Evaluación de los criterios para trastornos específicos del uso de Internet (ACSID-11): Introducción de un nuevo instrumento de detección que captura los criterios de la CIE-11 para el trastorno del juego y otros posibles trastornos del uso de Internet (2022)

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COMENTARIO YBOP: Los investigadores crearon y probaron una nueva herramienta de evaluación, basada en los criterios ICD-11 Gaming Disorder de la Organización Mundial de la Salud. Está diseñado para evaluar varios trastornos específicos del uso de Internet (adicciones conductuales en línea) incluido el "trastorno por uso de pornografía".

Los investigadores, que incluían a uno de los principales expertos mundiales en conducta sexual compulsiva/adicción a la pornografía Matthias Brand, sugirió varias veces que el "trastorno por uso de pornografía" puede clasificarse como 6C5Y Otros trastornos especificados debidos a conductas adictivas en la CIE-11,
 
Con la inclusión del trastorno del juego en la CIE-11, se introdujeron criterios de diagnóstico para este trastorno relativamente nuevo. Estos criterios también pueden aplicarse a otros posibles trastornos específicos del uso de Internet, que pueden clasificarse en la CIE-11 como otros trastornos debidos a conductas adictivas, como trastorno de compra-compra en línea, en línea trastorno por uso de pornografía, trastorno por uso de redes sociales y trastorno por juego en línea. [énfasis añadido]
 
Los investigadores señalaron que la evidencia existente respalda la clasificación del trastorno de conducta sexual compulsiva como una adicción conductual en lugar de la clasificación actual de trastorno de control de impulsos:
 
El ICD-11 enumera el trastorno de comportamiento sexual compulsivo (CSBD), para el cual muchos asumen que el uso problemático de la pornografía es un síntoma de comportamiento principal, como un trastorno de control de impulsos. El trastorno de compras compulsivas se incluye como ejemplo en la categoría "otros trastornos de control de impulsos especificados" (6C7Y), pero sin diferenciar entre las variantes en línea y fuera de línea. Esta diferenciación tampoco se hace en los cuestionarios más utilizados que miden la compra compulsiva (Maraz et al., 2015Müller, Mitchell, Vogel y de Zwaan, 2017). El trastorno por uso de redes sociales aún no se ha considerado en la CIE-11. Sin embargo, existen argumentos basados ​​en la evidencia para que cada uno de los tres trastornos se clasifique como comportamientos adictivos. (Brand et al., 2020Gola et al., 2017Müller et al., 2019Stark et al., 2018Wegmann, Müller, Ostendorf y Brand, 2018). [énfasis añadido]
 
Para obtener más información sobre el Diagnóstico de Comportamiento Sexual Compulsivo de la CIE-11 de la Organización Mundial de la Salud ver esta página

 

Resumen

Antecedentes y objetivos

Con la inclusión del trastorno del juego en la CIE-11, se introdujeron criterios de diagnóstico para este trastorno relativamente nuevo. Estos criterios también se pueden aplicar a otros posibles trastornos específicos del uso de Internet, que pueden clasificarse en la CIE-11 como otros trastornos debidos a comportamientos adictivos, como el trastorno de compra-compra en línea, el trastorno por uso de pornografía en línea, el uso de redes sociales. y trastorno del juego en línea. Debido a la heterogeneidad de los instrumentos existentes, nuestro objetivo fue desarrollar una medida consistente y económica de los principales tipos de (potenciales) trastornos específicos del uso de Internet basados ​​en los criterios ICD-11 para el trastorno del juego.

Métodos

La nueva Evaluación de criterios de 11 elementos para trastornos específicos del uso de Internet (ACSID-11) mide cinco adicciones conductuales con el mismo conjunto de elementos siguiendo los principios de ASSIST de la OMS. El ACSID-11 se administró a usuarios activos de Internet (N = 985) junto con una adaptación de la Prueba de trastorno de juegos de Internet de diez ítems (IGDT-10) y evaluaciones de salud mental. Utilizamos análisis factoriales confirmatorios para analizar la estructura factorial del ACSID-11.

Resultados

La supuesta estructura cuadrifactorial se confirmó y fue superior a la solución unidimensional. Esto se aplicaba al trastorno del juego ya otros trastornos específicos del uso de Internet. Las puntuaciones de ACSID-11 se correlacionaron con IGDT-10, así como con las medidas de angustia psicológica.

Discusiones y conclusiones

El ACSID-11 parece ser adecuado para la evaluación consistente de (potenciales) trastornos específicos del uso de Internet según los criterios diagnósticos de la CIE-11 para el trastorno del juego. El ACSID-11 puede ser un instrumento útil y económico para estudiar diversas adicciones conductuales con los mismos ítems y mejorar la comparabilidad.

Introducción

La distribución y el fácil acceso a Internet hacen que los servicios en línea sean especialmente atractivos y ofrezcan muchas ventajas. Además de los beneficios para la mayoría de las personas, los comportamientos en línea pueden tomar una forma adictiva descontrolada en algunas personas (p. ej., Rey y Potenza, 2019Joven, xnumx). Especialmente los juegos se vuelven cada vez más un problema de salud pública (Fausto y Prochaska, 2018Rumpf et al., 2018). Después del reconocimiento del 'trastorno de los juegos de Internet' en la quinta revisión del Manual Diagnóstico y Estadístico de los Trastornos Mentales (DSM-5; Asociación Americana de Psiquiatría, 2013) como condición de estudio adicional, el trastorno del juego ahora se ha incluido como un diagnóstico oficial (6C51) en la 11ª revisión de la Clasificación Internacional de Enfermedades (ICD-11; Organización Mundial de la Salud, 2018). Este es un paso importante para abordar los desafíos globales que plantea el uso nocivo de las tecnologías digitales (Billieux, Stein, Castro-Calvo, Higushi y King, 2021). La prevalencia mundial del trastorno por juego se estima en un 3.05 %, lo que es comparable a otros trastornos mentales como los trastornos por consumo de sustancias o los trastornos obsesivo-compulsivos (Stevens, Dorstyn, Delfabbro y King, 2021). Sin embargo, las estimaciones de prevalencia varían mucho según el instrumento de detección utilizado (Stevens et al., 2021). En la actualidad, el panorama de los instrumentos es múltiple. La mayoría de las medidas se basan en los criterios del DSM-5 para el trastorno de los juegos de Internet y ninguna parece claramente preferible (King et al., 2020). Lo mismo se aplica a otros posibles comportamientos adictivos en Internet, como el uso problemático de la pornografía en línea, las redes sociales o las compras en línea. Estos comportamientos problemáticos en línea pueden ocurrir junto con el trastorno del juego (Burleigh, Griffiths, Sumich, Stavropoulos y Kuss, 2019Müller et al., 2021), pero también puede ser una entidad propia. Marcos teóricos recientes como el modelo de Interacción de Persona-Afecto-Cognición-Ejecución (I-PACE) (Brand, Young, Laier, Wölfling y Potenza, 2016Brand et al., 2019) asumen que procesos psicológicos similares subyacen a los diferentes tipos de comportamientos adictivos (en línea). Los supuestos están en línea con enfoques anteriores que pueden usarse para explicar los puntos en común entre los trastornos adictivos, por ejemplo, con respecto a los mecanismos neuropsicológicos (Bechara, 2005Robinson y Berridge, 1993), aspectos genéticos (Blum et al., 2000), o componentes comunes (Griffiths, 2005). Sin embargo, actualmente no existe una herramienta de detección integral para (potenciales) trastornos específicos del uso de Internet basada en los mismos criterios. Las evaluaciones uniformes en diferentes tipos de trastornos debido a comportamientos adictivos son importantes para determinar los puntos en común y las diferencias de manera más válida.

En la CIE-11, el trastorno por juego se incluye más allá del trastorno por juego en la categoría "trastornos debidos a comportamientos adictivos". Los criterios de diagnóstico propuestos (para ambos) son: (1) deterioro del control sobre el comportamiento (p. ej., inicio, frecuencia, intensidad, duración, terminación, contexto); (2) aumentar la prioridad dada al comportamiento en la medida en que el comportamiento tiene prioridad sobre otros intereses y actividades cotidianas; (3) continuación o escalada del comportamiento a pesar de las consecuencias negativas. Aunque no se menciona directamente como criterio adicional, es obligatorio para el diagnóstico que el patrón de comportamiento conduzca a (4) deterioro funcional en áreas importantes de la vida diaria (p. ej., cuestiones personales, familiares, educativas o sociales) y/o angustia marcada (Organización Mundial de la Salud, 2018). Por lo tanto, ambos componentes deben incluirse al estudiar posibles conductas adictivas. En general, estos criterios también se pueden aplicar a la categoría "otros trastornos especificados debido a comportamientos adictivos" (6C5Y), en la que se pueden clasificar potencialmente el trastorno por compras, el trastorno por uso de pornografía y el trastorno por uso de redes sociales (Brand et al., 2020). El trastorno de compras en línea puede definirse como la compra en línea excesiva e inadaptada de bienes de consumo que ocurre de manera recurrente a pesar de las consecuencias negativas y, por lo tanto, puede constituir un trastorno específico del uso de Internet.Müller, Laskowski y otros, 2021). El trastorno por uso de pornografía se caracteriza por una disminución del control sobre el consumo de contenido pornográfico (en línea), que es separable de otros comportamientos sexuales compulsivos (Kraus, Martino y Potenza, 2016Kraus et al., 2018). El trastorno por uso de redes sociales puede definirse por el uso excesivo de redes sociales (incluidos los sitios de redes sociales y otras aplicaciones de comunicación en línea) caracterizado por una disminución del control sobre el uso, una mayor prioridad otorgada al uso y la continuación del uso de las redes sociales a pesar de experimentando consecuencias negativas (Andreassen, 2015). Las tres adicciones conductuales potenciales constituyen fenómenos clínicamente relevantes que muestran similitudes con otros comportamientos adictivos (por ejemplo, Brand et al., 2020Griffiths, Kuss y Demetrovics, 2014Müller et al., 2019Stark, Klucken, Potenza, Brand y Strahler, 2018).

Los instrumentos que evalúan tipos específicos de trastornos del uso de Internet se basan principalmente en conceptos anteriores, como versiones modificadas de la prueba de adicción a Internet de Young (por ejemplo, Laier, Pawlikowski, Pekal, Schulte y Brand, 2013Wegmann, Stodt y Brand, 2015) o las escalas de "Bergen" basadas en los componentes de adicción de Griffiths (p. ej., Andreassen, Torsheim, Brunborg y Pallesen, 2012Andreassen y otros, 2015), o miden construcciones unidimensionales basadas en los criterios del DSM-5 para el trastorno del juego (por ejemplo, Lemmens, Valkenburg y Gentile, 2015Van den Eijnden, Lemmens y Valkenburg, 2016) o trastorno del juego (para una revisión ver Otto y otros, 2020). Algunas medidas anteriores se han adoptado a partir de medidas para el trastorno del juego, los trastornos por uso de sustancias o se han desarrollado de manera ateórica (Laconi, Rodgers y Chabrol, 2014). Muchos de estos instrumentos muestran debilidades e inconsistencias psicométricas como se destaca en diferentes revisiones (King, Haagsma, Delfabbro, Gradisar y Griffiths, 2013Lortie y Guitton, 2013Petry, Rehbein, Ko y O'Brien, 2015). King et al. (2020) identificó 32 instrumentos diferentes que evalúan el trastorno del juego, lo que ilustra la inconsistencia en el campo de investigación. Incluso los instrumentos más citados y ampliamente utilizados, como el Internet Addiction Test de Young (Joven, xnumx), no representan adecuadamente los criterios diagnósticos del trastorno del juego, ni del DSM-5 ni de la CIE-11. King et al. (2020) señalan además las debilidades psicométricas, por ejemplo, la falta de validación empírica y que la mayoría de los instrumentos se diseñaron sobre la base de la suposición de una construcción unimodal. Indica que se cuenta la suma de los síntomas individuales en lugar de observar la frecuencia y la intensidad experimentada individualmente. La prueba de trastorno de juegos de Internet de diez ítems (IGDT-10; Király et al., 2017) actualmente parece capturar adecuadamente los criterios del DSM-5 pero, en general, ninguno de los instrumentos parece ser claramente preferible (King et al., 2020). Recientemente, se introdujeron varias escalas como primeros instrumentos de detección que capturan los criterios ICD-11 para el trastorno del juego (Balhara y otros, 2020Higuchi y otros, 2021Jo y otros, 2020Paschke, Austermann y Thomasius, 2020Pontes et al., 2021) así como para el trastorno por uso de redes sociales (Paschke, Austermann y Thomasius, 2021). En general, podría suponerse que no todos los síntomas se experimentan necesariamente de la misma manera, por ejemplo, con la misma frecuencia o la misma intensidad. Por lo tanto, parece deseable que los instrumentos de detección puedan capturar tanto las experiencias generales de los síntomas como la totalidad de los síntomas per se. Más bien, un enfoque multidimensional puede investigar qué síntoma contribuye decisivamente, o en diferentes fases, al desarrollo y mantenimiento de un comportamiento problemático, está asociado con un mayor nivel de sufrimiento, o si es solo una cuestión de importancia uniforme.

Problemas e inconsistencias similares se hacen evidentes cuando se observan instrumentos que evalúan otros tipos de posibles trastornos específicos del uso de Internet, a saber, el trastorno de compras en línea, el trastorno por uso de pornografía en línea y el trastorno por uso de redes sociales. Estos posibles trastornos específicos del uso de Internet no están clasificados formalmente en la CIE-11 en contraste con los trastornos del juego y las apuestas. Especialmente en el caso del trastorno del juego, ya existen numerosos instrumentos de detección, pero la mayoría de ellos carecen de evidencia adecuada (Otto y otros, 2020), y no abordan los criterios de la CIE-11 para el trastorno del juego ni se centran predominantemente en el trastorno del juego en línea (Albrecht, Kirschner y Grüsser, 2007Dowling et al., 2019). El ICD-11 enumera el trastorno de comportamiento sexual compulsivo (CSBD), para el cual muchos asumen que el uso problemático de la pornografía es un síntoma de comportamiento principal, como un trastorno de control de impulsos. El trastorno de compras compulsivas se incluye como ejemplo en la categoría "otros trastornos de control de impulsos especificados" (6C7Y), pero sin diferenciar entre las variantes en línea y fuera de línea. Esta diferenciación tampoco se hace en los cuestionarios más utilizados que miden la compra compulsiva (Maraz et al., 2015Müller, Mitchell, Vogel y de Zwaan, 2017). El trastorno por uso de redes sociales aún no se ha considerado en la CIE-11. Sin embargo, existen argumentos basados ​​en la evidencia para que cada uno de los tres trastornos se clasifique como comportamientos adictivos (Brand et al., 2020Gola et al., 2017Müller et al., 2019Stark et al., 2018Wegmann, Müller, Ostendorf y Brand, 2018). Además de la falta de consenso con respecto a la clasificación y las definiciones de estos posibles trastornos específicos del uso de Internet, también hay inconsistencias en el uso de instrumentos de detección (para revisiones ver Andreassen, 2015Fernández y Griffiths, 2021Hussain y Griffiths, 2018Müller et al., 2017). Por ejemplo, se supone que hay más de 20 instrumentos para medir el uso problemático de la pornografía (Fernández y Griffiths, 2021) pero ninguno cubre adecuadamente los criterios de la CIE-11 para trastornos debidos a conductas adictivas, que están muy cerca de los criterios de la CIE-11 para CSBD.

Además, es probable que coexistan algunos trastornos específicos del uso de Internet, especialmente el uso desordenado de juegos y redes sociales (Burleigh y otros, 2019Müller et al., 2021). Utilizando el análisis de perfil latente, Charzyńska, Sussman y Atroszko (2021) identificaron que las redes sociales desordenadas y las compras, así como el uso desordenado de juegos y pornografía, a menudo ocurrían juntos, respectivamente. El perfil que incluye niveles altos en todos los trastornos del uso de Internet mostró el bienestar más bajo (Charzyńska y otros, 2021). Esto también enfatiza la importancia de una evaluación exhaustiva y uniforme de los diferentes comportamientos de uso de Internet. Ha habido intentos de usar conjuntos similares de elementos en diferentes trastornos del uso de Internet, como la Escala de consumo de pornografía problemática (Bőthe et al., 2018), la Escala de adicción a las redes sociales de Bergen (Andreassen, Pallesen y Griffiths, 2017) o la escala de adicción a las compras en línea (Zhao, Tian y Xin, 2017). Sin embargo, estas escalas fueron diseñadas sobre la base del modelo de componentes por Griffiths (2005) y no cubren los criterios propuestos actualmente para los trastornos por conductas adictivas (cf. Organización Mundial de la Salud, 2018).

En resumen, la CIE-11 propuso criterios diagnósticos para los trastornos debidos a comportamientos adictivos (predominantemente en línea), a saber, el trastorno del juego y el trastorno del juego. El uso problemático de pornografía en línea, las compras en línea y el uso de redes sociales pueden asignarse a la subcategoría ICD-11 'otros trastornos especificados debido a comportamientos adictivos' para los cuales se pueden aplicar los mismos criterios (Brand et al., 2020). Hasta la fecha, el panorama de los instrumentos de detección para estos (potenciales) trastornos específicos del uso de Internet es muy inconsistente. Sin embargo, la medición consistente de los diferentes constructos es esencial para avanzar en la investigación sobre los puntos en común y las diferencias entre los diferentes tipos de trastornos debido a comportamientos adictivos. Nuestro objetivo era desarrollar un instrumento de detección breve pero completo para diferentes tipos de trastornos (potenciales) específicos del uso de Internet que cubriera los criterios ICD-11 para el trastorno del juego y el trastorno del juego, para ayudar con la identificación temprana de comportamientos problemáticos específicos (potenciales) en línea.

Métodos

Participantes

Los participantes fueron reclutados en línea a través de un proveedor de servicios de panel de acceso a través del cual fueron remunerados individualmente. Incluimos usuarios activos de Internet del área de habla alemana. Excluimos conjuntos de datos incompletos y aquellos que indicaron una respuesta descuidada. Este último fue identificado por estrategias dentro de la medida (ítem de respuesta instruida y medida de autoinforme) y post-hoc (tiempo de respuesta, patrón de respuesta, Mahalanobis D) (Godinho, Kushnir y Cunningham, 2016Meade y Craig, 2012). La muestra final estuvo compuesta por N = 958 participantes (499 hombres, 458 mujeres, 1 buzo) entre 16 y 69 años (M = 47.60, SD = 14.50). La mayoría de los participantes estaban empleados a tiempo completo (46.3 %), jubilados (anticipados) (20.1 %) o empleados a tiempo parcial (14.3 %). Los demás eran estudiantes, aprendices, amas de casa/esposos o no empleados por otras razones. El nivel de formación profesional más alto se distribuyó en formación profesional completa en empresa (33.6 %), título universitario (19.0 %), formación profesional completa en escuela (14.1 %), graduación de una escuela de maestría/academia técnica (11.8 %) y grado politécnico (10.1%). Los otros estaban en educación/estudiantes o no tenían título. La muestra de conveniencia aleatoria mostró una distribución similar de las principales variables sociodemográficas que la población de usuarios de Internet alemanes (cf. Statista, 2021).

Medidas

Evaluación de los criterios para trastornos específicos del uso de Internet: ACSID-11

Con el ACSID-11, nuestro objetivo era inventar una herramienta para evaluar trastornos específicos del uso de Internet de una manera breve pero integral y consistente. Fue desarrollado sobre la base de la teoría por un grupo de expertos de investigadores y médicos de adicción. Los ítems fueron derivados en múltiples discusiones y reuniones de consenso con base en los criterios de la CIE-11 para trastornos por conductas adictivas, tal como se describen para juegos y apuestas, asumiendo una estructura multifactorial. Se utilizaron los resultados de un análisis de conversación en voz alta para optimizar la validez del contenido y la comprensibilidad de los elementos (Schmidt et al., presentado).

El ACSID-11 consta de 11 ítems que capturan los criterios de la CIE-11 para los trastornos debidos a comportamientos adictivos. Los tres criterios principales, control deteriorado (IC), mayor prioridad otorgada a la actividad en línea (IP) y continuación/escalada (CE) del uso de Internet a pesar de las consecuencias negativas, están representados por tres elementos cada uno. Se crearon dos ítems adicionales para evaluar el deterioro funcional en la vida diaria (FI) y la angustia marcada (MD) debido a la actividad en línea. En una consulta previa, se instruyó a los participantes para que indicaran qué actividades en Internet habían utilizado al menos ocasionalmente en los últimos 12 meses. Las actividades (es decir, 'juegos', 'compras en línea', 'uso de pornografía en línea', 'uso de redes sociales', 'juegos de apuestas en línea' y 'otros') se enumeraron con las definiciones correspondientes y las opciones de respuesta 'sí ' o no'. Se excluyeron los participantes que respondieron "sí" sólo al elemento "otro". Todos los demás recibieron los ítems ACSID-11 para todas aquellas actividades que fueron respondidas con 'sí'. Este enfoque multiconductual se basa en la Prueba de detección de consumo de alcohol, tabaco y sustancias de la OMS (ASSIST; Grupo de trabajo de OMS ASSIST, 2002), que analiza las principales categorías de consumo de sustancias y sus consecuencias negativas, así como los signos de comportamiento adictivo de forma coherente en todas las sustancias específicas.

De forma análoga al ASSIST, cada ítem está formulado de manera que pueda ser respondido directamente para la respectiva actividad. Usamos un formato de respuesta de dos partes (ver  ), en el que los participantes deberán indicar por ítem para cada actividad Con qué frecuencia tuvieron la experiencia en los últimos 12 meses (0: 'nunca', 1: 'pocas veces', 2: 'a veces', 3: 'frecuentemente'), y si al menos “pocas veces”, que intenso cada experiencia fue en los últimos 12 meses (0: 'nada intensa', 1: 'bastante no intensa', 2: 'bastante intensa', 3: 'intensa'). Al evaluar la frecuencia y la intensidad de cada síntoma, es posible investigar la aparición de un síntoma, pero también controlar la intensidad de los síntomas que se perciben más allá de la frecuencia. Los ítems del ACSID-11 (traducción al inglés propuesta) se muestran en Tabla 1. Los elementos originales (en alemán), incluida la consulta previa y las instrucciones, se pueden encontrar en el Apéndice (ver Apéndice A).

Higo. 1.
 
Higo. 1.

Ítem ​​ejemplar del ACSID-11 (traducción al inglés propuesta del ítem original en alemán) que ilustra la medición de la frecuencia (columnas de la izquierda) y la intensidad (columnas de la derecha) de situaciones relacionadas con actividades específicas en línea. Notas. La figura muestra un elemento ejemplar del factor Control Deterioro (IC) como se muestra A) para un individuo que usa las cinco actividades en línea como se indica en la consulta previa (ver Apéndice A) y B) a un individuo que indicó usar solo compras en línea y redes sociales.

Cita: Journal of Behavioral Addictions 2022; 10.1556/2006.2022.00013

Tabla 1.

Ítems del evaluador ACSID-11 para trastornos específicos del uso de Internet (traducción al inglés propuesta).

AsuntoPregunta
IC1En los últimos 12 meses, ¿ha tenido problemas para recordar cuándo comenzó la actividad, por cuánto tiempo, con qué intensidad o en qué situación la hizo, o cuándo la dejó?
IC2En los últimos 12 meses, ¿ha sentido el deseo de detener o restringir la actividad porque notó que la estaba usando demasiado?
IC3En los últimos 12 meses, ¿ha intentado detener o restringir la actividad y ha fallado?
IP1En los últimos 12 meses, ¿le ha dado a la actividad una prioridad cada vez mayor que otras actividades o intereses en su vida diaria?
IP2En los últimos 12 meses, ¿ha perdido interés en otras actividades que solía disfrutar debido a la actividad?
IP3En los últimos 12 meses, ¿ha descuidado o abandonado otras actividades o intereses que solía disfrutar debido a la actividad?
CE1En los últimos 12 meses, ¿continuó o incrementó la actividad a pesar de que la amenazaba o le hacía perder una relación con alguien importante para usted?
CE2En los últimos 12 meses, ¿ha continuado o incrementado la actividad a pesar de que le ha causado problemas en la escuela/capacitación/trabajo?
CE3En los últimos 12 meses, ¿ha continuado o incrementado la actividad a pesar de que le ha causado molestias/enfermedades físicas o mentales?
FI1Pensando en todas las áreas de su vida, ¿su vida se ha visto notablemente afectada por la actividad en los últimos 12 meses?
MD1Pensando en todas las áreas de su vida, ¿la actividad le causó sufrimiento en los últimos 12 meses?

Notas. IC = alteración del control; IP = mayor prioridad; CE = continuación/escalada; FI = deterioro funcional; MD = sufrimiento marcado; Los artículos alemanes originales se pueden encontrar en Apéndice A.

Prueba de trastorno de juegos de Internet de diez ítems: IGDT-10 - versión ASSIST

Como medida de validez convergente, utilizamos el IGDT-10 de diez ítems (Király et al., 2017) en una versión extendida. El IGDT-10 pone en práctica los nueve criterios del DSM-5 para el trastorno del juego en Internet (Asociación Americana de Psiquiatría, 2013). En este estudio, ampliamos la versión original específica de los juegos para que se evaluaran todas las formas de trastornos específicos del uso de Internet. Para implementar esto, y para mantener la metodología comparable, también usamos el formato de respuesta multiconductual en el ejemplo de ASSIST aquí. Para ello, se modificaron los ítems de manera que se reemplazó 'el juego' por 'la actividad'. Luego, se respondió cada ítem para todas las actividades en línea que los participantes habían indicado previamente que usarían (de una selección de 'juegos', 'compras en línea', 'uso de pornografía en línea', 'uso de redes sociales' y 'juegos de apuestas en línea' ). Por ítem, cada actividad se calificó en una escala de Likert de tres puntos (0 = 'nunca', 1 = 'a veces', 2 = 'a menudo'). La puntuación fue la misma que la versión original del IGDT-10: cada criterio recibió una puntuación de 0 si la respuesta era "nunca" o "a veces" y una puntuación de 1 si la respuesta era "a menudo". Los elementos 9 y 10 representan el mismo criterio (es decir, 'peligro o pérdida de una relación significativa, trabajo u oportunidad educativa o profesional debido a la participación en juegos de Internet') y cuentan juntos un punto si se cumplen uno o ambos elementos. Se calculó una puntuación total final para cada actividad. Puede variar de 0 a 9, donde las puntuaciones más altas indican una mayor gravedad de los síntomas. Con respecto al trastorno del juego, una puntuación de cinco o más indica relevancia clínica (Király et al., 2017).

Cuestionario de Salud del Paciente-4: PHQ-4

El Cuestionario de Salud del Paciente-4 (PHQ-4; Kroenke, Spitzer, Williams y Lowe, 2009) es una medida breve de los síntomas de depresión y ansiedad. Consta de cuatro ítems tomados de la escala Trastorno de Ansiedad Generalizada-7 y el módulo PHQ-8 para la depresión. Los participantes deben indicar la frecuencia de aparición de ciertos síntomas en una escala de Likert de cuatro puntos que va de 0 ('nada') a 3 ('casi todos los días'). La puntuación total puede oscilar entre 0 y 12, lo que indica niveles mínimos, leves, moderados y graves de angustia psicológica con puntuaciones de 0 a 2, 3 a 5, 6 a 8, 9 a 12, respectivamente (Kroenke y otros, 2009).

Bienestar general

La satisfacción general con la vida se evaluó utilizando la Life Satisfaction Short Scale (L-1) en la versión original en alemán (Beierlein, Kovaleva, László, Kemper y Rammstedt, 2015) respondió en una escala tipo Likert de 11 puntos que va de 0 ('nada satisfecho') a 10 ('totalmente satisfecho'). La escala de ítem único está bien validada y se correlaciona fuertemente con las escalas de ítems múltiples que evalúan la satisfacción con la vida (Beierlein y otros, 2015). Además, preguntamos por la satisfacción con la vida específica en el dominio de la salud (H-1): 'Considerando todas las cosas, ¿qué tan satisfecho está con su salud en estos días?' respondió en la misma escala de 11 puntos (cf. Beierlein y otros, 2015).

Procedimiento

El estudio se realizó en línea utilizando la herramienta de encuestas en línea Limesurvey®. El ACSID-11 y el IGDT-10 se implementaron de tal manera que solo se mostraran las actividades que se seleccionaron en la consulta previa para los artículos respectivos. Los participantes recibieron enlaces individualizados del proveedor del panel de servicios que condujeron a la encuesta en línea creada por nosotros. Después de completar, los participantes fueron redirigidos al sitio web del proveedor para recibir su remuneración. Los datos fueron recolectados en el período del 8 al 14 de abril de 2021.

Análisis estadístico

Utilizamos el análisis factorial confirmatorio (CFA) para probar la dimensionalidad y la validez de construcción del ACSID-11. Los análisis se realizaron con Mplus versión 8.4 (Muthén y Muthén, 2019) utilizando medias ponderadas de mínimos cuadrados y estimación ajustada por varianza (WLSMV). Para evaluar el ajuste del modelo, utilizamos múltiples índices, a saber, el chi-cuadrado (χ 2) para el ajuste exacto, el índice de ajuste comparativo (CFI), el índice de ajuste de Tucker-Lewis (TLI), el valor residual cuadrático medio estandarizado (SRMR) y el error cuadrático medio de aproximación (RMSEA). De acuerdo a Hu y Bentler (1999), los valores de corte para CFI y TLI > 0.95, para SRMR < 0.08 y para RMSEA < 0.06 indican un buen ajuste del modelo. Además, un valor de chi-cuadrado dividido por grados de libertad (χ2/df) < 3 es otro indicador del ajuste aceptable del modelo (Carmines y McIver, 1981). Alfa de Cronbach (α) y Lambda-2 de Guttman (λ 2) se utilizaron como medidas de fiabilidad con coeficientes > 0.8 (> 0.7) que indican una buena (aceptable) consistencia interna (Bortz y Doring, 2006). Se utilizaron análisis de correlación (Pearson) para probar la validez convergente entre diferentes medidas del mismo constructo o constructos relacionados. Estos análisis se realizaron con IBM Estadísticas SPSS (versión 26). De acuerdo a Cohen (1988), un valor de |r| = 0.10, 0.30, 0.50 indica un efecto pequeño, mediano y grande, respectivamente.

Ética

Los procedimientos del estudio se llevaron a cabo de acuerdo con la Declaración de Helsinki. El estudio fue aprobado por el comité de ética de la división de Informática y Ciencias Cognitivas Aplicadas de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Duisburg-Essen. Todos los sujetos fueron informados sobre el estudio y todos dieron su consentimiento informado.

Resultados

Dentro de la muestra actual, los comportamientos específicos de uso de Internet se distribuyeron de la siguiente manera: El juego fue indicado por 440 (45.9%) individuos (edad: M = 43.59, SD = 14.66; 259 hombres, 180 mujeres, 1 buceador), 944 (98.5%) de las personas que realizan compras en línea (edad: M = 47.58, SD = 14.49; 491 hombres, 452 mujeres, 1 buzos), 340 (35.5%) de las personas usaron pornografía en línea (edad: M = 44.80, SD = 14.96; 263 hombres, 76 mujeres, 1 buceador), 854 (89.1%) de los individuos utilizaban redes sociales (edad: M = 46.52, SD = 14.66; 425 hombres, 428 mujeres, 1 buceador) y 200 (20.9%) personas que participan en juegos de azar en línea (edad: M = 46.91, SD = 13.67; 125 hombres, 75 mujeres, 0 buzos). La minoría de los participantes (n = 61; 6.3%) indicó utilizar una sola actividad. La mayoría de los participantes (n = 841; El 87.8%) utiliza al menos compras online junto con redes sociales y 409 (42.7%) de ellos también indicaron jugar a juegos online. Sesenta y ocho (7.1%) de los participantes indicaron utilizar todas las actividades en línea mencionadas.

Dado que el juego y los trastornos del juego son los dos tipos de trastornos debidos a conductas adictivas oficialmente reconocidos y dado que el número de personas de nuestra muestra que informaron que practicaban juegos de azar en línea era bastante limitado, primero nos concentraremos en los resultados relacionados con la evaluación. de los criterios para el trastorno del juego con el ACSID-11.

Estadística descriptiva

Con respecto al trastorno del juego, todos los ítems del ACSID-11 tienen calificaciones entre 0 y 3, lo que refleja el rango máximo de valores posibles (ver Tabla 2). Todos los ítems muestran valores medios relativamente bajos y una distribución asimétrica a la derecha como se esperaba en una muestra no clínica. La dificultad es más alta para los elementos de Continuación/Escalación y Socorro Marcado, mientras que los elementos de Control Deteriorado (especialmente IC1) y Prioridad Aumentada son los de menor dificultad. La curtosis es especialmente alta para el primer ítem de Continuación/Escalada (CE1) y el ítem de Angustia marcada (MD1).

Tabla 2.

Estadísticas descriptivas de los ítems ACSID-11 que miden el trastorno del juego.

No.AsuntoMinMaxM(SD)OblicuidadKurtosisDificultad
a)Escala de frecuencia
01aIC1030.827(0.956)0.808-0.52127.58
02aIC2030.602(0.907)1.2370.24920.08
03aIC3030.332(0.723)2.1633.72411.06
04aIP1030.623(0.895)1.1800.18920.76
05aIP2030.405(0.784)1.9132.69813.48
06aIP3030.400(0.784)1.9032.59713.33
07aCE1030.170(0.549)3.56112.7185.68
08aCE2030.223(0.626)3.0388.7977.42
09aCE3030.227(0.632)2.9337.9987.58
10aFI1030.352(0.712)1.9973.10811.74
11aMD1030.155(0.526)3.64713.1075.15
b)Escala de intensidad
01bIC1030.593(0.773)1.1730.73219.77
02bIC2030.455(0.780)1.7002.09015.15
03bIC3030.248(0.592)2.6426.9818.26
04bIP1030.505(0.827)1.5291.32916.82
05bIP2030.330(0.703)2.1994.12310.98
06bIP3030.302(0.673)2.3024.63310.08
07bCE1030.150(0.505)3.86715.6725.00
08bCE2030.216(0.623)3.1599.6237.20
09bCE3030.207(0.608)3.22510.1226.89
10bFI1030.284(0.654)2.5346.1729.47
11bMD1030.139(0.483)3.99716.8584.62

NotasN = 440. IC = alteración del control; IP = mayor prioridad; CE = continuación/escalada; FI = deterioro funcional; MD = angustia marcada.

En cuanto a la salud mental, la muestra global (N = 958) tiene una puntuación media de PHQ-4 de 3.03 (SD = 2.82) y muestra niveles moderados de satisfacción con la vida (L-1: M = 6.31, SD = 2.39) y salud (H-1: M = 6.05, SD = 2.68). En el subgrupo de juegos (n = 440), 13 individuos (3.0 %) alcanzan el límite IGDT-10 para casos clínicamente relevantes de trastorno del juego. La puntuación media de IGDT-10 varía entre 0.51 para el trastorno por compras y 0.77 para el trastorno por uso de redes sociales (ver Tabla 5).

Análisis factorial confirmatorio

Supuesto modelo de cuatro factores

Probamos la supuesta estructura de cuatro factores de ACSID-11 por medio de múltiples CFA, uno por trastorno específico del uso de Internet y por separado para las calificaciones de frecuencia e intensidad. Los factores (1) Control Deteriorado, (2) Prioridad Incrementada, y (3) Continuación/Escalamiento fueron formados por los tres ítems respectivos. Los dos ítems adicionales que miden el deterioro funcional en la vida diaria y la angustia marcada debido a la actividad en línea formaron el factor adicional (4) Deterioro funcional. La estructura de cuatro factores del ACSID-11 está respaldada por los datos. Los índices de ajuste indican un buen ajuste entre los modelos y los datos para todos los tipos de trastornos específicos del uso de Internet evaluados por ACSID-11, a saber, trastorno del juego, trastorno de compras en línea y trastorno del uso de redes sociales, uso de pornografía en línea. y trastorno del juego en línea (ver Tabla 3). Con respecto al trastorno por uso de pornografía en línea y el trastorno por juego en línea, TLI y RMSEA podrían estar sesgados debido a los tamaños de muestra pequeños (Hu y Bentler, 1999). Las cargas factoriales y las covarianzas residuales para los CFA que aplican un modelo de cuatro factores se muestran en  . Cabe señalar que algunos de los modelos muestran valores anómalos singulares (es decir, varianza residual negativa para una variable latente o correlaciones iguales o superiores a 1).

Tabla 3.

Ajuste los índices de los modelos CFA de cuatro factores, unidimensionales y de segundo orden para trastornos específicos (potenciales) de uso de Internet medidos por ACSID-11.

  Trastorno del juego
  FrecuenciaIntensidad
ModelodfCFITLISRMRRMSEAχ2/ dfCFITLISRMRRMSEAχ2/ df
Modelo de cuatro factores380.9910.9870.0310.0512.130.9930.9900.0290.0431.81
modelo unidimensional270.9690.9610.0480.0874.320.9700.9630.0470.0823.99
Modelo factorial de segundo orden400.9920.9880.0310.0471.990.9920.9890.0320.0451.89
  Trastorno de compra-compra en línea
  FrecuenciaIntensidad
ModelodfCFITLISRMRRMSEAχ2/ dfCFITLISRMRRMSEAχ2/ df
Modelo de cuatro factores380.9960.9940.0190.0342.070.9950.9920.0200.0372.30
modelo unidimensional270.9810.9760.0370.0705.580.9860.9820.0310.0563.98
Modelo factorial de segundo orden400.9960.9940.0210.0362.190.9940.9920.0230.0382.40
  Trastorno por uso de pornografía en línea
  FrecuenciaIntensidad
ModelodfCFITLISRMRRMSEAχ2/ dfCFITLISRMRRMSEAχ2/ df
Modelo de cuatro factores380.9930.9890.0340.0541.990.9870.9810.0380.0652.43
modelo unidimensional270.9840.9790.0440.0752.910.9760.9700.0460.0823.27
Modelo factorial de segundo orden400.9930.9910.0330.0491.830.9840.9790.0390.0682.59
  Trastorno por uso de redes sociales
  FrecuenciaIntensidad
ModelodfCFITLISRMRRMSEAχ2/ dfCFITLISRMRRMSEAχ2/ df
Modelo de cuatro factores380.9930.9900.0230.0493.030.9930.9890.0230.0523.31
modelo unidimensional270.9700.9630.0480.0968.890.9770.9720.0390.0857.13
Modelo factorial de segundo orden400.9920.9890.0270.0533.390.9910.9880.0250.0563.64
  Trastorno del juego en línea
  FrecuenciaIntensidad
ModelodfCFITLISRMRRMSEAχ2/ dfCFITLISRMRRMSEAχ2/ df
Modelo de cuatro factores380.9970.9960.0270.0591.700.9970.9960.0260.0491.47
modelo unidimensional270.9940.9920.0400.0782.200.9910.9890.0390.0802.28
Modelo factorial de segundo orden400.9970.9960.0290.0541.580.9970.9950.0290.0531.55

Notas. Los tamaños de muestra variaron para los juegos (n = 440), compras en línea (n = 944), uso de pornografía en línea (n = 340), uso de redes sociales (n = 854), y juegos de azar en línea (n = 200); ACSID-11 = Evaluación de criterios para trastornos específicos del uso de Internet, 11 ítems.

Higo. 2.
 
Higo. 2.

Cargas factoriales y covarianzas residuales de los modelos de cuatro factores del ACSID-11 (frecuencia) para (A) trastorno del juego, (B) trastorno del juego en línea, (C) trastorno de compras en línea, (D) trastorno del uso de pornografía en línea , y (E) trastorno por uso de redes sociales. Notas. Los tamaños de muestra variaron para los juegos (n = 440), compras en línea (n = 944), uso de pornografía en línea (n = 340), uso de redes sociales (n = 854), y juegos de azar en línea (n = 200); La escala de intensidad del ACSID-11 mostró resultados similares. ACSID-11 = Evaluación de criterios para trastornos específicos del uso de Internet, 11 ítems; Los valores representan cargas factoriales estandarizadas, covarianzas factoriales y covarianzas residuales. Todas las estimaciones fueron significativas en p <0.001.

Cita: Journal of Behavioral Addictions 2022; 10.1556/2006.2022.00013

modelo unidimensional

Debido a las altas intercorrelaciones entre los diferentes factores, también probamos soluciones unidimensionales con todos los elementos cargados en un factor, como se implementó, por ejemplo, en el IGDT-10. Los modelos unidimensionales del ACSID-11 mostraron un ajuste aceptable, pero con RMSEA y/o χ2/df está por encima de los límites sugeridos. Para todos los comportamientos, los ajustes del modelo para los modelos de cuatro factores son mejores en comparación con los modelos unidimensionales respectivos (ver Tabla 3). En consecuencia, la solución de cuatro factores parece ser superior a la solución unidimensional.

Modelo factorial de segundo orden y modelo bifactorial

Una alternativa para dar cuenta de las altas intercorrelaciones es incluir un factor general que represente el constructo general, que se compone de subdominios relacionados. Esto se puede implementar mediante un modelo factorial de segundo orden y un modelo bifactorial. En el modelo de factores de segundo orden, se modela un factor general (de segundo orden) en un intento de explicar las correlaciones entre los factores de primer orden. En el modelo bifactorial, se supone que el factor general explica la similitud entre los dominios relacionados y que, además, existen múltiples factores específicos, cada uno de los cuales tiene efectos únicos sobre y más allá del factor general. Esto se modela de modo que cada elemento pueda cargar tanto en el factor general como en su factor específico donde todos los factores (incluidas las correlaciones entre el factor general y los factores específicos) se especifican como ortogonales. El modelo factorial de segundo orden está más restringido que el modelo bifactorial y está anidado dentro del modelo bifactorial (Yung, Thissen y McLeod, 1999). En nuestras muestras, los modelos factoriales de segundo orden muestran un buen ajuste similar al de los modelos de cuatro factores (ver Tabla 3). Para todos los comportamientos, los cuatro factores (de primer orden) cargan alto en el factor general (de segundo orden) (ver Apéndice B), lo que justifica el uso de una puntuación global. Al igual que con los modelos de cuatro factores, algunos de los modelos de factores de segundo orden muestran valores anómalos ocasionales (es decir, varianza residual negativa para una variable latente o correlaciones iguales o superiores a 1). También probamos modelos bifactoriales complementarios que mostraron un ajuste comparablemente superior, sin embargo, no se pudo identificar un modelo para todos los comportamientos (ver Apéndice C).

Confiabilidad

Sobre la base de la estructura de cuatro factores identificada, calculamos las puntuaciones de los factores para el ACSID-11 a partir de las medias de los elementos respectivos, así como las puntuaciones medias generales para cada trastorno de uso de Internet específico (potencial). Echamos un vistazo a la confiabilidad del IGDT-10 cuando usamos la variante multiconductual siguiendo el ejemplo del ASSIST (que evalúa múltiples trastornos específicos del uso de Internet) por primera vez. Los resultados indican una alta consistencia interna del ACSID-11 y una confiabilidad menor pero también aceptable del IGDT-10 (ver Tabla 4).

Tabla 4.

Medidas de confiabilidad de ACSID-11 e IGDT-10 que miden trastornos específicos del uso de Internet.

 ACIS-11IGDT-10
FrecuenciaIntensidad(Versión ASISTENTE)
tipo de trastornoαλ2αλ2αλ2
Gaming0.9000.9030.8940.8970.8410.845
compra-compra online0.9100.9130.9150.9170.8580.864
Uso de pornografía en línea0.9070.9110.8960.9010.7930.802
Uso de redes sociales0.9060.9120.9150.9210.8550.861
Juego en línea0.9470.9500.9440.9460.9100.912

Notasα = alfa de Cronbach; λ 2 = lambda-2 de Guttman; ACSID-11 = Evaluación de criterios para trastornos específicos del uso de Internet, 11 ítems; IGDT-10 = Prueba de trastorno de juegos de Internet de diez ítems; Los tamaños de muestra variaron para los juegos (n = 440), compra-compra online (n = 944), uso de pornografía en línea (n = 340), uso de redes sociales (n = 854), y juegos de azar en línea (n = 200).

Tabla 5 muestra las estadísticas descriptivas de las puntuaciones ACSID-11 e IGDT-10. Para todos los comportamientos, las medias de los factores Continuación/Escalada y Deterioro funcional del ACSID-11 son las más bajas en comparación con las de los otros factores. El factor Control Deteriorado muestra los valores medios más altos tanto para la frecuencia como para la intensidad. Los puntajes totales de ACSID-11 son más altos para el trastorno por uso de redes sociales, seguido por el trastorno por juego en línea y el trastorno por juego, el trastorno por uso de pornografía en línea y el trastorno por compras en línea. Las puntuaciones de suma de IGDT-10 muestran una imagen similar (ver Tabla 5).

Tabla 5.

Estadísticas descriptivas del factor y puntajes generales de ACSID-11 e IGDT-10 (versión ASSIST) para trastornos específicos del uso de Internet.

 juegos (n 440 =)compra-compra online

(n 944 =)
Uso de pornografía en línea

(n 340 =)
Uso de redes sociales (n 854 =)juegos de azar en línea (n 200 =)
VariableMinMaxM(DAKOTA DEL SUR)MinMaxM(DAKOTA DEL SUR)MinMaxM(DAKOTA DEL SUR)MinMaxM(DAKOTA DEL SUR)MinMaxM(DAKOTA DEL SUR)
Frecuencia
ACSID-11_IC030.59(0.71)030.46(0.67)030.58(0.71)030.78(0.88)030.59(0.82)
ACSID-11_IP030.48(0.69)030.28(0.56)030.31(0.59)030.48(0.71)030.38(0.74)
ACSID-11_CE030.21(0.51)030.13(0.43)030.16(0.45)030.22(0.50)030.24(0.60)
ACSID-11_FI030.25(0.53)030.18(0.48)02.50.19(0.47)030.33(0.61)030.33(0.68)
ACSID-11_total030.39(0.53)030.27(0.47)02.60.32(0.49)030.46(0.59)02.70.39(0.64)
Intensidad
ACSID-11_IC030.43(0.58)030.34(0.56)030.45(0.63)030.60(0.76)030.47(0.73)
ACSID-11_IP030.38(0.62)030.22(0.51)030.25(0.51)030.40(0.67)030.35(0.69)
ACSID-11_CE030.19(0.48)030.11(0.39)02.70.15(0.41)030.19(0.45)030.23(0.58)
ACSID-11_FI030.21(0.50)030.15(0.45)02.50.18(0.43)030.28(0.57)030.29(0.61)
ACSID-11_total030.31(0.46)030.21(0.42)02.60.26(0.43)030.37(0.54)030.34(0.59)
IGDT-10_suma090.69(1.37)090.51(1.23)070.61(1.06)090.77(1.47)090.61(1.41)

Notas. ACSID-11 = Evaluación de criterios para trastornos específicos del uso de Internet, 11 ítems; IC = alteración del control; IP = mayor prioridad; CE = continuación/escalada; FI = deterioro funcional; IGDT-10 = Prueba de trastorno de juegos de Internet de diez ítems.

Análisis de correlación

Como medida de validez de constructo, analizamos las correlaciones entre ACSID-11, IGDT-10 y medidas de bienestar general. Las correlaciones se muestran en Tabla 6. Las puntuaciones totales de ACSID-11 se correlacionan positivamente con las puntuaciones de IGDT-10 con tamaños de efecto medianos a grandes, donde las correlaciones entre las puntuaciones para los mismos comportamientos son más altas. Además, las puntuaciones de ACSID-11 se correlacionan positivamente con PHQ-4, con un efecto similar al de IGDT-10 y PHQ-4. Los patrones de correlación con las medidas de satisfacción con la vida (L-1) y satisfacción con la salud (H-1) son muy similares entre la gravedad de los síntomas evaluados con ACSID-11 y con IGDT-10. Las intercorrelaciones entre las puntuaciones totales de ACSID-11 para los diferentes comportamientos tienen efectos grandes. Las correlaciones entre las puntuaciones de los factores y el IGDT-10 se pueden encontrar en el material complementario.

Tabla 6.

Correlaciones entre ACSID-11 (frecuencia), IGDT-10 y medidas de bienestar psicológico

   1)2)3)4)5)6)7)8)9)10).11).12).
 ACSID-11_total
1)Gaming 1           
2)compra-compra onliner0.703**1          
 (n)(434)(944)          
3)Uso de pornografía en línear0.659**0.655**1         
 (n)(202)(337)(340)         
4)Uso de redes socialesr0.579**0.720**0.665**1        
 (n)(415)(841)(306)854        
5)Juego en línear0.718**0.716**0.661**0.708**1       
 (n)(123)(197)(97)(192)(200)       
 IGDT-10_suma
6)Gamingr0.596**0.398**0.434**0.373**0.359**1      
 (n)(440)(434)(202)(415)(123)(440)      
7)compra-compra onliner0.407**0.632**0.408**0.449**0.404**0.498**1     
 (n)(434)(944)(337)(841)(197)(434)(944)     
8)Uso de pornografía en línear0.285**0.238**0.484**0.271**0.392**0.423**0.418**1    
 (n)(202)(337)(340)(306)(97)(202)(337)(340)    
9)Uso de redes socialesr0.255**0.459**0.404**0.591**0.417**0.364**0.661**0.459**1   
 (n)(415)(841)(306)(854)(192)(415)(841)(306)(854)   
10).Juego en línear0.322**0.323**0.346**0.423**0.625**0.299**0.480**0.481**0.525**1  
 (n)(123)(197)(97)(192)(200)(123)(197)(97)(192)(200)  
11).PHQ-4r0.292**0.273**0.255**0.350**0.326**0.208**0.204**0.146**0.245**0.236**1 
 (n)(440)(944)(340)(854)(200)(440)(944)(340)(854)(200)(958) 
12).L-1r-0.069-0.080*-0.006-0.147**-0.179*-0.130**-0.077*-0.018-0.140**-0.170*-0.542**1
 (n)(440)(944)(340)(854)(200)(440)(944)(340)(854)(200)(958)(958)
13).H-1r-0.083-0.0510.062-0.0140.002-0.078-0.0210.0690.027-0.034-0.409**0.530**
 (n)(440)(944)(340)(854)(200)(440)(944)(340)(854)(200)(958)(958)

Notas. ** p <0.01; * p <0.05. ACSID-11 = Evaluación de criterios para trastornos específicos del uso de Internet, 11 ítems; IGDT-10 = Prueba de trastorno de juegos de Internet de diez ítems; PHQ-4 = Cuestionario de Salud del Paciente-4; Las correlaciones con la escala de intensidad ACSID-11 estuvieron en un rango similar.

Discusiones y conclusiones

Este informe presentó el ACSID-11 como una nueva herramienta para la detección fácil y completa de los principales tipos de trastornos específicos del uso de Internet. Los resultados del estudio indican que ACSID-11 es adecuado para capturar los criterios ICD-11 para el trastorno del juego en una estructura multifacética. Las correlaciones positivas con una herramienta de evaluación basada en el DSM-5 (IGDT-10) indicaron además la validez del constructo.

La supuesta estructura multifactorial del ACSID-11 fue confirmada por los resultados del CFA. Los ítems encajan bien con un modelo de cuatro factores que representa los criterios de la CIE-11 (1) deterioro del control, (2) mayor prioridad, (3) continuación/escalada a pesar de las consecuencias negativas, así como los componentes adicionales (4) deterioro funcional y malestar marcado para ser considerado como relevante para las conductas adictivas. La solución de cuatro factores mostró un ajuste superior en comparación con la solución unidimensional. La multidimensionalidad de la escala es una característica única en comparación con otras escalas que cubren los criterios ICD-11 para el trastorno del juego (cf. King et al., 2020Pontes et al., 2021). Además, el ajuste igualmente superior del modelo factorial de segundo orden (y en parte del modelo bifactorial) indica que los ítems que evalúan los cuatro criterios relacionados comprenden un constructo general de "trastorno" y justifica el uso de una puntuación global. Los resultados fueron similares para el trastorno del juego en línea y los otros posibles trastornos específicos del uso de Internet medidos por ACSID-11 en el formato multiconductual en el ejemplo de ASSIST, a saber, trastorno de compras en línea, trastorno de uso de pornografía en línea, redes sociales- trastorno de uso Para estos últimos, apenas existen instrumentos basados ​​en los criterios de la OMS para los trastornos por conductas adictivas, aunque los investigadores recomiendan esta clasificación para cada uno de ellos (Brand et al., 2020Müller et al., 2019Stark et al., 2018). Las nuevas medidas integrales, como el ACSID-11, pueden ayudar a superar las dificultades metodológicas y permitir análisis sistemáticos de los puntos en común y las diferencias entre estos diferentes tipos de comportamientos adictivos (potenciales).

La fiabilidad del ACSID-11 es alta. Para el trastorno del juego, la consistencia interna es comparable o superior a la de la mayoría de los demás instrumentos (cf. King et al., 2020). La confiabilidad en términos de consistencia interna también es buena para los otros trastornos específicos del uso de Internet medidos tanto por ACSID-11 como por IGDT-10. De esto podemos concluir que un formato de respuesta integrado, como el del ASSIST (Grupo de trabajo de OMS ASSIST, 2002) es adecuado para una evaluación conjunta de diferentes tipos de adicciones conductuales. En la muestra actual, la puntuación total de ACSID-11 fue más alta para el trastorno por uso de redes sociales. Esto encaja con la prevalencia relativamente alta de este fenómeno que actualmente se estima en un 14% para los países individualistas y un 31% para los países colectivistas (Cheng, Lau, Chan y Luk, 2021).

La validez convergente está indicada por correlaciones positivas medianas a grandes entre las puntuaciones ACSID-11 e IGDT-10 a pesar de los diferentes formatos de puntuación. Además, las correlaciones positivas moderadas entre las puntuaciones del ACSID-11 y el PHQ-4 que mide los síntomas de depresión y ansiedad respaldan la validez de criterio de la nueva herramienta de evaluación. Los resultados son consistentes con hallazgos previos sobre asociaciones entre problemas mentales (comórbidos) y trastornos específicos del uso de Internet, incluido el trastorno del juego (Mihara y Higuchi, 2017; pero mira; Colder Carras, Shi, Hard y Saldanha, 2020), trastorno por consumo de pornografía (Duffy, Dawson y Das Nair, 2016), trastorno de compra-compra (Kyrios et al., 2018), trastorno por uso de redes sociales (Andreassen, 2015), y el trastorno del juego (Dowling et al., 2015). Además, el ACSID-11 (especialmente el trastorno por juego en línea y el trastorno por uso de redes sociales) se correlacionó inversamente con la medida de satisfacción con la vida. Este resultado es consistente con hallazgos previos sobre las asociaciones entre el deterioro del bienestar y la gravedad de los síntomas de trastornos específicos del uso de Internet (Cheng, Cheung y Wang, 2018Duffy et al., 2016Duradoni, Innocenti y Guazzini, 2020). Los estudios sugieren que el bienestar se ve particularmente afectado cuando coexisten múltiples trastornos específicos del uso de Internet (Charzyńska y otros, 2021). No es infrecuente la aparición conjunta de trastornos específicos del uso de Internet (p. Burleigh y otros, 2019Müller et al., 2021), lo que puede explicar en parte las intercorrelaciones relativamente altas entre los trastornos medidos por ACSID-11 e IGDT-10 respectivamente. Esto subraya la importancia de una herramienta de detección uniforme para determinar los puntos en común y las diferencias de manera más válida entre los diferentes tipos de trastornos debido a comportamientos adictivos.

Una limitación principal del presente estudio es la muestra no clínica, relativamente pequeña y no representativa. Por lo tanto, con este estudio, no podemos mostrar si ACSID-11 es adecuado como herramienta de diagnóstico, ya que todavía no podemos proporcionar puntajes de corte claros. Además, el diseño transversal no permitió hacer inferencias sobre la confiabilidad test-retest o las relaciones causales entre ACSID-11 y las variables de validación. El instrumento necesita más validación para verificar su confiabilidad e idoneidad. Sin embargo, los resultados de este estudio inicial sugieren que es una herramienta prometedora que puede valer la pena probar más. Cabe señalar que se necesita una base de datos más amplia no solo para este instrumento, sino para todo el campo de investigación para determinar cuáles de estos comportamientos pueden considerarse entidades diagnósticas (cf. Grant y Chamberlain, 2016). La estructura del ACSID-11 parece funcionar bien, como lo confirman los resultados del estudio actual. Los cuatro factores específicos y el dominio general se representaron adecuadamente en los diferentes comportamientos, aunque cada ítem se respondió para todas las actividades en línea indicadas realizadas al menos ocasionalmente en los últimos doce meses. Ya discutimos que es probable que coexistan trastornos específicos del uso de Internet; sin embargo, esto debe confirmarse en estudios de seguimiento como la razón de las correlaciones moderadas a altas de las puntuaciones ACSID-11 entre comportamientos. Además, los valores anómalos ocasionales pueden indicar que, para algunos comportamientos, es necesario optimizar la especificación del modelo. Los criterios utilizados no son necesariamente igualmente relevantes para todos los tipos de posibles trastornos incluidos. Es posible que ACSID-11 no pueda cubrir adecuadamente las características específicas del trastorno en las manifestaciones de los síntomas. La invariancia de la medición entre las diferentes versiones debe probarse con nuevas muestras independientes que incluyan pacientes con trastornos específicos del uso de Internet diagnosticados. Además, los resultados no son representativos de la población general. Los datos representan aproximadamente a los usuarios de Internet en Alemania y no hubo bloqueo en el momento de la recopilación de datos; sin embargo, la pandemia de COVID-19 tiene una influencia potencial en los niveles de estrés y el uso (problemático) de Internet (Király et al., 2020). Aunque la escala L-1 de ítem único está bien validada (Beierlein y otros, 2015), la satisfacción con la vida (específica del dominio) podría capturarse de manera más integral en estudios futuros utilizando el ACSID-11.

En conclusión, el ACSID-11 demostró ser adecuado para la evaluación integral, consistente y económica de los síntomas de (potenciales) trastornos específicos del uso de Internet, incluidos el trastorno del juego, el trastorno de compras en línea, el trastorno del uso de pornografía en línea, las redes sociales. -trastorno por uso y trastorno por juego en línea basado en los criterios de diagnóstico ICD-11 para el trastorno por juego. Se debe realizar una evaluación adicional de la herramienta de evaluación. Esperamos que el ACSID-11 pueda contribuir a una evaluación más consistente de los comportamientos adictivos en la investigación y que también pueda ser útil en la práctica clínica en el futuro.

Fuentes de financiamiento

Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG, Fundación Alemana de Investigación) – 411232260.

Contribución de los autores

SMM: Metodología, Análisis Formal, Redacción – Borrador Original; EW: Conceptualización, Metodología, Redacción – Revisión y Edición; AO: Metodología, Análisis formal; RS: Conceptualización, Metodología; AM: Conceptualización, Metodología; CM: Conceptualización, Metodología; KW: Conceptualización, Metodología; HJR: Conceptualización, Metodología; MB: Conceptualización, Metodología, Redacción – Revisión y Edición, Supervisión.

Conflicto de intereses

Los autores no informan ningún conflicto de interés financiero o de otro tipo relacionado con el tema de este artículo.

Agradecimientos

El trabajo de este artículo se llevó a cabo en el contexto de la Unidad de Investigación ACSID, FOR2974, financiada por la Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG, Fundación Alemana de Investigación) – 411232260.

Material suplementario

Los datos complementarios a este artículo se pueden encontrar en línea en https://doi.org/10.1556/2006.2022.00013.