Resultados del tratamiento en pacientes con adicción a Internet: un estudio clínico piloto sobre los efectos de un programa de terapia cognitivo-conductual (2014)

La adicción a Internet se considera un problema de salud en aumento en muchas partes del mundo con tasas de prevalencia del 1-2% en Europa y hasta el 7% en algunos países asiáticos. La investigación clínica ha demostrado que la adicción a Internet se acompaña de pérdida de intereses, disminución del funcionamiento psicosocial, retiro social y aumento de la angustia psicosocial. Se necesitan programas de tratamiento especializado para enfrentar este problema que recientemente se agregó al apéndice del DSM-5. Si bien hay numerosos estudios que evalúan las características clínicas de los pacientes con adicción a Internet, el conocimiento sobre la efectividad de los programas de tratamiento es limitado. Aunque un metaanálisis reciente indica que esos programas muestran efectos, se necesitan más estudios clínicos aquí. Para agregar conocimientos, realizamos un estudio piloto sobre los efectos de un programa estandarizado de terapia cognitivo-conductual para la IA. Se incluyeron adultos adultos de 42 que cumplían con los criterios de adicción a Internet. Su estado de IA, los síntomas psicopatológicos y la expectativa de autoeficacia percibida se evaluaron antes y después del tratamiento. Los resultados muestran que 70.3% de los pacientes terminó la terapia regularmente. Después del tratamiento los síntomas de IA habían disminuido significativamente. Se redujeron los síntomas psicopatológicos y los problemas psicosociales asociados. Los resultados de este estudio piloto enfatizan los hallazgos del único metanálisis realizado hasta el momento.

1. Introducción

Numerosos estudios de la última década señalan que el comportamiento adictivo de Internet es un problema de salud en aumento en diferentes partes de la población. Las estimaciones de prevalencia varían hasta el 6.7% en adolescentes y adultos jóvenes en el sudeste asiático [1], 0.6% en los Estados Unidos [2], y entre 1 y 2.1% en los países europeos [3, 4] con adolescentes que muestran incluso mayores tasas de prevalencia (por ejemplo, [4]). Sobre la base de estas observaciones, la APA ha decidido incluir el trastorno de los juegos de Internet, un subtipo común de adicción a Internet (IA), en la sección III del DSM-5, como una condición que justifica más investigación clínica y experiencia antes de que se pueda considerar su inclusión. en el libro principal como un desorden formal ”[5].

Las personas afectadas por IA informan síntomas similares a los conocidos por trastornos de adicción relacionados con sustancias y otros no relacionados con sustancias (p. Ej., Trastornos del juego). Muestran una fuerte preocupación por las actividades de Internet, sienten una necesidad irresistible de conectarse a Internet, muestran cada vez más horas en línea (tolerancia), se sienten irritados y disfóricos cuando su acceso en línea es restringido o denegado (retiro), siguen en línea a pesar de las consecuencias negativas en diferentes áreas de la vida (por ejemplo, conflictos con miembros de la familia y logros decrecientes en la escuela, la universidad o el trabajo) y no pueden recortar su comportamiento (pérdida de control). Dado que se han informado otros paralelos con respecto a las características neurobiológicas compartidas (por ejemplo, [6]; para una revisión, ver [7]) y similitudes en los rasgos de personalidad subyacentes (por ejemplo, [8, 9]), se ha propuesto percibir IA como otro Tipo de trastorno de adicción no relacionado con sustancias. Además, el aumento de las tasas de IA comórbida en pacientes que sufren otras formas de adicción que se han reportado refuerza esta suposición [6, 10].

Los estudios clínicos respaldan el aumento de los síntomas psicopatológicos y la disminución de los niveles de funcionamiento en los pacientes [11], el deterioro de la calidad de vida [12], el retiro social y el aislamiento, respectivamente [13], así como los altos niveles de síntomas psicosociales y psicopatológicos [14, 15 ]. Por ejemplo, Morrison y Gore [16] informaron altos niveles de depresión en una muestra de participantes del estudio 1319. Del mismo modo, Jang y sus colegas [17] documentaron un aumento de la tensión psicosocial, especialmente en relación con los síntomas obsesivo-compulsivos y depresivos en adolescentes que sufren IA.

Dado que la IA es cada vez más reconocida como un trastorno mental grave que causa angustia y niveles de funcionamiento disminuidos en los afectados, han surgido mayores esfuerzos para desarrollar y documentar diferentes estrategias de tratamiento, incluidas las intervenciones psicoterapéuticas y psicofarmacológicas para la IA [18]. Aunque hay que admitir que las investigaciones clínicas actuales carecen de calidad metodológica o se basan en muestras de pacientes comparativamente pequeñas (para una revisión de los estudios de resultados de tratamiento en IA, ver King et al. [18]), los primeros hallazgos con respecto a la respuesta y remisión después de El tratamiento en IA es prometedor.

Un estudio que cumplió con varios estándares de calidad de estudios de resultados clínicos según la revisión analítica de King et al. [18] investigó los efectos de un programa multimodal cognitivo-conductual en adolescentes con IA [19]. Los pacientes con 32 tratados debido a IA se compararon estadísticamente con un grupo de control de lista de espera que no recibió tratamiento (sujetos con 24). Los puntos finales primarios de este estudio incluyeron una medida de autoinforme para IA (Escala de autoevaluación de uso excesivo de Internet por Cao y Su [20]), así como medidas de autoinforme que evalúan las habilidades de manejo del tiempo y los síntomas psicosociales. Los cambios en estas medidas de resultado se evaluaron antes, inmediatamente después y al final del tratamiento. Se realizó un seguimiento seis meses después del tratamiento. Los resultados mostraron que, en ambos grupos, una disminución significativa de los síntomas de IA fue observable y también estable durante el período de seis meses. Sin embargo, solo el grupo de tratamiento mostró una mejora significativa en las habilidades de administración del tiempo y disminuyó los problemas psicosociales relacionados con la ansiedad y los problemas sociales.

Del mismo modo, los estudios que aplican tratamiento psicofarmacológico han demostrado resultados prometedores que indican que los pacientes con IA se benefician del ISRS y del metilfenidato [21, 22], resultados coincidentes de la evidencia clínica en el tratamiento de pacientes con trastorno de juego [23].

Además, un estudio metaanalítico recientemente publicado por Winkler y colegas [24] que incluyó ensayos clínicos de 16 con diferentes enfoques terapéuticos basados ​​en pacientes con 670 indica una alta efectividad del tratamiento de la IA: los resultados detallados sugieren que hubo diferencias significativas según el tipo del tratamiento terapéutico con programas cognitivo-conductuales que muestran mayores tamaños de efecto () con respecto a la disminución de los síntomas de IA que otros enfoques psicoterapéuticos (). Sin embargo, los resultados generales indican que cada enfoque de tratamiento analizado produjo efectos significativos.

Sin embargo, la literatura sobre los resultados del tratamiento en la IA todavía está subdesarrollada y es heterogénea en muchos aspectos, como lo afirman también los autores del metanálisis mencionado anteriormente [24, página 327]: “Sin embargo, este estudio ilustra la falta de los estudios de tratamiento metodológico, ofrecen información sobre el estado actual de la investigación sobre el tratamiento de la adicción a Internet, unen las investigaciones de investigación de "Este" y "Oeste" y es un primer paso en el desarrollo de una recomendación de tratamiento basada en la evidencia. "Esto subraya la necesidad de Más ensayos clínicos que se basan en programas de terapia definidos con precisión. A la luz de estas circunstancias, presentaremos un programa de tratamiento psicoterapéutico a corto plazo para la IA y proporcionaremos los primeros datos de un estudio piloto sobre su utilidad y sus efectos. Si bien este estudio piloto puede basarse en un tamaño de muestra comparativamente pequeño y carece de la inclusión de un grupo de control de lista de espera, consideramos útil publicar estos datos preliminares.

1.1. Tratamiento a corto plazo para la adicción a juegos de computadora e Internet (STICA)

Desde 2008, el grupo de trabajo de la Clínica para pacientes ambulatorios para la adicción conductual en Alemania ofreció asesoramiento para pacientes que sufren diferentes tipos de IA. Mientras tanto, alrededor de los pacientes con 650, en su mayoría varones de edades comprendidas entre 16 y 35, se presentaron como buscadores de tratamiento. A la luz del aumento de los contactos con los pacientes, se desarrolló un programa psicoterapéutico estandarizado para la IA y se desarrolló un manual de terapia (STICA) [25] que se basa en técnicas cognitivo-conductuales conocidas de los programas de tratamiento de otras formas de conducta adictiva. STICA está destinado a ser utilizado para un tratamiento ambulatorio y consiste en sesiones grupales de 15 más ocho sesiones adicionales de terapia individual.

Mientras que las sesiones individuales tratan con contenidos individuales, las sesiones grupales siguen una estructura temática clara. En el primer tercio del programa, los temas principales abordan el desarrollo de los objetivos de la terapia individual, la identificación de la aplicación de Internet que está asociada con los síntomas de IA y la realización de una investigación diagnóstica holística de los síntomas psicopatológicos, déficits, recursos y trastornos comórbidos. También se aplican técnicas de motivación para mejorar la intención de los pacientes de reducir el comportamiento disfuncional. En el segundo tercio, se introducen elementos psicoeducativos y se profundizan los análisis del comportamiento del uso de Internet, centrándose en sus desencadenantes y las reacciones del paciente en los niveles cognitivo, emocional, psicofisiológico y de comportamiento en esa situación (esquema SORKC, [18]) , se realizan. Un objetivo crucial en esta etapa es el desarrollo de un modelo personalizado de IA para cada paciente, basado en la interacción de la aplicación de Internet utilizada, predisponiendo y manteniendo los factores del paciente (por ejemplo, rasgos de personalidad) y el entorno social del paciente. En la última etapa de la terapia, las situaciones con mayor deseo de conectarse en línea se especifican con más detalle y se desarrollan estrategias para prevenir la recaída. En la Tabla 1 se presenta una descripción detallada de la estructura de STICA.
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Tabla 1: Elementos terapéuticos del programa de terapia "Tratamiento a corto plazo para Internet y la adicción a los juegos de computadora" (STICA).
1.2. Preguntas de investigación

En este estudio, nuestro objetivo fue recopilar los primeros datos sobre la efectividad de STICA. También intentamos caracterizar a los pacientes incluidos con respecto a los síntomas psicosociales, la comorbilidad y las características de la personalidad que pueden desempeñar un papel en el tratamiento terapéutico con respecto a la creación de una alianza terapéutica y las diferencias en la respuesta al tratamiento [13]. Además, se informan los efectos de la tensión psicosocial al comienzo de la terapia y los rasgos de personalidad en el resultado del tratamiento. Por último, queremos proporcionar una comparación entre los pacientes que finalizan la terapia regularmente (pacientes que completaron el tratamiento) y los que abandonaron el programa (abandonos).

2. Materiales y métodos
2.1. Plan de Adquisición de Datos y Análisis Estadísticos.

En este ensayo, se recopilaron datos de pacientes con 42 que se presentaron consecutivamente en la clínica ambulatoria de adicciones del comportamiento en Alemania debido a IA (muestra de conveniencia clínica). Estos pacientes se incluyeron de una muestra clínica inicial de solicitantes de tratamiento con 218. De estos, 74 (33.9%) tuvo que ser excluido porque no cumplía con los criterios de IA. 29 (13.3%) hubo que excluir a más sujetos por ser menores de 17. Las exclusiones adicionales de 73 (33.5%) se debieron a trastornos comórbidos graves, el rechazo a recibir tratamiento psicoterapéutico o la gravedad de la IA que hace necesario un tratamiento de hospitalización. Se pidió a los pacientes que proporcionaran datos personales para su procesamiento científico y dieron su consentimiento informado por escrito. La investigación estuvo en línea con la declaración de Helsinki. Debido a los datos faltantes o incompletos en los puntos finales primarios en T1, los sujetos 5 tuvieron que ser excluidos de los análisis de datos finales.

Los criterios de inclusión fueron la presencia de IA según AICA-S (Escala para la evaluación de Internet y la adicción a los juegos de computadora, AICA-S [26]; consulte el párrafo 2.2) y una entrevista clínica estandarizada de IA (AICA-C, Lista de verificación para el Evaluación de Internet y la adicción a los juegos de computadora, [15]). Además, el género masculino y la edad por encima de 16 años fueron requisitos adicionales.

Los criterios de exclusión se refieren a trastornos comórbidos graves (otros trastornos adictivos, trastornos psicóticos, depresión mayor, trastorno límite de la personalidad y trastorno de la personalidad antisocial). Además, los pacientes que informaron la medicación actual debido a trastornos psiquiátricos y aquellos que informaron estar en tratamiento psicoterapéutico fueron excluidos de los análisis de datos.

Como puntos finales primarios, se definió la remisión de la IA según un cuestionario estandarizado de autoinforme (AICA-S). Como criterios de valoración secundarios, se evaluaron los cambios en las siguientes variables dimensionales: la gravedad de los síntomas psicosociales, el tiempo pasado en línea, las consecuencias negativas debidas al uso de Internet y la expectativa de autoeficacia.

Los datos se evaluaron al comienzo de la terapia (T0) e inmediatamente después de la finalización de la terapia (T1). Los análisis de datos se informan para ambas afecciones, la intención de tratar (incluidos los pacientes que abandonaron el tratamiento) y los pacientes que completaron el tratamiento. Para los análisis de intención de tratar, se aplicó el método de la última observación realizada (LOCF). El LOCF aconseja utilizar los últimos datos disponibles en aquellos sujetos que no terminan una condición de tratamiento regularmente. En el presente estudio, los datos de T0 se usaron para aquellos sujetos que abandonaron el programa de tratamiento antes de que se evaluara T1.

Para los análisis estadísticos, se utilizaron pruebas de chi-cuadrado para la comparación de variables dicotómicas con cramer-v como una medida del tamaño del efecto. Los cambios en los puntos finales primarios y secundarios se midieron utilizando pruebas pareadas para la comparación previa y posterior para una muestra, con una medida del tamaño del efecto para las muestras dependientes. Según la propuesta de Dunlap et al. [27], adaptado se calculó si la correlación entre la puntuación previa y posterior de las variables dependientes fue mayor que 0.50. Todos los análisis se realizaron utilizando SPSS 21.

2.2. Instrumentos

Para la clasificación de IA, se aplicaron dos medidas en T0. Para la Escala para la evaluación de la adicción a los juegos de computadora e Internet (AICA-S, [26]), se aplicó una medida de autoinforme estandarizada que evalúa la IA según los criterios adaptados para el trastorno del juego y los trastornos relacionados con sustancias (por ejemplo, preocupación, tolerancia). , retirada y pérdida de control). Cada criterio que indica IA se evalúa en una escala de Likert de cinco puntos (nunca muy a menudo) o en un formato dicotómico (sí / no) y se puede derivar una puntuación de la suma ponderada de la acumulación de los ítems de diagnóstico. Se ha encontrado que un punto de corte de puntos 7 (que corresponde a un total de criterios 4 que se cumplen) tiene la mejor precisión diagnóstica en la detección de IA (sensibilidad = 80.5%; especificidad = 82.4%) en una investigación de pacientes que ingresan a nuestro paciente ambulatorio clínica. Según investigaciones anteriores, se puede considerar que AICA-S muestra buenas propiedades psicométricas (de Cronbach), validez de constructo y sensibilidad clínica [11]. Dado que AICA-S también fue el punto final primario, también se evaluó en T1.

Para asegurar aún más el diagnóstico de IA, también se administró una calificación de expertos clínicos. La lista de verificación para Internet y la adicción a los juegos de computadora (AICA-C, [15]) se utilizó para ese propósito. AICA-C incluye seis criterios básicos para IA (preocupación, pérdida de control, abstinencia, consecuencias negativas, tolerancia y ansia) que deben ser calificados por un experto capacitado en una escala de seis puntos que van desde 0 = criterio no cumplido hasta 5 = criterio totalmente cumplido. Según los análisis sobre su precisión diagnóstica, un corte de puntos 13 ha dado los mejores valores (sensibilidad = 85.1%; especificidad = 87.5%). Se ha comprobado con éxito sus propiedades psicométricas (de Cronbach) y su precisión clínica [15].

Se utilizó la Escala general de autoeficacia (GSE; [28]) para evaluar el concepto de expectativa de autoeficacia generalizada en diez ítems. GES se entiende como la cantidad de juicios subjetivos de la cantidad de habilidades personales para superar problemas y desafíos diarios. Numerosos estudios han informado que la GSE debe considerarse como un importante factor de resiliencia, con una GSE alta que predice cambios de comportamiento funcionales y motiva a las personas a enfrentar activamente situaciones absorbentes [29]. GSE se administró en T0 y T1.

El inventario de cinco factores de NEO [30] se conceptualizó para medir los cinco dominios del modelo de cinco factores. Se compone de elementos 60 respondidos en escalas Likert de puntos 5 y es una de las medidas de autoinforme más utilizadas en la investigación de la personalidad. Numerosos estudios han enfatizado su buena calidad y validez psicométrica [4]. El NEO-FFI se usó solo en T0 para examinar el poder predictivo de los cinco factores sobre el resultado de la terapia y el cumplimiento.

En los puntos de medición, T0 y T1, los síntomas psicopatológicos se evaluaron utilizando la Lista de verificación de síntomas 90R [31], un cuestionario clínico ampliamente utilizado con propiedades psicométricas sólidas [32]. La angustia psicopatológica se evalúa mediante ítems 90 (0 = sin síntomas a 4 = síntomas fuertes) cargando en nueve subescalas. El SCL-90R se refiere al grado en que el sujeto ha experimentado los síntomas durante la última semana. El índice de gravedad global (GSI), un puntaje global en las nueve subescalas, representa la angustia general.

3. Resultados
3.1. Descripción de la muestra

Las estadísticas sociodemográficas de los solicitantes de tratamiento se pueden encontrar en la Tabla 2.
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Tabla 2: datos sociodemográficos de los solicitantes de tratamiento incluidos en este ensayo.

Como se puede derivar de la Tabla 2, la mayoría de los pacientes no estaban en sociedad con casi la mitad de ellos que todavía vivían en casa con sus padres. La mayoría de los solicitantes de tratamiento aún no estaban empleados, pero tenían una educación secundaria.

La mayoría de los pacientes mostraban un uso adictivo de los juegos de computadora en línea (78.4%). 10.8% usaba diferentes aplicaciones de Internet de forma adictiva, 8.1% usaba sitios de redes sociales y 2.7% hacía investigación excesiva en bases de datos de información.

Con respecto a las características subclínicas, se encontraron los siguientes índices para NEO-FFI: () para el neuroticismo, () para la extraversión, () para la apertura, () para la amabilidad y () para la conciencia.

3.2. Cambios en los puntos finales primarios y secundarios

70.3% (26) finalizó la terapia regularmente (completadores), los pacientes con 29.7% (11) abandonaron durante el curso (abandonos). Los resultados muestran que los completadores tuvieron mejoras significativas en los puntos finales primarios y en la mayoría de los secundarios. Los valores pre y post de los puntos finales primarios y secundarios para los completadores se pueden derivar de

Tabla 3: Cambios en los puntos finales primarios y secundarios en los completadores.

Como puede verse en la Tabla 3, se observa una disminución significativa en la puntuación de AICA-S después del tratamiento. Además, se observaron disminuciones significativas en las horas dedicadas en línea por día de fin de semana y la disminución de los conflictos debido al uso de Internet en cinco de las seis áreas evaluadas. Del mismo modo, se encontró una disminución significativa en el GSI, con completadores que muestran puntuaciones significativamente disminuidas después del tratamiento en siete de las nueve subescalas del SCL-90R.

Como se esperaba, los efectos de la terapia fueron en cierta medida menores al agregar los abandonos a los análisis. Sin embargo, los análisis de intención de tratar también revelan que después del tratamiento, la puntuación en AICA-S disminuyó significativamente (,;). Lo mismo fue observable para la cantidad promedio de tiempo pasado en línea en un día del fin de semana (,;) y las consecuencias negativas generales asociadas con el uso de Internet (,;). Además, en los síntomas psicopatológicos, se observaron cambios significativos antes y después de los cambios, con respecto a GSI (,;) y las subescalas SCL obsesivo-compulsivo (,;), inseguridad social (,;), depresión (,;), ansiedad (,; ), agresión (,;), ansiedad fóbica (,;), y psicoticismo (,;). Además, la expectativa de autoeficacia aumentó significativamente después del tratamiento (,;).
3.3. Influencia en la respuesta al tratamiento

Los análisis de las diferencias sociodemográficas entre personas que completaron y abandonaron no mostraron resultados significativos con respecto a la edad, la sociedad, la situación familiar, la situación de vida o la situación laboral. La única diferencia que muestra una tendencia significativa (;; cramer-v = .438) se encontró en la educación con personas que completaron la educación escolar superior (76.9%) que los abandonos (63.7%).

Con respecto a la influencia de los rasgos de personalidad en la terminación de la terapia, tampoco se encontraron diferencias significativas entre los grupos, con la excepción de la apertura del factor. Resultó una tendencia significativa que indica que los que completaron (;) mostraron puntuaciones más altas que los que abandonaron (;;,). Del mismo modo, no se encontraron diferencias entre los grupos con respecto a los síntomas psicosociales en T0 (SCL-90R) o el grado de expectativa de autoeficacia (GSE). Además, la severidad de los síntomas de IA no discriminó entre los que completaron y los que abandonaron, ni la cantidad de horas pasadas en línea (evaluadas por AICA-S).

4. Discusión

En este estudio piloto, investigamos los efectos de una psicoterapia a corto plazo estandarizada en una muestra de pacientes ambulatorios que sufren IA. Para ese propósito, un total de pacientes inicialmente con 42 fueron tratados de acuerdo con el programa de terapia y se evaluó su estado de salud psicológica al ingresar a la terapia e inmediatamente después de su finalización. Como criterio de valoración principal, evaluamos los síntomas de IA según una medida de autoinforme confiable y válida (AICA-S; [26]). Además, el tiempo pasado en línea, las consecuencias negativas derivadas de las actividades en línea, la expectativa de autoeficacia y los síntomas psicosociales se definieron como criterios de valoración secundarios.

Alrededor del 70% de los solicitantes de tratamiento aprobaron el programa de terapia completa (completantes), y aproximadamente un tercio lo abandonaron durante el curso de la terapia. Por lo tanto, la tasa de abandono escolar está bien dentro de las tasas de abandono ambulatorio dentro de la atención de salud mental (ver [33]; 19 – 51%) pero excede las reportadas por Winkler y colegas (ver [24]; 18.6%). Los resultados adicionales indican que el programa de tratamiento tiene efectos prometedores. Después de la terapia, se pudo observar una disminución significativa de los síntomas de IA. Los tamaños de los efectos encontrados aquí fueron equivalentes para los que completaron y para la muestra total, incluidos los abandonos. De acuerdo con la definición de Cohen [34], esto puede considerarse como una indicación de grandes efectos. Además, corresponde a los tamaños del efecto en el estado de IA después de la psicoterapia (; con intervalos de confianza entre .84 y 2.13) informados en los metanálisis de Winkler et al. [24]. Del mismo modo, el tiempo dedicado en línea los fines de semana se redujo significativamente después de la terapia con un tamaño de efecto comparable () que, sin embargo, es menor en comparación con los datos proporcionados por el último metanálisis sobre ese tema (ver [24];).

Es importante explicar que el objetivo de este enfoque terapéutico no es mantener a los pacientes alejados de cualquier uso de Internet en sí. En cambio, los objetivos específicos de la terapia se desarrollan en base a los resultados de un extenso probatorio en el que los hábitos de uso de Internet del paciente se dilucidan y se identifican los contenidos de Internet utilizados de manera problemática. La terapia apunta a motivar al paciente para que inicie la abstinencia de la actividad de Internet identificada como relacionada con los síntomas centrales de la IA, como la pérdida de control y el deseo. Por lo tanto, no se esperaba un valor medio de cero horas pasadas en línea. De hecho, el tiempo promedio en línea de 2.6 por día está dentro del rango del promedio de la población alemana. En una encuesta representativa sobre aproximadamente sujetos alemanes de 2500, Müller et al. [35] informó que el tiempo promedio que pasaron en línea en un día del fin de semana fueron las horas 2.2 entre los usuarios habituales de Internet.

Además, también la mayoría de los puntos finales secundarios cambiaron significativamente durante la terapia. En primer lugar, los problemas derivados del uso adictivo de Internet disminuyeron en varias áreas, en relación con la frecuencia de los conflictos familiares, la negación de otras actividades recreativas, la frecuencia de los problemas de salud, las dificultades con los amigos y los efectos negativos en la escuela o el desempeño laboral. La expectativa de autoeficacia aumentó con un tamaño de efecto medio y la puntuación media en la GSE después del tratamiento es comparable a la derivada de la población alemana general [28]. Esto indica que la expectativa optimista hacia la capacidad del individuo para superar las dificultades y los desafíos aparentes alcanza un nivel aceptable después del tratamiento. Si las diferencias en la expectativa de autoeficacia entre los pacientes después del tratamiento pueden percibirse como un predictor para el tratamiento de mediana y larga duración, los efectos deben investigarse en los estudios de seguimiento.

Por último, los síntomas psicosociales asociados con IA disminuyeron significativamente después del tratamiento. Este fue el caso del índice de gravedad global, así como de siete de las nueve subescalas de SCL-90R. Se lograron grandes tamaños de efectos para el índice de gravedad global y los síntomas obsesivo-compulsivos y depresivos, así como para la inseguridad social.

Sorprendentemente, no encontramos ninguna variable que distinguiera entre los pacientes que pasaron la terapia completa y los que abandonaron el programa que podrían haber servido como marcadores valiosos para el éxito de la terapia. Hubo una tendencia estadística que indica que los pacientes con niveles más altos de educación tenían más probabilidades de terminar la terapia con regularidad. Además, encontramos, nuevamente como una tendencia, que los pacientes que completan la terapia muestran puntuaciones más altas en la apertura de los rasgos de personalidad. En la literatura de la personalidad, la alta apertura se describe como estar interesado en alternativas al pensamiento y la actuación tradicionales y muestra curiosidad hacia nuevos aspectos y formas de pensar [36]. Se podría concluir de esto que los pacientes con una puntuación alta en este factor pueden tener una actitud más favorable con respecto a la psicoterapia y, por lo tanto, es más probable que se involucren en los cambios de la psicoterapia. Sin embargo, las relaciones reportadas aquí fueron solo marginalmente significativas. Esto podría explicarse por el pequeño tamaño de la muestra, especialmente en relación con los pacientes que abandonaron el tratamiento. Claramente, se necesita más investigación para identificar los factores predictivos de la finalización de la terapia en pacientes con IA.

Este estudio tiene una serie de limitaciones que deben abordarse. Una carencia importante se debe ver en la falta de un grupo de control, ya sea un control de lista de espera (WLC) o una terapia como grupo habitual (TAU). Dado que solo existía la condición única de un grupo de tratamiento, las estadísticas (por comparaciones intraindividuales) y las limitaciones interpretativas son obvias. No es posible determinar finalmente si los efectos de la disminución de los síntomas de IA y la tensión psicopatológica se deben a la intervención psicoterapéutica u origen de variables que no se controlaron. En segundo lugar, se examinó una muestra de conveniencia de solicitantes de tratamiento sin un procedimiento de aleatorización. Esto plantea la cuestión de si los participantes de este estudio deben considerarse selectivos. Además, la muestra clínica investigada estaba compuesta solo por pacientes masculinos con 42. Este es un tamaño de muestra bastante pequeño que no permitió un análisis estadístico más profundo (por ejemplo, la influencia de diferentes tipos de IA en el resultado del tratamiento). Dado que la muestra consistía solo en pacientes masculinos, los hallazgos no pueden generalizarse a pacientes femeninas. Por último, el diseño del estudio no incluyó un seguimiento, por lo que no es posible extraer conclusiones sobre la estabilidad de los efectos de la terapia que se observaron inmediatamente después del tratamiento. Para corregir estas deficiencias, los autores están realizando un ensayo clínico de seguimiento en la actualidad [17]. Este proyecto que apunta a la inclusión de pacientes con 193 que sufren IA consiste en un ensayo multicéntrico aleatorizado y controlado con una evaluación de seguimiento de 12 meses después de la finalización de la terapia.
5. Conclusión

Sobre la base de los datos proporcionados en este estudio piloto, es razonable suponer que el tratamiento psicoterapéutico de los pacientes que sufren IA es efectivo. Después de la aplicación de un tratamiento cognitivo-conductual estandarizado, encontramos cambios significativos en los síntomas de la IA, el tiempo pasado en línea, las repercusiones negativas después del uso de Internet y los síntomas psicopatológicos asociados, con los mayores efectos en los síntomas depresivos y obsesivo-compulsivos. Este estudio piloto, que se realizó para anunciar el inicio de un ensayo clínico más grande, aleatorizado y controlado, confirma las conclusiones que Winkler y sus colegas [24] han extraído de los datos de sus metanálisis: la IA parece ser un trastorno mental eso puede tratarse eficazmente con estrategias psicoterapéuticas, al menos cuando se hace referencia a los efectos inmediatos de la terapia.
Conflicto de intereses

Los autores declaran que no existe conflicto de intereses con respecto a la publicación de este documento.

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