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本科護生智能手機成癮傾向及影響因素研究

2021-01-26 03:18:22侯善兵李遠珍劉歡王聰智汪峰李健崔晗
沈陽醫學院學報 2021年1期
關鍵詞:智能手機大學生

侯善兵, 李遠珍, 劉歡, 王聰智, 汪峰, 李健, 崔晗

(1. 皖南醫學院護理學院, 安徽 蕪湖241002; 2. 皖南醫學院弋磯山醫院血液凈化中心; 3. 皖南醫學院黨委宣傳部)

隨著時代和科技的發展, 人類已經步入了大 數據時代, 互聯網作為數據的載體遍布全球, 而智能手機作為常見互聯網大數據時代的移動終端近幾年也在不斷的更新發展。 根據2018 年6 月發布的第42 次“中國互聯網絡發展狀況統計報告”顯示, 現階段我國使用智能移動終端連接互聯網的使用者數量已超過8.02 億, 綜合來看現階段約90.1%的互聯網用戶都使用智能手機上網[1]。 相關調查顯示, 智能手機在大學生中的覆蓋率已經達到100%[2]。 智能手機成癮又稱手機依賴、 問題性手機使用或手機濫用, 是指個體由于過度、 不受控制地使用智能手機, 最終因為不良后果引起的惡性循環產生的永久性負面影響[3-4]。 醫學生在日常學習的過程中壓力較大, 且在學習過程中需要利用手機參與課堂互動、 課下搜尋相關文獻資料和參與社團活動, 這一現象直接導致醫學生智能手機使 用時 間 的 增 長[5]。 張 銘 等[6]對 蕪 湖 市1 647名在校大學生進行了智能手機成癮傾向的相關調查, 發現蕪湖市各高校智能手機成癮的檢出率為9.7%, 智能手機成癮傾向的檢出率為22.0%。 智能手機成癮往往會導致個體視力下降、睡眠障礙、 焦慮、 抑郁等問題[5,7]。 目前大部分調查研究都是針對于整個大學生群體, 鮮見對于各階段本科護生智能手機成癮現狀的調查報道。 因此, 本研究對某醫學院的部分在校護生、 已完成實習任務的臨畢業護生和在某醫院實習的護生進行問卷調查, 了解護生的智能手機成癮情況和相關影響因素, 為有關部門制定有針對性的干預措施提供科學有效的參考數據。

1 資料與方法

1.1 調查對象 采用橫斷面問卷調查法, 隨機選取2020 年2 月至3 月某醫學院部分在校本科護生、已完成實習任務的臨畢業且在校的護生和在某醫院實習的部分護生作為調查對象, 調查對象對本調查均知情同意, 且均使用智能手機, 排除不使用智能手機的學生。

1.2 方法

1.2.1 一般人口學特征調查 包括性別、 是否有男/女朋友、 實習情況、 自評性格類型、 生源地、是否為獨生子女等。

1.2.2 調查工具 采用由蘇雙等[8]在2014 年編制的大學生智能手機成癮量表, 該量表共22 個條目, 采用Likert 5 級計分法進行評分, 評分范圍在22 ~110 分, 其中項目得分≤65 分者判定 為“SAS-C正常群體”; 項目得分在66 ~76 分者判定為“SAS-C 邊緣群體” (即具有智能手機成癮傾向的群體); 項目得分≥77 分認定為“SAS-C 群體” (即智能手機成癮群體)。 本次調查所使用的量表經過大量學者前期的使用驗證, Cronbach′α系數為0.88, 重測信度為0.93, 具有較為可靠的信度與效度。

1.2.3 調查方法 使用問卷星上發布相關問卷(https:/ /www.wjx.cn/jq/554586974.aspx), 調 查前對醫學院各年級輔導員和實習隊長進行培訓,由其督促、 指導學生認真填寫。 在調查前統一告知被調查對象本次調查的目的、 意義和問卷填寫時的有關注意事項, 并取得調查對象的同意后發布鏈接統一填寫。

1.3 統計學方法 采用SPSS 22.0 軟件進行統計學分析。 計數資料采用構成比表示, 計量資料采用均數±標準差表示, 采用方差分析和t 檢驗進行比較, 并且采用多元線性回歸分析智能手機成癮的相關影響因素, P<0.05 為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 調查對象的一般人口學特征 本次調查的1 329名護生中, 平均年齡為(19.97±1.37) 歲。其 中 男 生 284 人 (21.4%), 女 生 1 045 人(78.6%), 其他一般人口學特征見表1。

表1 1 329 名護生的一般人口學特征

2.2 智能手機成癮傾向 本次調查的1 329 名本科護生中, 檢出SAS-C 群體64 人, 占4.8%;SAS-C邊緣群體269 人, 占20.2%; SAS-C 正常群體996 人, 占74.9%。

2.3 不同人口學特征的護生智能手機成癮的得分比較 不同性別、 年級、 實習情況、 是否有男/女朋友、 睡前是否使用手機、 是否熱衷于手機游戲、是否追劇/追動漫、 是否打算考研、 是否有未來一年的學習計劃、 自評手機成癮情況、 使用學習軟件時瀏覽其他娛樂性APP 的頻率、 不同性格類型的大學生智能手機成癮得分的差異均有統計學意義(P<0.05)。 見表2。

表2 不同人口學特征的護生智能手機成癮的得分比較

2.4 護生智能手機成癮影響因素的多元線性回歸分析 將智能手機成癮總分作為因變量, 將上述有統計學意義的因素作為自變量(賦值見表3)進行多元線性回歸分析, 結果顯示, 自評手機成癮情況、 年級、 是否熱衷于手機游戲、 睡覺前是否使用手機、 是否有未來一年的學習計劃、 使用學習軟件時瀏覽其他娛樂性APP 的頻率、 性格類型為本科護生智能手機成癮的主要影響因素。 見表3。

表3 護生智能手機成癮影響因素的多元線性回歸分析

3 討論

近幾年智能手機不斷的更新迭代以及互聯網大數據工程的進一步完善, 智能手機逐漸代替了日常生活中的許多傳統工具職能(如電子閱讀、線上支付等)。 大學生等青年群體作為緊跟互聯網時代的主力軍, 其智能手機的普及率極高。 護生群體是大學生群體中較為特殊的一類, 自護理學專業從臨床醫學中獨立為新的一級學科后, 國內大多數院校對本科護理學的培養時長從5 年壓縮到了4 年。 課時壓縮后就要求本科護生需要有更強的自主學習能力, 而如今隨著智能手機的普及,各類自主學習的軟件也層出不窮, 這就導致了本科護生智能手機的使用時間急劇上升。 相關研究顯示, 長時間的使用智能手機會使人體的中樞神經系統遭受電離輻射的損害[8], 從而進一步導致健康問題的產生。

本次調查和分析的結果顯示, 本科護生智能手機成癮的檢出率為4.8%, 這一結果略低于張銘等[6]對蕪湖市大學生智能手機的調查, 智能手機成癮傾向檢出率為20.2%, 低于張銘等[6]研究的22.0%, 遠低于李麗等[10]在2015 年于錦州的調查結果(成癮傾向檢出率為36.9%)。 造成差異的原因可能為: (1) 本次調查的目標人群不同, 調查對象均為護理學本科學生, 護生是大學生群體中的一類; (2) 調查的時間和地區不同; (3) 選取的調查研究工具不全相同。 其造成的差異程度有待后期進一步的驗證。 就本次調查結果來看, 本科護生的智能手機成癮檢出率較低、 情況良好,但是成癮傾向人群的檢出率為20.2%, 超過調查總人數的1/5, 這類群體隨時有可能過渡到成癮群體中。 因此, 建議加強對于各級護生的引導干預。

本次調查研究結果顯示, 在使用智能手機上的學習軟件進行學習時從不瀏覽其他娛樂性APP的人數只有189 人(14.2%), 偶爾瀏覽高達609人(45.8%), 有 時 瀏 覽 的 人 數 達 到 368 人(27.7%), 經常瀏覽的人數為163 人(12.3%)。分析原因可能是: (1) 隨著互聯網大數據時代的發展, 智能手機會自主收集使用者的使用信息和APP 使用頻率, 在經過大數據的分析后智能手機會時常推送使用者可能感興趣的內容, 這使得部分護生在使用學習軟件學習時不自主地進入了其他娛樂性APP[11]。 (2) 如今大學生之間的通訊方式大多都是通過QQ 或者微信等傳遞信息, 而手機無論在何時接到消息時都會彈出提示界面, 部分護生會因此點擊界面進入APP 從而導致使用學習軟件學習的失敗。

本次調查多元線性回歸分析的結果顯示: 自評手機成癮情況、 年級、 是否熱衷于手機游戲、睡覺前是否使用手機、 是否有未來一年的學習計劃、 使用學習軟件時瀏覽其他娛樂性APP 的頻率、性格類型是本科護生智能手機成癮的影響因素。男生智能手機成癮得分高于女生, 該結果與蔣先進等[5]對南京市某大學醫學生的調查結果不同,這可能是由于本科男護生對于手機游戲和動漫的熱愛有關, 男生通過游戲和動漫更容易使內心得到充實滿足。 有男/女朋友學生的智能手機成癮得分高于沒有男/女朋友的智能手機成癮得分, 這與張銘等[6]的調查研究相同, 這可能是由于有男女朋友的學生較沒有男女朋友的學生會花費較多的時間用于溝通上。 性格內向和較內向的學生智能手機成癮得分較高, 該結果與章群等[12]、 周少欽等[13]、 張銘等[6]的研究結果相同, 這些性格內向的學生往往不擅長、 也不喜歡與他人交流, 他們更容易沉浸在智能手機的聊天交友的空間中, 因此建議著重于加強學生的心理建設工作, 加強“破冰” 課程和活動的開設和舉辦。

綜上所述, 本科護生中少數學生處于智能手機成癮狀態, 部分學生處于智能手機成癮傾向狀態, 本科護生智能手機成癮傾向的情況較為嚴重。學校相關專業負責人和實習醫院相關管理部門應高度重視本科護生的智能手機成癮情況和相關狀態, 并且根據實際情況進行指導干預以確保在校護生課堂狀態的高效率和實習護生在崗期間的精神高度集中, 降低和消滅因智能手機造成的臨床不良事件的發生。

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