El uso patológico de Internet se ha descrito de muchas formas. Nuestro estudio recoge el término adicción a Internet (IA) definido por Young, quién para su diagnóstico utiliza una modificación de los criterios de ludopatía del DSM-IV. Objetivos: Identificar la prevalencia de IA, determinar los puntajes de los usuarios patológicos y normales, determinar características de los usuarios. Métodos: encuesta auto-administrada a 1648 alumnos de los 2 últimos años de secundaria de 08 colegios de Lima y Callao seleccionados de manera no probabilística, que incluía las variables: Características demográficas, de uso del Internet, puntaje de Caplan y el Test de IA de Young. Para el análisis de IA se consideraron 3 enfoques distintos: según Beard y Wolf (2002), según Young (1998), y un tercero que dividió la población en tres grupos No adicto, adictos y Síntomas límites. Resultados: Se halló diferencia significativa en los puntajes de los diferentes grupos estudiados, en cada análisis realizado. El sexo masculino, en uno de los análisis, estuvo asociado a mayor riesgo de adicción a Internet.
RESUMEN:
El uso patológico de Internet se ha descrito de muchas formas. Nuestro estudio recoge el
término adicción a Internet (IA) definido por Young, quién para su diagnóstico utiliza una
modificación de los criterios de ludopatía del DSM-IV.
Objetivos: Identificar la prevalencia de IA, determinar los puntajes de los usuarios
patológicos y normales, determinar características de los usuarios.
Métodos: encuesta auto-administrada a 1648 alumnos de los 2 últimos años de secundaria
de 08 colegios de Lima y Callao seleccionados de manera no probabilística, que incluía las
variables: Características demográficas, de uso del Internet, puntaje de Caplan y el Test de
IA de Young. Para el análisis de IA se consideraron 3 enfoques distintos: según Beard y Wolf
(2002), según Young (1998), y un tercero que dividió la población en tres grupos No adicto,
adictos y Síntomas límites.
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Resultados: Se halló diferencia significativa en los puntajes de los diferentes grupos
estudiados, en cada análisis realizado. El sexo masculino, en uno de los análisis, estuvo
asociado a mayor riesgo de adicción a Internet.
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Introducción
El Internet reúne todas las ventajas de las innovaciones en comunicación y agrega muchas otras
más, lo que le confiere un gran efecto en la vida personal. Este fenómeno ha captado la atención de
diversos investigadores, desde hace más de una década, diversos estudios apuntan a desentrañar el
efecto del excesivo o problemático uso del internet en la vida social y laboral de los usuarios, así
como establecer una definición, clasificación, criterios diagnósticos adecuados.
(1, 2, 3, 4)
Desde la investigación de Sproull y Kiesler en 1985, sobre el impacto del e-mail en la comunicación
social, pasando por Goldberg y Griffith, que identificaron sujetos con uso no controlado del Internet
que era desadaptativo en las esferas social, académica y laboral, denominaron al nuevo fenómeno
como Uso Patológico del Internet, Uso Problemático del Internet e incluso adicción a Internet
(siendo uno de los primeros términos, pero que no ha sido determinado por la Asociación Americana
de Psiquiatría)
(1, 2, 3, 5, 6, 7)
Stegel, Dubrovsky, Kresler y McGuire (1986) reportaron que la comunicación por el ciberespacio
alivia el rechazo social; quienes se sienten menos confortables interactuando cara a cara, tienden a
usar el Internet para interacciones sociales, mientras que quienes se sienten cómodos con la
interacción desconectados de la computadora, tienden a utilizar el Internet para búsqueda de
información.
(8, 9, 10, 11, 12, 13, 14)
Son muchos los estudios que tratan de dar una definición del trastorno. A continuación se describen
la terminología a utilizar:
adicción a Internet (IA): Young introdujo este término para caracterizar como una permanencia en
línea con fines placenteros con un promedio de 38 horas o más por semana en salas de Chat y
concluyó que la adicción a internet puede destruir relaciones, familias o carreras. Para su
diagnóstico Young utiliza una modificación de los criterios de ludopatía del DSM-IV. De esta escala
se hizo una modificación en el 2002 realizada por Beard y Wolf en dicha modificación, se incrementa
el número de síntomas necesarios para ser considerado adicto.
(5, 19, 20, 21)
Uso Patológico del Internet (PIU): Se define como uso de internet que causa un número específico
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de síntomas como alteración del ánimo al usar el internet, fallas en satisfacer obligaciones
importantes, culpa y ansiedad. En este término el modelo cognitivo conductual de Davis cobra gran
realce, dividiendo el PIU en específico y generalizado.
(23, 24, 25, 26, 27, 28)
PIU Generalizado: Engloba un sobre uso del internet, general y multidimensionado. Esto puede
incluir también el pasar tiempo en línea, sin objetivos claros. Puede estar asociado a "chat" y
dependencia al e-mail. Parece estar más relacionado con el aspecto social del internet. La necesidad
por contacto social y reforzamiento obtenido en línea resulta en
permanecer en la vida social virtual.
un deseo incrementado de
(23, 26, 27, 29)
PIU Específico: Incluye individuos que son dependientes de una función específica del internet, como
el sexo en línea, el juego en línea, siendo razonable asumir que estas dependencias existirían aún en
ausencia del Internet.
(23, 27, 28, 29)
Todas estas teorías se agrupan principalmente en dos corrientes, una de las cuales enfoca el
fenómeno como perteneciente al grupo de adicciones, mientras la otra lo engloba como un problema
de disminución del control de impulsos (modelo cognitivo conductual Davis). Dentro del segundo
enfoque tenemos la escala de Davis (Davis Online Cognition Scale) y también tenemos a Caplan
(Generalizad PIU Scale) la cual trata de identificar factores asociados a PIU generalizado.
(30, 31, 32, 33,
34, 35)
Entre las diversas investigaciones se menciona haber hallado mayor intensidad y número de
síntomas en poblaciones más jóvenes, por lo que se considera a esta población más vulnerable a los
efectos negativos del Internet. Además, se ha postulado en diversos estudios que los usuarios
patológicos del Internet tienden a ser en su mayoría varones, jóvenes, que utilizan o manejan
diversas aplicaciones. (36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45)
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Materiales y Métodos
Participantes
La población estudiada fue la de alumnos de Cuarto y Quinto de Secundaria de diversos colegios, ya
que se considera una población de alto riesgo para el Uso Patológico del Internet. La forma de
selección de participantes fue no probabilística, ya que para realizar las encuestas debía coordinarse
los permisos correspondientes con los respectivos planteles educativos. Debido a que sólo en
algunos planteles se consiguió el permiso correspondiente, se realizó la encuesta en 8 colegios de
diversos distritos (San Juan de Lurigancho, San Borja, San Juan de Miraflores, San Isidro, Bellavista,
Miraflores, Surquillo), todos en Lima.
Variables
Las variables utilizadas fueron las siguientes:
Características demográficas
La sección de características demográficas recogía datos acerca del género y de la edad de los
participantes.
Experiencia en Internet
Se preguntó el tiempo de uso del Internet, el uso semanal en horas y Lugar de uso más frecuente.
En la variable Tiempo de uso del Internet se agrupó en un uso menor de 2 años, y de 2 años a más.
En la variable de Horas de uso semanal se distinguían los siguientes intervalos: 0 9 horas y de 10
horas a más. En la variable Lugar de uso más frecuente se consideró las siguientes categorías:
escuela, Hogar, Cabina y/o Cybercafé y Otros.
Aplicaciones utilizadas
Se pidió a los participantes indicar la frecuencia de uso en las siguientes áreas: Búsqueda de
información, Descargar Software, Chat, Recibir / Enviar mails, Juegos en línea, Pornografía, Comprar
Online, clasificando la frecuencia de uso de la siguiente manera: Pocas veces y Frecuentemente.
Rendimiento Académico
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Se incluyeron dos preguntas, una sobre la percepción subjetiva y otra sobre notas. La percepción
subjetiva de rendimiento académico se dividió en: Deficiente, Malo, Regular, Bueno, Excelente. El
rendimiento académico, según intervalo de notas, se dividió en los siguientes intervalos: de 0 11
como rendimiento Bajo, de 12 14 rendimiento Regular, y de 15 20 como rendimiento Alto.
Actividades extracurriculares
Se preguntó a los participantes si realizaban alguna actividad extracurricular como, Deportes,
Música, Artes escénicas, Pintura, Otros, o No practicaban, donde se consideró la práctica o no de
alguna actividad extracurricular para el análisis.
escala para Uso Patológico del Internet Generalizado
Se utilizó la escala de Caplan para Uso Patológico de Internet (traducido del idioma inglés) que
consta de 29 ítems, los cuáles están divididos en 7 factores:
C1: Alteración del ánimo,
C2: Beneficios Sociales,
C3: Resultados Negativos,
C4: Uso Compulsivo,
C5: Excesivo tiempo en Línea,
C6: Abstinencia
C7: Control Social.
Cada factor cuenta con un número de preguntas específicas para el mismo. El puntaje de cada factor
fue determinado por la sumatoria de los valores de cada pregunta, las cuáles fueron calificadas del 1
5, siendo 1 Fuertemente en desacuerdo y 5 Fuertemente de acuerdo.
Test de Young para adicción a Internet
Consta de 8 preguntas, cada una corresponde a un criterio (traducido del idioma inglés):
preocupación por internet,
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Necesidad de pasar períodos más largos online para alcanzar el mismo nivel de satisfacción,
Intentos repetidos de detener el uso de internet,
Síntomas de abstinencia cuando se reduce el uso,
Problemas manejando el tiempo,
Distrés ambiental,
Mentir sobre el tiempo perdido en línea,
Modificación del ánimo a través del uso de internet.
El análisis de las variables estuvo conformado por la aplicación de la Prueba de U de Mann Whitney y
Prueba de Kruskal Wallis para comparar las medias de los puntajes de los grupos, la prueba de chi
cuadrado para prueba de hipótesis, así como el resumen de las características en porcentajes.
Se consideraron 3 enfoques distintos para la elaboración de los grupos de análisis, debido a su
complejidad, y a la falta de concordancia según autores en este tema:
·
En el primer análisis, se consideró adicto, según la modificación de Beard y Wolf (2002), a
quien cumple los 5 primeros criterios más uno de los 3 restantes.
·
En el segundo análisis se consideró adicto, a quien cumplía con 5 o más criterios
independientemente del orden de los mismos, según inicialmente postuló Young en 1998.
·
En nuestro tercer enfoque, se dividió a la población en tres categorías.
El primer grupo,
sujetos que cumplían con la modificación de Beard y Wolf; se denominó adicto (Y1); Segundo
grupo, sujetos que no cumplían con ninguno de los criterios, se denominó No adicto (Y2);
Tercer grupo, sujetos que cumplían con 5 o más criterios sin pertenecer al primer grupo, se
denominó "Síntomas límites" (Y3). El grupo de Síntomas límites fue agregado debido a que
no se conocen las características de esta población de pacientes en la literatura revisada.
Instrumento
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Se utilizó un cuestionario auto-aplicado, en el que se recogían datos demográficos, las variables
señaladas, incluyendo, el cuestionario de Caplan y el de Young. Dicho cuestionario se aplicó en un
piloto de 20 personas de características similares a las de la población, para recoger dificultades de
comprensión asociadas a la traducción al idioma español.
Se mantuvo el anonimato de los participantes, realizándose una explicación del estudio y el
consentimiento de los enrolados, previamente a la administración de la encuesta.
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Resultados
Se aplicó la encuesta a 1648 alumnos de Cuarto y Quinto de Secundaria de 8 colegios de Lima. Se
excluyeron 163 encuestas, debido a su llenado incompleto del Test de adicción a Internet.
Se encontró 736 (50, 5%) varones y 749 (49, 5%) mujeres. Las medianas de edades fueron, para los
varones 16 años y para las mujeres 15 años.
Primer Análisis
Se encontró una prevalencia de 1. 5% para Adictos según los criterios de Beard y Wolf
(21)
, donde la
prevalencia de Adictos por cada sexo fue de 1. 3% en mujeres y 1. 7% en varones.
Se encontró diferencia significativa entre los grupos estudiados (Adictos y No Adictos), según la
prueba de U de Mann Whitney, en todos los factores de Caplan, siendo mayores los puntajes de los
Adictos (Tabla N° 01).
La tabla N° 2 muestra el resumen de las características de la muestra.
Segundo Análisis
Se encontró una prevalencia de 9. 1% para Adictos según los criterios de Young (1998)
(5)
, donde la
prevalencia de Adictos por cada sexo fue de 10. 6% de varones y 7. 5% de mujeres, calculándose el
OR de 1. 47, con IC 95% [1. 02-2. 10]. El análisis de las medias de Caplan, según la Prueba de U de
Mann Whitney, se halló que la diferencia entre estos dos grupos resultó significativa, resumido en la
tabla N° 03.
Tercer Análisis
El grupo de estudiantes que no alcanzaban criterios de positividad en la escala de Young modificada
por Beard y Wolf
(21)
, pero presentaban varios factores positivos, se agrupó como "Síntomas
límites", evaluándose entonces tres grupos: Adictos (Y1), No adictos (Y2) y "Síntomas límites" (Y3).
De esta manera encontramos 1. 5% de Adictos y 7. 6% de "Síntomas límites", donde hay una mayor
proporción de hombres adictos que de mujeres como se muestra en la tabla No 04, pero sin
asociación estadísticamente significativa (p = 0. 10).
Se usó la prueba no paramétrica de Kruskal Wallis, según se muestra en la tabla No 05, con ella
encontramos que existía diferencia significativa entre los tres grupos (p<0. 001) para los puntajes de
cada factor de Caplan.
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Discusión
Posiblemente la nueva versión del DSM incluya al Uso Patológico de Internet (PIU) o a la adicción a
Internet (IA), sin embargo aún no está bien determinada su clasificación, por lo cual no se puede
establecer con claridad la escala que se adaptaría mejor al estudio del trastorno. Lamentablemente,
por lo expuesto, si bien se están realizando ciertos esfuerzos aislados por validar una escala
extranjera (Test de IA de Young) hace falta estudios más extensos, para determinar las
características propias de los usuarios patológicos en nuestra población.
(51, 52, 53)
Creemos que es importante establecer no sólo una división entre adicción o no adicción a Internet,
ya que consideramos, existen etapas intermedias entre ser completamente sano y adicto. En este
estudio el grupo de "Síntomas límites" (Y3) es un grupo clasificado según Young como adicto y de
acuerdo a Beard y Wolf como no adicto. Este grupo tiene características diferentes de la población
sana, sin embargo muy semejante a los considerados Adictos, sin llegar a ser iguales, por lo cual los
"Síntomas límites" se podría considerar como un grupo independiente que representaría un estado
intermedio entre adicción y no adicción a Internet propiamente dichas. Apoyando esta afirmación,
según nuestro estudio, hubo diferencia estadísticamente significativa entre los puntajes de factores
de Caplan entre los tres grupos, siendo un hallazgo novedoso de esta investigación.
A pesar que la literatura internacional no es clara en cuanto a la asociación del sexo con la adicción,
aparentemente el sexo masculino estaría más predispuesto. En nuestro estudio, se halló que el sexo
masculino fue un factor de riesgo leve para la adicción a Internet según los criterios de Young, lo
que estaría en concordancia con la revisión bibliográfica.
(15, 38, 56)
En contraste con la literatura, donde el hogar estaba asociado al desarrollo de adicción
(46)
, el lugar
de acceso a Internet no significó un riesgo para el desarrollo de la adicción a Internet, esto se debe
a las particulares características para el acceso a Internet en el Perú, como: proliferación de cabinas
de Internet, fácil acceso del público usuario, los precios para los consumidores, la cantidad de
hogares que cuenta con el Internet instalado, etc. Cabe resaltar que el 73. 9% de los estudiantes
considerados Adictos a Internet (Y1) acudían a cabinas públicas respecto al 63. 2% y 64. 4% de los
no adictos (Y2) y con "Síntomas límites" (Y3).
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Finalmente, se recomienda la realización de un estudio longitudinal que permita identificar con
mayor claridad el papel de las características mencionadas, para poder hallar relaciones de
asociación.
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A LA enfermedad DE ALZHEIMER
BIBLIOGRAFÍA
1. Bargh J; McKenna K. The internet and social life. Ann Rev Psychol 2004, 55, 573 90.
2. Chien C; Condron L; Belland J. A review of the research on Internet addiction. Educational
Psychol Rev 2005, 17(4): 363 - 87.
3. Young KS, Case CJ Employee Internet Management: Current Business Practices And
Outcomes CyberPsychology & Behavior 2002, 5(4): 355-61
4. Young KS, Case CJ. Internet Abuse in the Workplace: New Trends in Risk Management.
CyberPsychology & Behavior 2004, 7(1): 105-11.
5. Young
KS,
Internet
Addiction:
The
Emergence
Of
A
New
Clinical
Disorder
CyberPsychology & Behavior 1996, 1(3): 237-244
6. Kubey RW, Lavin MJ, Barrows JR. Internet use and collegiate academic performance
decrements: early findings J Communication, 2001, 51(2): 366-82
7. Mitchell P. Internet addiction: genuine diagnosis or not. Lancet 2000, 355(19), 632.
8. Olson GM, Olson JS. Human Computer interaction: Psychological Aspects of the Human
use of computing. Ann Rev Psychol 2003, 54:491516.
9. Pedinielli J, Rouan G, Gimenez G, Bertagne P. Psychopathologie des conduites à risques.
Annales Médico Psychologiques 2005, 163, 306.
10. Caplan SE A social skill account of problematic internet use. J Communication, 2005,
55(4): 721-36
11. De Gracia M, Vigo M, Fernadez J, Marco M. Problemas conductuales relacionados al uso de
Internet. Anales de psicología, 2002, 18(2):273-92.
12. De Gracia M, Vigo M, Fernandez J, Marco, Maria. Características conductuales del uso
excesivo de internet . Rev psiquiatría Fac Med Barna 2002; 29(4), 219-30.
13. Chak K; Leung L. Shyness and locus of Control as Predictors of IA and Internet use.
-1211º Congreso Virtual de psiquiatría. Interpsiquis 2010
www. interpsiquis. com - Febrero-Marzo 2010
Psiquiatria. com
FACTORES PREDICTORES CLÍNICOS Y NEUROPSICOLÓGICOS DE LA CONVERSIÓN DEL deterioro COGNITIVO LEVE
A LA enfermedad DE ALZHEIMER
CyberPsychology & Behavior 2004, 7(5): 559 - 70.
14. Young KS. What Makes the Internet Addictive: Potential Explanations for Pathological
Internet Use
1997 Presentado en 105th annual conference of the American Psychological
Association
15. Hamburger YA, Ben-Artzi E. The relationship between extraversion and neuroticism and
the different uses of the Internet. Computers in Human Behavior 2000, 16: 441-9
16. Mitchell K, Becker-Blease K, Finkelho, D. Inventory of problematic Internet experiences
encountered in clinical practice. Professional Psychology: Research and Practice 2005, 36(5):
498509.
17. Morahan-Martin J Women and the internet: Promise and Perils. CyberPsychology & Behavior
2000, 3(5):683-91
18. Morahan-Martin, J Gender, Internet and Computer attitudes and experiences Computers in
human behavior 2001, 17:95 -110
19. Young KS Internet Addiction: Symptoms, Evaluation, And Treatment. En: L. VandeCreek &
T. L. Jackson (Eds. ), Innovations in Clinical Practice, Sarasota, Florida. 1999.
20. Young KS Intervention for pathological and deviant behavior within an online
community 1997, Presentado en 105th annual conference of the American Psychological
Association
21. Beard K; Wolf E. Modification in the Proposed Diagnostic Criteria for PIU. CiberPsychology
and Behavior 2001, 4(3) 377-83.
22. Clark D, Frith K, Demi A. The Physical, behavioral, and psychosocial consequences of
Internet use in college students. Computers, Informatics, Nursing 2004, 22(3), 15361.
23. Davis RA. A cognitive-behavioral model of PIU. Computers in Human Behavior 2001, 17:
187-95.
24. Davis RA, Flett G; Besser A. Validation of a New Scale for Measuring Problematic Internet
Use: Implications for Pre-employment Screening. CyberPsychology & Behavior 2002, 5(4):
-1311º Congreso Virtual de psiquiatría. Interpsiquis 2010
www. interpsiquis. com - Febrero-Marzo 2010
Psiquiatria. com
FACTORES PREDICTORES CLÍNICOS Y NEUROPSICOLÓGICOS DE LA CONVERSIÓN DEL deterioro COGNITIVO LEVE
A LA enfermedad DE ALZHEIMER
332-45.
25. Caplan SE. A two-step approach to studying problematic Internet use: Measurement
and structural considerations. Paper presented at the annual American Psychological
Association conference in Washington, DC. 2005 (article in press).
26. Caplan SE. Problematic Internet Use and psychosocial well-being: Development of a
theory based cognitive behavioral measurement instrument. Computers in Human
Behavior 2002, 18: 55375.
27. Morahan-Martin J, Shumacher P. Incidence and correlates of Pathological Internet Use
among college students. Computers in Human Behavior 2000, 16: 13 - 29.
28. Morahan-Martin J, Shumacher P Loneliness and social uses of the internet. Computers in
Human Behavior 2003, 19:65971.
29. Niemz K; Griffiths M; Banyard P. Prevalence of PIU among university students and
correlations with self esteem, The General Questionnaire (GHQ), and Disinhibition.
CyberPsychology & Behavior 2005, 8(6):562-70
30. Nalwa K, Preet A. Internet addiction in students: A cause of concern. CyberPsychology &
Behavior 2003, 6(6):653 - 56.
31. Berger M; Wagner T, Baker L. Internet use and stigmatized illness. Social Science &
Medicine 2005, 61:18217.
32. Charlton J; Danforth I. Distinguishing addiction and high engagement in the context of
online games. Computers in Human Behavior 2007, 23(3):1531-48
33. Greenfield P, Yan Z. Children, Adolescents, and the Internet: A New Field of Inquiry in
Developmental Psychology Developmental psychology 2006, 42(3):391-94
34. Gross E. Adolescent Internet use: What we expect, what teens report. Applied
Developmental Psychology 2004, 25: 63349.
35. Ng BD; Wiemer-Hastings P. Addiction to the Internet and Online Gaming. CyberPsychology
-1411º Congreso Virtual de psiquiatría. Interpsiquis 2010
www. interpsiquis. com - Febrero-Marzo 2010
Psiquiatria. com
FACTORES PREDICTORES CLÍNICOS Y NEUROPSICOLÓGICOS DE LA CONVERSIÓN DEL deterioro COGNITIVO LEVE
A LA enfermedad DE ALZHEIMER
& Behavior 2005, 8(2): 110-113.
36. Canadian Paediatric Society. Impact of media use on children and youth. Paediatr Child
Health 2003, 8(5):301 - 306.
37. Chien C. Internet Heavy Use and Addiction among Taiwanese College Students: An
Online Interview Study. CyberPsychology & Behavior 2001, 4(5): 573 - 85.
38. Ko CH, Yen JY, Chen CC, Chen SH, Yen CF. Gender differences and related factors affecting
online gaming addiction among Taiwanese adolescents. J Nervous & Mental Dis 2005,
193(4):273 -7
39. Ko CH, Yen JY, Chen CC, Chen SH, Yen CF. Proposed diagnostic criteria of Internet
addiction for adolescents. J Nervous & Mental Dis 2005, 193(11):728 - 33.
40. Liau A, Khoo A, Peng HA. Factors Influencing Adolescents Engagement in risky internet
behavior. CyberPsychology & Behavior 2005 8(6):513 - 20.
41. Lin S, Tsai CC. Sensation seeking and internet dependence of Taiwanese high school
adolescents. Computers in Human Behavior 2002, 18:411426.
42. Lin S, Tsai CC. Internet addiction of adolescent in Taiwan: An interview study.
CyberPsychology & Behavior 2006, 6(6), 649 - 52.
43. Lin S, Tsai CC. Analysis of Attitudes toward Computer Networks and Internet Addiction
of Taiwanese Adolescents. CyberPsychology & Behavior 2001, 4(3):373 -76.
44. Yang SC, Tung CJ. Comparison of Internet addicts and non-addicts in Taiwanese high
school Computers in Human Behavior 2006, 23(1):79-96
45. Kima K, Ryub E, Chonb MY, Yeunb EJ, Choic SY. Internet addiction in Korean adolescents
and its relation to depression and suicidal ideation: A questionnaire survey. Intl J
Nursing Studies 2006, 43: 18592
46. Kunaga M, Rosenfeld WD. Adolescent sexuality and the Internet: The good, the bad and
the URL. J Pediatr Adolesc Gynecol 2004, 17: 11724
-1511º Congreso Virtual de psiquiatría. Interpsiquis 2010
www. interpsiquis. com - Febrero-Marzo 2010
Psiquiatria. com
FACTORES PREDICTORES CLÍNICOS Y NEUROPSICOLÓGICOS DE LA CONVERSIÓN DEL deterioro COGNITIVO LEVE
A LA enfermedad DE ALZHEIMER
47. Lee O, Shin M. Addictive Consumption of Avatars in Cyberspace. CyberPsychology &
Behavior 2004, 7(4), 417 - 20.
48. Meerkerk GJ, Van Den Eijnden RJJM, Garretsen HFL Predicting Compulsive Internet Use: It's
All about Sex! CyberPsychology & Behavior 2006, 9(1):95-103
49. Quayle E, Vaughan M, Taylor M. Sex offenders, Internet child abuse images and emotional
avoidance: The importance of values. Aggression and Violent Behavior 2006, 11: 1 11.
50. Whitty MT, McLaughlin D. Online recreation: The relationship between loneliness,
Internet self-efficacy and the use of the Internet for entertainment purposes.
Computers in Human Behavior 2007, 23(3):1435-46
51. Beard K. Internet Addiction: A review of current assessment techniques and potential
assessment questions. CyberPsychology & Behavior 2005, 8(1): 7 - 14.
52. Clark D, Frith K. The development and initial testing of the Internet consequences scales
(ICONS). Computers, Informatics, Nursing 2005, 23(5):28591.
53. Widyanto L, McMurran M The Psychometric Properties of the Internet Addiction Test.
CyberPsychology & Behavior 2004, 7(4):443 - 50
54. Vermaas K, Van de Wijngart L. Measuring internet behavior - Total time diary and activity
diary as research methods. J Information Technology Theory & App 2005, 7(1):121- 134.
55. Young KS, Cooper A, Griffiths-Shelley E, O'Mara J, Buchanan J. Cybersex and Infidelity
Online: Implications for Evaluation and Treatment Sexual Addiction & Compulsivity 2000, 7
(10):59-74
56. Anderson T. Relationship among Internet attitudes, Internet use, romantic beliefs and
perceptions of romantic relationships. CyberPsychology & Behavior 2005, 8(6):521- 531.
57. Stein D, Black D, Shapira N, Spitzer R. Hypersexual disorder and preoccupation with
Internet pornography. Am J Psychiatry 2001, 158(10):1590 - 4.
58. Treuer T; Fábián Z, Furedi J. Internet addiction associated with features of impulse
-1611º Congreso Virtual de psiquiatría. Interpsiquis 2010
www. interpsiquis. com - Febrero-Marzo 2010
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FACTORES PREDICTORES CLÍNICOS Y NEUROPSICOLÓGICOS DE LA CONVERSIÓN DEL deterioro COGNITIVO LEVE
A LA enfermedad DE ALZHEIMER
control disorder: is it a real psychiatric disorder? J Affective Dis 2001, 66:283
59. Young K, Pistner M, O'Mara J, Buchanan J. Cyber-Disorders: The Mental Health Concern for
the New Millennium CyberPsychology & Behavior 1999; 2(5):475-9.
60. Lin SM, Chung TM. Internet function and Internet addictive behavior. Computers in Human
Behavior 2006 22(6):1067-71
61. Widyanto L, Griffiths M. Internet addiction a critical review. Int J Ment Health Addict 2006,
4:3151.
62. Yellowlees P, Marks S. Problematic Internet use or Internet addiction? Computers in
Human Behavior 2007, 23(3):1447-53
-1711º Congreso Virtual de psiquiatría. Interpsiquis 2010
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ANEXOS
tabla N° 01
Medias de puntajes de la escala de Caplan clasificando la adicción a Internet según
criterios de Beard y Wolf
Factores de la escala de Caplan
C1
C2
C3
C4
C5
C6
C7
Adicto
12. 87
13. 87
10. 43
12. 45
14. 68
19. 05
10. 14
No Adicto
9. 72
10. 70
6. 58
8. 78
9. 37
10. 19
7. 49
p de U de Mann Whitney
<0. 001
<0. 001
<0. 001
<0. 001
<0. 001
<0. 001
<0. 001
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tabla N° 02
Características de los Adictos y No Adictos, según criterios de Beard y Wolf
Variable
Sexo
- Masculino
- Femenino
Adicto
No Adicto
56. 5%
43. 5%
50. 4%
49. 6%
Horas
- 0-9
- 10 a más
54, 5%
45, 5%
78, 6%
21, 4%
Lugar
-
Escuela
Cabina
Otros
- Hogar
4. 3%
73. 9%
4. 3%
17. 4%
1. 5%
63. 3%
2. 3%
33. 0%
Rendimiento
- Alto
- Regular
- Bajo
23. 8%
42. 9%
33. 3%
48. 0%
45. 8%
6. 3%
56. 5%
43. 5%
62. 6%
37. 4%
52. 2%
47. 8%
44. 3%
55. 7%
91. 3%
8. 7%
67. 5%
32. 5%
72. 7%
27. 3%
54. 8%
45. 2%
50. 0%
50. 0%
30. 2%
69. 8%
40. 9%
59. 1%
7. 8%
92. 2%
31. 8%
68. 2%
7. 5%
92. 5%
73. 9%
26. 1%
86. 2%
13. 8%
29. 4%
70. 6%
18. 2%
81. 8%
Aplicaciones
- Búsqueda de Información
o Frecuentemente
o Pocas Veces
- Bajar Software
o Frecuentemente
o Pocas Veces
- Chat
o Frecuentemente
o Pocas Veces
- E-mail
o Frecuentemente
o Pocas Veces
- Juegos
o Frecuentemente
o Pocas Veces
- Pornografía
o Frecuentemente
o Pocas Veces
- Comprar
o Frecuentemente
o - Pocas Veces
Actividades extracurriculares
- Practica
- No practica
Tiempo de uso
- < 2 años
- 2 años o más
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A LA enfermedad DE ALZHEIMER
tabla N° 03
Medias de puntajes de la escala de Caplan clasificando la adicción a Internet según Young
Factores de la escala de Caplan
Medias
C1
C2
C3
C4
C5
C6
C7
Adictos
12. 79
13. 78
9. 13
11. 53
12. 82
16. 12
9. 13
No Adictos
9. 46
10. 44
6. 39
8. 56
9. 12
9. 74
7. 36
U de Mann Withney
69. 16
63. 49
88. 84
69. 67
89. 00
151. 13
38. 25
p
<0. 001 <0. 001 <0. 001 <0. 001 <0. 001 <0. 001 <0. 001
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A LA enfermedad DE ALZHEIMER
tabla No 04
prevalencia por sexo de adicción a Internet, según el análisis incluyendo grupo con
"Síntomas límites"
Varones (%) Mujeres (%)
Adicto
1. 7
1. 3
No Adicto
89. 4
92. 5
"Síntomas
8. 9
6. 1
límites"
tabla N° 05
Medias de puntajes de la escala de Caplan, según el análisis incluyendo grupo con
"Síntomas límites"
Factores de la escala de Caplan
Medias
C1
C2
C3
C4
C5
C6
C7
Adictos (Y1)
12. 85
13. 86
10. 43
12. 45
14. 68
19. 04
10. 13
No Adictos (Y2)
9. 31
10. 44
6. 38
8. 56
9. 06
9. 75
7. 24
13. 76
8. 86
11. 34
12. 45
15. 56
8. 61
Síntomas límites (Y3) 12. 76
Kruskal-Wallis
67. 8198 63. 2413 88. 9318 70. 2551 92. 9100 153. 0318 36. 4386
p
<0. 001
<0. 001
<0. 001
<0. 001
<0. 001
<0. 001
<0. 001
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