Komorbidita poruchy užívání internetu a poruchy pozornosti při hyperaktivitě: Dvě dospělé případové studie (2017)

J Behav Addict. 2017 Dec 1; 6 (4): 490-504. dva: 10.1556 / 2006.6.2017.073.

Bielefeld M1, Drews M2, Putzig I.3, Bottel L1, Steinbüchel T1, Dieris-Hirche J1, Szycik GR4, Müller A5, Roy M6, Ohlmeier M7, Theodor Te Wildt B1.

Abstraktní

Cíle

Existuje dobrý vědecký důkaz, že porucha pozornosti s hyperaktivitou (ADHD) je jak prediktorem, tak komorbiditou návykových poruch v dospělosti. Tato sdružení se zaměřují nejen na návyky závislé na látkách, ale také na návyky na chování, jako je porucha hazardních her a porucha používání internetu (IUD). Pro IUD, systematické recenze identifikovaly ADHD jako jeden z nejvíce převládajících komorbidit vedle depresivních a úzkostných poruch. Je však třeba dále porozumět souvislostem mezi oběma poruchami, aby se odvodily důsledky pro specifickou léčbu a prevenci. To je zejména případ dospělých klinických populací, kde je o těchto vztazích dosud málo známo. Tato studie měla tento problém podrobněji prozkoumat na základě obecné hypotézy, že existuje rozhodující průnik psychopatologie a etiologie mezi IUD a ADHD.

Metody

Ve fakultní nemocnici byly vyšetřeny dva vzorky pro kontrolu případů. Dospělí pacienti s ADHD a IUD absolvovali komplexní klinické a psychometrické vyšetření.

výsledky

Zjistili jsme podporu hypotézy, že ADHD a IUD sdílejí psychopatologické rysy. U pacientů v každé skupině jsme zjistili značné míry prevalence komorbidního ADHD v IUD a naopak. Kromě toho byly příznaky ADHD pozitivně spojeny s dobou používání médií a příznaky závislosti na internetu v obou vzorcích.

Diskuse

Kliničtí lékaři by si měli být vědomi úzkých vztahů mezi těmito dvěma poruchami jak diagnosticky, tak terapeuticky. Pokud jde o opětovné získání kontroly nad používáním internetu během léčby a rehabilitace, je třeba mít na paměti potenciální posun závislosti na straně lékařů i pacientů.

KEYWORDS:Porucha používání internetu; porucha hyperaktivity s deficitem pozornosti; online závislost

PMID: 29280392

DOI: 10.1556/2006.6.2017.073

Úvod

Existuje řada vědeckých důkazů, že porucha hyperaktivity s deficitem pozornosti (ADHD) je prediktorem (Biederman a kol., 1995) a charakteristická komorbidita pro mnoho návykových poruch (Gillberg a kol., 2004). U velkého evropského vzorku pacientů s poruchou užívání návykových látek bylo 13.9% identifikováno u dospělých s ADHD (van Emmerik-van Oortmerssen et al., 2014) s velkou variabilitou v závislosti na zemi a použité primární látce (van de Glind a kol., 2014). ADHD je duševní porucha, která charakteristicky souvisí s obtížemi s pozorností a soustředěním, nadměrnou činností a problémy s ovládáním chování, které je nevhodné pro věk jednotlivce. Obzvláště, ale ne výhradně, když ADHD přetrvává po celou dobu dospívání a dospělosti, což je případ přibližně 36.3% (Kessler et al., 2005), riziko vzniku závislosti na alkoholu (Biederman a kol., 1995), nikotin (Wilens a kol., 2008) nebo dokonce nelegální drogy, jako je kokain (Carroll & Rounsaville, 1993) je vysoký. Protože stimulanty jako methylfenidát (MPH) slouží jako efektivní lék (Van der Oord, Prins, Oosterlaan a Emmelkamp, ​​2008), užívání návykových látek a zneužívání u pacientů s ADHD bylo také interpretováno jako způsob samoléčení (Han a kol., 2009). Kromě toho jsou pro oba pacienty s ADHD charakteristické vysoké úrovně impulzivity (Winstanley, Eagle a Robbins, 2006) a s poruchami užívání návykových látek (De Wit, 2009).

ADHD je také charakteristická komorbidita pro patologické hazardní hry, které podle ICD-10 (Světová zdravotnická organizace, 1992) je stále třeba klasifikovat jako poruchu řízení impulzů. Naproti tomu v 2013, pátém vydání Diagnostický a statistický manuál duševních poruch (DSM-5; Americká psychiatrická asociace, 2013) vytvořil společný základ pro poruchy návykových látek a jiných látek. V kapitole „Poruchy související s návykovými látkami a návykové poruchy“ je nyní dosud nazývaná „porucha hazardních her“ jedinou uznanou závislostí na chování. V oddíle III DSM-5 je však porucha internetového hraní (IGD) poprvé zmiňována jako stav vyžadující více klinického výzkumu a zkušeností, než může být plně rozpoznána jako samostatná porucha (Petry & O'Brien, 2013). IGD je skutečně jedinou konkrétní variantou závislosti na internetu, která byla studována nejvíce (Young, 1996) a vykazují nejvyšší prevalenci (Rehbein, Kliem, Baier, Mößle a Petry, 2015). Tento vývoj nepřekvapuje, v neposlední řadě proto, že online hraní a online hazardní hry stále častěji sdílejí společné funkce.

Nezávisle na internetu je závislost na videohrách již spojená s psychopatologií ADHD několika způsoby (Arfi & Bouvard, 2008; Yen a kol., 2017). Systematické recenze identifikovaly ADHD jako typický prediktor (Weiss, Baer, ​​Allan, Saran a Schibuk, 2011) a komorbidita (Weinstein & Weizman, 2012) pro IGD zejména u dětí a dospívajících. Kromě toho se ukázalo, že na subklinické úrovni hyperaktivita, impulzivita, nepozornost, nedostatky v zaostřování a soustředění na kognitivní úkoly korelují s nadměrným používáním videoher, offline i online (Swing, Gentile, Anderson a Walsh, 2010). Podobné nálezy byly zjištěny již dříve při nadměrném používání televize (Miller a kol., 2007), přispívající k probíhající diskusi o tom, zda nadměrné používání obrazovkových médií obecně a zejména videoher nemusí být pouze symptomem of ale také rizikový faktor for vývoj ADHD (Weiss a kol., 2011).

Vztahy mezi nadměrným používáním určitých online aplikací a ADHD nejsou plně známy. Přesto se předpokládá, že online aktivity, jako je hraní her atd., Poskytují nepřetržitý proud stimulace a okamžitých odměn, což zase vysoce oceňují jednotlivci s ADHD, kteří se snadno nudí (Castellanos & Tannock, 2002) a averzní vůči zpožděným potěšením (Diamond, 2005). Jiné studie předpokládaly, že toto spojení může být vysvětleno narušenou funkcí pracovní paměti u ADHD, která byla identifikována jako klíčový endofenotyp ADHD (Castellanos & Tannock, 2002). S odkazem na to poskytují online aplikace, jako jsou online hry pro více hráčů, přímou pomoc prostřednictvím zobrazení cílů mise k překonání tohoto poškození a tím k překonání frustrace a špatného výkonu v reálném životě. V důsledku toho mohou jednotlivci s ADHD upřednostňovat komplexní online herní aplikace, díky nimž jsou zranitelnější při vývoji patologického využití médií (Yen, Yen, Chen, Tang a Ko, 2008). Je zajímavé, že Koepp a kol. (1998) uvedli, že videohry vedou k uvolnění striatálního dopaminu, což může mít za následek lepší koncentraci a výkon, což mohou vnímat jako úlevu jednotlivci, jejichž kognitivní dovednosti jsou v reálném životě narušeny. To zapadá do aplikace speciálně navržených vážné hry pro offline léčbu pacientů s ADHD včetně aplikací neurofeedbacku (Lau, Smit, Fleming a Riper, 2017). V současné době se videohry hrají převážně na online zařízeních a v online režimech. Navíc online hry postupně integrují aspekty hazardních her, nakupování a sociálních sítí (Gainsbury, Hing, Delfabbro a král, 2014), které obsahují další návykové prvky. Analogické závislosti na chování, jako je porucha hazardních her, patologický nákup a hypersexuální porucha, které byly také spojeny s ADHD (Blankenship & Laaser, 2004; Brook, Chenshu, Brook a Leukefeld, 2016), projevují se stále více online a tím získávají novou dynamiku a fenomenologii (Dittmar, Long a Bond, 2007; Young, 2008). S ohledem na tento neustálý vývoj v oblasti digitálního přenosu a slučování je důležité dávat pozor na jiné specifické a obecné formy nadměrného nebo závislého používání internetu nad rámec IGD. V poslední době mají odborníci tendenci používat termín porucha používání internetu (IUD; Americká psychiatrická asociace, 2013), která odkazuje na nekontrolovatelné nadměrné používání internetu, které negativně narušuje každodenní život. Ve skutečnosti je IUD již spojen s ADHD. Vedle depresí a úzkostných poruch bylo obecně zjištěno, že jde o charakteristickou komorbiditu IUD (Ko, Yen, Yen, Chen a Chen, 2012). Navíc se zdá, že pacienti trpící ADHD i IUD mají vyšší riziko vzniku jiné formy závislosti. V klinickém kontextu je to pozoruhodný nález, protože tito pacienti vyžadují zřetelné povědomí o možném posunu v patologii závislostí během stažení a rehabilitace. O překrývání a souvislostech mezi IUD a ADHD je však známo jen málo, zejména u dospělých klinických populací. Proto má smysl dále zkoumat vztahy mezi ADHD a IUD z klinického hlediska. Existuje několik studií s velkými kohortami, které se těmito otázkami zabývají většinou na subklinické úrovni (Yen a kol., 2008). Přesto bylo provedeno jen několik studií s klinickými vzorky, které sestávají buď z ADHD (Han a kol., 2009) nebo problematické používání internetu (PIU) (Bernardi & Pallanti, 2009). Pokud je nám známo, jedná se o první studii, která srovnává skupinu dospělých pacientů s ADHD se skupinou dospělých pacientů s IUD nejen s kontrolami, ale také mezi sebou za účelem dalšího zkoumání jejich společných rysů a rozdílů. Studie vychází z hypotézy, že existuje rozhodující průnik psychopatologie, který je třeba řešit odlišně v terapeutické i preventivní medicíně. Přesněji očekáváme, že míry ADHD do značné míry korelují s mírami závislosti na internetu.

Metody

Na Hannover Medical School (MHH) byly přijaty dvě klinické skupiny (ADHD a IUD) a dvě kontrolní skupiny. Tento postup, který se skládá z každého účastníka 25, umožnil porovnat každou klinickou skupinu s příslušnou kontrolní skupinou a obě klinické skupiny navzájem. V rámci prvního jmenování byli pacienti s úmyslem ošetření podrobeni diagnostickému pohovoru. Ti, kteří splnili kritéria ADHD nebo IUD, byli pozváni k účasti na studii prováděné při druhém jmenování.

ADHD skupina a její kontrolní skupina

Účastníci skupiny ADHD byli přijati výhradně z dospělé ambulance ADHD pro MHH. Pacienti byli podrobeni důkladnému diagnostickému posouzení jejich příznaků ADHD a komorbidit. V rámci diagnostického procesu byli jednotlivci přizváni k diagnostickému hlavnímu nástroji, klinickému rozhovoru Conners 'Adult ADHD Diagnostic Interview pro DSM-IV (CAADID; Epstein, Johnson, & Conners, 2001). Zde byla kritéria 18 DSM-IV ADHD rozdělena na dvě klinické domény nepozornosti (devět položek) a hyperaktivita / impulsivita (položky 6 / 3) týkající se dětství i dospělosti byly posouzeny důkladným průzkumem. ADHD byla diagnostikována pouze tehdy, byla-li splněna kritéria DSM-IV, to znamená, že v jedné nebo obou doménách muselo být v dětství i dospělosti přítomno nejméně šest z devíti příznaků. Hodnocení bylo doplněno dotazníky pro vlastní hlášení (viz níže). V průběhu časového období 1.5 byly průzkumové soupravy 50 distribuovány pacientům, u nichž byla diagnostikována ADHD, ve věku mezi 18 a 65 let a vykazovali průměrnou úroveň verbální inteligence [test s výběrem slovní zásoby (MWT-B) IQ 100 ± 15]. Celkem 25 pacientů vrátilo své průzkumy, což se rovná míře odezvy 50%. Ve stejném časovém období byla kontrolní skupina přijata prostřednictvím oznámení v rámci MHH, které se týkaly distribuce pohlaví, věku a školního vzdělání. Kritéria pro zařazení do kontrolní skupiny byla: průměrná úroveň verbální inteligence a absence anamnézy duševních chorob. Kontroly byly testovány na ADHD a IUD.

Skupina IUD a její kontrolní skupina

Skupina IUD byla přijata na ambulantní kliniku MHH pro poruchy související s médii se specializací na závislost na internetu. Kritéria pro zařazení byla: diagnóza IUD podle kritérií Young (1996) a vousy (Beard & Wolf, 2001) (Stůl 1) a záměr léčit, věk mezi 18 a 65 a průměrná úroveň verbální inteligence. Pokud byla splněna kritéria pro zařazení, byli účastníci pozváni na klinický pohovor, který obsahoval sběr anamnestických informací. Účastníci kontrolní skupiny byli přijati do MHH a bylo jim přiřazeno odpovídající rozdělení pohlaví, věku a školního vzdělání. Kritéria pro zařazení do kontrolní skupiny byla: průměrná úroveň verbální inteligence a absence anamnézy duševních chorob. Kontroly byly testovány na ADHD a IUD. Celkem byli přijati účastníci 25 s kontrolami IUD a 25 a následně zahrnuti do studie.

Tabulka

Tabulka 1. Diagnostická kritéria pro poruchu používání internetu
 

Tabulka 1. Diagnostická kritéria pro poruchu používání internetu

Musí být přítomny všechny následující položky (1 – 5):
1. Je zaneprázdněn internetem (přemýšlejte o předchozí online aktivitě nebo očekávejte další online relaci).
2. Potřebuje používat internet se zvýšeným časem k dosažení spokojenosti.
3. Neúspěšně se snažil ovládat, omezit nebo zastavit používání internetu.
4. Je neklidný, náladový, depresivní nebo podrážděný při pokusu o omezení nebo ukončení používání internetu.
5. Zůstal online déle, než bylo původně zamýšleno.
Alespoň jeden z následujících:
1. Ohrozil nebo riskoval ztrátu významného vztahu, zaměstnání, vzdělání nebo kariérní příležitosti.
2. Lhal členům rodiny, terapeutovi nebo jiným osobám, aby zakryl rozsah zapojení do internetu.
3. Používá internet jako způsob úniku z problémů nebo zmírnění dysforické nálady (např. Pocity bezmocnosti, viny, úzkosti a deprese).

Notes. Přizpůsobeno od Young (1996) a Beard a Wolf (2001).

Účastníci všech čtyř skupin byli informováni o důvěrném nakládání s jejich údaji ao účelu studie. Stůl 2 poskytuje přehled o demografických datech vzorků.

Tabulka

Tabulka 2. Klinická opatření. Průměrná hodnota (SD)
 

Tabulka 2. Klinická opatření. Průměrná hodnota (SD)

 

ADHD skupina (n = 25)

Kontrolní skupina (n = 25)

Statistika

Skupina IUD (n = 25)

Kontrolní skupina (n = 25)

Statistika

Statistiky (ADHD vs. IUD)

ISS36.36 (17.45)23.00 (4.34)U = 117.0 **53.28 (12.99)24.88 (6.62)U = 28.0 **U = 135.0 *
Ztráta kontroly9.68 (4.09)4.84 (1.41)U = 72.0 **11.92 (3.49)5.28 (2.01)U = 41.0 **U = 216.0, ns
Abstinenční příznaky6.56 (3.66)4.24 (0.72)U = 72.0 *10.12 (3.27)4.28 (0.74)U = 34.0 **U = 140.50 *
Vývoj tolerance7.92 (4.06)5.72 (2.51)U = 208.0, ns12.64 (3.29)6.56 (2.95)U = 64.0 **U = 114.50 **
Sociální vztahy6.32 (3.73)4.12 (0.44)U = 192.0 *10.28 (3.61)4.36 (1.08)U = 50.0 **U = 137.50 *
Dopad na pracovní výkon5.88 (3.66)4.08 (0.40)U = 221.50, ns8.32 (3.57)4.40 (1.44)U = 76.0 **U = 164.50 *
WURS-k41.68 (16.52)10.20 (9.97)U = 26.0 **27.29 (17.30)13.84 (11.35)U = 131.50, nsU = 125.0, ns
CAARS (průměrné hodnoty T)       
Problém nepozornosti / paměti80.05 (11.82)46.56 (8.91)U = 2.50 **61.77 (13.55)45.08 (8.36)U = 67.50 **U = 69.50 **
Hyperaktivita / neklid69.86 (18.19)48.32 (10.68)U = 93.00 **49.77 (13.81)49.38 (10.13)U = 254.50, nsU = 93.00 *
Impulzivita / emoční labilita77.29 (14.21)47.36 (10.96)U = 33.00 **58.48 (16.55)48.13 (10.44)U = 153.00, nsU = 84.00 *
Problémy se sebepojetím67.14 (12.11)44.40 (10.80)U = 44.00 *58.68 (13.93)43.13 (9.82)U = 95.50 **U = 146.00, ns
DSM-IV: nepozorný80.43 (11.91)45.16 (7.48)U = 4.50 **57.41 (14.69)43.79 (7.47)U = 112.00 *U = 53.00 **
DSM-IV: hyperaktivní - impulzivní73.29 (14.34)50.48 (8.90)U = 50.00 **53.14 (14.96)51.21 (8.83)U = 255.00, nsU = 76.50 **
DSM-IV: Příznaky ADHD80.29 (12.95)47.76 (8.51)U = 17.50 **56.27 (14.51)47.42 (8.40)U = 161.00, nsU = 56.00 **
Index ADHD82.00 (10.19)47.56 (9.92)U = 13.00 **61.09 (15.47)48.08 (10.95)U = 127.50 *U = 60.00 **
Měřítko sebehodnocení DSM-IV pro ADHD       
Kombinovaný9 (36%)- 3 (12%)-  
Nepozorný8 (38%)-χ2 (3) = 31.28 **2 (8%)2 (8%)χ2 (3) = 4.03, nsχ2 (3) = 14.05 *
Hyperaktivní - impulzivní1 (4%)1 (4%)2 (8%)2 (8%)
Ne3 (12%)23 (92%) 15 (60%)15 (60%)  
BDI16.96 (9.91)2.76 (3.66)U = 46.50 **18.54 (8.40)2.92 (3.42)U = 16.50 **U = 277.0, ns
Hodnota SCL-90-R / korelace       
GSI0.94 (0.50) / 630.23 (0.35) / 49U = 61.0 **0.88 (0.45) / 620.25 (0.36) / 50U = 74.0 **U = 269.00, ns
PST42.20 (16.92) / 5914.28 (15.78) / 48U = 70.0 **40.68 (19.48) / 5915.40 (16.23) / 48U = 99.50 **U = 301.0, ns
PSDI1.89 (0.43) / 631.19 (0.33) / 49U = 59.50 **1.82 (0.43) / 621.25 (0.31) / 52U = 63.50 **U = 258.0, ns
MWT-B29.71 (3.54)29.40 (3.49)U = 287.50, ns28.65 (3.66)26.84 (4.39)U = 236.50, nsU = 236.0, ns

Notes. Zahrnuté soubory dat v rámci skupiny ADHD sahají od n = 20–25 a ve své kontrolní skupině od n = 24–25. Ve skupině IUD dosahují zahrnuté datové sady z n = 20–25 a v kontrolní skupině od 24 do 25. Šedě stínované oblasti představují statistické srovnání mezi příslušnou klinickou a kontrolní skupinou. Poslední sloupec představuje statistické srovnání mezi oběma klinickými skupinami. ADHD: porucha pozornosti s hyperaktivitou; IUD: porucha užívání internetu; ISS: Internetsuchtskala; WURS-k: Wender Utah Rating Scale; CAARS: Connersovy stupnice hodnocení ADHD pro dospělé; BDI: Beck Depression Inventory; SCL-90-R: Symptom-checklist-90 - revidováno; GSI: Globální index závažnosti; PST: Celkový pozitivní příznak; MWT-B: test inteligence slovní zásoby s výběrem odpovědí; SD: standardní odchylka; ns: nevýznamné.

*p <01. **p <001.

Dotazníky

Obecný dotazník

Obecný dotazník byl speciálně navržen pro studie. První část obsahovala otázky týkající se demografických informací o partnerství, vzdělávání a profesi. Kromě toho byli účastníci požádáni, aby hlásili existující nemoci a dřívější léčby. Druhá část byla navržena k posouzení chování při používání médií. Zde mohli účastníci specifikovat své mediální využití z hlediska obsahu, frekvence a délky trvání. Dále byli dotázáni na motivační a přitažlivé aspekty týkající se jejich používání médií a zda se nakonec cítili závislí na konkrétním použití médií.

Měřítko sebehodnocení DSM-IV pro ADHD

Seznam příznaků DSM-IV je retrospektivním nástrojem pro diagnostiku ADHD v dětství a dospívání. V zásadě jde o přizpůsobení diagnostických kritérií DSM-IV (Americká psychiatrická asociace, 2000). Skládá se z položek 18 rozdělených na klinické domény nepozornosti (devět položek), hyperaktivity (šest položek) a impulsivity (tři položky). Tento nástroj umožňuje diagnostikovat smíšený, převážně nepozorný nebo hlavně hyperaktivní podtyp ADHD. Pro diagnostiku ADHD je po dobu 6 měsíců ve věku 6 – 12 trvale přítomno nejméně šest z devíti příznaků. Tím, že se jedná o přímou adaptaci kritérií DSM-IV, ukazuje tento nástroj vysokou kriterii.

Stupnice hodnocení Wender Utah (WURS-k)

Wender Utah Rating Scale (WURS) je populární nástroj pro retrospektivní dimenzionální hodnocení ADHD v dětství u dospělých a v této souvislosti se široce používá. Retz-Junginger a kol. (2002) vyvinuli německou krátkou verzi (WURS-k) WURS obsahující položky 25 představující ekonomické retrospektivní hodnocení příznaků ADHD v dětství. Účastníci obdrží seznam výroků, od kterých se požaduje, aby posoudili, jak silné bylo popsané chování, atribut nebo problém ve věku mezi 8 a 10 (např. Jako dítě mezi 8em a 10em jsem měl problémy se soustředit nebo byl snadno rozptýlitelný). Zde lze uvést odpovědi na 5-bodové Likertově stupnici od [0] se nevztahuje na [4] silně vyslovené. Pro obecný výsledek znamená mezní hodnota bodů 30 již existující ADHD v dětství. Krátká verze ukázala uspokojivé psychometrické vlastnosti z hlediska struktury faktorů, spolehlivosti (split-half: r12 = .85) a vnitřní konzistence (α = 0.91) (Retz-Junginger a kol., 2003).

Stupnice hodnocení ADHD pro dospělé (CAARS)

Vyvinutý v 1999 od Conners [viz Macey (2003) pro podrobný popis] se CAARS staly jedním z nejlépe validovaných nástrojů pro diagnostiku a hodnocení symptomatologie ADHD v dospělosti. Zde v prezentovaných studiích byla použita dlouhá verze vlastní zprávy s položkami 66. Respondenti jsou žádáni, aby posoudili, kolik nebo často dané prohlášení (např. Jsem snadno frustrovaný) se vztahuje na jejich osobní zkušenost. Odpovědi jsou dány na 4bodové Likertově škále v rozsahu [0] vůbec / nikdy, [1] málo / někdy, [2] silně / často a [3] velmi silně / velmi často. Dlouhá verze vlastní zprávy umožňuje rozdělení do osmi subškál, např. Pro nepozornost, hyperaktivitu / impulzivitu a celkovou symptomatologii ADHD založenou na kritériích DSM-IV pro ADHD. Německá adaptace Christiansen, Hirsch, Abdel-Hamid a Kis (2014) prokázala dobrou spolehlivost a platnost.

Kritéria pro IUD

Protože IUD je relativně nový jev a vzhledem k dosud nevyřízené fenomenologické klasifikaci jako porucha kontroly impulzů nebo závislost na chování není dosud plně uznána jako klinická entita v rámci ICD-10 a / nebo DSM-IV. Rostoucí počet výzkumů nicméně ukazuje, že kritéria pro poruchy související s látkou lze také použít na závislost na internetu. Jeden přístup v souladu s tímto výzkumem pochází od Younga (1996), kteří vyvinuli osm kritérií, z nichž musí být k diagnostice závislosti na internetu přítomno nejméně pět. Vousy a vlci (2001) poskytl úpravu použití osmi kritérií. Podle jejich definice je přítomnost prvních pěti položek se zaměřením na primární návykové chování povinná diagnostikovat závislost na internetu. A musí být přítomno alespoň jedno ze tří posledních kritérií, které spíše popisují zhoršení každodenního fungování kvůli návykovému chování. V rámci studie byla uplatněna přísnější kritéria navržená Beardem a Wolfem (tabulka 1) 1).

Internetsuchtskala (ISS)

V německy mluvících zemích se ISS [bezplatný překlad: škála závislosti na internetu, nemýlit se stupnicí závislosti na internetu (IAS) Griffiths (IAS)1998)] od Hahna a Jeruzaléma (2003) je poměrně dobře ověřeným nástrojem k hodnocení IUD. Dvacet položek pokrývá pět aspektů IUD: ztráta kontroly (např. Trávím více času na internetu, jak bylo původně zamýšleno), abstinenční příznaky (např. Když nemůžu být online, cítím se podrážděný a nespokojený), vývoj tolerance (např. Můj každodenní život stále více ovládá internet), negativní dopad na pracovní výkon (např. Používání Internetu negativně ovlivňuje můj výkon ve škole nebo v práci) a negativní dopad na sociální vztahy (např. Od chvíle, kdy jsem objevil internet, jsem s ostatními méně). Každá dílčí škála se skládá ze čtyř položek. Odpovědi jsou činěny na 4bodové Likertově škále v rozsahu [1] neplatí, [2] sotva platí, [3] spíše platí a [4] platí přesně. Mezní skóre pro identifikaci nitroděložního tělíska bylo nastaveno na> 59 (průměrná odpověď 3), zatímco skóre mezi 50 a 59 (průměrná odpověď 2, 5) naznačuje zneužití a riziko vzniku nitroděložního tělíska. ISS prokázal uspokojivé psychometrické vlastnosti, pokud jde o vnitřní konzistenci α = 0.93 pro celkové skóre a α = 0.80 pro pět subškálek, jakož i platnost s externími kritérii, např. Impulzivnost (přehled viz Hahn a Jeruzalém, 2010).

Beck Depression Inventory (BDI)

BDI založené na DSM (Beck, Ward, Mendelson, Mock a Erbaugh, 1961) je jedním z nejčastějších nástrojů pro měření deprese v klinickém výzkumu i v praxi. Jeho vynikající psychometrické vlastnosti umožňují spolehlivé a platné hodnocení závažnosti deprese. Německá adaptace (Hautzinger, Keller a Kühner, 2006) se skládá z položek 21, které umožňují vypočítat celkové skóre. Reakce se provádějí na stupnici 4-Likert. Hodnoty od 0 do 13 nepředstavují žádnou depresi, hodnoty od 14 do 19 kódují mírnou depresi, hodnoty od 20 do 28 označují mírnou depresi a hodnoty nad 28 označují závažnou depresi. Německá adaptace BDI ukázala vysokou spolehlivost a platnost kritéria (Kühner, Bürger, Keller a Hautzinger, 2007).

Kontrolní seznam příznaků-90 - revidovaný (SCL-90-R)

SCL-90-R (Derogatis, 1977) měří subjektivní zhoršení fyzickými a psychickými příznaky za posledních 7 dní. Dotazník se skládá z 90 položek, z nichž 83 položek pokrývá devět oblastí příznaků: somatizace, obsedantně-kompulzivní, mezilidská citlivost, deprese, úzkost, nepřátelství, fobická úzkost, paranoidní myšlenky a psychoticismus. Celkem devět položek představuje několik globálních indexů (viz níže). Od respondentů se požaduje, aby uvedli, jak silně utrpěli pod výrazným příznakem za posledních 7 dní. Odpovědi jsou prováděny na 5bodové Likertově stupnici. Inventář umožňuje vytvořit tři globální indexy: Globální index závažnosti, Celkový pozitivní příznak a Index nouzové pozitivní symptomy. Německá adaptace Franke (2016) vykazovaly vysoké interní konzistence v globálním měřítku a ve všech podskupinách, jakož i dobré konvergentní validity (Schmitz a kol., 2000).

Inteligentní test slovní zásoby s více možnostmi výběru (MWT-B)

MWT-B od Lehrl, Triebig a Fischer (1995) je soupis hodnotící obecnou úroveň inteligence z hlediska krystalické verbální inteligence u dospělých ve věku od 20 do 64 let. Skládá se z 37 položek, z nichž jsou respondenti žádáni, aby našli a označili jediné německé slovo v řadě pěti slov, která ve skutečnosti existuje . Je to velmi ekonomický nástroj, protože dokončení obvykle trvá jen 5 minut. Surové skóre (počet správných odpovědí) lze transformovat na hodnotu IQ s ohledem na věk osoby.

Analýza dat

Ke zkoumání, zda data umožňují parametrické metody analýzy, byl zvolen smíšený přístup. Nejprve byly použity testy významnosti (testy Kolmogorov – Smirnov a Shapiro – Wilk) ke zkoumání normality rozdělení. Kromě toho byly pro analýzu normality dat použity grafické (histogramy, grafy Q – Q a grafy P – P) a numerické přístupy, které zahrnují výpočet zkreslení a kurtózy distribucí. Pro analýzu klinických měření byla vybrána jednoduchá srovnání prostředků. Kde byly vhodné parametrické přístupy, nezávislé vzorky t- byly provedeny testy. Pro neparametrické přístupy Mann – Whitney U Byly provedeny testy. Chybějící sady dat jsou zvýrazněny v poznámkách pod čarou tabulek. Pro kategorické proměnné χ2 byly vypočteny testy. Vzhledem k malým velikostem vzorku a mnohonásobnému srovnání ve vzorcích byla hladina významnosti pro veškerou analýzu nastavena na 0.01 (dvoustranný). Předložené statistiky proto představují přístup konzervativní analýzy.

Etika

Studijní postupy byly provedeny v souladu s Helsinskou deklarací a podle požadavků všech platných místních a mezinárodních etických standardů. Studii schválila institucionální etická komise [Hannover Medical School]. Všichni účastníci byli informováni o studii a všichni poskytli informovaný souhlas a nedostali kompenzaci za svou účast.

výsledky

Klinická opatření

Všichni pacienti s ADHD byli diagnostikováni na základě CAADID prováděného zkušenými klinickými specialisty. Doplňkovým doplňkem bylo použití dotazníků. Je třeba vzít v úvahu, že diagnóza většinou založená na strukturovaném klinickém rozhovoru nutně neznamená, že všichni jedinci dosáhnou odlišného omezení v dotaznících (tabulka 3).

Tabulka

Tabulka 3. Ukázka demografie
 

Tabulka 3. Ukázka demografie

 

ADHD skupina (n = 25)

Kontrolní skupina (n = 25)

Statistika

Skupina IUD (n = 25)

Kontrolní skupina (n = 25)

Statistika

Statistiky (ADHD vs. IUD)

Pohlaví (muž / žena)14/1114/11 19/619/6  
Věk [průměr v letech (SD)]38.8 (10.22)38.16 (10.84)U = 301.0, Ns29.36 (10.76)29.48 (9.96)U = 302.0, NsU = 158.5, ns
IQ [střední (SD)]109.92 (14.43)108.36 (11.22)U = 289.50, ns106.61 (13.11)101.72 (10.10)U = 236.50, nsU = 236.0, ns
Školní vzdělání (%)       
Student školy--χ2 (2) = 2.03, ns1 (4%)1 (4%)χ2 (3) = 0.36, nsχ2 (3) = 5.92, ns
Střední moderní škola8 (32%)5 (20%)2 (8%)2 (8%)
Střední škola10 (40%)15 (60%)10 (40%)12 (48%)
Střední škola / gymnázium7 (28%)5 (20%)12 (48%)10 (40%)
Odborné vzdělání (%)       
Nevyplněno4 (16%)2 (8%)χ2 (5) = 3.47, ns9 (36%)-χ2 (6) = 13.61, nsχ2 (6) = 12.92, ns
Vzdělávání (učňovské vzdělávání)--3 (12%)4 (16%)
Ukončené učňovské vzdělání14 (56%)16 (64%)6 (24%)11 (44%)
Technická univerzita4 (16%)2 (8%)1 (4%)2 (8%)
Univerzitní titul2 (8%)4 (16%)5 (20%)5 (20%)
Ostatní---3 (12%)
Pracovní status / práce (%)       
Ano, naučil se9 (36%)16 (64%)χ2 (5) = 5.00, ns9 (36%)15 (60%)χ2 (6) = 12.41, nsχ2 (7) = 10.29, ns
Ano, další6 (24%)5 (20%)2 (8%)3 (12%)
Ano, chráněno1 (4%)---
Ne, rodinná přestávka2 (8%)1 (4%)-2 (8%)
Ne, bez práce5 (20%)2 (8%)6 (24%)1 (4%)
Ne, trvalá nemocenská dovolená--4 (16%)-
Ne, v penzionu--1 (4%)-
Žádná jiná2 (8%)1 (4%)3 (12%)4 (16%)
Partnerství (%)       
Jediný6 (24%)4 (16%)χ2 (3) = 3.09, ns11 (44%)9 (36%)χ2 (4) = 8.38, nsχ2 (4) = 12.77, ns
V partnerství7 (28%)6 (24%)12 (48%)10 (40%)
Ženatý8 (32%)14 (56%)-6 (24%)
 Oddělena / rozvedená3 (12%)1 (4%)1 (4%)-
Ovdovělý--1 (4%)-
Preexistická onemocnění [n (%)]       
Deprese14 (56%)0%-12 (48%)0%-χ2 (1) = 0.32, ns
Úzkostná porucha7 (28%)0%-6 (24%)0%-χ2 (1) = 0.10, ns
OCD1 (4%)0%-1 (4%)0%-χ2 (1) = 0, ns
Poruchy příjmu potravy4 (16%)0%-2 (8%)0%-χ2 (1) = 0.76, ns
Adaptivní porucha1 (4%)0%--0%-χ2 (1) = 1.02, ns
Somatizační porucha1 (4%)0%--0%-χ2 (1) = 1.02, ns
Psychosomatická porucha5 (20%)0%-3 (12%)0%-χ2 (1) = 0.60, ns
PTSD2 (8%)0%--0%--
Disociativní porucha identity-0%-2 (8%)0%--
Hraniční osobnost1 (4%)0%--0%- 
Jiná porucha osobnosti1 (4%)0%-2 (8%)0%-χ2 (1) = 0.36, ns
Návykové poruchy3 (12%)0%-1 (4%)0%-χ2 (1) = 1.09, ns
Schizofrenie1 (4%)0%-1 (4%)0%-χ2 (1) = 0, ns
ADHD10 (40%)0%-0 (0%)0%-χ2 (1) = 12.50 *
Ostatní0 (0%)0% 4 (16%)0% χ2 (1) = 4.35

Notes. Šedě zastíněné oblasti představují statistické srovnání mezi příslušnou klinickou a kontrolní skupinou. Poslední sloupec představuje statistické srovnání mezi oběma klinickými skupinami. SD: standardní odchylka; IUD: porucha používání internetu; ADHD: porucha pozornosti s hyperaktivitou; OCD: obsedantně kompulzivní porucha; PTSD: posttraumatická stresová porucha.

Chybí čtyři sady dat, jedna sada chybí, tři soubory chybí.

*p <01. **p <001.

Měřítko sebehodnocení DSM-IV pro ADHD

Přibližně 18 pacientů s ADHD 25 (72%) dosáhl mezní hodnoty v této stupnici sebehodnocení. Tato skupina splňovala zejména kritéria pro kombinovaný podtyp (36%) přímo následovaný inattentivním podtypem (32%). V jednom případě byl nalezen hyperaktivní impulzivní podtyp (4%) a tři účastníci nedosáhli cut-off (12%). Chyběly čtyři soubory údajů týkající se informací o kritériích DSM (16%).

Přibližně 7 pacientů s 25 IUD (28%) testovaných na ADHD podle kritérií DSM pozitivně. Zde byl nejčastější kombinovaný podtyp (12%). Dva případy byly testovány jako pozitivní pro inattentivní podtyp (8%) a hyperaktivní impulzivní podtyp (8%). V případech 15 (60%) nebylo dosaženo psychometrické meze ADHD a chyběly tři soubory dat (12%). Mezi skupinou IUD a jejich kontrolami ohledně kritérií DSM nebyl žádný významný rozdíl. Konečně obě klinické skupiny se významně lišily, pokud jde o distribuci kombinovaného a nepozorného subtypu ve prospěch skupiny ADHD. Nebyl nalezen žádný významný rozdíl, pokud jde o hyperaktivní impulzivní podtyp.

WURS-k

Výsledky na WURS-k ukazují na existující ADHD pro skupinu ADHD na základě průměrného skóre (M = 41.68, SD = 16.52). Na individuální úrovni vykazovalo 18 (72%) účastníků hodnotu rovnou nebo vyšší než mezní hodnota 30. Celkově se skupina ADHD významně lišila od svých kontrol (U = 26.00, p <001). Když vezmeme v úvahu průměrné skóre, skupina IUD vykázala vysokou hodnotu na hodnotě WURS-k blízké navrhované mezní hodnotě, což naznačuje zvýšenou symptomatologii ADHD v dětství (M = 27.29, SD = 17.30). Na individuální úrovni dosáhlo osm případů nitroděložního tělíska (32%) hodnoty, která byla stejná nebo vyšší než mezní hodnota. Obě klinické skupiny se od sebe významně nelišily, pokud jde o jejich symptomatologii ADHD hlášenou v dětství.

CAARS

Protože CAARS neposkytují mezní hodnotu na základě hrubých skóre a mají pouze normy specifické pro pohlaví, t-scores manuálu Christiansen et al. (2014) jsou hlášeny k posouzení rozměrů současné symptomatologie ADHD. Tady, t-scores 65 nebo vyšší jsou hodnocena jako klinicky relevantní. t- hodnoty mezi 60 a 65 znamenají zvýšenou symptomatologii, která je nad normální úrovní a je označena jako hranice k klinicky relevantním rozměrům. Skupina ADHD vykázala vysoce zvýšená a klinicky relevantní skóre ve všech rozměrech CAARS a významně se lišila od jejich kontrol. Na individuální úrovni vykazovali jednotlivci 19 (76%) ze skupiny ADHD klinicky relevantní hladiny na DSM-IV, což ve většině případů znamenalo pokračující ADHD. Skupina IUD vykázala na CAARS mírně až středně vysoké zvýšené skóre. Významně se lišili od svých kontrol v několika dimenzích, s výjimkou subklíčů hyperaktivity, impulzivity, hyperaktivně impulzivních DSM-IV a ADHD DSM-IV. Na individuální úrovni splnilo kritéria pro opatření ADAR CAARS DSM-IV pět případů (20%). V přímém srovnání mezi oběma klinickými skupinami se skupina ADHD významně lišila v naprosté většině dimenzí CAARS s výjimkou problémů s měřením sebepojetí ze skupiny IUD.

ISS

Celkově měli pacienti s ADHD výrazně vyšší celkové skóre ISS ve srovnání se svými kontrolami [(M = 36.36, SD = 17.45) vs. (M = 23.00, SD = 4.34)], zatímco průměr nedosáhl mezní hodnoty pro problematické nebo patologické používání internetu. Na úrovni subškály skupina ADHD významně vykázala vyšší úrovně pro ztrátu kontroly (M = 9.68, SD = 4.09), abstinenční příznaky (M = 6.56, SD = 3.66) a negativní dopad na sociální vztahy (M = 6.32, SD = 3.73) ve srovnání s jejich kontrolami. Na individuální úrovni vykazovalo pět pacientů (20%) skóre stejné nebo vyšší než mezní hodnota rizika rozvoje závislosti na internetu. Tři pacienti (12%) ve skutečnosti vykazovali hodnoty, které byly stejné nebo vyšší než mez pro závislost. V rámci skupiny IUD ISS indikovala problematické použití pro čtyři pacienty (16%) a patologické použití internetu pro 10 pacientů (40%). Na úrovni subškály skupina IUD vykazovala významně vyšší ztrátu kontroly (M = 11.92, SD = 3.49), abstinenční příznaky (M = 10.12, SD = 3.27), rozvoj tolerance (M = 12.64, SD = 3.29), negativní dopad na sociální vztahy (M = 10.28, SD = 3.61) a pracovní výkon (M = 8.32, SD = 4.40) ve srovnání s jejich kontrolami. V přímém srovnání skupina IUD významně překročila skupinu ADHD v jakékoli dimenzi ISS s výjimkou ztráta kontroly subcale.

BDI a SCL-90-R

Celkově měli pacienti s ADHD hodnoty indikativní pro mírnou depresi (M = 16.96, SD = 9.91). Kromě toho se výrazně lišily od svých ovládacích prvků. Z pacientů s ADHD bylo 13 (52%) hodnoceno jako klinicky depresivní. Skupina IUD vykazovala mírně závažnější symptomatologii deprese, která byla stále mírná, pokud jde o BDI (M = 18.54, SD = 8.40). Zde bylo 15 pacientů (60%) hodnoceno jako klinicky depresivní. Tato skupina se opět významně lišila od svých kontrol. Mezi oběma klinickými skupinami nebyl významný rozdíl. Pokud jde o SCL-90-R, obě klinické skupiny se významně lišily od kontrol na všech indexech. V přímém srovnání obě klinické skupiny nevykazovaly významné rozdíly, ale vykazovaly zvýšené skóre, které bylo formálně na hraně, aby bylo klinicky relevantní. Celkově obě klinické skupiny vykazovaly zvýšenou zátěž symptomů, což ukazuje na příslušnou úroveň napětí.

Sociodemografické proměnné

Analýza stručně ukázala, že ve většině případů nelze předpokládat žádné normální rozdělení údajů (viz tabulka 1) 4). Pouze malý počet proměnných se ukázal být normálně distribuován, ale jako neparametrický přístup (např. Mann – Whitney U testy) lze také aplikovat na tyto případy, pro celý soubor dat byl zvolen neparametrický přístup.

Tabulka

Tabulka 4. Použití médií. Znamenat (SD)
 

Tabulka 4. Použití médií. Znamenat (SD)

 

ADHD skupina (n = 25)

Kontrolní skupina (n = 25)

Statistika

Skupina IUD (n = 25)

Kontrolní skupina (n = 25)

Statistika

Statistiky (ADHD vs. IUD)

Videohry [n (%)]15 (60)9 (36)χ2 (1) = 2.89, ns21 (87.5)a10 (40)χ2 (1) = 11.89 **χ2 (1) = 4.75, ns
Používání videoher od (let)9.3 (5.95)13.3 (6.98)U = 47.0, ns13.15 (6.26)12.9 (6.15)U = 93.00, nsU = 99.00, ns
Využití videoher (dny / týden)4.61 (2.34)2.31 (2.05)U = 55.0, ns5.90 (2.02)2.75 (2.53)U = 240.00, nsU = 88.50 *
Využití videoher (hodiny / den)3.69 (3.12)1.81 (1.31)U = 32.50, ns6.47 (5.41)1.94 (0.95)U = 18.00 **U = 81.50, Ns
Motivace ke hraní videoher [n (%)]       
Zájem7 (46.7)4 (44.4) 10 (47.6)5 (50)  
Zábava10 (66.7)7 (77.8) 16 (76.2)9 (90)  
Nuda5 (33.3)3 (33.3) 14 (66.7)4 (40)  
Relaxace7 (46.7)1 (11.1) 5 (23.8)1 (90)  
Stimulace1 (6.7)0 (0) 1 (4.8)0 (0)  
Osamělost3 (20)0 (0) 3 (14.3)0 (0)  
Socializace1 (6.7)0 (0) 5 (23.8)0 (0)  
Sebevědomá závislost [n (%)]11 (73.3)0 (0)χ2 (1) = 12.76 **12 (57.1)1 (10)χ2 (1) = 7.60 *χ2 (1) = 0.52, ns
Internet [n (%)]24 (96)21 (84)χ2 (1) = 2.00, ns23 (95.8)23 (92)χ2 (1) = 0.31, nsχ2 (1) = 0.001, ns
Používání internetu od (let)5.08 (2.86)5.86 (2.20)U = 208.50, ns7.43 (3.67)5.65 (2.60)U = 203.50, nsU = 181.50, ns
Používání internetu (dny / týden)4.96 (2.20)3.48 (2.52)U = 168.00, ns6.96 (0.21)3.96 (2.57)U = 143.00 **U = 121.00 **
Používání internetu (hodiny / den)2.50 (2.43)1.64 (1.97)U = 134.50, ns6.47 (4.07)a2.20 (2.52)U = 66.00 **U = 65.00 **
Motivace k používání internetu [n (%)]       
Zájem22 (91.7)21 (100) 16 (69.6)22 (95.7)  
Zábava10 (41.7)4 (19) 14 (60.9)8 (34.8)  
Nuda5 (20.8)2 (9.5) 14 (60.9)4 (17.4)  
Relaxace2 (8.3)0 (0) 4 (17.4)0 (0)  
Stimulace6 (25)7 (33.3) 5 (21.7)6 (26.1)  
Osamělost1 (4.2)0 (0) 6 (26.1)0 (0)  
Socializace10 (41.7)2 (9.5) 11 (47.8)2 (8.7)  
Sebevědomá závislost [n (%)]6 (25)2 (9.5)χ2 (1) = 2.02, ns17 (73.9)3 (13)χ2 (1) = 20.42 **χ2 (1) = 14.03 **

Notes. Šedě zastíněné oblasti představují statistické srovnání mezi příslušnou klinickou a kontrolní skupinou. Poslední sloupec představuje statistické srovnání mezi oběma klinickými skupinami. SD: standardní odchylka; IUD: porucha používání internetu; ADHD: porucha pozornosti s hyperaktivitou; ns: nevýznamné.

aChybí jedna datová sada, chybí čtyři datové sady.

*p <01. **p <001.

Skupina ADHD versus kontrolní skupina

Analýza neodhalila žádný významný rozdíl, pokud jde o pohlaví, věk, vzdělání, pracovní status a partnerství mezi skupinou ADHD a její kontrolní skupinou. Zejména v souladu s kritérii pro zařazení se skupina ADHD lišila od své kontrolní skupiny, pokud jde o nahlášená existující onemocnění. Zde byly nejčastějšími stavy deprese a úzkostné poruchy. V menší míře byly ve skupině ADHD hlášeny poruchy příjmu potravy a psychosomatické poruchy.

Skupina IUD versus kontrolní skupina

Analýza neodhalila žádné významné rozdíly týkající se demografických proměnných mezi IUD a jeho kontrolní skupinou. Skupina IUD oznámila více již existujících nemocí jako jejich kontrolu. Opět byly nejčastějšími stavy deprese a úzkostné poruchy.

ADHD versus IUD

Na velké většině sociodemografických proměnných nebyly nalezeny žádné významné rozdíly mezi oběma klinickými skupinami. Jak se očekávalo, skupina ADHD vykázala již existující ADHD významně častěji.

Použití médií

Skupina ADHD versus kontrolní skupina

Mezi skupinami ADHD a jejich kontrolami nebyly žádné významné rozdíly mezi proměnnými používání internetu. Stejné účty platí pro proměnné pro videohry. Pokud jde o motivaci k používání videoher, existoval jeden pozoruhodný vzor. Pacienti s ADHD uváděli, že používají videohry ke stimulaci, překonání osamělosti a / nebo pro potřeby socializace, zatímco žádná z kontrol tak neučinila. Další hlavní motivací k používání videoher mezi pacienty s ADHD byla relaxace. Motiv k používání internetu mezi jednotlivci ve skupině ADHD byl hlavně kvůli zájmu. Skupina ADHD signifikantně častěji ve srovnání se svými ovládacími prvky vnímala sebe jako závislé na videohrách [11 vs. 0, χ2 (1) = 12.76, p <001].

IUD versus kontrolní skupina

Skupina IUD používala videohry výrazně častěji ve srovnání s jejich ovládacími prvky [21 vs. 10, χ2 (1) = 11.89, p <001]. Významný rozdíl byl také ohledně hodin strávených denně videohrami ve prospěch skupiny IUD [(M = 6.47, SD = 5.41) vs. (M = 1.94, SD = 0.95), U = 18.00, p <001]. Pokud jde o používání internetu, skupina IUD strávila používáním internetu podstatně více hodin denně ve srovnání s jejich kontrolami [(M = 6.47, SD = 4.07) vs. (M = 2.20, SD = 2.52), U = 66.0, p <001]. Výrazný motivační vzor pro používání videohier nalezený u pacientů s ADHD byl také nalezen u pacientů s nitroděložním systémem. Motivy k používání internetu u jedinců s nitroděložním tělem byly hlavně kvůli zájmu. Pacienti s IUD uváděli, že se vnímají jako závislí na videohrách [12 vs. 1, χ2 (1) = 7.60, p = 006] výrazně častěji než jejich kontroly.

ADHD versus IUD

Účastníci skupiny IUD významně strávili více dní v týdnu hraním videoher [(M = 5.90, SD = 2.02) vs. (M = 4.61, SD = 2.34), U = 88.50, p <05], ačkoli s tím netrávili podstatně více hodin denně [(M = 6.47, SD = 5.41) vs. (M = 3.69, SD = 3.12), U = 81.50, p > .05]. Motivace používat videohry ve skupině IUD se lišila od skupiny ADHD, pokud jde o vyšší tendenci vyhnout se nudě. Kromě toho byly sociální potřeby významnějším motivem ve skupině IUD. Využívání videoher k relaxaci bylo výraznější ve skupině ADHD. V přímém srovnání obou klinických skupin nebyl žádný významný rozdíl, pokud jde o videohry závislostí vnímané na sebe. Skupina IUD používala internet podstatně více hodin denně [(M = 6.47, SD = 4.07) vs. (M = 2.5, SD = 2.43), U = 65.0, p <001]. Motivace k používání internetu se lišila nudou, osamělostí, zábavou a relaxací ve prospěch skupiny IUD.

Komorbidity

Pro další prozkoumání a objasnění sbíhajících se linií a asociací mezi oběma poruchami byli pacienti, kteří dosáhli příslušných mezních hodnot opatření ADHD a IUD, vyšetřeni samostatně. Do této podskupiny byli zahrnuti pacienti, kteří vykazovali hodnotu vyšší nebo rovnou 50 na ISS a T-hodnotu vyšší nebo rovnou 65 na měření ADAR CAARS DSM-IV. Výsledkem tohoto postupu bylo, že z obou skupin pocházelo rovnoměrně osm pacientů. Tato skupina sestávala z pěti mužů a tří žen s průměrným věkem 41.6 let (SD = 10.23). Asi 75% bylo zaměstnáno a 62.5% mělo partnera. Podle WURS-k splnilo kritéria pro ADHD v dětství 87.5% (hlavně kombinovaný podtyp). V důsledku toho tato skupina vykazovala vysokou hodnotu WURS-k (M = 49.88, SD = 16.19) také indikující již existující ADHD v dětství. Pokud jde o používání médií, 62.5% z této skupiny uvedlo, že hraje videohry v průměru 4.40 roku (SD = 2.07) 6 dní v týdnu (SD = 1.73) v průměru 4.60 hodiny (SD = 4.22) hlavně pro zábavu (60%) a relaxaci (60%). Internet používali pacienti v této skupině v průměru od 7.75 let (SD = 3.77). Dále uvedli, že používají internet průměrně 6 hodin denně (SD = 5.90) hlavně pro zábavu (62.5%), úroky (62.5%) a socializaci (50%). Celkově skupina překročila hranici pro závislost na ISS (M = 61.50, SD = 9.53). Hodnoty na měření CAARS DSM-IV: ADHD lze považovat za vysoce klinicky relevantní (M = 81.75, SD = 7.72). Nakonec lze tuto podskupinu popsat jako mírně depresivní (M = 17.13, SD = 7.10).

Korelace

Celkově použité nástroje vykázaly vysoké vnitřní konzistence a uspokojivé zachycily základní konstrukty (tabulka 1) 5). Ve skupině ADHD vykazovaly WURS-k a hodiny používání internetu silný a významný vztah (r = .630, p <01). Je zajímavé, že tato asociace byla ve vzorku nitroděložního tělíska pouze slabá a neprokázala význam (r = .264, ns). Vztah mezi používáním videohry v hodinách a WURS-k ve vzorku ADHD byl vysoký, ale ne významný (r = .564, p = 056). Je zajímavé, že tomu tak nebylo ve vzorku nitroděložního tělíska (r = 297, ns). Ve vzorku ADHD byla mírná, ale nevýznamná korelace mezi ISS a používáním internetu v hodinách (r = 472, ns), což nebyl případ vzorku IUD (r = 171, ns). Ve vzorku nitroděložního tělíska bylo měření hyperaktivity CAARS spojeno s používáním internetu v hodinách v mírné, nevýznamné míře (r = 453, ns). Ve skupině pacientů s diagnostikovanou ADHD i IUD existovala silná a významná korelace mezi WURS-k a ISS (r = .884, p <01) (nezobrazuje se v tabulce 5).

Tabulka

Tabulka 5. Měřítko korelace a vnitřní konzistence (vlevo: ADHD a pravé IUD) v diagonále pro ADHD (pod diagonální) a vzorek IUD (nad diagonální)
 

Tabulka 5. Měřítko korelace a vnitřní konzistence (vlevo: ADHD a pravé IUD) v diagonále pro ADHD (pod diagonální) a vzorek IUD (nad diagonální)

Měřítko

1

2

3

4

5

6

7

8

9

1. WURS-k0.9190.907-0.0220.6270.2230.715*0.2080.611*0.2640.297
2. ISS0.3940.9770.9180.2320.2180.1590.1690.2360.171-0.319
3. CAARS DSM-IV: ADHD0.5090.3640.9320.9290.771*0.830*-0.2810.4420.315-0.147
4. CAARS DSM-IV: nepozornost0.3890.3960.891*0.8880.8660.285-0.3150.159-0.017-0.200
5. CAARS DSM-IV: hyperaktivní0.5230.2710.919*0.640*0.8380.898-0.1470.5250.453-0.077
6. BDI-0.0110.3570.1760.1430.1740.8810.8200.2940.216-0.050
7. SCL-90 (GSI)-0.2060.1040.2760.3040.2030.580*0.9620.9450.298-0.042
8. Použití internetu (hod)0.630*0.4720.4180.3850.3920.025-0.223---0.078
9. Použití videohier (hod)0.5640.4180.3130.2310.3420.209-0.1580.818*--
                   

Notes. Pearsonovy korelace zahrnovaly datové soubory dosahující od 12 do 25 (skupina ADHD) a 17 do 24 (skupina IUD). WURS-k: Wender Utah Rating Scale; ISS: Internetsuchtskala; IUD: porucha používání internetu; ADHD: porucha pozornosti s hyperaktivitou; CAARS: Hodnocení Conners pro dospělé ADHD; BDI: Beck Depression Inventory; SCL-90-R: Kontrolní seznam příznaků-90; GSI: Globální index závažnosti.

*p <01; p hodnoty jsou oboustranné.

Diskuse

Předchozí částDalší část

Skupina IUD

Jak se očekávalo, pacienti s diagnózou IUD se významně lišili ve všech měřeních závislosti na internetu od svých kontrol. Podobný vzorec jsme našli u některých měřítek ADHD u dospělých.

Diagnostika ADHD v rámci IUD

U pacientů s diagnostikovaným IUD jsme zjistili podstatnou míru prevalence ADHD. Vysoký výskyt dětských ADHD ve skupině pacientů s IUD naznačuje, že ADHD může představovat podstatný rizikový faktor pro vznik a vývoj IUD. Podpora této představy vychází např. Z oblasti závislosti na nikotinu a alkoholu. Zde Ohlmeier et al. (2007) zjistili, že u ADHD byla v dětství diagnostikována téměř jedna čtvrtina ve skupině pacientů závislých na alkoholu. Další podpora v oblasti závislosti na internetu pochází od Dalbudaku a Evrena (2014). Při vyšetřování vysokoškolských studentů zjistili silnou a významnou korelaci mezi mírou WURS-25 a IAS. V této studii bylo 20% IUD pacientů identifikováno se symptomy ADHD u dospělých. Když vezmeme tato čísla, vidíme podporu pro naši představu silných asociací mezi oběma poruchami. Protože soubor literatury na toto téma, zejména v dospělém klinickém kontextu, je stále malý, pouze Bernardi a Pallanti (2009) poskytnout údaje k porovnání těchto zjištění. Zde zjistili, že 20% jejich dospělých ambulantních pacientů, kteří byli identifikováni jako závislí na internetu, pokud jde o Young's (1998) IAS, splnila kritéria pro dospělé ADHD. Jelikož jejich zjištění odpovídala našim výsledkům, jsme přesvědčeni o platnosti našich údajů. Další údaje pocházejí z Ko, Yen, Chen, Chen a Yen (2008), kteří vyšetřovali psychiatrickou komorbiditu ve vzorku dospělých vysokoškolských studentů se závislostí na internetu. Zde studenti absolvovali psychiatrický diagnostický rozhovor a 32.2% bylo označeno jako ADHD. Přes neklinický kontext tyto výsledky stále ukazují, že ADHD a IUD vykazují významné asociace.

IUD - motivační aspekty a korelace

S ohledem na motivy používání určitých online aplikací jsme našli zajímavý vzorec ve skupině pacientů s diagnózou IUD. Jak bylo uvedeno, videohry byly použity ke stimulaci, překonání osamělosti a ke socializaci s ostatními v rámci skupiny IUD, zatímco žádná z jejich kontrol neuvedla takovou motivaci. Kromě toho byla nuda hlavním motivem u pacientů s diagnózou IUD. Ve vzorku studentů univerzity Skues, Williams, Oldmeadow a Wise (2016) identifikoval nudnost jako prediktor PIU. Osamělost byla navíc spojena s nudou a PIU, ale nebyla v modelu významným prediktorem. Došli k závěru, že studenti vysokých škol náchylní k nudě mají tendenci používat internet k hledání stimulace a spokojenosti jako náhrady. Na základě našich údajů sdílíme tento názor, protože jsme zjistili, že nuda a zábava jsou hlavními motivy zapojení do online aktivit, a to jak pro videohry, tak obecně pro internet. Pokud jde o lineární vztahy, zjistili jsme jen slabé nebo dokonce negativní vztahy mezi klinickými opatřeními a vnějšími aspekty, jako jsou doby používání médií. Zde je třeba uvést, že hodiny využití médií nejsou považovány za platné kritérium pro diagnostiku IUD. Klinická kritéria jako Youngova (1996) a Beard a Wolf (2001) jsou zlatým standardem včetně nepříznivých účinků IUD v soukromých a profesních aspektech života. Tento aspekt je zdůrazněn vyšetřováním Hahna a Jeruzaléma (2010), kteří uvedli pouze korelaci r = 40 mezi ISS a průměrnou dobou využití médií do týdne. Je však třeba konstatovat, že toto zkoumání proběhlo v neklinickém vzorku.

ADHD skupina

Pokud jde o příznaky závislosti na internetu, pacienti s ADHD se výrazně lišili od kontroly většiny opatření.

Diagnóza IUD v rámci ADHD

Analýza ISS odhalila, že 20% pacientů s diagnostikovanou ADHD vykázalo hodnoty, které byly nad mezní hodnotou pro problematické a patologické používání internetu. Pokud je nám známo, jedná se o první studii, která poskytuje údaje týkající se použití médií v dospělé a klinické populaci ADHD. Přímé srovnání těchto výsledků je proto obtížné. Han a kol. (2009) zkoumali vzorek dětí s diagnózou ADHD a zjistili, že 45% je závislých na internetu, pokud jde o zvýšené úrovně v IAS. Přestože se náš vzorek liší, pokud jde o věk a použité nástroje, stále vidíme podporu pro náš názor, že IUD vyvolává obavy nejen u dětí, ale také u dospělých s ADHD. Budoucí studie u větších klinických populací dospělých jsou nezbytné, aby bylo možné poskytnout více údajů o míře prevalence. Je známo, že meze ISS pro definování problematického nebo patologického použití médií jsou kvůli zveřejněným normám nastaveny poměrně vysoko. Proto se zdá rozumné předpokládat ještě vyšší prevalenci IUD u dospělých s diagnózou ADHD.

ADHD - motivační aspekty a korelace

Pokud jde o motivační aspekty využití médií u pacientů s diagnostikovanou ADHD, zjistili jsme pozoruhodný vzorec. Jedním z hlavních motivů mezi pacienty s ADHD pro hraní videoher bylo relaxace. To samo o sobě není patologické, ale stále zajímavé, protože tento motiv byl většinou přítomen u pacientů s diagnózou ADHD ve srovnání se všemi ostatními skupinami. Z biologického hlediska je dobře známo, že ADHD je spojena s nízkou funkcí dopaminu (Friedel a kol., 2007; Gold, Blum, Oscar-Berman a Braverman, 2014; Volkow a kol., 2009). Protože hraní videoher bylo spojeno se striatálním uvolněním dopaminu (Koepp a kol., 1998) hraní může být interpretováno jako způsob samoléčení z hlediska relaxace. Hypotéza samoléčení byla také navržena pro vysvětlení zvýšené prevalence poruch užívání návykových látek u jedinců s ADHD (přehled viz. Biederman a kol., 1995). Proto by zde uvedený motiv používat videohry k relaxaci mohl být interpretován jako emoční dopad uvolňování dopaminu při hraní. Protože soubor literatury u dospělých a klinických pacientů s ADHD je malý, zůstává tato myšlenka spekulativní. Na úrovni korelací jsme zjistili významná spojení mezi dobami využití WURS-k a médii. Korelace mezi WURS-k a používáním videoher v hodinách nebyla skutečně významná, ale stále vysoká. Zde mohla malá velikost vzorku a úroveň konzervativní významnosti zabránit významnosti. Nicméně tyto zvýšené vztahy jsou zajímavé, protože existuje nějaký důkaz, že retrospektivně hlášené příznaky ADHD se vztahují ke konkrétním výsledným měřítkům návykových chování. Ve velkém populačním vzorku mladých dospělých, Kollins, McClernon a Fuemmeler (2005) zjistili významný lineární vztah mezi retrospektivně hlášenými příznaky ADHD v letech 5 – 12 a počtem cigaret kouřených denně. Podrobněji počet hlášených příznaků nepozornosti pozitivně koreloval s počtem cigaret kouřených denně. Zde vidíme několik sbíhajících se linií k našim datům, která by mohla dále podporovat hypotézu samoléčení.

Dvojitá diagnóza - ADHD a IUD

V malé podskupině pacientů, kteří vykazovali problematické až patologické skóre na ISS a klinicky významné skóre na měření CAARS ADHD, jsme našli silnou a významnou korelaci mezi WURS-k a ISS. Tento vztah odlišil tuto podskupinu od klinických skupin diagnostikovaných s ADHD nebo IUD, kde stejný vztah byl pouze slabý. Toto zjištění může dále zdůraznit význam dětské ADHD, která je prediktorem vzniku a rozvoje IUD.

Silné a slabé stránky

Podle našich vědomostí jde o první studii, která poskytne podrobnější šetření porovnávající vzorky pacientů diagnostikovaných s ADHD a IUD (a jejich kontroly), což poskytuje další důkazy o vzájemných závislostech a v tomto ohledu stimuluje další výzkum. Tato studie použila komplexní psychometrický a klinický přístup, který pracoval s celou řadou proměnných a zavedenými nástroji zachycujícími několik zajímavých konstruktů, což nám umožňuje zkoumat a hodnotit více asociací. Jelikož se jedná o průřezovou studii, nemůžeme provádět kauzální závěry o asociacích, které jsme našli. Protože ADHD má obvykle svůj počátek ve věku 7, lze spekulovat, pokud se alespoň některé z nalezených asociací týkají symptomů ADHD. To však nemůže nahradit podélný návrh, což je zásadní, pokud jde o zkoumání a hodnocení vývojových interference mezi ADHD a IUD. Dalším aspektem, který omezoval naše interpretace, byly relativně malé velikosti vzorku částečně kvůli chybějícím datům. Kromě toho nebyla specifická klinická diagnostická vyšetření u pacientů s ADHD a IUD aplikována opačně, což je problematické, protože výsledky dotazníků pro vlastní hlášení nemusí nutně znamenat diagnózu. Naše zjištění by proto měla být interpretována s opatrností, dokud nebudou replikována do větších vzorků. Konečně skupina ADHD byla starší než skupina IUD, i když statistický rozdíl byl zanedbatelný. Protože používání digitálních médií se mezi mladými generacemi zvláště zvýšilo, nemusí být starší skupina ADHD reprezentativní, pokud jde o používání internetu. Naše studie nicméně ukazuje, že problematické a patologické používání internetu lze nalézt také mezi staršími jedinci, kteří nemuseli být vystaveni online médiím od raného věku. Pokud by včasná nadměrná expozice médií měla pozitivně korelovat s vývojem ADHD, můžeme naše výsledky považovat za konzervativní odhad tohoto dopadu v našem vzorku ADHD.

Klinické a vědecké důsledky

Z klinického hlediska a vzhledem ke zvýšené míře komorbidity by měli být pacienti s IUD vyšetřeni na ADHD, jakmile se objeví jeho příznaky. Pacienti s ADHD by měli jako preventivní strategii provozovat skromnou spotřebu internetu a videoher. Jako léčebnou strategii Park, Lee a Han (2016) by mohlo ukázat, že léky 12 za týden s atomoxetinem nebo MPH by mohly snížit závažnost IGD, což korelovalo se snížením impulzivity. Farmakologické a psychoterapeutické přístupy zaměřené na snížení nepozornosti, hyperaktivity a impulsivity by proto mohly být dosud nejslibnějšími zásahy. Protože pacienti s ADHD mají obecně vyšší riziko vzniku dalších závislostí, kliničtí lékaři si musí být vědomi možného posunu závislosti během léčby i po ní. Na druhé straně nelze vyloučit, že nadměrná spotřeba médií v dětství by mohla být faktorem, který by mohl způsobit nebo zesílit symptomatologii ADHD.

Závěry

Zjistili jsme podporu hypotézy, že nadměrné nebo patologické používání médií u pacientů s diagnózou ADHD a / nebo IUD je skutečně běžným a podstatným patologickým aspektem a musí být adekvátně řešeno při léčbě a rehabilitaci. Zdá se, že mezi pacienty videohry slouží jako selektivní nástroj k překonání dysphorických stavů nálady, zatímco internet je z těchto důvodů využíván i mezi zdravými jedinci. To je zejména případ pacientů s ADHD, kteří využívají videohry k relaxaci ve větší míře, což lze přičíst jejich deficitům ve funkci dopaminu. Jelikož je míra komorbidity pozoruhodná, budoucí výzkum by měl prozkoumat mechanismy mezi oběma poruchami, a proto musí používat podélné vzory zejména v klinické a dospělé populaci. Kliničtí lékaři by si měli být vědomi úzkých vztahů mezi oběma poruchami, diagnosticky i terapeuticky. Dobře zavedené zásady v léčbě ADHD by mohly být použitelné i v léčbě pacientů s IUD. Navíc, pokud jde o opětovné získání kontroly nad používáním internetu během léčby a rehabilitace, je třeba mít na paměti odborníky a pacienty potenciální posun závislosti.

Příspěvek autorů

BTW: hlavní řešitel; MB: analýza dat a první autor; MD a IP: vyšetření u pacientů s IUD; MR a MO: vyšetření u pacientů s ADHD; LB, TS, JD-H, GRS a AM: spoluautoři s odborností na IUD.

Konflikt zájmů

Autoři neuvádějí žádný střet zájmů.

Reference

 Americká psychiatrická asociace. (2000). Diagnostický a statistický manuál duševních poruch (4th ed., Text rev.). Washington, DC: Americká psychiatrická asociace.
 Americká psychiatrická asociace. (2013). Diagnostický a statistický manuál duševních poruch (5th ed.). Arlington, VA: Americká psychiatrická asociace. CrossRef
 Arfi, L. a Bouvard, M. P. (2008). Porucha pozornosti / hyperaktivita a videohry: Srovnávací studie hyperaktivních a kontrolních dětí. The Journal of the European Psychiatric Association, 23, 134–141. doi:https://doi.org/10.1016/j.eurpsy.2007.11.002 CrossRef, Medline
 Beard, K. W., & Wolf, E. M. (2001). Závislost na internetu. CyberPsychology & Behavior, 4 (3), 377–383. doi:https://doi.org/10.2165/00023210-200822050-00001 CrossRef, Medline
 Beck, A. T., Ward, C. H., Mendelson, M., Mock, J., & Erbaugh, J. (1961). Inventář pro měření deprese. Archiv obecné psychiatrie, 4 (6), 561–571. doi:https://doi.org/10.1001/archpsyc.1961.01710120031004 CrossRef, Medline
 Bernardi, S., & Pallanti, S. (2009). Závislost na internetu: Popisná klinická studie zaměřená na komorbiditu a disociativní příznaky. Comprehensive Psychiatry, 50 (6), 510–516. doi:https://doi.org/10.1016/j.comppsych.2008.11.011 CrossRef, Medline
 Biederman, J., Wilens, T., Mick, E., Milberger, S., Spencer, T. J., & Faraone, S. V. (1995). Poruchy užívání psychoaktivních látek u dospělých s poruchou pozornosti s hyperaktivitou (ADHD): Účinky ADHD a psychiatrické komorbidity. The American Journal of Psychiatry, 152 (11), 1652–1658. doi:https://doi.org/10.1176/ajp.152.11.1652 CrossRef, Medline
 Blankenship, R., & Laaser, M. (2004). Sexuální závislost a ADHD: Existuje nějaká souvislost? Sexuální závislost a kompulzivita, 11 (1–2), 7–20. doi:https://doi.org/10.1080/10720160490458184 CrossRef
 Brook, J. S., Zhang, C., Brook, D. W. a Leukefeld, C. G. (2016). Kompulzivní nákup: Dřívější užívání nelegálních drog, impulzivní nákup, deprese a příznaky ADHD u dospělých. Psychiatry Research, 8 (5), 583–592. doi:https://doi.org/10.1002/aur.1474. Replikace.
 Carroll, K. M. a Rounsaville, B. J. (1993). Historie a význam poruchy pozornosti s dětstvím u uživatelů kokainu, kteří vyhledávají léčbu. Comprehensive Psychiatry, 34 (2), 75–82. doi:https://doi.org/10.1016/0010-440X(93)90050-E CrossRef, Medline
 Castellanos, F. X. a Tannock, R. (2002). Neurovědy s poruchou pozornosti / hyperaktivity: Hledání endofenotypů. Nature Reviews Neuroscience, 3 (8), 617–628. doi:https://doi.org/10.1038/nrn896 CrossRef, Medline
 Christiansen, H., Hirsch, O., Abdel-Hamid, M., & Kis, B. (2016). NABÍDKY. Conners Adult Rating Scales. Bern, Švýcarsko: Huber.
 Dalbudak, E., a Evren, C. (2014). Vztah závažnosti závislosti na internetu s příznaky poruchy pozornosti s hyperaktivitou u studentů turecké univerzity; dopad osobnostních rysů, deprese a úzkosti. Comprehensive Psychiatry, 55 (3), 497–503. doi:https://doi.org/10.1016/j.comppsych.2013.11.018 CrossRef, Medline
 Derogatis, L. R. a Cleary, P. A. (1977). Potvrzení rozměrové struktury SCL-90: Studie validace konstruktů. Journal of Clinical Psychology, 33, 981–989. doi:https://doi.org/10.1002/1097-4679(197710)33:4<981::AID-JCLP2270330412>3.0.CO;2-0 CrossRef
 De Wit, H. (2009). Impulzivita jako determinant a důsledek užívání drog: Přehled základních procesů. Biologie závislosti, 14 (1), 22 – 31. doi:https://doi.org/10.1111/j.1369-1600.2008.00129.x CrossRef, Medline
 Diamond, A. (2005). Porucha pozornosti (porucha pozornosti / hyperaktivity bez hyperaktivity): Neurobiologicky a behaviorálně odlišná porucha od poruchy pozornosti / hyperaktivity (s hyperaktivitou). Vývoj a psychopatologie, 17 (3), 807 – 825. doi:https://doi.org/10.1017/S0954579405050388 CrossRef, Medline
 Dittmar, H., Long, K., & Bond, R. (2007). Když je lepší já jen na jedno kliknutí: Asociace mezi materialistickými hodnotami, emocionálními motivy a motivy nákupu souvisejícími s identitou a nutkavou tendencí nakupovat online. Journal of Social and Clinical Psychology, 26 (3), 334–361. doi:https://doi.org/10.1521/jscp.2007.26.3.334 CrossRef
 Epstein, J. N., Johnson, D., & Conners, C. K. (2001). Connersův diagnostický rozhovor s ADHD pro dospělé pro technickou příručku DSM-IV (CAADID). North Tonawanda, NY: Multi-Health Systems.
 Franke, G. H. (2016). Symptom-Checklist-90-Revised (SCL-90-R), (leden 2002). Severní Stuttgart: Hogrefe.
 Friedel, S., Saar, K., Sauer, S., Dempfle, A., Walitza, S., Renner, T., Romanos, M., Freitag, C., Seitz, C., Palmason, H., Scherag, A., Windemuth-Kieselbach, C., Schimmelmann, BG, Wewetzer, C., Meyer, J., Warnke, A., Lesch, KP, Reinhardt, R., Herpertz-Dahlmann, B., Linder, M , Hinney, A., Remschmidt, H., Schäfer, H., Konrad, K., Hübner, N., & Hebebrand, J. (2007). Sdružení a vazba alelických variant genu pro transport dopaminu v ADHD. Molecular Psychiatry, 12 (10), 923–933. doi:https://doi.org/10.1038/sj.mp.4001986 CrossRef, Medline
 Gainsbury, S. M., Hing, N., Delfabbro, P. H., & King, D. L. (2014). Taxonomie hazardních her a kasinových her prostřednictvím sociálních médií a online technologií. International Gambling Studies, 14 (2), 196–213. doi:https://doi.org/10.1080/14459795.2014.890634 CrossRef
 Gillberg, C., Gillberg, I. C., Rasmussen, P., Kadesjö, B., Söderström, H., Råstam, M., Johnson, M., Rothenberger, A., & Niklasson, L. (2004). Současné poruchy v ADHD - důsledky pro diagnostiku a intervenci. Evropská dětská a adolescentní psychiatrie, 13 (dodatek 1), 80–92. doi:https://doi.org/10.1007/s00787-004-1008-4
 Gold, M. S., Blum, K., Oscar-Berman, M., & Braverman, E. R. (2014). Nízká funkce dopaminu u poruchy pozornosti / hyperaktivity: Mělo by genotypování znamenat včasnou diagnózu u dětí? Postgraduální medicína, 126 (1), 153–177. doi:https://doi.org/10.3810/pgm.2014.01.2735 CrossRef, Medline
 Griffiths, M. D. (1998). Závislost na internetu: Existuje skutečně? In J. Gackenbach (Ed.), Psychology and the Internet: Intrapersonal, interpersonal, and transpersonal implications (str. 61–75). San Diego, CA: Academic Press.
 Hahn, A. a Jeruzalém, M. (2003). Reliabilität und Validität in der Online-Forschung Marktforschung und Probleme Online [Spolehlivost a platnost v online výzkumu]. In Theobald, A., Dreyer, M., & Starsetzki, T. (Eds.), Online Market Research (2nd ed.). Wiesbaden, Německo: Gabler.
 Hahn, A., & Jerusalem, M. (2010). Die Internetsuchtskala (ISS): Psychometrische Eigenschaften und Validität [Stupnice závislosti na internetu (ISS): Psychometrické rysy a platnost]. In Mücken, D., Teske, A., Rehbein, F., & te Wildt, BT (Eds.), Prävention, Diagnostik Und Therapie von Computerspielabhängigkeit [Prevence, diagnostika a léčba závislosti na videohrách] (str. 185–204 ). Lengerich, Německo: Pabst Science Publishers.
 Han, D. H., Lee, Y. S., Na, C., Ahn, J. Y., Chung, USA, Daniels, M. A., Haws, C. A., & Renshaw, P. F. (2009). Vliv methylfenidátu na internetové videohry u dětí s poruchou pozornosti / hyperaktivity. Comprehensive Psychiatry, 50 (3), 251–256. doi:https://doi.org/10.1016/j.comppsych.2008.08.011 CrossRef, Medline
 Hautzinger, M., Keller, F. a Kühner, C. (2006). Das Beck Depressions inventar II. Deutsche Bearbeitung und Handbuch zum BDI-II [Beck Depression Inventory II. Německé vydání a příručka pro BDI-II]. Londýn, Velká Británie: Pearson.
 Kessler, RC, Adler, LA, Barkley, R., Biederman, J., Conners, CK, Faraone, SV, Greenhill, LL, Jaeger, S., Secnik, K., Spencer, T., Ustün, TB, & Zaslavsky, AM (2005). Vzory a prediktory perzistence poruchy pozornosti / hyperaktivity do dospělosti: Výsledky replikace národního komorbidního průzkumu. Biologická psychiatrie, 57 (11), 1442–1451. doi:https://doi.org/10.1016/j.biopsych.2005.04.001 CrossRef, Medline
 Ko, C.-H., Yen, J.-Y., Chen, C.-S., Chen, C.-C., & Yen, C.-F. (2008). Psychiatrická komorbidita závislosti na internetu u studentů vysokých škol: Studie rozhovoru. Spektra CNS, 13 (2), 147–53. Citováno z http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/18227746 CrossRef, Medline
 Ko, C. H., Yen, J. Y., Yen, C. F., Chen, C. S., & Chen, C. C. (2012). Souvislost mezi závislostí na internetu a psychiatrickými poruchami: Přehled literatury. Evropská psychiatrie, 27 (1), 1-8. doi:https://doi.org/10.1016/j.eurpsy.2010.04.011 CrossRef, Medline
 Koepp, M. J., Gunn, R. N., Lawrence, A. D., Cunningham, V. J., Dagher, A., Jones, T., Brooks, D. J., Bench, C. J., & Grasby, P. M. (1998). Důkazy o striatálním uvolňování dopaminu během videohry. Příroda, 393 (6682), 266–268. doi:https://doi.org/10.1038/30498 CrossRef, Medline
 Kollins, S.H., McClernon, F.J., & Fuemmeler, B.F. (2005). Souvislost mezi kouřením a příznaky poruchy pozornosti / hyperaktivity v populačním vzorku mladých dospělých. Archiv obecné psychiatrie, 62 (10), 1142–1147. doi:https://doi.org/10.1001/archpsyc.62.10.1142 CrossRef, Medline
 Kühner, C., Bürger, C., Keller, F., & Hautzinger, M. (2007). Reliabilität und validität des revidierten Beck-Depressions-inventars (BDI-II). Befunde aus deutschsprachigen stichproben [Spolehlivost a platnost revidovaného seznamu Beck Depression Inventory (BDI-II). Výsledky německé kohorty]. Nervenarzt, 78 (6), 651–656. doi:https://doi.org/10.1007/s00115-006-2098-7 Medline
 Lau, H. M., Smit, J. H., Fleming, T. M. a Riper, H. (2017). Vážné hry pro duševní zdraví: Jsou přístupné, proveditelné a účinné? Systematický přehled a metaanalýza. Frontiers in Psychiatry, 7, 209. doi:https://doi.org/10.3389/fpsyt.2016.00209 CrossRef, Medline
 Lehrl, S., Triebig, G., & Fischer, B. (1995). Test slovní zásoby s možností výběru MWT jako platný a krátký test pro odhad premorbidní inteligence. Acta Neurologica Scandinavica, 91 (5), 335–345. doi:https://doi.org/10.1111/j.1600 CrossRef, Medline
 Macey, K. (2003). Klasifikační stupnice ADHD pro dospělé od společnosti Conners (CAARS). Autor: CK Conners, D. Erhardt a MA Sparrow. New York: Multihealth Systems, Inc., 1999. Archives of Clinical Neuropsychology, 18 (4), 431–437. doi:https://doi.org/10.1016/S0887-6177(03)00021-0 CrossRef
 Miller, C. J., Marks, D. J., Miller, S. R., Berwid, O. G., Kera, E. C., Santra, A., & Halperin, J. M. (2007). Stručná zpráva: Sledování televize a riziko problémů s pozorností u dětí předškolního věku. Journal of Pediatric Psychology, 32 (4), 448–452. doi:https://doi.org/10.1093/jpepsy/jsl035 CrossRef, Medline
 Ohlmeier, M. D., Peters, K., Kordon, A., Seifert, J., te Wildt, B., Wiese, B., Ziegenbein, M., Emrich, H. M., & Schneider, U. (2007). Závislost na nikotinu a alkoholu u pacientů s komorbidní poruchou pozornosti / hyperaktivitou (ADHD). Alkohol a alkoholismus, 42 (6), 539–543. doi:https://doi.org/10.1093/alcalc/agm069 CrossRef, Medline
 Park, J. H., Lee, Y. S. a Han, D. H. (2016). Účinnost atomoxetinu a methylfenidátu pro problematické online hraní u dospívajících s poruchou pozornosti s hyperaktivitou. Human Psychopharmacology, 31 (6), 427–432. doi:https://doi.org/10.1002/hup.2559 CrossRef, Medline
 Petry, N. M. a O'Brien, C. P. (2013). Porucha internetového hraní a DSM-5. Addiction, 108 (7), 1186–1187. doi:https://doi.org/10.1111/add.12162 CrossRef, Medline
 Rehbein, F., Kliem, S., Baier, D., Mößle, T., & Petry, N. M. (2015). Prevalence poruchy hraní na internetu u německých adolescentů: Diagnostický přínos devíti kritérií DSM-5 v celostátním reprezentativním vzorku. Závislost, 110 (5), 842–851. doi:https://doi.org/10.1111/add.12849 CrossRef, Medline
 Retz-Junginger, P., Retz, W., Blocher, D., Stieglitz, R. D., Georg, T., Supprian, T., Wender, P. H. a Rösler, M. (2003). Reliabilitätt und Validität der Wender-Utah-Rating-Scale-Kurzform: Retrospektive erfassung von symptomomen aus dem spektrum der aufmerksamkeitsdefizit / hyperaktivitätsstörung [Reliability and validity of the Wender Utah Rating Scale in short version: Retrospective Assessment ofptoms of the attention deficit hyperactivity] . Nervenarzt, 74 (11), 987–993. doi:https://doi.org/10.1007/s00115-002-1447-4 Medline
 Retz-Junginger, P., Retz, W., Blocher, D., Weijers, H. G., Trott, G. E., Wender, P. H., & Rössler, M. (2002). Wender Utah Rating Scale (WURS-k): Die Deutsche kurzform zur retrospektiven erfassung des hyperkinetischen syndss bei erwachsenen [Wender Utah Rating Scale (WURS-k): The German short version for retrospective Assessment of the hyperactivity syndrome in adult]. Nervenarzt, 73 (9), 830–838. doi:https://doi.org/10.1007/s00115-001-1215-x Medline
 Schmitz, N., Hartkamp, ​​N., Kiuse, J., Franke, G. H., Reister, G., & Tress, W. (2000). Symptom Check-list-90-R (SCL-90-R): Německá ověřovací studie. Výzkum kvality života, 9 (2), 185–193. doi:https://doi.org/10.1023/A:1008931926181 CrossRef, Medline
 Skues, J., Williams, B., Oldmeadow, J., & Wise, L. (2016). Dopady nudy, osamělosti a tolerance tísně na problémové používání internetu mezi studenty vysokých škol. International Journal of Mental Health and Addiction, 14 (2), 167–180. CrossRef
 Swing, E. L., Gentile, D. A., Anderson, C. A., & Walsh, D. A. (2010). Expozice televize a videohry a vývoj problémů s pozorností. Pediatrics, 126 (2), 214–221. doi:https://doi.org/10.1542/peds.2009-1508 CrossRef, Medline
 van de Glind, G., Konstenius, M., Koeter, MW, van Emmerik-van Oortmerssen, K., Carpentier, PJ, Kaye, S., Degenhardt, L., Skutle, A., Franck, J., Bu , E.-T., Moggi, F., Dom, G., Verspreet, S., Demetrovics, Z., Kapitány-Fövény, M., Fatséas, M., Auriacombe, IM, Schillinger, IA, Møller, M Johnson, B., Faraone, SV, Ramos-Quiroga, A., Casas, M., Allsop, S., Carruthers, S., Schoevers, RA, Wallhed, S., Barta, C., Alleman, P ., Levin, FR, van den Brink, W., & IASP Research Group. (2014). Variabilita v prevalenci dospělých ADHD u pacientů trpících poruchami užívání návykových látek: Výsledky mezinárodní multicentrické studie zkoumající kritéria DSM-IV a DSM-5. Závislost na drogách a alkoholu, 134, 158–166. doi:https://doi.org/10.1016/j.drugalcdep.2013.09.026 CrossRef, Medline
 Van der Oord, S., Prins, P. J. M., Oosterlaan, J., & Emmelkamp, ​​P. M. G. (2008). Účinnost methylfenidátu, psychosociální léčba a jejich kombinace u dětí školního věku s ADHD: metaanalýza. Recenze klinické psychologie, 28 (5), 783–800. doi:https://doi.org/10.1016/j.cpr.2007.10.007 CrossRef, Medline
 van Emmerik-van Oortmerssen, K., Glind, G., Koeter, MW, Allsop, S., Auriacombe, M., Barta, C., Bu, ET, Burren, Y., Carpentier, PJ, Carruthers, S. , Casas, M., Demetrovics, Z., Dom, G., Faraone, SV, Fatseas, M., Franck, J., Johnson, B., Kapitány-Fövény, M., Kaye, S., Konstenius, M ., Levin, FR, Moggi, F., Møller, M., Ramos-Quiroga, JA, Schillinger, A., Skutle, A., Verspreet, S., IASP Research Group, van den Brink, W., & Schoevers , RA (2014). Psychiatrická komorbidita u pacientů s poruchami užívání návykových látek s poruchami hyperaktivity s poruchou pozornosti a bez ní: Výsledky studie IASP. Závislost, 109 (2), 262–272. doi:https://doi.org/10.1111/add.12370 CrossRef, Medline
 Volkow, ND, Wang, G.-J., Kollins, SH, Wigal, TL, Newcorn, JH, Telang, F., Fowler, JS, Zhu, W., Logan, J., Ma, Y., Pradhan, K., Wong, C., & Swanson, JM (2009). Hodnocení cesty odměny dopaminu v ADHD: Klinické důsledky. JAMA, 302 (10), 1084–1091. doi:https://doi.org/10.1001/jama.2009.1308 CrossRef, Medline
 Weinstein, A., & Weizman, A. (2012). Vznikající souvislost mezi návykovým hraním a poruchou pozornosti / hyperaktivitou. Aktuální zprávy z psychiatrie, 14 (5), 590–597. doi:https://doi.org/10.1007/s11920-012-0311-x CrossRef, Medline
 Weiss, M. D., Baer, ​​S., Allan, B. A., Saran, K., & Schibuk, H. (2011). Kultura obrazovek: Dopad na ADHD. Poruchy pozornosti a hyperaktivity ADHD, 3 (4), 327–334. doi:https://doi.org/10.1007/s12402-011-0065-z CrossRef
 Wilens, T. E., Vitulano, M., Upadhyaya, H., Adamson, J., Sawtelle, R., Utzinger, L., & Biederman, J. (2008). Kouření cigaret spojené s poruchou pozornosti s hyperaktivitou. The Journal of Pediatrics, 153 (3), 414–419. doi:https://doi.org/10.1016/j.jpeds.2008.04.030 CrossRef, Medline
 Winstanley, C. A., Eagle, D. M. a Robbins, T. W. (2006). Behaviorální modely impulzivity ve vztahu k ADHD: Překlad mezi klinickými a preklinickými studiemi. Recenze klinické psychologie, 26 (4), 379–395. doi:https://doi.org/10.1016/j.cpr.2006.01.001 CrossRef, Medline
 Světová zdravotnická organizace. (1992). Klasifikace duševních poruch a poruch chování ICD-10: Klinické popisy a diagnostické pokyny. Ženeva, Švýcarsko: Světová zdravotnická organizace.
 Yen, J., Liu, T., Wang, P., Chen, C., Yen, C., & Ko, C. (2017). Asociace návykového chování mezi poruchou hraní na internetu a poruchou pozornosti a hyperaktivity dospělých a jejich koreláty: Impulzivita a nepřátelství. Návykové chování, 64, 308–313. doi:https://doi.org/10.1016/j.addbeh.2016.04.024 CrossRef, Medline
 Yen, J.-Y., Yen, C.-F., Chen, C.-S., Tang, T.-C., & Ko, C.-H. (2008). Souvislost mezi příznaky ADHD pro dospělé a závislostí na internetu mezi studenty vysokých škol: Rozdíl mezi pohlavími. CyberPsychology & Behavior, 12 (2), 187–191. doi:https://doi.org/10.1089/cpb.2008.0113 CrossRef
 Young, K. (1996). Závislost na internetu: Vznik nové klinické poruchy. CyberPsychology & Behavior, 1 (3), 237–244. CrossRef
 Young, K. S. (1998). Chycený v síti: Jak rozpoznat známky závislosti na internetu a vítěznou strategii pro zotavení. New York, NY: John Wiley & Sons.
 Young, K. S. (2008). Rizikové faktory závislosti na sexu na internetu, stadia vývoje a léčba. American Behavioral Scientist, 52 (1), 21–37. doi:https://doi.org/10.1177/0002764208321339 CrossRef