Moksleivių priklausomybės nuo interneto ir jos sąsajos su streso įveika bei įveikos modelio pokyčių vertinimas

LIETUVOS SVEIKATOS MOKSLŲ UNIVERSITETAS MEDICINOS AKADEMIJA

MEDICINOS FAKULTETAS

APLINKOS IR DARBO MEDICINOS KATEDRA

Moksleivių priklausomybės nuo interneto ir jos sąsajos su streso įveika bei įveikos modelio pokyčių vertinimas

Medicinos vientisųjų studijų programos Baigiamasis magistro darbas

Darbo autorė: Rūta Veitaitė Darbo vadovė: Prof. Dr. Rūta Ustinavičienė

KAUNAS

2021

2

TURINYS

1. SANTRAUKA ... 3

2. SUMMARY ... 4

3. PADĖKA ... 5

4. INTERESŲ KONFLIKTAS ... 5

5. ETIKOS KOMITETO LEIDIMAS ... 5

6. SANTRUMPOS ... 6

7. SĄVOKOS ... 6

8. ĮVADAS ... 7

9. DARBO TIKSLAS IR UŽDAVINIAI ... 8

10. LITERATŪROS APŽVALGA ... 9

10.1. Internetas Lietuvoje ir pasaulyje. ... 9

10.2. Priklausomybė nuo interneto ir jos komponentai. ... 11

10.3. Priklausomybės nuo interneto epidemiologija. ... 11

10.4. Rizikos veiksniai ir diagnostika. ... 12

10.5. COVID-19 ir priklausomybė nuo interneto. ... 13

10.6. Stresas ir jo įveikos tipai. ... 13

10.7. Priklausomybės sukeliamos problemos. ... 14

10.8. Gydymas. ... 15

11. TYRIMO METODIKA ... 17

12. REZULTATAI ... 18

13. REZULTATŲ APTARIMAS ... 21

14. IŠVADOS ... 23

15. PRAKTINĖS REKOMENDACIJOS ... 24

16. LITERATŪROS SĄRAŠAS ... 25

17. PRIEDAI ... 33

3

1. SANTRAUKA

Darbo autorė: Rūta Veitaitė

Darbo vadovė: Prof. Dr. Rūta Ustinavičienė

Darbo tema: „Moksleivių priklausomybės nuo interneto ir jos sąsajos su streso įveika bei įveikos modelio pokyčių vertinimas“.

Tyrimo tikslas: įvertinti Lietuvos 16–17 m. moksleivių priklausomybę nuo interneto, rasti jos sąsają su streso įveikos modelio pokyčiais.

Tyrimo uždaviniai:

1. Įvertinti 16–17 m. moksleivių priklausomybę nuo interneto pagal dr. Kimberly Young „Priklausomybės nuo interneto testą“ (Internet Addiction Test – IAT).

2. Įvertinti 16–17 m. moksleivių streso įveiką pagal prof. dr. G. Valicko keturių faktorių modelio skalę.

3. Įvertinti priklausomybės nuo interneto bei streso įveikos modelio pokyčių sąsają.

4. Įvertinti, kokie streso įveikos modeliai būdingi priklausomų nuo interneto vaikinų ir merginų grupėse bei kokie – nesant priklausomybei.

Tyrimo dalyviai ir tyrimo metodai: 181 16–17 m. Lietuvos moksleivis, sutikęs užpildyti anketą internete (143 merginos ir 38 vaikinai). Buvo renkami demografiniai duomenys: amžius, lytis, procentas paros laiko, praleisto internete (neskaičiuojant mokslams skirto laiko). Priklausomybė nuo interneto vertinama taikant „Priklausomybės nuo interneto testą“, streso įveikos forma – taikant keturių faktorių modelio skalę. Statistinė duomenų analizė atlikta naudojantis Microsoft Excel ir SPSS 26.0.0 programomis.

Tyrimo rezultatai: Priklausomybė nuo interneto nustatyta 32 % moksleivių, praleidžiančių internete apie 8 valandas per parą. Merginoms būdingas streso įveikos modelis – socialinė parama, vaikinams – problemų sprendimas, vengimas. Turinčių PNI merginų dažniausios įveikos – socialinė parama, vengimas, vaikinų – vengimas. Reikšmingai skiriasi streso įveika tarp asmenų, neturinčių ir turinčių PNI (χ

= 12,4; p = 0,006). Rasta statistiškai reikšminga teigiama koreliacija tarp laiko, praleisto internete, ir IAT surinktų taškų (p < 0.0001); tarp emocinės iškrovos modelio taškų ir IAT taškų (p < 0.0001);

neigiama koreliacija tarp paros laiko, praleisto internete, ir problemų sprendimo (p = 0.008).

Tyrimo išvados: PNI nustatyta 32 % moksleivių ir daro įtaką streso įveikos modelio pokyčiui.

4

2. SUMMARY

Author: Rūta Veitaitė

Supervisor: Prof. Dr. Rūta Ustinavičienė

Work title: “Evaluation of correlation between student addiction to the Internet and stress management and change of management model“.

Aim of the study: to evaluate the addiction to the Internet of Lithuanian students aged 16–17; to find correlation between the addiction and changes in the model of stress management.

Study objectives:

1. To evaluate the addiction to the Internet of students aged 16–17 using Dr. Kimberly Young's Internet Addiction Test (IAT).

2. To evaluate 16–17 year-old students' stress management using Prof. Dr. G. Valickas four-factor model scale.

3. To evaluate the correlation between the addiction to the Internet and changes in stress management model.

4. To evaluate what stress management models are common between male and female students with internet addiction and without.

Study subject and methods: 181 16–17 year-old Lithuanian students (143 female and 38 male) who have agreed to participate in this study by filling in an online survey. Demographic data was collected:

age, gender, percentage of hours spent using the Internet a day (excluding study hours). Addiction to the Internet was assessed by using Internet Addiction Test (IAT) whereas the model of stress management by the four factor model scale. Statistical analysis was carried out by using Microsoft Excel and SPSS 26.0.0.

Study results: Internet addiction was determined in 32 % students who spend about 8 h on the Internet a day. Most common stress management model for girls was social support and for the boys – problem solving and avoidance. Most common model for girls with addiction was social support and avoidance and for the boys – avoidance. Significant model difference was found between those not addicted and addicted to the Internet (χ

= 12.4; p = 0.006). Significant positive correlation was found between time spent on the Internet and IAT score (p < 0.0001); between emotional discharge and IAT score (p < 0.0001);

negative correlation between time spent on the Internet and problem solving (p = 0.008).

Conclusions: Addiction was determined to 32 % students that correlates to the stress management

model.

5

3. PADĖKA

Dėkoju savo darbo vadovei, prof. dr. Rūtai Ustinavičienei, už kantrybę ir pagalbą rašant šį darbą.

4. INTERESŲ KONFLIKTAS

Autoriui interesų konflikto nebuvo.

5. ETIKOS KOMITETO LEIDIMAS

2021 m. balandžio 27 d. Lietuvos sveikatos mokslų universiteto (LSMU) Bioetikos centras

pritarė mokslinio – tiriamojo darbo vykdymui (BEC-MF-350).

6

6. SANTRUMPOS

IAT – Internet Addiction Test (Priklausomybės nuo interneto testas) PNI – priklausomybė nuo interneto

SSRI – selektyvieji serotonino reabsorbcijos inhibitoriai (antidepresantai)

CIAS – Chen Internet Addiction Scale (Čeno priklausomybės nuo interneto skalė)

COPE – Coping Orientation to Problems Experienced (Įveikos krypties atsiradus problemai klausimynas) CISS – Coping Inventory for Stressful Situations (Įveikos stresinėse situacijose klausimynas)

7. SĄVOKOS

Priklausomybė nuo interneto – priklausomybė, pasižyminti perdėtu arba sunkiai kontroliuojamu rūpinimusi, potraukiu ar noru naudotis kompiuteriu ir prieiga prie interneto, kuri sukelia įvairius sutrikimus arba nerimą.

Streso įveika – dinamiškas procesas, kurio metu individas, taikydamas kognityvias ir elgesio pastangas, siekia valdyti jam nepalankius (keliančius grėsmę arba viršijančius turimus išteklius) vidinius ir / ar išorinius reikalavimus.

Disinhibicija – impulsyvus elgesys, nesugebėjimas savęs sukontroliuoti ir sutvardyti nepaisant galimų

pasekmių.

7

8. ĮVADAS

Šiais laikais internetas yra itin svarbus įvairiose kasdienėse gyvenimo sferose, tokiose kaip mokslas, komunikacija, informacijos sklaida ar prekių ir paslaugų teikimas. Pagal paskutinius oficialius statistikos duomenis, registruotus 2019 metais, vien Lietuvoje internetą namuose turėjo ir juo naudojosi 82 % 16–74 metų amžiaus šalies gyventojų [1,2]. Nors oficialiai šalyje internetas atsirado 1991 metais, pradžioje jo naudojimas buvo labai ribotas, o įrengimas namuose – negalimas, todėl didžiausias procentų kilimas stebimas paskutinius 25-erius metus, kai jis tapo pasiekiamas visai šalies populiacijai.

Tyrimų duomenys rodo, kad dažnesnis interneto naudojimas yra būdingas jaunesniajai populiacijos daliai. Pagal „Eurostat“ duomenis, 16–19 metų jaunuolių interneto naudojimas yra beveik šimtaprocentinis [2]. Kadangi paaugliams yra būdingesnis dalyvavimas virtualiame gyvenime, tikėtina, kad 100 % 16–17 metų paauglių yra interneto vartotojai. Tokie skaičiai taip pat indikuoja didesnę įvairių sveikatos problemų, asocijuojamų su dažnu sėdėjimu prie kompiuterio ir naršymu internete, tikimybę.

Pavyzdžiui, skeleto raumenų problemos [3] ar nutukimas dėl per ilgo sėdėjimo ir per mažo fizinio krūvio [4], ar miego sutrikimai dėl pakitusio cirkadinio ritmo [5]. Be šių sveikatos problemų, padidėjęs interneto naudojimas taip pat gali sukelti ir priklausomybę, kuri priskiriama elgesio priklausomybėms ir vertinama, kad jos veikimo mechanizmas yra toks pat ar panašus, kaip priklausomybių nuo įvairių medžiagų [6].

Priklausomybė buvo pradėta tirti ir vertinti dar praėjusio amžiaus pabaigoje [7], o dr. Kimberli Jang sukūrė priklausomybės nuo interneto testą (IAT) [8], kuris dabar yra vienas dažniausiai naudojamų testų šiai priklausomybei vertinti [9–11].

Nustatyta ir tai, kad stresas yra itin svarbus faktorius priklausomybių ar jų atkryčių vystymuisi [12].

Paaugliai susiduria su daug fizinių pokyčių, keičiasi jų socialiniai įpročiai, keičiamos mokyklos, keičiasi ir

draugai, taip pat vis artėja egzaminai ir stojimai į universitetus – šie ir dar daug kitų veiksnių gali sąlygoti

stresą jaunam žmogui. Su tuo stresu kiekvienas gali kovoti savaip, tačiau šios įveikos bendrai yra skirstomos

į kategorijas, pagal kurias prof. dr. Gintautas Valickas ir kiti sudarė lietuvišką keturių faktorių streso įveikos

klausimyną [13]. Atliekant tyrimus pastebėta, kad esant tam tikriems studentų streso įveikos modeliams esti

sąsaja su priklausomybe nuo interneto [14]. Kadangi statistiškai paaugliai internetu naudojasi taip pat labai

dažnai, tikėtina, kad esant skirtingiems įveikos modeliams tendencija bus tokia pati arba panaši. Šiame

tyrime bus įvertinta Lietuvos 16–17 metų moksleivių priklausomybė nuo interneto bei ieškoma jos sąsają

su streso įveikos modelio pokyčiais.

8

9. DARBO TIKSLAS IR UŽDAVINIAI

Tikslas - įvertinti Lietuvos 16–17 m. moksleivių priklausomybę nuo interneto, rasti jos sąsają su streso įveikos modelio pokyčiais.

Uždaviniai:

1. Įvertinti 16–17 m. moksleivių priklausomybę nuo interneto.

2. Įvertinti 16–17 m. moksleivių streso įveiką.

3. Įvertinti priklausomybės nuo interneto bei streso įveikos modelio pokyčių sąsają.

4. Įvertinti, kokie streso įveikos modeliai būdingi priklausomų nuo interneto vaikinų ir

merginų grupėse bei kokie – nesant priklausomybei.

9

10. LITERATŪROS APŽVALGA

10.1. Internetas Lietuvoje ir pasaulyje.

Jau praėjusio amžiaus viduryje buvo ieškoma būdų, kaip būtų galima sukurti bendrą tinklą informacijos sklaidai [15], tačiau tik 1989-aisiais anglų mokslininkas Timas Bernersas-Li Šveicarijos tyrimų centre CERN įkūrė „World Wide Web“ [16], mums geriau žinomą kaip „žiniatinklis“, kuriame buvo pradėti kurti įvairūs tinklalapiai ir taip žmonės, turintys prieigą prie interneto, galėjo pasiekti tą pačią informaciją būdami skirtingose pasaulio vietose (iki tol informacija galėjo būti perduodama tik pakankamai siauram tinklui, veikiančiam mokslo ir tyrimų įstaigose) [15]. Nuo tada buvo stebimas staigus interneto sklaidos bei jo vartotojų skaičiaus didėjimas. Tarptautinės telekomunikacijos sąjungos (angl. International

t.y. kiek daugiau, nei 50 % (1 pav.) [17], iš kurių didžiausias absoliutus vartotojų skaičius – rytinėse Azijos šalyse (2 pav.) [18], o santykinis – Europoje (82,5 %). Nustatyta ir tai, kad didesnis interneto naudojimas būdingas jaunesniems žmonėms. 15–24 m. amžiaus grupėje šis skaičius siekė 69,4 %, o Europoje – net 96,2 %.

1 pav. Interneto vartotojų skaičius pasaulyje, mlrd. ir % [17]

10 2 pav. Interneto vartotojų skaičiaus pasiskirstymas pagal šalis (2017 m.) [18]

Oficialiai Lietuvoje internetas buvo įvestas jau nepriklausomybės metais – 1991-aisiais, tačiau tuo metu prieigą turėjo tik kelios mokslo įstaigos, tokios kaip Kauno technologijos universitetas (KTU) bei Vilniaus universitetas (VU). Kai jis tapo prieinamas visuomenei, per maždaug 20 metų (pagal 2017 m.

duomenis) Lietuvoje vartotojų skaičius buvo pasiekęs maždaug 2,2 mln. (3 pav.) [18], kas pagal Eurostat sudarė 75 % populiacijos, o paskutiniais jų duomenimis, vartotojų skaičius 2020 m. pasiekė 82 % šalies populiacijos. Tačiau vertinant duomenis pagal amžiaus grupes buvo apskaičiuota, kad net 99 % 16–19 m.

žmonių naudojosi internetu (duomenų apie jaunesnius nėra). Tad remiantis pasaulio, Europos ir Lietuvos statistika galima teigti, jog didesnis interneto vartojimas yra būdingas jauniems žmonėms.

3 pav. Interneto vartotojų skaičius Lietuvoje (1990-2017) [18]

11 10.2. Priklausomybė nuo interneto ir jos komponentai.

Nors internetas visuomenei tapo pasiekiamas tik paskutiniame XX a. dešimtmetyje, jau 1996 metais pirmąjį priklausomybės nuo interneto klinikinį atvejį oficialiai aprašė dr. Kimberli Jang, kai iki tol neturėjusi jokių kitų priklausomybių ar psichinių sutrikimų vidutinio amžiaus moteris dėl per dažno interneto naudojimo patyrė sunkumų asmeniniame gyvenime [19,20]. Netrukus po šio pirmojo atvejo ji surinko dar 600 panašių [7]. K. Jang taip pat buvo pirmoji daktarė, pavartojusi terminą „priklausomybės nuo interneto sutrikimas“ – PNI [21].

Nors dar nėra iki galo nustatyti PNI diagnostiniai kriterijai, tačiau buvo sutarta dėl keturių būtinų komponentų [22,23]:

1) Per ilgas interneto naudojimas (ypač kai prarandamas laiko suvokimas arba užmirštami žmogiškieji poreikiai);

2) Nutraukimo simptomai (pasireiškia nuotaikų kaitos, pyktis, depresija ar nerimas, kai internetas yra nepasiekiamas);

3) Tolerancija (noras atsinaujinti kompiuterinę įrangą bei poreikis leisti vis daugiau laiko prie interneto);

4) Neigiamos pasekmės (dažni ginčai, melavimas, prasti darbo ar mokslų pasiekimai, socialinė izoliacija bei nuovargis).

10.3. Priklausomybės nuo interneto epidemiologija.

Priklausomybės nuo interneto epidemiologiniai duomenys iki pat dabar dar nėra visiškai aiškūs ir tikslūs. Kadangi dar nėra nustatytų oficialių vertinimo kriterijų, pastebimas rezultatų variabilumas. Anot 2014-aisiais atliktos sisteminės duomenų analizės, nustatyta, jog nuo interneto priklausomų žmonių skaičius svyruoja nuo 0,8 % Italijoje iki 26,7 % Honkonge [24]. 2020 metais atliktos metaanalizės duomenys taip pat parodė, jog paplitimas labai netolygus (nuo 1 iki 26 %), tačiau buvo prieita prie išvados, jog Azijos šalyse paplitimas yra didesnis, kur pagal statistinius duomenis apskritai yra stebimas didžiausias interneto vartotojų skaičius [25,26]. Tokie rezultatai parodo, kad PNI išsivystyti yra reikalinga lengva interneto prieiga, todėl ji būdinga labiau išsivysčiusių šalių gyventojams.

Nors apie šią priklausomybę žinoma jau ne vieną dešimtmetį, tačiau Lietuvos epidemiologiniai

rodikliai vis dar nėra pakankamai išanalizuoti. Kadangi pažeidžiamiausia grupė yra mokyklinio amžiaus

vaikai, paaugliai, tai lemia atliekamų apklausų amžiaus kategorijos pasirinkimą [27]. Pagal 2016 metais

12 atliktą apklausą, kurioje dalyvavo 1806 13–18 metų moksleiviai, 10,6 % vaikinų bei 7,7 % merginų buvo nustatyta priklausomybė nuo interneto [28]. Literatūros analizės metu surinkti duomenys rodo, jog priklausomų nuo interneto paauglių skaičius varijuoja nuo 1 iki 18 % [27]. Europoje atliktų tyrimų rezultatai rodo PNI nuo 1 iki 11 % (vidurkis 4,4 %) [24], Amerikoje – 0,3–8,1 % [29], o Azijoje – 8,1–26,5 % [30,31].

Epidemiologiniai tyrimai taip pat rodo, jog priklausomi nuo interneto dažniau būna vyrai ir tai, jog jie daugiausiai laiko praleidžia žaisdami internetinius žaidimus. Tuo tarpu moterims būdingiau laiką leisti socialiniuose tinkluose [32–35].

10.4. Rizikos veiksniai ir diagnostika.

Didesnė priklausomybės nuo interneto tikimybė, įvertinus demografinius duomenis, siejama su vyriška lytimi bei jaunesniu amžiumi [32]. Lengva prieiga prie interneto, išmaniųjų telefonų naudojimas bei žinių siekimas (kadangi tokiu atveju žmogus ieško daugiau informacijos ir praleidžia daugiau laiko internete) taip pat teigiamai koreliavo su PNI pasireiškimu [36]. Tyrimų metu taip pat buvo pastebėta, kad vaikai, kurių tėvai yra bedarbiai, yra linkę dažniau turėti PNI [37].

Labiau nei su demografiniais rodikliais priklausomybė nuo interneto siejama su tam tikrais

charakterio bruožais bei psichologiniais faktoriais. Pastebėta, kad ekstravertiškesni bei neurotiškesni

žmonės yra labiau linkę naršyti internete, būti aktyvesni socialiniuose tinkluose [33,38], o kuo daugiau laiko

tai užima, tuo didesnė tikimybė atsirasti PNI [39]. Be to, neurotiškumas yra siejamas su atlygio sistema

[6,40], o pastaroji – su PNI [41]: stengdamiesi išvengti neigiamų emocijų (ar mėgstantys žaisti žaidimus –

norėdami laimėti [42]) žmonės save „apdovanoja“ laiką leisdami internete. Ši savybė siejama su pokyčiais

centrinėje nervų sistemoje, kai pakinta dopamino išskyrimas, todėl buvo atlikti tyrimai ir nustatyta, kad PNI

metu vysktantys neurobiologiniai procesai yra panašūs į tuos, kurie vyksta nuo įvairių medžiagų

priklausomų žmonių smegenyse [6]. Savęs apdovanojimo modelis yra itin būdingas paaugliams [43], dėl to

tikimybė jiems turėti PNI yra didesnė. Dar didesnė priklausomybės rizika atsiranda, jei žmogus yra ne tik

neurotiškas ar ekstravertiškas, bet ir narcisistiškas ar impulsyvus, savęs nekontroliuojantis (t.y. jam būdinga

disinhibicija) – tokios savybės dažniau yra būdingos paauglėms [33], kurios socialiniuose tinkluose

stengiasi save idealizuoti ir sulaukti dėmesio bei teigiamo atsako [44]. Tyrimuose taip pat minimi tokie

psichologiniai faktoriai, kaip mažas pasitikėjimas savimi, demotyvacija, baimė būti atstumtiems ar noras

būti pripažintiems ir pastebėtiems [45]. Yra sunku įvardyti vieną psichologinį veiksnį, kuris sukelia PNI,

kadangi įprastai tai būna tam tikrų bruožų kombinacija.

13 PNI šiuo metu yra vertinama atliekant įvairius testus [9,46–49], iš kurių dažniausiai naudojamas yra dr. K. Jang sukurtas „Priklausomybės nuo interneto testas“ (Internet Addiction Test - IAT) [8] bei sutrumpintos jo formos [50], tačiau yra ir kitų, pavyzdžiui, kompulsyvaus interneto naudojimo skalė (ang.

CIUS – Compulsive Internet Use Scale) [51], kurios taip pat yra tinkamos diagnostikai.

10.5. COVID-19 ir priklausomybė nuo interneto.

Pasaulinė pandemija ir įvairūs karantino suvaržymai padarė didelę įtaką šiuolaikinei visuomenei.

Iki tol laisvai gyvenę žmonės turi izoliuotis, laikytis atstumo nuo kitų, dėvėti kaukes ir paisyti dar daugelio kitų nurodymų. Restrikcijos neaplenkė ir vaikų bei paauglių, kurie turėjo pradėti mokytis nuotoliniu būdu, nebegalėjo lankyti užklasinės veiklos ar susitikti su draugais. Nuotolinis mokymas taip pat reiškė, kad daugiau laiko bus praleista prie kompiuterio, o negalėjimas gyvai bendrauti su bendraamžiais – kad reikės pasitelkti kitas ryšio priemones. Pandemijos metu atliekant apklausas, tyrimus pastebėta, kad išaugo elgesio priklausomybių bei priklausomybių nuo įvairių medžiagų mastai [52]. Socialinė izoliacija, nežinomybė, kas bus vėliau ir kitos priežastys paskatino žmones imtis tų priemonių, kurios jiems gali padėti užsimiršti. Be to, per pastaruosius metus buvo atlikta daug tyrimų įvertinti interneto vartojimo pokyčius karantino metu.

Pastebima, jog padidėjo valandų, praleidžiamų internete, skaičius, padažnėjo ir PNI pasireiškimas. Šie rezultatai pastebėti Kinijoje [53,54], Taivane [55], Vidurio Rytų šalyse [56] ir Vokietijoje [57]. Taigi jau ir taip buvęs neretai problematiškas interneto vartojimas dabar tapo dar opesne problema, reikalaujančia sprendimų ieškojimo.

10.6. Stresas ir jo įveikos tipai.

Vienas žymiausių streso tyrėjų, psichologas R. S. Lazarusas, psichologinį stresą apibūdino kaip

nepalankią žmogui aplinką, kuri skatina veikti asmens gynybinius kognityvinius bei fizinius mechanizmus,

bet juos viršija ir kelia pavojų gerai savijautai [58]. Jis taip pat aptarinėjo įvairius stresorius ir jų

individualumą kiekvienam žmogui – tai, kas vienam sukelia stresą, kito gali visai nepaveikti. Anot

psichologo, yra du kovos su stresu mechanizmai: pirmasis – orientuotas į problemos sprendimą, antrasis –

į emocinį atsaką arba kitaip reakciją atsiradus problemai. Tačiau kiti mokslininkai nesutiko, kad šios dvi

strategijos apibūdina visas įmanomas įveikas. Psichologai N. S. Endleris bei J. D. A. Parkeris išanalizavo

turimus literatūrinius duomenis, anot kurių, be R. S. Lazaruso pateiktų streso įveikos būdų, buvo kalbama

apie vengimą, pagalbos ieškojimą, pasidavimą, savikaltę bei kitus [59]. Tam, kad būtų galima įvertinti

14 žmonių streso įveikos būdus, jų dažnumą, buvo sukurtos streso įveikos anketos. Dažniausiai naudojamos yra R. S. Lazaruso „Įveikos būdų klausimynas” (angl. “The Ways of Coping Questionnaire“ / WCQ) [60],

„COPE” [61] bei „CISS“ [62].

2006 metais Lietuvos psichologijos profesorius Gintautas Valickas bei psichologijos doktorantas Žygimantas Grakauskas išanalizavę literatūrinius duomenis teigė, kad iškyla dar daug problemų su streso įveikos būdais ir jų vertinimu [63]. Nėra iki galo aišku, ar streso įveika negalėtų tapti automatizuota, taip pat neaišku, kiek ir kokią įtaką daro individualios charakterio savybės bei kaip apibrėžti streso įveikas bei jų skaičių, kadangi ne visi tyrimai atlaiko faktorinės analizės bandymus. Kadangi Lietuvoje iki tol buvo adaptuotas tik vienas klausimynas streso įveikai įvertinti (D. Rogerio streso įveikos strategijų klausimynas [64]), G. Valickas nusprendė, jog yra reikalinga sukurti lietuvišką streso įveikos vertinimo metodiką bei patikrinti jos psichometrines savybes. Taip atsirado keturių faktorių streso įveikos klausimynas, kuris 2010 metais buvo dar patobulintas [13].

10.7. Priklausomybės sukeliamos problemos.

Prasidėjus PNI tyrimams buvo teigiama, jog žmonės, praleidžiantys daug laiko prie kompiuterio, sveikatos sutrikimų, tokių kaip esant priklausomybei nuo alkoholio, nepatiria – nukenčia tik jų socialinis gyvenimas [21]. Dr. K. Jang teigė, jog jos pastebėtos PNI sukeltos problemos buvo savikontrolės praradimas, socialinė izoliacija, didelės finansinės skolos, akademinis nuosmukis ar problemos santuokoje.

Tačiau atlikus daugiau tyrimų buvo pastebėti neurobiologiniai mechanizmai, kurie leido padaryti naują išvadą, jog būti priklausomam nuo kompiuterio yra panašu į buvimą priklausomu nuo, tarkime, alkoholio ar narkotinių medžiagų [6]. Nauji tyrimai rodo, kad PNI taip pat paveikia ir miego trukmę bei cirkadinį ritmą, kas gali lemti nuovargį bei kitas sveikatos problemas, tačiau tyrėjai taip pat teigia, kad galimas ir atvirkštinis mechanizmas, kai nemiga besiskundžiantys žmonės laiką naktį praleidžia internete ir taip išsivysto PNI [65–67]. Be jau išvardintų sveikatos sutrikimų, pastebėtos ir muskuloskeletinės problemos [3]

bei nutukimas, sukelti per ilgo sėdėjimo ir per mažo fizinio krūvio [4]. Mokslininkai taip pat tyrinėja PNI

sukeliamą poveikį akims [68]. Pastebėtas sumažėjęs akių judrumas, sulėtėjęs vyzdžio refleksas, dažnesnis

akių sausumas dėl per reto mirksėjimo, tačiau, panašu, dar trūksta detalesnių tyrimų šioje srityje [69]. Be

fizinių sutrikimų, pastebimas ir poveikis psichinei sveikatai – ieškomas ryšys tarp streso, depresijos, nerimo

ir PNI. Panašu, kad čia taip pat galima teigiama koreliacija: dažnesnis PNI pasireiškimas dėl psichikos

sutrikimų bei atvirkščiai – psichikos sutrikimai dėl PNI [70–73].

15 10.8. Gydymas.

2014-ais metais atlikta sisteminė duomenų analizė parodė, kad buvo atliktas tik vienas tyrimas bandant taikyti farmakoterapiją esant priklausomybei nuo interneto [74]. Bandymas buvo atliekamas pacientams 10 savaičių skiriant escitalopramo (SSRI), po kurių sekė 9 savaičių dvigubai akla tyrimo fazė atsitiktinai skiriant arba escitalopramą, arba placebą bei vertinant medikamento veiksmingumą [75].

Galutiniai rezultatai parodė, kad per pirmąsias 10 savaičių ryškiai sumažėjo interneto naudojimas (vietoje anksčiau buvusių 36,8 val. per savaitę sumažėjo iki 16,5 val.), tačiau per kitas 9 savaites escitalopramo ir placebo grupių rezultatai reikšmingai nesiskyrė (liko tokie, kokie buvo po pirmųjų 10 sav.).

Kognityvinė elgesio terapija yra bene geriausiai ištirtas ir efektyviausias PNI gydymo būdas [74,76–78]. Atliktuose tyrimuose psichoterapija tarpusavyje skyrėsi – vieniems buvo taikoma grupinė ir individuali terapija, kitiems tik individuali, taip pat aprašytas kombinuota kognityvinė terapija PNI ir medikamentinis nerimo gydymas. Nors terapijos tipai nebuvo vienodi, apibendrinus tyrimus daroma išvada, kad iš peržiūrėtų keturių studijų duomenų, kuriose pacientai buvo vertinami prieš ir po PNI gydymo, matomas pagerėjimas, o vienoje iš studijų tirtas prie interneto praleidžiamas laikas sutrumpėjo. Dviejuose tyrimuose dalyvavę pacientai taip pat buvo ištirti praėjus 6 mėnesiams po gydymo ir buvo pastebėta, jog rezultatai išliko nepakitę, t.y. būklė neregresavo, o tiems, kam kartu buvo gydytas ir nerimas, sumažėjo ir pastarojo sutrikimo simptomai. Vienas randomizuotos kontrolės tyrimas taip pat aprašė gydymą, įtraukiantį ir tėvų bei mokytojų psichoedukaciją, kuris, palyginus su kontroline grupe, kuriai nebuvo taikomas gydymas, buvo efektyvus [79]. Bandymai buvo atliekami ir su elektroakupunktūra, kuri buvo taikoma ir viena, ir kombinuota su kognityvine terapija [80]. Nors rezultatai parodė šio gydymo efektyvumą, tačiau jis vis dar per mažai ištyrinėtas.

Trečioji terapijos forma, labiau orientuota į vaikus bei paauglius, yra šeimos terapija. Viename tyrime šeimos terapija buvo kaip vienas iš gydymo komponentų ir taikoma sprendžiant konfliktus, gerinant komunikavimą bei diskutuojant apie pokyčius [81]. Panašus terapijos taikymas buvo ir kitame, nerandomizuotame tyrime, kuriame šeimos pačios galėjo pasirinkti, kuriai tyrimo grupei priklausys [82]. O aprašytame trečiajame, randomizuotame, buvo ne tik taikoma individuali ir šeimos terapija, bet individualios sesijos buvo skiriamos ir tėvams, kuriose jie buvo mokomi interneto suteikiamų privalumų, trūkumų bei kaip reiktų teisingai elgtis ir bendrauti su PNI turinčiu paaugliu [83].

Kiti taikyti gydymo būdai buvo dienoraščio rašymas [84] bei realybės terapija [85]. Pirmojo metu

paaugliai turėjo dvi savaites kasdien rašyti, ką veikia dieną, kiek laiko praleidžia prie kompiuterio ir ką

veikia internete bei kiek laiko praleidžia prie išmaniųjų telefonų ir visa tai aptarti ne tik su tyrėjais, bet ir su

16 savo šeimos nariais. Realybės terapijoje buvo stengiamasi padėti paaugliams kontroliuoti jų elgesį taikant

„NKVP“ modelį (angl. WDEP): N – norai, K – kryptis, V – vertinimas, P – planavimas.

Apibendrinus atliktus tyrimus galima teigti, jog yra perspektyvių gydymo priemonių, tačiau tam,

kad jas būtų galima pritaikyti kasdienėje praktikoje, PNI turėtų būti pripažinta kaip atskiras sutrikimas ir

reikėtų atlikti daugiau tyrimų su didesnėmis ir įvairesnėmis pacientų imtimis [74].

17

11. TYRIMO METODIKA

Tyrimas atliktas 2021 m. kovo–balandžio mėnesiais. Tyrime dalyvavo Lietuvos 16–17 m.

moksleiviai, sutikę atsakyti į sudarytos internetinės anketos klausimus (Priedas nr. 1). Imtis (n) – 181 respondentas, iš kurių – 143 merginos bei 38 vaikinai. Visi apklausos dalyviai buvo informuoti apie anketos duomenų anonimiškumą bei savanorišką dalyvavimą apklausoje.

Pirmoje anketos dalyje buvo klausiama bendrų demografinių duomenų – amžiaus, lyties bei kiek procentaliai paros laiko praleidžia prie interneto (neskaitant mokslų). Antrąją anketos skiltį sudarė dr. K.

Jang sudarytas IAT. Jame buvo pateikta 20 teiginių apie naršymą internete. Respondentai savianalizės metu turėjo vertinti, kaip dažnai jiems būdingas kiekvienas teiginys, vertas atitinkamo balo: 0 (niekada), 1 (retai), 2 (kartais), 3 (dažnai), 4 (labai dažnai), 5 (visada). Pagal pasirinktus variantus buvo skaičiuojamas bendras balų skaičius (nuo 0 iki 100). 0–29 rodo, kad priklausomybės nėra, 30–49 rodo lengvą, 50–79 – vidutinę, o 80–100 – sunkią. Tačiau lengva priklausomybė yra vertinama kaip neprobleminė, todėl skaičiavimuose ir analizėje ji priskiriama prie neturinčių PNI. Trečioje dalyje buvo vertinamas streso įveikos modelis.

Respondentas turėjo pasirinkti, kaip dažnai jam būdingi pateikti 24 teiginiai. 6 teiginiai atitinka vieną iš keturių įveikos modelių: socialinės paramos, problemų sprendimo, emocinės iškrovos, vengimo. Pagal tai, kaip savianalizės metu respondentai įvertino teiginiuose aprašomų įvykių dažnumą, buvo nustatyta streso įveikos forma. Jei respondentas surinko vienodai taškų pagal du modelius, į skaičiavimus buvo įtraukti abu.

Statistinė duomenų analizė buvo atlikta naudojant Microsoft Excel ir SPSS 26.0.0. Aprašomojoje

statistikoje kokybinių kintamųjų reikšmių skaitinės charakteristikos pateiktos procentais, kiekybinių –

vidurkiu ir standartiniu nuokrypiu (s). Kokybinių požymių tarpusavio priklausomumui įvertinti naudotas

chi kvadrato (χ

) kriterijus ir skaičiuotas jo statistinis reikšmingumas. Norint palyginti kiekybinio požymio

reikšmių vidurkius dviejose populiacijose, naudotas Stjudento t kriterijus. Visoms hipotezėms tikrinti

taikytas reikšmingumo lygmuo 0,05. Koreliacijai tarp dviejų požymių nuspręsti buvo naudojamas Pirsono

(Pearson) tiesinės koreliacijos koeficientas (r). Pirsono koreliacijos koeficiento statistinis reikšmingumas

buvo apskaičiuotas naudojant Stjudento t kriterijų.

18

12. REZULTATAI

Tyrime dalyvavo 181 Lietuvos 16–17 m. moksleivis. Iš jų 143 (79 %) buvo merginos, o 38 (21 %) – vaikinai (4 pav.).

4 pav. Respondentų pasiskirstymas pagal lytį

Apklausti moksleiviai internete praleidžia vidutiniškai 32,1 % (s = 20 %) paros laiko (5 pav.), tai atitinka beveik 8 valandas. Dažniausiai pasikartojęs atsakymas (moda) – 25 % (arba 6 val.), mediana taip pat 25 %.

5 pav. Respondentų pasiskirstymas pagal internete praleidžiamą paros dalį

38; 21%

143; 79%

Vaikinai Merginos

0 10 20 30 40 50 60 70

[0 %; 10 %] (10 %; 20 %] (20 %; 30 %] (30 %; 40 %] (40 %; 50 %] (50 %; 60 %] (60 %; 70 %] (70 %; 80 %] (80 %; 90 %] (90 %; 100 %]

Respondentų skaičius

Paros dalis, praleista internete

19 Bendras interneto naudojimas siekė 32 ± 20 %, vaikinų – 30 ± 18 %, merginų – 33 ± 20 %. Merginų ir vaikinų interneto naudojimas statiškai nesiskiria (t = 0,37; p = 0,367). Asmenys su priklausomybe internetui praleidžia daugiau paros laiko naudojantis internetu (t = 3,19; p = 0,001) – 40 ± 23 %, o asmenys, neturintys priklausomybės – 29 ± 17 %.

Priklausomybė bendrai nustatyta 32 % apklausos dalyvių, iš kurių – 26 % vaikinų bei 33 % merginų, skirtumas tarp vaikinų ir merginų nėra statistiškai reikšmingas (χ

= 0,597; p = 0,440). Vidutinė priklausomybė nustatyta 50 apklaustųjų (28 %), o sunki – 7 (4 %).

Dažniausias streso įveikos modelis buvo socialinė parama – 71 respondentas (34,1 %), o kiti išsidėstė tokia tvarka: vengimas – 62 (29,8 %), problemos sprendimas – 51 (24,5 %), emocinė iškrova – 24 (11,5 %). Įvertinus įveikos vyrų ir moterų modelius reikšmingo skirtumo nerasta (χ

= 2,16; p = 0,539).

Merginų dažniausias įveikos būdas – socialinė parama, o vaikinų – problemos sprendimas bei vengimas (1 lentelė). Turinčių priklausomybę merginų dažniausia įveika lieka socialinė parama, tačiau beveik tiek pat respondenčių būdingas vengimas, tuo tarpu PNI vaikinų dažniausia įveika – vengimas (6 pav.).

1 lentelė. Bendras streso įveikos modelių pasiskirstymas pagal lytį

Lytis Socialinė parama Problemų sprendimas Emocinė iškrova Vengimas

Moteris 60 38 18 49

Vyras 11 13 6 13

6 pav. Streso įveikų pasiskirstymas pagal lytį ir PNI

0 20 40 60 80 100 120

Moterys, neturinčios priklausomybės

Moterys, turinčios priklausomybę Vyrai, neturintys priklausomybės Vyrai, turintys priklausomybę

Socialinė parama Problemų sprendimas Emocinė iškrova Vengimas

20 Skaičiavimai rodo, kad reikšmingai skiriasi streso įveika tarp asmenų, neturinčių ir turinčių priklausomybę internetui (χ

= 12,4; p = 0,006). Pirsono (Pearson) tiesinės koreliacijos koeficientu (r) buvo ieškoma koreliacija tarp streso įveikų ir kitų anketos rezultatų (2 lentelė). Buvo rasta statistiškai reikšminga teigiama koreliacija tarp laiko, praleisto internete, ir IAT surinktų taškų (r = 0,31; p < 0.0001, 7 pav.); tarp emocinės iškrovos modelio taškų ir IAT taškų (r = 0,39; p < 0.0001). Buvo pastebėta neigiama koreliacija tarp paros laiko, praleisto internete, ir problemų sprendimo (r = –0.20; p = 0.008).

2 lentelė. Pirsono r koreliacijos koeficientai tarp anketos rezultatų ir jų statistinis reikšmingumas.

Streso įveikos modelio taškai Paros laikas

praleistas internete

IAT taškai

Socialinė parama

Problemų sprendimas

Emocinė

iškrova Vengimas Paros laikas

praleistas internete

1,00 0,31**** 0,01 –0,20** 0,12 0,03

IAT taškai 1,00 –0,01 –0,04 0,39**** 0,17*

Statistinis reikšmingumas: * – p < 0,05; ** – p < 0,01; *** – p < 0,001; **** – p < 0,0001.

7 pav. IAT surinktų taškų priklausomybė nuo internete praleisto laiko

y = 93,91x R² = -0,249

0 20 40 60 80 100

0% 20% 40% 60% 80% 100%

IAT taškai

Paros dalis, praleista internete (%)

21

13. REZULTATŲ APTARIMAS

Tyrimo metu internetinę anketą užpildė 181 respondentas, iš kurių 143 buvo moterys ir 38 vyrų.

Vidutiniškai jie internetu naudojasi 32,1 % paros laiko (apytiksliai 8 valandos), skirtumų tarp lyčių nenustatyta, tačiau skirtumas nustatytas tarp turinčių PNI ir neturinčių (atitinkamai 40 ± 23 ir 29 ± 17 %).

Priklausomybė nuo interneto nustatyta 32 %. Vidutinė nustatyta 28 %, o sunki – 4 % respondentų. Šis skaičius yra didesnis, nei anksčiau aprašytuose tyrimuose, kur PNI svyravo nuo 0,8 % Italijoje iki 26,7 % Honkonge [24]. Pagal 2016 metais Lietuvoje atliktą 13–18 metų moksleivių apklausą, 10,6 % vaikinų bei 7,7 % merginų buvo nustatyta priklausomybė nuo interneto [28]. Šio tyrimo metu priklausomybė nustatyta 26 % vaikinų bei 33 % merginų, t.y. didesnė, nei anksčiau atlikto tyrimo metu. PNI atvejų padaugėjimą galėjo lemti COVID–19 pandemija, kurios metu ir kitose šalyse padidėjo PNI skaičius, daugiau laiko žmonės praleidžia prie kompiuterio [53–57]. Remiantis literatūros duomenimis, vyrai yra priklausomi dažniau nei moterys [32], tačiau gautus rezultatus galėjo lemti maža vyrų respondentų imtis. Taip pat nebuvo tiriama, ką jie veikia internete, kadangi vaikinams būdingiau žaisti internetinius žaidimus, o merginoms leisti laiką socialiniuose tinkluose [32–35]. Tyrimo metu surinkti duomenys, kad paaugliai vidutiniškai 8 valandas per parą praleidžia internete (neskaitant mokslų). Pagal jau atliktus tyrimus, laikas, praleistas internete, koreliuoja su priklausomybės atsiradimu [36,39], o atsiradus priklausomybei apskritai yra prarandama laiko nuovoka [22,23]. Šio tyrimo metu buvo rasta statistiškai reikšminga teigiama koreliacija tarp laiko, praleisto internete, ir IAT surinktų taškų (χ

= 0,597; p = 0,440), kas pagrindžia ankstesnes išvadas.

Dažniausias streso įveikos modelis buvo socialinė parama – 71 respondentas (34,1 %), o kiti

išsidėstė tokia tvarka: vengimas – 62 (29,8 %), problemos sprendimas – 51 (24,5 %), emocinė iškrova – 24

(11,5 %). Įvertinus įveikos vyrų ir moterų modelius reikšmingo skirtumo nerasta. Moterų dažniausias

įveikos būdas – socialinė parama. Tai sutampa su jau anksčiau atliktų tyrimų duomenimis [13]. Vyrams

buvo būdingiausi problemų sprendimas bei vengimas. Kadangi esant PNI sutrinka „atlygio“ sistema,

paauglys, leisdamas laiką internete, gali džiaugtis pasiekimais, pavyzdžiui, žaisdamas kompiuterinius

žaidimus ar sulaukęs dėmesio socialiniuose tinkluose, dėl ko jis gali nebespręsti problemų realiame

gyvenime ir kaip tik jų vengti [6,40,41,43]. Pagal dr. K. Jang ir pagal nustatytus PNI komponentus,

priklausomas žmogus, atsitraukęs nuo interneto, taip pat gali įsivelti į ginčus, išlieti emocijas ant aplinkinių

[19,20,22,23]. Tyrimo duomenys parodė, kad turinčių priklausomybę moterų dažniausia įveika lieka

socialinė parama, tačiau beveik tiek pat respondenčių būdingas vengimas, tuo tarpu PNI vyrų dažniausia

22

įveika – vengimas. Taip pat rasta statistiškai reikšminga koreliacija tarp emocinės iškrovos modelio taškų

ir IAT taškų (r = 0,39; p < 0.0001) bei buvo pastebėta neigiama koreliacija tarp paros laiko, praleisto

internete, ir problemų sprendimo (r = –0.20; p = 0.008).

23

14. IŠVADOS

1.

Lietuvos 16–17 m. moksleivių priklausomybė nuo interneto, taikant dr. K. Jang IAT, siekia 32 %, iš jų – 33 % merginų bei 26 % vaikinų. Remiantis literatūros duomenimis, šis skaičius didesnis, nei gautas anksčiau atliktų tyrimų metu. Tam įtaką galėjo padaryti COVID-19 sukelta pandemija ir dėl jos įvestas karantinas.

2.

Dažniausi streso įveikos modeliai, vertinant juos pagal G. Valicko keturių faktorių streso įveikos klausimyną, buvo socialinė parama – 71 respondentas (34,1 %) bei vengimas – 62 (29,8 %). Moterų dažniausias įveikos būdas – socialinė parama. Vyrams buvo būdingiausi problemų sprendimas bei vengimas.

3.

Esant priklausomybei, merginų dažniausia įveika lieka socialinė parama, tačiau beveik tiek pat respondenčių būdingas vengimas, tuo tarpu PNI vaikinų dažniausia įveika – vengimas.

4.

Skaičiavimai rodo, kad reikšmingai skiriasi streso įveika tarp asmenų, neturinčių ir turinčių priklausomybę internetui (χ

= 12,4; p = 0,006).

5.

Taikant Pirsono tiesinės koreliacijos koeficientą, buvo rasta statistiškai reikšminga teigiama

koreliacija tarp laiko, praleisto internete, ir IAT surinktų taškų (r = 0,31; p < 0.0001) bei tarp emocinės

iškrovos modelio taškų ir IAT taškų (r = 0,39; p < 0.0001). Buvo pastebėta neigiama koreliacija tarp paros

laiko, praleisto internete, ir problemų sprendimo (r = –0.20; p = 0.008).

24

15. PRAKTINĖS REKOMENDACIJOS

Remiantis atliktu tyrimu bei literatūriniais duomenimis, rekomenduojama:

1. Vaikams, paaugliams:

 objektyviau vertinti laiką, praleidžiamą internete, rašant jį dienyne;

 palaikyti gerą miego higieną ir bent 30 min. iki miego laiko nenaršyti internete;

 daryti 15 min. pertrauką po kiekvienos valandos, praleistos internete;

 sudarinėti dienos planą ir laiką, kuris bus skiriamas internetui;

 daugiau laiko praleisti lauke, užsiimti aktyvia veikla ar ieškoti kitų laisvo laiko praleidimo būdų, kurie nebūtų susiję su internetu;

2. Tėvams:

 skatinti stebėti laiko, praleidžiamo internete, trukmę;

 skatinti užsiimti kita, su internetu nesusijusia veikla, ypač aktyvia;

 skatinti socializaciją bei išsipasakojimą apie patiriamą stresą bei problemas;

 padėti ieškoti kasdienių problemų sprendimų;

 daugiau bendrauti su savo vaikais bei stengtis išsiaiškinti galimas koreguojamas PNI priežastis (pvz. kitos veiklos trūkumas);

 ieškoti koreguojamų neigiamos streso įveikos priežasčių (pvz. PNI);

 esant sunkiai arba vidutiniškai, tačiau trikdančiai kasdienes funkcijas priklausomybei kreiptis į specialistus (pvz. psichologą);

 nepavykstant padėti keisti neigiamą streso įveikos būdą (vengimą bei emocinę iškrovą) – kreiptis į specialistus (pvz. psichologą).

3. Psichologams, psichiatrams:

 vertinti galimus PNI rizikos veiksnius, ypač COVID-19 metu;

 tirti vaikų, paauglių PNI taikant IAT;

 esant sunkiai ar vidutiniškai, tačiau trikdančiai kasdienes funkcijas priklausomybei konsultuoti vaikus, paauglius, taikyti psichoterapinį gydymą, pagalbą keičiant gyvenimo būdą;

 taikant keturių faktorių streso įveikos testą vertinti, kaip vaikai, paaugliai sprendžia

kasdienes problemas esant PNI ir ne, esant neigiamai įveikai – teikti pagalbą, konsultuoti.

25

16. LITERATŪROS SĄRAŠAS

1. Oficialios statistikos portalas. Lietuvos statistikos metraštis (2019 m. leidimas) Informacinės technologijos [Internet]. 2020 [cited 2021 May 2]. Available from: https://osp.stat.gov.lt/lietuvos- statistikos-metrastis/lsm-2019/mokslas-ir-technologijos/informacines-technologijos

2. Eurostat. Individuals - internet use [Internet]. 2020 [cited 2021 May 2]. Available from:

https://ec.europa.eu/eurostat/databrowser/view/ISOC_CI_IFP_IU__custom_896345/default/table?la ng=en

3. Borhany T, Shahid E, Siddique W, Ali H. Musculoskeletal problems in frequent computer and internet users. J Fam Med Prim Care. 2018;7(2):337. doi: 10.4103/jfmpc.jfmpc_326_17

4. Aghasi M, Matinfar A, Golzarand M, Salari-Moghaddam A, Ebrahimpour-Koujan S. Internet Use in Relation to Overweight and Obesity: A Systematic Review and Meta-Analysis of Cross-Sectional Studies. Adv Nutr. 2019 Aug; doi: 10.1093/advances/nmz073

5. Touitou Y, Touitou D, Reinberg A. Disruption of adolescents’ circadian clock: The vicious circle of media use, exposure to light at night, sleep loss and risk behaviors. J Physiol. 2016 Nov;110(4):467–

79. doi: 10.1016/j.jphysparis.2017.05.001

6. Jorgenson AG, Hsiao RC-J, Yen C-F. Internet Addiction and Other Behavioral Addictions. Child Adolesc Psychiatr Clin N Am. 2016 Jul;25(3):509–20. doi: 10.1016/j.chc.2016.03.004

7. Young KS. The evolution of Internet addiction. Addict Behav. 2017 Jan;64:229–30. doi:

10.1016/j.addbeh.2015.05.016

8. Young KS. Caught in the Net: How to Recognize the Signs of Internet Addiction--and a Winning Strategy for Recovery. New York: John Wiley & Sons, Ltd; 1998. 256 p.

9. Černja I, Vejmelka L, Rajter M. Internet addiction test: Croatian preliminary study. BMC Psychiatry.

2019 Dec;19(1):388. doi: 10.1186/s12888-019-2366-2

10. Faraci P, Craparo G, Messina R, Severino S. Internet Addiction Test (IAT): Which is the Best Factorial Solution? J Med Internet Res. 2013 Oct;15(10):e225. doi: 10.2196/jmir.2935

11. Widyanto L, McMurran M. The Psychometric Properties of the Internet Addiction Test.

CyberPsychology Behav. 2004 Aug;7(4):443–50. doi: 10.1089/cpb.2004.7.443

26 12. Sinha R, Jastreboff AM. Stress as a Common Risk Factor for Obesity and Addiction. Biol Psychiatry.

2013 May;73(9):827–35. doi: 10.1016/j.biopsych.2013.01.032

13. Valickas G, Želvienė P, Grakauskas Ž. Patobulinto keturių faktorių streso įveikos klausimyno psichometriniai rodikliai. [Psychometric characteristics of the improved four-factor Coping with Stress Questionnaire.]. Psichologija (Vilniaus Univ). 2010;41:96–109.

14. Chou W-P, Ko C-H, Kaufman EA, Crowell SE, Hsiao RC, Wang P-W, et al. Association of stress coping strategies with Internet addiction in college students: The moderating effect of depression.

Compr Psychiatry. 2015 Oct;62:27–33. doi: 10.1016/j.comppsych.2015.06.004

15. Kleinrock L. An early history of the internet [History of Communications]. IEEE Commun Mag.

2010 Aug;48(8):26–36. doi: 10.1109/MCOM.2010.5534584

16. Berners-Lee T, Dimitroyannis D, Mallinckrodt AJ, McKay S. World Wide Web. Comput Phys.

1994;8(3):298. doi: 10.1063/1.4823300

17. International Telecommunication Union. Statistics [Internet]. [cited 2021 May 10]. Available from:

https://www.itu.int/en/ITU-D/Statistics/Pages/stat/default.aspx

18. Roser M, Ritchie H, Ortiz-Ospina E. Internet [Internet]. Our World in Data. 2015 [cited 2021 May 10]. Available from: https://ourworldindata.org/internet

19. Young KS. Psychology of Computer Use: XL. Addictive Use of the Internet: A Case That Breaks the Stereotype. Psychol Rep. 1996 Dec;79(3):899–902. doi: 10.2466/pr0.1996.79.3.899

20. Mihajlov M, Vejmelka L. INTERNET ADDICTION: A REVIEW OF THE FIRST TWENTY YEARS. Psychiatr Danub. 2017 Sep;29(3):260–72. doi: 10.24869/psyd.2017.260

21. O’Reilly M. Internet addiction: A new disorder enters the medical lexicon. Cmaj.

1996;154(12):1882–3.

22. Block JJ. Issues for DSM-V: Internet Addiction. Am J Psychiatry. 2008 Mar;165(3):306–7. doi:

10.1176/appi.ajp.2007.07101556

23. Northrup J, Lapierre C, Kirk J, Rae C. The Internet Process Addiction Test: Screening for Addictions to Processes Facilitated by the Internet. Behav Sci (Basel). 2015 Jul;5(3):341–52. doi:

10.3390/bs5030341

24. Kuss D, Griffiths M, Karila L, Billieux J. Internet Addiction: A Systematic Review of

27 Epidemiological Research for the Last Decade. Curr Pharm Des. 2014 Jun;20(25):4026–52. doi:

10.2174/13816128113199990617

25. Dahl D, Bergmark KH. Persistence in Problematic Internet Use—A Systematic Review and Meta- Analysis. Front Sociol. 2020 May;5. doi: 10.3389/fsoc.2020.00030

26. Sussman CJ, Harper JM, Stahl JL, Weigle P. Internet and Video Game Addictions. Child Adolesc Psychiatr Clin N Am. 2018 Apr;27(2):307–26. doi: 10.1016/j.chc.2017.11.015

27. Tereshchenko S, Kasparov E. Neurobiological Risk Factors for the Development of Internet Addiction in Adolescents. Behav Sci (Basel). 2019 Jun;9(6):62. doi: 10.3390/bs9060062

28. 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 (B Aires). 2016;52(3):199–204. doi:

10.1016/j.medici.2016.04.002

29. Aboujaoude E, Koran LM, Gamel N, Large MD, Serpe RT. Potential Markers for Problematic Internet Use: A Telephone Survey of 2,513 Adults. CNS Spectr. 2006 Oct;11(10):750–5. doi:

10.1017/S1092852900014875

30. 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. Addict Behav Reports. 2018 Jun;7:14–8. doi: 10.1016/j.abrep.2017.10.003

31. Shek DTL, Yu L. Adolescent Internet Addiction in Hong Kong: Prevalence, Change, and Correlates.

J Pediatr Adolesc Gynecol. 2016 Feb;29(1):S22–30. doi: 10.1016/j.jpag.2015.10.005

32. Choi S-W, Kim D-J, Choi J-S, Ahn H, Choi E-J, Song W-Y, et al. Comparison of risk and protective factors associated with smartphone addiction and Internet addiction. J Behav Addict. 2015 Dec;4(4):308–14. doi: 10.1556/2006.4.2015.043

33. Peris M, de la Barrera U, Schoeps K, Montoya-Castilla I. Psychological Risk Factors that Predict Social Networking and Internet Addiction in Adolescents. Int J Environ Res Public Health. 2020 Jun;17(12):4598. doi: 10.3390/ijerph17124598

34. Kircaburun K, Alhabash S, Tosuntaş ŞB, Griffiths MD. Uses and Gratifications of Problematic Social

Media Use Among University Students: a Simultaneous Examination of the Big Five of Personality

28 Traits, Social Media Platforms, and Social Media Use Motives. Int J Ment Health Addict. 2020 Jun;18(3):525–47. doi: 10.1007/s11469-018-9940-6

35. Estévez A, Jáuregui P, Sánchez-Marcos I, López-González H, Griffiths MD. Attachment and emotion regulation in substance addictions and behavioral addictions. J Behav Addict. 2017 Dec;6(4):534–

44. doi: 10.1556/2006.6.2017.086

36. Tomaszek, Muchacka-Cymerman. Sex Differences in the Relationship between Student School Burnout and Problematic Internet Use among Adolescents. Int J Environ Res Public Health. 2019 Oct;16(21):4107. doi: 10.3390/ijerph16214107

37. 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 Dec;107(12):2210–22. doi: 10.1111/j.1360-0443.2012.03946.x

38. Shen J, Brdiczka O, Liu J. A study of Facebook behavior: What does it tell about your Neuroticism and Extraversion? Comput Human Behav. 2015 Apr;45:32–8. doi: 10.1016/j.chb.2014.11.067 39. Tóth G, Kapus K, Hesszenberger D, Pohl M, Kósa G, Kiss J, et al. Prevalence and Risk Factors of

Internet Addiction among Hungarian High School Teachers. Life. 2021 Mar;11(3):194. doi:

10.3390/life11030194

40. Corr PJ. Reinforcement sensitivity theory and personality. Neurosci Biobehav Rev. 2004 May;28(3):317–32. doi: 10.1016/j.neubiorev.2004.01.005

41. He W, Qi A, Wang Q, Wu H, Zhang Z, Gu R, et al. Abnormal reward and punishment sensitivity associated with Internet addicts. Comput Human Behav. 2017 Oct;75:678–83. doi:

10.1016/j.chb.2017.06.017

42. Raiha S, Yang G, Wang L, Dai W, Wu H, Meng G, et al. Altered Reward Processing System in Internet Gaming Disorder. Front Psychiatry. 2020 Dec;11. doi: 10.3389/fpsyt.2020.599141

43. Galván A. The Teenage Brain. Curr Dir Psychol Sci. 2013 Apr;22(2):88–93. doi:

10.1177/0963721413480859

44. Burrow AL, Rainone N. How many likes did I get?: Purpose moderates links between positive social media feedback and self-esteem. J Exp Soc Psychol. 2017 Mar;69:232–6. doi:

10.1016/j.jesp.2016.09.005

29 45. Seyrek S, Cop E, Sinir H, Ugurlu M, Şenel S. Factors associated with Internet addiction: Cross-

sectional study of Turkish adolescents. Pediatr Int. 2017 Feb;59(2):218–22. doi: 10.1111/ped.13117 46. Rosenthal SR, Cha Y, Clark MA. The Internet Addiction Test in a Young Adult U.S. Population.

Cyberpsychology, Behav Soc Netw. 2018 Oct;21(10):661–6. doi: 10.1089/cyber.2018.0143

47. Boysan M, Kuss DJ, Barut Y, Ayköse N, Güleç M, Özdemir O. Psychometric properties of the Turkish version of the Internet Addiction Test (IAT). Addict Behav. 2017 Jan;64:247–52. doi:

10.1016/j.addbeh.2015.09.002

48. Samaha AA, Fawaz M, El Yahfoufi N, Gebbawi M, Abdallah H, Baydoun SA, et al. Assessing the Psychometric Properties of the Internet Addiction Test (IAT) Among Lebanese College Students.

Front Public Heal. 2018 Dec;6. doi: 10.3389/fpubh.2018.00365

49. Tsimtsiou Z, Haidich A-B, Kokkali S, Dardavesis T, Young KS, Arvanitidou M. Greek Version of the Internet Addiction Test: A Validation Study. Psychiatr Q. 2014 Jun;85(2):187–95. doi:

10.1007/s11126-013-9282-2

50. Ayran G, Süleyman Z, Avcı Ü, Arık U. The effect of Internet addiction on eating attitude and body image in university students. J Child Adolesc Psychiatr Nurs. 2021 May;jcap.12320. doi:

10.1111/jcap.12320

51. Sarmiento A, Zych I, Herrera-López M, Delgado Sánchez U, Oksanen A. Psychometric Properties of the Compulsive Internet Use Scale in Spain, Colombia, and Mexico. Cyberpsychology, Behav Soc Netw. 2021 Feb;24(2):108–16. doi: 10.1089/cyber.2020.0046

52. Dubey MJ, Ghosh R, Chatterjee S, Biswas P, Chatterjee S, Dubey S. COVID-19 and addiction.

Diabetes Metab Syndr Clin Res Rev. 2020 Sep;14(5):817–23. doi: 10.1016/j.dsx.2020.06.008 53. Dong H, Yang F, Lu X, Hao W. Internet Addiction and Related Psychological Factors Among

Children and Adolescents in China During the Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) Epidemic.

Front Psychiatry. 2020 Sep;11. doi: 10.3389/fpsyt.2020.00751

54. Sun Y, Li Y, Bao Y, Meng S, Sun Y, Schumann G, et al. Brief Report: Increased Addictive Internet and Substance Use Behavior During the COVID‐ 19 Pandemic in China. Am J Addict. 2020 Jul;29(4):268–70. doi: 10.1111/ajad.13066

55. Lin M-P. Prevalence of Internet Addiction during the COVID-19 Outbreak and Its Risk Factors

30 among Junior High School Students in Taiwan. Int J Environ Res Public Health. 2020 Nov;17(22):8547. doi: 10.3390/ijerph17228547

56. Alheneidi H, AlSumait L, AlSumait D, Smith AP. Loneliness and Problematic Internet Use during COVID-19 Lock-Down. Behav Sci (Basel). 2021 Jan;11(1):5. doi: 10.3390/bs11010005

57. Lemenager T, Neissner M, Koopmann A, Reinhard I, Georgiadou E, Müller A, et al. COVID-19 Lockdown Restrictions and Online Media Consumption in Germany. Int J Environ Res Public Health.

2020 Dec;18(1):14. doi: 10.3390/ijerph18010014

58. Lazarus RS, Folkman S. Stress, appraisal and coping. New York: Springer Publishing Company;

1984.

59. Parker JDA, Endler NS. Coping with coping assessment: A critical review. Eur J Pers. 1992 Dec;6(5):321–44. doi: 10.1002/per.2410060502

60. Van Liew C, Santoro MS, Edwards L, Kang J, Cronan TA. Assessing the Structure of the Ways of Coping Questionnaire in Fibromyalgia Patients Using Common Factor Analytic Approaches. Pain Res Manag. 2016;2016:1–17. doi: 10.1155/2016/7297826

61. Carver CS, Scheier MF, Weintraub KJ. Assessing Coping Strategies: A Theoretically Based Approach. J Pers Soc Psychol. 1989;56(2):267–83. doi: 10.1037/0022-3514.56.2.267

62. Horwood AM, Toor S, Riddell PM. Screening for convergence insufficiency using the CISS is not indicated in young adults. Br J Ophthalmol. 2014 May;98(5):679–83. doi: 10.1136/bjophthalmol- 2013-304533

63. Grakauskas Ž, Valickas G. Streso Įveikos Klausimynas: Keturių Faktorių Modelio Taikymas.

Psichologija (Vilniaus Univ). 2006;33. doi: 10.15388/psichol.2006..4316

64. Roger D, Jarvis G, Najarian B. Detachment and coping: The construction and validation of a new scale for measuring coping strategies. Pers Individ Dif. 1993 Dec;15(6):619–26. doi: 10.1016/0191- 8869(93)90003-L

65. Chen Y-L, Gau SS-F. Sleep problems and internet addiction among children and adolescents: a longitudinal study. J Sleep Res. 2016 Aug;25(4):458–65. doi: 10.1111/jsr.12388

66. Bhandari PM, Neupane D, Rijal S, Thapa K, Mishra SR, Poudyal AK. Sleep quality, internet

addiction and depressive symptoms among undergraduate students in Nepal. BMC Psychiatry. 2017

31 Dec;17(1):106. doi: 10.1186/s12888-017-1275-5

67. Alimoradi Z, Lin C-Y, Broström A, Bülow PH, Bajalan Z, Griffiths MD, et al. Internet addiction and sleep problems: A systematic review and meta-analysis. Sleep Med Rev. 2019 Oct;47:51–61. doi:

10.1016/j.smrv.2019.06.004

68. Mylona I, Deres ES, Dere G-DS, Tsinopoulos I, Glynatsis M. The Impact of Internet and Videogaming Addiction on Adolescent Vision: A Review of the Literature. Front Public Heal. 2020 Mar;8. doi: 10.3389/fpubh.2020.00063

69. Chi C-F, Lin F-T. A Comparison of Seven Visual Fatigue Assessment Techniques In Three Data- Acquisition VDT Tasks. Hum Factors J Hum Factors Ergon Soc. 1998 Dec;40(4):577–90. doi:

10.1518/001872098779649247

70. Pantic I. Online Social Networking and Mental Health. Cyberpsychology, Behav Soc Netw. 2014 Oct;17(10):652–7. doi: 10.1089/cyber.2014.0070

71. Saikia AM, Das J, Barman P, Bharali MD. Internet Addiction and its Relationships with Depression, Anxiety, and Stress in Urban Adolescents of Kamrup District, Assam. J Family Community Med.

2019;26(2):108–12. doi: 10.4103/jfcm.JFCM_93_18

72. Seifi A, Ayati M, Fadaei M. The Study of the Relationship between Internet Addiction and Depression, Anxiety and Stress among Students of Islamic Azad University of Birjand . Int J Econ Manag Soc Sci. 2014;3(12):28–32.

73. Akin A, Iskender M. Internet addiction and depression, anxiety, and stress. Int Online J Educ Sci.

2011 Jan;3(January 2011):138–48.

74. Zajac K, Ginley MK, Chang R, Petry NM. Treatments for Internet gaming disorder and Internet addiction: A systematic review. Psychol Addict Behav. 2017 Dec;31(8):979–94. doi:

10.1037/adb0000315

75. Dell’Osso B, Hadley S, Allen A, Baker B, Chaplin WF, Hollander E. Escitalopram in the Treatment of Impulsive-Compulsive Internet Usage Disorder. J Clin Psychiatry. 2008 Mar;69(3):452–6. doi:

10.4088/JCP.v69n0316

76. Wölfling K, Beutel ME, Dreier M, Müller KW. Treatment Outcomes in Patients with Internet

Addiction: A Clinical Pilot Study on the Effects of a Cognitive-Behavioral Therapy Program. Biomed

32 Res Int. 2014;2014:1–8. doi: 10.1155/2014/425924

77. Wölfling K, Müller KW, Dreier M, Ruckes C, Deuster O, Batra A, et al. Efficacy of Short-term Treatment of Internet and Computer Game Addiction. JAMA Psychiatry. 2019 Oct;76(10):1018. doi:

10.1001/jamapsychiatry.2019.1676

78. Egorov AY, Grechanyi S V. Current approaches to the treatment and correction of Internet addiction.

Zhurnal Nevrol i psikhiatrii im SS Korsakova. 2019;119(6):152. doi:

10.17116/jnevro2019119061152

79. Du Y, Jiang W, Vance A. Longer Term Effect of Randomized, Controlled Group Cognitive Behavioural Therapy for Internet Addiction in Adolescent Students in Shanghai. Aust New Zeal J Psychiatry. 2010 Feb;44(2):129–34. doi: 10.3109/00048670903282725

80. Zhu T, Li H, Jin R, Zheng Z, Luo Y, Ye H, et al. Effects of electroacupuncture combined psycho- intervention on cognitive function and event-related potentials P300 and mismatch negativity in patients with internet addiction. Chin J Integr Med. 2012 Feb;18(2):146–51. doi: 10.1007/s11655- 012-0990-5

81. Shek DTL, Tang VMY, Lo CY. Evaluation of an Internet addiction treatment program for Chinese adolescents in Hong Kong. Adolescence. 2009;44(174):359–73.

82. Park SK, Kim JY, Cho C. Prevalence of Internet addiction and correlations with family factors among South Korean adolescents. Adolescence. 2008 Feb;43:895–909.

83. Zhong X, Zu S, Sha S, Tao R, Zhao C, Yang F, et al. The Effect of a Family-based Intervention Model On Internet-addicted Chinese Adolescents. Soc Behav Personal an Int J. 2011 Sep;39(8):1021–34. doi: 10.2224/sbp.2011.39.8.1021

84. Lee H, Seo MJ, Choi TY. The Effect of Home-based Daily Journal Writing in Korean Adolescents with Smartphone Addiction. J Korean Med Sci. 2016;31(5):764. doi: 10.3346/jkms.2016.31.5.764 85. Jong-Un Kim. A reality therapy group counseling program as an internet addiction recovery method

for college students in Korea. Int J Real Ther. 2007;XXVI(2):3–9.

33

17. PRIEDAI

Nr. 1

Sveiki,

esu Rūta Veitaitė, Lietuvos sveikatos mokslų universiteto (LSMU) VI kurso medicinos studentė. Rengiu baigiamajį magistrinį darbą tema "Moksleivių priklausomybės nuo interneto ir jos sąsajos su streso įveika bei įveikos modelio pokyčių vertinimas".

Šio tyrimo tikslas yra įvertinti Lietuvos 16-17 m. moksleivių priklausomybę nuo interneto bei rasti ir įvertinti jos sąsają su streso įveikos modelio pokyčiais.

Tyrime taikoma anketa yra anoniminė, surinkti duomenys - konfidencialūs, o rezultatai, naudojami darbe, skelbiami tik apibendrinti.

Anketą sudaro 3 dalys, kuriose reikės pasirinkti tik po vieną galimą atsakymą, o jos užpildymas truks iki 15 min.

Kilus klausimams galite kreiptis el. paštu: [email protected]

Priklausomybės nuo interneto testas:

1. Kaip dažnai naršote internete ilgiau nei ketinote?

0 (niekada) / 1 (retai) / 2 (kartais) / 3 (dažnai) / 4 (labai dažnai) / 5 (visada)

2. Kaip dažnai neatliekate namų ruošos darbų, kad galėtumėte ilgiau naršyti internete?

0 (niekada) / 1 (retai) / 2 (kartais) / 3 (dažnai) / 4 (labai dažnai) / 5 (visada)

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

0 (niekada) / 1 (retai) / 2 (kartais) / 3 (dažnai) / 4 (labai dažnai) / 5 (visada) 4. Kaip dažnai susipažįstate su žmonėmis internete?

0 (niekada) / 1 (retai) / 2 (kartais) / 3 (dažnai) / 4 (labai dažnai) / 5 (visada)

5. Kaip dažnai jūsų aplinkoje esantys žmonės skundžiasi, kad per daug laiko praleidžiate internete?

0 (niekada) / 1 (retai) / 2 (kartais) / 3 (dažnai) / 4 (labai dažnai) / 5 (visada)

6. Kaip dažnai nukenčia jūsų rezultatai mokykloje dėl to, kad per daug laiko skiriate naršymui internete?

34 0 (niekada) / 1 (retai) / 2 (kartais) / 3 (dažnai) / 4 (labai dažnai) / 5 (visada)

7. Kaip dažnai tikrinate savo el. pašto dėžutę/socialinių tinklų paskyras prieš pradėdami daryti būtinus darbus?

0 (niekada) / 1 (retai) / 2 (kartais) / 3 (dažnai) / 4 (labai dažnai) / 5 (visada)

8. Kaip dažnai nukenčia jūsų darbingumas ar produktyvumas mokykloje dėl naršymo internete?

0 (niekada) / 1 (retai) / 2 (kartais) / 3 (dažnai) / 4 (laba dažnai) / 5 (visada)

9. Kaip dažnai puolate gintis ar nutylite, kai kas nors jūsų paklausia, ką jūs veikiate internete?

0 (niekada) / 1 (retai) / 2 (kartais) / 3 (dažnai) / 4 (labai dažnai) / 5 (visada)

10. Kaip dažnai vengiate spręsti gyvenimiškas problemas ir verčiau vietoje to naršote internete?

0 (niekada) / 1 (retai) / 2 (kartais) / 3 (dažnai) / 4 (labai dažnai) / 5 (visada)

11. Kaip dažnai pagaunate save nekantraujantį, kada vėl prisijungsite prie interneto?

0 (niekada) / 1 (retai) / 2 (kartais) / 3 (dažnai) / 4 (labai dažnai) / 5 (visada)

12. Kaip dažnai jums atrodo, kad gyvenimas be interneto būtų nuobodus, tuščias, liūdnas?

0 (niekada) / 1 (retai) / 2 (kartais) / 3 (dažnai) / 4 (labai dažnai) / 5 (visada)

13. Kaip dažnai pykstate ar susierzinate, jei kas nors trukdo jums naršyti internete?

0 (niekada) / 1 (retai) / 2 (kartais) / 3 (dažnai) / 4 (labai dažnai) / 5 (visada) 14. Kaip dažnai neišsimiegate, nes naktį per ilgai naršėte internete?

0 (niekada) / 1 (retai) / 2 (kartais) / 3 (dažnai) / 4 (labai dažnai) / 5 (visada)

15. Kaip dažnai galvojate apie internetą, kai juo nesinaudojate, ar svajojate juo naudotis?

0 (niekada) / 1 (retai) / 2 (kartais) / 3 (dažnai) / 4 (labai dažnai) / 5 (visada)

16. Kaip dažnai pagaunate save galvojantį „tik dar keletą minučių“, kai naršote internete?

0 (niekada) / 1 (retai) / 2 (kartais) / 3 (dažnai) / 4 (labai dažnai) / 5 (visada)

17. Kaip dažnai stengiatės praleisti mažiau laiko internete, bet jums to nepavyksta padaryti?

0 (niekada) / 1 (retai) / 2 (kartais) / 3 (dažnai) / 4 (labai dažnai) / 5 (visada)