BMC Neurosci. 2017; 18: 54.
Publicado en línea 2017 Jul 27. doi 10.1186 / s12868-017-0375-y
PMCID: PMC5530585
Xin Ge,#1 Yawen Sun,#1 Xu Han,1 Yao wang,1 Weina Ding,1 Mengqiu Cao,1 Yasong Du,2 Jianrong Xu,
1 y Yan Zhou1
Resumen
Antecedentes
Se ha informado que el trastorno de los juegos de Internet (IGD) y los fumadores con dependencia de la nicotina (SND) comparten características clínicas, como el exceso de compromiso a pesar de las consecuencias negativas y los antojos. Este estudio investiga las alteraciones en la conectividad funcional en estado de reposo (rsFC) de la corteza prefrontal dorsolateral (DLPFC) observada en la SND y la IGD. En este estudio, los controles sanos 27 IGD, 29 SND y 33 (HC) se sometieron a una exploración de imágenes de resonancia magnética funcional en estado de reposo (rs-fMRI). La conectividad DLPFC se determinó en todas las participaciones investigando las fluctuaciones de la señal de fMRI de baja frecuencia sincronizadas utilizando un método de correlación temporal basada en semillas.
Resultados
En comparación con el grupo de HC, los grupos de IGD y SND mostraron una disminución de la rsFC con DLPFC en la ínsula derecha y el giro frontal inferior izquierdo con DLPFC. En comparación con el grupo de SND, los sujetos con IGD mostraron un aumento de rsFC en el giro temporal inferior izquierdo y el giro frontal orbital inferior derecho y una disminución de rsFC en el giro occipital medio derecho, giro supramarginal y cuneus con DLPFC.
Conclusión
Nuestros resultados confirmaron que la SND y la IGD comparten mecanismos neuronales similares relacionados con el deseo y las inhibiciones impulsivas. La diferencia significativa en rsFC con DLPFC entre los sujetos con IGD y SND puede atribuirse a la estimulación visual y auditiva generada por los juegos de Internet a largo plazo.
Antecedentes
El trastorno de los juegos de Internet (IGD), también conocido como uso problemático de Internet, es el uso excesivo y recurrente de los juegos de Internet en línea [1]. La IGD es diferente del abuso de sustancias o la adicción a las drogas, por lo que no hay ingesta de sustancias o químicos; sin embargo, el uso excesivo de internet puede llevar a una dependencia física similar a la observada en otras adicciones [2]. Actualmente, la IGD se ha convertido en un problema grave de salud mental en todo el mundo, por lo que requiere una investigación adicional, como lo demuestra su inclusión como condición para un estudio adicional en la Sección 3 del Manual Diagnóstico y Estadístico de los Trastornos Mentales (Quinta edición, DSM-5). [3]. Se sugirieron los siguientes criterios de diagnóstico para la IGD: distorsión del tiempo, tiempo más prolongado que el tiempo previsto y planificado inicialmente, uso de la actividad de Internet para hacer frente o escapar de los problemas, comportamiento compulsivo, engaño sobre el alcance del uso, falta de detención o control del uso. y preocupación por el uso de internet cuando está desconectado [4–6]. En particular, muchos de estos síntomas de comportamiento se asemejan a trastornos relacionados con sustancias [7–9].
Actualmente la patogenia precisa de la IGD sigue sin estar clara. Algunos estudios sugirieron que el factor de riesgo de la IGD está relacionado con el aumento de la prevalencia de la dependencia de sustancias [10–12]. Numerosos estudios encontraron que la IGD y la dependencia de sustancias compartían mecanismos neuronales similares, como la dependencia de la nicotina [9, 13, 14]. Sobre la base de la adicción al comportamiento, los investigadores han estado tratando de asociar la IGD con otros problemas de comportamiento que pueden conducir a la adicción, como el abuso de drogas, el abuso del alcohol y la dependencia de la nicotina [7, 15]. Nuestro estudio anterior reveló que los fumadores con IGD mostraron una disminución de la conectividad funcional en estado de reposo (rsFC) en el recto recto derecho y un aumento de rsFC en el giro frontal medio izquierdo con corteza post-cingulada (PCC), en comparación con los no fumadores con IGD. Además, se encontró una correlación negativa en la conectividad de PCC con el recto recto derecho con el puntaje de adicción a Internet (CIAS) de Chen de fumadores con IGD antes de la corrección. Los resultados sugirieron que, en comparación con los no fumadores con IGD, los fumadores con IGD tenían alteraciones de la función en las regiones del cerebro relacionadas con la motivación y la función ejecutivas [9]. Sin embargo, Vergara et al. El16] delinearon un patrón general de hipoconnectividad en el precuneus, la ínsula, el giro postcentral y la corteza visual de los consumidores de sustancias. Además, la reducción de la conectividad entre las redes de estado poscentral y de reposo que cubren los giros fusiformes y linguales derechos mostró una asociación significativa con la gravedad de la bebida peligrosa. En los fumadores, se observó hipoconnectividad entre el tálamo y el putamen. Por el contrario, el giro angular mostró una hiperconectividad con el precuneus relacionado con el hábito de fumar y se correlacionó significativamente con la gravedad de la dependencia de la nicotina. Estos resultados sugieren que los efectos particulares del alcohol y la nicotina se pueden separar e identificar. Han et al. El8] encontraron que los sujetos con IGD y la dependencia del alcohol (AD) tienen valores rsFC positivos en la corteza prefrontal dorsolateral (DLPFC) y el cingulado, el cerebelo, así como valores rsFC negativos entre la DLPFC y la corteza orbitofrontal. Se encontró que el grupo AD tenía valores rsFC positivos entre el DLPFC, las áreas estriatales y el lóbulo temporal, mientras que el grupo IGD muestra valores rsFC negativos entre estas áreas. Llegaron a la conclusión de que ambos grupos pueden tener déficits en la función ejecutiva.
En este estudio, intentamos detectar la diferencia entre el rsFC de los individuos con IGD y los de los fumadores con dependencia de la nicotina (SND), y explorar el mecanismo de esta diferencia. Según Han et al. El8], los antojos inducidos por sustancias particulares, como el alcohol, están estrechamente relacionados con la actividad de la DLPFC [17]. Además, se cree que la DLPFC desempeña un papel clave en la mediación de los síntomas clínicos de disfunción ejecutiva, dependencia del alcohol, incluida la impulsividad y la agravación del potencial de abuso [18]. El presente estudio tiene como objetivo evaluar el rsFC sembrado con DLPFC en IGD y SND.
Métodos
Participantes
El estudio actual fue aprobado por el Comité de Ética en Investigación del Hospital Ren Ji y la Escuela de Medicina de la Universidad Shanghai Jiao Tong, China No. [2016] 079k (2) con consentimiento informado por escrito de todos los sujetos. Todos los participantes fueron informados de los objetivos de nuestro estudio antes del examen de resonancia magnética. De los participantes de 86 incluidos en el estudio y fueron evaluados mediante IRM cerebral desde enero 2016 a diciembre 2016, 27 tenía controles sanos (HCD) IGD, 29 SND y 30. Como se describe en nuestro estudio anterior [9], los sujetos con IGD que cumplieron con el cuestionario de diagnóstico para la adicción a Internet (es decir, YDQ), prueba modificada por Beard and Wolf [19] fueron reclutados en la clínica ambulatoria psicológica del Centro de Salud Mental de Shanghai. Mientras, los grupos SND y HC fueron reclutados a través de anuncios. El grupo IGD jugó juegos de Internet aproximadamente 42 a 70 h (media ± DE: 44.31 ± 10.27) por semana. Las preguntas apropiadas de la entrevista clínica estructurada para el DSM-IV [20] se utilizó para evaluar la dependencia de la nicotina. El participante de los grupos IGD y HC nunca había fumado, y ningún participante informó sobre el consumo diario de alcohol u otro trastorno por uso de sustancias (TUS). Todos los sujetos con SND comenzaron a fumar entre 2 y 10 años antes del inicio del estudio actual. Todos son fumadores diarios y fuman aproximadamente de 10 a 45 cigarrillos (media ± DE: 21 ± 1.76) al día. CIAS [21], escala de ansiedad de autoevaluación (SAS) [22], escala de depresión de autoevaluación (SDS) [23], Escala de impulsividad de Barratt-11 (BIS-11) [24], y la prueba de Fagerstrom de la dependencia de la nicotina (FTND) [25] se realizaron para evaluar las características clínicas de los participantes. CIAS es una medida autonotificada con buena confiabilidad y validez y se ha utilizado para medir la gravedad de la adicción a Internet [26]. El FTND es un cuestionario de autoinforme de seis elementos que se utiliza para evaluar la gravedad de la dependencia de la nicotina [25]. Todos los cuestionarios se escribieron inicialmente en inglés y luego se tradujeron al chino.
Todos los participantes eran diestros, y ninguno de los participantes tenía (1) hospitalización previa por un historial de trastornos psiquiátricos mayores o trastornos psiquiátricos; (2) un trastorno por uso de sustancias que no sea la adicción a la nicotina; (3) retraso mental; (4) enfermedad o lesión neurológica; (5) intolerancia a la resonancia magnética.
Adquisición de resonancia magnética
Las imágenes se obtuvieron utilizando un escáner de resonancia magnética 3.0T (GE Signa HDxt 3T, EE. UU.) Con una bobina de cabeza estándar. Se utilizaron almohadillas de espuma de sujeción para reducir el movimiento de la cabeza y se utilizaron tapones para los oídos para reducir el ruido del escáner. Se requirió que el grupo de SND se abstuviera de fumar 1 h antes de la exploración. Los datos de resonancia magnética funcional en estado de reposo se adquirieron utilizando una secuencia de eco de gradiente eco-planar como se describe en nuestro estudio anterior [9]. Posteriormente, 34 cortes transversales (tiempo de repetición [TR] = 2000 ms, tiempo de eco [TE] = 30 ms; campo de visión [FOV] = 230 × 230 mm2; 3.6 × 3.6 × 4 milímetro3 tamaño del vóxel) se obtuvieron alineados a lo largo de la línea comisura anterior-comisura posterior. Cada exploración de fMRI duró 440 s. Durante la exploración, se indicó a los participantes que permanecieran despiertos con los ojos cerrados y no pensaran en ningún tema específico. Después de la exploración, se pidió a los sujetos que confirmaran que permanecían despiertos durante la exploración. Además, imágenes anatómicas ponderadas en T1 de alta resolución (TR = 6.1 ms, TE = 2.8 ms, TI = 450 ms, grosor de corte = 1 mm, espacio = 0, ángulo de giro = 15 °, FOV = 256 × 256 mm2, número de cortes = 166, 1 × 1 × 1 mm3 tamaño de vóxel) utilizando una secuencia de 3D degradada degradada rápida recordada.
análisis estadístico
Se compararon las medidas demográficas y clínicas de los grupos. Las pruebas ANOVA de una vía se llevaron a cabo utilizando el paquete Estadístico para el software de Ciencias Sociales (versión 18) para evaluar las diferencias entre los grupos de 3. Luego se realizaron pruebas post hoc de Bonferroni para evaluar las diferencias entre cada par de grupos. Un valor p de 2 de 0.05 se consideró estadísticamente significativo para todos los análisis.
El preprocesamiento funcional de MRI se realizó utilizando una caja de herramientas para el procesamiento y análisis de datos para imágenes cerebrales (http://rfmri.org/dpabi) [27]. Después de descartar los primeros 10 volúmenes de cada serie de tiempo funcional, se preprocesaron las 210 imágenes restantes. Se realizaron la corrección del tiempo de corte, el realineamiento y la normalización espacial, así como el suavizado (6 mm de ancho completo a la mitad del máximo). Las covariables molestas, incluidos los predictores de series de tiempo para el líquido cefalorraquídeo global, la sustancia blanca y seis parámetros de movimiento, se regresaron para mejorar la relación señal-ruido y minimizar el artefacto de movimiento. Ningún participante en este estudio mostró un movimiento superior a 1.5 mm con traslación máxima en x, yo z, ejes o rotación máxima de 1.5 ° en los ejes 3. Además, se calculó el promedio de desplazamiento en marco (FD) al promediar el FDi de cada sujeto en cada punto de tiempo [28]. No hubo diferencia entre los valores medios de FD de los grupos (p = 0.71). Luego, aplicamos un filtrado temporal (0.01–0.08 Hz) a la serie de tiempo de cada vóxel para reducir la influencia del ruido de alta frecuencia y la deriva de baja frecuencia [29–32]. DLPFC se usó como semilla de la región de interés (ROI) en el estudio actual, y la plantilla de DLPFC se realizó como se describe en una investigación previa [8].
Luego, se promediaron las series temporales de señales dependientes del nivel de oxígeno en la sangre de cada vóxel dentro de la región de la semilla para generar las series temporales de referencia. Se produjo un mapa de correlación para cada sujeto calculando los coeficientes de correlación entre las series de tiempo de referencia y las series de tiempo de los otros voxels cerebrales. Los valores de Z se convirtieron a partir de los coeficientes de correlación mediante la transformación z de Fisher para mejorar la normalidad de la distribución [31]. Posteriormente, las puntuaciones z individuales se introdujeron en SPM8 para la muestra de una sola muestra. t Realice la prueba de manera voxel, que se realizó para determinar las regiones del cerebro con una correlación positiva o negativa significativa con el DLPFC dentro de cada grupo. Las puntuaciones individuales se ingresaron en SPM8 para el análisis de efectos aleatorios, y luego se realizaron ANOVA de una vía.
Las diferencias con respecto a la edad, el sexo, la educación, las puntuaciones de SAS, las puntuaciones de SDS y las puntuaciones de BIS-11 se registraron para cada rsFC a lo largo de la dimensión del sujeto. Se realizaron múltiples correcciones de comparación utilizando el programa AlphaSim en el paquete de software Análisis de neuroimágenes funcionales (AFNI) (NIMH, Bethesda, MD, EE. UU., Disponible en http://afni.nimh.nih.gov/afni) [33], según lo determinado por las simulaciones de Monte Carlo. Las diferencias significativas se definieron como aquellas que sobrevivieron a un umbral de p <0.05, corregido con AlphaSim (un umbral combinado de p <0.001 para cada vóxel y un tamaño de grupo> 11 vóxeles, lo que arroja un umbral corregido de p <0.05). Luego se llevaron a cabo análisis de interacción grupal con pruebas t de dos muestras. Las diferencias se obtuvieron según los resultados del ANOVA aplicando la máscara para limitar las pruebas t a las áreas cerebrales significativas. El umbral corregido de AlphaSim p <0.05 (un umbral combinado de p <0.001 y un tamaño de grupo> 11 voxels) se realizó como corrección de comparación múltiple. A continuación, se enmascararon las regiones cerebrales que presentaban diferencias significativas en las plantillas cerebrales MNI.
Resultados
Características demográficas y clínicas.
Mesa 1 Enumera las medidas demográficas y clínicas para cada grupo. No se observaron diferencias significativas entre los grupos IGD y HC en términos de edad y años de educación. Sin embargo, se encontraron diferencias significativas entre los grupos IGD y SND y entre los grupos HC y SND. La diferencia con respecto al sexo se obtuvo porque ninguna fumadora participó en el estudio. Los sujetos con IGD tenían CIAS, SAS, SDS y BIS-11 más altos en comparación con otros grupos 2.
Análisis de conectividad DLPFC
Análisis de ANOVA de una vía en tres grupos.
Se observaron diferencias significativas entre los rsFC con el DLPFC en el lado izquierdo del giro temporal inferior, la ínsula, el giro frontal inferior, el lado derecho del giro temporal medio, el giro supramarginal, el cuneus, el giro frontal orbital superior, la insula, el giro frontal inferior orbital, y giro frontal superior (Tabla 2; Higo. 1).
Análisis entre grupos de conectividad DLPFC: IGD versus HC
El grupo IGD mostró un aumento significativo de rsFC en giro temporal inferior izquierdo, giro temporal superior derecho y giro frontal medio derecho con el DLPFC, en comparación con el grupo de HC. Además, se encontró una disminución de rsFC en el lóbulo frontal inferior izquierdo, lado derecho del giro orbital frontal medial, la ínsula, el giro occipital medio, el giro temporal superior y el cuneus con el DLPFC (Tabla 3; Higo. 2).
Análisis entre grupos de conectividad DLPFC: SND versus HC
El grupo SND mostró una disminución significativa de rsFC en la ínsula bilateral, giro frontal inferior izquierdo y giro frontal orbital inferior derecho con el DLPFC (Tabla 4; Higo. 3).
Análisis entre grupos de conectividad DLPFC: IGD versus SND
En comparación con el grupo de SND, los sujetos con IGD tenían un aumento de rsFC en el giro temporal inferior izquierdo y el giro frontal orbital inferior derecho y una disminución de rsFC en el lado derecho del giro occipital medio, giro supramarginal y cuneus con el DLPFC (Tabla 5; Higo. 4).
Correlación entre la conectividad DLPFC y CIAS de IGD, conectividad DLPFC y FTND de SND
En comparación con el grupo de HC, el IGD y el SND tenían ambos rsFC disminuidos en la circunvolución frontal inferior izquierda y la ínsula derecha con DLPFC. Los valores de fuerza de rsFC (valores medios de zFC) se extrajeron y promediaron dentro de un ROI esférico (radio de 10 mm) centrado en el pico de diferencia del grupo de rsFC (Tablas 2, , 3) 3) en los grupos IGD y SND. Se realizaron correlaciones de Pearson entre los valores de rsFC con CIAS del grupo IGD y la puntuación FTND en el grupo SND. Sin embargo, no se encontró una correlación significativa.
Discusión
En este estudio, observamos conectividades cerebrales similares y diferentes en el grupo IGD relacionado con el grupo SND. Detectamos que tanto el grupo SND como el grupo IGD habían disminuido rsFC con DLPFC en la ínsula derecha y el giro frontal inferior izquierdo. Además, los sujetos con IGD exhibieron diferentes rsFC con DLPFC en la corteza orbital frontal y en los lóbulos temporal, occipital y parietal.
La evidencia reveló que muchos de los síntomas de comportamiento, incluso los mecanismos neuronales que subyacen en la IGD, se parecen a la SUD [14, 34]. La SUD implica un patrón crónico y recurrente de consumo de drogas, nicotina o alcohol, y la dependencia de la nicotina es una de sus formas más comunes. La SUD podría producir alteraciones neurológicas, particularmente en las estructuras del lóbulo frontal implicadas en el control cognitivo-conductual. La red de disfunción de las regiones corticales, incluida la DLPFC, la corteza cingulada anterior y la corteza parietal lateral, se relaciona con los déficits en la inhibición del comportamiento. Esta disfunción se ha relacionado con la pérdida de control sobre la ingesta de sustancias, lo que podría ser un paso crítico en la progresión de la patología de SUD [35, 36]. IGD es diferente de SUD en que no está involucrada la ingesta de químicos o sustancias; sin embargo, el uso excesivo de internet también puede llevar a una dependencia física similar a la observada en otras adicciones [2]. En particular, la hipoactivación del circuito de inhibición es un mecanismo neuronal compartido en la SUD y la adicción conductual. La función deteriorada de la corteza prefrontal puede relacionarse con una alta impulsividad, que a su vez, puede contribuir a un control cognitivo deteriorado y al desarrollo de IGD [37]. Aunque el mecanismo exacto de la IGD requiere una mayor investigación, se ha propuesto su modelo cognitivo-conductual. El modelo se centra en tres dominios, incluidos los impulsos motivacionales relacionados con la búsqueda de recompensas y la reducción del estrés, el control del comportamiento relacionado con la inhibición ejecutiva y la toma de decisiones que implica sopesar los pros y los contras de participar en comportamientos motivados [38].
Sobre la base de estudios anteriores, las anomalías funcionales y estructurales de la DLPFC se han observado comúnmente en la IGD [39, 40]. Las funciones cognitivas complejas generalmente se han asociado con activaciones en DLPFC [41] como el ajuste de comportamiento inducido por el conflicto, la atención, la memoria de trabajo y el control inhibitorio [42–44]. El DLPFC está conectado con otras áreas corticales y vincula las experiencias sensoriales actuales con la memoria de experiencias pasadas para dirigir y generar adecuadamente la acción dirigida hacia el objetivo [13, 45]. Por lo tanto, el DLPFC puede contribuir a la coordinación y el mantenimiento de las representaciones aceptadas de las otras regiones del cerebro durante la respuesta de deseo cuando hay indicios de sustancias presentes y se ha generado una expectativa positiva [46].
Detectamos que tanto el grupo SND como el grupo IGD habían disminuido rsFC en la ínsula derecha y en el giro frontal inferior izquierdo con DLPFC. La ínsula se ha implicado en el deseo y la recaída inducidos por la señal en los fumadores de tabaco dependientes de la nicotina [47]. Y la corteza orbitofrontal está involucrada en la evaluación de la recompensa de los estímulos y la representación explícita de la expectativa de recompensa para la sustancia [7]. Nuestros resultados fueron consistentes con los estudios previos, que enfatizaron las regiones cerebrales, como la corteza prefrontal ventromedial, la ínsula, el tálamo y el cerebelo, que se relacionaron críticamente con el hábito de fumar cigarrillos. Los estudios de IRM estructurales revelaron que las integridades de las materias grises en la corteza prefrontal, la corteza cingulada anterior, la ínsula, el tálamo y el cerebelo se redujeron en los fumadores [48–50]. Liu et al. El51] investigó la función cerebral de los individuos con IGD mediante el uso de fMRI de estado de tarea. El grupo IGD mostró una activación incrementada en el lado derecho del lóbulo parietal superior, el lóbulo insular, el precuneus, el giro cingulado, el giro temporal superior y el lado izquierdo del tronco cerebral. Los videojuegos de Internet activan los centros de espacio, atención, visión y ejecución ubicados en los giros temporal, parietal, occipital y frontal. Se observó una función cerebral anormal en sujetos con IGD con hipofunción de la corteza frontal. Liu et al. detectaron sujetos con IGD que mostraban activación de lateralidad del hemisferio cerebral derecho, y encontraron que la mayoría de las áreas estaban ubicadas en el hemisferio derecho. Estudios de neuroimagen en sujetos sanos informaron que el hemisferio derecho, especialmente en el giro frontal inferior derecho, se activa después de una inhibición de respuesta exitosa [52, 53]. Durante las inhibiciones de la respuesta fallida (es decir, los ensayos que generaron erróneamente las respuestas motoras), las estructuras frontales de la línea media, particularmente la corteza prefrontal dorsomedial (dmPFC) que abarca el área motora pre-suplementaria y la corteza cingulada anterior dorsal, generalmente se activan [54]. En consecuencia, el giro frontal inferior derecho es crítico para la inhibición de la respuesta, mientras que dmPFC está asociado con el monitoreo de la respuesta, particularmente el monitoreo de conflictos y errores [14].
Los sujetos con IGD exhibieron diferentes rsFC con DLPFC en la corteza frontal orbital y los lóbulos temporal, occipital y parietal. Nuestro resultado fue en parte similar al resultado de una investigación anterior que comparó rsFC con DLPFC en la dependencia del alcohol con los de IGD [8]. Ellos sugirieron que la conectividad observada en la dependencia del alcohol es diferente a la de la IGD debido a las diferentes enfermedades comórbidas, la edad de prevalencia temprana y las estimulaciones visuales y auditivas en la primera. Las atenciones visuales y auditivas son el resultado de las principales entradas del sistema sensorial en respuesta al juego en Internet [55]. La pérdida de agudeza visual o los problemas de audición pueden ser causados por los juegos extremos en Internet56]. El aumento del volumen cortical dentro de la corteza parietal se relacionó con el juego a largo plazo en jugadores profesionales y, por lo tanto, puede estar relacionado con una mayor atención visuoespacial [57, 58].
Naturalmente, este estudio también viene con limitaciones. Primero, el diseño de la sección transversal nos impidió determinar si las diferencias grupales en el rsFC son factores de vulnerabilidad para la dependencia de la IGD y la nicotina. En segundo lugar, los tamaños de los grupos no estaban equilibrados en nuestro estudio, y los parámetros como el sexo, la edad y la educación no se ajustaron en los tres grupos. Los tamaños de los grupos de desequilibrio podrían haber influido en los resultados a pesar de que la variedad se controló durante el análisis estadístico. En tercer lugar, la FTND media en el grupo de SND fue 6.5 y, por lo tanto, la gravedad de la dependencia de la nicotina no fue lo suficientemente alta. Por lo tanto, aumentar el número de participantes es necesario.
Conclusión
El rsFC es una herramienta muy poderosa para explorar enfermedades neuropsiquiátricas multifacéticas, como la adicción a sustancias y no sustancias a nivel del sistema. Nuestros resultados confirmaron que la dependencia de la nicotina y la IGD pueden compartir mecanismos similares relacionados con el deseo y la inhibición impulsiva. La diferencia observada entre el rsFC de sujetos con IGD y los de SND puede atribuirse a los impedimentos en el procesamiento de la información audiovisual por los juegos de Internet a largo plazo.
Contribuciones de los autores
Conceptualización: YZ y JX; Análisis formal: YS, MC, YW y YZ; Investigación: XG, YS, WD, MC, YD y XH; Metodología: YW y YZ; Visualización: YS; Escritura: borrador original: XG, YS e YZ; Escritura, revisión y edición: YZ. Todos los autores han leído y aprobado la versión final.
Agradecimientos
No es aplicable
Conflicto de intereses
Los autores declaran que la investigación se llevó a cabo en ausencia de relaciones comerciales y financieras que puedan interpretarse como posibles conflictos de interés.
Disponibilidad de datos y material.
Los conjuntos de datos utilizados y analizados durante el estudio actual están disponibles del autor correspondiente a pedido razonable.
Aprobación ética y consentimiento para participar.
El estudio actual fue aprobado por el Comité de Ética en Investigación del Hospital Ren Ji y la Escuela de Medicina de la Universidad Shanghai Jiao Tong, China No. [2016] 079k (2). Todos los participantes fueron informados de los objetivos de nuestro estudio antes del examen de resonancia magnética. Cada participante presentó un consentimiento informado por escrito.
Oportunidades
Esta investigación fue apoyada por la Fundación Nacional de Ciencias Naturales de China (No. 81571650) y el Proyecto de Guía Médica del Comité de Ciencia y Tecnología de Shanghai (medicina occidental) (No. 17411964300). Los financiadores no tuvieron ningún papel en el diseño del estudio, la recopilación y el análisis de datos, la decisión de publicar o la preparación del manuscrito.
Nota del editor
Springer Nature permanece neutral con respecto a los reclamos jurisdiccionales en mapas publicados y afiliaciones institucionales.
Abreviaturas
| IGD | trastorno de juego en internet |
| SND | fumadores con dependencia a la nicotina |
| rsFC | Conectividad funcional en estado de reposo. |
| DLPFC | corteza prefrontal dorsolateral |
| HC | controles sanos |
| rs-fMRI | Resonancia magnética funcional en estado de reposo |
| PCC | corteza post cingulada |
| CIAS | Puntaje de adicción a internet de Chen |
| AD | dependencia al alcohol |
| SUR | trastornos relacionados con sustancias |
| SAS | escala de ansiedad de autoevaluación |
| SDS | escala de depresión de autoevaluación |
| BIS-11 | Barratt impulsividad escala-11 |
| FTND | Fagerstrom prueba de dependencia a la nicotina. |
| TR | tiempo de repetición |
| TE | tiempo de eco |
| FOV | campo de visión |
| FD | desplazamiento de marco |
| ROI | region de interes |
| AFNI | Análisis de neuroimágenes funcionales. |
| dmPFC | corteza prefrontal dorsomedial |
Notas
Información del colaborador
Xin Ge, correo electrónico: moc.361@5741renay, Email: moc.621@ijnernixeg.
Yawen Sun, correo electrónico: moc.liamtoh@9111sjc.
Xu Han, correo electrónico: moc.361@ettirgy_uxnah.
Yao Wang, correo electrónico: moc.361@625402258oaygnaw.
Weina Ding, correo electrónico: moc.361@7891aniemgnid.
Mengqiu Cao, correo electrónico: moc.361@0uiqgnemoac.
Yasong Du, correo electrónico: moc.qq@3914943822.
Jianrong Xu, Teléfono: + 86 21 68383545, Correo electrónico: moc.liamtoh@rnaijux.
Yan Zhou, Teléfono: + 86 21 68383257, Correo electrónico: moc.anis@5741eralco, Email: moc.liamtoh@5741eralc.
Referencias
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