治疗寻求者心理问题的技术成瘾：心理健康环境筛查的意义（2017）

治疗寻求者对心理问题的技术成瘾：在心理健康环境中进行筛查的意义

Aswathy Das¹, Manoj Kumar Sharma¹, P Thamilselvan¹, P Marimuthu^{2 1} 印度卡纳塔克邦班加罗尔国家心理健康与神经科学研究所临床心理学系
² 印度卡纳塔克邦班加罗尔国家心理健康与神经科学研究所生物统计学系

支持来源： 没有， 利益冲突： 不包含通讯地址:
Manoj Kumar Sharma
SHUT诊所（健康使用技术服务）Govindaswamy Block，NIMHANS，Hosur Road，Bengaluru，Karnataka
印度

作者： 10.4103 / 0253 - 7176.198939

背景： 用户的技术使用量有所增加。 用法因社会，个人和心理原因而异。 用户经常使用克服情绪状态以及管理其他心理状态。 这项工作将探讨在患有精神疾病的受试者中使用信息技术。

材料和方法： 使用背景数据表，网络成瘾受损指数，视频游戏使用模式，色情成瘾筛查工具和手机使用筛选，从第三级心理健康环境的住院和门诊设置评估了总共75受试者。

结果： 它表明存在对移动，互联网，视频游戏和色情内容的成瘾。 发现年龄与这种成瘾呈负相关。 平均使用时间与情绪状态的管理相关联。 对信息技术的依赖与延迟启动睡眠有关。

总结 这项工作意味着在寻求心理问题治疗的受试者中筛选技术成瘾，并激励他们发展技术的健康使用。

关键词： 成瘾，信息技术，心理健康

介绍

随着过去二十年互联网使用的增长，其使用率以及与其过度使用相关的经验性功能障碍的频率有所增加。 用户报告失去对互联网使用，社会问题以及学校和/或职业困难的控制。^[1],[2] 关于强迫性互联网使用倾向于发展为病理行为的公共卫生问题正在出现。^[3] 关于20％和33％的互联网用户参与某种形式的在线性活动。^[4] 几乎80％的在线游戏玩家至少失去了生活中的一个元素，例如睡眠，工作，教育，与朋友交往，家人以及与伴侣的互动。 玩家越年轻，他们投入网络游戏的时间就越长，导致他们的生活方式进一步受到影响。^[5] 过度使用也与心理问题的存在有关。^[6] 如果存在其他风险因素，如抑郁，社交焦虑，自尊心低，自我效能低和压力大，那么应对不良和认知期望也会调节过度使用互联网的发展。^[7] 抑郁症，社交恐惧症，敌意和ADHD症状被视为有问题的互联网使用的共病症。^[3],[8] 与面对面交流相比，社交焦虑的个体在网上社交时表现出更大的舒适感和自我表露感。^[9] 关于8％的病理用户使用互联网来结识新朋友的情感支持和玩互动游戏。^[10] 关于9％的临床科目（n = 300）社交网站的使用有问题。^[11]

以前在印度进行的研究表明，对技术的成瘾性使用存在问题。 大多数受试者的心理困扰是合并症。 用户还使用信息技术来管理他们的心理困扰，避免压力情况，以及管理无聊的方式。 关于精神病人群中技术使用模式的信息以及与其他社会人口学变量的关系缺乏信息。

材料和方法

目的

探讨精神障碍患者的信息技术使用情况。

研究设计

调查方法用于从卡纳塔克邦班加罗尔国立精神卫生和神经科学研究所的住院和门诊精神科环境中招募75受试者（男/女），其年龄范围为16年及以上的入选标准，使用互联网为1年的最短持续时间和阅读和写英文的能力。 具有活跃的精神病理学，文盲和不愿参与的受试者被排除在研究之外。

工具

研究人员开发的背景数据表，用于记录社会人口统计学的详细信息，包括年龄，性别，社会经济地位，教育，职业宗教，婚姻状况和家庭类型，精神疾病的详细信息（根据国际疾病分类10的文件诊断） [ICD-10]或《精神疾病诊断和统计手册》标准），例如疾病的持续时间，疾病的性质和病程，所采取的治疗方法以及病前人格特征。 与技术使用有关的信息，个人开始使用该技术的年龄，所使用的信息技术的类型，开始使用信息技术的原因，使用频率，访问的站点，当前访问的站点，个人/团体活动，使用的持续时间，具有智能带有互联网的电话，在家中的可用性，使用信息技术的目的，与信息技术的使用相关的情况，尝试减少信息技术使用的任何历史，对使用情况的理解，应对的关系（以管理无聊，情绪状态）等）/精神疾病，以及使用技术以及寻求健康信息，活动类型； 技术使用对个人生活的影响，护理人员的观点以及对变革的需求。

网络成瘾减损指数是基于5点李克特量表评估互联网成瘾的二十项问卷。^[12],[13] 网络成瘾损伤指数可用于帮助对轻度 - 中度和严重损害的行为进行分类。 涵盖其互联网使用程度影响其日常生活，社交生活生产力，睡眠模式和感受的程度。 此等级的最低分数为20，最大分数为100。 该量表显示出中等至良好的内部一致性。 它的个人和一般互联网使用验证了它。

视频游戏使用模式，评估个人视频游戏使用模式在9项目规模与两个自我报告的视频游戏使用模式评估，以及与之相关的情绪困扰。^[5]

色情成瘾筛查工具是基于5点李克特量表的二十项调查问卷，用于评估对色情和在线性行为的成瘾。^[14]

将使用为ICMR资助的行为成瘾项目开发的移动电话使用演变筛选问题的筛选。^[15] 它具有控制，强制，渴望和后果的领域。 它具有内容有效性。 这些域名用于筛选手机上瘾。 三分及以上的分数表明过度使用技术上瘾。

程序

受试者来自卡纳塔克邦NIMHANS班加罗尔的住院/门诊精神病学环境。 事先征得有关治疗团队以及用户的同意。 向患者解释了研究的过程和目标，并寻求知情同意。 保证了信息的机密性。 根据患者和护理人员以及案例文件提供的信息填写社会人口统计学信息。 在个人环境中进行网络成瘾问卷调查，电子游戏使用模式问卷调查，Facebook强度问卷调查，色情成瘾测试和手机成瘾筛选问卷调查。

统计分析

将数据编码用于计算机分析，并使用社会科学统计软件包16.0版（2008）进行定量数据分析。 描述性统计数据（例如平均值，标准偏差百分比和频率）用于分析人口统计数据以及精神病状况的详细信息。 计算了Pearson的乘积矩相关性，以检查变量之间的关联。 计算皮尔逊卡方检验以检验变量之间关系的显着性。 所有数字均四舍五入到小数点后两位，对于显着性水平，使用0.05和0.01。

成果

样品的平均年龄为26.67，标准偏差为6.5。 年龄分布为16年至40年。 样品具有45雄性（60％）和30雌性（40％）。 17结婚（22.67％），57未婚（76％），1离婚（1.33％）。 所有科目都有10和更多的教育年限。 36％来自农村地区，64％来自市区 [表1].

表1：样本的社会人口统计学信息    点击这里查看

[表2] 显示了样本人群的诊断及其频率，32采用不同频率的不同诊断。 根据ICD 10标准进行诊断。 每个类别的频率和百分比差别很大。 精神疾病模式的百分比从1.3％到10.7％。

表2：根据国际疾病分类-10（F-代码）进行精神病诊断的受试者的频率和百分比    点击这里查看

[表3] 表示存在手机上瘾（18.67％），网络成瘾（16％），色情（4-6.67％）和视频游戏（14.67％）。

表3：样本中信息技术成瘾的模式    点击这里查看

[表4] 显示样本的病程（n = 75），从6个月到21年不等，平均值为6.4年，标准差为4。 85年。 关于49.33％的人格特征是调整困难和性格特征。

表4：精神疾病持续时间模式和样本的病前特征    点击这里查看

[表5] 显示整个样本中58.7％的个体报告说他们花费更多时间在信息技术上“感觉良好。”14.7％用于避免任何负面情绪，2.7％（2人）正在使用它来应对这些情况和用于其他目的的总样本花费时间的24％，例如获取一般信息或作为职业和学术的一部分。 在每天使用5 h或更多的用户中，使用信息技术来避免负面情绪/作为应对方法更多。

表5：每天使用互联网的平均时间与使用互联网相关的情况之间的关系    点击这里查看

[表6] 表明在中度至重度使用类别中睡眠紊乱（延迟开始睡眠）更多。

表6：网络成瘾与睡眠之间的关系（睡眠启动延迟）    点击这里查看

[表7] 表明年龄与疾病持续时间，互联网平均消费时间，网络成瘾，移动成瘾，视频游戏使用和色情成瘾呈负相关。 疾病持续时间与技术成瘾没有任何显着关联。 互联网上每天平均花费的时间与手机，互联网，视频游戏和色情成瘾呈正相关。 手机成瘾与互联网，视频游戏使用和色情成瘾有显着正相关。 网络成瘾与视频游戏成瘾和色情成瘾呈正相关。

表7：不同社会人口学变量和网络成瘾之间的相关性    点击这里查看

讨论和结论

这项研究表明，在寻求治疗精神病学问题的受试者中，手机成瘾（18.67％），网络成瘾（16％），色情（4-6.67％）和视频游戏（14.67％）成瘾的趋势 [表3]。 年龄与网络成瘾，视频游戏成瘾移动成瘾和色情有负相关。 其他研究也出现了类似的趋势。 样品的平均年龄为26.67，标准偏差为6.5 [表1] 和[[[表7]。 样本的病程（n = 75），从6个月到21年不等，平均值为6.4年，标准差为4。 85年。 49.33％的人格特征是调整困难和性格特征 [表4]。 使用信息技术被认为可以避免负面情绪/作为一种应对方法更多的是每天使用5 h或更多的用户 [表5]。 适度严格使用信息技术与延迟启动睡眠有关 [表6]。 年龄与疾病持续时间，互联网平均消费时间，网络成瘾，移动成瘾，视频游戏使用和色情成瘾呈负相关。 疾病持续时间与技术成瘾没有任何显着关联。 互联网上每天平均花费的时间与手机，互联网，视频游戏和色情成瘾呈正相关（VII）。 其他研究证实了类似的趋势。 年轻人更常见网络成瘾。^[16] 网络成瘾正在成为12-18年龄组中的主要生活方式问题。^[17] 属于20-29年龄组的个人更多地使用互联网，而属于19及以下群体的个人的网络成瘾分数高于其他群体，并且这种情况根据性别而变化。^[18] 有问题的互联网使用表明75％与抑郁有关; 57％患有焦虑症，100％患有ADHD症状; 60％具有强迫症状，66％具有敌意/攻击性。 有问题的互联网使用与抑郁症和ADHD有关。^[3] 超过1 h控制台或互联网视频游戏的青少年可能比没有注意力或互联网视频游戏的人有更多或更多的强烈症状。^[19]

自尊心低，自我效能感和易受压力的人更容易患上网络成瘾。^[7] 无聊倾向被视为增加在线性活动游戏的重要因素。^[20],[21] 睡眠剥夺似乎是网络成瘾和深夜登录的主要问题之一。^[22],[23]

目前的工作记录了有精神问题的受试者中信息技术成瘾的存在。 对互联网和色情成瘾也会导致睡眠开始延迟。 虽然与国际流行率相比，获得的患病率较低，但可以在大型样本研究中加以解决。 目前的来文提出了将每天所花费的年龄/平均时间与信息技术成瘾联系起来的趋势; 使用信息技术作为应对方法。 它在护理人员缺乏佐证的形式方面存在局限性。 目前的工作对于筛选技术成瘾作为精神病人群中的共病状况具有意义。 未来的工作可以集中在探索心理问题的受试者之间的心理社会相关性，与处理信息技术成瘾性使用相关的看护者问题，以及为促进技术的健康使用而发展干预。

财政支持和赞助

无。

利益冲突

没有利益上的冲突。

参考资料

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