التأثير غير المباشر للاكتئاب والقلق والتوتر على المراهقين

• بنغ شا* و شياويو دونغ
• ترجمة: زينب بنت عبد المطلب

الملخص: شمل هذا البحث 3036 طالبًا صينيًا في العامين الأول والثاني من المدرسة الثانوية العليا. المراهقون من المستخدمين النشطين للتيك توك. دُرس التأثير الوسيط للاكتئاب والقلق والتوتر بين اضطراب استخدام التيك توك وفقدان الذاكرة. أجري اختبار المدى الرقمي الأمامي والعكسي لقياس فقدان الذاكرة. تم إنشاء نمذجة المعادلة الهيكلية (SEM) واستخدم SPSS Amos للتحليل. تظهر النتائج تأثير وساطة جزئي للاكتئاب والقلق بين اضطراب استخدام التيك توك والمدى الرقمي الأمامي. يظهر أيضًا تأثير وساطة جزئي للاكتئاب والقلق والتوتر بين اضطراب استخدام التيك توك والمدى الرقمي العكسي. تظهر هذه النتائج أيضًا الاختلافات بين الجنسين. يجب إيلاء الاهتمام للطلاب الذكور الذين يعانون من الاكتئاب والقلق والتوتر ومن فقدان الذاكرة أكثر من الطالبات.

1. مقدمة

1.1. اضطراب استخدام الإنترنت، الهاتف الذكي، أو التيك توك

طُرح مفهوم «الإدمان غير الكيميائي» عام 1990 [1]. في ذلك الوقت، سُمّي الانخراط في أنشطة إلكترونية مفرطة مثل الجنس وألعاب الإنترنت بـ “إدمان الإنترنت” [2]. عام 1990، نشرت حوالي 250 ورقة  تتناول الإدمان السلوكي فقط، بينما نشرت 2563 ورقة عام 2013. المعلومات العامة، شبكات التواصل الاجتماعي، البريد الإلكتروني، الدردشة، أشرطة فيديو، والأفلام تمثل الأنشطة الأكثر انتشارًا  بين مستخدمي الإنترنت [3]. اضطراب استخدام الإنترنت له تأثير سلبي قوي على التطور النفسي الطبيعي ويمكن أن يؤدي إلى متلازمات مثل التوتر [4]. درس بعض الباحثين التواصل عبر الإنترنت من حيث استخدام مواقع الشبكات الاجتماعية مثل واتس آب و فيسبوك [5، 6]. أدى الوصول السهل إلى الإنترنت باستخدام الهواتف الذكية إلى زيادة انتشار الشبكات الاجتماعية [7]. تم نشر بحث مبكرًا حول الاستخدام الإدماني للإنترنت في عام 1996 [8]. يفضل العديد من الباحثين استخدام مصطلح «اضطراب استخدام الإنترنت» [5، 9] أو «اضطراب استخدام الهواتف الذكية» [10 – 12]، بدلاً من «الإدمان»؛ إلا أنه لم يتم قبول هذه المصطلحات من قبل ICD-11 أو DSM-5 [13].

يعتبر التيك توك التطبيق الصيني الأصل الأكثر شعبية في العالم. يبلغ إجمالي عدد مستخدمي التيك توك النشطين في جميع أنحاء العالم 1.5 مليار معظمهم من المراهقين [14]. وفقًا لتقرير صدر نهاية عام 2020، بلغ عدد مستخدمي التيك توك النشطين شهريًا في جميع أنحاء العالم 800 مليون. حوالي 81٪ من المستخدمين الصينيين شباب دون سن الـ 35 [15]. تعتبر متعة الترفيه المحرك الرئيسي لمستخدمي التيك توك. مجموعات المراهقين أنشط في التطبيق بسبب احتياجات تكوين الهوية والتواصل الاجتماعي [16]. أشار بعض الباحثين إلى أن التعبير عن الذات وإشباع الاستخدام مرتبطان بدوافع مستخدمي التيك توك [17].

1.2. اضطراب استخدام الإنترنت أو الهاتف الذكي والاكتئاب والقلق والتوتر

وفقًا لتقرير صادر عن منظمة الصحة العالمية [18]، كان انتشار الاكتئاب والقلق 4.4٪ و 3.6٪ على التوالي. عمومًا، تعاني الإناث من انتشار الاكتئاب والقلق أكبر من الذكور. في مرحلة المراهقة، يصل انتشار الاكتئاب والقلق إلى الذروة [19]. طلاب المدارس الإعدادية معرضون لمشاكل الصحة العقلية مثل الاكتئاب  بسبب الضغط الأكاديمي العالي وحياتهم الرتيبة [20].

يمكن استخدام الاكتئاب والقلق الاجتماعي لدى طلاب المدارس الإعدادية كوسيط لشرح العلاقة بين اضطراب استخدام الإنترنت والإدراك غير التكيفي [21]. في بحث عن المراهقين [22]، ارتبط التوتر ارتباطًا وثيقًا بالقلق الاجتماعي. يمكن أن يعمل القلق الاجتماعي كوسيط بين اضطراب استخدام الإنترنت والتوتر. تناول بحث آخر عن طلاب الجامعات الأصغر بمتوسط عمر 17 سنة [23] العلاقة بين استخدام الإنترنت الإشكالي، الكآبة، القلق، والتوتر. كلما كان استخدام الإنترنت أكثر إشكالية، زاد الاكتئاب أو القلق أو التوتر. كما ارتبط الاكتئاب والقلق والتوتر إيجابيًا مع بعضها البعض.

بحثت العلاقة بين القلق والاكتئاب واضطراب استخدام الهواتف الذكية [24]. تبين أن الاكتئاب والقلق مترابطان بشكل كبير، وعثر على علاقة إيجابية بين القلق واضطراب استخدام الهواتف الذكية، ولكن ليس بين الاكتئاب واضطراب استخدام الهواتف الذكية. بعض الدراسات [25 – 29] أظهرت أن استخدام مواقع التواصل الاجتماعي مرتبطًا إيجابيًا بالاكتئاب. أظهرت دراسات أخرى [30] أنه لا يوجد ارتباط بين استخدام مواقع التواصل الاجتماعي والاكتئاب. لم يعثر على اختلافات فيما يتعلق بالاكتئاب والقلق والتوتر بين مستخدمي وغير مستخدمي الفيسبوك [31]. توقعات استخدام الإنترنت والإدراك المختل مثل الكبت، حل المشاكل غير التكيفي، والتجنّب، يمكن اعتبارها وسطاء بين اضطراب استخدام الإنترنت والجوانب النفسية المرضية مثل الاكتئاب والقلق الاجتماعي [32].

3.1. الاكتئاب والقلق والتوتر وسعة الذاكرة العاملة

بُحث في تأثير الاكتئاب على الذاكرة [33]. وجد هذا البحث أن تأثير الاكتئاب على الذاكرة يختلف حسب العمر والجنس. كما بحثت العلاقة بين القلق وسعة الذاكرة العاملة،كعنصر من عناصر الإدراك المرن، [34]. أنشئت المسارات السببية من القلق إلى الذاكرة العاملة الضعيفة. عثر عل أن الذاكرة العاملة الضعيفة تؤثر على ضعف الإدراك والذي له تأثير ارتجاعي على القلق. تم بحث العلاقة بين القلق والذاكرة العاملة والجنس [35]. وجد أن قلق الحالة يختلف حسب الجنس. لم يعثر على تأثير جنساني على قلق السمة. ارتبطت الذاكرة العاملة المرئية إيجابيًا بالقلق من الرياضيات. لكن لم يكن هناك ارتباط كبير بين الذاكرة العملية البصرية وقلق الحالة أو قلق السمة. عثر على علاقة إيجابية بين القلق والتوتر [36]. ارتبط كل من القلق والتوتر سلبًا بالذاكرة العاملة البصرية المكانية لكنهما لم يكونا مرتبطين بالذاكرة العاملة اللفظية على الرغم من وجود علاقة قوية بين الذاكرة العاملة البصرية المكانية واللفظية. تم بحث العلاقة بين التوتر وسعة الذاكرة العاملة [37]. عثر على أن التوتر مرتبط سلبًا بالذاكرة العاملة. لكن لم يتم العثور على علاقة بين قلق الحالة والذاكرة العاملة. وجد بعض الباحثين [38] علاقة بين الاكتئاب والقلق وسعة الذاكرة العاملة، لكنهم وجدوا أن التوتر الظرفي لا يؤثر على سعة الذاكرة العاملة.

سجلت علاقة بين المدى الرقمي الأمامي والعكسي. ارتبطت صعوبات تذكر المدى الرقمي الأمامي والعكسي لدى الأطفال باضطرابات التعلم [39]. أجرى برينر [40] دراسة تجريبية لمدى الذاكرة، بما في ذلك قائمة مواد بصعوبة متزايدة. كان مستوى صعوبة المدى الرقمي أقل من الحروف الساكنة والألوان والكلمات. تم البحث في تأثير الاكتئاب على مدى القراءة ومدى الكلمات [41]. ظهرت قدرة أقل على تذكر مدى القراءة والكلمات عند مرضى الاكتئاب وكان مدى القراءة أقصر من مدى الكلمات لكل من الأشخاص المكتئبين وغير المكتئبين. استخدم المدى الرقمي كاختبار فرعي لـمقياس وكسلر لقياس ذكاء الراشدين للبحث في علاقته بالاكتئاب والقلق. لكن لم يتم العثور على ارتباط كبير في هذه الدراسة [42]. بعض الباحثين [43] لم يجد أي ارتباطات بين المدى الرقمي الأمامي أو العكسي وقلق الحالة أو قلق السمة أو التوتر.

• اضطراب استخدام الإنترنت أو الهاتف الذكي وسعة الذاكرة العاملة

تم بحث الارتباطات بين اضطراب الاستخدام واضطراب استخدام الهواتف الذكية والذاكرة العاملة [44]. عثر على أن اضطراب استخدام الهواتف الذكية مرتبطًا ارتباطًا وثيقًا باضطراب استخدام الإنترنت. وأن كل من اضطراب استخدام الإنترنت والهواتف الذكية مرتبط سلبًا بالذاكرة العاملة. عثر على أن العلاقة بين اضطراب استخدام الهواتف الذكية والذاكرة العاملة أقوى من العلاقة بين اضطراب استخدام الإنترنت والذاكرة العاملة. لكن لم يجد هذا البحث تأثيرًا جنسانيًا على اضطراب استخدام الإنترنت أو الهاتف الذكي وسعة الذاكرة العاملة. تم بحث التأثير الوسيط للاكتئاب والقلق والتوتر بين استخدام وسائل التواصل الاجتماعي الإشكالي وسعة الذاكرة [45]. استخدم هذا البحث مقياس تصنيف الوعي بالذاكرة (MARS-MPS) لتقييم أداء الذاكرة. تم استخدام ماكرو PROCESS في برنامج الـ SPSS لتحليل المسارات. استندت هذه الدراسة إلى بالغين متوسط أعمارهم 30 عامًا وكان هناك 466 مشاركًا فعالًا. أظهرت النتائج أن القلق فقط كان له تأثير وسيط جزئي بين استخدام وسائل التواصل الاجتماعي الإشكالي وأداء الذاكرة.

5.1. الفرضيات

فرضيات الدراسة الحالية هي (الشكل 1):

الشكل 1. النموذج الهيكلي للفرضيات.

الفرضية 1 (H1): يرتبط اضطراب استخدام التيك توك ((TTUD إيجابيًا بفقدان الذاكرة.

الفرضية 2 (H2): يرتبط اضطراب استخدام التيك توك إيجابيًا بالاكتئاب والقلق والتوتر.

الفرضية 3 (H3): يرتبط الاكتئاب والقلق والتوتر إيجابيًا بفقدان الذاكرة.

الفرضية 4 (H4): الاكتئاب والقلق والتوتر لها تأثير وسيط بين اضطراب استخدام التيك توك وفقدان الذاكرة.

2. المعدات والأساليب

1.2. المشاركون

عدد المشاركين في الدراسة 3036 طالبًا صينيًا في السنة الأولى والثانية من المدرسة الثانوية العليا. مشاركتهم طوعية ومجهولة الهوية (الجدول 1).

الجدول 1. معلومات المشاركين.

2.2. أدوات القياس

تم استخدام مقياس إدمان الهواتف الذكية، النسخة القصيرة (SAS-SV) [46] في هذه الدراسة. تم تكييف اضطراب استخدام التيك توك من SAS-SV حيث تم تغيير «الهاتف الذكي» إلى «التيك توك».

يتكون هذا الاستبيان من 10 عناصر مصنفة على 6 نقاط من مقياس ليكرت تتراوح من «لا أوافق بشدة» يرمز لها كـ 1 إلى «أوافق بشدة» يرمز لها كـ 6. تشير الدرجات الأعلى إلى ارتفاع خطر الإصابة باضطراب استخدام التيك توك. في هذه الدراسة، كان معامل ألفا كرونباخ لاضطراب استخدام التيك توك هو 0.91.

تم استخدام مقاييس الإجهاد والقلق والاكتئاب 21 (DASS-21) [47، 48] في هذه الدراسة. يتكون هذا الاستبيان من 21 عنصرًا صنفت على مقياس ليكرت المكون من 4 نقاط من 0 لـ «على الإطلاق» إلى 3 لـ «بشدة». يتم استخدام مجموعات من 7 عناصر لقياس الاكتئاب والقلق والتوتر. تشير الدرجات الأعلى إلى أعراض أكثر حدة. كان معامل ألفا كرونباخ للاكتئاب 0.88، والقلق 0.86، والإجهاد 0.87.

تم اختبار الأمداء الرقمية الأمامية والعكسية لقياس فقدان الذاكرة. أعطي رقم عشوائيًا بدءًا من رقم مكون من خانتين. أضيفت الأرقام حتى الحصول على إجابة خاطئة. لم يكرر الرقم حتى الوصول إلى رقم مكون من 10 خانات؛ على سبيل المثال، لن يرد 112 أو 121 حيث تكرر الرقم 1. اعتبرت النتيجة صالحة لاختبار مدى الأرقام الأمامية عندما كانت الإجابة عبارة عن رقم مكون من 3 خانات إلى 11 خانة، ولاختبار الامتداد ذي الأرقام المنعكسة عندما كانت الإجابة مكونة من خانتين إلى رقم مكون من 9 خانات.

3.2. برامج إحصائية

لهذه الدراسة، استخدم SPSS Amos 24.0 and SPSS 26.0 (IBM: New York, NY, USA).

3. النتائج

تظهر المعلومات الوصفية مقسومة حسب الجنس في الجدول 2.

الجدول 2. إحصائيات وصفية مقسمة حسب الجنس.

TTUD، اضطراب استخدام التيك توك؛ DSF، المدى الرقمي الأمامي؛ DSB، المدى الرقمي العكسي.

الجدول 2. إحصائيات وصفية مقسمة حسب الجنس.

تظهر ارتباطات بيرسون بين متغيرات البحث في الجدول 3.

الجدول 3. ارتباطات بيرسون بين متغيرات البحث.

تظهر نتائج تحليل المسار في الأشكال 2 – 7. أولاً، حسبت نتائج اختبارات الأمداء الرقمية الأمامية والعكسية لجميع المشاركين ذكورًا وإناثًا (الشكلان 2 و 3). ثانيًا، حسبت اختبارات المشاركين الذكور (الشكلان 4 و 5). وأخيرًا، تم حساب اختبارات المشاركات الإناث (الشكلان 6 و 7).

معاملات المسار الموضحة في الأشكال التوضيحية غير موحدة.

الاكتئاب والقلق لهما تأثير وساطة جزئي بين اضطراب استخدام التيك توك وسعة ذاكرة المدى الرقمي الأمامي لجميع المشاركين ذكورًا وإناثًا بناءً على اختبار المدى الرقمي الأمامي. استنادًا إلى اختبار المدى الرقمي العكسي، يكون للاكتئاب والقلق والتوتر تأثير وساطة جزئي بين اضطراب استخدام التيك توك وسعة ذاكرة المدى الرقمي العكسي. بالنسبة للمشاركين الذكور، بناءً على كلا النوعين من اختبارات الأمداء الرقمية، أظهر الاكتئاب والقلق فقط تأثيرات وسيطة جزئية. بالنسبة للمشاركين الإناث، كانت تأثيرات الوساطة الجزئية هي نفسها بالنسبة لجميع المشاركين.

الشكل 2. النموذج الهيكلي لاختبار المدى الرقمي الأمامي للمشاركين من الذكور والإناث. TTUD، اضطراب استخدام التيك توك؛ DSF، المدى الرقمي الأمامي. *** P <0.001.

الشكل 3. النموذج الهيكلي لاختبار المدى الرقمي العكسي للمشاركين من الذكور والإناث. DSB، المدى الرقمي العكسي. ** p <0.01، *** p <0.001.

الشكل 4. النموذج الهيكلي لاختبار المدى الرقمي الأمامي للمشاركين الذكور. ** p <0.01، *** p <0.001.

الشكل 5. نموذج هيكلي لاختبار المدى الرقمي العكسي للمشاركين الذكور. ** p <0.01، *** p <0.001.

الشكل 6. النموذج الهيكلي لاختبار المدى الرقمي الأمامي للمشاركين الإناث. ** p <0.01، *** p <0.001.

الشكل 7. نموذج هيكلي لاختبار المدى الرقمي العكسي للمشاركين الإناث. * p <0.05، *** p <0.001.

معايير تناسب النموذج الجيد كما يلي: Chi-square/df < 5, RMSEA < 0.08, CFI > 0.95, and TLI > 0.95 [49]. تظهر معلومات تناسب النموذج للنماذج الهيكلية في هذه الدراسة في الجدول 4.

الجدول 4. معلومات تناسب النموذج.

4. المناقشة

هدفت هذه الدراسة إلى تقصي التأثير الوسيط للاكتئاب والقلق والتوتر بين اضطراب استخدام التيك توك وفقدان الذاكرة، مركزة على المراهقين ومقسمة حسب الجنس. اضطراب استخدام التيك توك أعلى عند المشاركين الإناث من المشاركين الذكور. تكررت نفس النتيجة في البحث المبكر حول اضطراب استخدام الهواتف الذكية [12]. يرتبط اضطراب استخدام التيك توك إيجابيًا بفقدان الذاكرة (H1). كلما زاد فقدان الذاكرة، كلما كان المدى الرقمي أصغر. هذه النتيجة مستقلة عن الجنس. في هذه الدراسة، أظهر المشاركون الذكور الاكتئاب والقلق والتوتر أكثر من المشاركات الإناث. أشار كيسلر [50] إلى أنه على امتداد العمر، انتشار الاكتئاب والقلق لدى النساء أعلى بمقدار 1.5 مرة من الرجال. بإلقاء نظرة فاحصة على تأثير الجنس على هذه الأعراض، لم يظهر اختلاف بين هذه النتائج. هذه الدراسة مقطعية؛ الانتشار طوال العمر مستقلاً تمامًا.

أشار بعض الباحثين إلى أن تأثير الجنس يمكن أن يختلف حسب عوامل مثل العمر [51]، التاريخ المرضي [52]، أو غيرها من الآثار الوسيطة [53]. درس غاو [54] طلاب الجامعات ولم يجد أي اختلاف كبير في الاكتئاب أو التوتر لدى طلاب السنة الأولى ولا فرق كبير في الاكتئاب، القلق، أو التوتر لدى طلاب السنة الثالثة من مختلف الأجناس. يرتبط اضطراب استخدام التيك توك إيجابيًا بالاكتئاب والقلق والتوتر (H2). تتفق هذه النتيجة مع نتائج الباحثين الآخرين [23]. يرتبط الاكتئاب والقلق والتوتر إيجابيًا بفقدان الذاكرة (H3). ومع ذلك، لم يتم إثبات هذه الفرضية فيما يتعلق بالتوتر على اختبار المدى الرقمي الأمامي؛ تم إثباته مع اختبار المدى الرقمي العكسي، باستثناء التوتر عند المشاركين الذكور. الاكتئاب والقلق والتوتر لها تأثير وسيط بين اضطراب استخدام التيك توك وفقدان الذاكرة (H4). تم إثبات تأثير الوساطة الجزئي للاكتئاب والقلق من خلال اختبار المدى الرقمي الأمامي، ولم يكن للتوتر أي تأثير وسيط. في اختبار المدى الرقمي العكسي، كان لجميع الأعراض الثلاثة تأثير وساطة جزئي باستثناء التوتر على المشاركين الذكور.

درس هذا البحث مجموعة متجانسة من المشاركين من مدرسة ثانوية عادية في الصين. لم تكن هذه العينة ممثلة لجميع المراهقين. يعتمد تعميم النتائج على مزيد من البحث. إلا أنه ينبغي إيلاء الاهتمام للطلاب الذكور في المدارس الثانوية العليا في الصين. على الرغم من أن درجاتهم في اضطراب استخدام التيك توك كانت أقل من تلك الخاصة بالطالبات، إلا أنهم عانوا من الاكتئاب والقلق والتوتر وفقدان للذاكرة أكثر من الطالبات. للدراسات القادمة، سيكون البحث الطولي مثيرًا للاهتمام. بسبب محدودية التصميم المقطعي، لا يمكن التوصل إلى نتيجة حيث أن فقدان الذاكرة الأكثر حدة لدى الطلاب الذكور نتج عن الاكتئاب والقلق والتوتر الإضافي الذي عانوا منه. بسبب تصميم الدراسة المقطعية، لا يمكن تحديد العلاقات السببية بين متغيرات البحث. لتحديد العلاقات السببية، نحتاج إلى مزيد من المعلومات أو البحث. بعض الباحثين [6] اعتبر الاكتئاب والقلق والتوتر كمتغيرات مستقلة واضطراب استخدام الإنترنت كمتغير تابع. قد تكون التأثيرات داخل أو العلاقات السببية بين هذه المتغيرات متبادلة.

5. النتائج

يرتبط اضطراب استخدام التيك توك إيجابيًا بفقدان الذاكرة، كما أنه مرتبط إيجابيًا بالاكتئاب والقلق والتوتر. يرتبط الاكتئاب والقلق والتوتر إيجابيًا بفقدان الذاكرة. كما أن الاكتئاب والقلق والتوتر لهما تأثير وسيط بين اضطراب استخدام التيك توك وفقدان الذاكرة.

يظهر تأثير وساطة جزئي للاكتئاب والقلق بين اضطراب استخدام التيك توك والمدى الرقمي الأمامي. تأثير الوساطة الجزئية للاكتئاب والقلق والتوتر بين اضطراب استخدام التيك توك والمدى الرقمي العكسي. تظهر هذه النتائج الاختلافات بين الجنسين. يجب إيلاء الاهتمام للطلاب الذكور الذين يعانون من الاكتئاب والقلق والتوتر أكثر من الطالبات؛ كما يعانون من فقدان الذاكرة أكثر من الإناث.

مساهمات المؤلف: التصور، التحليل، الدراسة، الكتابة، ملاحظة؛ الإشراف. قرأ جميع المؤلفين النسخة المنشورة من المخطوطة ووافقوا عليها.

التمويل: تم تمويل هذا البحث من قبل مؤسسة العلوم الصينية لما بعد الدكتوراه، وهو مشروع ممول خاص: 2019T120799.

بيان مجلس المراجعة المؤسسية: جميع الإجراءات التي نفذت في الدراسات التي شارك فيها مشاركون بشريون متفقة مع المعايير الأخلاقية للجنة البحوث المؤسسية والوطنية ومع إعلان هلسنكي لعام 1964 وتعديلاته اللاحقة أو المعايير الأخلاقية المماثلة. لجنة الأخلاقيات في كلية الصحافة والاتصالات، جامعة ساوث ويست (رمز تعريف المشروع: 2019-01-21-sha).

بيان الموافقة المطلعة: جاءت الموافقة المطلعة من جميع المؤلفين والمشاركين قبل البحث والنشر.

بيان توفر البيانات: تتوفر مجموعات البيانات التي تم إنشاؤها أثناء الدراسة الحالية وتحليلها من المؤلف الممثل بناءً على طلب معقول.

تضارب المصالح: نيابة عن جميع المؤلفين، يذكر المؤلف الممثل أنه لا يوجد تضارب في المصالح.

المراجع

1. Billieux, J.; Schimmenti, A.; Khazaal, Y.; Maurage, P.; Heeren, A. Are we overpathologizing everyday life? A tenable blueprint for behavioral addiction research. Behav. Addict. 2015, 4, 119–123. [CrossRef]
2. Griffiths, M.D. Internet addiction: An issue for clinical psychology? In Clinical Psychology Forum; Nottingham Trent University: Nottingham, UK, 1996.
3. Pontes, H.M.; Szabo, A.; Griffiths, M.D. The impact of Internet-based specific activities on the perceptions of Internet addiction, quality of life, and excessive usage: A cross-sectional study. Behav. Rep. 2015, 1, 19–25. [CrossRef] [PubMed]
4. Hui, L.; Rongjiang, J.; Kezhu, Y.; Bo, Z.; Zhong, Z.; Ying, L.; Hua, Y.; Bingjie, H.; Tianmin, Z. Effect of electro-acupuncture combined with psychological intervention on mental symptoms and P50 of auditory evoked potential in patients with internet addiction disorder. Tradit. Chin. Med. 2017, 37, 43–48. [CrossRef]
5. Brand, M.; Young, K.S.; Laier, C.; Wölfling, K.; Potenza, M.N. Integrating psychological and neurobiological considerations regarding the development and maintenance of specific Internet-use disorders: An Interaction of Person-Affect-CognitionExecution (I-PACE) model. Biobehav. Rev. 2016, 71, 252–266. [CrossRef]
6. Wegmann, E.; Brand, M. Internet-communication disorder: It’s a matter of social aspects, coping, and Internet-use expectancies. Psychol. 2016, 7, 1747. [CrossRef] [PubMed]
7. Wu, A.M.; Cheung, V.I.; Ku, L.; Hung, E.P. Psychological risk factors of addiction to social networking sites among Chinese smartphone users. Behav. Addict. 2013, 2, 160–166. [CrossRef] [PubMed]
8. Young, K.S. Psychology of computer use: XL. Addictive use of the Internet: A case that breaks the stereotype. Rep. 1996, 79, 899–902. [CrossRef]
9. Montag, C.; Wegmann, E.; Sariyska, R.; Demetrovics, Z.; Brand, M. How to overcome taxonomical problems in the study of Internet use disorders and what to do with “smartphone addiction”? Behav. Addict. 2021, 9, 908–914. [CrossRef]
10. Peng, S.; Zhou, B.; Wang, X.; Zhang, H.; Hu, X. Does high teacher autonomy support reduce smartphone use disorder in Chinese adolescents? A moderated mediation model. Behav. 2020, 105, 106319. [CrossRef]
11. Peterka-Bonetta, J.; Sindermann, C.; Elhai, J.D.; Montag, C. How objectively measured Twitter and Instagram use relate to self-reported personality and tendencies toward Internet/Smartphone Use Disorder. Behav. Emerg. Technol. 2021, 2, 1–14.
12. Sha, P.; Sariyska, R.; Riedl, R.; Lachmann, B.; Montag, C. Linking internet communication and smartphone use disorder by taking a closer look at the Facebook and WhatsApp applications. Behav. Rep. 2019, 9, 100148. [CrossRef] [PubMed]
13. American Psychiatric Association. Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, Text Revision (DSM-IV-TR); APA: Washington, DC, USA, 2000.
14. Weimann, G.; Masri, N. Research note: Spreading hate on TikTok. Confl. Terror. 2020, 6, 1–14. [CrossRef]
15. Montag, C.; Yang, H.; Elhai, J.D. On the Psychology of TikTok Use: A First Glimpse from Empirical Findings. Public Health 2021, 9, 62. [CrossRef] [PubMed]
16. Bossen, C.B.; Kottasz, R. Uses and gratifications sought by pre-adolescent and adolescent TikTok consumers. Young Consum. 2020, 21, 1747–3616.
17. Shao, J.; Lee, S. The Effect of Chinese Adolescents’ Motivation to Use Tiktok on Satisfaction and Continuous Use Intention.

Converg. Cult. Technol. 2020, 6, 107–115.

18. Depression and Other Common Mental Disorders: Global Health Estimates; WHO: Geneva, Switzerland, 2017.
19. Kessler, R.C.; Avenevoli, S.; Costello, E.J.; Georgiades, K.; Green, J.G.; Gruber, M.J.; He, J.-P.; Koretz, D.; McLaughlin, K.A.; Petukhova, M. Prevalence, persistence, and sociodemographic correlates of DSM-IV disorders in the National Comorbidity Survey Replication Adolescent Supplement. Gen. Psychiatry 2012, 69, 372–380.
20. Elizabeth, G.; John, C. Depression symptoms and cigarette smoking among teens. Pediatrics 2000, 106, 748–755.
21. Wang, P.; Wang, J.; Yan, Y.; Si, Y.; Zhan, X.; Tian, Y. Relationship Between Loneliness and Depression Among Chinese Junior High School Students: The Serial Mediating Roles of Internet Gaming Disorder, Social Network Use, and Generalized Pathological Internet Use. Psychol. 2020, 11, 4030.
22. Feng, Y.; Ma, Y.; Zhong, Q. The relationship between adolescents’ stress and internet addiction: A mediated-moderation model. Psychol. 2019, 10, 2248. [CrossRef]
23. Panicker, J.; Sachdev, R. Relations among loneliness, depression, anxiety, stress and problematic internet use. J. Res. Appl. Nat. Soc. Sci. 2014, 2, 1–10.
24. Elhai, J.D.; Levine, J.C.; Dvorak, R.D.; Hall, B.J. Fear of missing out, need for touch, anxiety and depression are related to problematic smartphone use. Hum. Behav. 2016, 63, 509–516. [CrossRef]
25. Davila, J.; Hershenberg, R.; Feinstein, B.A.; Gorman, K.; Bhatia, V.; Starr, L.R. Frequency and quality of social networking among young adults: Associations with depressive symptoms, rumination, and corumination. Pop. Media Cult. 2012, 1, 72. [CrossRef]
26. Huang, C. Internet use and psychological well-being: A meta-analysis. Behav. Soc. Netw. 2010, 13, 241–249. [CrossRef]
27. Steers, M.-L.N.; Wickham, R.E.; Acitelli, L.K. Seeing everyone else’s highlight reels: How Facebook usage is linked to depressive symptoms. Soc. Clin. Psychol. 2014, 33, 701–731. [CrossRef]
28. Stefanone, M.A.; Lackaff, D.; Rosen, D. Contingencies of self-worth and social-networking-site behavior. Behav. Soc. Netw. 2011, 14, 41–49. [CrossRef]
29. Van der Aa, N.; Overbeek, G.; Engels, R.C.; Scholte, R.H.; Meerkerk, G.-J.; Van den Eijnden, R.J. Daily and compulsive internet use and well-being in adolescence: A diathesis-stress model based on big five personality traits. Youth Adolesc. 2009, 38, 765. [CrossRef]
30. Jelenchick, L.A.; Eickhoff, J.C.; Moreno, M.A. “Facebook depression?” Social networking site use and depression in older adolescents. Adolesc. Health 2013, 52, 128–130. [CrossRef]
31. Brailovskaia, J.; Margraf, J. Comparing Facebook users and Facebook non-users: Relationship between personality traits and mental health variables–An exploratory study. PLoS ONE 2016, 11, e0166999. [CrossRef] [PubMed]
32. Brand, M.; Laier, C.; Young, K.S. Internet addiction: Coping styles, expectancies, and treatment implications. Psychol. 2014, 5, 1256. [CrossRef] [PubMed]
33. Cipolli, C.; Neri, M.; De Vreese, L.P.; Pinelli, M.; Rubichi, S.; Lalla, M. The influence of depression on memory and metamemory in the elderly. Gerontol. Geriatr. 1996, 23, 111–127. [CrossRef]
34. Moran, T.P. Anxiety and working memory capacity: A meta-analysis and narrative review. Bull. 2016, 142, 831. [CrossRef] [PubMed]
35. Miller, H.; Bichsel, J. Anxiety, working memory, gender, and math performance. Individ. Differ. 2004, 37, 591–606. [CrossRef]
36. Lukasik, K.M.; Waris, O.; Soveri, A.; Lehtonen, M.; Laine, M. The relationship of anxiety and stress with working memory performance in a large non-depressed sample. Psychol. 2019, 10, 4. [CrossRef] [PubMed]
37. Klein, K.; Boals, A. The relationship of life event stress and working memory capacity. Cogn. Psychol. Off. J. Soc. Appl. Res. Mem. Cogn. 2001, 15, 565–579. [CrossRef]
38. Edwards, M.S.; Moore, P.; Champion, J.C.; Edwards, E.J. Effects of trait anxiety and situational stress on attentional shifting are buffered by working memory capacity. Anxiety Stress Coping 2015, 28, 1–16. [CrossRef]
39. Giofrè, D.; Stoppa, E.; Ferioli, P.; Pezzuti, L.; Cornoldi, C. Forward and backward digit span difficulties in children with specific learning disorder. Clin. Exp. Neuropsychol. 2016, 38, 478–486. [CrossRef]
40. Brener, R. An experimental investigation of memory span. Exp. Psychol. 1940, 26, 467. [CrossRef]
41. Arnett, P.A.; Higginson, C.I.; Voss, W.D.; Bender, W.I.; Wurst, J.M.; Tippin, J.M. Depression in multiple sclerosis: Relationship to working memory capacity. Neuropsychology 1999, 13, 546. [CrossRef]
42. Andreotti, C.; Thigpen, J.E.; Dunn, M.J.; Watson, K.; Potts, J.; Reising, M.M.; Robinson, K.E.; Rodriguez, E.M.; Roubinov, D.; Luecken, L. Cognitive reappraisal and secondary control coping: Associations with working memory, positive and negative affect, and symptoms of anxiety/depression. Anxiety Stress Coping 2013, 26, 20–35. [CrossRef] [PubMed]
43. Lewis, R.S.; Nikolova, A.; Chang, D.J.; Weekes, N.Y. Examination stress and components of working memory. Stress 2008, 11, 108–114. [CrossRef] [PubMed]
44. Bhosale, V.P.; Minchekar, V.S. Internet and mobile phone addiction decreases the capacity of short term memory among youths. Sci. Humanit. 2016, 1, 1–6.
45. Dagher, M.; Farchakh, Y.; Barbar, S.; Haddad, C.; Akel, M.; Hallit, S.; Obeid, S. Association between problematic social media use and memory performance in a sample of Lebanese adults: The mediating effect of anxiety, depression, stress and insomnia. Head Face Med. 2021, 17, 1–12. [CrossRef] [PubMed]
46. Kwon, M.; Kim, D.-J.; Cho, H.; Yang, S. The smartphone addiction scale: Development and validation of a short version for adolescents. PLoS ONE 2013, 8, e83558. [CrossRef]
47. Lovibond, P.F.; Lovibond, S.H. The structure of negative emotional states: Comparison of the Depression Anxiety Stress Scales (DASS) with the Beck Depression and Anxiety Inventories. Res. Ther. 1995, 33, 335–343. [CrossRef]
48. Ng, F.; Trauer, T.; Dodd, S.; Callaly, T.; Campbell, S.; Berk, M. The validity of the 21-item version of the Depression Anxiety Stress Scales as a routine clinical outcome measure. Acta Neuropsychiatr. 2007, 19, 304–310. [CrossRef] [PubMed]
49. Blunch, N. Introduction to Structural Equation Modeling Using IBM SPSS Statistics and AMOS; Sage: London, UK, 2012.
50. Kessler, R.C.; McGonagle, K.A.; Swartz, M.; Blazer, D.G.; Nelson, C.B. Sex and depression in the National Comorbidity Survey I: Lifetime prevalence, chronicity and recurrence. Affect. Disord. 1993, 29, 85–96. [CrossRef]
51. Pachana, N.A.; McLaughlin, D.; Leung, J.; Byrne, G.; Dobson, A. Anxiety and depression in adults in their eighties: Do gender differences remain? Psychogeriatr. 2012, 24, 145. [CrossRef]
52. Lavoie, S.; Sechrist, S.; Quach, N.; Ehsanian, R.; Duong, T.; Gotlib, I.H.; Isaac, L. Depression in men and women one year following traumatic brain injury (TBI): A TBI model systems study. Psychol. 2017, 8, 634. [CrossRef]
53. Ryba, M.M.; Hopko, D.R. Gender differences in depression: Assessing mediational effects of overt behaviors and environmental reward through daily diary monitoring. Res. Treat. 2012, 2012, 1–9. [CrossRef]
54. Gao, W.; Ping, S.; Liu, X. Gender differences in depression, anxiety, and stress among college students: A longitudinal study from China. Affect. Disord. 2020, 263, 292–300. [CrossRef]