Justina Džėjaitė

1 LIETUVOS SVEIKATOS MOKSLŲ UNIVERSITETAS

MEDICINOS AKADEMIJA

VISUOMENĖS SVEIKATOS FAKULTETAS APLINKOS IR DARBO MEDICINOS KATEDRA

Justina Džėjaitė

LSMU MEDICINOS STUDENTŲ PRIKLAUSOMYBĖ NUO INTERNETO IR SĄSAJOS SU NARŠYMO INTERNETE POBŪDŽIU

Magistro baigiamasis darbas

Mokslinis vadovas: Prof. Dr. Rūta Ustinavičienė

2

TURINYS

5. ETIKOS KOMITETO LEIDIMAS ... 5

6. SANTRUMPOS ... 6 7. SĄVOKOS... 6 8. ĮVADAS ... 7 9. DARBO TIKSLAS ... 8 10. DARBO UŽDAVINIAI ... 8 11. LITERATŪROS APŽVALGA ... 9

11.1. Interneto sklaida pasaulyje ir Lietuvoje... 9

11.2. Priklausomybė nuo interneto ... 10

11.3. Paplitimas ... 10 11.4. Priežastys ... 11 11.5. Prevencija ir gydymas ... 13 12. TYRIMO METODIKA ... 14 13. REZULTATAI ... 15 14. REZULTATŲ APTARIMAS ... 19 15. IŠVADOS ... 21 16. PRAKTINĖS REKOMENDACIJOS ... 22 17. LITERATŪROS SĄRAŠAS ... 23 18. PRIEDAI ... 26

3

1. SANTRAUKA

Autorius: Justina Džėjaitė

Darbo pavadinimas: LSMU medicinos studentų priklausomybė nuo interneto ir sąsajos su naršymo

internete pobūdžiu

Tyrimo tikslas: Įvertinti LSMU medicinos studentų priklausomybės nuo interneto paplitimą ir jo

sąsajas su naršymo internete pobūdžiu.

Uždaviniai:

1. Nustatyti priklausomybės nuo interneto paplitimą tarp LSMU medicinos studentų.

2. Įvertinti priklausomybės nuo interneto paplitimą tarp skirtingų lyčių bei amžiaus studentų. 3. Išsiaiškinti studentų, turinčių priklausomybę nuo interneto, naršymo internete trukmę. 4. Išsiaiškinti priklausomybės nuo interneto sąsajas su interneto naudojimo tikslais.

Metodai ir tyrimo dalyviai: Anketinės apklausos būdu apklausti 410 medicinos studentų, iš kurių

333 meterys ir 77 vyrai. Tiriamųjų amžiaus vidurkis 21,41 (s=1,89) metai. Analizuojami studentų sociodemografiniai duomenys, dažniausia veikla internete, laikas praleidžiamas prisijungus ir užpildytas K.S.Young priklausomybės nuo interneto testas. Statistinė duomenų analizė atlikta naudojant Microsoft Excel ir SPSS 23.0 programas.

Rezultatai: Priklausomybė nuo interneto buvo nustatyta 105 (25,6%) studentams, iš jų 94 (22,9%)

turėjo lengvą, o 11 (2,7%) sunkią priklausomybę. PI dažniau pasireiškė vyrams (41,6%) nei moterims (21,9%) (χ2=12,658; p<0,001). Amžius priklausomybės pasreiškimui įtakos neturėjo. Didžioji dalis respondentų - 234 (57,1%) per dieną internete praleidžia 3-5 valandas. Nustatyta, kad studentai per dieną internete praleidžiantys 1-2h rečiau tampa priklausomi, o praleidžiantys >6h dažniau (χ2

=30,164; p<0,001 ). Priklausomi nuo interneto studentai lyginant su nepriklausomais dažniau internete žaidžia žaidimus (21% versus 10,2%; χ2

=8,077; p=0,004), klausosi muzikos ir žiūri filmus/serialus (84,8% versus 69,2%; χ2=9,66; p=0,002). Studentai, kurie neturi priklausomybės nuo interneto lyginant su priklausomais, dažniau laiką internete skiria darbui ir mokslams (73,8% versus 57,1%; χ2

=10,19; p=0,001).

Išvados: Priklausomybė nuo interneto nustatyta ketvirtadaliui LSMU medicinos studentų.

Priklausomybės pasireiškimui įtakos turėjo vyriška lytis, naršymo internete trukmė ir pobūdis.

Praktinės rekomendacijos: Išaiškinti studentus, kurie turi priklausomybės internetui požymių. Jiems

rekomenduojama: planuoti savo laiką; naršant internete daryti pertraukėles; dirbti nesiblaškant; daugiau laiko praleisti su draugais ir šeima; susirasti pomėgių, kuriems nereikėtų interneto, kompiuterio, mobilaus telefono.

4

2. SUMMARY

Author: Justina Džėjaitė

Title: Internet Addiction in LSMU Medical Students and Its Association with Main Online Activities Aim of the study: To evaluate prevalence of internet addiction and associations with main online

activities in LSMU medical students.

Objectives:

1. To Identify the prevalence of internet addiction in LSMU medical students.

2. To evaluate prevalence of internet addiction among different genders and age groups. 3. To determine online browsing time for students with internet addiction.

4. To determine internet addiction association with main online activities.

Material and methods: A total of 410 medical students were interviewed, 333 women and 77 men,

with a mean age of 21,41 (s=1,89) years. Data Collection was done through using the checklist of demographic details, characteristics of internet usage behavior and Internet Addition Test (IAT). Statistical analysis was performed using Microsoft Excel and SPSS 23.0 programs.

Results: Prevalence of internet addiction among medical students was 25,6% (mild – 22,9%, severe –

2,7%). Internet addiction was found in 41,6% males and 21,9% females. Male gender is a significantly associated factor with internet addiction (χ2=12,658; p<0,001). Association between age and IA has not been found. The most of respondents 234 (57,1%) spend 3-5 hours per day online. Students, who spend 1-2h per day on the Internet, become addicted less than those who spend >6h (χ2=30,164; p<0,001). Students with IA more often play online games (21% vs. 10,2%; χ2 = 8,777; p=0,004), listen to music and watch movies/tv series (84,8% vs. 69,2%; χ2=9,66; p=0,002) than non addicted students. Students who do not have IA more often spend time on the internet while working or studying in comparison to addicted students (73,8% vs. 57,1%; χ2=10,19; p=0,001) .

Conclusions: Internet addiction was determined in a quarter of the LSMU medical students.

Prevalence of IA was significantly associated with male gender, browsing time and main online activities.

Practical recommendations: Identify students who are at risk of internet addiction.

Recommendations: plan your time; take a break every hour while browsing online; work without distractions; hang out with friends and family; get a hobby or an interest that doesn't involve the internet, computer, smartphone.

5

3. PADĖKA

Nuoširdžiai dėkoju savo magistrinio darbo vadovei prof. dr. Rūtai Ustinavičienei už pagalbą apklausiant tyrimo dalyvius ir patarimus rašant šį magistrinį darbą.

4. INTERESŲ KONFLIKTAS

Autoriui interesų konflikto nebuvo.

5. ETIKOS KOMITETO LEIDIMAS

2017 m. lapkričio 28 d. Lietuvos sveikatos mokslų universiteto (LSMU) Bioetikos centras pritarė mokslinio - tiriamojo darbo vykdymui (BEC-MF-100).

6

6. SANTRUMPOS

PI – priklausomybė nuo interneto

LSMU – Lietuvos sveikatos mokslų universitetas

VU – Vilniaus universitetas

IT – informacinės technologijos

PSO – Pasaulio sveikatos organizacija

TLK – tarptautinė statistinė ligų ir sveikatos sutrikimų klasifikacija

IA – internet addiction

7. SĄVOKOS

Priklausomybė – psichikos sveikatos sutrikimas, liguistas polinkis kartoti tą patį veiksmą ar vartoti tą

pačią medžiagą neribotą kiekį kartų.

Priklausomybė nuo interneto - psichologinės priklausomybės forma, nenumaldomas noras naudotis

7

8. ĮVADAS

Šiomis dienomis internetas tapo būtinu įrankiu daugelyje gyvenimo aspektų, tai esminis telekomunikacijų, verslo, švietimo ir pramogų komponentas. Per pastaruosius 25 metus, interneto vartojų skaičius išaugo nuo 1% iki 50% visos žmonių populiacijos. Pasaulinės interneto statistikos duomenimis, šiuo metu pasaulyje yra apie 4 milijardai interneto vartotojų ir jų skaičius nuolatos auga [1]. Belaidis internetas prieinamas daugelyje nešiojamų įrenginių kaip mobilieji telefonai, planšetės, nešiojamieji kompiuteriai, o nemokamą internetinį ryši galima rasti beveik visose viešosiose įstaigose, kavinėse. Su didėjančiu internetinių paslaugų populiarumu ir gerėjančiu prieinamumu, sparčiai plinta naujas sutrikimas - priklausomybė nuo interneto (PI).

Paaugliai ir jauni suaugusieji yra imliausia informacinėms technologijoms socialinė grupė, todėl turi didžiausią riziką tapti priklausomais nuo interneto [2]. Lietuvoje atliktas ne vienas PI tyrimas mokyklinio amžiaus vaikams, kuriais nustatyta, kad apie 7,7 - 16,4% mergaičių ir 10,6 - 20,9% berniukų turi priklausomybę nuo kompiuterio ir interneto [3,4]. Tačiau trūksta išsamesnių tyrimų vyresnio amžiaus grupei, studentams.

Nustatyta, kad stresas yra vienas iš svarbiausių rizikos veiksnių priklausomybės sutrikimų vystymuisi ir priklausomo elgesio pasikartojimui [5,6]. Didžioji dalis studentų studijuojuoti išvyksta į kitą miestą, atsiskiria nuo tėvų, pradeda gyventi savarankišką gyvenimą, todėl susiduria su daug naujų stresorių. Medicinos studentams stresas dažnas gyvenimo reiškinys, ypač pirmaisiais medicinos studijų metais dėl mokymosi strategijos nebuvimo, nemigos, nevisavertės mitybos prieš egzaminus. A. Mikaliūkštienės su kolegomis atliktame tyrime, apklausus Vilniaus universitete (VU) mediciną studijuojančius jaunuolius, nustatyta, kad stresinę būseną patiria 48,1% studentų, nervinę įtampą – 42,2 %, nerimą – 54,8%, ir depresinę būseną – 11,1% [7]. Remiantis atliktais tyrimais, galima teigti, kad medicinos studentai, dėl didelo mokslo krūvio, yra lengvai psichologiškai pažeidžiama grupė.

Priklausomybė nuo interneto dažnai egzistuoja kartu su kitomis psichologinėmis problemomis kaip depresija, nerimo ir miego sutrikimai. Svarbu identifikuoti ir pasiūlyti pagalbą studentams, turintiems PI požymių, nes šios priklausomybės pasekmės, ryšys su miego ir nuotaikos sutrikimais gali trukdyti studijoms, daryti įtaką studentų ilgalaikiams karjeros tikslams ir būti pirmu požymiu, galinčiu reikšti didesnes psichologines problemas [8].

Šio tyrimo tikslas įvertinti Lietuvos sveikatos mokslų universitete (LSMU) mediciną studijuojančių studentų priklausomybės nuo interneto paplitimą ir jo sąsajas su naršymo internete pobūdžiu.

8

9. DARBO TIKSLAS

Įvertinti LSMU medicinos studentų priklausomybės nuo interneto paplitimą ir jo sąsajas su naršymo internete pobūdžiu.

10. DARBO UŽDAVINIAI

1. Nustatyti priklausomybės nuo interneto paplitimą tarp LSMU medicinos studentų.

2. Įvertinti priklausomybės nuo interneto paplitimą tarp skirtingų lyčių bei amžiaus studentų. 3. Išsiaiškinti studentų, turinčių priklausomybę nuo interneto, naršymo internete trukmę. 4. Išsiaiškinti priklausomybės nuo interneto sąsajas su interneto naudojimo tikslais.

9

11. LITERATŪROS APŽVALGA

11.1. Interneto sklaida pasaulyje ir Lietuvoje

Devintajame dešimtmetyje atsiradus internetui, visiems laikams pasikeitė žmonių tarpusavio bendravimas, laisvalaikio praleidimo būdai, darbas. Internetas ir jo teikiami privalumai labai greitai išplito viso pasaulio mastu (1 pav.). 2016m. Pasaulio ekonomikos forume paskelbtame NRI („Network Readiness Index“) reitinge, kuriame įvertinamos valstybių galimybės išnaudoti informacinių ir ryšių technologijų potencialą, Lietuva užima aukštą 29 vietą. Tai rodo, kad mūsų šalis produktyviai išnaudoja savo informacines technologijas (IT) ir nedaug atsilieka nuo ekonomiškai stipriausių pasaulio valstybių [9].

1pav. Asmenys naudojantys internetą (% populiacijos)[10]

Lietuvos statistikos departamento duomenimis, asmenų, turinčių kompiuterį ir besinaudojančių internetu, kasmet vis daugėja. Nuo 2015 m. iki 2017 m. kompiuterio naudojimas tarp 16–74 metų amžiaus gyventojų išaugo 5%, o interneto naudojimas – 7%. Didelė dalis besinaudojančių kompiuteriu asmenų – jauni žmonės: 97% 16–24 metų amžiaus ir 94% 25–34 metų amžiaus gyventojų. Iš 16–24 metų amžiaus gyventojų internetu naudojosi 98%, iš jų 94% internetu naudojosi kasdien [11]. Atsižvelgiant į anksčiau minėtus duomenis, pastebima, kad IT naudojimasis daug dažnesnis jaunesnėje amžiaus grupėje.

10

11.2. Priklausomybė nuo interneto

Internetas daugeliui žmonių tapo ne tik būtinu darbo komponentu, bet ir pagrindine laisvalaikio praleidimo forma. Ilgėjant praleidžiamam laikui internete, atsirado problemų dėl jo naudojimosi. Pradėtos vartoti tokios sąvokos kaip patologiškas interneto naudojimas (angl. Pathologic Internet Use), problematiškas interneto naudojimas (angl. Problematic Internet Use), naudojimosi internetu sutrikimas (angl. Internet Use Disorder) ir priklausomybė nuo interneto (angl. Internet Addiction) [12]. Terminą „priklausomybė nuo interneto“ (PI) neabejotinai apibrėžti padėjo amerikietė psichologė KimberlyS.Young. PI ji įvardijo kaip pablogėjusią naudojimosi internetu kontrolę, pasireiškiančia kognityviniais, elgesio ir fiziologiniais simptomais. Asmuo tampa priklausomas nuo interneto tinklo, dėl ko nukenčia jo asmeninė, šeimyninė ir profesinė veikla. 1995m. K.S.Young, išsamiai ištyrusi įvairius interneto naudotojų atvejus, pirmoji įvardino PI kaip atskirą psichologinį sutrikimą. 1998m. psichologė sukūrė testą, skirtą įvertinti PI ir kompulsinio elgesio simptomus suaugusiems. Jo pagalba ištyrė daugiau kaip 600 atvejų, susijusių su žmonėmis patyrusiais santykių, akademines, finansines problemas ar darbo praradimą, nes negalėjo kontroliuoti naudojimosi internetu [13]. K.S.Young tyrimo duomenimis, 8% apklaustųjų tapo priklausomi per pirmus 3 interneto naudojimosi mėnesius, 17% - per pirmą pusmetį, 58% – per metus. Šie asmenys internetu naudojosi vidutiniškai 38,5 (±8,04) valandas per savaitę, 35% PI turinčių žmonių dažniausiai laiką leisdavo pokalbių svetainėse [14].

11.3. Paplitimas

Priklausomybė nuo interneto yra šiuolaikinės visuomenės sveikatos problema. Šio sutrikimo epidemiologija nėra visiškai aiški. R. Ho ir bendraautorių atliktoje meta-analizėje aprašomas gana platus paplitimo populiacijoje diapazonas (1-36,7%). Tikėtina, kad tokį didelį skirtumą lemia ne tik gyventojų skirtumai, bet ir taikomos skirtingos PI vertinimo priemonės [15]. Šiuo metu, kai internetas yra daugelio žmonių pagrindinis darbo įrankis, bei socialiniai tinklai kaip Facebook, Twitter tapo kasdiene gyvenimo dalimi, sumažėjo skirtumas tarp funkcionalaus ir žalingo interneto naudojimosi. Ne visada laikas praleidžiamas prisijungus yra pagrindinis rodiklis, todėl prasidėjusią priklausomybę gali būti sunku pastebėti. Literatūroje minimas ne vienas klausimynas, skirtas nustatyti probleminį naudojimąsi internetu. Dažniausiai naudojamas K. S. Young sukurtas priklausomybės nuo interneto testas (angl. Internet Addition Test – IAT). Taip pat probleminio interneto naudojimosi klausimynas

11 (angl. Problematic Internet Use Questionnaire - PIUQ), kompulsyvaus naudojimosi internetu skalė (angl. Compulsive Internet Use Scale - CIUS) [16].

Tyrimai parodė, kad paaugliai ir jauni suaugusieji internetu naudojasi dažniau nei bet kuri kita amžiaus grupė. Todėl jie yra labiausiai pažeidžiami nesaikingo interneto naudojimo [2]. Dėl šios priežasties, didžiausia dalis tyrimų dėl PI atliekami mokyklinio amžiaus jaunuoliams ir studentams. Medicinos studentai, kaip vieni iš aktyviausiai besimokančiųjų, taip pat didelę laiko dalį praleidžia internete akademiniais tikslais ir poilsiui. Įvairių studijų duomenimis, PI tarp medicinos studentų labai paplitusi. Irane 5,2-28,7%, Indijoje 46,8-58,9%, Čilėje 11,5%, Nepale 21%, Tailande 24,4% medicinos studentų turi PI požymių [17,18,19,20,21]. Daugelyje tyrimų nustatyta, kad PI pasireiškimas priklauso nuo lyties ir statistiškai reikšmingai dažniau pasireiškia vaikinams. Taip pat skiriasi merginų ir vaikinų, priklausomų nuo interneto, veiklos pobūdis internete. Vaikinai dažniau žaidžia internetinius žaidimus, o merginos dažniau lankosi socialiniuose tinkluose [22,23].

11.4. Priežastys

Neurologiniai tyrimai parodė, kad priklausomybės nuo interneto biologinės priežastys yra panašios kaip ir kitų priklausomybės sindromų. Žmonių priklausomų nuo interneto, kaip ir nuo cheminių medžiagų (alkoholio, narkotikų), smegenyse vyksta panašūs pokyčiai. Nustatytas ryšys tarp priklausomybės atsiradimo ir pilkosios bei baltosios smegenų medžiagos kiekio prefrontalinėje žievėje pokyčių. Ši smegenų dalis atsakinga už dėmesį, užduočių planavimą, prioritetus. Būtent todėl nuo kažko priklausomam žmogui sunku laikytis darbo grafiko, keičiasi jo prioritetai, dėmesys koncentruojamas į visai kitus dalykus nei anksčiau [24,25].

PI yra daugialypė problema. Daugelis veiklų internete yra įvardijamos kaip galinčios turėti įtaką priklausomybės atsiradimui, kai yra naudojamos nesaikingai, pvz.: žaidimai, lošimai, apsipirkinėjimas internete, pornografijos žiūrėjimas, socialiniai tinklai [26]. Remiantis Internetinės priklausomybės centro (angl. The Center for Internet Addiction) duomenimis, yra išskiriami 5 pagrindiniai PI tipai:

1) priklausomybė nuo kibernetinio sekso (angl. cybersex); 2) priklausomybė nuo virtualaus bendravimo/santykių; 3) interneto žaidimų sutrikimas;

4) priklausomybė nuo informacijos paieškos internetene; 5) priklausomybė nuo kompiuterio [27]

12 Literatūros duomenimis, įvairiose šalyse vyrauja skirtingas PI tipas ir skirtinga pagrindinė veikla internete. Indijoje atliktame tyrime, PI turėjo stipriausią ryšį su socialinių tinklų naudojimu, Japonijoje su internetiniais žaidimais. Italijoje atliktame tyrime labiau priklausomi buvo vaikinai, kurie žaidė internetinius žaidimus ar bendravo internetinėse svetainėse. Didžioji dalis iraniečių laiką internete leisdavo tikrindamiesi el. paštą ir ieškodami informacijos. Nepale dažniausia veikla internete buvo klausytis muzikos, žiūrėti filmus ir bendrauti su draugais bei artimaisiais [17,20,21, 28, 29].

Pasaulio sveikatos organizacija (PSO) priklausomybės nuo interneto dar nėra pripažinusi kaip ligos, tačiau paskelbė, kad įtrauks viena iš internetinės priklausomybės tipų – priklausomybę nuo internetinių žaidimų į TLK-11 (Tarptautinė statistinė ligų ir sveikatos sutrikimų klasifikacija), kuri bus išleista 2018 metais [30].

Priklausomybė nuo internetinių žaidimų, taip pat opi problema ir Lietuvoje. 2012m. R. Ustinavičienės su kolegomis atlikto tyrimo metu nustatyta, kad kompiuteriniai žaidimai turi įtakos PI pasireiškimui mokyklinio amžiaus vaikams. 10,6 % berniukų ir 7,7 % mergaičių, kurių amžius nuo 13 iki 18 metų, buvo priklausomi nuo interneto. Tarp berniukų interneto priklausomybė buvo susijusi su žaidžiamo kompiuterinio žaidimo tipu (veiksmo, koviniai), o tarp mergaičių su laiko praleisto žaidžiant kompiuterinius žaidimus trukme [4].

Priklausomybė nuo interneto dažnai siejama su kitais sveikatos sutrikimais kaip depresija, nerimas, bloga miego kokybė. Nėra tiksliai aišku ar priklausomybės nuo interneto išsivystymas daro įtaką žmogaus psichologinei būsenai, ar psichologinių sunkumų turinčiam žmogui lengviau tapti priklausomu nuo interneto. M. Kitazawa su bendraautoriais aprašo Japonije atliktą tyrimą, kuris parodė, kad priklausomi nuo interneto respondentai reikšmingai dažniau turėjo blogesnę miego kokybę, aktyvumo ir dėmesio sutrikimus, nerimą ir depresijos požymius [31]. Žinoma, kad stresas yra vienas iš priklausomybės atsiradimo rizikos veiksnių. Stresas, patiriamas dėl asmeninių problemų šeimoje, mokykloje/darbe, turi tiesioginį ryši su priklausomybės nuo interneto pasireiškimu ir jos sunkumo forma. Žmogus, priklausomas nuo interneto, patiria daugiau streso, nes per daug naudojasi internetu, mažiau laiko praleidžiama su artimais žmonėmis ar užsiimant kita malonia veikla, o tai veda prie mažesnio socialinio rato ir didesnio vienatvės ir streso lygio [32,33].

Nustatyti priklausomybę nėra lengva. F. Salicetia teigia, kad priklausomybė egzistuoja, kai subjekto elgesys veikia psichinę ir fizinę sveikatą, yra pažeidžiami santykiai su šeima ir draugais, elgesys trukdo darbui ar mokslams, sukelia ekonominį nestabilumą ar skatina daryti nusikaltimus [34]. Kai kuriuos simptomus galima pastebėti ir atpažinti. Reikia atkreipti dėmesį į pasikartojančio elgesio dažnumą, trukmę, intensyvumą bei dėl tos veiklos kylančius konfliktus. Remiantis Internetinės

13 priklausomybės centro (angl. The Center for Internet Addiction) duomenimis, reikėtu pastebėti tokius pasikartojančius simptomus:

 negalėjimas kontroliuoti savo elgesio;

 nesugebėjimas laikytis darbo grafiko;

 iškreiptas laiko pojūtis;

 atsisakymas bendrauti su šeima ar draugais;

 eikvojamas miego laikas tam, kad pabūti ilgiau prisijungus internete;

 atsisakymas kitos veiklos, kuri anksčiau teikė malonumą;

 meluojama apie praleistą laiką internete;

 jaučiamas kaltės, gėdos, nerimo jausmas ar depresija dėl per ilgo buvimo internete;

 svorio didėjimas arba mažėjimas;

 nugaros, sprando, galvos skausmai;

 riešo tunelinis sindromas;

 nemiga;

 sausos akys, regėjimo problemos [27].

11.5. Prevencija ir gydymas

Iki 2000m. pabaigos PI tyrimai daugiausia vyko Azijos šalyse (Kinijoje, Korėjoje, Taivane), dėl to jose buvo parengtos išsamios prevencinės programos. Korėja sukūrė planą kaip užkirsti kelią ir gydyti PI. Šalyje vyksta nacionalinė atrankos diena, skirta nustatyti vaikus, turinčius PI rizikos faktorių. Taip pat siūlomos ankstyvos profilaktikos programos mokyklose, sukurtos stacionarinės vietos gydyti PI. 2006m. Pekine (Kinijoje) atidarytas pirmasis internetinės priklausomybės gydymo centras. 2013m. įsteigta pirmoji stacionarinė ligoninės programa Pensilvanijoje (JAV), gydanti visas priklausomybės nuo interneto formas, taikant skaitmeninės dietos ir skaitmeninės mitybos sąvokas, siekiant rasti panašų į maisto priklausomybės gydymo būdą [13]. Lietuvoje visuomenė ir gydytojai tik pradeda vertinti šią priklausomybę kaip susirgimą. Psichikos sveikatos centruose, priklausomybių gydymo klinikose yra teikiama pagalba žmonėms, kenčiantiems nuo PI, bet pacientų skaičius yra labai mažas, nes žmonės nelaiko to tikra liga. Pasak priklausomybės ligų psichologės Neringos Bagdonaitės „Internetinės priklausomybės žala dar daug kam atrodo nepastebima. Deja, priklausomybė nuo interneto yra sunkiai gydoma, susijusi su rimta rizika ir dažnai baigiasi recidyvais. Ir pagaliau, jei visuomenė ir medicina rimčiau nesusirūpins priklausomybės nuo kompiuterio problema, ateityje tai gali būti tokia pat problema kaip ir narkomanija ar alkoholizmas“ [35].

14

12. TYRIMO METODIKA

Atliktas momentinis tyrimas 2017 m. lapkričio – sausio mėnesiais LSMU medicinos fakultete. Tyrime dalyvavo medicinos fakulteto 1-6 k. medicinos studentai, kurie sutiko atsakyti į pateiktos anketos klausimus (Priedas nr.1). Respondentai buvo informuoti apie atsakymų anonimiškumą ir tyrimo etiškumą. Buvo išdalinta 240 popierinių anketų, po 40 kiekvieno kurso studentams. Popierines anketas užpildė 100% apklaustųjų. Taip pat anketa buvo patalpinta internete, LSMU medicinos studentų grupėje. Iš viso internetinę anketą užpildė 170 studentų.

Anketoje buvo klausiama lyties, amžiaus, kurso, vidutiniškai internete praleidžiamo laiko, kurie įrenginiai naudojami prisijungti prie interneto bei dažniausia veikla internete. PI nustatyti naudotas K.S. Young priklausomybės nuo interneto testas (angl. Internet Addiction Test – IAT). Jį sudaro 20 klausimų, kuriais įvertinamas respondentų našumas darbe, studijose ar namuose (3 klausimai), socialinis elgesys (3 klausimai), emocinis ryšys ir atsakas naudojantis internetu (7 klausimai) ir bendri interneto naudojimosi modeliai (7 klausimai) [36]. Klausimai sudaryti pagal Likert‘o skalę, prašant įvertinti savo atsakymą balais nuo 0 iki 5, kai 0 – niekada, o 5 – labai dažnai. Buvo galima surinkti nuo 0 iki 100 balų. Kuo didesnis balas, tuo didesnis rezultatas, rodantis kompulsyvumą ir priklausomybės sunkumą. Laikoma, kad bendras balas nuo 0 iki 49 atspindi įprastą interneto naudojimo lygį; 50 - 79 balai rodo lengvą priklausomybę nuo interneto; 80 – 100 balų rodo sunkią priklausomybę nuo interneto.

Statistinė duomenų analizė atlikta SPSS 23.0 ir Microsoft Office Excel 2007 programomis. Aprašomojoje statistikoje kokybinių kintamųjų reikšmių skaitinės charakteristikos aprašytos procentais, kiekybinių – pateikiant vidurkį ir standartinį nuokrypį. Kokybinių požymių tarpusavio priklausomumui įvertinti naudotas chi - kvadrato (χ2) kriterijus, skaičiuotas jo statistinis reikšmingumas. Palyginti kiekybinio požymio reikšmių vidurkius dviejose populiacijose, naudotas Stjudento t kriterijus. Visoms hipotezėms tikrinti taikytas reikšmingumo lygmuo 0,05.

15

13. REZULTATAI

Tyrime dalyvavo 410 LSMU medicinos studentų, iš kurių 333 (81,2%) moterys ir 77 (18,8%) vyrai. Respondentų amžiaus vidurkis 21,41 (s=1,89) metai. Tarp visų apklaustųjų, 105 (25,6%) studentams buvo nustatyta PI, iš jų 94 (22,9%) turėjo lengvą PI, o 11 (2,7%) sunkią PI (2 pav.).

2 pav. PI pasireiškimo dažnis

PI buvo nustatyta 73 (21,9%) moterims ir 32 (41,6%) vyrams. Skirtumas tarp vyrų ir moterų buvo statistiškai reikšmingas (χ2

=12,658; p<0,001) (3pav.).

3pav. Nepriklausomų ir priklausomų nuo interneto studentų pasiskirstymas tarp lyčių 74,4% 22,9% 2,7% Įprastas interneto naudojimas Lengva PI Sunki PI 21,9 41,6 78,1 58,4 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Moterys Vyrai San tykini s daž nis ( % ) Normalus interneto naudojimas PI

16 Vidutinis studentų, turinčių PI, amžius 21,3 (s=1,962) metai, o nepriklausomų – 21,45 (s=1,8) metai. Tarp priklausomų ir nepriklausomų studentų amžiaus statistiškai reikšmingas skirtumas nenustatytas (p=0,205).

Priklausomybė nuo interneto pasireiškė ketvirtadaliui LSMU medicinos studentų. Didžioji dalis jų, turėjo lengvą priklausomybės formą. Nustatyta, kad PI pasireiškimui įtakos turėjo vyriška lytis, o neturėjo - amžius.

Didžioji dalis respondentų - 234 (57,1%) per dieną internete praleidžia 3-5 valandas. 100 (24,4%) studentų naršo 1-2 val./d, 42 (10,2%) studentai 6-8 val./d., 24 (5,9%) >8val./d. ir 10 (2,4%) <1 val/d. Nustatyta, kad studentai per dieną internete praleidžiantys 1-2h rečiau tampa priklausomi, o praleidžiantys >6h dažniau (χ2=30,164; p<0,001 ). (4pav.)

4 pav. Laikas praleidžiamas internete per dieną

Atlikus porinius palyginimus nustatyta, jog moterys dažniau nei vyrai internete per dieną praleidžia 3-5h (n=198, 59,5% versus n=36, 46,8%), o vyrai dažniau praleidžia 6-8h (n=13, 16,9% versus n=29, 8,7%) ir >8h (n=10, 13% versus n=14, 4,2%). Duomenys pateikiami 1 lentelėje.

1 lentelė. Laikas praleidžiamas internete atsižvelgiant į lytį

<1h 1-2h 3-5h 6-8h >8h Moterys 9 (2,7%) 83 (24,9%) 198 (59,5%) 29 (8,7%) 14 (4,2%) Vyrai 1 (1,3%) 17 (22,1%) 36 (46,8%) 13 (16,9%) 10 (13%) χ2 =14,803 p=0,005 11 64 17 13 10 89 170 25 11 0 50 100 150 200 250 <1h 1-2h 3-5h 6-8h >8h S tud en tų sk aičiu s

Laikas praleidžiamas internete per dieną

Normalus interneto naudojimas

17 Šio tyrimo metu išsiaiškinta, kad laiko, praleidžiamo internete, trukmė turi įtakos PI pasireiškimui. Vyrai linkę daugiau laiko naršyti internete nei moterys.

Studentai buvo apklausti kokiais prietaisais dažniausiai jungiasi prie interneto. 375 (91,5%) respondentų naudoja mobilųjį telefoną, 345 (84,4%) - nešiojamą kompiuterį, 27 (6,6%) - stacionarų kompiuterį ir 25 (6,1%) - planšetę (5pav.).

5pav. Prietaisai naudojami interneto naršymui

Studentai taip pat buvo klausiami kokia veikla dažniausiai užsiima naršydami internete. 379 (92,4%) respondentų lankosi socialiniuose tinkluose, 300 (73,2%) - žiūri filmus/serialus, klausosi muzikos, 285 (69,5%) - naršo mokslo/darbo tikslais, 216 (52,7%) - ieško informacijos, 106 (25,9%) - lankosi naujienų portaluose, 53 (12,9%) - žaidžia internetinius žaidimus.

Priklausomi nuo interneto studentai dažniau internete žaidžia žaidimus, klausosi muzikos ir žiūri filmus/serialus lyginant su nepriklausomais. Studentai, kurie neturi PI, dažniau laiką internete skiria darbui ir mokslams lyginat su PI turinčiais studentais (2 lentelė).

Iš apklausos rezultatų nustatyta, kad moterys dažniau nei vyrai lankosi socialiniuose tinkluose, naršo mokslo/darbo tikslais ir ieško informacijos internete. O vyrai dažniau, nei moterys žaidžia internetinius žaidimus ir lankosi naujienų portaluose (3 lentelė).

2 lentelė. Priklausomų ir nepriklausomų nuo interneto studentų dažniausia veikla internete PI turintys studentai (%) Nepriklausomi nuo interneto studentai (%) Reikųšmingumo lygmuo χ2; p 0 100 200 300 400 Mobilus telefonas Nešiojamas kompiuteris Stacionarus kompiuteris Planšetė Studentų skai či us

18 Lankosi socialiniuose tinkluose (facebook.com/instagra m.com/twitter.com.) 90,5% 93,1% χ 2 =0,778; p=0,378

Klausosi muzikos, žiūri

filmus/serialus 84,8% 69,2% χ2 =9,66; p=0,002 Naršo mokslo/darbo tikslais 57,1% 73,8% χ2 =10,19; p=0,001 Ieško informacijos 45,7% 55,1% χ 2 =2,750; p=0,097 Lankosi naujenų portaluose (delfi.lt/15min.lt/alfa.lt... ) 24,8% 26,2% χ 2 =0,088; p=0,767 Žaidžia internetinius žaidimus 21% 10,2% χ 2 =8,077; p=0,004

3 lentelė. Vyrų ir moterų dažniausia veikla internete

Moterys (%) Vyrai (%) Reikšmingumo lygmuo χ2; p Lankosi socialiniuose tinkluose (facebook.com/instagra m.com/twitter.com.) 94,6% 83,1% χ 2 =11,788; p=0,001

Klausosi muzikos, žiūri

filmus/serialus 72,4% 76,6% χ2 =0,576; p=0,448 Naršo mokslo/darbo tikslais 71,8% 59,7% χ2 =4,272; p=0,039 Ieško informacijos 55,6% 40,3% χ2=5,870; p=0,015 Lankosi naujenų portaluose (delfi.lt/15min.lt/ alfa.lt...) 23,1% 37,7% χ 2 =6,896; p=0,009 Žaidžia internetinius žaidimus 8,7% 31,2% χ2 =28,028; p<0,001

19

14. REZULTATŲ APTARIMAS

Šio tyrimo metu apklausti 410 LSMU medicinos studentų. 105 (25,6%) iš jų nustatytas PI. 22,9% respondentų turėjo lengvą PI ir 2,7% sunkią PI. Lyginant LSMU studentų ir kitų šalių medicinos studentų duomenis, vyrauja panašūs procentai: Graikijoje 30,1%. Irane 28,7%, Nepale 21%, Tailande 24,4%. Kiek mažesnė medicinos studentų priklausomybė buvo nustatyta Čilėje – 11,5%, o didesnė Indijoje – 46,8% [17,18,19,20,21,37]. M. Zhang su kolegomis atliktoje meta-analizėje pastebėta, kad PI paplitimas medikų bendruomenėje yra ~5 kartus didesnis, nei bendroje populiacijoje ir vyrauja apie 30% [38].

Šiuo tyrimu PI nustatėme 73 (21,9%) moterims ir 32 (41,6%) vyrams. Skirtumas tarp vyrų ir moterų buvo statistiškai reikšmingas (χ2

=12,658; p<0,001). Priklausomų ir nepriklausomų studentų amžiaus vidurkis reikšmingai nesiskyrė (p=0,205). Paaugliams atliktuose tyrimuose, PI dažniausiai vyrauja tarp vaikinu ir jaunesnio amžiaus respondentų [2,22,23]. M. Zhang su kolegomis pastebėjo, kad tarp medicinos studentų, lytis ir amžius PI pasireiškimui įtakos neturi [38].

Didžioji dalis šio tyrimo dalyvių (57,1%), internete naršo 3-5h per dieną. Indijoje dauguma studentų praleidžia 2-4h/d, Tailande >5h/d, Nepale >4h/d. Šio tyrimo metu nustatyta, kad studentai praleidžiantys >6h per dieną naršydami internete, dažniau turi PI, nei tie, kurie naršo trumpiau (χ2=30,164; p<0,001). Kitų šalių studijose, taip pat stebima tiesioginė priklausomybė tarp praleidžiamo laiko internete ir PI pasireiškimo [17,18,19,20,21].

Atsiradus išmaniesiems telefonams, prisijungti prie tinklo pasidarė lengva bet kur ir bet kada. Tai neabejotinai prailgino praleidžiamą laiką naršant internete, todėl pasidarė sunkiau atskirti priklausomą nuo normalaus interneto vartotojo. Priklausomybę nuo interneto galima sumaišyti su priklausomybe nuo mobilaus telefono, kuri taip pat yra gana plačiai paplitusi [39]. LSMU medicinos studentai prie interneto dažniausiai jungiasi mobiliajame telefone (91,5%) ir nešiojamame kompiuteryje (84,4%). Mobilusis telefonas taip pat pats populiariausias prietaisas naršyti internete ir kitose šalyse. D. Saldanha su kolegomis atliko tyrimą Indijoje, kuriuo nustatė, kad telefono naudojimas interneto prieigai labiau siejamas su PI, palyginti su nešiojamo kompiuterio naudojimu interneto ryšiui [40].

Išanalizavus šio tyrimo rezultatus, pastebėta, kad priklausomi nuo interneto studentai dažniau internete žaidžia žaidimus, klausosi muzikos ir žiūri filmus/serialus lyginant su nepriklausomais. Studentai, kurie neturi PI, dažniau laiką internete skiria darbui ir mokslams lyginant su turinčiais PI. Tarp socialinių tinklų lankytojų statistiškai reikšmingas skirtumas nebuvo rastas. Tikriausiai todėl, kad

20 socialiniai tinklai tapo kasdienybe didžiajai daliai jaunimo ir jais vienodai dažnai naudojasi tiek priklausomi nuo interneto, tiek nepriklausomi. Tarp kitų šalių medicinos studentų, socialiniai tinklai, internetinių vaizdo įrašų peržiūra, internetiniai žaidimai ir suaugusiems skirtų puslapių lankymas, reikšmingai susijęs su internetine priklausomybe [17, 18, 40, 38].

21

15. IŠVADOS

1. Priklausomybė nuo interneto buvo nustatyta 25,6% LSMU medicinos studentų, iš jų

22,9% turėjo lengvą priklausomybės formą, o 2,7% - sunkią.

2. Priklausomybė nuo interneto nustatyta 21,9% merginų ir 41,6% vaikinų. Skirtumas tarp

moterų ir vyrų statistiškai reikšmingas (χ2

=12,658; p<0,001). Vidutinis studentų, turinčių priklausomybę nuo interneto, amžius 21,3 (s=1,962) metai, o nepriklausomų – 21,45 (s=1,8) metai. Tarp priklausomų ir nepriklausomų studentų amžiaus statistiškai reikšmingas skirtumas nenustatytas (p=0,205).

3. Didžioji dalis medicinos studentų (57,1%) per dieną internete praleidžia 3-5h. Nustatytas

statistiškai reikšmingas skirtumas tarp priklausomų ir nepriklausomų studentų, kurie per dieną internete praleidžia >6h (χ2=30,164; p<0,001 ).

4. Priklausomi nuo interneto studentai dažniau internete žaidžia žaidimus (χ2=8,077; p=0,004) ir klausosi muzikos, žiūri filmus/serialus (χ2=0,576; p=0,448) lyginant su nepriklausomais. Studentai, kurie neturi priklausomybės nuo interneto, dažniau laiką internete skiria darbui ir mokslams (χ2=10,19; p=0,001) lyginat su priklausomais.

22

16. PRAKTINĖS REKOMENDACIJOS

Remiantis atliktu tyrimu ir kitais moksliniais tyrimais, matoma, kad didelė dalis studentų internetą naudoja žalingai. Kartą per metus reikėtų daryti akcijas, kurių metu studentai galėtų išsiaiškinti ar turi priklausomybės nuo interneto požymių.

Studentams, kurie turi PI požymių, rekomenduojama:

 įvertinti savo įpročius, išsiaiškinti kaip dažniausiai praleidžiamas naršymo laikas;

 nusistatyti sau limitus, kaip ilgai galima praleisti internete, kaip dažnai galima tikrintis el. paštą/socialinių tinklų paskyrą;

 naršant internete, kas 1h daryti pertraukėles;

 dirbti nesiblaškant - kiekvieną rytą sugalvoti 3 svarbiausius dienos darbus ir tik juos atlikus įsijungti internetą;

 pasirinkti pakaitinį įprotį, kuriame nereikia naudotis internetu, kompiuteriu ar telefonu, pvz.: sportuoti, skaityti knygas;

 planuoti savo laiką;

 keltis ir eiti miegoti tuo pačiu metu;

 daugiau laiko praleisti su šeima ir draugais;

23

17. LITERATŪROS SĄRAŠAS

1. World Internet Users Statistics and 2018 World Population Stats [Internet].

Internetworldstats.com. 2018 [cited 24 April 2018]. Available from:

https://www.internetworldstats.com/stats.htm

2. Valkenburg P, Peter J. Online Communication Among Adolescents: An Integrated Model of Its

Attraction, Opportunities, and Risks. Journal of Adolescent Health. 2011;48(2):121-127.

3. Škėmienė L. Moksleivių darbo kompiuteriu ir subjektyvios sveikatos sąsajos: daktaro

disertacija. Kaunas: Lietuvos sveikatos mokslų universitetas; 2012.

4. Ustinavičienė R, Škėmienė L, Lukšienė D, Radišauskas R, Kalinienė G, Vasilavičius P.

Problematic computer game use as expression of Internet addiction and its association with self-rated health in the Lithuanian adolescent population. Medicina. 2016;52(3):199-204.

5. Sinha R, Jastreboff A. Stress as a Common Risk Factor for Obesity and Addiction. Biological

Psychiatry. 2013;73(9):827-835.

6. Sinha R. Chronic Stress, Drug Use, and Vulnerability to Addiction. Annals of the New York Academy of Sciences. 2008;1141(1):105-130.

7. Mikaliūkštienė A, Kalibatienė D, Mickuvienė J, Varvuolytė S. Medicinos studentų patiriamas

stresas ir jo įtaka emocinei būsenai ir miego kokybei. Medicinos teorija ir praktika. 2012;18(4.1):392-399.

8. Younes F, Halawi G, Jabbour H, El Osta N, Karam L, Hajj A et al. Internet Addiction and Relationships with Insomnia, Anxiety, Depression, Stress and Self-Esteem in University Students: A Cross-Sectional Designed Study. PLOS ONE. 2016;11(9):e0161126.

9. World Economic Forum; The Global Information Technology Report 2016; Date of data

collection or release: 6th July 2016; www.weforum.org/gitr

10. World Statistics - Free and easy access to international statistics [Internet]. World Statistics.

2018 [cited 12 April 2018]. Available from:

http://world-statistics.org/index-res.php?code=IT.NET.USER.ZS?name=Individuals%20using%20the%20Internet%20(%%20o f%20population

11. [Internet]. Stat.gov.lt. 2018 [cited 13 April 2018]. Available from:

https://www.stat.gov.lt/documents/10180/3329771/IT_naudojimas_namu_ukiuose.pdf/7c1341d 9-5524-462a-ab2a-00093d8867f6?version=3.1

12. Hsu W, Lin S, Chang S, Tseng Y, Chiu N. Examining the diagnostic criteria for Internet addiction: Expert validation. Journal of the Formosan Medical Association. 2015;114(6):504-508.

24

13. Young K. The evolution of Internet addiction. Addictive Behaviors. 2017;64:229-230.

14. Young K. Internet Addiction: The Emergence of a New Clinical Disorder. CyberPsychology &

Behavior. 1998;1(3):237-244.

15. Ho R, Zhang M, Tsang T, Toh A, Pan F, Lu Y et al. The association between internet addiction

and psychiatric co-morbidity: a meta-analysis. BMC Psychiatry. 2014;14(1).

16. Cash H, D. Rae C, H. Steel A, Winkler A. Internet Addiction: A Brief Summary of Research

and Practice. Current Psychiatry Reviews. 2012;8(4):292-298.

17. Nath K, Naskar S, Victor R. A Cross-Sectional Study on the Prevalence, Risk Factors, and Ill

Effects of Internet Addiction Among Medical Students in Northeastern India. The Primary Care Companion For CNS Disorders. 2016;.

18. Boonvisudhi T, Kuladee S. Association between Internet addiction and depression in Thai medical students at Faculty of Medicine, Ramathibodi Hospital. PLOS ONE. 2017;12(3):e0174209.

19. Berner J, Santander J, Contreras A, Gómez T. Description of Internet Addiction among Chilean

Medical Students: A Cross-Sectional Study. Academic Psychiatry. 2014;38(1):11-14.

20. Salehi M, Norozi Khalili M, Hojjat S, Salehi M, Danesh A. Prevalence of Internet Addiction and Associated Factors Among Medical Students From Mashhad, Iran in 2013. Iranian Red Crescent Medical Journal. 2014;16(5).

21. Upadhayay N, Guragain S. Internet use and its addiction level in medical students. Advances in

Medical Education and Practice. 2017;Volume 8:641-647.

22. Xin M, Xing J, Pengfei W, Houru L, Mengcheng W, Hong Z. Online activities, prevalence of

Internet addiction and risk factors related to family and school among adolescents in China. Addictive Behaviors Reports. 2018;7:14-18.

23. Durkee T, Kaess M, Carli V, Parzer P, Wasserman C, Floderus B et al. Prevalence of pathological internet use among adolescents in Europe: demographic and social factors. Addiction. 2012;107(12):2210-2222

24. Brand M, Laier C, Young K. Internet addiction: coping styles, expectancies, and treatment implications. Frontiers in Psychology. 2014;5.

25. Brand M, Young K, Laier C. Prefrontal Control and Internet Addiction: A Theoretical Model

and Review of Neuropsychological and Neuroimaging Findings. Frontiers in Human Neuroscience. 2014;8.

26. Ioannidis K, Treder M, Chamberlain S, Kiraly F, Redden S, Stein D et al. Problematic internet

use as an age-related multifaceted problem: Evidence from a two-site survey. Addictive Behaviors. 2018;81:157-166.

25

27. Center for Internet Addiction - Education and Treatment [Internet]. NetAddiction. 2018 [cited

12 April 2018]. Available from: http://netaddiction.com/

28. Tsumura H, Kanda H, Sugaya N, Tsuboi S, Takahashi K. Prevalence and Risk Factors of Internet Addiction Among Employed Adults in Japan. Journal of Epidemiology. 2018;28(4):202-206.

29. Bruno A, Scimeca G, Cava L, Pandolfo G, Zoccali R, Muscatello M. Prevalence of Internet Addiction in a Sample of Southern Italian High School Students. International Journal of Mental Health and Addiction. 2014;12(6):708-715.

30. Gaming disorder [Internet]. Available from:

http://www.who.int/features/qa/gaming-disorder/en/

31. Kitazawa M, Yoshimura M, Murata M, Sato-Fujimoto Y, Hitokoto H, Mimura M et al.

Associations between Problematic Internet Use and Psychiatric Symptoms among University Students in Japan. Psychiatry and Clinical Neurosciences. 2018;.

32. Akin A, Iskender M. Internet Addiction and Depression, Anxiety and Stress. International Online Journal of Educational Sciences. 2011;3(1):138-148.

33. Moretta T, Buodo G. Autonomic stress reactivity and craving in individuals with problematic

Internet use. PLOS ONE. 2018;13(1):e0190951.

34. Salicetia F. Internet Addiction Disorder (IAD). Procedia - Social and Behavioral Sciences. 2015;191:1372-1376.

35. Bagdonaitė N. Problemiškas interneto naudojimas paauglystėje - Straipsniai.lt [Internet].

Straipsniai.lt. 2018 [cited 15 April 2018]. Available from:

http://straipsniai.lt/technologijos/problemiskas-interneto-naudojimas-paauglysteje/

36. Jelenchick L, Becker T, Moreno M. Assessing the psychometric properties of the Internet Addiction Test (IAT) in US college students. Psychiatry Research. 2012;196(2-3):296-301. 37. Tsimtsiou Z, Haidich A, Spachos D, Kokkali S, Bamidis P, Dardavesis T et al. Internet

Addiction in Greek Medical Students: an Online Survey. Academic Psychiatry. 2015;39(3):300-304.

38. Zhang M, Lim R, Lee C, Ho R. Prevalence of Internet Addiction in Medical Students: a

Meta-analysis. Academic Psychiatry. 2017;42(1):88-93.

39. Kuss D. Mobile phone addiction: Evidence from empirical research. European Psychiatry. 2017;41:S26-S27.

40. Saldanha D, Chaudhari B, Menon P, Tewari A, Bhattacharya L. Internet addiction and its determinants among medical students. Industrial Psychiatry Journal. 2015;24(2):158.

26

18. PRIEDAI

Priedas nr. 1

Anketa

Sveiki, esu Justina Džėjaitė, VI kurso medicinos studentė ir atlieku mokslinį darbą tema "LSMU medicinos studentų priklausomybė nuo interneto ir sąsajos su naršymo internete pobūdžiu". Anketa yra anonimiška ir surinkti duomenys bus naudojami tik statistinei analizei.

Ačiū už jūsų atsakymus!

1. Lytis:  Moteris  Vyras 2. Amžius: _____ 3. Kursas:  I  II  III  IV  V  VI 4. Kiek laiko per dieną vidutiniškai praleidžiate naršydami internete?

 <1h  1-2h  3-5h

 6-8h  >8h

5. Kam skiriate daugiausiai laiko naršant internete? (galimi keli variantai)  Socialiniams tinklams (facebook.com/instagram.com/twitter.com...)  Naujienų portalams (delfi.lt/15min.lt/alfa.lt...)

 Muzikos klausymui/video peržiūroms

 Žaidimams

 Darbui/mokslams

 Informacijos paieškai

 Kita (įrašykite) _________________________________________________ 6. Kokiu įrenginiu dažniausiai naudojatės naršydami internete? (galimi keli variantai)

27  Stacionariu kompiuteriu

 Nešiojamu kompiuteriu

 Mobiliu telefonu

 Planšete

Į klausimus nuo 7 iki 26 atsakykite apibraukiant skaičių (įvertinimą) nuo 0 iki 5.

7. Kaip dažnai naršote internete ilgiau nei ketinote?

0 1 2 3 4 5

Niekada Labai dažnai

8. Kaip dažnai atidedate į šalį namų ruošos darbus tam, kad galėtumėte ilgiau panaršyti internete?

0 1 2 3 4 5

Niekada Labai dažnai

9. Kaip dažnai renkatės interneto teikiamas pramogas vietoj bendravimo su savo partneriu (-e)?

0 1 2 3 4 5

Niekada Labai dažnai

10. Kaip dažnai bendraujate su nepažįstamais žmonėmis internete?

0 1 2 3 4 5

Niekada Labai dažnai

11. Kaip dažnai Jums artimi ir svarbūs žmonės skundžiasi, kad per daug laiko praleidžiate internetinėje erdvėje?

0 1 2 3 4 5

Niekada Labai dažnai

12. Kaip dažnai nukenčia Jūsų rezultatai universitete/darbe dėl to, kad per daug laiko skiriate naršymui internete?

0 1 2 3 4 5

Niekada Labai dažnai

13. Kaip dažnai tikrinate savo el. pašto dėžutę/socialinių tinklų paskyrą prieš pradėdami daryti būtinus darbus ir užduotis?

28

0 1 2 3 4 5

Niekada Labai dažnai

14. Kaip dažnai nukenčia Jūsų darbingumas universitete/darbe dėl naršymo internete?

0 1 2 3 4 5

Niekada Labai dažnai

15. Kaip dažnai įsižeidžiate ar pykstate, kai kas nors Jūsų paklausia, ką Jūs veikiate internete?

0 1 2 3 4 5

Niekada Labai dažnai

16. Kaip dažnai vengiate spręsti gyvenimiškas problemas ir verčiau įsijungiate interneto naršyklę?

0 1 2 3 4 5

Niekada Labai dažnai

17. Kaip dažnai pagaunate save galvojantį apie tai, kada gi vėl pagaliau prisijungsite prie interneto?

0 1 2 3 4 5

Niekada Labai dažnai

18. Kaip dažnai bijote, kad gyvenimas be interneto taps nuobodus ir tuščias?

0 1 2 3 4 5

Niekada Labai dažnai

19. Kaip dažnai pykstate ir susierzinate, jei kas nors kliudo Jums naršyti internete?

0 1 2 3 4 5

Niekada Labai dažnai

20. Kaip dažnai neišsimiegate, nes naktį per ilgai užsisėdėjote prie interneto?

0 1 2 3 4 5

Niekada Labai dažnai

21. Kaip dažnai trokštate panaršyti internete, kai tam nėra sąlygų? (pvz.: nėra interneto ryšio)

0 1 2 3 4 5

29 22. Kaip dažnai pagaunate save galvojantį: „tik dar porą minutėlių“, kai naršote internete?

0 1 2 3 4 5

Niekada Labai dažnai

23. Kaip dažnai stengiatės praleisti mažiau laiko internete, bet Jums to nepavyksta padaryti?

0 1 2 3 4 5

Niekada Labai dažnai

24. Kaip dažnai slepiate nuo kitų žmonių informaciją apie tai, kiek laiko praleidžiate internete?

0 1 2 3 4 5

Niekada Labai dažnai

25. Kaip dažnai skiriate savo laisvalaikį naršymui internete vietoj to, kad pabūtumėte su draugais ar užsiimtumėte kita širdžiai miela veikla?

0 1 2 3 4 5

Niekada Labai dažnai

26. Kaip dažnai sugenda Jūsų nuotaika, kai neturite prieigos prie interneto, o kai prisijungiate, nuotaika iš karto žymiai pagerėja?

0 1 2 3 4 5

Niekada Labai dažnai

27. Ar manote, kad esate priklausoma(-s) nuo interneto?  Taip