The Ulutas Medical Journal · ISSN 2149-0430 (印刷版), 2149-388X (在线版) · https://www.ulutasmedicaljournal.com/?mno=290068
原创研究 · 开放获取
沙特阿拉伯在校儿童智能手机使用率上升:使用CANTAB测试的用户和非用户识别和注意技能基线评估
标题、摘要和全文为机器翻译。 英文原文
- College of Medicine, King Saud University, Riyadh, Saudi Arabia ROR
- Department of Community Medicine at King Khalid University Hospital, Riyadh, Saudi Arabia. ROR
- Department of Physiology at King Khalid University Hospital, Riyadh, Saudi Arabia. ROR
- 开放获取
- CC BY-NC 4.0
- ORCID
- 资助
- 伦理批准
- 数据可用性
摘要
背景:儿童使用智能手机和其他基于互联网的智能设备的情况正在增加。 本研究的目的是确定智能设备使用的普遍性和模式,并对用户的速度、内存和准确性技能进行基线评估。 方法:对在利雅得市中等学校学习的177名12至16岁儿童进行了跨部门研究。 该调查工具由面谈者管理,认知功能评估由CANTAB电池测试完成。 结果:儿童最常用的智能设备是智能手机(85%)。 与女孩相比,男孩使用智能手机的比例较高(93%对74%;p<0.001)。 智能手机显示平均使用时间最长的是每周28.5±27小时,其次是平板电脑每周7.5±15小时和笔记本电脑每周3±7.4小时。 44%的儿童每周使用35个中位数小时的所有三个装置。 最常见的活动是社交网络(72%)。 CANTAB的结果显示,第二组(重型用户)的速度、内存和准确性(识别)技能优于第一组和非用户,但并不显著。 因此,幼儿使用智能装置的现象十分猖獗。 结论: 有迹象表明,儿童对使用智能手机有依赖和成瘾。 建议进行后续研究,以确定长期用户的认知技能。
关键词
全文
全文为机器翻译;以英文原文为准。 英文原文
导言
在当今世界,无线互联网设备的使用已经变得无处不在,使人类无意中成为“数码机器的奴隶”。 (1). 随着21个国家的出现ST 语 电脑、笔记本和平板电脑 (2)互联网的可负担性和无限制的可访问性导致广泛使用这些设备,用于呼叫、游戏、聊天和社交媒体、浏览内容和下载应用程序,从而完全依赖这些设备 (3)联合王国通信市场Of-com的一份报告称,2011年,46%的移动用户是智能手机用户,2015年升至71%,而互联网的固定和移动使用率相当于每100人131人。 (4, 5)有趣的是,沙特阿拉伯在全球排名中名列第三,智能手机普及率为72.8%,表明市场增长潜力很大 (6)沙特阿拉伯王国的移动通信市场统计数据令人震惊,其使用率从2001年的12%增加到2016年第三季度的153%。 (7)。 。 。
使用高级操作系统的智能手机是最容易使用的设备,其使用量在过去几年中显著增加 (8, 9)正在记录智能手机和其他设备的成瘾或非理性使用,这是一个日益令人关切的问题 (10)研究在不断使用智能手机与肥胖、心理特征、强迫行为、焦虑、压力和抑郁之间建立了重要联系。 (11–14)据报道,研究还将其使用与头痛、与视力有关的暂时性紊乱、肌肉骨骼紊乱有关。 (15–17)。 。 。
这些装置的使用在儿童和青少年中正在增加。 全球移动通信系统(移动通信系统)发表的一份详尽报告显示,日本、印度、印度尼西亚、埃及和智利这五个国家的儿童移动使用方面有许多令人感兴趣的令人震惊的事实。 这些研究表明,开始使用移动电话的年龄约为7-8岁,95%的18岁以下儿童成为固定用户。 18 现代世界正面临另一个对智能设备成瘾的新流行,导致户外活动减少到最低限度,导致孤立和互联网依赖。 (19)这引起了一个问题,即它如何在速度,准确性和记忆方面影响儿童的认知行为. 许多有经验证据的文献表明,对身体或社会心理的影响,但关于认知影响的文献相对较少,但在沙特阿拉伯地区却极为稀少。 多项研究的结果不一致,有些人认为,不断使用可能影响成年人的认知,而另一些人则认为没有效果。 (20, 21)因此,调查儿童认知功能的研究很少,除了调查智能设备使用的普遍性和模式外,目前的研究还旨在寻找对用户关注和识别技能的基线评估。
材料和方法
2015年4月至12月期间,在利雅得地区私立和公立学校进行了跨部门研究。 12至16岁的儿童和青少年被作为学习科目。 道德审查局已获得道德审查的许可,教育部也准许在学校进行研究。
抽样规模为159,根据儿童和青少年移动电话使用率的90% (22)假设辍学率为10%,则进一步增至175个科目。 进行了多阶段集群随机抽样,从利雅得五个地区(东、西、北、中和南)挑选学校,并通过随机数字生成软件进行随机抽样,从选定的学校中招收了相关科目 (23) 在从学校获得学生名单后。 在受过良好培训的男女医科学生的帮助下收集数据。
使用了结构完善的预编码调查表,以收集关于人口内容、智能手机和其他电子设备使用详情以及智能手机使用对健康危害的认识的数据。 神经心理学测试由计算机化的认知测试电池使用CANTAB研究套件软件(6.0.37版,剑桥认知)进行. CANTAB研究软件是测量认知功能的高度敏感和先进的工具,使用广泛的测试来评估大脑功能. (24) 记忆测试和注意力测试是指认知测试技能,因此在本研究报告中被采用。 关注是儿童保持重点的能力。 它可以从心理角度加以界定,即“保持对具体问题、物体或活动的心理关注的认知功能要素”。 (Mosby's Dictionary)记忆可以定义为: " 能够保留和召回以前经历的感受、印象和思想的心理能力 " (Medical Dictionary)。 第一个任务是模式识别记忆(PRM),它评估了视觉模式识别记忆,让参与者在新的模式中选择他们已经看到的模式。 模式识别记忆测试的结果是正确试验的百分比和参与者反应速度的延迟。 平均潜伏度(Meal latency),它给出了正确答案的反应时间总和的度量,它是作为平均正确潜伏度的平均值,平均正确潜伏度的一致,平均正确潜伏度的不一致,平均正确潜伏度的区块35非切换区块和平均正确潜伏度的区块7切换区块计算出来的. 第二项任务是注意转换任务。 任务包括快速应对计算机屏幕上的一系列视觉模式,通过计量延迟、正确和不正确反应、佣金错误、遗漏错误、切换成本和一致性成本 (24) 整个电池需要13-18分钟完成测试。 所有这些测试都是在儿童练习后进行的。 关于电池测试的更详细信息可从CANTAB网站获取;http://www.cambridge cognition.com/cantab/cognitive-tests. 使用SPSS ver 21平均值计算了描述性和推断性统计数据,并得出了内存识别和注意力缺失任务中所有结果变量的标准偏差。 智能手机、膝上型计算机和平板电脑三种设备的总使用时数计算了一周,并审议了其中位数。 对根据智能装置使用总时数的中位数分类的两个组进行了进一步分析。
通过单向ANOVA测试了结果变量手段的差异,以比较智能手机用户,非用户之间的认知功能. 奇方测试被用来测试绝对变量之间的关联. 页:1 统计符号的值为 < 0.05。
结果
剑桥神经心理学测试自动电池(CANTAB电池测试)由177名学生(103名男生和74名女生)完成. 在研究样本中,智能手机的使用率为85.3%。 男孩的发病率(93%)高于女孩(74%)。 学生的平均年龄为14岁。 智能手机是最常见的设备,其次是平板电脑和笔记本电脑。 儿童每天平均使用4.5±4.4小时的智能手机,而平板电脑使用1.4±2.4小时,笔记本电脑使用1±1.6小时。
在评估智能手机所有权长度时,研究表明62%的智能手机用户使用智能手机超过两年. 图1显示了在智能手机上开展的各种活动的性别智慧描述。 在智能手机上进行的最常见的活动类型是社交媒体的交流,有趣的是,在儿童中,使用智能手机打电话几乎是零。

评估了儿童因不断使用智能手机而对健康影响的看法。 值得注意的是,70%的学生意识到每天使用2小时以上的智能手机可能造成健康问题。 表1显示根据每周使用时间中位数分类的两类人之间对智能手机使用健康的影响。 在报告的紊乱、视力紊乱、头痛和睡眠扰动中,与I组(智能电话用户+28小时/周)共用的第二组(智能电话用户+28小时/周)较多,但没有达到统计意义水平。
对智能手机使用的态度和上瘾行为显示出男孩和女孩之间的类似结果。 约28%的女童和26%的男童表现出智能手机成瘾的趋势,因为他们报告说,她们不能没有智能手机,15%的女童和28%的男童说,他们必须经常检查。 儿童的态度对智能手机越来越偏爱,因为结果显示,据报告,大多数儿童在课后总是检查电话。 男童比女童更倾向于不断使用。 表2详细介绍了儿童对智能手机检查频率的态度。 此外,CANTAB测试对注意力和识别技能进行了评估,并对用户和非用户进行了比较。 如表3所示,智能手机用户按每周获得的智能手机使用总时数的中位时间进一步分为第一类和第二类。 非用户和I组对内存的PRM测试和AST对速度和准确性的测试比II组要高,虽然没有达到统计意义的水平.
讨论情况
由于沙特阿拉伯地区缺乏数据,本研究报告试图提供关于儿童和青少年使用智能设备的新危机的有用信息。 为了简明扼要地介绍研究结果,研究报告的主要结论表明,沙特阿拉伯儿童和青少年使用智能手机的情况有所增加,男孩的使用率明显高于女孩。 开展的主要活动是通过社交媒体和互联网浏览进行互动,在认知技能方面,研究发现重型用户在识别和关注性能任务方面更快和更快。
正在进行流行病学研究,以调查无线电波对大脑组织、认知技能、睡眠以及对心脏和体重的影响 (25, 26). 研究无法就手机无线电频率波在呼唤儿童认知行为时的有害作用建立一致的证据 (27, 28)由于世界卫生组织一直在鼓励和促进这一领域的研究,特别侧重于儿童,我们的基本原理是确定在校儿童使用智能手机的情况,评估智能手机用户和非用户的速度、记忆和准确技能。 本研究发现,不同用户和非用户群体对记忆、速度和准确度等认知技能的衡量不同。 使用智能手机时间较长的儿童的表现略高于其他儿童,因为他们的延迟值较低,表明AST测试的反应时间更快。 与非用户相比,它们还表现出了更好的记忆和准确技能。 CANTAB测试精度,速度和内存的结果根据每天智能手机的使用量(中间为4.5小时)和所有设备用户的一周时间(中间为35小时)对不同组重新进行分析. 然而,分析没有显示儿童在各群体之间的表现有任何重大差异(数据没有显示)。
这一领域的研究相对较新,在过去20年中进行了研究,结果结果不一致。 巴特和他的团队对1999年至2007年间发表的19项研究进行了元分析,调查移动电话电磁场对认知功能的影响 (29)他总结说,大多数认知技能测试显示的正常结果都表明,除了记忆和注意力这两个认知领域外,没有关联,但略有差异,但结论是,影响太小,无法产生影响。
2009年的一项澳大利亚组群研究报告称,声音传呼和发短信较多的儿童对两个后方任务的反应时间较慢,但与重大接触无关。 (30)缺乏沙特阿拉伯地区关于这一专题的公开数据,限制了将我们的成果与区域研究进行比较的讨论。
本研究的其他调查结果指出,儿童在智能手机上瘾和依赖互联网方面面临高风险。 互联网虐待的上升是一个日益令人关切的问题,尤其是儿童成为主要目标。 沙特阿拉伯中部地区2016年的一项最新研究显示,大学生智能电话诊断率为48%。 (31)这些结果表明,儿童和青少年对手机的使用越来越上瘾,显示出向定居主义的转变。 (32)影响儿童学习成绩的孤立和某些社会心理特征 (33)联合王国COSMOS, 调查移动电话对与肥胖症有关的移动电话的健康影响的最大和正在进行中的组群研究 (34)因此,使用无线互联网技术的增多对儿童具有若干潜在影响。 限制使用智能电话和其他互联网设备是家长和学校当局的集体责任,相反,必须鼓励儿童从事集体活动和户外游戏。 教育部必须制定儿童使用智能手机的适当准则,并通过学校当局颁布实施准则。
沙特阿拉伯不同地区需要进行更详细的研究,以便比较使用率和使用模式。 必须开展长期组群研究,以有效确定互联网设备对儿童认知功能的作用。 目前的研究是跨部门的,无法确定风险。 然而,它为突出沙特阿拉伯目前的状况做出了重大贡献,为开展进一步研究提供了一个平台。
声明
- 作者贡献(CRediT)
- 所有作者对全部 14 项 CRediT 角色贡献均等(Conceptualization, Data curation, Formal analysis, Funding acquisition, Investigation, Methodology, Project administration, Resources, Software, Supervision, Validation, Visualization, Writing – original draft, Writing – review & editing)。
- 资助
-
Funding information was not reported in the published version of this article.
- 利益冲突
- The authors state that there is no potential conflict of interest.
- 伦理批准
- Ethical clearance was obtained from Institutional Ethical Review Board and permission to conduct the study in the schools was obtained from the Ministry of Education.
- 数据可用性
- A data availability statement was not reported in the published version of this article.
参考文献 (34)
34 条参考文献中有 22 条已链接 DOI。
- Gillies Privat. Smart Devices: New Telecom Applications and evolution of human Interfaces 2005. Downloaded from: https://www-sop.inria.fr/everest/events/cassis05/Transp/pri vat.pdf PubMed Google Scholar
- Patrice Samuels. Trends driving the adoption of connected devices 2015. https://www.parksassociates.com/newsletter/ article/hs-june2015 PubMed Google Scholar
- Rosen LD, Whaling K, Carrier LM. The Media and Technology Usage and Attitudes Scale: An empirical investigation. Comput Human Behav 2013; 29: 2501–2511. DOI Crossref PubMed Google Scholar
- Ofcom. The Communication market. Report 2011. https://www.ofcom.org.uk/__data/assets/pdf_file/0017/26324 /icmr2011.pdf PubMed Google Scholar
- Ofcom. The Communication market. Report 2016. https://www.ofcom.org.uk/__data/assets/pdf_file/0024/26826 /cmr_uk_2016.pdf. PubMed Google Scholar
- Zoe Fox. The fifteen countries with highest smartphone penetration. http://mashable.com/2013/08/27/global-smart phone-penetration PubMed Google Scholar
- CT indicators in KSA by end of Q3 2016. Downloaded from: http://www.mcit.gov.sa/En/aboutmcit/sectordevelopment/pa ges/sectorindices.aspx PubMed Google Scholar
- Sanjeev Davey, Anuradha Davey. Assessment of Smartphone Addiction in Indian Adolescents: A Mixed Method Study by Systematic-review and Meta-analysis Approach. Int J Prev Med 2014; 5(12): 1500–1511. PubMed Google Scholar
- Nusca A. “Smartphone vs. feature phone arms race heats up; which did you buy?” 2009. Available from: http://www.zdnet.com/blog/gadgetreviews/smartphonevs-feature-phone-arms-race-heats-up-which-did-youbuy/6836. PubMed Google Scholar
- Min Kwon,Dai-Jin Kim, Hyun Cho, Soo Yang. The Smartphone Addiction Scale: Development and Validation of a Short Version for Adolescents. PLOS. December 31 2013. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0083558. DOI Crossref PubMed Google Scholar
- Cash H, Rae CD, Steel AH, Winkler A. Internet addiction: A brief summary of research and practice. Current Psychiatry Reviews 2012; 8(4): 292. DOI Crossref PubMed Google Scholar
- Turel O, & Serenko A. The benefits and dangers of enjoyment with social networking websites. European Journal of Information Systems 2012; 21(5): 512–528. DOI Crossref PubMed Google Scholar
- Yu-Kang Lee, Chun-Tuan Chang, You Lin, Zhao-Hong Cheng.The dark side of smartphone usage: Psychological traits, compulsive behavior and technostress. Computers in Human Behavior 2014; 31: 373–83. DOI Crossref PubMed Google Scholar
- Jenaro C, Flores N, Gómez-Vela M, González-Gil F, Caballo C. Problematic internet and cell-phone use: Psychological, behavioral, and health correlates. Addict Res Theory 2007; 15:309–20. DOI Crossref PubMed Google Scholar
- Strayer DL, Drews FA, Johnston WA. Cell phone-induced failures of visual attention during simulated driving. J Exp Psychol Appl. 2003; 9:23–32. DOI Crossref PubMed Google Scholar
- Leung S, Croft RJ, McKenzie RJ, Iskra S, Silber B, Cooper NR, et al. Effects of 2G and 3G mobile phones on performance and electrophysiology in adolescents, young adults and older adults. Clin Neuro physiol 2011; 122:2203–16. DOI Crossref PubMed Google Scholar
- Strassberg, DS, McKinnon RK, Sustaita, MA, Rullo J. Setting by high school students: An exploratory and descriptive study. Archives of Sexual Behavior 2013; 42:15–21. DOI Crossref PubMed Google Scholar
- Children’s use of mobile phones. An international comparison 2012. Published in 2013 by the GSM Association and the Mobile Society Research Institute within NTT DOCOMO Inc, Japan. http://www.gsma.com/publicpolicy/ wpcontent/uploads/2012/03/GSMA_ChildrensMobilePhones2 012WEB.pdf PubMed Google Scholar
- Kim HJ. Exercise rehabilitation for smartphone addiction. Exercise Rehabilitation 2013; 9:500-5. DOI Crossref PubMed Google Scholar
- Mary Redmayne, Catherine L. Smith, et al. Use of mobile and cordless phones and cognition in Australian primary school children: a prospective cohort study. Environmental Health 2016; 15:26. DOI Crossref PubMed Google Scholar
- Preece AW, Goodfellow S, Wright MG, et al. Effect of 902 MHz mobile phone transmission on cognitive function in children. Bio electro magnetics 2005; 7:S138–43. DOI Crossref PubMed Google Scholar
- F Samkange-Zeeb, Blettner M. Emerging aspects of mobile phone use. Emerg Health Threats J 2009; 2: e5.. doi: 10.3134/ehtj.09.005. DOI Crossref PubMed Google Scholar
- Andrew G. Random number generator. http://www. openepi.com/Random/Random.htm PubMed Google Scholar
- Cambridge Cognition Ltd. The World’s Leading Cognitive Assessments. http://www.cambridgecognition.com/ PubMed Google Scholar
- Haarala C, Ek M, Björnberg L, et al. 902 MHz mobile phone does not affect short term memory in humans. Bio electro magnetics 2004;25:452–6. Smartphone Usage among School Children Alobaid, et al. DOI Crossref PubMed Google Scholar
- Besset A, Espa F, Dauvilliers Y, et al. No effect on cognitive function from daily mobile phone use. Bioelectromagnetics 2005;26:102–8. DOI Crossref PubMed Google Scholar
- Lee TM, Lam PK, Yee LT, et al. The effect of the duration of exposure to the electromagnetic field emitted by mobile phones on human attention. Neuro report 2003;14:1361–4. DOI Crossref PubMed Google Scholar
- The Environmental Working group (EWG). The Environmental Working Group’s guide to safer cell phone use. Washington August 2013. http://www.ewg.org/research/ cellphoneradiation/faq. PubMed Google Scholar
- A Barth,R Winker,E Ponocny-Seliger, et al. A meta-analysis for neuro behavioural effects due to electromagnetic field exposure emitted by GSM mobile phones. Occupational and Environmental Medicine 2008. Downloaded form: http:// dx.doi.org/10.1136/oem.2006.031450. DOI Crossref PubMed Google Scholar
- Thomas,G Benke,C Dimitriadis, et al. Use of mobile phones and changes in cognitive function in adolescents. Occupational and environmental medicine 2009. Downloaded from: http://dx.doi.org/10.1136/oem.2009.054080 DOI Crossref PubMed Google Scholar
- Suliman S. Aljomaa, Mohammad F, et al. Smartphone addiction among university students in the light of some variables. Comp in Hum Behav 2016; 61; 155e164. DOI Crossref PubMed Google Scholar
- Linda A. Jackson. Internet use, videogame playing and cell phone use as predictors of children’s body mass index (BMI), body weight, academic performance, and social and overall self-esteem. Comput Hum Behav 2011; 27:599-04. DOI Crossref PubMed Google Scholar
- Haruna Rabiu, Aisha Indo Muhammed, Yunusa Umaru, et al.Impact of mobile phone usage on academic performance among secondary school students in Taraba state, Nigeria. Eur Sci J 2016 Downloaded Downloads/6911-20072-1-PB.pdf. DOI Crossref PubMed Google Scholar
- Toledano MB, Smith RB, Irene Chang, Margaret Douglass, Paul Elliott. Cohort profile: UK COSMOS—a UK cohort for study of environment and health.Int J Epidemiol 2015. DOI: https://doi.org/10.1093/ije/dyv203. DOI Crossref PubMed Google Scholar
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如何引用本文
Alobaid L, BinJadeed H, Alkhamis A, Alotaibi R, Tharkar S, Tharkar S, et al. Burgeoning Rise In Smartphone Usage among School Children In Saudi Arabia: Baseline Assessment of Recognition and Attention Skills Among Users and Non-Users Using CANTAB Tests. Ulutas Med J. 2018;4(1):4-11. doi:10.5455/umj.20180203121836
Alobaid, L., BinJadeed, H., Alkhamis, A., Alotaibi, R., Tharkar, S., Tharkar, S., Gosadi, I., & Gad, A. (2018). Burgeoning Rise In Smartphone Usage among School Children In Saudi Arabia: Baseline Assessment of Recognition and Attention Skills Among Users and Non-Users Using CANTAB Tests. The Ulutas Medical Journal, 4(1), 4–11. https://doi.org/10.5455/umj.20180203121836
Alobaid, L. et al. (2018) 'Burgeoning Rise In Smartphone Usage among School Children In Saudi Arabia: Baseline Assessment of Recognition and Attention Skills Among Users and Non-Users Using CANTAB Tests', The Ulutas Medical Journal, 4(1), pp. 4–11. doi: 10.5455/umj.20180203121836.


