Front Psychol. 2016 május 4;7: 597. doi: 10.3389 / fpsyg.2016.00597. eCollection 2016.
Wang Y1, Zou Z1, H dal1, Xu X1, Wang H1, d'Oleire Uquillas F.2, Huang X1.
Absztrakt
A mobiltelefon-függőség (MPD) olyan viselkedésfüggőség, amely egyre inkább közegészségügyi problémává vált. Míg a korábbi kutatások néhány olyan tényezőt vizsgáltak, amelyek előre jelezhetik az MPD-t, az MPD mögöttes neurális mechanizmusait még nem vizsgálták. A jelenlegi vizsgálat célja az MPD-vel kapcsolatos mikrostrukturális variációk vizsgálata a mágneses rezonancia képalkotással (fMRI) mérten. Szürke anyag térfogat (GMV) és fehéranyag (WM) integritása [négy index: frakcionált anizotrópia (FA); átlagos diffúzió (MD); axiális diffúzió (AD); és a sugárirányú diffúziót (RD) voxel-alapú morfometria (VBM) és a traktus-alapú térinformatikai (TBSS) analízis segítségével számítottuk ki. Hatvannyolc főiskolai hallgató (42 nő) vett részt, és két csoportba osztották [MPD csoport, N = 34; kontroll csoport (CG), N = 34] a mobiltelefon-függőség index (MPAI) skála pontszám alapján. A vonás impulzivitását a Barratt impulzív skála (BIS-11) segítségével mértük.
A mögöttes vonás impulzivitásának fényében az eredmények csökkentek az MPD csoport GMV-jét a kontrollokhoz képest olyan régiókban, mint a jobb felső frontális gyrus (sFG), a jobb alsó frontális gyrus (iFG) és a kétoldalú thalamus (Thal). Az MPD csoportban a GMV a fent említett régiókban negatívan korrelált az MPAI-értékekkel. Az eredmények szintén szignifikánsan kisebb FA és AD méréseket mutattak az MPD csoportban az MPD csoportban a kétoldali hippocampus cingulum kötegszál (CgH) kontrolljaival szemben. Emellett az MPD-csoportban a CgH FA-ja szintén negatívan korrelált az MPAI-értékekkel.
Ezek az eredmények az első morfológiai bizonyítékot szolgáltatják a mobiltelefon túlzott használatának megváltozott agyi szerkezetére, és segíthetnek jobban megérteni az MPD neurális mechanizmusait más viselkedési és anyagfüggőségi rendellenességekkel kapcsolatban.
KEYWORDS:
Mobiltelefon-függőség index skála; axiális diffúzió; fMRI; frakcionált anizotrópia; szürke anyag mennyisége; impulzivitás; mobiltelefonfüggőség
Bevezetés
Amint azt az eMarketer.com jelentette, az univerzális okostelefon-előfizetők száma az 2,380-ben eléri az 2017-t, melyből 672.1 millió kínai előfizető lesz. Az okostelefonok számos vonzó tulajdonsággal rendelkeznek, amelyek elősegítik a modern életben való elterjedését, különösen a fiatal felnőttek számára. Kimeríthetetlen forrása a szórakozásnak és a pihenésnek, amely egy nagyon hatékony eszköz az interperszonális kapcsolatok kialakításához és fenntartásához, és ez egy kényelmes módszer a kellemetlen hangulatállapotok és a „gyilkos” idő elkerülésére (Choliz, 2010).
Az egyének egyre növekvő mértékben érzékelik a világukat ezen a kifinomult, multifunkcionális, új szerven keresztül. Ugyanakkor egyre több fiatal felnőtt használ okostelefonokat az ellenőrzött módon. Az elmúlt években fiziológiai, társadalmi, viselkedésbeli, sőt affektív problémákat tártak fel a mobil eszközök kiterjedt, ellenőrizetlen és túlzott használatával, és nagy figyelmet fordítottak a mobiltelefon túlzott használatának lehetséges negatív hatásaira.Roberts és munkatársai, 2015).
A mobiltelefon túlzott használata zavarként viselkedési függőségnek tekinthető (Billieux, 2012). A függőség általános általános kerete olyan orvosi modellen alapul, amely testi és pszichológiai függőségre utal az olyan anyagok fogyasztásától, mint a dohány, az alkohol vagy más gyógyszerek (McMillan és munkatársai, 2001). A kutatók azonban azzal érveltek, hogy a függőséget ki kell terjeszteni a kóros viselkedési mintákra, amelyek az anyagfüggőséghez hasonlítanak, és ezeket közösen „viselkedési függőségeknek” nevezték (Citrom, 2002). A viselkedési függőség tehát a pszichoaktív anyagok lenyelésén túl a viselkedésre utal, amely rövid távú jutalomérzetet eredményez, és további hátrányos viselkedést idéz elő a kedvezőtlen következmények ismerete ellenére. Ezek a viselkedések közé tartoznak a patológiás szerencsejátékok, a bőr szedés, a kleptomania, a kényszeres vásárlás és a kényszeres szexuális viselkedés, hogy néhányat említsünk (Grant és munkatársai, 2010). A viselkedési függőség sok területen hasonlít az anyagfüggőségre, beleértve a természettörténetet, a fenomenológiát (Roberts és munkatársai, 2015), tolerancia (Leung, 2008), átfedő genetikai hozzájárulások (Billieux, 2012), neurobiológiai mechanizmusok (Billieux és munkatársai, 2015a), komorbiditás, kezelésre adott válasz (Billieux és munkatársai, 2015b), és a csökkentett ellenőrzés közös jellemzője (Walther és munkatársai, 2012). Az olyan technológiák, mint a televízió, a számítógépes játék és az internet, az internet, a viselkedési függőség új alosztálya, amely nem kémiai jellegű, technológiai függőség, az elterjedésével és a növekvő technológiával az embereket érintő technológia problematikus túlzott használata jellemezte. gépi interakció (Griffiths, 1996).
A mobiltelefon-függőség (MPD), a viselkedési vagy technológiai függőség egy részhalmaza, sok más közös vonással rendelkezik a többi függőségi rendellenességgel (Bianchi és Phillips, 2005; Billieux, 2012). Ezeket a közös jellemzőket a "Brown viselkedési függőségi kritériumai" foglalják össze (Barna, 1993), és magukban foglalják: kognitív bánásmódot, konfliktusokat más személyekkel vagy tevékenységekkel, eufóriát vagy megkönnyebbülést, toleranciát vagy a viselkedés, a visszavonás, a visszaesés és az újbóli beilleszkedés ellenőrzésének elvesztését (Martinotti és munkatársai, 2011). Összességében az MPD-t úgy ábrázolták, mint egy mobiltelefon túlzott és ellenőrizetlen használatát, amennyiben az befolyásolja az egyén valós életét. Például, a függőségre és a visszavonásra emlékeztetve, az MPD-ben szenvedő valaki kényelmetlenül és irritáltan érzi magát telefonja hiányában, beleértve a fizikai és pszichológiai értelemben vett érzést a klasszikus kivonási tünetek között.Ling és Pedersen, 2006).
Számos MPD-s egyén számára a mobiltelefon annyira lenyűgöző lehet, hogy uralja az életét és érdekeit (Chóliz, 2012). Tény, hogy a kutatások azt mutatják, hogy az MPD a pszichológiai szorongással, az érzelmi instabilitással, a materializmussal (Beranuy és munkatársai, 2009), jóváhagyási motiváció (Takao és munkatársai, 2009), szabadidős unalom, érzéskeresés (Leung, 2008), impulzivitás (Billieux és munkatársai, 2007, 2008) és a kockázatos magatartás, mint például a nem védett szex, a tiltott kábítószer-használat, az alkoholfogyasztás, az iskolai felfüggesztés és a bűncselekmények (Yang és munkatársai, 2010). Továbbá negatív összefüggéseket találtak az MPD és az egészséges introverzió és a lelkiismeretesség között (Roberts és munkatársai, 2015), munkamemória (Billieux és munkatársai, 2008), végrehajtó funkció (Billieux, 2012), önellenőrzés és önellenőrzés (Takao és munkatársai, 2009) és még az önbecsülés (Yang és munkatársai, 2010). Az MPD csökkenti a kognitív kontrollt, megnövekedett jutalmakat kereső viselkedést, a telefon expozíciójának fokozott toleranciáját, és csökkentheti a pszichológiai egészséget, valamint csökkentheti a munkaképességet és akár az akadémiai kudarcot is.Billieux és munkatársai, 2015a), hasonlóan a többi függőségi betegséghez.
Fontos, hogy a tulajdonságok impulzivitása kulcsszerepet játszott számos függőségi rendellenességben, beleértve a drogfüggőséget is (Moreno-López és munkatársai, 2012), szerencsejáték-problémák (Joutsa és munkatársai, 2011; Bickel és munkatársai, 2012), online játékfüggőség (Han és munkatársai, 2012b), és még az internet-függőség (Cao és munkatársai, 2007; Lin és munkatársai, 2012). A jelen tanulmányban tehát a lehetséges impulzivitás mérését is figyelembe vettük az MPD-ben.
Bár a korábbi vizsgálatok során néhány lehetséges tényezőt azonosítottak az MPD-vel kapcsolatban, még nem végeztek kutatást, amely az MPD-ben szenvedő személyeknél jelenlévő neurális mechanizmusokat vagy lehetséges agyi morfológiai változásokat vizsgálja. A mágneses rezonancia képalkotás (MRI) használata az MPD neurális mechanizmusainak felderítése érdekében óriási ígéretYuan és munkatársai, 2011), és az eredmények segíthetnek a viselkedési beavatkozások vagy farmakológiai kezelések kifejlesztésében ezen és más típusú függőségekhez a közeljövőben (Hanlon és Canterberry, 2012). A jelen tanulmányban tehát arra törekedtünk, hogy az MPD-vel rendelkező egyéneknél az agyi morfológiát vizsgáljuk az MRI-vel, különösen a fiatal felnőttkori főiskolai hallgatókban, mivel a mobiltelefonok ebben a populációban egyre nagyobb szerepet játszanak.
Az MPD és más függőségi rendellenességek közötti hipotézisszerű, közös mögöttes neurális mintázatok azt az elképzelést támasztják alá, hogy az MPD mögötti mechanizmusok jobb megértése révén másfajta függőségeket is meg lehet magyarázni (Billieux és munkatársai, 2015a). A fiatal felnőttek internetes függőségéről szóló tanulmányban Zhou és mtsai. (2011) megállapította, hogy az egészséges kontroll csoporthoz képest az internet-függő fiatal felnőttek alacsonyabb szürkeanyag-sűrűségűek voltak a bal oldali elülső cinguláris kéregben, a bal hátsó cinguláris kéreg, a bal oldali inszula és a bal nyelvű gyrus. Egy hasonló tanulmányban a fiatal felnőttek online játékfüggőségét vizsgálták, Weng és mtsai. (2013) a jobb orbitofrontális kéregben (OFC), a kétoldali inzulusban és a jobb kiegészítő motortérben találtak szürke anyagú atrófiát, valamint csökkentett frakcionált anizotrópiát (FA) a corpus callosum, a kétoldalú frontális lebeny fehéranyag (WM) jobb oldalán, és jobb külső kapszula az online játékfüggő egyénekben. A patológiás szerencsejátékokkal kapcsolatos kutatásokban a szürkeárnyalat (GMV) nagyobb volt a ventrális striatumban és a jobb prefrontális kéregben (Koehler és munkatársai, 2013), széles körben elterjedt alacsonyabb FA és nagyobb átlagos diffúzió (MD) a corpus callosumban, a cingulumban, a kiváló longitudinális fascicleban, az alacsonyabb fronto-occipitalis fascicleban, a belső kapszula elülső végében, az elülső thalamicikus sugárzásban, az alsó hosszirányú fascicleban és a kóros szerencsejátékos betegek csoportjában a nem vakcinázott / rosszabb fronto-occipitalis fascicle (Joutsa és munkatársai, 2011). Ezek a jelentett régiók a gátló kontrollhoz, a jutalom feldolgozásához és az impulzivitáshoz kapcsolódnak (Romero és munkatársai, 2010; Li és munkatársai, 2015). Az MPD elméletileg ezeknek a régióknak is kárt okozhat (Hanlon és Canterberry, 2012), és a különböző függőségek közötti hasonlóságok és különbségek feltárása elmélyítheti az MPD viselkedésének neurális mechanizmusainak megértését, és segíthet a specifikus beavatkozások kidolgozásában.
Számos automatizált és objektív MRI-módszert alkalmaztak az egészséges agyi szerkezeti minták jellemzésére, beleértve a T1-súlyozott szerkezeti képalkotást és a diffúziós tenzor képalkotást (DTI). Az előbbiben a GMV-t meg lehet vizsgálni és tovább lehet számítani a voxel-alapú morfometria (VBM) analízissel. A fenti áttekintés alapján feltételeztük, hogy az MPD-csoportban a frontális lebenyekben és a thalamusban a csökkent GMV-t csökkentettük a kontrollokhoz viszonyítva. Azt is feltételeztük, hogy az MPD csoportot az érzelmi feldolgozáshoz, a végrehajtó figyelemhez, a döntéshozatalhoz és a kognitív kontrollhoz kötődő WM-rostok károsodásához köti. Négy szál integritási helyettesítő, beleértve az FA-t, az MD-t, az axiális diffúziót (AD) és a sugárirányú diffúzivitást (RD), a traktus-alapú térinformatikai (TBSS) elemzéssel számítva (Yeh és munkatársai, 2009), érzékenyek a vízmolekulák diffúziójára az agyban (Basser és munkatársai, 1994), és pontos minősített biomarkerek a WM hatékonyságának \ tHasan és munkatársai, 2011).
A jelen tanulmányban mind a GMV-t, mind a WM integritását ezeknek az intézkedéseknek a segítségével vizsgáltuk annak érdekében, hogy feltárjuk azokat az esetleges eltéréseket, amelyek az MPD-vel rendelkező fiatal felnőtteknél előfordulhatnak, azzal a potenciállal, hogy jobban megértsék az esetleges neurális mechanizmusokat.
Anyagok és módszerek
Etikai nyilatkozat
Ezt a kutatást a Délnyugati Egyetem Etikai Bizottsága hagyta jóvá, és minden résztvevőtől írásos tájékoztatást kapott. Minden résztvevő több mint 18 éves volt, és értesülték arról, hogy részvételük teljesen önkéntes volt, és hogy bármikor képesek voltak elszakadni.
A résztvevők
Háromszáz főiskolai hallgatót vettek fel a délnyugati egyetemen (SWU, Chongqing, Kína) brosúrával és internetes hirdetéssel. Fel kellett tölteniük a mobiltelefon-függőség index (MPAI) skáláját, amelyben az 51 feletti pontszám mobil telefonfüggőnek (MPD) minősítette őket. Ez a rétegződés az 34 egyének MPD csoportjához vezetett (21 nő, 18 – 27 év régi). Az MPD-csoporthoz való illesztés érdekében az 34 nem MPD-s diákok (21 női, tartomány: 18 – 27 évesek) véletlenszerűen kiválasztottak kontrollcsoportként (CG). A csoportok között nem volt jelentős különbség a személyes havi költségekben, korban, nemben vagy az oktatásban eltöltött években (ld. Táblázat). \ T 1).
1 TÁBLÁZAT. A résztvevők gazdasági státusza, demográfiai adatai, MPAI és BIS pontszámai.
Továbbá minden résztvevőnek nem volt neurológiai rendellenessége, pszichiátriai rendellenessége, vagy fémrészei, tetoválásai, vagy a testükön eltávolíthatatlan piercingek. Mindannyian normálisak voltak, vagy rendes látásmódjuk volt, jobbkezesek voltak, és őshonos kínai beszélők voltak.
Kérdőív értékelése
Az MPAI skála (Leung, 2008), amely 17 elemekből áll, az MPD mértékének becslésére használták. Ötpontos Likert-skálát használtunk: 1 = 'egyáltalán nem,' 2 = 'ritkán,' 3 = 'alkalmanként,' 4 = 'gyakran,' 5 = 'mindig.' A teljes pontszám az 17-tól az 85-ig terjed, ahol a mediánszétválasztás szerint az 51 vagy annál többet a telefonfüggőségre utalnak.Martinotti és munkatársai, 2011). A Cronbach alpha által jelzett skálák megbízhatósága rendkívül magas az 0.90-on (Leung, 2008).
A Barratt impulzivitás skála (BIS-11) (Patton és munkatársai, 1995) mindkét csoportnak adagoltuk a vonás impulzivitásának mérésére. A BIS 30 elemekből áll, egy ötpontos Likert-skálán, ahol minél nagyobb a pontszám, annál erősebb az impulzivitás. A belső konzisztencia megbízhatósága és ismételt megbízhatósága az 0.89 és az 0.91.Li és munkatársai, 2011).
Szkennelés megszerzése
Az összes képalkotási adatot 3T Siemens szkennerrel (Siemens Medical, Erlangen, Németország) szereztük be a Southwest University Brain Imaging Research Center-ben. Nagyfelbontású T1-súlyozott anatómiai képeket kaptunk egy gyorsított gradiens echo (MPRAGE) gyorsítási mágnesezéssel [ismétlési idő (TR) = 1900 ms, visszhangidő (TE) = 2.52 ms, látómező (FOV) = 256 mm, flip szög = 90 °, sík mátrix felbontás = 256 × 256, szeletvastagság = 1 mm, szeletek = 176, voxel méret = 1 mm × 1 mm × 1 mm]. 12-irányú diffúziós tenzorképeket (DTI) gyűjtöttünk össze kétszer refókuszált spin echo impulzussorozattal, TR = 6000 ms, TE = 89 ms, FOV = 240 mm, mátrix felbontás = 128 × 128, szeletvastagság = 3 mm, szeletek = 45, b-érték = 1000s / mm2.
Strukturális képalkotó adatok elemzése
Az egyes tantárgyak strukturális képalkotó adatait statisztikai paraméteres leképezési szoftverrel (SPM8) elemeztük1) a MATLAB R2014a-ban (MathWorks Inc., Natick, MA, USA), és először a tárgyak és az anatómiai rendellenességek ellenőrzésére került sor. A szkenneléseket manuálisan regisztrálták, és az elülső commissure-posterior commissure vonalhoz igazították, majd szürkére (GM), WM-re és cerebrospinalis folyadékra (CSF) szegmentálták.Yin és munkatársai, 2013). Végül az eredményeket regisztráltuk, normalizáltuk és moduláltuk Diffeomorf anatómiai nyilvántartásba véve az exponált Lie algebra (DARTEL) eszköztár segítségével, amely egy sokkal kifinomultabb regisztrációs algoritmust használ, hogy pontosabb interakciókat regisztráljon. A nemlineáris regisztrációs algoritmusok teljesítménye jobb, mint a többi hasonló eszközkészleté.
Ezeket az előfeldolgozási lépéseket követően a vizsgálati-specifikus agysablont az összes tárgyképből (azaz az átlagos képből) készítettük, és az egyes voxelek képintenzitását a Jacob-determinánsok modulálták, hogy megkönnyítsék a regionális különbségek meghatározását a GM abszolút mennyiségében. . A regisztrált képeket ezután Montreali Neurológiai Intézet (MNI) térké alakították át, és végül a normalizált és modulált képeket egy 10 mm teljes szélességű félig (FWHM) Gauss-kernelben simították a jel-zaj viszony növelése érdekében.
Az MPD és a CG csoport közötti GMV különbséget két mintával értékeltük t-teszt SPM8 alkalmazásával, amelyben a teljes GM térfogatot és a BIS pontszámokat hozzáadták a kovarianciahoz, mivel a vonás impulzivitása zavaró tényező lehet. A GM határhatások minimalizálása érdekében az abszolút voxel jelintenzitás küszöb maszkolását 0.2 értékre állítottuk beDuan és munkatársai, 2012). A szignifikancia szinteket a következőre állítottuk: p <0.01 Alpha-Sim korrekcióval, kiszámítva DPABI szoftverrel2 (Chao-Gan és Yu-Feng, 2010). A kapott képeket a BrainNet Viewer (Xia és munkatársai, 2013).
Az MPD-vel kapcsolatos, a kontrollokhoz viszonyított különbségek megerősítése érdekében a két csoport közötti különféle GMV-klasztereket érdeklődési területeknek (ROI) választottuk ki, és ezeknek a ROI-knek az MPD-csoporton belüli GMV-értékeit REST-rel extraháltuk.3, és egy Pearson korrelációs analízisbe lépett az MPAI értékekkel, amelyek jelentősége a p <0.05 (Song és munkatársai, 2011).
Diffúziós tenzor képalkotó adatok elemzése
A diffúzióval súlyozott képalkotási adatokat a PANDA csővezeték eszközzel a következő módon dolgoztuk fel4: az agymaszk becslése a b0 kép felhasználásával diffúziós súlyozás nélkül, a nem agyi tér kivágása a nyers képeken 0.25 [frakcionális intenzitás küszöb (0 → 1), ahol a kisebb értékek nagyobb agyi körvonal becsléseket adnak], a korrekció az örvényáram által kiváltott torzítás és a fejmozgás a szkennelés során a diffúziós súlyozott képek (DWI) rögzítése a b0 képhez affin transzformációval, az összes egyedi FA kép nemlineáris regisztrálása natív térben az FA sablonhoz a Montreali Neurológiai Intézetben ( MNI) standard tér, a diffúziós metrikák képeinek 1 mm × 1 mm × 1 mm-es térbeli felbontásával történő átmásolásához használt transzformációk elhajlása, a TBSS-eljárás végrehajtása, ahol minden alany csontváza létrejött és minden alrégió átlagos FA, MD, λ1 és λ23 A skeletonizált WM-értékek értékét a Johns Hopkins sztereotaxikus WM atlaszának megfelelően számítottuk ki, amely az 50 magterületeit tartalmazza (Mori és munkatársai, 2008) - további atlasz alapú számításokhoz a két csoport közötti többtényezős varianciaanalízis segítségével, míg a BIS-pontszámok visszaszorítása. Végül Pearson-féle korrelációs analízist végeztünk az MPD-csoporton belül a szignifikánsan különböző régiók értékei és az MPAI-pontszámok között. p <0.05 (Cui és munkatársai, 2013). A módszer statisztikai teljesítményét megbízhatóan tesztelték (Oishi és munkatársai, 2009; Faria és munkatársai, 2010). Az eredményt az FSLView segítségével mutatta be az FSL eszköztár segítségével (FSL 5.0.05) (Smith és munkatársai, 2006).
Eredmények
Kérdőív teljesítménye
Az MPD csoport szignifikánsan magasabb pontszámot kapott az MPAI-nál, mint a CG. A mobiltelefonjukon is sokkal több időt töltöttek (lásd: 1). Amint az várható volt, a BIS-pontszámok is szignifikánsan magasabbak voltak az MPD-csoportban is, ami azt mutatja, hogy az MPD-s egyedek magasabb kontroll impulzivitással rendelkeztek a kontrollokhoz képest.
Szürke anyagmennyiség A csoportok közötti különbség
A CG-vel összehasonlítva az MPD-csoport jelentősen csökkentette a GMV-t a jobb felső frontális gyrusban (sFG), a jobb alsó frontális gyrusban (iFG), a kétoldali mediális frontális gyrusban (mFG), a jobb középső nyúlvány gyrusban (mOG), bal elülső cinguláris kéregben (ACC), és a kétoldalú thalamus (Thal) (lásd:. \ T 2). Továbbá az MPD csoporton belül a jobb sFG, a jobb iFG és a Thal GMV-je negatívan korrelált az MPAI pontszámokkal (lásd az ábrát). 1).
2 TÁBLÁZAT. Figyelemre méltó szürkeállomány-térfogat (GMV) különbségek a mobiltelefon-függő (MPD) és a kontrollcsoport (MPD-csoport <kontrollcsoport) között.
1 ÁBRA. Figyelemre méltó GMV különbségek az MPD csoport és a kontroll csoport között (CG> MPD), valamint a GMV és MPAI pontszámok közötti negatív korreláció az MPD csoporton belül. A kontroll csoporthoz képest az MPD csoport jelentősen csökkentette a GMV-t a jobb sFG-ben, a jobb iFG-ben, a kétoldalú mFG-ben, a jobb mOG-ban, a bal oldali ACC-ben és a kétoldalú Thal-ban. Továbbá az MPD csoporton belül a jobb sFG, a jobb iFG és a Thal GMV-je negatívan korrelált az MPAI pontszámokkal. sFG, kiváló frontális gyrus; iFG, alacsonyabb frontális gyrus; mFG, mediális frontális gyrus; mOG, középső nyakú gyrus; ACC, elülső cinguláris kéreg; Thal, thalamus; MPD, mobiltelefon-függőség; CG, kontroll csoport; MPAI, mobiltelefon-függőség index; GMV, szürke anyag mennyisége. L, balra; R, igazDTI eltérés a csoportok között
Az atlasz TBSS analíziséhez a hippocampus cingulum kötegszálak (CgH) FA és AD értékei szignifikánsan csökkentek az MPD egyéneknél a kontrollokhoz képest (lásd a táblázatot). 3). Továbbá az MPD-csoporton belül a CgH FA-ja negatívan korrelált az MPAI-pontszámokkal (lásd a 2. ábrát) 2).
3 TÁBLÁZAT. Jelentős diffúziós tenzor képalkotási (DTI) index különbségek az MPD csoport és a kontroll csoport (MPD csoport <kontroll csoport) között.
2 ÁBRA. Csökkent FA és AD a bilaterális CgH-ban (kistérségek osztva Johns Hopkins sztereotaxiás atlaszokkal) az MPD csoportban a kontroll csoporthoz képest (MPD <CG) és az MPD csoporton belüli FA és MPAI pontszámok közötti negatív korreláció. A CgH FA és AD értékei szignifikánsan csökkentek az MPD egyedekben a kontrollokhoz viszonyítva. Továbbá az MPD csoporton belül a CgH FA-ja negatívan korrelált az MPAI-pontszámokkal. CgH, cingulum kötegszálak a hippocampusban. FA, frakcionált anizotrópia; AD, axiális diffúzió; MPD, mobiltelefon-függőség; CG, kontroll csoport; MPAI, mobiltelefon-függőség index.
Megbeszélés
Amennyire tudjuk, a jelen tanulmány az első kísérlet az MPD-vel rendelkező főiskolai hallgatók megváltozott neurális morfológiájának feltárására. Összehasonlítottuk a GMV-ket és a WM integritás négy mutatóját (FA, MD, AD és RD) az MPD egyének és az egészséges kontrollok között. Az eredmények azt mutatták, hogy az MPD-s egyének csökkentek a GMV-t a kontrollokhoz képest a jobb sFG-ben, a jobb iFG-ben, a kétoldalú mFG-ben, a jobb mOG-ban, a bal oldali ACC-ben és a kétoldalú thalamusban (Thal). Ami a WM integritását illeti, az MPD csoport csökkent FA és AD értékeket mutatott a kétoldalú hippocampus cingulum kötegszálakban (CgH). Továbbá a jobb sFG, a jobb iFG és a kétoldalú thalamus GMV-értékei negatívan korreláltak az MPD-csoport MPAI-pontszámával, valamint a CgH FA értékei. Ezenkívül megerősítettük, hogy az MPD csoport magasabb vonás impulzivitással rendelkezik a Barratt impulzivitási skálával (BIS-11) mérten.Patton és munkatársai, 1995).
Ezek az eredmények az MPD mögött álló lehetséges neurobiológiai mechanizmusokat jelzik, és ezzel egyidejűleg segítenek jobban megérteni az impulzivitás ezen szerepét az ilyen viselkedési függőségi rendellenességekben. Az eredmények betekintést nyújtanak az MPD és más függőségi rendellenességek közötti hasonlóságokhoz és különbségekhez.
Csökkent a szürke anyag mennyisége az MPD-ben
A jelen tanulmányban az MPD-csoportban csökkent GMV-t találtunk, ami összhangban áll a hipotézisünkkel, amely más gyógyszer- és viselkedésfüggőségi vizsgálatok eredményei alapján készült, ahol az impulzivitás feltételezhetően befolyásos szerepet játszik.
A kábítószerfüggőség funkcionális neurképképző tanulmányai azt mutatják, hogy a visszaélés drogjai nemcsak a dopaminban gazdag szubkortikális struktúrákat, mint például a ventrális tegmentális területet (VTA), a nukleáris accumbenseket (NAcc), a caudate magot, a putamen-t, a thamamusot és az amygdala-t befolyásolják. mint például a prefrontális kéreg (PFC), OFC, ACC és insula (Hanlon és Canterberry, 2012). A kábítószer-függőséghez hasonlóan a magatartásbeli függőségű személyeket gyakran úgy jellemzik, hogy rendellenes funkciójuk van az agyi régiókban, amelyek magukban foglalják a prefrontális kéregeket (ACC).Grant és munkatársai, 2010), ventrális striatus (Han és munkatársai, 2012a) és VTA-k, NAcc (Grant és munkatársai, 2010), insula (Kuss és Griffiths, 2012) és thalamus (van Holst és munkatársai, 2010). Ezen területeken a megváltozott funkciók mellett érdemes megjegyezni, hogy ezen területeken a megváltozott agyi morfológiát is beszámolták az internet-függőkben, valamint a szerencsejáték-függőkben is. Például, a tanulmányok kimutatták, hogy ezekben az állapotokban a bal oldali ACC, a bal hátsó cinguláris kéreg, a bal oldali insula, a bal lingvális gyrus csökkent GMV-t mutatott.Zhou és munkatársai, 2011), a jobb oldali OFC, a kétoldalú szigetelés és a jobb kiegészítő motorterület (Weng és munkatársai, 2013). Ezek a területek nagymértékben átfedik a gátló kontrollhoz kapcsolódó áramköröket (Ersche és munkatársai, 2011), jutalom feldolgozás, döntéshozatal és egyéb kognitív funkciók (Romero és munkatársai, 2010).
Vizsgálatunkban az MPD csoportban a kontrollokhoz viszonyított három ROI térfogatának csökkenése korrelált az MPAI-val. Vagyis az sFG, a jobb iFG és a thalamus. Az sFG bizonyítottan részt vesz számos fejlett kognitív funkcióban, mint például a gátló kontroll, a tudatos döntéshozatal, az érvelés, a munkamemória (Chase és munkatársai, 2011), az önkéntes top-down figyelemfelügyeleti szempontok (Hopfinger és munkatársai, 2000) és mások viselkedésének modellezése és előrejelzése (azaz az elmélet elmélete) (Cui és munkatársai, 2012).
Úgy gondolják, hogy a megfelelő iFG vezérlőközpontként szolgál a figyelemelosztással, az érzelmi feldolgozással, a gátló szabályozással és a viselkedésellenőrzéssel és a modulációval foglalkozó gömbcsíkok körében.Moreno-López és munkatársai, 2012). A sérülése viselkedési zavarral jár, és kimutatták, hogy kulcsszerepet játszik a viselkedési függőség fenntartásában és súlyosbodásában (Grant és munkatársai, 2010; Kuss és Griffiths, 2012).
A thalamus, amely a kortikális és a szubkortikális struktúrákat széles körben összekapcsolja egymással, vitathatatlanul az agy egyik legjelentősebb csomópontja lehet, és bebizonyosodott, hogy a jutalom elvárásaihoz, a figyelemhez, az érzelmekhez, a memóriához kapcsolódik.Minagar és munkatársai, 2013) és a végrehajtó funkció (Tuchscherer és munkatársai, 2010). Továbbá a thalamicus atrófiát korábban kognitív károsodással társították (Hanlon és Canterberry, 2012).
Eredményeinkkel ellentétben az online játékfüggőséget vizsgáló betegek vizsgálata azt mutatta, hogy a függőségi csoportban a thalamic volumene valójában megnövekedett, feltételezve, hogy az az online játékban játszott hatalmas vizuális és hallási stimulációból eredő magasabb dopamin rendelkezésre áll. a mezolimbikus áramkörök egyensúlya (Han és munkatársai, 2012b). Ez az ellentmondás az eltartott szokásos magatartásbeli különbséget is jelentheti a függő telefonos felhasználók és a számítógépes játékfüggő játékosok között.
Rendellenes fehér anyag integritása az MPD-ben
A csökkent GMV mellett a hippocampus cingulum kötegszálak (CgH) csökkenését találtuk az MPD csoportban.
A cingulum WM-traktus a cinguláris gyrusból származó információt hordozza a hippokampuszba, és a corpus callosum spleniumának axiális szintjén két részrégióra osztható: a splenium feletti cinguláris gyrus cingulumja és a hippokampális régiók cinguluma. (CgH) a splenium alatt (Mori és munkatársai, 2008). A CgH funkciója magában foglalja az érzékszervi, kognitív és érzelmi szabályozási információk különböző kombinációinak fogadását. Ez a polipérzékeny bemenetet biztosítja a hippocampusban (Zhu és munkatársai, 2011), és hozzájárul a jutalmazási útvonalakhoz, valamint a munkamemória kialakításához, fenntartásához és \ tYuan és munkatársai, 2011) - a kognitív ellenőrzés szempontjából kritikus információ (Luck és munkatársai, 2010; Benedict és munkatársai, 2013). Továbbá az MPD-csoportban az abnormális FA-érték összhangban van az alkohol-függőség megállapításával (Yeh és munkatársai, 2009). Összességében a cinguláris gyrus és a hippocampus közötti információcsere csökkenése, amint azt az MPD-csoport CgH FA-értékének csökkenése is alátámasztja, a funkcionális hiányok mögött álló strukturális alapja lehet, amely a függőséghez kapcsolódó emlékek megszilárdulásához vezet.
Azonban, amennyire tudjuk, a CgH-ban a csökkent FA-t még nem jelentették semmilyen viselkedési függőségi vizsgálatban. Adataink azt mutatják, hogy az FA csökkenése az MPD csoport jobb CgH-ban főként az AD érték csökkenése volt, anélkül, hogy az RD indexben megfigyelhető eltérések mutatkoznának. Az AD a diffúzió nagyságát méri a diffúzió fő iránya mentén, amely indexelheti a rostszerkezet és az axonális integritás szervezését (Qiu és munkatársai, 2008). Tehát az MPD-ben jelen lévő WM-sérülés fő mögöttes mechanizmusa a demyelináció helyett inkább a finom axonális sérülésnek tudható be (Romero és munkatársai, 2010).
Impulzivitás és mobiltelefon-függőség
Az impulzivitást úgy definiálhatjuk, hogy olyan intézkedéseket veszünk, amelyek idő előtt kifejeződnek, és amelyek indokolatlanul kockázatosak, rosszul megfogalmazottak, és amelyek nemkívánatos következményeket okozhatnak (Bickel és munkatársai, 2012). Ez szorosan kapcsolódik a függőségi zavarok többségéhez (Romero és munkatársai, 2010), mint például a kábítószer-függőség (Moreno-López és munkatársai, 2012), patológiás szerencsejáték (Joutsa és munkatársai, 2011), online játékfüggőség (Han és munkatársai, 2012b), internet függőség (Lin és munkatársai, 2012) és MPD (Billieux, 2012). Érdekes módon, Walther et al. (2012) megvizsgálta az 12 különböző személyiségjellemzők és öt addiktív viselkedés közötti összefüggést, beleértve az alkoholt, a dohányt és a kannabisz-anyagot, a problémás szerencsejátékot és a problémás számítógépes játékokat, és megállapította, hogy a magas impulzivitás volt az egyetlen olyan személyiségjellemző, amely az összes addiktív viselkedéshez kapcsolódik, amely vizsgálták.
Amint az várható volt, az MPD-s egyéneknél magasabb impulzivitást találtunk, összhangban a korábbi kutatásokkal. Az impulzivitás valójában az MPD legerősebb előrejelzője (Billieux és munkatársai, 2008). Lehet, hogy valaki hosszabb időt tölthet telefonjára, ami végül MPD-hez vezet, és ezáltal tovább ronthatja az önadaptációs és önellenőrzési képességeket (Billieux és munkatársai, 2007). Továbbá, a magas tulajdonságú impulzivitás szintje alacsonyabb középső agyi dopamin auto-receptor kötődéshez kapcsolódik.Buckholtz és munkatársai, 2010). Ami az anyagfüggő személyeket illeti, úgy gondolják, hogy a stimulánsok további használata tovább súlyosbítja az impulzív tulajdonságokat (Moreno-López és munkatársai, 2012). Az impulzivitás és a függőségi rendellenességek szoros kapcsolatának köszönhetően, a terápiás beavatkozások javítása érdekében, amelyek segítik a lelkiismeretesebb és kevésbé kényszerítő döntéshozatali folyamatokat, és javítják az önkontroll képességeit, a terapeuták az impulzivitással kapcsolatos jellemzők csökkentésére koncentrálhatnak (Leung, 2008).
Mindazonáltal az impulzivitás és az MPD közötti szoros kapcsolat miatt az MPD és a CG közötti BIS-pontszámok különbsége potenciálisan zavaró változó lehet a mobiltelefon-használat összehasonlító elemzésében. Vizsgálatunkban tehát a BIS-pontszámot a GMV és az FA-csoport kontrasztjaiban zavaró regresszorként határoztuk meg, majd a kapott régiók értékeit az MPD-csoporton belüli MPAI-pontszámokkal korrelációs analízisbe vittük.
Korlátozások és jövőbeli irányok
A tanulmány új eredményei ellenére számos korlátozás szükséges. Először is, a tanulmány keresztmetszeti kialakítása és a potenciális pszichológiai mechanizmusok sokfélesége miatt nem lehet következtetni az ok-okozati viszonyra vagy a mozgásirány irányára az MPD-csoportban talált mobiltelefon-túlhasználat és maladaptív szerkezeti változások között. Így a longitudinális vizsgálatok nagyon hasznosak lennének az MPD lehetséges pszichológiai és fiziológiai mechanizmusainak megerősítésében, valamint az MPD hosszának és progressziójának mérésére a résztvevőkben. Másodszor, bár az agyi strukturális különbségeket találtuk az MPD és a CG között, nem tudjuk biztosan, hogy milyen kognitív funkciós hiányosságok kapcsolódnak ezekhez a különbségekhez. A jövőbeni tanulmányoknak meg kell próbálnia összekapcsolni a GMV (vagy WM integritását) az MPD-ben fennálló különbségeket valamilyen pszichológiai funkcióval (pl. Kognitív végrehajtó funkcióval) annak érdekében, hogy jobban tájékoztassák az esetleges megelőző intézkedéseket és beavatkozásokat a mobiltelefon túlzott használatára és függőségére. Végül, de nem utolsósorban, a BIS-pontszámok GMV és FA csoportos különbség-tesztjeinek végrehajtásakor történő visszaszorítása ellenére a mintában talált mögöttes tulajdonság impulzivitás elkerülhetetlenül változatlan változó, amelyet a jelen tanulmányban nem lehet teljesen elkülöníteni. A jövőbeni tanulmányok, amelyek magukban foglalják a magas impulzivitású MPD-s egyének összehasonlítását a magas impulzivitású nem MPD-s egyénekkel, segíthetnek az MPD-nek a vonás impulzivitásától való szétválasztásában.
Szerzői hozzájárulások
Az YW felelős az eredeti kísérleti tervezésért, a feladatkezelésért, az adatelemzésért és a cikkírásért. A ZZ felelős a kísérleti folyamatért, az adatgyűjtésért és a cikkírásért. A HS felelős a kísérletek végrehajtásáért és az adatok elemzéséért. XX felelős a viselkedési kérdőívekről és a kísérleti eljárás tervéről. A HW felelős a diagramok és grafikonok elrendezéséért, beleértve az ábrákat is 1 és a 2, az adatok elrendezése és a kézirat kiigazítása. Az FdU felelős a kéziratos írásért, az agyterületek funkcióinak leírásáért, a másolás szerkesztéséért és a tartalomszerkesztésért, valamint a kiadandó végleges változat jóváhagyásáért. Az XH felelős a kísérleti tervezésért és az irányításért.
Érdekütközési nyilatkozat
A szerzők kijelentik, hogy a kutatást olyan kereskedelmi vagy pénzügyi kapcsolatok hiányában hajtották végre, amelyek potenciális összeférhetetlenségnek tekinthetők.
Köszönetnyilvánítás
Ezt a munkát a Kínai Központi Egyetem (SWU1509134) és a Chongqing Oktatási Alapok (2015-JC-005) alapítványai által nyújtott támogatások támogatták.
Lábjegyzetek
- ^ http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm
- ^ http://www.rfmri.org/dpabi
- ^ http://www.restfmri.net
- ^ http://www.nitrc.org/projects/panda/
- ^ http://www.fmrib.ox.ac.uk/fsl/tbss
Referenciák
Basser, PJ, Mattiello, J. és LeBihan, D. (1994). MR diffúziós tenzor spektroszkópia és képalkotás. Biophys. J. 66, 259–267. doi: 10.1016/S0006-3495(94)80775-1
Benedict, RH, Hulst, HE, Bergsland, N., Schoonheim, MM, Dwyer, MG, Weinstock-Guttman, B. és mtsai. (2013). A atrófia és a fehéranyag klinikai jelentősége a sclerosis multiplexes betegek thalamusán belüli diffúzivitás. Mult. Scler. J. 19, 1478 – 1484. doi: 10.1177 / 1352458513478675
Beranuy, M., Oberst, U., Carbonell, X. és Chamarro, A. (2009). Problémás internet és mobiltelefon használat és klinikai tünetek a főiskolai hallgatókban: az érzelmi intelligencia szerepe. Comput. Zümmögés. Behav. 25, 1182 – 1187. doi: 10.1016 / j.chb.2009.03.001
Bianchi, A. és Phillips, JG (2005). A problémás mobiltelefon-használat pszichológiai előrejelzői. CyberPsychol. Behav. 8, 39 – 51. doi: 10.1089 / cpb.2005.8.39
Bickel, WK, Jarmolowicz, DP, Mueller, ET, Gatchalian, KM és McClure, SM (2012). A végrehajtó funkció és az impulzivitás antipódok? Koncepcionális rekonstrukció, különös tekintettel a függőségre. Psychopharmacology 221, 361–387. doi: 10.1007/s00213-012-2689-x
Billieux, J. (2012). A mobiltelefon problémás használata: irodalmi áttekintés és útvonali modell. Akt. Psychiatry Rev. 8, 299 – 307. doi: 10.2174 / 157340012803520522
Billieux, J., Maurage, P., Lopez-Fernandez, O., Kuss, DJ és Griffiths, MD (2015a). Lehet-e a rendezetlen mobiltelefon-használat viselkedési függőségnek tekinteni? A jelenlegi bizonyítékok és a jövőbeni kutatás átfogó modellje. Jelenlegi függőségi jelentések 2, 156–162. doi: 10.1007/s40429-015-0054-y
Billieux, J., Schimmenti, A., Khazaal, Y., Maurage, P. és Heeren, A. (2015b). Túlérzi-e a mindennapi életet? A viselkedés-függőség kutatásának tartós terve. J. Behav. Rabja. 4, 119 – 123. doi: 10.1556 / 2006.4.2015.009
Billieux, J., Van der Linden, M., d'Acremont, M., Ceschi, G. és Zermatten, A. (2007). Érinti-e az impulzivitás a mobiltelefon érzékelt függését és tényleges használatát? Appl. Cogn. Psychol. 21, 527 – 538. doi: 10.1002 / acp.1289
Billieux, J., Van der Linden, M. és Rochat, L. (2008). Az impulzivitás szerepe a mobiltelefon tényleges és problémás használatában. Appl. Cogn. Psychol. 22, 1195 – 1210. doi: 10.1002 / acp.1429
Brown, R. (1993). „Néhány hozzájárulás a szerencsejáték tanulmányozásához más függőségek tanulmányozásához” Szerencsejáték-viselkedés és problémás szerencsejátékWR Eadington és JA Cornelius (Reno: Nevada Egyetem), 241 – 272.
Buckholtz, JW, Treadway, MT, Cowan, RL, Woodward, ND, Li, R., Ansari, MS, et al. (2010). Dopaminerg hálózati különbségek az emberi impulzivitásban. Tudomány 329, 532 – 532. doi: 10.1126 / science.1185778
Cao, F., Su, L., Liu, T. és Gao, X. (2007). Az impulzivitás és az internetfüggőség közötti kapcsolat a kínai serdülők mintájában. Eur. Pszichiátria 22, 466 – 471. doi: 10.1016 / j.eurpsy.2007.05.004
Chao-Gan, Y. és Yu-Feng, Z. (2010). DPARSF: MATLAB eszköztár a pihenő állapotú fMRI „csővezeték” adatelemzéséhez. Elülső. Syst. Neurosci. 4: 13. doi: 10.3389 / fnsys.2010.00013
Chase, HW, Eickhoff, SB, Laird, AR és Hogarth, L. (2011). A kábítószer-inger feldolgozásának és vágyának neurális bázisa: aktivációs valószínűség becslési meta-analízis. Biol. Pszichiátria 70, 785 – 793. doi: 10.1016 / j.biopsych.2011.05.025
Choliz, M. (2010). Mobiltelefon-függőség: kérdés. Függőség 105, 373 – 374. doi: 10.1111 / j.1360-0443.2009.02854.x
Chóliz, M. (2012). Mobiltelefon-függőség serdülőkorban: a mobiltelefon-függőség tesztje (TMD). Prog. Egészségügyi Sci. 2, 33-44.
Cui, X., Bryant, DM és Reiss, AL (2012). A NIRS-alapú hyperscanning fokozott interperszonális koherenciát mutat a felső frontális kéregben az együttműködés során. Neuroimage 59, 2430 – 2437. doi: 10.1016 / j.neuroimage.2011.09.003
Cui, Z., Zhong, S., Xu, P., He, Y. és Gong, G. (2013). PANDA: csővezeték-eszközkészlet agyi diffúziós képek elemzésére. Elülső. Zümmögés. Neurosci. 7: 42. doi: 10.3389 / fnhum.2013.00042
Duan, X., He, S., Liao, W., Liang, D., Qiu, L., Wei, L. és mtsai. (2012). Csökkentett caudate térfogat és fokozott striat-DMN integráció a sakk szakértőkben. Neuroimage 60, 1280 – 1286. doi: 10.1016 / j.neuroimage.2012.01.047
Ersche, KD, Barnes, A., Jones, PS, Morein-Zamir, S., Robbins, TW és Bullmore, ET (2011). A frontosztriatális agyrendszerek rendellenes szerkezete az impulzivitás és a kokainfüggőség kompulzivitásának aspektusaihoz kapcsolódik. Agy 134, 2013 – 2024. doi: 10.1093 / agy / awr138
Faria, AV, Zhang, J., Oishi, K., Li, X., Jiang, H., Akhter, K. és munkatársai. (2010). Az idegrendszeri fejlődéstől a gyermekkortól a felnőttkorig végzett Atlas-alapú elemzés diffúziós tenzor-képalkotással és az automatizált rendellenesség-észlelés alkalmazásával. Neuroimage 52, 415 – 428. doi: 10.1016 / j.neuroimage.2010.04.238
Grant, JE, Potenza, MN, Weinstein, A. és Gorelick, DA (2010). Bevezetés a viselkedési függőségekhez. Am. J. Gyógyszer-alkoholfogyasztás 36, 233 – 241. doi: 10.3109 / 00952990.2010.491884
Griffiths, M. (1996). Szerencsejáték az interneten: egy rövid megjegyzés. J. Gambl. Stud. 12, 471 – 473. doi: 10.1007 / BF01539190
Han, DH, Kim, SM, Lee, YS és Renshaw, PF (2012a). A családi terápia hatása az on-line játékfüggőséggel rendelkező serdülők esetében az online játék és az agyi aktivitás súlyosságának változására. Psychiatry Res. Neuroimag. 202, 126 – 131. doi: 10.1016 / j.pscychresns.2012.02.011
Han, DH, Lyoo, IK és Renshaw, PF (2012b). Különböző regionális szürkeáramlatok térfogata az online játékfüggőséggel és profi játékosokkal rendelkező betegekben. J. Psychiatr. Res. 46, 507 – 515. doi: 10.1016 / j.jpsychires.2012.01.004
Hanlon, CA és Canterberry, M. (2012). Az agyi képalkotás alkalmazása a neuron áramkör változásainak a kokain-függőségben történő tisztázására. Subst. Visszaélés Rehabil. 3, 115 – 128. doi: 10.2147 / SAR.S35153
Hasan, KM, Walimuni, IS, Abid, H. és Hahn, KR (2011). A diffúziós tenzor mágneses rezonancia képalkotó számítási módszerek és szoftvereszközök áttekintése. Comput. Biol. Med. 41, 1062 – 1072. doi: 10.1016 / j.compbiomed.2010.10.008
Hopfinger, JB, Buonocore, MH és Mangun, GR (2000). A felülről lefelé irányuló figyelemfelügyelet neurális mechanizmusai. Nat. Neurosci. 3, 284 – 291. doi: 10.1038 / 72999
Joutsa, J., Saunavaara, J., Parkkola, R., Niemelä, S. és Kaasinen, V. (2011). A patológiás szerencsejátékban az agy fehéranyag integritásának kiterjedt rendellenessége. Psychiatry Res. Neuroimag. 194, 340 – 346. doi: 10.1016 / j.pscychresns.2011.08.001
Koehler, S., Hasselmann, E., Wüstenberg, T., Heinz, A. és Romanczuk-Seiferth, N. (2013). Magasabb ventrális striatum és jobb prefrontális kéreg a patológiás szerencsejátékban. Agy struktúra. Funct. 220, 469–477. doi: 10.1007/s00429-013-0668-6
Kuss, DJ és Griffiths, MD (2012). Internet és szerencsejáték-függőség: szisztematikus irodalmi áttekintés az idegképző tanulmányokról. Sci. 2, 347 – 374. doi: 10.3390 / brainsci2030347
Lemon, J. (2002). Nevezhetjük magatartás-függőséget? Clin. Psychol. 6, 44 – 49. doi: 10.1080 / 13284200310001707411
Leung, L. (2008). A pszichológiai jellemzők összekapcsolása a függőséggel és a mobiltelefon nem megfelelő használatával Hongkongban a serdülők körében. J. Child. Média 2, 93 – 113. doi: 10.1080 / 17482790802078565
Li, W., Li, Y., Yang, W., Zhang, Q., Wei, D., Li, W., et al. (2015). Agyi struktúrák és funkcionális kapcsolódás az internetes tendenciák egyéni különbségeihez az egészséges fiatal felnőtteknél. Neuropsychologia 70, 134 – 144. doi: 10.1016 / j.neuropsychologia.2015.02.019
Li, X., Fei, L., Xu, D., Zhang, Y., Yang, S., Tong, Y. és mtsai. (2011). A barratt impulzív skála kínai verziójának megbízhatósága és érvényessége a közösségben és az egyetemen. Áll. Ment. Health J. 25, 610 – 615. doi: 10.3969 / j.issn.1000-6729.2011.08.013
Lin, F., Zhou, Y., Du, Y., Qin, L., Zhao, Z., Xu, J. és munkatársai. (2012). Az internet-függőségi rendellenességben szenvedő serdülőknél a rendellenes fehéranyag integritás: egy traktus alapú térinformatikai vizsgálat. PLoS ONE 7: e30253. doi: 10.1371 / journal.pone.0030253
Ling, R. és Pedersen, PE (2006). „A társadalmi szféra újratárgyalása” Mobil kommunikáció, Vol. 31, R. Ling és PE Pederson (London: Springer-Verlag).
Luck, D., Danion, J.-M., Marrer, C., Pham, B.-T., Gounot, D. és Foucher, J. (2010). A jobb parahippocampal gyrus hozzájárul a megkötött információk kialakításához és fenntartásához a munkamemóriában. Cogn agy. 72, 255 – 263. doi: 10.1016 / j.bandc.2009.09.009
Martinotti, G., Villella, C., Di Thiene, D., Nic Nicola, M., Bria, P., Conte, G., et al. (2011). Problémás mobiltelefonhasználat serdülőkorban: keresztmetszeti vizsgálat. J. Közegészségügy 19, 545–551. doi: 10.1007/s10389-011-0422-6
McMillan, LH, O'Driscoll, MP, Marsh, NV és Brady, EC (2001). A munkaholizmus megértése: adatszintézis, elméleti kritika és jövőbeli tervezési stratégiák. Int. J. Stress Manag. 8, 69 – 91. doi: 10.1023 / A: 1009573129142
Minagar, A., Barnett, MH, Benedict, RH, Pelletier, D., Pirko, I., Sahraian, MA és mtsai. (2013). A thalamus és a sclerosis multiplex Modern nézetek a patológiás, képalkotó és klinikai szempontokról. Ideggyógyászat 80, 210–219. doi: 10.1212/WNL.0b013e31827b910b
Moreno-López, L., Catena, A., Fernández-Serrano, MJ, Delgado-Rico, E., Stamatakis, EA, Pérez-García, M., et al. (2012). A kokainfüggő egyedek impulzivitásának és előrontális szürkeáramának csökkenése. A kábítószer-alkohol függ. 125, 208 – 214. doi: 10.1016 / j.drugalcdep.2012.02.012
Mori, S., Oishi, K., Jiang, H., Jiang, L., Li, X., Akhter, K. és munkatársai. (2008). Sztereotaxikus fehéranyag atlasz ICBM sablon diffúziós tenzor képalkotásán alapul. Neuroimage 40, 570 – 582. doi: 10.1016 / j.neuroimage.2007.12.035
Oishi, K., Faria, A., Jiang, H., Li, X., Akhter, K., Zhang, J. és munkatársai. (2009). Atlas-alapú teljes agyi fehéranyag-elemzés nagy deformációs diffeomorf metrikus feltérképezéssel: alkalmazás a normál idős és az Alzheimer-kórban résztvevők számára. Neuroimage 46, 486 – 499. doi: 10.1016 / j.neuroimage.2009.01.002
Patton, JH, Stanford, MS és Barratt, ES (1995). A Barratt impulzív skála faktorszerkezete. J. Clin. Psychol. 51, 768–774. doi: 10.1002/1097-4679(199511)51:63.0.CO;2-1
Qiu, D., Tan, L.-H., Zhou, K. és Khong, P.-L. (2008). Diffúziós tenzor képalkotás a normál fehéranyag érésről a késői gyermekkortól a fiatal felnőttkorig: az átlagos diffúzió, a frakcionált anizotrópia, a sugárirányú és axiális diffúziók és az olvasás fejlődésével való korreláció. Neuroimage 41, 223 – 232. doi: 10.1016 / j.neuroimage.2008.02.023
Roberts, JA, Pullig, C. és Manolis, C. (2015). Szükségem van az okostelefonomra: a személyiség hierarchikus modellje és a mobiltelefon-függőség. Szem. Ind. Diff. 79, 13 – 19. doi: 10.1016 / j.paid.2015.01.049
Romero, MJ, Asensio, S., Palau, C., Sanchez, A. és Romero, FJ (2010). Kokainfüggőség: az alacsonyabb frontális és elülső cinguláris fehéranyag diffúziós tenzor képalkotó vizsgálata. Psychiatry Res. Neuroimag. 181, 57 – 63. doi: 10.1016 / j.pscychresns.2009.07.004
Smith, SM, Jenkinson, M., Johansen-Berg, H., Rueckert, D., Nichols, TE, Mackay, CE és munkatársai. (2006). Traktusalapú térbeli statisztikák: a multi-subjekt diffúziós adatok voxelwise analízise. Neuroimage 31, 1487 – 1505. doi: 10.1016 / j.neuroimage.2006.02.024
Song, X.-W., Dong, Z.-Y., Long, X.-Y., Li, S.-F., Zuo, X.-N., Zhu, C.-Z., et al. . (2011). REST: egy eszközkészlet a funkcionális mágneses rezonancia képfeldolgozásra. PLoS ONE 6: e25031. doi: 10.1371 / journal.pone.0025031
Takao, M., Takahashi, S. és Kitamura, M. (2009). Addiktív személyiség és problémás mobiltelefon-használat. CyberPsychol. Behav. 12, 501 – 507. doi: 10.1089 / cpb.2009.0022
Tuchscherer, V., Seidenberg, M., Pulsipher, D., Lancaster, M., Guidotti, L. és Hermann, B. (2010). Extrahippokampális integritás a temporális lebeny epilepsziában és kognícióban: thalamus és végrehajtó működés. Epilepszia Behav. 17, 478 – 482. doi: 10.1016 / j.yebeh.2010.01.019
van Holst, RJ, van den Brink, W., Veltman, DJ és Goudriaan, AE (2010). Agyi képalkotó vizsgálatok patológiás szerencsejátékban. Akt. Pszichiátria Rep. 12, 418–425. doi: 10.1007/s11920-010-0141-7
Walther, B., Morgenstern, M. és Hanewinkel, R. (2012). Az addiktív viselkedés együttes előfordulása: az anyaghasználathoz, a szerencsejátékhoz és a számítógépes játékhoz kapcsolódó személyiségtényezők. Eur. Rabja. Res. 18, 167 – 174. doi: 10.1159 / 000335662
Weng, C.-B., Qian, R.-B., Fu, X.-M., Lin, B., Han, X.-P., Niu, C.-S., et al. (2013). Szürke anyagok és fehér anyagok rendellenességei az online játékfüggőségben. Eur. J. Radiol. 82, 1308 – 1312. doi: 10.1016 / j.ejrad.2013.01.031
Xia, M., Wang, J. és He, Y. (2013). BrainNet Viewer: hálózati vizualizációs eszköz az emberi agy csatlakoztatására. PLoS ONE 8: e68910. doi: 10.1371 / journal.pone.0068910
Yang, Y.-S., Yen, J.-Y., Ko, C.-H., Cheng, C.-P. és Yen, C.-F. (2010). A problémás mobiltelefon-használat és a kockázatos magatartás és a tajvani serdülők alacsony önbecsülés közötti kapcsolat. BMC közegészségügy 10:217. doi: 10.1186/1471-2458-10-217
Yeh, P.-H., Simpson, K., Durazzo, TC, Gazdzinski, S. és Meyerhoff, DJ (2009). A diffúziós tenzor képalkotási adatai alkohollal összefüggő terápiás alapú térbeli statisztikái (TBSS): a motivációs neurocircuitor rendellenességei. Psychiatry Res. 173, 22 – 30. doi: 10.1016 / j.pscychresns.2008.07.012
Yin, J., Zhang, JX, Xie, J., Zou, Z. és Huang, X. (2013). A kínai főiskolai hallgatók nemek közötti különbségek a romantika érzékelésében. PLoS ONE 8: e76294. doi: 10.1371 / journal.pone.0076294
Yuan, K., Qin, W., Wang, G., Zeng, F., Zhao, L., Yang, X. és mtsai. (2011). Mikrostruktúrás rendellenességek az internet-függőségi betegségben szenvedő serdülőknél. PLoS ONE 6: e20708. doi: 10.1371 / journal.pone.0020708
Zhou, Y., Lin, F.-C., Du, Y.-S., Zhao, ZM, Xu, J.-R. és Lei, H. (2011). Szürke anyagok rendellenességei az internetes függőségben: egy voxel alapú morfometria vizsgálat. Eur. J. Radiol. 79, 92 – 95. doi: 10.1016 / j.ejrad.2009.10.0255
Zhu, X., Wang, X., Xiao, J., Zhong, M., Liao, J. és Yao, S. (2011). Az első epizódban megváltozott fehéranyag-integritás, súlyos depressziós rendellenességben szenvedő fiatal felnőtteknél: egy traktus alapú térinformatikai vizsgálat. Brain Res. 1369, 223 – 229. doi: 10.1016 / j.brainres.2010.10.104
Kulcsszavak: mobiltelefon-függőség, mobiltelefon-függőség index skála, fMRI, szürkeanyag-térfogat, frakcionált anizotrópia, axiális diffúzió, impulzivitás
Idézet: Wang Y, Zou Z, Song H, Xu X, Wang H, d'Oleire Uquillas F és Huang X (2016) Változott szürke anyag mennyiség és fehér anyag integritása a mobiltelefon-függőséggel rendelkező kollégium diákjaiban. Elülső. Psychol. 7: 597. doi: 10.3389 / fpsyg.2016.00597
Kapott: 10 Január 2016; Elfogadva: 11 April 2016;
Megjelent: 04 May 2016.
Szerkesztette:
Snehlata Jaswal, Indiai Technológiai Intézet Jodhpur
Írta:
Yu-Feng Zang, Peking Normal Egyetem, Kína
Harold H. Greene, Detroit Mercy Egyetem, USA
Copyright © 2016 Wang, Zou, Song, Xu, Wang, d'Oleire Uquillas és Huang. Ez egy nyílt hozzáférésű cikk, amelyet a Creative Commons Attribution License (CC BY). A más fórumokon történő felhasználás, terjesztés vagy másolás megengedett, feltéve, hogy az eredeti szerző (k) vagy az engedélyező jóváírásra kerül, és az eredeti kiadvány ebben a folyóiratban hivatkozik az elfogadott tudományos gyakorlatnak megfelelően. Az ilyen feltételeknek nem megfelelő használat, terjesztés vagy másolás nem megengedett.
* Levelezés: Zhiling Zou, [e-mail védett]
†Ezek a szerzők egyformán hozzájárultak ehhez a munkához és megosztották az első szerzőséget.
;
