Üniversite Öğrencilerinde Akıllı Telefon Bağımlılığı ile Kas-İskelet Sistemi Ağrısı, Depresyon ve Uyku Kalitesi Arasındaki İlişki

Amaç: Bu çalışmanın amacı üniversite öğrencilerinde kas iskelet sistemi ağrısı, kötü uyku kalitesi ve depresyon ile akıllı telefon kullanım şiddeti arasındaki ilişkiyi araştırmaktır. Yöntem: Çalışmaya üniversitemizde öğrenim gören 121 öğrenci dahil edildi. Akıllı telefon bağımlılık düzeyleri akıllı telefon bağımlılığı ölçeği-kısa form (ATBÖ-KF), ile uyku kalitesi ve bozukluğu Pittsburgh Uyku Kalitesi İndeksi (PUKİ) ile kas iskelet sistemi ağrı prevalansı İskandinav Kas-İskelet Sistemi Anketi ile değerlendirildi. Katılımcıların depresif yakınmalarının varlığını ve şiddetini belirlemek için Beck Depresyon Ölçeği (BDÖ) uygulandı. Bulgular: Katılımcıların yaş ortalaması 22.99±2.31 yıl olup, 71’i (%58.7) kadın idi. Kadın cinsiyetinde olanların ATBÖ-KF puan ortalaması erkeklerden daha fazlaydı. Çalışmaya katılan üniversite öğrencilerinin %66.1’i akıllı telefon kullanımının akademik performansını olumsuz yönde etkilediğini düşünmekteydi. Çalışmaya katılanlarda en sık görülen kas-iskelet ağrısı sırt (%64.5), bel (63.6), boyun (%54.5) ve omuz (%49.6) ağrısıydı. Son 1 yılda boyun, omuz, el, sırt, bel, kalça, diz ve ayak bölgesinde ağrısı olanlarda olmayanlara göre ATBÖ-KF’den istatiksel olarak anlamlı düzeyde yüksek puan elde edilmiştir . Katılımcılar arasında PUKİ’ den 6 ve üzeri puan alanlarda, 5 ve altı puan alanlara göre ATBÖ-KF’den istatiksel olarak anlamlı düzeyde yüksek puan ortalaması belirlenmiştir. BDÖ’ den 16 ve altında puan elde edilenler, 17 ve üzeri alanlara göre ATBÖ-KF’ den anlamlı düzeyde düşük puan almıştır . Sonuç: Akıllı telefon kullanımı kas-iskelet sistemi semptomları, kötü uyku kalitesi ve depresyon için potansiyel bir risk faktörü olabilir. Araştırmamızda akıllı telefon bağımlılığının kas iskelet sistemi üzerine etkisinin depresyon ve kötü uyku kalitesinden bağımsız olduğu bulundu. Çalışmamız, üniversite öğrencileri arasında akıllı telefon bağımlılığı ve sonuçları hakkında farkındalık yaratmanın önemini ortaya koymaktadır.

Anahtar Kelimeler:

Akıllı telefon bağımlılığı, ağrı, depresyon, uyku

Relationship of Smartphone Addiction with Musculoskeletal System Pain, Depression and Sleep Quality in University Students

Objective: The aim of this study is to investigate the relationship between musculoskeletal pain, poor sleep quality, depression, and smartphone use severity in university students. Method: 121 students studying at our university were included in the study. Smartphone addiction levels were evaluated with the smartphone addiction scale-short form (SAS-SV), sleep quality and disorder Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI), and musculoskeletal pain prevalence using the Scandinavian Musculoskeletal Questionnaire. Beck Depression Inventory (BDI) was applied to determine the presence and severity of depressive complaints of the participants. Results: The mean age of the participants was 22.99±2.31 years, and 71 (58.7%) were female. The SAS-SV mean score of the females was higher than the males . 66.1% of the university students who participated in the study thought that the use of smartphones negatively affected their academic performance. The most common musculoskeletal pain in the study participants was back (64.5%), low back (63.6), neck (54.5%) and shoulder (49.6%) pain Statistically, significantly higher scores were obtained from SAS-SV in patients who had pain in the neck, shoulder, hand, upper back, low back, hip, knee, and foot in the last 1 year compared to those without pain. A statistically significantly higher mean score from SAS-SV was determined among the participants who scored 6 and above in PSQI compared to those who scored 5 and below . Those who scored 16 and below in BDI had a significantly lower score in SAS-SV than those who scored 17 and above . Conclusion: Smartphone use may be a potential risk factor for musculoskeletal symptoms, poor sleep quality, and depression. In our study, it was found that the effect of smartphone addiction on the musculoskeletal system was independent of depression and poor sleep quality. Our study reveals the importance of raising awareness about smartphone addiction and its consequences among university students.

Keywords:

smartphone addiction, pain, depression, sleep,

PDF

___

1. Chun H, Lee H, Kim D. The integrated model of smartphone adoption: hedonic and utilitarian
2. value perceptions of smartphones among Korean college students. Cyberpsychology Behav Soc Netw 2012; 15(9): 473-479.
3. 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(12): e83558.
4. Alsalameh AM, Harisi MJ, Alduayji MA, et al. Evaluating the relationship between smartphone addiction/overuse and musculoskeletal pain among medical students at Qassim University. J Family Med Prim Care 2019; 8(9): 2953-2959.
5. Demirci K, Akgönül M, Akpinar A. Relationship of smartphone use severity with sleep quality, depression, and anxiety in university students. J Behav Addict 2015; 4(2): 85-92.
6. Kaya F, Bostanci Daştan N, Durar E. Smart phone usage, sleep quality and depression in university students. Int J Soc Psychiatry 2021; 67(5): 407-414.
7. Cocoradă E, Maican CI, Cazan AM, Maican MA. Assessing the smartphone addiction risk and its associations with personality traits among adolescents. Child Youth Serv Rev 2018; 93: 345-354.
8. Aktaş H, Yılmaz N. Üniversite gençlerinin yalnızlık ve utangaçlık unsurları açısından akıllı telefon bağımlılığı. International Journal of Social Sciences and Education Research 2017; 3(1): 85-100.
9. Beck AT. An inventory for measuring depression. Arch Gen Psychiatry 1961; 4: 561-571.
10. Hisli N. Beck Depresyon Envanteri’nin üniversite öğrencileri için geçerliği, güvenirliği. Psikoloji Dergisi 1989; 7: 3-13.
11. Noyan CO, Darçın AE, Nurmedov S, et al. Akıllı telefon bağımlılığı ölçeğinin kısa formunun üniversite öğrencilerinde Türkçe geçerlilik ve güvenilirlik çalışması. Anadolu Psikiyatri Derg 2015; 16(Supp.1): 73–81.
12. Buysse DJ, Reynolds CF, Monk TH, et al. The Pittsburgh Sleep Quality Index: a new instrument for psychiatric practice and research. Psychiatry Res 1989; 28(2): 193-213.
13. Ağargün MY, Kara H, Anlar O. Pittsburgh Uyku Kalitesi İndeksi’nin Geçerliği ve Güvenirliği. Turk Psikiyatri Derg 1996; 7(2): 107-111.
14. Crawford JO. The Nordic musculoskeletal questionnaire. Occup Med 2007; 57: 300-301.
15. Kahraman T, Genç A, Göz E. The Nordic Musculoskeletal Questionnaire: cross-cultural adaptation into Turkish assessing its psychometric properties. Disabil Rehabil 2016; 38(21): 2153-2160.
16. Queiroz LB, Lourenço B, Silva LEV, et al. Musculoskeletal pain and musculoskeletal syndromes in adolescents are related to electronic devices. J Pediatr (Rio J) 2018; 94(6): 673–679.
17. Alruzayhi MK, Almuhaini MS, Alwassel AI, Alateeq OM. The effect of smartphone usage on the upper extremity performance among Saudi youth, KSA. Rom J Rhinol 2018; 8(29): 47–53.
18. Randler C, Wolfgang L, Matt K, et al. Smartphone addiction proneness in relation to sleep and morningness-eveningness in German adolescents. J Behav Addict 2016; 5(3): 465-473.
19. Tonga E, Özgül B, Timurtas E, et al. Evaluation of musculoskeletal complaints associated with smartphone use among university students and related risk factors. Ann Rheum Dis 2017; 76: 1504.
20. İnal Ö, Serel Arslan S. Investigating the effect of smartphone addiction on musculoskeletal system problems and cognitive flexibility in university students. Work 2021; 68(1): 107-113.
21. Choi YS. A study on the smartphone addiction and physical pain in the university students. Biomed Res 2018; 29(16): 3162–3168.
22. Yang SY, Chen MD, Huang YC, et al. Association between smartphone use and musculoskeletal discomfort in adolescent students. J Community Health 2017; 42: 423-430.
23. Lee S, Kang H, Shin G. Head flexion angle while using a smartphone. Ergonomics 2015; 58(2): 220-226.
24. Namwongsa S, Puntumetakul R, Neubert MS, Boucaut R. Effect of neck flexion angles on neck muscle activity among smartphone users with and without neck pain. Ergonomics 2019; 62(12): 1524-1533.
25. Kim MS. Influence of neck pain on cervical movement in the sagittal plane during smartphone use. J Phys Ther Sci 2015; 27(1): 15-17.
26. Jung SI, Lee NK, Kang KW, et al. The effect of smartphone usage time on posture and respiratory function. J Phys Ther Sci 2016; 28(1): 186-189.
27. İnal EE, Demirci K, Çetintürk A, et al. Effects of smartphone overuse on hand function, pinch strength, and the median nerve. Muscle Nerve 2015; 52: 183-188.
28. Eapen C, Kumar B, Bhat AK, Venugopal A. Extensor pollicis longus injury in addition to De Quervain’s with text messaging on mobile phones. J Clin Diagn Res 2014; 8(11): 1-4.
29. Betsch M, Kalbhen K, Michalik R, et al. The influence of smartphone use on spinal posture- A laboratory study. Gait Posture 2021; 85: 298-303.
30. Onofrei RR, Amaricai E, Suciu O, et al. Smartphone use and postural balance in healthy young adults. Int J Environ Res Public Health 2020; 17: 3307.
31. Win AM, Yen LW, Tan KH, et al. Patterns of physical activity and sedentary behavior in a representative sample of a multi-ethnic South-East Asian population: A cross-sectional study. BMC Public Health 2015; 15: 318.
32. Endo K, Suzuki H, Nishimura H, et al. Sagittal lumbar and pelvic alignment in the standing and sitting positions. J Orthop Sci 2012; 17: 682–686.
33. Kim SE, Kim JW, Jee YS. Relationship between smartphone addiction and physical activity in Chinese international students in Korea. J Behav Addict 2015; 4(3): 200-205.
34. Özen S, Topçu M. Tıp fakültesi öğrencilerinde akıllı telefon bağımlılığı ile depresyon, 35. obsesyon-kompulsiyon, dürtüsellik, aleksitimi arasındaki ilişki. Bağımlılık Dergisi 2017; 18(1): 16-24.
36. Adams SK, Kisler TS. Sleep quality as a mediator between technology-related sleep 37. quality, depression and anxiety. Cyberpsychol Behav Soc Netw 2013; 16(1): 25-30.
38. Munezawa T, Kaneita Y, Osaki Y, et al. The association between use of mobile phones after lights out and sleep disturbances among Japanese adolescents: a nationwide crosssectional survey. Sleep 2011; 34(8): 1013-1020.
39. Khalsa SB, Jewett ME, Cajochen C, Czeisler CA. A phase response curve to single bright light pulses in human subjects. J Physiol 2003; 549(3): 945-952.
40. Ohayon MM, Schatzberg AF. Using chronic pain to predict depressive morbidity in the general population. Arch Gen Psychiatry 2003; 60(1): 39-47