KOMENTAR YBOP: Istraživači su kreirali i testirali novi alat za procjenu, zasnovan na kriterijima Svjetske zdravstvene organizacije ICD-11 za poremećaj igranja igara. Dizajniran je za procjenu nekoliko specifičnih poremećaja upotrebe interneta (online bihevioralne ovisnosti) uključujući "poremećaj upotrebe pornografije".
Uvrštavanjem poremećaja igranja igara u MKB-11, uvedeni su dijagnostički kriterijumi za ovaj relativno novi poremećaj. Ovi kriterijumi se takođe mogu primeniti na druge potencijalno specifične poremećaje upotrebe interneta, koji se u ICD-11 mogu klasifikovati kao drugi poremećaji zbog ponašanja zavisnosti, kao što je npr. online kupovina-kupovina poremećaj, online poremećaj upotrebe pornografije, poremećaj korištenja društvenih mreža i poremećaj kockanja na mreži. [naglasak dodan]
ICD-11 navodi kompulzivni poremećaj seksualnog ponašanja (CSBD), za koji mnogi pretpostavljaju da je problematična upotreba pornografije glavni simptom ponašanja, kao poremećaj kontrole impulsa. Poremećaj kompulzivne kupovine i kupovine naveden je kao primjer u kategoriji 'drugi specificirani poremećaji kontrole impulsa' (6C7Y), ali bez razlikovanja između online i offline varijanti. Ova diferencijacija također nije napravljena u najčešće korištenim upitnicima koji mjere kompulzivnu kupovinu (Maraz i dr., 2015; Müller, Mitchell, Vogel i de Zwaan, 2017). Poremećaj upotrebe društvenih mreža još nije uzet u obzir u MKB-11. Međutim, postoje argumenti zasnovani na dokazima da se svaki od ova tri poremećaja prilično klasifikuje kao ponašanja ovisnosti. (Brand et al., 2020; Gola i dr., 2017; Müller et al., 2019; Stark et al., 2018; Wegmann, Müller, Ostendorf, & Brand, 2018). [naglasak dodan]
sažetak
Pozadina i ciljevi
Uvrštavanjem poremećaja igranja igara u MKB-11, uvedeni su dijagnostički kriterijumi za ovaj relativno novi poremećaj. Ovi kriteriji se također mogu primijeniti na druge potencijalne specifične poremećaje upotrebe interneta, koji se mogu klasificirati u MKB-11 kao drugi poremećaji zbog ponašanja ovisnosti, kao što su poremećaj kupovine-kupovine na mreži, poremećaj korištenja pornografije na mreži, korištenje društvenih mreža poremećaj i poremećaj online kockanja. Zbog heterogenosti postojećih instrumenata, imali smo za cilj da razvijemo konzistentno i ekonomično merenje glavnih tipova (potencijalnih) specifičnih poremećaja upotrebe interneta na osnovu ICD-11 kriterijuma za poremećaj igranja igara.
metode
Nova procjena kriterija od 11 stavki za specifične poremećaje upotrebe interneta (ACSID-11) mjeri pet ovisnosti o ponašanju sa istim skupom stavki slijedeći principe WHO-ovog ASSIST-a. ACSID-11 je administriran aktivnim korisnicima interneta (N = 985) zajedno sa adaptacijom testa poremećaja internet igara od deset stavki (IGDT-10) i skrininga za mentalno zdravlje. Koristili smo potvrdne faktorske analize da analiziramo faktorsku strukturu ACSID-11.
Rezultati
Pretpostavljena četverofaktorska struktura je potvrđena i bila je superiornija u odnosu na jednodimenzionalno rješenje. Ovo se odnosilo na poremećaj igranja igara i na druge specifične poremećaje upotrebe interneta. Rezultati ACSID-11 su korelirali sa IGDT-10, kao i sa mjerama psihičkog stresa.
Diskusija i zaključci
Čini se da je ACSID-11 prikladan za dosljednu procjenu (potencijalnih) specifičnih poremećaja upotrebe interneta na osnovu ICD-11 dijagnostičkih kriterija za poremećaj igranja igara. ACSID-11 može biti koristan i ekonomičan instrument za proučavanje različitih bihevioralnih ovisnosti sa istim stavkama i poboljšanje uporedivosti.
Uvod
Distribucija i lak pristup Internetu čine online usluge posebno atraktivnim i nude mnoge prednosti. Osim prednosti za većinu ljudi, online ponašanje može poprimiti nekontrolirani oblik ovisnosti kod nekih pojedinaca (npr. King & Potenza, 2019; Young, 2004). Posebno igranje igara postaje sve više i više javnozdravstveni problem (Faust & Prochaska, 2018; Rumpf et al., 2018). Nakon prepoznavanja 'poremećaja internetskih igara' u petoj reviziji Dijagnostičkog i statističkog priručnika mentalnih poremećaja (DSM-5; Američko udruženje psihijatara, 2013) kao uslov daljeg proučavanja, poremećaj igranja igara je sada uključen kao zvanična dijagnoza (6C51) u 11. reviziju Međunarodne klasifikacije bolesti (ICD-11; Svjetska zdravstvena organizacija, 2018). Ovo je važan korak u rješavanju globalnih izazova koje predstavlja štetna upotreba digitalnih tehnologija (Billieux, Stein, Castro-Calvo, Higushi i King, 2021.). Širom svijeta rasprostranjenost poremećaja igranja igrica procjenjuje se na 3.05%, što je uporedivo s drugim mentalnim poremećajima kao što su poremećaji upotrebe supstanci ili opsesivno-kompulzivni poremećaji (Stevens, Dorstyn, Delfabbro i King, 2021). Međutim, procjene prevalencije uvelike variraju ovisno o korištenom instrumentu za skrining (Stevens et al., 2021). Trenutno, pejzaž instrumenata je raznolik. Većina mjera je zasnovana na DSM-5 kriterijima za poremećaj internetskih igara i nijedna se ne čini jasno poželjnija (King i dr., 2020). Slično se odnosi i na druga potencijalna ponašanja ovisnosti na Internetu, kao što je problematična upotreba pornografije na mreži, društvenih mreža ili kupovine putem interneta. Ova problematična ponašanja na mreži mogu se pojaviti zajedno s poremećajem igranja igara (Burleigh, Griffiths, Sumich, Stavropoulos i Kuss, 2019.; Müller et al., 2021), ali može biti i vlastiti entitet. Nedavni teorijski okviri kao što je model interakcije osoba-uticaj-kognicija-izvršenje (I-PACE) (Brand, Young, Laier, Wölfling i Potenza, 2016; Brand et al., 2019) pretpostavljaju da slični psihološki procesi leže u osnovi različitih tipova (online) ponašanja ovisnosti. Pretpostavke su u skladu s ranijim pristupima koji se mogu koristiti za objašnjenje zajedništva između poremećaja ovisnosti, npr. u pogledu neuropsiholoških mehanizama (Bechara, 2005; Robinson i Berridge, 1993), genetski aspekti (Blum i dr., 2000), ili uobičajene komponente (Griffiths, 2005). Međutim, sveobuhvatan alat za skrining za (potencijalne) specifične poremećaje upotrebe interneta zasnovan na istim kriterijima trenutno ne postoji. Jedinstveni skriningi za različite tipove poremećaja zbog ponašanja ovisnosti važni su za valjanije utvrđivanje zajedničkih i razlika.
U MKB-11, poremećaj igranja igara naveden je pored poremećaja kockanja u kategoriji 'poremećaji zbog ponašanja ovisnosti'. Predloženi dijagnostički kriterijumi (za oba) su: (1) oštećena kontrola ponašanja (npr. početak, učestalost, intenzitet, trajanje, završetak, kontekst); (2) povećanje prioriteta datog ponašanju u meri u kojoj to ponašanje ima prednost nad drugim interesima i svakodnevnim aktivnostima; (3) nastavak ili eskalacija ponašanja uprkos negativnim posljedicama. Iako se direktno ne spominje kao dodatni kriterijum, za dijagnozu je obavezno da obrazac ponašanja vodi do (4) funkcionalnog oštećenja u važnim oblastima svakodnevnog života (npr. lični, porodični, obrazovni ili društveni problemi) i/ili izraženog stresa (Svjetska zdravstvena organizacija, 2018). Stoga bi obje komponente trebale biti uključene u proučavanje potencijalnog ponašanja ovisnosti. Sve u svemu, ovi kriteriji se također mogu primijeniti na kategoriju 'drugi specificirani poremećaji zbog ponašanja ovisnosti' (6C5Y), u kojoj se potencijalno mogu kategorizirati poremećaj kupovine i kupovine, poremećaj upotrebe pornografije i poremećaj korištenja društvenih mreža (Brand et al., 2020). Poremećaj kupovine i kupovine putem interneta može se definirati prekomjernom, neprilagođenom kupovinom robe široke potrošnje na internetu koja se ponavlja unatoč negativnim posljedicama i stoga može predstavljati specifičan poremećaj korištenja interneta (Müller, Laskowski, et al., 2021). Poremećaj upotrebe pornografije karakterizira smanjena kontrola nad konzumacijom (online) pornografskog sadržaja, koji je odvojen od ostalih kompulzivnih seksualnih ponašanja (Kraus, Martino i Potenza, 2016; Kraus i dr., 2018). Poremećaj korišćenja društvenih mreža može se definisati prekomernom upotrebom društvenih mreža (uključujući sajtove za društvene mreže i druge aplikacije za onlajn komunikaciju) koju karakteriše smanjena kontrola nad korišćenjem, povećanje prioriteta korišćenja i nastavak korišćenja društvenih mreža uprkos doživljavanje negativnih posljedica (Andreassen, 2015). Sve tri potencijalne bihejvioralne ovisnosti predstavljaju klinički relevantne fenomene koji pokazuju sličnosti s drugim oblicima ovisnosti (npr. Brand et al., 2020; Griffiths, Kuss i Demetrovics, 2014; Müller et al., 2019; Stark, Klucken, Potenza, Brand i Strahler, 2018).
Instrumenti za procjenu specifičnih tipova poremećaja upotrebe interneta uglavnom su zasnovani ili na ranijim konceptima, kao što su modificirane verzije Youngovog testa ovisnosti o internetu (npr. Laier, Pawlikowski, Pekal, Schulte i Brand, 2013; Wegmann, Stodt i Brand, 2015) ili “Bergen” skale zasnovane na Griffithsovim komponentama ovisnosti (npr. Andreassen, Torsheim, Brunborg i Pallesen, 2012; Andreassen i dr., 2015), ili mjere jednodimenzionalne konstrukcije na osnovu DSM-5 kriterija za poremećaj igranja (npr. Lemmens, Valkenburg i gentile, 2015; Van den Eijnden, Lemmens i Valkenburg, 2016) ili poremećaj kockanja (za pregled pogledajte Otto i dr., 2020). Neke ranije mjere su usvojene od mjera za poremećaje kockanja, poremećaja upotrebe supstanci ili su razvijene ateoretski (Laconi, Rodgers i Chabrol, 2014). Mnogi od ovih instrumenata pokazuju psihometrijske slabosti i nedosljednosti kao što je istaknuto u različitim recenzijama (King, Haagsma, Delfabbro, Gradisar i Griffiths, 2013; Lortie & Guitton, 2013; Petry, Rehbein, Ko i O'Brien, 2015). King i dr. (2020) identifikovala 32 različita instrumenta za procjenu poremećaja igre, što ilustruje nedosljednost u polju istraživanja. Čak i najcitiraniji i najčešće korišteni instrumenti, kao što je Youngov test ovisnosti o internetu (Young, 1998), ne predstavljaju na adekvatan način dijagnostičke kriterijume za poremećaj igranja igara, ni DSM-5 ni MKB-11. King i dr. (2020) dalje ukazuju na psihometrijske slabosti, na primjer, nedostatak empirijske validacije i da je većina instrumenata dizajnirana na osnovu pretpostavke unimodalnog konstrukta. To ukazuje da se zbroj pojedinačnih simptoma broji umjesto da se posmatra učestalost i doživljeni intenzitet pojedinačno. Test poremećaja internet igara sa deset stavki (IGDT-10; Király i dr., 2017) trenutno se čini da na adekvatan način obuhvata kriterijume DSM-5, ali generalno se čini da nijedan od instrumenata nije jasno poželjniji (King i dr., 2020). Nedavno su uvedene brojne skale kao prvi instrumenti za skrining koji obuhvataju kriterijume ICD-11 za poremećaj igranja igara (Balhara i dr., 2020; Higuchi i dr., 2021; Jo i dr., 2020; Paschke, Austermann i Thomasius, 2020; Pontes et al., 2021) kao i za poremećaj upotrebe društvenih mreža (Paschke, Austermann i Thomasius, 2021). Općenito, moglo bi se pretpostaviti da se svaki simptom ne doživljava nužno jednako, na primjer, jednako često ili podjednako intenzivno. Stoga se čini poželjnim da instrumenti za skrining budu u stanju da obuhvate i cjelokupna iskustva simptoma i ukupnost simptoma samih. Radije, multidimenzionalni pristup može istražiti koji simptom odlučujuće, ili u različitim fazama, doprinosi razvoju i održavanju problematičnog ponašanja, povezan je s višim nivoom patnje, ili je to samo pitanje čak i značaja.
Slični problemi i nedosljednosti postaju očigledni kada se pogledaju instrumenti koji procjenjuju druge vrste potencijalnih specifičnih poremećaja upotrebe interneta, naime poremećaj kupovine-kupovine na mreži, poremećaj upotrebe pornografije na mreži i poremećaj korištenja društvenih mreža. Ovi potencijalni specifični poremećaji upotrebe interneta nisu formalno klasifikovani u MKB-11 za razliku od poremećaja igara i kockanja. Naročito u slučaju poremećaja kockanja, brojni instrumenti za skrining već postoje, ali većini od njih nedostaju adekvatni dokazi (Otto i dr., 2020), a niti se bave kriterijima ICD-11 za poremećaj kockanja niti se fokusiraju na pretežno poremećaj kockanja na mreži (Albrecht, Kirschner i Grüsser, 2007; Dowling i dr., 2019). ICD-11 navodi kompulzivni poremećaj seksualnog ponašanja (CSBD), za koji mnogi pretpostavljaju da je problematična upotreba pornografije glavni simptom ponašanja, kao poremećaj kontrole impulsa. Poremećaj kompulzivne kupovine i kupovine naveden je kao primjer u kategoriji 'drugi specificirani poremećaji kontrole impulsa' (6C7Y), ali bez razlikovanja između online i offline varijanti. Ova diferencijacija također nije napravljena u najčešće korištenim upitnicima koji mjere kompulzivnu kupovinu (Maraz i dr., 2015; Müller, Mitchell, Vogel i de Zwaan, 2017). Poremećaj upotrebe društvenih mreža još nije uzet u obzir u MKB-11. Međutim, postoje argumenti zasnovani na dokazima da se svaki od ova tri poremećaja prilično klasifikuje kao ponašanja ovisnosti (Brand et al., 2020; Gola i dr., 2017; Müller et al., 2019; Stark et al., 2018; Wegmann, Müller, Ostendorf, & Brand, 2018). Osim nedostatka konsenzusa u pogledu klasifikacije i definicija ovih potencijalnih specifičnih poremećaja upotrebe interneta, postoje i nedosljednosti u korištenju instrumenata za skrining (za preglede vidi Andreassen, 2015; Fernandez i Griffiths, 2021; Hussain & Griffiths, 2018; Müller et al., 2017). Na primjer, postoji više od 20 instrumenata koji bi trebali mjeriti problematičnu upotrebu pornografije (Fernandez i Griffiths, 2021), ali nijedan ne pokriva adekvatno MKB-11 kriterije za poremećaje uzrokovane ovisničkim ponašanjem, koji su vrlo bliski kriterijima ICD-11 za CSBD.
Nadalje, čini se da će se neki specifični poremećaji korištenja interneta javljati istovremeno, posebno poremećeno igranje igara i korištenje društvenih mreža (Burleigh i dr., 2019; Müller et al., 2021). Koristeći analizu latentnog profila, Charzyńska, Sussman i Atroško (2021.) identifikovali su da se neuređeno društveno umrežavanje i kupovina, kao i neuređeno korišćenje igara i pornografije često dešavaju zajedno. Profil koji uključuje visoke nivoe svih poremećaja upotrebe interneta pokazao je najniže blagostanje (Charzyńska i dr., 2021). Ovo također naglašava važnost sveobuhvatnog i ujednačenog skrininga za različita ponašanja u korištenju interneta. Bilo je pokušaja korištenja sličnih skupova artikala u različitim poremećajima upotrebe interneta, kao što je skala problematične potrošnje pornografije (Bőthe et al., 2018), Bergenska skala ovisnosti o društvenim medijima (Andreassen, Pallesen i Griffiths, 2017) ili Skala ovisnosti o kupovini na mreži (Zhao, Tian, & Xin, 2017). Međutim, ove skale su dizajnirane na osnovu modela komponenti od strane Griffiths (2005) i ne pokrivaju trenutne predložene kriterije za poremećaje zbog ponašanja ovisnosti (usp. Svjetska zdravstvena organizacija, 2018).
Ukratko, ICD-11 je predložio dijagnostičke kriterije za poremećaje zbog (pretežno online) ponašanja ovisnosti, odnosno poremećaja kockanja i poremećaja igranja igara. Problematična upotreba pornografije na mreži, kupovina na mreži i korištenje društvenih mreža mogu se dodijeliti podkategoriji ICD-11 'drugi specificirani poremećaji zbog ponašanja ovisnosti' za koje se mogu primijeniti isti kriteriji (Brand et al., 2020). Do danas, pejzaž instrumenata za skrining za ove (potencijalne) specifične poremećaje upotrebe interneta je veoma nedosledan. Međutim, dosljedno mjerenje različitih konstrukata je od suštinskog značaja za unapređenje istraživanja o zajedničkim karakteristikama i razlikama između različitih tipova poremećaja zbog ponašanja ovisnosti. Naš cilj je bio da razvijemo kratak, ali sveobuhvatan instrument za skrining za različite vrste (potencijalnih) specifičnih poremećaja upotrebe interneta koji pokrivaju ICD-11 kriterijume za poremećaj igranja igara i poremećaj kockanja, kako bismo pomogli u ranoj identifikaciji (potencijalno) specifičnog problematičnog ponašanja na mreži.
metode
učesnici
Učesnici su regrutovani putem interneta preko provajdera usluge pristupnog panela preko kojeg su bili individualno plaćeni. Uključili smo aktivne korisnike interneta sa njemačkog govornog područja. Isključili smo nepotpune skupove podataka i one koji su ukazivali na nepažljivo odgovaranje. Potonji je identificiran unutar mjere (instrukcija odgovora i mjera samoizvještavanja) i post-hoc (vrijeme odgovora, obrazac odgovora, Mahalanobis D) strategija (Godinho, Kushnir i Cunningham, 2016; Meade & Craig, 2012). Konačni uzorak se sastojao od N = 958 učesnika (499 muškaraca, 458 žena, 1 ronilac) starosti između 16 i 69 godina (M = 47.60, SD = 14.50). Većina učesnika bila je zaposlena sa punim radnim vremenom (46.3%), u (prijevremenom) penzionisanju (20.1%) ili sa nepunim radnim vremenom (14.3%). Ostali su bili studenti, pripravnici, domaćice/muževi ili nisu bili zaposleni iz drugih razloga. Nivo najvišeg stručnog obrazovanja raspoređen je na završenu stručnu obuku (33.6%), visoku stručnu spremu (19.0%), završenu stručnu školu (14.1%), završenu master školu/tehničku akademiju (11.8%) , te diploma politehnike (10.1%). Ostali su bili u obrazovanju/studenti ili nisu imali diplomu. Nasumični praktični uzorak pokazao je sličnu distribuciju glavnih socio-demografskih varijabli kao populacija njemačkih korisnika interneta (usp. Statista, 2021).
Mere
Procjena kriterija za specifične poremećaje korištenja interneta: ACSID-11
Sa ACSID-11 smo imali za cilj da izmislimo alat za procenu specifičnih poremećaja upotrebe interneta na kratak, ali sveobuhvatan i dosledan način. Na osnovu teorije razvila ga je stručna grupa istraživača i kliničara ovisnosti. Stavke su izvedene u više diskusija i konsenzusnih sastanaka na osnovu kriterija ICD-11 za poremećaje uzrokovane ovisničkim ponašanjem, kako su opisani za igre i kockanje, pretpostavljajući višefaktorsku strukturu. Nalazi Talk-Aloud analize su korišteni za optimizaciju valjanosti sadržaja i razumljivosti stavki (Schmidt et al., podneseni).
ACSID-11 se sastoji od 11 stavki koje obuhvataju kriterije ICD-11 za poremećaje uzrokovane ovisničkim ponašanjem. Tri glavna kriterijuma, smanjena kontrola (IC), povećan prioritet dat online aktivnosti (IP) i nastavak/eskalacija (CE) korišćenja Interneta uprkos negativnim posledicama, predstavljeni su sa po tri stavke. Stvorene su dvije dodatne stavke za procjenu funkcionalnog oštećenja u svakodnevnom životu (FI) i izraženog distresa (MD) zbog aktivnosti na mreži. U prethodnom upitu, učesnici su dobili instrukcije da navedu koje su aktivnosti na Internetu koristili barem povremeno u posljednjih 12 mjeseci. Aktivnosti (tj. 'igranje', 'online kupovina', 'upotreba online pornografije', 'upotreba društvenih mreža', 'kockanje na mreži' i 'ostalo') su navedene s odgovarajućim definicijama i opcijama odgovora 'da ' ili ne'. Učesnici koji su odgovorili 'da' samo na 'ostalo' su isključeni. Svi ostali su dobili ACSID-11 stavke za sve one aktivnosti na koje je odgovoreno sa 'da'. Ovaj multibihevioralni pristup baziran je na SZO testu za provjeru alkohola, pušenja i supstanci (ASSIST; WHO ASSIST Radna grupa, 2002), koji provjerava glavne kategorije upotrebe supstanci i njene negativne posljedice, kao i znakove ponašanja ovisnosti na dosljedan način za određene supstance.
Po analogiji sa ASSIST-om, svaka stavka je formulisana na način da se na nju može direktno odgovoriti za odgovarajuću aktivnost. Koristili smo dvodijelni format odgovora (vidi Sl. 1), u kojem učesnici treba da navedu po stavci za svaku aktivnost koliko često imali su iskustvo u posljednjih 12 mjeseci (0: ‚nikad', 1: ‚retko', 2: ‚ponekad', 3: ‚često'), i ako barem “rijetko”, kako intenzivno svako iskustvo je bilo u poslednjih 12 meseci (0: „nimalo intenzivno“, 1: „prilično ne intenzivno“, 2: „prilično intenzivno“, 3: „intenzivno“). Procjenom učestalosti, kao i intenziteta svakog simptoma, moguće je istražiti pojavu simptoma, ali i kontrolirati kako se intenzivni simptomi percipiraju izvan frekvencije. Stavke ACSID-11 (predloženi prevod na engleski) prikazane su u Tabela 1. Originalne (njemačke) stavke, uključujući predupit i upute mogu se naći u Dodatku (vidi Dodatak A).
Primer ACSID-11 (predloženi engleski prevod nemačke originalne stavke) koji ilustruje merenje učestalosti (leve kolone) i intenziteta (desne kolone) situacija povezanih sa specifičnim onlajn aktivnostima. bilješke. Na slici je prikazana primjerna stavka faktora smanjene kontrole (IC) kako je prikazano A) za pojedinca koji koristi svih pet mrežnih aktivnosti kako je navedeno u predupitu (vidi Dodatak A) i B) pojedincu koji je naznačio da koristi samo online kupovinu i društvene mreže.
Citiranje: Journal of Behavioral Addictions 2022; 10.1556/2006.2022.00013
Stavke ACSID-11 skrinera za specifične poremećaje upotrebe interneta (predloženi prevod na engleski).
| stavka | pitanje |
| IC1 | Da li ste u proteklih 12 mjeseci imali problema s praćenjem kada ste započeli aktivnost, koliko dugo, koliko intenzivno ili u kojoj situaciji ste je radili ili kada ste prestali? |
| IC2 | Da li ste u proteklih 12 mjeseci osjetili želju da zaustavite ili ograničite aktivnost jer ste primijetili da je previše koristite? |
| IC3 | Da li ste u proteklih 12 mjeseci pokušali zaustaviti ili ograničiti aktivnost i niste uspjeli? |
| IP1 | Da li ste u proteklih 12 mjeseci toj aktivnosti davali sve veći prioritet od ostalih aktivnosti ili interesovanja u vašem svakodnevnom životu? |
| IP2 | Da li ste u proteklih 12 mjeseci zbog aktivnosti izgubili interesovanje za druge aktivnosti u kojima ste uživali? |
| IP3 | Da li ste u proteklih 12 mjeseci zbog aktivnosti zanemarili ili odustali od drugih aktivnosti ili interesovanja u kojima ste uživali? |
| CE1 | Da li ste u proteklih 12 mjeseci nastavili ili pojačali aktivnost iako vam je to prijetilo ili uzrokovalo da izgubite vezu sa nekim vama važnim? |
| CE2 | Da li ste u proteklih 12 mjeseci nastavili ili povećali aktivnost iako vam je to stvaralo probleme u školi/obuci/poslu? |
| CE3 | Da li ste u proteklih 12 mjeseci nastavili ili povećali aktivnost iako vam je to izazvalo fizičke ili psihičke tegobe/bolesti? |
| FI1 | Razmišljajući o svim područjima vašeg života, da li je na vaš život primjetno utjecala aktivnost u posljednjih 12 mjeseci? |
| MD1 | Razmišljajući o svim oblastima svog života, da li vam je ta aktivnost uzrokovala patnju u proteklih 12 mjeseci? |
bilješke. IC = oslabljena kontrola; IP = povećan prioritet; CE = nastavak/eskalacija; FI = funkcionalno oštećenje; MD = izražena nevolja; Originalne nemačke artikle možete pronaći u Dodatak A.
Test poremećaja internet igara sa deset stavki: IGDT-10 – ASSIST verzija
Kao meru konvergentne validnosti, koristili smo IGDT-10 od deset stavki (Király i dr., 2017) u proširenoj verziji. IGDT-10 operacionalizuje devet kriterijuma DSM-5 za poremećaj internet igara (Američko udruženje psihijatara, 2013). U ovoj studiji smo proširili originalnu verziju specifičnu za igre tako da su procijenjeni svi oblici specifičnih poremećaja upotrebe interneta. Da bismo ovo implementirali, i kako bismo metodologiju održali uporedivom, koristili smo i multibehavioralni format odgovora na primjeru ASSIST-a ovdje. Zbog toga su stavke modificirane tako da je 'igranje' zamijenjeno 'aktivnošću'. Na svaku stavku je zatim odgovoreno za sve online aktivnosti koje su sudionici prethodno naznačili da koriste (iz izbora 'igre', 'online kupovina', 'upotreba online pornografije', 'upotreba društvenih mreža' i 'online kockanje' ). Po predmetu, svaka aktivnost je ocijenjena na Likertovoj skali od tri tačke (0 = 'nikad', 1 = 'ponekad', 2 = 'često'). Bodovanje je bilo isto kao i originalna verzija IGDT-10: svaki kriterij je dobio ocjenu 0 ako je odgovor bio 'nikad' ili 'ponekad' i 1 ako je odgovor bio 'često'. Stavke 9 i 10 predstavljaju isti kriterijum (tj. 'ugrožavanje ili gubitak značajne veze, posla ili prilike za obrazovanje ili karijeru zbog učešća u internet igricama') i zajedno broje jedan bod ako su ispunjene jedna ili obje stavke. Za svaku aktivnost izračunat je konačni zbir bodova. Može se kretati od 0 do 9 s višim rezultatima koji ukazuju na veću težinu simptoma. Što se tiče poremećaja igranja igara, rezultat od pet ili više ukazuje na kliničku relevantnost (Király i dr., 2017).
Upitnik o zdravlju pacijenata-4: PHQ-4
Upitnik o zdravlju pacijenata-4 (PHQ-4; Kroenke, Spitzer, Williams i Löwe, 2009) je kratka mjera simptoma depresije i anksioznosti. Sastoji se od četiri stavke preuzete sa skale generaliziranog anksioznog poremećaja-7 i PHQ-8 modula za depresiju. Učesnici treba da navedu učestalost pojavljivanja određenih simptoma na Likertovoj skali od četiri stepena u rasponu od 0 ('nimalo') do 3 ('skoro svaki dan'). Ukupni skor može se kretati između 0 i 12 što ukazuje na nikakav/minimalni, blagi, umjereni i ozbiljni nivoi psihičkog stresa sa ocjenama od 0–2, 3–5, 6–8, 9–12 (Kroenke i dr., 2009).
Opće dobro
Opće zadovoljstvo životom procijenjeno je korištenjem kratke skale zadovoljstva životom (L-1) u njemačkoj originalnoj verziji (Beierlein, Kovaleva, László, Kemper i Rammstedt, 2015.) je odgovorio na Likertovoj skali od 11 tačaka u rasponu od 0 ('nisam zadovoljan') do 10 ('potpuno zadovoljan'). Skala za jednu stavku je dobro potvrđena i snažno korelira sa skalama s više stavki koje procjenjuju zadovoljstvo životom (Beierlein et al., 2015). Dodatno smo pitali za specifično životno zadovoljstvo u domenu zdravlja (H-1): 'S obzirom na sve, koliko ste ovih dana zadovoljni svojim zdravljem?' odgovoreno na istoj skali od 11 bodova (usp. Beierlein et al., 2015).
postupak
Studija je sprovedena na mreži koristeći online alat za anketiranje Limesurvey®. ACSID-11 i IGDT-10 su implementirani na način da su za odgovarajuće stavke prikazane samo aktivnosti koje su odabrane u predupitu. Učesnici su dobili individualizirane linkove od pružatelja usluga panela koji su doveli do online ankete koju smo kreirali. Nakon završetka, učesnici su preusmjereni nazad na web stranicu provajdera kako bi dobili svoju naknadu. Podaci su prikupljeni u periodu od 8. aprila do 14. aprila 2021. godine.
Statističke analize
Koristili smo potvrdnu faktorsku analizu (CFA) za testiranje dimenzionalnosti i konstruktivne validnosti ACSID-11. Analize su rađene sa Mplus verzijom 8.4 (Muthén & Muthén, 2019) korištenjem ponderiranih srednjih vrijednosti najmanjih kvadrata i procjene prilagođene varijanse (WLSMV). Za procjenu uklapanja modela koristili smo više indeksa, odnosno hi-kvadrat (χ 2) test za tačno uklapanje, uporedni indeks uklapanja (CFI), Tucker-Lewisov indeks uklapanja (TLI), standardizovani srednji kvadratni rezidual (SRMR) i srednja kvadratna greška aproksimacije (RMSEA). Prema Hu i Bentler (1999.), granične vrijednosti za CFI i TLI > 0.95, za SRMR < 0.08 i za RMSEA < 0.06 ukazuju na dobro uklapanje modela. Nadalje, vrijednost hi-kvadrat podijeljena stupnjevima slobode (χ2/df) < 3 je još jedan indikator za prihvatljivo uklapanje modela (Carmines & McIver, 1981). Cronbachova alfa (α) i Guttmanova Lambda-2 (λ 2) korišteni su kao mjere pouzdanosti sa koeficijentima > 0.8 (> 0.7) što ukazuje na dobru (prihvatljivu) unutrašnju konzistentnost (Bortz & Döring, 2006). Korelaciona analiza (Pearson) korištena je za testiranje konvergentne valjanosti između različitih mjera istih ili srodnih konstrukcija. Ove analize su rađene sa IBM-om SPSS statistika (verzija 26). Prema Cohen (1988), vrijednost |r| = 0.10, 0.30, 0.50 označava mali, srednji, veliki efekat, respektivno.
etika
Studijske procedure su sprovedene u skladu sa Helsinškom deklaracijom. Studiju je odobrila etička komisija odsjeka za kompjuterske nauke i primijenjene kognitivne nauke na Tehničkom fakultetu Univerziteta Duisburg-Essen. Svi subjekti su obaviješteni o studiji i svi su dali informirani pristanak.
Rezultati
Unutar trenutnog uzorka, specifična ponašanja pri korišćenju interneta raspoređena su na sledeći način: Igranje je navelo 440 (45.9%) pojedinaca (dob: M = 43.59, SD = 14.66; 259 muškaraca, 180 žena, 1 ronilac), 944 (98.5%) pojedinaca koji se bave online kupovinom (starost: M = 47.58, SD = 14.49; 491 muškarac, 452 žena, 1 ronilac), 340 (35.5%) pojedinaca koristilo je online pornografiju (starost: M = 44.80, SD = 14.96; 263 muškarca, 76 žena, 1 ronilac), 854 (89.1%) pojedinaca koristilo je društvene mreže (starost: M = 46.52, SD = 14.66; 425 muškaraca, 428 žena, 1 ronilac) i 200 (20.9%) pojedinaca koji se bave online kockanjem (dob: M = 46.91, SD = 13.67; 125 muškaraca, 75 žena, 0 ronilaca). Manjina učesnika (n = 61; 6.3%) je navelo da koristi samo jednu aktivnost. Većina učesnika (n = 841; 87.8%) je koristilo barem onlajn kupovinu zajedno sa društvenim mrežama, a njih 409 (42.7%) je takođe navelo da igra onlajn igrice. Šezdeset osam (7.1%) učesnika navelo je da koristi sve navedene onlajn aktivnosti.
S obzirom da su poremećaji igranja i kockanja dvije vrste poremećaja zbog ponašanja ovisnosti koje su službeno priznate i s obzirom da je broj pojedinaca u našem uzorku koji su prijavili da se kockaju putem interneta bio prilično ograničen, prvo ćemo se koncentrirati na rezultate u vezi s procjenom. kriterijuma za poremećaj igre sa ACSID-11.
Deskriptivna statistika
Što se tiče poremećaja igranja igara, sve stavke ACSID-11 imaju ocjene između 0 i 3 što odražava maksimalni raspon mogućih vrijednosti (vidi Tabela 2). Sve stavke pokazuju relativno niske srednje vrijednosti i desno zakrivljenu distribuciju kao što se i očekivalo u nekliničkom uzorku. Poteškoća je najveća za stavke nastavka/eskalacije i označene poteškoće, dok su stavke smanjene kontrole (posebno IC1) i povećanog prioriteta najniže težine. Kurtozis je posebno visok za prvu stavku nastavka/eskalacije (CE1) i stavku označene nevolje (MD1).
Deskriptivna statistika ACSID-11 stavki koje mjere poremećaj igranja.
| Ne. | stavka | min | maksimum | M | (SD) | Skewness | Kurtosis | teškoća |
| a) | Ljestvica frekvencija | |||||||
| 01a | IC1 | 0 | 3 | 0.827 | (0.956) | 0.808 | -0.521 | 27.58 |
| 02a | IC2 | 0 | 3 | 0.602 | (0.907) | 1.237 | 0.249 | 20.08 |
| 03a | IC3 | 0 | 3 | 0.332 | (0.723) | 2.163 | 3.724 | 11.06 |
| 04a | IP1 | 0 | 3 | 0.623 | (0.895) | 1.180 | 0.189 | 20.76 |
| 05a | IP2 | 0 | 3 | 0.405 | (0.784) | 1.913 | 2.698 | 13.48 |
| 06a | IP3 | 0 | 3 | 0.400 | (0.784) | 1.903 | 2.597 | 13.33 |
| 07a | CE1 | 0 | 3 | 0.170 | (0.549) | 3.561 | 12.718 | 5.68 |
| 08a | CE2 | 0 | 3 | 0.223 | (0.626) | 3.038 | 8.797 | 7.42 |
| 09a | CE3 | 0 | 3 | 0.227 | (0.632) | 2.933 | 7.998 | 7.58 |
| 10a | FI1 | 0 | 3 | 0.352 | (0.712) | 1.997 | 3.108 | 11.74 |
| 11a | MD1 | 0 | 3 | 0.155 | (0.526) | 3.647 | 13.107 | 5.15 |
| b) | Skala intenziteta | |||||||
| 01b | IC1 | 0 | 3 | 0.593 | (0.773) | 1.173 | 0.732 | 19.77 |
| 02b | IC2 | 0 | 3 | 0.455 | (0.780) | 1.700 | 2.090 | 15.15 |
| 03b | IC3 | 0 | 3 | 0.248 | (0.592) | 2.642 | 6.981 | 8.26 |
| 04b | IP1 | 0 | 3 | 0.505 | (0.827) | 1.529 | 1.329 | 16.82 |
| 05b | IP2 | 0 | 3 | 0.330 | (0.703) | 2.199 | 4.123 | 10.98 |
| 06b | IP3 | 0 | 3 | 0.302 | (0.673) | 2.302 | 4.633 | 10.08 |
| 07b | CE1 | 0 | 3 | 0.150 | (0.505) | 3.867 | 15.672 | 5.00 |
| 08b | CE2 | 0 | 3 | 0.216 | (0.623) | 3.159 | 9.623 | 7.20 |
| 09b | CE3 | 0 | 3 | 0.207 | (0.608) | 3.225 | 10.122 | 6.89 |
| 10b | FI1 | 0 | 3 | 0.284 | (0.654) | 2.534 | 6.172 | 9.47 |
| 11b | MD1 | 0 | 3 | 0.139 | (0.483) | 3.997 | 16.858 | 4.62 |
bilješke. N = 440. IC = oslabljena kontrola; IP = povećan prioritet; CE = nastavak/eskalacija; FI = funkcionalno oštećenje; MD = izražena nevolja.
Što se tiče mentalnog zdravlja, ukupni uzorak (N = 958) ima srednji rezultat PHQ-4 od 3.03 (SD = 2.82) i pokazuje umjerene nivoe zadovoljstva životom (L-1: M = 6.31, SD = 2.39) i zdravlje (H-1: M = 6.05, SD = 2.68). U podgrupi za igre (n = 440), 13 osoba (3.0%) dostiže graničnu vrijednost IGDT-10 za klinički relevantne slučajeve poremećaja igranja igara. Prosječni rezultat IGDT-10 varira između 0.51 za poremećaj kupovine i kupovine i 0.77 za poremećaj korištenja društvenih mreža (vidi Tabela 5).
Analiza potvrdnih faktora
Pretpostavljeni model sa četiri faktora
Testirali smo pretpostavljenu četvorofaktorsku strukturu ACSID-11 pomoću višestrukih CFA-ova, jednog po specifičnom poremećaju upotrebe interneta i odvojeno za ocjene učestalosti i intenziteta. Faktori (1) Oslabljena kontrola, (2) Povećan prioritet i (3) Nastavak/eskalacija formirani su od odgovarajuće tri stavke. Dvije dodatne stavke koje mjere funkcionalno oštećenje u svakodnevnom životu i izraženi stres zbog aktivnosti na mreži formirale su dodatni faktor (4) Funkcionalno oštećenje. Četiri faktora strukture ACSID-11 je podržana podacima. Indeksi uklapanja ukazuju na dobro uklapanje između modela i podataka za sve vrste specifičnih poremećaja upotrebe interneta procijenjenih ACSID-11, naime poremećaj igranja igara, poremećaj kupovine-kupovine na mreži i poremećaj korištenja društvenih mreža, korištenje internetske pornografije poremećaj i poremećaj kockanja na mreži (vidi Tabela 3). Što se tiče poremećaja upotrebe pornografije na mreži i poremećaja online kockanja, TLI i RMSEA bi mogli biti pristrani zbog male veličine uzorka (Hu & Bentler, 1999). Faktorska opterećenja i preostale kovarijanse za CFA-ove koji primjenjuju četverofaktorski model prikazani su u Sl. 2. Treba napomenuti da neki od modela pokazuju singularne anomalne vrijednosti (tj. negativnu rezidualnu varijansu za latentnu varijablu ili korelacije jednake ili veće od 1).
Indeksi uklapanja četverofaktorskih, jednodimenzionalnih i CFA modela drugog reda za specifične (potencijalne) poremećaje upotrebe interneta mjerene ACSID-11.
| Poremećaj igara | |||||||||||
| frekvencija | intenzitet | ||||||||||
| Model | df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df |
| Model sa četiri faktora | 38 | 0.991 | 0.987 | 0.031 | 0.051 | 2.13 | 0.993 | 0.990 | 0.029 | 0.043 | 1.81 |
| Jednodimenzionalni model | 27 | 0.969 | 0.961 | 0.048 | 0.087 | 4.32 | 0.970 | 0.963 | 0.047 | 0.082 | 3.99 |
| Faktorski model drugog reda | 40 | 0.992 | 0.988 | 0.031 | 0.047 | 1.99 | 0.992 | 0.989 | 0.032 | 0.045 | 1.89 |
| Poremećaj kupovine i kupovine putem interneta | |||||||||||
| frekvencija | intenzitet | ||||||||||
| Model | df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df |
| Model sa četiri faktora | 38 | 0.996 | 0.994 | 0.019 | 0.034 | 2.07 | 0.995 | 0.992 | 0.020 | 0.037 | 2.30 |
| Jednodimenzionalni model | 27 | 0.981 | 0.976 | 0.037 | 0.070 | 5.58 | 0.986 | 0.982 | 0.031 | 0.056 | 3.98 |
| Faktorski model drugog reda | 40 | 0.996 | 0.994 | 0.021 | 0.036 | 2.19 | 0.994 | 0.992 | 0.023 | 0.038 | 2.40 |
| Poremećaj upotrebe internetske pornografije | |||||||||||
| frekvencija | intenzitet | ||||||||||
| Model | df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df |
| Model sa četiri faktora | 38 | 0.993 | 0.989 | 0.034 | 0.054 | 1.99 | 0.987 | 0.981 | 0.038 | 0.065 | 2.43 |
| Jednodimenzionalni model | 27 | 0.984 | 0.979 | 0.044 | 0.075 | 2.91 | 0.976 | 0.970 | 0.046 | 0.082 | 3.27 |
| Faktorski model drugog reda | 40 | 0.993 | 0.991 | 0.033 | 0.049 | 1.83 | 0.984 | 0.979 | 0.039 | 0.068 | 2.59 |
| Poremećaj korišćenja društvenih mreža | |||||||||||
| frekvencija | intenzitet | ||||||||||
| Model | df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df |
| Model sa četiri faktora | 38 | 0.993 | 0.990 | 0.023 | 0.049 | 3.03 | 0.993 | 0.989 | 0.023 | 0.052 | 3.31 |
| Jednodimenzionalni model | 27 | 0.970 | 0.963 | 0.048 | 0.096 | 8.89 | 0.977 | 0.972 | 0.039 | 0.085 | 7.13 |
| Faktorski model drugog reda | 40 | 0.992 | 0.989 | 0.027 | 0.053 | 3.39 | 0.991 | 0.988 | 0.025 | 0.056 | 3.64 |
| Poremećaj onlajn kockanja | |||||||||||
| frekvencija | intenzitet | ||||||||||
| Model | df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df |
| Model sa četiri faktora | 38 | 0.997 | 0.996 | 0.027 | 0.059 | 1.70 | 0.997 | 0.996 | 0.026 | 0.049 | 1.47 |
| Jednodimenzionalni model | 27 | 0.994 | 0.992 | 0.040 | 0.078 | 2.20 | 0.991 | 0.989 | 0.039 | 0.080 | 2.28 |
| Faktorski model drugog reda | 40 | 0.997 | 0.996 | 0.029 | 0.054 | 1.58 | 0.997 | 0.995 | 0.029 | 0.053 | 1.55 |
bilješke. Veličine uzoraka variraju za igranje (n = 440), online kupovina (n = 944), korištenje online pornografije (n = 340), korištenje društvenih mreža (n = 854), i online kockanje (n = 200); ACSID-11 = Procjena kriterija za specifične poremećaje korištenja interneta, 11 stavki.
Faktorska opterećenja i rezidualne kovarijanse četvorofaktorskih modela ACSID-11 (učestalost) za (A) poremećaj igranja igara, (B) poremećaj kockanja na mreži, (C) poremećaj kupovine i kupovine na mreži, (D) poremećaj upotrebe pornografije na mreži i (E) poremećaj upotrebe društvenih mreža. bilješke. Veličine uzoraka variraju za igranje (n = 440), online kupovina (n = 944), korištenje online pornografije (n = 340), korištenje društvenih mreža (n = 854), i online kockanje (n = 200); Skala intenziteta ACSID-11 pokazala je slične rezultate. ACSID-11 = Procena kriterijuma za specifične poremećaje korišćenja interneta, 11 stavki; Vrijednosti predstavljaju standardizirana faktorska opterećenja, faktorske kovarijanse i preostale kovarijanse. Sve procjene su bile značajne na p <0.001.
Citiranje: Journal of Behavioral Addictions 2022; 10.1556/2006.2022.00013
Jednodimenzionalni model
Zbog visoke međukorelacije između različitih faktora, dodatno smo testirali jednodimenzionalna rješenja sa učitavanjem svih stavki na jedan faktor, kao što je implementirano npr. u IGDT-10. Jednodimenzionalni modeli ACSID-11 pokazali su prihvatljivo uklapanje, ali sa RMSEA i/ili χ2/df je iznad predloženih granica. Za sva ponašanja, model koji odgovara modelima sa četiri faktora je bolji u poređenju sa odgovarajućim jednodimenzionalnim modelima (vidi Tabela 3). Posljedično, čini se da je rješenje s četiri faktora superiornije u odnosu na jednodimenzionalno rješenje.
Faktorski model drugog reda i bifaktorski model
Alternativa da se uzme u obzir visoka međukorelacija je da se uključi opšti faktor koji predstavlja opšti konstrukt, koji se sastoji od povezanih poddomena. Ovo se može implementirati putem faktorskog modela drugog reda i bifaktorskog modela. U faktorskom modelu drugog reda modelira se opći faktor (drugog reda) u pokušaju da se objasne korelacije među faktorima prvog reda. U bifaktorskom modelu, pretpostavlja se da opšti faktor objašnjava zajedništvo između povezanih domena i da, dodatno, postoji više specifičnih faktora, od kojih svaki ima jedinstvene efekte na i izvan opšteg faktora. Ovo je modelirano tako da je svakoj stavci dozvoljeno da se učita na opći faktor kao i na svoj specifični faktor gdje su svi faktori (uključujući korelacije između opšteg faktora i specifičnih faktora) specificirani da budu ortogonalni. Faktorski model drugog reda je više ograničen od bifaktorskog modela i ugniježđen je unutar bifaktorskog modela (Yung, Thissen i McLeod, 1999). U našim uzorcima, modeli faktora drugog reda pokazuju slično dobro pristajanje kao modeli sa četiri faktora (vidi Tabela 3). Za sva ponašanja, četiri faktora (prvog reda) uveliko opterećuju opći faktor (drugog reda) (vidi Dodatak B), što opravdava korištenje ukupne ocjene. Kao i kod modela sa četiri faktora, neki od faktorskih modela drugog reda pokazuju povremene anomalne vrijednosti (tj. negativnu rezidualnu varijansu za latentnu varijablu ili korelacije jednake ili veće od 1). Također smo testirali komplementarne bifaktorske modele koji su pokazali uporedivo superiorno uklapanje, međutim, nije za sva ponašanja model mogao biti identificiran (vidi Dodatak C).
pouzdanost
Na osnovu identifikovane četvorofaktorske strukture, izračunali smo faktorske rezultate za ACSID-11 iz srednjih vrednosti odgovarajućih stavki, kao i ukupne srednje ocene za svaki specifični (potencijalni) poremećaj upotrebe interneta. Pogledali smo pouzdanost IGDT-10 jer smo prvi put koristili multibihevioralnu varijantu po uzoru na ASSIST (procjena više specifičnih poremećaja upotrebe interneta). Rezultati ukazuju na visoku internu konzistentnost ACSID-11 i nižu, ali i prihvatljivu pouzdanost IGDT-10 (vidi Tabela 4).
Mere pouzdanosti ACSID-11 i IGDT-10 merenja specifičnih poremećaja upotrebe interneta.
| ACSID-11 | IGDT-10 | |||||
| frekvencija | intenzitet | (ASSIST verzija) | ||||
| Vrsta poremećaja | α | λ2 | α | λ2 | α | λ2 |
| kockanje | 0.900 | 0.903 | 0.894 | 0.897 | 0.841 | 0.845 |
| Online kupovina-šoping | 0.910 | 0.913 | 0.915 | 0.917 | 0.858 | 0.864 |
| Upotreba internetske pornografije | 0.907 | 0.911 | 0.896 | 0.901 | 0.793 | 0.802 |
| Korišćenje društvenih mreža | 0.906 | 0.912 | 0.915 | 0.921 | 0.855 | 0.861 |
| Kockanje na mreži | 0.947 | 0.950 | 0.944 | 0.946 | 0.910 | 0.912 |
bilješke. α = Cronbachova alfa; λ 2 = Guttmanova lambda-2; ACSID-11 = Procena kriterijuma za specifične poremećaje korišćenja interneta, 11 stavki; IGDT-10 = Test poremećaja internet igara sa deset stavki; Veličine uzoraka variraju za igranje (n = 440), online kupovina-kupovina (n = 944), korištenje online pornografije (n = 340), korištenje društvenih mreža (n = 854), i online kockanje (n = 200).
Tabela 5 prikazuje deskriptivnu statistiku ACSID-11 i IGDT-10 rezultata. Za sva ponašanja, srednji faktori ACSID-11 faktora Nastavak/eskalacija i funkcionalno oštećenje su najniži u poređenju sa onima ostalih faktora. Faktor Impaired Control pokazuje najveće srednje vrijednosti i za frekvenciju i za intenzitet. Ukupni rezultati ACSID-11 su najviši za poremećaj korištenja društvenih mreža, a slijede ga poremećaj kockanja na mreži i poremećaj igranja igara, poremećaj upotrebe pornografije na mreži i poremećaj kupovine i kupovine putem interneta. IGDT-10 zbirni rezultati pokazuju sličnu sliku (vidi Tabela 5).
Deskriptivna statistika faktora i ukupnih rezultata ACSID-11 i IGDT-10 (ASSIST verzija) za specifične poremećaje upotrebe interneta.
| igranje (n = 440) | Online kupovina-šoping (n = 944) | Upotreba internetske pornografije (n = 340) | korištenje društvenih mreža (n = 854) | Kockanje na mreži (n = 200) | ||||||||||||||||
| varijabla | min | maksimum | M | (SD) | min | maksimum | M | (SD) | min | maksimum | M | (SD) | min | maksimum | M | (SD) | min | maksimum | M | (SD) |
| frekvencija | ||||||||||||||||||||
| ACSID-11_IC | 0 | 3 | 0.59 | (0.71) | 0 | 3 | 0.46 | (0.67) | 0 | 3 | 0.58 | (0.71) | 0 | 3 | 0.78 | (0.88) | 0 | 3 | 0.59 | (0.82) |
| ACSID-11_IP | 0 | 3 | 0.48 | (0.69) | 0 | 3 | 0.28 | (0.56) | 0 | 3 | 0.31 | (0.59) | 0 | 3 | 0.48 | (0.71) | 0 | 3 | 0.38 | (0.74) |
| ACSID-11_CE | 0 | 3 | 0.21 | (0.51) | 0 | 3 | 0.13 | (0.43) | 0 | 3 | 0.16 | (0.45) | 0 | 3 | 0.22 | (0.50) | 0 | 3 | 0.24 | (0.60) |
| ACSID-11_FI | 0 | 3 | 0.25 | (0.53) | 0 | 3 | 0.18 | (0.48) | 0 | 2.5 | 0.19 | (0.47) | 0 | 3 | 0.33 | (0.61) | 0 | 3 | 0.33 | (0.68) |
| ACSID-11_ukupno | 0 | 3 | 0.39 | (0.53) | 0 | 3 | 0.27 | (0.47) | 0 | 2.6 | 0.32 | (0.49) | 0 | 3 | 0.46 | (0.59) | 0 | 2.7 | 0.39 | (0.64) |
| intenzitet | ||||||||||||||||||||
| ACSID-11_IC | 0 | 3 | 0.43 | (0.58) | 0 | 3 | 0.34 | (0.56) | 0 | 3 | 0.45 | (0.63) | 0 | 3 | 0.60 | (0.76) | 0 | 3 | 0.47 | (0.73) |
| ACSID-11_IP | 0 | 3 | 0.38 | (0.62) | 0 | 3 | 0.22 | (0.51) | 0 | 3 | 0.25 | (0.51) | 0 | 3 | 0.40 | (0.67) | 0 | 3 | 0.35 | (0.69) |
| ACSID-11_CE | 0 | 3 | 0.19 | (0.48) | 0 | 3 | 0.11 | (0.39) | 0 | 2.7 | 0.15 | (0.41) | 0 | 3 | 0.19 | (0.45) | 0 | 3 | 0.23 | (0.58) |
| ACSID-11_FI | 0 | 3 | 0.21 | (0.50) | 0 | 3 | 0.15 | (0.45) | 0 | 2.5 | 0.18 | (0.43) | 0 | 3 | 0.28 | (0.57) | 0 | 3 | 0.29 | (0.61) |
| ACSID-11_ukupno | 0 | 3 | 0.31 | (0.46) | 0 | 3 | 0.21 | (0.42) | 0 | 2.6 | 0.26 | (0.43) | 0 | 3 | 0.37 | (0.54) | 0 | 3 | 0.34 | (0.59) |
| IGDT-10_sum | 0 | 9 | 0.69 | (1.37) | 0 | 9 | 0.51 | (1.23) | 0 | 7 | 0.61 | (1.06) | 0 | 9 | 0.77 | (1.47) | 0 | 9 | 0.61 | (1.41) |
bilješke. ACSID-11 = Procena kriterijuma za specifične poremećaje korišćenja interneta, 11 stavki; IC = oslabljena kontrola; IP = povećan prioritet; CE = nastavak/eskalacija; FI = funkcionalno oštećenje; IGDT-10 = Test poremećaja internetskih igara sa deset stavki.
Korelaciona analiza
Kao mjeru konstruktivne valjanosti, analizirali smo korelacije između ACSID-11, IGDT-10 i mjera opšteg blagostanja. Korelacije su prikazane u Tabela 6. Ukupni rezultati ACSID-11 pozitivno koreliraju sa IGDT-10 rezultatima sa srednjim do velikim veličinama efekta, gdje su korelacije između rezultata za ista ponašanja najveća. Nadalje, rezultati ACSID-11 pozitivno koreliraju sa PHQ-4, sa sličnim efektom kao IGDT-10 i PHQ-4. Obrasci korelacije sa mjerama zadovoljstva životom (L-1) i zadovoljstvom zdravljem (H-1) su vrlo slični između težine simptoma procijenjene ACSID-11 i one sa IGDT-10. Interkorelacije između ukupnih rezultata ACSID-11 za različita ponašanja imaju velike efekte. Korelacije između faktorskih rezultata i IGDT-10 mogu se naći u dodatnom materijalu.
Korelacije između ACSID-11 (učestalosti), IGDT-10 i mjera psihološkog blagostanja
| 1) | 2) | 3) | 4) | 5) | 6) | 7) | 8) | 9) | 10) | 11) | 12) | |||
| ACSID-11_ukupno | ||||||||||||||
| 1) | kockanje | 1 | ||||||||||||
| 2) | Online kupovina-šoping | r | 0.703** | 1 | ||||||||||
| (n) | (434) | (944) | ||||||||||||
| 3) | Upotreba internetske pornografije | r | 0.659** | 0.655** | 1 | |||||||||
| (n) | (202) | (337) | (340) | |||||||||||
| 4) | Korišćenje društvenih mreža | r | 0.579** | 0.720** | 0.665** | 1 | ||||||||
| (n) | (415) | (841) | (306) | 854 | ||||||||||
| 5) | Kockanje na mreži | r | 0.718** | 0.716** | 0.661** | 0.708** | 1 | |||||||
| (n) | (123) | (197) | (97) | (192) | (200) | |||||||||
| IGDT-10_sum | ||||||||||||||
| 6) | kockanje | r | 0.596** | 0.398** | 0.434** | 0.373** | 0.359** | 1 | ||||||
| (n) | (440) | (434) | (202) | (415) | (123) | (440) | ||||||||
| 7) | Online kupovina-šoping | r | 0.407** | 0.632** | 0.408** | 0.449** | 0.404** | 0.498** | 1 | |||||
| (n) | (434) | (944) | (337) | (841) | (197) | (434) | (944) | |||||||
| 8) | Upotreba internetske pornografije | r | 0.285** | 0.238** | 0.484** | 0.271** | 0.392** | 0.423** | 0.418** | 1 | ||||
| (n) | (202) | (337) | (340) | (306) | (97) | (202) | (337) | (340) | ||||||
| 9) | Korišćenje društvenih mreža | r | 0.255** | 0.459** | 0.404** | 0.591** | 0.417** | 0.364** | 0.661** | 0.459** | 1 | |||
| (n) | (415) | (841) | (306) | (854) | (192) | (415) | (841) | (306) | (854) | |||||
| 10) | Kockanje na mreži | r | 0.322** | 0.323** | 0.346** | 0.423** | 0.625** | 0.299** | 0.480** | 0.481** | 0.525** | 1 | ||
| (n) | (123) | (197) | (97) | (192) | (200) | (123) | (197) | (97) | (192) | (200) | ||||
| 11) | PHQ-4 | r | 0.292** | 0.273** | 0.255** | 0.350** | 0.326** | 0.208** | 0.204** | 0.146** | 0.245** | 0.236** | 1 | |
| (n) | (440) | (944) | (340) | (854) | (200) | (440) | (944) | (340) | (854) | (200) | (958) | |||
| 12) | L-1 | r | -0.069 | -0.080* | -0.006 | -0.147** | -0.179* | -0.130** | -0.077* | -0.018 | -0.140** | -0.170* | -0.542** | 1 |
| (n) | (440) | (944) | (340) | (854) | (200) | (440) | (944) | (340) | (854) | (200) | (958) | (958) | ||
| 13) | H-1 | r | -0.083 | -0.051 | 0.062 | -0.014 | 0.002 | -0.078 | -0.021 | 0.069 | 0.027 | -0.034 | -0.409** | 0.530** |
| (n) | (440) | (944) | (340) | (854) | (200) | (440) | (944) | (340) | (854) | (200) | (958) | (958) | ||
bilješke. ** p <0.01; * p < 0.05. ACSID-11 = Procena kriterijuma za specifične poremećaje korišćenja interneta, 11 stavki; IGDT-10 = Test poremećaja internet igara sa deset stavki; PHQ-4 = Upitnik o zdravlju pacijenata-4; Korelacije sa ACSID-11 skalom intenziteta bile su u sličnom rasponu.
Diskusija i zaključci
Ovaj izvještaj je predstavio ACSID-11 kao novi alat za lak i sveobuhvatan skrining glavnih tipova specifičnih poremećaja upotrebe interneta. Rezultati studije pokazuju da je ACSID-11 pogodan da obuhvati kriterijume ICD-11 za poremećaj igranja igara u višestrukoj strukturi. Pozitivne korelacije sa alatom za procjenu zasnovanom na DSM-5 (IGDT-10) dodatno su ukazivale na valjanost konstrukta.
Pretpostavljena multifaktorska struktura ACSID-11 potvrđena je rezultatima CFA. Stavke se dobro uklapaju sa četvorofaktorskim modelom koji predstavlja kriterijume MKB-11 (1) smanjena kontrola, (2) povećan prioritet, (3) nastavak/eskalacija uprkos negativnim posledicama, kao i dodatne komponente (4) funkcionalno oštećenje i izraženi distres koji se smatra relevantnim za ponašanja ovisnosti. Rješenje sa četiri faktora pokazalo je superiorno pristajanje u odnosu na jednodimenzionalno rješenje. Višedimenzionalnost skale je jedinstvena karakteristika u poređenju sa drugim skalama koje pokrivaju kriterijume ICD-11 za poremećaj igranja igara (usp. King i dr., 2020; Pontes et al., 2021). Nadalje, jednako superiorno uklapanje faktorskog modela drugog reda (i djelimično bifaktorskog modela) ukazuje na to da stavke koje procjenjuju četiri povezana kriterija sadrže opći konstrukt „poremećaja“ i opravdavaju upotrebu ukupnog rezultata. Rezultati su bili slični za poremećaj online kockanja i druge potencijalno specifične poremećaje upotrebe interneta mjerene ACSID-11 u multibihevioralnom formatu na primjeru ASSIST-a, odnosno poremećaj kupovine-kupovine na mreži, poremećaj upotrebe pornografije na mreži, društvene mreže- poremećaj upotrebe. Za potonje gotovo da i ne postoje instrumenti zasnovani na kriterijima SZO za poremećaje zbog ponašanja ovisnosti, iako istraživači preporučuju ovu klasifikaciju za svaki od njih (Brand et al., 2020; Müller et al., 2019; Stark et al., 2018). Nove sveobuhvatne mjere, kao što je ACSID-11, mogu pomoći u prevazilaženju metodoloških poteškoća i omogućiti sistematsku analizu zajedničkog i razlika između ovih različitih tipova (potencijalnog) ponašanja ovisnosti.
Pouzdanost ACSID-11 je visoka. Za poremećaj igre, unutrašnja konzistentnost je uporediva ili veća od one kod većine drugih instrumenata (usp. King i dr., 2020). Pouzdanost u smislu interne konzistentnosti je takođe dobra za druge specifične poremećaje upotrebe interneta merene i ACSID-11 i IGDT-10. Iz ovoga možemo zaključiti da je integrirani format odgovora, kao što je onaj ASSIST (WHO ASSIST Radna grupa, 2002) pogodan je za zajedničku procjenu različitih vrsta ovisnosti o ponašanju. U trenutnom uzorku, ukupni rezultat ACSID-11 bio je najviši za poremećaj korišćenja društvenih mreža. Ovo se poklapa sa relativno visokom rasprostranjenošću ove pojave koja se trenutno procjenjuje na 14% za individualističke zemlje i 31% za kolektivističke zemlje (Čeng, Lau, Čan i Luk, 2021).
Konvergentna validnost je naznačena srednjim do velikim pozitivnim korelacijama između ACSID-11 i IGDT-10 rezultata uprkos različitim formatima bodovanja. Nadalje, umjerene pozitivne korelacije između ACSID-11 rezultata i PHQ-4 mjerenja simptoma depresije i anksioznosti podržavaju validnost kriterija novog alata za procjenu. Rezultati su u skladu s prethodnim nalazima o povezanosti (komorbidnih) mentalnih problema i specifičnih poremećaja korištenja interneta uključujući poremećaj igranja (Mihara i Higuchi, 2017; ali vidi; Hladniji Carras, Shi, Hard i Saldanha, 2020), poremećaj upotrebe pornografije (Duffy, Dawson i Das Nair, 2016), poremećaj kupovine i kupovine (Kyrios i dr., 2018), poremećaj korištenja društvenih mreža (Andreassen, 2015), i poremećaj kockanja (Dowling i dr., 2015). Takođe, ACSID-11 (posebno poremećaj onlajn kockanja i poremećaj korišćenja društvenih mreža) bio je u obrnutoj korelaciji sa mjerom zadovoljstva životom. Ovaj rezultat je u skladu s prethodnim nalazima o povezanosti između narušene dobrobiti i težine simptoma specifičnih poremećaja upotrebe interneta (Cheng, Cheung i Wang, 2018; Duffy i dr., 2016; Duradoni, Innocenti i Guazzini, 2020). Studije sugeriraju da je dobrobit posebno narušena kada se istovremeno javljaju više specifičnih poremećaja upotrebe interneta (Charzyńska i dr., 2021). Zajednička pojava specifičnih poremećaja upotrebe interneta nije rijetka (npr. Burleigh i dr., 2019; Müller et al., 2021) što može delimično objasniti relativno visoke međukorelacije između poremećaja merenih ACSID-11 i IGDT-10 respektivno. Ovo naglašava važnost jedinstvenog alata za skrining kako bi se validnije utvrdile zajedništva i razlike među različitim vrstama poremećaja zbog ponašanja ovisnosti.
Glavno ograničenje trenutne studije je neklinički, relativno mali i nereprezentativni uzorak. Stoga, ovom studijom ne možemo pokazati da li je ACSID-11 prikladan kao dijagnostički alat, jer još ne možemo dati jasne granične rezultate. Štaviše, dizajn poprečnog presjeka nije dozvolio da se naprave zaključci o pouzdanosti test-retest ili uzročno-posledičnoj vezi između ACSID-11 i varijabli za validaciju. Instrumentu je potrebna dodatna validacija kako bi se potvrdila njegova pouzdanost i prikladnost. Međutim, rezultati ove početne studije sugeriraju da je to obećavajući alat koji bi mogao biti vrijedan daljeg testiranja. Treba napomenuti da je veća baza podataka potrebna ne samo za ovaj instrument, već i za cijelo polje istraživanja kako bi se utvrdilo koje se od ovih ponašanja može smatrati dijagnostičkim entitetima (usp. Grant i Chamberlain, 2016). Čini se da struktura ACSID-11 dobro funkcionira, što potvrđuju rezultati tekuće studije. Četiri specifična faktora i opći domen bili su adekvatno zastupljeni u različitim oblicima ponašanja, iako je na svaku stavku odgovoreno za sve navedene online aktivnosti koje su se obavljale barem povremeno u posljednjih dvanaest mjeseci. Već smo razgovarali o tome da će se specifični poremećaji upotrebe interneta vjerovatno pojavljivati istovremeno, ali to se mora potvrditi u narednim studijama kao razlog za umjerenu do visoku korelaciju ACSID-11 rezultata u ponašanjima. Nadalje, povremene anomalne vrijednosti mogu ukazivati na to da za neka ponašanja treba optimizirati specifikaciju modela. Korišteni kriteriji nisu nužno jednako relevantni za sve uključene vrste potencijalnih poremećaja. Moguće je da ACSID-11 ne može adekvatno pokriti karakteristike specifične za poremećaj u manifestacijama simptoma. Invarijantnost mjerenja u različitim verzijama treba testirati novim nezavisnim uzorcima uključujući pacijente s dijagnosticiranim specifičnim poremećajima upotrebe interneta. Nadalje, rezultati nisu reprezentativni za opću populaciju. Podaci otprilike predstavljaju korisnike interneta u Njemačkoj i nije bilo blokade u vrijeme prikupljanja podataka; ipak, pandemija COVID-19 potencijalno utiče na nivoe stresa i (problematičnu) upotrebu interneta (Király i dr., 2020). Iako je skala L-1 sa jednom postavkom dobro validirana (Beierlein et al., 2015), (domen-specifično) zadovoljstvo životom moglo bi se obuhvatiti sveobuhvatnije u budućim studijama koristeći ACSID-11.
U zaključku, ACSID-11 se pokazao prikladnim za sveobuhvatnu, dosljednu i ekonomsku procjenu simptoma (potencijalnih) specifičnih poremećaja upotrebe interneta, uključujući poremećaj igranja igara, poremećaj kupovine-kupovine na mreži, poremećaj upotrebe pornografije na mreži, društvene mreže -poremećaj korišćenja i poremećaj kockanja na mreži na osnovu dijagnostičkih kriterijuma ICD-11 za poremećaj igranja igara. Trebalo bi izvršiti dalju evaluaciju alata za procjenu. Nadamo se da ACSID-11 može doprinijeti dosljednijoj procjeni ponašanja ovisnosti u istraživanjima i da može postati od pomoći iu kliničkoj praksi u budućnosti.
Izvori finansiranja
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG, Njemačka istraživačka fondacija) – 411232260.
Doprinos autora
SMM: metodologija, formalna analiza, pisanje – originalni nacrt; EW: Konceptualizacija, metodologija, pisanje – pregled i uređivanje; AO: Metodologija, formalna analiza; RS: Konceptualizacija, metodologija; AM: Konceptualizacija, metodologija; CM: Konceptualizacija, metodologija; KW: Konceptualizacija, metodologija; HJR: Konceptualizacija, metodologija; MB: Konceptualizacija, metodologija, pisanje – pregled i uređivanje, nadzor.
Sukob interesa
Autori navode da nema finansijskog ili drugog sukoba interesa relevantnog za predmet ovog članka.
Priznanja
Rad na ovom članku obavljen je u kontekstu istraživačke jedinice ACSID, FOR2974, koju finansira Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG, Njemačka istraživačka fondacija) – 411232260.
Dopunski materijal
Dodatni podaci u ovom članku mogu se naći na internetu https://doi.org/10.1556/2006.2022.00013.
;