Adicción al internet en jóvenes

Adicción a Internet en adolescentes de una población china: prevalencia, factores de riesgo y su relación con síntomas obsesivo-compulsivo.

Introducción: La adicción a Internet, definida como el uso compulsivo-impulsivo de Internet, se caracteriza por un uso excesivo, retraimiento, tolerancia, y consecuencias negativas, similares a otras adicciones conductuales. En consecuencia, el trastorno de los juegos de Internet, un comportamiento problemático específico bajo el término general IA, se ha incluido como un trastorno psiquiátrico en la Clasificación Internacional de Enfermedades-11 revisión. Además de los juegos, la IA se asocia positivamente con el chat, los blogs, las compras por Internet, el uso de pornografía y otras actividades. Se espera que aumente la adicción a Internet entre los adolescentes en China debido al rápido desarrollo de Internet en China, el uso generalizado de teléfonos inteligentes, el creciente número de nuevas actividades en línea y la inmadurez física y fisiológica de los adolescentes, así como su deseo de aprobación de los compañeros. El uso excesivo de Internet, especialmente por parte de menores, representa uno de los problemas de salud pública más graves de las últimas dos décadas. Más importante aún, en un estudio longitudinal, se encontró que la dimensión OC era anormal antes de que los estudiantes se volvieran adictos a Internet y el tratamiento del TOC mejoró la IA.

Sujetos y métodos: La información sobre los síntomas relacionados se recopiló a través de cuestionarios que se explican a continuación. El CIAS-R evalúa dos síntomas centrales, a saber, «tolerancia» y «uso y abstinencia compulsivos», así como dos problemas relacionados, a saber, «problemas interpersonales y relacionados con la salud» y «problemas de gestión del tiempo». El OCI-CV se utilizó para evaluar la gravedad de los síntomas de CO en adolescentes durante el mes anterior. El instrumento evalúa seis factores centrales de los síntomas del CO, a saber, «dudar/verificar», «obsesionarse», «acaparamiento», «lavar», «ordenar» y «neutralizar». Primero se realizó la prueba de Kolmogórov-Smirnov para evaluar si las variables continuas tenían una distribución normal. A continuación, las variables con un nivel de significación inferior a 0,1 se incluyeron en un análisis de regresión logística multivariado binario para identificar sus asociaciones independientes con IA. Luego, calculamos el factor de inflación de la varianza para probar la multicolinealidad de las variables. Las variables sociodemográficas significativas en la regresión logística multivariante se consideraron como covariables.

Resultados: En comparación con los incluidos, no hubo diferencias significativas en la información demográfica general de los estudiantes excluidos en términos de información básica. La Tabla S1 perfila las características relevantes de las tres escuelas.  En la tabla 1 se muestran las características sociodemográficas y clínicas de los estudiantes con y sin AI mediante la prueba U de Mann-Whitney, prueba de 2 y regresión logística univariante. Después de ingresar variables con un valor de p inferior a 0,1 en la regresión logística multivariada, el sexo, los síntomas de CO, el estrés, la ansiedad, la depresión y el insomnio permanecieron significativamente asociados con la IA.

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