Comorbilidad del trastorno por uso de Internet y trastorno por déficit de atención con hiperactividad: dos estudios de casos y controles en adultos (2017)

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

Bielefeld M¹, Drews M², Putzig yo³, Bottel L¹, Steinbüchel T¹, Dieris-Hirche J¹, Szycik GR⁴, Müller A⁵, Roy m⁶, Ohlmeier M⁷, Theodor Te Wildt B¹.

Resumen

Objetivos

Existe buena evidencia científica de que el trastorno por déficit de atención con hiperactividad (TDAH) es un factor predictivo y una comorbilidad de los trastornos adictivos en la edad adulta. Estas asociaciones no solo se centran en las adicciones relacionadas con sustancias, sino también en las adicciones del comportamiento como el trastorno del juego y el trastorno del uso de Internet (DIU). Para el DIU, las revisiones sistemáticas han identificado el TDAH como una de las comorbilidades más prevalentes, además de los trastornos depresivos y de ansiedad. Sin embargo, es necesario comprender mejor las conexiones entre ambos trastornos para derivar implicaciones para el tratamiento y la prevención específicos. Este es especialmente el caso en poblaciones clínicas de adultos donde se sabe poco sobre estas relaciones hasta ahora. El objetivo de este estudio fue investigar más a fondo este tema en base a la hipótesis general de que existe una intersección decisiva de psicopatología y etiología entre el DIU y el TDAH.

Métodos

Dos muestras de casos y controles fueron examinadas en un hospital universitario. Los pacientes adultos con TDAH y DIU pasaron por un amplio estudio clínico y psicométrico.

Resultados

Encontramos apoyo para la hipótesis de que el TDAH y el DIU comparten características psicopatológicas. Entre los pacientes de cada grupo, encontramos tasas de prevalencia sustanciales de un TDAH comórbido en el DIU y viceversa. Además, los síntomas de TDAH se asociaron positivamente con los tiempos de uso de los medios y los síntomas de adicción a Internet en ambas muestras.

Discusión

Los médicos clínicos deben conocer las estrechas relaciones entre los dos trastornos, tanto desde el punto de vista diagnóstico como terapéutico. Cuando se trata de recuperar el control sobre el uso de Internet durante el tratamiento y la rehabilitación, los médicos y los pacientes deben tener en cuenta un posible cambio de adicción.

PALABRAS CLAVE:Trastorno de uso de internet; desorden hiperactivo y deficit de atencion; adiccion en linea

PMID: 29280392

DOI: 10.1556/2006.6.2017.073

Introducción

Existe un sólido cuerpo de evidencia científica de que el trastorno por déficit de atención con hiperactividad (TDAH) es tanto un predictor (Biederman y col., 1995) y una comorbilidad característica para muchos trastornos adictivos (Gillberg y col., 2004). Dentro de una gran muestra europea de pacientes con trastorno por uso de sustancias, el 13.9% se identificó con TDAH en adultos (van Emmerik-van Oortmerssen y otros, 2014) con gran variabilidad debido al país y la sustancia primaria utilizada (van de Glind y col., 2014). El TDAH es un trastorno mental que, de manera característica, conlleva dificultades para prestar atención y concentrarse, una actividad excesiva y problemas para controlar una conducta, lo cual es inadecuado para la edad de una persona. Especialmente, pero no exclusivamente, cuando el TDAH persiste durante la adolescencia y la edad adulta, que es el caso en aproximadamente el 36.3% de casos (Kessler y col., 2005), el riesgo de desarrollar una adicción al alcohol (Biederman y col., 1995), nicotina (Wilens et al., 2008), o incluso drogas ilegales como la cocaína (Carroll y Rounsaville, 1993) es alto. Dado que los estimulantes como el metilfenidato (MPH) sirven como un medicamento eficaz (Van der Oord, Prins, Oosterlaan y Emmelkamp, ​​2008), el uso y abuso de sustancias en pacientes con TDAH también se ha interpretado como una forma de automedicación (Han et al., 2009). Además, los altos niveles de impulsividad son característicos para ambos pacientes con TDAH (Winstanley, Eagle y Robbins, 2006) y con trastornos por uso de sustancias (De Wit, 2009).

El TDAH también es una comorbilidad característica para el juego patológico, que según ICD-10 (Organización Mundial de la Salud, 1992) aún debe ser categorizado como un trastorno de control de impulsos. Por el contrario, en 2013, la quinta edición de la Manual Diagnóstico y Estadístico de los Trastornos Mentales (DSM-5; Asociación Americana de Psiquiatría, 2013) estableció un terreno común para los trastornos por uso de sustancias y no sustancias. Dentro del capítulo "Trastornos relacionados con sustancias y adicción", el ahora llamado "Trastorno de juego" es la única adicción conductual reconocida. Sin embargo, dentro de la Sección III de DSM-5, el trastorno de juegos de Internet (IGD) se menciona por primera vez como una condición que justifica más investigación clínica y experiencia antes de que pueda reconocerse por completo como un trastorno distinto (Petry y O'Brien, 2013). De hecho, IGD es la única variante específica de la adicción a Internet que más se ha estudiado (Joven, xnumx) y muestra la mayor prevalencia (Rehbein, Kliem, Baier, Mößle y Petry, 2015). Este desarrollo no es una sorpresa, entre otras cosas porque los juegos en línea y los juegos en línea comparten cada vez más características comunes.

Independientemente de Internet, la adicción a los videojuegos ya se ha relacionado con la psicopatología del TDAH de varias maneras (Arfi y Bouvard, 2008; Yen et al., 2017). Las revisiones sistemáticas han identificado el TDAH como un predictor típico (Weiss, Baer, ​​Allan, Saran y Schibuk, 2011) y comorbilidad (Weinstein y Weizman, 2012) para IGD especialmente en niños y adolescentes. Además, se ha demostrado que la hiperactividad a nivel subclínico, la impulsividad, la falta de atención, las deficiencias en el enfoque y la concentración en las tareas cognitivas se correlacionan con el uso excesivo de videojuegos, tanto fuera de línea como en línea (Swing, Gentile, Anderson y Walsh, 2010). Se han encontrado hallazgos similares anteriormente por el uso excesivo de TV (Miller et al., 2007), contribuyendo a una discusión continua sobre si el uso excesivo de medios de pantalla en general y de videojuegos en particular no solo puede ser un síntoma of pero también un factor de riesgo para el desarrollo del TDAH (Weiss y col., 2011).

Las relaciones entre el uso excesivo de ciertas aplicaciones en línea y el TDAH no se comprenden completamente. Sin embargo, se supone que las actividades en línea, como los juegos, etc., proporcionan un flujo continuo de estimulación y recompensas inmediatas, que, a su vez, es muy apreciada por las personas con TDAH, que tienden a aburrirse fácilmente (Castellanos y Tannock, 2002) y aversivo a las gratificaciones retrasadas (Diamante, 2005). Otros estudios plantearon la hipótesis de que este enlace podría explicarse por una función de memoria de trabajo deteriorada en el TDAH que se ha identificado como un endofenotipo crucial del TDAH (Castellanos y Tannock, 2002). Refiriéndose a esto, las aplicaciones en línea como los juegos multijugador en línea brindan asistencia práctica a través de la visualización de los objetivos de la misión para superar este impedimento y, por lo tanto, superar la frustración y el bajo rendimiento en la vida real. En consecuencia, las personas con TDAH pueden preferir aplicaciones complejas de juegos en línea, lo que las hace más vulnerables a desarrollar un uso patológico de medios (Yen, Yen, Chen, Tang y Ko, 2008). Curiosamente, Koepp et al. (1998) informaron que los videojuegos conducen a una liberación de dopamina por estriado que posiblemente se traduce en una mejor concentración y rendimiento, lo que podría ser percibido como un alivio por parte de personas cuyas habilidades cognitivas se ven afectadas en la vida real. Esto encaja con la aplicación de diseño específico. juegos serios para el tratamiento fuera de línea de pacientes con TDAH, incluidas las aplicaciones de neurofeedback (Lau, Smit, Fleming y Riper, 2017). Hoy en día, los videojuegos se juegan predominantemente en dispositivos en línea y en modos en línea. Además, los juegos en línea integran progresivamente aspectos de juegos de azar, compras y redes sociales (Gainsbury, Hing, Delfabbro y King, 2014), que contienen otras características adictivas. Adicciones conductuales análogas, como el trastorno del juego, la compra patológica y el trastorno hipersexual, que también se han relacionado con el TDAH (Blankenship y Laaser, 2004; Brook, Chenshu, Brook y Leukefeld, 2016), se manifiestan cada vez más en línea y con esto obtienen una nueva dinámica y fenomenología (Dittmar, Long y Bond, 2007; Joven, xnumx). Teniendo en cuenta estos desarrollos continuos en términos de transferencia digital y fusión, es importante vigilar otras formas específicas y generales de uso excesivo o adicto de Internet más allá de IGD. Recientemente, los expertos tienden a aplicar el término trastorno de uso de Internet (DIU; Asociación Americana de Psiquiatría, 2013), que se refiere a un uso excesivo e incontrolable de Internet que interfiere negativamente con la vida diaria. De hecho, el DIU ya se ha asociado con el TDAH también. Junto con la depresión y los trastornos de ansiedad, se ha encontrado que es una comorbilidad característica de los DIU en general (Ko, Yen, Yen, Chen y Chen, 2012). Además, los pacientes que sufren de TDAH y DIU parecen tener un mayor riesgo de desarrollar otra forma de adicción. En un contexto clínico, este es un hallazgo notable, ya que estos pacientes requieren una conciencia clara con respecto a un cambio potencial en la patología de la adicción a lo largo del retiro y la rehabilitación. Sin embargo, poco se sabe acerca de las superposiciones y vínculos entre el DIU y el TDAH, especialmente en las poblaciones clínicas de adultos. Por lo tanto, tiene sentido investigar más a fondo las relaciones entre el TDAH y el DIU desde una perspectiva clínica. Se han realizado varios estudios con grandes cohortes que tratan estos temas principalmente a nivel subclínico (Yen et al., 2008). Sin embargo, solo se han realizado pocos estudios con muestras clínicas que consisten en TDAH (Han et al., 2009) o pacientes con uso problemático de Internet (PIU) (Bernardi y Pallanti, 2009). Por lo que sabemos, este es el primer estudio que compara un grupo de pacientes adultos con TDAH con un grupo de pacientes adultos con DIU, no solo con controles sino también entre sí para investigar más a fondo sus puntos en común y sus diferencias. El estudio se deriva de la hipótesis de que hay una intersección decisiva de la psicopatología que debe abordarse de manera distintiva tanto en la medicina terapéutica como en la preventiva. Más precisamente, esperamos que las medidas de TDAH se correlacionen en gran medida con las medidas de adicción a Internet.

Métodos

Dos grupos clínicos (TDAH y DIU) y dos grupos de control fueron reclutados en la Escuela de Medicina de Hannover (MHH). Consistiendo en cada uno de los participantes de 25, este procedimiento permitió comparar cada grupo clínico con sus respectivos grupos de control y ambos grupos clínicos entre sí. En una primera cita, los pacientes con la intención de ser tratados fueron evaluados a fondo con una entrevista de diagnóstico. Aquellos que cumplieron con los criterios de TDAH o DIU, respectivamente, fueron invitados a participar en el estudio que se realiza en una segunda cita.

Grupo de TDAH y su grupo de control

Los participantes del grupo de TDAH fueron reclutados exclusivamente de la clínica ambulatoria de TDAH para adultos de MHH. Los pacientes recibieron una evaluación diagnóstica completa con respecto a sus síntomas de ADHD y comorbilidades. Dentro del proceso de diagnóstico, se invitó a las personas al instrumento principal de diagnóstico, la entrevista clínica Conners 'Adult ADHD Diagnostic Interview para DSM-IV (CAADID; Epstein, Johnson y Conners, 2001). Aquí, los criterios DSM-IV de 18 del TDAH subdivididos en los dos dominios clínicos de falta de atención (nueve ítems) e hiperactividad / impulsividad (ítems de 6 / 3) relacionados con la infancia y la edad adulta se evaluaron mediante una exploración exhaustiva. El TDAH solo se diagnosticó si se cumplían los criterios del DSM-IV, lo que significa que al menos seis de los nueve síntomas tenían que estar presentes en uno o ambos dominios para la infancia y la edad adulta. La evaluación se complementó con cuestionarios de autoinforme (ver más abajo). A lo largo de los años 1.5, se distribuyeron kits de encuesta de 50 a los pacientes diagnosticados con TDAH, con edades comprendidas entre los años 18 y 65 y mostraron un nivel de inteligencia verbal promedio [test de inteligencia de vocabulario de elección múltiple (MWT-B) IQ de 100 ± 15]. Un total de pacientes con 25 devolvieron sus encuestas, lo que equivale a una tasa de respuesta del 50%. En el mismo período de tiempo, el grupo de control fue reclutado a través de avisos dentro de la comparación de MHH en términos de distribución de sexo, edad y educación escolar. Los criterios de inclusión para el grupo de control fueron: nivel de inteligencia verbal promedio y ausencia de antecedentes de enfermedad mental. Los controles fueron evaluados para TDAH y DIU.

Grupo de DIU y su grupo de control

El grupo de DIU fue reclutado dentro de la clínica ambulatoria de MHH para trastornos asociados con los medios de comunicación, que se especializa en la adicción a Internet. Los criterios de inclusión fueron: diagnóstico de DIU según los criterios de Young (1996) y barba (Barba y lobo, 2001) (Mesa 1) y una intención de tratar, la edad entre 18 y 65, y el nivel de inteligencia verbal promedio. Si se cumplieron los criterios de inclusión, se invitó a los participantes a una entrevista clínica que contenía la recopilación de información anamnésica. Los participantes del grupo de control fueron reclutados dentro del MHH y se combinaron para una distribución correspondiente de sexo, edad y educación escolar. Los criterios de inclusión para el grupo de control fueron: nivel de inteligencia verbal promedio y ausencia de antecedentes de enfermedad mental. Los controles fueron evaluados para TDAH y DIU. En total, los participantes de 25 con controles de DIU y 25 se reclutaron y, por consiguiente, se incluyeron en el estudio.

Tabla 1. Criterios de diagnóstico para el trastorno de uso de internet

Nota. Adaptado de Young (1996) y Barba y lobo (2001).

Los participantes de los cuatro grupos fueron informados sobre el manejo confidencial de sus datos y el propósito del estudio. Mesa 2 proporciona una visión general sobre los datos demográficos de las muestras.

Tabla 2. Medidas clínicas. Valor medio (SD)

Nota. Los conjuntos de datos incluidos dentro del grupo de TDAH abarcan desde n = 20-25 y en su grupo de control de n = 24-25. Dentro del grupo de DIU, los conjuntos de datos incluidos abarcan desde n = 20-25 y en su grupo de control de 24 a 25. Las áreas sombreadas en gris representan la comparación estadística entre el respectivo grupo clínico y de control. La última columna representa la comparación estadística entre ambos grupos clínicos. TDAH Trastorno por Déficit de Atención e Hiperactividad; DIU: trastorno por uso de Internet; ISS: Internetsuchtskala; WURS-k: Escala de calificación de Wender Utah; CAARS: Escalas de calificación de TDAH para adultos de Conners; BDI: Inventario de depresión de Beck; SCL-90-R: Lista de verificación de síntomas-90 - Revisado; GSI: Índice de gravedad global; PST: Total de síntomas positivos; MWT-B: prueba de inteligencia de vocabulario de opción múltiple; SD: desviación estándar; ns: no significativo.

*p <.01. **p <.001.

Cuestionarios

Cuestionario general

El cuestionario general fue diseñado específicamente para los estudios. La primera parte incluía preguntas relacionadas con la información demográfica sobre asociación, educación y profesión. Además de eso, se les pidió a los participantes que informaran sobre enfermedades preexistentes y tratamientos anteriores. La segunda parte fue diseñada para evaluar el comportamiento del uso de los medios. Aquí, los participantes podrían especificar su uso de los medios en términos de contenido, frecuencia y duración. Además, se les preguntó sobre los aspectos motivadores y apetitosos relacionados con su uso de los medios y si finalmente se percibían como adictos a un uso específico de los medios.

Escala de autoevaluación DSM-IV para TDAH

La lista de síntomas del DSM-IV es un instrumento retrospectivo para el diagnóstico de TDAH en la infancia y la adolescencia. Básicamente, es una adaptación de los criterios diagnósticos del DSM-IV (Asociación Americana de Psiquiatría, 2000). Está compuesto por ítems de 18 subdivididos en los dominios clínicos de falta de atención (nueve ítems), hiperactividad (seis ítems) e impulsividad (tres ítems). La herramienta permite diagnosticar el subtipo mixto, principalmente desatento o principalmente hiperactivo del TDAH. Para diagnosticar el TDAH, al menos seis de los nueve síntomas están constantemente presentes durante los meses de 6 en el lapso de edad de los años de 6 a 12. Al ser una adaptación directa de los criterios del DSM-IV, este instrumento muestra una alta validez de criterio.

Escala de calificación de Wender Utah (WURS-k)

La Escala de Calificación de Wender Utah (WURS) es una herramienta popular para la evaluación dimensional retrospectiva del TDAH en la infancia para adultos y se ha utilizado ampliamente en este contexto. Retz-Junginger y col. (2002) desarrolló una versión corta en alemán (WURS-k) de WURS que contiene ítems 25 que representa una evaluación económica retrospectiva de los síntomas del TDAH en la infancia. Los participantes reciben una lista de declaraciones en las que se les pide que evalúen qué tan fuerte fue pronunciado un comportamiento, atributo o problema descrito dentro de la edad entre 8 y 10 (por ejemplo, De niño, entre 8 y 10 tuve problemas para concentrarme o me distraía fácilmente). Aquí, las respuestas se pueden dar en una escala de Likert de 5 puntos desde [0] no se aplica a [4] fuertemente pronunciado. Para la puntuación general, un corte de puntos 30 indica un TDAH preexistente en la infancia. La versión corta mostró propiedades psicométricas satisfactorias en términos de estructura factorial, confiabilidad (mitad dividida: r12 = .85) y consistencia interna (α = 0.91) (Retz-Junginger y col., 2003).

Escalas de calificación para adultos con TDAH de Conners (CAARS)

Desarrollado en 1999 por Conners [ver Macey (2003) para una descripción detallada], los CAARS se han convertido en uno de los instrumentos mejor validados para diagnosticar y evaluar la sintomatología del TDAH en la edad adulta. Aquí, en los estudios presentados, se ha aplicado la versión larga del autoinforme con elementos 66. Se pide a los encuestados que evalúen cuánto o, con frecuencia, una declaración dada (por ejemplo, Estoy frustrado fácilmente) se aplica a su experiencia personal. Las respuestas se dan en una escala Likert de 4 puntos que van [0] para nada / nunca, [1] poco / a veces, [2] fuerte / a menudo y [3] muy fuerte / muy a menudo. La versión larga del autoinforme permite una división en ocho subescalas, por ejemplo, para falta de atención, hiperactividad / impulsividad y sintomatología general del TDAH según los criterios del DSM-IV para TDAH. La adaptación alemana de Christiansen, Hirsch, Abdel-Hamid y Kis (2014) ha demostrado buena confiabilidad y validez.

Criterios para el DIU

Dado que el DIU es un fenómeno relativamente nuevo y debido a la clasificación fenomenológica aún pendiente como un trastorno de control de impulsos o una adicción conductual, aún no está plenamente reconocido como una entidad clínica dentro de la CIE-10 y / o DSM-IV. Sin embargo, un creciente cuerpo de investigación muestra que los criterios para trastornos relacionados con sustancias también pueden aplicarse a la adicción a Internet. Un enfoque en línea con esta investigación proviene de Young (1996) quienes desarrollaron ocho criterios, de los cuales al menos cinco deben estar presentes para diagnosticar la adicción a Internet. Barba y lobo2001) proporcionó una modificación del uso de los ocho criterios. Según su definición, la presencia de los primeros cinco elementos, centrada en el comportamiento adictivo principal, es obligatoria para diagnosticar la adicción a Internet. Y, al menos uno de los tres últimos criterios debe estar presente, que describe el deterioro en el funcionamiento diario debido a la conducta adictiva. Dentro del estudio, se aplicaron los criterios más estrictos propuestos por Beard y Wolf (Tabla 1).

Internetsuchtskala (ISS)

Dentro de los países de habla alemana, la ISS [traducción gratuita: Escala de adicción a Internet, no debe confundirse con la Escala de adicción a Internet (IAS) de Griffiths (1998)] por Hahn y Jerusalem (2003) es un instrumento bastante bien validado para evaluar el DIU. Veinte artículos cubren cinco aspectos del DIU: pérdida de control (por ejemplo, Paso más tiempo en Internet como estaba previsto originalmente), síntomas de abstinencia (por ejemplo, Cuando no puedo estar en línea, me siento irritado y descontento.), desarrollo de la tolerancia (por ejemplo, Mi vida cotidiana es dominada cada vez más por Internet.), impacto negativo en el rendimiento del trabajo (por ejemplo, Mi rendimiento dentro de la escuela o el trabajo se ve afectado negativamente por mi uso de Internet), y el impacto negativo en las relaciones sociales (por ejemplo, Desde que descubrí Internet, realizo menos actividades con otros.). Cada subescala consta de cuatro elementos. Las respuestas se realizan en una escala Likert de 4 puntos. [1] no se aplica, [2] apenas se aplica, [3] se aplica más bien y [4] se aplica exactamente. La puntuación de corte para identificar el DIU se ha establecido en> 59 (respuesta media de 3), mientras que una puntuación entre 50 y 59 (respuesta media de 2, 5) indica un mal uso y un riesgo de desarrollar el DIU. El ISS mostró propiedades psicométricas satisfactorias en términos de consistencia interna de α = 0.93 para la puntuación general y α = 0.80 para las cinco subescalas, así como la validez con criterios externos, por ejemplo, impulsividad (para una revisión, ver Hahn y Jerusalén, 2010).

Inventario de Depresión de Beck (BDI)

El BDI basado en DSM (Beck, Ward, Mendelson, Mock y Erbaugh, 1961) es uno de los instrumentos más comunes para medir la depresión tanto en la investigación clínica como en la práctica. Sus excelentes propiedades psicométricas permiten una evaluación confiable y válida de la gravedad de la depresión. La adaptación alemana (Hautzinger, Keller y Kühner, 2006) consiste en ítems 21 que permiten calcular una puntuación global. Las respuestas se realizan en una escala de Likert de 4 puntos. Los valores de 0 a 13 no representan depresión, los valores de 14 a 19 codifican una depresión leve, los valores de 20 a 28 indican una depresión moderada y los valores superiores a 28 indican una depresión severa. La adaptación alemana del BDI ha demostrado una alta fiabilidad y validez de criterio (Kühner, Bürger, Keller y Hautzinger, 2007).

Síntoma-checklist-90 - Revisado (SCL-90-R)

El SCL-90-R (Derogatis, 1977) mide el deterioro subjetivo por síntomas físicos y psicológicos en los últimos 7 días. El cuestionario consta de 90 ítems de los cuales 83 ítems cubren nueve áreas de síntomas: somatización, obsesivo-compulsivo, sensibilidad interpersonal, depresión, ansiedad, hostilidad, ansiedad fóbica, ideación paranoide y psicoticismo. El total de nueve elementos se suma a varios índices globales (ver más abajo). Se pide a los encuestados que indiquen la intensidad con la que sufrieron un síntoma distinto en los últimos 7 días. Las respuestas se realizan en una escala Likert de 5 puntos. El inventario permite formar tres índices globales: Índice de gravedad global, Total de síntomas positivos e Índice de angustia de síntomas positivos. La adaptación alemana de Franke (2016) mostraron altas consistencias internas para la escala global y todas las subescalas, así como buenas validaciones convergentes (Schmitz y col., 2000).

Prueba de inteligencia de vocabulario de elección múltiple (MWT-B)

El MWT-B de Lehrl, Triebig y Fischer (1995) es un inventario que evalúa el nivel de inteligencia general en términos de inteligencia verbal cristalina entre adultos de 20 a 64 años. Consta de 37 elementos de los cuales se pide a los encuestados que busquen y marquen la única palabra alemana en una fila de cinco palabras que realmente existe . Es una herramienta muy económica, ya que la finalización normalmente toma solo 5 minutos. La puntuación bruta (número de respuestas correctas) se puede transformar en un valor de CI considerando la edad de la persona.

Análisis de Datos

Para investigar si los datos permiten métodos de análisis paramétricos, se eligió un enfoque mixto. Primero, se usaron pruebas de significación (pruebas de Kolmogorov-Smirnov y Shapiro-Wilk) para investigar la normalidad de las distribuciones. Además, se utilizaron enfoques gráficos (histogramas, gráficos Q-Q y gráficos P – P) y numéricos, que incluyen el cálculo del sesgo y la curtosis de las distribuciones, para analizar la normalidad de los datos. Para el análisis de las medidas clínicas, se eligieron comparaciones simples de medias. Donde los enfoques paramétricos fueron adecuados, muestras independientes. t-Se llevaron a cabo pruebas. Para enfoques no paramétricos, Mann – Whitney U Se realizaron pruebas. Los conjuntos de datos faltantes se resaltan en las notas al pie de las tablas. Para variables categóricas, χ² Las pruebas fueron computadas. Debido a los tamaños de muestra pequeños y las comparaciones múltiples dentro de las muestras, el nivel de significación se estableció en 0.01 (dos colas) para todos los análisis. Por lo tanto, las estadísticas presentadas representan un enfoque de análisis conservador.

Ética

Los procedimientos del estudio se llevaron a cabo de acuerdo con la Declaración de Helsinki y de acuerdo con los requisitos de todas las normas éticas locales e internacionales aplicables. El comité de ética institucional [Escuela de Medicina de Hannover] aprobó el estudio. Todos los sujetos fueron informados sobre el estudio y todos dieron su consentimiento informado y no fueron compensados ​​por su participación.

Resultados

Medidas clinicas

Todos los pacientes con TDAH fueron diagnosticados sobre la base de CAADID que fue realizado por especialistas clínicos con experiencia. La aplicación de cuestionarios fue un suplemento adicional. Se debe considerar que un diagnóstico basado principalmente en la entrevista clínica estructurada no significa necesariamente que todos los individuos alcancen el límite definido en los cuestionarios (Tabla 3).

Tabla 3. Demografía de muestra

Nota. Las áreas sombreadas en gris representan la comparación estadística entre el grupo clínico y el grupo de control respectivos. La columna final representa la comparación estadística entre ambos grupos clínicos. SD: desviación estándar; DIU: trastorno de uso de internet; TDAH: trastorno por déficit de atención con hiperactividad; TOC: trastorno obsesivo compulsivo; TEPT: trastorno por estrés postraumático.

Faltan cuatro conjuntos de datos, falta un conjunto de datos, faltan tres conjuntos de datos.

*p <.01. **p <.001.

Escala de autoevaluación DSM-IV para TDAH

Acerca de 18 de los pacientes con TDAH 25 (72%) alcanzaron el límite en esta escala de autoevaluación. Este grupo cumplió principalmente los criterios para el subtipo combinado (36%) seguido directamente por el subtipo desatento (32%). En un caso, se encontró un subtipo hiperactivo-impulsivo (4%) y tres participantes no alcanzaron el límite (12%). Faltaban cuatro conjuntos de datos relativos a la información de los criterios de DSM (16%).

Acerca de 7 de los pacientes con DIU 25 (28%) dieron positivo para ADHD en los criterios DSM. Aquí, el subtipo combinado fue el más frecuente (12%). Dos casos fueron positivos para el subtipo desatento (8%) y el subtipo hiperactivo-impulsivo (8%). En los casos de 15 (60%), no se alcanzó el límite psicométrico para el TDAH y faltaban tres conjuntos de datos (12%). No hubo diferencias significativas entre el grupo del DIU y sus controles con respecto a los criterios del DSM. Finalmente, ambos grupos clínicos difirieron significativamente entre sí con respecto a la distribución del subtipo combinado e inatento a favor del grupo con TDAH. No se encontraron diferencias significativas con respecto al subtipo hiperactivo-impulsivo.

WURS-k

Los resultados en el WURS-k indican un TDAH preexistente para el grupo de TDAH sobre la base de la puntuación media (M = 41.68 SD = 16.52). A nivel individual, 18 (72%) participantes mostraron un valor igual o superior al límite de 30. En total, el grupo de TDAH difirió significativamente de sus controles (U = 26.00 p <001). Teniendo en cuenta la puntuación media, el grupo de DIU mostró un valor alto en la WURS-k estando cerca del punto de corte propuesto que indica una sintomatología elevada de TDAH en la infancia (M = 27.29 SD = 17.30). A nivel individual, ocho casos de DIU (32%) alcanzaron un valor igual o superior al de corte. Ambos grupos clínicos no difirieron significativamente entre sí con respecto a su sintomatología de TDAH autoinformada en la infancia.

CAARS

Como los CAARS no proporcionan un corte en base a las puntuaciones brutas y solo tienen normas específicas por sexo, tLas puntuaciones del manual de Christiansen et al. (2014) son reportados para evaluar las dimensiones de la sintomatología actual de TDAH. Aquí, t-Las puntuaciones iguales o superiores a 65 se califican como clínicamente relevantes. los tLas puntuaciones entre 60 y 65 implican una sintomatología elevada, que está por encima del nivel normal y está marcada como límite a las dimensiones relevantes para la clínica. El grupo con TDAH mostró puntuaciones altamente elevadas y clínicamente relevantes en todas las dimensiones de los CAARS y difería significativamente de sus controles. A nivel individual, los individuos con 19 (76%) del grupo con TDAH mostraron niveles clínicos relevantes en el DSM-IV, lo que implica un TDAH en curso en la mayoría de los casos. El grupo de DIU mostró puntuaciones elevadas de leves a moderadas en el CAARS. Se diferenciaron significativamente de sus controles en varias dimensiones, excepto en las subescalas hiperactividad, impulsividad, DSM-IV hiperactivo-impulsivo y DSM-IV con síntomas de TDAH. En el nivel individual, cinco casos (20%) cumplieron con los criterios de la medida ADHD de CAARS DSM-IV. En la comparación directa entre ambos grupos clínicos, el grupo con TDAH difería significativamente en la gran mayoría de las dimensiones de CAARS, excepto en los problemas con la autoconcepto del grupo del DIU.

ISS

En general, los pacientes con TDAH mostraron una puntuación ISS total significativamente mayor en comparación con sus controles [(M = 36.36 SD = 17.45) vs. (M = 23.00 SD = 4.34)], mientras que la media no alcanzó el límite para el uso de Internet problemático o patológico. En el nivel de la subescala, el grupo de TDAH mostró niveles significativamente más altos de pérdida de control (M = 9.68 SD = 4.09), síntomas de abstinencia (M = 6.56 SD = 3.66) e impacto negativo en las relaciones sociales (M = 6.32 SD = 3.73) en comparación con sus controles. A nivel individual, cinco pacientes (20%) mostraron puntuaciones iguales o superiores al límite del riesgo de desarrollar una adicción a Internet. Tres pacientes (12%) de hecho mostraron valores iguales o superiores al límite de adicción. Dentro del grupo de DIU, la ISS indicó un uso problemático para cuatro pacientes (16%) y un uso patológico de Internet para 10 pacientes (40%). En el nivel de la subescala, el grupo de DIU mostró una pérdida de control significativamente mayor (M = 11.92 SD = 3.49), síntomas de abstinencia (M = 10.12 SD = 3.27), desarrollo de tolerancia (M = 12.64 SD = 3.29), impacto negativo en las relaciones sociales (M = 10.28 SD = 3.61) y rendimiento laboral (M = 8.32 SD = 4.40) en comparación con sus controles. En comparación directa, el grupo de DIU superó significativamente al grupo de TDAH en cualquier dimensión del ISS, excepto en pérdida del control subescala

BDI y SCL-90-R

En general, los pacientes con TDAH mostraron valores indicativos de una depresión leve (M = 16.96 SD = 9.91). Además, diferían significativamente de sus controles. Entre los pacientes con TDAH, 13 (52%) fueron evaluados como clínicamente deprimidos. El grupo de DIU mostró una sintomatología de depresión ligeramente más severa, que aún era leve en términos de BDI (M = 18.54 SD = 8.40). Aquí, 15 pacientes (60%) fueron evaluados como clínicamente deprimidos. Nuevamente, este grupo difirió significativamente de sus controles. No hubo diferencias significativas entre ambos grupos clínicos. Con respecto al SCL-90-R, ambos grupos clínicos difirieron significativamente de sus controles en todos los índices. En comparación directa, ambos grupos clínicos no mostraron diferencias significativas, pero sí puntuaciones elevadas, que formalmente estaban al borde de ser clínicamente relevantes. En general, ambos grupos clínicos mostraron una carga de síntomas elevada que indica un nivel de tensión relevante.

Variables sociodemográficas

Brevemente, el análisis reveló que en la mayoría de los casos, no se podía asumir una distribución normal de los datos (ver Tabla 4). Sólo una pequeña cantidad de variables mostró una distribución normal, pero como un enfoque no paramétrico (p. Ej., Mann-Whitney U Las pruebas) también se pueden aplicar a estos casos, se eligió un enfoque no paramétrico para todo el conjunto de datos.

Tabla 4. Uso de los medios. MediaSD)

Nota. Las áreas sombreadas en gris representan la comparación estadística entre el grupo clínico y el grupo de control respectivos. La última columna representa la comparación estadística entre ambos grupos clínicos. SD: desviación estándar; DIU: trastorno de uso de internet; TDAH: trastorno por déficit de atención con hiperactividad; ns: no significativo.

^aFalta un conjunto de datos, faltan cuatro conjuntos de datos.

*p <.01. **p <.001.

Grupo de TDAH versus grupo de control

El análisis no reveló diferencias significativas en términos de sexo, edad, educación, estado ocupacional y asociación entre el grupo de TDAH y su grupo de control. En particular, en línea con los criterios de inclusión, el grupo con TDAH difería de su grupo de control en términos de enfermedades preexistentes informadas. Aquí, la depresión y los trastornos de ansiedad fueron las condiciones más frecuentes. En menor medida, se informaron trastornos alimentarios y psicosomáticos dentro del grupo de TDAH.

Grupo de DIU versus grupo de control

El análisis no reveló diferencias significativas con respecto a las variables demográficas entre el DIU y su grupo de control. El grupo DIU reportó más enfermedades preexistentes como sus controles. Una vez más, la depresión y los trastornos de ansiedad fueron las condiciones más frecuentes.

TDAH versus DIU

En la gran mayoría de las variables sociodemográficas, no se encontraron diferencias significativas entre ambos grupos clínicos. Como era de esperar, el grupo con TDAH informó un TDAH preexistente de manera significativamente más frecuente.

Uso de medios

Grupo de TDAH versus grupo de control

No hubo diferencias significativas entre las variables de uso de Internet entre el grupo de TDAH y sus controles. Las mismas cuentas para las variables para videojuegos. En cuanto a la motivación para usar videojuegos, había un patrón notable. Los pacientes con TDAH reportaron usar videojuegos para estimular, superar la soledad y / o para las necesidades de socialización, mientras que ninguno de los controles lo hizo. Otra motivación importante para usar videojuegos entre los pacientes con TDAH fue la relajación. El motivo para usar Internet entre individuos dentro del grupo de TDAH se debió principalmente al interés. El grupo de TDAH informó significativamente más a menudo en comparación con sus controles para percibirse como adictos a los videojuegos [11 vs. 0,² (1) = 12.76, p <001].

DIU versus grupo de control

El grupo DIU usó los videojuegos con una frecuencia significativamente mayor en comparación con sus controles [21 vs. 10,² (1) = 11.89, p <001]. También hubo una diferencia significativa con respecto a las horas diarias dedicadas a los videojuegos a favor del grupo de DIU [(M = 6.47 SD = 5.41) vs. (M = 1.94 SD = 0.95), U = 18.00 p <001]. Con respecto al uso de Internet, el grupo de DIU pasó significativamente más horas al día usando Internet en comparación con sus controles [(M = 6.47 SD = 4.07) vs. (M = 2.20 SD = 2.52), U = 66.0 p <001]. El patrón de motivación distintivo para usar videojuegos que se encuentra entre los pacientes con TDAH también se encontró entre los pacientes con DIU. Los motivos para utilizar Internet entre las personas con DIU se debieron principalmente al interés. Los pacientes con DIU informaron que se percibían a sí mismos como adictos a los videojuegos [12 vs.1, χ² (1) = 7.60, p = .006] significativamente más frecuentemente que sus controles.

TDAH versus DIU

Los participantes del grupo de DIU pasaron significativamente más días por semana jugando videojuegos [(M = 5.90 SD = 2.02) vs. (M = 4.61 SD = 2.34), U = 88.50 p <.05], aunque no pasaron significativamente más horas al día con él [(M = 6.47 SD = 5.41) vs. (M = 3.69 SD = 3.12), U = 81.50 p > .05]. La motivación para usar videojuegos dentro del grupo de DIU difería de la del grupo de TDAH en términos de una mayor tendencia a evitar el aburrimiento. Además, las necesidades sociales fueron un motivo más prominente dentro del grupo de DIU. El uso de videojuegos para la relajación fue más pronunciado en el grupo de TDAH. En la comparación directa de ambos grupos clínicos, no hubo diferencias significativas con respecto a los videojuegos de adicción autopercibida. El grupo de DIU usó Internet significativamente más horas por día [(M = 6.47 SD = 4.07) vs. (M = 2.5 SD = 2.43), U = 65.0 p <001]. La motivación para usar Internet difirió en términos de aburrimiento, soledad, entretenimiento y relajación a favor del grupo de DIU.

Comorbilidades

Para explorar más a fondo y dilucidar las líneas convergentes y las asociaciones entre ambos trastornos, los pacientes que alcanzaron los límites respectivos en las medidas de ADHD y DIU se examinaron por separado. Aquí, los pacientes que mostraron un valor mayor o igual a 50 en la ISS y un valor T mayor o igual a 65 en la medida CAARS DSM-ADHD se incluyeron en este subgrupo. Este procedimiento dio lugar a ocho pacientes provenientes de ambos grupos en partes iguales. Este grupo estaba formado por cinco hombres y tres mujeres con una edad media de 41.6 años (SD = 10.23). Aproximadamente el 75% tenía empleo y el 62.5% tenía pareja. Según la WURS-k, el 87.5% cumplía los criterios de TDAH en la infancia (principalmente subtipo combinado). En consecuencia, este grupo mostró un valor alto de WURS-k (M = 49.88 SD = 16.19) también indica TDAH preexistente en la infancia. En cuanto al uso de los medios, el 62.5% de este grupo informó haber jugado videojuegos en promedio durante 4.40 años (SD = 2.07) 6 días a la semana (SD = 1.73) a un promedio de 4.60 h (SD = 4.22) principalmente para entretenimiento (60%) y relajación (60%). Los pacientes de este grupo utilizaron Internet en promedio desde 7.75 años (SD = 3.77). Además, informaron que usaban Internet en promedio 6 horas / día (SD = 5.90) principalmente para entretenimiento (62.5%), interés (62.5%) y socialización (50%). En general, el grupo superó el límite de adicción en la EEI (M = 61.50 SD = 9.53). Los valores de la medida CAARS DSM-IV: ADHD pueden considerarse de gran relevancia clínica (M = 81.75 SD = 7.72). Finalmente, este subgrupo podría describirse como levemente deprimido (M = 17.13 SD = 7.10).

Correlaciones

En general, los instrumentos utilizados mostraron altas consistencias internas y capturaron las construcciones subyacentes de manera satisfactoria (Tabla 1 5). Dentro del grupo de TDAH, el WURS-k y las horas de uso de Internet mostraron una relación fuerte y significativa (r = .630, p <.01). Curiosamente, esta asociación fue solo débil dentro de la muestra de DIU y no mostró significación (r = .264, ns). La relación entre el uso de videojuegos en horas y el WURS-k dentro de la muestra de TDAH fue alta pero no significativa (r = .564, p = .056). Curiosamente, este no fue el caso dentro de la muestra de DIU (r = .297, ns). Dentro de la muestra de TDAH, hubo una correlación moderada pero no significativa entre ISS y el uso de Internet en horas (r = .472, ns), que no fue el caso dentro de la muestra de DIU (r = .171, ns). Dentro de la muestra de DIU, la medida de hiperactividad CAARS se asoció con el uso de Internet en horas en un grado moderado, no significativo (r = .453, ns). Dentro del grupo de pacientes a los que se les diagnosticó TDAH y DIU, hubo una correlación fuerte y significativa entre la WURS-k y la ISS (r = .884, p <.01) (no se muestra en la tabla 5).

Tabla 5. Correlaciones de escalas y consistencias internas (izquierda: TDAH y DIU derecho) en la diagonal para el TDAH (debajo de la diagonal) y muestra de DIU (sobre la diagonal)

Nota. Las correlaciones de Pearson, incluidos los conjuntos de datos, abarcan desde 12 a 25 (grupo con TDAH) y de 17 a 24 (grupo con DIU). WURS-k: Escala de calificación de Wender Utah; ISS: Internetsuchtskala; DIU: trastorno de uso de internet; TDAH: trastorno por déficit de atención con hiperactividad; CAARS: escalas de calificación de adultos con ADHD de Conners; BDI: Inventario de depresión de Beck; SCL-90-R: Symptom-checklist-90; GSI: Índice de gravedad global.

*p <.01; p Los valores son bilaterales.

Discusión

Grupo de DIU

Como se esperaba, los pacientes diagnosticados con DIU diferían significativamente en todas las medidas de adicción a Internet de sus controles. Encontramos un patrón similar con respecto a algunas medidas del TDAH en adultos.

Diagnóstico de TDAH dentro del DIU

Dentro de los pacientes diagnosticados con DIU, encontramos tasas de prevalencia sustanciales de TDAH. Los números de alta prevalencia de TDAH infantil dentro del grupo de pacientes con DIU indican que el TDAH podría representar un factor de riesgo sustancial para la aparición y el desarrollo del DIU. El apoyo a esta noción proviene, por ejemplo, del área de la dependencia de la nicotina y el alcohol. Aquí, Ohlmeier et al. (2007) encontraron que casi una cuarta parte en un grupo de pacientes dependientes del alcohol podrían ser diagnosticados con TDAH en la infancia. El apoyo adicional del área de adicción a Internet proviene de Dalbudak y Evren (2014). En su investigación de estudiantes universitarios, encontraron una fuerte y significativa correlación entre la medida WURS-25 y el IAS. En este estudio, 20% de los pacientes con DIU se identificaron con síntomas de TDAH en adultos. Tomando estos números, vemos apoyo para nuestra noción de fuertes asociaciones entre ambos trastornos. Como el cuerpo de literatura sobre este tema, especialmente en un contexto clínico de adultos, es aún pequeño, solo Bernardi y Pallanti (2009) Proporcionar datos para comparar estos hallazgos. Aquí, encontraron que 20% de sus pacientes ambulatorios adultos, que fueron identificados como adictos por Internet en términos de Young's (1998) IAS, cumplió con los criterios para adultos con TDAH. Dado que sus hallazgos coinciden con nuestros resultados, confiamos en la validez de nuestros datos. Datos adicionales provienen de Ko, Yen, Chen, Chen y Yen (2008) que investigaron la comorbilidad psiquiátrica en una muestra de estudiantes universitarios adultos con adicción a Internet. Aquí, los estudiantes realizaron una entrevista de diagnóstico psiquiátrico y se identificó que 32.2% tenía TDAH. A pesar del contexto no clínico, estos resultados aún demuestran que el TDAH y el DIU muestran asociaciones sustanciales.

DIU - Aspectos motivacionales y correlaciones

Con respecto a los motivos para usar ciertas aplicaciones en línea, encontramos un patrón interesante dentro del grupo de pacientes diagnosticados con DIU. Como se informó, los videojuegos se utilizaron para estimular, superar la soledad y socializar con otros dentro del grupo del DIU, mientras que ninguno de sus controles informó tal motivación. Además, el aburrimiento fue un motivo importante entre los pacientes diagnosticados con DIU. En una muestra de estudiantes universitarios, Skues, Williams, Oldmeadow y Wise (2016) identificó la propensión al aburrimiento como un predictor de PIU. Además, la soledad se asoció con el aburrimiento y la UIP, pero no fue un factor predictivo significativo en el modelo. Llegan a la conclusión de que los estudiantes universitarios propensos a experimentar aburrimiento tienden a utilizar Internet para buscar estimulación y satisfacción como compensación. Basándonos en nuestros datos, compartimos esta opinión, ya que consideramos que el aburrimiento y el entretenimiento son los principales motivos para participar en actividades en línea, tanto para videojuegos como para Internet en general. Con respecto a las relaciones lineales, solo encontramos relaciones débiles o incluso negativas entre las medidas clínicas y aspectos externos como los tiempos de uso de los medios. Aquí, se debe indicar que las horas de uso de los medios no se consideran un criterio válido para diagnosticar el DIU. Criterios clínicos como los de Young (1996) y Barba y lobo (2001son estándares de oro que incluyen los efectos adversos del DIU en aspectos privados y profesionales de la vida. Este aspecto está subrayado por una investigación de Hahn y Jerusalén (2010) quien reportó una correlación sobre solo r = .40 entre el ISS y el tiempo medio de uso de los medios en una semana. Sin embargo, hay que señalar que esta investigación se llevó a cabo en una muestra no clínica.

Grupo de ADHD

Con respecto a los síntomas de la adicción a Internet, los pacientes con TDAH diferían significativamente de sus controles en la mayoría de las medidas.

Diagnóstico del DIU dentro del TDAH

El análisis de la ISS reveló que el 20% de los pacientes diagnosticados de TDAH presentaban valores superiores al punto de corte de uso problemático y patológico de Internet. Hasta donde sabemos, este es el primer estudio que proporciona datos sobre el uso de los medios en una población adulta y clínica con TDAH. Por lo tanto, es difícil una comparación directa de estos resultados. Han y col. (2009) investigaron una muestra de niños diagnosticados con TDAH y encontraron que el 45% es adicto a Internet en términos de niveles elevados en las EEI. Si bien nuestra muestra difiere en cuanto a la edad y los instrumentos aplicados, aún vemos apoyo a nuestra opinión de que el DIU es un motivo de preocupación no solo en niños sino también en adultos con TDAH. Se necesitan estudios futuros en poblaciones clínicas de adultos más grandes para proporcionar más datos sobre las tasas de prevalencia. Se sabe que los límites de la ISS para definir un uso mediático problemático o patológico se establecen bastante altos debido a las normas publicadas. Por lo tanto, parece razonable suponer una tasa de prevalencia aún mayor de DIU entre los adultos diagnosticados con TDAH.

TDAH - Aspectos motivacionales y correlaciones.

En relación con los aspectos motivacionales del uso de los medios en pacientes diagnosticados con TDAH, encontramos un patrón notable. Un motivo importante entre los pacientes con TDAH para jugar videojuegos fue la relajación. Por supuesto, esto no es patológico en sí mismo, pero sigue siendo de interés, ya que este motivo estuvo presente principalmente en pacientes diagnosticados con TDAH en comparación con todos los demás grupos. Desde un punto de vista biológico, es bien sabido que el TDAH está asociado con una función baja de dopamina (Friedel y col., 2007; Gold, Blum, Oscar-Berman y Braverman, 2014; Volkow y col., 2009). Como los videojuegos se han relacionado con la liberación de dopamina estriatal (Koepp y col., 1998) el juego puede interpretarse como una forma de automedicación en términos de relajación. La hipótesis de la automedicación también se ha propuesto para explicar la elevada prevalencia de trastornos por uso de sustancias en personas con TDAH (para una descripción general, ver Biederman y col., 1995). Por lo tanto, aquí, el motivo informado para usar videojuegos para la relajación podría interpretarse como el impacto emocional de la liberación de dopamina durante la reproducción. Como el cuerpo de literatura en pacientes adultos y clínicos con TDAH es pequeño, esta idea sigue siendo especulativa. En el nivel de las correlaciones, encontramos asociaciones significativas entre WURS-k y los tiempos de uso de los medios. La correlación entre el uso de WURS-k y los videojuegos en horas no fue significativa, pero sí alta. Aquí, el tamaño pequeño de la muestra y el nivel de significación conservador podrían haber evitado la importancia. Sin embargo, estas relaciones elevadas son de interés, ya que existe evidencia de que los síntomas de TDAH informados retrospectivamente se relacionan con medidas de resultado concretas de conductas adictivas. En una gran muestra poblacional de adultos jóvenes, Kollins, McClernon y Fuemmeler (2005) encontraron una relación lineal significativa entre los síntomas informados retrospectivamente de TDAH en los años de 5-12 y la cantidad de cigarrillos fumados por día. En más detalle, el número de síntomas reportados de falta de atención se correlacionó positivamente con el número de cigarrillos fumados por día. Aquí, vemos algunas líneas convergentes en nuestros datos, que podrían apoyar aún más la hipótesis de la automedicación.

Doble diagnóstico - TDAH y DIU

Dentro del pequeño subgrupo de pacientes que mostraron puntuaciones problemáticas a patológicas en la ISS y puntuaciones clínicas significativas en la medida CAARS ADHD, encontramos una fuerte y significativa correlación entre WURS-k y la ISS. Esta relación diferenció a este subgrupo de los grupos clínicos diagnosticados con TDAH o DIU, donde la misma relación fue débil. Este hallazgo puede subrayar aún más la importancia de que el TDAH infantil sea un factor predictivo del inicio y desarrollo del DIU.

Fortalezas y limitaciones

Por lo que sabemos, este es el primer estudio que proporciona una investigación más detallada que compara muestras de pacientes diagnosticados con TDAH y DIU (y sus controles) que proporcionan evidencia adicional de interdependencias y estimulan investigaciones adicionales al respecto. Este estudio utilizó un enfoque psicométrico y clínico integral, que funcionó con una amplia variedad de variables e instrumentos bien establecidos que capturaron varios conceptos de interés, lo que nos permite investigar y evaluar asociaciones múltiples. Como este es un estudio transversal, no podemos hacer inferencias causales sobre las asociaciones que encontramos. Como el ADHD normalmente tiene su inicio a la edad de 7, se puede especular si al menos algunas de las asociaciones encontradas se relacionan con los síntomas del ADHD. Sin embargo, esto no puede reemplazar un diseño longitudinal, que es esencial cuando se trata de investigar y evaluar las interferencias de desarrollo entre el TDAH y el DIU. Otro aspecto que limitó nuestras interpretaciones fue el tamaño relativamente pequeño de la muestra, en parte debido a la falta de datos. Además, los estudios de diagnóstico clínico específicos para los pacientes con TDAH y DIU no se aplicaron a la inversa, lo cual es problemático, ya que los resultados de los cuestionarios de autoinforme no necesariamente indican un diagnóstico. Por lo tanto, nuestros hallazgos deben interpretarse con precaución hasta que se repliquen en muestras más grandes. Finalmente, el grupo con TDAH era más antiguo que el grupo con DIU, aunque la diferencia estadística era insignificante. Dado que el uso de medios digitales ha aumentado especialmente entre las generaciones más jóvenes, el grupo de TDAH más antiguo podría no ser representativo en términos de su uso de Internet. Sin embargo, nuestro estudio demuestra que un uso problemático y patológico de Internet también se puede encontrar entre personas mayores que podrían no estar expuestas a los medios en línea desde su temprana edad. Si la exposición excesiva temprana a los medios se correlaciona positivamente con el desarrollo del TDAH, nuestros resultados pueden verse como una estimación conservadora de este impacto dentro de nuestra muestra de TDAH.

Implicaciones clínicas y científicas.

Desde una perspectiva clínica y debido a las altas tasas de comorbilidad, los pacientes con DIU deben someterse a una prueba de TDAH cuando aparezcan los síntomas. Los pacientes con TDAH deben operar un modesto consumo de Internet y videojuegos como estrategia preventiva. Como estrategia de tratamiento, Park, Lee y Han (2016) pudo mostrar que una medicación de 12-week con atomoxetina o MPH podría reducir la gravedad de la IGD, que se correlacionó con una reducción de la impulsividad. Por lo tanto, los enfoques farmacológicos y también psicoterapéuticos que apuntan a una reducción de la falta de atención, hiperactividad e impulsividad podrían ser las intervenciones más prometedoras hasta el momento. Como los pacientes con TDAH generalmente tienen un mayor riesgo de desarrollar otras adicciones, los médicos deben estar conscientes de un cambio potencial en la adicción a lo largo del tratamiento y más allá. Por otro lado, no se puede descartar que el consumo excesivo de medios en la infancia podría ser un factor entre otros, lo que podría causar o intensificar la sintomatología del TDAH.

Conclusiones

Encontramos apoyo para la hipótesis de que el uso excesivo o patológico de los medios entre pacientes diagnosticados con TDAH y / o DIU es, de hecho, una faceta patológica común y sustancial y debe abordarse adecuadamente en el tratamiento y la rehabilitación. Entre los pacientes, los videojuegos parecen servir como una herramienta selectiva para superar los estados de ánimo disfóricos, mientras que Internet se utiliza por estas razones también entre personas sanas. Este es especialmente el caso entre los pacientes con TDAH que utilizan videojuegos para la relajación en un grado más fuerte, lo que podría atribuirse a sus déficits en la función de la dopamina. Como las tasas de comorbilidad son notables, las investigaciones futuras deberían investigar los mecanismos entre ambos trastornos y, por lo tanto, deben emplear diseños longitudinales, especialmente en poblaciones clínicas y de adultos. Los médicos clínicos deben ser conscientes de las relaciones cercanas entre ambos trastornos, tanto diagnóstica como terapéuticamente. Principios bien establecidos en el tratamiento del TDAH podrían ser aplicables también en el tratamiento de pacientes con DIU. Además, cuando se trata de recuperar el control sobre el uso de Internet durante el tratamiento y la rehabilitación, se debe tener en cuenta un posible cambio de adicción por parte de los profesionales y los pacientes.

Contribución de los autores

BTW: investigador principal; MB: análisis de datos y primer autor; MD e IP: exámenes en pacientes con DIU; MR y MO: exámenes en pacientes con TDAH; LB, TS, JD-H, GRS y AM: coautores con experiencia en el DIU.

Conflicto de intereses

Los autores declaran no tener conflicto de intereses.

Referencias