Bajo 2D: los valores de 4D están asociados con la adicción a los videojuegos (2013)

La señalización dependiente de los andrógenos regula el crecimiento de los dedos en la mano humana durante la embriogénesis. Una mayor carga de andrógenos da como resultado valores de relación 2D: 4D (segundo dígito a cuarto dígito) más bajos. La exposición prenatal de andrógenos también afecta el desarrollo del cerebro. 2D: los valores de 4D son generalmente más bajos en los hombres y se ven como un proxy de la organización del cerebro masculino. Aquí, cuantificamos el comportamiento de los videojuegos en varones jóvenes. Encontramos valores medios más bajos de 2D: 4D en sujetos que fueron clasificados según el CSAS-II por tener un comportamiento de riesgo / adicto (n = 27) en comparación con individuos con un comportamiento de videojuegos no problemático (n = 27). Por lo tanto, la exposición prenatal de andrógenos y una organización cerebral hiper-masculina, representada por los valores bajos de 2D: 4D, están asociados con el comportamiento problemático de los videojuegos. Estos resultados pueden usarse para mejorar el diagnóstico, la predicción y la prevención de la adicción a los videojuegos.

Introducción

Una alta carga de andrógenos prenatal, inducida ya sea por niveles hormonales mejorados o por vías de transducción de señales de andrógenos más sensibles, resulta en un cuarto dígito más largo (4D) en relación con el segundo dígito (2D) en la mano humana adulta [ 1 ]. Por lo tanto, los valores de 2D: 4D se consideran sexualmente dimorfos, con valores generalmente más bajos en los hombres que en las mujeres [ 2 ]–[ 4 ]. Además, la carga de andrógenos prenatal tiene un efecto organizador en la estructura y función del cerebro [ 5 ]. Como resultado, los valores de 2D: 4D están asociados con una amplia gama de fenotipos de comportamiento masculino / femenino. Bajo 2D: los valores de 4D están asociados, por ejemplo, con características autistas [ 6 ], [ 7 ]; trastorno por déficit de atención con hiperactividad (TDAH) [ 8 ], [ 9 ]; desempeño atlético [ 10 ], [ 11 ]; habilidades espaciales [ 12 ]–[ 15 ]; razonamiento abstracto [ 16 ]; habilidades numéricas [ 17 ]–[ 19 ]; Cooperatividad, comportamiento pro-social y equidad. [ 20 ], [ 21 ]; número de parejas sexuales de por vida [ 22 ]; y éxito reproductivo [ 23 ]. La evidencia que vincula la carga de andrógenos prenatal con valores bajos de 2D: 4D y rasgos de comportamiento se ha revisado recientemente [ 24 ], [ 25 ].

Previamente, hemos mostrado valores medios más bajos de 2D: 4D en pacientes con dependencia del alcohol. [ 26 ], un trastorno adictivo relacionado con sustancias con mayor prevalencia en hombres que en mujeres [ 27 ], [ 28 ]. En este estudio, intentamos analizar si los valores bajos de 2D: 4D también se asocian con un comportamiento de juego de video adictivo, que es un comportamiento de adicción no relacionado con sustancias. El comportamiento de juego severo ocurre mucho más frecuentemente en hombres que en mujeres [ 29 ]–[ 32 ] y se asocia con la búsqueda de sensaciones. [ 33 ] y TDAH [ 34 ]. Los videojuegos patológicos se pueden ver como un comportamiento hiper-masculino. Por lo tanto, planteamos la hipótesis de que los hombres con comportamiento patológico de los videojuegos pueden haber estado expuestos prenatalmente a una mayor carga de andrógenos, como lo indican sus valores más bajos de 2D: 4D.

Métodos

Este estudio forma parte del proyecto Finger-Length in Psychiatry (FLIP) del Departamento de Psiquiatría y Psicoterapia de Erlangen, así como del módulo de estudio de entrevistas longitudinales titulado “Adicción a Internet y videojuegos: diagnóstico, epidemiología, etiopatogenia, tratamiento y prevención ”del Instituto de Investigación en Criminología de Baja Sajonia. El Proyecto FLIP se realizó como un complemento en la segunda ocasión de medición (t2) del estudio de entrevista longitudinal. Esta investigación se ha realizado de acuerdo con los principios expresados ​​en la Declaración de Helsinki. El estudio fue aprobado por el comité de ética local (Comité de Ética de la Sociedad Alemana de Psicología [Deutsche Gesellschaft für Psychologie]). Se obtuvo un consentimiento informado por escrito después de proporcionar una descripción completa del estudio a todos los sujetos.

Entre febrero y diciembre de 2011, 70 sujetos participaron en la primera ocasión de medición (t1) del estudio de entrevista longitudinal (originalmente fueron elegidos de un total de 1,092 posibles participantes que fueron reclutados a través de escuelas, universidades, foros de Internet, periódicos y centros de asesoramiento). . Requisitos previos para la participación en el estudio en t1: hombre, de 18 a 21 años, jugadores habituales de videojuegos con más de 2.5 horas de juego al día o una puntuación en la Escala de adición de videojuegos (CSAS-II)> 41 [ 29 ], vea abajo). Desde marzo 2012 hasta enero 2013, los participantes de 64 podrían ser entrevistados nuevamente en el seguimiento t2 del estudio de entrevista longitudinal. En esta ocasión de medición, un total de sujetos 54 acordaron participar adicionalmente en el proyecto FLIP. Estos sujetos 54 se pueden caracterizar de la siguiente manera: 53 Caucasian, 1 Asian. La edad media en t1 fue 18.9 años (SD = 1.1). 24 de los participantes tenían un nivel de educación superior (Abitur o superior), otros 24 tenían educación secundaria (Realschule), 5 informaron de educación secundaria inferior (Hauptschule) y uno no se graduó.

La adicción a los videojuegos se evaluó mediante el CSAS II. [ 29 ] en t1. El CSAS II se basa en la Escala de Adicción a Internet ISS-20 [ 35 ], [ 36 ], que se ha ampliado y adaptado para evaluar la adicción a los videojuegos. El CSAS-II consta de elementos 14 (escala de puntos 4: 1  = incorrecto al 4  = absolutamente cierto) y cubre las dimensiones preocupación / saliencia (Artículos 4), el conflicto (Artículos 4), pérdida del control (Artículos 2), síntomas de abstinencia (Artículos 2), y tolerancia (Artículos 2). Los ítems del CSAS-II muestran una alta validez aparente, y el instrumento demuestra una buena validez convergente para las medidas de autoevaluación subjetiva de la adicción a los videojuegos. [ 29 ], [ 30 ]. Además, la clasificación CSAS-II de la adicción a los videojuegos no solo se asocia con un comportamiento de juego excesivo, sino que también identifica diferentes medidas de nivel funcional y bienestar. [ 29 ], [ 30 ], [ 37 ]. Se utilizan los siguientes puntos de corte de diagnóstico: 14 – 34 = no problemático, 35 – 41 = en riesgo de volverse adictos, y 42 – 56 = adictos.

Según la clasificación CSAS-II, que va más allá de los tiempos de juego, los participantes de 27 se clasificaron como jugadores de video sin problemas, 17 con riesgo de convertirse en adictos y 10 como adictos. Debido al pequeño número de sujetos investigados, los dos grupos "en riesgo de volverse adictos" y "adictos" se unieron para los análisis. Por lo tanto, en este estudio se investigaron dos categorías CSAS-II (no problemáticas frente a riesgo / adictos) con cada uno de los sujetos con 27.

Los problemas y síntomas psicológicos de la psicopatología se evaluaron en t1 utilizando el Inventario Breve de Síntomas (BSI) [ 38 ]. Las subescalas de sensibilidad interpersonal (T = 52.26, SD = 11.81), depresión (T = 53.98, SD = 11.64), ansiedad (T = 54.30, SD = 10.23) y hostilidad (T = 52.20, SD  = 11.56) se utilizaron como variables de control en los análisis multivariados. Además, la sintomatología del TDAH, que también se utilizó como variable de control, se evaluó mediante el TDAH-Screening para adultos (ADHS-E; T = 54.02, SD = 8.79) [ 39 ].

Se usó un escáner plano IS1000 de Avision (Hsinchu, Taiwán) para escanear las manos de los participantes en t2. Para aumentar la precisión, se dibujaron pequeñas marcas en los pliegues basales de cada dedo índice y anular de los participantes antes de escanear. Ambas manos se escanearon al mismo tiempo, con las palmas hacia abajo, en modo blanco y negro. Utilizamos el programa de manipulación de imágenes de GNU (GIMP, versión 2.8.4; www.gimp.org) para medir las longitudes de los dedos índice (2D) y anillo (4D) de las exploraciones de mano. Esta técnica proporciona una buena fiabilidad. [ 40 ]. La longitud total del segundo y cuarto dígitos de las manos izquierda y derecha se cuantificó desde la mitad del pliegue basal hasta la punta del dedo y se determinó en unidades de píxeles mediante la herramienta de "medida" GIMP. Las mediciones fueron realizadas por tres individuos independientes que eran ciegos a la hipótesis y ciegos a la categoría de diagnóstico. Los valores medios de las tres mediciones se calcularon para el segundo y cuarto dígitos.

Los análisis estadísticos se calcularon utilizando IBM SPSS 19 (Armonk, Nueva York, EE. UU.) Y el software R.

Resultados

Las diferencias de edad entre los grupos no problemáticos y en riesgo / adictos se analizaron mediante la prueba t de Student; diferencias en el nivel educativo según la prueba exacta de Fishe para tablas de contingencia mayores que 2 × 2 [ 41 ], [ 42 ]. Ambos grupos CSAS II (no problemáticos vs. en riesgo / adictos) se emparejaron bien con respecto a la edad (t = 1.544, p = 0.129) y nivel educativo (p = 0.381; ver Tabla 1).

 

Tabla 1

Media 2D: 4D y valores de Dr – l en individuos con un comportamiento no problemático frente a riesgo / adicto a los videojuegos.

La confiabilidad de las tres mediciones de los dedos se calculó para cada dedo por separado para la mano derecha e izquierda utilizando el coeficiente de correlación aleatorio de dos clases al azar (ICC) [ 43 ]. Los ICC también se calcularon para las relaciones 2D: 4D y 2D derecho: 4D – izquierda 2D: valores 4D (Dr – 1). La fiabilidad de los tres evaluadores fue alta tanto para la mano derecha (2D: ICC = 0.995; 4D: ICC = 0.995; 2D: 4D: ICC = 0.944), la mano izquierda (2D: ICC = 0.996D: ICC = 4D ; 0.994D: 2D: ICC = 4), y la media aritmética (0.937D: 2D: ICC = 4). La confiabilidad de los valores Dr – l también fue alta (ICC = 0.961).

La desviación de la distribución normal se probó mediante la prueba de Kolmogorov-Smirnov. El 2D: 4D (media aritmética: Z = 0.931, p = 0.351, mano izquierda: Z = 0.550, p = 0.923, mano derecha: Z = 0.913, p = 0.375) y Dr – l (Z = 1.082, p = 0.193) los valores no se desviaron de una distribución normal. Los valores medios 2D: 4D y Dr – l se presentan en Tabla 1.

Las diferencias en 2D: los valores de 4D y Dr – 1 según el nivel educativo se evaluaron para el grupo no problemático y en riesgo / adicto mediante la prueba de Kruskal Wallis. Se calcularon los coeficientes de correlación de Pearson. La correlación entre los valores de 2D: 4D para la mano derecha y la izquierda fue 0.788 (p <0.01). 2D: Los valores 4D y Dr – l no difirieron significativamente según el nivel educativo dentro de los no problemáticos (media aritmética: χ²(2, N = 54) = 1.831, p = 0.400, mano izquierda: χ²(2, N = 54) = 2.247, p = 0.325, mano derecha: χ ²(2, N = 54) = 2.005, p = 0.367, Dr – 1: χ²(2, N = 54) = 0.637, p = 0.747) y en riesgo / grupo adicto (media aritmética: χ²(3, N = 54) = 3.363, p = 0.339, mano izquierda: χ²(3, N = 54) = 2.139, p = 0.544, mano derecha: χ²(3, N = 54) = 3.348, p = 0.341, Dr – 1: χ²(3, N = 54) = 0.460, p = 0.928).

Las asociaciones entre las medidas de 2D: 4D (mano izquierda, mano derecha, media aritmética, Dr – 1) y la adicción a los videojuegos (no problemática frente a riesgo / grupo adicto) se evaluaron mediante un enfoque multivariable no paramétrico basado en el principio de recursivo partición, es decir, árboles de inferencia condicional (C-Tree; [ 44 ], [ 45 ]). El control de la sensibilidad interpersonal, la depresión, la ansiedad, la hostilidad y el TDAH, comparables a una regresión por etapas, se excluyen predictores no significativos. Usando el algoritmo C-Tree, se prueba la hipótesis global de independencia entre cualquiera de las variables de entrada y la variable de respuesta usando un marco de prueba de permutación [ 46 ]. Para las variables métricas, el algoritmo C-Tree implementa una división binaria en la variable de entrada seleccionada. Para determinar la "mejor división binaria", se proporcionan varios criterios de división (por ejemplo, "importancia de Gini", "impureza de nodo" o "entropía"). Sin embargo, la mayoría de los criterios de división no son aplicables a las variables de respuesta correlacionadas o variables de respuesta medidas con diferentes formatos de escala (por ejemplo, métrica y nominal). Por lo tanto, utilizamos el marco de prueba de permutación descrito por Hothorn et al. [ 47 ] (p. 6, ecuación 3). Como las pruebas de permutación derivan los valores p de las distribuciones de permutación específicas de la muestra de las estadísticas de prueba, solo se informan los valores p. El paquete “R” de R (un laboratorio para la partición recursiva; [ 47 ], [ 48 ]) fue utilizado para este análisis.

En los análisis multivariados no paramétricos, las medidas de 2D: 4D (media aritmética, mano izquierda, mano derecha) se asociaron con la adicción a los videojuegos (no problemático versus en riesgo / grupo adicto) al controlar la sensibilidad interpersonal, depresión, ansiedad, hostilidad y TDAH: 1. Los participantes del estudio con una proporción media de 2D: 4D inferior a 0.966 mostraron un riesgo significativamente mayor de ser adictos a los videojuegos (p = 0.027, d  = 0.71). 2. Para la mano izquierda, los participantes del estudio con una relación 2D: 4D inferior a 0.982 mostraron un riesgo significativamente mayor de ser adictos a los videojuegos (p = 0.013, d = 0.93). 3. Para los participantes del estudio de la derecha con una relación 2D: 4D inferior a 0.979 mostraron un riesgo significativamente mayor de ser adictos a los videojuegos en el nivel de p <0.10 (p = 0.095, d  = 0.66). Además, los participantes del estudio que además obtuvieron una puntuación superior a 60 (puntuación T) en el ADHS-E estaban particularmente en riesgo (p = 0.078, d = 0.69). No se encontró asociación significativa para Dr-1 (p = 0.127). Figuras 1a a 1c ilustre el riesgo de adicción a los videojuegos para la media 2D: 4D, así como los valores 2D: 4D izquierdo y derecho en C-Tree. Independientemente del 2D reportado: los valores de corte de 4D significan que se pueden observar las diferencias de grupo en las medidas de 2D: 4D entre no problemático y en riesgo / adicto, lo cual se ejemplifica para la media de 2D: 4D en Figura 2 Utilizando el mismo análisis con variables dependientes e independientes invertidas. Juntos, estos resultados indican que los jugadores de video en riesgo / adictos tienen proporciones 2D: 4D más pequeñas.

 

Figura 1 y XNUMX

Diagramas de árboles de inferencia condicional.

 

Figura 2 y XNUMX

Diagrama de árbol de inferencia condicional.

Para estimar el valor de la relación 2D: 4D como prueba de diagnóstico para la discriminación de individuos en riesgo / adictos a los videojuegos frente a controles con un comportamiento de juego no problemático, utilizamos un análisis ROC para calcular los valores de AUC, así como la sensibilidad y la especificidad. en el punto Youden [ 49 ] (el punto en la curva ROC donde se maximiza la suma de sensibilidad y especificidad). El análisis de ROC muestra que la precisión diagnóstica de la relación 2D: 4D de la mano izquierda es mayor (AUC 0.704, sensibilidad 0.852, especificidad 0.556), seguida de la de la mano derecha (AUC 0.639, sensibilidad 0.815, especificidad 0.481). Según Hanley y McNeil [ 50 ] se verificaron las diferencias en las AUC emparejadas sin ningún resultado significativo (Z = 1.147, p = 0.25).

Discusión

Esta es la primera investigación que vincula la exposición prenatal de andrógenos con el comportamiento adictivo de los videojuegos. En este estudio, encontramos valores medios bajos de 2D: 4D en sujetos con riesgo y adictos a los juegos de video. Los tamaños de efectos mayores que d = 0.66 apuntan a un efecto moderado a fuerte [ 51 ]. Ningún otro predictor considerado, excepto los síntomas de TDAH para el 2D correcto: los cálculos de 4D fueron estadísticamente significativos en los análisis multivariados no paramétricos. La asociación observada entre los juegos de video en riesgo / adictos y los valores bajos de 2D: 4D se puede interpretar de varias maneras. (1) Un pequeño valor 2D: 4D induce directamente un comportamiento de juego adictivo; sin embargo, no hay evidencia en la literatura para apoyar esta posibilidad. (2) El comportamiento de juego adictivo induce directamente valores bajos de 2D: 4D. Sin embargo, esta posibilidad es poco probable porque estudios anteriores han demostrado que los valores de 2D: 4D permanecen constantes durante toda la vida después del nacimiento. [ 52 ]. (3) Un mecanismo común es responsable tanto de los valores bajos de 2D: 4D como del comportamiento de juego adictivo. Según los datos existentes, este factor proporciona la explicación más probable. Los resultados de los cálculos de 2D: 4D C-tree con un poder explicativo adicional de los síntomas del TDAH también apoyan esta explicación. El juego adictivo es más frecuente en los hombres. [ 29 ]–[ 32 ] y se asocia con TDAH [ 34 ] y búsqueda de sensaciones [ 33 ]. Todas estas características se han vinculado previamente a valores bajos de 2D: 4D. Una razón común para estas asociaciones parece ser una alta carga de andrógenos durante el embarazo.

Comprender los caminos que van desde la testosterona prenatal mejorada hasta la adicción a los juegos será crucial para definir las políticas potenciales dirigidas a la adicción a los videojuegos. La testosterona prenatal puede inducir un comportamiento adictivo a través de varios canales, incluidos los siguientes: (1) La abundancia de testosterona prenatal modula el sistema de recompensa mesolímbica [ 53 ] afectando así potencialmente el comportamiento de juego adictivo en adultos. (2) Las reglas específicas del mundo cibernético en comparación con el mundo real podrían compensar las limitaciones en la capacidad de interacción social causadas por la alta carga de testosterona prenatal. Se ha demostrado que los niveles de testosterona fetal más altos reducen la empatía y la capacidad de descifrar la expresión facial emocional, es decir, comprender lo que piensan y sienten otras personas [ 54 ]. En línea con eso, los valores más bajos de 2D: 4D se relacionaron con la reducción de la empatía en los hombres [ 55 ]. Además, un 2D más pequeño: 4D está vinculado a una sospecha social más indiscriminada [ 56 ]. Por lo tanto, la alta testosterona prenatal podría causar problemas interpersonales y aislamiento social y, por lo tanto, implicar un comportamiento patológico de los videojuegos como una estrategia de afrontamiento. (3) Es probable que las habilidades que facilitan o impiden el uso de la computadora modulen el riesgo de una persona de desarrollar una adicción a los videojuegos. Por lo tanto, nuestros resultados coinciden con los hallazgos anteriores que relacionan los bajos valores de 2D: 4D con las habilidades de programación relacionadas con Java y los altos valores de 2D: 4D con la ansiedad relacionada con la computadora [ 57 ].

Anteriormente, encontramos valores medios bajos de 2D: 4D en individuos con adicción al alcohol. [ 26 ], un trastorno de adicción relacionado con sustancias. Cabe destacar que los valores bajos de 2D: 4D también ocurren en personas con una adicción a los videojuegos, que es un trastorno adictivo no relacionado con sustancias que es más frecuente en hombres que en mujeres. Este resultado subraya la similitud entre la adicción relacionada con sustancias y la adicción a los juegos de Internet [ 58 ]. Según el DSM-5, el desorden de los juegos de Internet se incluye en el apéndice como un tema para futuras investigaciones. La literatura sugiere una base biológica de la adicción a los juegos de computadora e internet. [ 59 ]–[ 61 ]. Los resultados presentados aquí proporcionan evidencia adicional de una base biológica de la adicción a los juegos de Internet y, por lo tanto, ofrecen un argumento para su clasificación como un trastorno de la adicción.

Muchos fenómenos se han relacionado con valores bajos de 2D: 4D, la mayoría de los cuales son compatibles con la hipótesis del cerebro hiper-masculino. Por lo tanto, los valores bajos de 2D: 4D pueden considerarse como un proxy del endofenotipo "organización cerebral hiper-masculina". Sin embargo, el efecto preciso de una alta carga de andrógenos prenatal en la vida de un individuo y en el comportamiento adulto futuro de ese individuo también debe depender de variables e influencias adicionales. El fenotipo conductual específico que evoluciona como resultado de la organización del cerebro hiper-masculino probablemente depende de una gran cantidad de factores genéticos y ambientales que se experimentan durante la vida de un individuo. Por lo tanto, la presencia de valores bajos de 2D: 4D no sugiere un diagnóstico o pronóstico específico para una sola persona. Sin embargo, el conocimiento de los valores de 2D: 4D puede ayudar a mejorar el diagnóstico y pronóstico de un individuo asociado con diferentes conductas y trastornos problemáticos cuando se usa en combinación con otros marcadores.

Estos resultados pueden tener implicaciones importantes para el diagnóstico, la prevención y las consecuencias de los juegos adictivos. Un valor bajo de 2D: 4D por sí solo no es un diagnóstico de juego adictivo, pero este factor puede facilitar el diagnóstico cuando se usa junto con otros marcadores. Un valor bajo de 2D: 4D puede ayudar a identificar a las personas que corren el riesgo de un futuro desarrollo de juegos adictivos y, por lo tanto, puede facilitar la prevención. Se han realizado varios intentos para predecir el desarrollo de la adicción a los juegos de Internet en individuos [ 62 ]–[ 67 ]. Un valor bajo de 2D: 4D es un marcador de rasgo novedoso; Combinado con otros marcadores, su uso puede mejorar la predicción del desarrollo futuro o el diagnóstico actual de la adicción a los juegos de Internet. Tales modelos de predicción mejorados pueden permitir el desarrollo de estrategias preventivas efectivas.

Investigamos individuos en un estrecho rango de edad; además, la edad media no difirió entre los dos grupos. En estudios previos, la edad, en todo caso, solo se asoció marginalmente con 2D: valores de 4D [ 68 ]. Por lo tanto, la edad no fue considerada en los análisis no paramétricos. En particular, el nivel de educación no difirió entre los dos grupos investigados en este estudio.

En análisis adicionales, también verificamos una posible relación no monotónica entre las medidas de 2D: 4D y la adicción a los videojuegos utilizando la puntuación total de CSAS-II, como se ha informado, por ejemplo, para las medidas de 2D: 4D y altruismo [ 69 ]. Los análisis de regresión lineal no revelaron una tendencia lineal significativa, cuadrática o combinada, también con la transformación logarítmica de la media aritmética (ver [ 69 ]). Además, estos resultados fueron confirmados por análisis de regresión no paramétricos. [ 70 ], [ 71 ]. En conjunto, estos análisis apoyan el supuesto de considerar la adicción a los videojuegos como un constructo categórico con categorías cualitativas distintas (no problemáticas frente a problemáticas, es decir, en riesgo / adictas), como se informó anteriormente para la adicción al alcohol. [ 72 ].

El tiempo dedicado a los videojuegos solo no define la adicción. Para el diagnóstico de "adicción a los videojuegos" se deben cumplir otros criterios: preocupación, abstinencia, tolerancia, pérdida de control y uso continuo a pesar de las consecuencias negativas. Un punto fuerte de este estudio es la composición de los participantes. Todos los participantes pasaron algo de tiempo cada día con juegos de video, pero solo la mitad de los participantes tenían criterios adicionales que los definían como riesgo / adicto (según la evaluación de CSAS-II). Por lo tanto, nuestros resultados definen 2D: 4D como un factor de riesgo relacionado específicamente con la adicción a los videojuegos, no solo a los videojuegos en sí.

Se deben observar varias limitaciones del estudio. Utilizamos un diseño monocéntrico, transversal, de casos y controles, que permite la detección de asociaciones solamente, sin relaciones causales. Además, investigamos solo a los machos, y el grupo de muestra fue relativamente pequeño. El fuerte tamaño del efecto de 2D: 4D en la adicción a los videojuegos probablemente permitió la detección de diferencias de grupo a pesar del número relativamente bajo de sujetos. En nuestro estudio anterior, también encontramos un gran tamaño del efecto que relaciona 2D: 4D con la adicción al alcohol. [ 26 ]. Debido a las conocidas diferencias sexuales en el comportamiento adictivo [ 5 ], los estudios futuros deben incluir mujeres, deben incluir otras etnias y también deben incluir un tamaño de muestra más grande.

AGRADECIMIENTOS

Declaración de financiación

Los fondos para este estudio fueron proporcionados por becas intramuros del Hospital Universitario de la Universidad Friedrich-Alexander de Erlangen-Nuremberg y por el Ministerio de Ciencia y Cultura de Baja Sajonia. Los financiadores no tuvieron ninguna función en el diseño del estudio, la recopilación y el análisis de datos, la decisión de publicar o la preparación del manuscrito.

Referencias