Psychol avant. 2016 May 4;7: 597. doi: 10.3389 / fpsyg.2016.00597. eCollection 2016.
Wang Y1, Zou Z1, Chanson h1, Xu X1, Wang H1, d'Oleire Uquillas F2, Huang X1.
Abstract
La dépendance au téléphone mobile (MPD) est une dépendance comportementale devenue un problème croissant de santé mentale en public. Bien que des recherches antérieures aient exploré certains des facteurs susceptibles de prédire la MPD, les mécanismes neuronaux sous-jacents de la MPD n'ont pas encore été étudiés. La présente étude visait à explorer les variations microstructurales associées à la MPD, telles que mesurées avec l'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf). Intégrité du volume de matière grise (GMV) et de la substance blanche (WM) [quatre indices: anisotropie fractionnelle (FA); diffusivité moyenne (DM); diffusivité axiale (AD); et la diffusivité radiale (RD)] ont été calculés via une analyse de morphométrie à base de voxel (VBM) et une statistique spatiale basée sur les voies (TBSS), respectivement. Soixante-huit étudiants (femmes 42) ont été inscrits et séparés en deux groupes [groupe MPD, N = 34; groupe de contrôle (CG), N = 34] basé sur le score d'échelle MPAI (Mobile Phone Addiction Index). L'impulsivité des caractères a également été mesurée à l'aide de l'échelle d'impulsion de Barratt (BIS-11).
À la lumière de l'impulsivité du trait sous-jacent, les résultats ont révélé une diminution du GMV dans le groupe MPD par rapport aux témoins dans des régions telles que le gyrus frontal supérieur droit (sFG), le gyrus frontal inférieur droit (iFG) et le thalamus bilatéral (Thal). Dans le groupe MPD, le GMV dans les régions susmentionnées était négativement corrélé avec les scores de la MPAI. Les résultats ont également montré qu'il y avait nettement moins de mesures d'intégrité de la MW dans les FA et dans l'AD dans le groupe MPD par rapport aux témoins dans les fibres bilatérales du faisceau de cingulum de l'hippocampe (CgH). De plus, dans le groupe MPD, la FA de la CgH était également négativement corrélée aux scores de la MPAI.
Ces résultats constituent la première preuve morphologique d'une altération de la structure cérébrale associée à une utilisation excessive du téléphone mobile et pourraient aider à mieux comprendre les mécanismes neuronaux du MPD en relation avec d'autres troubles du comportement et de la toxicomanie.
MOTS-CLÉS:
Échelle d'index de dépendance de téléphone portable; diffusivité axiale; IRMf; anisotropie fractionnelle; volume de matière grise; impulsivité; dépendance au téléphone portable
Introduction
Comme indiqué par eMarketer.com, le nombre d'abonnés au smartphone universel atteindra 2,380 en 2017, dont X millions seront des abonnés chinois. Les téléphones intelligents présentent de nombreuses caractéristiques attrayantes qui contribuent à en favoriser l’utilisation courante dans la vie moderne, en particulier chez les jeunes adultes. C'est une source inépuisable d'amusement et de détente, un instrument extrêmement efficace pour établir et entretenir des relations interpersonnelles, et une méthode pratique pour éviter les états d'humeur désagréables et le temps de "tuer" (Choliz, 2010).
Les individus perçoivent de plus en plus leur monde via ce nouvel «organe» sophistiqué, multifonctionnel. Cependant, de plus en plus de jeunes adultes utilisent les smartphones de manière incontrôlable. Au cours des dernières années, des problèmes physiologiques, sociaux, comportementaux et même affectifs ont été associés à une utilisation excessive, incontrôlée et excessive d’appareils mobiles, ce qui a attiré l’attention sur les effets négatifs potentiels de la surutilisation de la téléphonie mobile (Roberts et al., 2015).
La surutilisation de la téléphonie mobile, en tant que trouble, peut être considérée comme une dépendance comportementale (Billieux, 2012). Le cadre général traditionnel de la dépendance repose sur un modèle médical faisant référence à la dépendance physique et psychologique à la consommation de substances telles que le tabac, l’alcool ou d’autres drogues (McMillan et al., 2001). Cependant, les chercheurs ont fait valoir que la dépendance devrait être élargie pour inclure des schémas comportementaux pathologiques analogues à la dépendance à une substance, et les ont appelés collectivement «dépendances comportementales» (Citron, 2002). La dépendance comportementale fait donc référence aux comportements, en plus de l'ingestion de substances psychoactives, qui produisent des sentiments de récompense à court terme et engendrent un comportement persistant, malgré la connaissance des conséquences néfastes. Ces comportements incluent le jeu pathologique, le prélèvement de peau, la kleptomanie, les achats compulsifs et le comportement sexuel compulsif, pour en nommer quelques-uns (Grant et al., 2010). La dépendance comportementale ressemble à la toxicomanie dans de nombreux domaines, y compris l’histoire naturelle, la phénoménologie (Roberts et al., 2015), tolérance (Leung, 2008), les contributions génétiques se chevauchant (Billieux, 2012), mécanismes neurobiologiques (Billieux et al., 2015a), comorbidité, réponse au traitement (Billieux et al., 2015b), et la caractéristique commune du contrôle diminué (Walther et al., 2012). Avec l’avènement et l’utilisation croissante de technologies telles que la télévision, les jeux informatiques et Internet, une nouvelle sous-classe de dépendance au comportement qui est de nature non chimique, la dépendance technologique, a été caractérisée comme l’utilisation excessive problématique de la technologie impliquant des êtres humains. interaction machine (Griffiths, 1996).
La dépendance à l’égard des téléphones mobiles (MPD), un sous-ensemble de la dépendance comportementale ou technologique, partage de nombreuses caractéristiques communes avec d’autres troubles de la dépendance (Bianchi et Phillips, 2005; Billieux, 2012). Ces caractéristiques communes sont résumées par les «critères de Brown relatifs à la dépendance comportementale» (Brown, 1993), et comprennent: saillance cognitive, conflit avec d'autres personnes ou activités, euphorie ou soulagement, tolérance ou perte de contrôle du comportement, retrait, rechute et réintégration (Martinotti et al., 2011). Dans l'ensemble, MPD a été décrit comme l'utilisation excessive et incontrôlée d'un téléphone mobile dans la mesure où elle affecte la vie réelle d'un individu. Par exemple, rappelant la dépendance et le sevrage, une personne souffrant de MPD peut se sentir mal à l'aise et irritée en l'absence de son téléphone, notamment en ressentant un vide physique et psychologique parmi les autres symptômes classiques de sevrage (Ling et Pedersen, 2006).
Pour de nombreuses personnes MPD, un téléphone portable peut être si fascinant qu'il peut dominer leur vie et leurs intérêts (Chóliz, 2012). En fait, des recherches ont montré que le MPD est lié à la détresse psychologique, à l’instabilité émotionnelle, au matérialisme (Beranuy et al., 2009), motivation de l'approbation (Takao et al., 2009), loisirs ennui, recherche de sensations (Leung, 2008), impulsivité (Billieux et al., 2007, 2008), ainsi que les comportements à risque tels que les rapports sexuels non protégés, la consommation de drogues illicites, la consommation d’alcool, les suspensions d’école et les activités criminelles (Yang et al., 2010). De plus, des associations négatives ont été trouvées entre MPD et une introversion et une conscience saines (Roberts et al., 2015), mémoire de travail (Billieux et al., 2008), fonction exécutive (Billieux, 2012), maîtrise de soi et autocontrôle (Takao et al., 2009), et même l'estime de soi (Yang et al., 2010). Le MPD peut également entraîner une baisse du contrôle cognitif, une augmentation des comportements de recherche de récompense, une tolérance accrue à l'exposition au téléphone et une altération de la santé psychologique, ainsi qu'une diminution des performances professionnelles et même un échec scolaire (Billieux et al., 2015a), de la même manière que d’autres troubles de la dépendance.
Il est important de noter que l'impulsivité des traits joue un rôle clé dans de nombreux types de troubles de la dépendance, y compris la toxicomanie (Moreno-López et al., 2012), problèmes de jeu (Joutsa et al., 2011; Bickel et al., 2012), dépendance au jeu en ligne (Han et al., 2012b), et même la dépendance à Internet (Cao et al., 2007; Lin et al., 2012). Ainsi, dans la présente étude, nous avons également envisagé de mesurer l'impulsivité sous-jacente possible dans la MPD.
Bien que certains facteurs potentiels pouvant être liés au MPD aient été identifiés dans des études antérieures, aucun corpus de recherche n’a encore été mené pour étudier les mécanismes neuronaux sous-jacents ou d’éventuelles altérations morphologiques du cerveau présentes chez les individus atteints de MPD. L'utilisation de l'imagerie par résonance magnétique (IRM) pour élucider les mécanismes neuronaux du MPD est extrêmement prometteuse (Yuan et al., 2011), et les résultats pourraient aider à mettre au point des interventions comportementales ou des traitements pharmacologiques pour cette dépendance et d’autres types de dépendance dans un proche avenir (Hanlon et Canterberry, 2012). Ainsi, dans la présente étude, nous avons cherché à explorer les mesures de la morphologie du cerveau par IRM chez les personnes atteintes de MPD, en particulier chez les jeunes étudiants de niveau collégial, en raison du rôle croissant joué par la téléphonie mobile dans cette population.
Des modèles neuronaux sous-jacents communs hypothétiques entre le MPD et d’autres troubles de la toxicomanie donnent à penser qu’en comprenant mieux les mécanismes qui sous-tendent le MPD, d’autres types de dépendance peuvent également être élucidés (Billieux et al., 2015a). Dans une étude sur la dépendance à Internet chez les jeunes adultes, Zhou et al. (2011) ont constaté que, comparé à un groupe de contrôle sain, les jeunes adultes dépendants d’Internet présentaient une densité de matière grise inférieure dans le cortex antérieur gauche, le cortex cingulaire postérieur gauche, l’insula gauche et le gyrus lingual gauche. Dans une étude similaire sur la dépendance au jeu en ligne chez les jeunes adultes, Weng et al. (2013) atrophie de la substance grise dans le cortex orbitofrontal droit (OFC), l’insula bilatérale et la région motrice supplémentaire droite, ainsi que réduction de l’anisotropie fractionnelle (FA) dans la partie droite du corps calleux, la substance blanche du lobe frontal bilatéral (WM), et capsule externe droite dans le jeu en ligne accro-individus. Dans les recherches sur le jeu pathologique, il y avait un volume de matière grise (GMV) plus élevé dans le striatum ventral et dans le cortex préfrontal droit (Koehler et al., 2013), FA bas répandu et diffusivité moyenne plus élevée dans le corps calleux, le cingulum, le fascicule longitudinal supérieur, le fascicule inférieur fronto-occipital, le membre antérieur de la capsule interne, le rayonnement thalamique antérieur, le fascicule longitudinal inférieur et le fascicule fronto-occipital décoché / inférieur dans le groupe des patients atteints de jeu pathologique (Joutsa et al., 2011). Ces régions rapportées sont liées au contrôle inhibiteur, au traitement de la récompense et à l’impulsivité (Romero et al., 2010; Li et al., 2015). En théorie, le MPD peut aussi causer des dommages à certaines de ces régions (Hanlon et Canterberry, 2012), et explorer les similitudes et les différences entre diverses dépendances pourrait approfondir notre compréhension des mécanismes neuronaux des comportements du MPD et aider au développement d’interventions spécifiques.
De nombreuses méthodes d'IRM automatisées et objectives ont été utilisées pour caractériser les structures structurelles du cerveau en santé, y compris l'imagerie structurale pondérée T1 et l'imagerie tenseur de diffusion (DTI). Dans le premier cas, le GMV peut être inspecté et ensuite calculé par analyse de morphométrie à base de voxel (VBM). Sur la base de l'analyse ci-dessus, nous avons émis l'hypothèse d'une diminution du GMV dans les zones du lobe frontal et du thalamus dans le groupe MPD par rapport aux témoins. Nous avons également supposé que le groupe MPD serait associé à une dégradation des fibres MW liée au traitement des émotions, à l'attention des dirigeants, à la prise de décision et au contrôle cognitif. Quatre substituts d'intégrité des fibres, notamment FA, MD, diffusivité axiale (AD) et diffusivité radiale (RD), calculés au moyen d'une analyse de statistiques spatiales basées sur les voies (TBSS) (Yeh et al., 2009), sont sensibles à la diffusion de molécules d’eau dans le cerveau (Basser et al., 1994) et constituent des biomarqueurs qualifiés précis pour évaluer l'efficacité de la MW (Hasan et al., 2011).
Dans la présente étude, l’intégrité du GMV et de la MW ont été explorées à l’aide de ces mesures afin de révéler les anomalies potentielles pouvant être présentes chez les jeunes adultes atteints de MPD, avec le potentiel de mieux comprendre ses mécanismes neuronaux possibles.
Matériels et méthodes
Déclaration d'éthique
Cette recherche a été approuvée par le comité d'éthique de la Southwest University et un consentement éclairé écrit a été obtenu de chaque participant. Tous les participants étaient âgés de plus de 18 et ont été informés que leur participation était totalement volontaire et qu'ils avaient la possibilité de faire sécession à tout moment.
Participants
Trois cents étudiants ont été recrutés à Southwest University (SWU, Chongqing, Chine) par dépliant et publicité sur Internet. Ils devaient compléter l'échelle MPAI (Mobile Phone Addiction Index) dans laquelle un score supérieur à 51 les classait dans la catégorie Dépend de la téléphonie mobile (MPD). Cette stratification a abouti à un groupe d'individus 34 atteints de MPD (21 femelle, intervalle: 18 – 27 ans). Afin de correspondre au groupe MPD, les étudiants non-MPD 34 (fille 21, intervalle: 18 – 27 ans) ont été sélectionnés de manière aléatoire en tant que groupe de contrôle (CG). Il n’existait aucune différence significative entre les groupes en termes de dépenses mensuelles personnelles, d’âge, de sexe et d’années d’études (voir tableau 1).
TABLE 1. Statut économique, démographie, scores MPAI et BIS des participants.
En outre, tous les participants n'avaient pas de troubles neurologiques, d'antécédents de troubles psychiatriques, de pièces métalliques, de tatouages ou de piercings inamovibles sur leur corps. Ils avaient tous une vision normale ou une vision normale, étaient droitiers et parlaient chinois.
Évaluation du questionnaire
L'échelle MPAI (Leung, 2008), composé d'éléments 17, a été utilisé pour estimer le degré de MPD. Une échelle de Likert en cinq points a été utilisée: 1 = 'pas du tout,' 2 = 'rarement,' 3 = 'occasionnellement,' 4 = 'souvent,' 5 = 'toujours.' Le score total va de 17 à 85. Selon un partage médian, 51 ou plus est considéré comme un indicateur de dépendance au téléphone (Martinotti et al., 2011). La fiabilité de l'échelle indiquée par l'alpha de Cronbach est remarquablement élevée sous 0.90 (Leung, 2008).
L’échelle d’impulsivité de Barratt (BIS-11) (Patton et al., 1995) a été administré aux deux groupes pour mesurer l’impulsivité des traits. Le BIS est composé d'éléments 30 utilisant une échelle de Likert en cinq points, où plus le score est élevé, plus l'impulsivité est forte. La fiabilité de la cohérence interne et la fiabilité de réessai sont respectivement 0.89 et 0.91 (Li et al., 2011).
Acquisition de numérisation
Toutes les données d'imagerie ont été acquises à l'aide d'un scanner 3T Siemens (Siemens Medical, Erlangen, Allemagne) situé au Brain Imaging Research Center de la Southwest University. Des images anatomiques à haute résolution pondérées T1 ont été obtenues avec une séquence d'écho à gradient rapide (MPRAGE) préparée par magnétisation [temps de répétition (TR) = 1900 ms, temps d'écho (TE) = 2.52 ms, champ de vision (FOV) = 256 mm, angle de bascule = 90 °, résolution matricielle dans le plan = 256 × 256, épaisseur des tranches = 1 mm, tranches = 176, taille du voxel = 1 mm × 1 mm × 1 mm]. Les images de tenseur de diffusion dans la direction 12 ont été recueillies avec une séquence d'impulsions d'écho de spin refocalisées deux fois, TR = 6000 ms, TE = 89 ms, FOV = 240 mm, résolution de matrice = 128 × 128, épaisseur de coupe = 3 mm, tranches = 45, b-value = 1000s / mm2.
Analyse de données d'imagerie structurelle
Les données d’imagerie structurelle de chaque sujet ont été analysées à l’aide du logiciel Statistical Parametric Mapping (SPM81) dans MATLAB R2014a (MathWorks Inc., Natick, MA, USA), et ont d’abord été affichés pour rechercher des artefacts et des anomalies anatomiques graves. Les scanners ont été co-enregistrés manuellement et réalignés sur la ligne de commissure antérieure-commissure postérieure, puis segmentés en matière grise (GM), en MW et en liquide céphalo-rachidien (LCR) (Yin et al., 2013). Enfin, les résultats ont été enregistrés, normalisés et modulés à l'aide de la boîte à outils Enregistrement anatomique difféomorphe par algèbre de Lie exponentiée (DARTEL), qui utilise un algorithme d'enregistrement plus sophistiqué pour obtenir un enregistrement inter-sujet plus précis. Ses performances sur les algorithmes d’enregistrement non linéaires sont meilleures que celles d’autres boîtes à outils similaires.
Après ces étapes de prétraitement, le modèle de cerveau spécifique à l’étude a été créé à partir de toutes les images du sujet (c’est-à-dire, l’image moyenne), et l’intensité de l’image de chaque voxel a été modulée par les déterminants jacobiens afin de faciliter la détermination des différences régionales dans la quantité absolue d’OGM. . Les images enregistrées ont ensuite été transformées dans l’espace de l’Institut neurologique de Montréal (MNI) et, enfin, les images normalisées et modulées ont été lissées avec un noyau 10 mm de pleine largeur à demi-maximum (FWHM) pour augmenter le rapport signal sur bruit.
La différence de GMV entre le groupe MPD et le groupe GC a été évaluée par deux échantillons t-test utilisant SPM8 dans lequel le volume total GM ainsi que les scores BIS ont été ajoutés pour la covariance, l'impulsivité des traits pouvant être un facteur de confusion. Le masquage du seuil d’intensité du signal de voxel absolu a été défini sur 0.2 afin de minimiser les effets de limite GM (Duan et al., 2012). Les niveaux de signification ont été fixés à p <0.01 avec correction Alpha-Sim, calculé à l'aide du logiciel DPABI2 (Chao-Gan et Yu-Feng, 2010). Les images résultantes ont été visualisées avec BrainNet Viewer (Xia et al., 2013).
Afin d'affirmer les différences associées au MPD par rapport aux témoins, les clusters GMV très différents entre les deux groupes ont été sélectionnés comme régions d'intérêt (ROI), puis les valeurs GMV de ces ROI au sein du groupe MPD ont été extraites par REST.3et a entamé une analyse de corrélation de Pearson avec les scores MPAI avec signification fixée à p <0.05 (Song et al., 2011).
Analyse des données d'imagerie par tenseur de diffusion
Les données d’imagerie pondérées en fonction de la diffusion ont été traitées de la manière suivante à l’aide de l’outil de pipeline, PANDA4: estimation du masque cérébral à l’aide de l’image b0 sans pondération de diffusion, recadrage de l’espace non cérébral dans les images brutes sous 0.25 [seuil d’intensité fractionnaire (0 → 1), où des valeurs plus faibles donnent des estimations du contour du cerveau plus grandes], correction du Distorsion et mouvement de la tête induits par les courants de Foucault pendant le balayage en enregistrant les images pondérées en diffusion (DWI) sur l'image b0 avec une transformation affine, un enregistrement non linéaire de toutes les images FA individuelles dans l'espace natif dans le modèle FA de l'Institut neurologique de Montréal ( MNI) espace standard, déformation des transformations utilisées pour rééchantillonner les images des métriques de diffusion avec une résolution spatiale 1 mm × 1 mm × 1 mm, exécution de la procédure TBSS dans laquelle les squelettes de tous les sujets ont été créés et les moyennes FA, MD, λ moyennes de chaque sous-région.1 et λ23 La valeur de la MW squelettée des sujets a été calculée conformément à l’atlas de la stéréotaxie stéréotaxique de Johns Hopkins - qui comprend les régions centrales de 50 (Mori et al., 2008) - pour un dénombrement ultérieur basé sur un atlas par une analyse multifactorielle de la variance entre les deux groupes tout en régressant les scores BIS. Enfin, une analyse de corrélation de Pearson a été réalisée au sein du groupe MPD entre les valeurs de régions significativement différentes et les scores MPAI avec signification définie à p <0.05 (Cui et al., 2013). La puissance statistique de cette méthode a été testée de manière fiable (Oishi et al., 2009; Faria et al., 2010). Le résultat a été présenté avec FSLView à l’aide de la boîte à outils FSL (FSL 5.0.05), (Smith et al., 2006).
Résultats
Questionnaire Performance
Le groupe MPD avait des scores significativement plus élevés sur la MPAI que sur le GC. Ils ont également passé beaucoup plus de temps sur leur téléphone mobile (voir le tableau 1). Comme prévu, les scores BIS étaient également significativement plus élevés dans le groupe MPD, ce qui montre que les individus MPD avaient une impulsivité de trait plus élevée par rapport aux témoins.
Différence de volume de matière grise entre les groupes
Par rapport au groupe CG, le groupe MPD avait une diminution remarquable du GMV dans le gyrus frontal supérieur droit (sFG), le gyrus frontal inférieur droit (iFG), le gyrus frontal bilatéral médial (mFG), le gyrus occipital moyen moyen (mOG), le cortex cingulaire antérieur gauche. (ACC) et le thalamus bilatéral (Thal) (voir le tableau 2). De plus, au sein du groupe MPD, la GMV du droit sFG, droit iFG et Thal était corrélée négativement aux scores MPAI (voir la figure 1).
TABLE 2. Différences notables de volume de matière grise (GMV) entre le groupe dépendant du téléphone mobile (MPD) et le groupe témoin (groupe MPD <groupe témoin).
FIGURE 1. Différences notables de GMV entre le groupe MPD et le groupe témoin (CG> MPD), et la corrélation négative entre les scores GMV et MPAI au sein du groupe MPD. Par rapport au groupe témoin, le groupe MPD avait remarquablement diminué le GMV dans les groupes sFG droit, droit, bilatéral et mG, droit, mOG, droit et bilatéral. En outre, au sein du groupe MPD, le GMV du droit sFG, droit iFG et Thal était corrélé négativement aux scores MPAI. sFG, gyrus frontal supérieur; iFG, gyrus frontal inférieur; mFG, gyrus frontal médial; mOG, gyrus occipital moyen; ACC, cortex cingulaire antérieur; Thal, thalamus; MPD, dépendance du téléphone portable; CG, groupe témoin; MPAI, Mobile Phone Addiction Index; GMV, volume de matière grise. L, à gauche; R, droitDiscordance DTI entre les groupes
Pour l’analyse TBSS de l’atlas, les valeurs FA et AD pour les fibres du faisceau de cingulum de l’hippocampe (CgH) étaient significativement réduites chez les individus atteints de MPD par rapport aux témoins (voir le 3). De plus, au sein du groupe MPD, la FA de la CgH était corrélée négativement avec les scores de la MPAI (voir Figure 2).
TABLE 3. Différences significatives d'indice d'imagerie du tenseur de diffusion (DTI) entre le groupe MPD et le groupe témoin (groupe MPD <groupe témoin).
FIGURE 2. Diminution de l'AF et de la MA dans la CgH bilatérale (sous-régions divisées par les atlas stéréotaxiques de Johns Hopkins) dans le groupe MPD par rapport au groupe témoin (MPD <CG) et la corrélation négative entre les scores FA et MPAI dans le groupe MPD. Les valeurs FA et AD de la CgH étaient significativement réduites chez les individus atteints de MPD par rapport aux témoins. De plus, au sein du groupe MPD, la FA de la CgH était négativement corrélée aux scores MPAI. CgH, fibres de faisceau de cingulum dans l'hippocampe. FA, anisotropie fractionnelle; AD, diffusivité axiale; MPD, dépendance du téléphone portable; CG, groupe témoin; MPAI, Mobile Phone Addiction Index.
a lieu
Pour autant que nous sachions, la présente étude constitue la première tentative d'exploration de la morphologie neuronale altérée chez des étudiants atteints de MPD. Nous avons comparé le GMV et quatre indices d'intégrité de la MW (FA, MD, AD et RD) entre les individus MPD et les contrôles sains. Les résultats ont révélé que les individus atteints de MPD avaient une GMV diminuée par rapport aux témoins dans les groupes sFG droit, droit iFG, bilatéral mFG, droit mOG, CAC gauche et thalamus bilatéral (Thal). En ce qui concerne l’intégrité de la MW, le groupe MPD a présenté une diminution de l’AF et de l’AD des fibres bilatérales du faisceau de cingulum de l’hippocampe (CgH). De plus, les valeurs GMV du sFG droit, du iFG droit et du thalamus bilatéral (Thal) étaient corrélées négativement avec les scores MPAI dans le groupe MPD, de même que les valeurs FA du CgH. De plus, nous avons confirmé que l’impulsivité des traits du groupe MPD était plus élevée que celle mesurée avec l’échelle d’impulsivité de Barratt (BIS-11) (Patton et al., 1995).
Ces résultats indiquent les mécanismes neurobiologiques sous-jacents possibles derrière la MPD et aident simultanément à mieux comprendre le rôle sous-jacent de l'impulsivité dans ce type de trouble de la dépendance comportementale. Les résultats permettent également de mieux comprendre les similitudes et les différences entre le MPD et d’autres types de troubles de la dépendance.
Diminution du volume de matière grise dans le MPD
Dans la présente étude, nous avons trouvé une diminution du GMV dans le groupe MPD, une conclusion qui correspond à notre hypothèse basée sur les conclusions d’autres études sur la toxicomanie et les toxicomanies comportementales dans lesquelles l’impulsivité aurait également un rôle influent.
Des études de neuro-imagerie fonctionnelle de la toxicomanie révèlent que les drogues en abus influencent non seulement les structures sous-corticales riches en dopamine telles que la région du tegmental ventral (VTA), le noyau accumbens (NAcc), le noyau caudé, le putamen, le thalamus et l'amygdale, mais perturbent également les zones de projection corticale cortex préfrontal (PFC), OFC, ACC et insula (Hanlon et Canterberry, 2012). Comme pour la toxicomanie, les personnes ayant une dépendance comportementale sont souvent caractérisées par une fonction anormale dans les régions du cerveau comprenant le cortex préfrontal, ACC (Grant et al., 2010), striatal ventral (Han et al., 2012a) et les AVV, NAcc (Grant et al., 2010), insula (Kuss et Griffiths, 2012) et le thalamus (van Holst et al., 2010). Outre la modification de la fonction dans ces zones, il convient de noter qu'une altération de la morphologie du cerveau dans ces zones a également été rapportée chez les drogués Internet et les drogués du jeu. Par exemple, des études ont montré une diminution du GMV dans ces conditions dans l'ACC gauche, le cortex cingulaire postérieur gauche, l'insula gauche, le gyrus lingual gauche (Zhou et al., 2011), droit OFC, insula bilatéral et zone motrice supplémentaire droite (Weng et al., 2013). Ces zones chevauchent en grande partie les circuits liés au contrôle inhibiteur (Ersche et al., 2011), traitement des récompenses, prise de décision et autres fonctions cognitives (Romero et al., 2010).
Dans notre étude, la diminution du volume de trois retours sur investissement dans le groupe MPD par rapport aux témoins était également corrélée à la MPAI. C’est-à-dire le sFG, le droit iFG et le thalamus. Il a été démontré que le sFG est impliqué dans de nombreuses fonctions cognitives avancées telles que le contrôle inhibiteur, la prise de décision consciente, le raisonnement, la mémoire de travail (Chase et al., 2011), certains aspects du contrôle volontaire de l'attention par le haut (Hopfinger et al., 2000), ainsi que la modélisation et la prédiction du comportement des autres (c'est-à-dire la théorie de l'esprit) (Cui et al., 2012).
On pense que le bon iFG sert de centre de contrôle des circuits ganglionnaires fronto-basaux impliqués dans la distribution de l’attention, le traitement des émotions, le contrôle inhibiteur, la surveillance du comportement et la modulation (Moreno-López et al., 2012). Sa blessure est associée à une désinhibition comportementale et il a été démontré qu'elle joue un rôle clé dans le maintien et l'exacerbation de la dépendance comportementale (Grant et al., 2010; Kuss et Griffiths, 2012).
Le thalamus, qui relie intensément les structures corticales et sous-corticales, pourrait sans doute être l’un des centres les plus importants du cerveau, et il a été démontré qu’il était lié à la récompense des attentes, de l’attention, de l’émotion et de la mémoire (Minagar et al., 2013) et fonction exécutive (Tuchscherer et al., 2010). De plus, on a déjà constaté que l’atrophie thalamique était associée à une déficience cognitive (Hanlon et Canterberry, 2012).
Contrairement à nos résultats, une étude de patients ayant une dépendance au jeu en ligne a montré que le volume thalamique était en fait accru dans le groupe de toxicomanie, l'hypothèse étant le résultat d'une plus grande disponibilité de la dopamine résultant de la formidable stimulation visuelle et auditive présente dans les jeux en ligne. le solde des circuits mésolimbiques (Han et al., 2012b). Cette contradiction peut également représenter la différence dans les comportements habituels acquis entre des utilisateurs de téléphones dépendants et des joueurs accro au jeu sur ordinateur.
Intégrité de la matière blanche anormale dans le MPD
Outre la diminution du GMV, nous avons constaté une diminution des FA et AD des fibres du faisceau de cingulum de l'hippocampe (CgH) dans le groupe MPD.
Le tractus cingulum WM transporte des informations du gyrus cingulaire à l'hippocampe et peut être séparé en deux sous-régions situées au niveau axial du splénium du corps calleux: le cingulum du gyrus cingulaire situé au-dessus du splénium et le cingulum des régions de l'hippocampe. (CgH) en dessous du splénium (Mori et al., 2008). La fonction de la CgH consiste à recevoir différentes combinaisons d'informations sensorielles, cognitives et de régulation des émotions. Il fournit une contribution poly-sensorielle majeure à l'hippocampe (Zhu et al., 2011) et contribue à récompenser les parcours, ainsi que la formation, la maintenance et la récupération de la mémoire de travail (Yuan et al., 2011) - informations essentielles au contrôle cognitif (Luck et al., 2010; Benoît et al., 2013). En outre, une FA anormale dans le groupe MPD est compatible avec les conclusions concernant la dépendance à l'alcool (Yeh et al., 2009). Globalement, une diminution de la transmission d'informations entre le gyrus cingulaire et l'hippocampe, suggérée par la diminution de la valeur de la CgH FA dans le groupe MPD, peut constituer une base structurelle sous-jacente des déficits fonctionnels conduisant à la solidification des mémoires liées à la dépendance.
Cependant, à notre connaissance, une diminution de l’AF dans la CgH n’a encore été rapportée dans aucune étude sur la dépendance comportementale. Nos données indiquent que la réduction de FA dans la CgH droite du groupe MPD était principalement due à une diminution de la valeur de la DA, sans divergence observée dans l'indice RD. AD mesure la magnitude de la diffusivité le long de la direction principale de diffusion, ce qui peut indexer l’organisation de la structure des fibres et de l’intégrité axonale (Qiu et al., 2008). Ainsi, le principal mécanisme sous-jacent à la lésion de MW dans cette zone présente dans la MPD pourrait être dû à une lésion axonale subtile plutôt qu'à une démyélinisation (Romero et al., 2010).
Impulsivité et dépendance au téléphone portable
L’impulsivité peut être définie comme une action prématurée, excessivement risquée, mal conçue et susceptible d’engendrer des conséquences indésirables (Bickel et al., 2012). Il est étroitement lié à la majorité des troubles de la dépendance (Romero et al., 2010), comme la toxicomanie (Moreno-López et al., 2012), jeu pathologique (Joutsa et al., 2011), dépendance au jeu en ligne (Han et al., 2012b), addiction à Internet (Lin et al., 2012) et MPD (Billieux, 2012) Intéressant, Walther et al. (2012) ont étudié la relation entre différentes caractéristiques de la personnalité 12 et cinq comportements de dépendance, notamment la consommation d'alcool, de tabac et de cannabis, le jeu problématique et le jeu informatique problématique, et ont découvert qu'une impulsivité élevée était la seule caractéristique de la personnalité associée à tous les comportements de dépendance ont fait l'objet d'une enquête.
Comme prévu, nous avons constaté une impulsivité plus élevée chez les individus atteints de MPD, ce qui concorde avec les recherches précédentes. L’impulsivité peut en fait être le plus puissant prédicteur de la MPD (Billieux et al., 2008). Il peut prédisposer une personne à passer de longues périodes au téléphone, aboutissant éventuellement à un MPD, et à son tour, peut détériorer davantage les capacités d’auto-adaptation et de maîtrise de soi (Billieux et al., 2007). De plus, des niveaux élevés d’impulsivité de caractère sont associés à une liaison inférieure des auto-récepteurs de la dopamine dans le cerveau moyen (Buckholtz et al., 2010). En ce qui concerne les toxicomanes, l’utilisation continue de stimulants, par exemple, exacerberait davantage les traits impulsifs (Moreno-López et al., 2012). Ainsi, en raison du lien étroit qui existe entre l'impulsivité et les troubles de la dépendance, afin d'améliorer les interventions de traitement contribuant à promouvoir des processus décisionnels plus consciencieux et moins compulsifs et à améliorer la maîtrise de soi, les thérapeutes peuvent se concentrer sur la réduction des traits liés à l'impulsivité (Leung, 2008).
Néanmoins, en raison de la relation étroite entre impulsivité et MPD, la différence de scores BIS entre MPD et CG pourrait avoir été une variable de confusion potentielle dans l'analyse comparative de l'utilisation du téléphone mobile. Ainsi, dans notre étude, le score BIS a été éliminé en tant que régresseur gênant dans les contrastes des groupes GMV et FA, et les valeurs des régions résultantes ont ensuite été entrées dans des analyses de corrélation avec les scores MPAI au sein du groupe MPD.
Limites et orientations futures
Malgré les résultats novateurs de l'étude, il y a plusieurs limites à reconnaître. Premièrement, en raison de la conception transversale de l’étude et de la multiplicité des mécanismes psychologiques possibles, nous ne pouvons en déduire aucune relation de cause à effet entre la surutilisation du téléphone mobile et les altérations structurelles mésaptives observées dans le groupe MPD. Ainsi, des études longitudinales seraient très utiles pour confirmer les mécanismes psychologiques et physiologiques possibles de la MPD, ainsi que pour permettre de mesurer la durée et la progression de la MPD chez les participants. Deuxièmement, bien que nous ayons trouvé des différences structurelles cérébrales entre le MPD et le GC, nous ne pouvons pas savoir avec certitude quels types spécifiques de déficits de la fonction cognitive sont liés à ces différences. Les futures études devraient essayer de relier les différences de GMV (ou d'intégrité WM) dans le MPD à une fonction psychologique (par exemple, la fonction exécutive cognitive) afin de mieux informer des mesures et interventions préventives possibles pour la surutilisation et la dépendance au téléphone mobile. Dernier point mais non le moindre, bien que les scores BIS aient régressé lors des tests de différence de groupe entre GMV et FA, l’impulsivité des traits sous-jacents trouvée dans l’échantillon est inévitablement une variable inextricable qui ne peut pas être complètement isolée dans la présente étude. De futures études, qui incluent peut-être une comparaison entre les individus souffrant de MPD ayant une impulsivité élevée et les individus ne présentant pas de MPD à impulsivité élevée, pourraient être utiles pour dissocier le MPD de l’impulsivité des traits.
Contributions d'auteur
YW est responsable de la conception expérimentale d'origine, de la procédure de tâche, de l'analyse des données et de la rédaction des articles. ZZ est responsable du processus expérimental, de la collecte de données et de la rédaction d'articles. HS est responsable de la mise en œuvre des expériences et de l'analyse des données. XX est responsable des données du questionnaire comportemental et du plan de procédure expérimental. HW est responsable de la disposition des graphiques et des graphiques, y compris les figures 1 et 2, arrangement des données et relecture du manuscrit. FdU est responsable de la rédaction du manuscrit, de la description des fonctions des régions cérébrales, de la révision et de la modification du contenu, ainsi que de l’approbation de la version finale à publier. XH est responsable de la conception expérimentale et des conseils tout au long.
Déclaration de conflit d'intérêts
Les auteurs déclarent que la recherche a été menée en l'absence de toute relation commerciale ou financière pouvant être interprétée comme un conflit d'intérêts potentiel.
Remerciements
Ce travail a été financé par des subventions de l'organisation Fundamental Research Fund pour les universités centrales de Chine (SWU1509134) et de Chongqing Educational Funds (2015-JC-005).
Notes
- ^ http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm
- ^ http://www.rfmri.org/dpabi
- ^ http://www.restfmri.net
- ^ http://www.nitrc.org/projects/panda/
- ^ http://www.fmrib.ox.ac.uk/fsl/tbss
Bibliographie
Basser, PJ, Mattiello, J. et LeBihan, D. (1994). Spectroscopie et imagerie de tenseur de diffusion MR. Biophys. J. 66, 259–267. doi: 10.1016/S0006-3495(94)80775-1
Benedict, RH, Hulst, HE, Bergsland, N., Schoonheim, MM, Dwyer, MG, Weinstock-Guttman, B. et al. (2013). La signification clinique de l’atrophie et de la substance blanche signifie la diffusivité dans le thalamus des patients atteints de sclérose en plaques. Mult. Scler. J. 19, 1478 – 1484. doi: 10.1177 / 1352458513478675
Beranuy, M., Oberst, U., Carbonell, X. et Chamarro, A. (2009). Utilisation d'Internet et de la téléphonie mobile et symptômes cliniques parmi les étudiants de niveau collégial: le rôle de l'intelligence émotionnelle. Comput. Fredonner. Comportement 25, 1182 – 1187. doi: 10.1016 / j.chb.2009.03.001
Bianchi, A. et Phillips, JG (2005). Prédicteurs psychologiques de l’utilisation problématique du téléphone portable. CyberPsychol. Comportement 8, 39 – 51. doi: 10.1089 / cpb.2005.8.39
Bickel, WK, Jarmolowicz, DP, Mueller, ET, Gatchalian, KM et McClure, SM (2012). La fonction exécutive et l'impulsivité sont-elles des antipodes? Une reconstruction conceptuelle avec une référence particulière à la dépendance. Psychopharmacologie 221, 361–387. doi: 10.1007/s00213-012-2689-x
Billieux, J. (2012). Utilisation problématique du téléphone mobile: une revue de la littérature et un modèle de parcours. Curr. Psychiatrie Rev. 8, 299 – 307. doi: 10.2174 / 157340012803520522
Billieux, J., Maurage, P., Lopez-Fernandez, O., Kuss, DJ et Griffiths, MD (2015a). L'utilisation désordonnée du téléphone portable peut-elle être considérée comme une dépendance comportementale? Une mise à jour sur les preuves actuelles et un modèle complet pour les recherches futures. Rapports de toxicomanie actuels 2, 156–162. doi: 10.1007/s40429-015-0054-y
Billieux J., Schimmenti A., Khazaal Y., Maurage P. et Heeren A. (2015b). Sommes-nous sur-pathologisant la vie quotidienne? Un modèle valable pour la recherche sur la dépendance comportementale. J. Behav. Toxicomane. 4, 119 – 123. doi: 10.1556 / 2006.4.2015.009
Billieux, J., M. Van der Linden, M. d'Acremont, M., Ceschi, G. et Zermatten, A. (2007). L’impulsivité est-elle liée à la perception de la dépendance à l’égard du téléphone mobile et à son utilisation réelle? Appl. Cogn. Psychol. 21, 527 – 538. doi: 10.1002 / acp.1289
Billieux, J., Van der Linden, M. et Rochat, L. (2008). Le rôle de l'impulsivité dans l'utilisation réelle et problématique du téléphone mobile. Appl. Cogn. Psychol. 22, 1195 – 1210. doi: 10.1002 / acp.1429
Brown, R. (1993). «Quelques contributions de l’étude du jeu à l’étude d’autres dépendances», dans Comportement au jeu et jeu problématique, eds WR Eadington et JA Cornelius (Reno: Université du Nevada), 241 – 272.
Buckholtz, JW, Treadway, MT, Cowan, RL, Woodward, ND, Li, R., Ansari, MS, et al. (2010). Différences de réseau dopaminergique dans l'impulsivité humaine. Sciences 329, 532 – 532. doi: 10.1126 / science.1185778
Cao, F., Su, L., Liu, T. et Gao, X. (2007). La relation entre l'impulsivité et la dépendance à Internet chez un échantillon d'adolescents chinois. EUR. Psychiatrie 22, 466 – 471. doi: 10.1016 / j.eurpsy.2007.05.004
Chao-Gan, Y. et Yu-Feng, Z. (2010). DPARSF: une boîte à outils MATLAB pour l'analyse de données «en pipeline» de l'IRMf à l'état de repos. De face. Syst. Neurosci. 4: 13. doi: 10.3389 / fnsys.2010.00013
Chase, HW, Eickhoff, SB, Laird, AR et Hogarth, L. (2011). La base neurale du traitement du stimulus de la drogue et de l'état de manque: une méta-analyse d'estimation de la probabilité d'activation. Biol. Psychiatrie 70, 785 – 793. doi: 10.1016 / j.biopsych.2011.05.025
Choliz, M. (2010). La dépendance à la téléphonie mobile: un point de problème. Dépendance 105, 373 – 374. Doi: 10.1111 / j.1360-0443.2009.02854.x
Chóliz, M. (2012). Dépendance de la téléphonie mobile à l'adolescence: le test de la dépendance à la téléphonie mobile (TMD). Programme. Santé Sci. 2, 33-44.
Cui, X., Bryant, DM et Reiss, AL (2012). L'hyper-balayage basé sur le NIRS révèle une cohérence interpersonnelle accrue dans le cortex frontal supérieur pendant la coopération. Neuroimage 59, 2430 – 2437. doi: 10.1016 / j.neuroimage.2011.09.003
Cui, Z., Zhong, S., Xu, P., He, Y. et Gong, G. (2013). PANDA: une boîte à outils en pipeline pour analyser les images de diffusion du cerveau. De face. Fredonner. Neurosci. 7: 42. doi: 10.3389 / fnhum.2013.00042
Duan, X., He, S., W. Liao, D. Liang, L. Qiu, L. Wei, et al. (2012). Volume caudé réduit et meilleure intégration striatal-DMN chez les experts en échecs. Neuroimage 60, 1280 – 1286. doi: 10.1016 / j.neuroimage.2012.01.047
Ersche, KD, Barnes, A., Jones, PS, Morein-Zamir, S., Robbins, TW et Bullmore, ET (2011). Une structure anormale des systèmes cérébraux frontostriataux est associée à des aspects d'impulsivité et de compulsivité dans la dépendance à la cocaïne. Cerveau 134, 2013 – 2024. doi: 10.1093 / brain / awr138
Faria, AV, Zhang, J., Oishi, K., Li, X., Jiang, H., Akhter, K., et al. (2010). Analyse basée sur Atlas du développement neurologique de la petite enfance à l'âge adulte en utilisant l'imagerie tenseur de diffusion et des applications pour la détection automatisée d'anomalies. Neuroimage 52, 415 – 428. doi: 10.1016 / j.neuroimage.2010.04.238
Grant, JE, Potenza, MN, Weinstein, A. et Gorelick, DA (2010). Introduction aux dépendances comportementales. Un m. J. Abus de drogue 36, 233 – 241. doi: 10.3109 / 00952990.2010.491884
Griffiths, M. (1996). Jeu sur Internet: une brève note. J. Gambl. Goujon. 12, 471 – 473. doi: 10.1007 / BF01539190
Han, DH, Kim, SM, Lee, YS et Renshaw, PF (2012a). L'effet de la thérapie familiale sur les modifications de la sévérité du jeu en ligne et de l'activité cérébrale chez les adolescents ayant une dépendance au jeu en ligne. Psychiatry Res. Neuroimag. 202, 126 – 131. doi: 10.1016 / j.pscychresns.2012.02.011
Han, DH, Lyoo, IK et Renshaw, PF (2012b). Différents volumes de matière grise régionale chez les patients ayant une dépendance au jeu en ligne et les joueurs professionnels. J. Psychiatr. Res. 46, 507 – 515. doi: 10.1016 / j.jpsychires.2012.01.004
Hanlon, CA et Canterberry, M. (2012). Utilisation de l'imagerie cérébrale pour élucider les modifications des circuits neuronaux dans la dépendance à la cocaïne. Subst. Abus Rehabil. 3, 115 – 128. doi: 10.2147 / SAR.S35153
Hasan, KM, Walimuni, IS, Abid, H. et Hahn, KR (2011). Revue des méthodes de calcul et des outils logiciels d’imagerie par résonance magnétique avec tenseur de diffusion. Comput. Biol. Med. 41, 1062 – 1072. doi: 10.1016 / j.compbiomed.2010.10.008
Hopfinger, JB, Buonocore, MH et Mangun, GR (2000). Les mécanismes neuronaux du contrôle d'attention descendant. Nat. Neurosci. 3, 284 – 291. doi: 10.1038 / 72999
Joutsa, J., Saunavaara, J., Parkkola, R., Niemelä, S. et Kaasinen, V. (2011). Anomalie étendue de l'intégrité de la substance blanche dans le jeu pathologique. Psychiatry Res. Neuroimag. 194, 340 – 346. doi: 10.1016 / j.pscychresns.2011.08.001
Koehler, S., E. Hasselmann, T., Wüstenberg, A., Heinz et Romanczuk-Seiferth, N. (2013). Volume plus important de striatum ventral et de cortex préfrontal droit dans le jeu pathologique. Structure du cerveau Funct. 220, 469–477. doi: 10.1007/s00429-013-0668-6
Kuss, DJ et Griffiths, MD (2012). Dépendance à Internet et aux jeux: revue systématique de la littérature en neuroimagerie. Brain Sci. 2, 347 – 374. doi: 10.3390 / brainsci2030347
Lemon, J. (2002). Pouvons-nous appeler des comportements addictifs? Clin. Psychol. 6, 44 – 49. doi: 10.1080 / 13284200310001707411
Leung, L. (2008). Établir un lien entre les attributs psychologiques, la dépendance et l’utilisation abusive du téléphone portable chez les adolescents de Hong Kong. J. Child. Médias 2, 93 – 113. doi: 10.1080 / 17482790802078565
Li, W., Li, Y., Yang, W., Zhang, Q., Wei, D., Li, W., et al. (2015). Structures cérébrales et connectivité fonctionnelle associées aux différences individuelles de la tendance Internet chez les jeunes adultes en bonne santé. Neuropsychologia 70, 134 – 144. doi: 10.1016 / j.neuropsychologia.2015.02.019
Li, X., Fei, L., D. Xu, Zhang, Y., Yang, S., Tong, Y. et al. (2011). La fiabilité et la validité de la version chinoise de l'échelle d'impulsivité barratt dans la communauté et à l'université. Menton. Ment. Santé J. 25, 610 – 615. doi: 10.3969 / j.issn.1000-6729.2011.08.013
Lin, F., Zhou, Y., Du, Y., Qin, L., Zhao, Z., Xu, J., et al. (2012). Intégrité anormale de la substance blanche chez les adolescents présentant un trouble de la dépendance à Internet: une étude statistique spatiale sur les voies. PLoS ONE 7: e30253. doi: 10.1371 / journal.pone.0030253
Ling, R. et Pedersen, PE (2006). «Re-négociation de la sphère sociale» dans Mobile CommunicationsVol. 31, eds R. Ling et PE Pederson (Londres: Springer-Verlag).
Luck, D., Danion, J.-M., Marrer, C., Pham, B.-T., Gounot, D. et Foucher, J. (2010). Le bon gyrus parahippocampique contribue à la formation et à la maintenance des informations liées dans la mémoire de travail. Cerveau Cogn. 72, 255 – 263. doi: 10.1016 / j.bandc.2009.09.009
Martinotti, G., Villella, C., Di Thiene, D., Di Nicola, M., Bria, P., Conte, G., et al. (2011). Utilisation problématique du téléphone portable à l'adolescence: étude transversale. J. santé publique 19, 545–551. doi: 10.1007/s10389-011-0422-6
McMillan, LH, O'Driscoll, député, Marsh, NV, et Brady, EC (2001). Comprendre le workaholism: synthèse de données, critique théorique et stratégies de conception futures. Int. J. Gestion du stress. 8, 69 – 91. doi: 10.1023 / A: 1009573129142
Minagar, A., Barnett, MH, Benoît, RH, D. Pelletier, I., Pirko, I., Sahraian, MA, et al. (2013). Le thalamus et la sclérose en plaques Vues modernes sur les aspects pathologiques, d'imagerie et cliniques. Neurologie 80, 210–219. doi: 10.1212/WNL.0b013e31827b910b
L. Moreno-López, A. Catena, MJ Fernández-Serrano, E., Delgado-Rico, EA, Stamatakis, EA, M. Pérez-García, et al. (2012). Impulsivité du trait et réductions de la matière grise préfrontale chez les individus dépendants de la cocaïne. La drogue dépend de l'alcool. 125, 208 – 214. doi: 10.1016 / j.drugalcdep.2012.02.012
Mori, S., K. Oishi, H., Jiang, L., Li, X., K. Akhter, et al. (2008). Atlas de matière blanche stéréotaxique basé sur l'imagerie du tenseur de diffusion dans un modèle ICBM. Neuroimage 40, 570 – 582. doi: 10.1016 / j.neuroimage.2007.12.035
Oishi, K., Faria, A., H., Jiang, Li., X., K., Akhter, J., Zhang, et al. (2009). Analyse de la substance blanche du cerveau entier dans l'Atlas à l'aide d'une cartographie métrique difféomorphique à grandes déformations: application aux personnes âgées normales et aux participants atteints de la maladie d'Alzheimer. Neuroimage 46, 486 – 499. doi: 10.1016 / j.neuroimage.2009.01.002
Patton, JH, Stanford, MS et Barratt, ES (1995). Structure factorielle de l'échelle d'impulsivité de Barratt. J. Clin. Psychol. 51, 768–774. doi: 10.1002/1097-4679(199511)51:63.0.CO;2-1
Qiu, D., Tan, L.-H., K. Zhou et Khong, P.-L. (2008). Imagerie par tenseur de diffusion de la maturation de la substance blanche normale de la fin de l'enfance au début de l'âge adulte: évaluation voxel de la diffusivité moyenne, de l'anisotropie fractionnelle, des diffusivités radiale et axiale et de la corrélation avec le développement de la lecture. Neuroimage 41, 223 – 232. doi: 10.1016 / j.neuroimage.2008.02.023
Roberts, JA, Pullig, C. et Manolis, C. (2015). J'ai besoin de mon smartphone: un modèle hiérarchique de personnalité et de dépendance au téléphone portable. Pers. Ind. Diff. 79, 13 – 19. doi: 10.1016 / j.paid.2015.01.049
Romero, MJ, Asensio, S., Palau, C., Sanchez, A. et Romero, FJ (2010). Dépendance à la cocaïne: étude par imagerie du tenseur de diffusion de la substance blanche du cingulaire frontal et antérieur inférieur. Psychiatry Res. Neuroimag. 181, 57 – 63. doi: 10.1016 / j.pscychresns.2009.07.004
Smith, SM, M. Jenkinson, H. Johansen-Berg, D. Rueckert, TE Nichols, CE Mackay, et al. (2006). Statistiques spatiales sur les parcelles: analyse voxelwise de données de diffusion multi-sujets. Neuroimage 31, 1487 – 1505. doi: 10.1016 / j.neuroimage.2006.02.024
Song, X.-W., Dong, Z.-Y., Long, X.-Y., Li, S.-F., Zuo, X.-N., Zhu, C.-Z., et al. . (2011). REST: une boîte à outils pour le traitement de données d'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle à l'état de repos. PLoS ONE 6: e25031. doi: 10.1371 / journal.pone.0025031
Takao, M., Takahashi, S. et Kitamura, M. (2009). Personnalité addictive et utilisation problématique du téléphone portable. CyberPsychol. Comportement 12, 501 – 507. doi: 10.1089 / cpb.2009.0022
V. Tuchscherer. M. Seidenberg. D. Pulsipher. M. Lancaster. L. Guidotti. Et Hermann B. (2010). Intégrité extrahippocampique dans l'épilepsie et la cognition du lobe temporal: thalamus et fonctionnement exécutif. Epilepsy Behav. 17, 478 – 482. doi: 10.1016 / j.yebeh.2010.01.019
van Holst, RJ, W. van den Brink, DJ Veltman, et Goudriaan, AE (2010). Etudes d'imagerie cérébrale dans le jeu pathologique. Curr. Psychiatry Rep. 12, 418–425. doi: 10.1007/s11920-010-0141-7
Walther, B., Morgenstern, M. et Hanewinkel, R. (2012). Cooccurrence de comportements de dépendance: facteurs de personnalité liés à la consommation de drogues, au jeu et aux jeux informatiques. EUR. Toxicomane. Res. 18, 167 – 174. doi: 10.1159 / 000335662
Weng, C.-B., Qian, R.-B., Fu, X.-M., Lin, B., Han, X.-P., Niu, C.-S. et al. (2013). Anomalies de la matière grise et de la substance blanche dans la dépendance aux jeux en ligne. EUR. J. Radiol. 82, 1308 – 1312. doi: 10.1016 / j.ejrad.2013.01.031
Xia, M., Wang, J. et He, Y. (2013). BrainNet Viewer: un outil de visualisation de réseau pour la connectomique du cerveau humain. PLoS ONE 8: e68910. doi: 10.1371 / journal.pone.0068910
Yang, Y.-S., Yen, J.-Y., Ko, C.-H., Cheng, C.-P. et Yen, C.-F. (2010). L'association entre l'utilisation problématique du téléphone cellulaire et les comportements à risque et la faible estime de soi chez les adolescents taïwanais. BMC Public Health 10:217. doi: 10.1186/1471-2458-10-217
Yeh, P.-H., Simpson, K., Durazzo, TC, Gazdzinski, S. et Meyerhoff, DJ (2009). Statistiques spatiales basées sur les voies (TBSS) des données d'imagerie du tenseur de diffusion dans la dépendance à l'alcool: anomalies du neurocircuit de motivation. Psychiatrie Res. 173, 22 – 30. doi: 10.1016 / j.pscychresns.2008.07.012
Yin, J., Zhang, JX, Xie, J., Zou, Z. et Huang, X. (2013). Différences entre les sexes dans la perception de la romance chez les étudiants chinois. PLoS ONE 8: e76294. doi: 10.1371 / journal.pone.0076294
Yuan, K., Qin, W., Wang, G., Zeng, F., Zhao, L., Yang, X., et al. (2011). Anomalies de la microstructure chez les adolescents présentant un trouble de dépendance à Internet. PLoS ONE 6: e20708. doi: 10.1371 / journal.pone.0020708
Zhou, Y., Lin, F.-C., Du, Y.-S., Zhao, ZM, Xu, J.-R. et Lei, H. (2011). Anomalies de la matière grise dans la dépendance à Internet: une étude de morphométrie à base de voxels. EUR. J. Radiol. 79, 92 – 95. doi: 10.1016 / j.ejrad.2009.10.0255
Zhu, X., Wang, X., Xiao, J., M. Zhong, M., Liao, J. et Yao, S. (2011). Intégrité altérée de la substance blanche chez les jeunes adultes naïfs de traitement atteints d'un trouble dépressif majeur au premier épisode: étude statistique spatiale sur les voies. Cerveau Res. 1369, 223 – 229. doi: 10.1016 / j.brainres.2010.10.104
Mots-clés: dépendance au téléphone portable, échelle d'indice de dépendance au téléphone portable, IRMf, volume de matière grise, anisotropie fractionnelle, diffusivité axiale, impulsivité
Citation: Wang Y, Zou Z, Song H, Xu X, Wang H, d'Oleire Uquillas F et Huang X (2016) Volume de matière grise altéré et intégrité de la matière blanche chez des étudiants de niveau collégial dépendant du téléphone portable. De face. Psychol. 7: 597. doi: 10.3389 / fpsyg.2016.00597
Reçu: 10 Janvier 2016; Accepté: 11 April 2016;
Publié: 04 May 2016.
Édité par:
Snehlata Jaswal, Institut indien de technologie de Jodhpur, Inde
Commenté par:
Yu-Feng Zang, Université normale de Beijing, Chine
Harold H. Greene, Université de Detroit Mercy, États-Unis
Droits d'auteur © 2016 Wang, Zou, Song, Xu, Wang, Uleillas d'Oleire et Huang. Ceci est un article en accès libre distribué selon les termes de la Licence d'attribution Creative Commons (CC BY). L'utilisation, la distribution ou la reproduction sur d'autres forums est autorisée, à condition que l'auteur original ou le donneur de licence soit crédité et que la publication originale de ce journal soit citée conformément à la pratique académique reconnue. Aucune utilisation, distribution ou reproduction n’est autorisée si elle n’est pas conforme à ces conditions.
* Correspondance: Zhiling Zou, [email protected]
†Ces auteurs ont contribué à parts égales à ce travail et ont partagé les droits d'auteur.
;
