Tableau clinique des personnes cyberdépendantes demandant des services dans les centres publics de réadaptation en dépendance au Québec : étude exploratoire
Bibliographic record
Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".