Stuck auf Bildschirmen: Muster von Computer und Gaming-Station Verwendung in der Jugend in einer psychiatrischen Klinik (2011) gesehen

J Kann Acad Child Adolesc Psychiatrie. 2011 May;20(2):86-94.

Baer S1, Bogusz E, Grüner DA.

Abstrakt

ZIEL:

Die Nutzung von Computern und Spielstationen hat sich in der Kultur unserer Jugend etabliert. Eltern von Kindern mit psychiatrischen Erkrankungen berichten von Bedenken wegen Überbeanspruchung. Die Forschung auf diesem Gebiet ist jedoch begrenzt. Das Ziel dieser Studie ist es, die Verwendung von Computern / Spielstationen bei Jugendlichen in einer psychiatrischen Klinik zu bewerten und den Zusammenhang zwischen Nutzung und Funktionsstörung zu untersuchen.

METHODE:

102-Jugendliche im Alter von 11-17 aus ambulanten psychiatrischen Kliniken nahmen daran teil. Die Anzahl der Nutzung von Computern / Spielstationen, die Art der Nutzung (Spiele oder Nicht-Spiele) und das Vorhandensein von Suchtfaktoren wurden zusammen mit emotionalen / funktionalen Beeinträchtigungen festgestellt. Die multivariate lineare Regression wurde verwendet, um die Korrelationen zwischen Nutzungsmustern und Beeinträchtigungen zu untersuchen.

ERGEBNISSE:

Die mittlere Bildschirmzeit betrug 6.7 ± 4.2 Std./Tag. Das Vorhandensein von süchtig machenden Merkmalen korrelierte positiv mit emotionaler / funktioneller Beeinträchtigung. Die Zeit, die für die Nutzung von Computern / Spielstationen aufgewendet wurde, korrelierte nicht insgesamt mit der Beeinträchtigung nach Kontrolle der Suchtfunktionen, die Nicht-Gaming-Zeit war jedoch positiv mit dem Risikoverhalten bei Jungen korreliert.

FAZIT:

Jugendliche mit psychiatrischen Erkrankungen verbringen einen Großteil ihrer Freizeit auf dem Computer / der Spielstation, und ein erheblicher Teil der Gruppe zeigt süchtig machende Funktionen, die mit einer Beeinträchtigung einhergehen. Weitere Untersuchungen zur Entwicklung von Maßnahmen und zur Bewertung des Risikos sind erforderlich, um die Auswirkungen dieses Problems zu ermitteln.

KEYWORDS:

Jugend; Computersucht; Internetsucht; Videospiele

Einleitung

In den letzten 20-Jahren hat der Einsatz von Computern und Spielstationen im täglichen Leben von Kindern und Jugendlichen stark zugenommen (Media Awareness Network, 2005; Smith et al., 2009). Neue Formen der sozialen Kommunikation, einschließlich Instant Messaging und webbasierte soziale Interaktionen, sind heutzutage ein wichtiger Bestandteil des Lebens vieler Teenager. Das elektronische Spielen ist in der Popularität explodiert und für einige Kinder ist es zu ihrer hauptsächlichen Freizeitaktivität geworden (Olson et al., 2007). Da die Nutzung von Computern / Spielstationen ein relativ neues Phänomen ist, ist unser Verständnis über die Auswirkungen der Nutzung auf die allgemeine Entwicklung des Kindes sowie auf das soziale und akademische Funktionieren begrenzt. Diese Studie ist ein erster Schritt bei der Untersuchung der Verwendung von Computern und Spielstationen bei Kindern mit psychiatrischen Erkrankungen, einer anfälligen Bevölkerung, von der noch weniger bekannt ist.

Kinder und Jugendliche identifizieren häufig positive Merkmale der Nutzung, einschließlich sozialer und intellektueller Stimulation (Campbell et al., 2006) und es gibt Forschungsergebnisse, die darauf hindeuten, dass Videospiele aufmerksame und visuelle räumliche Fähigkeiten entwickeln können (Green & Bavelier, 2003). Es wurden jedoch Bedenken hinsichtlich der Auswirkungen der Nutzung auf die Schularbeit und die soziale Entwicklung geäußert, insbesondere dort, wo ein hohes Nutzungsniveau die Einbindung in direktes soziales Engagement, Sport, fantasievolles Spiel, Musik und andere Arten außerschulischer Aktivitäten zur Entwicklung von Fähigkeiten einschränkt (Allison et al., 2006; Jordanien, 2006).

Die übermäßige Nutzung von Computer- / Spielstation-Aktivitäten hat zu Vorschlägen geführt, wonach dies als eine Art Verhaltenssucht betrachtet wird (Jung, 1998b). Verschiedene Suchtmodelle wurden vorgeschlagen, einschließlich solcher, die auf Impulskontrollstörungen, pathologischem Glücksspiel und Substanzabhängigkeit beruhen (Bart, 2005; Byun et al., 2009; Shapira et al., 2003; Jung, 1998b). Internetabhängigkeit ist im DSM-IV-TR nicht enthalten (APA, 2000), einige haben jedoch vorgeschlagen, sie als Teil des DSM-V aufzunehmen (Block, 2008). Studien über die Bevölkerung von Schülern und Studenten an Hochschulen und Universitäten haben Raten der problematischen oder „süchtigmachenden“ Nutzung ermittelt, die von 2.4% –20% reichen (Cao & Su, 2006; Grusser et al., 2005; Ha et al., 2006; Mythily et al., 2008; Niemz et al., 2005), obwohl Vergleiche zwischen den Studien schwierig sind, da es keine standardisierte Definition der Internetsucht gibt (Byun et al., 2009; Weinstein & Lejoyeux, 2010).

Die Terminologie in diesem Bereich entwickelt sich weiter. Es werden verschiedene Begriffe verwendet, darunter „Internetabhängigkeit“ (Byun et al., 2009), „Problematische Internetnutzung“ (Ceyhan, 2008), „Obligatorische Internetnutzung“ (van Rooij et al., 2010) und „Cyberaddiction“ (Vaugeois, 2006). Die meisten Studien konzentrieren sich ausschließlich auf die Internetnutzung (Byun et al., 2009), während andere Videospiele (ob online oder offline) betrachten (Gentile, 2009; Rehbein et al., 2010; Tejeiro Salguero & Bersabe Moran, 2002). Diese ausschließliche Konzentration auf die eine oder andere elektronische Aktivität steht nicht im Einklang mit dem Verhalten der meisten Jugendlichen, die nach unserer Erfahrung verschiedene Online- und Offline-Aktivitäten durchführen, manchmal gleichzeitig. In dieser Studie verwenden wir den Begriff „Computer- / Gaming-Station-Aktivität“, um alle Freizeitaktivitäten (dh nicht schulische oder berufsbezogene) Aktivitäten auf Computern und Gaming-Stationen (einschließlich tragbarer Spielgeräte) zu umfassen. Als „Bildschirmzeit“ definieren wir die Zeit, die auf dem Computer / der Spielstation verbracht wird, und die Zeit, die Sie beim Fernsehen verbringen. Der Begriff „Überbeanspruchung“ wird verwendet, wenn die Aktivität zu viel Zeit in Anspruch nimmt, jedoch nicht unbedingt süchtig machende Merkmale sind. Wir verwenden den Begriff "Sucht", um auf Studien Bezug zu nehmen, bei denen es einen Maßstab gibt, der die oben beschriebenen qualitativen Merkmale der Sucht behandelt.

Zusammenhänge zwischen starkem Konsum und psychiatrischen Symptomen wie Depressionen, ADHS und sozialer Angst in allgemeinen Bevölkerungsstichproben wurden identifiziert (Cao & Su, 2006; Chan & Rabinowitz, 2006; Jang et al., 2008; Kim et al., 2006; Ko et al., 2008; Niemz et al., 2005; Rehbein et al., 2010; Weinstein & Lejoyeux, 2010; Weinstein, 2010; Yang et al., 2005; Yoo et al., 2004). Andere Studien untersuchten die psychiatrischen Merkmale starker Internetnutzer und fanden variable Ergebnisse, die in der Regel darauf hindeuten, dass häufige psychiatrische Symptome, einschließlich sozialer Angstzustände und Stimmungssymptome (Cao et al., 2007; Chak & Leung, 2004; Lo et al., 2005; Shapira et al., 2000; Yen et al., 2008) sowie kognitive Defizite (Sun et al., 2009; Sun et al., 2008).

Diese Korrelationen zwischen starkem Konsum und psychiatrischen Symptomen stehen im Einklang mit Anekdotenberichten von Ärzten und Eltern, die mit Kindern und Jugendlichen mit psychischen Problemen befasst sind. Während die Kennzeichnung der Nutzung von Computern / Spielstationen als "süchtig" gilt, bleibt in der Welt der Forschung umstritten (Shaffer et al., 2000), berichten viele Eltern in der klinischen Praxis über erhebliche Bedenken hinsichtlich der Verwendung von „Suchtmitteln“ bei ihren Kindern, und die Behandlungszentren für „Internetsucht“ nehmen zu (Ahn, 2007; Khaleej Times Online, 2009). Es ist unklar, ob die Nutzung von Computern / Spielstationen zu emotionalen Schwierigkeiten beiträgt, ob die Verwendung auf Schwierigkeiten (z. B. soziale Isolation) oder eine Kombination aus beiden Faktoren zurückzuführen ist. Derzeit gibt es nur wenige Informationen über die Verwendung von Computern / Spielstationen bei Jugendlichen mit psychiatrischen Störungen.

Diese Studie ist die erste, die sich speziell mit dem Einsatz von Computern / Spielstationen in Jugendlichen in einer psychiatrischen Klinik befasst. Ziel war es zu ermitteln, wie viel Zeit Jugendliche mit psychiatrischen Störungen vor „Bildschirmen“ (Fernsehen, Computer und Spielstationen) verbringen und wie sie ihre Zeit zwischen Videospielen und Nicht-Computerspielen für Freizeitcomputer (z. B. Facebook) aufteilen. . Weitere Ziele waren die Feststellung, ob ein Zusammenhang zwischen dem Umfang der Nutzung von Computer / Spielstationen und dem Ausmaß der emotionalen und funktionalen Beeinträchtigung bestand. Obwohl die „Internetsucht“ als Störung weiterhin kontrovers diskutiert wird, wollten wir schließlich feststellen, ob das Vorhandensein von Merkmalen der Suchterwerbung basierend auf den vorgeschlagenen Modellen für die Internetsucht in unserer klinischen Bevölkerung ermittelt werden kann und ob sie einen prädiktiven Wert für die Jugend haben funktionierte.

Versandart

Teilnehmer

Kinder und ihre Familien, die über einen 2-Monat in 4 in ambulanten psychiatrischen Kliniken in einem provinziellen Kinderkrankenhaus in Kanada sowie auf 2008-Community-Websites gesehen wurden, wurden angesprochen und zur Teilnahme an der Studie aufgefordert. Sie waren eine heterogene Gruppe, zu der Patienten aus allgemeinen Psychiatriekliniken sowie Subspezialkliniken gehörten. Sie waren eine Mischung aus Sekundär- und Tertiärfällen. Wir hatten keine Daten zum sozioökonomischen Status der Teilnehmer. Einschlusskriterien waren das Alter zwischen 11-17, fließendes Englisch und die Fähigkeit, Englisch zu lesen. Wir haben ∼160-Umfragen verteilt, bei denen 112 sowohl vom Kind als auch von seinen Eltern durchgeführt wurde. Wir haben 8-Teilnehmer wegen unvollständiger Einwilligungs- und / oder Zustimmungsformulare weggelassen, einen Teilnehmer, da er unter der Altersgrenze war, und einen Teilnehmer wegen falscher Interpretation der Fragebögen. Die Endprobe bestand daher aus 102-Probanden. Diese Studie wurde von der University of British Columbia Research Ethics Board genehmigt und alle Probanden unterzeichneten Einwilligungs- oder Zustimmungsformulare.

Demographie

Demographische Informationen wie Alter, Geschlecht, Anzahl der Computer und Internetzugang wurden über Fragebögen von Eltern und Kindern ermittelt. Schätzungen von Kindern und Eltern über die Zeit, die für Spiele, computergestützte Freizeitaktivitäten außerhalb des Spiels und für das Fernsehen an Wochentagen (Schultagen) und Wochenenden (Nicht-Schultagen) aufgewendet wurde, wurden ermittelt, sodass für jede Aktivität ein gewogener Tagesdurchschnitt berechnet werden konnte. In dem Fragebogen wurde keine SMS bewertet und es wurde nicht zwischen Online- und Offline-Spielen unterschieden. Das Vorhandensein von Regeln, Zeitlimits und der Standort des Computers / Spiels wurde ermittelt.

Maßnahmen

Es gibt keine bestehenden Maßnahmen, die die Suchtmerkmale von für Jugendliche geeigneten Computer- und Spielestationen berücksichtigen. Es wurden mehrere Maßnahmen entwickelt, um spezifisch auf internetbasierte Aktivitäten (Bart, 2005; Beranuy Fargues et al., 2009; Ko et al., 2005a; Nichols & Nicki, 2004; Park, 2005; Jung, 1998a, 1998b) und einige wurden entwickelt, um ausschließlich Videospiele zu betrachten (Gentile, 2009; Tejeiro Salguero & Bersabe Moran, 2002). Ein Großteil der Untersuchungen zur Internetsucht fand in Asien statt, wobei die Chen Internet Addiction Scale (Ko et al., 2005a), das nicht in englischer Sprache verfügbar ist. Der Internet Addiction Test (IAT) (Internet Addiction Test, IAT) ist eine der am weitesten verbreiteten Maßnahmen der englischen Sprache, die sich mit Internetaktivitäten befasst.Jung, 1998a, 1998b) wurde nur bei Erwachsenen validiert (Chang & Law, 2008; Widyanto & McMurran, 2004) und enthält einige Fragen, die für Kinder ungeeignet sind (z. B. „Wie oft bevorzugen Sie das Internet der Intimität mit Ihrem Partner?“). Eine Validierungsstudie umfasste einige Jugendliche, das Durchschnittsalter der Probe lag jedoch über 25 (Widyanto & McMurran, 2004). Es wurden keine englischen Skalen zur Beurteilung der Internetsucht bei Kindern validiert. Darüber hinaus basieren alle vorhandenen Maßnahmen ausschließlich auf der Selbstberichterstattung und enthalten keine Informationen zu Sicherheiten von einem übergeordneten Unternehmen, wodurch das Risiko einer Untererfassung von Problemen riskiert wird.

Computer / Gaming-Station-Suchtwaage (CGAS)

Da, wie oben beschrieben, keine geeignete und validierte Maßnahme für Kinder und Jugendliche vorliegt, haben wir einen Fragebogen entwickelt, in dem sowohl der Bericht von Kindern und Eltern als auch mehrere Modalitäten der Aktivitäten von Computern und Spielstationen erfasst und die Kinder ermittelt werden, die für die vorgeschlagenen Kriterien in Frage kommen für Internetsucht für Jugendliche (Ko et al., 2005b). Die Kriterien des Ko-Papiers wurden von Kandidaten-Diagnosekriterien abgeleitet, die auf Impulskontrollstörung und Substanzgebrauchsstörung im DSM-IV TR basieren, sowie vorgeschlagene Diagnosekriterien aus anderen Studien und wurden in einer Gemeinschaftsprobe von Jugendlichen empirisch validiert. Der CGAS für den Selbstbericht ist eine 8-Artikel-Likert-Waage in einem 1-5-Bereich, der 1 () bewertet und sich mit Aktivitäten von Computer / Spielstationen beschäftigt. 2) Versagen, dem verwendeten Impuls zu widerstehen; 3) Toleranz (erhöhte Nutzung erforderlich, um sich zufrieden zu fühlen); 4) Rücknahme (Not bei Nichtgebrauch, Auflösung mit Gebrauch); 5) länger als vorgesehen; 6) erfolglose Anstrengungen zur Reduzierung; 7) übermäßige Anstrengungen, um zu versuchen zu verwenden; und 8) weiterbenutzt, obwohl bekannt ist, dass es Probleme verursacht. Die Antworten auf die 8-Fragen wurden zusammengefasst, um einen Addiction Score zu erstellen, der zwischen 8 (keine Suchtmerkmale) und 40 (Maximale Suchtmerkmale) reichte. Um den negativen Halo-Effekt der Skala zu minimieren, wurden Fragen zu Suchtfunktionen in 16 eingebettet. Weitere Fragen konzentrierten sich auf die Wahrnehmung der Jugendlichen hinsichtlich positiver und negativer Aspekte der Nutzung von Computer / Spielstationen.

Da viele dieser vorgeschlagenen Suchtmerkmale auf der subjektiven Erfahrung des Jugendlichen beruhten, wurden sie nicht von den Eltern gefragt. Stattdessen beantworteten die Eltern die 4-Fragen zu den vorgeschlagenen Warnzeichen für Sucht, einschließlich: 1.) Das Kind hat andere Interessen vernachlässigt, seitdem es eine Computer- / Spielstation verwendet. 2) Kind scheint verzweifelt zu sein, wenn es nicht erlaubt ist 3) Kind scheint nur glücklich zu sein; und 4) Kind ist sehr bemüht, es zu benutzen. Die elterliche Punktzahl für Warnsymptome der Sucht wurde aus den vier Fragen zusammengefasst und daher lag die Punktzahl zwischen 4 und 20.

Die Analysen der CGAS umfassten explorative Faktorenanalyse und interne Konsistenz. Die Gültigkeit des Konstrukts wurde anhand von Korrelationen mit der am Computer / Spielstation verbrachten Zeit und allgemeinen psychopathologischen Symptomen anhand des Fragebogens "Stärken und Schwierigkeiten" sowie anhand von Korrelationen mit von den Eltern gemeldeten Warnsymptomen der Abhängigkeit beurteilt.

Fragebogen "Stärken und Schwierigkeiten" (SDQ)

Das SDQ ist ein 25-Artikel, ein weit verbreiteter validierter Maßstab für Kinder- und Jugendpsychopathologie, erhältlich bei www.sdqinfo.org. Es wurde bei mehr als 10,000-Kindern standardisiert und in über 50-Sprachen mit hervorragenden Psychometrien übersetzt (Goodman, 1997, 2001; Goodman et al., 2000). Wir haben sowohl den SDQ für den Selbstbericht (untergeordneter SDQ) als auch den übergeordneten SDQ für das Alter 11 – 17 unter Berücksichtigung der Gesamtpunktzahl und der fünf Subskalen (emotionale Probleme, Verhaltensprobleme, Hyperaktivität, Gleichaltrige Probleme und prosoziales Verhalten) ausgewertet.

Weiss Functional Impairment Rating Scale-Elternteil (WFIRS-P)

Der WFIRS-P ist ein validierter Elternfragebogen, der die Funktionsbeeinträchtigung bei Kindern mit emotionalen Problemen bewertet www.caddra.ca. Es umfasst Fragen der 50-Likert-Skala zur Bewertung der funktionalen Beeinträchtigung von Kindern in 6-Domänen: Familie, Lernen und Schule, Lebenskompetenzen, Selbstkonzept des Kindes, soziale Aktivität und riskante Aktivität, wobei höhere Werte auf ein höheres Maß an funktioneller Beeinträchtigung hinweisen (Weiss, 2008). Das WFIRS hat ausgezeichnete psychometrische Eigenschaften mit Cronbachs Alpha> 0.9 insgesamt und Subskalendomänen-Cronbachs Alphas im Bereich von 0.75 bis 0.93 und Validierung in pädiatrischen, psychiatrischen und Community-Stichproben (Weiss, 2008). Der Abschnitt "Lebenskompetenzen" enthält eine Frage zur übermäßigen Nutzung von Computern und TV, die von der statistischen Analyse ausgeschlossen wurde.

Statistische Analyse

Für alle Variablen wurden deskriptive Statistiken erstellt. Multivariate lineare Regressionen wurden mit Gesamt- und Subskalenwerten von WFIRS-P, untergeordneten SDQ und übergeordneten SDQ als abhängigen Variablen durchgeführt. Zu den unabhängigen Variablen gehörten Geschlecht, Spielzeit, Nicht-Spielzeit und Suchtwert. Fehlende Werte im SDQ wurden gemäß SDQ-Bewertungsprotokoll behandelt (www.sdqinfo.com). Fehlende WFIRS- und Sucht-Score-Werte wurden auf die gleiche Weise behandelt. Die Probanden wurden für eine bestimmte Regression gelöscht, wenn ihnen> 2 Subskalenelemente fehlten, mit Ausnahme der WFIRS-Subskala „Selbst“, die nur 3 Elemente enthielt und daher alle Antworten erforderlich waren. Dieses Protokoll führte dazu, dass jeweils 1 Proband für die SDQ-Regressionen von Kindern und Eltern und 2 Probanden für die WFIRS gelöscht wurden. Die statistische Signifikanz wurde als p <0.05 definiert. Die statistische Analyse wurde mit der STATA-Software (Version 9.1, Statacorp, 2005) berechnet.

Die Ergebnisse

Beschreibungen

Die Gesamtgröße der Stichprobe betrug 102, einschließlich 41-Weibchen (40.2%) und 61-Männchen (59.8%). Das Durchschnittsalter betrug 13.7 ± 1.9. Fast alle Haushalte (99.0%) hatten einen Computer im Haushalt und die überwiegende Mehrheit hatte Internetzugang (94.1%). Die durchschnittliche Anzahl der Computer im Haushalt betrug 2.3 ± 1.3. Ein Viertel (24.5%) der Kinder hatte einen Computer in ihrem Schlafzimmer. Die Hälfte der Haushalte (50.0%) hatte Regeln, die die Nutzung von Computern / Spielstationen einschränkten. Eltern gaben an, dass ihre Kinder die Regeln 67 (± 31)% der Zeit befolgten.

Kinder gaben an, 2.3 (± 2.2) Stunden pro Tag für Spiele auszugeben, 2.0 (± 2.1) Stunden pro Tag für Computeraktivitäten, die keine Spiele sind, und 2.4 (± 2.0) Stunden pro Tag beim Fernsehen. Die durchschnittliche von Kindern berichtete Bildschirmzeit betrug 6.7 ± 4.2 Stunden / Tag. Jungen waren statistisch häufiger an Spielen beteiligt als Mädchen: 2.8 vs. 1.4 Std./Tag (p = 0.002). Entgegen unserer Hypothese, dass Kinder die Zeit unterschätzen würden, gaben die Eltern im Vergleich zu ihren Kindern eine geringere Nutzung aller Medien an. Diese Unterschiede waren statistisch signifikant für die Nichtspielzeit und die TV-Zeit unter Verwendung eines gepaarten t-Tests (mittlere Unterschiede = 0.35 ± 0.14 hrs und 0.33 ± 0.15 hrs, t = 2.5 und 2.2, p = 0.02 bzw. 0.03), obwohl keine Die Unterschiede waren klinisch erheblich im Verhältnis zur mittleren Verwendung. Für die Regressionsanalyse wurden Kindschätzungen der Zeiten verwendet, da Kinder das Gefühl hatten, dass sie genauer beschreiben, wie sie ihre Zeit zwischen Gaming- und Nicht-Gaming-Aktivitäten aufteilen.

Die Verteilung zwischen verschiedenen Medienaktivitäten ist in dargestellt Tabelle 1. Obwohl die für jede Medienaktivität aufgewendete Zeit in etwa gleich war, war das Spielen mit hoher Wahrscheinlichkeit sehr zeitaufwändig, wobei doppelt so viele Kinder über 6 pro Tag für Spiele ausgaben als Nicht-Spiele oder Fernsehen.

Tabelle 1. 

Verteilung der durchschnittlichen täglichen Zeit für Medienaktivitäten (untergeordneter Bericht). N = 102

Der Mittelwert des Suchtergebnisses war 17.2 ± 7.7. Der Suchtwert unterschied sich nicht signifikant nach Geschlecht und war nicht davon abhängig, ob die Zeit hauptsächlich für Spiele oder Nicht-Gaming-Aktivitäten aufgewendet wurde, dh Kinder, bei denen es sich hauptsächlich um Spieler handelte, zeigten ebenso häufig süchtig machende Merkmale für diejenigen, die überwiegend andere Aktivitäten ausüben. wie soziale Netzwerke.

Psychometrische Eigenschaften des CGAS

Die interne Konsistenz war bei Cronbach α = 0.89 hervorragend. Die Explorationsfaktoranalyse der Hauptkomponenten des CGAS stimmte mit einer eindimensionalen Lösung überein, die auf dem Scree-Test beruhte (Cattell, 1978) und das Kaiser-Kriterium. Ein Faktor erklärte 56% der Varianz und alle 8 Fragen, die mit ungefähr gleichen Gewichten (0.66–0.80) geladen wurden. Die Korrelation zwischen dem Sucht-Score und der täglichen Zeit, die am Computer verbracht wurde, war moderat (r = 0.42, p <0.001), was mit der Hypothese übereinstimmt, dass sich Konsumzeit und Sucht überlappen, jedoch unterschiedliche Einheiten sind. Die Korrelationen zwischen dem Sucht-Score und den SDQ-Scores lagen ebenfalls im moderaten Bereich (r = 0.55, p <0.001 und 0.41, p <0.001 für Kinder- und Eltern-SDQs), was wiederum mit der Sucht übereinstimmt, die sich mit allgemeinen psychopathologischen Symptomen überschneidet. Der Suchtwert korrelierte mäßig mit den elterlichen Warnsignalen der Sucht (r = 0.47, p <0.001).

Obwohl die meisten Probanden mit hohem Suchtwert starke Benutzer von Computern / Spielstationen waren, war dies eine Untermenge. Figure 1 zeigt die Beziehung zwischen Suchtwert und Zeit, wobei das obere, mittlere und untere Drittel der Suchtwerte mit den Nutzern mit hohem, mittlerem und niedrigem Wert verglichen wird. Die Mehrzahl der Probanden fällt in die erwarteten Kategorien (z. B. hohe Sucht / hoher Konsum), jedoch fallen viele Probanden nicht in diese Kategorien. Etwa 30% der Probanden mit niedrigem Suchtwert verwenden mittlere bis hohe Zeitspannen, und etwa 10% der Probanden mit hohem Suchtwert verwenden wenig Zeit. Obwohl die Waage eine hohe interne Konsistenz aufweist, kann sie zwischen Zeitaufwand und Suchtmerkmalen unterscheiden.

Abbildung 1. 

Nutzungszeit von Computern / Spielstationen (niedrig, mittel oder hoch) im Vergleich zu verschiedenen Suchtwerten

Regressionsergebnisse

Der durchschnittliche Child-SDQ-Score für die Probe war 14.6 ± 6.4, der im Vergleich zu normed-Daten (82nd-Perzentil) liegt (Meltzer et al., 2000). Die Subskalen-Perzentile der untergeordneten SDQ-Werte waren in ähnlicher Weise erhöht und lagen zwischen den 77-ten und 85-Perzentilen. Der durchschnittliche SDQ-Wert für Eltern lag bei 15.4 ± 6.5, was im Vergleich zu normalisierten Bevölkerungsdaten am 89-Perzentil liegt. Die Subskalen-Perzentile im übergeordneten SDQ waren in ähnlicher Weise erhöht und reichten von 83rd bis 92nd-Perzentilen. Diese Werte liegen gut im klinischen Bereich, wie dies bei einer Rekrutierung aus einer klinischen Population zu erwarten wäre. Der mittlere WFIRS-Score war 40.3 ± 24.2, was im Vergleich zu einer klinischen Population von 27-Kindern mit unbehandelten ADHS im Alter von 200-6 (11-Perzentil) liegt.Weiss, 2008). Im Vergleich zu derselben ADHS-Probe lagen die Perzentile der Subskalen zwischen dem 20-ten und dem 60-Perzentil.

Die Beziehungen zwischen der am Computer / der Spielstation verbrachten Zeit, dem Vorhandensein von süchtig machenden Merkmalen und der gesamten emotionalen und Verhaltensfunktion, gemessen durch den übergeordneten SDQ, den untergeordneten SDQ und den WFIRS, wurden unter Verwendung multivariater linearer Regressionen bewertet. Die Fernsehzeit wurde überprüft, um zu sehen, ob sie Auswirkungen auf die Ergebnisse hatte, wurde jedoch gesenkt, da sie nicht zur Analyse einer der drei Regressionen beitrug. Untersucht wurden geschlechtsspezifische Auswirkungen auf die Beziehungen zwischen Zeit, Suchtfaktor und Funktion.

Tabelle 2 zeigt die Ergebnisse einer multivariaten linearen Regression und untersucht, wie sich die SDQ-Werte für Kinder je nach Geschlecht, Spielzeit, Nicht-Gaming-Zeit und Suchtergebnis unterscheiden. Bemerkenswert ist, dass der Suchtwert signifikant mit dem Gesamt-SDQ-Wert und allen Subscale-Werten korreliert ist, dh Probanden mit hohem Suchtwert weisen auf höhere Schwierigkeiten und weniger prosoziales Verhalten hin. Im Gegensatz dazu ist die Spielzeit nicht mit einer SDQ-Subskala korreliert, und tatsächlich liegt der Regressionskoeffizient für die gesamte untergeordnete SDQ nahe bei null (0.04), was auf eine Beziehung zwischen den beiden hindeutet. In ähnlicher Weise korrespondiert die Nicht-Spielzeit nicht mit der Gesamtpunktzahl oder der Subscale-Bewertung der SDQ, mit Ausnahme der positiven Korrelation mit Verhaltensproblemen und der negativen Korrelation mit Peer-Problemen. Es wurden keine signifikanten Unterschiede zwischen Jungen und Mädchen in Bezug auf die Auswirkungen von Spielzeit, Nichtspielzeit und Suchtwert auf die SDQ-Werte von Kindern gefunden.

Tabelle 2. 

Standardisierte multiple Regressionskoeffizienten (t Scores) für Child SDQ-Subskalen und Gesamtpunktzahl.

Tabelle 3 zeigt die Ergebnisse einer multivariaten linearen Regression und untersucht, wie sich die SDQ-Werte der Eltern mit Geschlecht, Spielzeit, Nicht-Gaming-Zeit und Suchtwert unterscheiden. Der Suchtwert ist wiederum signifikant mit den SDQ-Werten der Eltern korreliert. Wie bei der untergeordneten SDQ ist die Spielzeit nicht signifikant mit einer übergeordneten SDQ-Subskala oder Gesamtpunktzahl korreliert. In ähnlicher Weise korreliert die Nicht-Gaming-Zeit nicht signifikant mit der SDQ der Eltern, mit Ausnahme einer negativen Korrelation mit den von den Eltern berichteten Peer-Problemen. Es wurden keine signifikanten Unterschiede zwischen Jungen und Mädchen in Bezug auf die Auswirkungen von Spielzeit, Nicht-Spielzeit und Suchtwert auf die SDQ-Werte der Eltern gefunden.

Tabelle 3. 

Standardisierte multiple Regressionskoeffizienten (t-Scores) für übergeordnete SDQ-Subskalen und Gesamtpunktzahl.

Tabelle 4 zeigt die Ergebnisse einer multivariaten linearen Regression und untersucht, wie sich WFIRS-Scores mit Geschlecht, Spielzeit, Nicht-Gaming-Zeit und Suchtwert unterscheiden. Ähnlich wie bei den beiden SDQs korreliert der Suchtwert signifikant mit dem Gesamt-WFIRS-Score und den Subscale-Scores (mit Ausnahme des Risikoverhaltens). Das heißt, Probanden mit hohem Suchtwert haben in den meisten Bereichen zu einer erhöhten Funktionsstörung geführt. Wie in beiden SDQ-Kennzahlen korreliert die Spielzeit nicht signifikant mit der WFIRS-Subskala oder der Gesamtpunktzahl. In ähnlicher Weise korreliert die Nicht-Spielzeit nicht signifikant mit der Gesamtpunktzahl der WFIRS oder der Subscale-Bewertung (mit Ausnahme des Risikoverhaltens). Es wurden keine signifikanten Unterschiede zwischen Jungen und Mädchen in Bezug auf die Auswirkungen der Spielzeit, der Nichtspielzeit und des Suchtwerts auf WFIRS festgestellt, mit Ausnahme des Risikoverhaltens, bei dem die Geschlechtsanalyse ergab, dass die Nichtspielzeit mit dem Risikoverhalten von Jungen signifikant korreliert war aber nicht Mädchen (Regressionskoeffizient = 0.46, p = 0.001 bzw. Regressionskoeffizient = 0.02, p = 0.93). Daher ist der signifikante Zusammenhang zwischen riskantem Verhalten und Nichtspielzeit in gezeigt Tabelle 4 wird hauptsächlich von Jungen erklärt.

Tabelle 4. 

Standardisierte multiple Regressionskoeffizienten (t Scores) für WFIRS-Subskalen und Gesamtscore.

Diskussion

Jugendliche in unserer klinischen Stichprobe verbringen viele Stunden pro Tag vor Bildschirmen, wobei 94% über dem von der American Academy of Pediatrics empfohlenen Zeitlimit von 2 liegt (AAP, 2001). Ihre Bildschirmzeit (Mittelwert = 6.7 Std./Tag) ist mehr als doppelt so hoch wie in zwei großen epidemiologischen Umfragen bei kanadischen Jugendlichen im selben Zeitraum (Mark & ​​Janssen, 2008; Smith et al., 2009), was darauf hindeutet, dass Jugendliche mit psychiatrischen Erkrankungen deutlich mehr Zeit auf dem Computer / der Spielstation verbringen als die allgemeine Bevölkerung.

Diese Studie entwickelte und validierte einen Bericht von Kindern und Eltern, um die süchtig machenden Funktionen der Nutzung von Computern und Spielstationen auf der Grundlage des Ko-Modells der Internetsucht zu messen (Ko et al., 2005b). Das CGAS erwies sich als verlässlicher Maßstab für die Beurteilung der vorgeschlagenen süchtig machenden Merkmale einer Computer- / Spielstation mit ausgezeichneter interner Konsistenz. Korrelationsmuster mit der am Computer verbrachten Zeit, SDQ-Scores und Suchtzeichen der Eltern stützten die Konstruktgültigkeit. Obwohl das Konzept der Computersucht nach wie vor umstritten ist, konnten wir mit dieser Maßnahme eine Untergruppe von Jugendlichen mit psychiatrischen Erkrankungen identifizieren, die Merkmale von Suchtverhalten zeigen.

Das auffälligste Ergebnis ist die starke positive Korrelation zwischen dem Vorhandensein von Suchtfaktoren und den gemeldeten Problemen in allen Lebensbereichen des Kindes. Dieses Ergebnis ist klinisch und statistisch signifikant und robust genug, um für Eltern und Kinder sowie für Maßnahmen zur Psychopathologie und Funktionsstörung konsistent zu sein.

Man könnte auch die Hypothese aufstellen, dass eine zunehmende Zeit, die auf dem Computer / der Spielstation verbracht wird, auch mit zunehmenden Problemen korreliert, dies ist jedoch in unseren Daten nicht der Fall, wenn man die Suchtfunktionen kontrolliert. Bei allen drei Ergebnisgrößen ist die Zeit, die auf dem Computer / der Spielstation verbracht wird, im Allgemeinen nicht mit Problemen korreliert (mit Ausnahme des nachstehend diskutierten Risikoverhaltens), und insbesondere für die Spielzeit liegen die Regressionskoeffizienten nahe bei null (dh Änderung im Spiel) Zeit führt fast zu keiner Änderung der gemeldeten Schwierigkeiten).

Dieses Ergebnis impliziert, dass es einen qualitativen Unterschied gibt zwischen Jugendlichen, die einen großen Teil der Freizeit mit der Nutzung von Computern / Spielstationen "füllen", und Jugendlichen, deren Nutzung gezielter und problematischer ist. Dieses scheinbare Paradoxon wird grafisch in erklärt Figure 1 Wo die "Zeitfüllungen" in der Gruppe mit hohem Nutzungsgrad und niedrigem Suchtgrad angezeigt werden. Man kann die Hypothese aufstellen, dass es sich bei der Gruppe mit niedrigem Konsum / hohem Suchtgrad um Jugendliche handelt, deren Eltern ihren Gebrauch von außen kontrolliert haben, zum Beispiel einen Vater, den wir trafen, der jeden Tag den Computer mitnahm, um ihn von seinem Kind fernzuhalten. Obwohl das Vorhandensein von „Computersucht“ weiterhin umstritten ist, deutet diese klare Unterscheidung zwischen Zeit- und Suchtmerkmalen darauf hin, dass süchtig machende Nutzungsmuster sich unterscheiden und sich qualitativ von nicht süchtig machenden Mustern unterscheiden.

Obwohl die Zeit, die auf dem Computer / der Spielstation verbracht wurde, im Allgemeinen nicht mit Problemen verbunden war, war die Ausnahme die Zuordnung zwischen Zeit für Freizeitaktivitäten ohne Glücksspiele und riskantem Verhalten (bei der WFIRS) und Verhaltensproblemen (bei der SDQ). Die Geschlechteranalyse ergab, dass dies für Jungen statistisch signifikant ist, nicht jedoch für Mädchen in der WFIRS und für die Gesamtgruppe (Jungen und Mädchen) im SDQ. Sowohl die SDQ-Verhaltenskala als auch die WFIRS-Verhaltenskategorie greifen auf ähnliche Probleme (z. B. Lügen, Stehlen und Aggressionen bei der SDQ; rechtliche Schwierigkeiten, Substanzgebrauch und riskantes Sexualverhalten bei der WFIRS). Die Verwendung von Computern für nicht-spielende Freizeitcomputer umfasst eine Vielzahl von Aktivitäten, darunter webbasierte soziale Netzwerkgruppen sowie andere riskante Aktivitäten wie Glücksspiel oder Pornografie. Ein erhöhter Zeitaufwand für diese riskanteren Aktivitäten kann diesen beobachteten Zusammenhang erklären. Es ist wichtig zu wissen, dass unsere Daten nur Korrelationen sind und nicht zwischen Computernutzung, die zu riskantem Verhalten führen können, oder Jugendlichen, deren Verhaltensprobleme stärker auf diese Computeraktivitäten ausgerichtet sind, unterschieden wird.

Diese Studie hat mehrere klinische Implikationen. Erstens verbringen Jugendliche mit psychiatrischen Störungen viele Stunden pro Tag mit der Nutzung von Computern / Spielstationen und es wird empfohlen, die Menge und Art der Nutzung im Rahmen einer routinemäßigen psychiatrischen Beurteilung zu ermitteln. Wenn Bedenken hinsichtlich übermäßiger Nutzung bestehen, müssen Eltern und Ärzte zwischen Kindern, die ihre Freizeit einfach mit Computernutzung ausfüllen, und Kindern, deren Nutzung gezielter und problematischer ist, unterscheiden. Warnhinweise der Eltern für Suchtmerkmale der Verwendung (oben beschrieben) wurden mit Jugendberichten über Suchtmerkmale korreliert und sollten weitere Untersuchungen auslösen. Eine weitere Konsequenz ist, dass Eltern überwachen müssen, was ihr Kind am Computer macht, da bestimmte Aktivitäten mit zunehmenden Problemen verbunden sein können. Dies ist besonders relevant angesichts des hohen Prozentsatzes an Jugendlichen, die ihre eigenen Computer in ihren Schlafzimmern hatten, bei denen ein Großteil ihrer Nutzung vermutlich unbeaufsichtigt ist.

Diese Studie weist erhebliche Einschränkungen auf, beginnt jedoch die Erprobung eines Gebiets, das angesichts seiner Auswirkungen auf unsere Jugend erheblich mehr Forschung verdient. Diese Ergebnisse bei Kindern mit bestehender Psychopathologie können nicht auf die Gesamtbevölkerung verallgemeinert werden. In dieser Studie standen keine diagnostischen Informationen zur Verfügung und es konnten daher keine Zusammenhänge zwischen der Verwendung von Computern / Spielstationen und bestimmten psychiatrischen Störungen hergestellt werden. Es waren keine sozioökonomischen Daten verfügbar und daher konnten keine demografischen Assoziationen vorgenommen werden. Diese Studie hat einen Querschnitt und untersucht nur Zusammenhänge zwischen Computernutzung und -funktion und kann daher keine kausalen Fragen beantworten.

Obwohl das Konzept, ob es möglich ist, "süchtig" für den Computer zu sein, weiterhin umstritten ist, zeigen unsere Ergebnisse eine signifikante Untergruppe von Kindern, für die die Verwendung des Computers / der Spielstation stärker motiviert und schwer kontrollierbar ist, was mit dem Zusammenhang zusammenhängt sowohl mit erhöhter Psychopathologie als auch mit Funktionsstörungen. Weitere Studien zur Entwicklung der Methodik zur Bewertung der Auswirkungen der Nutzung von Computer- und Spielestationen auf unsere Jugend sind unerlässlich.

Danksagungen / Interessenkonflikte

Vielen Dank an Dr. MD Weiss und Dr. EJ Garland für hilfreiche Kommentare. Vielen Dank an Adrian Lee Chuy für die Forschungsunterstützung. Diese Studie wurde vom Psychiatrie-Forschungsfonds der Abteilung für psychische Gesundheit von Kindern und Jugendlichen des British Columbia Children's Hospital sowie vom Summer Student Research Program der University of British Columbia finanziert. Die Autoren haben keine finanziellen Beziehungen offen zu legen.

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