BMC Psychiatry. 2016; 16: 132.
Publié en ligne 2016 May 10. est ce que je: 10.1186/s12888-016-0836-3
PMCID: PMC4862221
Abstract
Contexte
L'échelle de dépendance au jeu (GAS) de 7-item est utilisée pour dépister une utilisation de jeu provoquant une dépendance. La validation inter-linguistique et la validation en français et en allemand sont nécessaires dans les échantillons adultes. L’objectif de l’étude est d’évaluer la structure factorielle des versions française et allemande du SAP chez les adultes.
Méthodologie
Deux échantillons d'hommes de langue française (N = 3318) et allemand (N = 2665) des régions linguistiques de la Suisse ont été évaluées à l'aide du GAS, du Major Depression Inventory (MDI), du Brief Sensation Seeking Scale et du Zuckerman-Kuhlman Personality Questionnaire (ZKPQ-50-cc). Ils ont également été évalués pour leur consommation de cannabis et d'alcool.
Résultats
La cohérence interne de l'échelle était satisfaisante (Cronbach α = 0.85). Une solution à un facteur a été trouvée dans les deux échantillons. Des associations faibles et positives ont été trouvées entre les scores GAS et le MDI, ainsi que les sous-échelles de neuroticisme-anxiété et d’agression-hostilité de ZKPQ-50-cc. Une petite association négative a été trouvée avec la sous-échelle de sociabilité ZKPQ-50-cc.
Conclusion
Le GAS, dans ses versions française et allemande, convient à l’évaluation de la dépendance au jeu chez les adultes.
Matériel supplémentaire électronique
La version en ligne de cet article (doi: 10.1186 / s12888-016-0836-3) contient du matériel supplémentaire, qui est disponible pour les utilisateurs autorisés.
Contexte
L’expansion d’Internet présente de nombreux avantages, notamment son utilisation à des fins commerciales, sociales, psychologiques, universitaires et médicales [1-9]. De graves préoccupations ont toutefois été soulevées concernant des dépendances possibles à Internet et aux jeux sur Internet [10-15]. En particulier, les jeux en ligne ont attiré l'attention en raison de leurs liens éventuels avec des schémas d'utilisation addictifs dans un sous-ensemble d'utilisateurs [16-18]. Un certain nombre d’études ont signalé des associations importantes entre la dépendance à l’Internet ou au jeu et les constructions ou troubles psychiatriques [19], comme la dépression [20-22], troubles anxieux [22, 23], trouble déficitaire de l'attention [21, 24], solitude [25-27], introversion, neuroticisme, impulsivité [17, 18, 26, 28-31] et les troubles liés à la toxicomanie [32]. L’utilisation excessive d’Internet a également été associée à des problèmes familiaux et sociaux [33, 34].
Trouble du jeu sur Internet »(IGD) [35] a été introduit dans la section 3 du DSM-5 en tant que condition nécessitant davantage de recherche clinique et d'expérience avant d'être considérée comme un trouble formel. Le DSM-5 suggère que IGD puisse faire référence à l'utilisation persistante et récurrente de jeux Internet associée à la détresse ou à une déficience sur une période minimale de 12.
On a souvent signalé que les symptômes du trouble du jeu sur Internet incluent une préoccupation persistante vis-à-vis des jeux sur Internet, une difficulté à contrôler ou à réduire le temps consacré aux jeux, les conséquences négatives d'une perte de contrôle (tromper les autres, des conflits, l'isolement social et la fatigue, une relation perdue ou des opportunités ), perte d'intérêt pour d'autres activités, utilisation des jeux sur Internet pour échapper à la dysphorique ou pour le soulager, retrait et tolérance [36-38].
Depuis l’émergence du concept de dépendance à Internet [39] et Internet Gaming Disorder, un certain nombre de mesures psychométriques ont été développées [37, 39-43]. L’Échelle de dépendance au jeu d’articles 7 (GAS) est l’une de ces mesures. Cette échelle a été spécifiquement développée par Lemmens et al. évaluer le jeu chez les adolescents [44] et reposait conceptuellement sur les critères du jeu pathologique de la quatrième édition du DSM (DSM-IV). Chaque élément du GAZ est précédé de la déclaration «Au cours des six derniers mois, à quelle fréquence…» et est noté sur une échelle de Likert à points 5 (1 = jamais, 2 = rarement, 3 = parfois, 4 = souvent et 5 = très souvent). Lemmens et al. [44] a suggéré deux formats pour l’évaluation de la présence de dépendance au jeu: un format monothétique (tous les éléments obtenant un score supérieur à 3) et un format polythétique (au moins la moitié des éléments affichant un score 3 ou supérieur). Il a émis l'hypothèse que le format monothétique conduirait à une meilleure estimation de la prévalence de la dépendance que le format polythétique [44].
De bonnes corrélations ont été trouvées entre les scores GAS et le temps hebdomadaire consacré aux jeux. Les scores étaient en outre corrélés à un certain nombre de concepts précédemment associés à la dépendance au jeu, tels que moins de satisfaction à l'égard de la vie, moins de compétence sociale, plus de solitude et une plus grande agressivité [44]. Des scores plus élevés de GAS étaient associés à un biais d’attention et à un plus grand nombre d’erreurs d’inhibition de la réponse liées aux signaux de jeu [45]. Les résultats concordent avec de nombreuses études associant impulsivité et réactivité de signal spécifique à d’autres comportements addictifs [46-48], Addiction à Internet [17, 29] ou troubles liés au jeu [49]. Les analyses factorielles ont indiqué que le GAZ était unidimensionnel [44, 50]. Comparé à d’autres échelles, le GAS a une meilleure couverture des critères IGD dans le DSM-5 [35] (voir aussi le tableau 1).
Étonnamment, les caractéristiques psychométriques de l'échelle n'ont pas été signalées chez les jeunes adultes malgré la large diffusion des jeux dans cette population [16], en particulier chez les jeunes hommes [25].
L’objectif principal de la présente étude était d’examiner les propriétés psychométriques du paramètre 7 GAS GAS chez les jeunes adultes. L’objectif secondaire de l’étude était de procéder à une validation croisée de deux échantillons de différentes régions linguistiques de la Suisse - francophone et germanophone - et d’évaluer l’invariance ou la propriété d’équivalence du GAS dans ces deux groupes linguistiques.
Méthodologie
Participants et procédure
Les données utilisées dans cette étude proviennent d'une étude longitudinale visant à évaluer l'utilisation de substances et de gibier chez les jeunes Suisses: l'étude de cohorte sur les facteurs de risque liés à l'utilisation de substances (C-SURF).
L'étude en question, issue du protocole de recherche C-SURF (15 / 07), a été approuvée par le comité d'éthique de la recherche clinique de la faculté de médecine de l'Université de Lausanne.
Tous les participants ont donné leur consentement éclairé écrit pour participer à l'étude.
Les participants ont été recrutés entre août 2010 et novembre 2011 dans trois des six centres de recrutement de l'armée nationale. L'un des centres est situé à Lausanne (région francophone) et les deux autres à Windisch et Mels (région germanophone). Les centres de recrutement couvrent tous les cantons suisses romands et 21 des 26 cantons de Suisse. La conscription dans l'armée est obligatoire en Suisse, de sorte que pratiquement tous les jeunes hommes des cantons correspondants âgés d'environ 20 ans étaient éligibles pour participer à l'étude C-SURF.
Pendant la période de recrutement de l'étude, 15,074 1,829 hommes se sont présentés aux centres de recrutement. Parmi ces participants potentiels, 12.1 (XNUMX%) n'ont jamais été informés de C-SURF (maladie brève au moment du rendez-vous, non informés de l'étude par le personnel militaire), ou ont été sélectionnés au hasard dans une autre étude en cours, appelée CH-X [51]. CH-X est une enquête transversale répétée, qui a un calendrier fixe et obligatoire de 90 minutes dans les procédures de recrutement. Par conséquent, la participation au CH-X n'a généralement pas interféré avec nos procédures d'enrôlement, qui ont eu lieu avant le début des procédures de l'armée. Cependant, dans quelques cas, les participants étaient déjà allés remplir des questionnaires CH-X avant que nous puissions les informer de notre étude. Comme nous avons promis de ne pas interférer avec les procédures de l'armée, nous n'avons pas pu contacter certains d'entre eux. À notre connaissance, nous ne voyons aucun biais systématique que ces quelques personnes non contactées en raison des exigences en CH-X ont pu causer. Ces hommes ne se sont pas présentés au personnel de recherche et n'ont pas pu être inclus. Sur les 13,245 87.9 hommes (7,563%) qui ont été informés de l'étude, 57.1 10 (XNUMX%) ont donné leur consentement écrit pour y participer. Malheureusement, nous n'avons aucune information sur les motifs de ne pas consentir. Une des raisons peut être que la signature d'une sorte de contrat pour une étude de longue durée (C-SURF est prévu pour une période de XNUMX ans) peut dissuader certaines personnes. Une comparaison des consentants et des non-consentants [52] a révélé que les non-consentants étaient plus souvent des consommateurs de substances que des consentants, mais que les différences étaient souvent non significatives et parfois dans une direction opposée (par exemple, les consentants étaient plus souvent des consommateurs d'alcool que des non-consentants). Les centres de recrutement ont été utilisés uniquement pour inscrire les participants; des questionnaires ont été envoyés à des adresses privées et la confidentialité était assurée, notamment en ce qui concerne l'armée. Un total final de 5,990 79.2 participants (3,320%) ont rempli le questionnaire de base. De ce nombre, 2,670 XNUMX étaient francophones et XNUMX XNUMX germanophones.
Instruments
Balance de jeu (GAS)
La version anglaise de la balance a été traduite et restituée en français et en allemand. Une déclaration introductive pour les éléments de la balance a clairement incité les participants à répondre à l'utilisation de leurs jeux: «Nous souhaitons maintenant savoir combien de temps vous avez passé sur les jeux. Cela inclut les cybergames sur Internet ou les jeux sur console "(Fichier supplémentaire 1).
Conformément à l'hypothèse de Lemmens et al. [44], ceux qui ont marqué «parfois» ou plus pour les sept éléments ont été définis comme joueurs monothétiques («jeu pathologique»), et ceux qui ont marqué «parfois» ou plus pour au moins la moitié des éléments (quatre à six des sept éléments) ont été définis comme des joueurs polythétiques (jeux excessifs).
Des fiabilités élevées pour l’échelle de dépendance au jeu avec Cronbach alpha de .82 à .87 ont été rapportées dans l’étude de validation initiale [44].
Inventaire de dépression majeure (MDI)
Le MDI a été utilisé pour déterminer le niveau de dépression au cours des deux dernières semaines [53, 54]. Il s'agit d'un questionnaire sur l'humeur auto-évalué. Une échelle de six points allant de «jamais» (0) à «tout le temps» (5) a été utilisée et un score total a été calculé. Le MDI peut également être utilisé comme instrument de diagnostic avec des algorithmes menant au DSM-IV ou aux catégories de la Classification internationale des troubles mentaux et du comportement (CIM-10): absence de dépression, dépression légère à modérée et dépression grave.
Des études antérieures sur l'inventaire de la dépression majeure indiquent que le MDI présente une bonne fiabilité et une cohérence interne (coefficient alpha de Cronbach: jusqu'à 0.94), ainsi qu'une bonne sensibilité, spécificité et validité comme une échelle de gravité de la dépression unidimentionnelle avec des scores de coupure adéquats [53, 55, 56].
Brève échelle de recherche de sensations (BSSS)
Le BSSS [57] est une échelle à huit éléments, chaque élément étant noté sur une échelle de cinq points allant de «totalement en désaccord» (1) à «fortement en accord» (5). Le BSSS comprend les dimensions suivantes: aventure, ennui, désinhibition et recherche d'expérience. Le score total était auparavant associé à un risque de consommation de drogue chez un échantillon d’adolescents [57].
Une cohérence interne adéquate du BSSS avait déjà été rapportée (coefficient alpha de Cronbach: 0.74) [57].
Questionnaire sur la personnalité de Zuckerman-Kuhlman (ZKPQ-50-cc)
Le ZKPQ-50-cc évalue différents aspects de la personnalité [58]. Trois sous-échelles, chacune composée d'éléments 10, ont été utilisées pour évaluer le névrotisme / anxiété, la sociabilité et l'agressivité / l'hostilité. Les participants ont indiqué s’ils étaient d’accord ou non avec chaque déclaration. Un score moyen a été calculé pour chaque sous-échelle. D’autres études ont montré une contribution du névrotisme / anxiété et de l’agressivité / hostilité à la dépendance à Internet [59]. La ZKPQ-50-cc présentait des propriétés psychométriques et transculturelles satisfaisantes, y compris une fiabilité suffisante entre sous-échelles et pays (coefficient alpha de Cronbach allant jusqu'à 0.70) [58].
Questionnaires sur l'usage de substances
La consommation d’alcool a été évaluée dans un délai de 12 (Tableau 2). En conséquence, la fréquence des beuveries (six verres standard ou plus une fois) et des jours de consommation au cours de la semaine (du lundi au jeudi) a été calculée. L'âge d'apparition de l'ivresse buccale (premier épisode d'ébriété) a également été évalué selon le projet européen d'enquête sur les alcools et autres drogues dans les écoles [60]. La consommation de cannabis a été évaluée en posant des questions sur les éléments suivants: l'âge de début de la consommation de cannabis, l'âge du premier «high» sur le cannabis, et la consommation de cannabis et la fréquence d'utilisation au cours des 12 derniers mois.
analyses statistiques
Dans cette étude, nous avons utilisé les logiciels SPSS 18.0 et AMOS 19.0 (Analyse des structures de moment; SPSS Inc., Chicago, IL). Premièrement, des statistiques descriptives ont été calculées pour les caractéristiques des participants. La cohérence interne, c'est-à-dire l'étendue de l'interrelation des éléments GAS, a ensuite été mesurée à l'aide du coefficient de Cronbach. Streiner et Norman [61] suggèrent que l’alpha soit supérieur à 0.70, mais pas beaucoup plus élevé que 0.90.
Ensuite, des analyses factorielles exploratoires (EFA) ont été utilisées pour évaluer la stabilité des facteurs de l'échelle validée par Lemmens et al.44]. Le nombre de facteurs a été extrait avec le test MAP de minimum moyen de Velicer réalisé sur la matrice de corrélation [62]. Ce nombre a ensuite été confirmé par des analyses parallèles. Dans les analyses parallèles, l'accent est mis sur le nombre de composants qui génèrent une variance supérieure à celle des composants dérivés de données aléatoires, tandis que dans le test MAP, l'accent est mis sur les quantités relatives de variance systématique et non systématique restant dans une matrice de corrélation après les extractions. d'un nombre croissant de composants [63].
Bien que l'EPT soit plus approprié pour les questionnaires nouvellement conçus, il n'est pas rare de l'utiliser également dans un processus de revalidation lorsque des données sont collectées auprès d'un autre échantillon ou d'une autre population. L’utilisation de l’EPT visait ici à évaluer la stabilité des facteurs dans les deux régions linguistiques, car il s’agit d’un préalable indispensable à un examen plus approfondi de l’équivalence de l’outil entre les différents sous-groupes.
Pour la détermination de l'invariance multigroupe, nous avons utilisé la procédure décrite dans la modélisation par équation structurelle (SEM) à la suite des travaux de Jöreskog [64]. Pour tester l'équivalence de groupe, il est habituel d'utiliser des modèles d'analyse factorielle confirmatoire (CFA), une méthode appartenant à la classe générale des SEM. Selon la question de recherche, la recherche de l’équivalence de groupe peut impliquer une série de tests effectués dans l’ordre restrictif suivant: équivalence de configuration, équivalence de mesure et équivalence structurelle. Le test d'invariance configural se concentre sur la mesure dans laquelle le nombre de facteurs et de modèles de structure est similaire entre les groupes. Il est à noter cependant que la détermination d'un modèle de base approprié est requise pour chaque groupe séparément, sur lequel le modèle de configuration est dérivé. Par ailleurs, dans les tests de mesure et d’invariance structurelle, l’intérêt porte plus particulièrement sur la mesure dans laquelle les paramètres des composantes de mesure et de structure du modèle sont équivalents entre les groupes [65, 66]. Étant donné que nos questions de recherche concernent l'équivalence de mesure entre les groupes, les analyses statistiques se concentrent sur l'invariance de configuration et l'invariance des chargements de facteurs dans les deux régions linguistiques.
Évaluation de l'ajustement du modèle
La qualité de l'ajustement des modèles est examinée à travers divers indices, comme décrit ci-dessous [67].
- La χ2 rapport degrés de liberté (χ2/ df). Plusieurs chercheurs ont recommandé l’utilisation de ce ratio comme mesure d’ajustement pour résoudre les problèmes associés à la χ2 statistique de test. Ces problèmes incluent, entre autres, la violation des hypothèses, la complexité du modèle et la dépendance à la taille de l'échantillon. Des ratios aussi bas que 2 semblent indiquer un ajustement raisonnable.
- L'indice d'ajustement comparatif (CFI). CFI va de 0 à 1, les valeurs les plus élevées indiquant un meilleur ajustement. Une règle empirique est que les valeurs supérieures à 0.95 peuvent être interprétées comme un bon ajustement, tandis que les valeurs entre 0.90 et 0.95 indiquent un ajustement acceptable par rapport au modèle d'indépendance.
- Erreur quadratique moyenne d'approximation (RMSEA). Il s'agit d'une mesure de l'ajustement approximatif dans la population et est donc préoccupé par l'écart dû à l'approximation. Le RMSEA est limité en dessous de 0. Les valeurs RMSEA inférieures ou égales à 0.05 peuvent être considérées comme un bon ajustement, entre 0.05 et 0.08 un ajustement acceptable et supérieur à 0.8 un ajustement médiocre, alors que les valeurs> 0.10 ne sont pas acceptables.
Les modifications des statistiques de qualité de l'ajustement ont également été examinées afin de détecter les différences entre les différents modèles. Une différence significative dans χ2 Les valeurs entre les modèles imbriqués signifient que toutes les contraintes d'égalité ne sont pas valables entre les groupes.
La représentation graphique des éléments GAS mesurés sur une échelle ordinale montre que l'hypothèse de normalité n'est pas tenable. En conséquence, une estimation asymptotiquement sans distribution plutôt qu'une estimation du maximum de vraisemblance est une bonne stratégie pour intégrer des données non normalement distribuées dans les analyses SEM.
Enfin, la validité concurrente a été étudiée en corrélant le score GAS total avec les scores du MDI [53]; le BSSS [57]; et les sous-échelles de névrotisme-anxiété, sociabilité et agression-hostilité du ZKPQ-50-cc [58]. Nous avons également examiné la force de l'association de l'échelle avec d'autres mesures liées à la consommation d'alcool et de cannabis. Selon la règle empirique de Cohen, toute corrélation supérieure à 0.5 est grande, de 0.5-0.3 est modérée, de 03 – 0.1 est faible et inférieure à 0.1 [68].
Valeurs manquantes
Les valeurs manquantes de GAS ont été traitées avec la méthode d'imputation hot deck, dans laquelle chaque valeur manquante est remplacée par une réponse observée provenant d'une unité similaire en ce qui concerne les caractéristiques observées dans les deux cas [69]. Dans notre étude, le BSSS a été choisi comme «variable de pont», car il ne contient que peu ou pas de données manquantes [70]. T. van der Weegen a utilisé une macro d'imputation hot deck pour les utilisateurs de SPSS, qui peut être téléchargée à partir du site Web suivant: http://www.spsstools.net/SampleSyntax.htm.
Considérations relatives à la taille de l'échantillon
La taille de l'échantillon joue un rôle important dans la fourniture d'estimations de paramètres non biaisées et d'informations précises sur l'ajustement du modèle. Après Bentler et Chou [71], qui a recommandé au moins un rapport 5: 1 entre sujets et variables pour les distributions normales et elliptiques, il semble exister un consensus parmi les chercheurs pour l’adoption de ce rapport. Cependant, pour les variables catégorielles ou non distribuées normalement, comme c'est le cas ici, des échantillons plus volumineux sont nécessaires par rapport aux variables continues ou normalement distribuées. Un rapport d'au moins 10 sujets par variable pour ce type de distribution est recommandé [72]. L'échantillon de la présente étude remplit cette exigence.
Résultats
Sur les 5,990 42 observations originales enregistrées initialement, les données SGA étaient manquantes pour 0.7 participants (35%). L'utilisation de l'imputation hot deck a réussi à imputer des données pour 7 d'entre eux, laissant toujours 5,983 cas incomplets. Un échantillon final de 3,318 2,665 répondants (20.0 1.2 francophones et 10.6 8.1 germanophones) a ensuite été analysé. L'âge moyen des participants était de 2.3 ans (ET = XNUMX). Sur cet échantillon final, XNUMX% des Français et XNUMX% des Allemands ont été classés comme utilisateurs polythétiques, tandis que XNUMX% des répondants de chaque groupe ont été classés comme utilisateurs monothétiques. Les caractéristiques de chaque région linguistique sont présentées dans le tableau 2.
Communauté francophone
La cohérence interne du GAZ était bonne, comme en témoigne le coefficient de Cronbach de 0.86. Le test MAP de EFA by Velicer a suggéré une solution à un facteur. Cette découverte a été confirmée avec succès par une analyse parallèle. Ce modèle à un facteur a ensuite été évalué en CFA avec AMOS. Guidés par des indices de modification et des résidus standardisés inhabituels suggérant la corrélation de six variances d'erreur, nous avons établi un modèle bien ajusté présentant un bon ajustement par rapport au modèle d'indépendance (χ2/ df = 2.6, CFI = 0.99, RMSEA = 0.02).
Communauté germanophone
La cohérence interne de l'échelle était satisfaisante (Cronbach α = 0.85). Une solution à un facteur a également été trouvée dans EFA par le MAP de Velicer et a été confirmée par une analyse parallèle. Le même modèle de chemin utilisé pour évaluer le groupe francophone a été appliqué au groupe germanophone. Ce modèle a eu de moins bons résultats, mais a néanmoins donné des valeurs acceptables de qualité d'ajustement (χ2/ df = 5.9, CFI = 0.94, RMSEA = 0.04).
Analyse multigroupe
Test d'équivalence de configuration
Après avoir déterminé un modèle bien adapté pour chaque groupe séparément, nous avons testé l’équivalence de configuration dans laquelle les mêmes paramètres ont été à nouveau estimés dans un modèle multigroupe. En d'autres termes, les paramètres ont été estimés pour les deux groupes en même temps. Les résultats liés à ce modèle multigroupe ont révélé une χ2 valeur de 91.53 avec les degrés de liberté 17. Les valeurs CFI et RMSEA étaient respectivement 0.97 et 0.02, offrant un ajustement acceptable. Ces valeurs sont les valeurs de base auxquelles tous les tests d'invariance ultérieurs ont été comparés.
Test d'équivalence de mesure factorielle
Un modèle avec tous les chargements (les chargements de facteurs par groupe sont affichés dans le tableau 3) contraint à être égal entre les groupes a été adapté. Les statistiques sur la qualité de l'ajustement relatives à ce modèle à deux groupes contraint sont présentées dans le tableau 4 (deuxième entrée). En testant l’invariance de ce modèle contraint, nous avons comparé ses χ2 valeur de 114.59 avec les degrés de liberté 23 avec celle du modèle non contraint (χ2(17) = 91.53). Cette comparaison a donné un χ2 différence (Δχ2) de 23.06 avec des degrés de liberté 6 statistiquement significatifs (p = 0.001). Par conséquent, les contraintes d'égalité pour tous les chargements factoriels ont été rejetées. Compte tenu du rejet de l'invariance factorielle complète, nous avons procédé à la vérification des facteurs de chargement différents. Comme les paramètres de chargement factoriel se sont avérés invariants entre les groupes, leurs contraintes d'égalité spécifiées ont été maintenues, de manière cumulative, pendant le reste du processus de test d'invariance [73]. Premièrement, les charges de facteurs contraignantes de l’élément Tolérance devant être égales d’un groupe à l’autre ont donné des résultats non significatifs, ce qui donne à penser qu’ils sont égaux. À des fins d'identification, le chargement de l'élément Salience était déjà contraint de prendre la valeur de 1 dans les deux groupes. Ensuite, le maintien de cette contrainte d’égalité et l’ajout de la contrainte d’égalité pour la modification de l’humeur entraînaient toujours des modifications non significatives. χ2 valeurs. Cela a continué jusqu'à ce que nous atteignions le retrait, où d'importantes χ2 les résultats suggéraient une non-égalité entre les deux groupes. Les tests ont été répétés pour Conflict and Problems, qui étaient à nouveau non significatifs. La procédure détaillée est indiquée dans le tableau. 4. Toutes les mesures observées, à l'exception du retrait, se sont révélées fonctionner de manière équivalente pour les deux régions linguistiques.
Analyse de corrélation dans la communauté francophone
L'analyse de corrélation a été utilisée pour explorer la validité concurrente entre GAS et d'autres concepts similaires. Comme indiqué dans le tableau 5, l'association de GAS avec le score total MDI et avec la sous-échelle d'anxiété ZKPQ-50-cc était petite (ρ = 0.27 et ρ = 0.24, respectivement) et l'association de GAS avec la sous-échelle ZKPQ-50-cc Sociability était petite négatif (ρ = −0.20). Les corrélations avec les autres mesures d'évaluation ont été considérées comme triviales.
Analyse de corrélation dans la communauté germanophone
Comme indiqué dans le tableau 6, l'association de GAS avec MDI et avec la sous-échelle d'anxiété ZKPQ-50-cc était petite (ρ = 0.24 et ρ = 0.23). Cette association était moins importante avec la sous-échelle d’agressivité ZKPQ-50-cc (ρ = 0.15) et avec la sous-échelle de sociabilité (ρ = - 0.10).
a lieu
La présente étude est la première à évaluer, à notre connaissance, les caractéristiques psychométriques du paramètre 7 GAS GAS parmi des échantillons représentatifs d'hommes adultes francophones et germanophones.
La principale conclusion est que le modèle à un facteur du produit 7-GAS présente de bonnes propriétés psychométriques et qu’il intègre bien les données dans les deux échantillons. Les résultats sont conformes à plusieurs constatations antérieures [44, 50] et permettre leur extension aux adultes. [74, 75].
En outre, toutes les mesures observées, à l'exception du retrait, se sont révélées fonctionner de manière équivalente pour les deux régions linguistiques. Cela ajoute à la validité multilingue de l'échelle. La faiblesse liée à l'élément lié au retrait peut être due au manque de précision de ce concept lorsqu'il est appliqué à l'utilisation du jeu [36]. Cela peut également indiquer des différences entre les groupes dans la construction sous-jacente. Cette hypothèse ne tient toutefois pas, car ces différences ne se reflètent pas dans l’ampleur des chargements de facteurs, dont les valeurs sont similaires (0.65 vs. 0.71). Les divergences entre la traduction française et allemande de cet élément connexe peuvent expliquer cette différence. Cependant, après en avoir reparlé avec des individus bilingues, nous ne pouvons pas trouver de divergences majeures dans le sens des mots utilisés. Bien qu’il s’agisse de la plus grande différence dans les charges factorielles, elle reste marginale par rapport aux autres (0.06 en valeur absolue). Par conséquent, la seule explication plausible est que la signification statistique de la χ2 les statistiques observées sont vraisemblablement induites par la grande taille de l’échantillon de presque 6,000.
En concordance avec de nombreuses études sur l'utilisation du jeu et d'Internet [19, 21, 76], une association a été trouvée entre les symptômes dépressifs et les scores GAS. De plus, une petite association a été trouvée entre les scores GAS et les dimensions Neuroticism-Anxiety et Agression-Hostility de ZKPQ-50-cc. Ces associations vont dans le sens des conclusions relatives aux toxicomanies liées à la toxicomanie [77, 78] et concordent avec d’autres études relatives à la dépendance à Internet ou au jeu [[59, 79]. De plus, comme dans d’autres études [79], une association négative a été trouvée avec la sous-échelle Sociability. Cela semble concorder avec les conclusions d’autres études montrant une association entre solitude et faible compétence sociale et dépendance au jeu [25, 80].
La présente étude n'a pas montré d'association entre les scores GAS et la recherche de sensations. Cette découverte contredit celle d’autres études [81]. Certains chercheurs ont montré que la recherche de sensations est liée à l'extraversion [58]. Cependant, les addictions au jeu et à Internet semblent être davantage liées à l'introversion qu'à l'extraversion [82], et il est donc plausible que la recherche de sensations n’ait pas été associée ici aux scores GAS. De même, contrairement aux conclusions d’un certain nombre d’études antérieures [19, 26, 32, 83], la présente étude n'a pas démontré d'association avec la consommation d'alcool ou de cannabis. Ces associations ont probablement été médiées par l'activité en ligne préférée préférée et peuvent différer d'une activité à l'autre [84].
Avec un total de 2.3% de participants classés comme utilisateurs monothétiques et 9.5% supplémentaires classés comme utilisateurs polythétiques (utilisateurs excessifs), les taux de prévalence dans cette étude sont comparables à ceux trouvés dans l'étude initiale du GAS [44] et dans plusieurs autres études suisses et européennes [85-89]. Légèrement plus bas [90, 91] ou des chiffres de prévalence plus élevés [12, 92] ont cependant été rapportés dans d'autres études. Les différences résultent probablement des différences entre les outils d’évaluation, la population étudiée, l’utilisation de la classification polythétique et les seuils proposés [12].
L'étude présente plusieurs points forts, tels que le recrutement d'un échantillon représentatif de jeunes hommes et un taux de réponse élevé. Ceci est un avantage possible compte tenu du biais d'auto-sélection décrit dans les études basées sur le recrutement en ligne [93]. Un autre atout important est l'inclusion de deux échantillons linguistiques différents et volumineux. Parmi les faiblesses de l'étude, il y a le manque de femmes dans les échantillons actuels et un manque d'évaluation concomitante des activités de jeux spécifiques des participants. Des études supplémentaires du GAS peuvent être nécessaires pour évaluer différents jeux et autres comportements liés à Internet.
Conclusion
Le paramètre 7-GAS semble être un outil d’évaluation intéressant. Cette échelle, précédemment utilisée pour les échantillons d'adolescents, semble convenir aux échantillons d'adultes et présente de bonnes propriétés psychométriques dans ses versions française et allemande.
Approbation éthique et accord de participation
L'étude en cours, issue du protocole de recherche C-SURF numéro 15/07, a été approuvée par le Comité d'éthique de la recherche clinique de la Faculté de médecine de l'Université de Lausanne. Tous les participants ont donné leur consentement éclairé écrit pour participer à l'étude.
Consentement à la publication
Ne s'applique pas.
Disponibilité des données et du matériel
Disponible sur demande au dernier auteur, Gerhard Gmel: [email protected].
Remerciements
À la source de financement.
Financement
Le financement de cette étude a été financé par le Fonds national suisse (FN 33CSC0-122679 et FN 33CS30-139467).
Abréviations
BSSS | brève échelle de recherche de sensations |
CFA | analyse factorielle confirmatoire |
FCI | indice d'ajustement comparatif |
C-SURF | étude de cohorte sur les facteurs de risque liés à l'utilisation de substances |
DSM-IV | Manuel statistique de diagnostic des troubles mentaux, quatrième édition |
AGE | analyses factorielles exploratoires |
GAS | échelle de dépendance au jeu |
ICD-10 | classification internationale des troubles mentaux et du comportement |
CARTE | test partiel moyen minimum de velicer |
MDI | inventaire de dépression majeure |
RMSEA | erreur quadratique moyenne d'approximation |
SEM | modélisation par équation structurelle |
ZKPQ-50-cc | Questionnaire sur la personnalité de Zuckerman-Kuhlman |
Fichier supplémentaire
Fichier supplémentaire 1:(73K, docx)
Traduction de la Game Addiction Scale (DOCX 72 kb)
Notes
Intérêts concurrents
Les auteurs déclarent qu'ils n'ont aucun intérêt concurrent.
Contributions des auteurs
GG a organisé l'enquête initiale et apporté une contribution substantielle à la conception, à la conception et à l'acquisition de données. YK, GG et DZ ont également contribué à la conception du présent document et à la conception de l'étude. YK a rédigé le manuscrit. AC a effectué l'analyse statistique et rédigé le manuscrit. GG, SR, DZ, SA et GT ont contribué à la rédaction du manuscrit. GG, SR, DZ, SA et GT ont participé à la révision critique du manuscrit en raison d’un contentement intellectuel important. Tous les auteurs ont participé à l'interprétation des données, à la rédaction et à la révision de l'article. Tous les auteurs ont lu et approuvé le manuscrit final.
Bibliographie