BMC Psychiatry. 2016; 16: 132.
Publicado en línea 2016 Mayo 10. doi 10.1186/s12888-016-0836-3
PMCID: PMC4862221
Resumen
Antecedentes
La Escala de Adicción al Juego (GAS) del ítem 7 se usa para detectar el uso adictivo del juego. Tanto la validación cruzada lingüística como la validación en francés y alemán son necesarias en muestras adultas. El objetivo del estudio es evaluar la estructura factorial de las versiones francesa y alemana del GAS entre los adultos.
Métodos
Dos muestras de hombres de francés (N = 3318) y alemán (N = 2665) áreas lingüísticas de Suiza se evaluaron con el GAS, el Inventario de depresión mayor (MDI), la Escala de búsqueda de sensaciones breves y el Cuestionario de personalidad de Zuckerman-Kuhlman (ZKPQ-50-cc). También fueron evaluados por consumo de cannabis y alcohol.
Resultados
La consistencia interna de la escala fue satisfactoria (Cronbach α = 0.85). Se encontró una solución de un factor en ambas muestras. Se encontraron asociaciones pequeñas y positivas entre las puntuaciones de GAS y el MDI, así como las subescalas de Neuroticismo-Ansiedad y Agresión-Hostilidad de ZKPQ-50-cc. Se encontró una pequeña asociación negativa con la subescala de Sociabilidad ZKPQ-50-cc.
Conclusión
El GAS, en sus versiones en francés y alemán, es apropiado para la evaluación de la adicción a los juegos entre los adultos.
Material suplementario electronico.
La versión en línea de este artículo (doi: 10.1186 / s12888-016-0836-3) contiene material complementario, que está disponible para usuarios autorizados.
Antecedentes
La expansión de Internet viene con numerosos beneficios, incluido su uso con fines comerciales, sociales, psicológicos, académicos y médicos [1–9]. Sin embargo, se han planteado graves preocupaciones relacionadas con posibles adicciones a Internet y juegos de Internet [10–15]. En particular, los juegos en línea han recibido atención por sus posibles enlaces a patrones de uso adictivos en un subconjunto de usuarios [16–18]. Varios estudios han reportado asociaciones importantes entre adicciones a Internet o juegos y construcciones o trastornos psiquiátricos [19], como la depresión [20–22], desórdenes de ansiedad [22, 23], desorden de déficit de atención [21, 24], la soledad [25–27], introversión, neuroticismo, impulsividad [17, 18, 26, 28–31], y trastornos por abuso de sustancias [32]. El uso excesivo de Internet se ha asociado además con problemas familiares y sociales [33, 34].
Trastorno de los juegos de Internet "(IGD) [35] se introdujo en la sección 3 del DSM-5 como una condición que garantiza más investigación clínica y experiencia antes de que se pueda considerar su inclusión como un trastorno formal. El DSM-5 sugiere que IGD puede referirse al uso persistente y recurrente de los juegos de Internet asociados con la angustia o el deterioro en un período mínimo de 12-mes.
Comúnmente se informó que los síntomas del trastorno de juegos de Internet incluyen la preocupación persistente por los juegos de Internet, la dificultad para controlar o reducir el tiempo empleado en los juegos, las consecuencias negativas de perder el control (engañar a otros, los conflictos, el aislamiento y la fatiga social, la pérdida de la relación o las oportunidades). ), pérdida de interés en otras actividades, uso de los juegos de Internet para escapar o aliviar un estado de ánimo disfórico, abstinencia y tolerancia [36–38].
Desde la aparición del concepto de adicción a internet [39] y Trastorno de juegos de Internet, se han desarrollado varias medidas psicométricas [37, 39–43]. La Escala de Adicción al Juego (GAS) del ítem 7 es una de esas medidas cortas. Esta escala fue desarrollada específicamente por Lemmens et al. evaluar el juego entre adolescentes [44] y se basó conceptualmente en los criterios para el juego patológico en la cuarta edición del DSM (DSM-IV). Cada elemento en el GAS está precedido por la declaración "Durante los últimos seis meses, con qué frecuencia ..." y se califica en una escala Likert de puntos 5 (1 = nunca, 2 = raramente, 3 = a veces, 4 = a menudo, y 5 = muy a menudo). Lemmens et al. El44] sugirió dos formatos para la evaluación de la presencia de adicción al juego: un formato monotético (todos los elementos con un puntaje superior a 3) y un formato politético (al menos la mitad de los elementos con un puntaje de 3 o superior). Él planteó la hipótesis de que el formato monotético conduciría a una mejor estimación de la prevalencia de la adicción que el formato politético [44].
Se encontraron buenas correlaciones entre las puntuaciones de GAS y el tiempo semanal empleado en los juegos. Las puntuaciones se correlacionaron además con una serie de construcciones previamente asociadas con las adicciones a los juegos, como una menor satisfacción con la vida, una menor competencia social, una mayor soledad y una mayor agresión [44]. Las puntuaciones GAS más altas se asociaron con sesgo de atención y más errores en la inhibición de la respuesta relacionada con las claves del juego [45]. Los hallazgos coinciden con numerosos estudios que relacionan la impulsividad y la reactividad de la señal específica con otras conductas adictivas [46–48], Adicción a Internet [17, 29] o trastornos relacionados con el juego [49]. Los análisis factoriales indicaron que el GAS era unidimensional [44, 50]. En comparación con otras escalas, el GAS tiene una mejor cobertura de los criterios de IGD en el DSM-5 [35] (ver también tabla 1).
Sorprendentemente, las características psicométricas de la escala no se informaron entre los adultos jóvenes a pesar de la amplia difusión de los juegos en esa población [16], particularmente entre los hombres jóvenes [25].
El objetivo principal del presente estudio fue investigar las propiedades psicométricas del GAS del ítem 7 en varones adultos jóvenes. Un objetivo secundario del estudio fue realizar una validación cruzada de dos muestras de diferentes regiones lingüísticas en Suiza (de habla francesa y alemana) y evaluar la invariancia o la propiedad de equivalencia del GAS en estos dos grupos lingüísticos.
Métodos
Participantes y procedimiento.
Los datos utilizados en este estudio se originaron en un estudio longitudinal diseñado para evaluar el uso de sustancias y juegos entre los jóvenes suizos: el Estudio de cohorte sobre factores de riesgo de uso de sustancias (C-SURF).
El estudio en cuestión, emitido a partir del protocolo de investigación C-SURF número 15 / 07, fue aprobado por el Comité de Ética para la Investigación Clínica de la Escuela de Medicina de la Universidad de Lausanne.
Todos los participantes dieron su consentimiento informado por escrito para participar en el estudio.
Los participantes fueron reclutados entre agosto de 2010 y noviembre de 2011 en tres de los seis centros de reclutamiento del ejército nacional. Uno de los centros se encuentra en Lausana (zona francófona) y los otros dos en Windisch y Mels (zona germanoparlante). Los centros de contratación cubren todos los cantones suizos de habla francesa y 21 de los 26 cantones de Suiza. El servicio militar obligatorio es obligatorio en Suiza, por lo que prácticamente todos los jóvenes de los cantones correspondientes que tengan alrededor de 20 años fueron elegibles para participar en el estudio C-SURF.
Durante el período de reclutamiento del estudio, 15,074 hombres acudieron a los centros de reclutamiento. De estos posibles participantes, 1,829 (12.1%) nunca fueron informados sobre C-SURF (enfermedad breve en el momento de la cita, no informados sobre el estudio por el personal militar), o fueron seleccionados al azar en otro estudio en curso, llamado CH-X [51]. CH-X es una encuesta transversal repetida, que tiene un horario fijo y obligatorio de 90 minutos dentro de los procedimientos de contratación. Por lo tanto, la participación común en CH-X no interfirió con nuestros procedimientos de inscripción, que tuvieron lugar antes del inicio de los procedimientos del ejército. Sin embargo, en algunos casos, los participantes ya se habían ido a completar los cuestionarios CH-X antes de que pudiéramos informarles sobre nuestro estudio. Como prometimos no interferir con los procedimientos del ejército, no pudimos comunicarnos con algunos de ellos. Hasta donde sabemos, no podemos ver ningún sesgo sistemático que puedan haber causado estas pocas personas no contactadas debido a los requisitos de CH-X. Estos hombres no informaron al personal de investigación y no pudieron ser incluidos. De los 13,245 (87.9%) hombres que fueron informados sobre el estudio, 7,563 (57.1%) dieron su consentimiento por escrito para participar. Desafortunadamente, no tenemos información sobre los motivos para no dar su consentimiento. Una razón puede ser que la firma de una especie de contrato para un estudio de larga duración (C-SURF está previsto para un período de 10 años) puede disuadir a algunas personas. Una comparación de consentidores y no consentidores [52] reveló que los que no daban el consentimiento eran consumidores de sustancias con más frecuencia que los que daban el consentimiento, pero las diferencias a menudo no eran significativas y, a veces, en la dirección opuesta (por ejemplo, los que daban el consentimiento eran más consumidores de alcohol que los que no). Los centros de contratación se utilizaron solo para inscribir a los participantes; se enviaron cuestionarios a direcciones privadas y se garantizó la confidencialidad, especialmente en lo que respecta al ejército. Un total final de 5,990 (79.2%) participantes completaron el cuestionario de referencia. De este número, 3,320 hablaban francés y 2,670 hablaban alemán.
Instrumentos
Escala de adicción al juego (GAS)
La versión en inglés de la escala se tradujo y se tradujo al francés y al alemán. Una declaración introductoria para los elementos de la escala indicó claramente a los participantes que respondieran en relación con su uso del juego: “Ahora estamos interesados en saber cuánto tiempo ha dedicado a los juegos. Esto incluye cybergames en internet o juegos en una consola ”(archivo adicional 1).
De acuerdo con la hipótesis de Lemmens et al. El44], aquellos que obtuvieron puntajes "a veces" o más en los siete artículos se definieron como jugadores monotéticos ("juegos patológicos"), y aquellos que obtuvieron "a veces" o más en al menos la mitad de los artículos (cuatro a seis de siete) Se definieron como jugadores politéticos (juego excesivo).
En el estudio de validación original se informaron altas confiabilidad para la escala de adicción al juego con alfa de Cronbach de .82 a .87 [44].
Inventario de depresión mayor (MDI)
El MDI se utilizó para determinar el nivel de depresión en las últimas dos semanas [53, 54]. Es un cuestionario de estado de ánimo autoinformado. Se utilizó una escala de seis puntos de "nunca" (0) a "todo el tiempo" (5), y se calculó una puntuación total. El MDI también se puede usar como un instrumento de diagnóstico con algoritmos que conducen al DSM-IV o a las categorías de Clasificación sin discapacidades, Depresión de leve a moderada y Depresión internacional de la Clasificación Internacional de Trastornos Mentales y del Comportamiento (ICD-10).
Estudios previos sobre el Inventario de Depresión Mayor indican que el MDI tiene buena confiabilidad y consistencia interna (coeficiente alfa de Cronbach: hasta 0.94), así como una buena sensibilidad, especificidad y validez como una escala de gravedad de depresión unidimensional con puntajes de corte adecuados [53, 55, 56].
Escala de búsqueda de sensaciones breves (BSSS)
El BSSS [57] es una escala de ocho elementos, cada elemento puntuado en una escala de cinco puntos desde "totalmente en desacuerdo" (1) a "totalmente de acuerdo" (5). El BSSS involucra las siguientes dimensiones: aventura, aburrimiento, desinhibición y búsqueda de experiencia. La puntuación total se asoció previamente con un riesgo de consumo de drogas en una muestra de adolescentes [57].
La consistencia interna adecuada del BSSS se informó previamente (coeficiente alfa de Cronbach: 0.74) [57].
El cuestionario de personalidad Zuckerman-Kuhlman (ZKPQ-50-cc)
El ZKPQ-50-cc evalúa diferentes aspectos de la personalidad [58]. Se utilizaron tres subescalas, cada una de ellas con elementos 10, para evaluar el neuroticismo / ansiedad, la sociabilidad y la agresión / hostilidad. Los participantes indicaron si estaban de acuerdo o en desacuerdo con cada declaración. Se calculó una puntuación media para cada subescala. Otros estudios han demostrado una contribución del neuroticismo / ansiedad y agresión / hostilidad a la adicción a Internet [59]. El ZKPQ-50-cc mostró propiedades psicométricas e interculturales satisfactorias, incluida una fiabilidad adecuada en subescalas y países (coeficiente alfa de Cronbach hasta 0.70) [58].
Cuestionarios sobre consumo de sustancias.
El consumo de alcohol se evaluó en un marco de tiempo 12-mes (Tabla 2). En consecuencia, se calculó la frecuencia del consumo excesivo de alcohol (seis bebidas estándar o más en una ocasión) y de los días de consumo durante la semana (de lunes a jueves). La edad de inicio de la embriaguez (primer episodio de estar ebrio) también se evaluó de acuerdo con el Proyecto de Encuesta Escolar Europea sobre el alcohol y otras drogas [60]. El consumo de cannabis se evaluó preguntando sobre lo siguiente: edad de inicio del consumo de cannabis, edad de la primera "euforia" con el cannabis y consumo de cannabis y frecuencia de consumo durante los últimos 12 meses.
Análisis estadístico
En este estudio, utilizamos los programas de software SPSS 18.0 y AMOS 19.0 (Análisis de estructuras de momento; SPSS Inc., Chicago, IL). Primero, se computaron estadísticas descriptivas para las características de los participantes. La consistencia interna, es decir, la medida en que los elementos de GAS estaban interrelacionados, se midió utilizando el coeficiente de Cronbach. Streiner y Norman [61] sugieren que alfa esté por encima de 0.70, pero no mucho más alto que 0.90.
A continuación, se utilizaron los análisis factoriales exploratorios (EFA) para evaluar la estabilidad de los factores de la escala validada por Lemmens y otros [44]. El número de factores se extrajo con la prueba de promedio parcial mínimo de Velicer (MAP) realizada en la matriz de correlación [62]. Este número fue confirmado a través de análisis paralelos. En análisis paralelos, la atención se centra en el número de componentes que representan más varianza que los componentes derivados de datos aleatorios, mientras que en la prueba MAP, la atención se centra en las cantidades relativas de variación sistemática y no sistemática que quedan en una matriz de correlación después de las extracciones. de un número creciente de componentes [63].
Aunque la EPT es más apropiada para los cuestionarios de nuevo diseño, no es infrecuente utilizarla también en un proceso de revalidación cuando se recopilan datos de otra muestra u otra población. El uso de la EPT aquí fue evaluar la estabilidad de los factores en las dos regiones lingüísticas, ya que este es un requisito previo básico para una mayor investigación de la equivalencia de la herramienta entre los diferentes subgrupos.
Para la determinación de la invariancia multigrupo, utilizamos el procedimiento descrito en el modelo de ecuación estructural (SEM) siguiendo el trabajo de Jöreskog [64]. En las pruebas de equivalencia de grupo, es habitual utilizar modelos de análisis factorial confirmatorio (CFA), un método entre la clase general de SEM. Dependiendo de la pregunta de investigación, la búsqueda de equivalencia de grupo puede implicar una serie de pruebas realizadas en el siguiente orden restrictivo: equivalencia de configuración, equivalencia de medición y equivalencia estructural. Las pruebas de invariancia de la configuración se centran en la medida en que el número de factores y patrones de su estructura son similares entre los grupos. Sin embargo, cabe destacar que se requiere la determinación de un modelo de línea de base apropiado para cada grupo por separado, sobre el cual se deriva el modelo de configuración. Por otro lado, en las pruebas de medición e invariancia estructural, el interés se centra más específicamente en la medida en que los parámetros en la medición y los componentes estructurales del modelo son equivalentes entre los grupos [65, 66]. Dado que nuestras preguntas de investigación se refieren a la equivalencia de medición entre grupos, los análisis estadísticos se centran en la invariancia de configuración y la invariancia de las cargas de factores en las dos regiones lingüísticas.
Evaluación del ajuste del modelo.
La bondad de ajuste de los modelos se examina a través de varios índices, como se describe a continuación [67].
- La χ2 en grados de libertad (χ2/ df). Varios investigadores han recomendado el uso de esta relación como medida de ajuste para superar los problemas asociados con la χ2 Estadística de prueba. Estos problemas incluyen, entre otros, la violación de supuestos, la complejidad del modelo y la dependencia del tamaño de la muestra. Las relaciones tan bajas como 2 parecen indicar un ajuste razonable.
- El índice de ajuste comparativo (CFI). Los intervalos de CFI de 0 a 1, con valores más altos que indican un mejor ajuste. Una regla general es que los valores superiores a 0.95 pueden interpretarse como un buen ajuste, mientras que los valores entre 0.90 y 0.95 son indicativos de un ajuste aceptable en relación con el modelo de independencia.
- El error cuadrático medio de aproximación (RMSEA). Ésta es una medida de ajuste aproximado en la población y, por lo tanto, está relacionada con la discrepancia debida a la aproximación. El RMSEA está delimitado por debajo de 0. Los valores de RMSEA inferiores o iguales a 0.05 pueden considerarse un buen ajuste, entre 0.05 y 0.08 un ajuste aceptable y mayores que 0.8 un ajuste mediocre, mientras que valores> 0.10 no son aceptables.
Los cambios en las estadísticas de bondad de ajuste también se examinaron para detectar diferencias en los diferentes modelos. Una diferencia significativa en χ2 los valores entre modelos anidados significan que todas las restricciones de igualdad no se mantienen entre los grupos.
La representación gráfica de los elementos de GAS medidos en una escala ordinal muestra que la suposición de normalidad no es sostenible. Como consecuencia, una estimación asintóticamente sin distribución en lugar de la estimación de máxima probabilidad es una buena estrategia para acomodar datos no distribuidos normalmente en los análisis SEM.
Por último, se investigó la validez concurrente correlacionando la puntuación GAS total con las puntuaciones del MDI [53]; el BSSS [57]; y las subescalas Neuroticism-Anxiety, Sociability, and Aggression-Hostility de ZKPQ-50-cc [58]. También examinamos la fuerza de la asociación de la escala con otras medidas relacionadas con el consumo de alcohol y cannabis. Según la regla de oro de Cohen, cualquier correlación mayor que 0.5 es grande, de 0.5-0.3 es moderada, de 03 – 0.1 es pequeña, y menos de 0.1 es trivial [68].
Valores faltantes
Los valores faltantes de GAS se manejaron con el método de imputación de cubierta caliente, en el que cada valor faltante se reemplaza con una respuesta observada de una unidad similar con respecto a las características observadas por ambos casos [69]. En nuestro estudio, el BSSS fue elegido como la "variable de cubierta", ya que incluye poco o ningún dato faltante [70]. Utilizamos una macro de imputación de hot deck para usuarios de SPSS por T. van der Weegen, que se puede descargar desde el siguiente sitio web: http://www.spsstools.net/SampleSyntax.htm.
Consideraciones sobre el tamaño de la muestra
El tamaño de la muestra desempeña un papel importante al proporcionar estimaciones de parámetros imparciales e información precisa sobre el ajuste del modelo. Siguiendo a Bentler y Chou [71], que recomendó al menos una proporción 5: 1 de sujetos a variables para distribuciones normales y elípticas, parece haber un consenso general entre los investigadores para la adopción de esta proporción. Sin embargo, para las variables categóricas o no distribuidas normalmente, como es el caso aquí, se requieren muestras más grandes que para las variables continuas o distribuidas normalmente. Se recomienda una proporción de al menos 10 sujetos por variable para este tipo de distribución [72]. La muestra en el presente estudio cumple con este requisito.
Resultados
De las 5,990 observaciones originales registradas inicialmente, faltaban datos de GAS para 42 participantes (0.7%). El uso de la imputación hot deck imputó con éxito los datos de 35 de ellos, dejando 7 casos incompletos. A continuación, se analizó un tamaño de muestra final de 5,983 encuestados (3,318, de habla francesa y 2,665 de habla alemana). La edad media de los participantes fue de 20.0 años (DE = 1.2). De esta muestra final, el 10.6% de los encuestados franceses y el 8.1% de los alemanes fueron clasificados como usuarios politéticos, mientras que el 2.3% de los encuestados de cada grupo fueron clasificados como usuarios monotéticos. Las características de cada región lingüística se informan en la Tabla 2.
Comunidad francófona
La consistencia interna del GAS fue buena, como lo refleja el coeficiente de Cronbach de 0.86. La prueba EFA by Velicer's MAP sugirió una solución de un factor. Este hallazgo fue confirmado exitosamente por análisis paralelo. Este modelo de un factor se evaluó en CFA con AMOS. Guiados por índices de modificación y residuales estandarizados inusuales que sugirieron la correlación de seis variaciones de error, establecimos un modelo bien ajustado que mostró un buen ajuste en relación con el modelo de independencia (χ2/ df = 2.6, CFI = 0.99, RMSEA = 0.02).
Comunidad de habla alemana
La consistencia interna de la escala fue satisfactoria (Cronbach α = 0.85). Una solución de un factor también se encontró en la EPT por Velicer's MAP y se confirmó mediante un análisis paralelo. El mismo modelo de ruta utilizado para evaluar el grupo de habla francesa se aplicó al grupo de habla alemana. Este modelo tuvo un desempeño más pobre, pero aún así dio valores aceptables de bondad de ajuste (χ2/ df = 5.9, CFI = 0.94, RMSEA = 0.04).
Análisis multigrupo
Prueba de equivalencia de configuración
Habiendo determinado un modelo que se ajustaba bien a cada grupo por separado, probamos la equivalencia de configuración en la cual los mismos parámetros se estimaron nuevamente en un modelo multigrupo. En otras palabras, los parámetros se estimaron para ambos grupos al mismo tiempo. Los resultados relacionados con este modelo multigrupo revelaron un χ2 Valor de 91.53 con grados de libertad 17. Los valores de CFI y RMSEA fueron 0.97 y 0.02, respectivamente, proporcionando un ajuste aceptable. Estos valores son los valores de referencia con los que se compararon todas las pruebas posteriores de invariancia.
Pruebas de equivalencia de medidas factoriales.
Un modelo con todas las cargas (las cargas factoriales por grupo se muestran en la Tabla 3) se limitó a ser igual entre grupos. Las estadísticas de bondad de ajuste relacionadas con este modelo restringido de dos grupos se presentan en la Tabla 4 (segunda entrada). Al probar la invariancia de este modelo restringido, comparamos su χ2 el valor de 114.59 con 23 grados de libertad con el del modelo sin restricciones (χ2(17) = 91.53). Esta comparación arrojó un χ2 diferencia (Δχ2) de 23.06 con grados de libertad 6, que es estadísticamente significativo (p = 0.001). Por tanto, se rechazaron las restricciones de igualdad para todas las cargas factoriales. Ante el rechazo de la invarianza factorial total, se procedió a comprobar qué factores de carga eran diferentes. Como se encontró que los parámetros de carga factorial eran invariantes entre los grupos, sus restricciones de igualdad especificadas se mantuvieron, acumulativamente, durante el resto del proceso de prueba de invariancia [73]. Primero, la limitación de las cargas de factores del elemento de Tolerancia para que sean iguales en todos los grupos arrojó resultados no significativos, lo que sugiere que son iguales. Para fines de identificación, la carga para el elemento Salience ya estaba restringida para tomar el valor de 1 en ambos grupos. A continuación, mantener esta restricción de igualdad y agregar la restricción de igualdad para la modificación de estado de ánimo todavía resultó en no significativo χ2 valores. Esto continuó hasta que llegamos a la retirada, donde significativa χ2 Los resultados sugieren la no igualdad entre los dos grupos. Las pruebas se repitieron para conflictos y problemas, que de nuevo no fueron significativos. El procedimiento detallado se muestra en la tabla. 4. Se observó que todas las medidas observadas, excepto la retirada, operaban de manera equivalente para ambas regiones lingüísticas.
Análisis de correlación en la comunidad francófona.
El análisis de correlación se utilizó para explorar la validez concurrente entre GAS y otras construcciones similares. Como se muestra en la tabla 5, la asociación de GAS con la puntuación total de MDI y con la subescala de ansiedad ZKPQ-50-cc fue pequeña (ρ = 0.27 y ρ = 0.24, respectivamente) y la asociación de GAS con la subescala de Sociabilidad ZKPQ-50-cc fue pequeña y negativo (ρ = −0.20). Las correlaciones con las otras medidas de evaluación fueron consideradas triviales.
Análisis de correlación en la comunidad de habla alemana.
Como se muestra en la tabla 6, la asociación de GAS con MDI y con la subescala de ansiedad ZKPQ-50-cc fue pequeña (ρ = 0.24 y ρ = 0.23). Esta asociación fue menor con la subescala de agresividad ZKPQ-50-cc (ρ = 0.15) y con la subescala de sociabilidad (ρ = - 0.10).
Discusión
El presente estudio es el primero en evaluar, a nuestro entender, las características psicométricas del GAS del ítem 7 entre muestras representativas de hombres adultos de habla francesa y alemana.
El principal hallazgo es que el modelo de un factor del GAS del ítem 7 tiene buenas propiedades psicométricas y se ajusta bien a los datos en ambas muestras. Los resultados están de acuerdo con una serie de resultados anteriores [44, 50] y permitir su extensión a adultos. El74, 75].
Además, se encontró que todas las medidas observadas, excepto la retirada, operaban de manera equivalente para ambas regiones lingüísticas. Esto se suma a la validez lingüística transversal de la escala. La debilidad relacionada con el elemento relacionado con la retirada puede deberse a la falta de precisión de este concepto cuando se aplica al uso del juego [36]. También puede indicar diferencias entre grupos en el constructo subyacente. Esta hipótesis no se sostiene, sin embargo, porque estas diferencias no se reflejan en la magnitud de las cargas factoriales, cuyos valores son similares (0.65 vs. 0.71). Las discrepancias entre la traducción al francés y al alemán de este artículo relacionado pueden explicar esta diferencia. Sin embargo, después de discutir esto nuevamente con individuos bilingües, no podemos encontrar discrepancias importantes en el significado de las palabras utilizadas. Aunque esta es la mayor diferencia en la carga de factores, sigue siendo marginal en comparación con los demás (0.06 en valor absoluto). Por lo tanto, la única explicación plausible es que el significado estadístico de la χ2 las estadísticas observadas son probablemente inducidas por el gran tamaño de la muestra de casi 6,000 individuos.
En concordancia con numerosos estudios sobre juegos y uso de internet [19, 21, 76], se encontró una asociación entre los síntomas depresivos y las puntuaciones de GAS. Además, se encontró una pequeña asociación entre las puntuaciones de GAS y la dimensión Neuroticism-Anxiety y la subescala Aggression-Hostility de ZKPQ-50-cc. Estas asociaciones están en línea con los hallazgos relacionados con las adicciones relacionadas con el uso de sustancias [77, 78] y están en concordancia con otros estudios relacionados con la adicción a Internet o juegos [59, 79]. Además, como en otros estudios [79], se encontró una asociación negativa con la subescala de Sociabilidad. Esto parece ser consistente con los hallazgos de otros estudios que mostraron una asociación entre la soledad y la baja competencia social con la adicción a los juegos [25, 80].
El presente estudio no mostró una asociación entre las puntuaciones de GAS y la búsqueda de sensación. Este hallazgo contradice el de otros estudios [81]. Algunos investigadores han demostrado que la búsqueda de sensaciones está relacionada con la extraversión [58]. Sin embargo, las adicciones a juegos e Internet parecen estar más vinculadas a la introversión que a la extraversión [82], y por lo tanto es plausible que la búsqueda de sensaciones no esté asociada aquí con las puntuaciones GAS. Del mismo modo, en contradicción con los hallazgos de una serie de estudios anteriores [19, 26, 32, 83], el presente estudio no mostró una asociación con el consumo de alcohol o cannabis. Estas asociaciones posiblemente fueron mediadas por la actividad en línea preferida específica y pueden diferir de una actividad a otra [84].
Con un 2.3% de los participantes clasificados como usuarios monotéticos y un 9.5% adicional clasificados como usuarios politéticos (usuarios excesivos), las tasas de prevalencia en este estudio son comparables con las encontradas en el estudio inicial de GAS [44] y en otros estudios suizos y europeos [85–89]. Ligeramente menor [90, 91] o mayores cifras de prevalencia [12, 92], sin embargo, se informaron en otros estudios. Las diferencias son probablemente una consecuencia de las diferencias en las herramientas de evaluación, la población estudiada, el uso de la clasificación politética y los puntos de corte propuestos [12].
El estudio tiene varios puntos fuertes, como el reclutamiento de una muestra representativa de hombres jóvenes y una alta tasa de respuesta. Esta es una posible ventaja en consideración al sesgo de autoselección descrito en los estudios en línea basados en el reclutamiento [93]. Otra fortaleza importante es la inclusión de dos muestras lingüísticas diferentes y grandes. Entre las debilidades del estudio se encuentran la falta de mujeres en las muestras presentes y la falta de evaluación concomitante de las actividades de los juegos específicos de los participantes. Es posible que se necesiten más estudios sobre el GAS para evaluar diferentes juegos y otros comportamientos relacionados con Internet.
Conclusión
El elemento GAS de 7 parece ser una herramienta de evaluación interesante. Esta escala, utilizada anteriormente para muestras de adolescentes, parece ser adecuada para muestras de adultos y tiene buenas propiedades psicométricas en sus versiones en francés y alemán.
Aprobación ética y consentimiento para participar.
El estudio en cuestión, emitido a partir del protocolo de investigación C-SURF número 15/07, fue aprobado por el Comité de Ética para la Investigación Clínica de la Facultad de Medicina de la Universidad de Lausana. Todos los participantes dieron su consentimiento informado por escrito para participar en el estudio.
Consentimiento para publicación
No aplica.
Disponibilidad de datos y materiales.
Disponible a petición del último autor Gerhard Gmel: [email protected].
Agradecimientos
A la fuente de financiación.
Oportunidades
La financiación para este estudio fue proporcionada por la Fundación Nacional de Ciencia de Suiza (FN 33CSC0-122679 y FN 33CS30-139467).
Abreviaturas
| BSSS | Escala de búsqueda de sensación breve |
| CFA | análisis factorial confirmatorio |
| CFI | índice de ajuste comparativo |
| C-SURF | Estudio de cohorte sobre factores de riesgo de consumo de sustancias. |
| DSM-IV | Manual estadístico diagnóstico de trastornos mentales, cuarta edición. |
| EFAs | análisis factorial exploratorio |
| GAS | escala de adicción al juego |
| ICD-10 | Clasificación internacional de trastornos mentales y del comportamiento. |
| MAPA | Prueba parcial media mínima de velicer |
| MDI | inventario de depresión mayor |
| RMSEA | Error cuadrático medio de aproximación |
| SEM | modelos de ecuaciones estructurales |
| ZKPQ-50-cc | Cuestionario de personalidad de Zuckerman-Kuhlman. |
Archivo adicional
Archivo adicional 1:(73K, docx)
Traducción de la escala de adicción al juego (DOCX 72 kb)
Notas a pie de página
Conflicto de intereses
Los autores declaran que no tienen intereses en conflicto.
Contribuciones de los autores
GG organizó la investigación original e hizo contribuciones sustanciales a la concepción y el diseño y la adquisición de datos, YK, GG y DZ formaron parte del diseño del presente documento e hicieron contribuciones sustanciales a la concepción del estudio en cuestión. YK redactó el manuscrito. AC realizó el análisis estadístico y redactó el manuscrito. GG, SR, DZ, SA y GT contribuyeron a ayudar a redactar el manuscrito. GG, SR, DZ, SA y GT han participado en la revisión crítica del manuscrito para una importante satisfacción intelectual. Todos los autores participaron en la interpretación de los datos, redacción y revisión del artículo. Todos los autores leyeron y aprobaron el manuscrito final.
Referencias
;