Método

Trata-se de uma revisão de escopo, a qual permite revisar de forma mais abrangente determinada temática e sintetizar as evidências disponíveis, mapeando a literatura existente em determinado campo de interesse e identificando lacunas na base do conhecimento pesquisada (^{Peters et al., 2020}).

Foram seguidas as etapas previstas para o desenvolvimento deste tipo de estudo: (1) definição e alinhamento do objetivo e questão de pesquisa; (2) definição dos critérios de inclusão; (3) descrição da abordagem planejada para busca de evidências, seleção, extração de dados e apresentação de evidências; (4) busca de evidências; (5) seleção das evidências; (6) extração das evidências; (7) análise das evidências; (8) apresentação dos resultados e (9) resumo das evidências em relação ao objetivo da revisão, refletindo sobre as conclusões e anotando as implicações dos resultados (^{Peters et al., 2020}).

A pergunta de pesquisa foi elaborada utilizando a estratégia PCC, que preconiza como elementos fundamentais o mnemônico: P - População; C - Conceito e C - Contexto (^{Peters et al., 2020}). Foram definidos os elementos: P (adolescentes); C (dependência de smartphone) e C (tecnologia). A partir dessa definição, foi elaborada a seguinte pergunta de pesquisa: "Quais as evidências disponíveis sobre a dependência de smartphone em adolescentes?".

As bases de dados pesquisadas foram: National Library of Medicine (MEDLlNE/PubMed), Current Nursing and Allied Health Literature (CINAHL), SCOPUS, Web of Science, Literatura Latino-americana e do Caribe em Ciências da Saúde (LILACS) e American Psychological Association (PsyclNFO). Essas bases foram selecionadas por serem as principais na área da saúde e terem acesso via Comunidade Acadêmica Federada (CAfe) do Portal de Periódicos da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES).

Em seguida, para assegurar uma busca criteriosa, definiram-se os descritores controlados [Descrito-res em Ciência da Saúde (Decs), Medical Subject Headings (MeSH) e CINAHL Headings] e não controlados (palavras-chave). Estes foram sintetizados conforme a estratégia PCC e suas combinações foram usadas para construir as estratégias: P: "Adolescents" OR "Adolescence" OR "Youth" OR "Teenagers" OR "Teen"; AND C: "smartphone addiction" OR "smartphone dependence" OR "mobile phone addiction" OR "mobile phone dependence". Pelo fato do c (contexto) tratar-se do contexto tecnológico, optou-se por não selecionar palavras-chave e termos correspondentes a ele especificamente, pois compreende-se que a palavra "smartphone" já remete a este contexto.

A busca nas bases foi realizada no período de 06 a 29 de maio de 2019, por dois revisores de forma independente, limitando-se aos artigos científicos originais com acesso aberto, nos idiomas inglês, espanhol ou português, sem delimitação temporal. Foram excluídos os artigos que não responderam à questão norteadora, os de revisão e as notas editoriais.

A figura 1 apresenta o diagrama de fluxo da seleção dos artigos, conforme a recomendação do Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) (^{Page et al., 2021}). A lista de referências dos artigos incluídos, a partir das bases de dados, foi consultada a fim de identificar estudos adicionais que não haviam sido mapeados nas etapas anteriores.

Fuente: adaptado do PRISMA (^{Page et al., 2021}).

Figura 1 Diagrama de fluxo da seleção dos artigos. Cuiabá, Brasil, 2021  

Depois, os artigos foram mapeados mediante indicadores de coleta de dados digitados em planilhas eletrônicas disponíveis no programa Microsoft Excel 365®, designados por: ano de publicação, país de origem, título, autores, objetivo, população de estudo/amostra, desenho metodológico, instrumentos aplicados e resultados principais.

Por fim, na quinta etapa, buscando identificar as evidências disponíveis para responder à questão norteadora, os dados foram analisados e sintetizados a partir das seguintes categorias: (I) Caracterização das publicações; (II) Características definidoras da dependência de smartphone em adolescentes; (III) Instrumentos de avaliação da dependência de smartphone em adolescentes; (iv) Prevalência e fatores associados a dependência de smartphone em adolescentes. Para a divulgação dos resultados, a revisão foi dividida em duas partes: parte 1 - categorias I, II e III; e parte 2 - categoria iv (^{Freitas et al., 2021}). A fim de responder ao objetivo deste artigo foram utilizadas as categorias da parte 1.

As evidências mapeadas foram resumidas, extraindo conclusões, observando implicações dos resultados e identificando as lacunas. Os resultados também foram analisados por estatística descritiva e com a análise de série temporal por meio da regressão de Prais Winsten (^{Antunes & Cardoso, 2015}).

Resultados

Caracterização das publicações

As 67 publicações incluídas foram divulgadas entre 2009 e 2019, como exposto na figura 2. Verifica-se tendência ascendente das publicações sobre dependência de smartphone em adolescentes no período, com uma variação percentual anual de 31,74 % (p<0.05). Observa-se maior incremento de produções a partir de 2014, com maior frequência no ano de 2018 (N=20; 29,85 %).

Figura 2 Produção científica sobre dependência de smartphone em adolescentes de 2009 até maio de 2019. Cuiabá, Brasil, 2021 

Grande parte das pesquisas foi desenvolvida na Coreia do Sul (N=28; 41,79 %), conforme pode ser visualizado na figura 3. Destaca-se que não foram identificados por meio desta revisão estudos desenvolvidos em países da América, como nos Estados Unidos e Brasil, por exemplo. A principal área que investigou o fenômeno foi a Psicologia (N =21; 31,34 %), seguida pela Medicina (N =16; 23,88 %), Educação (N =8; 11,94 %), Enfermagem (N =6; 8,96 %), Saúde Pública (N =5; 7,46 %), Comunicação (N =3; 4,48 %), Educação Física e Serviço Social (N =2; 2,99 % cada); Sociologia, Administração, Economia e Nutrição (N =1; 1,49 % cada).

Figura 3 Produção científica sobre dependência de smartphone em adolescentes por país. Cuiabá, Brasil, 2021 

A maioria dos estudos foi do tipo transversal (N =49; 73,13 %), seguido pelos estudos metodológicos (N=12; 17,91 %); estudo de intervenção quase-experimental (N =2; 2,99 %) e; caso-controle, coorte, método misto e estudo de caso (N =1; 1,49 % cada). Ressalta-se que alguns estudos transversais também validaram instrumentos para alcançarem seus objetivos.

Instrumentos de avaliação da dependência de smartphone em adolescentes

A compreensão de como as pessoas usam o smartphone é importante, principalmente para medir o impacto que isso pode ocasionar nos indivíduos e sociedade. No entanto, esta depende predominantemente de avaliações autorreferidas até o momento. Foram identificadas nesta revisão 14 escalas validadas para o uso com adolescentes e estão dispostas na tabela 1. Dessas, as mais utilizadas para mensurar a DS pelos 67 artigos analisados foram a SAPS e a SAS-SV.

Tabela 1 Instrumentos de avaliação da dependência de smartphone em adolescentes e fonte de dados. Cuiabá, MT, Brasil, 2019 

Uma escala breve com 10 itens tipo Likert foi construída para avaliação do abuso de dispositivos móveis com base no instrumento Problemas Relacionados con el uso de Internet (PRI) (^{Blanco et al., 2002}), denominada Cuestionario de Experiencias Relacionadas con el Móvil (CERM), que foi aplicada em uma amostra de 1.879 estudantes espanhóis. O primeiro fator (conflitos) apresentou uma consistência interna de 0,81 e o segundo (uso comunicacional e emocional) de 0,75, com uma consistência interna geral de 0,80 (^{Beranuy et al., 2009}).

O PCPU-Q foi desenvolvido com 12 itens, de acordo com as taxonomias da dependência de uso de substâncias do DSM-IV-TR para determinar a ocorrência de sintomas de DS em 10.191 adolescentes chineses. O alfa de Cronbach para os sete sintomas foi alto neste estudo (0,85). Também foram recrutados 76 adolescentes e seus pais para um estudo piloto a fim de examinar a confiabilidade e a validade pelo coeficiente de concordância de Kappa. Os resultados indicaram que a confiabilidade teste-reteste dos itens foi satisfatório (^{Yen et al., 2009}).

A PMPUS, por sua vez, foi desenvolvida e avaliada com 950 adolescentes turcos. A escala foi composta por três fatores: interferência com efeito negativo, compulsão/persistência e abstinência/ tolerância. Os resultados mostraram que os valores de confiabilidade dos itens e dos construtos apresentaram taxas satisfatórias em geral. Os valores de alfa de Cronbach variaram de 0,76 a 0,83 para os escores totais dos fatores baseados em consistência interna e escores totais gerais (^{Güzeller & Coçguner, 2012}).

Em 2012, foi desenvolvido o instrumento TMD e validado com 2.486 adolescentes espanhóis. Os 22 itens finais foram construídos de acordo com os critérios contidos no DSM-IV-TR para transtorno de dependência, no formato tipo Likert e composto pelos seguintes fatores: abstinência, falta de controle/problemas e tolerância/interferência. Essa escala apresentou alta consistência interna (alfa de Cronbach = 0,94) (^{Chóliz, 2012}).

Neste mesmo ano, a MPPUS foi adaptada para a população adolescente (MPPUSA) (^{Lopez-Fernandez et al., 2012}). A escala possui 27 itens em escala Likert de 10 pontos, contendo sintomas de dependência, como: tolerância, fuga dos problemas, abstinência, craving e consequência de vida negativa. Então, a partir desta, a MPPUSA foi adaptada e validada com 1.132 estudantes espanhóis de 12 a 18 anos, obtendo um alfa de Cronbach de 0,97 (^{Lopez-Fernandez et al., 2012}). Também foi adaptada e validada para adolescentes britânicos, apresentando excelente consistência interna (alfa de Cronbach de 0,97) (^{Lopez-Fernandez et al., 2014}).

Da mesma forma, uma versão resumida (MPPUS-10) foi adaptada partir da MPPUS, com apenas 10 itens e validada com 412 adolescentes suíços de 12 a 17 anos. O instrumento refletiu altamente o MPPUS original. A consistência interna foi boa, com o alfa de Cronbach 0,85 (^{Foerster et al., 2015}).

Pesquisadores adaptaram a SAS para uma versão curta (SAS-sv). A SAS consiste em uma escala de 6 fatores e 33 itens em formato Likert de seis pontos com base no autorrelato: perturbação da vida diária, antecipação positiva, abstinência, relação orientada para o ciberespaço, uso excessivo e tolerância (^{Kwon et al., 2013a}). Contudo, a SAS-sv adaptada conta com apenas 10 questões e foi aplicada em 599 adolescentes sul coreanos, alcançando uma boa consistência interna. A SAS-sv foi significativamente correlacionada com a escala SAS, SAPS e The Korean self-reporting Internet addiction scale short-form scale (KS) (^{Kwon et al., 2013a}).

Outrossim, a SAPS foi desenvolvida e avaliada com 795 estudantes sul coreanos do ensino fundamental e médio. A escala final continha 15 itens no formato Likert, distribuídos em quatro subdomínios: perturbação de funções adaptativas, orientação de vida virtual, abstinência e tolerância. A escala final indicou alta confiabilidade com a de Cronbach de 0,88. A validade de critério foi demonstrada por sua relação com a escala de dependência de internet, KS-II (r = 0,49). Para a análise da validade de construto, foi testado o Modelo de Equações Estruturais, cujos resultados mostraram que a estrutura de quatro fatores é válida (NFI = 0,94, TLI = 0,90, CFI = 0,90, RMSEA = 0,03) (^{Kim et al., 2014}).

Para determinar a capacidade preditiva dos traços de personalidade na DS, pesquisadores validaram o instrumento MPIQ, uma escala do tipo Likert de oito itens que visa avaliar a associação cognitiva e comportamental dos participantes com seu telefone celular, com base em componentes da dependência comportamental. O índice de consistência interna foi avaliado em 242 adolescentes espanhóis e obteve um valor de 0,89 (^{Argumosa-Villar et al., 2017}).

Ainda, o instrumento MPAI foi avaliado em 899 adolescentes chineses. Esta escala analisa quatro dimensões do vício em telefonia móvel com 17 itens, em formato tipo Likert, incluindo a incapacidade de controlar os desejos, ansiedade e sentimento de perda, abstinência e fuga, bem como a perda de produtividade. O alfa de Cronbach para o MPAI foi de 0,88 (^{Liu et al., 2017}).

A escala KBUTK, composta por 33 itens, foi aplicada em 470 adolescentes poloneses e apresentou coeficientes de confiabilidade para as subescalas altos: escala de aceitação e proximidade Alfa de Cronbach = 0,88, dependência de funções de uma escala de telefone celular α = 0,75, vício de enviar mensagens de texto e fazer chamadas telefônicas α = 0,87, dependência da escala de comunicação intermediária α = 0,84. O coeficiente de confiabilidade para a pontuação total do KBUTK foi α = 0,93 (^{Warzecha & Pawlak, 2017}).

Adicionalmente, uma pesquisa adaptou e validou a escala NMP-Q em 306 adolescentes espanhóis (^{González-Cabrera et al., 2017}). O NMP-Q é uma escala Likert, com 20 itens, incluindo aspectos qualitativas e quantitativas. O NMP-Q abrange quatro fatores: incapacidade de se comunicar, perda de conexão, incapacidade de recuperar informações e abandono da conveniência. A escala adaptada obteve alfa de 0,95, variando de 0,75 a 0,92 entre os fatores. A medida de estabilidade foi calculada pelo método teste e reteste (r = 0,82) (^{González-Cabrera et al., 2017}). No Irã, uma versão persa do NMP-Q foi adaptada e validada com 3.216 adolescentes, alcançando similarmente uma consistência interna satisfatória (α = 0,92) (^{Lin et al., 2018}).

Em 2018, a associação entre o MPDQ e o Internet Addiction Test (IAT) foi investigada por meio do teste de validade concorrente com uma amostra de 1.072 adolescentes chineses. Os autores utilizaram o MPDQ desenvolvido inicialmente por ^{Ezoe e colaboradores (2016)}, uma escala composta por 20 itens no formato Likert com o coeficiente de confiabilidade de 0,86 e confiabilidade ômega de 0,91 para a pontuação geral do MPDQ. Correlações mostraram que os escores das medidas de MPDQ e IAT foram moderadamente correlacionados, fornecendo mais evidências da validade de cada medida. Análises ROC mostraram taxas semelhantes de participantes com altas pontuações no IAT e no MPDQ (^{Chin & Leung, 2018}).

Por fim, o Implicit Association Test measures (IAT) com medidas para a dependência de smartphones e Internet (IAT-SI) foi desenvolvido e validado com 78 adolescentes sul coreanos, exibindo boa consistência interna (α = 0,75), boa correlação significativa com a SAS-sv (r = 0,33, p <0,01) e boa validade convergente e discriminante do TAI-SI como uma nova medida relacionada à DS. O IAT-SI foi aplicado em formato informatizado usando o Inquisit 4.0 Millisecond Software (^{Roh et al., 2018}).

Discussão

Esta revisão reuniu evidências científicas sobre as principais características da DS em adolescentes e os instrumentos de avaliação utilizados para rastrear o fenômeno. Identificou-se que, os artigos sobre DS em adolescentes foram publicados entre 2009 e 2019, com maior concentração nos últimos cinco anos. Certamente isso ocorreu devido a chegada ao mercado do smartphone com tela touch screen a partir de 2007, com uma interface mais complacente e melhor acesso à internet móvel, permitindo a conectividade com mobilidade aos seus usuários de maneira versátil e multifuncional (^{Birenboim & Shoval, 2016}).

Esse advento tornou o aparelho um símbolo de modernidade, gerando um impacto significativo na sociedade devido a sua presença constante junto aos usuários. Ao passo que, no final de 2014, mais de 93 % da população mundial possuía telefones celulares, com taxas que ultrapassavam 100 % na maioria dos países desenvolvidos (^{Birenboim & Shoval, 2016}), o que justifica o maior interesse nas pesquisas sobre DS a partir de então, reverberando em diversas áreas.

O uso anômalo desse dispositivo levou a questionamentos sobre a possibilidade de problemas e transtornos comportamentais vinculado a ele, sobretudo na Coreia do Sul, país conhecido pelos avanços no que diz respeito à adoção e uso de novas tecnologias de comunicação (^{Park et al., 2013}), com alta penetração entre os indivíduos mais jovens (^{Gutiérrez et al., 2016}).

A facilidade de acesso combinada com o uso generalizado e socialmente aceito de smartphones, torna o dispositivo indispensável. O crescente número de funcionalidades que o dispositivo oferece, torna os usuários mais dependentes da tecnologia e incentivam o uso do smartphone em relação a opções analógicas ou outros dispositivos digitais. Além disso, os aplicativos são projetados para fazer com que os usuários prolonguem seu uso ou voltem a eles, por exemplo, por meio de notificações ou recompensas diárias pedindo ao usuário para abrir o aplicativo (^{Noë et al., 2019}).

Nesta revisão não foram encontrados estudos desenvolvidos nos países do Continente Americano, como o Brasil, embora o smartphone seja o equipamento mais utilizado no país para o acesso à internet e está presente em praticamente todos os lares brasileiros (^{IBGE, 2020}).

Entre os estudos analisados nesta revisão, verificou-se que a maioria era do tipo transversal, seguido pelos metodológicos, os quais contribuem para existência de instrumentos adaptados e válidos para mensuração da condição na população adolescente, bem como do conhecimento sobre a sua prevalência e fatores associados ao fenômeno, abordados na parte 2 desta revisão (^{Freitas et al., 2021}).

Por tratar-se de um novo construto multidimensional na área de saúde, faz-se necessário a elaboração e validação de instrumentos que sejam capazes de mensurar o fenômeno em questão com boas propriedades psicométricas. Por isso, esse tipo de estudo é tão necessário (^{Souza et al., 2017}). Contudo, como estas avaliações são de autorrelato, apresentam um desempenho limitado e, por isso, os pesquisadores devem ser cautelosos ao usar estas medidas para apoiar diagnósticos. Portanto, pouco se sabe sobre a estabilidade da condição, e não está claro se os sintomas autorrelatados podem ser validados usando métodos diagnósticos mais formais (^{Ellis et al., 2019}).

Outra revisão sobre DS também verificou que a maioria dos estudos sobre o tema é transversal e baseia-se em questionários aplicados a estudantes em amostras de conveniência que normalmente contêm apenas um ponto de amostragem, embora vários estudos recentes tenham sido baseados em registros telefônicos longitudinais (^{Gutiérrez et al., 2016}).

As características da DS descritas nesta revisão são semelhantes as apresentadas em outras pesquisas (^{Gutiérrez et al., 2016}; ^{Khoury et al., 2017}), destacando-se principalmente os sintomas de abstinência (ansiedade, irritabilidade e impaciência) (^{Körmendi et al., 2016}), falta de controle no uso, tempo de uso mais longo do que o inicialmente previsto (^{Beranuy et al., 2009}), sintomas de tolerância (^{Körmendi et al., 2016}), interferências nas atividades de vida diária (^{Beranuy et al., 2009}), antecipação positiva e manutenção do tempo de uso apesar de consequências negativas (^{Kwon et al., 2013b}).

Pesquisa realizada no Brasil com 100 estudantes de pós-graduação, com idade entre 18 e 25 anos, identificou que dependentes de smartphones apresentaram comprometimento na tomada de decisão sob ambiguidade com preservação de tomada de decisão sob risco, portanto eles tendem a preferir alternativas vantajosas no curto prazo, mesmo quando trazem maiores perdas futuras. Esses indivíduos apresentaram maior sensibilidade a recompensas e menor sensibilidade a punições. Portanto, quando uma alternativa gera alta recompensa, ela é escolhida mesmo que gere maior punição a longo prazo. Este perfil de "miopia para o futuro" em momentos decisivos pode contribuir para a iniciação e manutenção de comportamentos aditivos (^{Khoury et al., 2019}).

O público adolescente é estereotipado por seu envolvimento em comportamentos de risco (^{Blakemore & Mills, 2014}). Evidencia-se que há atividade intensificada no sistema de recompensa dopaminérgica mesolímbica, o que apoia a hipótese de que os adolescentes são propensos a assumirem riscos devido a circuitos hiperativos relacionados à recompensa. Portanto, mudanças nos comportamentos e preferências de busca por recompensa são impulsionadas, em parte, por mudanças neurais subjacentes no circuito frontostriatal. Esta atividade neural é significativamente maior entre adolescentes do que crianças ou adultos ao receber recompensas secundárias, o que os expõem a um maior risco de desenvolverem a DS (^{Telzer, 2016}).

Portanto, a maior sensibilidade a "curtidas" e "comentários" nas redes sociais, por exemplo, pode ser um fator de vulnerabilidade para o desenvolvimento da DS, mesmo quando há perdas ou possibilidade de danos em diversas áreas da vida, como a redução do desempenho acadêmico, os acidentes de trânsito e os prejuízos nas relações interpessoais (^{Khoury et al., 2019}).

Além disso, a influência de estímulos externos (como a vibração do smartphone, emissão de sons e luzes, ou mesmo a visualização de pessoas utilizando o dispositivo) pode contribuir para a hiperativação do sistema impulsivo, e aumento no uso do smartphone, consequentemente. Tal condição pode cooperar para a redução da funcionalidade e para a geração de sofrimento para si e para outros, características essenciais para considerá-la como um agravo psiquiátrico (^{Khoury et al., 2019}).

Por meio desta revisão foi possível identificar 14 escalas validadas para avaliação da dependência autorreferida de smartphone em adolescentes, sendo que, as mais utilizadas pelos estudos analisados foram a SAPS e a SAS-SV. No entanto, estudo anterior apontou que a SAS e o Smartphone Addiction Inventory (SPAI) eram os instrumentos de rastreio mais utilizados pelas pesquisas desenvolvidas com a população geral (^{Khoury et al., 2017}). Ressalta-se que não foram identificados estudos de adaptação e validação da SPAI para a população adolescente nesta revisão, considerando o período de buscas divulgado.

Em geral, esses instrumentos evoluíram do estudo do comportamento global do uso de telefones celulares para comportamentos específicos, como o uso de smartphones (^{Gutiérrez et al., 2016}). Analisando de forma geral os diferentes instrumentos, verifica-se que existem aspectos comuns na avaliação, a destacar os sintomas: abstinência, tolerância, compulsão e efeito na vida diária. Embora exista um consenso sobre a existência da DS, a sua delimitação e os critérios utilizados por vários pesquisadores variam (^{Gutiérrez et al., 2016}). A consistência interna das escalas incluídas nesta revisão variou de 0,80 a 0,97, considerada satisfatória para medir o respectivo construto e reproduzir um resultado de forma consistente no tempo e no espaço (^{Souza et al., 2017}).

O maior obstáculo à pesquisa sobre a DS é a diversidade de termos, critérios e definições/conceitos disponíveis neste campo, como o "uso problemático", "abuso" e "adição/dependência". Isso pode explicar o grande volume de instrumentos e a diferença entre os domínios que os compõem, dificultando a comparação dos achados (^{Gutiérrez et al., 2016}).

Diante do que foi encontrado e discutido até o momento, pode-se considerar que os instrumentos que estão sendo desenvolvidos e validados para avaliar a dependência autorreferida por adolescentes foram utilizados em uma variedade de contextos. Na maioria das vezes eles não foram aplicados de forma isolada, pois sempre havia outras variáveis de avaliação envolvidas, como a qualidade de vida, desempenho escolar, sintomas depressivos e neuropsiquiátricos, dentre outros, além da presença de outros testes e questionários que avaliavam tais variáveis. Isto reflete a complexidade conceitual da DS, envolvendo diversos aspectos da saúde dos indivíduos.

Embora não tenha sido identificado por esta revisão nenhum estudo que versasse sobre instrumento de avaliação da DS adaptado e validado com adolescentes brasileiros, recentemente, o instrumento SPAI foi traduzido, adaptado e validado para a população jovem brasileira de 18 a 35 anos, sendo denominado SPAI-BR (^{Khoury et al., 2017}). Os autores optaram por validar o questionário SPAI, pois é mais curto e mais fácil de responder, portanto, mais adequado para ser utilizado no sistema público de saúde brasileiro. Esta versão manteve as equivalências semântica, idiomática e conceitual da escala original, com boa consistência interna (0,88) e excelente estabilidade (0,92).

A escala foi considerada uma ferramenta válida e confiável para o rastreamento da dependência de smartphone em jovens brasileiros numa versão dicotômica (sim e não), visando à redução do tempo de preenchimento (^{Khoury et al., 2017}). A SPAI original possui 26 itens no formato Likert e avalia quatro fatores: comportamento compulsivo, comprometimento funcional, síndrome de abstinência e síndrome de tolerância (^{Lin et al., 2014}).

Além disso tem-se a Escala de dependência de smartphone (EDS), adaptada e validada com indivíduos brasileiros de 15 a 53 anos. Este instrumento foi adaptado a partir da Escala de Uso Compulsivo da Internet (CIUS). Após a sua adaptação e validação, manteve-se o formato Likert, com 14 itens e um bom índice de consistência interna com alfa de 0,94. Os autores justificam que há uma similaridade entre a Internet e o smartphone, já que esse último segue os mesmos princípios do primeiro considerando suas inúmeras aplicações, que abarcam inclusive o acesso à Internet (^{Sales et al., 2018}).

Frente a complexidade da DS, nota-se a importância do caráter interdisciplinar e interprofissional no trato dos fatores de proteção dos adolescentes na era digital, aliando e harmonizando os setores da família, educação e saúde para garantir o direito de proteção integral. Os benefícios e prejuízos dessas tecnologias permanecem sendo foco de atenção de todos os profissionais que lidam com as questões da saúde durante a adolescência e demandam novos conhecimentos a fim de subsidiar suas práticas (Sociedade Brasileira de Pediatria [SBP], 2016).

Por limitar idiomas e base de dados, esta revisão pode ter restringido o acesso a outros dados relevantes já publicados. Espera-se que a partir deste estudo possam surgir outras pesquisas brasileiras, apresentando contribuições no que tange a temática, na adaptação e validação de instrumentos, na identificação de fatores de risco e de proteção e subsidiando a reformulação e reestruturação de práticas e políticas relacionadas ao uso não prejudicial do smartphone pelos adolescentes.

Conclusão

Conclui-se que a DS é um problema de saúde pública em ascensão, que está intimamente ligada ao desenvolvimento tecnológico e pode comprometer a saúde dos adolescentes. Os estudos encontrados no período da busca foram, em sua maioria, transversais e metodológicos, carecendo de pesquisas com metodologias mais robustas para melhor compreensão do fenômeno.

O maior obstáculo à pesquisa sobre a DS é a diversidade de termos, ausência de uma definição consensual de critérios e classificações disponíveis neste campo. Isso pode explicar o grande volume de instrumentos e a diferença entre os domínios que os compõem, dificultando a comparação dos achados. Foram identificadas 14 escalas validadas e confiáveis para avaliação da DS em adolescentes, que contemplam, em sua maioria, os fatores abstinência, tolerância, compulsão e efeitos na vida diária.

Porém, no período analisado não foram identificados estudos brasileiros, portanto, faz-se necessário investir em estudos de adaptação e validação de escalas já utilizadas em outros contextos para a população de adolescentes brasileiros, pois as pesquisas dessa área perdem valor e confiabilidade quando não utilizam instrumentos apropriados para a própria realidade.

Reforça-se a importância de sensibilizar os profissionais de saúde sobre a temática que, apesar de ainda pouco estudada, aponta para um importante problema de saúde pública atual. Espera-se que os resultados obtidos neste estudo possam ilustrar a necessidade de unificação do conceito de DS, bem como da importância da delimitação de instrumentos específicos para sua avaliação em adolescentes brasileiros a fim de possibilitar novas pesquisas neste campo à luz da limitação de seus conceitos, critérios, metodologias e localidades.

Além do mais, é importante possibilitar aos profissionais de saúde o rastreio de tal condição durante a vigilância em saúde do adolescente no âmbito do cuidado primário em saúde, para que haja melhor planejamento e implementação de medidas preventivas deste comportamento de risco e protetivas, em prol de comportamentos adaptativos que garantam o desenvolvimento pleno desse grupo populacional.