尔德 | OR | 95%CI | |
---|---|---|---|
网络成瘾 | 37.76 *** | 2.41 | 1.80-3.22 |
暴露于自杀念头(在互联网上) | 44.63 *** | 5.08 | 3.15-8.18 |
女性 | 5.54 * | 1.40 | 1.06-1.84 |
不和亲生父母一起生活 | 15.24 *** | 1.85 | 1.36-2.51 |
家庭不和 | 30.97 *** | 2.84 | 1.97-4.10 |
暴露于自杀念头(在现实世界中) | 92.74 *** | 3.93 | 2.97-5.19 |
吸烟 | 40.73 *** | 5.40 | 3.22-9.06 |
危险的酒精使用 | 58.68 *** | 4.22 | 2.92-6.10 |
萧条 | 110.40 *** | 6.72 | 4.71-9.58 |
自杀意念 | 267.50 *** | 10.70 | 8.05-14.21 |
自杀计划 | 195.63 *** | 11.87 | 8.40-16.79 |
社会支持 | 38.65 *** | 0.89 | 0.86-0.92 |
自尊 | 106.31 *** | 0.88 | 0.85-0.90 |
CI =置信区间; OR =比值比。
*p <0.05; ***p <0.001。
模型I | 模型II | 模型III | 模型四 | 型号V. | 模型VI | |||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
OR | 95%CI | OR | 95%CI | OR | 95%CI | OR | 95%CI | OR | 95%CI | OR | 95%CI | |
网络成瘾 | 2.20 *** | 1.64-2.97 | 2.04 *** | 1.49-2.79 | 1.59 ** | 1.41-2.22 | 1.50 * | 1.06-2.13 | 1.46 * | 1.03-2.07 | 1.38 | 0.97-1.96 |
暴露于自杀念头(在互联网上) | 4.36 *** | 2.68-7.10 | 2.82 *** | 1.67-4.75 | 1.98 * | 1.12-3.49 | 2.06 * | 1.11-3.82 | 2.00 * | 1.08-3.72 | 1.96 * | 1.06-3.64 |
女性 | 1.29 | 0.96-1.73 | 1.32 | 0.97-1.79 | 1.07 | 0.78-1.49 | 1.09 | 0.79-1.51 | 1.04 | 0.75-1.45 | ||
不和亲生父母一起生活 | 1.49 * | 1.07-2.08 | 1.38 | 0.97-1.96 | 1.31 | 0.90-1.91 | 1.30 | 0.89-1.89 | 1.33 | 0.91-1.93 | ||
家庭不和 | 2.26 *** | 1.51-3.37 | 1.66 * | 1.08-2.56 | 1.36 | 0.85-2.16 | 1.31 | 0.82-2.08 | 1.25 | 0.78-1.99 | ||
暴露于自杀念头(在现实世界中) | 3.33 *** | 2.48-4.47 | 3.05 *** | 2.25-4.15 | 1.99 *** | 1.43-2.77 | 2.01 *** | 1.44-2.80 | 2.01 *** | 1.44-2.81 | ||
吸烟 | 2.82 ** | 1.51-5.28 | 2.45 * | 1.24-4.85 | 2.47 ** | 1.26-4.85 | 2.43 * | 1.23-4.82 | ||||
危险的酒精使用 | 2.12 ** | 1.37-3.30 | 1.53 | 0.95-2.47 | 1.53 | 0.95-2.48 | 1.61 | 0.99-2.60 | ||||
萧条 | 3.86 *** | 2.59-5.77 | 2.07 ** | 1.33-3.21 | 1.97 ** | 1.27-3.06 | 1.68 * | 1.07-2.63 | ||||
自杀意念 | 5.27 *** | 3.72-7.47 | 5.00 *** | 3.52-7.10 | 4.45 *** | 3.11-6.35 | ||||||
自杀计划 | 2.13 ** | 1.39-3.28 | 2.12 ** | 1.38-3.26 | 2.04 ** | 1.32-3.15 | ||||||
社会支持 | 0.95 ** | 0.91-0.99 | 0.96 * | 0.92-1.00 | ||||||||
自尊 | 0.95 ** | 0.93-0.98 |
CI =置信区间; OR =比值比。
* p <0.05; ** p <0.01; *** p <0.001。
当进一步比较SH参与者之间的群体以了解与两种互联网使用经历相关的SH的特征时,我们发现暴露于自杀念头的学生更有可能参与更多的SH行为并且在SH时具有自杀意图(表4)。 与同行相比,有网络成瘾的学生更有可能有自杀意图,并就网络方法咨询有关方法(表4).
网络成瘾 | χ2 or t | 互联网暴露于自杀念头 | χ2 or t | |||
---|---|---|---|---|---|---|
是的(n = 77) | 不(n = 173) | 是的(n = 33) | 不(n = 217) | |||
n (%)或平均值(SD) | n (%)或平均值(SD) | n (%)或平均值(SD) | n (%)或平均值(SD) | |||
自伤行为的数量 | 6.01(3.85) | 5.21(3.71) | 0.22 | 7.15(3.69) | 5.20(3.72) | 2.81 ** |
自杀意图 | ||||||
是 | 34(44.2) | 49(28.3) | 6.02 * | 18(54.5) | 65(30) | 7.81 ** |
没有 | 43(55.8) | 124(71.7) | 15(45.5) | 152(70) | ||
研究互联网上的自杀方法 | ||||||
是 | 4(5.2) | 1(0.6) | 5.80 * | 2(6.1) | 3(1.4) | 3.20 |
没有 | 73(94.8) | 172(99.4) | 31(93.9) | 214(98.6) |
*p <0.05; **p <0.01。
SD =标准偏差; SH =自残。
4。 讨论
这是青少年中第一个以社区为基础的研究之一,该研究旨在探讨他人对自己的秘密自杀念头的暴露与SH之间的关系。 结果显示,暴露于他人的自杀念头会增加SH行为的可能性,甚至互联网上的非面对面暴露也可能是SH的强大风险因素。
在过去一年中发现的台湾青少年中SH的10.1%患病率与先前有关青少年中12月SH患病率(3.2-9.5%)的报道一致。24 我们研究中网络成瘾的患病率为17.1%,这也与先前报道的台湾南部18.8%的比率一致。11 在接受调查的青少年中,3.3%在过去一年中曾在互联网上暴露于自杀念头。 由于缺乏类似的社区研究,我们无法将结果与此结果进行比较。 然而,我们的研究表明,这种暴露在青少年互联网用户中并不少见。 鉴于互联网在我们日常生活中的普遍存在,接触这种风险的青少年的实际数量可能很大。 互动在线活动为青少年提供社交网络的机会,这些社交网络不受传统物理边界的限制或成人监控,因此促进了他们的参与。25 在线互动可以为孤立的青少年提供必要的社会支持,但他们也可以规范和鼓励SH行为。26
先前的研究探索了社交模型在自杀行为通过同伴传播中的作用。 他们认为,非家族性社会接触源对个人自杀行为的影响至少与家族性源源的影响一样显着。7 在我们的研究中,我们证实了他们的结果,并发现即使暴露于他人的自杀想法也会增加青少年发生SH行为的风险。 在控制了一系列因素之后,与过去一年未接触自杀的人相比,现实生活中遭受自杀念头的人和互联网中发生SH的可能性增加了一倍。 事实证明,接触暴露是青少年SH行为的重要危险因素,而与诸如抑郁症和自己的自杀念头等先前存在的脆弱性无关。 这种“社会传染”现象是一个尚未被研究但始终被发现的青少年非自杀性自残危险因素。27 有必要对此进行更多研究,特别是在何种方面可以降低这种风险。
在我们的研究中,我们发现,在调整潜在的混淆因素后,网络成瘾与青少年的SH相关,这与之前研究网络成瘾与青少年自我伤害行为之间关联的研究结果一致,28 直到自尊水平削弱了这种联想。 据报道,在患有注意力缺陷/多动障碍的青少年中,RSES上较低的自尊评分与更严重的网络成瘾症状显着相关。29 这种关联在SH行为的青少年中是否也是如此,导致网络成瘾与SH之间的关系减弱,需要进一步调查。
以前的研究已经发现了很多青少年SH的生物 - 心理 - 社会相关性。30, 31 一项针对香港和美国青少年自杀未遂者的跨文化研究表明,抑郁症,现在和终生的自杀意念,绝望,不良的人际关系以及接触自杀未遂者和完成者都是两种文化中企图自杀的风险因素。32 在我们的研究中,个人特征(即抑郁,存在自杀意念和自杀计划,自尊,吸烟和危险的酒精使用)与青少年SH有关。 社会支持对青年SH行为具有保护作用,与之前报道的调查结果相呼应。33, 34 在我们的样本中控制个人和其他社会因素之后,某些家庭特征的重要性,例如不与两个亲生父母和家庭不和谐共处,消失了。 这一结果表明,对于青少年来说,来自不同来源的感知社会支持可能会弥补他们原有的家庭风险。 所有这些发现再次提醒我们,当我们与一名参与SH的青少年打交道时,多学科方法的重要性。
在对SH子样本中的互联网上暴露于自杀意图的学生的特征进行考察时,我们的分析发现他们更容易出现SH行为和死亡倾向。 由于这是一项横断面调查,因此我们无法确定暴露,SH行为的数量及其自杀意图之间的因果关系。 青少年可能会通过透露他人的自杀想法并制定自己的SH行为来发展或增强其自杀观念。 此外,在自杀方面,年轻人可能以不同于一般人群的方式使用互联网。 先前的一项研究测量了Google互联网搜索引擎中与自杀相关的术语的活动,并与可用的自杀和故意的自我伤害数据相关联。 他们发现,尽管互联网搜索活动与普通人群的自杀率呈负相关,但与年轻人的故意自我伤害和完全自杀都呈正相关。35 在我们的研究中,网络成瘾的青少年确实倾向于向互联网站点咨询他们用于SH的方法。 一方面,该工具的可用性可以为人们提供信息访问的途径,但是,它也可以促进弱势青年自杀的实现。36 应特别注意年轻,频繁的互联网用户使用互联网的方式。 网站需要应用媒体指南来预防自杀,针对年轻用户的自杀者也可以访问自助网站。36
应该考虑我们研究的一些局限性。 横断面设计研究提供的证据不足以得出任何因果推论。 我们的衡量标准是基于自我报告,因此可能存在报告偏差。 关于非法药物滥用的信息仅依赖于一个封闭式问题而不是经过验证的问卷。 因此,此变量无法包含在要调整的分析中。 尽管存在局限性,但我们的研究首次检验了社区层面暴露于自杀意念和SH之间的关系; 我们证明了网络成瘾和网络暴露与青少年SH相关的自杀念头; 如上所述,我们的研究结果与该领域先前的几项研究一致。
5。 结论
在线体验与青少年的SH有关。 预防策略可能包括提高社会意识的教育,识别暴露于风险的人,以及提供及时的帮助。
参考资料
- 霍顿(Kawton),科尔(D.Cole),奥格雷迪(J. 青少年故意自我中毒的动机方面。 Br J Psychiatry。 1982; 141:286-291
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