ScientificWorldJournal. 2014;2014:874648. doi: 10.1155/2014/874648.
Wang CW1, Chan CL2, Mak KK3, Ho SY3, Wong PW4, Ho RT2.
Resumen
Este estudio piloto investigó los patrones de los hábitos de juego de video e internet y la prevalencia y correlación de la adicción al juego en adolescentes de Hong Kong. Un total de estudiantes de 503 fueron reclutados de dos escuelas secundarias. Los comportamientos adictivos de los juegos de video e Internet se evaluaron utilizando la Escala de Adicción al Juego. Los factores de riesgo para la adicción al juego se examinaron mediante regresión logística. Una gran mayoría de los sujetos (94%) informaron que usaban juegos de video o de Internet, con uno de cada seis (15.6%) identificado como adicto a los juegos. El riesgo de adicción al juego fue significativamente mayor entre los niños, aquellos con bajo rendimiento académico y los que preferían los juegos en línea de varios jugadores. La adicción al juego se asoció significativamente con el tiempo promedio que pasaba jugando a la semana, la frecuencia de gastar dinero en el juego, el período de gasto en el juego, la falta de armonía familiar percibida y tener más amigos cercanos. Estos resultados sugieren que se necesitan estrategias o programas educativos y preventivos efectivos.
1. Introducción
Con la popularidad de los dispositivos de alta tecnología (computadora, tableta y teléfono inteligente) y el uso de Internet en los últimos años, jugar juegos en línea o fuera de línea se ha convertido en una actividad popular, especialmente entre los jóvenes. Las personas suelen jugar videojuegos para entretenerse, divertirse, buscar desafíos, hacer frente emocionalmente y escapar de la realidad a la virtualidad para satisfacer sus necesidades o motivaciones insatisfechas [1]. Aunque algunos estudios han demostrado los efectos beneficiosos de los videojuegos sobre la salud psicológica y física [2, 3], la mayoría de las investigaciones sobre videojuegos se han centrado en los efectos negativos en los jugadores. Se ha sugerido que el exceso de videojuegos se asocia con un tiempo de sueño reducido, actividades de ocio limitadas, insomnio [4], problemas de atención, bajo rendimiento académico [5], ansiedad, síntomas depresivos, deterioro de las relaciones interpersonales, conflictos familiares, violencia juvenil o delitos [1], menor autoestima y menor satisfacción con la vida cotidiana [6]. La adicción a los videojuegos puede provocar problemas de salud particularmente graves en los adolescentes, ya que están experimentando cambios físicos y psicosociales significativos y carecen de autorregulación [7–9]. En todo el mundo, la adicción a los videojuegos se está convirtiendo en una seria preocupación entre los jugadores jóvenes [10].
Durante la última década, varios estudios han examinado la adicción a Internet en general entre los adolescentes con diversos criterios diagnósticos y los resultados fueron inconsistentes [7, 9, 11–13]. Sin embargo, el término "adicción a Internet" no está respaldado en la quinta edición recientemente publicada del Manual Diagnóstico y Estadístico de Trastornos Mentales (DSM-5). En cambio, el término "trastorno de los juegos de Internet" se ha incluido en la tercera sección de la DSM-5 como condición que justifica más investigación clínica y experiencia antes de que pueda considerarse un trastorno formal [14]. Por lo tanto, los estudios científicos en internet o la adicción a los videojuegos son realmente necesarios.
El número de estudios en este campo es limitado y diferentes términos, como el uso problemático de juegos de computadora [15], uso problemático de videojuegos [16–18], dependencia de videojuegos [4], y el uso patológico de videojuegos [5, 19, 20], ha sido usado. Falta un acuerdo sobre los criterios de "uso problemático", que es un término general y generalmente más suave que "uso patológico". Sin embargo, el término "patológico" no está respaldado en el DSM-5 para evitar reforzar el estigma social de ser un usuario problemático [21]. En el presente estudio, usamos el término "adicción al juego" como sinónimo de "uso patológico" para referirnos a una condición por la cual el deterioro funcional en la vida diaria es causado por el exceso de video o juegos por Internet.
Algunos estudios han examinado la prevalencia de la adicción a los videojuegos [4, 5, 15–17, 19, 20, 22, 23], pero los datos informados variaron enormemente entre países. Choo et al. reportaron una prevalencia de 8.7% entre los jóvenes de Singapur [20]. Salguero y Morán encontraron una tasa similar de 9.9% entre los adolescentes españoles [18]. Un estudio con una muestra nacional de jóvenes estadounidenses de 8 a 18 años indicó una prevalencia de 8.0% [5]. Rehbein y colegas [4] encontró entre los adolescentes alemanes una prevalencia de 1.7%, pero otro estudio [15] informaron una menor prevalencia de 0.2%. Haagsma et al. informaron una prevalencia de 3.3% en adolescentes y adultos jóvenes en los Países Bajos [16]. Los hallazgos inconsistentes pueden explicarse por varios factores, especialmente las diferencias socioculturales y de criterios [24]. Por lo que sabemos, no se han realizado estudios en este campo en Hong Kong.
Dada la vulnerabilidad de los adolescentes que enfrentan desafíos de desarrollo, una buena comprensión de las actividades de videojuegos en este grupo sería útil para diseñar programas efectivos de educación o prevención para promover su salud. Por lo tanto, el primer objetivo de este estudio fue examinar los perfiles de las conductas de los videojuegos en adolescentes. El segundo objetivo fue estimar la prevalencia de la adicción al juego y examinar sus correlatos en una muestra de adolescentes de Hong Kong.
2. Métodos
2.1. Temas y procedimiento
Este estudio transversal se realizó en octubre 2013. Los sujetos fueron reclutados principalmente de dos escuelas secundarias en diferentes distritos (Distrito Central y Kowloon East) de Hong Kong. Las escuelas fueron seleccionadas al azar y todos los estudiantes en las clases seleccionadas de diferentes grados, a saber, los grados 8 a 11, fueron invitados a participar en la encuesta. Los estudiantes en el primer año de la escuela secundaria (grado 7) no fueron contactados debido a la reciente transición en su vida escolar. Los estudiantes en el último año de la escuela secundaria (grado 12) tampoco fueron contactados debido a su carga de estudio. Cada sujeto completó un cuestionario anónimo. Los propósitos del estudio se presentaron completamente, y se obtuvieron los consentimientos de la escuela, los padres y los estudiantes antes de la recopilación de datos. De los estudiantes de 520 invitados, 503 (96%) devolvió un cuestionario válido. La aprobación ética se obtuvo del Comité de Ética de Investigación Humana para Facultades No Clínicas de la Universidad de Hong Kong.
2.2. Mediciones
2.2.1. Información social y demográfica
La información demográfica y personal obtenida incluyó edad, sexo, grado, número de amigos cercanos y niveles de estrés y soledad autoevaluados. Los factores relacionados con la familia incluyen el nivel de educación de los padres y el estado civil, el estado económico de la familia, la armonía familiar percibida y la propiedad de dispositivos como computadoras, tabletas y teléfonos inteligentes. Los factores relacionados con la escuela incluyen el desempeño académico autoevaluado, la relación con los compañeros de clase y la relación con los maestros. La armonía familiar se evaluó mediante una versión revisada del Índice de armonía familiar [25], que incluyó cinco ítems para evaluar la calidad de las relaciones con o entre miembros de la familia (3 ítems), la obediencia de los estudiantes a sus padres (1 ítem) y el cuidado percibido por sus padres (1 ítem) en una escala Likert de 5 puntos que van de 0 (nunca) a 4 (muy a menudo). La puntuación de la escala es la suma de todos los elementos. El alfa de Cronbach para la escala fue de 0.83 en el presente estudio. Cada alumno indicó la cantidad de amigos con los que podían hablar sobre asuntos privados y la cantidad de amigos a los que podían pedir ayuda. El número de amigos cercanos fue el promedio de estos dos números. Otros factores se midieron utilizando ítems individuales.
2.2.2. Jugando juego
Primero, se les pidió a los encuestados que informaran cuántos días solían jugar juegos cada semana durante los últimos meses de 6 y cuántas horas jugaban en un día de la semana promedio y en los días de fin de semana. El tiempo total de juego por semana se estimó multiplicando las horas jugadas en un día de la semana típico por el número de días de la semana que el encuestado informó de jugar más el tiempo total de juego en los días de fin de semana. En segundo lugar, se preguntó a los encuestados sobre el tipo de juego (por ejemplo, juegos multijugador en línea, juegos en línea para un solo jugador y juegos casuales sin conexión) que jugaban con mayor frecuencia. En tercer lugar, se les pidió que informaran la frecuencia de gastar dinero en juegos mensuales durante el año pasado, utilizando tres elementos para evaluar la frecuencia con la que compraban juegos de DVD, juegos comerciales y gastaban dinero para jugar juegos en línea en un Likert de 5 puntos. escala que va desde 0 (nunca) a 4 (muy a menudo). También se les pidió que informaran la cantidad total de dinero que habían gastado en juegos en un mes promedio (un artículo). Finalmente, se les pidió que indicaran cuánto tiempo llevaban jugando juegos en Internet y cuánto tiempo habían gastado dinero en juegos.
2.2.3. Comportamientos problematicos
Los comportamientos problemáticos de los juegos de video e Internet se evaluaron mediante una versión traducida en chino de la versión corta de la Game Addiction Scale (GAS) [26], que fue desarrollado para evaluar el alcance de los problemas relacionados con el juego entre los adolescentes. Una revisión sistemática de las herramientas de evaluación psicométrica para videojuegos patológicos sugiere que el GAS proporciona la información más relevante clínicamente y ha demostrado una fuerte validez convergente [27]. La escala incluye siete elementos para evaluar los siete componentes principales de la adicción a los videojuegos (preocupación / atención, síntomas de abstinencia, tolerancia, problemas, conflicto, pérdida de interés y modificación del estado de ánimo), que son coherentes con los criterios de los síntomas de la adicción a Internet como se identifica en un estudio previo [24]. Los criterios de síntomas han sido utilizados como la clave. DSM-5 criterios para el trastorno del juego en internet [14]. Se pidió a los sujetos que indicaran la frecuencia con la que habían experimentado cada una de las situaciones descritas en los últimos meses de 6 en una escala Likert de cinco puntos que van desde 1 (nunca) a 5 (muy a menudo). Estos elementos se derivaron de la escala de elementos 21 original, en función de la carga de factor más alta. Aunque la versión completa puede ser más confiable y matizada, la forma corta del GAS parece ser psicométricamente sólida y útil para encuestas a gran escala [15]. La consistencia interna de la forma corta de la GAS fue buena con un alfa de Cronbach de 0.93 y 0.94 para las dos escuelas en el presente estudio. Un análisis factorial de los siete elementos del GAS proporcionó apoyo para un modelo de un solo factor.
Según Lemmens et al. El26], las calificaciones de 3 (a veces) o superiores en los artículos de GAS indicaron síntomas de adicción al juego. En el estudio original se sugirió un enfoque monotético en el que los encuestados deben respaldar los siete elementos para identificar la adicción al juego y un enfoque politético en el que los encuestados respaldan al menos cuatro de los elementos para clasificar a los jugadores problemáticos.26]. De acuerdo con los criterios potenciales clave (es decir, dos síntomas centrales (síntomas de preocupación y abstinencia) más al menos uno de los otros cinco síntomas) para el trastorno de los juegos de Internet [14, 24], utilizamos un enfoque politético modificado para detectar la adicción al juego, lo que requiere que al menos los elementos de 3 GAS tengan una calificación de 4 (a menudo) o superior. En comparación con el enfoque monotético recomendado por Lemmens et al. El26], el enfoque modificado demostró la misma sensibilidad (81.0%) y una especificidad mejorada (84.6% versus 87.3%) en el presente estudio.
Los comportamientos problemáticos del uso de internet en general se evaluaron mediante la prueba de adicción a internet (IAT) [28]. El IAT es una escala ampliamente utilizada en el campo y se ha validado en la versión tradicional china [29]. Incluye artículos 20 derivados de la DSM-IV-R criterios de diagnóstico para el juego patológico y calificados en una escala Likert de 1 (rara vez) a 5 (muy a menudo). El puntaje máximo para la escala es 100 y un puntaje de 70 o superior indica adicción a internet [28]. En el presente estudio, el IAT se usó para validar el GAS, ya que jugar juegos en línea era un poderoso predictor de la adicción a Internet [13]. El conocimiento subjetivo de los problemas relacionados con el juego también se evaluó mediante dos elementos que preguntaban a los estudiantes si su gestión del tiempo se había visto afectada por los juegos y si su estudio o tarea se habían visto afectados por los juegos en una escala Likert de cinco puntos que van desde 0 (nunca) a 4 (muy a menudo).
3. Análisis estadístico
Se utilizaron análisis descriptivos para describir la información social y demográfica de los estudiantes, los comportamientos de juego y la prevalencia de una probable adicción al juego. Del estudiante tSe usaron pruebas de prueba y chi-cuadrado para examinar la diferencia de sexo para variables continuas y variables categóricas, respectivamente. Se realizaron análisis jerárquicos de regresión logística para examinar el poder predictivo de diferentes variables para la adicción al juego, con datos demográficos y variables relacionadas con la familia y la escuela incluidas en el modelo de regresión en el primer paso, los tipos de juegos en el segundo paso y el comportamiento del juego. Variables relacionadas en el tercer paso. Para reducir el número de covariables potenciales con bajo poder explicativo, se realizaron análisis de correlación bivariados antes de los análisis de regresión y solo se seleccionaron variables estadísticamente significativas. Todos los análisis estadísticos se realizaron utilizando el software IBM SPSS Statistics (20.0). UNA P El valor inferior a 0.05 se consideró estadísticamente significativo.
4. Resultados
4.1. Características sociales y demográficas
Las características demográficas y las variables relacionadas con la familia y la escuela se muestran en Tabla 1. No hubo una diferencia significativa entre niños y niñas excepto por el número de amigos cercanos (P <0.001) y propiedad de la computadora (P <0.01).
4.2. Comportamientos de juego
4.2.1. Frecuencia de juego y tiempo de juego
De todos los temas, 46% jugó juegos casi todos los días y 47.2% jugó algunos días a la semana. Durante la semana, 22.9% jugó más de 3 horas y 31.2% jugó más de 1 horas cada día, mientras que en los fines de semana 36.6% jugó más de 3 horas y 32% jugó más de 1 horas por día. Alrededor de 21% de los encuestados descargaron juegos, 6% compró juegos de DVD, 7% jugó juegos comerciales en máquinas de casino y 11% gastó dinero para jugar juegos en línea con frecuencia o muy a menudo. En total, alrededor de 40% informó haber gastado dinero en juegos, de los cuales 3.6% gastó más de HK $ 500 (US $ 65) y 9.9% gastado HK $ 200 – 500 (US $ 25 – 64) cada mes. Alrededor de 29% había gastado dinero para jugar juegos durante más de un año.
4.2.2. Diferencias en la frecuencia de reproducción y el tiempo de reproducción según la demografía
Más niños (54%) que niñas (38%) reportaron jugar juegos casi todos los días. Sólo el 4% de los niños y 9.5% de las niñas no jugaban juegos regularmente (P = 0.001). Durante los días de semana, 27.3% de los chicos jugó más de 3 horas y 35.1% jugó 1 a 3 horas por día, en comparación con solo 18.5% y 27.3% en niñas, respectivamente (P = 0.001). Durante los días de fin de semana, más niños (44.3%) que niñas (29.2%) jugaron más de 3 horas por día (P <0.001). En los niños, el 59% había gastado dinero en juegos y el 5.6% había gastado más de HK $ 500 (US $ 65) cada mes, que eran más comunes que el 21.7% y el 1.6%, respectivamente, en las niñas (P <0.001). En general, más niños que niñas habían gastado dinero en la compra de juegos en DVD (P <0.001), jugar juegos comerciales (P <0.001) y juegos en línea (P <0.001). Más niños que niñas habían gastado dinero en juegos durante más de un año (P <0.001). No se observaron diferencias significativas en los comportamientos de juego por grado, excepto que los estudiantes de grados inferiores pasaron más tiempo jugando durante los días de semana (P = 0.005) y más dinero gastado en juegos de DVD (P = 0.042).
4.2.3. Tipos de juegos jugados
En total, 46.7% de los sujetos prefirieron jugar juegos multijugador en línea, 16.9% prefirió jugar juegos en línea para un solo jugador, y solo 10% prefirió jugar juegos casuales fuera de línea. Más niños (69.1%) que niñas (24.8%) preferían jugar juegos multijugador en línea, mientras que más niñas (24%) que niños (9.6%) preferían jugar juegos en línea para un solo jugador (ambos P <0.001). Aunque no significativo (P = 0.059), menos estudiantes de 11 de grado jugaron juegos que las calificaciones inferiores.
4.3. Comportamiento problemático del juego
4.3.1. Prevalencia de adicción al juego probable
Los porcentajes de los encuestados que han respaldado los criterios a menudo y muy a menudo para cada elemento del GAS se presentan en Tabla 2. Con base en los criterios modificados para el GAS, 15.7% de los estudiantes cumplió con los criterios para una posible adicción al juego. La tasa fue significativamente mayor en niños (22.7%) que en niñas (8.7%) (P <0.001).
Dado que la versión china del GAS no ha sido validada antes, también hemos examinado la validez del GAS. Los resultados basados en los análisis de correlación de Pearson indicaron que la puntuación compuesta del GAS se correlacionó fuertemente con la conciencia de los sujetos del problema para la gestión del tiempo (r = 0.814, P <0.001) y rendimiento académico (r = 0.817, P <0.001) afectados por los juegos. La puntuación compuesta del GAS también se correlacionó significativamente con la puntuación total del IAT (r = 0.619, P <0.001).
4.3.2. Correlatos de la adicción al juego con variables sociales y demográficas
El análisis de correlación bivariable mostró que la adicción al juego estaba relacionada con el sexo, el rendimiento académico, la armonía familiar percibida, las relaciones con los compañeros de clase y el número de amigos cercanos, pero no con la edad, el grado, el número de miembros de la familia / hermanos, el estado civil de los padres, la educación de los padres, estado económico familiar y propiedad de los dispositivos (computadora, tableta y teléfono inteligente). Los resultados del análisis de regresión logística multivariable (Tabla 3) indicaron que la adicción al juego era significativamente más probable en los niños (OR = 2.49, 95% CI: 1.41 – 4.40), aquellos con un rendimiento académico bajo (OR = 2.80, 95% CI: 1.13 – 6.92), aquellos con una falta familiar percibida ( OR = 3.36, 95% CI: 1.53 – 7.41), y aquellos que reportaron más amigos que otros (OR = 3.08, 95% CI: 1.63 – 5.82).
4.3.3. Correlatos de la adicción al juego con los hábitos de juego
Como se muestra en Tabla 3, el riesgo de adicción al juego fue significativamente mayor entre los que preferían los juegos en línea multijugador (OR = 2.50; 95% CI: 1.29 – 4.58) que los que preferían otros juegos. El análisis de correlación bivariable indicó que la adicción al juego estaba correlacionada con el tiempo promedio de juego por semana, la frecuencia de gastar dinero en juegos, la cantidad de dinero gastado en juegos, el período de juegos de Internet y el período de gastar dinero en juegos. Después de poner estas variables en el modelo de regresión y ajustar otras variables, la adicción al juego se asoció significativamente con el tiempo promedio de juego por semana (OR = 1.32, 95% CI: 1.16 – 1.49), una mayor frecuencia de gastar dinero en juegos ( OR = 1.18, 95% CI: 1.02 – 1.36), y un período más largo de gasto en juegos (OR = 1.35, 95% CI: 1.01 – 1.81), pero no con la cantidad de dinero que se gasta en juegos y el período de juegos de Internet .
5. Discusión
El presente estudio es probablemente el primero en examinar el patrón de los hábitos de juego de video o de internet, en particular entre los adolescentes de Hong Kong. Los resultados mostraron que jugar videojuegos era una actividad generalizada entre los adolescentes de Hong Kong. Pocos adolescentes (7%) no jugaban juegos regularmente. Nuestros resultados también mostraron que alrededor del 40% de los adolescentes de Hong Kong habían gastado dinero en juegos regularmente, aunque la cantidad de dinero era limitada, y que los niños gastaban más tiempo y más dinero en los juegos que las niñas. Para la gran mayoría de los adolescentes, los juegos parecían ser una actividad de ocio inofensiva. Estudios anteriores han sugerido que el uso moderado de Internet y los juegos de computadora se asocia con una orientación académica más positiva que el no uso o los altos niveles de uso [23]. Sin embargo, una pequeña proporción de los jugadores con un uso excesivo de los juegos de video e Internet pueden haber mostrado comportamientos de juego problemáticos.
Actualmente, todavía hay una falta de instrumentos culturalmente sensibles para detectar comportamientos de juego problemáticos en la sociedad china. En este estudio utilizamos el GAS, que se desarrolló en los Países Bajos, para estimar la prevalencia de la adicción al juego. Las propiedades psicométricas de la escala han sido examinadas en este estudio y nuestros resultados han demostrado una buena confiabilidad y validez para la versión china del GAS. En el presente estudio, hemos utilizado un enfoque de puntuación revisado para GAS. Nuestros resultados sugieren que el enfoque de puntuación revisado parece mejor que el enfoque original. Lemmens et al. El26] sugieren que los criterios para cada ítem deben cumplirse al menos ocasionalmente. Esta definición debe ser discutida críticamente y utilizada con cautela. De acuerdo con la DSM-5 criterios, los síntomas del trastorno de los juegos de Internet deberían durar al menos 3 meses [14, 24]. Por lo tanto, el umbral de corte elegido es relativamente bajo y la adicción al juego se sobreestimaría [15]. Por lo tanto, puede ser más confiable usar el enfoque revisado propuesto en el presente estudio para identificar una posible adicción al juego.
Encontramos que 15.6% de los encuestados podría considerarse como jugadores adictos. Esta prevalencia parece ser más alta que la reportada en otras regiones [4, 5, 16, 18, 20] pero comparables a las tasas informadas de adicción a internet en general en Hong Kong como se informó en estudios anteriores [7, 12, 13, 30]. Un estudio anterior informó que aproximadamente el 20% de los adolescentes de 11 a 18 años podrían clasificarse como adictos a Internet [13]. Otro estudio sugirió que 17.2% de los estudiantes eran adictos a internet [30]. En un estudio reciente, Shek y Yu informaron que el 26.7% de los adolescentes tempranos cumplía con los criterios definidos para la adicción a internet [7]. Hong Kong es una ciudad densamente poblada donde el espacio para actividades físicas al aire libre es muy limitado y predomina un estilo de vida sedentario. Los juegos de video o internet pueden ser una forma importante de recreación para varios adolescentes. Por lo tanto, una alta tasa de adicción al juego puede ser comprensible. La tasa observada de adolescentes afectados señala la necesidad de programas o estrategias efectivas de educación y prevención en Hong Kong para evitar los efectos negativos de los juegos de video en los adolescentes.
En nuestro estudio, se ha observado una diferencia significativa en la prevalencia de la adicción al juego entre niños y niñas, lo que es consistente con los resultados de estudios recientes sobre la adicción al juego [4–6, 16, 20] pero inconsistente con los resultados de estudios previos sobre la adicción a internet en general [7, 9]. La disparidad puede ser atribuible a las diferentes actividades en línea de hombres y mujeres. Por lo general, los niños prefieren jugar juegos de video e Internet, mientras que las niñas prefieren usar Internet para las redes sociales [31]. Un hallazgo significativo en este estudio puede ser que la falta de armonía familiar percibida está significativamente asociada con la adicción al juego en los adolescentes. En general, la familia desempeña un papel muy importante en el desarrollo psicosocial y el bienestar de los niños, especialmente en las sociedades chinas. Estudios previos han sugerido que un alto conflicto entre padres y adolescentes [32] o relaciones familiares conflictivas [9] predecir la adicción a internet en adolescentes. Nuestros resultados indican además que jugar videojuegos puede ser una actividad importante en línea para esos adolescentes, ya que jugarlos puede ayudarlos a olvidar o "escapar" de cosas desagradables, reducir la tensión y mejorar el estado de ánimo [33]. Los resultados de estudios anteriores pueden resaltar la importancia de la intervención familiar para la adicción a Internet en adolescentes, y los resultados del presente estudio pueden ayudar a mejorar la eficiencia de la intervención familiar. Por otro lado, también es probable que los comportamientos adictos en adolescentes puedan llevar a la falta de armonía familiar. Se necesitan más estudios longitudinales para abordar la relación causal entre la armonía familiar y la adicción a los juegos de video o internet. De acuerdo con informes anteriores [9], no encontramos una asociación entre la adicción a los juegos y el nivel de educación de los padres.
Nuestros resultados mostraron que aquellos estudiantes que informaron tener más amigos cercanos eran más propensos a demostrar una adicción al juego que aquellos que reportaron menos amigos. Este hallazgo es consistente con los resultados de un estudio sobre el uso problemático de internet en estudiantes chinos [9]. El resultado puede atribuirse al efecto de pares, ya que los adolescentes que son adictos a los juegos tienden a interactuar con más amigos en Internet. Estudios anteriores han indicado que las relaciones entre pares tienen un fuerte efecto positivo sobre el uso de sustancias en adolescentes [34]. Hasta la fecha, los estudios sobre los efectos de la influencia de los compañeros en los comportamientos de juego todavía son limitados. Se necesita más investigación para explorar el patrón de interacción con los compañeros en Internet entre los adolescentes. Con respecto a los factores relacionados con la escuela, nuestro estudio indicó que los estudiantes con bajo rendimiento escolar tenían un mayor riesgo de adicción al juego. Esto es consistente con hallazgos previos [4, 5, 20]. Al contrario de los informes anteriores sobre la adicción a internet en general [9, 35, 36], no encontramos una asociación entre la adicción al juego y el nivel de estrés o las malas relaciones con los compañeros de clase, posiblemente debido al pequeño tamaño de la muestra. Otros estudios a gran escala pueden generar resultados significativos en este aspecto.
En línea con hallazgos anteriores [4, 16, 37, 38], nuestros resultados indicaron que aquellos que jugaban juegos multijugador en línea jugaban más horas por semana y tenían un mayor riesgo de adicción al juego, posiblemente debido al mayor disfrute y la interacción con otros jugadores, lo que podría resultar en un juego prolongado. También notamos que el tiempo dedicado a los juegos se correlacionó positivamente con la adicción a los juegos. Esto también es consistente con los resultados de estudios previos [16, 19]. Por lo tanto, restringir el tiempo de los adolescentes para jugar puede ser una medida eficaz para prevenir la adicción a los juegos. Un posible hallazgo único e interesante de este estudio es que el riesgo de adicción al juego está significativamente asociado con el período y la frecuencia de gastar dinero en juegos, pero no con la cantidad de dinero gastado en juegos. Hasta donde sabemos, pocos estudios han abordado este tema antes. A diferencia de los juegos de azar en línea entre adultos, los adolescentes suelen gastar dinero en juegos por diversión y no por lucro. Sin embargo, el gasto persistente de dinero en juegos puede ser un predictor importante de la adicción al juego. Nuestros hallazgos pueden tener implicaciones para la intervención.
Nuestros resultados deben interpretarse a la luz de varias limitaciones. Primero, el enfoque del presente estudio fue sobre los juegos de video y de internet en general en lugar de los juegos de internet en particular. Hasta la fecha, los estudios sobre juegos de internet son todavía limitados. Un enfoque en los videojuegos en general hace que nuestros resultados sean comparables a los informes de estudios anteriores. En segundo lugar, el presente estudio no se basó en una entrevista psiquiátrica estructurada y criterios de diagnóstico para el trastorno de los juegos de Internet [39], pero esto no socavó la confiabilidad y las implicaciones de nuestros hallazgos. Nuestro objetivo fue examinar a los adolescentes en alto riesgo. La atención al grupo de riesgo siempre es importante para la prevención de problemas clínicos. Tercero, el diseño de investigación transversal del presente estudio puede no permitir conclusiones causales entre la adicción a los videojuegos y los factores relevantes. Además, un tamaño de muestra modesto en este estudio piloto puede dificultar las estimaciones sólidas, pero esto no disminuye la importancia estadística de nuestros resultados. Sin embargo, debe ser prudente generalizar las tasas informadas en nuestro estudio debido al diseño del estudio piloto. Otros estudios a gran escala pueden ser justificados. Finalmente, solo la forma corta del GAS se utilizó y validó en este estudio. Puede haber una inquietud acerca de si algunos elementos del GAS pueden discriminar de manera confiable el comportamiento problemático de los comportamientos saludables y entusiastas en el contexto cultural chino. Se necesita una mayor validación de la versión china del artículo 21 GAS. A pesar de estas limitaciones, el estudio actual es uno de los primeros en examinar los hábitos de los videojuegos entre los adolescentes en una sociedad china moderna y proporciona una adición útil a la literatura relacionada con las conductas adictivas.
En conclusión, los juegos de video e internet son una actividad generalizada entre los adolescentes de Hong Kong, y una proporción sustancial de ellos puede mostrar comportamientos adictivos con respecto a los juegos de video e internet. Se debe prestar especial atención a aquellos estudiantes que son particularmente vulnerables a la adicción a los juegos de video e Internet. Dado que la adolescencia es un momento en el que las personas experimentan cambios biológicos, psicológicos y sociales significativos, es posible que se necesiten programas efectivos de educación e intervención para ayudar a los adolescentes y jóvenes a superar con éxito los desafíos del desarrollo. Los factores correlacionados identificados en el presente estudio pueden resaltar la importancia de los programas de educación o prevención orientados a la familia y a la escuela en este aspecto. Se necesita más investigación para comprender los mecanismos subyacentes de la adicción a los juegos de video e internet y para explorar estrategias preventivas o de intervención eficaces.
AGRADECIMIENTOS
Esta investigación fue apoyada por la financiación de pequeños proyectos de la Universidad de Hong Kong. El patrocinador no tuvo ningún otro papel en el diseño del estudio; en la recolección, análisis e interpretación de datos; en la redacción del informe; y en la decisión de presentar el documento para su publicación.
Referencias
;