Résumés
Résumé
Objectifs : L’évaluation de l’utilisation pathologique d’Internet (UPI) repose essentiellement sur des questionnaires autorapportés, sans égard à l’ensemble des points de vue possibles. Cette recherche vise à documenter différentes sources d’information pour évaluer la présence d’une UPI. L’étude compare la perception de jeunes en traitement pour une UPI quant à leur problématique avec celle d’un clinicien et celle d’un instrument de mesure l’Internet Addiction Test (IAT).
Méthode : 74 participants âgés de 14 à 17 ans ont été recrutés à travers des centres de traitement en dépendance. Ils ont complété l’IAT et pris part à une entrevue semi-structurée évaluant la présence d’une UPI et leur perspective par rapport à celle-ci. Au terme de l’entrevue, les cliniciens ont statué sur la présence ou non d’une UPI et expliqué les raisons étayant leur jugement. Les jeunes ont également statué et expliqué leur vision de la nature de leur problématique. La concordance entre les points de vue a été dégagée à partir d’analyse de répartition des fréquences. Une analyse qualitative a aussi été réalisée sur les raisons justifiant la présence d’une problématique.
Résultats : Les évaluations des jeunes, des cliniciens et de l’IAT concordaient dans 59,5 % des cas. Les raisons les plus fréquemment mentionnées par les jeunes et les cliniciens pour expliquer la présence d’une UPI sont : la présence de méfaits, la difficulté de contrôle et le grand nombre d’heures passées en ligne.
Conclusions : Les résultats suggèrent qu’il existe des divergences entre la perception des jeunes, des cliniciens et le score à l’IAT. Les raisons mentionnées par les deux parties pour expliquer leur jugement s’arriment aux critères diagnostiques recensés dans la littérature. Cette étude souligne l’importance de prendre en compte différents points de vue dans l’établissement de critères diagnostiques d’une condition émergente comme l’UPI.
Mots-clés :
- utilisation problématique d’Internet (UPI),
- cyberdépendance,
- évaluation,
- perception,
- adolescents,
- jugement clinique
Abstract
Aims : An evaluation of problematic Internet use (PIU) is essentially based on self-reported questionnaires, without regard for all possible points of view. The goal of this study is to document different sources of information used to consider PIU. The study compares the perception of adolescents being treated for PIU regarding their condition with that of clinicians’ and to Internet Addiction Test scores (IAT).
Methods : 74 participants aged 14 to 17 were recruited in various addiction treatment centres. They completed the IAT and participated in semi-structured interviews evaluating presence of PIU and their perception of the latter. At the end of the interviews, the clinicians evaluated whether or not there was PIU and provided detailed explanations of their answers. The various reasons given by users and clinicians were established based on the responses given, and descriptive and frequency distribution analyses were carried out. A frequency distribution analysis was used to identify similarities among different viewpoints.
Results : In 59.5 % of cases, all three points of view concerning a participant’s condition were in agreement. The reasons most frequently given by adolescents and clinicians to support their choice of attributing a PIU were presence of risks, control issues, and very high number of hours spent online.
Conclusions : The results suggest that although there are differences between the perceptions of adolescents undergoing treatment and clinicians, and IAT scores, the reasons given by both parties to explain their assessments meet the diagnosis criteria reported in the literature. Our study highlights the importance of considering various points of view to establish emerging condition such as PIU.
Keywords:
- Problematic Internet Use (PIU),
- Internet addiction,
- Assessment,
- Perception,
- Youth,
- Clinical Decision
Resumen
Objetivos: La evaluación del uso patológico de Internet (UPI) reposa principalmente sobre cuestionarios auto presentados, sin tener en cuenta el conjunto de los puntos de vista posibles. Esta investigación apunta a documentar diferentes fuentes de información con el fin de evaluar la presencia de un UIP. El estudio compara la percepción de los jóvenes en tratamiento por un UIP debido a su problemática con la de un clínico y con el instrumento de medida Internet Addiction Test (IAT) (test de adicción al internet).
Método: 74 participantes cuyas edades oscilan entre los 14 y los 17 años y que fueron reclutados a través de los centros de tratamiento de la dependencia, completaron una prueba IAT y participaron de una entrevista semiestructurada para evaluar la presencia de un UPI y su perspectiva con respecto al mismo. Al final de la entrevista, los clínicos determinaron si había o no presencia de un UPI y explicaron sus razones, detallando su opinión. Los jóvenes determinaron también la naturaleza de su problemática y explicaron su visión sobre la misma. La concordancia entre los puntos de vista se estableció a partir de un análisis de repartición de frecuencias. Se realizó asimismo un análisis cualitativo sobre las razones que justificaban la presencia de una problemática.
Resultados: Las evaluaciones de los jóvenes, de los clínicos y de la prueba IAT coincidían en el 59,5 % de los casos. Las razones que los jóvenes y los clínicos mencionaban con más frecuencia para explicar la presencia de un UPI son: la presencia de fechorías, la dificultad de control y la gran cantidad de horas pasadas en línea.
Conclusiones: Los resultados sugieren que existen divergencias entre la percepción de los jóvenes, de los clínicos y del puntaje en la prueba IAT. Las razones mencionadas por las dos partes para explicar sus opiniones se acercan a los criterios de diagnóstico mencionados en la bibliografía. Este estudio subraya la importancia de tomar en cuenta diferentes puntos de vista en el establecimiento de criterios de diagnóstico de una condición emergente como el UPI.
Palabras clave:
- utilización problemática del Internet (UPI),
- ciber dependencia,
- evaluación, percepción,
- adolescentes,
- opinión clínica
Corps de l’article
Problématique
La dépendance à Internet et ses méfaits font l’objet d’un nombre croissant de recherches depuis ces vingt dernières années. Or, la notion même de « dépendance à Internet » ne fait pas consensus, notamment chez les jeunes qui font une utilisation quotidienne d’Internet par l’entremise de différentes plateformes et applications (Tserkovnikova et al., 2016). À ce jour, la communauté scientifique peine encore à tracer la ligne entre une utilisation d’Internet fonctionnelle et une utilisation pathologique, à même d’occasionner des méfaits. Nous retiendrons ici le terme d’« utilisation pathologique d’Internet » (UPI) pour référer à une condition où l’utilisateur entretient une relation avec les nouvelles technologies où il lui est difficile de réguler l’ampleur de son investissement sur Internet, combinée à une détresse ou à des impacts négatifs liés à cette utilisation (Dufour et al., 2014 ; Durkee et al., 2012 ; Goyette et Nadeau, 2008 ; Nadeau et al., 2011 ; Starcevic, 2016 ; Tsitsika et al., 2014). Le fait qu’il n’existe pas encore de définition claire pour décrire l’UPI a des répercussions importantes sur la façon d’appréhender le phénomène et laisse place à un flou méthodologique quant à la manière de déterminer qui sont les personnes aux prises avec une telle problématique.
Plusieurs études ont tenté de documenter la prévalence de l’UPI et les conséquences qui y sont associées (Durkee et al., 2012 ; Fam, 2018 ; Pan et al., 2020 ; Tsitsika et al., 2014). Chez les adultes, les données les plus récentes situent entre 2,47 % (si on considère uniquement le jeu en ligne) et 7,02 % (si on tient compte de davantage de critères et d’activités en ligne) le taux de prévalence de cette problématique. Chez les jeunes de 14 à 17 ans, entre 1 à 4,6 % d’entre eux présenteraient une UPI et environ 12,0 à 13,0 % auraient une utilisation jugée « à risque » (Dufour et al., 2016 ; Durkee et al., 2012 ; Fam, 2018 ; Tsitsika et al., 2014).
Afin de déterminer ces prévalences, les études ont recours à des questionnaires autorapportés (Durkee et al., 2012 ; Kuss et al., 2014 ; Kuss et Griffiths, 2012 ; Tsitsika et al., 2014). Ainsi, lorsque les chercheurs étudient les jeunes ayant une UPI, ceux-ci sont souvent identifiés comme tels à partir d’une seule vision, soit celle d’un instrument de dépistage. Or, le recours à un seul point de vue s’avère une pratique peu recommandée pour établir un diagnostic (American Psychiatric Association [APA], 2013) et de nombreuses études soulignent les limites des instruments autorapportés faisant l’évaluation de l’UPI (Beard, 2005 ; Lortie et Guitton, 2013 ; Widyanto et al., 2011).
De plus, les études réalisées dans le domaine de l’UPI laissent rarement la parole aux jeunes aux prises avec cette condition (Tzavela et al., 2015, 2017). En conséquence, nous disposons de peu d’information concernant la manière dont les jeunes perçoivent leur problématique. Il demeure impossible de déterminer dans quelle mesure ces jeunes identifiés UPI dans les études populationnelles seraient en accord avec le jugement émis par les instruments utilisés. Il apparaît donc important de s’intéresser à plus d’un point de vue pour identifier cette problématique, afin de dépasser les limites inhérentes à la vision partielle actuellement utilisée pour appréhender l’UPI (Beard, 2005 ; Chakraborty et al., 2010).
En parallèle, aller au-delà des études populationnelles et s’intéresser à une population clinique s’avère une démarche pertinente pour mieux comprendre le vécu des jeunes aux prises avec la problématique étudiée (Thorens et al., 2014). Étudier une population clinique recevant des soins pour une UPI permet par ailleurs d’avoir accès à des jeunes identifiés comme ayant une UPI autrement que par le simple recours à des instruments de dépistage, comme c’est le cas dans les études de nature populationnelle.
La diversification des données : tenir compte de la perception des différents acteurs
La diversification des données afin d’établir un diagnostic est recommandée dans le domaine de l’évaluation en santé mentale (Boudreau et Poulin, 2007 ; Hinic, 2011 ; Murray et al., 2005). L’utilisation de plusieurs instruments de mesure et de différentes sources d’information, comme la perception du patient et celle du clinicien, permet à cet égard d’avoir une évaluation plus précise d’un problème de santé mentale (Janikian, 2013 ; Lortie et Guitton, 2013 ; Watson, 2005). Cela s’avère exact dans l’étude d’une problématique en émergence, comme c’est le cas de l’UPI.
À ce jour, peu de connaissances ont été colligées concernant la perception qu’ont les adultes de leur usage d’Internet et le fossé s’accentue davantage lorsque l’on s’intéresse à la perception des jeunes. L’étude de Widyanto et ses collègues (2011) est l’une des seules à s’être intéressée à la perception d’adultes en faisant concorder leur jugement quant à leur utilisation d’Internet avec le score obtenu à deux tests autorapportés. Les résultats soutiennent que les adultes de la population générale ont tendance à poser un jugement qui correspond au score obtenu avec les instruments de mesure, ce qui impliquerait que les personnes interrogées seraient en mesure d’évaluer adéquatement leur niveau de difficulté en lien avec leur utilisation d’Internet. À l’inverse, les travaux de Dufour, Nadeau et Gagnon (2014), menés auprès d’adultes en traitement pour une UPI, soulignent la divergence entre la perception de ces personnes et leur résultat à l’Internet Addiction Test (IAT). Moins du tiers des usagers s’autodéclarants UPI étaient catégorisés comme présentant une UPI selon l’interprétation de leur score obtenu au questionnaire. Ces résultats contradictoires quant à la concordance entre la vision des adultes sur leur problématique et les résultats issus d’instruments autorapportés témoignent de l’importance d’explorer plus en profondeur la perception des utilisateurs.
Jusqu’à présent, quelques études de nature qualitative se sont intéressées à ce que vivent les jeunes sur Internet et à leur expérience du monde virtuel (Beranuy et al., 2013 ; Chou, 2001 ; Douglas et al., 2008 ; Tzavela et al., 2015, 2017). Ces études se sont notamment penchées sur la compréhension du phénomène de jeu en ligne (gaming), sur les motivations qui poussent les jeunes à s’engager sur Internet, sur la description de comportements adaptés et mésadaptés sur Internet ou encore sur la mise en relief de symptômes liés à une utilisation excessive d’Internet (Beranuy et al., 2013 ; Chou, 2001 ; Douglas et al., 2008 ; Tzavela et al., 2017). Ces études ont contribué à étayer la nosographie de l’UPI en identifiant certains facteurs caractéristiques de cette pathologie, comme le sentiment de perte de contrôle, la présence de conséquences néfastes en lien avec l’utilisation d’Internet, la tolérance ou le besoin urgent de se connecter (Beranuy et al., 2013 ; Chou, 2001). Ces recherches ont ainsi ouvert la voie à l’intégration de la perception des jeunes dans la compréhension de l’UPI. Comme le soulignent Tzavela et ses collègues (2015), les recherches qualitatives qui documentent le vécu des jeunes UPI fournissent des pistes de réflexion quant à la prévention et à l’intervention à privilégier avec eux.
Cela dit, peu de ces recherches ont documenté la perspective de jeunes identifiés comme utilisateurs problématiques (Beranuy et al., 2013 ; Tzavela et al., 2015, 2017). Les travaux de Tzavela et ses collègues (2015, 2017) ont étudié des jeunes ayant obtenu un score à l’IAT les plaçant dans une catégorie d’utilisateurs à risque d’éprouver des difficultés avec leur utilisation d’Internet (score ≥ 40). Leur s résultats ont permis de mettre en lumière qu’un fort engagement en ligne n’est pas nécessairement problématique. Cependant, les utilisateurs pris en compte dans ces études ont été classés « à risque » sur la base de réponses à un questionnaire autorapporté sans que leur profil d’utilisation ne soit corroboré par le jeune lui-même. En effet, aucune étude ne s’est à ce jour intéressée au point de vue de jeunes en traitement pour une UPI afin de documenter leur perception de leur état. Cela s’avère pourtant une pierre angulaire dans la conceptualisation, la prévention et la prise en charge d’une problématique (Aggleton et al., 2006).
S’il est pertinent de se fier au regard de l’utilisateur ainsi qu’à ses résultats tirés d’instruments de mesure pour faire l’évaluation d’une problématique, il est également essentiel de prendre en compte le point de vue d’un clinicien afin de pouvoir brosser un portrait complet de la problématique (Corruble et al., 1999 ; De-Loyde et al., 2015 ; Lasher et al., 2015). Dans le domaine de l’UPI, peu de recherches ont pris en compte le jugement des cliniciens. Le recours à celui-ci a presque uniquement eu lieu dans de rares validations d’instrument de mesure de l’UPI, comme c’est le cas du Chen Internet Addiction Scale (CIAS) dont les scores ont été comparés au diagnostic de psychiatres (Ko et al., 2005). Or, les instruments les plus fréquemment utilisés en recherche et en clinique soit, l’Internet Addiction Test (IAT) et le Young Diagnostic Questionnaire (YDQ) (Lortie et Guitton, 2013), n’ont jamais été mis en lien avec le jugement clinique d’intervenants oeuvrant dans le domaine. En outre, aucune étude n’a intégré au sein d’un même devis les perspectives des jeunes, des cliniciens et d’un instrument de mesure.
En somme, puisque la vision des différents acteurs est limitée et parfois contradictoire, il apparaît essentiel de prendre en compte plusieurs sources d’information lorsque vient le temps d’appréhender l’UPI chez un jeune. Cette étude propose donc de documenter deux types de perception du problème d’UPI, soient celle du jeune en traitement pour une UPI et celle du clinicien l’évaluant au moyen de trois outils : le jugement du jeune, le jugement du clinicien et celui d’un instrument de dépistage de la problématique ce, afin de mieux cerner la concordance entre ces différentes sources d’information. Cette étude vise à documenter et à comparer l’évaluation faite par les jeunes avec l’évaluation du clinicien et l’interprétation des scores issus de l’IAT par rapport à la problématique d’UPI.
Méthodologie
Les données de cette étude sont issues d’un projet de recherche plus large, débuté en 2012. Ce projet de recherche a reçu l’approbation du comité d’éthique de la recherche en toxicomanie du Centre de réadaptation en dépendance – Institut universitaire (CERT #2013-161) (Dufour et al., 2017). L’objectif principal de ce projet était de décrire et documenter le profil clinique des jeunes UPI demandant de l’aide dans les centres de traitement pour dépendance (Dufour et al., 2017, 2019). L’ensemble des informations relatives au protocole d’évaluation mis en place pour ce projet de recherche se trouve dans la référence de Dufour, Gagnon et leurs collègues (2017).
Participants
80 participants âgés de 14 à 17 ans ont été recrutés sur une période de 18 mois, lors de leur admission dans l’un des 14 centres de traitement en dépendance du Québec[1]. Seuls les adolescents âgés d’au moins 14 ans ont été sollicités pour cette recherche compte tenu d’enjeux éthiques entourant le consentement parental. Pour participer à l’étude, les jeunes devaient présenter un motif de consultation en lien avec l’UPI. Les participants faisant une utilisation d’Internet exclusivement liée à des sites à caractère sexuel ou des sites de jeux de hasard et d’argent ont été exclus. En tout, 74 participants ont été considérés pour cette étude ; 6 participants ont été exclus en raison du fait qu’ils n’étaient pas mesure de se positionner par rapport à la présence ou non d’une UPI.
Instruments
Données sociodémographiques et d’utilisation d’Internet
Les informations sociodémographiques suivantes ont été recueillies à partir d’un questionnaire rempli par les participants : âge, sexe, langue maternelle, lieu de résidence, occupation, nombre d’heures en ligne en excluant le temps alloué au travail ou aux études, nombre et type d’applications en ligne considérées comme étant problématiques.
Entrevue clinique sur le point de vue des jeunes et des cliniciens
Chaque participant a été rencontré par un clinicien l’informant du projet de recherche et de la nature de sa participation. Suivant l’obtention du consentent écrit à prendre part à ce projet de recherche, les participants ont tous pris part à une entrevue d’évaluation élaborée pour ce projet de recherche (Dufour et al., 2017) et ont reçu un chèque-cadeau (20 $) au terme de celle-ci. Il s’agissait d’une entrevue clinique d’une durée approximative de 90 minutes comprenant des questions ouvertes et fermées. L’entrevue couvrait quatre différentes thématiques : la demande de services (motif de consultation), l’utilisation d’Internet, les problèmes de santé physique et psychologique ainsi que le fonctionnement familial et social. La documentation du point de vue des participants a été réalisée à l’amorce de l’entrevue. Les participants ont indiqué s’ils considéraient ou non avoir une UPI en répondant à la question : « Vous considérez-vous cyberdépendant ? » et devaient détailler, à l’aide d’une question ouverte, les raisons motivant leur réponse. Les cliniciens ont pris en note le verbatim des réponses du jeune.
L’entrevue visait également à documenter les habitudes d’utilisation d’Internet des participants, leurs impacts dans différentes sphères de vie (sociale, familiale, physique et psychologique) et les problèmes associés.
Au terme de l’entrevue d’évaluation, les cliniciens ont émis un jugement clinique quant à la présence ou non d’UPI. En tenant compte de l’ensemble des informations colligées au cours de l’entretien, les cliniciens ont répondu à la question : « Après l’entrevue, pensez-vous que le jeune présente une dépendance à Internet ? » et devaient expliquer les motifs associés à leur jugement clinique.
Internet Addiction Test
La traduction française validée de l’Internet Addiction Test (IAT) a été utilisée pour mesurer l’UPI (Khazaal et al., 2008 ; Young, 1998). L’IAT est un questionnaire autorapporté de 20 items utilisant des échelles de Likert en 5 points (1 = jamais, 5 = toujours) et dont le score final peut varier en 20 et 100 points. La consistance interne de cet instrument est de 0,93 (Khazaal et al., 2008). Les participants dont le score était de 50 et plus ont été considérés comme des utilisateurs problématiques d’Internet (Khazaal et al., 2008 ; Liberatore et al., 2011 ; Yen et al., 2009). Chaque jeune a complété l’IAT au terme de l’entrevue.
Analyses principales
Des analyses descriptives (moyenne, proportion) ont été effectuées pour décrire les caractéristiques sociodémographiques des participants, leurs activités en ligne ainsi que leur vision de leur problématique. Afin de comparer la concordance entre les différents points de vue (jeune, clinicien et IAT), des analyses d’équations d’estimation généralisées (« Generalized Estimating Equations » ou GEE) ont été effectuées en utilisant la procédure PROC GENMOD du logiciel SAS. Ces analyses permettent de tenir compte de la corrélation entre les observations sur un même individu lorsqu’il s’agit de mesures répétées et ont été choisies puisque les variables dépendantes étaient catégorielles (Diggle et al., 2002 ; Hardin et Hilbe, 2003). Enfin, les motifs associés à la perception du jeune et à celle du clinicien ont été dégagés en trois temps, comme recommandé par Ghiglione et Matalon (1998). D’abord, une lecture initiale des verbatim a été effectuée, ce qui a permis de développer une grille thématique avec les différents motifs associés aux réponses des jeunes et des cliniciens. Cette grille thématique a été élaborée et validée par l’équipe affiliée au projet qui inclut des assistants de recherche, mais également des intervenants oeuvrant dans le domaine de la cyberdépendance. Ensuite, chaque verbatim a été codifié à partir de la grille préalablement développée. Étant donné que les verbatim étaient généralement courts, le logiciel NVivo n’a pas été utilisé. Enfin, chacun des grands thèmes identifiés préalablement a été repris afin d’en faire une analyse transversale permettant l’émergence des points de concordance et de divergence.
Résultats
Caractéristiques sociodémographiques et utilisation d’Internet
Les participants, âgés de 14 à 17 ans (M = 15,6, ET = 1,2), étaient majoritairement de sexe masculin (94,6 %) et d’expression francophone (89,2 %) (voir Tableau 1). Ils étaient généralement aux études (89,2 %) dans une classe ordinaire (67,6 %) et plus du tiers des participants habitaient avec leurs deux parents (33,8 %). Les participants passaient en moyenne 55,6 heures (ET = 27,4) sur Internet par semaine, en excluant le temps alloué au travail ou aux études. Les activités qu’ils considéraient comme problématiques étaient essentiellement les jeux vidéo en ligne, tous types confondus (67,6 %), et le visionnement en continu (streaming) (31,1 %). De fait, la majorité des adolescents présentaient un problème en lien avec l’utilisation des jeux vidéo en ligne. À l’époque de la collecte de données, les réseaux sociaux étaient nettement moins présents qu’ils le sont aujourd’hui, en 2021. Il est donc probable que l’utilisation problématique d’Internet ait été davantage axée sur les jeux en ligne et moins liée aux réseaux sociaux (comme cela pourrait être le cas à ce jour).
Perspective des jeunes
68,9 % des jeunes jugeaient avoir une utilisation problématique d’Internet. La raison principale évoquée était la difficulté à contrôler les activités en ligne ou l’incapacité à répondre à des limites imposées par l’entourage (39,2 %). Les jeunes mentionnaient également le fait d’observer des méfaits en lien avec leur utilisation d’Internet (37,3 %), le fait de ne pas avoir d’autres sources d’intérêt que leur vie en ligne, de passer la plupart de leur temps sur Internet ou encore de ne penser qu’à leurs activités sur la toile (33,3 %) et le fait de passer un « trop » grand nombre d’heures en ligne (31,4 %) (voir Tableau 2). En moyenne, les jeunes affirmant avoir une UPI donnaient 1,55 (ET = 2) raison pour justifier leur réponse.
Perspectives des cliniciens
Les cliniciens interrogés estimaient que 85,1 % des jeunes présentaient une UPI. Le critère principal, évoqué par les cliniciens pour presque tous les jeunes jugés UPI, était la présence de méfaits liés à l’utilisation d’Internet (90,5 %). Le fait que la vie du jeune soit orientée en fonction de ses activités en ligne (57,1 %), la perte de de contrôle des activités en ligne (52,4 %), le nombre d’heures passées en ligne (44,4 %), le fait qu’Internet soit une échappatoire aux problèmes sociaux ou émotionnels (22,2 %) étaient également mentionnés régulièrement (voir Tableau 2). En moyenne, les cliniciens donnaient 2,78 (ET = 4) raisons pour justifier l’attribution d’une UPI à un jeune.
Scores à l’IAT
En considérant le seuil clinique de 50+ à l’IAT, 71,6 % des jeunes étaient considérés comme présentant une UPI (M = 56,1, ET = 14,2).
Concordance entre deux outils
En prenant en compte uniquement la concordance entre la perception du jeune et celle du clinicien, les deux sources partageaient la même vision (présence d’UPI ou absence d’UPI) dans 75,7 % des cas. Pour sa part, la mise en relation de la perception du jeune et du score à l’IAT concordait 67,6 % du temps. Enfin, la vision du clinicien et celle de l’IAT convergeaient dans 75,7 % des cas. Il n’existe donc pas de différence significative entre la concordance de chaque paire de points de vue quant à la présence ou absence d’une UPI (voir Tableau 3). De même, l’interaction entre les trois points de vue ne démontrait aucune différence significative (p = 0,22).
Concordance entre trois outils
La comparaison du point de vue du jeune, du clinicien et de l’IAT concordait dans 59,5 % des cas (voir Tableau 4). En effet, 52,7 % des trois jugements s’accordaient pour indiquer que le jeune évalué présentait une UPI tandis que 6,8 % des jugements s’accordaient pour dire que le jeune ne présentait pas une UPI.
Lorsque les trois jugements ne concordaient pas entre eux, les cas de figure les plus fréquents étaient : le jeune ne considérait pas avoir une UPI, mais le clinicien et l’IAT en appuyaient la présence (13,5 %), le jeune estimait avoir une UPI et le clinicien aussi, mais l’IAT infirmait cette évaluation (12,2 %), le jeune disait ne pas avoir une UPI et l’IAT aussi, mais le clinicien estimait que oui (6,8 %).
Discussion
L’objectif du présent article est de documenter le point de vue de plusieurs acteurs (jeunes en traitement pour une UPI, cliniciens et outil de dépistage) par rapport à la problématique d’UPI et de circonscrire dans quelle mesure ces différents points de vue convergeaient. À notre connaissance, il s’agit de la première étude s’intéressant précisément à la perception qu’ont les jeunes UPI en traitement de leur problématique et mettant en relation trois outils pour déterminer la présence ou l’absence d’une telle condition.
Les résultats révèlent que, dans la majorité des cas, la perception du clinicien et celle du jeune concordent quant à la problématique d’UPI et quant aux motifs justifiant leur évaluation. Tous deux rapportent sensiblement les mêmes critères pour appuyer leur jugement, dont des méfaits découlant de l’utilisation d’Internet, la perte de contrôle, le nombre important d’heures passées en ligne ou encore le fait que la vie du jeune soit orientée en fonction des activités en ligne. Les critères mis en lumière dans cette étude se rapprochent de ceux proposés par le DSM-5 (APA, 2013) pour le trouble lié au jeu vidéo sur Internet et de ceux de la CIM-11 (OMS, 2018) pour le trouble du jeu vidéo.
Cette convergence, entre le point de vue de deux acteurs, est toutefois diminuée lorsque s’ajoute une troisième perspective, à savoir celle d’un instrument de dépistage de l’UPI (l’Internet Addiction Test). Ainsi, ce triple regard concorde dans 59,5 % des cas, soit pour confirmer que le participant présente une UPI ou pour infirmer la présence d’une UPI. Ce dernier cas de figure est plus étonnant, considérant le fait qu’il s’agit d’une population demandant des services pour une UPI. Dans une société où les médias abordent régulièrement la dépendance à Internet (Billieux et al., 2015) il est possible de penser que la demande de services ait été faite par des proches préoccupés par l’utilisation des nouvelles technologies du jeune, sans que ce dernier n’ait véritablement de problème (Thorens et al., 2014). Ces jeunes « sans problème » rappellent l’importance d’avoir de bonnes stratégies d’évaluation dès les premières rencontres afin de s’assurer de la pertinence et de l’orientation du traitement.
Lorsque les trois perspectives ne concordent pas, le cas de figure le plus fréquent est celui où le clinicien et l’IAT s’accordent pour dire que le jeune présente une UPI tandis que ce dernier pense le contraire. Il est alors possible que le jeune ne reconnaisse pas, ou minimise, la présence d’un problème chez lui, phénomène qui est fréquemment relevé dans la littérature entourant les dépendances (De-Loyde et al., 2015 ; Lasher et al., 2015). Il peut être davantage difficile pour les adolescents de faire une auto-évaluation adéquate de leur condition, particulièrement lorsque l’activité jugée problématique par l’entourage constitue encore une source de plaisir pour eux (Janikian, 2013). De plus, il apparaît parfois difficile pour les jeunes immergés dans le monde virtuel de reconnaître les conséquences issues de leur utilisation d’Internet, ce qui peut affecter leur capacité à s’identifier comme ayant une UPI (Brezing et al., 2010). Le deuxième cas de figure le plus fréquent est celui où le jeune affirme avoir une UPI, le clinicien est d’accord, mais le score à l’IAT révèle le contraire. Étant donné qu’il est demandé au jeune de répondre à l’IAT en tenant compte de son utilisation d’Internet au cours du dernier mois, il se peut que la fenêtre temporelle d’évaluation corresponde à l’entrée en traitement du jeune, soit une période où il aurait d’ores et déjà mobilisé des efforts pour diminuer son utilisation d’Internet. En outre, dans le cas où l’adolescent estime ne pas avoir de problème, son score à l’IAT aussi, mais le clinicien affirme que l’adolescent présente une UPI, il est possible que la perception qu’a le jeune de sa problématique ait biaisé sa façon de répondre à l’IAT, dans la mesure où l’IAT est un instrument s’appuyant sur des données autorévélées (Janikian, 2013 ; Lortie et Guitton, 2013 ; Widyanto et McMurran, 2004).
Si le fait que la perception du jeune ne soit pas toujours corroborée par celle du clinicien ou de l’IAT apparaît moins surprenant en regard de ce que rapporte la littérature (Janikian, 2013), le fait que le jugement du clinicien ne s’accorde pas avec le classement proposé par l’IAT soulève plus de questionnements. L’IAT étant utilisé dans plusieurs études pour déterminer les utilisateurs problématiques d’Internet (Jelenchick et al., 2012 ; Kesici et Sahin, 2009 ; Widyanto et al., 2011), les résultats de la présente étude démontrent d’autant plus l’importance de valider la précision diagnostique de l’IAT en la comparant au jugement clinique d’intervenants. En effet, la présente étude permet de questionner l’acuité diagnostique de l’IAT dans la mesure où les résultats issus de ce test ne concordent pas systématique au jugement clinique d’un expert formé à détecter la présence (ou l’absence) d’une UPI auprès d’une population clinique. Plus largement, cela soulève des questionnements quant à la présence de faux positifs et de faux négatifs issus de l’administration de l’IAT.
En l’absence de critères diagnostiques bien établis, il apparaît important de faire une évaluation complète de l’UPI qui tient compte de plusieurs points de vue afin d’éviter, autant que faire se peut, une pathologisation ou une minimisation excessives des personnes présentant un engagement important sur Internet.
Limites
Bien que l’échantillon soit de taille intéressante, il s’agit d’un échantillon de convenance. Il est donc possible qu’il ne soit pas représentatif de l’ensemble des personnes faisant une demande de traitement en lien à leur utilisation d’Internet. Il importe de rappeler que les trois sources d’informations possédaient un certain niveau d’interdépendance induit par la méthodologie utilisée, particulièrement celle issue des cliniciens. Étant donné que les cliniciens connaissaient la perspective du jeune, il est probable que les réponses du jeune aient pu influencer le jugement des cliniciens en favorisant la concordance. Bien que l’ampleur de cette influence demeure impossible à estimer, la procédure de collecte de données se rapproche davantage de la réalité clinique dans laquelle se déroulent les évaluations où les cliniciens intègrent à leur entrevue à la fois la perspective du jeune et les résultats à différents tests psychométriques avant de poser un jugement clinique. Afin de pallier cette dernière lacune, le recours à une évaluation à l’aveugle, accompagné d’une codification externe des entrevues, serait souhaitable.
Conclusion
Les écarts de concordance issus de la comparaison des données dans cette étude suggèrent qu’il est essentiel de ne pas avoir recours uniquement à une source d’information dans l’évaluation de l’UPI. Les jeunes UPI étant les principaux concernés dans le débat entourant leur condition, il s’avère crucial de faire une place à leur point de vue et de s’y intéresser davantage afin de faire d’eux des acteurs engagés dans leur prise en charge. Cette étude intègre pour la première fois la perception de jeunes en traitement pour une UPI dans le débat entourant leur pathologie, proposant de faire de ces derniers des personnes d’intérêt dans la compréhension d’une problématique en émergence.
Parties annexes
Remerciements
Cet article a été rendu possible grâce au financement du ministère de la Santé et des Services sociaux du Québec (MSSS). Nous tenons également à remercier chaleureusement les utilisateurs fréquentant les centres de traitement en dépendance et partenaires du projet qui ont accepté de se prêter à notre recherche. Nous remercions finalement les cliniciens oeuvrant en dépendance qui ont accepté de prendre part à cette recherche et qui ont contribué au recrutement et à l’évaluation des jeunes dont il est question dans cet article.
Note
-
[1]
Nous ne disposons pas des informations relatives au refus de participer des jeunes qui ont été sollicités pour cette recherche. Il n’a pas été demandé aux professionnels des différents centres de réadaptation de documenter les motifs de refus de ces jeunes. Toutefois, selon l’avis des cliniciens, très peu de jeunes ont refusé de participer ; malheureusement il est impossible de quantifier le tout.
Bibliographie
- Aggleton, P., Ball, A. et Mane, P. (2006). Sex, drugs and young people: international perspectives. Routledge.
- American Psychiatric Association. (2013). Diagnostic and statistical manual of mental disorders (5e éd.). American Psychiatric Association.
- Beard, K. W. (2005). Internet addiction: a review of current assessment techniques andpotential assessment questions. Cyberpsychology and Behavior, 8(1), 7-14. https://doi.org/10.1089/cpb.2005.8.7
- Beranuy, M., Carbonell, X. et Griffiths, M. D. (2013). A qualitative analysis of online gaming addicts in treatment. International Journal of Mental Health and Addiction, 11(2), 149-161. https://doi.org/10.1007/s11469-012-9405-2
- Billieux, J., Schimmenti, A., Khazaal, Y., Maurage, P. et Heeren, A. (2015). Are we overpathologizing everyday life? A tenable blueprint for behavioral addiction research. Journal of Behavioral Addictions, 4(3), 119-123.
- Boudreau, B. et Poulin, C. (2007). The South Oaks Gambling Screen-Revised Adolescent (SOGS-RA) revisited: a cut-point analysis. Journal of Gambling Studies, 23(3), 299-308. https://doi.org/10.1007/s10899-006-9039-z
- Brezing, C., Derevensky, J. L. et Potenza, M. N. (2010). Non-substance-addictive behaviors in youth: pathological gambling and problematic Internet use. Child and Adolescent Psychiatric Clinics of North America, 19(3), 625-641. http://doi.org/10.1016/j.chc.2010.03.012
- Chakraborty, K., Basu, D. et Vijaya Kumar, K. G. (2010). Internet addiction: consensus, controversies, and the way ahead. East Asian Archives of Psychiatry, 20(3), 123-132.
- Chou, C. (2001). Internet abuse and addiction among Taiwan college students: an online interview study. Cyberpsychology and Behavior, 4(5), 573–585.
- Corruble, E., Legrand, J. M., Zvenigorowski, H., Duret, C. et Guel, J. D. (1999). Concordance between self-report and clinician’s assessment of depression. Journal of Psychiatric Research, 33, 457-465.
- De-Loyde, K. J., Harrison, J. D., Durcinoska, I., Shepherd, H. L., Solomon, M. J. et Young, J. M. (2015). Which information source is best? Concordance between patient report, clinician report and medical records of patient co-morbidity and adjuvant therapy health information. Journal of Evaluation in Clinical Practice, 21(2), 339-346. https://doi.org/10.1111/jep.12327
- Douglas, A. C., Mills, J. E., Niang, M., Stepchenkova, S., Byun, S., Ruffini, C., Lee, S. K., Loutfi, J., Lee, J.-K., Atallah, M. et Blanton, M. (2008). Computers in Human Behavior Internet addiction: meta-synthesis of qualitative research for the decade 1996 – 2006. Computers in Human Behaviors, 24, 3027-3044. https://doi.org/10.1016/j.chb.2008.05.009
- Diggle, P., Heagerty, P, Liang, K.L. et Zeger, S. (2002). Analysis of longitudinal data. Oxford University Press.
- Dufour, M., Brunelle, N., Tremblay, J., Leclerc, D., Cousineau, M.-M., Khazaal, Y., Légaré, A.-A., Rousseau, M. et Berbiche, D. (2016). Gender difference in Internet use and Internet problems among Quebec high school students. The Canadian Journal of Psychiatry, 1-6. https://doi.org/10.1177/0706743716640755
- Dufour, M., Gagnon, S. R., Nadeau. L. et Légaré, A.-A. (2017). L’évaluation de la cyberdépendance chez les adolescents. Dans M. Laventure, N. Brunelle, K. Bertrand, et M. Garneau (dir.). Adolescents dépendants ou à risque de le devenir. Pratiques d’intervention prometteuses (p. 253-270). Presse de l’Université Laval.
- Dufour, M., Gagnon, S. R., Nadeau, L., Légaré, A.-A. et Laverdière, E. (2019). Portrait clinique des adolescents en traitement pour une utilisation problématique d’Internet. Canadian Journal of Psychiatry, 64(2), 136-144.
- Dufour, M., Nadeau, L. et Gagnon, S. R. (2014). Tableau clinique des personnes cyberdépendantes demandant des services dans les centres publics de réadaptation en dépendance du Québec. Santé mentale au Québec, 39(2), 149-168.
- Dufour, M., Nadeau, L., Gagnon, S. R., Trudeau-Guévin, L., Légaré, A.-A. et Laverdière, E. (2017). L’évaluation des adolescents cyberdépendants dans les Centres de réadaptation en dépendance au Québec : VIRTUADO. Ministère de la Santé et des Services sociaux (MSSS).
- Durkee, T., Kaess, M., Carli, V., Parzer, P., Wasserman, C., Floderus, B., Apter, A., Balasz, J., Barzilay, S., Bobes, J., Brunner, R., Corcoran, P., Cosman, D., Cotter, P., Despalins, R., Graber, N., Guillemin, F., Haring, C., Kahn, J.-P. … Wasserman, D. (2012). Prevalence of pathological internet use among adolescents in Europe: demographic and social factors. Addiction, 107(12), 2210-2222. http://doi.org/10.1111/j.1360-0443.2012.03946.x
- Fam, J. Y. (2018). Prevalence of Internet gaming disorder in adolescents: A meta-analysis across three decades. Personality and Social Psychology, 59(5), 524-531. https://doi.org/10.1111/sjop.12459
- Ghiglione, R. et Matalon, B. (1998). Les enquêtes sociologiques (théories et pratiques). Armand Colin.
- Goyette, M. et Nadeau, L. (2008). Utilisation pathologique d’Internet: une intégration des connaissances. Alcoologie et Addictologie, 30(3), 275-283.
- Hardin, J.W. et Hilbe, J. M. (2002). Generalized estimating equations. Chapman & Hall.
- Hinić, D. (2011). Problems with “internet addiction” diagnosis and classification. Psychiatria Danubina, 23(2), 145-151.
- Janikian, M. (2013). Assessment of Internet addictive behavior. International Journal of Child and Adolescent Health, 6(4), 391-398.
- Jelenchick, L. A., Becker, T. et Moreno, M. A. (2012). Assessing the psychometric properties of the Internet Addiction Test (IAT) in US college students. Psychiatry Research, 196(2-3), 296-301. https://doi.org/10.1016/j.psychres.2011.09.007
- Kesici, Ş. et Şahin, İ. (2009). A comparative study of uses of the Internet among college students with and without Internet Addiction. Psychological Reports, 105(3), 1103-1112. https://doi.org/10.2466/PR0.105.F.1103-1112
- Khazaal, Y., Billieux, J., Thorens, G., Khan, R., Louati, Y., Scarlatti, E., Theintz, F., Lederrey, J., Van der Linden, M. et Zullino, D. (2008). French validation of the internet addiction test. CyberPsychology & Behavior: The Impact of the Internet, Multimedia and Virtual Reality on Behavior and Society, 11(6), 703-706.
- Kuss, D. J. et Griffiths, M. D. (2012). Online gaming addiction in children and adolescents: A review of empirical research. Journal of Behavioral Addictions, 1(1), 3-22. http://doi.org/10.1556/JBA.1.2012.1.1
- Kuss, D., Griffiths, M., Karila, L. et Bilieux, J. (2014). Internet addiction: a systematic review of epidemiological research for the last decade. Current Pharmaceutical Design, 20(25), 4026-4052.
- Ko, C., Yen, J., Yen, C., Chen, C., Yen, C. et Chen, S. (2005). Screening for Internet Addiction: an empirical study for cut-off points for the Chen Internet Addiction Scale. The Kaohsiung Journal of Medical Sciences, 21(12), 545-551. https://doi.org/10.1016/S1607-551X(09)70206-2
- Lasher, M. P., McGrath, R. J., Wilson, D. et Cumming, G. F. (2015). Collaborative treatment planning using the Sex Offender Treatment Intervention and Progress Scale (SOTIPS): concordance of therapist evaluation and client self-evaluation. The International Journal of Forensic Mental Health, 14(1), 1-9. https://doi.org/10.1080/14999013.2014.974087
- Liberatore, K. A., Rosario, K., Marti, L. D. et Martinez, K. G. (2011). Prevalence of Internet addiction in Latino adolescents with psychiatric diagnosis. Cyberpsychology, Behavior and Social Networking, 14(6), 399-402.
- Lortie, C. L., et Guitton, M. J. (2013). Internet addiction assessment tools: dimensional structure and methodological status. Addiction, 108(7), 1207-1216. http://doi.org/10.1111/add.12202
- Murray, V., Ladouceur, R. et Jacques, C. (2005). Classification of gamblers according to the NODS and a clinical interview. International Gambling Studies, 5(1), 57-61. https://doi.org/10.1080/14459790500099463
- Nadeau, L., Acier, D., Kern, L. et Nadeau, C.-L. (2011). La cyberdépendance: état des connaissances, manifestations et pistes d’intervention. Centre Dollard-Cormier – Institut universitaire sur les dépendances.
- Organisation mondiale de la santé. (2018). Trouble du jeu vidéo. Organisation mondiale de la santé. http://www.who.int/features/qa/gaming-disorder/fr/
- Pan, Y. C., Chiu Y. C. et Lin, Y. H. (2020). Systematic review and meta-analysis of epidemiology of internet addiction. Neuroscience and Behavioral Review, 118, 612-622. https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2020.08.013
- Starcevic, V. (2016, Mars). Internet addiction: Rarely an addiction and not the Internet that one is addicted to. Communication présentée à la 3e conférence internationale sur les addictions comportementales, Budapest, résumé repéré à http://www.akademiai.com/doi/pdf/10.1556/JBA.5.2016.Suppl.1
- Thorens, G., Achab, S., Billieux, J., Khazaal, Y., Khan, R., Pivin, E., Gupta, V. et Zullino, D. (2014). Characteristics and treatment response of self-identified problematic Internet users in a behavioral addiction outpatient clinic. Journal of Behavioral Addictions, 3(1), 78-81. http://doi.org/10.1556/JBA.3.2014.008
- Tserkovnikovaa, N. G., Shchipanovaa, D. Y., Uskovaa, B. A., Puzyreva, V. V. et Fedotovskiha, O. A. (2016). Psychological of Internet addiction of teenagers. International Journal of Environmental and Science education, 11(16), 8846-8857.
- Tsitsika, A., Janikian, M., Schoenmakers, T. M., Tzavela, E. C., Ólafsson, K., Wójcik, S., Macarie, G. F., Tzavara, C. et Richardson, C. (2014). Internet addictive behavior in adolescence: a cross-sectional study in seven european countries. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 17(8), 528-535. http://doi.org/10.1089/cyber.2013.0382
- Tzavela, E. C., Karakitsou, C., Dreier, M., Halapi, E. et Macarie, G. (2015). Processes discriminating adaptive and maladaptive Internet use among European adolescents highly engaged online. Journal of Adolescence, 40, 34-47.
- Tzavela, E. C., Karakitsou, C., Halapi, E. et Tsitsika, A. K. (2017). Adolescent digital profiles: a process-based typology of highly engaged internet users. Computers in Human Behavior, 69, 246-255.
- Watson, J. C. (2005). Internet addiction diagnosis and assessment: implications for counselors. Education, 33(2), 17-30.
- Widyanto, L., Griffiths, M. D. et Brunsden, V. (2011). A psychometric comparison of the Internet Addiction Test, the Internet-Related Problem Scale, and self-diagnosis. Cyberpsychology, Behavior and Social Networking, 14(3), 141-149. https://doi.org/10.1089/cyber.2010.0151
- Widyanto, L. et McMurran, M. (2004). The psychometric properties of the Internet Addiction Test. Cyberpsychology and Behavior, 7(4), 443-450. https://doi.org/10.1089/cpb.2004.7.443
- Yen, J. Y., Yen, C. F., Chen, C. S., Tang, T. C. et Ko, C. H. (2009). The association between adult ADHD symptoms and Internet addiction among college students: the gender difference. Cyberpsychology and Behavior, 12(2), 187-191.
- Young, K. S. (1998). Internet addiction: the emergence of a new clinical disorder. Cyberpsychology and behavior, 1(3), 237-244.