辽宁省某医学院校学生智能手机成瘾现状调查

李丽　梅松丽 牛志民 张莹 柴晶鑫

1吉林大学公共卫生学院，长春，130021；2辽宁医学院公共卫生管理学院，锦州，121000



辽宁省某医学院校学生智能手机成瘾现状调查

李丽1，2梅松丽1牛志民2张莹1柴晶鑫1

1吉林大学公共卫生学院，长春，130021；2辽宁医学院公共卫生管理学院，锦州，121000

摘要目的：应用受试者工作特征曲线分析确定辽宁省某医学院学生智能手机成瘾的最佳临界值，了解医学生智能手机成瘾现状。方法：采用智能手机成瘾量表对辽宁省某医学院739名医学生进行调查，依据手机依赖的临床诊断作为标准绘制应用受试者工作特征曲线，通过灵敏度和特异度计算约登指数。结果：医学生智能手机成瘾的应用受试者工作特征曲线下面积为0.731，最佳临界值为40分；高职(45.6%)与本科学生(35.2%)智能手机成瘾筛查率的差异有统计学意义(P<0.01)；高职学生在日常生活干扰、积极期待维度及成瘾总分显著高于本科生(P<0.05)；男生网络关系维度显著高于女生(P<0.01)。结论：确定临界值对预测智能手机成瘾行为有重要意义，医学生智能手机成瘾倾向者较多，应针对不同学历层次，开展健康教育，实施矫治措施。

关键词医学生；智能手机成瘾

智能手机具有独立的移动操作系统，其强大的即时通讯、搜索、娱乐、网络购物和支付等功能，给人们的生活带来了便捷和乐趣，同时也产生了一些负面影响，如智能手机成瘾或依赖。2013年李昌镐调查了3000名韩国学生智能手机使用情况，发现1/3的学生对智能手机成瘾[1]。2014年7月韩国《中央日报》报道，对韩国约156万名中小学生的调查发现，智能手机上瘾者女生有11.4万人，是男生(7.2万人)的1.6倍。女生主要沉迷于智能手机聊天软件等[2]。高达90.89%的大学生参加活动或上课时使用手机，其中46.58%的学生难以集中注意力[3]。智能手机成瘾会严重影响学生的身心健康。本研究以辽宁省某医学院学生为研究对象，依据临床诊断标准绘制应用受试者工作特征曲线(Receiver Operating Characteristic Curve, ROC)，确定智能手机成瘾量表的临界值，调查智能手机成瘾的现状。

1 资料来源及方法

1.1 研究对象

采取整群随机抽样法于2014年5-7月从辽宁省某医学院校2013级学生中抽取782名医学生进行问卷调查，由心理健康教育中心教师在上课时集中发放问卷并统一指导学生独立填写，问卷当场收回。共发放问卷782份，回收有效问卷739份，有效回收率94.5%。其中本科生500人(67.7%)，高职生239人(32.3%)；男生104人，女生635人；年龄在18-25岁，平均年龄(21.24±1.10)岁；城市生源363人(49.1%)，农村生源376人(50.9%)。

1.2 研究方法

1.2.1 中文版智能手机成瘾量表(SAS-C)。2013年韩国学者Kwon等人编制了智能手机成瘾量表(Smartphone Addiction Scale， SAS)，包含33个条目，采用李克特6点计分，从强烈不同意到强烈同意，有6个因子：日常生活干扰(Daily-life disturbance)、积极期待(Positive anticipation)、戒断症状(Withdrawal)、网络关系(Cyberspace-oriented relationship)、过度使用(Overuse)和耐受性(Tolerance)。SAS的内部一致性系数为0.967。经过项目分析及信效度检验对该量表进行修订，最终获得12个条目的中文版智能手机成瘾量表(SAS-C)[4]。SAS-C保留了原有智能手机成瘾量表的6个维度，内部一致性系数为0.83，具有较好的信度。

1.2.2 手机依赖综合征诊断标准。参考师建国及北京市安定医院精神科郑毅教授对手机依赖综合征的描述，符合下述7项及以上者，判定为手机成瘾倾向：①把手机放在身上，如果没带会感到不适应，无法安心做其他事情；②觉得手机铃声响起或振动，可是拿出来看又没有；③错把别人的手机铃声当作自己的；④下意识地找手机，不时地拿出手机来看看，甚至手机攥在手里才踏实；⑤手机没信号或信号减弱便开始烦躁；⑥如果手机铃声长时间不响或来电明显减少，会感到不适应，甚至心烦意乱；⑦吃饭的时候要把它放在桌子上，怕漏接电话或信息；⑧睡觉也要开手机，害怕手机自动关机；⑨在明确要求关机的场合也不会关机，而是选择震动；⑩闲下来就会不自觉地摆弄手机；与人沟通时过分依赖手机，明明可以直接面对面交流，却要发短信或打电话；接听电话时觉得耳旁有手机辐射波环绕；有手脚发麻、心悸、头晕、冒汗、肠胃功能失调，眼睛干涩、模糊、甚至疼痛等症状出现[5-6]。

1.3 统计学方法

应用SPSS20.0进行统计分析，以手机依赖的临床诊断为标准绘制ROC曲线，依据约登指数、灵敏度和特异度指标确定医学生智能手机成瘾筛查的最佳临界值。计数资料采用χ2检验，计量数据均数间比较采用独立样本t检验。P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 智能手机成瘾量表ROC曲线

以手机依赖综合征临床诊断作为标准，绘制医学生智能手机成瘾量表筛查中的ROC曲线，曲线下面积(Area Under ROC Curve，AUC)为0.731，面积的标准误为0.020，95%置信区间为0.691-0.771，智能手机成瘾量表(SAS-C)用于医学生智能手机成瘾的筛查有统计学意义(P=0.000)。见图1。

2.2 智能手机成瘾量表临界值

对筛检方法的真实性进行评价常使用灵敏度、特异性和约登指数3个指标。本研究选择约登指数(约登指数=灵敏度+特异度-1)最大时的界点为最佳临界值。智能手机成瘾量表在医学生中的筛查以40分为最佳，其灵敏度和特异性分别为0.657和0.739。

图1智能手机成瘾量表(SAS-C)在医学生智能手机

成瘾筛查中的ROC曲线

2.3 医学生智能手机成瘾筛查率

依据SAS-C临界值为40分筛出医学生智能手机成瘾倾向者285人，其筛查率为38.6%。高职学生筛查率显著高于本科学生(P=0.008)，不同性别和家庭住地的医学生智能手机成瘾倾向差异无统计学意义(P>0.05)。见表1。

表1　不同学历、性别、家庭住址医学生智能手机成瘾情况

2.4 不同人口学特征医学生智能手机成瘾现状

由于本科与高职(χ2=92.180，P﹤0.001)、男生与女生(χ2=381.544，P﹤0.001)人数不匹配，分别随机抽取医学本科生239人、女生104人进行比较，高职学生在日常生活干扰、积极期待维度及成瘾总分显著高于本科生；男生网络关系维度显著高于女生，城镇与农村学生智能手机成瘾各因子及总分未见差异。见表2。

3 讨论

智能手机成瘾的测量工具包括2013年韩国学者Kwon编制的智能手机成瘾量表(SAS)、适合青少年使用的SAS简略版(SAS-SV)、2014年Kim编制的智能手机成瘾倾向量表(Smartphone Addiction Proneness Scale， SAPS)、2014年台湾学者Lin编制的智能手机成瘾调查表(Smartphone Addiction Inventory，SPAI)以及苏双等编制的大学生智能手机成瘾量表[7-10]。上述研究工具中仅SAS-SV分别给出了男

表2　不同人口学特征的医学生智能手机成瘾情况

注：*P﹤0.05，**P﹤0.01。

生和女生智能手机成瘾的临界值，其他工具尚缺乏临界值研究。此外，测量工具应用于不同群体，其临界值也存在差异。临界值对预测智能手机成瘾具有重要意义，它有助于筛查早期成瘾或成瘾倾向者，为成瘾矫治提供依据。ROC曲线下面积(AUC)可以反映测验的准确性，其取值范围在0.5-1.0，一般认为≤0.7，表示诊断价值较低；0.7-0.9之间表示诊断价值中等；>0.9表示诊断价值较高[11]。本研究智能手机成瘾量表(SAS-C)的ROC曲线下面积位于0.7-0.9之间，表明诊断价值适中。

智能手机的网络使用主要包括即时通信、搜索、网络新闻、网络音乐、团购及旅行预订等。手机上网常态化特征明显，在宿舍和教室的手机上网比例分别为88.2%和49.7%。高校学生智能手机拥有率已达100%，过去课堂上的纸质小说、杂志等娱乐介质已被智能手机所取代，大学生对智能手机的成瘾行为明显增多。SAS-C的最佳临界值为40分，其中38.6%的医学生有智能手机成瘾的倾向，随着分数的增加，成瘾行为也越明显。韩国学者李昌镐的研究发现35.2%的学生对智能手机成瘾，这与本研究结果相似，即潜在成瘾者和高风险成瘾者比重较大，应引起教育工作者的广泛关注[1]。目前，部分高校为应对学生上课玩手机而影响学业，已开展手机墙、甚至教室内屏蔽手机等活动，初显成效。

本研究依据临界值对医学生智能手机成瘾进行筛查，发现不同学历层次的医学生成瘾率差异有统计学意义(P﹤0.05)，即高职医学生的智能手机成瘾率显著高于本科生。这可能是由于高职学生缺乏学习动力，部分学生认为专业课程与工作关系不大，同时，当前社会对医学专业的过高要求，使高职学生对就业前景感到渺茫，加之智能手机的强大功能为学生提供了丰富的娱乐休闲活动，对新奇事物的探究及自我娱乐的目的。过度使用智能手机干扰了学生的日常生活，如睡眠不足、眼睛干涩、甚至出现触屏指、低头族(颈椎疼痛)等现象；同时他们对智能手机的期待过高，使用智能手机的动机是为了满足人际交往需求、体现个性、娱乐消遣、打发时间、学习知识等，感觉使用智能手机是最自在、最有趣的事情。男生网络关系维度得分高于女生，可能是由于男生独立性较强，智能手机的功能可以满足男生的自娱自乐，这与其他学者的研究不一致，有待进一步验证[8，12]。

医学生培养模式正面临改革，在重视专业知识与技能培训的同时，教育工作者也应关注学生的不良行为及心理健康状况，认识智能手机成瘾的危害，通过早期筛查确定成瘾倾向或成瘾者，给予行为矫治及心理干预；进一步开展健康教育，帮助医学生确立学习目标及人生意义，为培养医学人才提供有效的帮助。

参考文献

[1]李昌镐. 韩国青少年智能手机使用情况的调查[J]. 中国青年研究， 2014， 26 (2): 9-15.

[2]邱宇. 韩媒称女生更易对智能手机上瘾沉迷聊天游戏[EB/OL]. [2014-07-02].http://www.chinanews.com/gj/2014/07-02/6341179.shtml.

[3]周挥辉， 党波涛， 蒋永红. 手机对当代大学生发展的影响及其对策研究[J]. 中国青年研究， 2011， 23(6): 90-92.

[4]Kwon M， Lee JY， Won WY， et al. Development and validation of a smartphone addiction Scale (SAS)[J]. PloS one， 2013， 8(2): e56936.

[5]师建国. 手机依赖综合征[J]. 临床精神医学杂志， 2009， 19(2): 138-139.

[6]王纯. 关注手机依赖综合征[EB/OL]. [2005-01-28]. http://www.39.net/disease/jbzt/cjjb/84816.html.

[7]Kwon M， Kim DJ， Cho H， et al. The smartphone addiction scale: development and validation of a short version for adolescents[J]. PloS one， 2013， 8(12): e83558.

[8]Kim D， Lee Y， Lee J， et al. Development of Korean Smartphone Addiction Proneness Scale for Youth[J]. PloS one， 2014， 9(5): e97920.

[9]Lin YH， Chang LR， Lee YH， et al. Development and Validation of the Smartphone Addiction Inventory (SPAI)[J]. PloS one， 2014， 9(6): e98312.

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[11]李晓松. 医学统计学[M]. 北京:高等教育出版社， 2008.

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The Smartphone Addiction among Medical Students in Liaoning Medical University

Li Li et al

SchoolofPublicHealth,JilinUniversity,Changchun, 130021

AbstractObjective：To find the optimal cut-off point of smartphone addiction among medical students by analyzing Receiver Operating Curve (ROC), to explore the smartphone addiction status of medical students. Methods：A total of 739 medical students were surveyed with the Chinese Version of Smartphone Addiction Scale (SAS-C). Receiver Operating Curve (ROC) was drawn by the clinical diagnosis standard of Cellphone dependency. Yourdon's index was calculated by sensitivity and specificity. Results： The AUC of medical students' smartphone addiction was 0.731. The score of cut-off point was 40. The screen rate of medical students' smartphone addiction in different educational attainment (university 35.2%,vocational 45.6%) had statistical significance (P<0.01). Vocational students showed significant higher daily-life disturbance, positive anticipation and SAS-C total score than those of university students (P<0.05). Males showed significant higher Cyberspace oriented relationship than females (P<0.01). Conclusion： To determine the cut-off point has important significance to predict smartphone addiction behavior. Some medical students have smartphone addiction proneness. According to different education levels, we should carry out health education and make behavioral correction measures.

Key WordsMedical Students；Smartphone Addiction

收稿日期(2015-07-17;编辑易莉萍)

通讯作者：梅松丽，meisongli@sina.com。

基金项目：中央高校基本科研业务费哲学社会科学研究种子基金项目，编号为ZZ001；吉林省教育科学“十二五”一般规划课题，编号为GH14001；吉林省科技厅科技发展项目，编号为20130522027JH。

中图分类号R181.3

文献标识码ADOI：10.13723/j.yxysh.2015.12.024