Bu sayfa, 26. Dünya Psikiyatri Kongresi'nde sunulan çalışmanın yapay zekâ desteğiyle hazırlanmış Türkçe özetidir. Çalışmanın sahibi sunan yazarlardır; atıf için orijinal kaynağa başvurun.

EV0037

Yüksek riskli oyuncularda günlük uyku ve oyun süreçlerinin modellenmesi: giyilebilir izleme ile öz bildirim verisini birleştiren dinamik yapısal eşitlik yaklaşımı

MODELING DAILY SLEEP–GAMING PROCESSES IN HIGH-RISK GAMERS: A DYNAMIC STRUCTURAL EQUATION APPROACH COMBINING WEARABLE TRACKING AND SELF-REPORT DATA

Yüksek riskli oyuncularda ertesi günkü oyun süresini yordayan, nesnel uyku süresi değil önceki gecenin öznel uyku kalitesidir ve bu ilişki fiziksel etkinlikle açıklanmamaktadır.

Amaç, yüksek riskli oyun davranışı olan bireylerde uyku ile oyun süresi arasındaki günlük düzeydeki ilişkileri incelemek ve adım sayısıyla işlevselleştirilen günlük fiziksel etkinliğin bu ilişkileri istatistiksel olarak açıklayıp açıklamadığını sınamaktır. Çin'de Şanghay ve Hunan'daki üniversitelerden Eylül 2023 ile Şubat 2024 arasında, Oyun Oynama Bozukluğu Tarama Ölçeği (Gaming Disorder Screening Scale, GDSS) ile seçilen 40 yüksek riskli üniversite öğrencisi alınmıştır (yaş aralığı 17 ile 25, ortalama 18,43, SS 1,30; %92,5 erkek, %97,5 lisans öğrencisi, %97,5 mobil cihazda oyun oynayan, %72,5 çok oyunculu rekabetçi oyun oynayan). 28 gün boyunca günlük oyun süresi ve önceki gecenin uyku kalitesi (0 ile 10 arası) birer maddeyle toplanmış, nesnel uyku süresi ve günlük adım sayısı Huawei giyilebilir cihazlarla kaydedilmiş, veriler kişi içi ve kişiler arası bileşenleri ayrıştıran dinamik yapısal eşitlik modellemesiyle (dynamic structural equation modeling, DSEM) çözümlenmiştir. Birinci modelde önceki gecenin daha yüksek öznel uyku kalitesi ertesi günkü daha uzun oyun süresini yordamış (β = 0,091, %95 güven aralığı (confidence interval) [0,034, 0,148]), aynı gün içindeki daha yüksek nesnel fiziksel etkinlik daha kısa oyun süresiyle ilişkili bulunmuş (β = -0,064, [-0,109, -0,019]) ve oyun süresi günden güne anlamlı süreklilik göstermiştir (β = 0,421, [0,360, 0,482]). İkinci modelde nesnel uyku süresi ne ertesi günkü oyun süresini ne de sonraki fiziksel etkinliği yordamış; aynı gün fiziksel etkinlik yine daha kısa oyun süresiyle ilişkili çıkmış (β = -0,055, [-0,101, -0,010]) ve oyun süresinin günler arası sürekliliği korunmuştur (β = 0,423, [0,363, 0,482]). Her iki modelde de fiziksel etkinlik üzerinden giden dolaylı etki anlamlı değildir. Sonuç olarak oyun davranışını anlamada uyku süresinden çok uyku kalitesi ilgili görünmekte, uykuyu hedefleyen girişim ve programların fiziksel egzersiz gibi alternatif etkinlikleri de kapsayan daha geniş davranış örüntülerini dikkate almasının yararlı olabileceği belirtilmektedir.

Tüm WCP 2026 özetleri