д-р мед. наук, гл. науч. сотрудник, клиническое отделение соматического и психического здоровья детей; профессор, кафедра общепрофессиональных дисциплинРоссия, 660022, г. Красноярск, ул. Партизана Железняка, 3Г
Россия, 655000, Республика Хакасия, г. Абакан, ул. Хакасская, 68
3G, Partizanа Zheleznyakа Str., Krasnoyarsk, 660022, Russian Federation
68, Khakasskaya Str., Abakan, 655000, Republic of Khakassia, Russian Federation
д-р мед. наук, гл. науч. сотрудник, лаборатория клинической патофизиологииРоссия, 660022, г. Красноярск, ул. Партизана Железняка, 3Г
Россия, 655000, Республика Хакасия, г. Абакан, ул. Хакасская, 68
3G, Partizanа Zheleznyakа Str., Krasnoyarsk, 660022, Russian Federation
68, Khakasskaya Str., Abakan, 655000, Republic of Khakassia, Russian Federation
Цель данного исследования – изучение распространенности интернет-зависимости (ИЗ) и структуры потребляемого контента у подростков Центральной Сибири.
Материалы и методы. С января по май 2019 г. обследованы 3 012 подростков (45,8% мальчиков и 54,2% девочек) в возрасте 12–18 лет (средний возраст 14,5 ± 1,3). Младшие подростки (12–14 лет) составили 52,5%, старшие (15–18 лет) – 47,5%. Особенности онлайн-поведения оценивались по шкале интернетзависимости Чена (CIAS) в адаптации В.Л. Малыгина, К.А. Феклисова; величина общего CIAS-балла, равная 65 и выше, свидетельствовала о наличии интернет-зависимости. Игровая зависимость оценивалась по шкале Game Addiction Scale for Adolescents, зависимость от социальных сетей – по шкале The Social Media Disorder Scale. Структура потребляемого контента оценена в общей выборке и двух возрастных группах. Полученные данные обработаны методами непараметрической статистики в программе Statistiсa 12. Количественные признаки представлены в виде медианы и интерквартильного размаха Me (Q25–Q75), бинарные признаки – как доля (%) и доверительный интервал. Значимость различий р для количественных показателей оценивалась по U-критерию Манна – Уитни, для бинарных признаков – по критерию χ2 Пирсона. Различия между группами считались статистически значимыми при p ≤ 0,05.
Результаты. Общая распространенность ИЗ составила 6,9%, адаптивное пользование интернетом отмечалось у 49,4% подростков, неадаптивное – у 43,6%. Частота встречаемости интернет-зависимости увеличивается с возрастом: с 6,0% у подростков 12–14 лет до 8,0% – у подростков 15–18 лет (р = 0,0324). Потребляемый подростками контент включал игровую зависимость (11%), зависимость от социальных сетей (8,0%), смешанную (2,6%) и недифференцированную интернет-зависимость (2,8%). У младших подростков чаще формируется зависимость от онлайн-игр (12,2%), социальных сетей (9,3%) и смешанная (3,3%), у старших подростков – недифференцированная И3 (39,5%).
Заключение. Высокий уровень распространенности ИЗ у подростков Центральной Сибири подтверждает актуальность данной проблемы и свидетельствует о необходимости разработки профилактических мероприятий, направленных на сохранение здоровья детского подросткового населения.
The aim of this study was to investigate the prevalence of Internet addiction (IА) and the structure of consumed content among adolescents in Central Siberia.
Materials and methods. From January to May 2019, 3,012 adolescents (45.8% of boys and 54.2% of girls) aged 12–18 years were examined (average age 14.5 ± 1.3 years). Younger adolescents (12–14 years old) accounted for 52.5%, and seniors (15–18 years old) accounted for 47.5%. Peculiarities of online behavior were evaluated according to Chen’s Internet Addiction Scale (CIAS) adapted by V.L. Malygin and K.A. Feklisov; a total CIAS score of ≥ 65 indicated Internet addiction. Gambling addiction was rated according to the Game Addiction Scale for Adolescents, and addiction to social networks was rated according to the Social Media Disorder Scale. The structure of the consumed content was estimated in the overall sample and in two age groups. The data obtained were processed by non-parametric statistical methods using the Statistica 12.0 software. Quantitative characteristics are presented as the median and the interquartile range Me (Q25 – Q75), binary signs are represented as a share (%) and the confidence interval. The significance of the differences (p) for quantitative indicators was evaluated by Mann – Whitney U-test and for binary characters by Pearson’s χ2 criterion. The differences between the groups were considered statistically significant at p ≤ 0.05.
Results. The overall prevalence of IА was 6.9%, adaptive use of the Internet was observed in 49.4% of adolescents, non-adaptive use was registered in 43.6% of cases. The frequency of Internet addiction increases with age: from 6.0% in 12–14 year-old adolescents to 8.0% in 15–18 year-old adolescents (p = 0.0324). Content consumed by adolescents included gambling addiction (11%), addiction to social networks (8.0%), mixed IA (2.6%), and undifferentiated Internet addiction (2.8%). Younger adolescents are more often dependent on online games (12.2%), social networks (9.3%), and mixed IА (3.3%), while in older adolescents, undifferentiated IА is more often observed (39.5%).
Conclusion. High level of IA prevalence in adolescents in Central Siberia confirms the relevance of this problem and indicates the need to develop preventive measures aimed at maintaining child and adolescent health.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.