ÖZET

Amaç:

Bu çalışma Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi öğrencilerinin internet bağımlılığı durumlarını değerlendirmek, bu durumun depresyon ve diğer faktörlerle ilişkisini belirlemek amacıyla yapılmıştır.

Gereç ve Yöntem:

Araştırma Mayıs - Haziran 2017 tarihleri arasında yürütülmüş, kesitsel tipte bir araştırmadır. Araştırmanın evrenini Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi 1., 2. ve 3. sınıf öğrencileri oluşturmaktadır. Minimum örneklem hacmi 523 olarak hesaplanmıştır. Örneklem sınıflara göre tabakalı rastgele olarak seçilmiş ve her sınıfın %60’ı olacak şekilde toplam 796 kişiye ulaşmak hedeflenmiş, 734 öğrenciye ulaşılmıştır. Veriler, gerekli açıklama yapıldıktan ve yazılı onam alındıktan sonra gözlem altında anket yoluyla toplanmıştır. Sosyo-ekonomik özellikler, genel sağlık durumu ve internet kullanma özelliklerini içeren anket formu, İnternet Bağımlılığı Ölçeği ve Beck Depresyon Ölçeği kullanılmıştır. İnternet Bağımlılığı Ölçeği’nden 50 ve üzerinde puan alma durumu riskli/bağımlı internet kullanma, Beck Depresyon Ölçeği’nden 17 ve üzerinde puan alma durumu depresif belirti varlığı şeklinde kabul edilmiştir. Veriler, SPSS 21,0 programında değerlendirilmiş, tek yönlü analizlerde ki-kare testi ve Mann-Whitney U testi, çok yönlü analizde çok değişkenli lojistik regresyon analizi kullanılmıştır.

Bulgular:

Araştırma grubunda riskli/bağımlı internet kullanma sıklığı %20,0 olarak bulunmuştur. İnternet kullanım süresi okul döneminde haftada ortalama 18,74, tatil döneminde 28,73 saattir. Öğrencilerde depresyon sıklığı %27,2’dir. Lojistik regresyon analizi sonuçlarına göre; depresif belirti durumu [odds oranı (OR): 3,24], öğrencilerin öğrenim gördüğü sınıf (OR: 2,07, OR: 1,78), ders başarı durumu (OR: 2,16), ailede sorun yaşama durumu (OR: 1,54) ve tatil döneminde haftalık internet kullanma süresi (OR: 2,05) internet bağımlılığı durumu üzerine etkili bulunmuştur.

Sonuç:

Bu çalışmada riskli/bağımlı internet kullanma oranı yüksek düzeyde bulunmuş olup, depresyon ve diğer faktörlerin etkileri belirlenmiştir. Bu faktörlere yönelik koruyucu yaklaşımların yanı sıra risk altındaki bireyleri zamanında saptamak ve gereken durumlarda uygun yaklaşımlar için yönlendirmek gereklidir.

Giriş

İnternet, çok sayıda bilgisayar sistemlerinin birbirine bağlı olduğu, dünya çapında yaygın olan ve sürekli büyüyen bir iletişim ağıdır (1). İletişimi, ticareti, bilgiyi, bilim ve teknolojiyi, eğitim ve öğretimi kolay, hızlı ve en az maliyetle sağlayan internetin önemi gün geçtikçe artmaktadır ve modern yaşamın ayrılmaz bir parçası haline gelmiştir.

İnternet kullanım oranları tüm toplumlarda ve tüm yaş gruplarında giderek artmakla birlikte Türkiye İstatistik Kurumu verilerine göre ülkemizde internet kullanım oranının en yüksek olduğu yaş grubu 16-24’tür. Türkiye’deki öğrencilerin %93’ü internet kullanmakta olup, en fazla internet kullanma oranı %97,0 ile yükseköğrenim gören öğrencilerdedir (2).

İnternet araç olmaktan çıkıp bir amaç haline getirildiğinde, hayatı olumsuz yönde etkileyerek bir bağımlılık haline gelebilmektedir. İnternet bağımlılığı, “aşırı internet kullanılması, kullanma isteğinin önüne geçememe, internet dışındaki dünyanın sıkıcı gelmesi, internet kullanımından yoksun kalındığında aşırı sinirli ve saldırgan olma hali, “gerçek” insanlarla sosyal etkileşimin azalması ve yalnızlık ve depresyonda artışın olduğu bir durum” olarak tanımlanabilir. Araştırmacıların çoğu “internet bağımlılığı” terimini kullanırken, literatürde patolojik internet kullanımı, problemli internet kullanımı, internet bağlılığı terimlerinin de kullanıldığı görülmektedir (3-5).

Riskli internet kullanımında ise kullanıcılar, bağımlılık geliştirme olasılığı yüksek olan, günlük hayatlarında internetle ilgili sıklıkla sorun yaşayan, kendilerini denetleme güçlüğü çeken kişiler olarak değerlendirilmektedir (6, 7). Riskli internet kullanımı da yaygın bir sorun olduğundan ve internet bağımlılığının başlangıcı olarak düşünüldüğünden, genellikle internet bağımlılığı ile birlikte değerlendirilmektedir (8, 9).

İnternet bağımlılığı ile ilgili birtakım ölçekler geliştirilmiştir. Bu ölçeklerle internet bağımlılığının yanı sıra riskli internet kullanım durumu da belirlenebilmektedir. Young tarafından geliştirilen İnternet Bağımlılığı Ölçeği bunlardan en sık kullanılanıdır (6, 7). Yapılan çalışmalarda riskli ve bağımlı internet kullanımı prevalansının %50’lere kadar çıkabildiği ve genel olarak lise ve üniversite öğrencilerinde fazla olduğu görülmektedir (8, 9).

İnternet bağımlılığı ve riskli internet kullanımına bağlı olarak iş ve okul performansının düşmesi, uyku bozukluğu, irade ve istek azalması, kas ve iskelet sistemi problemleri gibi birçok sorun ortaya çıkmaktadır (10, 11). Yaş, cinsiyet sosyo-ekonomik durum, çeşitli fiziksel ve ruhsal sorunların internet bağımlılığı üzerine etkilerinin yanı sıra birçok çalışmada depresyonla güçlü bir ilişkinin olduğu belirlenmiştir (12, 13). Depresyonun üniversite öğrencilerinde görülen en önemli ruhsal bozukluk olduğu ve prevalansının oldukça yüksek olduğu bildirilmektedir (14, 15). Tıp fakültesi öğrencilerinde yapılan çalışmaların büyük bir kısmında da depresyonun öncelikli sağlık sorunları arasında yer aldığı ortaya konmuştur (16, 17). İnternet bağımlılığının en çok, yükseköğrenim görenlerde ve depresif belirtileri olanlarda görülüyor olması; depresif belirtilerin yoğun olduğu tıp fakültesi öğrencilerinin de bu problemle karşılaşma olasılıklarını yükseltmektedir (18, 19). İnternet bağımlılığı okul başarısında düşüklük, ailede sorun yaşama gibi problemlere neden olabilmekle birlikte, bu durumların sonucu olarak da ortaya çıkabilir.

İnternet bağımlılığı ve ilişkili faktörlerle ilgili ülkemizde yapılan çalışmalar kısıtlı sayıda olup, birçok kişi için bu bir sorun olarak görülmeyip atlanmaktadır. Bu nedenlerle bu çalışmada Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi’nde öğrenim gören 1., 2. ve 3. sınıf öğrencilerinin internet bağımlılığı ve riskli internet kullanımının sıklığı, bunun depresyon ve diğer faktörlerle ilişkisi incelenerek konuyla ilgili yapılan araştırmalara ve alınabilecek önlemlere katkıda bulunmak amaçlanmıştır (20).

Gereç ve Yöntem

Araştırma kesitsel tiptedir. Araştırmanın veri toplama çalışmaları Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Morfoloji Kampüsü’nde gerçekleştirilmiştir. Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi’nde öğrenim gören 1. sınıfta 438, 2. sınıfta 471, 3. sınıfta 417 öğrenci olmak üzere toplam 1326 öğrenci araştırma evrenini oluşturmaktadır. Minimum örneklem hacminin; yapılan çalışmalar dikkate alınarak riskli/bağımlı internet kullanımının en düşük prevalansı için %10, hata payı için ±0,02 kabul edilerek %95 güvenilirlikle en az 523 kişi olduğu hesaplanmıştır. Örneklem, sınıflara göre tabakalı rastgele olarak seçilmiştir. Çalışmada her sınıfın %60’ı olacak şekilde 1. sınıftan 263, 2. sınıftan 283, 3. sınıftan 250 öğrenci, toplamda 796 öğrenci örnekleme alınmış olup, cevap vermeme, form doldurmama gibi nedenlerle 734 öğrenciye (%92) ulaşılmıştır.

Araştırmada bağımlı değişken, riskli/bağımlı internet kullanma varlığı olarak belirlenmiştir. Bağımsız değişkenler ise, öğrencilerin bazı sosyo-demografik özellikleri, ders başarısı, ailesiyle ve arkadaşlarıyla olan ilişkisi, fiziksel aktivite düzeyi, beden kitle indeksi (BKİ), sigara-alkol-bağımlılık yapıcı madde kullanma durumu, Beck Depresyon Ölçeği (BDÖ) ile belirlenen depresif belirti varlığı, genel ruh sağlığı durumu, psikolojik destek alma durumu, internet kullanma süresi, interneti en çok kullanma amacı olarak belirlenmiştir. BKİ durumu kişinin boy ve vücut ağırlığı kendi ifadesine göre alınarak kendi ifadesine göre alınarak hesaplanmıştır.

Veriler, gerekli açıklama yapıldıktan ve yazılı onam alındıktan sonra dershane ortamında, gözlem altında anket yoluyla isimsiz şekilde toplanmış olup anket formu, İnternet Bağımlılığı Ölçeği ve BDÖ olmak üzere üç form kullanılmıştır. Anket formunda sosyo-ekonomik özellikler, genel sağlık durumları ve internet kullanma özelliklerine ilişkin 41 soru yer almaktadır.

Araştırmada Dr. Kimberley Young tarafından, DSM-IV’ün “Patolojik Kumar Oynama” ölçütlerinden uyarlanarak oluşturulmuş “İnternet Bağımlılığı Ölçeği” kullanılmıştır. Bu ölçek, 20 soruluk bir kendini değerlendirme ölçeğidir (21). Ölçeğin Türkçe geçerlilik ve güvenilirliği Bayraktar (6) ve Balta ve Horzum (7) tarafından yapılmıştır, Cronbach alfa katsayısı 0,91 olarak bulunmuştur. İnternet Bağımlılığı Ölçeği likert tipi bir ölçek olup sorular 0-5 arası (Hiçbir zaman-Her zaman) puanlanmaktadır. Anketten toplamda “80 ve üzeri” puan alanların işlevsellikte belirgin bozulmalarının olduğu kabul edilmekte ve “internet bağımlısı” olarak tanımlanmaktadır. “50-79” arasında puan alanlar günlük hayatlarında internetle ilgili sıklıkla sorun yaşayan, kendilerini denetleme güçlüğü çeken kişiler olarak tanımlanmakta fakat işlevselliklerinde belirgin bozukluk tarif edilmemiştir; internet bağımlılığı açısından riskli görüldüğü için “riskli internet kullanıcıları” olarak adlandırılmaktadır. “49 puan ve altı” alanlar “ortalama internet kullanıcısı” olarak tanımlanmaktadır (6, 7). Analizlerde internet bağımlılığı ve riskli internet kullanımı birleştirilerek değerlendirilmiştir.

Araştırmada Beck ve ark. (22) tarafından adölesan ve erişkinlerde depresyonun davranışsal bulgularını ölçmek amacıyla 1961 yılında geliştirilmiş “Beck Depresyon Ölçeği” kullanılmıştır. 1978 yılında ölçeğin tümü revize edilmiştir (22). Türkçe geçerlilik ve güvenilirliği Hisli (23) tarafından yapılmış olup, ölçeğin Cronbach alfa katsayısı 0,80 olarak bulunmuştur. Ölçeğin Türkçe geçerlik ve güvenirlik makalesinde kesme puanının 17 olarak kabul edildiği belirtilmiştir (23).

İstatistiksel Analiz

Veriler SPSS 21.0 programı kullanılarak bilgisayara girilmiş ve analiz edilmiştir. Tek yönlü analizlerde ki-kare testi ve Mann-Whitney U testi, çok yönlü analizde çok değişkenli lojistik regresyon analizi (Backward yöntemiyle) kullanılmıştır.

Ankara Üniversitesi Etik Kurulu’ndan çalışma için etik kurul onayı (karar no: 8/142, tarih: 24.04.2017) ve Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Dekanlığı’ndan gerekli idari izinler alınmıştır. Öğrencilerin bilgilendirilmiş ve yazılı onamları alınmıştır.

Bulgular

Araştırmaya katılan öğrencilerin bazı tanımlayıcı özellikleri Tablo 1’de gösterilmektedir. Öğrencilerin sınıflarına göre dağılımında 1., 2. ve 3. sınıflarda birbirine yakın olduğu; yaş ortalamasının 20,24±2,085, ortancasının 20,00 olduğu görülmektedir. Öğrencilerin %56,3’ü kadın olup %6,8’i kişisel aylık gelirinin yetersiz, %23,8’inin orta düzeyde olduğu belirtilmiştir.

Öğrencilerin %7,2’si fiziksel olarak inaktif, %44,8’i düşük seviyede aktiftir. Öğrenciler BKİ’ye göre değerlendirildiğinde %16,6’sı fazla kilolu, %2,2’si obez olarak tespit edilmiştir. Öğrencilerin %84,4’ü sigara, %75,7’si alkol, %98,8’i bağımlılık yapıcı madde kullanmadığını belirtmiştir.

Araştırmaya katılan öğrencilerin depresif belirti durumları ve bununla ilgili özellikleri Tablo 2’de gösterilmektedir. BDÖ’den alınan puan sonucuna göre, öğrencilerin %27,2’si depresif olarak değerlendirildi. Öğrencilerin %29,1’i son bir yılda psikolojik desteğe ihtiyaç duyduğunu ancak destek almadığını belirtirken, %7,8’i destek aldığını bildirmiştir.

Öğrencilerin İnternet Bağımlılığı Ölçeği’nden aldıkları puana bakıldığında %1’i internet bağımlısı, %19’u riskli internet kullanıcısı, %80’i ortalama internet kullanıcısıdır (Tablo 3). İnternet Bağımlılık Ölçeği ile 50 puan ve üstü alanlar riskli/bağımlı internet kullanıcısı olarak kabul edildiğinde, araştırmaya katılan öğrencilerin %20’si riskli/bağımlı kullanıcısıdır. İnternet kullanım süresi okul döneminde 18,74±14,62, tatil döneminde 28,73±19,94 saat olup daha çok eğlenme/iletişim amacıyla internet kullanıldığı görülürken bilgilenme için de kullandığını belirtenlerin oranı %25’i geçmemektedir.

Öğrencilerin internet bağımlılığı durumları ve ilişkili bazı sosyo-ekonomik ve sağlıkla ilgili özellikleri Tablo 4’te gösterilmiştir. Buna göre riskli/bağımlı internet kullanımı 3. sınıf öğrencilerinde daha düşük orandadır (p=0,035). Cinsiyet açısından anlamlı fark bulunmamıştır. Kişisel geliri yetersiz olanlarda riskli/bağımlı internet kullanımı anlamlı olarak yüksek bulunmuştur (p=0,017). Öğrencilerin fiziksel aktivite düzeyi ile internet bağımlılığı durumu arasındaki ilişkiye bakıldığında, fiziksel olarak inaktif olanlarda riskli/bağımlı internet kullanımı en yüksek orandadır (p<0,001). Beden kitle indeksi, sigara-alkol-bağımlılık yapıcı madde kullanma durumu ile internet bağımlılığı durumları arasında istatistiksel olarak anlamlı bir ilişki bulunmamıştır.

Tablo 5’te görüldüğü üzere depresif belirtisi olanlarda daha yüksek düzeyde riskli/bağımlı internet kullanıcılığı gözlenmektedir (p<0,001). Öğrencilerin genel ruh sağlıklarıyla ilgili kendi tanımlamaları ile internet bağımlılığı durumu arasındaki ilişkiye bakıldığında genel ruh sağlığını orta ve kötü/fikrim yok olarak belirtenlerde riskli/bağımlı internet kullanımı daha yüksek oranlardadır (p<0,001). Psikolojik destek alma durumuna göre anlamlı fark saptanmış olup, son bir yılda psikolojik desteğe ihtiyaç duymayanlarda riskli/bağımlı internet kullanımı daha düşüktür (p=0,019).

Tablo 6’da ders başarısı ve aile/arkadaş ilişkisi özelliklerine göre internet bağımlılığı durumlarının dağılımı verilmiştir. Ders başarı durumu daha yüksek olanlarda riskli/bağımlı internet kullanma oranı daha düşük bulunmuştur (p<0,001). “Aile bağlarım güçlüdür” önermesine katılanlarda, riskli/bağımlı internet kullanımı anlamlı biçimde daha düşüktür (p=0,002). Ailede her zaman/sıklıkla sorun yaşayan öğrencilerin daha çok riskli/bağımlı internet kullandığı görülürken (p<0,001), “Üniversitedeki arkadaşlarımla ilişkim iyidir” ve “Üniversite dışındaki arkadaşlarımla ilişkim iyidir” önermelerine katılan öğrencilerde ise riskli/bağımlı internet kullanımı anlamlı biçimde düşük bulunmuştur (p<0,001 ve p=0,001).

Öğrencilerin internet kullanma özelliklerine göre internet bağımlılığı durumlarının dağılımı Tablo 7’de gösterilmiştir. Riskli/bağımlı internet kullanıcısı olan öğrencilerin okul ve tatil dönemlerinde haftalık internet kullanma süreleri arasında anlamlı fark bulunmuş olup, bu grupta süreler daha yüksek gözlenmiştir (p=0,020 ve p=0,001). Aynı zamanda hem okul hem tatil dönemlerinde 30 saatten fazla internet kullananlarda riskli/bağımlı internet kullanımı daha yüksektir (p=0,027 ve p<0,001).

Öğrencilerin internet bağımlılığı durumuyla ilişkili faktörler tek değişkenli analizlerle incelendikten sonra, anlamlı bulunan ve birbiriyle bağlantılı olmayan faktörler lojistik regresyon analizine alınmıştır. Analiz sonucunda; öğrencilerin öğrenim gördüğü sınıf, depresif belirti durumu, ders başarısı, ailede sorun yaşama durumu ve tatil döneminde internet kullanma süresi internet bağımlılığı durumu üzerine etkili bulunmuştur (Tablo 8).

Tartışma

Araştırmaya katılan öğrencilerde riskli/bağımlı internet kullanım sıklığı %20 olarak bulunmuştur. Dünyada ve ülkemizde yapılan çalışmalarda, öğrencilerde riskli/bağımlı internet kullanım sıklığı için çeşitli rakamların bildirildiği görülmektedir. Amerika’da üniversite öğrencilerinde yapılan bir çalışmada bu oran %28,8 (8), Mısır’da tıp fakültesi öğrencilerinde %48,5 (9), İran’da üniversite öğrencilerinde ise %43,7 (24) olarak bildirilmiştir. Ülkemizde ise riskli/bağımlı internet kullanım sıklığı lise öğrencilerinde %12,6 (25), üniversite öğrencilerinde %14,6 (26), üniversite öğrencileri ve çalışanları ile yapılan bir çalışmada ise %14 olarak belirlenmiştir (27). Sosyal ve kültürel değerler, çalışma popülasyonu, kullanılan ölçeklerin ve araştırma yapılan zaman dilimlerinin farklılığı bu oranları etkileyebilmekte ve çalışmalarda farklı sonuçlara yol açabilmektedir. Bizim çalışmamızda bulduğumuz değerler dünya geneliyle karşılaştırıldığında, çalışmaların önemli bir kısmıyla benzerlik göstermekle birlikte ülkemizde yapılan çalışmalara göre bir miktar yüksektir. Öğrencilerin internete üniversite ağıyla kolay erişebilmesi, internet oyunlarının yaygınlaşması, sosyal ağların kullanımının artması, alışveriş gibi işlemlerin yaygınlaşması, telefondaki internet uygulamalarının artmış olması gibi faktörlerin de etkisiyle artan riskli ve bağımlı internet kullanımı, uzun süreli internet kullanılmasının yanı sıra sürekli interneti düşünme ve özellikle de internette geçirilen zamanın kontrolünde zorlanma şeklinde kendini göstermektedir. Riskli/bağımlı internet kullanımının sıklığıyla ilgili ortaya koyduğumuz yüksek rakamlar, bu konuya öncelik verilmesi gerektiğini göstermektedir.

Çalışma grubundaki öğrencilerden 3. sınıftakilerin riskli/bağımlı internet kullanım düzeyi diğer sınıflara göre belirgin şekilde düşük bulunmuştur. Bu ilişki çoklu analiz sonucunda da anlamlı bulunmuş olup, riskin 3. sınıf öğrencilerine göre, 1. sınıf öğrencilerinde 1,78 kat, 2. sınıf öğrencilerinde 2,07 kat arttığı belirlenmiştir. Literatürde, öğrenim görülen sınıf ile internet bağımlılığı durumu arasında ilişki olmadığını belirten yayınlar olmakla birlikte (18, 28-31), çalışmamızla uyumlu olarak sınıf yükseldikçe riskli/bağımlı internet kullanımının azaldığı yönünde bulgular da mevcuttur (8, 23, 32, 33). Bu durum aynı zamanda, bağımlılığın daha küçük yaşlarda yüksek olmayla da ilişkilidir (34). Çalışma sonucumuzun nedeni bunun yanı sıra, dönemlere göre ders yoğunluğunun farklı olmasından da kaynaklanabilir.

Öğrencilerin cinsiyetleri ile internet bağımlılığı durumları arasındaki ilişki istatistiksel olarak anlamlı değildir (p=0,614). Dünyada ve ülkemizde riskli/bağımlı internet kullanımını erkek öğrencilerde daha fazla bulan çalışmaların yanı sıra (30, 31, 35, 36), cinsiyetler arasında fark gözlenmeyen çalışmalar da mevcuttur (10, 18, 32, 37). Kültürel farklılıkların etkisi ve internet kullanımının yaygınlaşmasıyla cinsiyetler arasındaki farkların azaldığı da düşünülebilir.

Öğrencilerin gelir durumları ile internet bağımlılığı durumları arasındaki ilişki tekli analizde anlamlı bulunmuştur. Yapılan bazı çalışmalarda kişisel gelirin internet bağımlılığı durumunu etkilemediği, hatta bazılarında riskli/bağımlı internet kullanımının yüksek sosyo-ekonomik düzeyde daha fazla olabileceği bildirilmiştir (34, 36, 38). Buna karşın pek çok çalışmada ise bizim çalışma bulgularımızı destekler nitelikte, kişisel gelir yetersizliği olanlarda; kırsal bölgeden gelme, yakınlarından uzak olma, sosyal yalnızlık problemlerinin daha fazla olabileceği ve bu şekilde internet bağımlılığı durumu için bir risk faktörü olabileceği belirtilmiştir (9, 39-41). Gelirini yetersiz olarak belirtenlerdeki yüksek oranlar, kişinin bu nedenle stresli olmasından kaynaklanabilir.

Öğrencilerin, ders başarı durumlarıyla internet bağımlılığı durumları arasındaki ilişkiye bakıldığında çoklu analiz sonuçlarında, başarılı olanlara göre; başarısız olanlarda risk artışı mevcutken [Odds oranı (OR): 2,16], orta düzeyde başarılı olanlardaki risk artışı anlamlı bulunmamıştır. Yapılan diğer çalışmaların bulguları da bunu destekler nitelikte olup, riskli/bağımlı internet kullanımıyla ders başarısı arasında ilişki olduğunu ortaya koymaktadır (9, 26, 29, 31, 36). Akademik başarısı iyi olanlarda riskli/bağımlı internet kullanımının az olacağı ya da riskli/bağımlı internet kullanımının okul başarısını olumsuz etkileyeceği düşünülebilir. Dolayısıyla bu iki durum arasında karşılıklı etkileşim olduğu düşünülebilir.

Aile bağları ile internet bağımlılığı durumu arasındaki ilişki tekli analizlerde anlamlı bulunmuştur. Benzer şekilde öğrencilerin ailelerinde sorun yaşama durumunun öğrencilerin internet bağımlılığı durumuyla ilişkili olduğu, riskli/bağımlı internet kullanımının ailede her zaman/sıklıkla sorun yaşadıklarını belirten öğrencilerde en yüksek oranda (%41,2) olduğu görülmüştür. Çoklu analiz sonuçlarında da ailede sorun yaşamayanlara göre, yaşayanlarda 1,54 kat risk artışı bulunmuştur. Yapılan pek çok çalışmada, aileyle iletişim sorunları olanlarda ve ailede sorun yaşayanlarda daha yüksek düzeyde riskli/bağımlı internet kullanımının olduğu ve aile bağlarının zayıf olmasının bu durum için bir risk faktörü olduğu belirtilmektedir (42-44). Birçok çalışmada da ortaya konduğu gibi ailedeki huzursuzluk durumu ve aile bağlarının çocuğun psikososyal gelişimi üzerinde etkili olduğu söylenebilir. Ailede sorun olan öğrenciler kendilerini dış dünyaya kapatıp internet yoluyla bu sorunlardan uzaklaşma eğiliminde olabilirler.

Her ne kadar çoklu analizde anlamlı gözükmese de üniversitedeki ya da üniversite dışındaki arkadaşlarıyla ilişkilerinin iyi olduğunu belirtenlerde riskli/bağımlı internet kullanım oranı daha düşük olarak bulunmuştur. Literatürde genel olarak arkadaş ilişkileri iyi olan öğrencilerde riskli/bağımlı internet kullanımının azaldığı şeklinde bulgular mevcuttur (38, 43, 44). Özellikle adölesan dönemden genç yaşlara doğru geçen bireyler, ailelerinden uzaklaşıp duygusal destek için akranlarına ve arkadaşlarına yönelirler ve bu dönemde arkadaşlarla yaşanılan sorunlar onları yalnızlığa ve sosyalleşmek için internet ortamına itebilir.

Araştırmaya katılan öğrencilerin riskli/bağımlı internet kullanma oranları fiziksel aktivite düzeyini inaktif olarak belirten öğrencilerde diğer gruplara göre daha yüksektir (%43,4). Ancak bu ilişki çoklu analizde anlamsız bulunmuştur. Yapılan çalışmalar, düzenli fiziksel aktivite yapanlarda, fiziksel aktivitesi olmayanlara göre daha az riskli/bağımlı internet kullanımı olduğunu ortaya koymaktadır (26, 37, 39). Bazı çalışmalarda da fiziksel aktivitenin bağımlılık davranışlarıyla başa çıkmada etkili olabileceği bildirilmektedir (45, 46). Aynı zamanda internet kullanma süresi arttıkça fiziksel aktivite düzeyi azalmaktadır (37). Fiziksel aktivite ile riskli/bağımlı internet kullanımının karşılıklı olarak birbirlerini etkileyebilecek durumlar olduğu söylenebilir.

Öğrencilerin BKİ ile internet bağımlılığı durumları arasında anlamlı ilişki bulunmamıştır (p=0,584). Literatürde, çalışma bulgumuzla benzer şekilde BKİ ile internet bağımlılığı durumu arasında ilişki olmadığını belirten yayınlar olmakla beraber (35, 37), aşırı kilolu ve obezlerde riskli/bağımlı internet kullanımının daha fazla olduğunu bulan çalışmalar da mevcuttur (47). Fazla internet kullanımının kendisi de hareketsiz bir yaşam tarzına ve BKİ’de artışa yol açabilir. Çalışmamızda herhangi bir ilişki bulunmamasının nedeni obez olanların sayısının azlığına bağlanabilir.

Öğrencilerin sigara, alkol ve bağımlılık yapıcı madde kullanma durumuyla internet bağımlılığı durumları arasında istatistiksel olarak anlamlı bir ilişki bulunmamıştır. Literatürdeki bazı çalışmalarda da benzer sonuçlar verilmektedir (18, 30, 31, 36, 47-49). Bununla birlikte, sigara içenlerde, alkol ve madde kullananlarda riskli/bağımlı internet kullanımının daha çok olduğunu belirten çalışmalar da mevcuttur (26, 39, 49, 50). Çalışmada sigara, alkol ve bağımlılık yapıcı madde kullanımının beyana dayalı belirlenmiş olması bu durumun gizlenmesine yol açmış olabilir.

Öğrencilerin BDÖ’ye göre depresyon sıklığı %27,2 bulunmuş olup depresyonun tıp fakültesi öğrencilerinde önemli bir sorun olduğunu göstermektedir. Yapılan benzer çalışmalarda da %20-30 gibi yüksek rakamlar bildirilmiştir (17, 19). Riskli/bağımlı internet kullanımı depresif belirtisi olan öğrencilerde %38,5 iken, olmayan öğrencilerde %13,1 bulunmuştur (p<0,001). Çoklu analiz sonuçlarında da depresif belirtisi olanlarda riskli/bağımlı internet kullanma riskinin 3,24 kat arttığı saptanmıştır. Türkiye’de ve diğer ülkelerde yapılan çalışmalarda da depresyonu olanlarda riskli/bağımlı internet kullanımının daha yüksek olduğu bildirilmektedir (51-56). Depresyonun internet kullanımıyla ilişkisi ortaya konsa da aralarındaki ilişkinin mekanizması çok net değildir. Ancak depresyonun sosyal izolasyona, sosyal izolasyonun da riskli/bağımlı internet kullanımına yol açabileceği düşünülebilir (53). Bu bulgu, bizim çalışmamızda öne sürdüğümüz en temel hipotezimizi doğrulamaktadır ve en yüksek olabilirlik oranı (OR: 3,24) ile depresyonun en önemli belirleyici olduğunu ortaya koymuştur.

Öğrencilerin genel ruh sağlığı ile tanımlamalar incelendiğinde, riskli/bağımlı internet kullanımı, ruh sağlığını “orta” ve “kötü/fikrim yok” olarak değerlendirenlerde daha yüksek bulunmuştur. Kişilerin kendi ifadelerinin de ruh sağlığını ölçmede önemli olduğu, çalışmalarda bildirilmektedir (57). Riskli/bağımlı internet kullanımı psikolojik desteğe ihtiyaç duyan öğrencilerde yüksek bulunmuştur. Çoklu analiz sonuçlarında bu ilişki anlamsız bulunmuş olsa da depresif belirti durumu ile anlamlı bir ilişki bulunması, ruhsal sorunlarla ilişkisini ortaya koymak açısından önemlidir.

İnternet kullanma sürelerinin, tatil döneminde daha yüksek olmakla birlikte hem okul döneminde hem de tatil döneminde riskli/bağımlı internet kullanıcılarında ortalama internet kullanıcılarına göre daha uzun olduğu görülmüştür. Bununla uyumlu şekilde haftalık internet kullanma süreleri 30 saatin üstünde olan öğrencilerde riskli/bağımlı internet kullanma oranı daha yüksek bulunmuştur. Lojistik regresyon analizinde de tatil döneminde haftada 30 saatin üstünde internet kullananlarda 2,05 kat risk artışı bulunmuştur. Literatürde riskli/bağımlı internet kullanımının en önemli risk faktörlerinden birisinin internette geçirilen süre olduğu belirtilmekte olup, bu durum çalışmalarla gösterilmiştir (10, 24, 36, 44, 58). Ayrıca akademik amaçlar dışında internet kullanma süresi ile ilişki gösteren çalışmalar da mevcuttur (8, 37). Türkiye’de yapılan benzer çalışmalarda da internet kullanma süresi arttıkça riskli/bağımlı internet kullanma oranının arttığı belirtilmiş olup tıp öğrencilerinde de günlük internet kullanma süresi ile ilişkili bulunmuştur (13, 18, 34, 35, 38). Riskli ve bağımlı kullanıcılar internette geçirdikleri süreyi denetleme güçlüğü çeken bireyler olduğundan bu ilişki beklenen bir durumdur. Her ne kadar çalışmanın yapıldığı zamanı kapsamasa bile günümüzde yaşanan pandemi sürecinde de internette geçirilen sürenin giderek arttığı bilinmektedir (59).

Sonuç

Sonuç olarak, öğrencilerde riskli/bağımlı internet kullanımı %20,0; depresyon ise %27,2 oranındadır. Depresyon riskli/bağımlı internet için en önemli faktör olarak bulunmuştur. Bunun yanı sıra ders başarısı, bulunulan sınıf, internet kullanma süresi ve ailede sorun olma durumu ilişkili faktörler olarak belirlenmiştir.

Bulduğumuz görece yüksek sayılabilecek riskli/bağımlı internet kullanma oranları nedeniyle internet kullanımı ile ilgili koruyucu önlemlerin alınması gerektiği görülmektedir. Buna yönelik olarak öğrencilere ve ailelere eğitim verilmesi ve konu hakkında farkındalığın artırılması gerekmektedir. Öğrencilerin olumlu kişilik özellikleri geliştirilmeli, sosyal aktiviteleri desteklenmelidir. İnternet bağımlılığı üzerinde etkili olabilecek gelir yetersizliği dikkate alınmalı, burs imkanları sağlanmalıdır. Bağımlılığı olanlara psikolojik danışmanlık hizmeti sunulmalı, depresyonu olan öğrenciler için tedavi yaklaşımları sağlanmalıdır.

Riskli/bağımlı internet kullanımı ve sonucunda ortaya çıkan sorunlar, çok yönlü ve sektörler arası iş birliğini içeren bir yaklaşımla ele alınmalıdır. Ağırlıklı olarak korunmaya yönelik yaklaşımların yanı sıra riskli/bağımlı internet kullanıcıları için ulaşılabilir tanı-tedavi hizmetleri yerleştirilmelidir.

Etik

Etik Kurul Onayı: Çalışma için etik kurul onayı Ankara Üniversitesi Etik Kurulu’ndan alınmıştır (karar no: 8/142, tarih: 24.04.2017).

Hasta Onayı: Öğrencilerin bilgilendirilmiş ve yazılı onamları alınmıştır.

Hakem Değerlendirmesi: Editörler kurulu dışında olan kişiler tarafından değerlendirilmiştir.

Yazarlık Katkıları

Konsept: H.B.Y.Ç., M.Ç., Dizayn: H.B.Y.Ç., M.Ç., Veri Toplama veya İşleme: H.B.Y.Ç., M.Ç., Analiz veya Yorumlama: H.B.Y.Ç., M.Ç., Literatür Arama: H.B.Y.Ç., H.E.A., Yazan: H.B.Y.Ç., M.Ç., H.E.A.

Çıkar Çatışması: Yazarlar tarafından çıkar çatışması bildirilmemiştir.

Finansal Destek: Yazarlar tarafından finansal destek almadıkları bildirilmiştir.

References

Balcı Ş, Ayhan B. Üniversite Öğrencilerinin İnternet Kullanım ve Doyumları Üzerine Bir Saha Araştırması. Selçuk Üniversitesi İletişim Fakültesi Akademik Dergisi. 2007;5:174-197.

Türkiye İstatistik Kurumu, 2016 Yılı Hanehalkı Bilişim Teknolojileri Kullanımı Araştırması. Son 3 Ay İçinde Bireylerin Yaş Grubu ve Eğitim Durumlarına Göre İnternet Kullanma Oranları. http://www.tuik.gov.tr/PreTablo.do?alt_id=1028 Erişim Tarihi: 12.12.2017

Kutlu M, Savcı M, Demir Y, ve ark. İnternet Bağımlılığı Testi Kısa Formunun Türkçe Uyarlaması: Üniversite Öğrencileri ve Ergenlerde Geçerlilik ve Güvenilirlik Çalışması. Anadolu Psikiyatri Dergisi. 2016;17:69-76.

Yellowlees PM, Marks S. Problematic Internet Use or Internet Addiction? Comput Hum Behav. 2007;23:1447-1453.

Özcan NK, Buzlu S. Problemli İnternet Kullanımını Belirlemede Yardımcı Bir Araç: “İnternette Bilişsel Durum Ölçeği”nin Üniversite Öğrencilerinde Geçerlik ve Güvenirliği. Bağımlılık Dergisi. 2005;6:19-26.

Bayraktar F. İnternet Kullanımının Ergen Gelişimindeki Rolü. Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi. Ege Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü. İzmir, 2001.

Balta ÖÇ, Horzum MB. İnternet Bağımlılığı Testi. Eğitim Bilimleri ve Uygulama Dergisi. 2008;7:87-102.

Lee S. Problematic Internet Use among College Students: An Exploratory Survey Research Study. Faculty of the Graduate School of the University of Texas at Austin in Partial Fulfillment of the Requirements for the Degree of Doctor of Philosophy. The University of Texas. Austin, Texas, ABD. Mayıs 2009.

Shaheen HM, Farahat TM, Gaber HM. Problematic Internet Use among Medical School Students in Menoufia University Egypt. Journal of Child and Adolescent Behavior. 2016;4:1-5.

Kuss D, Griffiths MD, Binder JF. Internet Addiction in Students: Prevalence and Risk Factors. Computers in Human Behavior. 2013;29:959-966.

Chou C, Condron L, Belland JC. A Review of the Research on Internet Addiction. Educ Psychol Rev. 2005;17:363-388.

Kima K, Ryu E, Chon M, et al. Internet Addiction in Korean Adolescents and Its Relation to Depression and Suicidal Ideation: A Questionnaire Survey. Int J Nurs Stud. 2006;43:185-192.

Mayda AS, Yılmaz M, Bolu F, ve ark. Bir Öğrenci Yurdunda Kalan Üniversite Öğrencilerindeki İnternet Bağımlılığı ile Beck Depresyon Ölçeği Arasındaki İlişki. Konuralp Tıp Dergisi. 2015;7:6-14.

Sarokhani D, Delpisheh A, Veisani Y, et al. Prevalence of Depression among University Students: A Systematic Review and Meta-Analysis Study. Depression Research and Treatment. 2013;13:1-7.

Buchanan JL. Prevention of Depression in the College Student Population: A Review of the Literature. Arc Psychiatric Nurs. 2012;26:21-42.

Roh MS, Jeon HJ, Kim H, et al. Factors Influencing Treatment for Depression among Medical Students: A Nationwide Sample in South Korea. Med Educ. 2009;43:133-139.

Goebert D, Thompson D, Takeshita J, et al. Depressive Symptoms in Medical Students and Residents: A Multischool Study. Acad Med. 2009;84:236-241.

Ergin A, Uzun SU, Bozkurt Aİ. Tıp Fakültesi Öğrencilerinde İnternet Bağımlılığı Sıklığı ve Etkileyen Etmenler. Pamukkale Tıp Dergisi. 2013;6:134-142.

Ludwig AB, Burton W, Weingarten J, et al. Depression and Stress amongst Undergraduate Medical Students. BMC Med Educ. 2015;15:141.

Yurtışığı Çaynak HB. Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi 1., 2. ve 3. sınıf öğrencilerinde internet bağımlılığı, depresyon ve diğer ilişkili faktörler [tıpta uzmanlık tezi]. Ankara: Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi; 2017. https://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/41905

Young KS. Internet Addiction: The Emergence of a New Clinical Disorder. Cyber Psychology and Behavior. 1998;1:237-244.

Beck AT, Ward CH, Mendelson M, et al. An Inventory for Measuring Depression. Archives of General Psychiatry. 1961;4:561-571.

Hisli N. Beck Depresyon Envanteri’nin Üniversite Öğrencileri için Geçerliği, Güvenirliği. Psikoloji Dergisi. 1989;6:3-13.

Hashemian A, Moghadam AD, Delpisheh A. Prevalence of Internet Addiction among University Students in Ilam: A Cross-Sectional Study. International Journal of Epidemiologic Research. 2014;1:9-15.

Doğan A. İnternet Bağımlılığı Yaygınlığı. Dokuz Eylül Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü Aile Eğitimi ve Danışmanlığı Anabilim Dalı Aile Eğitimi Ve Danışmanlığı Programı Yüksek Lisans Tezi. İzmir, 2013.

Sevindik F. Fırat Üniversitesi Öğrencilerinde Problemli İnternet Kullanımı ve Sağlıklı Yaşam Biçimi Davranışlarının Belirlenmesi. İnonü Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü Halk Sağlığı Anabilim Dalı Doktora Tezi. Malatya, 2011.

Batıgün AD, Hasta D. İnternet Bağımlılığı: Yalnızlık ve Kişilerarası İlişki Tarzları Açısından Bir Değerlendirme. Anadolu Psikiyatri Dergisi. 2010;11:213-219.

Şahin C, Aydın D, Balay R. Eğitim Fakültesi Öğrencilerinin Eğitsel İnternet Kullanımı ile İnternet Bağımlılıklarının İncelenmesi. Ahi Evran Üniversitesi Kırşehir Eğitim Fakültesi Dergisi. 2016;17:481-497.

Liu X, Bao Z, Wang Z. Internet Use and Internet Addiction Disorder among Medical Students: A Case from China. Asian Social Science. 2010;6:28-34.

Younes F, Halawi G, Jabbour H, et al. Internet Addiction and Relationships with Insomnia, Anxiety, Depression, Stress and Self-Esteem in University Students: A Cross Sectional Designed Study. Plos One. 2016;11:e0161126.

Bhandari PM, Neupane D, Rijal S, et al. Sleep Quality, Internet Addiction and Depressive Symptoms among Undergraduate Students in Nepal. BMC Psychiatry. 2017;17:106.

Haque M, Rahman NA, Majumder AA, et al. Internet use and addiction among medical students of Universiti Sultan Zainal Abidin, Malaysia. Psychol Res Behav Manag. 2016;9:297-307.

İkiz E, Asıcı E, Savcı M, Yörük C. Problemli İnternet Kullanımı İle Üniversite Yaşamına Uyum İlişkisi. Bartın Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi. 2015;4:34-50.

Orsal O, Orsal O, Unsal A, et al. Evaluation of Internet Addiction and Depression Among University Students. Procedia - Social and Behavioral Sciences. 2013;82:445-454.

Aslan E, Yazıcı A. Üniversite Öğrencilerinde İnternet Bağımlılığı ve İlişkili Sosyodemografik Faktörler. Klinik Psikiyatri. 2016;19:109-117.

Boonvisudhi T, Kuladee S. Association Between Internet Addiction and Depression in Thai Medical Students at Faculty of Medicine, Ramathibodi Hospital. Plos One. 2017;12:e0174209.

Derbyshire KL, Lust KA, Schreiber LR, et al. Problematic Internet Use and Associated Risks in a College Sample. Compr Psychiatry. 2013;54:415-422.

Gümüş AB, Şıpkın S, Tuna A, ve ark. Üniversite Öğrencilerinde Problemli İnternet Kullanımı, Şiddet Eğilimi ve Bazı Demografik Değişkenler Arasındaki İlişki. TSK Koruyucu Hekimlik Bülteni. 2015;14:460-467.

Islam A, Hossin MZ. Prevalence and Risk Factors of Problematic Internet Use and the Associated Psychological Distress among Graduate Students of Bangladesh. Asian J Gambl Issues and Public Health. 2016;6:11.

Caplan SE. Relations Among Loneliness, Social Anxiety, and Problematic Internet Use. Cyberpsychol Behav. 2007;10:234-242.

Kim J, Haridakis PM. The Role of Internet User Characteristics and Motives in Explaining Three Dimensions of Internet Addiction. Journal of Computer-Mediated Communication. 2009;14:988-1015.

Tsitsika A, Critselis E, Louizou A, et al. Determinants of Internet Addiction among Adolescents: A Case-Control Study. Scientific World Journal. 2011;11:866-874.

Gunuc S, Dogan A. The Relationships Between Turkish Adolescents’ Internet Addiction, Their Perceived Social Support and Family Activities. Computers in Human Behavior. 2013;29: 2197-2207.

Wang H, Zhou X, Lu C, et al. Problematic Internet Use in High School Students in Guangdong Province, China. Plos One. 2011;6:e19660.

Brown RA, Abrantes AM, Read JP, et al. Aerobic Exercise for Alcohol Recovery: Rationale, Program Description, and Preliminary Findings. Behav Modif. 2009;33:220-249.

Lynch WJ, Piehl KB, Acosta G, et al. Aerobic Exercise Attenuates Reinstatement of Cocaine-seeking Behavior and Associated Neuroadaptations in the Prefrontal Cortex. Biol Psychiatry. 2010;68:774-777.

Fernández-Villa T, Alguacil Ojeda J, Almaraz Gómez A, et al. Problematic Internet Use in University Students: Associated Factors and Differences of Gender. Adicciones. 2015;27:265-275.

Taymur İ, Budak E, Demirci H, et al. A Study of the Relationship between Internet Addiction, Psychopathology and Dysfunctional Beliefs. Computers in Human Behavior. 2016;61:532-536.

Durkee T, Carli V, Floderus B, et al. Pathological Internet Use and Risk-Behaviors among European Adolescents. Int J Environ Res Public Health. 2016;13:294.

Bakken IJ, Wenzel HG, Götestam KG, et al. Internet Addiction among Norwegian Adults: A Stratified Probability Sample Study. Scand J Psychol. 2009;50:121-127.

Berner JE, Santander J, Contreras AM, et al. Description of Internet Addiction among Chilean Medical Students: A Cross-Sectional Study. Acad Psychiatry. 2014;38:11-14.

Yao B, Han W, Zeng L, et al. Freshman Year Mental Health Symptoms and Level of Adaptation as Predictors of Internet Addiction: A Retrospective Nested Case-control Study of Male Chinese College Students. Psychiatry Res. 2013;210:541-547.

Christakis DA, Moreno MM, Jelenchick L, et al. Problematic Internet Usage in US College Students: A Pilot Study. BMC Med. 2011;9:77.

Sahin S, Ozdemir K, Unsal A. Evaluation of the Relationship Between Internet Addiction and Depression in University Students. Medicinski Glasnik. 2013;18:14-27.

Odacı H, Çıkrıkçı Ö. Differences in Problematic Internet Use based on Depression, Anxiety, and Stress Levels. Addicta: The Turkish Journal on Addictions. 2017;4:41-61.

İkiz FE, Savcı M, Asıcı E, et al. Üniversite Öğrencilerinde Problemli İnternet Kullanımı ile Psikolojik Belirtiler Arasındaki İlişkinin İncelenmesi. International Journal of Human Sciences. 2015;12:688-702.

Akkaş Yılmaz E. Ankara’da Bir Eğitim ve Araştırma Hastanesi Kadın Hastalıkları ve Doğum Polikliniği’ne Başvuran Gebelerde “Edinburgh Doğum Sonrası Depresyon Ölçeği” ile Depresyon Sıklığı ve ilişkili Etmenler. Ankara Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü Halk Sağlığı Anabilim Dalı Epidemiyoloji Yüksek Lisans Tezi. Ankara, 2013.

Ching SM, Hamidin A, Vasudevan R, et al. Prevalence and Factors Associated with Internet Addiction among Medical Students - A Cross-Sectional Study in Malaysia. Med J Malaysia. 2017;72:7-11.

Sun Y, Li Y, Bao Y, et al. Brief Report: Increased Addictive Internet and Substance Use Behavior During the COVID-19 Pandemic in China. Am J Addict. 2020;29:268-270.