El marcador 2D: 4D y diferentes formas de trastorno de uso de Internet (2017)

Marko Müller,^1,* Matthias Brand,² Julia mies,¹ Bernd Lachmann,¹ Rayna Yordanova Sariyska,¹ y Christian Montag^1,3,*

El trastorno del uso de Internet (DIU) presenta un problema creciente en todo el mundo. Entre otros, se manifiesta en la pérdida de control sobre el uso de Internet y los problemas sociales debido al uso problemático de Internet. Si bien el DIU actualmente no es un diagnóstico oficial en DSM-5 o ICD-10, la evidencia acumulada sugiere que el DIU podría clasificarse como una adicción conductual. A nivel neurocientífico sistémico, el DIU está bien caracterizado y se han observado disfunciones en el bucle fronto-estriado-límbico en personas que padecen DIU. En un nivel molecular subyacente a estas disfunciones neurales se conoce menos. Por lo tanto, la presente investigación investiga la influencia de la testosterona prenatal medida vía el marcador 2D: 4D de la mano en el DIU. La testosterona representa un marcador hormonal interesante, porque se han observado diferencias de sexo en el DIU, por ejemplo, los hombres muestran tendencias más altas hacia el trastorno de los juegos de Internet (IGD) o las mujeres hacia el uso excesivo de las redes sociales en línea (ambas en comparación con el sexo contrario). En N = Se investigaron 217 asociaciones de participantes entre el marcador 2D: 4D de la mano y el DIU no especificado y formas específicas de DIU. Parecía que más manos femeninas (lado derecho; caracterizadas por una mayor proporción de dígitos del índice al dedo anular, es decir,> 1, lo que significa menor testosterona prenatal) se asociaron con menor IGD (Rho = −0.17, p = 0.01 N = 211). Este efecto fue impulsado por la faceta de pérdida de control de los juegos de Internet en toda la muestra (Rho = −0.20, p <0.01, N = 211) y la submuestra femenina (Rho = −0.20, p = 0.02 N (f) = 137). Aparte de esto, apareció una asociación negativa entre la faceta de la pérdida de control del DIU generalizado y la proporción de dígitos correctos en los hombres que subraya el trabajo anterior. En resumen, el presente trabajo demuestra que el marcador 2D: 4D es un marcador interesante para la adicción a Internet y puede incluirse fácilmente como un biomarcador para comprender los fundamentos biológicos del (sobre) uso de Internet.

Participantes y características sociodemográficas.

Para este estudio, utilizamos los datos recopilados desde noviembre 2016 hasta mayo 2017 de N = 217 participantes del Proyecto Ulm Gene Brain Behavior (UGBBP). La edad media de nuestra muestra fue M = 23.41 años (DE = 7.77) y estaba formada por 77 hombres y 140 mujeres. La mayoría de ellos (83.9%) eran estudiantes (182). Un total de 204 participantes tenían el alemán (94.0%) como lengua materna, incluidos los participantes adultos bilingües; sin embargo, el resto de los participantes pudo comprender y utilizar el idioma alemán. En total, el 76.5% (166) de los participantes estaban cualificados para la universidad (alemán "Abitur"), siete tenían un bachillerato ("Fachabitur"), 15 participantes terminaron el décimo grado en una escuela secundaria alemana ("mittlere Reife") y Terminó la “Hauptschule” alemana, es decir, completó la escuela secundaria. 10 participantes obtuvieron un primer título universitario, incluido un título politécnico, y uno tiene un certificado de colegio técnico avanzado. En cuanto a la mano derecha, el 1% eran diestros, el 27% zurdos y el 91.7% afirmó utilizar ambas manos por igual. Todos los participantes completaron los cuestionarios descritos en la siguiente sección y proporcionaron un escaneo de la mano izquierda y derecha. El estudio fue aprobado por el comité de ética local de la Universidad de Ulm, Alemania.

Cuestionarios

2D: 4D Ratios

Para determinar las proporciones 2D: 4D, utilizamos escaneos de ambas manos. La longitud de los dedos se midió en píxeles (resolución de escaneo 300 – 400 dpi) comenzando en el centro del pliegue más cercano a la palma de la mano a la punta del dedo. La medición se realizó con el software gráfico GIMP versión 2.8.14.³ La relación 2D: 4D se obtuvo al dividir la longitud del dedo índice por la longitud del dedo anular. Todas las mediciones de 2D: 4D fueron ejecutadas por dos evaluadores independientes y luego se promediaron. La confiabilidad de los dos evaluadores fue alta: los coeficientes de correlación interclases (ICC) con la definición de acuerdo absoluta de 2D: cocientes 4D fueron CIC(izquierda) = 0.97 y CIC(derecha) = 0.96. Las correlaciones entre los valores de 2D: 4D de los dos evaluadores fueron r(izquierda) = 0.93 y r(derecha) = 0.93 (ambos en p <0.01).

Análisis estadístico

Los análisis estadísticos se realizaron con la versión 24.0.0.1 de SPSS para MAC. Se aplicaron pruebas no paramétricas debido a las variables de edad no distribuida normalmente, s-IAT y las escalas s-IAT. Los datos de las relaciones manuales 2D: 4D tanto a la izquierda como a la derecha se distribuyeron normalmente. Para identificar posibles diferencias entre estos grupos, una muestra independiente. t-se utilizó la prueba Realizamos un Mann-Whitney U Prueba para verificar diferencias en las variables relacionadas con Internet dependiendo del género. Las correlaciones de Spearman se aplicaron para analizar asociaciones entre la edad, las variables de Internet y la proporción de dedos.

Limpieza de datos

Dado que un dedo roto o lesionado puede provocar variaciones de longitud con tremendas influencias en la relación 2D: 4D, los siguientes participantes se excluyeron de la muestra.

Seis participantes informaron un dedo índice roto (4 a la izquierda, 2 a la derecha) y siete un dedo anular roto (4 a la izquierda, 3 a la derecha). Además, un total de participantes de 24 no informaron sobre los dedos rotos, por eso inspeccionamos visualmente las exploraciones de sus manos. Como no se encontraron anomalías, estos participantes permanecieron en la muestra. Además, el dedo índice izquierdo de uno de los participantes era extremadamente corto (relación 2D: 4D = 0.81; 4.9 SD lejos de la media). Como no teníamos más información que diera una explicación razonable para este hecho, decidimos excluir a este participante (solo la mano izquierda) de la muestra. En consecuencia, los datos de N_L = 208 proporciones 2D: 4D izquierda y N_R = 212 derecha 2D: 4D se podrían usar para los análisis las proporciones. Además, un participante no proporcionó información sobre los juegos en línea en la escala s-IAT, lo que lleva a un tamaño de muestra reducido en 1 para los análisis que incluyen el factor IA específico del juego en línea. Además, otro participante no dio información para el tercer artículo de la compra online, por eso N Se reduce por 1 en algunas tablas.

Estadística descriptiva y estadística inferencial para la edad, el género y los datos / ratios del cuestionario

Las medias (M) y SD para todas las medidas del cuestionario y las relaciones 2D: 4D se presentan en la Tabla Table1.1. Como se muestra en la tabla Table2,2, observamos relaciones de dígitos más altas en la mano derecha en las mujeres en comparación con los hombres [t(212) = −2.34, p = 0.02]. El género también influyó en varias puntuaciones del DIU (ver nuevamente la Tabla Table1) .1). Entre estos se encuentran los puntajes más altos para los hombres en comparación con las mujeres en los juegos en línea (U = 2,790 p <0.01), adicción al juego online (U = 4,693 p <0.01) y en la adicción a la pornografía en línea (U = 2,010 p <0.01). Para la adicción a la comunicación en línea, las mujeres mostraron puntajes más altos que los hombres (U = 4,397 p = 0.02). No se encontraron diferencias significativas para los puntajes s-IAT y la adicción a las compras en línea.

  

Tabla 1

Estadísticas descriptivas de edad y datos variables de Internet para toda la muestra y divididos por género.

  

Tabla 2

Diferencias específicas de género de las proporciones de manos (T-test) y escalas s-IAT (Mann-Whitney U Prueba).

Nuestros resultados muestran que la edad está parcialmente correlacionada con las proporciones de la mano derecha y el comportamiento de los juegos en línea en las mujeres, pero no en los hombres. Cabe destacar que la evidencia de la literatura muestra que los marcadores 2D: 4D son estables a lo largo de la vida (consulte la introducción). Sin embargo, asumimos que la edad podría ser una variable molesta que podría afectar algunos de los siguientes análisis (todas las correlaciones se muestran en la Tabla S2 en Material complementario).

Relación entre formas específicas de DIU y DIU no especificado que incluyen efectos de género

Una matriz de correlación de todas las escalas del DIU muestra varias correlaciones significativas (Tabla S4 en Material suplementario). De nota y en línea con un estudio anterior realizado por Montag et al. (59), la asociación más alta y más robusta se pudo observar entre el ICD (A5) y la puntuación general s-IAT (Rho = 0.40; p <0.01). La segunda asociación más alta se pudo observar entre ambos trastornos de la pornografía en Internet (IPD, A4) (Rho = 0.31; p <0.01) y IGD (A1) correlacionados con DIU no especificado (Rho = 0.30; p <0.01). Más allá de estos hallazgos, se nota que los valores generales de s-IAT correlacionaron más alto con IGD (A1) en hombres (Rho_{m, A1} = 0.52 p <0.01) y con ICD (A5) en mujeres (Rho_{f, A5} = 0.48 p <0.01). Por ello, consideramos el género como una variable importante para obtener información más detallada sobre estas asociaciones. Tenga en cuenta que los resultados de la tendencia se mantuvieron sin cambios cuando se utilizan correlaciones parcializadas que controlan por edad. Solo en hombres, trastorno de compras en Internet (ISD, A3) (r = 0.39 p <0.01) se correlacionaron significativamente y más alto que en las correlaciones bivariadas habituales con el s-IAT general (Tabla S5 en Material suplementario).

2D: relaciones de 4D en referencia al DIU no especificado (s-IAT) Juegos en línea (A1), juegos en línea (A2) y pornografía en línea (A4) en las manos izquierda / derecha

Encontramos una asociación inversa entre las proporciones de los dedos en manos masculinas derechas y la sub-faceta LoCTM del s-IAT (Rho_R = −0.24, p = 0.04 N_{R, m} = 74) y una correlación negativa independiente del género entre la relación 2D: 4D de la mano derecha y IGD (A1) (Rho_R = −0.17, p = 0.01 N = 211). El efecto es impulsado por la faceta de pérdida de control de los juegos de Internet en toda la muestra (Rho = −0.20, p <0.01, N = 211) y la sub-faceta LoCTM en la muestra femenina [Rho_R(LoCTM) = −0.20, p = 0.02 N = 137]. Para los juegos de azar en línea, descubrimos una asociación negativa (Rho_R = −0.17, p = 0.01 N = 212) impulsado por la sub-faceta CSP en la muestra femenina (Rho_R = −0.17, p = 0.05 N = 138).

La IPD en toda la muestra también se asocia negativamente a las proporciones de los dedos de la mano derecha (Rho_R = −0.16, p = 0.02 N = 212, A4) activada por ambas sub-facetas (Rho_R(LoCTM) = −0.15, p = 0.03 N_{R, m} = 212 Rho_R(CSR) = −0.15, p = 0.03 N_{R, m} = 212) pero no se pudo encontrar en las submuestras de hombres o mujeres. No se pudieron observar asociaciones significativas para la mano izquierda (los resultados adicionales se muestran en la Tabla Table3) .3). Tenga en cuenta que no controlamos la edad en el análisis presentado, ya que la IGD no se asoció con la edad en la muestra completa.

  

Tabla 3

Correlaciones de las proporciones de la mano izquierda y derecha con las variables de adicción a Internet, incluidos los efectos de género (Spearman's Rho).

La relación 2D: 4D derecha de las hembras se correlacionó inversamente con los síntomas de la IGD en la subfaz antes mencionada [Rho_R(LoCTM) = −0.20, p = 0.02 N = 137]. LoCTM no se asoció con la edad en el lado derecho. Para los juegos de azar en línea, la sub-faceta CSP también se asocia con 2D: 4D [Rho_R = Rho_R(CSP) = −0.17, p = 0.01 N = 138]. Debido a la asociación significativa entre la edad y el deseo de jugar en línea, controlamos la edad (para obtener más resultados, consulte la Tabla Table33 y Tabla S2 en Material Complementario).

Dado que ninguna de las asociaciones más allá del DIU / IGD no especificadas fueron formuladas como hipótesis (en términos de trabajos anteriores existentes en 2D: 4D y diferentes formas de DIU), estos resultados no serían válidos para múltiples pruebas. Sin embargo, los presentamos para futuros esfuerzos de investigación.

2D: 4D Razones y tendencias hacia IGD

El objetivo principal de nuestro estudio fue revisar la asociación entre los marcadores 2D más bajos: 4D y las tendencias IGD más altas, como se observa en la literatura en hombres. Los estudios en el campo por Kornhuber et al. (58) y Canan et al. (57) ambos observaron que las proporciones más bajas de 2D: 4D (por lo tanto, niveles más altos de testosterona prenatal) se asocian con mayores tendencias hacia el DIU en los hombres. Para ser más precisos, Kornhuber et al. (58) vinculó las relaciones 2D: 4D más bajas a una mayor adicción a los videojuegos cuando se contrasta N = 27 adictos a los juegos en línea con N = 27 controles sanos. Usaron el CSAS II Medida para evaluar y clasificar la adicción a los videojuegos. Los autores informan que "CSAS II se basa en la Escala de Adicción a Internet ISS-20, que se ha ampliado y adaptado para evaluar la adicción a los videojuegos" (p. 2). En Canan et al. (57), Se administró el IAT del ítem 20 de Young para evaluar el DIU no especificado. Además, como los autores no evaluaron las tendencias del DIU en otras áreas en línea específicas, solicitaron actividades en línea frecuentes de los participantes del estudio y dividieron las puntuaciones del DIU (pruebas de DIU generalizadas) en submuestras de acuerdo con el canal en línea más frecuentado por cada usuario. Por ejemplo, esto resultó en N = 55 fuera de N = 650/652 personas que informaron que con frecuencia pasaban tiempo en línea para jugar. Las puntuaciones de DIU no especificadas para estos 55 participantes se compararon luego con las puntuaciones de DIU no especificadas de la submuestra que informó el uso de redes sociales (n = 315) y transmisión de videos (n = 206) y otros (n = 74). La estadística resultante en Canan et al. (57) subrayó que los marcadores 2D: 4D más bajos observados en hombres con un DIU no especificado más alto podrían ser responsables del uso excesivo en el nicho de juegos en línea.

Nuestro estudio va más allá de los hallazgos publicados, porque (a) evaluamos el DIU en cinco dominios específicos diferentes (juegos, juegos de azar, compras, pornografía, comunicación), así como el DIU no especificado. Además, y (b) el presente trabajo no utilizó un corte para buscar subgrupos de personas adictas o no adictas. En su lugar, buscamos asociaciones continuas entre el uso saludable y patológico de Internet (y canales en línea específicos) en la muestra investigada completa de N = 217 participantes. A primera vista, nuestros hallazgos están en línea con lo observado en los trabajos de Kornhuber et al. (58) y Canan et al. (57), es decir, que las relaciones 2D: 4D más bajas de la mano derecha están asociadas con una IGD más alta. Sin embargo, también observamos que esta correlación fue impulsada por las participantes femeninas para la mano derecha y no se pudo encontrar en los varones. Esto es sorprendente, porque estudios anteriores observaron este efecto exclusivamente en hombres.

Para encontrar una explicación para este suceso, comparamos a los participantes de nuestro estudio con los de la investigación publicada anteriormente. En primer lugar, los dos encontramos las mismas asociaciones con respecto a las proporciones de la mano derecha y el cuestionario del DIU. Esto contradice la idea de que nuestra muestra sería algo diferente de lo que se ha observado en la literatura. El Kornhuber et al. El estudio solo investigó a los hombres (videojuegos adictos vs. sanos) y, naturalmente, su muestra es difícil de comparar con los participantes del presente trabajo. Canan et al. [(57), pag. 32] informan para su muestra, que “las mujeres tenían más probabilidades de usar Internet para las redes sociales y los videos que los hombres. En comparación con las mujeres, una mayor proporción de hombres reportó que los juegos de Internet son su actividad más frecuente en Internet (p <0.001) ”. A la luz de esto, creemos que nuestras muestras no difieren mucho en estas áreas. Además, evaluamos las tendencias adictivas en los “Cinco Grandes del DIU” como se mencionó anteriormente, mientras que Canan et al. (57) el estudio solo se evaluó en qué áreas se usa habitualmente Internet (no se han evaluado directamente las tendencias adictivas aquí y las categorías investigadas solo se superponen en partes). Por lo tanto, nuestros estudios solo son comparables en cierta medida. Además, y de importancia, la pérdida de facetas del control del DIU generalizado se asoció inversamente con las proporciones 2D: 4D correctas en la presente muestra masculina que respalda los hallazgos que asocian la proporción de dígitos con el DIU generalizado según lo informado por Canan et al. (57) hasta cierto punto.

Nuestros hallazgos sugieren que podrían considerarse otras razones para no observar la asociación entre las proporciones de dígitos y IGD en hombres, pero solo en mujeres. En primer lugar, el estudio de Canan et al. (57) se ha llevado a cabo en Turquía. Como nuestro estudio proviene de Alemania, las diferencias culturales podrían explicar los resultados actuales. Estos factores pueden incluir diferencias en la personalidad, donde se han observado diferencias entre las muestras turcas y alemanas (62). En este estudio, los europeos occidentales (incluida Alemania) obtuvieron puntuaciones más bajas en cuanto a la amabilidad y la conciencia en comparación con los países de Oriente Medio (incluida Turquía). Tales diferencias podrían influir en las asociaciones como se observa en el presente trabajo, porque el marcador 2D: 4D también se ha asociado con la personalidad (43, 44). Además, nuestro presente estudio solo incluyó un grupo relativamente pequeño de hombres (n = 77 hombres vs. n = 140 mujeres), porque reclutamos la muestra actual principalmente en clases psicológicas. Por lo tanto, nuestro poder estadístico para detectar los mismos efectos para los hombres que para las mujeres es menor. En contraste con la hipótesis del poder, se observa una baja correlación entre la proporción de dígitos de la mano derecha y el IGD en el grupo de participantes masculinos de la Tabla Table3: 3: Rho = −0.04, p = 0.72 N = 74. En resumen, la proporción de dígitos de la mano derecha podría no estar vinculada exclusivamente a IGD en hombres (57, 58), pero puede estar vinculado a IGD en hembras. Por lo tanto, las participantes femeninas que están bajo una influencia más fuerte de la testosterona prenatal (o de la testosterona prenatal hasta el nivel de estradiol) también pueden mostrar más comportamiento masculino en línea en términos de IGD. A partir de los resultados actuales, los estudios futuros claramente deberían reclutar mujeres para investigar los vínculos putativos entre la IGD y la proporción de dígitos de la mano (derecha). Nuevamente, afirmamos que al evaluar el DIU generalizado en nuestros participantes masculinos, se pueden observar hallazgos más similares a los reportados por Canan et al. (57).

Más allá de esto, no se pudo observar ninguna otra asociación sólida con ninguna otra área específica del DIU. Tenga en cuenta que las asociaciones entre la relación 2D: 4D y las tendencias hacia el uso excesivo de los juegos de azar en línea o la pornografía no se discutirán más a fondo, ya que no se realizarían pruebas múltiples debido a la falta de hipótesis a priori establecidas (aunque configuramos hipótesis dirigidas, solo existía evidencia empírica sobre el DIU / DIU no especificado y 2D: 4D antes de nuestro estudio). Esto subraya que la testosterona prenatal podría estar vinculada exclusivamente al DIU / DIU no especificado, pero no a otras áreas cuando se evalúa el DIU en diferentes contextos. Sin embargo, esta declaración podría ser revisada, cuando otros investigadores también observen nuestras asociaciones entre 2D: 4D y el uso de juegos de azar / pornografía. Debe recordarse que el presente estudio investigó una población de muestra estudiantil en gran parte sana (y las puntuaciones en los cuestionarios del DIU estaban muy inclinadas hacia el extremo inferior de la distribución). En particular, con los dimorfismos sexuales observados en muchas áreas del uso en línea, las muestras clínicas pueden revelar diferentes resultados.

Revisando la pregunta sobre el vínculo entre el DIU no especificado y las formas específicas de DIU bajo consideración de género

El último objetivo de nuestro estudio fue revisar los resultados de un estudio anterior realizado por Montag et al. (59) observando en seis muestras independientes de diversos antecedentes culturales que el ICD está más fuertemente vinculado con el DIU no especificado. Este estudio anterior no pudo considerar el género como una variable independiente (aunque se evaluó), debido a que las muestras difirieron fuertemente en las proporciones de género, por ejemplo, una de las muestras investigadas solo tenía machos 9 y hembras 66 (Alemania, muestra de papel y lápiz) u otro. las muestras más bien distribuidas (hombres 23 y mujeres 28; China, muestra de lápiz de papel), eran todavía demasiado pequeñas para buscar diferencias de género sólidas con respecto a las correlaciones del DIU. La única muestra de este estudio anterior, en la que se podría haber examinado una asociación de este tipo proveniente de China (muestra en línea), pero en general no se encontraba en el ámbito de este trabajo anterior, dadas las muchas diferencias en los datos sociodemográficos de todas las muestras investigadas . Por lo tanto, volvemos a esta pregunta en el presente trabajo. Para la muestra completa, podríamos replicar el hallazgo de que las tendencias hacia el DAI están más fuertemente asociadas con el DIU no especificado (r = 0.40 **, consulte la Tabla S5 en Material complementario). Dividir estos resultados en una submuestra masculina y femenina revela que esta asociación es impulsada por la submuestra femenina (r = 0.50 **), mientras que en los hombres es más débil (r = 0.29 **). La segunda y tercera asociación más fuerte entre formas específicas y DIU no especificado fue la compra (r = 0.34 **) y pornografía (r = 0.28 **) en mujeres. En los hombres, las asociaciones significativas ocurrieron de manera más prominente con los juegos (r = 0.57 **), pornografía (r = 0.53 **) y compras (r = 0.39 **). Quizás, excepto por el vínculo de la pornografía con el DIU no especificado, las asociaciones están en línea con las diferencias de género observadas en la literatura.

Nuestros nuevos datos muestran claramente que los patrones de asociación entre formas específicas de DIU y DIU no especificadas deben investigarse también en el contexto de hombres y mujeres. Dicho esto, el general observó una asociación robusta entre el DAI y el DIU no especificado por Montag et al. (59) se apoya en el presente hallazgo. Debe mencionarse que una muestra grande proveniente de China, incluyendo muchos más hombres que mujeres (281 vs. 63) también observó fuertes asociaciones entre las tendencias hacia el DAI y el DIU no especificado [muestra completa: Rho = 0.68 p <0.01; machos: Rho = 0.67 p <0.01; hembras: Rho = 0.70 p <0.01, (59)]. Finalmente, las medidas para evaluar las diferentes formas de adicciones específicas a Internet diferían entre el presente y nuestro trabajo anterior. Claramente, las asociaciones entre formas específicas de DIU y DIU no especificadas son complicadas y el análisis de correlaciones simple debe mejorarse mediante un análisis de moderación / mediación en el futuro cercano, teniendo en cuenta variables como las Expectativas de uso de Internet así como los Procesos de gratificación y compensación para cada dominio. [Aparte de las ya mencionadas dimensiones de género y culturales; ver también ref. (3)].

Fondos. La posición de CM está financiada por una subvención Heisenberg de la Fundación de Investigación Alemana (DFG; MO 2363 / 3-2). Además, el estudio ha sido financiado por una subvención para la adicción a computadoras e Internet de la Fundación de Investigación Alemana (DFG, MO 2363 / 2-1).

¹http://www.internetlivestats.com (accedido en 14th de octubre 2017).

²A continuación, hablamos de sin especificar en lugar de un DIU generalizado, porque una persona que rellena una medida para un DIU generalizado podría pensar implícitamente en sus canales en línea más frecuentes.

³http://www.gimp.org.