- Biomed Res Int. 2014; 2014: 315062.
- Publié en ligne 2014 Jul 14. est ce que je: 10.1155/2014/315062
PMCID: PMC4122146
Susana Jiménez-Murcia, 1, 2, 3,* Fernando Fernández-Aranda, 1, 2, 3 Roser Granero, 2, 4 Mariano Chóliz, 5 Melania La Verde, 6 Eugenio Aguglia, 6 Maria S. Signorelli, 6 Gustavo M. Sá, 7 Neus Aymamí, 1 Mónica Gómez-Peña, 1 Amparo del Pino-Gutiérrez, 1, 8 Laura Moragas, 1 Ana B. Fagundo, 1, 2 Sarah Sauchelli, 1 José A. Fernández-Formoso, 9 ainsi que José M. Menchón 1, 3, 10
Abstract
Objectif. Nous avons étudié les prévalences d'utilisation du jeu vidéo (VGU) et de la dépendance (VGA) chez les patients souffrant de trouble du jeu (GD) et les avons comparées à des sujets ayant un usage autre que le jeu vidéo (non-VGU) en relation avec leur comportement de jeu, leur psychopathologie et leur personnalité. les caractéristiques. Method . Un échantillon de patients atteints de 193 GD (121 non-VGU, 43 VGU et 29 VGA) admis consécutivement dans notre unité de jeu pathologique a participé à l'étude. Évaluation. Les mesures incluaient le test de dépendance au jeu vidéo (VDT), la liste de contrôle des symptômes révisée par 90, ainsi que la révision du tempérament et de l'inventaire des personnages, ainsi qu'un certain nombre d'autres indices GD. Résultats. En DG, la prévalence observée de VG (consommation ou dépendance) était de 37.3% (IC à 95%: 30.7% ÷ 44.3), VGU 22.3% (IC 95%: 17.0% ÷ 28.7) et VGA 15% (IC 95%: 10.7% ÷ 20.7). Le contraste polynomial orthogonal en régression logistique a montré des tendances linéaires positives pour le niveau de VG et la gravité de la GD et d'autres mesures de la psychopathologie générale. Après la modélisation de l'équation structurelle, des scores totaux VG plus élevés étaient associés à un âge plus jeune, à une psychopathologie générale et à des traits de personnalité spécifiques, mais pas à la gravité de la GD. Le sexe et l'âge des patients étaient impliqués dans les voies de médiation entre les traits de personnalité et la déficience VG. Conclusions. Les patients atteints de MG atteints de VG sont plus jeunes et présentent des traits de personnalité plus dysfonctionnels et une psychopathologie plus générale. La présence de VG n'a pas affecté la sévérité de la GD.
1. Introduction
La recherche sur les troubles du jeu est relativement nouvelle. En fait, ce n'est pas avant 1980 que le manuel diagnostique et statistique des troubles mentaux, dans sa troisième édition (DSM-III), a officiellement reconnu ce trouble (il s'appelait alors jeu pathologique) et l'a inclus dans les troubles du contrôle de l'impulsion non classés ailleurs. Récemment, dans le DSM-5 [1], la nature nosologique de la maladie a été modifiée après avoir examiné la littérature existante et les preuves disponibles [2]; il a été renommé trouble du jeu (GD) et classé dans une nouvelle section intitulée Troubles liés à la toxicomanie et à la dépendance. De plus, le critère des actes illicites a été supprimé, le seuil pour le diagnostic de la MG a été modifié de cinq à quatre critères et il a été spécifié que les symptômes devaient être présents pendant une période de 12 mois [3].
Lors de la révision du manuel, toutes les dépendances possibles sans substance ont été analysées, à savoir le jeu pathologique, les jeux sur Internet, l'utilisation plus générale d'Internet, les achats, l'exercice et le travail. Enfin, seule GD a été classée dans la catégorie dépendance aux substances, en raison de ses similitudes cliniques, de sa phénoménologie, de sa comorbidité et de sa réponse au traitement des troubles liés à l'utilisation de substances (SUD), ainsi que de ses facteurs neurobiologiques communs [4, 5].
Cependant, le comité de travail du DSM-5 a décidé de placer le trouble du jeu sur Internet (IGD) dans Section 3, qui inclut les problèmes potentiels nécessitant une enquête plus approfondie. Cette décision était fondée sur le nombre croissant d'études cliniques et de population sur le trouble et ses graves conséquences individuelles et interpersonnelles [6]. De plus, certaines similitudes dans les caractéristiques neurobiologiques [7, 8], une comorbidité psychiatrique et des traits de personnalité (recherche de sensations, impulsivité et faible estime de soi) ont récemment été trouvés entre IGD avec SUD et GD [9]. Étant donné qu'un large éventail d'outils et de critères ont été utilisés dans la littérature scientifique sur l'IGD, il a été décidé d'établir un ensemble de neuf critères de diagnostic, dont au moins cinq doivent être présents pendant une période de 12 mois afin de normaliser la définition. et diagnostic de l'IGD [2, 6]. L'inclusion de cette condition dans le DSM-5 aura sans aucun doute un impact significatif non seulement sur les recherches futures [10] mais aussi sur des aspects plus cliniques tels que la déstigmatisation et l'amélioration du diagnostic et du traitement [11].
Bien que les utilisateurs de jeux dans les pays industrialisés tendent à avoir plus de 18 [12], peu d'études ont exploré l'IGD chez les populations adultes. La plupart de celles réalisées à ce jour ont été réalisées en Europe [13-16]. Tous coïncident pour indiquer l’association entre l’utilisation de jeux de rôle en ligne massivement multijoueurs (MMORPG) et un comportement problématique ou provoquant une dépendance. Les taux de prévalence varient entre 0.2% et 1.3% pour une utilisation provoquant une dépendance et 3.3% et 4.1% pour un comportement problématique [14-16]. Cependant, l'étude de Achab et al. [13] dans une population adulte, qui a adapté les critères de diagnostic du DSM-IV-TR [17] pour les troubles liés à la dépendance aux substances des MMORPG, ont signalé un taux de dépendance aussi élevé que 27.5%. La disparité des résultats peut être due aux différences dans les outils d'évaluation utilisés par les études ou dans la population cible étudiée (comme suggéré par King et al. [18]); alors que certaines études se sont concentrées sur des utilisateurs adultes spécifiques plus enclins à développer des comportements addictifs [13], d’autres concentrés sur des populations jeunes [19, 20]. Cependant, plusieurs auteurs ont relevé des facteurs spécifiques communs à tous les participants (par exemple, le retrait, la perte de contrôle, des taux élevés de tolérance, des problèmes sociaux et financiers, des problèmes avec la famille, ainsi que des sautes d'humeur, de l'anxiété, de l'irritabilité, du style de vie sédentaire, du manque de sommeil, et abandon des obligations, des responsabilités et des activités de loisirs) [6, 11, 16, 18].
Les autres variables sociodémographiques et cliniques associées à l'IGD chez l'adulte étaient l'âge (la condition étant plus fréquente chez les adultes plus jeunes), l'enseignement supérieur, la résidence dans les zones urbaines et le début de l'apparition du trouble13]. Les mêmes caractéristiques ont été décrites dans GD [21, 22]. De plus, les deux troubles ont été associés à une psychopathologie telle que la dépression, l’anxiété et les troubles du contrôle des impulsions [6, 11, 23] et présentant des traits de personnalité dysfonctionnels tels que l'impulsivité élevée et la recherche de sensations, le névrotisme, l'introversion et l'hostilité [11, 24, 25].
Les rares études qui ont comparé GD avec la dépendance générale aux nouvelles technologies [26-29] coïncident en signalant des niveaux élevés de psychopathologie et de traits de personnalité mésadaptés dans les deux troubles. Cependant, la plupart d'entre eux ne font pas la différence entre IGD et le problème d'une utilisation plus générale du réseau ou de la dépendance à Internet (IA). Tonioni et al. [28] ont rapporté non seulement des similitudes en relation avec l'association de la dépression, de l'anxiété et du fonctionnement général, mais également des différences dans les modèles sociaux. Les compétences sociales étaient plus faibles dans le groupe IA, qui présentait une acceptation sociale, une coopération et un soutien social moindres. En ce qui concerne les traits de personnalité, les deux groupes avaient des scores faibles en dépendance à la récompense et à l'autonomie et des scores élevés en transcendance. Cependant, Muller et al. [29] ont identifié un neuroticisme plus élevé, une conscience inférieure et une extraversion chez les patients atteints d'IGD, les deux derniers étant des prédicteurs statistiques de la maladie. Pour Kuss [11], malgré l’existence de facteurs de vulnérabilité communs aux deux troubles, tels que l’implication de circuits de récompense du cerveau, l’impulsivité, les déficits des fonctions exécutives et l’attention, il existait également des différences cliniques marquées, en plus de la préoccupation et de l’usage obsessionnel observés dans les deux cas.
Bien que certaines études aient exploré les différences et les points communs entre GD et IGD / VG, peu d’entre elles ont analysé l’utilisation et l’abus de VG dans GD. Sur la base des résultats d'études précédentes [28], nous avons émis l’hypothèse qu’il y aurait plus de similitudes que de différences entre trois groupes de patients atteints de GD, répartis en fonction du niveau d’utilisation des jeux vidéo: utilisateurs autres que de jeux vidéo (non-VGU), utilisateurs de jeux vidéo (VGU) et toxicomanes de jeux vidéo ( VGA). Cependant, nous nous attendions à ce que le groupe avec GD plus VGA affiche une psychopathologie plus sévère et des traits de personnalité dysfonctionnels (à savoir, des niveaux de persistance plus élevés, définis comme une persistance dans le comportement malgré la frustration ou la fatigue).
Compte tenu de l’absence actuelle d’études sur des échantillons cliniques, en particulier chez les adultes, la présente étude avait trois objectifs principaux: (1) d’évaluer la présence actuelle de symptômes de dépendance au jeu vidéo (VGA) chez GD (2) des symptômes de VGA est associé à une plus grande sévérité de la symptomatologie de GD et de la psychopathologie générale, et (3) pour évaluer si la présence de plus de symptômes de VGA est associée à des traits de tempérament et de personnalité spécifiques chez les patients atteints de GD.
2. méthode
2.1. Participants
Un total de 193 patients atteints de GD en recherche de traitement ont participé à l'étude actuelle (167 hommes et 26 femmes), des renvois consécutifs pour évaluation et un traitement ambulatoire à l'unité de jeu pathologique du département de psychiatrie de l'hôpital universitaire de Bellvitge, Barcelone, Espagne, 2013. Tous les patients ont été diagnostiqués selon les critères du DSM-IV à l'aide du questionnaire de diagnostic de Stinchfield pour le jeu pathologique [30, 31], menée par des psychologues et des psychiatres expérimentés. La majorité des patients GD étaient des joueurs de machines à sous (63.7%; N = 123). Selon le test de dépendance au jeu vidéo (VDT), les patients atteints de GD ont été répartis post-hoc en trois groupes: 121 (62.7%) avec les scores VDT totaux de 0 au groupe d’utilisateurs de jeux non vidéo (non-VGU), 43 (22.3%). ) avec les scores VDT totaux entre 1 et 19 dans le groupe d’utilisateurs de jeux vidéo (VGU) et 29 (15%) avec les scores VDT totaux 20 ou plus dans le groupe de dépendants des jeux vidéo (VGA). Tous étaient des joueurs de jeux sur Internet.
Comme représenté sur la Tableau 1, l’âge moyen de l’échantillon était 42.4 (SD = 13.4). La plupart des sujets étaient employés (51.3%) et 33.2% étaient célibataires ou sans partenaire. Une consommation problématique d'alcool a été enregistrée dans 18.1% et une toxicomanie dans 7.3%.
2.2. Instruments
Une batterie d'évaluation complète a été administrée, qui mesurait les symptômes de GD et VGA, les caractéristiques sociodémographiques, la psychopathologie générale et les traits de personnalité. La batterie comprenait des instruments utilisés à l’échelle internationale dans le domaine de la GD, tels que le SOGS (South Oaks Gambling Screen) [32, 33] et le questionnaire de diagnostic de Stinchfield pour le jeu pathologique selon les critères du DSM-IV [30, 31]. Une échelle validée en espagnol intitulée Test de dépendance aux jeux vidéo (Test de Dependencia de Videojuegos—VDT) [34], la liste de contrôle des symptômes révisée (SCL-90-R) [35], et l'inventaire du tempérament et du caractère révisé [36] ont également été utilisés.
2.2.1. Écran de jeu de South Oaks (SOGS) [33]
Le SOGS inclut des éléments 20 qui produisent un score total allant de 0 à 20, des valeurs plus élevées indiquant une psychopathologie plus sévère et un score de cinq ou plus indiquant un jeu pathologique probable (PG), désormais renommé «trouble du jeu» dans DSM-5 [3, 37]). Les propriétés psychométriques de la version espagnole du questionnaire se sont révélées satisfaisantes. La fiabilité test-retest était r = 0.98 et la cohérence interne était de 0.94 (Cronbach α). Validité convergente au regard des critères DSM-III-R pour le jeu pathologique [38] a été estimé à r = 0.92 [39]. En outre, plusieurs études portant sur des échantillons de la population clinique et générale ont montré que le SOGS présente des propriétés psychométriques satisfaisantes en tant qu'indice de gravité du problème de jeu [40-42].
2.2.2. Questionnaire de diagnostic de Stinchfield pour le jeu pathologique selon les critères du DSM-IV [30, 31]
Ce questionnaire mesure les dix critères de diagnostic du DSM-IV pour les PG avec des items 19 [43]. Cette échelle a démontré des propriétés psychométriques satisfaisantes. La cohérence interne, mesurée avec l'alpha de Cronbach, a donné des valeurs de α = 0.81 pour la population générale et α = 0.77 pour un groupe de traitement du jeu. La validité convergente a été estimée avec une corrélation avec le SOGS r = 0.77 pour un échantillon de population générale et r = 0.75 pour un échantillon de traitement de jeu. Cette échelle a été adaptée à la population espagnole par Jimenez-Murcia, Stinchfield et ses collègues [31] et a démontré des propriétés psychométriques adéquates. L'alpha de Cronbach dans l'échantillon actuel était très bon (α = 0.90).
Test de dépendance au jeu vidéo (Test de dépendance de jeux vidéo - VDT) [34] est une échelle automatique et fiable d’éléments de rapport 25 qui évalue la dépendance au jeu vidéo et la dépendance au jeu vidéo. Le test intègre quatre facteurs qui constituent les principales caractéristiques de la dépendance: retrait, tolérance, problèmes causés par une utilisation excessive et manque de contrôle. Comme prévu, le retrait (défini comme la détresse résultant de l’incapacité de jouer à des jeux vidéo et de l’utilisation de jeux pour faire face à des états émotionnels défavorables) représente la plus grande partie de la variance. Le score total du TEV est un indicateur de la dépendance au jeu vidéo, avec un score limite de 20. La cohérence interne du score total VG dans l'échantillon était excellente (alpha = 0.97). Les procédures ROC ont choisi 20 comme meilleure limite pour le score brut, avec une sensibilité de 80.0% et une spécificité de 86.7% (aire sous la courbe ROC = 0.80, P = 0.024).
2.2.3. Révision de l'inventaire du tempérament et des personnages (TCI-R) [36]
Il s’agit d’un questionnaire avec élément 240 comportant des options de réponse Likert à points 5 [44]. Il mesure sept dimensions de la personnalité: quatre tempéraments (prévention du préjudice, recherche de nouveauté, dépendance à la récompense et persistance) et trois caractères (autonomie, coopération et transcendance). La version espagnole de l'inventaire a démontré des propriétés psychométriques satisfaisantes, comprises entre 0.77 et 0.84 [45, 46].
2.2.4. Liste de vérification des symptômes 90-Item-Revised (SCL-90-R) [35]
Le SCL-90-R mesure un large éventail de problèmes psychologiques et de symptômes psychopathologiques. Le questionnaire contient des éléments 90 et mesure neuf dimensions principales des symptômes: somatisation, obsession / compulsivité, sensibilité interpersonnelle, dépression, anxiété, hostilité, anxiété phobique, idéation paranoïaque et psychoticisme. Il comprend également trois indices globaux: un indice de gravité global (GSI), conçu pour mesurer la détresse psychologique globale; un indice de détresse symptomatique positif (PSDI), conçu pour évaluer l'intensité des symptômes; et un total de symptômes positifs (PST), qui reflète les symptômes auto-déclarés. Le GSI peut être utilisé comme résumé des sous-échelles. L’évaluation de la version révisée en langue espagnole a généré une cohérence interne (coefficient alpha) de 0.75 [35, 47].
D'autres variables démographiques, cliniques et sociales / familiales liées au jeu ont été évaluées à l'aide d'une interview clinique en face à face semi-structurée décrite ailleurs [48].
2.3. Procédure
Conformément au protocole d'évaluation et au modèle de traitement de notre unité publiés ailleurs [48], nous avons réalisé une interview semi-structurée spécifique et une analyse fonctionnelle de GD. Toutes les informations ont été recueillies lors du premier entretien. Les évaluations psychométriques restantes mentionnées ci-dessus ont été administrées à tous les sujets lors d'une deuxième session. Les deux entretiens ont été menés dans un délai d'une semaine par un psychologue et un psychiatre (chacun avec plus de 15 d'expérience de travail dans ce domaine). Patients GD ont été assignés aux trois groupes VG (non-VGU, VGU et VGA) comme décrit dans Section 2.1 au dessus de. Le comité d'éthique de l'hôpital universitaire de Bellvitge (Barcelone, Espagne) a approuvé l'étude et le consentement éclairé a été obtenu de tous les participants.
2.4. Analyses statistiques
Les analyses ont été effectuées avec SPSS20 pour Windows. Les trois groupes VG ont été comparés par régression logistique pour les résultats dichotomiques et avec les procédures ANOVA pour les données quantitatives. Pour les deux modèles (régression logistique et ANOVA), les groupes VG ont été entrés en tant que variables indépendantes et les variables mesurant les mesures liées à GD ont été considérées comme les critères. Les contrastes polynomiaux orthogonaux (utilisés pour les facteurs indépendants ordonnés par groupe) ont effectué une analyse de tendance afin de tester les tendances dans les données, la présence de tendances linéaires et / ou quadratiques (k - 1 = les comparaisons d’ordre 2 ont été évaluées, tendances linéaires et quadratiques, en raison de la k = 3 niveaux de la variable de regroupement). Cohen's d a été utilisé pour mesurer la taille de l’effet pour la comparaison par paires entre les groupes (la taille de l’effet a été considérée comme faible avec |d| <0.50, modéré avec |d| > 0.50 et élevé avec |d| > 0.80).
Des corrélations partielles, ajustées en fonction du sexe et de l'âge des participants, évaluaient l'association entre le score total VG (considéré comme une variable dimensionnelle métrique) et les mesures cliniques.
La régression multiple pas à pas et la régression logistique binaire ont sélectionné les meilleurs prédicteurs des scores VG (pour chaque échelle et pour la classification binaire basée sur le seuil = 20), en considérant comme variables d'entrée le sexe, l'âge, la situation professionnelle, l'état matrimonial des participants et profil de personnalité (scores TCI-R).
Les hypothèses médiatiques ont été testées à l'aide de modèles d'équations structurelles (SEM) avec STATA13 pour Windows. Les statistiques globales sur la qualité de l'ajustement ont été évaluées par χ2 test, l'erreur approximative au carré de la racine (RMSEA), l'indice de comparaison de base (indice d'ajustement comparatif CFI) et la taille résiduelle (SMSR résiduelle moyenne normalisée). Un ajustement était considéré comme bon si [49] un résultat non significatif (P > 0.05) a été atteint dans le χ2 test, si le RMSEA était inférieur à .08, si les coefficients CFI étaient supérieurs à 0.90 et si SRMR était limité à 0.08. La qualité d'ajustement au niveau de l'équation et la taille de l'effet ont également été estimées à l'aide de R2 des coefficients pour chaque équation et pour le modèle global (ces coefficients évaluaient la fraction de variance expliquée par l'indicateur / les indicateurs), la corrélation multiple (mc) et la corrélation multiple de Bentler-Raykov (mc2) [50]. Ces deux derniers coefficients reflètent la relation de chaque variable dépendante avec la prédiction linéaire du modèle (dans les modèles non récursifs, mc2 est calculé pour éviter le problème de l'obtention de corrélations multiples négatives incohérentes).
3. Résultats
3.1. Variables sociodémographiques et cliniques et prévalence de VG
Il y avait des participants 121 non-VGU (62.7%, 95% CI: 55.7% –69.2%), des utilisateurs de jeux vidéo 43 (VGU) (22.3%, 95% CI: 17.0% –28.7%) et des addicts de jeux vidéo 29 ( VGA) (15.0%, 95% CI: 10.7% –20.7%). Tableau 1 comprend les données descriptives de l'échantillon total et des groupes séparés basés sur les scores bruts totaux du questionnaire du jeu vidéo. Des différences statistiques sont apparues pour l'âge des patients (les patients non-VGU étant plus âgés) et l'âge d'apparition du problème de GD (avec les patients non-VGU présentant également un âge d'apparition plus avancé).
Les preuves étaient insuffisantes pour conclure que les scores totaux moyens de la TVD différaient selon le sexe des participants, leur statut d'emploi, leur état matrimonial, l'usage du tabac et l'usage de substances.
3.2. Comparaison entre les groupes VG pour les mesures GD: questionnaires SOGS et DSM-IV
La partie supérieure de Tableau 2 montre la comparaison des scores SOGS (pour chaque élément et pour le score total) entre les groupes VG. La prévalence des patients ayant déclaré jouer aux machines à sous et à d'autres jeux de paris était plus élevée dans le groupe VGA (P = 0.045 et P = 0.022). Une tendance linéaire positive a été trouvée pour les «cartes à jouer» (plus le niveau VG est élevé, plus la prévalence de patients signalant cette forme de jeu est élevée), ainsi qu'une tendance quadratique de la prévalence d'autres formes de paris (les prévalences étaient 15.4, 5.3 et 31.8 pour non-VGU, VGU et VGA, respectivement). Le score total moyen SOGS présentait une tendance linéaire positive avec le niveau VG (cela signifie qu’il est passé de 9.7 pour les non-VGU à 10.1 à VGU et de 11.2 à VGA, P = 0.043).
Selon les résultats du questionnaire DSM-IV (partie inférieure de la Tableau 2), la prévalence statistiquement plus élevée de patients déclarant la présence du critère A2 («doit miser plus d’argent», P = 0.002), et des tendances linéaires et quadratiques ont été trouvées pour ce symptôme. Une tendance linéaire positive a été trouvée pour le critère A6 («joue à nouveau après avoir perdu», P = 0.050) et pour les moyennes pour le critère DSM-total (P = 0.038).
Taille de l'effet mesurée par Cohen d ont montré que pour les items SOGS dichotomiques et les critères DSM, les différences les plus importantes étaient observées entre les patients non VGU et VGA (dans la fourchette modérée pour les comparaisons de groupes significatifs, à l’exception de l’item «Autres formes de jeu» et du critère «Nécessité de jouer»). plus d’argent ») et le plus bas entre patients sous VGU et VGA. Les différences entre VGA non-VGA et VGA ont produit des effets de taille modérée pour le score total SOGS et les critères de DSM-total, et l’autre comparaison par paires a produit une taille d’effet faible.
3.3. Comparaison entre les groupes VG de psychopathologie générale et de personnalité
Tableau 3 montre les résultats des procédures ANOVA comparant les scores moyens SCL-90-R et TCI-R entre les trois groupes VG. Toutes les échelles SCL-90-R ont obtenu des moyennes significativement différentes entre les trois groupes. Les tendances linéaires significatives obtenues dans les contrastes polynomiaux indiquent que plus les scores VG sont élevés, plus le score moyen SCL-90-R est élevé (VGA> VGU> non VGU). La tendance quadratique significative supplémentaire a indiqué que si les différences moyennes entre les non-VGU et les VGU étaient faibles, les différences entre les VGU et VGA étaient élevées. Cohen's d la mesure de la taille de l'effet pour les comparaisons par paire SCL-90-R et TCI-R a montré que les différences entre les non-VGU et VGU étaient faibles (sauf pour le score de persistance du TCI-R). Les différences par paires pour le reste des échelles SCL-90-R ont été obtenues avec des tailles d'effet modérées à élevées. Pour les scores TCI-R, des différences modérées ont été obtenues pour le score d'auto-orientation pour la comparaison par paires entre les patients VGA et les deux autres niveaux VG.
Une tendance linéaire positive a également été obtenue pour la relation entre les groupes VG et le score moyen de persistance de la TCI-R et une tendance linéaire négative entre les groupes VG et les scores moyens de la TCI-R pour l'autodétermination. Une autre tendance quadratique supplémentaire pour l'autodétermination de TCI-R a encore montré des différences moyennes faibles entre les valeurs non VGU et VGU et des différences moyennes plus élevées entre les valeurs VGU et VGA.
3.4. Association entre les scores VG et les résultats cliniques
Des corrélations partielles ajustées pour les covariables sexe et âge des patients ont montré que les scores totaux VG étaient corrélés positivement avec tous les scores SCL-90-R et négativement avec le score d'auto-direction TCI-R (Tableau 4). Les tailles d'effet des corrélations étaient dans la gamme modérée.
3.5. Capacité prédictive des traits sociodémographiques et de la personnalité des groupes VG
La première régression linéaire par étapes incluse dans Tableau 5 contient le meilleur modèle prédictif sélectionné pour le score total VG, en considérant les variables sociodémographiques et le profil de personnalité mesurés via le questionnaire TCI-R comme des variables indépendantes. Le seul facteur prédictif significatif était le score d'auto-orientation TCI-R: plus le score d'auto-orientation TCI-R était bas, plus le score total de VG était élevé.
Le deuxième modèle en Tableau 5 correspond à la régression logistique binaire pas à pas évaluant les meilleurs prédicteurs (en entrant dans le modèle le même ensemble de variables indépendantes que dans la régression multiple précédente) d’un score supérieur à 0 sur l’échelle totale VG (la variable dépendante a été codée pour X non Patients sous VGU et 0 pour les patients sous VGU et VGA). Les résultats ont montré qu'une probabilité plus élevée d'une VG supérieure à 1 (VGU et VGA) était associée à un plus jeune âge et à des scores de persistance élevés de la TCI-R.
Le troisième modèle en Tableau 5 contient le meilleur modèle pour distinguer un score total VG supérieur à 20 (la variable dépendante était codée 0 pour les patients non-VGU et VGU et 1 pour les patients VGA). Les résultats ont montré que les faibles scores d'auto-orientation du TCI-R augmentaient le risque de VGA.
3.6. Voies du niveau VG et comportement GD
Figure 1 montre le diagramme pour le SEM qui évalue les voies pour les résultats: la sévérité du comportement de VG (mesurée par le score total de VG) et la sévérité du GD (score total de SOGS). Tableau 6 comprend les statistiques des coefficients normalisés de ce modèle. Les variables incluses dans le SEM ont été sélectionnées à partir des résultats obtenus dans les modèles de régression par étapes précédents, qui identifiaient l'âge des patients et les scores de persistance et d'autogestion TCI-R comme les prédicteurs les plus pertinents de VG (le sexe était également inclus comme variable indépendante en raison de sa forte association avec GD). Les lignes en pointillés indiquent des liens non significatifs. Les variables sélectionnées pour ajuster la trajectoire étaient celles avec les associations les plus élevées dans les analyses précédentes. Les indices mesurant la qualité d'ajustement au niveau du modèle étaient adéquats: χ2 = 0.29 (P = 0.589), RMSEA = 0.01, CFI = 1 et SRMR = 0.008. L'ensemble R2 pour la voie était 0.16.
Le niveau VG (mesuré par le score total VG) était élevé chez les patients présentant une autodirigance TCI-R basse et des scores de persistance élevés de la TCI-R. De plus, la persistance du trait TCI-R a influencé la relation entre l'âge et le score total VG: les sujets les plus jeunes présentaient des scores de persistance du TCI-R plus élevés, et une association positive a été observée entre ce trait de personnalité et le score VG. L'autodétermination de TCI-R a également joué un rôle dans la relation entre le sexe et le score total de VG. Les hommes ont obtenu des scores plus élevés pour ce trait de personnalité, associé négativement au niveau VG.
La gravité de GD (mesurée par le score total SOGS) n'était pas associée au score total VG, mais elle était associée à un âge plus jeune, à des scores d'auto-orientation bas de la TCI-R et à des scores de persistance élevés de la TCI-R. De nouveau, comme dans le cas de VG, l’auto-orientation de la TCI-R a joué le rôle de médiateur entre le sexe et le niveau de GD, et la persistance de la TCI-R a induit le passage de l’âge au niveau de GD.
4. Discussion
La présente étude a évalué la prévalence des symptômes de VG dans un échantillon clinique de patients atteints de GD et a exploré les différences entre les groupes de VG (VGU versus VGA). De plus, nous avons évalué les associations entre la sévérité des symptômes de VG et la symptomatologie de la DG, la psychopathologie générale et les traits de personnalité et les variables cliniques, puis nous les avons comparés à des patients sans utilisation de VG (non-VGU).
La principale conclusion de l’étude était que la prévalence de la VGA dans un échantillon clinique consécutif de personnes souffrant de la GD en quête d’un traitement était de 15%. Ceci est en accord avec la littérature, qui décrit une association entre la présence de problèmes de jeu et une utilisation et une utilisation plus fréquentes des jeux vidéo [51]. De plus, nos résultats montrent que la prévalence de l’utilisation problématique de VG ou de la toxicomanie chez les patients GD est plus élevée que dans d’autres études similaires, allant de 0.6% à 10%, bien que notre échantillon soit plus âgé [16, 52]. Cependant, les taux obtenus dans notre étude sont cohérents avec ceux décrits dans une population adulte [13].
La présence d'une utilisation de VG (VGU et VGA) était associée à des variables cliniques spécifiques telles que l'âge précoce, mais pas à la symptomatologie de la MG, mesurée à l'aide de critères SOCS ou DSM-IV. Des rapports antérieurs dans la littérature suggèrent que l'âge et le sexe sont de puissants prédicteurs d'une utilisation problématique ou provoquant une dépendance des jeux vidéo [13, 20, 51], mais pas de la gravité de la GD principale [51, 52].
La deuxième conclusion principale était que les patients VGU et VGA présentaient une psychopathologie générale plus élevée. Ceci est en accord avec la littérature existante [28, 53], qui rapporte une association entre un nombre plus élevé de symptômes de VG et la dépression, l'anxiété et la phobie sociale. Ces troubles émotionnels et ces problèmes sociaux peuvent non seulement être les conséquences de la dépendance aux jeux vidéo [16] mais peuvent aussi être des facteurs contribuant à la persistance du trouble. En effet, Kuss [11] décrit comment la préférence pour les relations sociales en ligne, le besoin d'évasion et l'utilisation de stratégies d'adaptation mésadaptées pour faire face aux facteurs de stress quotidiens deviennent des variables de maintien. De même, King et Delfabbro [54] considérons que l’utilisation problématique des jeux vidéo est associée à des tentatives d’estime de soi ou d’acceptation sociale.
Une troisième conclusion principale est que les patients qui font un usage excessif de VG (à la fois VGU et VGA) présentent davantage de traits de personnalité dysfonctionnels, à savoir une autonomie moins élevée et une plus grande persistance. D'autres études ont également montré que des traits de personnalité spécifiques, tels que l'irritabilité / l'agressivité, l'impulsivité, le neuroticisme, la solitude et l'introversion étaient associés à la VGA [52, 55].
La présente étude présente plusieurs limites méthodologiques à prendre en compte. Premièrement, les participants à l'échantillon ne sont représentatifs que des patients atteints de GD qui cherchent un traitement. Par conséquent, les résultats obtenus peuvent ne pas s'appliquer à tous les individus atteints de GD. Étant donné que seuls 7% à 12% des personnes atteintes de MG ont besoin d'aide pour traiter leur trouble, un échantillon communautaire de MG peut donner des résultats différents. Deuxièmement, l'utilisation d'un questionnaire auto-administré standardisé en tant que procédure d'évaluation ne permettait pas une évaluation approfondie de troubles comorbides spécifiques de l'axe I et de l'axe II.
5. Conclusions
Cette étude s'ajoute à la littérature limitée sur la VGA dans les échantillons cliniques de GD et développe un modèle de voie pour décrire les associations entre les symptômes de la VG, les caractéristiques cliniques et sociodémographiques, les traits de personnalité et la psychopathologie générale. Sur la base des résultats du modèle, nous concluons que VGU et VGA sont tous deux motivés par des niveaux élevés de persistance et de faibles niveaux d'autodétermination, et que les patients ont tendance à être des hommes et des plus jeunes. Des stratégies d'intervention axées sur la formation de ces caractéristiques de la personnalité et le dépistage systématique des VGU / VGA potentielles sont recommandées.
Remerciements
Un soutien financier partiel a été reçu du Ministère de l’économie et de la compétitivité (PSI2011-28349) et d’AGAUR (2009SGR1554). CIBER Fisiopatología de la Obesidad y Nutrición (CIBERobn) et CIBER Salud Mental (CIBERsam) sont deux initiatives de l'ISCIII.
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.
Bibliographie
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