Amélioration des mesures pour évaluer l’utilisation de jeux numériques problématiques / addictifs en clinique et en recherche (2015)

2.1. Utilisation du DSM-IV-TR comme outil fondamental

La plupart des efforts initiaux visant à développer des outils de mesure pour PDG utilisaient des critères qui correspondaient en grande partie ou étaient adaptés aux critères du DSM-IV-TR pour le jeu pathologique ou la dépendance à une substance en général [7]. Les exemples incluent l’échelle de lecture de problèmes de jeu vidéo (PVP) [8], la Game Addiction Scale (GAS) [9] et l’échelle d’utilisation des jeux en ligne problématique (POGU) [10]. Nous examinerons ces critères plus en détail ci-dessous. King, Haagsma, Delfabbro, Gradisar et Griffiths [7] a fourni un compte rendu scientifique de ces mesures et il est instructif de décrire leurs conclusions en détail.

King et al. instruments 18 couverts, tous utilisant des critères assez similaires à ceux contenus dans les catégories du DSM-IV-TR pour le jeu pathologique ou la dépendance à une substance en général [11]. King et al. ont conclu que la plupart des mesures présentent de nombreuses qualités positives, telles que la brièveté, la facilité de notation, une cohérence interne forte et une validité convergente forte. En outre, diverses mesures semblent appropriées pour collecter des informations importantes à diverses fins, telles que le développement de bases de données normatives.

King et al. les domaines de préoccupation identifiés, y compris la couverture incohérente des critères de diagnostic, les scores seuils différents (aggravant ainsi les problèmes de discernement du véritable usage pathologique ou de comparaison des taux entre études utilisant des mesures contrastées), le manque de dimension temporelle et le dimensionnement incohérent. Par exemple, l'analyse factorielle a donné une dimension commune unique pour un certain nombre de mesures, qui semblaient représenter le PDG, mais deux dimensions ou plus pour d'autres mesures, telles que l'utilisation compulsive, le retrait et la tolérance. Les auteurs ont également formulé des suggestions pour améliorer les mesures, telles que l’ajout d’échelles de temps et de contrôles de validité (par exemple, examiner si le joueur ou sa famille pense que leur jeu est problématique), obtenir des données d’échantillons élargis ou plus représentatifs et étudier la sensibilité spécificité des différents outils. Dans cet article, nous espérons ajouter aux suggestions utiles de King et al.

2.2. Publication de DSM-5 et modifications des catégories et des critères de diagnostic

L'avis de King et al. [7] est apparu peu avant DSM-5 [12] a été publié et ne couvrait donc pas les révisions du manuel, en particulier la création et l’introduction de la catégorie, trouble du jeu sur Internet (IGD), dans la section «Conditions d’étude approfondie». En réponse à cette révision, certains chercheurs ont a adopté les critères DSM-5 pour IGD afin d’évaluer les problèmes de jeu numérique. On peut supposer que l’IGD ne s’applique qu’aux jeux en ligne, mais la section «Sous-types» du DSM-5 indique qu’IGD «pourrait également concerner des jeux informatisés autres qu’Internet, bien que ceux-ci aient été moins documentés» [12].

Les critères de diagnostic IGD sont assez similaires à la fois aux anciens critères du jeu pathologique du DSM-IV-TR et à la version modifiée de ces critères du DSM-5 dans la catégorie renommée, Trouble du jeu (GD). Sous DSM-5, la seule différence majeure entre IGD et GD se résume à un seul critère de diagnostic: IGD n'inclut pas l'un des critères de diagnostic pour GD («S'appuyer sur les autres pour fournir de l'argent ou soulager des situations financières désespérées causées par le jeu») et utilise plutôt «la perte d’intérêts dans les loisirs et divertissements antérieurs à la suite et à l’exception des jeux sur Internet».

Pontes et Griffiths [13] a publié une brève mesure intitulée Internet Gaming Disorder Scale. Ce questionnaire utilise les neuf critères IGD DSM-5 dans un format d'échelle Likert en points 5. Pontes et Griffiths [13] a étudié un échantillon de joueurs 1060 et a indiqué que la mesure, avec IGD, pourrait fournir une méthode unifiée d'évaluation de la dépendance au jeu vidéo.

Ceux qui utilisent DSM-5 peuvent supposer que l’IGD englobe potentiellement toute une gamme d’activités Internet, telles que les troubles du jeu en ligne (car le poker en ligne pourrait être considéré de manière discutable comme un jeu numérique). Par conséquent, une clarification essentielle s’impose: le DSM-5 indique que IGD n’inclut pas l’utilisation d’Internet à des fins autres que les jeux, telles que l’utilisation récréative ou sociale de l’Internet [12]. Il indique en outre que les jeux d'argent sur Internet ne sont pas inclus dans IGD [12].

2.3. Examen plus approfondi des critères de diagnostic et des catégories

À ce stade, il pourrait sembler que ces différents critères de jeu numérique problématique soient très similaires. Après tout, les critères IGD diffèrent peu des critères DSM pour le jeu pathologique ou le trouble du jeu. En outre, la plupart des solutions de rechange, comme un modèle de toxicomanie bien connu mis au point par Brown et modifié par Griffiths [14], semblent se chevaucher considérablement avec ces autres critères de diagnostic. Par conséquent, on peut supposer que tant que les divers outils d'évaluation couvrent de tels critères, ils sont tous susceptibles de mesurer à peu près la même chose. Il peut également sembler que les critères IGD devraient devenir la nouvelle méthode privilégiée d’évaluation des problèmes de jeu numérique, en particulier parce qu’ils ont été proposés dans le dernier DSM. En effet, certains chercheurs [13,15] ont recommandé que les évaluations futures consistent en des éléments reflétant le mieux les neuf critères IGD.

Malheureusement, la situation n’est probablement pas aussi simple, car ces mesures ne sont pas exemptes de certaines caractéristiques restrictives ou problématiques. Par exemple, il n’est pas clair que tous les critères ou constructions pertinents de PDG ont été correctement saisis à ce jour, et certains des critères et constructions qui s’appliquent à GD peuvent avoir une valeur limitée ou minimale pour l’identification de PDG et vice-versa. En tant que tel, il est important que nous restions ouverts à la modification des critères existants ou à l'adoption de nouveaux critères pour PDG et IGD, compte tenu de l'évolution rapide de la technologie numérique et des résultats de recherche émergents.

3.1. Nécessité d'une définition spécifique du jeu problématique

Quel que soit le nom du problème (PDG, IGD ou dépendance au jeu), il convient d’établir un terme qui englobe correctement tous les types de jeux numériques. Nous pensons que le jeu numérique atteint cet objectif, mais de nombreux chercheurs utilisent le terme jeux vidéo pour désigner tous les types de jeux numériques, alors que d’autres chercheurs utilisent ce terme pour désigner exclusivement les jeux sur consoles vidéo (c’est pourquoi également utilisé des jeux vidéo en citant certains chercheurs dans cet article).

Un autre élément important à prendre en compte pour parvenir à une définition concrète de PDG consiste à décider de ce qui compte comme jeu numérique. Pour un chercheur moins expérimenté dans ce domaine, cela peut sembler une question idiote, mais de nombreux joueurs numériques passent beaucoup de temps à regarder des jeux numériques. Comme pour les téléspectateurs sportifs professionnels, certains joueurs passent probablement plus de temps à regarder ou à parler des jeux numériques qu’ils ne les jouent. Ces joueurs peuvent regarder leurs amis jouer ou regarder des vidéos de jeux en ligne, où ils sont souvent en mesure d'interagir avec des joueurs expérimentés. Les joueurs expérimentés peuvent également passer du temps à regarder des vidéos enregistrées pour analyser leur jeu, ou utiliser des programmes de discussion pour communiquer avec d'autres joueurs sur différents jeux. Il n’est pas clair si la recherche sur les divers outils d’évaluation 18 que King et al. [7] examiné a représenté ce type d’utilisation de jeux numériques. Si ce n'est pas le cas, il est probable que certains répondants, et d'autres non, comptent le temps passé à regarder des jeux numériques pour répondre aux questions, car certains joueurs envisageraient de regarder des jeux autrement que de les jouer. Tenter d'évaluer et de réduire ces ambiguïtés est un objectif louable.

La question de savoir quel type d'activités de jeu compter compte soulève des questions supplémentaires. Les chercheurs doivent-ils prendre en compte le temps passé par les joueurs à parler de jeux numériques à leurs amis en situation sociale comme à une utilisation de jeux numériques? Sinon, le temps d'utilisation du jeu numérique serait-il pris en compte si le joueur avait plutôt une conversation sur Internet? Pourquoi et de quelle manière l'interaction sociale en ligne devrait-elle être perçue différemment de l'interaction sociale réelle? Les implications de ces questions sont très importantes, en particulier parce que les chercheurs et les cliniciens peuvent être en désaccord sur les réponses, et la disponibilité des données scientifiques pour résoudre les divergences de points de vue peut être maigre. Pour le moment, tous ces différents modes de participation au jeu numérique devraient peut-être être capturés d'une manière ou d'une autre. Il reste difficile de savoir en quoi les effets de regarder ou d’analyser des jeux numériques diffèrent de ceux-ci, mais il serait probablement bénéfique de commencer à les étudier et à les incorporer dans des questionnaires.

3.2. Couverture adéquate du contenu: prise en compte des effets positifs

PDG est un facteur particulièrement intéressant, à savoir les avantages que le jeu numérique peut produire [16,17]. Les exemples incluent des améliorations du temps de réaction [18], résolution spatiale et traitement visuel [19], mémoire de travail [20], flexibilité cognitive [21], résolution de problèmes stratégiques [22,23], et comportement prosocial [24]. Même le PDG, malgré des impacts négatifs, peut simultanément produire ces avantages, voire d’autres.

Bien que l’un des principaux objectifs de l’évaluation de PDG soit de déterminer si les jeux numériques ont un impact négatif sur la vie d’une personne, il peut être erroné de ne pas tenir compte des avantages qui pourraient en résulter. Il ne s’agit pas de reprocher aux mesures actuelles de se focaliser sur les impacts néfastes, qui sont souvent d’intérêt et de préoccupation centraux. Cela dit, il devrait être possible de créer des questionnaires évaluant à la fois les avantages et les inconvénients du jeu numérique. Un tel questionnaire serait probablement considéré de manière beaucoup plus positive par les joueurs, car de nombreux joueurs (que leur utilisation du jeu numérique soit problématique ou non) sont souvent dérangés par le fait de répondre à des questionnaires qu'ils perçoivent comme ayant un fort parti pris négatif pour le jeu. Les chercheurs ont parfois décrit les difficultés rencontrées pour recruter des joueurs afin de participer à des études. La présence d’éléments positifs dans les questionnaires et l’intérêt pour des impacts positifs potentiels pourraient contribuer à accroître la participation et à améliorer la représentativité des échantillons. En outre, la mesure des caractéristiques positives et négatives pourrait s'avérer très utile dans les études longitudinales qui examinent le passage de modèles d'utilisation bénins ou relativement bénins à des modèles plus problématiques, ou le passage ultérieur d'une utilisation problématique à une utilisation moins problématique.

À titre d'exemple spécifique, l'évaluation des programmes de traitement pourrait bénéficier d'une mesure prenant en compte non seulement des impacts négatifs, mais également des impacts plus bénins, voire positifs. Peser à la fois les avantages et les inconvénients du jeu pourrait également être particulièrement utile pour élaborer des plans de traitement. Si un joueur subit à la fois des effets positifs et négatifs des activités de jeu, le traitement pourrait tout d'abord consister à réduire l'utilisation du jeu à un niveau plus modéré, en particulier s'il ne souhaite pas immédiatement arrêter de jouer. Idéalement, réduire le temps de jeu réduirait ou éliminerait certains des impacts les plus négatifs du jeu, tandis que les impacts positifs pourraient continuer. Si le joueur est un utilisateur extrêmement problématique et est incapable de modérer son utilisation de cette manière, il peut être nécessaire de définir des limites plus extrêmes.

Actuellement, une méthode standard de mesure de l'impact positif des jeux numériques semble faire défaut. Lors de l'évaluation de l'impact positif du jeu, les chercheurs ont généralement utilisé des mesures n'impliquant pas de jeux numériques. Par exemple, dans une étude évaluant l’influence potentielle de jeux vidéo prosociaux et violents, Saleem, Anderson et Gentile [25] a utilisé l'élément 25, Mesure des tendances prosociales, pour déterminer si les participants avaient davantage de tendances prosociales après le jeu. D'autres chercheurs, tels que Glass, Maddox et Love [20], ont utilisé diverses mesures neuropsychologiques avant et après avoir exposé les participants à des jeux numériques pour déterminer si ces jeux avaient entraîné des améliorations cognitives.

Sur la base de ces approches précédentes, certaines suggestions peuvent être fournies pour l’élaboration d’un contenu et de sujets d’articles à impact positif. Il s'agit notamment de demander aux joueurs ou aux répondants: (a) combien de fois ils participent à des jeux impliquant beaucoup d'activité physique, tels que Dance Dance Revolution; (b) s’ils gagnent leur vie financièrement grâce au jeu, par exemple en tant que joueur professionnel ou commentateur professionnel de jeux; (c) combien de fois ils participent à des activités sociales tout en jouant; (d) les différents types de jeux auxquels ils participent (car certains jeux semblent avoir plus d'avantages ou plus d'inconvénients que d'autres); et (f) certains des avantages perçus du jeu par les joueurs (qui pourraient s'avérer utiles pour développer des plans de traitement pour les joueurs nécessitant une intervention). Il serait également probablement utile d’utiliser une mesure prosocial sommaire (telle que la mesure des tendances prosociales [25]), et une ou plusieurs brèves mesures cognitives couvrant des domaines dans lesquels la recherche a montré des améliorations.

3.3. Comptabilisation des réponses imprudentes et aléatoires

La valeur d'une mesure d'auto-évaluation peut être sérieusement compromise si les répondants ne coopèrent pas suffisamment avec les procédures et s'engagent dans des réponses négligentes ou aléatoires. Certains répondants, par exemple, souhaitent remplir des questionnaires le plus rapidement possible et, dans de nombreuses situations, l’anonymat de la recherche ne crée pratiquement aucun obstacle à une réponse imprudente ou aléatoire. Les enquêtes montrent que les réponses insatisfaisantes et aléatoires aux questionnaires sont plus courantes qu'on ne le suppose, avec des taux allant parfois jusqu'à 20% [26,27]. En outre, même une proportion relativement faible de répondeurs négligents ou aléatoires peut avoir un impact étonnamment robuste sur les données de recherche et peut avoir des effets paradoxaux (par exemple, empêcher non seulement la détection de relations vraies, mais même la création d'associations artificielles entre des variables qui sont en réalité non liées [28]).

Il s'avère heureusement que souvent, seuls quelques éléments peuvent atteindre un niveau élevé de précision dans l'identification des réponses aléatoires et une précision moyenne à élevée dans la détection des réponses négligentes. La plupart des personnes interrogées ont besoin de moins d’une minute pour remplir un ensemble d’articles aussi restreints. En outre, les éléments de réponse aléatoires et négligents peuvent conserver leur efficacité lorsqu'ils sont appliqués ou adaptés à l'ensemble des mesures, ou peuvent facilement être modifiés pour s'intégrer au contenu des questionnaires. Ainsi, une méthode simple et efficace pour améliorer les outils d’évaluation actuels du PDG consiste à inclure quelques questions à réponse aléatoire ou non, ce qui permettrait aux chercheurs d’identifier et de supprimer la plupart de ces individus non coopérants et donc d’atténuer considérablement leur impact potentiellement dommageable.

3.4. Normes améliorées et groupes de référence

Il est souvent difficile d'interpréter les résultats d'une mesure si des groupes normatifs ou de référence appropriés font défaut. Dans ce contexte, par groupes normatifs, nous faisons référence aux membres de la population en général qui ne sont vraisemblablement pas toxicomanes ni consommateurs à problèmes. Alternativement, on pourrait préférer un groupe normatif défini de manière plus stricte, composé de membres de la population en général ne présentant aucun trouble psychiatrique. Le terme groupe de référence est plus large que groupe normatif et peut être utilisé pour faire référence à tout groupe de comparaison susceptible d’être informatif par rapport au groupe d’intérêt (qui, dans ce domaine, est susceptible de constituer un problème pour les joueurs numériques).

Les groupes normatifs et les groupes de référence fournissent souvent des informations cruciales, telles que la fréquence à laquelle les caractéristiques utilisées pour identifier les individus dans une catégorie de diagnostic apparaissent dans les autres groupes. Par exemple, certains critères proposés pour les jeux numériques problématiques se réfèrent à des types de dysfonctionnement qui ne sont pas spécifiques à cette activité (par exemple, un dysfonctionnement académique ou professionnel) mais qui sont observés chez un certain pourcentage de la population générale et peut-être chez de nombreuses personnes présentant certains troubles cliniques. La fréquence relative d'occurrence dans ces différents groupes fournit des indications précieuses sur l'utilité des critères de diagnostic proposés, tels que leur capacité à distinguer les individus affectés des membres de la population en général ou à contribuer au diagnostic différentiel. Par exemple, une caractéristique commune aux joueurs vidéo problématiques, mais rare dans la population en général, a probablement une utilité, mais si ces mêmes caractéristiques se manifestent aussi souvent ou plus souvent dans différents groupes cliniques, elles n'auront peut-être aucune utilité pour le diagnostic différentiel. De toute évidence, déterminer si les signes et indicateurs potentiels distinguent les personnes atteintes de PDG de celles sans PDG et quelle est leur précision, et si ou dans quelle mesure ils aident au diagnostic différentiel, peut apporter une aide précieuse aux efforts cliniques et de recherche. Par exemple, l'obtention de scores de coupure efficaces ou optimaux nécessite de telles informations.

Comme indiqué dans la discussion précédente sur le domaine de contenu et les avantages potentiels de l'ajout d'éléments positifs, le recrutement de joueurs pour participer à des études a posé des problèmes. Par exemple, les utilisateurs problématiques ou fréquents peuvent ne pas faire confiance aux chercheurs et suspecter un agenda négatif. Compte tenu de l’importance considérable de l’élaboration de données normatives sur la qualité et de groupes de référence, cet effort semble valoir la peine. Il y a beaucoup à gagner à élargir les bases de données normatives, ce qui en fait une priorité claire dans la conception, le développement et la sélection des mesures.

3.5. Études sur la sensibilité, la spécificité, la prédiction positive et la prédiction négative

La sensibilité fait référence à la fréquence à laquelle un trouble présent est détecté et à la précision avec laquelle l'identification de l'absence de trouble est identifiée. Les deux qualités doivent être étudiées car il existe un compromis inévitable entre les deux (à moins qu'une méthode de diagnostic ne soit parfaite). Des seuils mal dérivés peuvent produire des résultats très impressionnants en termes de sensibilité, mais abyssaux en termes de spécificité, et inversement. Une mesure a une valeur limitée ou aucune valeur (et un potentiel de préjudice important) si elle identifie presque toujours un trouble mais identifie presque toujours à tort les individus normaux comme anormaux, ou si l'inverse se produit. Sur le plan fonctionnel, ces résultats sont similaires à ceux qui jettent la mesure et identifient la plupart des gens comme anormaux ou la plupart des gens comme normaux.

La sensibilité et la spécificité servent également de base à la détermination du pouvoir prédictif positif et du pouvoir prédictif négatif, lesquels ajustent les chiffres de sensibilité et de spécificité en fonction du taux de base du désordre dans la population concernée. Dans ce contexte, l’ajustement de la sensibilité et de la spécificité aux taux de base permet de déterminer la fréquence à laquelle un résultat positif ou négatif sur un indicateur de diagnostic identifie correctement le PDG ou l’absence de PDG. Les cliniciens et les chercheurs ont recours à des mesures d’évaluation dans des conditions et des contextes dans lesquels les taux de base peuvent varier considérablement. Par conséquent, le fait de signaler non seulement la sensibilité et la spécificité, mais aussi le pouvoir prédictif positif et négatif, pourrait offrir des conseils pratiques essentiels pour développer, évaluer et appliquer les mesures du PDG.

3.6. Études sur les facteurs de risque et les cours

Pour les questions relatives à l'apparition, l'évolution et le pronostic, il n'y a souvent pas de remplacement pour les études longitudinales. Les études longitudinales sont rarement faciles à mener, mais ces problèmes sont souvent plus que compensés par la valeur de telles recherches [29,30], y compris la génération d'informations qu'il peut être difficile ou presque impossible de capturer par le biais de conceptions transversales. Le fait d’utiliser des études longitudinales pour élargir les connaissances sur l’apparition et le développement pourrait fournir une aide importante pour mieux comprendre les voies de causalité, identifier les facteurs qui favorisent la résilience ou augmenter le risque, déterminer si et quand des mesures préventives sont justifiées et évaluer la nécessité d’une intervention thérapeutique. Par exemple, une meilleure compréhension des facteurs de risque et de protection pourrait être particulièrement bénéfique pour prévenir le PDG avant que de telles difficultés aient un impact réellement néfaste sur la vie d'une personne. C'est pour ces raisons que nous suggérons que lors de la sélection ou de l'élaboration des questionnaires, il soit sérieusement envisagé d'inclure des éléments qui traitent des facteurs de risque et de protection potentiels du PDG, tels que les facteurs de risque que Rehbein et al. [31] et d’autres chercheurs [32] ont découvert.

Un facteur de risque émergent et de plus en plus répandu concerne les jeux qui permettent aux joueurs de dépenser de l’argent réel tout en jouant pour améliorer le jeu ou leurs personnages. [33]. Il semble probable que l'engagement dans de tels jeux chevauche, mais se distingue de, les troubles du jeu, et que la somme d'argent dépensée pour les jeux deviendra un bon prédicteur de la maladie de Parkinson. Bien que ces achats puissent avoir un impact positif sur le sentiment de plaisir ou de bien-être d'un joueur lorsqu'ils sont utilisés avec modération [33], les achats pourraient rapidement devenir incontrôlables pour un joueur qui a du mal à contrôler ses impulsions. Ceux qui développent des outils d’évaluation peuvent souhaiter examiner l’argent réel dépensé pour des achats «dans le jeu» en tant que prédicteur potentiel (ou critère) d’utilisation problématique. Toutefois, cet indicateur nécessiterait une analyse critique, puisqu'un joueur disposant de ressources financières substantielles pourrait dépenser beaucoup plus d'argent en achats dans le jeu sans subir de conséquences négatives importantes par rapport à un joueur disposant de moins de ressources monétaires.

3.7. Études comparatives

Grâce aux efforts de chercheurs talentueux, différentes mesures sont maintenant disponibles avec différents degrés de preuves de validation favorables. Compte tenu de l'éventail de mesures, une sélection appropriée pour les utilisations cliniques et de recherche serait grandement facilitée par une meilleure connaissance de la manière dont elles se comparent les unes aux autres. Par exemple, certaines mesures du PDG peuvent surpasser les autres en identifiant les utilisateurs problématiques, d'autres peuvent être supérieures pour la planification du traitement, et d'autres peuvent être mieux adaptées à certains groupes d'âge. Des études comparatives sont nécessaires pour identifier la ou les mesures les plus efficaces pour les applications envisagées en recherche et en milieu clinique.

3.8. Mesures ajustées pour tenir compte de l'âge, de la langue et de facteurs culturels

Les mesures du PDG conçues pour les adultes ont souvent été utilisées avec des enfants et des adolescents sans examiner la nécessité d'une modification. De plus, les facteurs linguistiques et les différences culturelles peuvent avoir un impact majeur sur l'utilité des mesures et l'étendue de la généralisation entre les groupes. Les termes et expressions peuvent avoir des connotations non équivalentes selon les cultures et la traduction ou l'interprétation peut, par inadvertance, changer le sens des éléments du test. Par exemple, un terme d'attachement dans une culture peut refléter un manque de goût pour une autre culture. Les considérations culturelles et linguistiques sont particulièrement importantes dans le domaine des jeux numériques étant donné leur portée internationale et leur applicabilité dans de larges couches sociodémographiques. Par conséquent, une recherche interculturelle sur les mesures aurait une grande valeur potentielle. Pour ceux qui pourraient être intéressés, Hambleton, Merenda et Spielberger [34] constituent une excellente source d’adaptation des mesures entre les cultures.

3.9. Mesure du délai, de la gravité et du résultat

Les mesures PDG incorporant des dimensions temporelles augmenteraient leur valeur. Même une ou deux questions concernant le moment où une personne commence à jouer aux jeux numériques et si, par exemple, le niveau de jeu a diminué, augmenté ou est resté stable au cours de la dernière année donnerait une indication de la durée et de la trajectoire d'utilisation. Se renseigner sur les modèles d'utilisation au fil du temps ne peut se substituer aux études longitudinales, mais au moins, cela permet d'obtenir une image instantanée de l'utilisation sur une période plus longue. Comme indiqué précédemment, une recherche intégrant des modèles temporels peut aider à identifier les facteurs de risque et de protection, les facteurs de causalité potentiels, à prévoir l'évolution dans le temps et à distinguer une pathologie partiellement ou largement indépendante de l'engagement dans le jeu numérique et une pathologie accélérée ou provoquée par utilisation.