Toma de decisións por ganancias e perdas arriscadas entre estudantes universitarios con trastorno de xogos de Internet (2015)

Abstracto

Os individuos con trastorno de xogo en Internet (IGD) tenden a presentar desafíos arriscados na toma de decisións non só na súa vida real, senón tamén nas tarefas de laboratorio. A toma de decisións é unha función polifacética complexa e diferentes procesos cognitivos están implicados na toma de decisións para ganancias e perdas. Non obstante, a relación entre a decisión de prexuízos e a ganancia fronte ao procesamento de perdas no contexto da IGD é mal entendida. O obxectivo principal do presente estudo foi avaliar separadamente a toma de decisións sobre beneficios e perdas de risco entre estudantes universitarios con IGD usando a tarefa Copas. Ademais, examinamos máis detalladamente os efectos da magnitude do resultado e do nivel de probabilidade na toma de decisións relacionadas con ganancias e perdas de risco respectivamente. Participaron sesenta estudantes universitarios con controis saudables (HC) combinados con IGD e 42. Os resultados indicaron que os suxeitos con IGD presentaban tendencias xeralmente máis altas de tomar riscos que os HC. En comparación cos HC, os suxeitos IGD fixeron opcións de risco máis desvantaxes no dominio de perda (pero non no dominio de ganancias). As análises de seguimento indicaron que o deterioro estaba asociado á insensibilidade aos cambios na magnitude do resultado e ao nivel de probabilidade de perdas de risco entre os suxeitos con IGD. Ademais, os maiores índices de severidade da adicción a Internet asociaronse coa porcentaxe de opcións de risco desventajosos no dominio de perdas. Estes achados subliñan o efecto da insensibilidade ás perdas sobre decisións desfavorecidas baixo risco no contexto da IGD, que ten implicacións para futuros estudos de intervención.

figuras

 

Cita:Yao YW, Chen PR, Li S, Wang LJ, Zhang JT, et al. (2015) Toma de decisións para beneficios e perdas arriscadas entre estudantes universitarios con trastorno do xogo en Internet. PLOS ONE 10 (1): e0116471. doi: 10.1371 / journal.pone.0116471

Editor académico: Ingmar HA Franken, Erasmus University Rotterdam, PAÍSES BAIXOS

Recibido: Xullo 17, 2014; Aceptada: Decembro 9, 2014; Publicado en: Xaneiro 23, 2015

Este é un artigo de acceso aberto, libre de todos os dereitos de autor, e pode ser reproducido, distribuído, transmitido, modificado, construído enriba, ou utilizado doutra forma por calquera propósito lícito. A obra está dispoñible no marco do documento Creative Commons CC0 dedicación ao dominio público

Dispoñibilidade de datos:Todos os datos relevantes están dentro do ficheiro e os seus ficheiros de información de soporte.

Financiamento:Este estudo contou co apoio da Fundación Nacional de Ciencias Naturais de China (Nº 31170990 e Nº 81100992), os fondos de investigación fundamentais para as universidades centrais (Nº 2012WYB01) e os Programas da Fundación Nacional Innovadora para Estudantes Universitarios de China (No. 201310027028). SWY recibiu apoio salarial da subvención de NIDA (T32 DA007238-23). Os financiadores non tiveron ningún papel no deseño, recollida e análise dos datos nin na preparación do manuscrito.

Intereses competidores: Os autores declararon que non existen intereses en competencia.

introdución

O trastorno de xogos en Internet (IGD) defínese como xogo en liña excesivo e descontrolado a pesar da experiencia de consecuencias negativas, incluído o insomnio, o mal rendemento académico e o illamento social [1,2]. O IGD é cada vez máis recoñecido como un problema de saúde mental en todo o mundo [3], como destaca a súa recente inclusión na Sección III do DSM-5 como un tema que merece máis estudos futuros [4]. Ademais, dado que Internet está libremente dispoñible nos campus, a maioría dos estudantes universitarios xogan a xogos de Internet para recreacións, o que os converte nunha das poboacións máis susceptibles a IGD [5,6].

A toma de decisións maladaptativas é un dos síntomas clave da adición [7-9]. Descubrimentos anteriores suxiren que os individuos con abuso de substancias ou dependencia teñen un desempeño prexudicado nunha serie de tarefas de toma de decisións [10-14]. Estudos recentes indican déficits de decisión na IGD. Por exemplo, os investigadores descubriron que os individuos con IGD tomaron opcións máis desvantaxes na tarefa do xogo dos dados en relación a suxetivos de comparación sen xogar.15], e que tales deficiencias poden ser en parte resultado dun fracaso de uso de comentarios [16]. A evidencia tamén suxire que os individuos con dependencia de Internet están prexudicados na toma de decisións baixo a ambigüidade medida pola tarefa de xogo Iowa [17,18]. Os estudos de neuroimaginación empregando outros paradigmas (por exemplo, tarefas de adiviñación, tarefa de desconto de probabilidades) tamén suxiren alteracións nas respostas neuronais entre persoas con IGD durante os procesos de toma de decisións, implicando anticipación e procesamento de recompensas e castigos [19-21] e avaliación de riscos [22].

A toma de decisións é unha función cognitiva complexa e a acumulación de probas suxire que os procesos diferentes están implicados na toma de decisións para ganancias e perdas [23-26]. Algúns investigadores descubriron que os individuos con trastornos relacionados coa adicción fixeron opcións significativamente máis inconvenientes principalmente na ganancia, en comparación co dominio da perda [27,28], mentres que os datos existentes tamén suxiren que a insensibilidade ás perdas xoga un papel esencial no déficit de toma de decisións entre persoas con dependencia de substancias [29,30]. Non obstante, segue a ser mal entendido o grado de decisión na participación de suxeitos IGD deficiente entre os suxeitos IGD. A investigación por separado das características de busca de recompensas e evitación de perdas entre os individuos con IGD avanzará na comprensión actual dos mecanismos subxacentes aos déficits de toma de decisións nesta poboación e pode ser de axuda no desenvolvemento de intervencións máis eficaces para o IGD.

No estudo actual, buscamos avaliar separadamente a toma de decisións sobre beneficios e perdas entre estudantes universitarios con IGD. Para este propósito, adoptamos a tarefa de Copas [26], que illa a toma de decisións dos ámbitos de ganancia e perda. Ademais, buscamos tamén examinar os efectos de dous compoñentes esenciais, a magnitude do resultado e o nivel de probabilidade, na toma de decisións relacionadas con ganancias e perdas de risco. Con base en estudos anteriores [15,16,21], hipotetizamos que: os suxeitos IGD (1), en comparación cos controis saudables aparellados (HC) farían opcións significativamente máis arriscadas en xeral; (2) os suxeitos IGD, en comparación cos HCs, terían un rendemento peor nos ensaios desfavorables de risco tanto nos dominios de ganancia como de perda; (3) déficits de toma de decisións entre os suxeitos IGD foron asociados á insensibilidade á magnitude do resultado e ao nivel de probabilidade; e as puntuacións de severidade de IGD (4) foron positivamente asociadas con opcións de risco desventajosos realizadas na tarefa de Copas.

Methods

Declaración de ética

O protocolo deste estudo foi aprobado polo Consello de revisión institucional da escola de psicoloxía da Universidade Normal de Pequín. Todos os participantes proporcionaron o consentimento informado por escrito antes do experimento e recibiron compensación monetaria pola súa participación.

os participantes

Un total de estudantes universitarios 102 (asuntos 60 IGD e 42 HCs) foron contratados de universidades mediante publicidade en liña en Pekín, China. Dada a maior prevalencia de IGD en homes fronte a mulleres [1,31-33], só se seleccionaron temas masculinos. Ningún participante reportou experiencia previa con drogas ilícitas (por exemplo, cocaína) ou xogo (incluído o xogo en liña). Ademais, os participantes que informaron de calquera historia de enfermidades psiquiátricas ou neurolóxicas, o uso de medicamentos psicotrópicos que afectan o sistema nervioso central foron excluídos de outro estudo.

O diagnóstico de IGD foi establecido por tempo de xogo semanal en Internet e a escala de adicción a Chen (CIAS) [34]. O CIAS consta de elementos 26, baseados nunha escala Likert de puntos 4, que avalía as dimensións 5 da adicción a Internet: uso compulsivo, retirada, tolerancia, problemas das relacións interpersoais e xestión do tempo. A fiabilidade e validez do CIAS entre estudantes universitarios demostrouse anteriormente [33]. Os criterios de inclusión para os suxeitos IGD foron: (1) a puntuación 67 ou superior en CIAS [33,35], (2) dedicou máis tempo a xogos de Internet que calquera outras aplicacións de Internet e (3) dedicou polo menos un 14 horas á semana durante polo menos un ano. Para confirmar aínda máis que os suxeitos do IGD eran adictos ao xogo en Internet e para descartar os efectos doutras actividades en liña (especialmente o xogo en liña) na toma de decisións, pedíuselles aos suxeitos IGD que enumeraran as tres primeiras actividades de Internet que ocuparon a maior parte do seu tempo en liña. Todos clasificaron o xogo en internet como primeiro e indicaron que son "adictos" ao xogo en internet, pero ningún deles incluíu xogos en liña ou xogos de póquer nas súas listas. Os criterios de inclusión dos HC foron: (1) clasificación ≤ 50 en CIAS, (2) ocasionalmente xogos en internet (≤ 2 horas á semana) ou nunca xogar xogos en liña durante a súa vida.

A tarefa de Copas

A versión chinesa computadora da tarefa de Cups adaptouse á tarefa orixinal desenvolvida por [26]. A tarefa consiste en probas 54 divididos en dominios de ganancia e perda por igual. En cada proba, solicitouse aos participantes que escollasen entre unha opción arriscada e unha opción segura, e a opción segura está representada por unha soa copa e está asociada a un 100% de probabilidade de gañar ou perder 100 yuan. A opción arriscada está representada por cuncas 2, 3 ou 4 e está asociada a 50%, 33% ou 25% de gañar ou perder unha cantidade maior de cartos (resultado posible: yuan 200, yuan 300 ou yuan 400). Dentro de cada dominio, cada combinación de nivel de probabilidade e nivel de resultado prodúcese tres veces, polo que os dominios de ganancia e perda preséntanse como dous bloques distintos de ensaios aleatorios 27. Os participantes indicaron a súa elección premendo o botón esquerdo ou dereito. Despois de cada elección, os participantes recibiron comentarios inmediatamente sobre o resultado do xuízo. Os vinte participantes que obtivesen a maior puntuación total recibiríanse un bono adicional.

Con base nunha manipulación independente do nivel de probabilidade e do nivel de resultados, as combinacións son: (1) risco vantaxoso (RA), o que significa que o valor esperado (EV) da opción arriscada é máis favorable que o da opción segura; (2) risco de desvantaxe (RD), o que significa que o EV da opción arriscada é inferior ao da opción segura; ou (3) neutral de risco, o que significa que as opcións arriscadas e seguras teñen valores iguais esperados (EQEV).

Análise Estatística

As análises estatísticas realizáronse mediante a versión SPSS 20.0 e a versión R 3.1.0. Todas as probas foron de dúas colas e estableceuse o criterio de importancia P <.05. En primeiro lugar, usamos probas t de mostra independente para explorar as diferenzas do grupo nas variables demográficas. En segundo lugar, para comparar o rendemento dos suxeitos IGD e HCs na tarefa Cups, empregamos análises de varianza (ANOVAs) con medicións repetidas. Para explorar os efectos de interacción, realizáronse análises de efectos sinxelos. Cando as probas de Mauchly mostraron unha violación do suposto de esfericidade, empregáronse correccións de Greenhouse-Geisser. As análises post-hoc realizáronse usando probas t coa corrección de Bonferroni. En terceiro lugar, separamos o EV en dous compoñentes: o nivel de probabilidade e a magnitude do resultado, co fin de explorar o efecto destes dous compoñentes na toma de decisións para cada ensaio, usando a función R lmer da biblioteca lme4. Finalmente, para investigar a relación entre a gravidade da adicción a Internet e o rendemento na toma de decisións para lograr ganancias e evitar perdas, as correlacións de Pearson utilizáronse para explorar asociacións entre as puntuacións do CIAS e a porcentaxe de opcións de risco tomadas durante os tres niveis de EV (RA, EQEV, RD ) para os dominios de ganancia e perda respectivamente.

Resultados

Características demográficas

Como se mostra en Táboa 1, os suxeitos do IGD e os HC non diferían en idade, duración media da educación e anos de uso de Internet durante toda a vida. De acordo cos nosos criterios de inclusión (é dicir, a puntuación CIAS ≥ 67 para os suxeitos IGA e ≤ 50 para os HC), os suxeitos IGD tiñan puntuacións CIAS significativamente máis altas, t (100) = 27.14, P <.001. Vinte e dous dos 42 HC xogaron ocasionalmente a xogos en Internet, con todo, os suxeitos IGD pasaron significativamente máis veces en xogos de Internet semanalmente que os HC, t (80) = 15.41, P <.001.

Descarga: 

• Ppt

  Diapositiva de PowerPoint

• PNG

  imaxe máis grande (72KB)

• TIFF

  imaxe orixinal (375KB)

Táboa 1. Demográfico, durante toda a vida do uso de Internet, puntuacións do CIAS e tempo gastado en asuntos IGD e HCs.

doi: 10.1371 / journal.pone.0116471.t001

A taxa de consumo de tabaco e alcol foi baixa para os dous grupos: tres suxeitos IGD e un HC informaron fume de cigarros ocasional (menos dunha vez ao mes). Dezanove suxeitos IGD e 12 HC informaron o consumo de alcol durante toda a vida, pero todos con baixas frecuencias (unha vez por semana ou menos) e estas taxas non difiren entre grupos, t (29) = 1.27, P = .216.

Propensión a asumir riscos

A propensión a tomar riscos é unha medida da tendencia dun individuo a escoller a opción arriscada sobre a opción segura en cada un dos tres niveis de EV (RA, EQEV, RD) calculados por separado para o dominio de ganancia e perda [36]. Realizamos un 2 (dominio: ganancia, perda) × 3 (nivel EV: RA, EQEV, RD) × 2 (grupo: suxeitos IGD, HCs) medidas repetidas ANOVA. Como era de esperar, observamos un efecto principal do grupo, F (1, 100) = 5.67, P = .019, parcial η² = .05, indicando que os suxeitos IGD escolleron opcións máis arriscadas en xeral que os HC tanto no dominio de ganancias coma na perda; e un efecto principal do nivel de EV, F (2, 200) = 289.64, P <.001, parcial η² = .74. As análises post-hoc demostraron que os participantes fixeron opcións máis arriscadas cando o nivel de EV era RA que o de RD. A interacción a tres vías entre o nivel de EV, o grupo e o dominio non alcanzou importancia, F (2, 200) = 1.43, P = .242, parcial η² = .01. Non obstante, atopamos un nivel de interacción EV × grupo, F (2, 200) = 6.08, P = .006, parcial η² = .06, e unha análise de efectos sinxelos demostrou que a interacción significativa debeuse principalmente a un maior risco de asumir as rutas de RD entre os suxeitos IGD en comparación cos HC, F (2, 99) = 7.54, P = .001, parcial η² = .13. Tamén atopamos unha interacción de dominio de nivel EV × importante, F (2, 200) = 7.70, P = .001, parcial η² = .07 e unha análise de efectos sinxelos demostrou que os participantes escolleron opcións significativamente máis arriscadas no dominio de perdas en comparación co dominio de ganancias nos ensaios EQEV (non RA e RD), F (1, 100) = 7.57, P = .007, parcial η² = .07.

Tamén se levaron a cabo ANOVAs separados para cada dominio. Para o dominio de perda, ademais dos efectos principais significativos do nivel de grupo e EV, houbo un efecto de interacción significativo do nivel de EV × interacción do grupo, F (2, 200) = 6.90, P = .002, parcial η² = .07. Resultados de análises de efectos sinxelos indicaron que os suxeitos de IGA tomaron opcións máis arriscadas que os HC nos ensaios de RD, F (1, 100) = 15.11, P <.001, parcial η² = .13, pero non diferenciou dos HC na cantidade de opcións arriscadas nos ensaios RA e EQEV (Fig 1). En contraste, no dominio de ganancia, non houbo efectos significativos principais ou de interacción do grupo ou do nivel EV × grupo (P = .092 e P = .138, respectivamente).

Descarga: 

• Ppt

  Diapositiva de PowerPoint

• PNG

  imaxe máis grande (104KB)

• TIFF

  imaxe orixinal (227KB)

Figura 1. Actuación na toma de decisións para suxeitos IGC e HCs na tarefa das Copas.

 

Porcentaxe media de opcións de risco feitas en (A) a ganancia e (B) o dominio de perda, en función do nivel de EV e do grupo. As barras de erro reflicten erros estándar. IGD = trastorno do xogo en Internet; HCs = controis saudables; EV = valor esperado; RA = risco vantaxoso; EQEV = igual valor esperado; RD = risco inconveniente.

doi: 10.1371 / journal.pone.0116471.g001

Sensibilidade á magnitude do resultado e nivel de probabilidade

Tamén separamos o EV en dous compoñentes: magnitude do resultado e nivel de probabilidade. Para examinar o efecto destes dous compoñentes na toma de decisións arriscadas, realizamos modelos xerárquicos loxísticos empregando a función R lmer da biblioteca lme4 para ter en conta a varianza de proba por proba na toma de riscos dos suxeitos, seguindo o procedemento descrito. nun estudo anterior [37]. Dous modelos base respectivamente para os dominios de ganancia e perda incluíron grupo (0 = HCs, 1 = suxeitos IGD), nivel de probabilidade (probabilidade representada de gañar ou perder por opcións de risco: 0.25, 0.33, 0.50), magnitude de resultado (2, 3, 4 representou a 200, 300, 400 en opcións de risco) e as interaccións do grupo × nivel de probabilidade e magnitude de resultado × grupo como predictores de efectos fixos e diferenzas individuais na elección como efectos aleatorios. A variable dependente foi a elección dos suxeitos para cada proba (0 = opción segura, 1 = opcións arriscadas).

Como se mostra en táboa 2, houbo importantes efectos principais do nivel de probabilidade e da magnitude do resultado tanto nos dominios de ganancia como de perda. Estes efectos indicaron, tanto para os dominios de ganancia como de perda, que tanto nos suxeitos IGD como nos HC, os suxeitos asumiron menos riscos xa que a probabilidade da opción arriscada fíxose menos favorable (principal efecto do nivel de probabilidade) e que os suxeitos asumiron máis riscos como resultado. aumentou a magnitude da opción arriscada (principal efecto da magnitude do resultado).

Descarga: 

• Ppt

  Diapositiva de PowerPoint

• PNG

  imaxe máis grande (86KB)

• TIFF

  imaxe orixinal (511KB)

Táboa 2. Efecto do nivel de probabilidade e magnitude do resultado na toma de riscos en función dos dominios e dos grupos.

doi: 10.1371 / journal.pone.0116471.t002

No dominio de ganancia, non houbo efectos de interacción significativos entre ningunha das tres variables exploradas. En contraste, no dominio de perdas houbo interaccións significativas entre o nivel de probabilidade de grupo × e entre a magnitude de resultado de grupo ×, o que indicaba que os suxeitos IGD, en relación aos HC, eran menos propensos a axustar as súas decisións en función do nivel de probabilidade e da magnitude de resultado no dominio de perda. .

Correlación entre a severidade das adiccións a Internet e a toma de decisións

As correlacións de Pearson tamén se levaron a cabo entre puntuacións CIAS e número de opcións de risco para os tres niveis de EV (RA, EQEV, RD) por separado para os dominios de ganancia e perda. No dominio das perdas, os resultados indicaron que as puntuacións CIAS foron asociadas positivamente e que se escolleron riscos en probas de RD, r = .22, P = .001. A asociación entre puntuacións CIAS foi marxinalmente correlacionada co número de opcións de risco nos ensaios de RD para o dominio de ganancia, r = .19, P = 0.056.

Conversa

Segundo o noso coñecemento, o estudo actual é o primeiro en avaliar separadamente a toma de decisións entre os suxeitos IGD para posibles perdas e ganancias. De acordo coa nosa primeira hipótese, os suxeitos do IGD demostraron un risco maior na tendencia das Copas, en comparación cos HC. Parcialmente coherentes coa nosa segunda e terceira hipótese, os suxeitos IGD tomaron opcións significativamente máis arriscadas que os HC nos ensaios de RD para a perda, pero non o dominio de ganancia, e o deterioro estaba asociado á insensibilidade aos cambios na magnitude do resultado e ao nivel de probabilidade de risco. perdas entre os suxeitos do IGD. De acordo coa nosa cuarta hipótese, as análises correlacionais demostraron as asociacións significativamente positivas entre as puntuacións de severidade das adiccións a Internet e opcións desvantaxes no dominio de perda. En conxunto, estes datos fornecen máis evidencias de deterioracións de decisións baixo risco entre persoas con IGD, e suxiren ademais que o proceso de perda de alteracións (fronte a ganancias) pode debilitar déficits de decisión nesta poboación.

No dominio de perda, os suxeitos IGD tomaron decisións máis arriscadas sobre os ensaios de RD en relación aos HC, e a análise de proba por proba indicou ademais que os suxeitos IGD tiñan menos probabilidades de axustar as súas decisións en función do nivel de probabilidade e da magnitude de resultado neste dominio. Estes resultados son consistentes cos de estudos anteriores que empregan tarefas de decisión similares e demostran deficiencias na toma de decisións relacionadas coa evitación de perdas entre persoas con adiccións a substancias [38], trastornos alimentarios [39], e IGD [16, 19]. Unha posible explicación para estes descubrimentos é que, mediante a repetición dos seus comportamentos de xogo, as persoas con IGD poden participar con máis frecuencia na resolución de problemas relacionados coa perda, o que os pode facer máis tolerantes ao castigo. Ademais, a nosa constatación de toma de decisións relacionadas coa perda é coherente coa presentación clínica de individuos con IGD que tenden a subvalorar as posibles consecuencias negativas da vida real para continuar a xogar en liña [2,40,41].

Estudos anteriores demostraron elevados comportamentos de risco de desvantaxe no dominio de ganancias entre individuos con trastornos relacionados coa adicción caracterizados por deficiencias no control de impulsos, como o xogo patolóxico [28] e dependencia do alcol [27]. Non obstante, nin os resultados de ANOVA nin as análises de proba por proba indicaron aumentos nas decisións arriscadas sobre ensaios de ganancias entre os suxeitos do IGA. Existen varias explicacións posibles para estas diferenzas. En concreto, os individuos con xogos de xogo patolóxicos presentan respostas de recompensa máis elevadas ás recompensas monetarias ou non monetarias [42], e isto pode provocar unha maior desvantaxe na toma de riscos no dominio de ganancia (fronte á perda), como se informou anteriormente [28]. Para os individuos con dependencia do alcol, o consumo de alcohol de longa duración e excesivo pode alterar as estruturas cerebrais e as funcións relacionadas, incluíndo rexións clave no procesamento de recompensas como a amígdala [43,44]. A evidencia indicou que os pacientes con lesións de amígdala demostraron déficits de decisión principalmente no dominio de ganancias [26]. Aínda que se necesita máis investigación para confirmar estas hipóteses, a ausencia dun maior risco de rendemento entre os suxeitos do IGD podería reflectir un procesamento relativamente normativo das recompensas monetarias (pero non as perdas) nesta poboación. Ademais, estes descubrimentos destacan a importancia de avaliar diferentes aspectos da toma de decisións en diferentes trastornos relacionados coa adicción.

As puntuacións de severidade da adicción a Internet foron positivas asociadas ao número de opcións de risco desventajosos que se realizaron na tarefa de Copas, o que indica que os suxeitos con maiores puntuacións de severidade de adicción a Internet tomaron decisións máis desvantaxes relacionadas con perdas de risco durante os ensaios de RD. Estes resultados están en consonancia cos estudos anteriores, que tamén informaron que a preferencia por alternativas de risco desvantaxe estaba asociada coa gravidade do IGD usando paradigmas similares, como a tarefa Game of Dice [15,16] e a tarefa de desconto de probabilidades [22]. Estes descubrimentos apoian a hipótese de que as deficiencias na toma de decisións relacionadas con perdas de risco están relacionadas co nivel de severidade da adicción a Internet (é dicir, puntuacións CIAS) e poden ser, polo tanto, un obxectivo terapéutico adecuado para o tratamento da IGD.

En xeral, os nosos resultados suxiren deficiencias na toma de decisións arriscadas no contexto de evitar a perda entre persoas con IGD. É necesaria máis investigación para establecer a base neurobiolóxica para estas alteracións. Unha hipótese é que a toma de decisións desventajosa no dominio de perda pode estar relacionada con alteracións no funcionamento cortico-estriatal entre individuos con IGD, como se informou entre persoas con adiccións ao comportamento e ás drogas [45-47]. En particular, a insula xoga un papel fundamental na bioloxía tanto da adicción como da toma de decisións [9,48,49] e está implicado na aprendizaxe de anticipación e evitar a perda [50]. Así, unha hipótese especulativa é que as deficiencias na toma de decisións relacionadas coa evitación de perdas poden estar relacionadas co funcionamento insular entre persoas con IGD.

Hai que destacar varias limitacións deste estudo. En primeiro lugar, dado que a IGD é máis frecuente entre os homes [1,32], este estudo non incluíu participantes femininas. Así, son necesarios máis estudos para avaliar a toma de decisións sobre beneficios e perdas entre as mulleres con IGD. En segundo lugar, a contratación de só estudantes universitarios limita a xeralización dos nosos achados. Aínda que os universitarios son unha das poboacións máis susceptibles ao IGD [5,33], os estudos futuros son necesarios para explorar a asociación entre a toma de riscos para beneficios e perdas potenciais e IGD dentro de mostras clínicas. Finalmente, son necesarios estudos con deseños lonxitudinais para investigar se as alteracións para a toma de decisións son consecuencia ou precursor do IGD.

En conclusión, este estudo é o primeiro en valorar a toma de decisións nos dominios de ganancias e perdas por separado entre estudantes universitarios con IGA usando a tarefa Copas. Os suxeitos con IGD demostraron un maior risco de tomar tendencias que os HC. Ademais, os suxeitos do IGD tomaron opcións significativamente máis arriscadas que os HC nos ensaios de RD no dominio de perda, pero non gañaron, e este deterioro estaba asociado á insensibilidade á magnitude do resultado e ao nivel de probabilidade relacionado con perdas de risco. Ademais, as puntuacións de severidade das adiccións a Internet asociabanse positivamente a opcións de risco desfavorecidas realizadas no dominio de perdas. En conxunto, estes descubrimentos suxiren que o proceso de perda de alteracións (fronte a ganancias) pode estar baixo os déficits de toma de decisións nesta poboación.

Información de apoio

Grazas

Os autores agradecen á doutora Elaine Bossard por proporcionar a demostración da versión orixinal da tarefa de Copas e ao doutor Shan Luo por axuda na análise de datos.

Contribucións do autor

Concibiron e deseñaron os experimentos: YWY PRC JTZ LYD QXL XYF. Realizaron os experimentos: YWY PRC SL LJW JTZ. Analizados os datos: YWY SL JTZ GC. Reactivos aportados / materiais / ferramentas de análise: JTZ XYF. Escribiu o artigo: YWY JTZ SWY XYF.

References

1. 1 Ko CH, Yen JY, Chen SH, Wang PW, Chen CS, et al. (2014) Avaliación dos criterios diagnósticos do trastorno de xogo en internet no DSM-5 entre adultos novos de Taiwán. J Psiquiatra Res 53: 103 – 110. doi: 10.1016 / j.jpsychires.2014.02.008. pmid: 24581573
   • Ver artigo
   • PubMed / NCBI
   • Google Scholar
2. 2 Petry NM, Rehbein F, Gentile DA, Lemmens JS, Rumpf HJ, et al. (2014) Un consenso internacional para avaliar o trastorno do xogo en internet mediante o novo enfoque DSM-5. Adicción 109: 1399 – 1406. doi: 10.1111 / add.12457. pmid: 24456155
3. Ver artigo
4. PubMed / NCBI
5. Google Scholar
6. Ver artigo
7. PubMed / NCBI
8. Google Scholar
9. 3 King DL, Delfabbro PH (2014) A psicoloxía cognitiva do trastorno de xogos en Internet. Clin Psychol Rev 34: 298 – 308. doi: 10.1016 / j.cpr.2014.03.006. pmid: 24786896
10. Ver artigo
11. PubMed / NCBI
12. Google Scholar
13. Ver artigo
14. PubMed / NCBI
15. Google Scholar
16. Ver artigo
17. PubMed / NCBI
18. Google Scholar
19. Ver artigo
20. PubMed / NCBI
21. Google Scholar
22. Ver artigo
23. PubMed / NCBI
24. Google Scholar
25. Ver artigo
26. PubMed / NCBI
27. Google Scholar
28. Ver artigo
29. PubMed / NCBI
30. Google Scholar
31. Ver artigo
32. PubMed / NCBI
33. Google Scholar
34. Ver artigo
35. PubMed / NCBI
36. Google Scholar
37. Ver artigo
38. PubMed / NCBI
39. Google Scholar
40. Ver artigo
41. PubMed / NCBI
42. Google Scholar
43. Ver artigo
44. PubMed / NCBI
45. Google Scholar
46. Ver artigo
47. PubMed / NCBI
48. Google Scholar
49. Ver artigo
50. PubMed / NCBI
51. Google Scholar
52. Ver artigo
53. PubMed / NCBI
54. Google Scholar
55. Ver artigo
56. PubMed / NCBI
57. Google Scholar
58. Ver artigo
59. PubMed / NCBI
60. Google Scholar
61. Ver artigo
62. PubMed / NCBI
63. Google Scholar
64. Ver artigo
65. PubMed / NCBI
66. Google Scholar
67. Ver artigo
68. PubMed / NCBI
69. Google Scholar
70. Ver artigo
71. PubMed / NCBI
72. Google Scholar
73. Ver artigo
74. PubMed / NCBI
75. Google Scholar
76. Ver artigo
77. PubMed / NCBI
78. Google Scholar
79. Ver artigo
80. PubMed / NCBI
81. Google Scholar
82. Ver artigo
83. PubMed / NCBI
84. Google Scholar
85. Ver artigo
86. PubMed / NCBI
87. Google Scholar
88. Ver artigo
89. PubMed / NCBI
90. Google Scholar
91. Ver artigo
92. PubMed / NCBI
93. Google Scholar
94. Ver artigo
95. PubMed / NCBI
96. Google Scholar
97. Ver artigo
98. PubMed / NCBI
99. Google Scholar
100. Ver artigo
101. PubMed / NCBI
102. Google Scholar
103. Ver artigo
104. PubMed / NCBI
105. Google Scholar
106. Ver artigo
107. PubMed / NCBI
108. Google Scholar
109. Ver artigo
110. PubMed / NCBI
111. Google Scholar
112. Ver artigo
113. PubMed / NCBI
114. Google Scholar
115. Ver artigo
116. PubMed / NCBI
117. Google Scholar
118. Ver artigo
119. PubMed / NCBI
120. Google Scholar
121. Ver artigo
122. PubMed / NCBI
123. Google Scholar
124. Ver artigo
125. PubMed / NCBI
126. Google Scholar
127. Ver artigo
128. PubMed / NCBI
129. Google Scholar
130. Ver artigo
131. PubMed / NCBI
132. Google Scholar
133. Ver artigo
134. PubMed / NCBI
135. Google Scholar
136. Ver artigo
137. PubMed / NCBI
138. Google Scholar
139. Ver artigo
140. PubMed / NCBI
141. Google Scholar
142. Ver artigo
143. PubMed / NCBI
144. Google Scholar
145. Ver artigo
146. PubMed / NCBI
147. Google Scholar
148. 4 Asociación Psiquiátrica da Asociación (2013) Manual de diagnóstico e estatística de trastornos mentais (5th ed.). Arlington, VA: Autor.
149. 5 Chou C, Condron L, Belland JC (2005) Unha revisión da investigación sobre adicción a Internet. Educ Psychol Rev 17: 363 – 388. doi: 10.1007 / s10648-005-8138-1.
150. 6 Ko CH, Hsiao S, Liu GC, Yen JY, Yang MJ, et al. (2010) As características da toma de decisións, o potencial de risco e a personalidade dos estudantes universitarios con adicción a Internet. Psychiat Res 175: 121 – 125. doi: 10.1016 / j.psychres.2008.10.004. pmid: 19962767
151. 7 Bechara A (2005) Toma de decisións, control de impulsos e perda de forza de vontade para resistir ás drogas: perspectiva neurocognitiva. Neurosci Nat 8: 1458 – 1463. doi: 10.1038 / nn1584. pmid: 16251988
152. 8 Lucantonio F, Stalnaker TA, Shaham Y, Niv Y, Schoenbaum G (2012) O impacto da disfunción orbitofrontal na adicción á cocaína. Neurosci Nat 15: 358 – 366. doi: 10.1038 / nn.3014. pmid: 22267164
153. 9 Paulus MP (2007) Disfuncións na toma de decisións en psiquiatría: alteración do procesamento homeostático? Ciencia 318: 602 – 606. doi: 10.1126 / science.1142997. pmid: 17962553
154. 10 Bechara A, Damasio H (2002) Toma de decisións e adicción (parte I): activación deteriorada de estados somáticos en individuos dependentes de substancias ao ponderar decisións con consecuencias futuras negativas. Neuropsicolóxica 40: 1675 – 1689. doi: 10.1016 / S0028-3932 (02) 00015-5. pmid: 11992656
155. 11 Bechara A, Dolan S, Hindes A (2002) Toma de decisións e adicción (parte II): Miopía para o futuro ou hipersensibilidade á recompensa? Neuropsicolóxica 40: 1690 – 1705. doi: 10.1016 / S0028-3932 (02) 00016-7. pmid: 11992657
156. 12 Marcas M, Roth-Bauer M, Driessen M, Markowitsch HJ (2008) Funcións executivas e toma de decisións arriscadas en pacientes con dependencia de opiáceos. Fármacos alcohólicos Depen 97: 64 – 72. doi: 10.1016 / j.drugalcdep.2008.03.017. pmid: 18485620
157. 13 Rogers RD, Everitt B, Baldacchino A, Blackshaw A, Swainson R, et al. (1999) Déficits disociables na cognición de toma de decisións de maltratadores crónicos de anfetamina, maltratadores de opiáceos, pacientes con danos focais na córtex prefrontal e voluntarios normais esgotados con triptófano: evidencia de mecanismos monoaminérxicos. Neuropsicofarmacol 20: 322 – 339. doi: 10.1016 / S0893-133X (98) 00091-8. pmid: 10088133
158. 14 Monterosso J, Ehrman R, Napier KL, O'Brien CP, Childress AR (2001) Tres tarefas de toma de decisións en pacientes dependentes da cocaína: ¿miden a mesma construción? Adicción 96: 1825 – 1837. doi: 10.1046 / j.1360-0443.2001.9612182512.x. pmid: 11784475
159. 15 Pawlikowski M, Marca M (2011) Excesivo xogo en internet e toma de decisións: ¿Os xogadores excesivos de World of Warcraft teñen problemas na toma de decisións en condicións de risco? Psychiat Res 188: 428 – 433. doi: 10.1016 / j.psychres.2011.05.017. pmid: 21641048
160. 16 Yao YW, Chen PR, Chen C, Wang LJ, Zhang JT, et al. (2014) O feito de non utilizar o feedback provoca déficits de decisión entre os xogadores excesivos de Internet. Psychiat Res 219: 583 – 588. doi: 10.1016 / j.psychres.2014.06.033. pmid: 25024056
161. 17 Sun D, ​​Chen Z, Ma N, Zhang X, Fu X, et al. (2009) Funcións de decisión e inhibición da resposta prepotente en usuarios excesivos de internet. Espectros CNS 14: 75 – 81. pmid: 19238122
162. 18 A impulsividade do comportamento dos adictos a Internet de S S (2012): evidencia da tarefa de xogo de Iowa. Acta Psychol Sin 44: 1523 – 1534. doi: 10.3724 / sp.j.1041.2012.01523
163. 19 Dong G, Hu Y, Lin X, Lu Q (2013) Que fai que os adictos a Internet continúen xogando en liña aínda que se enfrontan a graves consecuencias negativas? Posibles explicacións dun estudo fMRI. Biol Psychol 94: 282 – 289. doi: 10.1016 / j.biopsycho.2013.07.009. pmid: 23933447
164. 20 Dong G, Hu Y, Lin X (2013) Sensibilidades de recompensa / castigo entre os adictos a Internet: Implicacións para as súas condutas adictivas. Neuro-psicofo Prog 46: 139 – 145. doi: 10.1016 / j.pnpbp.2013.07.007. pmid: 23876789
165. 21 Dong G, Huang J, Du X (2011) Mellora da sensibilidade ás recompensas e diminución da sensibilidade á perda en persoas dependentes de Internet: Un estudo fMRI durante unha tarefa de adiviñación. J Psiquiatra Res 45: 1525 – 1529. doi: 10.1016 / j.jpsychires.2011.06.017. pmid: 21764067
166. 22 Lin X, Zhou H, Dong G, Du X (2015) Avaliación do risco deteriorada en persoas con trastorno de xogo en Internet: evidencia de resonancia magnética dunha tarefa de desconto de probabilidades. Neuro-Psicofo Prog 56C: 142 – 148. doi: 10.1016 / j.pnpbp.2014.08.016. pmid: 25218095
167. 23 Fujiwara J, Tobler PN, Taira M, Iijima T, Tsutsui KI (2009) Codificación segregada e integrada de recompensa e castigo na córtex cingulada. J Neurofisiol 101: 3284 – 3293. doi: 10.1152 / jn.90909.2008. pmid: 19339460
168. 24 Seymour B, Daw N, Dayan P, Singer T, Dolan R (2007) Codificación diferencial de perdas e ganancias no estriato humano. J Neurosci 27: 4826 – 4831. doi: 10.1523 / JNEUROSCI.0400-07.2007. pmid: 17475790
169. 25 Levin IP, Xue G, Weller JA, Reimann M, Lauriola M, et al. (2011) Un enfoque neuropsicolóxico para comprender a toma de riscos por posibles ganancias e perdas. Neurosci frontal 6: 15 – 15. doi: 10.3389 / fnins.2012.00015. pmid: 22347161
170. 26 Weller JA, Levin IP, Shiv B, Bechara A (2007) Correlacións neuronais da toma de decisións adaptativas para perdas e perdas de risco. Psychol Sci 18: 958 – 964. doi: 10.1111 / j.1467-9280.2007.02009.x. pmid: 17958709
171. 27 Brevers D, Bechara A, Cleeremans A, Kornreich C, Verbanck P, et al. (2014) Problemática na toma de decisións baixo risco en persoas con dependencia do alcol. Alcohol Clin Exp Res 38: 1924 – 1931. doi: 10.1111 / acer.12447. pmid: 24948198
172. 28 Brevers D, Cleeremans A, Goudriaan AE, Bechara A, Kornreich C, et al. (2012) A toma de decisións con ambigüidade pero non baixo risco está relacionada coa gravidade do xogo. Psychiat Res 200: 568 – 574. doi: 10.1016 / j.psychres.2012.03.053.
173. 29 Wesley MJ, Hanlon CA, Porrino LJ (2011) A mala decisión de tomar os usuarios de marihuana crónica está asociada cunha diminución da resposta funcional ás consecuencias negativas. Psiquiatra Res-Neuroim 191: 51 – 59. doi: 10.1016 / j.pscychresns.2010.10.002. pmid: 21145211
174. 30 Gowin JL, Stewart JL, May AC, Ball TM, Wittmann M, et al. (2014) Cingulado alterado e activación da corteza insular durante a toma de riscos na dependencia de metamfetamina: as perdas perden impacto. Adicción 109: 237 – 247. doi: 10.1111 / add.12354. pmid: 24033715
175. 31 Tang J, Yu Y, Du Y, Ma Y, Zhang D, et al. (2014) Prevalencia da adicción a internet e a súa asociación con sucesos de vida estresantes e síntomas psicolóxicos entre usuarios adolescentes de internet. Addict Behav 39: 744 – 747. doi: 10.1016 / j.addbeh.2013.12.010. pmid: 24388433
176. 32 Dalbudak E, Evren C, Topcu M, Aldemir S, Coskun KS, et al. (2013) Relación da adicción a Internet coa impulsividade e a gravidade da psicopatoloxía entre estudantes universitarios turcos. Psychiat Res 210: 1086 – 1091. doi: 10.1016 / j.psychres.2013.08.014. pmid: 23998359
177. 33 Ko CH, Yen JY, Chen SH, Yang MJ, Lin HC, et al. (2009) Criterios de diagnóstico propostos e a ferramenta de selección e diagnóstico da adicción a Internet en estudantes universitarios. Compr Psychiat 50: 378 – 384. doi: 10.1016 / j.comppsych.2007.05.019. pmid: 19486737
178. 34 Chen S, Weng L, Su Y, Wu H, Yang P (2003) Desenvolvemento dunha escala de adiccións a internet chinesa e o seu estudo psicométrico. Chino J Psychol 45: 279.
179. 35 Mak KK, Lai CM, Ko CH, Chou C, Kim DI, et al. (2014) Propiedades psicométricas da escala de adicción Chen Internet revisada (CIAS-R) en adolescentes chineses. J Abnorm Psychol infantil 42: 1237 – 1245. doi: 10.1007 / s10802-014-9851-3. pmid: 24585392
180. 36 Jasper JD, Bhattacharya C, Levin IP, Jones L, Bossard E (2013) A numeración como predictor de toma de decisións adaptadas de risco. J Behav Dec Realización de 26: 164 – 173. doi: 10.1002 / bdm.1748.
181. 37 Weller JA, Fisher PA (2013) Déficits de toma de decisións entre nenos maltratados. Maltrato infantil 18: 184 – 194. doi: 10.1177 / 1077559512467846. pmid: 23220788
182. 38 Ersche KD, Roiser JP, Clark L, London M, Robbins TW, et al. (2005) O castigo induce unha toma de decisións arriscada nos usuarios de opiáceos mantidos coa metadona, pero non nos usuarios de heroína ou voluntarios sans. Neuropsicofarmacol 30: 2115 – 2124. doi: 10.1038 / sj.npp.1300812. pmid: 15999147
183. 39 Svaldi J, Marca M, Tuschen-Caffier B (2010) Dificultades para a toma de decisións en mulleres con trastorno alimentario por infección. Apetito 54: 84 – 92. doi: 10.1016 / j.appet.2009.09.010. pmid: 19782708
184. 40 Robbins T, Clark L (2015) Adiccións condutuais. Curr Opin Neurobiol 30C: 66 – 72. doi: 10.1016 / j.conb.2014.09.005.
185. 41 Tao R, Huang X, Wang J, Zhang H, Zhang Y, et al. (2010) Criterios diagnósticos propostos para a adicción a internet Adicción 105: 556 – 564. doi: 10.1111 / j.1360-0443.2009.02828.x. pmid: 20403001
186. 42 Sescousse G, Barbalat G, Domenech P, Dreher JC (2013) Desequilibrio na sensibilidade aos diferentes tipos de recompensas no xogo patolóxico. Cerebro 136: 2527 – 2538. doi: 10.1093 / cerebro / awt126. pmid: 23757765
187. 43 Activación do cerebro como SM SM, Han DH, Min KJ, Kim BN, Cheong JH (2014) en resposta a indicios e ansiosos que provocan aversión relacionados co alcohol en pacientes con dependencia alcohólica. Fármacos: depén de alcohol doi: 141 / j.drugalcdep.124. pmid: 131
188. 44 Gilpin NW, Roberto M (2012) A modulación do neuropéptido da neuroplasticidade central da amígdala é un mediador clave da dependencia do alcol. Neurosci Biobehav Rev 36: 873 – 888. doi: 10.1016 / j.neubiorev.2011.11.002. pmid: 22101113
189. 45 Balodis IM, Kober H, Worhunsky PD, Stevens MC, Pearlson GD, et al. (2012) Diminución da actividade frontostriatal durante o procesamento de recompensas e perdas monetarias no xogo patolóxico. Biol Psychiat 71: 749 – 757. doi: 10.1016 / j.biopsych.2012.01.006. pmid: 22336565
190. 46 Gradin VB, Baldacchino A, Balfour D, Matthews K, Steele JD (2013) Actividade cerebral anormal durante unha tarefa de recompensa e perda en pacientes dependentes de opiáceos que reciben terapia de mantemento da metadona. Neuropsicofarmacol 39: 885 – 894. doi: 10.1038 / npp.2013.289. pmid: 24132052
191. 47 Yip SW, DeVito EE, Kober H, Worhunsky PD, Carroll KM, et al. (2014) Medidas de pretratamento da estrutura cerebral e da función cerebral de procesamento de recompensas na dependencia do cannabis: estudo exploratorio das relacións con abstinencia durante o tratamento conductual. Fármacos: Depósito de alcohol 140: 33 – 41 doi: 10.1016 / j.drugalcdep.2014.03.031. pmid: 24793365
192. 48 Naqvi NH, Bechara A (2010) A insula e a drogodependencia: unha visión interoceptiva do pracer, as urxencias e a toma de decisións. Función estrutural do cerebro 214: 435 – 450. doi: 10.1007 / s00429-010-0268-7. pmid: 20512364
193. 49 Noël X, Brevers D, Bechara A (2013) Un enfoque neurocognitivo para comprender a neurobioloxía da adicción. Curr Opin Neurobiol 23: 632 – 638. doi: 10.1016 / j.conb.2013.01.018. pmid: 23395462
194. 50 Samanez-Larkin GR, Hollon NG, Carstensen LL, Knutson B (2008) As diferenzas individuais na sensibilidade insular durante a anticipación da perda prevén a aprendizaxe por evitar. Psychol Sci 19: 320 – 323. doi: 10.1111 / j.1467-9280.2008.02087.x. pmid: 18399882