BMC Neurosci. 2017; 18: 54.
Publikováno online 2017 Jul 27. dva: 10.1186 / s12868-017-0375-y
PMCID: PMC5530585
Xin Ge,#1 Yawen Sun,#1 Xu Han,1 Yao Wang,1 Weina Ding,1 Mengqiu Cao,1 Yasong Du,2 Jianrong Xu,
1 a Yan Zhou1
Abstraktní
Pozadí
Bylo hlášeno, že porucha internetového hraní (IGD) a kuřáci se závislostí na nikotinu (SND) sdílejí klinické vlastnosti, jako je nadměrné zapojení i přes negativní důsledky a touhy. Tato studie má prozkoumat změny funkční konektivity v klidovém stavu (rsFC) dorsolaterální prefrontální kůry (DLPFC) pozorované v SND a IGD. V této studii byly 27 IGD, 29 SND a 33 zdravé kontroly (HC) podrobeny skenování funkční magnetické rezonance (rs-fMRI) v klidovém stavu. Konektivita DLPFC byla stanovena u všech účastníků zkoumáním synchronizovaných nízkofrekvenčních fluktuací signálu fMRI pomocí časové korelační korelační metody.
výsledky
Ve srovnání se skupinou HC vykazovaly skupiny IGD a SND snížený rsFC s DLPFC v pravé Insula a levý dolní frontální gyrus s DLPFC. Ve srovnání se skupinou SND vykazovali subjekty IGD zvýšený rsFC v levém dolním časném gyrusu a pravém dolním orbitálním frontálním gyru a sníženém rsFC v pravém středním týlním gýru, supramarginálním gýru a klínovém s DLPFC.
Proč investovat do čističky vzduchu?
Naše výsledky potvrdily, že SND a IGD sdílejí podobné nervové mechanismy související s touhou a impulzivními inhibicemi. Významný rozdíl v rsFC s DLPFC mezi subjekty IGD a SND lze připsat vizuální a sluchové stimulaci generované dlouhodobými internetovými hrami.
Pozadí
Porucha internetového hraní (IGD), známá také jako problematické používání internetu, je nadměrným a opakujícím se používáním online internetových her [1]. IGD se liší od zneužívání návykových látek nebo drogové závislosti tak, že se nejedná o žádný příjem látek ani chemických látek; nadměrné používání internetu však může vést k fyzické závislosti podobné tomu, jaké bylo pozorováno v jiných závislostech [2]. V současné době se IGD stala závažným problémem duševního zdraví po celém světě, což vyžaduje další vyšetřování, což dokládá jeho zahrnutí jako podmínka pro další studium v oddíle 3 Diagnostického a statistického manuálu duševních poruch (5. vydání, DSM-5). [3]. Byly navrženy následující diagnostická kritéria pro IGD: zkreslení času, čas strávený déle, než bylo původně plánováno a plánováno, využití internetové aktivity k řešení nebo úniku problémů, nutkavé chování, klam o rozsahu použití, nezastavení nebo kontrola použití, a zaujetí internetovým připojením v offline režimu [4-6]. Pozoruhodné je, že mnoho z těchto behaviorálních symptomů se podobá poruchám spojeným s látkou [7-9].
Přesná patogeneze IGD v současné době zůstává nejasná. Několik studií naznačilo, že rizikový faktor IGD souvisí se zvýšenou prevalencí látkové závislosti [10-12]. Četné studie zjistily, že IGD a látková závislost sdílejí podobné nervové mechanismy, jako je závislost na nikotinu [9, 13, 14]. Na základě závislosti na chování se vědci pokoušejí spojit IGD s dalšími problémy v chování, které mohou vést k závislosti, jako je zneužívání drog, zneužívání alkoholu a závislost na nikotinu [7, 15]. Naše předchozí studie odhalila, že kuřáci s IGD vykazovali sníženou funkční konektivitu v klidovém stavu (rsFC) v pravém konečníku gyrus a zvýšenou rsFC v levém středním čelním gyrusu s postcingulate cortex (PCC), ve srovnání s nekuřáky s IGD. Kromě toho byla negativně korelována v PCC konektivitě s pravým rectus gyrus s Chenovým skóre závislosti na internetu (CIAS) kuřáků s IGD před korekcí. Výsledky naznačují, že ve srovnání s nekuřáky s IGD měli kuřáci s IGD změny funkcí v mozkových oblastech v souvislosti s motivací a funkcí exekutivy [9]. Vergara a kol. [16] vymezil obecný vzorec hypokonektivity v precuneus, insulach, postcentrálním gyrusu a vizuální kůře konzumentů látek. Kromě toho snížení konektivity mezi postcentrální a jednou klidovou sítí pokrývající pravou fusiformu a lingvální gyri ukázalo jejich významnou souvislost se závažností rizikového pití. U kuřáků byla pozorována hypokonektivita mezi thalamusem a putamenem. Naproti tomu úhlový gyrus vykazoval hyperkonektivitu s precuneem spojeným s kouřením a významně koreloval se závažností závislosti na nikotinu. Tyto výsledky naznačují, že konkrétní účinky alkoholu a nikotinu lze oddělit a identifikovat. Han et al. [8] zjistili, že subjekty IGD a závislost na alkoholu (AD) mají pozitivní hodnoty rsFC v dorsolaterálním prefrontálním kortexu (DLPFC) a cingulate, cerebellum, stejně jako záporné hodnoty rsFC mezi DLPFC a orbitofrontální kůrou. Bylo zjištěno, že skupina AD má pozitivní hodnoty rsFC mezi DLPFC, striatálními oblastmi a temporálním lalokem, zatímco skupina IGD vykazuje negativní hodnoty rsFC mezi těmito oblastmi. Došli k závěru, že obě skupiny mohou mít schodky ve výkonné funkci.
V této studii jsme se pokusili odhalit rozdíl mezi rsFC jedinců s IGD a kuřáků s nikotinovou závislostí (SND) a prozkoumat mechanismus tohoto rozdílu. Podle Han et al. [8], chutě vyvolané určitými látkami, jako je alkohol, jsou úzce spojeny s aktivitou DLPFC [17]. Kromě toho se předpokládá, že DLPFC hraje klíčovou roli při zprostředkování klinických příznaků exekutivní dysfunkce, závislosti na alkoholu, včetně impulzivity a zhoršení potenciálu zneužívání [18]. Cílem této studie je zhodnotit rsFC naočkované DLPFC v IGD a SND.
Metody
Účastníci
Současná studie byla schválena Výzkumnou etickou komisí Nemocnice Ren Ji a Lékařskou fakultou Univerzity Šanghaj Jiao Tong v Číně. [2016] 079k (2) s písemným informovaným souhlasem všech subjektů. Všichni účastníci byli informováni o cílech naší studie před vyšetřením MRI. Z účastníků 86 zařazených do studie a byli hodnoceni mozkovou MRI od Jana 2016 do 2016, 27 měl IGD, 29 SND a 30 zdravé kontroly (HC). Jak je popsáno v naší předchozí studii [9], subjekty IGD, které splnily diagnostický dotazník pro test závislosti na internetu (tj. YDQ) modifikovaný Beardem a Wolfem [19] byli přijati z psychologické ambulance v Šanghajském centru duševního zdraví. Zatímco skupiny SND a HC byly přijímány prostřednictvím reklam. Skupina IGD hrála internetovou hru přibližně 42–70 hodin (průměr ± SD: 44.31 ± 10.27) týdně. Příslušné otázky ze strukturovaného klinického rozhovoru pro DSM-IV [20] byl použit k posouzení závislosti na nikotinu. Účastník ze skupin IGD a HC nikdy nekouřil a žádný účastník sám nehlásil denní konzumaci alkoholu nebo jiné poruchy užívání návykových látek (SUD). Všechny subjekty SND začaly kouřit 2–10 let před začátkem studie. Všichni denně kouří a denně kouří přibližně 10–45 cigaret (průměr ± SD: 21 ± 1.76). CIAS [21], stupnice úzkosti sebehodnocení (SAS) [22], stupnice deprese sebehodnocení (SDS) [23], Barrattova stupnice impulsivity-11 (BIS-11) [24] a Fagerstromův test závislosti na nikotinu (FTND) [25] byly provedeny za účelem posouzení klinických charakteristik účastníků. CIAS je self-reporting opatření s dobrou spolehlivostí a validitou a byl používán k měření závažnosti závislosti na internetu [26]. FTND je dotazník se šesti položkami pro vlastní hlášení používaný k posouzení závažnosti závislosti na nikotinu [25]. Všechny dotazníky byly původně psány v angličtině a poté přeloženy do čínštiny.
Všichni účastníci měli pravou ruku a žádný z účastníků neměl (1) předchozí hospitalizaci pro anamnézu závažných psychiatrických poruch nebo psychiatrických poruch; (2) látka používá poruchy jiné než závislost na nikotinu; (3) mentální retardace; (4) neurologické onemocnění nebo zranění; (5) nesnášenlivost vůči MRI.
Získání MRI
Snímky byly získány pomocí 3.0T MRI skeneru (GE Signa HDxt 3T, USA) se standardní cívkou hlavy. K omezení pohybu hlavy byly použity zadržovací pěnové podložky a ucpávky do uší byly použity ke snížení hluku skeneru. Skupina SND byla povinna se zdržet kouření 1 hodinu před skenováním. Funkční data MRI v klidovém stavu byla získána pomocí echo-planární sekvence gradient-echo, jak je popsáno v naší předchozí studii [9]. Poté 34 příčných řezů (doba opakování [TR] = 2000 ms, doba ozvěny [TE] = 30 ms; zorné pole [FOV] = 230 × 230 mm2; 3.6 × 3.6 × 4 mm3 velikost voxelů) byly získány zarovnány podél linie přední komisury a zadní komisury. Každé skenování fMRI trvalo 440 s. Během skenování byli účastníci instruováni, aby zůstali vzhůru se zavřenýma očima a nemysleli na žádné konkrétní předměty. Po skenování byly subjekty požádány, aby potvrdily, že během skenování zůstávají vzhůru. Navíc anatomické snímky s vysokým rozlišením T1 (TR = 6.1 ms, TE = 2.8 ms, TI = 450 ms, tloušťka řezu = 1 mm, mezera = 0, úhel převrácení = 15 °, FOV = 256 × 256 mm2, počet řezů = 166, 1 × 1 × 1 mm3 velikost voxelu) pomocí rychle zkazených sekvenčních obrazů 3D.
Statistická analýza
Byla porovnána demografická a klinická míra skupin. Jednosměrné testy ANOVA byly provedeny pomocí statistického balíčku pro software sociálních věd (verze 18), aby se vyhodnotily rozdíly mezi skupinami 3. Poté byly provedeny Bonferroniho post hoc testy, aby se vyhodnotily rozdíly mezi každou dvojicí skupin. 2-sledovaná p hodnota 0.05 byla považována za statisticky významnou pro všechny analýzy.
Funkční předzpracování MRI bylo provedeno pomocí sady nástrojů pro zpracování dat a analýzu pro zobrazování mozku (http://rfmri.org/dpabi) [27]. Po vyřazení prvních 10 svazků každé funkční časové řady bylo zbývajících 210 snímků předzpracováno. Byly provedeny korekce načasování řezu, přeskupení a prostorová normalizace, stejně jako vyhlazení (plná šířka 6 mm při polovičním maximu). Kovariáty obtěžování, včetně prediktorů časových řad pro globální, mozkomíšní mok, bílou hmotu a šest pohybových parametrů, byly regresovány, aby se zlepšil poměr signálu k šumu a minimalizoval pohybový artefakt. Žádný účastník této studie nevykazoval pohyb větší než 1.5 mm s maximálním překladem v x, ynebo z, osy nebo maximální rotace 1.5 ° v osách 3. Kromě toho byl průměrný posun v rámečku (FD) vypočítán zprůměrováním FDi každého subjektu z každého časového bodu [28]. Žádný rozdíl mezi průměrnými hodnotami FD skupin (p = 0.71). Poté jsme aplikovali časové filtrování (0.01–0.08 Hz) na časové řady každého voxelu, abychom snížili vliv vysokofrekvenčního šumu a nízkofrekvenčního driftu [29-32]. DLPFC byl použit jako semeno zájmu (ROI) v aktuální studii a DLPFC templát byl vyroben tak, jak je popsáno v předchozím výzkumu [8].
Potom byly průměrné časové řady signálu v závislosti na hladině krevního kyslíku v každém voxelu v oblasti semen zprůměrovány pro vygenerování referenční časové řady. Korelační mapa pro každý subjekt byla vytvořena výpočtem korelačních koeficientů mezi referenční časovou řadou a časovou řadou z ostatních mozkových voxelů. Z hodnoty byly převedeny z korelačních koeficientů Fisherovou z-transformací pro zlepšení normality distribuce [31]. Poté byla jednotlivá z-skóre zadána do SPM8 pro jeden vzorek t test voxel-moudrým způsobem, který byl proveden pro stanovení mozkových oblastí s významnou pozitivní nebo negativní korelací s DLPFC v každé skupině. Jednotlivá skóre byla zadána do SPM8 pro analýzu náhodných účinků a poté byla provedena jednocestná ANOVA.
Rozdíly týkající se věku, pohlaví, vzdělání, skóre SAS, skóre SDS a skóre BIS-11 byly regresovány pro každý rsFC podél dimenze subjektu. Více korekcí srovnání bylo provedeno pomocí programu AlphaSim v softwarovém balíčku Analysis of Functional Neuroimages (AFNI) (NIMH, Bethesda, MD USA; k dispozici na adrese http://afni.nimh.nih.gov/afni) [33], jak je stanoveno simulacemi Monte Carlo. Významné rozdíly byly definovány jako ty, které přežily prahovou hodnotu p <0.05, korigoval AlphaSim (kombinovaná prahová hodnota p <0.001 pro každý voxel a velikost klastru> 11 voxelů, což vedlo ke korigované prahové hodnotě p <0.05). Poté byly provedeny skupinové interakční analýzy pomocí dvou vzorků t-testů. Rozdíly byly získány podle výsledků ANOVA aplikací masky k omezení t-testů na významné oblasti mozku. Prahová hodnota p <0.05 korigovaná AlphaSim (kombinovaná prahová hodnota p <0.001 a velikost klastru> 11 voxelů) byla provedena jako korekce vícenásobného srovnání. Oblasti mozku vykazující významné rozdíly byly poté maskovány na mozkových šablonách MNI.
výsledky
Demografické a klinické charakteristiky
Tabulka 1 uvádí demografická a klinická opatření pro každou skupinu. Nebyl pozorován žádný významný rozdíl mezi skupinami IGD a HC z hlediska věku a let vzdělání. Byly však zjištěny významné rozdíly mezi skupinami IGD a SND a mezi skupinami HC a SND. Rozdíl ve vztahu k pohlaví byl získán, protože se na studii nezúčastnila žádná kuřačka. Subjekty IGD měly vyšší CIAS, SAS, SDS a BIS-11 ve srovnání s jinými skupinami 2.
Analýza připojení DLPFC
Jednosměrná ANOVA analýza ve třech skupinách
Byly pozorovány významné rozdíly mezi rsFC a DLPFC na levé straně dolního časného gyru, insula, dolního čelního gyru, pravé strany středního temporálního gyru, supramarginálního gyru, cuneu, horního orbitálního frontálního gyru, insula, dolního orbitálního frontálního gyru, a vynikající čelní gyrus (tabulka 2; Obr. 1).
Analýza konektivity DLPFC mezi skupinami: IGD versus HC
Skupina IGD vykazovala ve srovnání se skupinou HC signifikantně zvýšený rsFC v levém dolním časném gyrusu, pravém nadřazeném časném gyrusu a pravém středním čelním gyrusu s DLPFC. Kromě toho byl u DLPFC nalezen snížený rsFC v levém dolním čelním laloku, na pravé straně středního čelního orbitálního gyru, insula, středního týlního gyru, nadčasového gyru a klona. 3; Obr. 2).
Analýza konektivity DLPFC mezi skupinami: SND versus HC
Skupina SND vykazovala signifikantně snížený rsFC v bilaterálních ostrovech, levém dolním frontálním gyrusu a pravém dolním orbitálním frontálním gyru s DLPFC (tabulka 4; Obr. 3).
Analýza konektivity DLPFC mezi skupinami: IGD versus SND
Ve srovnání se skupinou SND měli subjekty IGD zvýšený rsFC v levém dolním časném gyru a pravém dolním orbitálním frontálním gyru a sníženém rsFC na pravé straně středního týlního gyru, supramarginálního gyru a klonu s DLPFC (tabulka 5; Obr. 4).
Korelace mezi DLPFC konektivitou a CIAS IGD, DLPFC konektivitou a FTND SND
Ve srovnání se skupinou HC měly IGD i SND snížený rsFC v levém dolním čelním gyrusu a pravé insula s DLPFC. Hodnoty síly rsFC (střední hodnoty zFC) byly extrahovány a zprůměrovány v rámci sférické ROI (poloměr 10 mm) se středem na rozdílovém píku skupiny rsFC (tabulky 2, , 3) 3) ve skupinách IGD a SND. Byly provedeny Pearsonovy korelace mezi hodnotami rsFC s CIAS skupiny IGD a skóre FTND ve skupině SND. Nebyla však nalezena žádná významná korelace.
Diskuse
V této studii pozorujeme podobné i odlišné mozkové konektivity ve skupině IGD související se skupinou SND. Zjistili jsme, že jak skupiny SND, tak IGD snížily rsFC s DLPFC v pravé Insula a levou dolní čelní gyrus. Kromě toho subjekty IGD vykazovaly různé rsFC s DLPFC v orbitální frontální kůře a temporálních, týlních a parietálních lalocích.
Důkazy odhalily, že mnoho behaviorálních symptomů, dokonce i nervových mechanismů, na nichž je založena IGD, se podobá SUD [14, 34]. SUD zahrnuje chronický, opakující se charakter užívání drog, nikotinu nebo alkoholu a závislost na nikotinu je jednou z jeho nejběžnějších forem. SUD může vést k neurologickým změnám, zejména ve strukturách frontálních laloků zapojených do kontroly kognitivně-behaviorálního chování. Síť dysfunkce kortikálních oblastí, včetně DLPFC, anteriorní cingulate cortex a laterální parietální cortex, se týká deficitu v inhibici chování. Tato dysfunkce byla spojena se ztrátou kontroly nad příjmem látek, což by mohlo být kritickým krokem v progresi patologie SUD [35, 36]. IGD se liší od SUD v tom, že není zahrnut žádný příjem chemikálií nebo látek; nadměrné používání internetu však může také vést k fyzické závislosti podobné tomu, jaké bylo pozorováno v jiných závislostech [2]. Zejména hypo-aktivace inhibičního obvodu je sdílený nervový mechanismus v SUD a závislosti na chování. Poškozená funkce prefrontální kůry se může vztahovat k vysoké impulsivitě, která může zase přispívat k narušené kognitivní kontrole a rozvoji IGD [37]. Přestože přesný mechanismus IGD vyžaduje další zkoumání, byl navržen jeho kognitivně behaviorální model. Model se zaměřuje na tři oblasti, včetně motivačních pohonů souvisejících s hledáním odměn a snižováním stresu, řízení chování ve vztahu k exekutivní inhibici a rozhodování, které zahrnuje zvážení kladů a záporů zapojení do motivovaného chování [38].
Na základě předchozích studií byly u IGD běžně pozorovány funkční i strukturální abnormality DLPFC [39, 40]. S aktivacemi v DLPFC byly obvykle spojeny složité kognitivní funkce [41] jako je přizpůsobení chování vyvolané konflikty, pozornost, pracovní paměť a inhibiční kontrola [42-44]. DLPFC je propojen s dalšími kortikálními oblastmi a propojuje současné smyslové zážitky s pamětí minulých zkušeností a řídí a generuje správně cílenou akci [13, 45]. Proto DLPFC může přispívat ke koordinaci a udržování reprezentací přijatých od ostatních oblastí mozku během touhy po reakci, když jsou přítomny narážky na látky a bylo vygenerováno pozitivní očekávání [46].
Zjistili jsme, že jak skupiny SND, tak IGD měly sníženou hodnotu rsFC na pravé Insula a levou dolní čelní gyrus s DLPFC. Insula se podílí na cue-indukované touze a relapsu u kuřáků na tabákové cigarety závislých na nikotinu [47]. A orbitofrontální kůra je zapojena do hodnocení odměny za podněty a výslovného vyjádření očekávané odměny za látku [7]. Naše výsledky byly v souladu s předchozími studiemi, které zdůrazňovaly oblasti mozku, jako je ventromediální prefrontální kůra, insula, thalamus a mozeček, které byly kriticky spojeny s kouřením cigaret. Strukturální MRI studie odhalily, že u kuřáků byla snížena integrita šedých látek v prefrontální kůře, kůře předního cingulátu, insula, thalamu a mozečku [48-50]. Liu a kol. [51] zkoumali mozkovou funkci jednotlivců IGD pomocí fMRI v pracovním stavu. Skupina IGD vykázala zvýšenou aktivaci na pravé straně nadřazeného parietálního laloku, ostrovního laloku, precuneu, cingulovaného gyra, nadřazeného temporálního gyru a na levé straně mozkového kmene. Internetové videohry aktivují prostor, pozornost, vizi a prováděcí centra umístěná v časových, parietálních, týlních a čelních gyri. Abnormální funkce mozku byla zaznamenána u subjektů IGD s hypofunkcí frontální kůry. Liu a kol. detekovali subjekty IGD, které vykazovaly laterální aktivaci pravé mozkové hemisféry, a zjistili, že většina oblastí byla lokalizována na pravé hemisféře. Neuroimagingové studie u zdravých jedinců uvádějí, že pravá hemisféra, zejména u pravého dolního čelního gyrusu, je aktivována po úspěšné inhibici odpovědi [52, 53]. Během inhibice selhání odpovědi (tj. Pokusů, které mylně generovaly motorické reakce), jsou obvykle aktivovány frontální struktury střední linie, zejména dorzomediální prefrontální kůra (dmPFC) zahrnující předkomplementární motorickou oblast a dorzální přední cingulační kůra [54]. V důsledku toho je pravý spodní frontální gyrus kritický pro inhibici reakce, zatímco dmPFC je spojován s monitorováním reakce, zejména s monitorováním konfliktů a chyb [14].
Subjekty IGD vykazovaly různé rsFC s DLPFC v orbitální frontální kůře a temporálních, týlních a parietálních lalocích. Náš výsledek byl částečně podobný výsledku předchozího výzkumu porovnávajícího rsFC s DLPFC v závislosti na alkoholu s těmi v IGD [8]. Navrhovali, že konektivita pozorovaná u závislosti na alkoholu je odlišná od konektivity u IGD kvůli různým komorbidním onemocněním, věku předčasného prevalence a vizuální a sluchové stimulace u bývalých. Vizuální a sluchová pozornost je výsledkem hlavních vstupů senzorického systému v reakci na hraní internetových her [55]. Ztráta zraku nebo problémy se sluchem mohou způsobit extrémní internetové hry [56]. Zvýšený kortikální objem v mozkové kůře byl spojen s dlouhodobým hraním her pro hráče, a tak může souviset se zvýšenou visuospatiální pozorností [57, 58].
Tato studie samozřejmě přichází s omezeními. Zaprvé, průřezový návrh nám zabránil určit, zda skupinové rozdíly v rsFC jsou faktory zranitelnosti IGD a závislosti na nikotinu. Za druhé, velikost naší skupiny nebyla v naší studii nevyvážená a parametry jako pohlaví, věk a vzdělání nebyly ve třech skupinách porovnány. Velikost skupin nevyváženosti mohla ovlivnit výsledky, i když byla odrůda během statistické analýzy kontrolována. Zatřetí, průměrná FTND ve skupině SND byla 6.5, a proto závažnost závislosti na nikotinu nebyla dostatečně vysoká. Je tedy nutné zvýšit počet účastníků.
Proč investovat do čističky vzduchu?
RsFC je velmi silný nástroj pro zkoumání mnohočetných neuropsychiatrických nemocí, jako je závislost na látkách a jiných látkách na systémové úrovni. Naše výsledky potvrdily, že závislost na nikotinu a IGD mohou sdílet podobné mechanismy související s touhou a impulzivní inhibicí. Pozorovaný rozdíl mezi rsFC subjektů s IGD a SND lze přičíst poruchám v zpracování audiovizuálních informací pomocí dlouhodobého internetového hraní.
Příspěvky autorů
Konceptualizace: YZ a JX; Formální analýza: YS, MC, YW a YZ; Vyšetřování: XG, YS, WD, MC, YD a XH; Metodika: YW a YZ; Vizualizace: YS; Psaní - původní koncept: XG, YS a YZ; Psaní - recenze a úpravy: YZ. Všichni autoři konečnou verzi přečetli a schválili.
Poděkování
Nehodí
Konkurenční zájmy
Autoři prohlašují, že výzkum byl proveden v nepřítomnosti obchodních a finančních vztahů, které lze interpretovat jako potenciální střet zájmů.
Dostupnost údajů a materiálu
Datové soubory použité a analyzované během této studie jsou k dispozici od příslušného autora na základě přiměřené žádosti.
Etický souhlas a souhlas s účastí
Současná studie byla schválena Výzkumnou etickou komisí Nemocnice Ren Ji a Lékařskou fakultou Univerzity Šanghaj Jiao Tong v Číně. [2016] 079k (2). Všichni účastníci byli informováni o cílech naší studie před vyšetřením MRI. Každý účastník předložil písemný informovaný souhlas.
Financování
Tento výzkum byl podporován Národní přírodní vědeckou nadací Číny (č. 81571650) a Šanghajským vědeckotechnickým výborem Projekt lékařské příručky (západní medicína) (č. 17411964300). Poskytovatelé financí neměli žádnou roli při návrhu studie, sběru a analýze dat, rozhodnutí o zveřejnění nebo přípravě rukopisu.
Poznámka vydavatele
Springer Nature zůstává neutrální, pokud jde o jurisdikční nároky v publikovaných mapách a institucionálních vztazích.
Zkratky
| IGD | porucha hraní na internetu |
| SND | kuřáci se závislostí na nikotinu |
| rsFC | funkční konektivita v klidovém stavu |
| DLPFC | dorsolaterální prefrontální kortex |
| HC | zdravé kontroly |
| rs-fMRI | zobrazování funkční magnetické rezonance v klidovém stavu |
| PCC | post cingulate cortex |
| CIAS | Chenovo skóre závislosti na internetu |
| AD | závislosti na alkoholu |
| SUD | poruchy související s látkou |
| SAS | stupnice úzkosti sebehodnocení |
| SDS | stupnice deprese sebehodnocení |
| BIS-11 | Barrattova stupnice impulzivity-11 |
| FTND | Fagerstromův test závislosti na nikotinu |
| TR | doba opakování |
| TE | echo čas |
| FOV | zorné pole |
| FD | rámový posun |
| ROI | oblast zájmu |
| AFNI | Analýza funkčních neuroobrazů |
| dmPFC | dorzomediální prefrontální kůra |
Poznámky
Informace o přispěvatele
Xin Ge, E-mail: moc.361@5741renay, E-mailem: moc.621@ijnernixeg.
Yawen Sun, E-mail: moc.liamtoh@9111sjc.
Xu Han, e-mail: moc.361@ettirgy_uxnah.
Yao Wang, E-mail: moc.361@625402258oaygnaw.
Weina Ding, E-mail: moc.361@7891aniemgnid.
Mengqiu Cao, E-mail: moc.361@0uiqgnemoac.
Yasong Du, E-mail: moc.qq@3914943822.
Jianrong Xu, Telefon: + 86 21 68383545, E-mail: moc.liamtoh@rnaijux.
Yan Zhou, Telefon: + 86 21 68383257, E-mail: moc.anis@5741eralc, E-mailem: moc.liamtoh@5741eralc.
Reference
;
