Ön Psixiatriya. 2018 Apr 23; 9: 154. doi: 10.3389 / fpsyt.2018.00154. eCollection 2018.
Liu L1,2, Yao YW2, Li CR3,4, Zhang JT2, Xia CC5, Lan J1, Ma SS1, Zhou N1, Fang XY1.
mücərrəd
İnternet oyun bozukluğu (IGD) bilişsel və duygusal çatışmazlıqlar ilə xarakterizə olunur. Əvvəlki tədqiqatlar IGD-nin və depressiyanın birgə olmasını bildirmişdir. Ancaq beyin görüntüləmə tədqiqatları, əsasən, IGD-də bilik çatışmazlığına yönəldilmişdir. Bəzi tədqiqatlar IGD və depressiya simptomları və əsas neyron mexanizmləri arasındakı komorbidliyə toxundu. Burada uzunlamasına bir tədqiqat işi, kesitsel bir istirahət nöqtəsi funksional bağlantısı (rsFC) öyrənilməsi və müdaxilə işini birləşdirərək bu məsələni sistematik şəkildə araşdırdıq. Kollec tələbələri tərəfindən uzunlamasına məlumat bazasında Autoregressive cross-lagged modelləşdirmə IGD şiddəti və depressiya qarşılıqlı proqnozlaşdırıcı olduğunu göstərdi. Neyro səviyyəsində IGD olan şəxslər nəzarət qrupları ilə müqayisədə sol amigdala və sağ dorsolateral prefrontal korteks (DLPFC), aşağı frontal və precentral girus arasında artmış rsFC sergiledi və basqındakı amigdala-fasoparietal keçid depressiya simptomlarında psixoterapiya müdaxiləsindən sonra. Müdaxilənin ardından IGD olan şəxslər, müdaxilə qrupu ilə müqayisədə sol amigdala və sol orta frontal və precentral girus arasında azalmış əlaqə göstərdi. Bu nəticələr birlikdə IGD'nin depressiya ilə sıx bağlı ola biləcəyini göstərir; emosiya və icra hakimiyyəti şəbəkələri arasındakı qüsurlu rsFC depressiyaya səbəb ola bilər və IGD ilə fərdlərdə terapevtik bir hədəf təşkil edə bilər. Qeydiyyatın adı: IGD'nin davranış və beyin mexanizmi; URL: https://www.clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02550405; Qeydiyyat nömrəsi: NCT02550405.
KEYWORDS:
amygdala; depressiya; fMRI; internet oyun pozuqluğu; istirahət-dövlət funksional bağlantısı; subgenual anterior sindrom corteks
PMID: 29740358
PMCID: PMC5924965
DOI: 10.3389 / fpsyt.2018.00154
URL: https://www.clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02550405;
Qeydiyyatın nömrəsi: NCT02550405.
giriş
Behavioral addictions və maddə istifadəsi bozukluğu depressiya kimi komorbidiyalar daxil olmaqla bir çox klinik təzahürü paylaşır [1]. İnternet bağımlılığı (IA), qadağan davranış asılılığı olaraq qəbul edilmişdir. İnternet oyun bozukluğu (IGD), IA'nın ən yaygın formu olaraq, daha çox çalışmayı garantileyen bir durum olaraq Psikolojik Bozuklukların Teşhis ve İstatistiksel El Kitabının (DSM-5) beşinci versiyasına daxil edilmişdir [2]. Psixiatrik xəstəliklər konvensional olaraq fərqli şəxslər olaraq qiymətləndirilmişdir. Araşdırma qovluğunun (RDoC) təşəbbüsü ilə bilişsel və emosional disfunksiyanın nörobiyoloji əlamətləri diaqnostik təsnifatda əhəmiyyət kəsb edir və nöropsikiyatrik şərtlər arasında bölüşdürülə bilər [3]. Xüsusilə, beyin görünüşü bu neyron markerlərin müəyyənləşdirilməsində səmərəli bir vasitə təmin etmişdir. Əvvəlki tədqiqatlar, IGD-də çatışmazlıqlı inhibitiv nəzarət və qərəzsiz qərar qəbuletmə kimi bilişsel pozğunluqların neyron əsaslarını araşdırdı [4, 5]. Lakin, bu əhali içərisində emosional disfunksiyalar (məsələn, depressiya) və əsas neyron mexanizmlər IGD və depressiyanın yüksək komorbidiyasına baxmayaraq əsasən qeyri-müəyyən olmuşdur.
Depressiya simptomları tez-tez IA / IGD olan şəxslərdə baş verir [6]. Bir meta-analiz, sağlam idarələrə nisbətən IA (26.3%) olan kəslərdə depressiya xəstələrinin əhəmiyyətli dərəcədə yüksək nisbətdə olduğunu bildirdi (11.7%) [7]. IGD-də aparılan tədqiqatlar həmçinin IGD üçün və ya risk altında olan fərdlərdə daha yüksək depresif meyllər, həmçinin IGD-nin remission zamanı depressiyanın azaldılması [8-10]. Lakin, bu kəsikməli tapıntılar IA / IGD və depressiya arasındakı istiqamətə aydınlıq gətirə bilmədi [11, 12]. Proqnozlaşdırılan tədqiqat IGD simptomları ilə depressiya arasında əlaqələrin daha da artmasına kömək edəcəkdir.
Dinlenme-dövlət fMRI daxili beynin fəaliyyətini araşdırmaq üçün geniş istifadə edilən bir vasitə kimi ortaya çıxdı [13, 14IGD və major depresif bozukluk (MDB) daxil olmaqla bir çox nöropsikiyatrik xəstəlikdə serebral disfunksiya [15, 16]. Mühüm olaraq, IGD və MDD amigdala və subgenual anterior cingulate cortex (sgACC) ibarət emosional şəbəkə dinlenme dövlət funksional keçid (rsFC) dəyişikliklər bölüşmək görünür. Xüsusilə, amigdala interceptive və avtonom informasiya və emosional stimulların aşkarlanması və inteqrasiyasına, mənfi emosiya xatirələrinin formalaşmasına və saxlanmasına kömək edir [11, 15, 17-19]. SgACC, emosional və digər əhəmiyyətli xəbərdarlıqlara cavab olaraq, həyəcan tənzimlənməsində mühüm rol oynayır [20, 21]. Əvvəlki tədqiqatlar amygdalanın həm MDB-də, həm də mənfi stimullara həddindən artıq cavablarla əlaqələndirilməsi ilə yanal prefrontal korteks (PFC) daxil olmaqla, idarəetmə idarəetmə şəbəkəsinin bölgələri ilə maladaptiv qarşılıqlı təsirləri [22-24] və IGD [25]. SgACC təsirli tənzimləmə üçün mərkəzdir [15, 22] və depressiyanın patogenezi [15, 26]. SGACC və amigdala ilə əlaqəli PFC, emosiya tənzimləyən vəzifə idarəetmə dövrünün bir hissəsidir [27]. MDB xəstələri sgACC və dorsolateral / dorsomedial PFC arasında həddindən artıq self-directed rumination ilə əlaqəli yüksək göstəricini göstərdi [28, 29]. Narkomanlığa məruz qalmış şəxslərdə sgACC-PFC əlaqəsinin artması da aşkar edilmişdir [30, 31]. Beləliklə, amigdala, sgACC və PFC arasında olan funksional əlaqələri yoxlamaq, depressiya və asılılıq şiddəti ilə əlaqəsi IGD'nin kritik sinir fenotiplərini ortaya qoyur.
Bundan əlavə, əvvəlki tədqiqatlar davranış müdaxilələrinin həm asılılıq şiddətinin yaxşılaşdırılmasında təsirli olduğunu göstərdi [32, 33] və ümumiyyətlə İGD və ya IA fərdlərində depressiya simptomları [34-36]. Davranış müdaxilələrinin duygusal şəbəkə bağlantısını necə təsir etdiyini və depressiya və asılılıq əlamətlərinin azalması ilə əlaqəli dərnəklərin araşdırılması IGD və depressiyanın paylanan neyron substratlarının dəstəklənməsi üçün əlavə sübutlar təmin edəcəkdir.
Bu işdə, IGD-də depressiya və bağımlılığın simptom şiddəti arasında əlaqə qurmaq üçün 4 illik uzunlamasına tədqiqatın nəticələri təqdim etdik. Bundan əlavə, IGD olan kəslərdə depresyonun altında yatan neyrot şəbəkələrini aydınlaşdırmaq üçün amygdala və sgACC-yə yönəldilən bir kesitsel rsFC tədqiqatı aparıldı. Nəhayət, biz davranış müalicəsinin IGD'li şəxslərdə depressiya ilə əlaqəli depressiya və bərpaedici diaqnozu necə pozduğunu araşdırdıq. Əvvəlki davranış dəlillərinə əsasən [11, 12, 37], internet bağımlılığı / depresyon belirtilerinin geçmiş ve gelecekteki şiddeti arasında iki yönlü bir ilişkiyi düşündük. Əlavə, əvvəlki nöropsikiyatrik tədqiqatlara əsasən [25, 38IGD'li şəxslərin depressiya simptomları göstərdiyini və amigdala və sgACC-in icrası nəzarət şəbəkəsinin regionları ilə dəyişdiyini fərz etdik ki, bu da IGD üçün davranış müdaxiləsi ilə həll edilə bilər.
Material və metodlar
İştirakçılar
Study 1 üçün məlumatlar, 2011-ci ildən başlayaraq, kollec tələbələrinin Pekindəki bir universitetdə İnternet istifadəsi ilə bağlı dörd dalğada uzunlamasına bir tədqiqatın bir hissəsi olaraq toplanmışdır. Birinci kurs kollecinin onlayn sorğu vasitəsi ilə. tələbələr illik qiymətləndirildi. Bütün iştirakçılar Pekin Normal Universitetinin Psixologiya Məktəbinin İnstitusional İnceleme Şurası tərəfindən təsdiqlənmiş bir protokola əsasən yazılı məlumatlı razılıq verdilər və vaxtları üçün maddi kompensasiya aldılar.
Sorğu iştirakçıları, yalnız məlumatların verildiyi dörd ildən birində hər oyun zamanı oyun üçün İnternetdən istifadə edərək, gündəlik oyunun 20% -də onlayn oyun oynadıqları və sərf etdikləri halda, işə daxil edildi. 2,182 tələbələrdən ibarət olan 1,619 (1,253 qadınlar, 366 kişilər) daxiletmə meyarlarına cavab vermədilər və işdən kənarlaşdırıldılar. Qadınların istisna nisbəti (90.99%) kişilərdən yüksəkdir (45.47%) (χ2 = 550.056, P <0.001). Beləliklə, iş üçün ümumilikdə 563 tələbədən (124 qadın və 439 kişi) anketlər alındı. Yaşları 16 ilə 21 il arasında dəyişdi (ortalama ± SD = 18.31 ± .89) Time 1 da.
Tədqiqat 2 və 3, İGD üçün bir davranış müdaxiləsini inkişaf etdirmək və qiymətləndirmək üçün daha böyük bir layihənin hissələri idi. İştirakçılar aşağıdakı daxiletmə meyarları ilə İnternet və yerli universitetlərdə yerləşdirilən reklamlar vasitəsilə işə cəlb edildi: (1) CIAS-da bal> 6739]; (2) həftədə> 14 saat, ən azı 1 il müddətində İnternet oyun oynayır. Sağlam nəzarət (HC) iştirakçıları üçün daxil olma meyarları bunlardır: (1) CIAS-da <60 bal; (2) heç vaxt həftədə 2 saatdan çox vaxtı internet oyunları ilə məşğul olmamışam. Bütün iştirakçılar sağ əl kişi idi. İstisna meyarları, yarı quruluşlu bir görüşmə ilə qiymətləndirildiyi kimi hər hansı bir mövcud və ya əvvəlki qanunsuz maddə istifadəsi və qumar (onlayn qumar daxil olmaqla), hər hansı bir psixiatrik və ya nevroloji xəstəlik tarixi və indiki psixotrop dərman istifadəsi idi. Tədqiqat 76-də ümumilikdə 41 nəfər İGD və 2 HC iştirak etmişdi. 3-cü tədqiqat üçün 63 nəfər IGD xəstəsi qəbul edilmiş, bunlardan 44 nəfəri özlem davranış müdaxiləsinə (CBI + qrupu) qatılmağa razı olmuş, qalan 19 nəfər isə nəzarət qrupundadır. (CBI− qrupu) iş qrafiklərinə görə. CBI + qrupundakı iyirmi üç nəfər CBI-dən əvvəl və sonra istirahət dövlət fMRI-sına qatıldı. 19 CBI−-dən on altı eyni zamanda eyni nöqtələrdə skan edildi. Tədqiqatlar 2 və 3, Pekin Normal Universitetindəki Koqnitiv Nevrologiya və Öyrənmə Dövlət Açar Laboratoriyasının İnstitusional İcmal Şurası tərəfindən təsdiq edilmişdir.
Tədbirlər
Study for 1, 2 və 3 üçün Çin İnternet Addiction Scale (CIAS;) istifadə edərək kollec oyunçuları arasında İnternet bağımlılığı şiddetini ölçdük. 4026 maddələrindən ibarət 4 elementlərdən ibarət olan 5 nöqtəsi Likert miqyaslı kompensiv istifadə, geri çəkilmə, tolerantlıq və kişilərarası münasibətlər və sağlamlıq / vaxt idarəçiliyi problemləri daxil olmaqla simptomların / nəticələrin XNUMX ölçülərini qiymətləndirir. CIAS-ın etibarlılığı və etibarlılığı əvvəllər kollec tələbələri üçün nümayiş etdirilib [40] və mövcud təcrübədə, Cronbach-ın bu miqyaslı alfa əmsalları dörd zaman nöqtəsi boyunca 0.933-0.950 idi. Çalışma 1 üçün, Semptom Kontrol Siyahısından (SCL-90) on üç maddəni istifadə edərək, depresif simptomları ölçdük [41]. Bu maddələr 1 (heç vaxt doğru deyil) ilə 4 (hər zaman doğru) arasında qiymətləndirilib. Mövcud təcrübədə, Cronbach-ın bu miqyas üçün alfa əmsalları dörd zaman nöqtəsində 0.888-0.936 idi. 2 və 3-cü tədqiqatlarda iştirakçıların depressiya simptomları Beck Depressiya Envanteri (BDI) istifadə edilərək ölçülmüşdür [42].
MRI Məlumatlarının əldə edilməsi
2 və 3 Tədqiqatları üçün əvvəlki tədqiqatlarda MRI məlumatlarının əldə edilməsi və əvvəlcədən işləmə ətraflı təsvir edilmişdir [33]. Qısaca, dinlenme dövləti fMRI məlumatları Brain Imaging Center, Pekin Normal Universiteti 3.0 T Siemens Trio skanerində əldə edildi. EPI məlumatlarının parametrləri aşağıdakı idi: təkrarlama vaxtı = 2,000 ms, yankı zaman = 30 ms, flip açı = 90 °, görünüş sahəsi = 200 × 200 mm2, əldə matris = 64 × 64, voxel ölçüsü = 3.1 × 3.1 × 3.5 mm3, dilim = 33, vaxt nöqtəsi = 200. Bir T1-ağıllı tarama da aşağıdakı parametrlər ilə əldə edilmişdir: təkrarlanma vaxtı = 2,530 ms, echo zaman = 3.39 ms, flip açı = 7 °, görünüş sahəsi = 256 × 256 mm2, voxel ölçüsü = 1 × 1 × 1.33 mm3, dilim sayı = 144.
Davranış Davranışına Müdaxilə (CBI)
CBI daha əvvəl hazırlanmış bir davranış müdaxiləsi əsasında hazırlanmışdır [33]. Emosional disfunksiya ilə əlaqəli kompleks psixoloji proseslər [43], IQD-nin inkişafı və saxlanılmasında özəllik kritik rol oynaya bilər. Bəşəriyyətin istəklərini aradan qaldırmağa və azaltmağa kömək edən müdaxilələr müsbət nəticələrə səbəb olur və relapsın qarşısını ala bilər (ətraflı məlumat üçün əlavə materialların metodları bax).
Statistik təhlili
Autoregressive Cross-Lagged Modelləşdirmə
Study 1 üçün addiction və depressiv simptomların şiddəti arasında uzunlamasına və qarşılıqlı əlaqələri qiymətləndirmək üçün autoregressiv cross-lagged modelləşdirmə (ACLM) işə. ACLM zamanla iki quruluş arasındakı münasibətlərin araşdırılması üçün əlverişlidir. ACLM-də autoregressive parametr əvvəlki tədbirin necə yaxşı olduğunu göstərirt sonrakı y ölçüsünü nəzərdə tutur(t + 1), cross-lagged parametri isə əvvəlki z ölçüsünü göstərirt sonrakı y ölçüsünü nəzərdə tutur(t + 1) əvvəlki ölçüsü yuxarıda və kənardat [44, 45]. ACLM, asılılıq simptomları da daxil olmaqla, klinikanın temporal əlaqələrinə dair araşdırmalarda geniş istifadə edilmişdir [37, 46, 47]. Autoresgressive cross-lagged modelləri Mplus 7.4 [48]. Mplus, eksik məlumatları idarə etmək üçün tam məlumat maksimum ehtimal (FIML) qiymətləndirmə metodundan istifadə edir (ətraflı məlumat üçün Əlavə Materialları bax). Təsviri statistika üçün SPSS 20.0 istifadə edilmişdir.
Müvəqqəti müddət ərzində test
ACLM, səkkiz konstrukt daxildir: Times 1, 2, 3 və 4-da depressiya və asılılıq şiddəti. Hər bir nöqtədə, CIAS alt ölçeği İnternet bağımlılığı şiddətinin gizli dəyişənini təşkil etdi və depressiya şiddəti, SCL-90'in depressiya alt ölçeği hesabı ilə indeksləşdirildi. Autoregressive və cross-lagged effektləri qiymətləndirmək üçün konfiqurasiya, metrik (yəni yükləmə) və struktur dəyişiklikləri ardıcıl olaraq araşdırdıq. Dörd iç içə modelin modellərinə uyğun göstəriciləri müqayisə etdik (Cədvəl 1).
Cədvəl 1. Autoregressive cross-lagged modellərinin müqayisəsi.
Model 1 konfiqurasiyal qeyri-invariantlığı yoxlamaq üçün qeyri-invariant məhdudiyyətləri olmayan əsas model kimi xidmət etmişdir. Model 2 modelində, hər bir zaman nöqtəsində strukturların eyni məna verdiyini təmin etmək üçün faktiki yüklərin vaxtla bərabər olmasını (Cədvəl S2) məhdudlaşdırmaqla metrik dəyişməzliyi test etdik [50, 51]. Model 3 modelində biz depressiya şiddətinin (T) 
asılılıq şiddəti (T + 1) və asılılıq şiddəti (T) depressiya şiddəti (T + 1), müvafiq olaraq, vaxtla bərabər olacaqdır. Nəhayət, Model 4-da biz hər dəfə depressiya və asılılıq şiddəti üçün bərabər olmaq üçün avtomatik tənzimləyici yolları məhdudlaşdırdıq (Şəkil 1). Daha sonra ən yaxşı modeli seçmək üçün dörd modelin model uyğun indekslərini ardıcıl olaraq müqayisə etdik. Χ2 dəyər, müqayisəli uyğun indeksi (CFI), Tucker-Lewis indeksinin (TLI) və təxmin edilən təxmin edilən ortalama kvadrat xətası (RMSEA)49].
Şəkil 1. Çapraz gecikmeli regresyon analizi. Metrik invariantsiyanı, konfiqurasiyal qeyri-invariantlığı və səhvlərin kovaryansın qeyri-invariantlığını yol boyunca məktublardan istifadə edərək göstərirlər. Nömrələr standart yol katsayılarıdır (*P <0.05; ***P <0.001).
Davranış məlumatları statistik təhlili
Study 2, iki nümunə tIGD və HC qrupları arasında asılılıq və depressiya şiddətini müqayisə etmək üçün tədqiqatlar aparılıb. 3 tədqiqatında CBİ-nin internet oyun xüsusiyyətlərinə təsirləri, qrup (CBI + və CBI-) qrupu arasında, subyektiv amil kimi, və sessiya (əsas və ikinci test) kimi təsiri ilə təkrarlanan tədbirlər ilə analitiklər (ANOVAs) istifadə edilmişdir. bir mövzu içərisində.
MRI Məlumatlarının Hazırlanması
Data DPABI versiyası 1.2 (istifadə edərək, preprocessed və təhlil edilmişdirhttp://rfmri.org/dpabi) və SPM8 (http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm). İlk 10 ədəd silindi. Fərdi EPI məlumatları dilim vaxtında düzəldilmişdir. 3.0 mm-dən yuxarı və ya 3 ° fırlanma dövründə (2 IGD subyektləri) baş hərəkətləri istisna edildi. Friston-24 düzəldilməsi ilə baş motion potensialını azaltdıq. Fiziologiyalı artefaktların mümkün təsirlərini azaltmaq üçün serebrospinal maye və ağ maddənin siqnallarını azaldıb. EPI məlumatları daha sonra Montreal Nöroloji İnstitutuna (MNI) uyğunlaşdırılmışdır. Yarım maksimum Gauss kernelində 4 mm tam genişlikli bir məkan filtri istifadə edilmişdir. Daha sonra, aşağı tezlikli drifts və yüksək frekanslı səs-küyləri azaltmaq üçün bir qrup keçici temporal filter (0.01-0.10 Hz) tətbiq edilmişdir.
rsFC Hesablamaları
İki tərəfli subgenual ACC və amigdala toxumları bağlanma əsaslı parellasiya atlasından müəyyən edilmişdir [52] və Brodmann sahəsinin atlasından (Brodmann sahəsi 34, bax Şəkil S1). Hər toxum içindəki ortalama zaman seriyası çapraz korrelyasiya xəritələri yaratmaq üçün bütün beyin voksellərinə qarşı geri çəkildi. Korrelyasiya əmsalları Fişerin r-to-z transformasiyası ilə Z skorlarına çevrilmişdir.
Study 2 üçün sgACC və amigdala'daki IGD və HC qruplarının rsFC'sini qarşılaşdırdıq və CBI + və CBI− qrupları arasındakı rsFC dəyişikliklərini ([ikinci tarama zamanı rsFC] - [başlanğıcda rsFC]) iki ilə müqayisə etdik. - nümunə t-qatlar və qrup-fərq xəritələri Gauss təsadüfi sahə nəzəriyyəsi (GRFT, voksel səviyyəli) vasitəsilə düzəldildi P <0.001, klaster səviyyəsində birləşdirildi P <0.05 ailə baxımından səhv üçün düzəldilmişdir).
Study 2-dəki IGD qrupu daxilində, BDI, CIAS skoru və rs-FC arasındakı əlaqələri araşdırmaq üçün ROI əsaslı regresiya təhlillərini apardıq və ROI'nin bütün beyindən qrup arasında müqayisə edildiyini təyin etdik. Voksel səviyyəsində GRFT ilə düzəldildiyi kimi ROI daxilində əhəmiyyətli beyin aktivləşdirmələrini bildirdik P <0.005 və klaster səviyyəsində P <0.05 (PSVC-FWE <0.05).
Study 3 üçün ROI-based regression analizləri Bİİ-də və CIAS-də dəyişikliklər arasındakı əlaqələri və iki nümunədən təyin edilmiş rsFC-i dəyişmək üçün CBI + qrupunda aparılmışdır t-təkarlar (voksel səviyyəli P <0.005 və klaster səviyyəsində P <0.05; PSVC-FWE <0.05).
Nəticələr
Study 1: İnternet oyunçularında depressiya və asılılıq şiddətinin uzunluqlu bir sorğusu
Bivariate əlaqələr dörd dalğada eyni dəyişənlərin orta sabitliyini, hər bir dalğanın dəyişənləri arasındakı əhəmiyyətli paralel korrelyasiyanı və dalğalar boyunca əhəmiyyətli uzunlamasına korelativliyini nümayiş etdirdi (Cədvəl S1-a baxın). Xüsusən, dörd dalğanın qarşısında internet bağımlılığının şiddəti əvvəllər daha yüksək depressiyayar '0.19-dan 0.27-ə qədər dəyişən, P <0.01) və əvvəllər yüksək depressiya sonradan daha çox asılılıq şiddəti ilə əlaqəli idi (r '0.25-dan 0.30-ə qədər dəyişən, P <0.01).
Bağımlılık ve depresyon şiddeti arasında çift yönlü ilişkileri test etmek üçün, ilk olaraq Model 1'yi herhangi bir kovaryant veya kısıtlama olmadan uygundur. Bu əsas model üçün uyğun model yaxşı idi [χ2(210)
= 441.049, P <0.001, CFI = 0.972, RMSEA = 0.044, SRMR = 0.070]. Model 1, daha çox məhdud modellərlə müqayisə üçün əsas model rolunu oynadı, burada çapraz yolların hər birinin ölçmələr boyu bərabər olmasına məhdudiyyət qoyuldu. Hipotezlərimizə uyğun olaraq Model 2, daha yaxşı RMSEA ilə Model 1-dən daha yaxşı uyğunlaşdı, lakin in -də əhəmiyyətli bir fərq olmadı2, CFI və TLI dəyərləri [Δχ2(12)
= 10.912, P > 0.05; ΔCFI <0.01, ΔTLI <0.01]. Beləliklə, İnternet bağımlılığının metrik dəyişməzliyi dəstəkləndi və bu, bağımlılığın şiddətinin 4 il ərzində onlayn oyunçuların eyni olduğunu başa düşdüyünü və qiymətləndirdiyini bildirdi. İkincisi, Model 3, Model 2 ilə müqayisədə daha yaxşı idi, biraz daha yaxşı RMSEA, lakin eyni CFI, TLI və χ2 dəyər. Yəni, iki əlaqənin (depressiya / addiq şiddəti (T) bağımlılıq / depressiya şiddəti (T + 1)] 4 ilində eyni idi. Daha sonra, Model 4 model 3-dan fərqlənirdi2 lakin digər uyğun göstəricilər deyil (ΔCFI <0.01, ΔTLI <0.01, ΔRMSEA <0.01), bu iki dəyişənin hər avoreqressiv təsirinin 4 il ərzində sabit və eyni olduğunu göstərir. Model 4 beləliklə bu iş üçün son model olaraq seçildi.
Masa 2 Model 1 və 4 yol katsayılarını siyahıya alır və internetdə asılılıq və depressiya simptomlarının şiddəti zamanla müsbət qarşılıqlı olduğunu göstərir. Bundan əlavə, depressiyanın asılılıq şiddətinə (β = 0.118, 0.126, 0.127) təsiri addiction şiddətinin depressiyaya olan təsirindən daha yüksəkdir (β = 0.070, 0.066, 0.070). Birlikdə bu nəticələr depressiya və asılılıq şiddəti arasında temporal qarşılıqlı statistik tədbirlər verir.
Cədvəl 2. Əsas modeli və ARCL Model 6 parametr qiymətləndirmələri.
Study 2: Internet Oyun Bozukluklarında Depresyonun Sinir Korelasyonları
Demoqrafik və İnternet Oyunlarının IGD və HC Mövzularının xüsusiyyətləri
İGD və HC subyektləri yaş, təhsil, alkoqol istifadə və siqaret çəkmə tədbirlərində fərqlənmədi. Gözlənildiyi kimi IGD mövzularında daha yüksək BDI (8.78 ± 5.54 vs. 2.85 ± 3.64; t = 6.91, P <0.001) və daha yüksək CIAS skorları (78.46 ± 8.40 və 43.49 ± 9.64; t = 20.27, P <0.001), HC subyektləri ilə müqayisədə (Cədvəl S3).
rsFC IGD və HC Mövzu arasındakı fərqlər
HC ilə müqayisədə IGD subyektləri sol amigdala və sağ DLPFC arasında rsFC əhəmiyyətli dərəcədə yüksək göstərdi (Şəkil 2 və Cədvəl 3). Lakin sağ amigdala və ya ikitərəfli sgACC toxumları arasında qrup arasında fərqlər olmur. Daha liberal bir meyar istifadə edərək (voksel səviyyəsi P <0.005 və klaster səviyyəsində P <0.05), IGD subyektləri sol sgACC ilə sağ DLPFC arasında əhəmiyyətli dərəcədə yüksək rsFC göstərdi (Şəkil S2 və Cədvəl S4).
Şəkil 2. IGD və HC subyektlərində istirahət-dövlət funksional keçid (A) və IGD qrupunda depressiya ilə birləşmə (B).
Cədvəl 3. Toxum yerləri və bölgələr İGD və HC subyektləri arasındakı əlaqələrdə əhəmiyyətli fərqləri olanlar (GRFT, voxel səviyyəsi P <0.001 və klaster səviyyəsində P <0.05).
Brain-Davranış münasibətləri
IGD qrupunda depressiya skoru sol amigdala və sağ DLPFC (MNI: 57, 9, 30; r = -0.35; Şəkil 2). Bağımlılık şiddeti və sol amigdala-sağ DLPFC bağlantısı arasında heç bir əhəmiyyətli korrelyasiya olmadı.
Study 3: Davranış müdaxiləsinin depressiyaya və terapevtik effektivliyin neyro əsaslarına təsiri
Demoqrafiya və İnternet Oyunlarının xüsusiyyətləri
Təkrarlanan tədbirlərlə ANOVA, IGD'nin şiddətinə görə bir qrup (CBI + & CBI−) iclas (birinci və ikinci qiymətləndirmə) ilə qarşılıqlı təsir göstərdi [F(1, 59) = 22.62, P <0.001] və BDI skoru [F(1, 59) = 7.89, P <0.01] (Cədvəl 4). Müalicə qrupu ilə müqayisədə müalicə qrupu müalicədən sonra CIAS və depressiya skorlarında əhəmiyyətli dərəcədə azalma göstərdi.
Cədvəl 4. CBI + və CBI-qrupu arasındakı ölçülmüş dəyişənlərin müdaxilənin əvvəl və sonrası zaman nöqtələrində müqayisəsi.
CBS + və CBI-qruplarında rsFC-də dəyişikliklər
CBI-qrupu ilə müqayisədə CBI + qrupu müdaxilədən sonra sol əyləncəli girus və DLPFC ilə sol amigdalanın rsFC səviyyəsini əhəmiyyətli dərəcədə azaltdı (Şəkil 3A və Cədvəl 5). Lakin sağ amigdala və ya ikitərəfli sgACC toxumları arasında qrup arasında fərqlər olmur. Daha liberal bir meyar (voksel səviyyəsi P <0.005 və klaster səviyyəsində P <0.05), CBI + subyektləri sol sgACC ilə sol postcentral girus arasında əhəmiyyətli dərəcədə azalmış funksional əlaqə göstərdi (Şəkil S3 və Cədvəl S5).
Şəkil 3. 3 tədqiqatında nəticələr. CBS + və CBI-qrupları arasında MFG, precentral girus və SFG ilə sol amigdala üzərində rsFC dəyişikliklərinin müqayisələri (ikinci tarama zamanı rsFC) - [rsFC bazası]) (A); Sol amigdala FC ilə hüdud DLPFC arasındakı mənfi birləşmə CBI + qrupunda depressiyanın dəyişməsi ilə müqayisədə (B); Scatterplot, amygdala-DLPFC-nin başlanğıc rsFC-də qalıb qalan BDI və beta dəyərləri arasındakı əlaqə arasındadır (C).
Cədvəl 5. CBI + və CBI-qrupları arasında əlaqəli əhəmiyyətli fərqləri göstərən toxum yerləri və bölgələr (GRFT, voxel səviyyəsi P <0.001 və klaster səviyyəsində P <0.05).
Brain-Davranış münasibətləri
CBS + qrupunda rsFC və depressiya və ya asılılıq şiddətinin səviyyələri arasında heç bir əhəmiyyətli əlaqə quruluşuna rast gəlinməsə də, sol amigdala ilə hüdud DLPFC arasındakı bağlanma depressiya dəyişikliyi sindromu ilə əlaqədardır ([Post-Pre], MNI: 42, 15, 27, r = 0.63; SVC; Rəqəmlər 3B, C) CBI + qrupunda. Ancaq depressiya şiddətinə nəzarət edilərkən dərnək daha əhəmiyyətli idi.
Müzakirə
Depressiya və asılılıq simptomları arasındakı əlaqəni və uzunömürlü anket tədqiqatını birləşdirərək, nizamlı mexanizmlərin təməlini qiymətləndirdik, bir kesitsel istirahət nöqtəsi funksional keçid (rsFC) çalışması və müdaxilə çalışması. Ümumilikdə, İnternet bağımlılığı və depressiyası, internet oyunçuları arasında bağımlılıq və depressiya şiddəti bir 4 illik dövrdə qarşılıqlı olaraq bir-birinə təsir göstərən ikitərəfli əlaqəni saxlayır. IGD və HC subyektləri ilə birbaşa müqayisə edərək IGD qrupunun IGD qrupundakı depressiyaya mənfi təsir göstərən birləşmənin gücüylə daha yüksək depressiya şiddəti və amigdala-DLPFC rsFC olduğunu göstərdik. Bundan əlavə, IGD olan şəxslər IGD üçün davranış müdaxiləsi alındıqdan sonra amigdala və DLPFC arasında depressiya şiddətinin azaldıldığını göstərir. Emosional və icra hakimiyyəti şəbəkələri arasındakı əla qarşılıqlı təsirlər IGD-də depressiya simptomlarına kömək edə bilər və bu aberrasyonları hədəfləyən müdaxilələr, İnternet bağımlılığı və depressiya əlamətlərinin hər ikisini yüngülləşdirə bilər. Birlikdə, bu nəticələr internet oyun bağımlılığı və depressiya əlamətlərinin bir-biri ilə əlaqəli olduğuna güclü dəstək verir.
Nəticələr İnternet oyunçularının asılılıq və depressiya əlamətlərinin qarşılıqlı olaraq bir-birindən təsirləndiyi fərziyyəsinə uyğundur. Xüsusilə, əvvəllər depressiya / İnternet bağımlılığı şiddəti, sonrakı bir zamanda bağımlılığı / depressiya şiddətini müsbət proqnozlaşdırır. Beləliklə, onlayn oyunçulardakı bağımlılıq və depressiya şiddəti, digər asılılıq pozğunluqlarındakı nəticələrə uyğun olaraq iki yönlü əlaqəlidir [53, 54]. Əvvəlki tədqiqatlar onlayn oyunçuların arasında daha yüksək depressiyaya yol açsa da [5, 16, 55, 56uzunmüddətli məlumatlar istifadə edərək, depressiya və asılılıq şiddəti arasında qarşılıqlı əlaqələr [57], mövcud tapıntılar İnternet oyunçularında depressiya və asılılıq simptomları arasında sabit bir ikitərəfli əlaqəni göstərmək üçün ilkdir. İki istiqamətli əlaqələr yarana bilər, çünki (1) şəxslər internet oyunlarını oynayaraq onların emosional çətinliklərini başa düşürlər [2, 58]; (2) uzadılmış internet oyunları real həyat əlaqələrindən əskikliyə və ya çəkilməsinə görə depressiyaya səbəb olur [58, 59]. Bundan əlavə, bioloji, sosial və ya erkən yaşa dair hadisələr kimi bəzi paylaşılan amillər həm depressiya, həm də İGD riskini artıra bilər,58, 60]. Bundan əlavə, depressiyanın asılılıq şiddətinə təsiri, bağımlılığın depressiyaya olan təsirindən daha yaxşı görünürdü, daha sonra istintaq tələb edən bir məsələ.
HC ilə müqayisədə sinir səviyyəsində IGD qrupu, sol amigdala və sağ DLPFC arasında IGD qrupunda depressiya şiddəti ilə mənfi bir şəkildə əlaqəli olan rsFC səviyyəsini göstərdi. Amigdala emosional emal, tanınma və yaddaş formalaşmasında əsas rol oynayır [11, 17, 19]. Əhəmiyyətli olan amigdala reaktivliyi PFC tərəfindən modulyasiya edilə bilər və bu iki bölgə arasında qəfil nöral qarşılıqlı depressiya ilə xarakterizə edilmişdir. Bundan başqa, amigdala reaktivliyi PFC tərəfindən modullaşdırıla bilər və bu iki bölgə arasında qəfil nöral qarşılıqlı depressiya ilə xarakterizə olunur. Məsələn, amigdala ilə PFK arasındakı zəif rsFC, depressiyada əvvəlki dinləmə-dövlət tədqiqatlarında göstərilmişdir [23, 24, 61], IGD [25], spirtli sui-istifadə [62]. Emosiya ilə əlaqədar vəzifələr zamanı azalmış PFC-amigdala funksional bağlantısı MDD-də də bildirilmişdir [27, 38, 63]. DLPFC həm bilişsel, həm də təsirli nəzarətə dəstək verir [64] və DLPFC ilə amigdala arasındakı dəyişdirilmiş əlaqələr, mənfi emosiya tənzimlənməsində çətinliklər və ya pozulmalarla əlaqəli ola bilər. MDD-də əvvəlki tədqiqatlardan fərqli olaraq, mövcud tapıntılar yüksək amigdala-DLPFC əlaqəsini göstərmişdir. An ad-hoc Şərhdə, IGD iştirakçıları oyunlarda davamlı strategiyadan çıxa bilərlər və mənfi emosiyalardan qaçmaq üçün [58, 61], DLPFC-ni mənfi emosiya nəzarəti ilə əlaqələndirir, bu da IGD-lə bağlı kəslərdə nisbətən sağlam ola bilər [65], MDB olanlara nisbətən. Qeyd edək ki, depressiya simptomları yüksək olan IGD subyektləri amigdala və DLPFC arasında aşağı əlaqəyə malik olduğunu göstərirlər ki, depressiya və amigdala-DLPFC əlaqəsinin əlaqəsi doğrusal olmaya bilər. Beləliklə, aşağı depressiya simptomları olan IGD subyektləri emiqasiya problemlərini idarə etmək üçün amigdala fəaliyyətinə prefrontal nəzarət artıra bilər, lakin belə modulyasiya daha ağır depressiya simptomları olanlarda effektiv və ya hətta pozulmadı. Birlikdə, amigdala mərkəzli birləşdirmədə dəyişikliklərin yönü metodologiyanın, depressiya şiddətinin, prefrontal sub-bölgələrin funksional heterojenliyinin və dərman müalicəsinin təsirlərinin nəzərə alınması ilə daha çox araşdırma tələb edir. "
IGD-də davranış müdaxilələrinin meta-analizindən asılı olanlar [34müasir müdaxilə tədqiqatı CBI-qrupu ilə müqayisədə müdaxilə olduqdan sonra CBI + qrupunda İnternet bağımlılığı və depressiya simptomlarında əhəmiyyətli dərəcədə azalma olduğunu göstərdi. Bundan əlavə, CBI + qrupu, frontal kortikal bölgələri olan amigdalanın az rsFC göstərdi. Beləliklə, CBI amigdala-DLPFC bağlantısını normallaşdırır, belə ki IGD subyektləri duyğu tənzimlənməsi üçün daha az bilişsel qaynaq tələb edirlər. Birlikdə tutulan bu nəticələr amigdala ilə DLPFC arasında funksional qarşılıqlı təsirlərin IGD-də depressiya simptomlarının potensial nörobiyoloji göstəricisi və klinik müdaxilələr üçün namizəd hədəf kimi xidmət edə biləcəyini göstərir.
MDB-nin tapıntılarına zidd olaraq [15, 29, 64], IGD olan kəslərdə əhəmiyyətli sgACC-mərkəzli rsFC dəyişməsi, ya da CBS-nin sqACC və prefrontal korteks arasında rsFC-in təmizlənməsində təsiri olub. 2 və 3 tədqiqatlarında mümkün təsəvvür yaranan amillərə nəzarət etmək üçün ağır depressiya ilə IGD subyektləri istisna olundu və sgACC dysconnectivity daha az şiddətli depressiyaya uğrayan kəslərdə görünməzdi. Digər bir ehtimal IGD subyektləri və MDB xəstələrində yüksək depressiya əlamətləri olan müxtəlif mexanizmlərə aiddir, tək və birgə diaqnozlu şəxslərin tədqiqatları daha da tədqiq olunacaq məsələdir. Lakin qeyd etmək lazımdır ki, nəticələr sgACC ilə amigdala arasındakı oxşar şəbəkə nümunələrini göstərmişdir ki, bu da MDB-nin tədqiqatları ilə uyğundur ki, affedici şəbəkənin qüsurlu şəbəkəsinin prefrontal korteksdə üst-üstə düşdüyü [23, 29].
Araşdırmada depressiya və asılılıq şiddəti ilə yanaşı İGD-nin əsas sinir mexanizmləri arasında ikitərəfli əlaqələr aşkar edilmişdir. Ən azından bu məlumatlar mühüm neyron fenotipinə potensial RDoC-3] - IGD. Bu nəticələr IGD üçün daha effektiv müdaxilələrin inkişafına da yeni bir işıq gətirə bilər. Depressiya daxil olmaqla mənəvi disfunksiya, relapsla əlaqəli olduğu üçün, bağımlılıklarda əhəmiyyətli bir terapevtik hədəf olaraq qəbul edilir [66]. Müdaxilələrin hazırlanması və IGD üçün terapevtik nəticələrin qiymətləndirilməsi zamanı mövcud nəticələr, depressiya və digər emosional disfunksiya nəzərə alınmalıdır. Məsələn, real vaxt fMRI nöro-geribildirim kimi yanaşmalar [67amigdala rsFC-i modullaşdırmaq və sgACC həm IGD və depressiya simptomlarını yaxşılaşdırmaq, həm də daha yaxşı nəticələr əldə etmək üçün digər müdaxilələri tamamlaya bilər.
Bəzi məhdudiyyətlər qeyd edilməlidir. Əvvəlcə Study 1 SCL-90-in alt ölçeğini istifadə etdi, Study 2 və 3 depressiyanı ölçmək üçün BDI-ni istifadə etdi. Həm yaxşı psixometrik xassələrə malik qiymətləndirmə vasitələrindən istifadə edilməsinə baxmayaraq, tapıntılar ardıcıl ölçmələrdən istifadə edərək tədqiqatlar tərəfindən təsdiqlənməmişdir. İkincisi, IGD, IA'nın ən çox öyrənilən alt tiplərindən biridir. Lakin, bu tapıntıları digər alt tiplərə (məsələn, kibercinlərdən asılılıq) ümumiləşdirmək üçün ehtiyatlı olmalıdır [68]. Üçüncüsü, hazırkı araşdırma gənc yetkinlərə yönəlmişdir. Ergenlik, IGD'nin inkişafı üçün bir kritik dövr və depresyon da daxil olmaqla bir çox emosional problemdir [69]. IGD ilə depressiya və erkən yaşda olan neyron mexanizmləri arasındakı komorbidliyi araşdırmaq üçün gələcək işlərə ehtiyac var. Dördüncüsü, cari araşdırmalar depressiya və IGD arasındakı nedensel əlaqəni aydınlaşdırmır. FMRI və antidepresan preparatların birləşməsini istifadə edərək, ikiqat-kor, randomizə, plasebo-kontrollü tədqiqatlar bu məsələyə birbaşa müraciət edə bilər. Beşinci, Study 3-da IGD subyektləri təsadüfi CBI + və CBI-qruplarına təyin edilməmişdir. Beləliklə, mövcud davranış və görüntüləmə nəticələrinə müalicə almaq üçün motivasiya kimi mümkün olan qarışdırıcı faktları istisna edə bilməz. Nəhayət, biz CIAS skorlarına və həftəlik oyun müddətinə görə IGD təyin etdik. Bununla belə, bu simptom əsaslı tərifin möhkəm nəzəri əsaslara malik olmaması və ümumi davranışların patologlaşması riskini daşıyır [70]. Beləliklə, gələcək tədqiqatlar üçün İGD-nin müvafiq əməliyyat tərifinə əsaslanan və kritik eksklüziv meyarlar nəzərə alınmaqla yeni diaqnostik vasitələr təklif olunur.
Nəticədə uzunmüddətli araşdırma, fMİG və müdaxilə tədqiqatları birləşməsindən istifadə edərək, internetdə asılılıq və depressiyanın simptomları İnternet oyunçuları arasında qarşılıqlı təsirlərlə yüksək nisbətdə əlaqəli olduğunu bildirdik. IGD'li bireyler, depresyon belirtileri ile olumsuz ilişkili olan amigdala-DLPFC bağlantısını gösterdi ve IGD için davranışsal müdahale sonrasında bu tür değişiklikler ve fronto-cingulate bağlantıları azaldı. IGD-nin diaqnostik təsnifatlandırılması və IGD üçün müdaxilələrin inkişafı üçün birlikdə yüksək depressiya simptomları və fronto-cingulato-amqida dalı disfunksiyası nəzərə alınmalıdır.
Müəllif iştirakları
J-TZ və X-YF, iş konsepsiyası və dizaynı üçün məsuliyyət daşıyır; LL, C-CX, JL və S-SM müdaxilə praktikasına və məlumatların əldə edilməsinə kömək etdi; Y-WY, LL, J-TZ və CL məlumatların təhlili və tapıntıların təfsiri ilə kömək etdi; LL və Y-WY əlyazma hazırladı. J-TZ, CL və X-YF, intellektual məzmun üçün əl yazmasının tənqidi təzahürü təmin etdi. Bütün müəlliflər dərc olunmuş məqalənin son versiyasını tənqidi şəkildə nəzərdən keçirmiş və təsdiq etmişlər.
Maraqların Münaqişəsi
Müəlliflər bildirirlər ki, tədqiqat potensial münaqişələr kimi başa düşülə bilən hər hansı bir kommersiya və ya maliyyə əlaqəsi olmadıqda həyata keçirilir.
Minnətdarlıq
Çalışmamıza qatılmaq üçün bütün mövzulara təşəkkür edirik. Bu iş Çin Milli Təbiət Elmi Fondu tərəfindən dəstəkləndi (No. 31170990, 81100992, No. 31700966); Mərkəzi Universitetlər üçün əsas Araşdırmalar Fonları (2017XTCX04); bir NIH hədiyyə (no K02DA026990); və Çin Doktorantura Elm Fondu (No. 2017M620655) tərəfindən qrant.
Əlavə material
Bu maddənin Əlavə Materialı aşağıdakı ünvana daxil edilə bilər: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpsyt.2018.00154/full#supplementary-material
References
1. Chamberlain SR, Lochner C, Stein DJ, Goudriaan AE, Van Holst RJ, Zohar J və digərləri. Davranış bağımlılığı - yüksələn bir gelgit? Eur Neuropsychopharmacol (2016) 26: 841-55. doi: 10.1016 / j.euroneuro.2015.08.013
2. Amerika Psixiatriya Assosiasiyası. Psixi Bozuklukların Diaqnostik və Statistik Manual, 5th Edn. Arlington, VA: Amerika Psixiatriya Assosiasiyası (2013).
3. Insel T, Cuthbert B, Garvey M, Heinssen R, Pine DS, Quinn K, et al. Araşdırma Alan Kriterleri (RDoC): Psixi Bozukluklara Yönelik Araşdırma üçün Yeni Sınıflandırma Çerçevesine Doğru. Am J Psixiatriya (2010) 167: 748-51. doi: 10.1176 / appi.ajp.2010.09091379
4. Lin X, Zhou H, Dong G, Du X. Internet oyun bozukluğu olan insanlardakı risklərin qiymətləndirilməsi: fMRI bir ehtimalı diskontlaşdırma tapşırığından sübut edir. Prog Neuropsychopharmacol Biol Psixiatriya (2015) 56: 142-8. doi: 10.1016 / j.pnpbp.2014.08.016
5. Liu L, Yip SW, Zhang JT, Wang LJ, Shen ZJ, Liu B, və s. İnternet oyun bozukluğu zamanı replikativ reaksiya zamanı ventral və dorsal striatumun aktivləşdirilməsi. Addict Biol. (2017) 22: 791-801. doi: 10.1111 / adb.12338
6. Kaess M, Durkee T, Brunner R, Carli V, Parzer P, Wasserman C, et al. Avropa gənclər arasında patoloji İnternetdən istifadə: psixopatologiya və özünü dağıdıcı davranışlar. Eur Uşaq Adolesc Psixiatriya (2014) 23:1093–102. doi: 10.1007/s00787-014-0562-7
7. Ho RC, Zhang MW, Tsang TY, Toh AH, Pan F, Lu Y, et al. İnternet bağımlılığı və psixiatrik birgə xəstəlik arasında birləşmə: bir meta-analiz. BMC Psixiatriya (2014) 14:183. doi: 10.1186/1471-244X-14-183
8. King, DL, və Delfabbro, PH Ergenlikdə internet oyun bozukluğunun bilişsel psikopatolojisi. J Abnorm Uşaq Psychol. (2016) 44:1635–45. doi: 10.1007/s10802-016-0135-y
9. Lin PC, Su CH, Yen JY, Ko CH. Universitet tələbələri və qeyri-tələbə yetkinləri arasında komorbid psixiatrik simptomlar və internet oyun pozuntularının aradan qaldırılması arasında birləşmə. Tayvanlı J Psixiatriya (2016) 30: 279-88. doi: 10.1016 / j.eurpsy.2010.04.011
10. Stetina BU, Kothgassner OD, Lehenbauer M, Kryspin-Exner I. Online oyunların ləzzətindən başqa: onlayn oyun dünyasında bağımlılık davranışını və depressiyasını sınamaq. Comp Hum Behav (2011) 27: 473-9. doi: 10.1016 / j.chb.2010.09.015
11. Gentile DA, Choo H, Liau A, Sim T, Li D, Fung D, və s. Gənclər arasında patoloji video oyun istifadə: iki illik uzunmüddətli bir iş. Pediatriya (2011). 127:319–27. doi: 10.1542/peds.2010-1353
12. Gənc KS, Rogers RC. Depressiya və İnternet asılılığı arasındakı əlaqələr. CyberPsychol Behav. (1998) 1: 25-8. doi: 10.1089 / cpb.1998.1.25
13. Sutherland MT, McHugh MJ, Pariyadath V, Stein EA. Bağımlılıkta dövlət funksional keçidini dinləmək: öyrənilən dərslər və qabaqda bir yol. Neuroimage (2012) 62: 2281-95. doi: 10.1016 / j.neuroimage.2012.01.117
14. Zhang S, Li CSR. Davamlı bir nişanlanma nüvəli ölçüsü: vəzifə-qalıqlı aşağı tezlikli qan oksigenləşmə səviyyəsinə bağlı fəaliyyət. Neuroimage (2010) 49: 1911-8. doi: 10.1016 / j.neuroimage.2009.09.004
15. Connolly CG, Wu J, Ho TC, Hoeft F, Wolkowitz O, Eisendrath S və digərləri. Depresif ergenlerde subgenial anterior singulat korteksinin istirahət-əyarı funksional keçid. Biol Psixiatriya (2013) 74: 898-907. doi: 10.1016 / j.biopsych.2013.05.036
16. Zhang JT, Yao YW, Li CSR, Zang YF, Shen ZJ, Liu L və digərləri. İnternet oyun pozuntuları olan gənc yetkinlərdə insulanın istirahət-əyarı funksionallığının dəyişməsi. Addict Biol. (2016a) 21: 743-51. doi: 10.1111 / adb.12247
17. Adolphs R, Tranel D, Damasio H, Damasio A. İnsan amigdala qarşı ikiqat ziyan sonra üz ifadələrində emosiya tanınması. təbiət (1994) 372:669–72. doi: 10.1038/372669a0
18. Gottfried JA, O'Doherty J, Dolan RJ. İnsan amigdala və orbitofrontal korteksdə proqnozlaşdırıcı mükafat dəyərinin kodlaşdırılması. Elm (2003) 301: 1104-7. doi: 10.1126 / science.1087919
19. Phelps EA, LeDoux JE. Amigdalanın emosiya emalına qatqıları: heyvan modelindən insan davranışlarına qədər. Neyron (2005) 48: 175-87. doi: 10.1016 / j.neuron.2005.09.025
20. Zhang S, Hu S, Chao HH, Ide JS, Luo X, Farr OM, və s. Ventromedial prefrontal korteks və fizioloji arousal tənzimlənməsi. Soc Cogn Neurosci təsir. (2013) 9: 900-8. doi: 10.1093 / scan / nst064
21. Zhang S, Hu S, Chao HH, Luo X, Farr OM, Li CSR. Cerebral bilişsel bir vəzifədə dəri iletkenlik cavablarını əlaqələndirir. Neuroimage (2012) 62: 1489-98. doi: 10.1016 / j.neuroimage.2012.05.036
22. Kaiser RH, Andrews-Hanna JR, Wager TD, Pizzagalli DA. Böyük depresif bozuklukta böyük miqyaslı ağ disfonksiyonu: dinlenme-dövlət funksional bağlantısının meta-analizi. Jama Psixiatriya (2015) 72: 603-11. doi: 10.1001 / jamapsychiatry.2015.0071
23. Tahmasian M, Knight DC, Manoliu A, Schwerthöffer D, Scherr M, Meng C və s. Major depresif bozuklukta fronto-insular ve dorsomedial-prefrontal kortekste hipokampus ve amigdala'nın birbaşa daxili bağlantısı örtüşür. Ön Hüm Neyrozcu. (2013) 7: 639. doi: 10.3389 / fnhum.2013.00639
24. Tang Y, Kong L, Wu F, Womer F, Jiang W, Cao Y və digərləri. Böyük depresif bozukluğu olan müalicə-naif xəstələrdə: amigdala və sol ventral prefrontal korteks arasında funksional əlaqənin aşağı düşməsi: istirahət-əyri funksional maqnit rezonans görüntüləmə işi. Psychol Med. (2013) 43: 1921-7. doi: 10.1017 / S0033291712002759
25. Ko CH, Hsieh TJ, Wang PW, Lin WC, Yen CF, Chen CS, və s. İnternet oyun bozukluğu olan böyüklərdəki amygdalıların boz rəngli maddə sıxlığını və funksional əlaqəsini pozmuşdur. Prog Neuropsychopharmacol Biol Psixiatriya (2015) 57: 185-92. doi: 10.1016 / j.pnpbp.2014.11.003
26. Huebl J, Brücke C, Merkl A, Bajbouj M, Schneider GH, Kühn AA. Emosional stimulun işlənilməsi müalicəyə davamlı depressiya olan xəstələrdə subgenial anterior sindrom korteksində beta band aktivliyinin modulasiyası ilə əks olunur. Soc. Cogn Neurosci təsir. (2016) 11: 1290-8. doi: 10.1093 / scan / nsw038
27. Kong L, Chen K, Womer F, Ren L, Jiang W, Cao Y və digərləri. Böyük depresif bozukluğu olan dərman preparatlarında olan amigdala və prefrontal korteks arasında funksional əlaqə. J Psychiatry Neurosci. (2013) 38: 417-22. doi: 10.1503 / jpn.120117
28. Hamilton JP, Chen G, Thomason ME, Schwartz ME, Gotlib İH. Böyük depresif bozuklukta nöral primasiyanın tədqiqi: dinlenme-dövlət fmri zaman seriyalı məlumatların çox dəyişən qranqeri nedensellik təhlili. Mol Psixiatriya (2011) 16: 763-72. doi: 10.1038 / mp.2010.46
29. Sheline YI, Qiymət JL, Yan Z, Mintun MA. Depressiya pozuqluğunda dinlenme-dövlət funksional MR-lər ağlar arasında dorsal neksondakı əlaqələri artırdı. Proc Natl Acad Sci ABŞ (2010) 107: 11020-5. doi: 10.1073 / pnas.1000446107
30. Camchong J, MacDonald AW, Mueller BA, Nelson B, Specker S, Slaymaker V və digərləri. Stimulant istifadə pozğunluğu zamanı qəsd zamanı funksional əlaqənin dinamikasında dəyişikliklər: relapsers və abstainers əvvəlcədən müqayisə. Drug Alkoqolundan asılıdır (2014) 139: 145-51. doi: 10.1016 / j.drugalcdep.2014.03.024
31. Camchong J, Stenger A, Fein G. Uzun müddətli abstinent alkoqollarda istirahət-dövlət sinxronizmi. Alcohol Clin Exp Res. (2013) 37:75–85. doi: 10.1111/j.1530-0277.2012.01859.x
32. Zhang JT, Ma SS, Li CSR, Liu L, Xia CC, Lan J və digərləri. İnternet oyun bozukluğu üçün davranış müdaxiləsi: Ventral striatumun funksional keçidinin bərpası. Addict Biol. (2018) 23: 337-46. doi: 10.1111 / adb.12474
33. Zhang JT, Yao YW, Potenza MN, Xia CC, Lan J, Liu L və digərləri. İnternet oyun bozukluğu üçün özlem davranış müdaxiləsindən sonra dəyişən istirahət-dövlət neyro fəaliyyəti və dəyişikliklər. Sci Rep. (2016b) 6: 28109. doi: 10.1038 / srep28109
34. Winkler A, Dörsing B, Rief W, Shen Y, Glombiewski JA. İnternet bağımlılığının müalicəsi: meta-analiz. Klinik Psychol Rev. (2013) 33: 317-29. doi: 10.1016 / j.cpr.2012.12.005
35. Deng LY, Liu L, Xia CC, Lan J, Zhang JT, Fang XY. Kollec tələbələrinin internet oyun bozukluğunun yaxşılaşdırılmasında özünəməxsus davranış müdaxiləsi: uzunlamasına bir iş. Ön Psychol. (2017) 8: 526. doi: 10.3389 / fpsyg.2017.00526
36. Yao YW, Chen PR, Chiang-shan RL, Hare TA, Li S, Zhang JT və s. Kombinə edilmiş reallıq terapiyası və zehinlilik meditasiyası internet oyun pozuqluğu olan gənc böyüklərdəki müddəti təyin edən dürtüselliyini azaldır. Comp Hum Behav. (2017a) 68: 210-6. doi: 10.1016 / j.chb.2016.11.038
37. Liang L, Zhou D, Yuan C, Shao A, Bian Y. İnternet bağımlılığı və depressiya arasında əlaqələrin gender fərqləri: Çinli yeniyetmələrdə bir gecikmədən tədqiqat. Comp Hum Behav. (2016) 63: 463-70. doi: 10.1016 / j.chb.2016.04.043
38. Siegle GJ, Thompson W, Carter CS, Steinhauer SR, Thase ME. Unipolar depresyonda artmış amigdala və dorsolateral prefrontal BOLD cavablarının azalması: əlaqəli və müstəqil xüsusiyyətlər. Biol Psixiatriya (2007) 61: 198-209. doi: 10.1016 / j.biopsych.2006.05.048
39. Ko CH, Yen JY, Chen SH, Yang MJ, Lin HC, Yen CF. Kollec tələbəsindəki diaqnostika kriteriyaları və İnternet bağımlılığı araşdıran və tanı aracı. Kompleks psixiatriya (2009) 50: 378-84. doi: 10.1016 / j.comppsych.2007.05.019
40. Chen CY, Huang MF, Yen JY, Chen CS, Liu GC, Yen CF, və s. Beynin internet oyun pozuqluğunda reaksiyanın qarşısını alması məlumdur. Psixiatriya Kliniği Neurosci. (2015) 69: 201-9. doi: 10.1111 / pcn.12224
41. Derogatis LR, Lipman RS, Covi L. SCL-90: bir ayaqaltı reytinq ölçüsü-hazırlıq hesabatı. Psychopharmacol Bull. (1973) 9: 13-28.
42. Beck AT, Ward CH, Mendelson M, Mock J, Erbaugh J. Depressiyanın ölçülməsi üçün bir inventar. Arch Gen Psixiatriya (1961) 4: 561-71. doi: 10.1001 / archpsyc.1961.01710120031004
43. Kober H, Mendesiedlecki P, Kross EF, Weber J, Mischel W, Hart CL və digərləri. Prefrontal-striatal yol yoluxmağın idrak tənzimləməsidir. Proc Natl Acad Sci ABŞ (2010) 107: 14811-6. doi: 10.1073 / pnas.1007779107
44. Bast J, Reitsma P. Mətin oxuduğu təsirlər: gizli böyümə əyrisi modelləri və strukturlaşdırılmış vasitələrlə simplex modellərin müqayisəsi. Çox dəyişkən Behav Res (1997) 32:135–67. doi: 10.1207/s15327906mbr3202_3
45. Curran PJ, Bollen KA. Hər iki dünyanın ən yaxşısı: autoregressive və gizli əyri modelləri birləşdirir. Collins LM və Sayer AG-də redaktorları. Dəyişikliklərin təhlili üçün yeni üsullar. Vaşinqton, DC: Amerika Psixoloji Assosiasiyası (2001). s. 107-135.
46. Jun S. Koreyalı yeniyetmələr arasında mobil telefon bağımlılığı və depresif əlamətlər arasında qarşılıqlı uzunlamasına əlaqələr. Comp Hum Behav (2016) 58: 179-86. doi: 10.1016 / j.chb.2015.12.061
47. Song TM, JY, Hayman LL, Kim GS, Lee JY, Jang HL. Nikotin asılılığına və ortalama siqaretə bağlı üç illik otoreqresiv cross-lagged panel analiz. Səhiyyə Informatics Res. (2012) 18: 115-24. doi: 10.4258 / hir.2012.18.2.115
48. Muthén L. Mplus İstifadəçi Kılavuzu. (2012). Los Angeles, CA: Muthén & Muthén 1998–2010.
49. Cheung GW, Rensvold RB. Ölçü invariantlığını test etmək üçün yaxşılıq-uyğun indeksləri qiymətləndirmək. Struktur Eşit Model Multidiscpl J. (2002) 9:233–55. doi: 10.1207/S15328007SEM0902_5
50. Ciarrochi J, Parker P, Kashdan T, Cəhənnəm P, Barkus E. Ümid və duygusal rifah. Öncədən müəyyənləşdirmək, əlaqələndirmək və nəticələrini ayırmaq üçün altı illik bir uzunmüddətli tədqiqat. [Advance online yayım]. J. Posit. Psychol. (2015). 10: 520-32. doi: 10.1080 / 17439760.2015.1015154
51. Steenkamp JBEM, Baumgartner H. Cross-National İstehlakçı Araşdırmalarında Ölçmə Dəyişməsini Qiymətləndirir. J. Consum. Res. (1998) 25: 78-107. doi: 10.1086 / 209528
52. Neubert FX, Mars RB, Sallet J, Rushworth MF. Bağlılıq, insan və maymun frontal korteksdə mükafatla idarə olunan öyrənmə və qərar vermə üçün beyin sahələrinin əlaqələrini göstərir. Proc Natl Acad Sci ABŞ (2015) 112: E2695-704. doi: 10.1073 / pnas.1410767112
53. Chaiton MO, Cohen JE, O'Loughlin J, Rehm J. Yeniyetmələrdə depressiya və siqaret çəkmə arasındakı əlaqəyə dair uzununa tədqiqatların sistematik icmalı. BMC Xalq Sağlamlığı (2009) 9:356. doi: 10.1186/1471-2458-9-356
54. Gilman SE, İbrahim HD. Alkoqol bağımlılığının başlanması və böyük depressiya əmsalının uzunlamasına öyrənilməsi. Drug Alkoqolundan asılıdır (2001) 63:277–86. doi: 10.1016/S0376-8716(00)00216-7
55. Tortolero SR, Peskin MF, Baumler ER, Cuccaro PM, Elliott MN, Davies SL, et al. Gündəlik şiddətli video oyun oynayan və erkən gənclikdə depressiya. Cyberpsychol Behav Soc Netw. (2014) 17: 609-15. doi: 10.1089 / cyber.2014.0091
56. Ko CH, Yen JY, Chen SH, Wang PW, Chen CS, Yen CF. Tayvanlı gənclər arasında DSM-5-da internet oyun bozukluğunun diaqnostik meyarlarının qiymətləndirilməsi. J Psychiatr Res. (2014) 53: 103-10. doi: 10.1016 / j.jpsychires.2014.02.008
57. Cho SM, Sung MJ, Shin KM, Lim KY, Shin YM. Uşaqlıq dövründə psikopatoloji, kişi ergenlerde internet bağımlılığı öngörüyor mu? Uşaq Psixiatriya Hum Dev. (2013) 44:549–55. doi: 10.1007/s10578-012-0348-4
58. Rappeneau V, Bérod A. Depressiyanı maddə istifadə bozukluğu üçün risk faktoru kimi yenidən nəzərdən keçirmək: gəmirici modellərdən anlayışlar. Neurosci Biobehav. Rev. (2017) 77: 303-16. doi: 10.1016 / j.neubiorev.2017.04.001
59. Choi J, Cho H, Kim JY, Jung DJ, Ahn KJ, Kang HB və digərləri. Prefrontal korteksdə struktur dəyişiklikləri internet oyun bozukluğu və depresif əhval arasında əlaqələrə vasitəçilik edir. Sci Rep (2017) 7:1245. doi: 10.1038/s41598-017-01275-5
60. Kendler KS, Prescott CA, Myers J, Neale MC. Kişilərdə və qadınlarda ümumi psixiatrik və maddə istifadəsi pozğunluqları üçün genetik və ekoloji risk faktorlarının quruluşu. Arch Gen Psixiatriya (2003) 60: 929-37. doi: 10.1001 / archpsyc.60.9.929
61. Pannekoek JN, Werff SJA, Meens PH, Bulk BG, Jolles DD, Veer IM, et al. Müalicə-sədaqətli klinik cəhətdən depressiyalı ergenlərdə limbik və ağıl şəbəkələrində aqressiv əyləncəli dövlət funksional keçid. J Uşaq Psixol Psixiatriya (2014) 55: 1317-27. doi: 10.1111 / jcpp.12266
62. Hu S, Ide JS, Chao HH, Zhornitsky S, Fischer KA, Wang W və digərləri. Amigdalanın dövlət funksional keçidini və qeyri-qarışıq alkoqol içənlərin problem içməsini dayandırmaq. Drug Alkoqolundan asılıdır (2018) 185: 173-180. doi: 10.1016 / j.drugalcdep.2017.11.026
63. Dannlowski U, Ohrmann P, Konrad C, Domschke K, Bauer J, Kugel H, et al. Major depressiyada amygdala prefrontal qoşulmanın azaldılması: MAOA genotip və xəstəlik şiddəti ilə əlaqə. Int J Neuropsychopharmacol. (2009) 12: 11-22. doi: 10.1017 / S1461145708008973
64. Mulders PC, van Eijndhoven PF, Schene AH, Beckmann CF, Tendolkar I. Böyük depresif bozuklukta dinlenme-dövlət funksional keçid: bir baxış. Neurosci Biobehav Rev (2015) 56: 330-44. doi: 10.1016 / j.neubiorev.2015.07.014
65. Yao YW, Liu L, Ma SS, Shi XH, Zhou N, Zhang JT və digərləri. İnternet oyun bozukluğunda funksional və struktur neyron dəyişiklikləri: sistematik bir baxış və meta-analiz. Neurosci Biobehav Rev. (2017) 83: 313-24. doi: 10.1016 / j.neubiorev.2017.10.029
66. Li CR, Sinha R. Inhibitor nəzarət və emosional stress tənzimlənməsi: psixo-stimulant asılılıqda frontal-limbik disfunksiya üçün neyroimaging sübut. Neurosci Biobehav Rev. (2008) 32: 581-97. doi: 10.1016 / j.neubiorev.2007.10.003
67. Kirsch M, Gruber I, Ruf M, Kiefer F, Kirsch P. Gerçek zamanlı funksional maqnetik rezonans görüntüleme nörofeedback spirt stimuluna striatal təzyiq reaktivliyini azalda bilər. Addict Biol. (2015) 21: 982-92. doi: 10.1111 / adb.12278
68. Wéry A, Billieux J. Problemli cybersex: konseptualizasiya, qiymətləndirmə və müalicə. Addict Behav. (2017) 64: 238-46. doi: 10.1016 / j.addbeh.2015.11.007
69. Paus T, Keshavan M, Giedd JN. Adolesan dövründə niyə çox psixiatrik xəstəliklər ortaya çıxır? Nat Rev Neurosci. (2008) 9: 947-57. doi: 10.1038 / nrn2513
70. Kardefelt-Winter D, Heeren A, Schimmenti A, Rooij A, Maurage P, Carras M və digərləri. Ümumi davranışları patologize etmədən davranışçı asılılığı necə təsəvvür edə bilərik? Narkomaniya (2017) 112: 1709-15. doi: 10.1111 / add.13763
Açar sözlər: amigdala, depressiya, fMRI, internet oyun bozukluğu, dinlenme dövlət funksional keçid, subgenual anterior cingulate korteks
Citation: Liu L, Yao YW, Li CR, Zhang JT, Xia CC, Lan J, Ma SS, Zhou N və Fang XY (2018) İnternet Oyun Bozukluğu və Depressiya Arasındaki Comorbidity: Interrellationship and Neural Mechanisms. Cəbhə. Psixiatriya 9: 154. doi: 10.3389 / fpsyt.2018.00154
Alındı: 26 Yanvar 2018; Kabul edildi: 04 Aprel 2018;
Yayınlandı: 23 Aprel 2018.
Düzenleyen:
Yasser Xazaal, Université de Genève, İsveçrə
Tərəfindən nəzərdən:
Qinghua He, Southwest Universiteti, Çin
Aviv M. Weinstein, Ariel Universiteti, İsrail
Copyright © 2018 Liu, Yao, Li, Zhang, Xia, Lan, Ma, Zhou və Fang. Bu şərtlərə görə paylanmış açıq bir məqalədir Creative Commons Attribution Lisenziyası (CC BY). Müəllif (lər) və müəllif hüququ sahibinə kredit verildiyi və qəbul edilmiş akademik praktikaya uyğun olaraq bu jurnaldakı orijinal dərcinin istinad olunduğu halda, digər forumlarda istifadəsi, bölüşdürülməsi və ya bərpasına icazə verilir. Bu şərtlərə uyğun gəlməyən istifadəsi, paylanması və ya təkrar istifadəsinə icazə verilmir.
* Yazışmalar: Jin-Tao Zhang, [e-poçt qorunur]
Xiao-Yi Fang, [e-poçt qorunur]
†Bu müəlliflər bu işə bərabər qatqı vermişdirlər.
;
