- Biomed Res Int. 2014; 2014: 315062.
- Julkaistu verkossa 2014 Jul 14. doi: 10.1155/2014/315062
PMCID: PMC4122146
Susana Jiménez-Murcia, 1, 2, 3,* Fernando Fernández-Aranda, 1, 2, 3 Roser Granero, 2, 4 Mariano Chóliz, 5 Melania La Verde, 6 Eugenio Aguglia, 6 Maria S. Signorelli, 6 Gustavo M. Sá, 7 Neus Aymamí, 1 Mónica Gómez-Peña, 1 Amparo del Pino-Gutiérrez, 1, 8 Laura Moragas, 1 Ana B. Fagundo, 1, 2 Sarah Sauchelli, 1 José A. Fernández-Formoso, 9 ja José M. Menchón 1, 3, 10
Abstrakti
Tavoite. Tutkimme videopelien käytön (VGU) ja riippuvuuden (VGA) esiintyvyyttä pelihäiriöillä (GD) kärsivissä potilaissa ja vertasimme niitä muihin kuin videopelien käyttäjiin (muuhun kuin VGU) liittyviin potilaisiin suhteessa heidän pelikäyttäytymiseen, psykopatologiaan ja persoonallisuuteen ominaisuudet. Menetelmä. Tutkimukseen osallistui otos 193 GD -potilaista (121 ei-VGU, 43 VGU ja 29 VGA), jotka otettiin peräkkäin patologisen uhkapeliyksikkömme kohdalle. Arviointi. Mittauksia olivat videopelien riippuvuustesti (VDT), oireiden tarkistusluettelo-90-tarkistettu ja luonteen ja luonteen inventaario-tarkistettu sekä joukko muita GD-indeksejä. tulokset. GD: ssä havaittu VG: n (käyttö tai riippuvuus) esiintyvyys oli 37.3% (95% CI: 30.7% ÷ 44.3), VGU 22.3% (95% CI: 17.0% ÷ 28.7) ja VGA 15% (95% CI: 10.7% ÷ 20.7). Ortogonaalinen polynomikontrasti logistiseen regressioon osoitti positiivisia lineaarisia suuntauksia VG-tasolle ja GD-vakavuudelle sekä muille yleisen psykopatologian mittareille. Rakenteellisen yhtälömallinnuksen jälkeen korkeammat VG-kokonaispistemäärät liittyivät nuorempaan ikään, yleiseen psykopatologiaan ja spesifisiin persoonallisuuteen, mutta eivät GD: n vakavuuteen. Potilaiden sukupuoli ja ikä olivat mukana meditaatioreiteillä persoonallisuuden piirteiden ja VG-vajaatoiminnan välillä. Päätelmät. GG-potilaat, joilla on VG, ovat nuorempia ja heillä on enemmän toimintahäiriöisiä persoonallisuusominaisuuksia ja yleisempi psykopatologia. VG: n läsnäolo ei vaikuttanut GD: n vakavuuteen.
1. Esittely
Uhkapelien häiriöitä (GD) koskeva tutkimus on suhteellisen uusi. Itse asiassa vasta 1980: ssa psyykkisten häiriöiden diagnostinen ja tilastollinen käsikirja tunnisti virallisesti kolmannessa painoksessaan (DSM-III) tämän häiriön (sitä kutsuttiin sitten patologiseksi pelaamiseksi) ja sisällytti sen impulssinhallintahäiriöihin, joita ei ole muualla luokiteltu. Äskettäin, DSM-5 [1], häiriön nosologinen luonne muuttui olemassa olevan kirjallisuuden ja todisteiden tarkastelun jälkeen [2]; se nimettiin uudelleen pelihäiriöksi (GD) ja luokiteltiin uuteen kohtaan nimeltään Aineisiin liittyvät ja riippuvuutta aiheuttavat häiriöt. Lisäksi laittomien tekojen kriteeri poistettiin, GD-diagnoosin rajaa muutettiin viidestä neljään perusteeseen ja täsmennettiin, että oireiden oli oltava läsnä 12 kuukauden ajan [3].
Käsikirjan tarkastelun aikana analysoitiin kaikkia mahdollisia aineettomia riippuvuuksia, toisin sanoen patologisia uhkapelejä, Internet-pelaamista, Internetin yleistä käyttöä, ostoksia, liikuntaa ja työtä. Lopuksi, vain GD luokiteltiin vähämerkityksiseksi riippuvuudeksi, johtuen sen kliinisistä yhtäläisyyksistä, fenomenologiasta, komorbiditeetista ja hoitovasteesta aineenkäyttöhäiriöiden kanssa (SUD) ja myös sen yhteisistä neurobiologisista tekijöistä [4, 5].
DSM-5: n työvaliokunta päätti kuitenkin asettaa Internet-pelaamishäiriön (IGD) Internetiin § 3, joka sisältää mahdolliset ongelmat, jotka vaativat lisätutkimuksia. Tämä päätös perustui kasvavaan määrään kliinisiä tutkimuksia ja populaatiotutkimuksia häiriöstä ja sen vakavista yksilöllisistä ja ihmissuhteellisista seurauksista [6]. Lisäksi tiettyjä yhtäläisyyksiä neurobiologisissa piirteissä [7, 8], psykiatrinen komorbiditeetti ja persoonallisuusominaisuudet (tunnehaku, impulsiivisuus ja matala itsetunto) on löydetty äskettäin IGD: n ja SUD: n ja GD: n välillä [9]. Koska IGD-tieteellisessä kirjallisuudessa on käytetty laajaa valikoimaa työkaluja ja perusteita, päätettiin perustaa yhdeksän diagnoosikriteeriä, joista viiden tai useamman on oltava läsnä 12 kuukauden ajan määritelmän yhdenmukaistamiseksi. ja IGD-diagnoosi [2, 6]. Tämän ehdon sisällyttämisellä DSM-5: ään on epäilemättä merkittävä vaikutus paitsi tulevaisuuden tutkimukseen [10], mutta myös kliinisempiin näkökohtiin, kuten destigmatisointiin ja diagnoosin ja hoidon parannuksiin [11].
Vaikka teollisuusmaiden pelien käyttäjät ovat yleensä yli 18 [12], harvoissa tutkimuksissa on tutkittu IGD: tä aikuisilla. Suurin osa tähän mennessä suoritetuista on toteutettu Euroopassa [13-16]. Kaikki samaan aikaan osoittavat, että massiivisesti moninpelissä olevien online-roolipelien (MMORPG) käytön ja ongelmallisen tai riippuvuutta aiheuttavan käytön välillä on yhteys. Levinneisyysaste vaihtelee välillä 0.2% - 1.3% riippuvuutta aiheuttavassa käytössä ja 3.3% ja 4.1% ongelmakäyttäytymisessä [14-16]. Achabin et ai. [13] aikuisväestössä, joka mukautti DSM-IV-TR -diagnostiikkakriteerit [17] ilmoitti MMORPG: n aineiden riippuvuushäiriöistä, että riippuvuusprosentti oli jopa 27.5%. Tulosten erot voivat johtua eroista tutkimuksissa käytetyissä arviointivälineissä tai tutkitussa kohdepopulaatiossa (kuten King et ai. [18]); kun taas jotkut tutkimukset keskittyivät tiettyihin aikuisten käyttäjiin, jotka ovat alttiimpia kehittämään riippuvuuskäyttäytymistä [13], muut keskittyivät nuoriin väestöryhmiin [19, 20]. Useat kirjoittajat huomauttivat kuitenkin kaikille osallistujille yhteisiä erityisiä tekijöitä (esim. Vetäytyminen, hallinnan menetys, suuri suvaitsevaisuusaste, sosiaaliset ja taloudelliset ongelmat, sukulaisten ongelmat sekä mielialan vaihtelut, ahdistus, ärtyneisyys, istuva elämäntapa, unen lasku, ja velvoitteista, vastuusta ja vapaa-ajan toiminnoista luopuminen) [6, 11, 16, 18].
Muut aikuisten IGD: hen liittyvät sosiodemografiset ja kliiniset muuttujat olivat ikä (tila on yleisempi nuoremmilla aikuisilla), korkeakoulutus, asuminen kaupunkialueilla ja varhainen alkamisikä [13]. Samat ominaisuudet on kuvattu GD: ssä [21, 22]. Lisäksi molemmat häiriöt on liitetty psykopatologiaan, kuten masennus, ahdistus ja impulssinohjaushäiriöt [6, 11, 23] ja toimintahäiriöisillä persoonallisuusominaisuuksilla, kuten korkea impulssiivisuus ja tunnehaku, neuroottisuus, introversio ja vihamielisyys [11, 24, 25].
Harvat tutkimukset, joissa on verrattu GD: tä yleiseen uuden tekniikan riippuvuuteen [26-29] osuvat samanaikaisesti ilmoittaen psykopatologian korkeasta tasosta ja huonosti vaikuttavista persoonallisuuspiirteistä molemmissa häiriöissä. Suurimmassa osassa niistä ei kuitenkaan tehdä eroa IGD: n ja verkon tai Internet-riippuvuuden (IA) yleisemmän käytön välillä. Tonioni et ai. [28] raportoi paitsi masennusten, ahdistuksen ja yleisen toiminnan assosiaatioiden samankaltaisuuksista, myös erot sosiaalisissa malleissa. Sosiaaliset taidot olivat alhaisemmat IA-ryhmässä, joka esitti yleisesti sosiaalisen hyväksynnän, yhteistyön ja sosiaalisen tuen. Persoonallisuusominaisuuksien suhteen molemmilla ryhmillä oli alhaiset palkitsemisriippuvuuden ja itseohjautumisen pisteet ja korkeat pisteet itsetranscendenssiin. Kuitenkin Muller et ai. [29] havaitsi korkeamman neuroottisuuden, alhaisemman tunnollisuuden ja ekstraversion potilailla, joilla oli IGD, kaksi viimeistä ovat tilan tilastolliset ennustajat. Kussille [11] huolimatta kahdelle häiriölle yhteisistä haavoittuvuustekijöistä, kuten aivojen palkitsemispiirien osallistumisesta, impulsiivisuudesta, toimeenpanotoimien alijäämistä ja huomiosta, havaittiin myös merkittäviä kliinisiä eroja, paitsi huolellisuuden ja pakkomielteisen käytön lisäksi molemmissa.
Vaikka joissakin tutkimuksissa on tutkittu eroja ja yhteisiä piirteitä GD: n ja IGD: n / VG: n välillä, harvat ovat analysoineet VG: n käyttöä ja väärinkäyttöä GD: ssä. Perustuu aiempien tutkimusten tuloksiin [28], oletimme, että kolmen GD-potilasryhmän välillä, jotka jakautuvat videopelien käytön tason mukaan, olisi enemmän yhtäläisyyksiä kuin eroja: ei-videopelien käyttäjät (ei-VGU), videopelien käyttäjät (VGU) ja videopelien addikti VGA). Odotimme kuitenkin, että ryhmällä, jolla on GD plus VGA, ilmenee vakavampia psykopatologioita ja toimintahäiriöisiä persoonallisuusominaisuuksia (nimittäin korkeampi pysyvyys, määritelty käyttäytymisen pysyvyydeksi turhautumisesta tai väsymyksestä huolimatta).
Koska kliinisissä näytteissä, etenkin aikuisryhmissä, ei tällä hetkellä ole tutkimuksia, tällä tutkimuksella oli kolme päätavoitetta: (1) arvioida videopeliriippuvuuden (VGA) oireiden nykyinen esiintyminen GD: ssä (2) sen selvittämiseksi, esiintyykö VGA-oireiden lisääntyminen liittyy GD-oireiden ja yleisen psykopatologian vaikeampaan tilanteeseen, ja (3) sen arvioimiseksi, liittyykö enemmän VGA-oireita tiettyihin temperamentti- ja luonteenpiirteisiin GD-potilailla.
2. Menetelmä
2.1. osallistujien
Yhteensä 193 hoitoa etsivää GD-potilasta osallistui tähän tutkimukseen (167 miestä ja 26 naista), peräkkäisiin arviointilähetyksiin ja avohoitoon psykiatrisen osaston patologisten uhkapelien yksikössä Bellvitgen yliopistollisessa sairaalassa, Barcelona, Espanja. 2013. Kaikille potilaille diagnosoitiin DSM-IV-kriteerit käyttämällä Stinchfieldin patologista uhkapeliä koskevaa diagnostista kyselylomaketta [30, 31], suorittaneet kokeneet psykologit ja psykiatrit. Suurin osa GD-potilaista oli hedelmäpelejä (63.7%; N = 123). Videopelien riippuvuustestin (VDT) mukaan GD-potilaat jaettiin post hoc kolmeen ryhmään: 121 (62.7%) 0: n kokonais VDT-pistemäärällä ei-videopelien käyttäjäryhmään (ei-VGU), 43 (22.3%). ), joiden VDT-kokonaispistemäärä on 1: n ja 19: n välillä videopelien käyttäjäryhmälle (VGU), ja 29 (15%), joiden VDT: n kokonaispistemäärä on 20 tai enemmän videopelien addiktiiryhmälle (VGA). Kaikki olivat Internet-pelaajia.
Kuten esitetään Taulukko 1, näytteen keski-ikä oli 42.4 vuotta vanha (SD = 13.4). Suurin osa koehenkilöistä oli työssä (51.3%) ja 33.2% olivat yksin tai ilman kumppania. Ongelmainen alkoholinkäyttö todettiin 18.1%, ja päihteiden väärinkäyttö 7.3%.
2.2. Instruments
Annettiin kattava arviointiparisto, joka mittasi GD- ja VGA-oireita, sosiodemografisia ominaisuuksia, yleistä psykopatologiaa ja persoonallisuusominaisuuksia. Akku sisälsi kansainvälisesti sovellettavat instrumentit GD-kentälle, kuten South Oaks Gambling Screen (SOGS) [32, 33] ja Stinchfieldin diagnostinen kyselylomake patologisesta uhkapelistä DSM-IV-kriteerien mukaisesti [30, 31]. Validoitu espanjankielisen asteikon nimeltään videopelien riippuvuustesti (Testaa dejudencia de videojuegos—VDT) [34], oireiden tarkistuslista tarkistettu (SCL-90-R) [35], ja luonteen ja luonteen varastomuutos tarkistettu [36] käytettiin myös.
2.2.1. South Oaks -pelaamisnäyttö (SOGS) [33]
SOGS sisältää 20-kohteita, joiden kokonaispistemäärä vaihtelee 0: stä 20: iin, ja korkeammat arvot ilmaisevat vakavampaa psykopatologiaa, ja vähintään viiden pistemäärän, jotka osoittavat todennäköisen patologisen uhkapelaamisen (PG - nimeltään nykyään DSM-5: ssä ”pelihäiriöksi”).3, 37]). Kyselylomakkeen espanjankielisen version psykometristen ominaisuuksien on osoitettu olevan tyydyttäviä. Testien uudelleentestin luotettavuus oli r = 0.98 ja sisäinen johdonmukaisuus oli 0.94 (Cronbachin α). Yhdenmukainen pätevyys suhteessa DSM-III-R-kriteereihin patologiseen pelaamiseen [38] on arvioitu r = 0.92 [39]. Lisäksi useissa tutkimuksissa sekä kliinisissä että yleisissä väestönäytteissä on todettu, että SOGS: lla on tyydyttävät psykometriset ominaisuudet uhkapelien ongelman vakavuusindeksinä [40-42].
2.2.2. Stinchfieldin patologisen uhkapelien diagnostiikkakysely DSM-IV-kriteerien mukaisesti [30, 31]
Tässä kyselylomakkeessa mitataan kymmenen DSM-IV-diagnoosikriteeriä PG: lle 19-kohteilla [43]. Tämä asteikko on osoittanut tyydyttävät psykometriset ominaisuudet. Sisäinen sakeus mitattuna Cronbachin alfalla antoi arvot α = 0.81 väestölle ja α = 0.77 uhkapeliryhmään. Lähentynyt pätevyys arvioitiin korrelaatiolla SOGS as r = 0.77 yleiselle väestönäytteelle ja r = 0.75 uhkapelien käsittelynäytteelle. Jimenez-Murcia, Stinchfield, ja kollegat ovat mukauttaneet tämän asteikon Espanjan väestölle [31] ja on osoittanut riittävät psykometriset ominaisuudet. Cronbachin alfa tässä näytteessä oli erittäin hyvä (α = 0.90).
Videopelien riippuvuustesti (Test de Dependencia de Videojuegos - VDT) [34] on luotettava ja kelvollinen 25-esineiden itseraportointiasteikko, joka arvioi videopelien riippuvuutta ja videopeliriippuvuutta. Testi sisältää neljä tekijää, jotka muodostavat riippuvuuden pääominaisuudet: vetäytyminen, toleranssi, liiallisen käytön aiheuttamat ongelmat ja hallinnan puute. Näistä tekijöistä, kuten odotettiin, suurimman osan varianssista on vetäytyminen (määritelty hätätilanteesta, joka johtuu siitä, ettei voida pelata videopelejä ja käyttää pelejä pelaamiseksi haitallisten tunnetilojen kanssa). VDT: n kokonaispistemäärä osoittaa videopeliriippuvuuden, ja rajapistemäärä on 20. Sisäinen johdonmukaisuus näytteen VG-kokonaispistemäärälle oli erinomainen (alfa = 0.97). ROC-menettelyt valitsivat 20: n parhaaksi raja-arvoksi raa'alle pistemäärälle, herkkyydellä 80.0% ja spesifisyydellä 86.7% (alue ROC-käyrän alla = 0.80, P = 0.024).
2.2.3. Lämpötilan ja luonteen tarkistaminen (TCI-R) [36]
Tämä on 240-tuotekysely 5-pisteen Likert-vastausvaihtoehdoilla [44]. Se mittaa persoonallisuuden seitsemää ulottuvuutta: neljä temperamenttia (vahingon välttäminen, uutuuksien etsiminen, palkitsemisriippuvuus ja pysyvyys) ja kolme merkkiä (itseohjautuvuus, yhteistyökyky ja itsensä ylittäminen). Espanjan kielen luettelo on osoittanut tyydyttävät psykometriset ominaisuudet vaihteleen 0.77: n ja 0.84: n välillä [45, 46].
2.2.4. Oire Tarkistusluettelo 90-tuote-korjattu (SCL-90-R) [35]
SCL-90-R mittaa laajan joukon psykologisia ongelmia ja psykopatologisia oireita. Kysely sisältää 90-kohteita ja mittaa yhdeksää ensisijaista oiremittaa: somatizaatio, pakkomielteinen / pakonomainen, ihmisten välinen herkkyys, masennus, ahdistus, vihamielisyys, fobinen ahdistus, vainoharhaiset ajatukset ja psykoottisuus. Se sisältää myös kolme globaalia indeksiä: globaali vakavuusindeksi (GSI), joka on suunniteltu mittaamaan yleistä psykologista tuskaa; positiivisen oireiden hätäindeksi (PSDI), joka on suunniteltu arvioimaan oireiden voimakkuutta; ja positiivinen oireiden kokonaismäärä (PST), joka heijastaa itse ilmoittamia oireita. GSI: tä voidaan käyttää yhteenvetona osa-asteikoista. Tarkistetun espanjankielisen version arviointi tuotti 0.75: n sisäisen johdonmukaisuuden (kerroin alfa) [35, 47].
Muita uhkapeleihin liittyviä demografisia, kliinisiä ja sosiaalisia / perheperusteisia muuttujia arvioitiin muualla kuvatulla puolirakenteisella kasvokkain kliinisellä haastattelulla [48].
2.3. menettely
Yksikön arviointiprotokollan ja muualla julkaistun hoitomallin mukaisesti [48], suoritimme erityisen puolirakennetun haastattelun ja GD: n toiminnallisen analyysin. Kaikki tiedot kerättiin ensimmäisen haastattelun aikana. Edellä mainitut jäljellä olevat psykometriset arviot annettiin kaikille koehenkilöille toisessa istunnossa. Molemmat haastattelut tekivät yhden viikon ajanjaksossa psykologi ja psykiatri (jokaisella oli yli 15 vuoden työkokemus tällä alalla). GD-potilaat jaettiin kolmeen VG-ryhmään (ei-VGU, VGU ja VGA), kuten kuvataan § 2.1 edellä. Bellvitgen yliopistollisen sairaalan eettinen komitea (Barcelona, Espanja) hyväksyi tutkimuksen ja kaikilta osallistujilta saatiin tietoinen suostumus.
2.4. Tilastollinen analyysi
Analyysit suoritettiin SPSS20 for Windows -sovelluksella. Kolme VG-ryhmää verrattiin logistisella regressiolla dihotoomisten tulosten suhteen ja ANOVA-menettelyillä kvantitatiivisen datan saamiseksi. Molemmille malleille (logistinen regressio ja ANOVA) VG-ryhmät merkittiin itsenäisinä muuttujina ja kriteereinä pidettiin GD: hen liittyviä mittauksia mittaavia muuttujia. Ortogonaaliset polynomikontrastit (joita käytetään ryhmitettyjen riippumattomien tekijöiden ryhmittelyyn) suorittivat trendianalyysin testataksesi datan kuvioita, lineaaristen ja / tai kvadraattisten trendien läsnäoloa (k - 1 = 2 - järjestysvertailut arvioitiin, lineaariset ja neliömäiset trendit johtuen k = 3 ryhmittelymuuttujan tasoa). Cohenin d käytettiin vaikutuksen koon mittaamiseen ryhmäparien parittaisessa vertailussa (vaikutuskokoa pidettiin alhaisena |d| <0.50, kohtalainen |d| > 0.50 ja korkea |d| > 0.80).
Osittaiset korrelaatiot, mukautettuina osallistujien sukupuoleen ja ikään, arvioivat VG-kokonaispistemäärän (pidetään ulottuvuus-metrisenä muuttujana) ja kliinisten mittojen välistä yhteyttä.
Porrastettu moninkertainen regressio ja binäärinen logistinen regressio valitsivat parhaat ennustajat VG-pisteille (kullekin asteikolle ja binääriluokitukselle, joka perustuu raja-arvoon = 20) ottaen huomioon syötemuuttujina osallistujien sukupuoli, ikä, työllisyysaste, siviilisääty ja persoonallisuusprofiili (TCI-R-pisteet).
Sovitteluhypoteesit testattiin rakenneyhtälömallien (SEM) avulla STATA13 for Windows -sovelluksella. Yleistä sopivuuden tilastoja arvioitiin kautta χ2 testi, likvidaation keskimääräinen neliövirhe (RMSEA), lähtötilanteen vertailuindeksi (vertaileva sovitusindeksi CFI) ja jäännöskoko (standardoitu keskimääräinen neliömäinen jäännös SMSR). Soveltavuuden katsottiin olevan hyvä, jos [49] merkityksetön tulos (P > 0.05) saavutettiin χ2 testi, jos RMSEA oli pienempi kuin .08, jos CFI-kertoimet olivat korkeammat kuin 0.90 ja jos SRMR oli rajoitettu 0.08. Yhtälötason sopivuuden hyvyys ja vaikutuskokot arvioitiin myös läpi R2 kertoimet jokaiselle yhtälölle ja globaalille mallille (nämä kertoimet arvioivat indikaattorilla / indikaattoreilla selitetyn varianssiosuuden), monikorrelaatio (mc) ja Bentler-Raykov -kertakorrelaatio (mc)2) [50]. Nämä kaksi viimeistä kerrointa heijastavat kunkin riippuvan muuttujan suhdetta mallin lineaariseen ennusteeseen (ei-rekursiivisissa malleissa mc2 lasketaan epäjohdonmukaisten negatiivisten monikorrelaatioiden saamisen välttämiseksi).
3. tulokset
3.1. Sosiodemografiset ja kliiniset muuttujat ja VG: n esiintyvyys
Oli 121: n ulkopuolisia VGU-osallistujia (62.7%, 95% CI: 55.7% –69.2%), 43-videopelien käyttäjiä (VGU) (22.3%, 95% CI: 17.0% –28.7%) ja 29-videopelien addikteja ( VGA) (15.0%, 95% CI: 10.7% –20.7%). Taulukko 1 sisältää kuvaavan datan kokonaisnäytteestä ja erillisistä ryhmistä videopelikyselylomakkeen raakapisteiden perusteella. Tilastollisia eroja ilmeni potilaiden iässä (muiden kuin VGU-potilaiden ollessa vanhempia) ja GD-ongelman puhkeamisen iässä (muilla kuin VGU-potilailla oli myös vanhempia puhkeamista).
Ei ollut riittävästi todisteita siitä, että keskimääräiset VDT-kokonaispisteet eroavat osallistujien sukupuolesta, työllisyystilasta, siviilisäädystä, tupakan käytöstä ja päihteiden käytöstä.
3.2. VG-ryhmien vertailu GD-toimenpiteisiin: SOGS- ja DSM-IV-kyselylomakkeet
Yläosa Taulukko 2 näyttää SOGS-pisteet (kullekin tuotteelle ja kokonaispistemäärälle) VG-ryhmien välillä. Niiden potilaiden yleisyys, jotka ilmoitti pelaavansa peliautomaatteja ja muita vedonlyöntipelejä, oli suurempi VGA-ryhmässä (P = 0.045 ja P = 0.022). "Pelikorttien" kohdalla havaittiin positiivinen lineaarinen suuntaus (mitä korkeampi VG-taso, sitä suurempi potilaiden esiintyvyys ilmoitti tästä uhkapelimuodosta) ja asteittainen trendi muiden vedonlyöntimuotojen levinneisyydessä (vallitsevat arvot olivat 15.4, 5.3 ja 31.8 ei-VGU: lle, VGU: lle ja VGA: lle). Keskimääräinen SOGS-kokonaispistemäärä osoitti positiivista lineaarista trendiä VG-tasolla (tämä tarkoittaa, että se nousi 9.7: stä muille kuin VGU: lle 10.1: iin VGU: ksi ja 11.2: sta VGA: iin, P = 0.043).
DSM - IV - kyselylomakkeiden mukaan (alaosa) Taulukko 2), VGA: lla oli tilastollisesti suurempi esiintyvyys potilailla, jotka ilmoittivat kriteerin A2 olemassaolon ("on panostettava enemmän rahaa") P = 0.002), ja tälle oireelle löydettiin lineaarisia ja neliömäisiä suuntauksia. Kriteerillä A6 havaittiin positiivinen lineaarinen suuntaus (”pelataan uudelleen häviämisen jälkeen”, P = 0.050) ja DSM-kokonaiskriteerien keskiarvoon (P = 0.038).
Efektikoko mitattuna Cohenin kautta d osoitti, että kaksitahoisissa SOGS-kohteissa ja DSM-kriteereissä suurimmat erot olivat muiden kuin VGU- ja VGA-potilaiden välillä (kohtalaisella alueella merkittävien ryhmävertailujen osalta, paitsi kohdalla ”muut uhkapelimuodot” ja kriteerillä ”uhkapelaaminen”) enemmän rahaa ”) ja alhaisin VGU- ja VGA-potilaiden välillä. Erot ei-VGA: n ja VGA: n välillä saavuttivat kohtuulliset tehoskoot SOGS-kokonaispistemäärälle ja DSM-kokonaiskriteereille, ja toisella pareittain tehdyllä vertailulla saavutettiin pieni vaikutekoko.
3.3. Vertailu yleisen psykopatologian ja persoonallisuuden VG-ryhmien välillä
Taulukko 3 näyttää tulokset ANOVA-menettelyistä, joissa verrataan SCL-90-R- ja TCI-R-keskiarvoja kolmen VG-ryhmän välillä. Kaikilla SCL-90-R-asteikoilla saavutettiin merkittävästi erilaiset keskiarvot kolmen ryhmän välillä. Polynomikontrasteissa saadut merkittävät lineaariset trendit osoittivat, että mitä korkeammat VG-pisteet, sitä korkeampi SCL-90-R-keskiarvo (VGA> VGU> ei-VGU). Merkittävä toissijainen suuntaus osoitti, että vaikka keskimääräiset erot ei-VGU: n ja VGU: n välillä olivat pienet, erot VGU: n ja VGA: n välillä olivat suuret. Cohenin d Vaikutuskoon mittaaminen pariliittisesti SCL-90-R- ja TCI-R-vertailuille osoitti, että erot ei-VGU: n ja VGU: n välillä olivat pienet (paitsi TCI-R: n pysyvyyspisteissä). Pari-erot muille SCL-90-R-asteikoille saatiin kohtalaisista suuriin efektikokoihin. TCI-R-pistemäärien kohdalla saatiin kohtalaiset erot itsesuuntautumispisteille parivertailussa VGA-potilaiden ja kahden muun VG-tason välillä.
Positiivinen lineaarinen trendi saatiin myös suhteelle VG-ryhmien ja TCI-R: n keskimääräisellä pysyvyyspisteellä ja negatiivisella lineaarisella trendillä VG-ryhmien ja TCI-R: n keskimääräisillä pisteillä itseohjautuvuudelle. Ylimääräinen neliömäinen trendi TCI-R: n itsesuuntautuneisuudelle osoitti jälleen pieniä keskimääräisiä eroja ei-VGU: n ja VGU: n välillä ja suurempia keskimääräisiä eroja VGU: n ja VGA: n välillä.
3.4. VG-pisteiden ja kliinisten tulosten välinen yhteys
Kovariaattipotilaiden sukupuolen ja iän mukaan mukautetut osittaiset korrelaatiot osoittivat, että VG: n kokonaispisteet korreloivat positiivisesti kaikkien SCL-90-R-pisteiden kanssa ja negatiivisesti TCI-R: n itsesuunnittelupisteiden kanssa (Taulukko 4). Korrelaatioiden vaikutuskoot olivat maltillisella alueella.
3.5. VG-ryhmien sosiodemografisten ja persoonallisuusominaisuuksien ennakoiva kyky
Ensimmäinen vaiheittainen lineaarinen regressio sisältyy Taulukko 5 sisältää parhaan ennustemallin, joka on valittu VG-kokonaispistemäärälle, ottaen huomioon sosiodemografiset muuttujat ja TCI-R-kyselylomakkeella mitatut persoonallisuusprofiilit riippumattomina muuttujina. Ainoa merkittävä ennustaja oli TCI-R: n itsesuuntauspiste: mitä alhaisempi oli TCI-R: n itsesuuntauspiste, sitä korkeampi VG-kokonaispistemäärä oli.
Toinen malli vuonna 2006 Taulukko 5 vastaa vaiheittaista binaarista logistista regressiota, jossa arvioidaan parhaat ennustajat (syöttämällä malliin sama joukko riippumattomia muuttujia kuin edellisessä moninkertaisessa regressiossa), joiden pistemäärä on suurempi kuin 0 VG-kokonaisasteikolla (riippuvainen muuttuja koodattiin 0 muille kuin VGU-potilaat ja 1 VGU- ja VGA-potilaille). Tulokset osoittivat, että suurempi todennäköisyys VG: n yläpuolelle 0 (VGU ja VGA) liittyi nuorempiin ikään ja korkeisiin TCI-R-pysyvyyspisteisiin.
Kolmas malli vuonna 2006 Taulukko 5 sisältää parhaan mallin VG: n kokonaispistemäärän erottamiseen 20: n yläpuolella (riippuvainen muuttuja koodattiin 0 muille kuin VGU- ja VGU-potilaille ja 1 VGA-potilaille). Tulokset osoittivat, että alhaiset TCI-R: n itsesuuntauspisteet lisäsivät VGA-riskiä.
3.6. VG-tason ja GD-käyttäytymisen polut
Kuva 1 näyttää SEM: n kaavion, joka arvioi tulosten VG: n käyttäytymisen vakavuuden (mitattu VG: n kokonaispistemäärän perusteella) ja GD: n vakavuuden (SOGS: n kokonaispistemäärä) reitit. Taulukko 6 sisältää tämän mallin standardoitujen kertoimien tilastot. SEM: ään sisältyvät muuttujat valittiin aikaisempien vaiheittaisten regressiomallien tuloksista, joissa tunnistettiin potilaan ikä ja TCI-R: n pysyvyys- ja itseohjautumispisteet tärkeimmiksi ennustajiksi VG: lle (sukupuoli sisällytettiin myös itsenäisenä muuttujana) koska se on vahvasti yhteydessä GD: hen). Katkoviivat osoittavat merkityksettömiä linkkejä. Reitin säätämiseen valitut muuttujat olivat eniten assosiaatioita edellisissä analyyseissä. Mallitason sopivuushyvyyttä mittaavat indeksit olivat riittävät: χ2 = 0.29 (P = 0.589), RMSEA = 0.01, CFI = 1 ja SRMR = 0.008. Kaiken R2 polulle oli 0.16.
VG-taso (mitattuna VG-kokonaispistemäärällä) oli korkea potilailla, joilla oli matala TCI-R: n itseohjautuvuus ja korkeat TCI-R-pysyvyyspisteet. Lisäksi TCI-R-piirteiden pysyvyys välitti ikä- ja VG-kokonaispisteiden välistä suhdetta: nuoremmilla koehenkilöillä oli korkeammat TCI-R-pysyvyyspisteet, ja tämän persoonallisuuspiirteen ja VG-pisteet havaittiin positiivisessa yhteydessä. TCI-R: n itseohjautuvuus välitti myös sukupuolen ja VG: n kokonaispisteiden välistä suhdetta. Miehet saivat korkeammat pisteet tästä persoonallisuuspiirteestä, joka liittyi negatiivisesti VG-tasoon.
GD: n vakavuusaste (mitattu SOGS-kokonaispistemäärällä) ei liittynyt VG: n kokonaispisteisiin, mutta se liittyi nuorempiin ikään, alhaisiin TCI-R: n itsesuuntauspisteisiin ja korkeisiin TCI-R: n pysyvyyteen. Jälleen, kuten VG: n tapauksessa, TCI-R: n itseohjautuvuus välitti polkua sukupuolen ja GD-tason välillä, ja TCI-R: n pysyvyys välitti polkua iän ja GD-tason välillä.
4. keskustelu
Tässä tutkimuksessa arvioitiin VG-oireiden esiintyvyyttä GD-potilaiden kliinisessä näytteessä ja tutkittiin eroja VG-ryhmien välillä (VGU vs. VGA). Lisäksi arvioimme assosiaatioita VG-oireiden vakavuuden ja GD-oireiden, yleisen psykopatologian ja persoonallisuusominaisuuksien välillä sekä kliinisiä muuttujia ja vertasimme niitä sitten potilaisiin, jotka eivät käyttäneet VG: tä (ei-VGU).
Tutkimuksen tärkein havainto oli, että VGA: n esiintyvyys peräkkäisessä kliinisessä näytteessä hoitoa hakevia GD-henkilöitä oli 15%. Tämä on sopusoinnussa kirjallisuuden kanssa, jossa kuvataan uhkapeliongelmien ja videopelien useamman käytön ja osallistumisen välinen yhteys [51]. Lisäksi tuloksemme osoittavat, että VG-ongelmien käyttö tai riippuvuus GD-potilailla on korkeampi kuin muissa vastaavissa tutkimuksissa, jotka vaihtelivat 0.6%: sta 10%: iin, vaikka otoksemme oli vanhempi [16, 52]. Tutkimuksessamme saadut hinnat ovat kuitenkin yhdenmukaisia aikuisväestössä kuvattujen [13].
VG: n käytön (VGU ja VGA) läsnäolo liittyi tiettyihin kliinisiin muuttujiin, kuten nuorempiin ikään, mutta ei GD-oireisiin, mitattuna SOCS- tai DSM-IV-kriteereillä. Aikaisemmat kirjallisuusraportit viittaavat siihen, että ikä ja sukupuoli ennustavat vahvasti videopelien ongelmallista tai riippuvuutta aiheuttavaa käyttöä [13, 20, 51], mutta ei tärkeimmän GD: n vakavuudesta [51, 52].
Toinen päähavainto oli, että sekä VGU- että VGA-potilailla oli korkeampi yleinen psykopatologia. Tämä on sopusoinnussa olemassa olevan kirjallisuuden kanssa [28, 53], joka ilmoittaa yhteyden suuremman määrän VG-oireita ja masennusta, ahdistusta ja sosiaalista fobia. Nämä emotionaaliset häiriöt ja sosiaaliset ongelmat voivat paitsi olla videopeliriippuvuuden seurauksia [16], mutta voivat myös olla tekijöitä, jotka edistävät häiriön jatkuvuutta. Itse asiassa Kuss [11] kuvaa, kuinka suosiminen online-sosiaalisiin suhteisiin, eskapismin tarve ja väärinkäyttävien selviytymisstrategioiden käyttö päivittäisten stressitekijöiden torjumiseksi muuttujien ylläpitämiseksi. Samoin kuningas ja Delfabbro [54] pitää videopelien ongelmallista käyttöä liittyvänä yritykseksi saavuttaa itsetuntoa tai saada sosiaalinen hyväksyntä.
Kolmas tärkein havainto oli, että potilailla, jotka käyttivät liiallisesti VG: tä (sekä VGU: ta että VGA: ta), oli enemmän toimintahäiriöisiä persoonallisuusominaisuuksia, nimittäin alhaisempi itseohjautuvuus ja korkeampi pysyvyys. Muissa tutkimuksissa on myös todettu, että VGA: hon liittyy erityisiä persoonallisuusominaisuuksia, kuten ärtyneisyys / aggressiivisuus, impulsiivisuus, neuroottisuus, yksinäisyys ja introversio [52, 55].
Tässä tutkimuksessa on useita metodologisia rajoituksia, jotka on otettava huomioon. Ensinnäkin otoksen osanottajat edustavat vain hoitoa hakevia GD-potilaita, ja siksi saadut havainnot eivät välttämättä koske kaikkia GD-potilaita. Koska vain 7% - 12% GD-yksilöistä etsii apua häiriöinsä, yhteisönäyte GD: stä saattaa antaa erilaisia tuloksia. Toiseksi standardoidun itsehallinnollisen kyselylomakkeen käyttö arviointimenettelynä ei mahdollista mahdolli- suutta perusteellisesti arvioida tiettyjen akselin I ja akselin II liitännäissairauksia.
5. johtopäätökset
Tämä tutkimus lisää rajoitettua kirjallisuutta VGA: sta GD: n kliinisissä näytteissä ja kehittää polkumallin kuvaamaan yhdistelmiä VG-oireiden, kliinisten ja sosiodemografisten ominaisuuksien, persoonallisuusominaisuuksien ja yleisen psykopatologian välillä. Mallin havaintojen perusteella voimme päätellä, että sekä VGU: ta että VGA: ta ohjaa korkea pysyvyys ja matala itseohjautuvuus ja että potilaat ovat yleensä miehiä ja nuorempia. Suositellaan interventiostrategioita, jotka keskittyvät näiden persoonallisuusominaisuuksien koulutukseen ja mahdollisen VGU / VGA-järjestelmän järjestelmälliseen seulontaan.
Kiitokset
Osittaista taloudellista tukea saatiin Ministerio de Economía y Competitionitividad (PSI2011-28349) ja AGAUR (2009SGR1554). CIBER Fisiopatología de la Obesidad y Nutrición (CIBERobn) ja CIBER Salud Mental (CIBERsam) ovat molemmat ISCIII: n aloitteita.
Eturistiriita
Kirjoittajat ilmoittavat, että tämän julkaisun julkaisemisessa ei ole eturistiriitoja.
Viitteet
;
