新冠肺炎疫情期间中国儿童及青少年的网络成瘾和相关心理因素外文翻译资料

新冠肺炎疫情期间中国儿童及青少年的网络成瘾和相关心理因素

Internet Addiction and Related Psychological Factors Among Children and Adolescents in China During the Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) Epidemic

Huixi Dong^1,*, Fangru Yang¹, Xiaozi Lu², and Wei Hao³

¹Mental Health Institute of the Xiangya Hospital, National Clinical Research Center for Geriatric Disorders of Xiangya Hospital, Central South University, Changsha, China,

²Qingdao Mental Health Center, Qingdao University, Qingdao, China,

³Mental Health Institute of the Second Xiangya Hospital, Central South University, The China National Clinical Research Center for Mental Health Disorders, National Technology Institute of Psychiatry, Key Laboratory of Psychiatry and Mental Health of Hunan Province, Changsha, China,

摘 要：

背景：2019冠状病毒病（COVID-19）是一种对公共卫生构成重大威胁的传染病。本研究旨在评估COVID-19期间网络使用特征，并客观调查了网络成瘾（IA）相关的潜在心理因素。

方法：对6至18岁的中国儿童和青少年进行了一项横断、匿名、自我报告的调查。被试需要完成包括Young网络成瘾测试（IAT），抑郁、焦虑和压力量表（DASS-21）以及关于基本信息和网络使用特征的表格在内的问卷。

结果：总共有2050名被试（平均年龄:12.34plusmn;4.67岁,女性：48.44%）被邀请参与调查。55名（2.68%）被试达到网络成瘾的标准（IATge;70），同时有684名（33.37%）被试被认定为问题性网络使用（69ge;IATge;40）。COVID-19期间，网络的使用增加，包括娱乐性网络使用的频率及持续时间，以及长时使用网络的频率。线性回归分析显示，性别女性（beta;=-0.091, p lt; 0.001）、年级（beta;=0.066, p=0.001）、抑郁（beta;=0.257, p lt; 0.001）以及压力（beta;=0.323, p lt; 0.001）与IAT总分有显著的相关（R=0.539, R² ＝ 0.291, p lt; 0.001）。

结论：我们发现在COVID-19爆发期间，中国儿童青少年是过度使用网络。年龄、性别、抑郁和压力时潜在影响IA的重要因素。在这一前所未有的时期，应考虑为这一弱势群体提供更多的家庭支持和专业性的支持。

关键词：网络成瘾（IA）； 儿童青少年； 抑郁；焦虑； 压力

引言

2019年12月，中国湖北省武汉首次报告了2019冠状病毒病（COVID-19）。COVID-19是一种极具传染性的疾病，它传染性高，传播速度快，所有年龄段都易感，且损害了公共健康。中国政府采取的应激反应和大规模有力行动缓减了疫情。然而，中国人民却面临着巨大的压力及防疫的严峻挑战。中国教务部于今年1月发布通知，延长2020年春季学期的开学时间，要求所有中小学推迟开学，学生待在家里（2），并通过线上课程学习（3）。COVID-19作为一种前所未有的、全国性的，甚至是全球性的突发公共卫生事件，必然会对学龄儿童和青少年的心理和行为产生相应的影响，这值得我们更多的关注。

中国的网络时代迅速兴起，人们业普及了互联网的使用。越来越多的儿童和青少年利用网络去学习、玩游戏、购物、看电影、社交、聊天等。这些活动都有助于减少压力、焦虑或者减轻抑郁情绪。中国有5.88亿的网民（包括2.87亿青少年），占全球所有网民总数的20%（4）。合理使用网络是有益的，但是过度或无节制地网络使用可能会演变成网络成瘾（IA），即个人无法控制自己对互联网的使用。IA是世界上一个严重的公共卫生问题，特别是在亚洲（5）。在中国，IA的患病率已被报道为2.4%—10%（6, 7）。

COVID-19的爆发为研究压力事件、心理反应即成瘾行为之间的关系提供了机会。之前的研究已经证实了压力、抑郁和焦虑与IA有相关（8-12）。我们提出假设：COVID-19造成增加的压力、焦虑和抑郁可能会改变网络使用行为。需要研究数据的证实，以便于减少对网络使用的不利心理影响。因此，这项基于人群流行病学的研究筛选、描述和比较了中国学龄儿童与青少年的网络成瘾行为及确定IA的风险因素。

方法

研究设计

随着互联网服务和智能手机的普及，心理健康专业人员能够在COVID-19新冠肺炎疫情爆发期间提供在线心理健康调查和援助。因为中国政府要求公众减少人们的面对面接触，所以我们使用微信小程序“问卷星”（Changsha Ranxing Science and Technology, Shanghai, China）进行横断研究，并在线上邀请被试参与我们的研究。“问卷星”是一个提供线上调查及统计分析功能的网站，相当于Amazon Mechanical Turk。研究从2020年2月19日持续至2020年3月15日。原始样本源于湖南省、山东省、内蒙古自治区，根据地理位置，分别是中国中部、东部、北部。湖南新冠肺炎确诊病例1019例，死亡4例；山东省确诊病例775例，死亡7例；内蒙古自治区确诊病例117例，死亡1例（截至2020年4月2日）。官方在线公布了这个数据。

样本

通过第一作者设计并由资深精神病医生审查的问卷在网上筛选学龄儿童和青少年。筛查标准为：（1）6-18岁，男性或女性；（2）自愿加入本研究；（3）能够在父母的帮助下完成在线调查；（4）小学生或中学生；（5）线上签署知情同意书。排除标准为：被诊断为认知障碍、器质性脑部疾病或严重的精神障碍。该研究方案和程序经中南大学湘雅医院人类伦理委员会批准（伦理批准号：202003034），符合赫尔辛基宣言的原则。

方法

我们收集包括性别、出生日期、是否为独生子女、年级、过去三年成长环境、过去一年家庭收入、父母教育水平在内的人口学数据。被试还需要回答他们是否曾被诊断出患有认知障碍、器质性脑疾病或精神障碍（精神分裂症、抑郁症、双相情感障碍、强迫症、焦虑障碍或物质使用障碍），如果他们回答“是”，则要无法参与实验。

我们设置了互联网使用的一些指标，互联网使用的主要电子设备（智能手机或平板电脑，网络协议电视（IPTV）、电脑、其他）；娱乐使用电子设备的频率（每天多次, 每天1次,每周4-6次, 每周1-3次, 不使用）；电子设备娱乐使用时间（每天＞6小时, 每天4-6小时, 每天2-4小时, 每天＜2小时, 不使用）；每周零点以后电子设备娱乐使用的频率（每周＞4次, 每周3次, 每周2次, 每周1次, 不使用）；每周夜间使用电子设备的频率（每周＞4次, 每周3次, 每周2次, 每周1次, 不使用）；COVID-19流行期间与之前，对电子设备的成瘾程度（自评, 0-100分）。

Young网络成瘾中文修订版量表（IAT）被用来筛查IA症状。量表是自评量表，总共有20题，每道题1-5计分。根据Young等人（13）的标准，IAT得分ge;70就被认定为因上网而有严重生活问题的网络成瘾者。IAT得分40-69分被认为因上网而有一般生活问题的网络使用问题者。IAT得分le;39被认为是只有一些问题或没问题的正常的网络使用者 (NIU)。中文修订版的IAT有足够的信度（alpha;信度系数ge;0.82）（14,15）

使用中文版的抑郁、焦虑和压力量表（DASS-21）来评估被试心理状态。DASS21是用来测量过去一周内的抑郁、焦虑和压力的筛查工具。第3，5,10,13,16,17和21题是抑郁自量表，根据分数可分为正常（0-9分）、轻度至中度抑郁（13-27分），中度抑郁（28-42）。第2,4,7,9,15,19和20题是焦虑自量表，根据分数可分为正常（0-7分），轻度至中度焦虑（8-14分），重度焦虑（15-42分）。第1,6,8,11,12,14和18题是压力自量表，根据分数可分为正常（0-10分），轻度至中度压力（11-25分），中度压力（26-）。中文版的DASS-21已被证实是一种良好的心理测量筛选工具，具有良好的效度和信度（16），甚至应用于研究SARA爆发期间青少年（17,18）的心理状况（19）。

数据分析

在线数据以.sav的格式导出。简单的数据描述用“平均数和标准差”来描述连续变量，使用“频数和百分位数”来描述分类变量。

人口学数据、网络成瘾和DASS-21在组间的差异使用T检验、ANOVA单因素检验，皮尔逊卡方检验和费舍尔精确检验。采用“输入”方法的二元逻辑回归来评估单因素分析中显著的因素是否与AIU和PIU相关。同时我们也使用线性回归来探索人口学特征、DASS-21（抑郁，焦虑和压力）和IAT总分之间的关系。报告每个变量的OR、95%的置信区间（CI）以及标准化效应值beta;。所有测验都是双尾的，显著水平为p＜0.05.为了调整多重事后检验，将显著性水平设置为p lt;0.014 (alpha;rsquo;=(2*alpha;)/[n*(n-1) 1], n=3)。使用SPSS21.0分析数据（IBM SPSS Statistics, New York, United States）。

结果

在所有2270分数据中，39份数据因为被试不同意参与这项研究中断而删除，181份数据因为被使者不属于6-18岁而删除。最终2050位6-18岁儿童与青少年参与研究（湖南省660名, 山东省651名, 内蒙古自治区739名）。参与者平均年龄为12.34plusmn;4.67岁（男性, 12.44plusmn;5.45岁, n=1057; 女性, 12.24plusmn;3.661岁, n=993）

成瘾、问题网络使用的发生率和人口学特征

IAT的平均分为36.83plusmn;13.80；男性，37.86plusmn;14.53；女性，35.72plusmn;12.89。根据IAT分数划分，有2.68%（男性3.50%, 女性1.81%）和33.37%（男性35.10%, 女性31.52%）的被试被认定为成瘾者及过度使用网络者。AIU的IAT平均分为78.96plusmn;7.303，NIU的IAT平均分为28.51plusmn;6.275。我们发现年龄、性别和教育状况在AIU，PIU和NIU之间存在显著差异（p＜0.001）。三组的独生子女率、居住地、家庭年收入、父母受教育水平无显著差异（见表1）

表1 成瘾、问题和正常网络使用的人口学特征比较

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