Investigation of Cyberchondria Levels and Affecting Factors of Midwifery Students in the Covid-19 Pandemic

Abstract

Aim: This study was carried out to determine the cyberchondria levels of midwifery students and the factors affecting them in the Covid-19 Pandemic. Method: The sample of the study, which was conducted in a descriptive design, consisted of 308 students studying at the Department of Midwifery in the Faculty of Health Sciences of a public university (Participation Rate: 93%).“Personal Information Form”and “Cyberchondria Severity Scale (CSS)” were applied to the students who accepted to participate in the study. Results: It was determined that the mean age of the students participating in the study was 20.96±2.56. It was determined that 14.6% of the midwife candidates were diagnosed with Covid-19 infection, 71.8% had contact with an individual who had Covid-19, and 36.7% had a family member diagnosed with Covid-19. It was determined that the total mean score of the students on the Cyberchondria Severity Scale was 77.44±23.01. It was determined that the students' grade level, smoking status, presence of chronic disease, Covid-19 infection, and the presence of a family member with Covid-19 infection significantly differentiated their SCS scores. Conclusions and Suggestions: It was determined that the students participating in the study had moderate cyberchondria. It was determined that variables such as class level, smoking status, presence of chronic disease, Covid-19 infection and the presence of an individual with a family history of Covid-19 infection were important predictors of cyberchondria behavior. To minimize cyberchondria in midwifery students, an effective plan should be developed to combat this new danger by addressing the increased threat perception and improving uncertainty management and online health information literacy.

Keywords

• Midwifery Students
• Covid 19
• Cyberchondria
• Pandemic

COVİD-19 SALGININDA EBELİK ÖĞRENCİLERİNİN SİBERKONDRİ DÜZEYLERİ VE ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN İNCELENMESİ

Abstract

Amaç: Bu çalışma, Covid-19 salgınında ebelik öğrencilerinin siberkondri düzeyleri ile etkileyen faktörlerin belirlenmesi amacıyla yürütülmüştür. Yöntem: Tanımlayıcı desende yürütülen çalışmanın örneklemini, bir kamu üniversitesinin Sağlık Bilimleri Fakültesi Ebelik Bölümü’nde öğrenim gören 308 öğrenci oluşturdu (Katılma Oranı: %93). Çalışmaya katılmayı kabul eden öğrencilere, “Kişisel Bilgi formu” ve “Siberkondri Ciddiyet Ölçeği (SCÖ)” uygulandı. Bulgular: Araştırmaya katılan öğrencilerin yaş ortalamasının 20.96±2.56 olduğu belirlendi. Ebe adaylarının %14.6’sı Covid-19 enfeksiyonu tanısı aldığı, %71.8’i Covid-19 geçiren birey ile temas ettiği ve %36.7’sinin ailesinde Covid-19 tanısı alan birey olduğu saptandı. Öğrencilerin SCÖ toplam puan ortalamasının 77.44±23.01 olduğu saptandı. Öğrencilerin sınıf düzeyi, sigara kullanma durumu, kronik hastalık varlığı, Covid-19 enfeksiyonu geçirme ve ailesinde Covid-19 enfeksiyonu geçiren birey varlığı durumunun SCÖ puanlarını anlamlı olarak farklılaştırdığı belirlendi. Sonuç ve Öneriler: Çalışmaya katılan öğrenciler orta düzeyde siberkondriye sahip oldukları belirlendi. Sınıf düzeyi, sigara kullanma durumu, kronik hastalık varlığı, Covid-19 enfeksiyonu geçirme ve ailesinde Covid-19 enfeksiyonu geçiren birey varlığı gibi değişkenlerin siberkondri davranışının önemli yordayıcıları olduğu belirlendi. Ebelik öğrencilerinde siberkondriyi en aza indirmek için, artan tehdit algısı ele alınarak ve belirsizlik yönetimi ve çevrimiçi sağlık bilgisi okuryazarlığı geliştirilerek bu yeni tehlikeyle mücadele için etkili bir plan geliştirilmelidir.

Keywords

• Ebelik Öğrencileri
• Covid 19
• Pandemi
• Siberkondri,

References

1. Akpinar, F., Ustun, Y. (2020). Current information about SARS-COV-2 (COVID-19) infection in obstetrics and gynecology practice. Turk J Womens Health Neonatol, 2(1), 13–16.
2. Altındiş, S., İnci, M. B., Aslan, F. G., Altındiş, M. (2018). Üniversite çalışanlarında siberkondria düzeyleri ve ilişkili faktörlerin incelenmesi. Sakarya Tıp Dergisi, 8(2), 359–370. https://doi.org/10.31832/smj.423652.
3. Apay Ejder, S., Gürol, A., Özdemir, S., Uslu, S. (2019). The reliability and validity of the cyberchondria severity scale for the Turkish students. Çukurova Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 49(1), 430–450. https://doi.org/10.14812/cufej.571361.
4. Barke, A., Bleichhardt, G., Rief, W., & Doering, B. K. (2016). The Cyberchondria Severity Scale (CSS): German Validation and Development of a Short Form. International Journal of Behavioral Medicine, 23(5). https://doi.org/10.1007/s12529-016-9549-8.
5. Başoğlu, M. A. (2018). Edirne İl Merkezinde 15-49 Yaş Grubu Kadınlarda Siberkondrinin Sürekli Kaygı Ve Psikolojik İyi Oluş İle İlişkisinin İncelenmesi. 28–29. Aile Hekimliği Ana Bilim Dalı. Uzmanlık Tezi. Trakya Üniversitesi, Edirne.
6. Bati, A. H., Mandiracioglu, A., Govsa, F., & Çam, O. (2018). Health anxiety and cyberchondria among Ege University health science students. Nurse Education Today, 71, 169–173. https://doi.org/10.1016/j.nedt.2018.09.029.
7. Erdoğan, A., Hocaoğlu, Ç. (2020). Siberkondria: Bir gözden geçirme. Psikiyatride Güncel Yaklasimlar, 12(4), 435–443. https://doi.org/10.18863/pgy.654648.
8. HASUDER. (2020). https://korona.hasuder.org.tr/wp-content/uploads/Corona-16.3.2020-11.50.pdf. Erişim Tarihi: 18.06.2021.

9. Jokic-Begic, N., Korajlija, A. L., & Mikac, U. (2020). Cyberchondria in the age of COVID-19. PLoS ONE, 15(12), e0243704. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0243704.
10. Jungmann, S. M., & Witthöft, M. (2020). Health anxiety, cyberchondria, and coping in the current COVID-19 pandemic: Which factors are related to coronavirus anxiety? Journal of Anxiety Disorders, 73, 102239. https://doi.org/10.1016/j.janxdis.2020.102239.
11. King, D. L., Delfabbro, P. H., Billieux, J. & Potenza, M. N. (2020). Problematic online gaming and the COVID-19 pandemic. Journal of Behavioral Addictions, 9(2), 184-186. https://doi.org/10.1556/2006.2020.00016.
12. McElroy, E., & Shevlin, M. (2014). The development and initial validation of the cyberchondria severity scale (CSS). Journal of Anxiety Disorders, 28(2), 259–265. https://doi.org/10.1016/j.janxdis.2013.12.007.
13. Norr, A. M., Allan, N. P., Boffa, J. W., Raines, A. M., & Schmidt, N. B. (2015). Validation of the Cyberchondria Severity Scale (CSS): Replication and extension with bifactor modeling. Journal of Anxiety Disorders, 31. https://doi.org/10.1016/j.janxdis.2015.02.001.
14. Starcevic, V. (2013). Hypochondriasis and health anxiety: Conceptual challenges. In British Journal of Psychiatry, 202(1), 7-8. https://doi.org/10.1192/bjp.bp.112.115402.
15. Starcevic, V., & Berle, D. (2013). Cyberchondria: Towards a better understanding of excessive healthrelated internet use. Expert Review of Neurotherapeutics, 13(2), 205-213.
16. Starcevic, V., Schimmenti, A., Billieux, J., & Berle, D. (2020). Cyberchondria in the time of the COVID-19 pandemic. Human Behavior and Emerging Technologies, 3(1), 53–62. https://doi.org/10.1002/hbe2.233.
17. Taylor, S. (2019). The Psychology of Pandemics: Preparing for the Next Global Outbreak of Infectious Disease. Newcastle upon Tyne: Cambridge Scholars Publishing.
18. Tüter, M. (2019). Aile Hekimliği Polikliniğine Başvuran Hastalarda Siberkondri Düzeyinin Ve İlişkili Faktörlerin Değerlendirilmesi. Aile Hekimliği Ana Bilim Dalı. Tıpta Uzmanlık Tezi. Sağlık Bilimleri Üniversitesi, İstanbul.
19. Uzun, S. U. (2016). Pamukkale Üniversitesi Çalışanlarında Siberkondri Düzeyi ve Etkileyen Etmenler. Halk Sağlığı Ana Bilim Dalı. Uzmanlık Tezi. Pamukkale Üniversitesi, Denizli.
20. Vismara, M., Caricasole, V., Starcevic, V., Cinosi, E., Dell’Osso, B., Martinotti, G., & Fineberg, N. A. (2020). Is cyberchondria a new transdiagnostic digital compulsive syndrome? A systematic review of the evidence. In Comprehensive Psychiatry, 99, 152167. https://doi.org/10.1016/j.comppsych.2020.152167.
21. Wang, C., Pan, R., Wan, X., Tan, Y., Xu, L., Ho, C. S., & Ho, R. C. (2020). Immediate psychological responses and associated factors during the initial stage of the 2019 coronavirus disease (COVID-19) epidemic among the general population in China. International Journal of Environmental Research and Public Health, 17(5), 1-25. https://doi.org/10.3390/ijerph17051729.
22. White, R. W., & Horvitz, E. (2009). Experiences with web search on medical concerns and self diagnosis. AMIA Annual Symposium Proceedings, 696-700.
23. World Health Organization. (2020). WHO Timeline - COVID-19. Erişim adresi: https://www.who.int/news-room/detail/27-04-2020-who-timeline---covid-19?gclid=EAIaIQobChMI4MaewOeo6gIVyyMrCh2JRgUIEAAYASAAEgLo3_D_BwE. Erişim tarihi: 30.05.2021.
24. Wu, X., Nazari, N., & Griffiths, M. D. (2021). Using fear and anxiety related to covid-19 to predict cyberchondria: Cross-sectional survey study. Journal of Medical Internet Research, 23(6). https://doi.org/10.2196/26285.
25. Yılmaz, E. (2014). Türkiye’de hastaların internette tıbbi enformasyon arama davranışlarının doktor-hasta iletişimine etkileri. Galatasaray Üniversitesi İletişim Dergisi, 93–108. https://doi.org/10.16878/gsuiletişim.12582.