La (co) aparición de videojuegos problemáticos, uso de sustancias y problemas psicosociales en adolescentes (2014)

J Behav Addict. 2014 Sep;3(3):157-65. doi: 10.1556 / JBA.3.2014.013.

VAN Rooij AJ1, Kuss DJ2, Griffiths MD3, GW más corto4, Schoenmakers MT1, Van de mheen d5.

Resumen

OBJETIVOS:

El estudio actual exploró la naturaleza de los videojuegos problemáticos (adictivos) (PVG) y la asociación con el tipo de juego, la salud psicosocial y el uso de sustancias.

MÉTODOS:

Los datos se recopilaron utilizando una encuesta de papel y lápiz en el aula. Se agregaron tres muestras para lograr una muestra total de adolescentes únicos de 8478. Las escalas incluyeron medidas de uso del juego, tipo de juego, Prueba de adicción a los videojuegos (IVA), estado de ánimo depresivo, autoestima negativa, soledad, ansiedad social, rendimiento educativo y consumo de cannabis, alcohol y nicotina (fumar).

RESULTADOS:

Los hallazgos confirmados de que los juegos problemáticos son más comunes entre los jugadores adolescentes que juegan juegos en línea multijugador. Los niños (60%) tenían más probabilidades de jugar juegos en línea que las niñas (14%) y los jugadores problemáticos eran más niños (5%) que las niñas (1%). Los jugadores con problemas altos mostraron puntuaciones más altas en el estado de ánimo depresivo, la soledad, la ansiedad social, la autoestima negativa y el rendimiento escolar más bajo informado por el mismo. Los niños que consumían nicotina, alcohol y cannabis tenían casi el doble de probabilidades de reportar PVG alto que los no usuarios.

CONCLUSIONES:

Parece que los juegos en línea en general no están necesariamente asociados con problemas. Sin embargo, los jugadores problemáticos parecen jugar juegos en línea con más frecuencia, y un pequeño subgrupo de jugadores, específicamente los niños, mostraron un funcionamiento psicosocial más bajo y calificaciones más bajas. Además, se encuentran asociaciones con el consumo de alcohol, nicotina y cannabis. Parece que los juegos problemáticos son un problema indeseable para un pequeño subgrupo de jugadores. Los hallazgos fomentan una mayor exploración del papel del uso de sustancias psicoactivas en los juegos problemáticos.

PALABRAS CLAVE:

Trastorno de juegos de Internet; adolescentes; alcohol; canabis; depresión; soledad; autoestima negativa; juegos en línea; videojuegos problemáticos; de fumar; ansiedad social

Introducción

Juego problemático y 'adicción al juego'.

Aunque el término 'adicción al juego' y sus sinónimos como uso compulsivo, excesivo y problemático se usan de manera regular e intercambiable (Kuss y Griffiths, 2012b), la validez clínica y la necesidad de un nuevo constructo potencial de "adicción al juego" sigue siendo indeterminada (Kardefelt-Winther, 2014). No obstante, un diagnóstico propuesto para Trastorno del juego en Internet se incluyó en el Apéndice (Sección 3) del DSM-5 para estimular una mayor investigación sobre el tema (Asociación Americana de Psiquiatría, 2013; Petry y O'Brien, 2013). Este diagnóstico se expresa como un "uso persistente y recurrente de Internet para participar en juegos, a menudo con otros jugadores, lo que lleva a un deterioro o malestar clínicamente significativo según lo indicado por cinco (o más) de los siguientes [criterios] en una Período de 12-mes ”(Asociación Americana de Psiquiatría, 2013, P. 795).

Gran parte del trabajo actual sobre la "adicción a los juegos" se realizó mediante estudios de encuestas. Si bien existe una variedad de instrumentos, tienden a derivarse de una combinación de criterios utilizados para 'trastorno por uso de sustancias' y 'trastorno por juego', siendo este último el único trastorno adictivo del comportamiento en el DSM-5 (Griffiths, 2005; Lemmens, Valkenburg y Peter, 2009; Rehbein, Kleimann y Mößle, 2010; van Rooij, Schoenmakers, van den Eijnden, Vermulst y van de Mheen, 2012). Usando este enfoque, estudios de los Estados Unidos, Noruega, Alemania y los Países Bajos indican que la "adicción a los juegos" prevalece en 0.6% a 11.9% de adolescentes (Gentil, xnumx; King, Delfabbro y Griffiths, 2012; Mentzoni et al., 2011; Rehbein et al., 2010; van Rooij, Schoenmakers, Vermulst, van den Eijnden y van de Mheen, 2011). Una revisión resumida por Ferguson et al. concluye que las estimaciones de prevalencia de alrededor de 3.1% son probablemente las más precisas (Ferguson, Coulson y Barnett, 2011).

Cuando se les pregunta sobre su comportamiento en el juego, una proporción significativa de jugadores indica tener problemas para controlar su comportamiento. Dados los problemas con la medición, se desconoce hasta qué punto estos hallazgos de jugadores potencialmente problemáticos (Ferguson et al., 2011) en poblaciones saludables y / o muestras de jugadores se traducen en posibles casos clínicos de adicción a los juegos. Hay motivos para ser cautelosos, ya que los números clínicamente informados en los Países Bajos: 411 jugadores en tratamiento de atención de adicciones (Wisselink, Kuijpers y Mol, 2013) - divergen de las estimaciones conservadoras de la población adolescente holandesa de 1.5% a 2% (Lemmens et al., 2009; van Rooij et al., 2011). El diagnóstico sigue siendo difícil cuando hay poco consenso en los criterios de diagnóstico. Aunque se han hecho sugerencias para nuevas escalas (Petry et al., 2014), actualmente no están validados y se derivan de procedimientos internos de "votación". Mientras tanto, las medidas validadas no se corresponden completamente con los criterios actuales de DSM-5 (King, Haagsma, Delfabbro, Gradisar & Griffiths, 2013).

Los autores son cautelosos en el uso de la terminología de la adicción en la investigación de encuestas a una edad temprana. Por lo tanto, nos referimos a los juegos (video) problemáticos (PVG) en el estudio actual basado en una encuesta de una muestra de población sana. PVG se define como un comportamiento adictivo que incluye experimentar: (a) una pérdida de control sobre el comportamiento, (b) conflictos con uno mismo y con otros, (c) preocupación por los juegos, (d) la utilización de juegos para propósitos de afrontamiento / modificación del estado de ánimo y (e) síntomas de abstinencia (van Rooij, 2011; van Rooij et al., 2012). Este enfoque de medición (ver 'Métodos') coloca PVG en un continuo dimensional (Helzer, van den Brink y Guth, 2006) e incluye las principales dimensiones de la adicción a internet / juegos (Lortie y Guitton, 2013). La adolescencia temprana es el enfoque específico en este estudio. Este es un período crucial en el desarrollo, un grupo de edad que adopta rápidamente la tecnología (juegos) y un grupo demográfico al que se hace referencia con frecuencia en informes (clínicos) sobre juegos (Gross, Juvonen y Gable, 2002; Subrahmanyam, Greenfield, Kraut & Gross, 2001).

La asociación entre juegos online y juegos problemáticos.

PVG es más a menudo asociado con los juegos multijugador en línea (Consejo de Ciencia y Salud Pública, 2007; van Rooij, Schoenmakers, van den Eijnden y van de Mheen, 2010). Un estudio alemán (N = 7761, solo niños) encontró que los jugadores clasificados como "dependientes" (tres desviaciones estándar o más por encima del promedio para su escala de dependencia de juegos de computadora KFN-CSAS-II) pasaron la mayor parte de su tiempo jugando juegos en línea. Si bien estos hallazgos encajan con la propuesta del DSM-5 para el "trastorno de los juegos de Internet", el potencial de adicción en juegos fuera de línea y casuales (teléfonos inteligentes) está poco estudiado en la literatura (Rehbein y Mößle, 2013). Aunque se desconocen los mecanismos que causan los juegos adictivos, los autores han especulado sobre el papel de las características de recompensa, la naturaleza social de los juegos en línea, la infinitud (King et al., 2012) y la satisfacción de varias motivaciones de juego (Kuss, Louws & Wiers, 2012). Se pueden formular las siguientes hipótesis:

  • Hipótesis (1): se piensa que los jugadores en línea son más susceptibles a los videojuegos problemáticos (adictivos), en comparación con los que juegan juegos fuera de línea y casuales.
  • Hipótesis (2): se cree que los jugadores problemáticos pasan la mayor parte del tiempo en juegos en línea, en comparación con los que juegan juegos fuera de línea y casuales.

Salud psicosocial y rendimiento escolar.

Los investigadores han encontrado constantemente relaciones entre las medidas de PVG y los problemas psicosociales (por ejemplo, Ko, Yen, Chen, Chen y Yen, 2005; Ng y Wiemer-Hastings, 2005; Rehbein et al., 2010; van Rooij et al., 2011; Madera, Gupta, Derevensky y Griffiths, 2004). El bajo rendimiento escolar también se ha asociado con PVG. Si bien las relaciones entre la PVG y la salud psicosocial disminuida son evidentes, su interpretación no lo es. Algunos autores argumentan que PVG podría verse mejor como una manifestación de un problema subyacente como el estado de ánimo depresivo o la soledad (por ejemplo, Madera, 2007). Con esto en mente, se exploran las características del estado psicosocial comúnmente asociadas: el estado de ánimo depresivo (Han y Renshaw, 2011; Mentzoni et al., 2011), la soledad (Caplan, Williams y Yee, 2009; van Rooij, Schoen -makers, van den Eijnden, Vermulst & van de Mheen, 2013), ansiedad social (Cole y Hooley, 2013; Gentile et al., 2011), autoestima negativa (Ko et al., 2005), y calificaciones autoinformadas (Gentile et al., 2011) en aquellos con puntajes altos en escalas PVG y aquellos con puntajes bajos. Mirar los casos extremos es relevante, ya que la relación entre el juego y los problemas psicosociales puede ser de naturaleza curvilínea, y los casos extremos sufren deterioro (Allahverdi-pour, Bazargan, Farhadinasab y Moeini, 2010; van Rooij et al., 2011). Esto proporciona las siguientes hipótesis:

  • Hipótesis (3): Los adolescentes que juegan juegos en línea han disminuido el bienestar psicosocial en comparación con aquellos que no juegan juegos en línea.
  • Hipótesis (4): los jugadores problemáticos muestran una disminución del bienestar psicosocial con más frecuencia que los jugadores no problemáticos.

Co-ocurrencia de comportamientos peligrosos: beber, fumar y consumir cannabis

La adolescencia es un período experimental en lo que respecta tanto a las sustancias como a las conductas de riesgo como el juego (Volberg, Gupta, Griffiths, Olason y Delfabbro, 2010; Winters y Anderson, 2000). PVG puede verse como un comportamiento riesgoso ya que abarca y se asocia con varios problemas (Rehbein et al., 2010; Sublette y Mullan, 2012). Si aceptamos la premisa de que ciertas personas pueden tener una predisposición genética y / o psicológica hacia el uso adictivo / problemático, esto podría manifestarse en aumentos tanto de PVG como de uso de sustancias. Por ejemplo, se sospecha que existen déficits neurocognitivos similares tanto para los juegos de azar problemáticos como para el uso de sustancias (Goudriaan, Oosterlaan, de Beurs y van den Brink, 2006). En primer lugar, las similitudes neurocognitivas con el uso de sustancias se encuentran también para PVG (Kuss y Griffiths, 2012a). La impulsividad, como otro ejemplo, se ha encontrado que es un factor de riesgo típico para ambos comportamientos problemáticos (incluido el consumo de alcohol) en personas jóvenes (Evenden, 1999; Khurana et al., 2013) y los juegos problemáticos (Gentile et al., 2011; Park, Kim, Bang, Yoon y Cho, 2010; van Holst y otros, 2012). TAquí hay muchos factores de riesgo correspondientes para una variedad de problemas de alcohol y otras drogas en personas jóvenes. (Hawkins, Catalano y Miller, 1992), entre los cuales varios han sido estudiados y encontrados para PVG también; Por ejemplo, desempeño escolar, problemas sociales, problemas de conducta, tipo de personalidad y problemas de atención (Kuss y Griffiths, 2012b).

Obviamente, un buen número de usuarios con estos factores de riesgo podrían participar en juegos problemáticos o consumir sustancias. Sin embargo, es probable que la supuesta vulnerabilidad resulte también en la superposición, como sabemos por la literatura que la superposición entre varias adicciones es bastante común (Sussman, Lisha y Griffiths, 2011). Los hallazgos empíricos sugieren que coexisten conductas adictivas. Esto incluye ejemplos como el uso de sustancias y el juego (Fisoun, Floros, Siomos, Geroukalis y Navridis, 2012; Floros, Siomos, Fisoun y Geroukalis, 2013; Griffiths, 2002; Lee, Han, Kim y Renshaw, 2013; Wood et al., 2004), y el uso problemático de computadoras (juegos) y el uso de sustancias (Grüsser, Thalemann, Albrecht y Thalemann, 2005) o apostar (Wood et al., 2004). Si bien la relación entre el PVG y el uso de sustancias se ha estudiado anteriormente, los resultados no son concluyentes y se originan en muestras pequeñas. De hecho, el estudio alemán no encontró asociaciones significativas (Grüsser et al., 2005). Nos centraremos en explorar la co-ocurrencia de dos tipos de comportamiento de riesgo: el uso de sustancias y PVG.

  • Hipótesis (5): los adolescentes que juegan juegos en línea usan sustancias psicoactivas (nicotina, cannabis, alcohol) con más frecuencia que aquellos que no juegan juegos en línea.
  • Hipótesis (6): Es más probable que los usuarios adolescentes de sustancias (nicotina, cannabis, alcohol) sean jugadores problemáticos que los que no usan sustancias.

Estudio actual

El presente estudio utilizó datos de una muestra grande de adolescentes para proporcionar información sobre juegos problemáticos (adictivos). Se exploró el papel del tipo de juego, la salud psicosocial y el uso de sustancias, con la expectativa de que los juegos en línea, la disminución del funcionamiento psicosocial y el uso de sustancias se relacionen con PVG. En comparación con el trabajo anterior, el estudio actual contribuye y amplía el trabajo existente al describir la primera gran muestra de datos sobre la relación entre el uso de sustancias y el PVG.

Métodos

Participantes y procedimiento.

El estudio agrega las muestras de 2009, 2010 y 2011 del estudio holandés anual de monitores 'Internet y juventud'. Este estudio de lápiz y papel en curso utiliza un muestreo estratificado para seleccionar escuelas para la participación en función de la región, la urbanización y el nivel de educación en los Países Bajos. En 2009, participaron diez escuelas (se distribuyeron cuestionarios 4909), diez escuelas participaron en 2010 (distribuidas 4133) y escuelas 13 participaron en 2011 (distribuidas 3756). Las tasas totales de respuesta de la muestra fueron 83% (n = 4063; 2009), 91% (n = 3745; 2010) y 84% (n = 3173; 2011). La falta de respuesta se debió principalmente a la deserción de clases enteras debido a problemas internos de programación. Con estas clases excluidas, la tasa de respuesta promedio por clase fue 93% (2009), 93% (2010) y 92% (2011).

En el estudio actual, las muestras se utilizaron de manera transversal y se agregaron durante tres años; Los casos repetidos longitudinalmente se eliminaron para obtener un conjunto de datos con individuos únicos. Por ejemplo, si un individuo participó nuevamente en T2, después de haber sido incluido en T1, este caso se eliminó del conjunto de datos agregado en 2010 (y posiblemente en 2011). Reducido de esta manera, el conjunto de datos agregado final contiene casos completados de 8,478. (Para más detalles sobre el procedimiento, ver: van Rooij et al., 2010, 2012, 2011).

Medidas

Variables demograficas

Las variables demográficas incluyeron el sexo, el nivel de educación (bajo, es decir, la formación profesional o alta, es decir, la formación preuniversitaria o universitaria) y el año de aprendizaje de la educación secundaria holandesa (primer, segundo, tercer o cuarto año).

Uso del juego

Uso y horas semanales dedicadas a los juegos en línea, juegos ocasionales (navegador) y juegos fuera de línea. Se distinguieron tres tipos de juegos: juegos en línea (multijugador) (por ejemplo, Call of Duty, World of Warcraft), juegos casuales (de navegador) (por ejemplo, freebrowsergames.com), y finalmente juegos sin conexión (por ejemplo, Sims 2). La cantidad de horas por semana dedicadas a estos tipos de juegos se obtuvo mediante la multiplicación de dos preguntas que miden los días por semana de juego (nunca a [casi] diario) y el promedio de horas de juego por día en las que juegan (nunca a 9 + horas), en línea con estudios previos (van Rooij et al., 2010, 2011). Esto también se representó como un uso binario o no uso de un tipo de juego específico. La gran mayoría de los adolescentes encuestados jugaron al menos algún tipo de juego (N = 6757, 80%). Jugar varios tipos de juegos era común; 41% de los jugadores jugó dos tipos de juegos, mientras que 22% de los jugadores jugó los tres tipos de juegos.

Prueba de adicción a videojuegos (IVA). La escala del IVA del ítem 14 (van Rooij et al., 2012) incorpora varios aspectos de la adicción conductual, que incluyen: pérdida de control, conflicto, preocupación / saliencia, modificación del estado de ánimo / afrontamiento y síntomas de abstinencia. El IVA mostró excelente confiabilidad en la muestra actual (Cronbach's a = 0.93). Los ejemplos de artículos de IVA incluyen: '¿Con qué frecuencia le resulta difícil dejar de jugar?' y '¿Con qué frecuencia piensa en los juegos, incluso cuando no está en línea?' y las opciones de respuesta van desde 'nunca' (puntuación 0), rara vez (1), a veces (2), hasta 'a menudo' (3) y 'muy a menudo' (4) en una escala de cinco puntos.

El puntaje promedio en los ítems de 14 VAT proporciona una indicación de la severidad promedio del comportamiento problemático en todos los ítems. El promedio se calculó cuando se completaron al menos dos tercios de la escala, pero el 99% de los puntajes de IVA calculados se promedia sobre los ítems 13 o 14. En el estudio actual, el objetivo era examinar el grupo que obtuvo una puntuación alta en el IVA. Para distinguir este grupo, las puntuaciones de escala promedio se dividen en dos grupos. La puntuación promedio del primer grupo varía de 'nunca' a 'a veces', mientras que las respuestas para el segundo grupo varían de 'a menudo' a 'muy a menudo'. Este último grupo es la categoría que reportó el nivel más alto de PVG.

Uso de sustancias psicoactivas / no uso

El consumo de alcohol, fumar cigarrillos y el consumo de cannabis se recodificaron para su uso o no se utilizaron, según lo indicado en los días laborables (de lunes a jueves) o en los fines de semana (de viernes a domingo) en el último mes.

Variables psicosociales

Las medidas se utilizaron para establecer diversos aspectos del bienestar psicológico, centrándose en la autoestima, la soledad, el estado de ánimo depresivo y la ansiedad social. En primer lugar, la escala de autoestima del artículo 10 de Rosenberg (Rosenberg, 1965) se usó y se recodificó de modo que las puntuaciones más altas indicaran una menor autoestima (Cronbach's a = 0.87). Las respuestas se dieron en una escala de cuatro puntos. En segundo lugar, la Escala de Soledad del ítem 10 de UCLA (Russell, Peplau y Cutrona, 1980) se utilizó con una escala de respuesta de cinco puntos (Cronbach's a = 0.85). En tercer lugar, una traducción al holandés de la Lista de estado de ánimo depresivo de 6 (Engels, Finkenauer, Meeus y Deković, 2001; Kandel y Davies, 1982, 1986), con una escala de respuesta de puntos 5 (Cronbach's a = 0.81). Finalmente, la Escala Revisada de Ansiedad Social para Niños (La Greca y Stone, 1993) se utilizaron las subescalas Evitación y angustia social (a = 0.85, elementos 6) y Evitación y angustia social en general (a = 0.81, Artículos 4) con una escala de respuesta de puntos 5, que va desde 'nada (en absoluto (1)' a 'mucho (5)'. Estas traducciones se han utilizado en varios estudios holandeses anteriores (van Rooij et al., 2013, 2011). En las cuatro escalas, una puntuación más alta indica más problemas informados y las puntuaciones promedio en todos los ítems de la escala se utilizaron en los análisis.

Rendimiento educativo autoinformado. Para evaluar el rendimiento educativo (autoinformado), a los estudiantes se les hizo la siguiente pregunta: "¿Cómo te va en la escuela?", Con respuestas que van desde "muy malo (1)" a "muy bueno" (7).

Analiza

Se cree que los casos de alto PVG y uso de sustancias tienen una baja prevalencia en adolescentes holandeses (van Rooij et al., 2011; Verdurmen et al., 2011). Dado que las hipótesis se centran en la coexistencia de estos comportamientos, los métodos correlacionales no fueron el punto de partida preferido para los análisis y se usaron pruebas no paramétricas de tablas cruzadas, según corresponda. Para medidas continuas, en comparación con el uso de pruebas t de muestras independientes, un tamaño de efecto de Cohen d de> 0.2 se considera un efecto pequeño,> 0.5 como medio y> 0.8 como grande (Cohen, 1992).

Ética

Los procedimientos de estudio se llevaron a cabo de conformidad con la Declaración de Helsinki. Dado el tema, no se requería una aprobación externa ética según la ley holandesa. Tanto los niños como los padres tienen la oportunidad de rechazar la participación en cualquier momento sin consecuencias: esto rara vez ocurrió.

Resultados

Características de la muestra

La muestra incluyó a estudiantes de la escuela secundaria holandesa, año uno (43%) y año dos (32%). Los años de aprendizaje tres y cuatro (25%) se combinaron porque el año de aprendizaje cuatro tuvo pocos encuestados. La edad en el primer año fue 13.2 en promedio, 14.3 en el segundo año y 15.5 en el tercer / cuarto año. La edad media total de los encuestados fue 14.2 años (SD = 1.1). Los varones conformaron 49% de la muestra, y el nivel de educación se dividió en los niveles de formación preuniversitaria / universitaria (alta) (59%) y formación preprofesional (baja) (41%).

Comparaciones entre jugadores en línea y el resto de la muestra.

Tabla 1 proporciona una visión general de las diferencias entre los jugadores en línea y el resto de la muestra (jugadores no en línea) para una serie de variables de comparación principales. Los hallazgos mostraron que los niños eran más que 4.4 veces más propensos que las niñas a ser jugadores en línea (Riesgo relativo o RR). En segundo lugar, aquellos en años de aprendizaje más bajos (estudiantes más jóvenes) tenían más probabilidades que los años de aprendizaje más altos de jugar juegos en línea (39% en el primer año y 31% en el tercer año). Si bien también se encontró un pequeño efecto para el uso de cannabis (RR = 1.25), no cumple con el criterio de significación aceptable. Se encontró que los jugadores en línea obtuvieron una puntuación más alta que los jugadores no en línea en la medida PVG (Cohen's d = 0.79). Hay algunos débiles (de Cohen d <0.20) indica que los jugadores en línea tienen un estado de ánimo menos depresivo y una mejor autoestima que los jugadores que no están en línea. Otros hallazgos del tamaño del efecto débil muestran aumentos en la soledad, la ansiedad social en situaciones nuevas y un peor rendimiento escolar autoinformado para los jugadores en línea.

Tabla 1. 

Demografía y uso de sustancias para los jugadores en línea y los que no lo son (resto de la muestra)

El juego problemático y sus hipotéticos asociados.

El género desempeña un papel crucial en los juegos: en general, los niños juegan durante largos períodos de tiempo y con mayor frecuencia. Los hallazgos de Tabla 1 Demuestre que esto es válido para los juegos en línea, que están fuertemente asociados con PVG y género. Por lo tanto, los hallazgos en Tabla 2 Estaban divididos por género. Como Tabla 2 contiene aquellos encuestados que completaron la lista de IVA, que los usuarios que no son jugadores pueden omitir, la tabla contiene los resultados de una submuestra de jugador.

Tabla 2. 

Uso de sustancias y características demográficas divididas en las categorías de Prueba de adicción a videojuegos

Para los niños, los jugadores que juegan juegos en línea tienen casi cuatro veces más probabilidades de obtener un puntaje alto en PVG que los jugadores que no están en línea (RR = 3.84). No se encontraron diferencias para los tipos de juegos informales y fuera de línea. Para los tres tipos de uso de sustancias, se encontraron diferencias: los que beben alcohol (RR = 1.9), fuman cigarrillos (RR = 1.8) o usan cannabis (RR = 2.4) fueron aproximadamente dos veces más propensos a obtener un puntaje alto en PVG. En medidas continuas, se descubrió que el grupo de jugadores altamente problemáticos pasaba mucho más tiempo jugando juegos en línea (efecto grande, Cohen's d = 0.97), más tiempo jugando juegos fuera de línea (efecto medio, Cohen's d = 0.49), y más tiempo jugando en juegos casuales (efecto pequeño, de Cohen d = 0.31). El tiempo dedicado a los juegos en línea también fue mucho más alto en promedio, con horas 23 para jugadores con problemas altos, en comparación con las horas 11 que se gastaron en juegos fuera de línea y las horas 4 en juegos casuales. También se encontró que el grupo de jugadores con alta problemática masculina obtuvo un puntaje más bajo en el bienestar psicosocial; se encontró un gran efecto para un mayor estado de ánimo depresivo, se encontraron efectos medios para la soledad, ansiedad social (situaciones generalizadas y nuevas), autoestima negativa y un efecto bajo para un rendimiento escolar más bajo.

Entre las niñas, el grupo altamente problemático fue más pequeño en comparación con los hombres en 1.3% de las jugadoras (en comparación con 4.8% de los niños con puntuaciones altas en PVG). En consecuencia, los números absolutos en Tabla 2 para las niñas fueron bajas, con un máximo de 30 en el grupo problemático. Esto justifica cautela con la interpretación de la prueba de chi-cuadrado de tabulación cruzada, donde algunas celdas observadas contienen menos de 10 casos y algunos recuentos de celdas esperados fueron inferiores a cinco. No obstante, y al igual que los niños, las niñas de los juegos en línea parecen tener más probabilidades de obtener una puntuación alta en PVG (RR = 20.0). Las consumidoras de cannabis (RR = 3.3) y las bebedoras de alcohol (RR = 9.0) también parecían más propensas a ser jugadoras problemáticas. Se descubrió que el tiempo dedicado a los juegos en línea y fuera de línea era mayor en el grupo problemático de jugadoras, con un fuerte tamaño de efecto. Sin embargo, el tiempo medio semanal que las niñas dedicaban a estos juegos parecía menor para los juegos en línea, con un promedio de 14 horas por semana. Nuevamente, el grupo de alta problemática puntuó peor en todos los indicadores de bienestar psicosocial: se encontraron efectos fuertes para el estado de ánimo depresivo y la ansiedad social general, y efectos medios para la soledad, la autoestima negativa, la ansiedad social en situaciones nuevas y un rendimiento escolar reducido.

Discusión

El estudio actual utilizó datos de muestra grandes agregados (N = 8,478) para estudiar juegos problemáticos (adictivos) en un grupo de edad adolescente. Los hallazgos confirmaron que los juegos problemáticos son más comunes entre los jugadores adolescentes que juegan juegos en línea multijugador. Los jugadores que jugaban juegos en línea eran casi cuatro veces más propensos a obtener una puntuación alta en una medida de PVG. El género jugó un papel importante tanto en la preferencia de juego como en PVG: los niños (60%) tenían más probabilidades de jugar juegos en línea que las chicas (14%) y los jugadores problemáticos eran más niños (5%) que las chicas (1%). Si bien los jugadores problemáticos pasaron más tiempo en los tres tipos de juegos, los juegos en línea mostraron el mayor promedio de horas (23 horas por semana) y el mayor aumento en el tamaño del efecto (Cohen's d = 0.97) para los jugadores masculinos altamente problemáticos.

Más allá de ser hombre, un poco más joven y más propenso a PVG, no se encontraron grandes diferencias entre los jugadores multijugador en línea y el resto de la muestra. Por ejemplo, no se encontraron aumentos en el uso de sustancias psicoactivas ni aumentos (sustanciales) en los problemas psicosociales. Sin embargo, un PVG alto se asoció con un mayor consumo de sustancias y problemas psicosociales tanto para niños como para niñas. Los niños que consumían nicotina, alcohol y cannabis tenían casi el doble de probabilidades de informar un PVG alto. El grupo de chicas con PVG alto era muy pequeño en un sentido absoluto (n = 30). En consecuencia, hubo algunos indicios de que las niñas que consumen sustancias psicoactivas, específicamente alcohol y cannabis, obtuvieron puntuaciones altas en PVG con mayor frecuencia, pero se debe tener cuidado con la interpretación debido al tamaño pequeño del grupo. Es necesario comprender mejor a este grupo y es posible que las investigaciones futuras deseen explorar la PVG en las niñas. Los jugadores altamente problemáticos, tanto niños como niñas, mostraron aumentos en el estado de ánimo depresivo (efecto grande), la soledad, la ansiedad social (situaciones generalizadas y nuevas), la autoestima negativa y un rendimiento escolar inferior autoinformado.

Los hallazgos presentes se alinean con la literatura anterior y la amplían a través de la exploración de la asociación entre el uso de sustancias y PVG. El papel de los juegos multijugador en línea que se encuentran aquí está respaldado por otros estudios (Consejo de Ciencia y Salud Pública, 2007; Rehbein et al., 2010; van Rooij et al., 2010). Juntos, estos hallazgos sugieren que las investigaciones futuras deberían examinar los mecanismos y características específicos presentes en estos juegos en línea y que aumentan su potencial para ser adictivos. El DSM-5 se enfoca exclusivamente en los juegos de Internet (en línea). El enfoque en un tipo de juego específico parece prematuro dados los datos presentados aquí. Si bien los juegos en línea son los más problemáticos, era común jugar varios tipos de juegos (63% de los jugadores juegan dos o más tipos de juegos). Jugar en línea puede facilitar el comportamiento problemático (Griffiths, King y Demetrovics, 2014).

Si bien se han realizado pocos estudios sobre el vínculo específico entre el PVG y el uso de sustancias psicoactivas, los resultados coinciden con los resultados en el área relacionada con el juego. Griffiths y Sutherland encontraron que los jugadores adolescentes (11-16 años) tenían más probabilidades de beber alcohol, fumar cigarrillos y tomar drogas ilícitas (Griffiths, Parke y Wood, 2002; Griffiths y Sutherland, 1998). El estudio actual descubrió que era probable que coexistiera un alto consumo de PVG y sustancias, a diferencia del trabajo anterior en Alemania (Grüsser et al., 2005). Nuestros hallazgos pueden proporcionar cierto apoyo a la idea de una vulnerabilidad subyacente a los comportamientos "adictivos" que predisponen a los adolescentes a ambas formas de comportamiento de riesgo (Hawkins et al., 1992; Shaffer et al., 2004).

Se encontró una relación entre disminución del bienestar psicosocial, bajo rendimiento escolar y alto PVG. El estado de ánimo depresivo, la ansiedad social, la autoestima negativa, la soledad y el rendimiento escolar fueron peores en el grupo de PVG alto, tanto para niños como para niñas. Si bien estos hallazgos concuerdan con la literatura, proporcionan una indicación de que el grupo de jugadores con problemas altos informa problemas más allá del comportamiento de PVG en sí. Como el estudio actual utiliza un enfoque transversal por diseño, no se puede saber si estas disminuciones son una causa o un resultado de PVG.. La literatura sugiere que podría ser ambas cosas. En primer lugar, hay algunas pruebas de que los niños con más problemas psicosociales, como la ansiedad social, prefieren las interacciones sociales en línea (Valkenburg y Peter, 2011). En segundo lugar, un estudio de panel de dos ondas entre los jugadores holandeses de 543 (Lemmens, Valkenburg y Peter, 2011) demostraron que la competencia social, la autoestima y la soledad predecían los cambios en la PVV (con tamaños de efectos bajos), mientras que la soledad también era una consecuencia. Otro estudio mostró que mayores cantidades de juego, menor competencia social y mayor impulsividad eran factores de riesgo para PVG, mientras que la depresión, la ansiedad, la fobia social y el bajo rendimiento escolar parecen actuar como resultados (Gentile et al., 2011).

El uso de una muestra grande y agregada es una de las fortalezas de este estudio. Sin embargo, el estudio también tiene algunas limitaciones. En primer lugar, los tipos de juego se dividieron en tres categorías amplias. Esto tiene un sentido práctico ya que las investigaciones anteriores también han utilizado esta distinción (van Rooij et al., 2010), pero pierde detalles como el tipo de juego (Elliott, Golub, Ream y Dunlap, 2012; Ghuman y Griffiths, 2012). La subdivisión de la escala para PVG proporciona información para distinguir los grupos problemáticos altos y bajos, pero el puntaje de corte, si bien está justificado, podría ser debatido (van Rooij et al., 2011). Además, dada la baja prevalencia de algunos eventos que consideramos, no pudimos ajustar los análisis para los posibles efectos de agrupamiento (por clase o año). Finalmente, los datos en este estudio fueron exclusivamente autoinformados. La investigación futura podría beneficiarse de la incorporación de medidas de resultado válidas externamente, como calificaciones o seguimiento de comportamiento basado en software (Griffiths y Whitty, 2010).

En conclusión, el presente estudio utilizó una amplia muestra para ampliar los resultados de la investigación de tres características potenciales de los juegos problemáticos (adictivos): el papel del tipo de juego, el uso de sustancias y la salud psicosocial. Los hallazgos revelaron una imagen mixta. Parece que los juegos en línea en general no están necesariamente asociados con problemas. De hecho, hay algunos indicios débiles de que se asocia con una disminución del estado de ánimo depresivo y una mejor autoestima. Sin embargo, los juegos en línea también suelen estar implicados en el uso problemático, y los usuarios problemáticos muestran un funcionamiento psicosocial disminuido y calificaciones más bajas. Por otra parte, las asociaciones con el consumo de alcohol, nicotina y cannabis se encuentran en los niños. Los hallazgos presentados aquí fomentan una mayor exploración del papel del uso de sustancias psicoactivas en PVG y muestran que podría ser prematuro ignorar el papel de los juegos que no son de Internet en el estudio del 'Desorden de juegos de Internet'.

Fuentes de financiamiento

El estudio actual fue facilitado por una beca de viaje (#31200010) otorgada por la Organización de Países Bajos para la Investigación y el Desarrollo de la Salud (ZonMw).

Contribución de los autores

El primer autor escribió los primeros borradores, recopiló y analizó los datos. Los primeros cuatro autores participaron directamente en el análisis de datos. Todos los autores contribuyeron a la redacción y revisión del manuscrito.

Conflicto de intereses

Ninguna.

Agradecimientos

Los autores agradecen a las siguientes organizaciones por financiar la recopilación de datos del estudio Monitor "Internet y la juventud": Organización de los Países Bajos para la Investigación y el Desarrollo de la Salud (ZonMw, proyecto nº 31160208), la Fundación Kennisnet, Tactus Addiction Care y la Fundación Volksbond de Rotterdam. Además, agradecemos al lector independiente Edwin Szeto por sus contribuciones.

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