इंटरनेट और गेमिंग की लत: न्यूरोइमेजिंग स्टडीज (2012) की एक व्यवस्थित साहित्य समीक्षा

मस्तिष्क विज्ञान। 2012, 2(3), 347-374; डोई:10.3390 / brainsci2030347
 
दरिया जे कुस* तथा मार्क डी। ग्रिफ़िथ
 
इंटरनेशनल गेमिंग रिसर्च यूनिट, नॉटिंघम ट्रेंट यूनिवर्सिटी, नॉटिंघम NG1 4BU, UK
 
* वह लेखक जिससे पत्रव्यवहार किया जाना चाहिए।
 
प्राप्त: 28 जून 2012; संशोधित रूप में: 24 अगस्त 2012 / स्वीकृत: 28 अगस्त 2012 / प्रकाशित: 5 सितंबर 2012
 
(यह लेख विशेषांक का है नशा और न्यूरोएडेप्टेशन)

सार:

पिछले एक दशक में, अनुसंधान ने यह सुझाव दिया है कि अत्यधिक इंटरनेट का उपयोग व्यवहार की लत के विकास को जन्म दे सकता है। इंटरनेट की लत को मानसिक स्वास्थ्य के लिए एक गंभीर खतरा माना गया है और इंटरनेट के अत्यधिक उपयोग को विभिन्न प्रकार के नकारात्मक मनोसामाजिक परिणामों से जोड़ा गया है। इस समीक्षा का उद्देश्य उन सभी अनुभवजन्य अध्ययनों की पहचान करना है, जो न्यूरोसाइजिंग तकनीकों का इस्तेमाल करते हुए एक न्यूरोसाइंटिफिक दृष्टिकोण से इंटरनेट और गेमिंग की लत की उभरती मानसिक स्वास्थ्य समस्या पर प्रकाश डालते हैं।

न्यूरोइमेजिंग अध्ययन पारंपरिक सर्वेक्षण और व्यवहार अनुसंधान पर एक लाभ प्रदान करते हैं क्योंकि इस पद्धति के साथ, विशेष मस्तिष्क क्षेत्रों को भेद करना संभव है जो लत के विकास और रखरखाव में शामिल हैं। 18 अध्ययनों की पहचान करते हुए एक व्यवस्थित साहित्य खोज की गई थी। ये अध्ययन विभिन्न स्तरों पर विभिन्न प्रकार के व्यसनों, विशेष रूप से पदार्थ-संबंधित व्यसनों और इंटरनेट और गेमिंग की लत के बीच समानता के लिए सम्मोहक साक्ष्य प्रदान करते हैं।

आणविक स्तर पर, इंटरनेट की लत एक समग्र इनाम की कमी की विशेषता है जो डोपामिनर्जिक गतिविधि को कम करती है।

तंत्रिका सर्किट्री के स्तर पर, इंटरनेट और गेमिंग की लत ने न्यूरोएडेप्टेशन और संरचनात्मक परिवर्तनों का नेतृत्व किया जो कि लत से जुड़े मस्तिष्क क्षेत्रों में लंबे समय तक वृद्धि हुई गतिविधि के परिणामस्वरूप होता है।

एक व्यवहारिक स्तर पर, इंटरनेट और गेमिंग एडिक्ट्स विभिन्न डोमेन में उनके संज्ञानात्मक कामकाज के संबंध में संकुचित दिखाई देते हैं।

कागज से पता चलता है कि इंटरनेट और गेमिंग की लत के विकास से जुड़े न्यूरोनल सहसंबंधों को समझना भविष्य के अनुसंधान को बढ़ावा देगा और लत उपचार दृष्टिकोणों के विकास का मार्ग प्रशस्त करेगा।

कीवर्ड: इंटरनेट की लत; गेमिंग की लत; न्यूरोइमेजिंग; साहित्य की समीक्षा

 

1. परिचय

पिछले एक दशक में, अनुसंधान ने यह सुझाव दिया है कि अत्यधिक इंटरनेट का उपयोग व्यवहार की लत के विकास को जन्म दे सकता है (जैसे, -1,2,3,4])। नैदानिक ​​साक्ष्यों से पता चलता है कि इंटरनेट व्यसनी कई बायोप्सीकोसियल लक्षणों और परिणामों का अनुभव करते हैं [5]। इनमें पारंपरिक रूप से पदार्थ से संबंधित व्यसनों से संबंधित लक्षण शामिल हैं, जैसे कि नमकीनता, मनोदशा संशोधन, सहिष्णुता, वापसी के लक्षण, संघर्ष, और रिलेप्स [6]. इंटरनेट की लत में एक संभावित बीमारी मूल्य, जैसे गेमिंग, खरीदारी, जुआ या सामाजिक नेटवर्किंग के साथ इंटरनेट गतिविधियों का एक विषम स्पेक्ट्रम शामिल है।। गेमिंग इंटरनेट की लत के बाद के निर्माण के एक हिस्से का प्रतिनिधित्व करता है, और गेमिंग की लत आज तक इंटरनेट की लत का सबसे व्यापक रूप से अध्ययन किया जाने वाला विशिष्ट रूप प्रतीत होता है। [7]। मानसिक स्वास्थ्य पेशेवरों और शोधकर्ताओं के व्यापक प्रस्तावों में मानसिक विकार के नैदानिक ​​और सांख्यिकीय मैनुअल (डीएसएम-वी) के आगामी पांचवें संस्करण में मानसिक विकार के रूप में इंटरनेट की लत को शामिल करने के व्यापक प्रस्ताव आएंगे, क्योंकि अमेरिकी मनोचिकित्सा एसोसिएशन इंटरनेट का उपयोग विकार शामिल करने के लिए स्वीकार किए जाते हैं। मानसिक स्वास्थ्य समस्या के रूप में आगे वैज्ञानिक जांच के योग्य [8].

इंटरनेट के अत्यधिक उपयोग को विभिन्न प्रकार के नकारात्मक मनोसामाजिक परिणामों से जोड़ा गया है। इनमें मानसिक विकार शामिल हैं जैसे कि अवसाद, जुनूनी-बाध्यकारी और अन्य चिंता विकार, अवसाद आदि।9], और हदबंदी [10], साथ ही व्यक्तित्व लक्षण और विकृति विज्ञान, जैसे अंतर्मुखता और मनोवैज्ञानिकता [11]। प्रचलन अनुमान 2% से लेकर है [12] 15% [13], संबंधित समाजशास्त्रीय संदर्भ के आधार पर, नमूना, और मूल्यांकन मापदंड का उपयोग किया। इंटरनेट की लत को व्यापक ब्रॉडबैंड उपयोग, विशेषकर दक्षिण कोरिया और चीन के साथ एशियाई देशों में मानसिक स्वास्थ्य के लिए गंभीर खतरा माना जाता है [14].

 

 

1.1। न्यूरोइमेजिंग का उदय

कार्टेशियन द्वैतवाद के अनुसार, फ्रांसीसी दार्शनिक डेसकार्टेस ने यह देखने की वकालत की कि मन एक इकाई है जो शरीर से अलग है [15]। हालांकि, संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान ने उसे गलत साबित कर दिया है और मन की मायावी इकाई के साथ शरीर की भौतिक इकाई को समेट लिया है [16]। आधुनिक न्यूरोइमेजिंग तकनीक मस्तिष्क की संरचना और गतिविधि को मापने और चित्रित करके वास्तविक व्यवहार (यानी, डेसकार्टेस के चलती शरीर) के लिए संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं (यानी, डेसकार्टेस सोच दिमाग) को जोड़ती है। इनाम, प्रेरणा, स्मृति और संज्ञानात्मक नियंत्रण से जुड़े मस्तिष्क क्षेत्रों में परिवर्तित गतिविधि लत के साथ जुड़ी हुई है [17].

अनुसंधान ने शास्त्रीय और संचालक कंडीशनिंग के माध्यम से नशीली दवाओं के विकास के तंत्रिका संबंधी संबंधों को संबोधित किया है [18,19]। यह पाया गया है कि किसी पदार्थ के स्वैच्छिक और नियंत्रित उपयोग के प्रारंभिक चरणों के दौरान, दवा का उपयोग करने का निर्णय विशिष्ट मस्तिष्क क्षेत्रों, अर्थात् प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स (पीएफसी) और वेंट्रल स्ट्रिएटम (वीएस) द्वारा किया जाता है। जैसा कि उपयोग करने और मजबूरी विकसित करने की आदत विकसित होती है, मस्तिष्क की गतिविधि में परिवर्तन होता है कि स्ट्रैपटम (डीएस) के पृष्ठीय क्षेत्र डोपामिनर्जिक संक्रमण (यानी, डोपामाइन रिलीज) के माध्यम से तेजी से सक्रिय हो जाते हैं [20]। लंबे समय तक नशीली दवाओं के प्रयोग से मस्तिष्क डोपामिनर्जिक मार्गों में परिवर्तन होता है (विशेष रूप से पूर्वकाल सिंगुलेट (एसी), ऑर्बिटोफ्रंटल कॉर्टेक्स (ओएफसी), और नाभिक accumbens (NAc) जो जैविक पुरस्कार के प्रति संवेदनशीलता में कमी का कारण बन सकता है और यह व्यक्ति के व्यक्तित्व को कम कर देता है। दवाओं को लेने और अंततः लेने पर नियंत्रण।]21,22]। आणविक स्तर पर, लंबे समय तक अवसाद (लि।, यानी, अन्तर्ग्रथनी गतिविधि की कमी) को पदार्थ से संबंधित व्यसनों के परिणामस्वरूप मस्तिष्क के अनुकूलन से जोड़ा गया है [23]। लंबे समय तक सेवन के कारण नशीली दवाओं की लत हो जाती है, क्योंकि वेंट्रल टेक्टेनाल क्षेत्र में सिनैप्टिक ताकत बढ़ जाती है, और इसलिए नाभिक में ग्लूटामेट की लिम्फेंस बढ़ जाती है, जिसके परिणामस्वरूप लालसा होती है [24].

एक ही समय में, मस्तिष्क (यानी, एनएसी, ओएफसी, डीएलपीएफसी) लालसा के माध्यम से दवा के संकेतों (जैसे, उपलब्धता, विशेष संदर्भ) के प्रति उत्तरदायी हो जाता है [21,25]। नशीली दवाओं के उपयोग के लिए तरस विभिन्न मस्तिष्क क्षेत्रों के बीच एक जटिल बातचीत शामिल है। आवर्तक दवा के सेवन के बाद नाभिक में होने वाली गतिविधि दवा के संकेतों और दवा के मजबूत प्रभावों के बीच सीखने के संघों की ओर ले जाती है [26]। इसके अलावा, ऑर्बिटोफ्रॉन्स्टल कॉर्टेक्स, व्यवहार में संलग्न करने के लिए प्रेरणा के लिए महत्वपूर्ण है, स्मृति कार्यों से जुड़े मुख्य मस्तिष्क क्षेत्रों के रूप में एमिग्डाला (एएमजी) और हिप्पोकैम्पस (हिप्प) एक पदार्थ के लिए नशे और लालसा में भूमिका निभाते हैं [17].

प्राकृतिक पुरस्कार, जैसे कि भोजन, प्रशंसा, और / या सफलता धीरे-धीरे अपने वंशानुगत मूल्य को खो देती है। पुरस्कृत व्यवहार और दवाओं के सेवन की आदत के कारण, एक विशेषता लत लक्षण विकसित होता है (यानी, सहिष्णुता)। वांछित प्रभाव उत्पन्न करने के लिए पदार्थ की बढ़ती मात्रा या संबंधित व्यवहारों में व्यस्तता की आवश्यकता होती है। नतीजतन, इनाम प्रणाली की कमी हो जाती है। यह एंटीवायरल सिस्टम की सक्रियता की ओर जाता है जो जैविक पुनर्निवेशक को सुखद के रूप में अनुभव करने के लिए नशे की क्षमता को कम करता है। इसके बजाय, उसे मज़बूत करने के लिए, बड़ी मात्रा में (यानी, सहिष्णुता विकसित होती है), पुरस्कारों का अनुभव करने के लिए, मजबूत रोधक की आवश्यकता होती है।27]। इसके अलावा, संयम के दौरान मेसोकोर्टिसोलिम्बिक मार्गों में डोपामाइन की कमी विशेषता वापसी के लक्षणों की व्याख्या करती है। ये नए सिरे से दवा सेवन से मुकाबला किया जाएगा [17]। पलायन और एक दुष्चक्र के चक्र का विकास परिणाम हैं [28]। पुरस्कृत व्यवहार में लंबे समय तक नशीली दवाओं का सेवन और / या सगाई, मस्तिष्क में परिवर्तन की ओर जाता है, जिसमें प्रीफ्रंटल क्षेत्रों में शिथिलता शामिल है, जैसे कि ओएफसी और सिंगुलेट गाइरस (सीजी) [17,29].

अनुसंधान इंगित करता है कि मस्तिष्क गतिविधि परिवर्तन आम तौर पर पदार्थ से संबंधित व्यसनों से जुड़े होते हैं, व्यवहार में अनिवार्य जुड़ाव के बाद होते हैं, जैसे कि पैथोलॉजिकल जुआ [30]। इसके अनुरूप, यह अनुमान लगाया जाता है कि इसी तरह के तंत्र और परिवर्तन इंटरनेट और गेमिंग की लत में शामिल हैं। इसलिए इस समीक्षा का उद्देश्य आज तक सभी सहकर्मी-समीक्षित अनुभवजन्य अध्ययनों की पहचान करना है जो न्यूरोइमेजिंग तकनीकों का उपयोग करते हुए एक न्यूरोसाइंटिकल परिप्रेक्ष्य से इंटरनेट और गेमिंग की लत की उभरती मानसिक स्वास्थ्य समस्या पर प्रकाश डालते हैं। मोटे तौर पर न्यूरोइमेजिंग में कई विशिष्ट तकनीकें शामिल हैं। ये इलेक्ट्रोएन्सेफ्लोग्राम (ईईजी), पॉज़िट्रॉन एमिशन टोमोग्राफी (पीईटी), एसपीईटी सिंगल फोटॉन एमिशन कंप्यूटेड टोमोग्राफी (एसपीईसीई), फंक्शनल मैग्नेटिक रेजोनेंस इमेजिंग (एफएमआरआई), और वैक्सिल-आधारित मॉर्फोमेट्री (वीबीएम) जैसे स्ट्रक्चरल रेजोनेंस इमेजिंग (एसएमआरआई) हैं। , और डिफ्यूजन-टेन्सर इमेजिंग (DTI)। इंटरनेट पर अध्ययन और गेमिंग की लत के लिए इन तकनीकों का उपयोग करने वाले अध्ययनों की जांच करने से पहले इन्हें संक्षेप में समझाया गया है।

 

 

1.2। न्यूरोइमेजिंग के प्रकार नशे की लत मस्तिष्क गतिविधि का अध्ययन करने के लिए उपयोग किया जाता है

इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राम (ईईजी): ईईजी के साथ, सेरेब्रल कॉर्टेक्स में तंत्रिका गतिविधि को मापा जा सकता है। प्रतिभागियों के सिर के विशिष्ट क्षेत्रों (यानी, पूर्वकाल, पीछे, बाएं और दाएं) के लिए कई इलेक्ट्रोड तय किए जाते हैं। ये इलेक्ट्रोड न्यूरोनल सिनैप्स के उत्तेजना से उत्पन्न होने वाले इलेक्ट्रोड के जोड़े के बीच वोल्टेज में उतार-चढ़ाव (यानी, वर्तमान प्रवाह) को मापते हैं [31]। घटना से संबंधित क्षमता (ईआरपी) के साथ, मस्तिष्क और व्यवहार के बीच संबंधों को एक उत्तेजना के लिए इलेक्ट्रोफिजियोलॉजिकल न्यूरोनल प्रतिक्रिया के माध्यम से मापा जा सकता है [32].

पोजीट्रान उत्सर्जन टोमोग्राफी (पीईटी): पीईटी एक न्यूरोइमेजिंग विधि है जो आणविक स्तर पर मस्तिष्क के कार्य के अध्ययन की अनुमति देता है। पीईटी अध्ययन में, मस्तिष्क में चयापचय गतिविधि को पॉज़िट्रॉन उत्सर्जन (यानी, सकारात्मक रूप से चार्ज किए गए इलेक्ट्रॉनों) से फोटॉन के माध्यम से मापा जाता है। इस विषय को रेडियोधर्मी 2-deoxyglucose (2-DG) समाधान के साथ इंजेक्ट किया जाता है जो मस्तिष्क में सक्रिय न्यूरॉन्स द्वारा लिया जाता है। न्यूरॉन्स और पॉज़िट्रॉन उत्सर्जन में एक्सएनयूएमएक्स-डीजी की मात्रा का उपयोग मस्तिष्क में चयापचय गतिविधि को निर्धारित करने के लिए किया जाता है। इस प्रकार, किसी विशेष कार्य के प्रदर्शन के दौरान न्यूरोनल गतिविधि को मैप किया जा सकता है। मैंndateral न्यूरोट्रांसमीटर पीईटी से अलग हो सकते हैं, जो एमआरआई तकनीकों पर बाद के लाभकारी बनाता है। यह गतिविधि वितरण को विस्तार से माप सकता है। पीईटी में सीमाएं अपेक्षाकृत कम स्थानिक रिज़ॉल्यूशन, स्कैन प्राप्त करने के लिए आवश्यक समय, साथ ही संभावित विकिरण जोखिम शामिल हैं [33].

सिंगल फोटॉन एमिशन कंप्यूटेड टोमोग्राफी (SPECT): SPECT PET का एक सबफॉर्म है। पीईटी के समान, एक रेडियोधर्मी पदार्थ (एक "ट्रेसर") को रक्त प्रवाह में इंजेक्ट किया जाता है जो तेजी से मस्तिष्क की यात्रा करता है। विशिष्ट मस्तिष्क क्षेत्रों में चयापचय गतिविधि जितनी मजबूत होगी, गामा किरणों का संवर्धन उतना ही मजबूत होगा। उत्सर्जित विकिरण को मस्तिष्क की परतों के अनुसार मापा जाता है, और कम्प्यूटरीकृत गतिविधियों का कम्प्यूटरीकरण तकनीकों का उपयोग करके किया जाता है। पीईटी के विपरीत, SPECT व्यक्तिगत फोटॉनों की गिनती के लिए अनुमति देता है, हालांकि, इसका रिज़ॉल्यूशन खराब है क्योंकि SPECT के साथ, रिज़ॉल्यूशन गामा कैमरा की निकटता पर निर्भर करता है जो न्यूरोनल रेडियोधर्मिता को मापता है [34].

कार्यात्मक चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग (fMRI): एफएमआरआई के साथ, मस्तिष्क में रक्त ऑक्सीजन के स्तर में बदलाव को मापा जाता है जो न्यूरोनल गतिविधि का संकेत होता है। विशेष रूप से, मस्तिष्क में डीऑक्सीहेमोग्लोबिन (यानी, हीमोग्लोबिन जिसे ऑक्सीजन जारी किया गया है) में ऑक्सीहीमोग्लोबिन (अर्थात, हीमोग्लोबिन में रक्त में ऑक्सीजन होता है) के अनुपात का मूल्यांकन किया जाता है क्योंकि "सक्रिय" मस्तिष्क क्षेत्रों में रक्त का प्रवाह अधिक ग्लूकोज परिवहन करने के लिए बढ़ता है, साथ ही साथ। अधिक ऑक्सीजन युक्त हीमोग्लोबिन अणुओं में। मस्तिष्क में इस चयापचय गतिविधि का मूल्यांकन संरचनात्मक एमआरआई के सापेक्ष मस्तिष्क की अधिक विस्तृत और विस्तृत इमेजिंग के लिए अनुमति देता है। इसके अतिरिक्त, एफएमआरआई के लाभों में ब्रेन इमेजिंग की गति, स्थानिक संकल्प, और पीईटी स्कैन के सापेक्ष संभावित स्वास्थ्य जोखिम की अनुपस्थिति शामिल है। [35].

संरचनात्मक चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग (sMRI): sMRI मस्तिष्क आकृति विज्ञान की छवि के लिए कई प्रकार की तकनीकों का उपयोग करता है [36].

  • ऐसी ही एक तकनीक है वोक्सल-आधारित मॉर्फोमेट्री (VBM)। वीबीएम का उपयोग मस्तिष्क के क्षेत्रों की मात्रा और ग्रे और सफेद पदार्थ के घनत्व की तुलना करने के लिए किया जाता है [37].
  • एक और sMRI तकनीक डिफ्यूजन-टेन्सर इमेजिंग (DTI) है। DTI एक विधि है जिसका उपयोग श्वेत पदार्थ को चित्रित करने के लिए किया जाता है. यह मस्तिष्क में पानी के अणुओं के प्रसार का आकलन करता है जो आंशिक अनिसोट्रॉपी (एफए) का उपयोग करके परस्पर मस्तिष्क संरचनाओं की पहचान करने में मदद करता है। यह माप फाइबर घनत्व, अक्षीय व्यास, और सफेद पदार्थ में माइलिनेशन का सूचक है [38].

 

 

2। तरीका

डेटाबेस ऑफ नॉलेज का उपयोग करके एक व्यापक साहित्य खोज की गई। निम्नलिखित खोज शब्द (और उनके डेरिवेटिव) को इंटरनेट उपयोग के संबंध में दर्ज किया गया था: "लत", "अतिरिक्त", "समस्या", और "मजबूरी"। इसके अलावा, अतिरिक्त अध्ययनों की पहचान पूरक स्रोतों से की गई थी, जैसे कि Google विद्वान, और इन्हें अधिक समावेशी साहित्य समीक्षा बनाने के लिए जोड़ा गया था। अध्ययनों को निम्नलिखित समावेशन मानदंडों के अनुसार चुना गया था। अध्ययन में (i) इंटरनेट या ऑनलाइन गेमिंग की लत या न्यूरोलॉजिकल कार्यप्रणाली पर गेमिंग के प्रत्यक्ष प्रभावों का आकलन करना था, (ii) न्यूरोइमेजिंग तकनीकों का उपयोग करना, (iii) एक सहकर्मी की समीक्षा की गई पत्रिका में प्रकाशित होना और (iv) में पूर्ण पाठ के रूप में उपलब्ध होना। अंग्रेजी भाषा। साहित्य की खोज के लिए कोई समय अवधि निर्दिष्ट नहीं की गई थी, क्योंकि न्यूरोइमेजिंग तकनीक अपेक्षाकृत नई हैं, जिससे कि अध्ययन हाल ही में होने की उम्मीद थी (यानी, लगभग सभी एक्सएनयूएमएक्स और एक्सएनयूएमएक्स के बीच प्रकाशित हुए हैं)।

3. परिणाम

कुल 18 अध्ययनों की पहचान की गई थी जो समावेशन मानदंडों को पूरा करते थे। उनमें से, आठ अध्ययनों में डेटा अधिग्रहण की विधि fMRI थी [39,40,41,42,43,44,45,46] और sMRI दो अध्ययनों में [47,48], दो अध्ययनों ने PET स्कैन का उपयोग किया [49,50], जिनमें से एक ने इसे एमआरआई के साथ जोड़ा।49], एक इस्तेमाल किया SPECT [51], और छह अध्ययनों ने ईईजी का उपयोग किया।52,53,54,55,56,57]। यह भी ध्यान दिया जाना चाहिए कि इनमें से दो वास्तव में एक पत्र के रूप में प्रकाशित एक के साथ एक ही अध्ययन थे [53] और एक पूर्ण कागज के रूप में प्रकाशित [54]। एक अध्ययन [57] सभी मानदंडों को पूरा किया, लेकिन बाहर रखा गया क्योंकि इंटरनेट की लत के निदान के विवरण वैध निष्कर्ष बनाने के लिए अपर्याप्त थे। इसके अलावा, दो अध्ययनों ने सीधे इंटरनेट और गेमिंग की लत का आकलन नहीं किया [43,50], लेकिन एक प्रयोगात्मक प्रतिमान का उपयोग करते हुए न्यूरोलॉजिकल गतिविधि पर गेमिंग के प्रत्यक्ष प्रभावों का आकलन किया, और इसलिए समीक्षा में बनाए रखा गया था। शामिल अध्ययनों पर विस्तृत जानकारी प्रस्तुत की गई है टेबल 1.

3.1। एफएमआरआई अध्ययन

होफ्ट एट अल। [43] 22 स्वस्थ छात्रों (आयु सीमा = 19-23 वर्ष; 11 महिलाओं) के बीच कंप्यूटर-गेम खेलने के दौरान मेसोकोर्टिकोलिम्बिक प्रणाली में लिंग अंतर की जांच की। सभी प्रतिभागियों को fMRI (3.0-T सिग्ना स्कैनर (जनरल इलेक्ट्रिक, मिल्वौकी, WI, USA) से गुजरना पड़ा, लक्षण जाँच सूची 90-R को पूरा किया।58], और NEO- व्यक्तित्व इन्वेंटरी-आर [59]। FMRI को 40-s बॉल गेम के 24 ब्लॉकों के दौरान किया गया था, जिसका लक्ष्य अंतरिक्ष हासिल करना या इसी तरह की नियंत्रण स्थिति है जिसमें एक विशिष्ट गेम गोल (जैसा कि इसके संरचनात्मक मेकअप के आधार पर) शामिल नहीं था। परिणामों ने संकेत दिया कि तंत्रिका सर्किटियों का एक सक्रियण था जो प्रयोगात्मक स्थिति में इनाम और लत में शामिल हैं (यानी, इनसुला, एनएसी, डीएलपीएफसी और ओएफसी)। नतीजतन, एक वास्तविक गेम गोल की उपस्थिति (सबसे पारंपरिक ऑनलाइन गेम की एक विशेषता जो शुद्ध भूमिका निभाने वाले गेम के बजाय नियम-आधारित हैं), व्यवहार के माध्यम से मस्तिष्क की गतिविधि को संशोधित करती है। यहां, एक स्पष्ट कारण और प्रभाव संबंध स्पष्ट है, जो निष्कर्षों में ताकत जोड़ता है।

परिणामों से यह भी पता चला कि पुरुष प्रतिभागियों में महिलाओं की तुलना में मेसोकोर्टिकोलिम्बिक इनाम प्रणाली में एक बड़ा सक्रियण (आरएनएसी, ब्लोएफसी, आरएएमजी) और कार्यात्मक कनेक्टिविटी (एलएनएसी, आरएएमजी) था। इसके बाद के परिणामों ने संकेत दिया कि गेम खेलने से सही इंसुला (आरआई; सिग्नल ऑटोनोमिक अराउंड), राइट डोरसो-लेटरल पीएफसी (अधिकतम इनाम या परिवर्तन व्यवहार), द्विपक्षीय प्रीमोटर कॉर्टिस (ब्लेपएमसी), इनाम की तैयारी और प्रेडिनस, एलएनएसी और; आराम करने वाले राज्य की तुलना में rOFC (दृश्य प्रसंस्करण में शामिल क्षेत्र, दृश्य-स्थानिक ध्यान, मोटर फ़ंक्शन और सेंसोरी-मोटर परिवर्तन) [43]। इंसुला को जोखिम और इनाम से संबंधित निर्णय लेने की प्रक्रियाओं को जोड़कर नशे की लत के लिए जागरूक करने की लालसा में फंसाया गया है। इंसुला डिसफंक्शन तंत्रिका संबंधी गतिविधियों की व्याख्या कर सकता है जो रिलैप्स का संकेत है [60]। अपनी प्रयोगात्मक प्रकृति के कारण, यह अध्ययन स्वस्थ (यानी, गैर-आदी) आबादी में गेमिंग के परिणामस्वरूप idiosyncratic मस्तिष्क सक्रियण में अंतर्दृष्टि प्रदान करने में सक्षम था।

तालिकाटेबल 1. शामिल अध्ययन।   

प्रदर्शन तालिका के लिए यहां क्लिक करें

 

को एट अल अल। [44] दस पुरुष ऑनलाइन गेमिंग व्यसनी (एक्सएनयूएमएक्स हा सप्ताह से अधिक के लिए Warcraft की दुनिया खेल) के बीच ऑनलाइन गेम में संलग्न करने के लिए मस्तिष्क के क्षेत्रों का आकलन करके ऑनलाइन गेमिंग की लत के तंत्रिका सब्सट्रेट्स की पहचान करने का प्रयास किया, जो दस पुरुष नियंत्रण (जिनके ऑनलाइन उपयोग की तुलना में) एक दिन में दो घंटे से भी कम था)। सभी प्रतिभागियों ने कॉलेज के छात्रों (DCIA-C;) के लिए इंटरनेट एडिक्शन के लिए डायग्नोस्टिक क्राइटेरिया पूरा किया;74]), मिनी-इंटरनेशनल न्यूरोसाइकिएट्रिक इंटरव्यू [75], चेन इंटरनेट एडिक्शन स्केल (CIAS) [71], शराब उपयोग विकार पहचान परीक्षण (AUDIT) [76], और निकोटीन डिपेंडेंस (FTND) के लिए फागस्ट्रॉम टेस्ट [77]। लेखकों ने fMRI स्कैनिंग (3T MRscanner) के दौरान गेमिंग-संबंधी और युग्मित मोज़ेक चित्र प्रस्तुत किए, और दोनों स्थितियों में BOLD संकेतों में विरोधाभासों का विश्लेषण क्यू प्रतिक्रियाशीलता प्रतिमान का उपयोग करके किया गया [25]। परिणाम संकेतित लालसा से प्रेरित हैं जो पदार्थ निर्भरता वाले लोगों में आम है। गेमिंग एडिक्ट्स के बीच एक प्रासंगिक मस्तिष्क सक्रियण था, जो गेम के प्रासंगिक संकेतों की प्रस्तुति को नियंत्रित करने की तुलना में और मोज़ेक चित्रों की प्रस्तुति की तुलना में rOFC, rNAc, blAC, mFC, rDLPFC और सही caudate nucleus (rCN) शामिल है। यह सक्रियण गेमिंग आग्रह और गेमिंग अनुभव को याद करने के साथ सहसंबद्ध है। यह तर्क दिया गया कि ऑनलाइन गेमिंग की लत सहित विभिन्न व्यसनों का एक समान जैविक आधार है। इस अध्ययन की अर्ध-प्रायोगिक प्रकृति है कि एक प्रयोगात्मक और नियंत्रित सेटिंग में कृत्रिम रूप से प्रेरित लालसा ने लेखकों को समूह के मतभेदों के आधार पर निष्कर्ष बनाने की अनुमति दी, और इस प्रकार अधिक पारंपरिक के लक्षणों से जुड़े मस्तिष्क क्षेत्रों की सक्रियता के लिए ऑनलाइन गेमिंग की लत की स्थिति को जोड़ा ( अर्थात, पदार्थ-संबंधी) व्यसनों।

हान एट अल। [42] सात सप्ताह की अवधि में खेलने वाले विश्वविद्यालय के छात्रों में वीडियो गेम खेलने से पहले और दौरान मस्तिष्क गतिविधि में अंतर का आकलन किया। सभी प्रतिभागियों ने बेक डिप्रेशन इन्वेंटरी को पूरा किया [78], इंटरनेट एडिक्शन स्केल [67], और इंटरनेट वीडियो गेम खेलने की लालसा का आकलन करने के लिए एक 7-पॉइंट विज़ुअल एनालॉग स्केल (VAS)। इस नमूने में 21 विश्वविद्यालय के छात्र (14 पुरुष; माध्य आयु = 24.1 वर्ष, SD = NNUMX; कंप्यूटर का उपयोग = 2.6, SD = 3.6 ha day; मतलब IAS स्कोर = 1.6, SD = 38.6) शामिल थे। इन्हें आगे दो समूहों में विभाजित किया गया: अत्यधिक इंटरनेट गेमिंग समूह (जिन्होंने एक्सएनयूएमएक्स-दिन की अवधि में एक दिन में एक्सएनयूएमएक्स मिनट से अधिक के लिए इंटरनेट वीडियो गेम खेला; एन = एक्सएनयूएमएक्स), और सामान्य खिलाड़ी समूह (जिन्होंने एक्सएनयूएमएक्स मिनट से कम खेला है उसी अवधि में दिन; n = 8.3)। लेखकों ने एक्सएनयूएमएक्सटी रक्त ऑक्सीजन स्तर पर निर्भर एफएमआरआई (फिलिप्स अचीवा एक्सएनयूएमएक्स टेस्ला TX स्कैनर का उपयोग करके) का इस्तेमाल किया और रिपोर्ट की कि पूर्वकाल के सिंगुलेट और ऑर्बिटोफ्रॉन्स्टल कॉर्टेक्स में मस्तिष्क की गतिविधि सामान्य इंटरनेट गेम खेल के संकेतों के बाद समूह के अत्यधिक इंटरनेट गेम के बीच सामान्य खिलाड़ियों के सापेक्ष बढ़ी है। उन्होंने यह भी बताया कि सभी प्रतिभागियों के लिए पूर्वकाल सिंगुलेट में बढ़ी गतिविधि के साथ इंटरनेट वीडियो गेम के लिए लालसा बढ़ी है। यह अर्ध-प्रायोगिक अध्ययन इसके लिए व्यावहारिक है क्योंकि इसने न केवल एक सामान्य खिलाड़ी नियंत्रण समूह की तुलना में ऑनलाइन गेमिंग एडिक्ट्स में एक डिसिमिलर मस्तिष्क गतिविधि के लिए साक्ष्य की पेशकश की, बल्कि यह मस्तिष्क सक्रियण को भी स्पष्ट करता है जो दोनों समूहों में खेलने के परिणामस्वरूप होता है। यह इंगित करता है कि (i) ऑनलाइन गेम के लिए तरसना लत की स्थिति के बावजूद मस्तिष्क की गतिविधि को बदल देता है और इसलिए इसे लत के एक (prodromal) लक्षण के रूप में देखा जा सकता है, और यह (ii) आदी खिलाड़ियों को गैर-व्यसनी ऑनलाइन गेमर्स से अलग करके देखा जा सकता है मस्तिष्क सक्रियण का रूप।

लियू एट अल। [45] क्षेत्रीय समरूपता (रेहो) विधि को नियंत्रित किया जाता है ताकि रेस्ट स्टेट के तहत इंटरनेट एडिक्ट्स की एन्सेफैलिक कार्यात्मक विशेषताओं का विश्लेषण किया जा सके। नमूना में इंटरनेट की लत और 19 नियंत्रण वाले 19 कॉलेज के छात्र शामिल थे। दाढ़ी और भेड़िया के मानदंडों का उपयोग करके इंटरनेट की लत का मूल्यांकन किया गया था [72]। FMNUM 3.0T सीमेंस टेस्ला ट्रायो टिम स्कैनर का उपयोग किया गया। क्षेत्रीय समरूपता ब्याज के मस्तिष्क क्षेत्रों में मस्तिष्क ऑक्सीजन के स्तर की अस्थायी समरूपता को इंगित करता है। यह बताया गया कि इंटरनेट एडिक्ट्स कार्यात्मक मस्तिष्क परिवर्तनों से पीड़ित थे, जो नियंत्रण समूह के सापेक्ष क्षेत्रीय समरूपता में असामान्यताओं के कारण थे, विशेष रूप से पारंपरिक रूप से पदार्थ व्यसनों से जुड़े इनाम मार्गों के विषय में। इंटरनेट एडिक्ट्स के बीच, आराम करने की स्थिति में रेहो में मस्तिष्क के क्षेत्रों में वृद्धि हुई थी (सेरिबैलम, ब्रेनस्टेम, आरसीजी, द्विपक्षीय पैराहीपोकैम्पस (ब्लोफिप), दायाँ ललाट लोब, बाएं बेहतर ललाट ग्रेसस (एलएसएफजी), दायें अवर टेम्पोरल गाइरस (आरआईटीजी), बाएं बेहतर लौकिक गाइरस (आरआईटीजी)। (lSTG) और मिडिल टेम्पोरल गाइरस (mTG)), कंट्रोल ग्रुप के सापेक्ष। अस्थायी क्षेत्र श्रवण प्रसंस्करण, समझ और मौखिक स्मृति में शामिल हैं, जबकि ओसीसीपटल क्षेत्र दृश्य प्रसंस्करण का ख्याल रखते हैं। सेरिबैलम संज्ञानात्मक गतिविधि को नियंत्रित करता है। संवेदी सूचना को एकीकृत करने और संघर्ष की निगरानी करने के लिए सिंगुलेट गाइरस से संबंधित है। हिप्पोकैम्पसी मस्तिष्क की मेसोकोर्टिकोलिम्बिक प्रणाली में शामिल होती है जो इनाम के रास्ते से जुड़ी होती है। एक साथ लिया गया, ये निष्कर्ष इंटरनेट की लत के परिणामस्वरूप विभिन्न मस्तिष्क क्षेत्रों में बदलाव के लिए सबूत प्रदान करते हैं। जैसा कि इस अध्ययन ने एक आराम की स्थिति के तहत क्षेत्रीय एकरूपता का आकलन किया है, यह स्पष्ट नहीं है कि इंटरनेट एडिक्ट्स में मनाए गए मस्तिष्क में परिवर्तन लत का कारण या परिणाम है। इसलिए, कोई कारण निष्कर्ष नहीं निकाला जा सकता है।

युआन एट अल। [46] प्रमुख न्यूरोनल फाइबर मार्गों की माइक्रोस्ट्रक्चरल अखंडता और इंटरनेट की लत की अवधि के साथ जुड़े माइक्रोस्ट्रक्चरल परिवर्तनों पर इंटरनेट की लत के प्रभावों की जांच की। उनके नमूने में इंटरनेट की लत के साथ 18 छात्र (12 पुरुष; औसत आयु = 19.4, SD = 3.1 वर्ष; औसत प्रति दिन गेमिंग = 10.2 h; SD = 2.6; इंटरनेट की लत = 34.8 महीने, SD = 8.5); और 18 वर्ष शामिल हैं। गैर-इंटरनेट व्यसनी नियंत्रण प्रतिभागी (औसत आयु = 19.5 वर्ष, SD = 2.8)। सभी प्रतिभागियों ने इंटरनेट एडिक्शन के लिए संशोधित डायग्नोस्टिक प्रश्नावली पूरी की [72], एक स्व-रेटिंग चिंता स्केल (कोई विवरण प्रदान नहीं किया गया है), और एक आत्म-रेटिंग अवसाद स्केल (कोई विवरण प्रदान नहीं किया गया)। लेखकों ने एफएमआरआई को नियोजित किया और अनुकूलित वोकेल-आधारित मॉर्फोमेट्री (वीबीएम) तकनीक का उपयोग किया। उन्होंने इंटरनेट एडिक्शन लेंथ के परिणामस्वरूप मस्तिष्क के संरचनात्मक परिवर्तनों को विघटित करने के लिए विसरण टेंसर इमेजिंग (DTI) का उपयोग करके श्वेत पदार्थ भिन्नात्मक अनिसोट्रॉपी (FA) परिवर्तनों का विश्लेषण किया। परिणामों से पता चला कि इंटरनेट की लत के कारण मस्तिष्क की संरचना में परिवर्तन हुए, और यह कि मस्तिष्क में जो परिवर्तन हुए, वे नशीले पदार्थों में पाए जाने वाले समान हैं।

उम्र, लिंग और मस्तिष्क की मात्रा के लिए नियंत्रित, यह पाया गया कि इंटरनेट एडिक्ट्स के बीच द्विपक्षीय पृष्ठीय प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स (डीएलपीएफसी), अनुपूरक मोटर क्षेत्र (एसएमए), ऑर्बिट्रॉस्ट्रल कॉर्टेक्स (ओएफसी), सेरिबैलम और बाईं ओर ग्रे पदार्थ की मात्रा में कमी आई थी। रोस्ट्रल एसीसी (आरएसीसी), आंतरिक कैप्सूल (पीएलआईसी) के बाएं पोस्टीरियर अंग का एक बढ़ा हुआ एफए, और दाहिने पैराहिपोकैम्पल गाइरस (पीएचजी) में सफेद पदार्थ में एफए को कम करता है। DLPFC, rACC, SMA और ग्रे मैटर FA के PLL में ग्रे मैटर वॉल्यूम के बीच संबंध था, जिस समय व्यक्ति इंटरनेट का आदी हो गया था। यह इंगित करता है कि अब एक व्यक्ति इंटरनेट का आदी है, अधिक गंभीर मस्तिष्क शोष बन जाता है। विधि के प्रकाश में, यह लेखकों के विवरण से स्पष्ट नहीं है कि उनके नमूने में उन लोगों को शामिल किया गया था, जिन्हें प्रति सेकेन्ड इंटरनेट की लत थी, या ऑनलाइन गेम खेलने के लिए। ऑनलाइन गेमिंग की आवृत्ति और अवधि (किसी भी संभावित अन्य इंटरनेट गतिविधि के बजाय) के बारे में पूछने वाले एक विशिष्ट प्रश्न के समावेश से पता चलता है कि प्रश्न में समूह में गेमर्स शामिल थे। इसके अलावा, प्रस्तुत निष्कर्ष किसी भी अन्य कारक को बाहर नहीं कर सकते हैं जो इंटरनेट की लत (जैसे, अवसादग्रस्तता रोगसूचकता) के साथ जुड़ा हो सकता है जिसने मस्तिष्क शोष की बढ़ती गंभीरता में योगदान दिया हो।

डोंग एट अल। [39] स्वस्थ नियंत्रण की तुलना में इंटरनेट एडिक्ट्स में इनाम और सजा प्रसंस्करण की जांच की। वयस्क पुरुषों (n = 14) की इंटरनेट लत के साथ (मतलब आयु = 23.4, SD = 3.3 वर्ष) की तुलना 13 स्वस्थ वयस्क पुरुषों (औसत आयु = 24.1 वर्ष, SD = 3.2) से की गई थी। प्रतिभागियों ने एक संरचित मनोरोग साक्षात्कार पूरा किया [79], बेक डिप्रेशन इन्वेंटरी [।78], चीनी इंटरनेट की लत परीक्षण [62,63], और इंटरनेट की लत परीक्षण (IAT;)61])। IAT स्कूल, कार्य, नींद, परिवार और समय प्रबंधन में मनोवैज्ञानिक निर्भरता, बाध्यकारी उपयोग, निकासी, संबंधित समस्याओं को मापता है। प्रतिभागियों को इंटरनेट लत के रूप में वर्गीकृत होने के लिए IAT पर 80 (100 में से) से अधिक स्कोर करना था। इसके अलावा, इंटरनेट एडिक्ट के रूप में वर्गीकृत उन सभी ने हर दिन छह घंटे से अधिक ऑनलाइन काम किया (काम से संबंधित इंटरनेट उपयोग को छोड़कर) और तीन महीने से अधिक की अवधि के लिए ऐसा किया था।

सभी प्रतिभागियों को कार्ड का उपयोग करके धन लाभ या हानि की स्थिति के लिए एक वास्तविकता-नकली अनुमान कार्य में लगे हुए हैं। उत्तेजनाओं के साथ fMRI के प्रतिभागियों ने हेड कॉइल में एक मॉनिटर के माध्यम से प्रस्तुत किया, और उनके रक्त ऑक्सीजन स्तर की निर्भरता (बॉल्ड) सक्रियण को कार्य पर जीत और नुकसान के संबंध में मापा गया था। परिणामों से पता चला है कि इंटरनेट की लत ओएफसी में लाभ में वृद्धि में सक्रियण से जुड़ी थी, और सामान्य नियंत्रण की तुलना में हानि परीक्षणों में पूर्वकाल सिंगुलेट सक्रियण में कमी आई। नियंत्रण समूह के साथ तुलना में इंटरनेट एडिक्ट्स ने बढ़ी हुई इनाम संवेदनशीलता को दिखाया और नुकसान संवेदनशीलता को कम किया।39]। इस अध्ययन की अर्ध-प्रायोगिक प्रकृति ने दो समूहों की वास्तविक तुलना के लिए उन्हें एक गेमिंग स्थिति में उजागर करने की अनुमति दी और इस तरह कृत्रिम रूप से एक न्यूरोनल प्रतिक्रिया को प्रेरित किया जो कि कार्य में संलग्नता का परिणाम था। इसलिए, इस अध्ययन ने गेमिंग संकेतों और परिणामी मस्तिष्क सक्रियण के संपर्क के बीच एक कारण संबंध के विलोपन की अनुमति दी। इसे स्वस्थ नियंत्रणों के सापेक्ष इंटरनेट की लत में इनाम संवेदनशीलता के लिए अनुभवजन्य प्रमाण माना जा सकता है।

हान एट अल। [40] ऑनलाइन गेमिंग की लत और पेशेवर गेमर्स के साथ रोगियों में क्षेत्रीय ग्रे मैटर वॉल्यूम की तुलना करें। लेखकों ने 1.5 टेस्ला एस्प्री स्कैनर (सीमेंस, एर्लांगेन) का उपयोग करके fMRI को बाहर किया और ग्रे मैटर वॉल्यूम की एक स्वर-वार तुलना की। सभी प्रतिभागियों ने DSM-IV के लिए संरचित नैदानिक ​​साक्षात्कार पूरा किया [80], बेक डिप्रेशन इन्वेंटरी [।78], बैरेट इंपल्सटेंस स्केल-कोरियाई संस्करण (BIS-K9) [81,82], और इंटरनेट एडिक्शन स्केल (IAS) [67]। वे (i) IAS पर 50 (100 में से) स्कोरिंग कर रहे हैं, (ii) प्रति सप्ताह चार घंटे से अधिक खेल रहे हैं / 30 h प्रति सप्ताह, और (iii) ऑनलाइन गेम खेलने के परिणाम के रूप में बिगड़ा व्यवहार या संकट को वर्गीकृत किया गया। इंटरनेट गेमिंग नशेड़ी के रूप में। नमूने में तीन समूह शामिल थे। पहले समूह में ऑनलाइन गेमिंग की लत वाले 20 रोगी शामिल थे (मतलब उम्र = 20.9, SD = 2.0; मतलब बीमारी की अवधि = 4.9 वर्ष, SD = 0.9; खेलने का समय = 9.0, SD = 3.7 h / दिन; इंटरनेट का उपयोग = 13.1; SD = 2.9 h / दिन; मतलब IAS स्कोर = 81.2, SD = 9.8)। दूसरे समूह में 17 पेशेवर गेमर्स शामिल थे (मतलब उम्र = 20.8 वर्ष, SD = 1.5; खेलने का समय = 9.4, SD = 1.6 h / दिन; मतलब इंटरनेट का उपयोग = 11.6, SD = 2.1 h / दिन; मतलब IAS स्कोर = 40.8, SD = 15.4)। तीसरे समूह में 18 स्वस्थ नियंत्रण (माध्य आयु = 12.1, SD = 1.1 वर्ष; मतलब द्यूत = 1.0, SD = 0.7 h / दिन; मतलब इंटरनेट उपयोग = 2.8, SD / 1.1 h / दिन; मतलब IAS स्कोर = 41.6, SD; = 10.6)।

परिणामों से पता चला कि गेमिंग एडिक्ट्स में उच्च आवेग, दृढ़ता की त्रुटियां थीं, बाएं थैलेमस ग्रे पदार्थ में मात्रा में वृद्धि हुई, और आईटीजी में ग्रे मैटर की मात्रा में कमी आई, दाएं मध्य ओसीसीपिटल गाइरस (आरएमओजी), और नियंत्रण समूह के सापेक्ष बाएं हाइपोसिपिटल गाइरस (एलआईओजी) में कमी आई। । पेशेवर गेमर्स ने lCG में ग्रे मैटर वॉल्यूम बढ़ा दिया है, और नियंत्रण समूह के सापेक्ष lmOG और rITG में ग्रे मैटर में कमी आई है, lCG में ग्रे मैटर में वृद्धि हुई है, और समस्या ऑनलाइन गेमर्स के सापेक्ष बाएं थैलेमस ग्रे मैटर में कमी आई है। गेमिंग एडिक्ट्स और पेशेवर गेमर्स के बीच मुख्य अंतर एलसीजी में ग्रे गेम वॉल्यूम में वृद्धि हुई है (एक्जीक्यूटिव फंक्शन, सलूशन और विजुअस्पेशियल अटेंशन के लिए महत्वपूर्ण) और गेमिंग एडिक्ट्स के बाएं थैलमस (सुदृढीकरण और चेतावनी में महत्वपूर्ण) [40]। अध्ययन की गैर-प्रयोगात्मक प्रकृति के आधार पर, समूहों के पार मस्तिष्क संरचना में वास्तविक असमानता की स्थिति के लिए विशिष्ट असमानताओं को चित्रित करना मुश्किल है। संभावित उलझाने वाले चर को बाहर नहीं किया जा सकता है जो कि पाए गए मतभेदों में योगदान कर सकते हैं।

हान एट अल। [41] इंटरनेट गेमिंग एडिक्ट्स और स्वस्थ नियंत्रणों के बीच मस्तिष्क गतिविधि पर बुप्रोपियन निरंतर रिलीज उपचार के प्रभावों का परीक्षण किया। सभी प्रतिभागियों ने DSM-IV के लिए संरचित नैदानिक ​​साक्षात्कार पूरा किया [80], बेक डिप्रेशन इन्वेंटरी [।78], इंटरनेट एडिक्शन स्केल [61], और इंटरनेट वीडियो गेम खेलने के लिए क्रैडिंग का मूल्यांकन एक्सएनयूएमएक्स-पॉइंट विज़ुअल एनालॉग स्केल के साथ किया गया था। वे प्रतिभागी जो दिन में चार घंटे से अधिक समय तक इंटरनेट गेमिंग में लगे रहते थे, उन्होंने IAS पर 7 (50 में से अधिक) स्कोर किया, और बिगड़ा व्यवहार था और / या संकट को इंटरनेट गेमिंग नशेड़ी के रूप में वर्गीकृत किया गया था। नमूने में 100 इंटरनेट गेमिंग एडिक्ट्स (मतलब उम्र = 11, SD = 21.5 वर्ष; मतलब लालसा स्कोर = 5.6, SD = 5.5; खेलने का समय = 1.0, SD = 6.5 h / दिन; मतलब IAS स्कोर = 2.5, SD = 71.2 ), और 9.4 स्वस्थ नियंत्रण (मतलब उम्र = 8, SD = 11.8 वर्ष; मतलब लालसा स्कोर = 2.1, एसडी = 3.9; मतलब इंटरनेट उपयोग = 1.1, एसडी = 1.9 h / दिन; आईएएस स्कोर = 0.6, एसडी = 27.1) । गेम सीयूएस के संपर्क के दौरान, इंटरनेट गेमिंग एडिक्ट्स में बाएं ओसीसीपिटल लोब क्यूनस, बाएं डॉर्सोलेटरल प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स, और नियंत्रण समूह के सापेक्ष पैराहीपोकैम्पल गाइरस के मस्तिष्क में अधिक सक्रियता थी। इंटरनेट गेमिंग की लत वाले प्रतिभागियों को छह सप्ताह के बुप्रोपियन निरंतर उपचार (5.3 मिलीग्राम / दिन पहले सप्ताह के लिए, और 150 मिलीग्राम / दिन बाद) से गुजरना पड़ा। मस्तिष्क गतिविधि को बेसलाइन पर और एक्सएनयूएमएक्स टेस्ला एस्प्री एफएमआरआई स्कैनर का उपयोग करके उपचार के बाद मापा गया था। लेखकों ने बताया कि बुप्रोपियन निरंतर उपचार इंटरनेट गेमिंग नशेड़ी के लिए उसी तरह से काम करता है जैसे वह पदार्थ पर निर्भरता वाले रोगियों के लिए काम करता है। उपचार के बाद, इंटरनेट गेमिंग की लत के बीच तरस, खेलने का समय, और क्यू-प्रेरित मस्तिष्क गतिविधि कम हो गई। इस अध्ययन की अनुदैर्ध्य प्रकृति कारण और प्रभाव के निर्धारण की अनुमति देती है, जो प्रस्तुत निष्कर्षों की वैधता और विश्वसनीयता पर जोर देती है।

 

 

3.2। sMRI अध्ययन

लिन एट अल। [48] इंटरनेट की लत के साथ किशोरों में सफेद पदार्थ की अखंडता की जांच की। सभी प्रतिभागियों ने इंटरनेट एडिक्शन टेस्ट का एक संशोधित संस्करण पूरा किया [72], एडिनबर्ग सौंपता सूची [83], बच्चों और किशोरों के लिए मिनी इंटरनेशनल न्यूरोसाइकिएट्रिक इंटरव्यू (MINI-KID) [84], टाइम मैनेजमेंट डिस्पले स्केल [85], बैराट इंपल्सटेंस स्केल [86], बाल चिंता संबंधी भावनात्मक विकार के लिए स्क्रीन (SCARED) [87], और परिवार मूल्यांकन उपकरण (FAD) [88]। नमूना में 17 इंटरनेट एडिक्ट्स (14 पुरुष; आयु सीमा = 14 – 24 वर्ष; IAS का अर्थ स्कोर = 37.0, SD = 10.6) और 16 स्वस्थ नियंत्रण (14 पुरुष-आयु सीमा = 16-24 वर्ष) शामिल हैं। , एसडी = एक्सएनयूएमएक्स)। लेखकों ने ट्रैक्ट-आधारित स्थानिक आँकड़ों (टीबीएसएस) द्वारा भिन्नात्मक अनिसोट्रॉपी (एफए) के पूरे मस्तिष्क स्वर-वार विश्लेषण को अंजाम दिया, और एक्सएनएएनएक्स-टेस्ला फिलिप्स अचीवा मेडिकल स्कैनर के माध्यम से डिफ्यूज़न टेन्सर इमेजिंग (डीटीआई) का उपयोग करके ब्याज विश्लेषण की मात्रा का प्रदर्शन किया गया। ।

परिणामों ने संकेत दिया कि ओएफसी भावनात्मक प्रसंस्करण और लत से संबंधित घटनाओं (जैसे, लालसा, बाध्यकारी व्यवहार, अशिष्ट निर्णय लेने) से जुड़ा था। पूर्वकाल सिंगुलेट प्रांतस्था में असामान्य सफेद पदार्थ की अखंडता को विभिन्न व्यसनों से जोड़ा गया था, और संज्ञानात्मक नियंत्रण में एक हानि का संकेत दिया था। लेखकों ने कॉर्पस कॉलोसम में बिगड़ा हुआ फाइबर कनेक्टिविटी भी बताया जो आमतौर पर पदार्थ निर्भरता वाले लोगों में पाया जाता है। इंटरनेट एडिक्ट्स ने पूरे मस्तिष्क में कम एफए दिखाया (ऑर्बिटो-ललाट सफेद पदार्थ कॉर्पस कैलोसम, सिंजुलम, अवर फ्रंटो-ओसीसीपिटल फासीकलस, कोरोना विकिरण, आंतरिक और बाहरी कैप्सूल) नियंत्रण के सापेक्ष, और कॉर्पस के बाएं जीनु में एफए के बीच नकारात्मक संबंध थे। कैलोसुम और भावनात्मक विकार, और बाएं बाहरी कैप्सूल और इंटरनेट की लत में एफए। कुल मिलाकर, इंटरनेट एडिक्ट्स के नियंत्रण समूह की तुलना में भावनात्मक प्रसंस्करण, कार्यकारी ध्यान, निर्णय लेने और संज्ञानात्मक नियंत्रण से जुड़े मस्तिष्क क्षेत्रों में असामान्य सफेद पदार्थ की अखंडता थी। लेखकों ने इंटरनेट एडिक्ट्स और मादक पदार्थों की लत के बीच मस्तिष्क संरचनाओं में समानता को उजागर किया [48]। अध्ययन के गैर-प्रयोगात्मक और क्रॉस-अनुभागीय प्रकृति को देखते हुए, लत के अलावा मस्तिष्क परिवर्तन के लिए वैकल्पिक स्पष्टीकरण को बाहर नहीं किया जा सकता है।

झोउ एट अल। [47] मस्तिष्क ग्रे मैटर डेंसिटी (GMD) की जांच किशोरों में उच्च-रिज़ॉल्यूशन T1-भारित संरचनात्मक चुंबकीय अनुनाद छवियों पर स्वर-आधारित मॉर्फोमेट्री (VBM) विश्लेषण का उपयोग करके इंटरनेट की लत के साथ होती है। उनके नमूने में इंटरनेट की लत के साथ 18 किशोर शामिल थे (16 पुरुष; औसत आयु = 17.2 वर्ष, SD = 2.6), और 15 स्वस्थ नियंत्रण प्रतिभागियों का मानसिक मनोरोग का कोई इतिहास नहीं (13 पुरुष; मतलब आयु = 17.8 वर्ष, SD = 2.6)। सभी प्रतिभागियों ने संशोधित इंटरनेट एडिक्शन टेस्ट पूरा किया [72]। लेखकों ने एक 1T MR स्कैनर (3T Achieva Philips) पर प्रदर्शन किए गए उच्च-रिज़ॉल्यूशन T3- भारित MRI का उपयोग किया, ग्रे और व्हाइट मैटर कंट्रास्ट के लिए MPRAGE पल्स सीक्वेंस को स्कैन किया और समूहों के बीच GMD की तुलना करने के लिए बीएमबी विश्लेषण का उपयोग किया गया। परिणामों से पता चला कि इंटरनेट एडिक्ट्स के पास एलएडीसी (मोटर नियंत्रण, अनुभूति, प्रेरणा के लिए आवश्यक), एलपीसीसी (सेल्फ-रेफरेंस), बाएं इंसुला (विशेष रूप से लालसा और प्रेरणा से संबंधित), और बाएं लिंगुअल गाइरस (यानी, क्षेत्रों के लिए कम जीएमडी) था। भावनात्मक व्यवहार विनियमन से जुड़े होते हैं और इस प्रकार इंटरनेट व्यसनों की भावनात्मक समस्याओं से जुड़े होते हैं)। लेखकों का कहना है कि उनके अध्ययन ने इंटरनेट की लत के साथ किशोरों में संरचनात्मक मस्तिष्क परिवर्तनों के लिए न्यूरोबायोलॉजिकल प्रमाण प्रदान किए हैं, और उनके निष्कर्षों में लत मनोचिकित्सा के विकास के लिए निहितार्थ हैं। समूहों के बीच पाए गए मतभेदों के बावजूद, निष्कर्षों को विशेष रूप से समूहों में से एक की लत स्थिति के लिए जिम्मेदार नहीं ठहराया जा सकता है। संभावित रूप से भ्रमित चर का मस्तिष्क के परिवर्तनों पर प्रभाव पड़ सकता है। इसके अलावा, रिश्ते की दिशा को इस मामले में निश्चितता के साथ नहीं समझाया जा सकता है।

 

 

3.3। ईईजी अध्ययन

डोंग एट अल। [53] सामान्य रूप से इंटरनेट व्यसनों के बीच जांच की प्रतिक्रिया निषेध। ईईजी के माध्यम से घटना से संबंधित मस्तिष्क की क्षमता (ईआरपी) की रिकॉर्डिंग 12 पुरुष इंटरनेट व्यसनी (मतलब उम्र = 20.5 वर्ष, एसडी = 4.1) और 12 स्वस्थ नियंत्रण विश्वविद्यालय के छात्रों (मतलब उम्र = एक्सएनयूएमएक्स, एसडी = एक्सएनयूएमएक्स) के साथ तुलना में जांच की गई थी। एक गो / NoGo कार्य से गुजर रहा है। प्रतिभागियों ने मनोवैज्ञानिक परीक्षण (यानी, लक्षण चेकलिस्ट- 20.2 और 4.5 व्यक्तिगत कारक पैमाने] पूरे किए89]) और इंटरनेट की लत परीक्षण [65]। परिणामों से पता चला कि इंटरनेट एडिक्ट्स में NoGo-N2 एम्पलीट्यूड (प्रतिसाद अवरोधन-विरोध मॉनिटरिंग का प्रतिनिधित्व), उच्च NoGo-P3 एम्पलीट्यूड्स (निरोधात्मक प्रक्रिया-प्रतिक्रिया मूल्यांकन), और नियंत्रण की तुलना में अब NoGo-P3 पीक विलंबता था। लेखकों ने निष्कर्ष निकाला कि नियंत्रण समूह की तुलना में, इंटरनेट एडिक्ट्स (i) के पास संघर्ष का पता लगाने के चरण में कम सक्रियता थी, (ii) निषेध कार्य के बाद के चरण को पूरा करने के लिए अधिक संज्ञानात्मक संसाधनों का उपयोग किया, (iii) सूचना प्रसंस्करण में कम कुशल थे, और (iv) निम्न आवेग नियंत्रण था।

डोंग एट अल। [52] ईईजी के माध्यम से ईवेंट के माध्यम से ईवेंट के माध्यम से इंटरनेट-संबंधित नशों और स्वस्थ नियंत्रणों की तुलना की गई जब वे एक रंग-शब्द स्ट्रोक कार्य कर रहे थे। पुरुष प्रतिभागी (n = 17; माध्य आयु = 21.1 वर्ष, SD = 3.1) और 17 पुरुष स्वस्थ विश्वविद्यालय के छात्र (मतलब आयु = 20.8 वर्ष, SD = 3.5) ने मनोवैज्ञानिक परीक्षण पूरा किया (यानी, लक्षण जाँच सूची- 90 और 16 व्यक्तिगत कारक। पैमाना [89]) और इंटरनेट की लत परीक्षण [64]। IAT के इस संस्करण में आठ आइटम (पूर्वगामी, सहिष्णुता, असफल संयम, प्रत्याहार, नियंत्रण की हानि, रुचियां, धोखे, पलायनवाद प्रेरणा) शामिल थे और आइटमों को विचित्र रूप से रन किया गया था। वे प्रतिभागी जो चार या अधिक वस्तुओं का समर्थन करते थे उन्हें इंटरनेट एडिक्ट के रूप में वर्गीकृत किया गया था। परिणामों से पता चला है कि इंटरनेट एडिक्ट्स में नियंत्रण की तुलना में लंबी प्रतिक्रिया समय और असंगत परिस्थितियों में अधिक प्रतिक्रिया त्रुटियां थीं। लेखकों ने औसत दर्जे की ललाट नकारात्मकता (MFN) को नियंत्रण की तुलना में असंगत परिस्थितियों में कम करने की सूचना दी। उनके निष्कर्षों ने सुझाव दिया कि इंटरनेट की लत नियंत्रण की तुलना में कार्यकारी नियंत्रण क्षमता बिगड़ा है।

जीई एट अल। [55] 300 प्रतिभागियों के बीच P86 घटक और इंटरनेट की लत विकार के बीच सहयोग की जांच की। इनमें से, 38 इंटरनेट की लत के मरीज थे (21 पुरुष; औसत आयु = 32.5, SD = 3.2 वर्ष) और 48 स्वस्थ कॉलेज छात्र नियंत्रण (25 पुरुष थे; मतलब उम्र - 31.3, SD = 10.5 वर्ष)। ईईजी अध्ययन में, पीएक्सएनयूएमएक्स ईआरपी को अमेरिकी निकोलेट बीआरवीओ उपकरण का उपयोग करके एक मानक श्रवण ऑडबॉल कार्य का उपयोग करके मापा गया था। सभी प्रतिभागियों ने मानसिक विकारों के लिए संरचित नैदानिक ​​नैदानिक ​​साक्षात्कार पूरा किया [80], और इंटरनेट की लत परीक्षण [64]। पाँच या अधिक (आठ वस्तुओं में से) का समर्थन करने वालों को इंटरनेट एडिक्ट के रूप में वर्गीकृत किया गया था। अध्ययन में पाया गया कि इंटरनेट एडिक्ट्स के नियंत्रण समूह के सापेक्ष पीएक्सएनयूएमएक्स अक्षांश लंबे समय तक था, और इंटरनेट एडिक्ट्स के समान अध्ययनों में अन्य पदार्थ-संबंधित नशे (यानी, शराब, ओपिओइड, कोकीन) की तुलना में समान प्रोफाइल थे। हालांकि, परिणामों से यह संकेत नहीं मिला कि इंटरनेट एडिक्ट्स की धारणा की गति और श्रवण उत्तेजना प्रसंस्करण में कमी थी। यह इंगित करता है कि धारणा गति और श्रवण उत्तेजना प्रसंस्करण के लिए हानिकारक होने के बजाय, इंटरनेट की लत का इन मस्तिष्क मस्तिष्क कार्यों पर कोई प्रभाव नहीं हो सकता है। लेखकों ने यह भी बताया कि इंटरनेट की लत से जुड़े संज्ञानात्मक व्यवहारों को संज्ञानात्मक-व्यवहार चिकित्सा के माध्यम से सुधार किया जा सकता है और जो लोग तीन महीने के लिए संज्ञानात्मक-व्यवहार चिकित्सा में भाग लेते हैं, उनके पीएक्सएनयूएमएक्स विलंबता में कमी आई है। अंतिम अनुदैर्ध्य परिणाम विशेष रूप से व्यावहारिक है क्योंकि यह समय के साथ विकास का आकलन करता है जिसे चिकित्सा के लाभकारी प्रभावों के लिए जिम्मेदार ठहराया जा सकता है।

थोड़ा एट अल। [56] अत्यधिक गेमर्स में त्रुटि-प्रसंस्करण और प्रतिक्रिया निषेध की जांच की। सभी प्रतिभागियों ने वीडियोगेम एडिक्शन टेस्ट (वैट) [पूरा किया]73], ईसेनक इंपल्सटेंस प्रश्नावली के डच संस्करण [90,91], और शराब की खपत के लिए मात्रा-आवृत्ति-भिन्नता सूचकांक [92]। नमूना में 52 छात्रों को दो समूहों में शामिल किया गया था 25 अत्यधिक गेमर्स (23 पुरुष; वैट पर 2.5 से अधिक स्कोरिंग; औसत आयु = 20.5, SD = 3.0 वर्ष; मतलब VAT स्कोर = 3.1, SD = 0.4; औसत गेमिंग = 4.7 ha day) , SD = 2.3) और 27 नियंत्रण (10 पुरुष; औसत आयु = 21.4, SD = 2.6; मतलब Vat स्कोर = 1.1, SD = 0.2; औसत गेमिंग; 0.5 ha day, SD = 1.2) लेखकों ने ईईजी और ईआरपी रिकॉर्डिंग का उपयोग करके एक गो / NoGo प्रतिमान का उपयोग किया। उनके निष्कर्षों ने पदार्थ निर्भरता के साथ समानता का संकेत दिया और नियंत्रण समूह के सापेक्ष अत्यधिक गेमर्स में खराब अवरोध और उच्च आवेग के संबंध में आवेग नियंत्रण विकार। उन्होंने यह भी बताया कि अत्यधिक गेमर्स ने सही परीक्षणों की तुलना में गलत परीक्षणों के बाद फ्रंट-सेंट्रल ईआरएन आयामों को कम कर दिया था और इससे खराब त्रुटि-प्रसंस्करण हुआ। अत्यधिक गेमर्स ने आत्म-रिपोर्ट और व्यवहार संबंधी दोनों उपायों पर कम निषेध प्रदर्शित किया। इस अध्ययन की ताकत में इसकी अर्ध-प्रायोगिक प्रकृति के साथ-साथ व्यवहार संबंधी आंकड़ों के साथ स्वयं-रिपोर्ट का सत्यापन शामिल है। इसलिए, निष्कर्षों की वैधता और विश्वसनीयता बढ़ जाती है।

 

 

3.4। SPECT की पढ़ाई

हौ एट अल। [51] एक नियंत्रण समूह की तुलना में इंटरनेट व्यसनी में इनाम सर्किटरी डोपामाइन ट्रांसपोर्टर स्तर की जांच की। इंटरनेट की लत में पांच पुरुष शामिल थे (मतलब उम्र = 20.4, SD = 2.3) जिनका दैनिक इंटरनेट उपयोग 10.2 h (SD = 1.5) था और जो छह साल से अधिक समय तक इंटरनेट की लत से पीड़ित थे। आयु-मिलान नियंत्रण समूह में नौ पुरुष शामिल थे (औसत आयु = 20.4, SD = 1.1 वर्ष), जिसका दैनिक उपयोग 3.8 h (SD = 0.8 h) था। लेखकों ने Siemens Diacam / e.cam / icon डबल डिटेक्टर SPECT का उपयोग करते हुए 99mTc-TRODAT-1 सिंगल फोटॉन एमिशन कंप्यूटेड टोमोग्राफी (SPECT) ब्रेन स्कैन किया। उन्होंने बताया कि डोपामाइन ट्रांसपोर्टरों ने नशे की लत को कम कर दिया और कहा कि अन्य व्यवहार संबंधी व्यसनों के साथ समान न्यूरोबायोलॉजिकल असामान्यताएं थीं। उन्होंने यह भी बताया कि इंटरनेट एडिक्ट्स (स्ट्रैटल डोपामाइन के स्तर के नियमन के लिए आवश्यक) के बीच स्ट्रिपेटल डोपामाइन ट्रांसपोर्टर (डीएटी) का स्तर कम हो गया और नियंत्रण के सापेक्ष कॉरपस स्ट्रिएटम का आयतन, वजन और तेज अनुपात कम हो गया। डोपामाइन का स्तर पदार्थ व्यसनों वाले लोगों के समान होने की सूचना दी गई थी और इंटरनेट की लत "मस्तिष्क को गंभीर नुकसान पहुंचा सकती है" ([51], पी। 1)। इस निष्कर्ष को पूरी तरह से सटीक नहीं माना जा सकता है क्योंकि रिपोर्ट की गई प्रभाव की दिशात्मकता उपयोग विधि के साथ स्थापित नहीं की जा सकती है।

 

 

3.5। पीईटी अध्ययन

कोएप्प एट अल। [50] वीडियो गेम खेलने (यानी, मौद्रिक प्रोत्साहन के लिए एक टैंक नेविगेट करने वाला खेल) के दौरान स्ट्रिपेटल डोपामाइन रिलीज के लिए सबूत प्रदान करने वाली पहली शोध टीम थी। उनके अध्ययन में, आठ पुरुष वीडियो गेम प्लेयर्स (आयु सीमा = 36 – 46 वर्ष) वीडियो गेम खेलने और आराम करने की स्थिति में पॉज़िट्रॉन एमिशन टोमोग्राफी (पीईटी) से गुज़रे। PET स्कैन ने 953B-Siemens / CTIPET कैमरे को नियोजित किया और एक क्षेत्र-हित (ROI) विश्लेषण किया गया। एक्स्ट्रासेल्युलर डोपामाइन के स्तर में अंतर के माध्यम से मापा गया था [11सी] डोपामाइन डी को आरएसी-बाध्यकारी क्षमता2 वेंट्रल और पृष्ठीय स्ट्रेटा में रिसेप्टर्स। परिणामों से पता चला कि वेंट्रल और पृष्ठीय स्ट्रेटा लक्ष्य-निर्देशित व्यवहार से जुड़े थे। लेखकों ने यह भी बताया कि वीडियो गेम खेलने के दौरान बाध्यकारी क्षमता का परिवर्तन एम्फ़ैटेमिन या मेथिलफेनिडेट इंजेक्शन के समान था। इसके प्रकाश में, इस समीक्षा में शामिल प्रारंभिक अध्ययन [50] पहले से ही एक आराम नियंत्रण के सापेक्ष गेमिंग के परिणामस्वरूप न्यूरोकेमिकल गतिविधि में परिवर्तन को उजागर करने में सक्षम था। यह खोज अत्यधिक महत्व की है क्योंकि यह स्पष्ट रूप से इंगित करता है कि जैव रासायनिक स्तर से देखे जाने पर गेमिंग की गतिविधि की तुलना वास्तव में साइकोएक्टिव पदार्थों के उपयोग से की जा सकती है।

किम एट अल। [49] परीक्षण किया गया कि क्या इंटरनेट की लत स्ट्रिपटम में डोपामिनर्जिक रिसेप्टर की उपलब्धता के कम स्तर से जुड़ी थी। सभी प्रतिभागियों ने DSM-IV के लिए संरचित नैदानिक ​​साक्षात्कार पूरा किया [80], बेक डिप्रेशन इन्वेंटरी [।93], कोरियाई वीक्स्लर एडल्ट इंटेलिजेंस स्केल [94], इंटरनेट की लत परीक्षण [69]] इंटरनेट एडिक्टिव डिसऑर्डर डायग्नोस्टिक क्राइटेरिया (IADDC;)68])। इंटरनेट की लत को उन प्रतिभागियों के रूप में परिभाषित किया गया था जिन्होंने IAT पर 50 (100 से अधिक) का स्कोर किया था, और IADDC पर सात या तीन से अधिक मानदंडों का समर्थन किया था।

उनके नमूने में पांच पुरुष इंटरनेट एडिक्ट्स (माध्य आयु = 22.6, SD = 1.2 वर्ष; IAT मतलब स्कोर = 68.2, SD = 3.7; दैनिक इंटरनेट घंटे = 7.8, SD = 1.5) और सात पुरुष नियंत्रण (मीन आयु = 23.1, SD; = 0.7 वर्ष; IAT का मतलब स्कोर = 32.9, SD = 5.3; दैनिक इंटरनेट घंटे = 2.1, SD = 0.5)। लेखकों ने एक पीईटी अध्ययन किया और एक रेडियोलॉबेल्ड लिगैंड का इस्तेमाल किया [11C] डोपामाइन डी का परीक्षण करने के लिए ECAT EXACT स्कैनर के माध्यम से रेसलोप्राइड और पॉज़िट्रॉन एमिशन टोमोग्राफी2 रिसेप्टर बाध्यकारी क्षमता। उन्होंने सामान्य इलेक्ट्रिक सिग्ना संस्करण 1.5T MRI स्कैनर का उपयोग करके fMRI का प्रदर्शन भी किया। डी का आकलन करने की विधि2 रिसेप्टर उपलब्धता वेंट्रल स्ट्रिएटम, पृष्ठीय caudate, पृष्ठीय putamen में ब्याज (आरओआई) विश्लेषण के क्षेत्रों की जांच की। लेखकों ने बताया कि इंटरनेट की लत डोपामिनर्जिक प्रणाली में न्यूरोबायोलॉजिकल असामान्यताओं से संबंधित पाई गई थी जैसा कि पदार्थ-संबंधित व्यसनों में पाया गया था। यह भी बताया गया कि इंटरनेट एडिक्ट्स ने डोपामाइन डी को कम कर दिया था2 स्ट्रिपटम में रिसेप्टर की उपलब्धता (यानी, द्विपक्षीय पृष्ठीय caudate, दाएं पुटामेन) नियंत्रणों के सापेक्ष, और यह कि इंटरनेट की लत गंभीरता के साथ डोपामाइन रिसेप्टर की उपलब्धता का नकारात्मक सहसंबंध था [49]। हालांकि, इस अध्ययन से यह स्पष्ट नहीं है कि किस हद तक इंटरनेट की लत ने किसी अन्य भ्रमित चर के सापेक्ष न्यूरोकैमिस्ट्री में अंतर का कारण हो सकता है, और, इसी तरह, क्या यह अलग-अलग न्यूरोकैमिस्ट्री है जो रोगजनन का कारण हो सकता है।

 

 

4। विचार-विमर्श

एफएमआरआई अध्ययन के नतीजे बताते हैं कि गेम खेलने और गेम के संकेतों की प्रस्तुति के दौरान इनाम, नशे की लत, लालसा और भावना से जुड़े मस्तिष्क क्षेत्र तेजी से सक्रिय होते हैं, विशेषकर आदी इंटरनेट उपयोगकर्ताओं और गेमर्स के लिए, जिनमें NAC, AMG, AC, DLPFC शामिल हैं। आईसी, आरसीएन, आरओएफसी, इंसुला, पीएमसी, प्रीुन्यूनेस [42,43]। गेमिंग के संकेत पुरुष ऑनलाइन गेमिंग एडिक्ट्स में तरस के मजबूत भविष्यवाणियों के रूप में दिखाई दिए [44]। इसके अलावा, यह दिखाया गया था कि संबंधित लक्षण, जैसे कि लालसा, गेमिंग क्यू-प्रेरित मस्तिष्क गतिविधि और संज्ञानात्मक शिथिलता को मनोचिकित्सकीय या संज्ञानात्मक-व्यवहार उपचार के बाद कम किया जा सकता है [41,55].

इसके अलावा, सेरिबैलम, ब्रेनस्टेम, आरसीजी, ब्लोफिप, राइट फ्रंटल लोब, एलएसएफजी, आरआईटीजी, एलएसटीजी, और एमटीजी सहित नियंत्रण के सापेक्ष इंटरनेट एडिक्ट्स में संरचनात्मक परिवर्तनों का प्रदर्शन किया गया है। विशेष रूप से, इन क्षेत्रों को बढ़ाकर और कैलिब्रेट किया गया, यह दर्शाता है कि इंटरनेट की लत में, न्यूरोडैप्टेशन होता है जो विभिन्न प्रकार के मस्तिष्क क्षेत्रों को सिंक्रनाइज़ करता है। इनमें शामिल हैं, लेकिन सीमित नहीं हैं, व्यापक रूप से रिपोर्ट किए गए मेसोकोर्टिकोलिम्बिक सिस्टम इनाम और लत में शामिल हैं। इसके अलावा, इंटरनेट एडिक्ट्स के दिमाग सेंसरिमोटर और अवधारणात्मक जानकारी को बेहतर ढंग से एकीकृत करने में सक्षम होते हैं [45]। इसे इंटरनेट अनुप्रयोगों जैसे गेम के साथ लगातार जुड़ाव द्वारा समझाया जा सकता है, जिसे सीखने के लिए मस्तिष्क क्षेत्रों के बीच एक मजबूत कनेक्टिविटी की आवश्यकता होती है ताकि स्वचालित रूप से होने वाली लत-प्रासंगिक संकेतों के लिए सीखा व्यवहार और प्रतिक्रियाओं के लिए।

इसके अलावा, नियंत्रणों की तुलना में, इंटरनेट एडिक्ट्स के लिए पाया गया था कि ब्लाॅडएलपीएफसी, एसएमए, ओएफसी, सेरिबैलम, एसीसी, एलपीसीसी में ग्रे पदार्थ की मात्रा में कमी आई है, एफए एलपीएलआईसी में वृद्धि हुई है, और पीएचजी में सफेद पदार्थ में एफए घटाया [46]। LACC मोटर नियंत्रण, अनुभूति और प्रेरणा के लिए आवश्यक है, और इसकी कम सक्रियता को कोकीन की लत से जोड़ा गया है।95]। ओएफसी प्रसंस्करण भावनाओं में शामिल है और यह लालसा, कुत्सित निर्णय लेने की प्रक्रियाओं में एक भूमिका निभाता है, साथ ही अनिवार्य व्यवहारों में जुड़ाव भी होता है, जिनमें से प्रत्येक नशे की लत से अभिन्न होता है [96]। इसके अलावा, समय के साथ मस्तिष्क शोष की गंभीरता को बढ़ाने के लिए DLPFC, rACC, SMA, और PLIC में बदलाव के साथ इंटरनेट की लत की लंबाई सहसंबद्ध है [46]। DLPFC, rACC, ACC और PHG को स्व-नियंत्रण से जोड़ा गया है [22,25,44], जबकि SMA संज्ञानात्मक नियंत्रण की मध्यस्थता करता है [97]। इन क्षेत्रों में शोष अपनी दवा या पसंद की गतिविधि के संबंध में एक नशे की लत नियंत्रण के नुकसान की व्याख्या कर सकते हैं। दूसरी ओर, पीसीसी भावनात्मक प्रक्रियाओं और स्मृति की मध्यस्थता में महत्वपूर्ण है [98], और इसके ग्रे पदार्थ के घनत्व में कमी इन कार्यों से जुड़ी असामान्यताओं का संकेत हो सकती है।

आंतरिक कैप्सूल की वृद्धि को मोटर हैंड फंक्शन और मोटर इमेजरी से जोड़ा गया है [99,100], और संभवतः कंप्यूटर गेम में लगातार जुड़ाव के द्वारा समझाया जा सकता है, जिसके लिए आंखों के समन्वय की आवश्यकता होती है और इसमें काफी सुधार होता है।101]। इसके अलावा, एफए के साथ मापा फाइबर घनत्व और श्वेत पदार्थ माइलिनेशन आंतरिक कैप्सूल, बाहरी कैप्सूल, कोरोना विकिरण, अवर fronto- पश्चकपाल प्रावरणी और स्वस्थ नियंत्रण के सापेक्ष इंटरनेट व्यसनी में पूर्वकेंद्रिक गाइरस में पाए गए।48]। इसी तरह के सफेद पदार्थ की असामान्यताएं अन्य पदार्थ-संबंधित व्यसनों में बताई गई हैं [102,103]। इसी तरह, स्वस्थ नियंत्रण के सापेक्ष इंटरनेट एडिक्ट्स में कॉर्पस कॉलोसुम में फाइबर कनेक्टिविटी में कमी पाई गई थी, जो इंगित करता है कि गोलार्द्धों के बीच संबंध के साथ इंटरनेट की लत के समान अपक्षयी परिणाम हो सकते हैं। ये निष्कर्ष पदार्थ-संबंधी व्यसनों में बताए गए अनुसार हैं [104].

इसके अलावा, सक्रियण में लिंग के अंतर इस तरह से दिखाई दिए कि पुरुषों के लिए, मेसोकोर्टिकोलिम्बिक इनाम प्रणाली से जुड़े मस्तिष्क क्षेत्रों की सक्रियता और कनेक्टिविटी महिलाओं के सापेक्ष अधिक मजबूत थी। यह पुरुषों के लिए गेमिंग और इंटरनेट के लिए एक लत विकसित करने के लिए काफी उच्च भेद्यता की व्याख्या कर सकता है जो कि अनुभवजन्य साहित्य की समीक्षाओं में रिपोर्ट किया गया है (यानी, [7,105]).

एमआरआई निष्कर्षों के अलावा, तिथि करने के लिए इंटरनेट और गेमिंग की लत का आकलन करने वाले ईईजी अध्ययन विभिन्न महत्वपूर्ण निष्कर्षों की पेशकश करते हैं जो इस आकस्मिक मनोचिकित्सा के व्यवहार और कार्यात्मक सहसंबंधों को समझने में मदद कर सकते हैं। इसके अलावा, शामिल ईईजी अध्ययनों में से सभी की प्रायोगिक प्रकृति का आकलन चर के बीच एक कारण संबंध के निर्धारण के लिए अनुमति देता है। यह दिखाया गया है कि नियंत्रण की तुलना में, इंटरनेट नशेड़ी ने P300 आयाम और एक बढ़ी हुई P300 विलंबता में कमी की थी। आमतौर पर, यह आयाम ध्यान आवंटन को दर्शाता है। इंटरनेट एडिक्ट्स और नियंत्रणों के बीच आयाम में अंतर यह दर्शाता है कि या तो इंटरनेट एडिक्ट्स के पास ध्यान देने की एक क्षीण क्षमता है या वे पर्याप्त रूप से ध्यान आवंटित करने में सक्षम नहीं हैं [55,57]। मेटा-विश्लेषण में छोटे पीएक्सएनयूएमएक्स आयामों को शराब के लिए आनुवंशिक भेद्यता के साथ जोड़ा गया है [106]। घटे हुए P300 विलंबता को कम सामाजिक पीने वालों से भारी सामाजिक पेय को अलग करने के लिए पाया गया था [107]। इसके अनुसार, पदार्थों के आदी व्यक्तियों में न्यूरोनल वोल्टेज के उतार-चढ़ाव में एक आम बदलाव प्रतीत होता है और इंटरनेट में जुड़ाव ऐसे लोगों के सापेक्ष होता है जो व्यसनी नहीं होते हैं। तदनुसार, इंटरनेट की लत न्यूरोइलेक्ट्रिक कामकाज पर एक प्रभाव डालती है जो पदार्थ व्यसनों के समान है। आम तौर पर, इंटरनेट एडिक्ट्स के दिमाग स्वस्थ नियंत्रण प्रतिभागियों के दिमाग के सापेक्ष सूचना प्रसंस्करण और प्रतिक्रिया निषेध के संबंध में कम कुशल प्रतीत होते हैं।54,56]। यह इंगित करता है कि इंटरनेट की लत कम आवेग नियंत्रण के साथ जुड़ी हुई है, और विशिष्ट कार्यों को पूरा करने के लिए संज्ञानात्मक संसाधनों की बढ़ी हुई राशि का उपयोग [53]। इसके अलावा, इंटरनेट एडिक्ट्स नियंत्रण के सापेक्ष एक बिगड़ा कार्यकारी नियंत्रण क्षमता है [56,53]। ये परिणाम कोकेन के व्यसनों में पाए जाने वाले कार्यकारी नियंत्रण क्षमता के अनुसार हैं, पूर्व और मध्य-मस्तिष्क क्षेत्रों में घटती गतिविधि को दर्शाता है जो आवेग-चालित कार्यों की अनुमति देगा [108].

एक जैव रासायनिक दृष्टिकोण से, पीईटी अध्ययन के परिणाम गेमिंग के दौरान स्ट्राइटल डोपामाइन रिलीज के लिए सबूत प्रदान करते हैं [50]। बार-बार गेमिंग और इंटरनेट का उपयोग डोपामाइन के स्तर को कम करने (डोपामाइन ट्रांसपोर्टर की उपलब्धता में कमी के कारण) और इंटरनेट एडिक्ट्स में डोपामिनर्जिक प्रणाली में न्यूरोबायोलॉजिकल डिसफंक्शन के लिए दिखाया गया था [49,51]। घटी हुई उपलब्धता को इंटरनेट की लत की गंभीरता से जोड़ा गया था [49]। व्यसनों के समय में और फिर से कम डोपामाइन के स्तर की रिपोर्ट की गई है [26,109,110]। इसके अलावा, कॉर्पस स्ट्रिएटम की संरचनात्मक असामान्यताओं को सूचित किया गया है [51]। कॉरपस स्ट्रिएटम को नुकसान हेरोइन की लत के साथ जुड़ा हुआ है [111].

इस साहित्य समीक्षा में शामिल अध्ययन विभिन्न स्तरों पर विभिन्न प्रकार के व्यसनों, विशेष रूप से पदार्थ-संबंधित व्यसनों और इंटरनेट की लत के बीच समानता के लिए सम्मोहक साक्ष्य प्रदान करते दिखाई देते हैं। आणविक स्तर पर, यह दिखाया गया है कि इंटरनेट की लत एक समग्र इनाम की कमी की विशेषता है जो कि डोपामिनर्जिक गतिविधि में कमी की विशेषता है। इस रिश्ते की दिशा का पता लगाना अभी बाकी है। अधिकांश अध्ययन इस बात को बाहर नहीं कर सकते हैं कि एक लत इसके विपरीत एक कमी वाले इनाम प्रणाली के परिणामस्वरूप विकसित होती है। इनाम प्रणाली में कमी की संभावना कुछ व्यक्तियों को नशीली दवाओं या व्यवहार की लत विकसित करने के लिए प्रेरित करती है जैसे कि इंटरनेट की लत व्यक्ति को मनोचिकित्सा के लिए अधिक जोखिम में डाल सकती है। इंटरनेट की लत में, नकारात्मक प्रभाव को आधारभूत राज्य माना जा सकता है, जहां व्यसनी अपने मनोदशा को संशोधित करने के लिए इंटरनेट और गेमिंग का उपयोग करने के लिए व्यस्त है। यह एंटीरियर सिस्टम की सक्रियता द्वारा लाया जाता है। इंटरनेट और ऑनलाइन गेमिंग के अत्यधिक उपयोग के कारण, प्रतिद्वंद्वी प्रक्रियाएं गति में सेट होती दिखाई देती हैं जो इंटरनेट के साथ जुड़ाव की लत को जल्दी से सहन कर लेती हैं, जिससे सहिष्णुता पैदा होती है, और अगर उपयोग बंद कर दिया जाता है, तो वापसी [27]। तदनुसार, न्यूरोनल डोपामाइन में कमी के रूप में इंटरनेट की लत में विकसित आमतौर पर अवसाद विकारों के साथ कथित तौर पर comorbidities से जुड़ा हो सकता है, जैसे कि अवसाद [112], द्विध्रुवी विकार [113], और बॉर्डरलाइन व्यक्तित्व विकार [10].

तंत्रिका सर्किट्री के स्तर पर, न्यूरैडेप्टेशन इंटरनेट और गेमिंग की लत के परिणामस्वरूप नशे और संरचनात्मक परिवर्तनों से जुड़े मस्तिष्क क्षेत्रों में मस्तिष्क की गतिविधि में वृद्धि के परिणामस्वरूप होता है। उद्धृत अध्ययन इंटरनेट और गेमिंग लत रोगजनन और तनाव की एक स्पष्ट तस्वीर प्रदान करते हैं कि कैसे नशे की लत के प्रति दुर्भावनापूर्ण व्यवहार के पैटर्न को बनाए रखा जाता है। मस्तिष्क नशे की लत व्यवहार में दवाओं या सगाई का लगातार उपयोग करने के लिए आदत डाल देता है ताकि यह प्राकृतिक पुष्टाहार के लिए असंवेदनशील हो जाए। महत्वपूर्ण रूप से, ओएफसी और सिंगुलेट गाइरस के कामकाज और संरचना में परिवर्तन किया जाता है, जिससे दवा या व्यवहार में वृद्धि होती है और व्यवहार पर नियंत्रण की हानि होती है। अनिवार्य व्यवहार में उपभोग / सगाई के परिणाम के लिए सीखने के तंत्र और बढ़ी हुई प्रेरणा [114].

एक व्यवहार स्तर पर, इंटरनेट और गेमिंग नशेड़ी अपने आवेग नियंत्रण, व्यवहार अवरोध, कार्यकारी कामकाज नियंत्रण, चौकस क्षमताओं, और समग्र संज्ञानात्मक कामकाज के संबंध में संकुचित दिखाई देते हैं। बदले में, कुछ कौशल विकसित किए जाते हैं और प्रौद्योगिकी के साथ लगातार जुड़ाव के परिणामस्वरूप बेहतर होते हैं, जैसे कि इंद्रियों के माध्यम से मस्तिष्क में अवधारणात्मक जानकारी का एकीकरण, और हाथ से आँख समन्वय। ऐसा प्रतीत होता है कि प्रौद्योगिकी के साथ अत्यधिक जुड़ाव के परिणामस्वरूप खिलाड़ियों और इंटरनेट उपयोगकर्ताओं के लिए कई फायदे होते हैं, हालांकि मौलिक संज्ञानात्मक कार्यप्रणाली के नुकसान के लिए।

एक साथ लिया गया है, इस समीक्षा में प्रस्तुत शोध व्यसनों के एक सिंड्रोम मॉडल की पुष्टि करता है, क्योंकि विभिन्न व्यसनों में न्यूरोबायोलॉजिकल समानताएं दिखाई देती हैं [115]। इस मॉडल के अनुसार, तंत्रिका जीव विज्ञान और मनोसामाजिक संदर्भ आदी होने का जोखिम बढ़ाते हैं। व्यसनी दवा या व्यवहार और विशिष्ट नकारात्मक घटनाओं और / या पदार्थ और सगाई के निरंतर उपयोग के संपर्क में आने से व्यवहार में संशोधन होता है। परिणाम पूर्ण विकसित व्यसनों का विकास है, जो अभिव्यक्ति में भिन्न हैं (उदाहरण के लिए, कोकीन, इंटरनेट और गेमिंग), लेकिन लक्षण विज्ञान में समान है।115], यानी, मूड संशोधन, लार, सहिष्णुता, वापसी, संघर्ष, और पतन [6].

सूचित परिणामों के बावजूद, कई सीमाओं को संबोधित करने की आवश्यकता है। सबसे पहले, कार्यप्रणाली समस्याएं दिखाई देती हैं जो रिपोर्ट किए गए अनुभवजन्य निष्कर्षों की ताकत को कम कर सकती हैं। इस समीक्षा में वर्णित इंटरनेट और ऑनलाइन गेमिंग की लत से जुड़े मस्तिष्क के बदलावों को दो अलग-अलग तरीकों से समझाया जा सकता है। एक ओर, कोई यह तर्क दे सकता है कि इंटरनेट की लत नियंत्रण के सापेक्ष मस्तिष्क परिवर्तन की ओर ले जाती है। दूसरी ओर, असामान्य मस्तिष्क संरचनाओं वाले लोग (जैसा कि वर्तमान अध्ययन में मनाया गया है) विशेष रूप से नशे की लत व्यवहार को विकसित करने के लिए संभावित हो सकते हैं। केवल प्रयोगात्मक अध्ययन ही कारण और प्रभाव संबंधों के निर्धारण की अनुमति देगा। इस शोध की संवेदनशील प्रकृति को देखते हुए जो संभावित मनोचिकित्सा का अनिवार्य रूप से आकलन करता है, नैतिक विचार क्षेत्र में प्रयोगात्मक अनुसंधान की संभावनाओं को सीमित करेंगे। इस समस्या को दूर करने के लिए, भविष्य के शोधकर्ताओं को लंबे समय तक किसी व्यक्ति के जीवन के दौरान मस्तिष्क गतिविधि और मस्तिष्क परिवर्तन का आकलन करना चाहिए। यह अधिक विस्तृत और महत्वपूर्ण रूप से, कारणपूर्ण फैशन में रोगजनन और संबंधित मस्तिष्क परिवर्तनों के संबंधों के साथ अमूल्य जानकारी के विलोपन की अनुमति देगा।

दूसरे, इस समीक्षा में इंटरनेट एडिक्ट्स और ऑनलाइन गेमिंग एडिक्ट्स दोनों के न्यूरोइमेजिंग अध्ययन शामिल थे। एकत्र किए गए साक्ष्यों के आधार पर, किसी भी कटौती को करना मुश्किल प्रतीत होता है क्योंकि विशिष्ट गतिविधियों के बारे में ऑनलाइन में लगे नशेड़ी, कुछ लेखकों के अलावा विशेष रूप से ऑनलाइन गेमिंग की लत को संबोधित करते हैं। दूसरी ओर, अन्य लोगों ने इंटरनेट की लत और इंटरनेट गेमिंग की लत को लगभग एक-दूसरे के लिए इस्तेमाल किया, जो दोनों के बीच मतभेद और समानता के संबंध में किसी भी निष्कर्ष के लिए अनुमति नहीं देता है। इसके प्रकाश में, शोधकर्ताओं को ऑनलाइन में लगे वास्तविक व्यवहारों का स्पष्ट रूप से आकलन करने की सलाह दी जाती है, और यदि उपयुक्त हो, तो गेमिंग की धारणा को अन्य संभावित समस्याग्रस्त ऑनलाइन व्यवहारों तक बढ़ाएं। अंततः, लोग इंटरनेट के माध्यम के प्रति आदी के आदी नहीं बनते हैं, लेकिन यह बल्कि ऐसी गतिविधियां हैं जो वे इसमें संलग्न हैं, संभावित रूप से समस्याग्रस्त हो सकते हैं और व्यसनी ऑनलाइन व्यवहार को जन्म दे सकते हैं।

 

 

 

   

5। निष्कर्ष

इस समीक्षा का उद्देश्य उन सभी अनुभवजन्य अध्ययनों की पहचान करना है, जिन्होंने न्यूरोइमेजिंग तकनीकों का इस्तेमाल किया है ताकि इंटरनेट और गेमिंग की लत के न्यूरोनल सहसंबंधों को समझा जा सके। अपेक्षाकृत कम अध्ययन (n = 19) हैं, और इसलिए किए गए निष्कर्षों को दोहराने के लिए अतिरिक्त अध्ययन करना महत्वपूर्ण है। आज तक के अध्ययनों में संरचनात्मक और कार्यात्मक दोनों प्रतिमानों का उपयोग किया गया है। इन प्रतिमानों में से प्रत्येक का उपयोग इंटरनेट और जुआ खेलने की लत के रूप में परिवर्तित न्यूरोनल गतिविधि और आकृति विज्ञान की स्थापना के लिए महत्वपूर्ण जानकारी को हटाने के लिए अनुमति देता है। कुल मिलाकर, अध्ययनों से संकेत मिलता है कि इंटरनेट और गेमिंग की लत समारोह में परिवर्तन के साथ-साथ मस्तिष्क की संरचना दोनों से जुड़ी है। इसलिए, न केवल इस व्यवहार की लत मस्तिष्क क्षेत्रों में गतिविधि को बढ़ाती है जो आमतौर पर पदार्थ से संबंधित व्यसनों से जुड़ी होती है, लेकिन यह इस तरह से न्यूरोडैप्टेशन का कारण बनता है कि मस्तिष्क वास्तव में इंटरनेट और गेमिंग के साथ अत्यधिक जुड़ाव के परिणामस्वरूप बदल जाता है। ।

विधि के संदर्भ में, न्यूरोइमेजिंग अध्ययन पारंपरिक सर्वेक्षण और व्यवहार अनुसंधान पर एक लाभ प्रदान करते हैं क्योंकि, इन तकनीकों का उपयोग करके, विशेष मस्तिष्क क्षेत्रों को भेद करना संभव है जो लत के विकास और रखरखाव में शामिल हैं। बढ़े हुए ग्लूटामेट्रिक और इलेक्ट्रिकल एक्टिविटी के माप मस्तिष्क के कामकाज में अंतर्दृष्टि देते हैं, जबकि मस्तिष्क मोर्फोमेट्री और पानी के प्रसार के उपाय मस्तिष्क संरचना का संकेत देते हैं। यह दिखाया गया है कि इनमें से प्रत्येक इंटरनेट और गेमिंग की लत के परिणामस्वरूप महत्वपूर्ण परिवर्तन करता है।

निष्कर्ष निकालने के लिए, इंटरनेट का उपयोग करने और ऑनलाइन गेम खेलने से संबंधित व्यसनी व्यवहार के विकास से जुड़े न्यूरोनल सहसंबंधों को समझना भविष्य के अनुसंधान को बढ़ावा देगा और लत उपचार दृष्टिकोणों के विकास का मार्ग प्रशस्त करेगा। नैदानिक ​​अभ्यास के संदर्भ में, विशिष्ट और प्रभावी उपचार के विकास के लिए इंटरनेट और गेमिंग की लत के रोगजनन और रखरखाव के बारे में हमारा ज्ञान बढ़ाना आवश्यक है। इनमें साइकोफार्माकोलॉजिकल दृष्टिकोण शामिल हैं जो इंटरनेट और गेमिंग की लत को विशेष रूप से जैव रसायन और न्यूरोकाइक्रिट्री के स्तर पर और साथ ही मनोवैज्ञानिक रणनीतियों को लक्षित करते हैं, जिसका उद्देश्य सीखा कुरूप संज्ञानात्मक और व्यवहार पैटर्न को संशोधित करना है।

 

 

 

   

एक ऐसी स्थिति जिसमें सरकारी अधिकारी का निर्णय उसकी व्यक्तिगत रूचि से प्रभावित हो

ऑथर ने किसी हित संघर्ष की घोषणा नहीं की है।

 

 

 

   

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