Komorbidität der Internetnutzungsstörung und Aufmerksamkeitsdefizit-Hyperaktivitätsstörung: Zwei erwachsene Fall-Kontroll-Studien (2017)

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

Bielefeld¹, Drews M², Putzig I.³, Bottel L¹, Steinbüchel¹, Dieris-Hirche J¹, Szycik GR⁴, Müller A⁵, Roy M⁶, Ohlmeier⁷, Theodor Te Wildt B¹.

Abstrakt

Lernziele

Es gibt gute wissenschaftliche Belege dafür, dass die Aufmerksamkeitsdefizit-Hyperaktivitätsstörung (ADHS) sowohl ein Prädiktor als auch eine Komorbidität von Suchterkrankungen im Erwachsenenalter ist. Diese Verbände konzentrieren sich nicht nur auf substanzbedingte Abhängigkeiten, sondern auch auf Verhaltensabhängigkeiten wie Spielsucht und Internetnutzungsstörung (IUP). Für IUP haben systematische Übersichtsarbeiten ADHS als eine der häufigsten Komorbiditäten neben depressiven und Angststörungen identifiziert. Es besteht jedoch die Notwendigkeit, die Zusammenhänge zwischen beiden Erkrankungen besser zu verstehen, um daraus Konsequenzen für die spezifische Behandlung und Prävention abzuleiten. Dies ist insbesondere bei erwachsenen klinischen Populationen der Fall, bei denen bisher wenig über diese Beziehungen bekannt ist. Diese Studie sollte dieses Thema genauer untersuchen, basierend auf der allgemeinen Hypothese, dass zwischen IUP und ADHD ein entscheidender Schnittpunkt zwischen Psychopathologie und Ätiologie besteht.

Methoden

Zwei Fallkontrollproben wurden in einem Universitätsklinikum untersucht. Erwachsene ADHS- und IUP-Patienten durchliefen eine umfassende klinische und psychometrische Untersuchung.

Die Ergebnisse

Wir fanden Unterstützung für die Hypothese, dass ADHS und IUP psychopathologische Merkmale teilen. Unter den Patienten jeder Gruppe fanden wir erhebliche Prävalenzraten einer komorbiden ADHS in IUP und umgekehrt. Darüber hinaus waren ADHS-Symptome in beiden Stichproben positiv mit den Mediennutzungszeiten und Symptomen der Internetabhängigkeit assoziiert.

Diskussion

Kliniker sollten sich der engen Beziehung zwischen den beiden Erkrankungen sowohl diagnostisch als auch therapeutisch bewusst sein. Wenn es darum geht, die Kontrolle über die Internetnutzung während der Behandlung und Rehabilitation zurückzugewinnen, muss eine mögliche Verschiebung der Sucht auf der Seite von Praktikern und Patienten berücksichtigt werden.

KEYWORDS:Störung der Internetnutzung; Aufmerksamkeits-Defizit-Hyperaktivitäts-Störung; Online-Sucht

PMID: 29280392

DOI: 10.1556/2006.6.2017.073

Einleitung

Es gibt eine robuste wissenschaftliche Evidenz dafür, dass die Aufmerksamkeitsdefizit-Hyperaktivitätsstörung (ADHS) sowohl ein Prädiktor (Biederman et al., 1995) und eine für viele Suchterkrankungen charakteristische Komorbidität (Gillberg et al., 2004). In einer großen europäischen Stichprobe von Patienten mit Substanzstörung wurden 13.9% mit ADHS im Erwachsenenalter identifiziert (van Emmerik-van Oortmerssen et al., 2014) mit großer Variabilität aufgrund des Landes und der verwendeten Primärsubstanz (van de Glind et al., 2014). ADHS ist eine psychische Störung, die charakteristisch mit Schwierigkeiten bei der Aufmerksamkeit und Konzentration, übermäßiger Aktivität und Problemen bei der Kontrolle eines Verhaltens einhergeht, das für das Alter einer Person ungeeignet ist. Besonders, aber nicht ausschließlich, wenn ADHS während der Pubertät und im Erwachsenenalter besteht, was in etwa 36.3% der Fälle der Fall ist (Kessler et al., 2005), das Risiko, eine Alkoholabhängigkeit zu entwickeln (Biederman et al., 1995), Nikotin (Wilens et al., 2008) oder sogar illegale Drogen wie Kokain (Carroll & Rounsaville, 1993) ist hoch. Da Stimulanzien wie Methylphenidat (MPH) als wirksames Medikament dienen (Van der Oord, Prins, Oosterlaan & Emmelkamp, ​​2008), Substanzkonsum und -missbrauch bei ADHS-Patienten wurden auch als eine Art der Selbstmedikation interpretiert (Han et al., 2009). Darüber hinaus ist eine hohe Impulsivität charakteristisch für beide Patienten mit ADHS (Winstanley, Eagle & Robbins, 2006) und bei Substanzstörungen (De Wit, 2009).

ADHS ist auch eine charakteristische Komorbidität für pathologisches Spielen, die laut ICD-10 (Weltgesundheitsorganisation, 1992) ist immer noch als Impulskontrollstörung einzustufen. Im Gegensatz dazu, in 2013, die fünfte Ausgabe der Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (DSM-5; American Psychiatric Association, 2013) eine gemeinsame Grundlage für Substanz- und Nicht-Substanz- Innerhalb des Kapitels "Substance-related and Addictive Disorders" ist die heute als "Gambling Disorder" bezeichnete Verhaltenssituation die einzige anerkannte Verhaltenssucht. In Abschnitt III von DSM-5 wird jedoch die Internet-Spiel-Störung (IGD) zuerst als eine Bedingung erwähnt, die mehr klinische Forschung und Erfahrung erfordert, bevor sie vollständig als eigenständige Störung erkannt wird (Petry & O'Brien, 2013). IGD ist tatsächlich die einzige spezifische Variante der Internetsucht, die am häufigsten untersucht wurde (Jung, 1996) und zeigte die höchste Prävalenz (Rehbein, Kliem, Baier, Mößle & Petry, 2015). Diese Entwicklung ist nicht überraschend, nicht zuletzt, weil Online-Spiele und Online-Glücksspiele zunehmend gemeinsame Merkmale aufweisen.

Unabhängig vom Internet wurde die Spielsucht bereits mehrfach mit ADHS-Psychopathologie in Verbindung gebracht (Arfi & Bouvard, 2008; Yen et al., 2017). Systematische Reviews haben ADHS als typischen Prädiktor identifiziert (Weiss, Baer, ​​Allan, Saran & Schibuk, 2011) und Komorbidität (Weinstein & Weizman, 2012) für IGD besonders bei Kindern und Jugendlichen. Darüber hinaus wurde gezeigt, dass Hyperaktivität auf der subklinischen Ebene, Impulsivität, Unaufmerksamkeit, Defizite in der Fokussierung und Konzentration auf kognitive Aufgaben mit der übermäßigen Nutzung von Videospielen sowohl offline als auch online korrelieren (Swing, Gentile, Anderson & Walsh, 2010). Ähnliche Ergebnisse wurden früher für exzessive TV-Nutzung gefunden (Miller et al., 2007), die zu einer anhaltenden Diskussion darüber beitragen, ob ein übermäßiger Gebrauch von Bildschirmmedien im Allgemeinen und Videospielen im Besonderen nicht nur ein Symptom sein kann of aber auch ein Risikofaktor für die Entwicklung von ADHS (Weiss et al., 2011).

Die Beziehungen zwischen der übermäßigen Nutzung bestimmter Online-Anwendungen und ADHS sind nicht vollständig verstanden. Es wird jedoch angenommen, dass Online-Aktivitäten wie Spiele usw. einen kontinuierlichen Strom von Stimulation und unmittelbaren Belohnungen bieten, was wiederum von Personen mit ADHS sehr geschätzt wird, die dazu neigen, leicht gelangweilt zu sein (Castellanos & Tannock, 2002) und aversive gegenüber verzögerten Befriedigungen (Diamant, 2005). Andere Studien stellten die Hypothese auf, dass diese Verbindung durch eine beeinträchtigte Arbeitsgedächtnisfunktion bei ADHS erklärt werden könnte, die als ein entscheidender Endophänotyp von ADHS identifiziert wurde (Castellanos & Tannock, 2002). Online-Anwendungen wie Multiplayer-Online-Spiele bieten eine direkte Hilfe durch die Anzeige von Missionszielen, um diese Beeinträchtigung zu überwinden und somit Frustrationen und schlechte Leistungen im wirklichen Leben zu überwinden. Folglich könnten Menschen mit ADHS komplexe Online-Spiele-Anwendungen bevorzugen, die sie anfälliger für die Entwicklung einer pathologischen Mediennutzung machen (Yen, Yen, Chen, Tang & Ko, 2008). Interessanterweise haben Koepp et al. (1998) berichtet, dass Videospiele zu einer striatalen Dopaminfreisetzung führen, die möglicherweise zu einer besseren Konzentration und Leistung führt, die von Personen, deren kognitive Fähigkeiten im wirklichen Leben beeinträchtigt sind, als Erleichterung empfunden werden könnte. Dies passt in die Anwendung von speziell entworfenen ernsthafte Spiele für die Offline-Behandlung von Patienten mit ADHS einschließlich Neurofeedback-Anwendungen (Lau, Smit, Fleming & Riper, 2017). Heutzutage werden Videospiele überwiegend auf Online-Geräten und im Online-Modus gespielt. Darüber hinaus integrieren Online-Spiele nach und nach Aspekte des Glücksspiels, des Einkaufs und der sozialen Vernetzung (Gainsbury, Hing, Delfabbro & King, 2014), die weitere suchterzeugende Eigenschaften enthalten. Analoge Verhaltenssüchte wie Glücksspielstörung, pathologischer Kauf und Hypersexualstörung, die auch mit ADHS in Verbindung gebracht wurden (Blankenship & Laaser, 2004; Brook, Chenshu, Brook & Leukefeld, 2016) manifestieren sich immer mehr online und gewinnen dadurch eine neue Dynamik und Phänomenologie (Dittmar, Long & Bond, 2007; Jung, 2008). Angesichts dieser kontinuierlichen Entwicklungen im Bereich der digitalen Übertragung und des Zusammenschlusses ist es wichtig, andere spezifische und allgemeine Formen übermäßiger oder süchtiger Internetnutzung über IGD hinaus im Auge zu behalten. In letzter Zeit neigen Experten dazu, den Begriff "Internet-Nutzungsstörung" (IUP; American Psychiatric Association, 2013), die sich auf eine unkontrollierbare übermäßige Internetnutzung bezieht, die das tägliche Leben negativ beeinflusst. In der Tat wurde IUP bereits mit ADHS auch in Verbindung gebracht. Neben Depressionen und Angststörungen hat sich im Allgemeinen eine charakteristische Komorbidität von IUPs gezeigt (Ko, Yen, Yen, Chen & Chen, 2012). Darüber hinaus scheinen Patienten, die an ADHS und IUP leiden, ein höheres Risiko zu haben, eine andere Formabhängigkeit zu entwickeln. In einem klinischen Kontext ist dies ein bemerkenswertes Ergebnis, da diese Patienten ein ausgeprägtes Bewusstsein hinsichtlich einer möglichen Verschiebung der Suchtpathologie während des gesamten Entzugs und der Rehabilitation benötigen. Über die Überschneidungen und Verbindungen zwischen IUP und ADHD ist jedoch insbesondere in erwachsenen klinischen Populationen wenig bekannt. Daher ist es sinnvoll, die Zusammenhänge zwischen ADHS und IUP aus klinischer Sicht weiter zu untersuchen. Es gab mehrere Studien mit großen Kohorten, die sich mit diesen Fragen hauptsächlich auf subklinischer Ebene befassten (Yen et al., 2008). Es wurden jedoch nur wenige Studien mit klinischen Proben durchgeführt, die entweder aus ADHS bestanden (Han et al., 2009) oder Patienten mit problematischer Internetnutzung (PIU) (Bernardi & Pallanti, 2009). Nach unserem Wissen ist dies die erste Studie, die eine Gruppe von erwachsenen ADHS-Patienten mit einer Gruppe von erwachsenen IUP-Patienten nicht nur mit Kontrollen, sondern auch miteinander vergleicht, um ihre Gemeinsamkeiten und Unterschiede weiter zu untersuchen. Die Studie geht von der Hypothese aus, dass es eine entscheidende Schnittmenge der Psychopathologie gibt, die sowohl in der Therapie als auch in der Präventivmedizin differenziert behandelt werden muss. Genauer gesagt, erwarten wir, dass ADHS-Messungen in erheblichem Maße mit Maßnahmen der Internetabhängigkeit korrelieren.

Methoden

Zwei klinische Gruppen (ADHS und IUP) und zwei Kontrollgruppen wurden an der Medizinischen Hochschule Hannover (MHH) angeworben. Dieses Verfahren besteht aus jeweils 25-Teilnehmern und erlaubt es, jede klinische Gruppe mit ihrer jeweiligen Kontrollgruppe und beiden klinischen Gruppen miteinander zu vergleichen. Innerhalb eines ersten Termins wurden Patienten mit einer Behandlungsabsicht gründlich mit einem diagnostischen Interview untersucht. Diejenigen, die die Kriterien von ADHS bzw. IUP erfüllten, wurden eingeladen, an der Studie teilzunehmen, die bei einem zweiten Termin durchgeführt wurde.

ADHS-Gruppe und ihre Kontrollgruppe

Die Teilnehmer der ADHS-Gruppe wurden ausschließlich aus der ADHD-Ambulanz für Erwachsene der MHH rekrutiert. Die Patienten erhielten eine gründliche diagnostische Beurteilung ihrer ADHS-Symptome und Komorbiditäten. Im Rahmen des diagnostischen Prozesses wurden Personen für das diagnostische Hauptinstrument, das klinische Interview Conners Adult Diagnostic Interview für DSM-IV (CAADID; Epstein, Johnson & Conners, 2001). Hier wurden die 18 DSM-IV-Kriterien von ADHD, unterteilt in die beiden klinischen Bereiche Unaufmerksamkeit (neun Items) und Hyperaktivität / Impulsivität (6 / 3-Items) sowohl im Kindes- als auch im Erwachsenenalter, durch gründliche Exploration untersucht. ADHS wurde nur diagnostiziert, wenn die DSM-IV-Kriterien erfüllt waren, dh mindestens sechs von neun Symptomen in einem oder beiden Bereichen im Kindes- und Erwachsenenalter vorhanden sein mussten. Die Bewertung wurde durch Fragebögen für den Selbstbericht ergänzt (siehe unten). Im Laufe der 1.5-Jahre wurden 50-Erhebungs-Kits an Patienten mit ADHS-Diagnose verteilt, die zwischen 18 und 65 Jahre alt waren und einen durchschnittlichen verbalen Intelligenz-Level (MWT-B) IQ von 100 aufwiesen ± 15]. Insgesamt haben 25-Patienten ihre Umfragen zurückgegeben, was einer Antwortquote von 50% entspricht. Im gleichen Zeitraum wurde die Kontrollgruppe durch Mitteilungen innerhalb der MHH in Bezug auf die Verteilung von Geschlecht, Alter und Schulbildung rekrutiert. Die Einschlusskriterien für die Kontrollgruppe waren: durchschnittliche verbale Intelligenz und das Fehlen einer Vorgeschichte von Geisteskrankheiten. Kontrollen wurden auf ADHS und IUP gescreent.

IUP-Gruppe und ihre Kontrollgruppe

Die IUP-Gruppe wurde in der Ambulanz der MHH für mediale Störungen mit Schwerpunkt Internetsucht rekrutiert. Die Einschlusskriterien waren: Diagnose von IUP nach den Kriterien von Young (1996) und Bart (Bart & Wolf, 2001) (Tabelle 1) und eine Absicht zu behandeln, Alter zwischen 18 und 65, und durchschnittliche verbale Intelligenz. Wenn die Einschlusskriterien erfüllt waren, wurden die Teilnehmer zu einem klinischen Interview eingeladen, das die Sammlung anamnestischer Informationen enthielt. Die Teilnehmer der Kontrollgruppe wurden innerhalb der MHH rekrutiert und erhielten eine entsprechende Verteilung von Geschlecht, Alter und Schulbildung. Die Einschlusskriterien für die Kontrollgruppe waren: durchschnittliche verbale Intelligenz und das Fehlen einer Vorgeschichte von Geisteskrankheiten. Kontrollen wurden auf ADHS und IUP gescreent. Insgesamt wurden 25-Teilnehmer mit IUP- und 25-Kontrollen rekrutiert und in die Studie aufgenommen.

Tabelle 1. Diagnosekriterien für Internet-Nutzungsstörung

Hinweis. Angepasst von Jung (1996) und Bart und Wolf (2001).

Die Teilnehmer aller vier Gruppen wurden über den vertraulichen Umgang mit ihren Daten und den Zweck der Studie informiert. Tabelle 2 gibt einen Überblick über die demographischen Daten der Stichproben.

Tabelle 2. Klinische Maßnahmen. Mittelwert (SD)

Hinweis. Enthaltene Datensätze innerhalb der ADHS-Gruppe reichen von n = 20–25 und in seiner Kontrollgruppe ab n = 24–25. Innerhalb der IUP-Gruppe reichen die enthaltenen Datensätze von n = 20–25 und in seiner Kontrollgruppe von 24 bis 25. Die grau schattierten Bereiche repräsentieren den statistischen Vergleich zwischen der jeweiligen klinischen Gruppe und der Kontrollgruppe. Die letzte Spalte zeigt den statistischen Vergleich zwischen beiden klinischen Gruppen. ADHS: Aufmerksamkeitsdefizit-Hyperaktivitätsstörung; IUP: Internetnutzungsstörung; ISS: Internetsuchtskala; WURS-k: Wender Utah Bewertungsskala; CAARS: Conners ADHS-Bewertungsskalen für Erwachsene; BDI: Beck Depression Inventory; SCL-90-R: Symptom-Checkliste-90 - Überarbeitet; GSI: Global Severity Index; PST: Positives Symptom insgesamt; MWT-B: Multiple-Choice-Vokabeltest; SD: Standardabweichung; ns: nicht signifikant.

*p <01. ** **.p <001.

Fragebögen

Allgemeiner Fragebogen

Der allgemeine Fragebogen wurde speziell für die Studien entwickelt. Der erste Teil enthielt Fragen zu demographischen Informationen zu Partnerschaft, Bildung und Beruf. Darüber hinaus wurden die Teilnehmer gebeten, bereits bestehende Krankheiten und frühere Behandlungen zu melden. Der zweite Teil wurde konzipiert, um das Mediennutzungsverhalten zu bewerten. Hier konnten die Teilnehmer ihre Mediennutzung hinsichtlich Inhalt, Häufigkeit und Dauer festlegen. Darüber hinaus wurden sie zu motivationalen und appetitiven Aspekten bezüglich ihrer Mediennutzung befragt und ob sie sich letztendlich als süchtig nach einer spezifischen Mediennutzung sehen.

DSM-IV Selbsteinstufungsskala für ADHS

Die DSM-IV-Symptomliste ist ein retrospektives Instrument zur Diagnose von ADHS im Kindes- und Jugendalter. Grundsätzlich handelt es sich um eine Anpassung der diagnostischen Kriterien des DSM-IV (American Psychiatric Association, 2000). Es besteht aus 18-Elementen, unterteilt in die klinischen Bereiche der Unaufmerksamkeit (neun Punkte), Hyperaktivität (sechs Punkte) und Impulsivität (drei Punkte). Das Tool ermöglicht die Diagnose des gemischten, hauptsächlich unaufmerksamen oder hauptsächlich hyperaktiven Subtyps von ADHS. Um ADHS zu diagnostizieren, sind mindestens sechs von neun Symptomen konsistent für 6-Monate in der Altersspanne von 6-12 Jahren vorhanden. Mit einer direkten Anpassung der DSM-IV-Kriterien zeigt dieses Instrument eine hohe Kriteriumgültigkeit.

Wender Utah Bewertungsskala (WURS-k)

Die Wender Utah Rating Scale (WURS) ist ein beliebtes Instrument für die retrospektive dimensionale Bewertung von ADHS im Kindesalter bei Erwachsenen und wurde in diesem Zusammenhang häufig verwendet. Retz-Junginger et al. (2002) entwickelte eine deutsche Kurzfassung (WURS-k) des WURS mit 25-Items, die eine ökonomische retrospektive Beurteilung von ADHS-Symptomen im Kindesalter darstellt. Die Teilnehmer erhalten eine Liste von Aussagen, aus denen sie beurteilen sollen, wie stark ein beschriebenes Verhalten, Attribut oder Problem im Alter zwischen 8 und 10 ausgeprägt war (z. B. Als Kind zwischen 8 und 10 hatte ich Probleme, mich zu konzentrieren oder war leicht ablenkbar). Hier können Antworten auf einer 5-Punkt-Likert-Skala angegeben werden, die von [0] nicht stark auf [4] zutrifft. Für die Gesamtpunktzahl weist ein Cut-off von 30-Punkten auf eine vorbestehende ADHS im Kindesalter hin. Die kurze Version zeigte zufriedenstellende psychometrische Eigenschaften in Bezug auf die Faktorstruktur, Zuverlässigkeit (Split-Hälfte: r12 = .85) und interne Konsistenz (α = 0.91) (Retz-Junginger et al., 2003).

Conners ADHS-Rating-Skalen (CAARS)

Entwickelt in 1999 von Conners [siehe Macey (2003) Für eine detaillierte Beschreibung sind die CAARS zu einem der am besten validierten Instrumente zur Diagnose und Beurteilung von ADHS-Symptomatik im Erwachsenenalter geworden. Hier wurde in den vorgestellten Studien die lange Version des Selbstberichts mit 66-Elementen angewendet. Die Befragten werden gebeten zu beurteilen, wie viel oder oft eine bestimmte Aussage (z. B. Ich bin leicht frustriert) gilt für ihre persönliche Erfahrung. Die Antworten werden auf einer 4-Punkte-Likert-Skala gegeben, die [0] überhaupt nicht / nie, [1] wenig / manchmal, [2] stark / oft und [3] sehr stark / sehr oft reicht. Die lange Version des Selbstberichts ermöglicht eine Unterteilung in acht Subskalen, z. B. für Unaufmerksamkeit, Hyperaktivität / Impulsivität und allgemeine ADHS-Symptomatik basierend auf den DSM-IV-Kriterien für ADHS. Die deutsche Adaption von Christiansen, Hirsch, Abdel-Hamid und Kis (2014) hat eine gute Zuverlässigkeit und Gültigkeit bewiesen.

Kriterien für IUP

Da IUP ein relativ neues Phänomen ist und aufgrund der noch ausstehenden phänomenologischen Klassifizierung als Impulskontrollstörung oder Verhaltenssucht, ist es noch nicht vollständig als klinische Entität innerhalb von ICD-10 und / oder DSM-IV anerkannt. Dennoch zeigt eine wachsende Zahl von Forschungsarbeiten, dass die Kriterien für substanzbezogene Störungen auch auf die Internetabhängigkeit angewendet werden können. Ein Ansatz im Rahmen dieser Forschung stammt von Young (1996), die acht Kriterien entwickelt haben, von denen mindestens fünf vorhanden sein müssen, um die Internetabhängigkeit zu diagnostizieren. Bart und Wolf (2001) eine Änderung der Verwendung der acht Kriterien. Nach ihrer Definition ist das Vorhandensein der ersten fünf Punkte, die sich auf das primäre Suchtverhalten konzentrieren, obligatorisch, um die Internetabhängigkeit zu diagnostizieren. Und mindestens eines der drei letzten Kriterien muss vorhanden sein, die eher die Beeinträchtigung des täglichen Funktionierens aufgrund des Suchtverhaltens beschreiben. Im Rahmen der Studie wurden die von Beard und Wolf vorgeschlagenen strengeren Kriterien angewandt (Tabelle 1) 1).

Internetsuchskala (ISS)

In den deutschsprachigen Ländern ist die ISS [freie Übersetzung: Internet Addiction Scale, nicht zu verwechseln mit der Internet Addiction Scale (IAS) von Griffiths (1998)] von Hahn und Jerusalem (2003) ist ein recht gut validiertes Instrument zur Beurteilung von IUP. Zwanzig Punkte decken fünf Aspekte des IUP ab: Kontrollverlust (zB Ich verbringe mehr Zeit im Internet als ursprünglich geplant), Entzugssymptome (zB Wenn ich nicht online sein kann, fühle ich mich irritiert und unzufrieden), Toleranzentwicklung (zB Mein Alltag wird zunehmend vom Internet geprägt), negative Auswirkungen auf die Arbeitsleistung (zB Meine Leistung in der Schule oder Arbeit wird durch meine Internetnutzung negativ beeinflusst), und negative Auswirkungen auf die sozialen Beziehungen (zB Seit ich das Internet entdeckt habe, unternehme ich weniger Aktivitäten mit anderen). Jede Subskala besteht aus vier Elementen. Die Antworten erfolgen auf einer 4-Punkte-Likert-Skala. [1] trifft nicht zu, [2] trifft kaum zu, [3] trifft eher zu und [4] trifft genau zu. Der Cut-off-Score zur Identifizierung des IUP wurde auf> 59 festgelegt (mittlere Antwort von 3), während ein Score zwischen 50 und 59 (mittlere Antwort von 2, 5) auf einen Missbrauch und ein Risiko für die Entwicklung eines IUP hinweist. Die ISS zeigte zufriedenstellende psychometrische Eigenschaften hinsichtlich der internen Konsistenz von α = 0.93 für die Gesamtbewertung und α = 0.80 für die fünf Subskalen sowie der Validität mit externen Kriterien, z. B. Impulsivität (für eine Übersicht siehe Hahn & Jerusalem, 2010).

Beck Depressions Inventar (BDI)

Der DSM-basierte BDI (Beck, Ward, Mendelson, Mock & Erbaugh, 1961) ist eines der gebräuchlichsten Instrumente zur Messung der Depression sowohl in der klinischen Forschung als auch in der Praxis. Seine ausgezeichneten psychometrischen Eigenschaften erlauben eine zuverlässige und valide Einschätzung der Schwere der Depression. Die deutsche Anpassung (Hautzinger, Keller & Kühner, 2006) besteht aus 21-Elementen, mit denen eine Gesamtpunktzahl berechnet werden kann. Die Antworten werden auf einer 4-Punkt-Likert-Skala erstellt. Werte von 0 bis 13 repräsentieren keine Depression, Werte von 14 bis 19 kodieren für eine leichte Depression, Werte von 20 bis 28 deuten auf eine moderate Depression hin, Werte über 28 deuten auf eine schwere Depression hin. Die deutsche Adaption des BDI hat eine hohe Zuverlässigkeit und Kriteriumsvalidität gezeigt (Kühner, Bürger, Keller & Hautzinger, 2007).

Symptom-Checkliste-90 - Überarbeitet (SCL-90-R)

Der SCL-90-R (Derogatis, 1977) misst die subjektive Beeinträchtigung durch physische und psychische Symptome innerhalb der letzten 7 Tage. Der Fragebogen besteht aus 90 Elementen, von denen 83 neun Symptombereiche abdecken: Somatisierung, Zwangsstörung, zwischenmenschliche Sensibilität, Depression, Angst, Feindseligkeit, phobische Angst, paranoide Ideen und Psychotizismus. Die insgesamt neun Positionen ergeben mehrere globale Indizes (siehe unten). Die Befragten werden gebeten anzugeben, wie stark sie in den letzten 7 Tagen unter einem bestimmten Symptom gelitten haben. Die Antworten erfolgen auf einer 5-Punkte-Likert-Skala. Das Inventar ermöglicht die Bildung von drei globalen Indizes: Global Severity Index, Positive Symptom Total und Positive Symptom Distress Index. Die deutsche Adaption von Franke (2016) zeigten hohe interne Konsistenzen für die globale Skala und alle Subskalen sowie gute konvergente Gültigkeiten (Schmitz et al., 2000).

Multiple-Choice-Wortschatz-Intelligenztest (MWT-B)

Das MWT-B von Lehrl, Triebig und Fischer (1995) ist ein Inventar, das das allgemeine Intelligenzniveau in Bezug auf kristalline verbale Intelligenz bei Erwachsenen im Alter von 20 bis 64 Jahren bewertet. Es besteht aus 37 Elementen, aus denen die Befragten gebeten werden, das einzige deutsche Wort in einer Reihe von fünf tatsächlich vorhandenen Wörtern zu finden und zu markieren . Es ist ein sehr wirtschaftliches Werkzeug, da die Fertigstellung normalerweise nur 5 Minuten dauert. Die Rohbewertung (Anzahl der richtigen Antworten) kann unter Berücksichtigung des Alters der Person in einen IQ-Wert umgewandelt werden.

Datenanalyse

Um zu untersuchen, ob die Daten parametrische Analysemethoden erlauben, wurde ein gemischter Ansatz gewählt. Zunächst wurden Signifikanztests (Kolmogorov-Smirnov- und Shapiro-Wilk-Tests) durchgeführt, um die Normalverteilung zu untersuchen. Darüber hinaus wurden grafische (Histogramme, Q-Q-Plots und P-P-Plots) und numerische Ansätze, einschließlich der Berechnung von Skew und Kurtosis der Verteilungen, verwendet, um die Normalität der Daten zu analysieren. Für die Analyse der klinischen Maßnahmen wurden einfache Mittelvergleiche gewählt. Wo parametrische Ansätze geeignet waren, unabhängige Stichproben t-Tests wurden durchgeführt. Für nicht-parametrische Ansätze, Mann-Whitney U Tests wurden durchgeführt. Fehlende Datensätze sind in den Fußnoten der Tabellen hervorgehoben. Für kategoriale Variablen, χ² Tests wurden berechnet. Aufgrund der kleinen Stichprobengrößen und der Mehrfachvergleiche innerhalb der Stichproben wurde das Signifikanzniveau für alle Analysen auf 0.01 (zweiseitig) gesetzt. Die dargestellten Statistiken repräsentieren daher einen konservativen Analyseansatz.

Ethik

Die Studienverfahren wurden in Übereinstimmung mit der Deklaration von Helsinki und gemäß den Anforderungen aller anwendbaren lokalen und internationalen ethischen Standards durchgeführt. Die Institutionelle Ethikkommission [Medizinische Hochschule Hannover] hat der Studie zugestimmt. Alle Probanden wurden über die Studie informiert und erhielten alle Einwilligung nach Aufklärung und wurden nicht für ihre Teilnahme entschädigt.

Die Ergebnisse

Klinische Maßnahmen

Alle ADHS-Patienten wurden auf der Grundlage der CAADID diagnostiziert, die von erfahrenen klinischen Spezialisten durchgeführt wurde. Die Anwendung von Fragebögen war eine zusätzliche Ergänzung. Es muss berücksichtigt werden, dass eine Diagnose, die hauptsächlich auf dem strukturierten klinischen Interview basiert, nicht notwendigerweise bedeutet, dass alle Personen den eindeutigen Cut-off in den Fragebögen erreichen (Tabelle 1) 3).

Tabelle 3. Demografiedaten

Hinweis. Die grau schattierten Bereiche stellen den statistischen Vergleich zwischen der jeweiligen klinischen Gruppe und der Kontrollgruppe dar. Die letzte Spalte stellt den statistischen Vergleich zwischen beiden klinischen Gruppen dar. SD: Standardabweichung; IUP: Störung der Internetnutzung; ADHS: Aufmerksamkeitsdefizit-Hyperaktivitätsstörung; OCD: Zwangsstörung; PTBS: Posttraumatische Belastungsstörung.

Vier Datensätze fehlen, ein Datensatz fehlt, drei Datensätze fehlen.

*p <01. ** **.p <001.

DSM-IV Selbsteinstufungsskala für ADHS

Über 18 von 25 ADHS-Patienten (72%) erreichten den Cut-off-Wert in dieser Selbsteinstufungsskala. Diese Gruppe erfüllte hauptsächlich die Kriterien für den kombinierten Subtyp (36%) direkt gefolgt vom unaufmerksamen Subtyp (32%). In einem Fall wurde ein hyperaktiv-impulsiver Subtyp gefunden (4%) und drei Teilnehmer erreichten den Cut-off nicht (12%). Vier Datensätze zur Information über DSM-Kriterien fehlten (16%).

Über 7 von 25 IUP-Patienten (28%) wurden in den DSM-Kriterien positiv auf ADHS getestet. Hier war der kombinierte Subtyp am häufigsten (12%). Zwei Fälle wurden positiv auf den unaufmerksamen Subtyp (8%) und den hyperaktiv-impulsiven Subtyp (8%) getestet. In 15-Fällen (60%) wurde der psychometrische Cut-off für ADHS nicht erreicht und drei Datensätze (12%) fehlten. Es gab keinen signifikanten Unterschied zwischen der IUP-Gruppe und ihren Kontrollen hinsichtlich der DSM-Kriterien. Schließlich unterschieden sich beide klinischen Gruppen signifikant in Bezug auf die Verteilung des kombinierten und unaufmerksamen Subtyps zugunsten der ADHS-Gruppe. Bezüglich des hyperaktiv-impulsiven Subtyps wurde kein signifikanter Unterschied gefunden.

WURS-k

Die Ergebnisse auf der WURS-k zeigen eine vorbestehende ADHS für die ADHS-Gruppe auf der Grundlage der Mittelwert (M = 41.68, SD = 16.52). Auf individueller Ebene zeigten 18 (72%) Teilnehmer einen Wert, der gleich oder über dem Grenzwert von 30 lag. Insgesamt unterschied sich die ADHS-Gruppe signifikant von ihren Kontrollen (U = 26.00, p <001). In Anbetracht des Mittelwerts zeigte die IUP-Gruppe einen hohen Wert für das WURS-k nahe dem vorgeschlagenen Grenzwert, was auf eine erhöhte ADHS-Symptomatik im Kindesalter hinweist (M = 27.29, SD = 17.30). Auf individueller Ebene erreichten acht IUP-Fälle (32%) einen Wert, der gleich oder über dem Grenzwert lag. Beide klinischen Gruppen unterschieden sich hinsichtlich ihrer selbst berichteten ADHS-Symptomatik im Kindesalter nicht signifikant voneinander.

CAARS

Da die CAARS keine Cut-Offs auf Basis von Rohwerten bieten und nur geschlechtsspezifische Normen haben, t-Scores des Handbuchs von Christiansen et al. (2014) werden berichtet, um die Dimensionen der aktuellen ADHS-Symptomatik zu beurteilen. Hier, t-Scores gleich oder über 65 werden als klinisch relevant eingestuft. Das t-Score zwischen 60 und 65 implizieren eine erhöhte Symptomatik, die über dem Normalwert liegt und als grenzwertig zu den klinisch relevanten Dimensionen markiert ist. Die ADHS-Gruppe zeigte in allen Dimensionen der CAARS stark erhöhte und klinisch relevante Werte und unterschied sich signifikant von ihren Kontrollen. Auf der individuellen Ebene zeigten 19-Patienten (76%) der ADHS-Gruppe klinisch relevante Werte auf der DSM-IV, was in den meisten Fällen eine anhaltende ADHS impliziert. Die IUP-Gruppe zeigte leicht bis mäßig erhöhte Werte auf den CAARS. Sie unterschieden sich signifikant von ihren Kontrollen in mehreren Dimensionen außer den Subskalen Hyperaktivität, Impulsivität, DSM-IV hyperaktiv-impulsiv und DSM-IV ADHS-Symptome. Auf der individuellen Ebene erfüllten fünf Fälle (20%) die Kriterien der CAARS DSM-IV ADHS-Maßnahme. Im direkten Vergleich zwischen beiden klinischen Gruppen unterschied sich die ADHS-Gruppe signifikant in der überwiegenden Mehrheit der CAARS-Dimension, mit Ausnahme der Probleme mit dem Selbstkonzept der IUP-Gruppe.

ISS

Insgesamt zeigten die ADHS-Patienten einen signifikant höheren Gesamt-ISS-Score im Vergleich zu ihren Kontrollen [(M = 36.36, SD = 17.45) vs.M = 23.00, SD = 4.34)], während der Mittelwert den Grenzwert für eine problematische oder pathologische Internetnutzung nicht erreichte. Auf der Subskalenebene zeigte die ADHS-Gruppe signifikant höhere Werte für Kontrollverlust (M = 9.68, SD = 4.09), Entzugssymptome (M = 6.56, SD = 3.66) und negative Auswirkungen auf die sozialen Beziehungen (M = 6.32, SD = 3.73) im Vergleich zu ihren Kontrollen. Auf individueller Ebene zeigten fünf Patienten (20%) Werte, die mindestens dem Grenzwert für das Risiko einer Internetabhängigkeit entsprachen. Drei Patienten (12%) zeigten tatsächlich Werte, die gleich oder über dem Suchtgrenzwert lagen. Innerhalb der IUP-Gruppe gab die ISS eine problematische Nutzung für vier Patienten (16%) und eine pathologische Internetnutzung für 10 Patienten (40%) an. Auf der Subskalenebene zeigte die IUP-Gruppe einen signifikant höheren Kontrollverlust (M = 11.92, SD = 3.49), Entzugssymptome (M = 10.12, SD = 3.27), Toleranzentwicklung (M = 12.64, SD = 3.29), negative Auswirkungen auf soziale Beziehungen (M = 10.28, SD = 3.61) und Arbeitsleistung (M = 8.32, SD = 4.40) im Vergleich zu ihren Kontrollen. Im direkten Vergleich übertraf die IUP-Gruppe die ADHS-Gruppe in jeder Dimension der ISS mit Ausnahme der Verlust der Kontrolle Unterskala.

BDI und SCL-90-R

Insgesamt zeigten die ADHS-Patienten Werte, die auf eine leichte Depression hinweisen (M = 16.96, SD = 9.91). Darüber hinaus unterschieden sie sich signifikant von ihren Kontrollen. Unter den ADHS-Patienten wurden 13 (52%) als klinisch depressiv eingestuft. Die IUP-Gruppe zeigte eine etwas schwerwiegendere Depressionssymptomatik, die im Hinblick auf den BDI noch mild war (M = 18.54, SD = 8.40). Hier wurden 15 Patienten (60%) als klinisch depressiv eingestuft. Auch diese Gruppe unterschied sich signifikant von ihren Kontrollen. Es gab keinen signifikanten Unterschied zwischen beiden klinischen Gruppen. In Bezug auf den SCL-90-R unterschieden sich beide klinischen Gruppen signifikant von ihren Kontrollen in allen Indizes. Im direkten Vergleich zeigten beide klinischen Gruppen keine signifikanten Unterschiede, zeigten jedoch erhöhte Scores, die formal am Rande der klinischen Relevanz lagen. Insgesamt zeigten beide klinischen Gruppen eine erhöhte Symptombelastung, was auf ein relevantes Belastungsniveau hinweist.

Soziodemografische Variablen

Kurz gesagt ergab die Analyse, dass in den meisten Fällen keine normale Verteilung der Daten angenommen werden konnte (siehe Tabelle 1) 4). Es zeigte sich, dass nur eine kleine Anzahl von Variablen normal verteilt war, jedoch als nicht parametrischer Ansatz (z. B. Mann-Whitney) U Tests) auf diese Fälle angewendet werden, wurde für den gesamten Datensatz ein nichtparametrischer Ansatz gewählt.

Tabelle 4. Mediennutzung. Bedeuten (SD)

Hinweis. Die grau schattierten Bereiche stellen den statistischen Vergleich zwischen der jeweiligen klinischen Gruppe und der Kontrollgruppe dar. Die letzte Spalte stellt den statistischen Vergleich zwischen beiden klinischen Gruppen dar. SD: Standardabweichung; IUP: Störung der Internetnutzung; ADHS: Aufmerksamkeitsdefizit-Hyperaktivitätsstörung; ns: nicht signifikant.

^aEin Datensatz fehlt, vier Datensätze fehlen.

*p <01. ** **.p <001.

ADHS-Gruppe versus Kontrollgruppe

Die Analyse ergab keinen signifikanten Unterschied in Bezug auf Geschlecht, Alter, Ausbildung, beruflichen Status und Partnerschaft zwischen der ADHS-Gruppe und ihrer Kontrollgruppe. Vor allem in Übereinstimmung mit den Einschlusskriterien unterschied sich die ADHS-Gruppe von der Kontrollgruppe in Bezug auf berichtete vorbestehende Krankheiten. Hier waren Depressionen und Angststörungen die häufigsten Erkrankungen. In geringerem Maße wurden Essstörungen und psychosomatische Störungen innerhalb der ADHS-Gruppe berichtet.

IUP-Gruppe gegen Kontrollgruppe

Die Analyse ergab keine signifikanten Unterschiede hinsichtlich der demografischen Variablen zwischen dem IUP und seiner Kontrollgruppe. Die IUP-Gruppe berichtete über mehr Vorerkrankungen als ihre Kontrollen. Auch hier waren Depressionen und Angststörungen die häufigsten Erkrankungen.

ADHS versus IUP

Bei der überwiegenden Mehrheit der soziodemografischen Variablen konnten keine signifikanten Unterschiede zwischen den beiden klinischen Gruppen gefunden werden. Wie erwartet, berichtete die ADHS-Gruppe signifikant häufiger von einer vorbestehenden ADHS.

Mediennutzung

ADHS-Gruppe versus Kontrollgruppe

Es gab keine signifikanten Unterschiede zwischen den Variablen der Internetnutzung zwischen der ADHS-Gruppe und ihren Kontrollen. Gleiche Konten für die Variablen für Videospiele. Bezüglich der Motivation, Videospiele zu benutzen, gab es ein bemerkenswertes Muster. ADHS-Patienten berichteten, dass sie Videospiele zur Stimulierung, zur Überwindung von Einsamkeit und / oder für Sozialisierungsbedürfnisse verwendeten, während dies bei keiner der Kontrollen der Fall war. Eine weitere wichtige Motivation für den Einsatz von Videospielen bei ADHS-Patienten war die Entspannung. Das Motiv, das Internet bei Personen innerhalb der ADHS-Gruppe zu nutzen, war hauptsächlich auf das Interesse zurückzuführen. Die ADHS-Gruppe berichtete signifikant häufiger über ihre Kontrollen, um sich als süchtig nach Videospielen zu sehen [11 vs. 0, χ² (1) = 12.76, p <001].

Spirale gegen Kontrollgruppe

Die IUP-Gruppe verwendete Videospiele signifikant häufiger im Vergleich zu ihren Kontrollen [21 vs. 10, χ² (1) = 11.89, p <001]. Es gab auch einen signifikanten Unterschied hinsichtlich der Stunden, die pro Tag mit Videospielen zugunsten der IUP-Gruppe verbracht wurden [(M = 6.47, SD = 5.41) vs.M = 1.94, SD = 0.95), U = 18.00, p <001]. In Bezug auf die Internetnutzung verbrachte die IUP-Gruppe im Vergleich zu ihren Kontrollen deutlich mehr Stunden pro Tag mit der Nutzung des Internets [(M = 6.47, SD = 4.07) vs.M = 2.20, SD = 2.52), U = 66.0, p <001]. Das charakteristische Motivationsmuster für die Verwendung von Videospielen bei ADHS-Patienten wurde auch bei IUP-Patienten gefunden. Die Motive, das Internet bei Personen mit IUP zu nutzen, waren hauptsächlich auf Interesse zurückzuführen. Die IUP-Patienten gaben an, sich von Videospielen abhängig zu fühlen [12 vs. 1, χ² (1) = 7.60, p = .006] signifikant häufiger als ihre Kontrollen.

ADHS versus IUP

Die Teilnehmer der IUD-Gruppe verbrachten signifikant mehr Tage pro Woche mit dem Spielen von Videospielen [(M = 5.90, SD = 2.02) vs.M = 4.61, SD = 2.34), U = 88.50, p <.05], obwohl sie nicht wesentlich mehr Stunden pro Tag damit verbrachten [(M = 6.47, SD = 5.41) vs.M = 3.69, SD = 3.12), U = 81.50, p > .05]. Die Motivation, Videospiele innerhalb der IUP-Gruppe zu verwenden, unterschied sich von der ADHS-Gruppe hinsichtlich einer höheren Tendenz, Langeweile zu vermeiden. Darüber hinaus waren soziale Bedürfnisse ein wichtigeres Motiv innerhalb der IUP-Gruppe. Die Verwendung von Videospielen zur Entspannung war in der ADHS-Gruppe stärker ausgeprägt. Im direkten Vergleich beider klinischer Gruppen gab es keinen signifikanten Unterschied in Bezug auf selbst wahrgenommene Suchtvideospiele. Die IUP-Gruppe nutzte das Internet deutlich länger pro Tag [(M = 6.47, SD = 4.07) vs.M = 2.5, SD = 2.43), U = 65.0, p <001]. Die Motivation, das Internet zu nutzen, unterschied sich in Bezug auf Langeweile, Einsamkeit, Unterhaltung und Entspannung zugunsten der IUP-Gruppe.

Komorbiditäten

Um die konvergierenden Linien und Assoziationen zwischen den beiden Erkrankungen weiter zu untersuchen und aufzuklären, wurden Patienten, die die jeweiligen Grenzwerte für ADHS und IUP erreicht hatten, getrennt untersucht. Hier wurden Patienten, die einen Wert höher oder gleich 50 auf der ISS und einen T-Wert größer oder gleich 65 auf der CAARS DSM-IV ADHS-Messung zeigten, in diese Untergruppe aufgenommen. Dieses Verfahren führte zu acht Patienten, die zu gleichen Teilen aus beiden Gruppen stammten. Diese Gruppe bestand aus fünf männlichen und drei weiblichen Tieren mit einem mittleren Alter von 41.6 Jahren (SD = 10.23). Etwa 75% waren beschäftigt und 62.5% hatten einen Partner. Laut WURS-k erfüllten 87.5% die Kriterien für ADHS im Kindesalter (hauptsächlich kombinierter Subtyp). Folglich zeigte diese Gruppe einen hohen WURS-k-Wert (M = 49.88, SD = 16.19) zeigt auch bereits bestehende ADHS in der Kindheit an. In Bezug auf ihre Mediennutzung gaben 62.5% dieser Gruppe an, durchschnittlich 4.40 Jahre lang Videospiele zu spielen (SD = 2.07) an 6 Tagen / Woche (SD = 1.73) bei einem Durchschnitt von 4.60 Stunden (SD = 4.22) hauptsächlich zur Unterhaltung (60%) und Entspannung (60%). Das Internet wurde von Patienten dieser Gruppe im Durchschnitt seit 7.75 Jahren genutzt (SD = 3.77). Darüber hinaus gaben sie an, das Internet durchschnittlich 6 Stunden pro Tag zu nutzen (SD = 5.90) hauptsächlich für Unterhaltung (62.5%), Interesse (62.5%) und Sozialisation (50%). Insgesamt hat die Gruppe den Grenzwert für Sucht auf der ISS überschritten (M = 61.50, SD = 9.53). Die Werte der CAARS DSM-IV: ADHS-Messung können als hoch klinisch relevant angesehen werden (M = 81.75, SD = 7.72). Schließlich könnte diese Untergruppe als leicht depressiv beschrieben werden (M = 17.13, SD = 7.10).

Korrelationen

Insgesamt zeigten die verwendeten Instrumente hohe interne Konsistenzen und erfassten die zugrundeliegenden Konstrukte in zufriedenstellender Weise (Tabelle 1) 5). Innerhalb der ADHS-Gruppe zeigten die WURS-k und die Stunden der Internetnutzung eine starke und signifikante Beziehung (r = .630, p <01). Interessanterweise war diese Assoziation innerhalb der IUP-Stichprobe nur schwach und zeigte keine Signifikanz (r = 264, ns). Die Beziehung zwischen der Nutzung von Videospielen in Stunden und dem WURS-k innerhalb der ADHS-Stichprobe war hoch, aber nicht signifikant (r = .564, p = 056). Interessanterweise war dies in der IUP-Stichprobe nicht der Fall (r = 297, ns). Innerhalb der ADHS-Stichprobe gab es eine moderate, aber nicht signifikante Korrelation zwischen ISS und Internetnutzung in Stunden (r = .472, ns), was in der IUP-Stichprobe nicht der Fall war (r = .171, ns). Innerhalb der IUP-Stichprobe war das CAARS-Hyperaktivitätsmaß in moderatem, nicht signifikantem Maße mit der Internetnutzung in Stunden verbunden (r = 453, ns). Innerhalb der Gruppe von Patienten, bei denen sowohl ADHS als auch IUP diagnostiziert wurden, bestand eine starke und signifikante Korrelation zwischen WURS-k und ISS (r = .884, p <01) (wird in der Tabelle nicht angezeigt 5).

Tabelle 5. Skalenkorrelationen und interne Konsistenzen (links: ADHS und rechter IUP) in der Diagonale für ADHS (unter der Diagonale) und IUP-Probe (über der Diagonalen)

Hinweis. Pearson Korrelationen, enthalten Datensätze reichen von 12 zu 25 (ADHS-Gruppe) und 17 zu 24 (IUP-Gruppe). WURS-k: Wender Utah Bewertungsskala; ISS: Internetsuchskala; IUP: Störung der Internetnutzung; ADHS: Aufmerksamkeitsdefizit-Hyperaktivitätsstörung; CAARS: Conners ADHS-Bewertungsskalen für Erwachsene; BDI: Beck Depressions Inventar; SCL-90-R: Symptomcheckliste-90; GSI: Globaler Schweregradindex.

*p <01; p Werte sind zweiseitig.

Diskussion

IUP-Gruppe

Wie erwartet, unterschieden sich Patienten, bei denen eine IUP diagnostiziert wurde, signifikant von allen Messungen der Internetabhängigkeit von ihren Kontrollen. Wir fanden ein ähnliches Muster in Bezug auf einige Maße von ADHS bei Erwachsenen.

ADHS-Diagnose innerhalb der IUP

Bei den mit IUP diagnostizierten Patienten fanden wir erhebliche Prävalenzraten von ADHS. Hohe Prävalenzzahlen von ADHS im Kindesalter innerhalb der Gruppe der IUP-Patienten weisen darauf hin, dass ADHS einen wesentlichen Risikofaktor für den Beginn und die Entwicklung von IUP darstellen könnte. Die Unterstützung für diesen Begriff stammt beispielsweise aus dem Bereich der Nikotin- und Alkoholabhängigkeit. Hier haben Ohlmeier et al. (2007) fanden heraus, dass fast ein Viertel einer Gruppe alkoholabhängiger Patienten im Kindesalter mit ADHS diagnostiziert werden konnte. Zusätzliche Unterstützung aus dem Bereich der Internetsucht kommt von Dalbudak und Evren (2014). Bei ihren Untersuchungen an Studenten fanden sie eine starke und signifikante Korrelation zwischen dem WURS-25-Maß und dem IAS. In dieser Studie wurden 20% der IUP-Patienten mit Symptomen von ADHS bei Erwachsenen identifiziert. Angesichts dieser Zahlen sehen wir Unterstützung für unsere Vorstellung von starken Assoziationen zwischen beiden Erkrankungen. Da die Literatur zu diesem Thema, insbesondere in einem erwachsenen klinischen Kontext, immer noch klein ist, sind nur Bernardi und Pallanti (2009) liefern Daten zum Vergleich dieser Ergebnisse. Hier fanden sie, dass 20% ihrer erwachsenen ambulanten Patienten, die im Internet als süchtig nach Young identifiziert wurden (1998) IAS erfüllte die Kriterien für ADHS bei Erwachsenen. Da ihre Ergebnisse mit unseren Ergebnissen übereinstimmen, sind wir von der Validität unserer Daten überzeugt. Zusätzliche Daten stammen von Ko, Yen, Chen, Chen und Yen (2008), die psychiatrische Komorbidität in einer Stichprobe von erwachsenen College-Studenten mit Internet-Sucht untersucht. Hier durchliefen die Studenten ein psychiatrisches diagnostisches Interview und 32.2% wurden als ADHS identifiziert. Trotz des nicht-klinischen Zusammenhangs zeigen diese Ergebnisse immer noch, dass ADHS und IUP wesentliche Assoziationen aufweisen.

IUP - Motivationsaspekte und Korrelationen

In Bezug auf die Motive für die Verwendung bestimmter Online-Anwendungen fanden wir ein interessantes Muster innerhalb der Gruppe der Patienten mit IUD diagnostiziert. Wie berichtet, wurden Videospiele verwendet, um zu stimulieren, Einsamkeit zu überwinden und mit anderen innerhalb der Gruppe IUP zu sozialisieren, während keine ihrer Kontrollen eine solche Motivation gemeldet. Darüber hinaus war Langeweile ein Hauptmotiv bei Patienten mit IUD diagnostiziert. In einer Stichprobe von Universitätsstudenten, Skues, Williams, Oldmeadow und Wise (2016) identifizierte Langeweile als Prädiktor für PIU. Darüber hinaus war Einsamkeit sowohl mit Langeweile als auch mit PIU verbunden, war aber kein signifikanter Prädiktor in dem Modell. Sie kommen zu dem Schluss, dass Universitätsstudenten, die anfällig für Langeweile sind, dazu neigen, das Internet zu nutzen, um Stimulation und Zufriedenheit als Ausgleich zu suchen. Basierend auf unseren Daten teilen wir diese Ansicht, da Langeweile und Unterhaltung die Hauptmotive für Online-Aktivitäten sind, sowohl für Videospiele als auch für das Internet im Allgemeinen. In Bezug auf die linearen Beziehungen fanden wir nur schwache oder sogar negative Beziehungen zwischen den klinischen Maßnahmen und externen Aspekten wie den Zeiten der Mediennutzung. Hier ist festzuhalten, dass die Mediennutzungszeiten nicht als ein gültiges Kriterium zur Diagnose von IUP angesehen werden. Klinische Kriterien wie die von Young (1996) und Bart und Wolf (2001) sind Goldstandard, einschließlich Nebenwirkungen von IUP in privaten und beruflichen Aspekten des Lebens. Dieser Aspekt wird durch eine Untersuchung von Hahn und Jerusalem (2010) die nur eine Korrelation berichteten r = 40 zwischen der ISS und den mittleren Mediennutzungszeiten innerhalb einer Woche. Es muss jedoch festgestellt werden, dass diese Untersuchung in einer nichtklinischen Probe durchgeführt wurde.

ADHS-Gruppe

Im Hinblick auf die Symptome der Internetabhängigkeit unterschieden sich die ADHS-Patienten signifikant von ihren Kontrollen bei den meisten Maßnahmen.

IUP-Diagnose bei ADHS

Die Analyse der ISS ergab, dass 20% der mit ADHS diagnostizierten Patienten Werte zeigten, die über dem Grenzwert für eine problematische und pathologische Internetnutzung lagen. Nach unserem Kenntnisstand ist dies die erste Studie, die Daten zur Mediennutzung in einer erwachsenen und klinischen ADHS-Population liefert. Ein direkter Vergleich dieser Ergebnisse ist daher schwierig. Han et al. (2009) untersuchten eine Stichprobe von Kindern, bei denen ADHS diagnostiziert wurde, und fanden heraus, dass 45% im Hinblick auf erhöhte Werte auf den IAS süchtig nach dem Internet ist. Obwohl sich unsere Stichprobe in Bezug auf das Alter und die verwendeten Instrumente unterscheidet, sehen wir immer noch unsere Ansicht bestätigt, dass IUP nicht nur bei Kindern, sondern auch bei Erwachsenen mit ADHS eine Rolle spielt. Zukünftige Studien in größeren klinischen Erwachsenenpopulationen sind erforderlich, um mehr Daten über Prävalenzraten zu erhalten. Die ISS-Cut-offs zur Definition einer problematischen oder pathologischen Mediennutzung sind aufgrund der publizierten Normen bekanntlich recht hoch angesetzt. Daher erscheint es vernünftig, eine noch höhere Prävalenzrate von IUP bei Erwachsenen anzunehmen, bei denen ADHS diagnostiziert wurde.

ADHS - Motivationsaspekte und Korrelationen

In Bezug auf die motivierenden Aspekte der Mediennutzung bei Patienten mit ADHS fanden wir ein bemerkenswertes Muster. Ein Hauptmotiv unter ADHS-Patienten, Videospiele zu spielen, war Entspannung. Natürlich ist dies an sich nicht pathologisch, aber immer noch von Interesse, da dieses Motiv hauptsächlich bei Patienten vorlag, bei denen ADHS diagnostiziert wurde im Vergleich zu allen anderen Gruppen. Aus biologischer Sicht ist bekannt, dass ADHS mit einer niedrigen Dopaminfunktion assoziiert ist (Friedel et al., 2007; Gold, Blum, Oscar-Berman & Braverman, 2014; Volkow et al., 2009). Wie das Spielen von Videospielen mit striataler Dopaminfreisetzung (Koepp et al., 1998) Gaming könnte als ein Weg der Selbstmedikation in Bezug auf Entspannung interpretiert werden. Die Hypothese der Selbstmedikation wurde auch vorgeschlagen, um die erhöhte Prävalenz von Substanzgebrauchsstörungen bei Personen mit ADHS zu erklären (für einen Überblick, siehe Biederman et al., 1995). Daher könnte hier das berichtete Motiv, Videospiele zur Entspannung zu verwenden, als die emotionale Auswirkung der Dopaminfreisetzung während des Spielens interpretiert werden. Da der Körper der Literatur bei erwachsenen und klinischen ADHS-Patienten klein ist, bleibt diese Idee spekulativ. Auf der Ebene der Korrelationen fanden wir signifikante Assoziationen zwischen den WURS-k und Mediennutzungszeiten. Die Korrelation zwischen dem WURS-k und den Videospielen in Stunden war zwar nicht signifikant, aber immer noch hoch. Hier hätten die geringe Stichprobengröße und das konservative Signifikanzniveau möglicherweise eine Signifikanz verhindert. Nichtsdestoweniger sind diese erhöhten Beziehungen von Interesse, da es einige Hinweise gibt, dass retrospektiv berichtete ADHS-Symptome sich auf konkrete Zielparameter von Suchtverhalten beziehen. In einer großen, bevölkerungsbezogenen Stichprobe von jungen Erwachsenen, Kollins, McClernon und Fuemmeler (2005) fanden eine signifikante lineare Beziehung zwischen den retrospektiv berichteten Symptomen von ADHS innerhalb der 5-12-Jahre und der Anzahl der täglich gerauchten Zigaretten. Genauer gesagt korrelierte die Anzahl der gemeldeten Unaufmerksamkeitssymptome positiv mit der Anzahl der täglich gerauchten Zigaretten. Hier sehen wir einige konvergierende Linien zu unseren Daten, die die Selbstmedikationshypothese weiter unterstützen könnten.

Doppelte Diagnose - ADHS und IUP

Innerhalb der kleinen Untergruppe von Patienten, die problematische pathologische Scores auf der ISS aufwiesen, und klinisch signifikanten Scores auf der CAARS ADHS-Messung, fanden wir eine starke und signifikante Korrelation zwischen dem WURS-k und der ISS. Diese Beziehung unterschied diese Untergruppe von den klinischen Gruppen, die entweder mit ADHS oder IUP diagnostiziert wurden, wobei die gleiche Beziehung nur schwach war. Dieser Befund kann die Bedeutung von ADHS in der Kindheit, die ein Prädiktor für den Beginn und die Entwicklung von IUP ist, weiter unterstreichen.

Starken und Einschränkungen

Dies ist unseres Wissens die erste Studie, die eine genauere Untersuchung von Patientenproben mit ADHS und IUP (und deren Kontrollen) liefert, die einen weiteren Beweis für Interdependenzen liefern und weitere Forschungen in dieser Hinsicht anregen. Diese Studie verwendete einen umfassenden psychometrischen und klinischen Ansatz, der mit einer breiten Vielfalt von Variablen und gut etablierten Instrumenten arbeitete, die mehrere interessierende Konstrukte erfassten, so dass wir multiple Assoziationen untersuchen und bewerten konnten. Da es sich um eine Querschnittsstudie handelt, können wir keine kausalen Rückschlüsse auf die gefundenen Zusammenhänge ziehen. Da ADHS normalerweise im Alter von 7 beginnt, kann spekuliert werden, wenn sich zumindest einige der gefundenen Assoziationen auf ADHS-Symptome beziehen. Nichtsdestotrotz kann dies kein longitudinales Design ersetzen, was von wesentlicher Bedeutung ist, wenn es darum geht, die Entwicklungsstörungen zwischen ADHS und IUP zu untersuchen und zu bewerten. Ein weiterer Aspekt, der unsere Interpretationen einschränkte, waren die relativ kleinen Stichprobengrößen, die teilweise auf fehlende Daten zurückzuführen waren. Darüber hinaus wurden die spezifischen klinischen diagnostischen Abklärungen für die ADHS- und IUP-Patienten nicht umgekehrt angewandt, was problematisch ist, da die Ergebnisse der Selbstbewertungsfragebögen nicht notwendigerweise eine Diagnose anzeigen. Daher sollten unsere Ergebnisse mit Vorsicht interpretiert werden, bis sie in größeren Proben repliziert werden. Schließlich war die ADHS-Gruppe älter als die IUP-Gruppe, obwohl der statistische Unterschied unbedeutend war. Da die Nutzung digitaler Medien insbesondere bei jüngeren Generationen zugenommen hat, ist die ältere ADHS-Gruppe in Bezug auf ihre Internetnutzung möglicherweise nicht repräsentativ. Nichtsdestotrotz zeigt unsere Studie, dass eine problematische und pathologische Internetnutzung auch bei älteren Menschen zu finden ist, die von Anfang an keinen Online-Medien ausgesetzt sind. Wenn eine frühzeitige übermäßige Medienexposition positiv mit der Entwicklung von ADHS korreliert, können unsere Ergebnisse als eine konservative Abschätzung dieses Einflusses in unserer ADHS-Stichprobe angesehen werden.

Klinische und wissenschaftliche Implikationen

Aus klinischer Sicht und aufgrund erhöhter Komorbiditätsraten sollten Patienten mit IUP auf ADHS getestet werden, wenn Symptome auftreten. Patienten mit ADHS sollten einen moderaten Internet- und Videospielkonsum als präventive Strategie betreiben. Als Behandlungsstrategie, Park, Lee und Han (2016) konnte zeigen, dass eine 12-Woche-Medikation mit Atomoxetin oder MPH den Schweregrad der IGD reduzieren konnte, was mit einer Verringerung der Impulsivität korrelierte. Daher könnten pharmakologische und auch psychotherapeutische Ansätze, die auf eine Reduktion von Unaufmerksamkeit, Hyperaktivität und Impulsivität abzielen, bisher die vielversprechendsten Interventionen sein. Da Patienten mit ADHS in der Regel ein höheres Risiko haben, andere Süchte zu entwickeln, müssen Kliniker sich einer möglichen Suchtverschiebung während der Behandlung und darüber hinaus bewusst sein. Andererseits kann nicht ausgeschlossen werden, dass ein übermäßiger Medienkonsum in der Kindheit unter anderem ein Faktor sein könnte, der eine ADHS-Symptomatik auslösen oder verstärken könnte.

Schlussfolgerungen

Wir fanden Unterstützung für die Hypothese, dass eine übermäßige oder pathologische Medienverwendung bei Patienten, bei denen ADHS und / oder IUP diagnostiziert wurde, tatsächlich eine häufige und wesentliche pathologische Facette ist und in der Behandlung und Rehabilitation angemessen behandelt werden muss. Bei den Patienten scheinen Videospiele ein selektives Mittel zu sein, um dysphorische Stimmungszustände zu überwinden, während das Internet aus diesen Gründen auch bei Gesunden eingesetzt wird. Dies ist insbesondere der Fall bei Patienten mit ADHS, die Videospiele zur stärkeren Entspannung nutzen, was auf ihre Defizite in der Dopaminfunktion zurückgeführt werden kann. Da die Komorbiditätsraten bemerkenswert sind, sollte die zukünftige Forschung die Mechanismen zwischen beiden Erkrankungen untersuchen und daher longitudinale Designs insbesondere in klinischen und erwachsenen Populationen einsetzen. Klinische Praktiker sollten sich der engen Beziehungen zwischen beiden Erkrankungen sowohl diagnostisch als auch therapeutisch bewusst sein. Gut etablierte Prinzipien in der Behandlung von ADHS könnten auch bei der Behandlung von IUP-Patienten anwendbar sein. Wenn es darum geht, die Kontrolle über die Internetnutzung während der gesamten Behandlung und Rehabilitation wiederzuerlangen, muss eine mögliche Verlagerung der Abhängigkeit von Seiten der Anwender und Patienten im Auge behalten werden.

Beitrag der Autoren

BTW: Principal Investigator; MB: Datenanalyse und erster Autor; MD und IP: Untersuchungen an Patienten mit IUP; MR und MO: Untersuchungen an Patienten mit ADHS; LB, TS, JD-H, GRS und AM: Co-Autoren mit Fachwissen über IUP.

Interessenkonflikt

Die Autoren erklären keinen Interessenkonflikt.

Bibliographie