ÖZET Giriş ve Amaç: Son yıllarda yaşadığımız teknolojik atılımlar akıllı telefonları; kullanımları kolay olmaları, küçük ve rahat taşınabilir olmaları nedeniyle ön plana çıkarmıştır. Günümüzde akıllı telefonlarla sadece sesli görüşme ve kısa mesaj ile iletişime geçmiyor, bunun yanında internete bağlanabiliyor, e-postamızı kontrol edebiliyor, sosyal medya uygulamalarını kullanabiliyor, GPS sistemi ile konumlara rahat ulaşabiliyor, oyun oynayabiliyor, fotoğraf ve video çekebiliyoruz. Akıllı telefonların saydığımız bu avantajlarına rağmen yanlış kullanımları sonucunda ortaya çıkabilen birçok sorun da mevcuttur. Bu sorunlardan birkaçını şu şekilde sıralayabiliriz: Göz yorgunluğu, baş ağrısı, boyun kaslarında ağrı, asosyalleşme, odaklanmada zorlanma, özel hayatın gizliliğinin ihlal edilebilmesi, uyku saatlerinde azalma. Akıllı telefonların aşırı kullanımının yukarıda belirtilen olumsuz etkilerinin yanında bağımlılık yapıcı etkisi de bulunmaktadır. Akıllı telefon kullanımının uyku kalitesini ve akademik başarıyı da etkilediği gösterilmiştir. Gereç ve Yöntem: Çalışmamız Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi Tıp Fakültesi 2021 – 2022 eğitim öğretim yılında eğitim gören 484 öğrencinin gönüllü olarak katıldığı kesitsel tipte olan bir anket çalışmasıdır. Ankette bulunan çalışma formu toplam 21 sorudan oluşmaktadır. Bu form; 5 soruluk sosyo – demografik formu, 6 sorudan oluşan Richard Campbell Uyku Ölçeği (RCUÖ) ve 10 sorudan oluşan Akıllı Telefon Bağımlılığı Ölçeği – Kısa Formundan (ATBÖ – KF) oluşmaktadır. Sosyo – demografik formda ankete katılanlardan; okul numarası, cinsiyet, yaş, sınıf, ikamet yeri bilgileri istenmektedir. Richard Campbell uyku ölçeği altı sorudan oluşmaktadır. Her bir soru görsel skala ile sıfırdan yüze kadar olan bir çizelgede derecelendirilir. Akıllı Telefon Bağımlılığı Ölçeği – Kısa Formu akıllı telefon bağımlılığını ölçen, on sorudan oluşan, altılı Likert derecelendirilmeyle ölçülen bir ankettir. Sürekli değişkenler için tanımlayıcı istatistikler; Ortalama, Standart Sapma, Minimum ve Maksimum değerler olarak ifade edilirken, kategorik değişkenler için sayı ve yüzde olarak ifade edilmiştir. Sürekli değişkenler bakımından grup ortalamalarını karşılaştırmada Student t Testi (2 grup için) ve Tek Yönlü Varyans analizi (2 den fazla grup için) yapılmıştır. Varyans analizini takiben farklı grupları belirlemede Duncan Çoklu Karşılaştırma Testi kullanılmıştır. Bu değişkenler arasındaki ilişkiyi belirlemede Pearson Korelasyon Katsayıları hesaplanmıştır. Gruplar ile kategorik değişkenler arasındaki ilişkiyi belirlemede ise Ki-kare Testi yapılmıştır. Hesaplamalarda istatistik anlamlılık düzeyi %5 olarak alınmış ve hesaplamalar için SPSS istatistik paket programı kullanılmıştır. Bulgular: Çalışmamıza katılanların %55 (n=266)' i erkek; %45 (n=218)' i kadındır. Öğrenciler ikamet yerleri açısından değerlendirildiğinde; yurtta kalanlar %43,8 (n=212), öğrenci evinde kalanlar %34,3 (n=166) ve aile yanında kalanlar %21,9 (n=106) olarak bulunmuştur. Akademik başarı puanı ortalaması 71,33 (±7,96), yaş ortalaması 21,9 (±2,23), RCUÖ puanı ortalaması 65,18 (±21,67) ve ATBÖ- KF puanı ortalaması 30,64 (±10,51) olarak bulunmuştur. Erkeklerin akademik başarı puanı ortalaması 69,6955; kadınların akademik başarı puanı ortalaması 73,3303 olarak bulunmuştur. RCUÖ ortalama puanlarında öğrenci evinde kalanların puanı yurtta ve ailesinin yanında kalanlara göre yüksektir. ATBÖ – KF ortalama puanlarında aile yanında kalanların puan ortalaması yurt ve öğrenci evinde kalanlara göre yüksektir. Akıllı telefon bağımlılık durumu değerlendirildiğinde; bağımlı olmayanlar %55,2 (n=267), bağımlı olanlar %44,8 (n=217) olarak bulunmuştur. Sonuç: Çalışmamızda akıllı telefon bağımlılığının uyku kalitesini ve akademik başarıyı olumsuz yönde etkilediği gösterilmiştir. Katılımcıların akıllı telefon bağımlılık durumları cinsiyet ve sınıf değişkenleri tarafından etkilenmemişken, ikamet yeri değişkeni tarafından etkilemiştir. Telefon bağımlılığı kriterleri DSM' nin bir sonraki baskısına "Davranışsal bağımlılıklar" bölümüne tanı olarak eklenebilir ve bağımlılık tanısı alan bireylere bu konuda psikoterapi tedavisi başlanabilir. Akıllı telefonların hayatı kolaylaştırıcı etkilerinin olmasıyla beraber kullanıcıyı olumsuz yönde etkileyecek yönlerinin de olduğu akıldan çıkarılmamalıdır. Akıllı telefon kullanımı bu negatif etkilerden korunmak maksadıyla sadece ihtiyaç dâhilinde olmalı, aşırı kullanıma gidilmemelidir.

ABSTRACT Introduction and Aim: The technological breakthroughs we have experienced in recent years made smart phones come to the fore because they are easy to use, small and easily portable. Today, we can not only communicate with smart phones via voice calls and text messages, but also connect to the internet, check our e-mail, use social media applications, access locations easily with the GPS system, play games, take photos and videos. Despite these advantages of smart phones, there are also many problems that may arise as a result of misuse. Some of these problems can be listed as follows: Eyestrain, headache, pain in neck muscles, asocialization, difficulty in focusing, violation of privacy, decrease in sleep hours. In addition to the above-mentioned negative effects of excessive use of smartphones, there is also an addictive effect. Smartphone use has also been shown to affect sleep quality and academic achievement. Materials and Methods: Our study is a cross-sectional survey study in which 484 students studying at Van Yüzüncü Yıl University Faculty of Medicine voluntarily participated in the 2021-2022 academic year. The study form in the questionnaire consists of 21 questions in total. This form; It consists of a 5-question socio-demographic form, the Richard Campbell Sleep Scale consisting of 6 questions, and the Smartphone Addiction Scale-Short Form consisting of 10 questions. Of those surveyed in socio-demographic form; school number, gender, age, class, place of residence are requested. The Richard Campbell sleep scale consists of six questions. Each question is graded on a visual scale from zero to one hundred. Smartphone Addiction Scale – Short Form is a ten-question, six-point Likert scale measuring smartphone addiction. Descriptive statistics for continuous variables were expressed as Mean, Standard Deviation, Minimum and Maximum values, while for categorical variables they were expressed as numbers and percentages. Student's t Test (for 2 groups) and One-way Analysis of Variance (for more than 2 groups) were used to compare group means in terms of continuous variables. Duncan Multiple Comparison test was used to identify different groups following analysis of variance. Pearson correlation coefficients were calculated to determine the relationship between these variables. Chi-square test was used to determine the relationship between groups and categorical variables. The statistical significance level was taken as 5% in the calculations and the SPSS statistical package program was used for the calculations. Results: 55% (n=266) of the participants in our study were male; 45% (n=218) of them are female . When students are evaluated in terms of their place of residence; It was found that 43.8% (n=212) of the students living in the dormitory, 34.3% (n=166) of the students living in the student house and 21.9% (n=106) of the students living with their families. Average academic achievement score is 71.33 (±7.96), mean age is 21.9 (±2.23), Richard Campbell Sleep Scale mean score is 65.18 (±21.67), and Smartphone Addiction Scale - Short Form score the mean was found to be 30.64 (±10.51). The average academic achievement score of men was 69.6955; the average academic achievement score of women was found to be 73,3303. In the average scores of the Richard Campbell Sleep Scale, the scores of those who live in student housing are higher than those who live in dormitories and with their families. In the average scores of the Smartphone Addiction Scal – Short Form, the average score of those staying in homestay is higher than those staying in dormitories and student homes. When the smartphone addiction status was evaluated, it was found that 55.2% (n=267) of the non-addicted and 44.8% (n=217) of the addicted. Conclusion: In our study, it was shown that smartphone addiction negatively affects sleep quality and academic achievement. While the smartphone addiction status of the participants was not affected by th gender and class variables, it was affected by the place of residence variable. Phone addiction criteria can be added as a diagnosis to the "Behavioral addictions" section of the next edition of the DSM, and psychotherapy treatment can be started for individuals diagnosed with addiction. It should be kept in mind that while smart phones have life – enhancing effects, they also have aspects that will negatively affect the user. In order to protect from these negative effects, the use of smartphones should only be necessary, and excessive use should not be made.