Tableau clinique des personnes cyberdépendantes demandant des services dans les centres publics de réadaptation en dépendance au Québec : étude exploratoire
Notice bibliographique
Résumé
À ce jour, il n’existe aucun consensus quant aux critères diagnostiques d’une dépendance à Internet (Hinic, 2011 ; Tonioni et al. , 2012 ; Weinstein et Lejoyeux, 2010). Pourtant, des personnes s’autodéclarent cyberdépendantes et réclament des soins dans les centres de réadaptation en dépendance (CRD) au Québec. Ces admissions ont amené l’Agence de la santé et des services sociaux de Montréal à demander la réalisation d’une étude descriptive sur la cyberdépendance. Objectifs : Décrire les caractéristiques sociodémographiques des cyberdépendants en traitement dans les CRD ; et 2) Documenter leurs problématiques associées telles les problèmes de consommation d’alcool, de drogues, pratiques de jeux, estime de soi, symptômes de dépression et d’anxiété. Méthode : L’étude a été menée dans huit CRD au Québec. Un échantillon de convenance de 57 personnes a été recruté sur une période de 24 mois de 2010 à 2012. Pour participer à cette étude, il fallait être âgé d’au moins 18 ans, s’identifier comme étant cyberdépendant, demander de l’aide pour un problème de cyberdépendance dans un CRD public. L’Internet addiction test (IAT) (Young, 1998), dans sa version française validée (Khazaal et al. , 2008), a servi à évaluer la gravité des habitudes d’utilisation d’Internet. Les problèmes associés ont été évalués à l’aide des questionnaires suivants : l’inventaire d’anxiété de Beck (Beck, Epstein, Brown et Steer, 1988) ; l’inventaire de dépression de Beck (Bourque et Beaudette, 1982) ; le DÉBA-Alcool/Drogues/Jeu (Tremblay et Blanchette-Martin, 2009) et le questionnaire de l’échelle d’estime de soi (Rosenberg, 1965). Résultats . Cinquante-sept personnes ont accepté de participer à l’étude. La très grande majorité des participants était des hommes (88 %), âgés en moyenne de 30 ans, vivant chez leurs parents et ayant un faible revenu. Ils consultaient à la suite des recommandations de leurs proches et rapportaient de nombreuses conséquences reliées à leur utilisation d’Internet. Ils passaient en moyenne 65 heures par semaine sur Internet et rapportaient avoir plusieurs applications problématiques. Les applications problématiques les plus fréquemment rapportées étaient les jeux de rôles multijoueurs (57,8 %), les sites de divertissement streaming (35,1 %) et les bavardoirs communément appelés chat rooms (29,8 %). À l’échelle d’estime de soi, 66,6 % des participants présentaient une estime de soi très faible, ou faible, alors que 21,1 % rapportaient une estime supérieure à la moyenne. L’inventaire de dépression de Beck a évalué que 3,5 % (n = 2) de l’échantillon atteignait le seuil clinique tandis que 7,5 %, (n = 4) vivait de l’anxiété atteignant le seuil clinique. Presque la moitié (45,6 %) prenait une médication psychotrope pour un problème de santé mentale et 33,3 % présentait un problème de santé physique chronique. Conclusion : Cette étude a permis de mettre en lumière les caractéristiques d’un groupe encore méconnu dans la population, soit les personnes cyberdépendantes. Ces cyberdépendants vivent des conséquences significatives à la suite de la perte de contrôle de l’utilisation d’Internet. Par ailleurs, à leur admission en traitement, bien que la détresse psychologique subjective ne soit pas toujours élevée, les participants présentent un tableau clinique complexe où la comorbidité est la règle plutôt que l’exception. Il nous semble que les données actuelles comportent suffisamment de similarités avec les autres troubles addictifs pour permettre aux cliniciens de travailler en prenant assise sur leur expérience avec d’autres dépendances.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».