Résultats du traitement chez les patients ayant une dépendance à Internet: une étude pilote clinique sur les effets d'un programme de thérapie cognitivo-comportementale (2014)

La dépendance à Internet est considérée comme un problème de santé croissant dans de nombreuses régions du monde, avec des taux de prévalence de 1-2% en Europe et allant jusqu'à 7% dans certains pays d'Asie. Des recherches cliniques ont démontré que la dépendance à Internet s'accompagnait d'une perte d'intérêts, d'une diminution du fonctionnement psychosocial, d'un repli sur soi et d'une détresse psychosociale accrue. Des programmes de traitement spécialisés sont nécessaires pour faire face à ce problème, qui a récemment été ajouté à l’annexe du DSM-5. Bien qu'il existe de nombreuses études évaluant les caractéristiques cliniques des patients ayant une dépendance à Internet, les connaissances sur l'efficacité des programmes de traitement sont limitées. Bien qu'une méta-analyse récente indique que ces programmes ont des effets, d'autres études cliniques sont nécessaires ici. Pour ajouter des connaissances, nous avons mené une étude pilote sur les effets d’un programme standardisé de thérapie cognitivo-comportementale pour l’IA. Les hommes adultes 42 répondant aux critères de dépendance à Internet ont été inscrits. Leur statut d'AI, leurs symptômes psychopathologiques et leur espérance d'auto-efficacité perçue ont été évalués avant et après le traitement. Les résultats montrent que 70.3% des patients ont terminé le traitement régulièrement. Après le traitement, les symptômes de l’IA avaient considérablement diminué. Les symptômes psychopathologiques ont été réduits ainsi que les problèmes psychosociaux associés. Les résultats de cette étude pilote mettent en évidence les conclusions de la seule méta-analyse réalisée jusqu'à présent.

1. Introduction

De nombreuses études de la dernière décennie ont montré que le comportement de dépendance à Internet était un problème de santé croissant dans différentes parties de la population. Les estimations de prévalence vont jusqu'à 6.7% chez les adolescents et les jeunes adultes en Asie du Sud-Est [1], 0.6% aux États-Unis [2] et entre 1 et 2.1% dans les pays européens [3, 4] chez les adolescents, même avec des taux de prévalence accrus (par exemple, [4]). Sur la base de ces observations, l’APA a décidé d’inclure le trouble du jeu sur Internet - un sous-type courant de dépendance à Internet (IA) - dans la section III du DSM-5 «en tant que condition justifiant davantage de recherche clinique et d’expérience avant de pouvoir envisager son inclusion. dans le livre principal comme un désordre formel ”[5].

Les personnes affectées par l'AI signalent des symptômes ressemblant à ceux connus de troubles liés à la toxicomanie liés à une substance ou à d'autres substances (par exemple, un trouble du jeu). Ils manifestent une forte préoccupation pour les activités sur Internet, ressentent un besoin irrésistible de se connecter à Internet, montrent un nombre croissant d'heures passées en ligne (tolérance), se sentent irrités et dysphoriques lorsque leur accès en ligne est restreint ou refusé (retrait), continuent de le faire en ligne malgré les conséquences négatives de leur accès. différents domaines de la vie (par exemple, conflits avec des membres de la famille et diminution des résultats à l’école, au collège ou au travail) et ne sont pas en mesure de réduire leur comportement (perte de contrôle). Etant donné que des parallèles supplémentaires ont été signalés concernant des caractéristiques neurobiologiques communes (par exemple, [6]; pour un résumé, voir [7]) et des similitudes dans les traits de personnalité sous-jacents (par exemple, [8, 9]), il a été proposé de percevoir l'IA comme un autre. type de trouble de la dépendance non lié à une substance. De plus, l'augmentation des taux d'AI comorbide chez les patients souffrant d'autres formes de dépendance qui ont été rapportés renforce cette hypothèse [6, 10].

Les études cliniques sous-tendent une augmentation des symptômes psychopathologiques et une diminution des niveaux de fonctionnement chez les patients [11], une dégradation de la qualité de la vie [12], le retrait social et l'isolement, respectivement [13], ainsi que des niveaux élevés de symptômes psychosociaux et psychopathologiques [14, 15] ]. Par exemple, Morrison et Gore [16] ont signalé des niveaux élevés de dépression chez un échantillon de participants à l'étude 1319. De même, Jang et ses collègues [17] ont documenté une augmentation de la tension psychosociale, en particulier en ce qui concerne les symptômes obsessionnels compulsifs et dépressifs chez les adolescents atteints d’IA.

Étant donné que l’IA est de plus en plus reconnue comme un trouble mental grave provoquant une détresse et une perte de capacité fonctionnelle chez ses patients, des efforts croissants ont été déployés pour élaborer et documenter différentes stratégies de traitement, notamment des interventions psychothérapeutiques et psychopharmacologiques pour l’IA [18]. Bien que l'on doive admettre que les études cliniques en cours manquent de qualité méthodologique ou sont basées sur des échantillons de patients comparativement petits (pour une revue des études de résultats thérapeutiques sur l'AI, voir King et al. [18]), les premiers résultats concernant la réponse et la rémission après les traitements en IA sont prometteurs.

Une étude qui répond à plusieurs normes de qualité des études de résultats cliniques selon la revue analytique de King et al. [18] a enquêté sur les effets d'un programme multimodal cognitivo-comportemental chez l'adolescent atteint d'AI [19]. Les patients 32 traités pour IA ont été comparés statistiquement à un groupe témoin ne recevant aucun traitement (sujets 24). Les critères d'évaluation principaux de cette étude comprenaient une mesure d'auto-évaluation pour l'IA (échelle d'auto-évaluation de surutilisation d'Internet par Cao et Su [20]), ainsi que des mesures d'auto-évaluation évaluant les compétences en gestion du temps et les symptômes psychosociaux. Les changements dans ces mesures de résultats ont été évalués avant, juste après et à la fin du traitement. Un suivi a été effectué six mois après le traitement. Les résultats ont montré que, dans les deux groupes, une diminution significative des symptômes de l'IA était observable et également stable sur une période de six mois. Cependant, seul le groupe de traitement affichait une amélioration significative de ses compétences en matière de gestion du temps et une diminution des problèmes psychosociaux liés à une anxiété réduite et à des problèmes sociaux.

De même, des études appliquant un traitement psychopharmacologique ont montré des résultats prometteurs indiquant que les patients bénéficiant d'une IA bénéficiaient d'ISRS et de méthylphénidate [21, 22], résultats similaires des preuves cliniques dans le traitement du trouble du jeu [23].

De plus, une étude méta-analytique récemment publiée par Winkler et ses collègues [24] incluant des essais cliniques 16 avec différentes approches thérapeutiques basées sur des patients traités par 670 indique une efficacité élevée du traitement de l'AI: les résultats détaillés suggèrent qu'il existait des différences significatives selon le type traitement thérapeutique avec des programmes cognitivo-comportementaux affichant des effets plus importants () en ce qui concerne la diminution des symptômes de l’IA que les autres approches psychothérapeutiques (). Cependant, les résultats généraux indiquent que chaque approche de traitement analysée a eu des effets significatifs.

Cependant, la littérature sur les résultats du traitement dans l'AI est encore à la fois sous-développée et hétérogène, comme l'indiquent également les auteurs de la méta-analyse susmentionnée [24, page 327]: «Cependant, cette étude illustre le manque de études méthodologiques sur les traitements sonores, offre un aperçu de l’état actuel de la recherche sur le traitement de la toxicomanie sur Internet, jette un pont entre les enquêtes de recherche «Est» et «Ouest» et constitue une première étape dans l’élaboration d’une recommandation de traitement fondée sur des preuves. plus d'essais cliniques reposant sur des programmes thérapeutiques définis avec précision. À la lumière de ces circonstances, nous allons présenter un programme de traitement psychothérapeutique à court terme pour l’IA et fournir les premières données d’une étude pilote concernant son utilité et ses effets. Bien que cette étude pilote puisse être basée sur un échantillon de taille comparable et sur l'absence d'un groupe de contrôle sur liste d'attente, nous estimons qu'il est utile de publier ces données préliminaires.

1.1. Traitement à court terme pour la dépendance à Internet et aux jeux informatiques (STICA)

Depuis 2008, le groupe de travail de la clinique externe de toxicomanie comportementale en Allemagne a offert des conseils aux patients souffrant de différents types d'AI. Entre-temps, environ des patients sous 650 - principalement des hommes âgés entre les années 16 et 35 - se sont présentés comme demandeurs de traitement. À la lumière de l'augmentation du nombre de contacts avec les patients, un programme psychothérapeutique normalisé pour l'AI a été développé et un manuel de thérapie a été élaboré (STICA) [25], basé sur des techniques cognitivo-comportementales connues à partir de programmes de traitement d'autres formes de comportement addictif. STICA est destiné à être utilisé pour un traitement ambulatoire et comprend des séances de groupe 15 plus huit séances supplémentaires de thérapie individuelle.

Tandis que les sessions individuelles traitent de contenus individuels, les sessions de groupe suivent une structure thématique claire. Dans le premier tiers du programme, les thèmes principaux abordent l’élaboration d’objectifs thérapeutiques individuels, l’identification de l’application Internet associée aux symptômes de l’AI et la réalisation d’un diagnostic holistique des symptômes, des déficits, des ressources, des ressources psychopathologiques, etc. troubles comorbides. Des techniques de motivation sont également appliquées pour renforcer l'intention des patients de réduire le comportement dysfonctionnel. Dans le deuxième tiers, des éléments psychoéducatifs sont introduits et des analyses approfondies du comportement d'utilisation d'Internet, en se concentrant sur ses déclencheurs et les réactions du patient aux niveaux cognitif, émotionnel, psychophysiologique et comportemental dans cette situation (schéma SORKC, [18]). , sont effectuées. Un objectif crucial à ce stade est la mise au point d’un modèle personnalisé d’IA pour chaque patient, basé sur l’interaction de l’application Internet utilisée, prédisposant et préservant les facteurs du patient (traits de personnalité, par exemple) et son environnement social. À la dernière étape de la thérapie, les situations avec un besoin impérieux de connexion en ligne sont précisées et des stratégies de prévention des rechutes sont développées. Un aperçu détaillé de la structure de STICA est présenté dans le tableau 1.
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Tableau 1: Éléments thérapeutiques du programme de traitement «Traitement à court terme de la dépendance à Internet et aux jeux informatiques» (STICA).
1.2. Questions de recherche

Dans cette étude, nous visions à recueillir les premières données sur l’efficacité de STICA. Nous voulions également caractériser les patients inclus en ce qui concerne les symptômes psychosociaux, la comorbidité et les caractéristiques de la personnalité pouvant jouer un rôle dans le traitement thérapeutique en ce qui concerne la création d'une alliance thérapeutique et les différences dans la réponse au traitement [13]. De plus, les effets de la tension psychosociale au début de la thérapie et des traits de personnalité sur les résultats du traitement sont rapportés. Enfin, nous souhaitons établir une comparaison entre les patients terminant régulièrement le traitement (finissants) et ceux ayant abandonné le programme (abandons).

2. Matériaux et méthodes
2.1. Plan d'acquisition de données et d'analyses statistiques

Dans le cadre de cet essai, des données ont été collectées auprès de patients 42 se présentant de manière consécutive à la clinique ambulatoire pour toxicomanies comportementales en Allemagne en raison de l'IA (échantillon de commodité clinique). Ces patients ont été inclus dans un échantillon clinique initial de demandeurs de traitement par 218. De ceux-ci, 74 (33.9%) a dû être exclu car il ne remplissait pas les critères de IA. 29 (13.3%), plus de sujets ont dû être exclus en raison de leur âge inférieur à 17. Les autres exclusions de 73 (33.5%) étaient dues à de graves troubles comorbides, au refus de recevoir un traitement psychothérapeutique ou à la gravité de l’IA rendant nécessaire un traitement en milieu hospitalier. Les patients ont été invités à fournir des données personnelles pour le traitement scientifique et ont donné leur consentement éclairé par écrit. L'enquête était conforme à la déclaration d'Helsinki. En raison de données manquantes ou incomplètes dans les paramètres principaux de T1, les sujets 5 ont dû être exclus des analyses de données finales.

Les critères d’inclusion étaient la présence de l’IA conformément à la norme AICA-S (échelle d’évaluation de la dépendance à l’internet et aux jeux informatiques, AICA-S [26]; voir le paragraphe 2.2) et un entretien clinique standardisé de l’IA (AICA-C, Évaluation de la dépendance à Internet et aux jeux informatiques, [15]). De plus, le sexe masculin et l'âge au-dessus des années 16 étaient d'autres exigences.

Les critères d’exclusion concernaient les troubles concomitants graves (autres troubles de dépendance, troubles psychotiques, dépression majeure, trouble de la personnalité limite et trouble de la personnalité antisocial). De plus, les patients signalant une médication actuelle en raison de troubles psychiatriques et ceux déclarant suivre un traitement psychothérapeutique ont été exclus des analyses de données.

La rémission de l'AI selon un questionnaire d'auto-évaluation normalisé (AICA-S) a été définie comme critère d'évaluation principal. Les critères d'évaluation secondaires ont été les changements dans les variables dimensionnelles suivantes: gravité des symptômes psychosociaux, temps passé en ligne, conséquences négatives liées à l'utilisation d'Internet et espérance d'auto-efficacité.

Les données ont été évaluées au tout début du traitement (T0) et immédiatement après la fin du traitement (T1). Des analyses de données sont rapportées pour les deux conditions, l'intention de traiter (y compris les patients abandonnant le traitement) et les finissants. Pour les analyses en intention de traiter, la méthode de la dernière observation reportée (LOCF) a été appliquée. La LOCF conseille d'utiliser les dernières données disponibles chez les sujets ne mettant pas fin à une condition de traitement régulièrement. Dans la présente étude, les données de T0 ont été utilisées pour les sujets ayant abandonné le programme de traitement avant l'évaluation de T1.

Pour les analyses statistiques, des tests du chi carré ont été utilisés pour la comparaison de variables dichotomiques avec cramer-v comme mesure de la taille de l'effet. Les changements dans les paramètres primaires et secondaires ont été mesurés à l'aide de tests appariés pour les échantillons avant et après comparaison, avec comme mesure de la taille de l'effet pour les échantillons dépendants. Selon la proposition de Dunlap et al. [27], adapté a été calculé si la corrélation entre les scores antérieurs et postérieurs des variables dépendantes était supérieure à 0.50. Toutes les analyses ont été réalisées avec SPSS 21.

2.2. Instruments

Pour la classification de IA, deux mesures ont été appliquées à T0. Pour l’Echelle d’évaluation de la dépendance à Internet et aux jeux informatiques (AICA-S, [26]), une mesure standard d’auto-évaluation a été appliquée pour évaluer l’IA selon des critères adaptés aux troubles du jeu et aux troubles liés à la toxicomanie (par exemple, préoccupation, tolérance). retrait et perte de contrôle). Chaque critère indiquant une IA est évalué soit sur une échelle de Likert en cinq points (jamais trop souvent), soit selon un format dichotomique (oui / non), et un score de somme pondéré peut être obtenu à partir de l'accumulation des éléments de diagnostic. Une limite de points 7 (correspondant à un total de critères 4 qui ont été satisfaits) s'est avérée avoir la meilleure précision de diagnostic pour la détection de l'AI (sensibilité = 80.5%; spécificité = 82.4%) lors d'une enquête sur des patients entrant dans notre système de soins ambulatoires. clinique. Selon des études antérieures, l'AICA-S peut être considéré comme présentant de bonnes propriétés psychométriques (Cronbach), une validité de construction et une sensibilité clinique [11]. L'AICA-S étant également le critère d'évaluation principal, il a également été évalué à T1.

Pour garantir le diagnostic de l'AI, une évaluation par un expert clinique a également été administrée. La liste de contrôle pour la dépendance à Internet et aux jeux informatiques (AICA-C, [15]) a été utilisée à cette fin. L'AICA-C comprend six critères de base pour l'IA (préoccupation, perte de contrôle, retrait, conséquences négatives, tolérance et envie) qui doivent être notés par un expert formé sur une échelle de six points allant de 0 = critère non satisfait à 5 = critère entièrement rempli. Selon les analyses sur sa précision diagnostique, une coupure de points 13 a donné les meilleures valeurs (sensibilité = 85.1%; spécificité = 87.5%). Il a été contrôlé avec succès pour ses propriétés psychométriques (Cronbach) et sa précision clinique [15].

L'échelle générale d'auto-efficacité (GSE; [28]) a été utilisée afin d'évaluer le construit de l'espérance d'auto-efficacité généralisée de dix items. Le GES est compris comme la quantité de jugements subjectifs sur la quantité de capacités personnelles à surmonter les problèmes et les défis quotidiens. De nombreuses études ont montré que la GSE doit être considérée comme un facteur de résilience important, une GSE élevée prédisant des changements de comportement fonctionnels et motivant les individus à faire face de manière active aux situations captivantes [29]. GSE a été administré à T0 et T1.

L'inventaire NEO Five-Factor Inventory [30] a été conceptualisé pour mesurer les cinq domaines du modèle à cinq facteurs. Composé d'éléments 60 auxquels on a répondu sur des échelles de Likert à points 5, il s'agit de l'une des mesures d'auto-évaluation les plus utilisées dans la recherche sur la personnalité. De nombreuses études ont souligné sa qualité psychométrique et sa validité [4]. Le NEO-FFI a été utilisé uniquement à T0 pour examiner le pouvoir prédictif des cinq facteurs sur les résultats du traitement et la compliance.

Aux points de mesure, T0 et T1, les symptômes psychopathologiques ont été évalués à l'aide de la liste de contrôle des symptômes 90R [31], un questionnaire clinique largement utilisé ayant des propriétés psychométriques valables [32]. La détresse psychopathologique est évaluée par les éléments 90 (0 = aucun symptôme à 4 = symptômes forts) en charge sur neuf sous-échelles. SCL-90R fait référence au degré auquel le sujet a ressenti les symptômes au cours de la semaine écoulée. L'indice de gravité global (GSI) - un score global global sur les neuf sous-échelles - représente la détresse globale.

3. Résultats
3.1. Description de l'échantillon

Les statistiques sociodémographiques des demandeurs de traitement figurent dans le tableau 2.
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Tableau 2: Données sociodémographiques des demandeurs de traitement inclus dans cet essai.

Comme le montre le tableau 2, la plupart des patients n’étaient pas en partenariat avec près de la moitié d’entre eux vivant encore à la maison avec leurs parents. La plupart des demandeurs de traitement n'étaient pas encore employés, mais possédaient un diplôme d'études secondaires.

La plupart des patients affichaient une dépendance aux jeux en ligne sur ordinateur (78.4%). 10.8% utilisait différentes applications Internet avec dépendance, 8.1% utilisait des sites de réseaux sociaux et 2.7% effectuait des recherches excessives dans les bases de données.

En ce qui concerne les caractéristiques subcliniques, les indices suivants ont été trouvés pour NEO-FFI: () pour le neuroticisme, () pour l'extraversion, () pour la franchise, () pour la convivialité et () pour la conscience.

3.2. Changements dans les paramètres principaux et secondaires

70.3% (26) a régulièrement terminé le traitement (finissants) et les patients 29.7% (11) ont abandonné leurs études au cours du cours (abandons). Les résultats montrent que les finissants ont présenté des améliorations significatives des critères d'évaluation principaux et secondaires. Les scores antérieurs et postérieurs des paramètres principaux et secondaires pour les finissants peuvent être dérivés de

Tableau 3: Modifications apportées aux noeuds finaux primaire et secondaire chez les finisseurs.

Comme le montre le tableau 3, une diminution significative du score de AICA-S est observable après le traitement. En outre, une diminution significative du nombre d'heures passées en ligne par week-end et une diminution des conflits en raison de l'utilisation d'Internet dans cinq des six zones évaluées étaient observables. De même, une diminution significative de la GSI a été constatée, les finissants affichant des scores significativement diminués après traitement dans sept des neuf sous-échelles du SCL-90R.

Comme prévu, les effets thérapeutiques ont été dans une certaine mesure moins importants lors de l’ajout des abandons aux analyses. Cependant, les analyses en intention de traiter révèlent également qu'après le traitement, le score dans AICA-S a diminué de manière significative (,;). Il en est de même pour le temps moyen passé en ligne un jour de week-end (,;) et les conséquences négatives globales liées à l'utilisation d'Internet (,;). En outre, dans les symptômes psychopathologiques, d'importants changements avant et après ont été observés, en ce qui concerne GSI (,;) et les sous-échelles SCL obsessive-compulsive (,;), insécurité sociale (,;), dépression (,;), anxiété (,; ), l'agressivité (,;), l'anxiété phobique (,;) et le psychoticisme (,;). En outre, l'espérance d'auto-efficacité a augmenté de manière significative après le traitement (,;).
3.3. Influence sur la réponse au traitement

Les analyses des différences sociodémographiques entre les finissants et les décrocheurs n'ont montré aucun résultat significatif concernant l'âge, le partenariat, la situation de famille, la situation de vie ou la situation d'emploi. La seule différence montrant une tendance significative (;; cramer-v = .438) a été constatée dans l’enseignement avec des finissants affichant un diplôme d’enseignement supérieur (76.9%) par rapport aux décrocheurs (63.7%).

En ce qui concerne l'influence des traits de personnalité sur la fin du traitement, aucune différence significative n'a été constatée entre les groupes, à l'exception du facteur d'ouverture. Une tendance de la tendance s'est avérée indiquant que les finissants (;) affichaient des scores plus élevés que les décrocheurs (;;,). De même, aucune différence de groupe n'a été observée concernant les symptômes psychosociaux dans T0 (SCL-90R) ni le degré d'espérance d'auto-efficacité (GSE). En outre, la gravité des symptômes de l'AI ne faisait pas de distinction entre les finissants et les décrocheurs, ni le nombre d'heures passées en ligne (évalué par l'AICA-S).

4. Discussion

Dans cette étude pilote, nous avons étudié les effets d’une psychothérapie standard à court terme sur un échantillon de clients ambulatoires souffrant d’IA. À cette fin, un total de patients initialement traités avec 42 ont été traités conformément au programme de traitement, leur état de santé psychologique étant évalué lors de l’entrée dans le traitement et immédiatement après son arrêt. Comme critère d'évaluation principal, nous avons évalué les symptômes de l'IA selon une mesure d'auto-évaluation fiable et valide (AICA-S; [26]). De plus, le temps passé en ligne, les conséquences négatives des activités en ligne, l'espérance d'auto-efficacité et les symptômes psychosociaux ont été définis comme des paramètres secondaires.

Environ 70% des demandeurs de traitement ont réussi le programme de traitement complet (finissants) et environ un tiers ont abandonné leurs études au cours du traitement. Ainsi, le taux d'abandon est bien dans les taux d'abandon ambulatoire dans les soins de santé mentale (voir [33]; 19 – 51%) mais dépasse ceux rapportés par Winkler et ses collègues (voir [24]; 18.6%). Les autres résultats indiquent que le programme de traitement a des effets prometteurs. Après le traitement, une diminution significative des symptômes de l'IA a pu être observée. Les tailles d'effets trouvées ici correspondent aux finissants et à l'échantillon total, y compris les abandons. Selon la définition de Cohen [34], ceci peut être considéré comme une indication d'effets importants. De plus, il correspond aux tailles d'effet sur le statut IA après psychothérapie (; avec des intervalles de confiance entre .84 et 2.13) rapportées dans les méta-analyses de Winkler et al. [24]. De même, le temps passé en ligne le week-end a été significativement réduit après le traitement avec une taille d'effet comparativement grande (), mais inférieure par rapport aux données fournies par la dernière méta-analyse sur ce sujet (voir [24];).

Il est important d'expliquer que l'objectif de cette approche thérapeutique n'est pas d'empêcher les patients d'utiliser Internet en tant que tel. Au lieu de cela, des objectifs thérapeutiques spécifiques sont développés sur la base des résultats d’un essai probatoire approfondi dans lequel les habitudes d’utilisation du patient sur Internet sont élucidées et les contenus Internet utilisés de manière problématique sont identifiés. La thérapie vise à motiver le patient à initier l'abstinence de l'activité Internet identifiée comme étant liée aux principaux symptômes de l'AI, comme la perte de contrôle et l'état de manque. Ainsi, une valeur moyenne de zéro heure passée en ligne n'était pas attendue. En effet, la durée en ligne moyenne des heures 2.6 par jour se situe bien dans la plage de la moyenne de la population allemande. Dans une enquête représentative menée auprès d'environ 2500 allemands, Müller et al. [35] a signalé que le temps moyen passé en ligne un jour de week-end était de 2.2 chez les utilisateurs réguliers d'Internet.

En outre, la plupart des paramètres secondaires ont également changé de manière significative au cours du traitement. Tout d'abord, les problèmes liés à la dépendance à Internet ont diminué dans plusieurs domaines, concernant la fréquence des conflits familiaux, le déni d'autres activités de loisirs, la fréquence des problèmes de santé, les difficultés avec les amis et les effets négatifs sur le rendement scolaire et professionnel. L'espérance d'auto-efficacité a augmenté avec une taille d'effet moyenne de et le score moyen dans la GSE après traitement est comparable à celui obtenu de la population allemande générale [28]. Cela indique que l'espoir optimiste quant à la capacité de l'individu à surmonter les difficultés et les défis apparaissant atteint un niveau acceptable après le traitement. Si les différences d'espérance d'auto-efficacité chez les patients après le traitement peuvent être perçues comme un facteur prédictif du traitement à moyen et à long terme, les effets doivent être étudiés dans les études de suivi.

Enfin, les symptômes psychosociaux associés à l'AI ont diminué significativement après le traitement. Cela a été le cas pour l'indice de gravité global ainsi que pour sept des neuf sous-échelles du SCL-90R. Des effets importants ont été obtenus pour l'indice de gravité global et les symptômes obsessionnels compulsifs et dépressifs, ainsi que pour l'insécurité sociale.

De manière surprenante, nous n'avons trouvé aucune variable distinguant les patients ayant réussi le traitement complet de ceux ayant abandonné le programme, qui aurait pu servir de marqueurs précieux pour le succès du traitement. Il y avait une tendance statistique indiquant que les patients avec des niveaux d'éducation plus élevés étaient plus susceptibles de terminer le traitement régulièrement. En outre, nous avons constaté - à nouveau en tant que tendance - que les patients ayant terminé la thérapie affichaient des scores plus élevés en matière d'ouverture des traits de personnalité. Dans la littérature sur la personnalité, on dit de la grande ouverture qu’il s’intéresse aux alternatives à la pensée et aux actes traditionnels et à la curiosité pour de nouveaux aspects et façons de penser [36]. On pourrait en conclure que les patients dont le score est élevé pour ce facteur pourraient avoir une attitude plus favorable à l'égard de la psychothérapie et sont donc plus susceptibles de se lancer eux-mêmes dans les changements de psychothérapie. Cependant, les relations rapportées ici n'étaient que marginalement significatives. Cela pourrait s'expliquer par la petite taille de l'échantillon, en particulier chez les patients en rupture de traitement. Il est clair que des recherches supplémentaires sont nécessaires pour identifier les facteurs prédictifs de l’achèvement du traitement chez les patients atteints d’AI.

Cette étude présente un certain nombre de limitations qu’il faut aborder. L’absence d’un groupe témoin, qu’il s’agisse d’un contrôle sur liste d’attente (WLC) ou d’un traitement en tant que groupe habituel (TAU), constitue une lacune majeure. Puisqu'il n'y avait qu'une seule condition d'un groupe de traitement, des limitations statistiques (par comparaisons intra-individuelles) et interprétatives sont évidentes. Il n’est pas possible de déterminer enfin si les effets de la diminution des symptômes de l’IA et de la tension psychopathologique sont dus à l’intervention psychothérapeutique ou à l’origine de variables non contrôlées. Deuxièmement, un échantillon de convenance de demandeurs de traitement a été examiné sans procédure de randomisation. Cela soulève la question de savoir si les participants à cette étude doivent être considérés comme sélectifs. En outre, l’échantillon clinique étudié n’a été constitué que par des patients de sexe masculin 42. Il s’agit d’un échantillon assez petit qui n’a permis aucune analyse statistique approfondie (par exemple, l’influence de différents types d’IA sur les résultats du traitement). Étant donné que l'échantillon était composé uniquement de patients de sexe masculin, les résultats ne peuvent pas être généralisés aux patients de sexe féminin. Enfin, le plan de l'étude n'incluait pas de suivi, il est donc impossible de tirer des conclusions sur la stabilité des effets thérapeutiques observés immédiatement après le traitement. Pour corriger ces lacunes, les auteurs mènent actuellement un essai clinique de suivi [17]. Ce projet qui vise à inclure les patients 193 souffrant d’IA consiste en un essai multicentrique randomisé et contrôlé avec une évaluation de suivi 12 mois après l’arrêt du traitement.
5. Conclusion

Sur la base des données fournies dans cette étude pilote, il est raisonnable de supposer que le traitement psychothérapeutique des patients souffrant d’IA est efficace. Après l'application d'un traitement cognitivo-comportemental standardisé, nous avons constaté des modifications importantes des symptômes de l'AI, du temps passé en ligne, des répercussions négatives après l'utilisation d'Internet et des symptômes psychopathologiques associés, avec les effets les plus importants sur les symptômes dépressifs et obsessionnels compulsifs. Cette étude pilote, qui a été lancée pour marquer le début d'un essai clinique plus vaste, randomisé et contrôlé, confirme les conclusions de Winkler et de ses collègues [24] à partir des données de leurs méta-analyses: l'AI semble être un trouble mental cela peut être traité efficacement par des stratégies psychothérapeutiques, du moins en ce qui concerne les effets thérapeutiques immédiats.
Conflit d'interêts

Les auteurs déclarent qu'il n'y a pas de conflit d'intérêts en ce qui concerne la publication de cet article.

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