Az internethasználat rendellenessége és a figyelemhiányos hiperaktivitás zavarai: Két felnőtt esettanulmány-vizsgálat (2017)

Behav Addict. 2017 Dec 1; 6 (4): 490-504. doi: 10.1556 / 2006.6.2017.073.

Bielefeld M1, Drews M2, I. Putzig3, Bottel L1, Steinbüchel T1, Dieris-Hirche J1, Szycik GR4, Müller A5, Roy M6, Ohlmeier M7, Theodor Te Wildt B1.

Absztrakt

Célkitűzések

Jó tudományos bizonyíték van arra, hogy a figyelemhiányos hiperaktivitási rendellenesség (ADHD) egyaránt a felnőttkori addiktív zavarok előrejelzője és társulása. Ezek az egyesületek nemcsak az anyaggal kapcsolatos függőségekre összpontosítanak, hanem a viselkedési függőségekre, mint például a szerencsejáték-rendellenességekre és az internethasználati zavarokra (IUD). Az IUD esetében a szisztematikus áttekintések az ADHD-t a depressziós és szorongásos zavarok mellett a legelterjedtebb társbetegségek közé sorolták. Mégis szükség van arra, hogy jobban megértsük a két rendellenesség közötti kapcsolatot a konkrét kezelés és megelőzés szempontjából. Ez különösen igaz a felnőtt klinikai populációk esetében, ahol eddig kevés az ilyen kapcsolatról. Ez a tanulmány arra irányult, hogy részletesebben vizsgálja meg ezt a kérdést, az általános hipotézis alapján, hogy a pszichopatológia és az etiológia döntő kereszteződése van az IUD és az ADHD között.

Mód

Két eset-kontroll mintát vizsgáltak meg egy egyetemi kórházban. A felnőttkori ADHD és IUD betegek átfogó klinikai és pszichometriai munkát végeztek.

Eredmények

Alátámasztottuk azt a hipotézist, miszerint az ADHD és az IUD pszichopatológiai tulajdonságokkal rendelkezik. Az egyes csoportok betegei között szignifikáns prevalenciaarányt találtunk a komorbid ADHD-ban az IUD-ban és fordítva. Ezenkívül mindkét mintában az ADHD tünetei pozitívan kapcsolódtak a médiahasználat idejéhez és az internet-függőség tüneteihez.

Megbeszélés

A klinikai szakembereknek tisztában kell lenniük a két rendellenesség szoros kapcsolatával mind diagnosztikai, mind terápiás szempontból. Amikor a kezelés és a rehabilitáció során visszaszerezzük az internethasználat irányítását, az orvosok és a betegek részéről szem előtt kell tartani a függőség esetleges elmozdulását.

KEYWORDS:Internethasználati zavar; Figyelemhiányos hiperaktív rendellenesség; online függőség

PMID: 29280392

Doi: 10.1556/2006.6.2017.073

Bevezetés

Erős tudományos bizonyíték áll rendelkezésre arról, hogy a figyelemhiányos hiperaktivitási rendellenesség (ADHD) egyaránt előrejelző (Biederman és mtsai, 1995) és számos addiktív rendellenesség jellegzetes komorbiditása (Gillberg és mtsai, 2004). Az anyaghasználati rendellenességgel küzdő betegek egy nagy európai mintáján belül az 13.9% -ot felnőttkori ADHD-vel azonosították (van Emmerik-van Oortmerssen et al., 2014) az ország és a felhasznált elsődleges anyag (van de Glind et al., 2014). Az ADHD egy mentális rendellenesség, amely jellegzetesen a figyelem és a koncentrálódás nehézségeivel, a túlzott aktivitással és az egyén életkorához nem megfelelő viselkedés kontrollálási problémáival jár. Különösen, de nem kizárólagosan, ha az ADHD serdülőkorban és felnőttkorban is fennáll, ami az esetek kb. 36.3% -ánál fordul elő (Kessler és mtsai., 2005), az alkoholfüggőség kialakulásának kockázata (Biederman és mtsai, 1995), nikotin (Wilens és mtsai, 2008), vagy akár illegális drogokat, például a kokaint (Carroll & Rounsaville, 1993) magas. Mivel az olyan stimulánsok, mint a metilfenidát (MPH) hatékony gyógyszerként szolgálnak (Van der Oord, Prins, Oosterlaan és Emmelkamp, ​​2008), az alkoholfogyasztást és az alkoholfogyasztást az ADHD-s betegekben az öngyógyszeres kezelés módjának (Han és mtsai., 2009). Ezenkívül mindkét ADHD-s betegnél jellemző a magas szintű impulzivitás (Winstanley, Eagle és Robbins, 2006) és anyaghasználati rendellenességekkel (De Wit, 2009).

Az ADHD szintén jellegzetes komorbiditás a kóros szerencsejátékban, amely az ICD-10 (Egészségügyi Világszervezet, 1992) továbbra is impulzusvezérlő rendellenességként kell besorolni. Ezzel szemben az 2013 - ben, a Diagnosztikai és statisztikai kézikönyve Mentális zavarok (DSM-5; Amerikai Pszichiátriai Szövetség, 2013) közös alapot teremtett az anyag- és nem anyaghasználati rendellenességekhez. Az „Anyaggal kapcsolatos és addiktív rendellenességek” fejezetben a jelenleg szerencsejáték-rendellenesség mégis az egyetlen elismert viselkedési függőség. A DSM-5 III. Szakaszában azonban az internetes szerencsejáték-rendellenességet (IGD) először említik olyan állapotként, amely további klinikai kutatást és tapasztalatot igényel, mielőtt teljes körűen felismerhető különálló rendellenességként (Petry & O'Brien, 2013). Az IGD valóban az Internet-függőség egyik speciális változata, amelyet a leginkább vizsgáltak (Fiatal, 1996) és a legmagasabb prevalenciát mutatták (Rehbein, Kliem, Baier, Mößle és Petry, 2015). Ez a fejlemény nem meglepő, nem utolsósorban azért, mert az online szerencsejátékok és az online szerencsejátékok egyre inkább közös vonásokkal rendelkeznek.

Az internettől függetlenül a videojáték-függőség már több módon kapcsolódik az ADHD pszichopatológiához (Arfi és Bouvard, 2008; Yen és mtsai, 2017). A szisztematikus áttekintések alapján az ADHD-t tipikus előrejelzőként azonosították (Weiss, Baer, ​​Allan, Saran és Schibuk, 2011) és a komorbiditás (Weinstein & Weizman, 2012) IGD, főleg gyermekek és serdülők esetén. Ezenkívül kimutatták, hogy a szubklinikai szintű hiperaktivitás, az impulzivitás, figyelmetlenség, a fókuszálás és a kognitív feladatokra való összpontosítás hiánya korrelál a videojátékok túlzott mértékű használatával, offline és online módon is (Swing, Gentile, Anderson és Walsh, 2010). Hasonló megállapításokat találtak korábban a túlzott TV-használat esetén (Miller és mtsai, 2007), hozzájárulva egy folyamatban lévő vitához arról, hogy a képernyőn megjelenő média általános használata és különösen a videojátékok nem csak tünet of hanem kockázati tényezőt is mert az ADHD fejlesztése (Weiss és mtsai., 2011).

Bizonyos online alkalmazások túlzott használata és az ADHD között fennálló kapcsolat nem teljesen tisztázott. Ugyanakkor feltételezhető, hogy az online tevékenységek, mint például a játék stb., Folyamatos stimulációt és azonnali jutalmat biztosítanak, amelyet viszont az ADHD-ban szenvedő személyek nagyra értékelnek, akik általában unatkoznak (Castellanos & Tannock, 2002) és vonzó a késleltetett kielégülések felé (Gyémánt, 2005). Más tanulmányok feltételezték, hogy ez a kapcsolat magyarázható az ADHD működési memória-funkciójának romlásával, amelyet az ADHD kritikus endofenotípusának azonosítottak (Castellanos & Tannock, 2002). Erre hivatkozva, az olyan online alkalmazások, mint a többjátékos online játékok, gyakorlati segítséget nyújtanak a küldetési célok megjelenítésén keresztül, hogy legyőzzék ezt a sérülést, és így legyőzzék a frusztrációt és a rossz teljesítményt a való életben. Következésképpen az ADHD-ban szenvedő személyek előnyben részesíthetik az összetett online játékkal kapcsolatos alkalmazásokat, amelyek kiszolgáltatottabbá teszik a kóros médiahasználat kialakulását (Yen, Yen, Chen, Tang és Ko, 2008). Érdekes, hogy Koepp és mtsai. (1998) arról számoltak be, hogy a videojátékok striatális dopamin-felszabadulást eredményeznek, ami valószínűleg jobb koncentrációt és teljesítményt eredményez, amelyet megkönnyebbülésnek tekinthetnek azok az egyének, akiknek a kognitív képességei a valós életben romlottak. Ez illeszkedik a kifejezetten tervezett alkalmazásokhoz komoly játékok ADHD-s betegek offline kezelésére, ideértve a neurofeedback alkalmazásokat is (Lau, Smit, Fleming és Riper, 2017). Manapság a videojátékokat elsősorban online eszközökön és online módban játsszák. Ezenkívül az online játékok fokozatosan integrálják a szerencsejáték, a vásárlás és a szociális hálózatok aspektusait (Gainsbury, Hing, Delfabbro és King, 2014), amelyek további addiktív funkciókat tartalmaznak. Analóg viselkedésfüggőség, például szerencsejáték-rendellenesség, kóros vásárlás és hiperszexuális rendellenesség, amelyek szintén összefüggenek az ADHD-vel (Blankenship & Laaser, 2004; Brook, Chenshu, Brook és Leukefeld, 2016), egyre inkább online jelennek meg, és ezzel új dinamikát és fenomenológiát szereznek (Dittmar, Long és Bond, 2007; Fiatal, 2008). Figyelembe véve ezeket a folyamatos fejleményeket a digitális transzfer és az egyesülés szempontjából, fontos szemmel tartani a túlzott vagy addiktív internethasználat egyéb speciális és általános formáit az IGD-n kívül. A közelmúltban a szakértők hajlamosak az internethasználati rendellenesség (IUD; Amerikai Pszichiátriai Szövetség, 2013), amely egy ellenőrizhetetlen túlzott internethasználatra utal, amely negatívan befolyásolja a mindennapi életet. Valójában az IUD-t már társították az ADHD-vel is. A depresszió és a szorongásos rendellenességek mellett azt találták, hogy általában az IUD-k jellegzetes társbetegsége (Ko, Yen, Yen, Chen és Chen, 2012). Sőt, úgy tűnik, hogy az ADHD-t és az IUD-t is szenvedő betegek nagyobb kockázattal járnak, hogy újabb formájú függőség kialakuljon. Klinikai szempontból ez egy figyelemre méltó megállapítás, mivel ezeknek a betegeknek külön figyelmet kell fordítaniuk a függőség patológiájának lehetséges elmozdulására az absztrakció és a rehabilitáció során. Az IUD és az ADHD közötti átfedésekről és összefüggésekről azonban keveset tudunk, különösen a felnőttkori klinikai populációkban. Ezért érdemes tovább vizsgálni az ADHD és az IUD közötti összefüggéseket klinikai szempontból. Számos tanulmány készült nagy csoportokkal, ezekkel a kérdésekkel foglalkoztak, főként szubklinikai szinten (Yen és mtsai, 2008). Ennek ellenére csak kevés vizsgálatot végeztek az ADHD-t (Han és mtsai., 2009) vagy problémás internethasználat (PIU) betegek (Bernardi & Pallanti, 2009). Tudomásunk szerint ez az első olyan vizsgálat, amelyben a felnőttkori ADHD-betegek és a felnőttkori IUD-betegek egy csoportját hasonlítják össze nemcsak a kontrollokkal, hanem egymással is, hogy tovább lehessen vizsgálni ezek közös és különbségeit. A tanulmány abból a feltételezésből fakad, hogy a pszichopatológia határozottan keresztezi egymást, amelyet mind a terápiás, mind a megelőző gyógyászatban megkülönböztetett módon kell kezelni. Pontosabban, azt várjuk, hogy az ADHD mérései jelentős mértékben korrelálnak az internetes függőség mértékével.

Mód

Két klinikai csoportot (ADHD és IUD) és két kontrollcsoportot toboroztak a Hannoveri Orvostudományi Iskolába (MHH). Ez az eljárás, amely mindegyik 25 résztvevőből állt, lehetővé tette az egyes klinikai csoportok összehasonlítását a megfelelő kontrollcsoporttal és mindkét klinikai csoportot egymással. Az első kinevezés során a kezelendő betegeket diagnosztikai interjú segítségével alaposan megvizsgálták. Azokat, akik teljesítették az ADHD, illetve az IUD kritériumait, felkérték, hogy vegyenek részt a második kinevezésen végzett vizsgálatban.

ADHD csoport és kontroll csoportja

Az ADHD csoport résztvevőit kizárólag az MHH felnőttkori ADHD klinikájából vették fel. A betegek alapos diagnosztikai értékelést kaptak ADHD tüneteik és komorbiditásaik tekintetében. A diagnosztikai folyamat során az egyéneket meghívták a diagnosztikai fő eszközre, a Conners 'Adult ADHD diagnosztikai interjúra a DSM-IV-re (CAADID; Epstein, Johnson és Conners, 2001). Itt az ADHD 18 DSM-IV kritériumait felosztva a figyelmetlenség (kilenc elem) és a hiperaktivitás / impulzivitás (6 / 3 tételek) két klinikai területére, mind a gyermekkori, mind a felnőttkori vonatkozásban, alapos feltárással. Az ADHD-t csak akkor diagnosztizálták, ha a DSM-IV kritériumok teljesültek, vagyis a kilenc tünet közül legalább hatnak fenn kellett lennie az egyik vagy mindkét régióban gyermekkori és felnőttkori állapotban. Az értékelést önjelentő kérdőívek egészítették ki (lásd alább). Az 1.5 évek során az 50 felmérési készleteket kiosztották azoknak a betegeknek, akiknek az ADHD-ját diagnosztizálták, 18 és 65 év közötti életkorúak, és átlagos verbális intelligencia szinttel rendelkeztek. ± 100]. Összesen 15 beteg visszatért a felmérésbe, ami megegyezik az 25% válaszarányával. Ugyanebben az időszakban a kontrollcsoportot az MHH-n belüli értesítések útján toborozták a nemek, életkor és iskolai végzettség megoszlása ​​szempontjából. A kontrollcsoport bevonási kritériumai a következők voltak: az átlagos verbális intelligencia szint és a mentális betegség kórtörténetének hiánya. A kontrollokat átvizsgáltuk az ADHD és az IUD szempontjából.

IUD csoport és kontroll csoportja

Az IUD csoportot az MHH poliklinikájába toborozták a médiával összefüggő rendellenességekkel foglalkozó klinikára, amelynek szakterülete az internetes függőség. A felvételi kritériumok a következők voltak: az IUD diagnosztizálása a Young (1996) és a szakáll (Szakáll és farkas, 2001) (Asztal 1) és a kezelési szándék, az életkor 18 és 65 között, valamint az átlagos verbális intelligencia szint. Ha a befogadási kritériumok teljesültek, a résztvevőket meghívták egy klinikai interjúra, amely anamnesztikus információkat gyűjtött. A kontrollcsoport résztvevőit az MHH-nál toborozták, és összehangolták a nemek, életkor és iskolai végzettség megfelelő megoszlását. A kontrollcsoport bevonási kritériumai a következők voltak: az átlagos verbális intelligencia szint és a mentális betegség előzményeinek hiánya. A kontrollokat átvizsgáltuk az ADHD és az IUD szempontjából. Összességében az IUD és az 25 kontrollokkal rendelkező 25 résztvevőket toborozták és következésképpen bevonják a vizsgálatba.

Táblázat

Táblázat 1. Az internethasználat zavarának diagnosztikai kritériumai
 

Táblázat 1. Az internethasználat zavarának diagnosztikai kritériumai

Az alábbiaknak (1 – 5) jelen kell lenniük:
1. Az internet foglalkoztatja (gondoljon a korábbi online tevékenységekre, vagy számoljon a következő online foglalkozással).
2. Megnövelt ideig kell használni az internetet az elégedettség eléréséhez.
3. Sikertelen erőfeszítéseket tett az internethasználat ellenőrzése, visszaszorítása vagy leállítása érdekében.
4. Nyugtalan, szeszélyes, depressziós vagy ingerlékeny, amikor megpróbálja csökkenteni vagy leállítani az internethasználatot.
5. Az eredetileg tervezettnél hosszabb ideig maradt online.
Az alábbiak közül legalább egy:
1. Jelentős kapcsolat, munka, oktatási vagy karrierlehetőség elvesztését veszélyeztette vagy kockáztatta.
2. Hazudott családtagjainak, terapeutájának vagy másoknak, hogy eltitkolják az interneten való részvétel mértékét.
3. Az internetet a problémák elől való menekülés vagy a diszforikus hangulat (pl. Tehetetlenség, bűntudat, szorongás és depresszió) enyhítésére használja.

Megjegyzések. A fiataloktól kezdve1996) és Beard and Wolf (2001).

A négy csoport résztvevőit tájékoztatták adataik bizalmas kezeléséről és a vizsgálat céljáról. asztal 2 áttekintést nyújt a minták demográfiai adataival kapcsolatban.

Táblázat

Táblázat 2. Klinikai intézkedések. Középérték (SD)
 

Táblázat 2. Klinikai intézkedések. Középérték (SD)

 

ADHD csoport (n = 25)

Ellenőrző csoport (n = 25)

Statisztika

IUD csoport (n = 25)

Ellenőrző csoport (n = 25)

Statisztika

Statisztika (ADHD vs. IUD)

ISS36.36 (17.45)23.00 (4.34)U = 117.0 **53.28 (12.99)24.88 (6.62)U = 28.0 **U = 135.0 *
Irányítás elvesztése9.68 (4.09)4.84 (1.41)U = 72.0 **11.92 (3.49)5.28 (2.01)U = 41.0 **U = 216.0, ns
Elvonási tünetek6.56 (3.66)4.24 (0.72)U = 72.0 *10.12 (3.27)4.28 (0.74)U = 34.0 **U = 140.50 *
A tolerancia fejlesztése7.92 (4.06)5.72 (2.51)U = 208.0, ns12.64 (3.29)6.56 (2.95)U = 64.0 **U = 114.50 **
Társadalmi kapcsolatok6.32 (3.73)4.12 (0.44)U = 192.0 *10.28 (3.61)4.36 (1.08)U = 50.0 **U = 137.50 *
A munka teljesítményére gyakorolt ​​hatás5.88 (3.66)4.08 (0.40)U = 221.50, ns8.32 (3.57)4.40 (1.44)U = 76.0 **U = 164.50 *
WURS-k41.68 (16.52)10.20 (9.97)U = 26.0 **27.29 (17.30)13.84 (11.35)U = 131.50, nsU = 125.0, ns
CAARS (T átlagértékek)       
Figyelmetlenség / memóriaprobléma80.05 (11.82)46.56 (8.91)U = 2.50 **61.77 (13.55)45.08 (8.36)U = 67.50 **U = 69.50 **
Hiperaktivitás / nyugtalanság69.86 (18.19)48.32 (10.68)U = 93.00 **49.77 (13.81)49.38 (10.13)U = 254.50, nsU = 93.00 *
Impulzivitás / érzelmi labilitás77.29 (14.21)47.36 (10.96)U = 33.00 **58.48 (16.55)48.13 (10.44)U = 153.00, nsU = 84.00 *
Az önkép fogalma67.14 (12.11)44.40 (10.80)U = 44.00 *58.68 (13.93)43.13 (9.82)U = 95.50 **U = 146.00, ns
DSM-IV: figyelmetlen80.43 (11.91)45.16 (7.48)U = 4.50 **57.41 (14.69)43.79 (7.47)U = 112.00 *U = 53.00 **
DSM-IV: hiperaktív – impulzív73.29 (14.34)50.48 (8.90)U = 50.00 **53.14 (14.96)51.21 (8.83)U = 255.00, nsU = 76.50 **
DSM-IV: ADHD tünetek80.29 (12.95)47.76 (8.51)U = 17.50 **56.27 (14.51)47.42 (8.40)U = 161.00, nsU = 56.00 **
ADHD index82.00 (10.19)47.56 (9.92)U = 13.00 **61.09 (15.47)48.08 (10.95)U = 127.50 *U = 60.00 **
DSM-IV önértékelési skála az ADHD-hez       
Kombinált9 (36%)- 3 (12%)-  
Figyelmetlen8 (38%)-χ2 (3) = 31.28 **2 (8%)2 (8%)χ2 (3) = 4.03, nsχ2 (3) = 14.05 *
Hiperaktív-impulzív1 (4%)1 (4%)2 (8%)2 (8%)
Nem3 (12%)23 (92%) 15 (60%)15 (60%)  
BDI16.96 (9.91)2.76 (3.66)U = 46.50 **18.54 (8.40)2.92 (3.42)U = 16.50 **U = 277.0, ns
SCL-90-R / korrelációs T érték       
GSI0.94 (0.50) / 630.23 (0.35) / 49U = 61.0 **0.88 (0.45) / 620.25 (0.36) / 50U = 74.0 **U = 269.00, ns
PST42.20 (16.92) / 5914.28 (15.78) / 48U = 70.0 **40.68 (19.48) / 5915.40 (16.23) / 48U = 99.50 **U = 301.0, ns
PSDI1.89 (0.43) / 631.19 (0.33) / 49U = 59.50 **1.82 (0.43) / 621.25 (0.31) / 52U = 63.50 **U = 258.0, ns
MWT-B29.71 (3.54)29.40 (3.49)U = 287.50, ns28.65 (3.66)26.84 (4.39)U = 236.50, nsU = 236.0, ns

Megjegyzések. A mellékelt adatkészletek az ADHD csoporton belül érkeznek n = 20–25 és a kontrollcsoportjában n = 24–25. Az IUD-csoporton belül a mellékelt adathalmazok elérése n = 20-25 és kontrollcsoportjában 24-25. A szürke árnyékolt területek jelentik a statisztikai összehasonlítást az adott klinikai és kontroll csoport között. Az utolsó oszlop a mindkét klinikai csoport statisztikai összehasonlítását mutatja. ADHD: figyelemhiányos hiperaktivitási rendellenesség; IUD: Internethasználati rendellenesség; ISS: Internetsuchtskala; WURS-k: Wender Utah minősítési skála; CAARS: Conners felnőttkori ADHD minősítési mérlegei; BDI: Beck Depresszió Leltár; SCL-90-R: Tünetek-ellenőrzőlista-90 - átdolgozva; GSI: globális súlyossági index; PST: Pozitív Tünet Összesen; MWT-B: feleletválasztós szókincs intelligencia teszt; SD: szórás; ns: nem szignifikáns.

*p <.01. **p <.001.

kérdőívek

Általános kérdőív

Az általános kérdőívet kifejezetten a tanulmányokhoz tervezték. Az első rész a partnerségre, az oktatásra és a szakmára vonatkozó demográfiai információkkal kapcsolatos kérdéseket tartalmazott. Ezen túlmenően a résztvevőket felkérték, hogy jelentsék a már meglévő betegségeket és a korábbi kezeléseket. A második rész a médiahasználat viselkedésének felmérésére szolgál. Itt a résztvevők meghatározták a médiahasználat tartalmát, gyakoriságát és időtartamát. Ezenkívül megkérdezték őket a médiahasználattal kapcsolatos motivációs és étvágygerjesztő szempontokról, és arról, hogy végül úgy érzik-e őket, mint egy adott médiahasználat függőségét.

DSM-IV önértékelési skála az ADHD-hez

A DSM-IV tünetek listája visszamenőleges eszköz az ADHD diagnosztizálására gyermekkorban és serdülőkorban. Alapvetően ez a DSM-IV (Amerikai Pszichiátriai Szövetség, 2000). Az 18 elemekből áll, amelyek fel vannak osztva a figyelmetlenség (kilenc elem), hiperaktivitás (hat elem) és az impulzivitás (három elem) klinikai területeire. Az eszköz lehetővé teszi az ADHD vegyes, főként figyelmetlen vagy főként hiperaktív altípusának diagnosztizálását. Az ADHD diagnosztizálásához a kilenc tünet közül legalább hat van folyamatosan jelen az 6 hónapokban az 6 – 12 éves korban. A DSM-IV kritériumok közvetlen adaptációjával ez az eszköz magas kritérium érvényességet mutat.

Wender Utah értékelési skála (WURS-k)

A Wender Utah Rating Scale (WURS) népszerű eszköz a felnőttkori ADHD retrospektív dimenzionális értékelésére felnőttek számára, és széles körben használták ebben az összefüggésben. Retz-Junginger és mtsai. (2002) kifejlesztette a WURS német rövid változatát (WURS-k), amely 25 elemeket tartalmaz, és amely a gyermekkori ADHD tünetek gazdasági retrospektív értékelését jelenti. A résztvevők megkapják a nyilatkozatok listáját, amelyekből felkérik őket, hogy értékeljék, hogy az 8 és 10 közötti életkorban milyen erős volt a leírt magatartás, tulajdonság vagy probléma (pl. Gyerekként 8 és 10 között nehezen tudtam koncentrálni, vagy könnyen el volt távolítható). Itt a válaszok megadhatók egy 5-pontbeli Likert skálán, amelynek tartománya [0] nem vonatkozik az erősen kimondott [4] -ra. Az általános pontszám szempontjából az 30 pontok elválasztása azt jelzi, hogy a gyermekkorban már létezett ADHD. A rövid változat kielégítő pszichometriai tulajdonságokat mutatott a faktorszerkezet, a megbízhatóság szempontjából (felosztva: r12 = .85) és belső konzisztencia (α = 0.91) (Retz-Junginger és mtsai., 2003).

Conners 'felnőttkori ADHD besorolási skálák (CAARS)

A Conners által az 1999-ben fejlesztették ki [lásd Macey (2003) a részletes leírásért], a CAARS az egyik legjobban validált eszköz a felnőttkori ADHD tünetek diagnosztizálására és értékelésére. Itt, a bemutatott tanulmányokban az önjelentés hosszú verzióját alkalmazták az 66 elemekkel. A válaszadókat felkérjük, hogy értékeljék egy adott állítás mennyi vagy gyakran (pl. Könnyen csalódom) személyes tapasztalataikra vonatkozik. A válaszokat egy 4 pontos Likert-skálán adják meg, [0] egyáltalán / soha, [1] kevés / néha, [2] erős / gyakran és [3] nagyon erős / nagyon gyakran. Az önjelentés hosszú változata nyolc részskálára osztást tesz lehetővé, például figyelmetlenség, hiperaktivitás / impulzivitás és az ADHD átfogó tünettana alapján, az ADHD DSM-IV kritériumai alapján. Christiansen, Hirsch, Abdel-Hamid és Kis német adaptációja (2014) jó megbízhatóságot és érvényességet bizonyított.

Az IUD kritériumai

Mivel az IUD egy viszonylag új jelenség, és mivel a még folyamatban lévő fenomenológiai impulzusszabályozó rendellenességnek vagy viselkedési függőségnek való besorolása miatt, az ICD-10 és / vagy DSM-IV keretein belül még nem ismeri el teljes mértékben klinikai entitásként. Ennek ellenére egyre növekvő kutatási sorozat azt mutatja, hogy az anyagfüggő rendellenességek kritériumai alkalmazhatók az internetes függőségre. A kutatással összhangban álló egyik megközelítés a Young (1996), akik nyolc kritériumot dolgoztak ki, amelyekből legalább ötnek meg kell jelennie az internetes függőség diagnosztizálásához. Szakáll és farkas (2001) módosította a nyolc kritérium alkalmazását. Meghatározásuk szerint az első öt elem jelenléte, amely az elsődleges addiktív viselkedésre összpontosít, kötelező az internetes függőség diagnosztizálásához. És a három utolsó kritérium közül legalább egynek meg kell jelennie, amelyek inkább leírják a napi működésnek a függőséget okozó magatartás miatti hátrányát. A vizsgálatban a Beard és Wolf által javasolt szigorúbb kritériumokat alkalmazták (5. Táblázat) 1).

Internetsuchtskala (ISS)

A németül beszélő országokban az ISS [ingyenes fordítás: Internet Addiction Scale, nem szabad összetéveszteni a Griffiths internetes függőségi skálájával (IAS) (1998)], Hahn és Jeruzsálem (2003) meglehetősen jól validált eszköz az IUD értékeléséhez. Húsz elem fedezi az IUD öt szempontját: az ellenőrzés elvesztése (pl. Több időt töltenek az interneten az eredeti szándékok szerint), megvonási tünetek (pl. Amikor nem tudok online lenni, izgatottan és elégedetlennek érzem magam), a tolerancia fejlesztése (pl. A mindennapi életemben egyre inkább az internet uralja), a munka teljesítményére gyakorolt ​​negatív hatás (pl. Az iskolai vagy a munkahelyi teljesítményomat negatívan befolyásolja az internethasználat), valamint a társadalmi kapcsolatokra gyakorolt ​​negatív hatás (pl. Mióta felfedeztem az internetet, kevesebb tevékenységet vállalok másokkal). Minden alskála négy elemből áll. A válaszok egy 4 pontos Likert-skálán válaszolnak [1] nem érvényes, [2] alig alkalmazható, [3] inkább alkalmazható, és [4] pontosan alkalmazható. Az IUD azonosítására szolgáló küszöbértéket> 59-re (átlagos válasz 3-ra) állítottuk, míg az 50 és 59 közötti pontszám (2, 5 átlagos válasz) visszaélést és az IUD kialakulásának kockázatát jelzi. Az ISS kielégítő pszichometriai tulajdonságokat mutatott a belső konzisztencia tekintetében: α = 0.93 a teljes pontszámra és α = 0.80 az öt alskálára, valamint a külső kritériumok, például az impulzivitás érvényessége (áttekintésért lásd: Hahn és Jeruzsálem, 2010).

Beck depresszió leltár (BDI)

A DSM-alapú BDI (Beck, Ward, Mendelson, Mock és Erbaugh, 1961) az egyik leggyakoribb eszköz a depresszió mérésére mind a klinikai kutatásban, mind a gyakorlatban. Kiváló pszichometriai tulajdonságai lehetővé teszik a depresszió súlyosságának megbízható és valós értékelését. A német adaptáció (Hautzinger, Keller és Kühner, 2006) 21 elemekből áll, amelyek lehetővé teszik az általános pontszám kiszámítását. A válaszokat 4-pont Likert skálán adjuk meg. Az 0 – 13 értékek nem mutatnak depressziót, az 14 – 19 értékek enyhe depressziót kódolnak, az 20 – 28 értékek mérsékelt depressziót jeleznek, az 28 feletti értékek súlyos depressziót jeleznek. A BDI német adaptációja nagy megbízhatóságot és kritérium érvényességet mutatott (Kühner, Bürger, Keller és Hautzinger, 2007).

Tünet-ellenőrző lista-90 - felülvizsgálva (SCL-90-R)

Az SCL-90-R (Derogatis, 1977) fizikai és pszichológiai tünetekkel méri a szubjektív károsodást az elmúlt 7 nap során. A kérdőív 90 tételből áll, amelyekből 83 tétel kilenc tünetterületet fed le: szomatizáció, rögeszmés-kényszeres, interperszonális érzékenység, depresszió, szorongás, ellenségesség, fóbiás szorongás, paranoid gondolatok és pszichotizmus. Az összesen kilenc tétel több globális indexet ad össze (lásd alább). A válaszadókat arra kérjük, jelezzék, milyen erősen szenvedtek külön tünet esetén az elmúlt 7 napban. A válaszok 5 pontos Likert skálán készülnek. A leltár három globális index kialakítását teszi lehetővé: Globális Súlyosság Index, Pozitív Tünet Összesen és Pozitív Tünet Vész Index. Franke német adaptációja (2016) magas belső konzisztenciákat mutattak a globális léptékben és az összes alskálában, valamint jó konvergencia érvényességet mutattak (Schmitz és mtsai., 2000).

Feleletválasztós szótár intelligencia teszt (MWT-B)

Lehrl, Triebig és Fischer MWT-B1995) egy leltár, amely az általános intelligenciaszintet értékeli a kristályos verbális intelligencia szempontjából a 20-64 éves felnőttek körében. 37 tételből áll, amelyekből a válaszadókat arra kérik, hogy keressék meg és jelöljék meg az egyetlen német szót öt szó sorában . Nagyon gazdaságos eszköz, mivel a befejezés általában csak 5 percet vesz igénybe. A nyers pontszám (a helyes válaszok száma) az ember életkorának figyelembevételével átalakulhat IQ értékké.

Az adatok elemzése

Annak megvizsgálására, hogy az adatok lehetővé teszik-e parametrikus elemzési módszereket, vegyes megközelítést választottak. Először a szignifikancia teszteket (Kolmogorov – Smirnov és Shapiro – Wilk tesztek) használták az eloszlások normalitásának vizsgálatához. Ezen felül grafikus (hisztogramok, Q – Q ábrák és P – P ábrák) és numerikus megközelítéseket alkalmaztak, amelyek tartalmazzák az eloszlások ferde és kurtózisos számítását, az adatok normalitásának elemzésére. A klinikai mérések elemzéséhez az eszközök egyszerű összehasonlítását választottuk. Ahol a parametrikus megközelítések alkalmazhatók voltak, független minták t- teszteket végeztünk. Nem paraméteres megközelítések esetén Mann – Whitney U teszteket végeztünk. A hiányzó adatkészleteket a táblázatok lábjegyzeteiben hangsúlyozzuk. Kategorikus változók esetén χ2 kiszámítottuk a teszteket. A minták kis mérete és a mintákon belüli többszörös összehasonlítás miatt a szignifikancia szintet 0.01-re (kétirányú) állították be az összes elemzéshez. Ezért a bemutatott statisztikák konzervatív elemzési megközelítést képviselnek.

Etika

A tanulmányi eljárásokat a Helsinki Nyilatkozattal összhangban, az összes alkalmazandó helyi és nemzetközi etikai szabvány követelményeinek megfelelően hajtották végre. Az intézményi etikai bizottság [Hannover Medical School] jóváhagyta a tanulmányt. Valamennyi alanyot tájékoztatták a vizsgálatról, és mindenki tájékozott beleegyezését adta, és részvételükért nem kaptak kompenzációt.

Eredmények

Klinikai intézkedések

Valamennyi ADHD-beteget a CAADID alapján diagnosztizálták, amelyet tapasztalt klinikai szakemberek végeztek. A kérdőívek alkalmazása kiegészítő kiegészítés volt. Figyelembe kell venni, hogy a diagnosztizálás, amely elsősorban a strukturált klinikai interjún alapul, nem feltétlenül jelenti azt, hogy minden egyén eléri a kérdőívek világos határát (táblázat). 3).

Táblázat

Táblázat 3. Mintavételi demográfia
 

Táblázat 3. Mintavételi demográfia

 

ADHD csoport (n = 25)

Ellenőrző csoport (n = 25)

Statisztika

IUD csoport (n = 25)

Ellenőrző csoport (n = 25)

Statisztika

Statisztika (ADHD vs. IUD)

Nem (férfi / nő)14/1114/11 19/619/6  
Kor [átlag években (SD)]38.8 (10.22)38.16 (10.84)U = 301.0, ns29.36 (10.76)29.48 (9.96)U = 302.0, nsU = 158.5, ns
IQ [átlag (SD)]109.92 (14.43)108.36 (11.22)U = 289.50, ns106.61 (13.11)101.72 (10.10)U = 236.50, nsU = 236.0, ns
Iskolai oktatás (%)       
Iskolai tanuló--χ2 (2) = 2.03, ns1 (4%)1 (4%)χ2 (3) = 0.36, nsχ2 (3) = 5.92, ns
Modern középiskola8 (32%)5 (20%)2 (8%)2 (8%)
Középiskola10 (40%)15 (60%)10 (40%)12 (48%)
Középiskola / gimnázium7 (28%)5 (20%)12 (48%)10 (40%)
Szakmai oktatás (%)       
Egyik sem4 (16%)2 (8%)χ2 (5) = 3.47, ns9 (36%)-χ2 (6) = 13.61, nsχ2 (6) = 12.92, ns
Az oktatásban (tanulószerződéses gyakorlat)--3 (12%)4 (16%)
Befejezett gyakorlati képzés14 (56%)16 (64%)6 (24%)11 (44%)
Műszaki Főiskola4 (16%)2 (8%)1 (4%)2 (8%)
Egyetemi diploma2 (8%)4 (16%)5 (20%)5 (20%)
Más---3 (12%)
Foglalkozási státusz / munka (%)       
Igen, megtanultam9 (36%)16 (64%)χ2 (5) = 5.00, ns9 (36%)15 (60%)χ2 (6) = 12.41, nsχ2 (7) = 10.29, ns
Igen, más6 (24%)5 (20%)2 (8%)3 (12%)
Igen, védett1 (4%)---
Nem, családi szünet2 (8%)1 (4%)-2 (8%)
Nem, munka nélkül5 (20%)2 (8%)6 (24%)1 (4%)
Nem, állandó betegszabadság--4 (16%)-
Nem, a nyugdíjban--1 (4%)-
Nincs más2 (8%)1 (4%)3 (12%)4 (16%)
Partnerség (%)       
egyetlen6 (24%)4 (16%)χ2 (3) = 3.09, ns11 (44%)9 (36%)χ2 (4) = 8.38, nsχ2 (4) = 12.77, ns
Együttműködésben7 (28%)6 (24%)12 (48%)10 (40%)
Házas8 (32%)14 (56%)-6 (24%)
 Elkülönítve / elvált3 (12%)1 (4%)1 (4%)-
Megözvegyült--1 (4%)-
Prereexiszen létező betegségek [n (%)]       
Depresszió14 (56%)0%-12 (48%)0%-χ2 (1) = 0.32, ns
Szorongási zavar7 (28%)0%-6 (24%)0%-χ2 (1) = 0.10, ns
OCD1 (4%)0%-1 (4%)0%-χ2 (1) = 0, ns
Evészavar4 (16%)0%-2 (8%)0%-χ2 (1) = 0.76, ns
Adaptív rendellenesség1 (4%)0%--0%-χ2 (1) = 1.02, ns
Somatizációs rendellenesség1 (4%)0%--0%-χ2 (1) = 1.02, ns
Pszichoszomatikus rendellenesség5 (20%)0%-3 (12%)0%-χ2 (1) = 0.60, ns
PTSD2 (8%)0%--0%--
Disszociatív identitás zavar-0%-2 (8%)0%--
Szegélyes személyiség1 (4%)0%--0%- 
Egyéb személyiségzavar1 (4%)0%-2 (8%)0%-χ2 (1) = 0.36, ns
Addiktív rendellenesség3 (12%)0%-1 (4%)0%-χ2 (1) = 1.09, ns
Skizofrénia1 (4%)0%-1 (4%)0%-χ2 (1) = 0, ns
ADHD10 (40%)0%-0 (0%)0%-χ2 (1) = 12.50 *
Más0 (0%)0% 4 (16%)0% χ2 (1) = 4.35

Megjegyzések. A szürke árnyalatok jelentik az egyes klinikai és kontrollcsoportok statisztikai összehasonlítását. Az utolsó oszlop a két klinikai csoport statisztikai összehasonlítását mutatja be. SD: szórás; IUD: Internethasználati rendellenesség; ADHD: figyelemhiányos hiperaktivitási rendellenesség; OCD: rögeszméses kompulzív rendellenesség; PTSD: poszttraumás stressz rendellenesség.

Négy adatkészlet hiányzik, egy adatkészlet hiányzik, három adatkészlet hiányzik.

*p <.01. **p <.001.

DSM-IV önértékelési skála az ADHD-hez

Körülbelül 18 az 25 ADHD betegekből (72%) érte el a küszöböt ebben az önértékelési skálában. Ez a csoport elsősorban teljesítette a kombinált altípus (36%) kritériumait, majd közvetlenül a figyelmetlen altípus (32%) követését. Az egyik esetben hiperaktív-impulzív altípust találtak (4%), és három résztvevő nem érte el a küszöböt (12%). Négy adatkészlet hiányzott a DSM kritériumokkal kapcsolatos információkról (16%).

Körülbelül 7 az 25 IUD betegekből (28%) pozitív tesztet mutatott ADHD szempontjából a DSM kritériumokban. Itt a kombinált altípus volt a legelterjedtebb (12%). Két eset pozitívnak bizonyult a figyelmetlen altípus (8%) és a hiperaktív-impulzív altípus (8%) szempontjából. 15 esetekben (60%) az ADHD pszichometriai küszöbértékét nem sikerült elérni, és három adatkészletből (12%) hiányzott. A DSM kritériumok tekintetében nem volt szignifikáns különbség az IUD csoport és kontrolljai között. Végül mindkét klinikai csoport szignifikánsan különbözött egymástól az kombinált és figyelmetlen altípus eloszlása ​​tekintetében az ADHD csoport javára. Nem találtunk szignifikáns különbséget a hiperaktív-impulzív altípus tekintetében.

WURS-k

A WURS-k eredményei az ADHD-csoportban létező ADHD-ra utalnak az átlag pontszám alapján (M = 41.68, SD = 16.52). Egyéni szinten 18 (72%) résztvevő 30-as értékkel megegyező vagy azt meghaladó értéket mutatott. Összességében az ADHD csoport szignifikánsan különbözött kontrolljaiktól (U = 26.00, p <.001). Figyelembe véve az átlagos pontszámot, az IUD csoport magas értéket mutatott a WURS-k értékén, amely közel állt a javasolt határértékhez, ami gyermekkorban megemelkedett ADHD tüneteket jelzett (M = 27.29, SD = 17.30). Egyéni szinten nyolc IUD-eset (32%) ért el olyan értéket, amely egyenlő vagy magasabb volt a határértéknél. Mindkét klinikai csoport nem különbözött szignifikánsan egymástól a gyermekkorban önként bejelentett ADHD tünetek tekintetében.

CAARS

Mivel a CAARS nem nyújt nyers pontszámok alapján a küszöböt, és csak nemspecifikus normákkal rendelkezik, t- Christiansen és mtsai. (2014) jelentették a jelenlegi ADHD tünetek dimenzióinak felmérésére. Itt, t- az 65 vagy annál magasabb pontszámok klinikai szempontból relevánsak. A t- az 60 és az 65 közötti pontszámok megemelt tünetet jelentenek, amely a normál szint felett van, és a klinikai szempontból releváns méretek határvonalaként van megjelölve. Az ADHD csoport nagyon magas és klinikailag releváns pontszámokat mutatott a CAARS összes dimenziójánál, és szignifikánsan különbözött kontrolloktól. Az egyéni szinten az ADHD csoport 19 egyedei (76%) mutattak klinikai szempontból releváns szintet a DSM-IV-en, ami az esetek többségében folyamatos ADHD-ra utal. Az IUD csoport kissé vagy közepesen megemelkedett pontszámokat mutatott a CAARS-on. Számos dimenzióban szignifikánsan különböztek a kontrolljától, kivéve az alskálák hiperaktivitását, impulzivitását, DSM-IV hiperaktív-impulzív és DSM-IV ADHD tüneteit. Egyéni szinten öt eset (20%) teljesítette a CAARS DSM-IV ADHD intézkedés kritériumait. A két klinikai csoport közvetlen összehasonlításában az ADHD csoport szignifikánsan különbözött a CAARS dimenzió túlnyomó többségében, kivéve az IUD csoport önmeghatározási problémáit.

ISS

Összességében az ADHD-s betegek szignifikánsan magasabb teljes ISS-értéket mutattak kontrolljukhoz viszonyítva [(M = 36.36, SD = 17.45) vs.M = 23.00, SD = 4.34)], míg az átlag nem érte el a problémás vagy kóros internethasználat határát. Alskála szinten az ADHD csoport szignifikánsan magasabb szintet mutatott a kontroll elvesztése miatt (M = 9.68, SD = 4.09), elvonási tünetek (M = 6.56, SD = 3.66), és a társadalmi kapcsolatokra gyakorolt ​​negatív hatás (M = 6.32, SD = 3.73) összehasonlítva a kontrolljaikkal. Egyéni szinten öt betegnél (20%) az internetes függőség kialakulásának kockázatával azonos vagy annál magasabb pontszámok mutatkoztak. Három beteg (12%) valóban olyan értékeket mutatott, amelyek megegyeztek vagy meghaladják a függőségi határértéket. Az IUD-csoporton belül az ISS problematikus felhasználást jelzett négy beteg esetében (16%), és kóros internethasználatot 10 beteg esetében (40%). Alskála szinten az IUD csoport szignifikánsan nagyobb kontrollvesztést mutatott (M = 11.92, SD = 3.49), elvonási tünetek (M = 10.12, SD = 3.27), a tolerancia kialakulása (M = 12.64, SD = 3.29), a társadalmi kapcsolatokra gyakorolt ​​negatív hatás (M = 10.28, SD = 3.61), és a munka teljesítménye (M = 8.32, SD = 4.40) összehasonlítva a kontrolljaikkal. Közvetlen összehasonlításként az IUD csoport az ISS bármely dimenziójánál jelentősen meghaladta az ADHD csoportot az irányítás elvesztése alskála.

BDI és SCL-90-R

Összességében az ADHD betegek enyhe depresszióra utaló értékeket mutattak (M = 16.96, SD = 9.91). Továbbá jelentősen eltértek az ellenőrzéseiktől. Az ADHD-betegek közül 13-at (52%) értékeltek klinikailag depressziósnak. Az IUD csoport kissé súlyosabb depressziós tüneteket mutatott, amelyek a BDI szempontjából még mindig enyheek voltak (M = 18.54, SD = 8.40). Itt 15 beteget (60%) értékeltek klinikailag depressziósnak. Ez a csoport ismét szignifikánsan különbözött kontrolljaiktól. Nem volt szignifikáns különbség mindkét klinikai csoport között. Az SCL-90-R vonatkozásában mindkét klinikai csoport szignifikánsan különbözött az összes index kontrolljától. Közvetlen összehasonlításban mindkét klinikai csoport nem mutatott szignifikáns különbségeket, de megemelkedett pontszámokat mutatott, amelyek formailag a klinikai szempontból relevánsak voltak. Összességében mindkét klinikai csoport megemelkedett tünetterhelést mutatott, amely a törzs releváns szintjét jelzi.

Szociodemográfiai változók

Röviden: az elemzés rámutatott, hogy az esetek többségében nem feltételezhető az adatok normál eloszlása ​​(lásd a 4. Táblázatot) 4). Csak néhány változó mutatott normális eloszlást, de nem parametrikus megközelítésként (pl. Mann – Whitney U tesztek) is alkalmazható ezekben az esetekben, egy nem parametrikus megközelítést választottak a teljes adatkészlethez.

Táblázat

Táblázat 4. Médiahasználat. Átlag (SD)
 

Táblázat 4. Médiahasználat. Átlag (SD)

 

ADHD csoport (n = 25)

Ellenőrző csoport (n = 25)

Statisztika

IUD csoport (n = 25)

Ellenőrző csoport (n = 25)

Statisztika

Statisztika (ADHD vs. IUD)

Videojátékok [n (%)]15 (60)9 (36)χ2 (1) = 2.89, ns21 (87.5)a10 (40)χ2 (1) = 11.89 **χ2 (1) = 4.75, ns
A videojátékok használata (évek óta)9.3 (5.95)13.3 (6.98)U = 47.0, ns13.15 (6.26)12.9 (6.15)U = 93.00, nsU = 99.00, ns
Videojátékok használata (nap / hét)4.61 (2.34)2.31 (2.05)U = 55.0, ns5.90 (2.02)2.75 (2.53)U = 240.00, nsU = 88.50 *
Videojátékok használata (óra / nap)3.69 (3.12)1.81 (1.31)U = 32.50, ns6.47 (5.41)1.94 (0.95)U = 18.00 **U = 81.50, ns
Videojátékok motiválása [n (%)]       
Kamat7 (46.7)4 (44.4) 10 (47.6)5 (50)  
Szórakozás10 (66.7)7 (77.8) 16 (76.2)9 (90)  
Unalom5 (33.3)3 (33.3) 14 (66.7)4 (40)  
Pihenés7 (46.7)1 (11.1) 5 (23.8)1 (90)  
stimuláció1 (6.7)0 (0) 1 (4.8)0 (0)  
Magányosság3 (20)0 (0) 3 (14.3)0 (0)  
Szocializálás1 (6.7)0 (0) 5 (23.8)0 (0)  
Saját észlelésű függőségn (%)]11 (73.3)0 (0)χ2 (1) = 12.76 **12 (57.1)1 (10)χ2 (1) = 7.60 *χ2 (1) = 0.52, ns
Internet [n (%)]24 (96)21 (84)χ2 (1) = 2.00, ns23 (95.8)23 (92)χ2 (1) = 0.31, nsχ2 (1) = 0.001, ns
Internethasználat (évek óta)5.08 (2.86)5.86 (2.20)U = 208.50, ns7.43 (3.67)5.65 (2.60)U = 203.50, nsU = 181.50, ns
Internethasználat (nap / hét)4.96 (2.20)3.48 (2.52)U = 168.00, ns6.96 (0.21)3.96 (2.57)U = 143.00 **U = 121.00 **
Internethasználat (óra / nap)2.50 (2.43)1.64 (1.97)U = 134.50, ns6.47 (4.07)a2.20 (2.52)U = 66.00 **U = 65.00 **
Az internet használatának motivációja [n (%)]       
Kamat22 (91.7)21 (100) 16 (69.6)22 (95.7)  
Szórakozás10 (41.7)4 (19) 14 (60.9)8 (34.8)  
Unalom5 (20.8)2 (9.5) 14 (60.9)4 (17.4)  
Pihenés2 (8.3)0 (0) 4 (17.4)0 (0)  
stimuláció6 (25)7 (33.3) 5 (21.7)6 (26.1)  
Magányosság1 (4.2)0 (0) 6 (26.1)0 (0)  
Szocializálás10 (41.7)2 (9.5) 11 (47.8)2 (8.7)  
Saját észlelésű függőségn (%)]6 (25)2 (9.5)χ2 (1) = 2.02, ns17 (73.9)3 (13)χ2 (1) = 20.42 **χ2 (1) = 14.03 **

Megjegyzések. A szürke árnyalatok jelentik az egyes klinikai és kontrollcsoportok statisztikai összehasonlítását. Az utolsó oszlop a két klinikai csoport statisztikai összehasonlítását mutatja be. SD: szórás; IUD: Internethasználati rendellenesség; ADHD: figyelemhiányos hiperaktivitási rendellenesség; ns: nem szignifikáns.

aEgy adatkészlet hiányzik, négy adatkészlet hiányzik.

*p <.01. **p <.001.

ADHD csoport és kontrollcsoport

Az elemzés nem mutatott szignifikáns különbséget a nem, az életkor, az iskola végzettsége, a foglalkozási helyzet és az ADHD csoport és a kontrollcsoport közötti partnerség szempontjából. Az ADHD csoport a befogadási kritériumokkal összhangban különbözik a kontrollcsoporttól a jelentett, már fennálló betegségek tekintetében. Itt a depresszió és a szorongásos rendellenességek voltak a leggyakoribb állapotok. Kisebb mértékben étkezési és pszichoszomatikus rendellenességeket jelentettek az ADHD csoporton belül.

IUD csoport és kontrollcsoport

Az elemzés nem tárt fel szignifikáns különbségeket az IUD és a kontrollcsoport demográfiai változói között. Az IUD csoport ellenőrzéseként több korábban létező betegségről számolt be. Ismét a depresszió és a szorongásos rendellenességek voltak a leggyakoribb állapotok.

ADHD és IUD

A szociodemográfiai változók túlnyomó többségénél nem volt szignifikáns különbség a két klinikai csoport között. A várakozásoknak megfelelően az ADHD csoport szignifikánsan gyakrabban jelentett egy már létező ADHD-t.

Médiahasználat

ADHD csoport és kontrollcsoport

Az ADHD csoport és kontrolljai között nem volt szignifikáns különbség az internethasználat változói között. Ugyanaz a számla a videojátékok változóira. A videojátékok használatának motivációját illetően volt egy figyelemre méltó minta. Az ADHD betegek szerint a videojátékokat a magány ösztönzésére, leküzdésére és / vagy a szocializációs igények felhasználására használják, míg a kontrollok egyike sem tette ezt. Az ADHD-betegek körében a videojátékok használatának egyik fő motivációja a kikapcsolódás volt. Az ADHD-csoporton belüli egyének körében az internet használatának motívuma elsősorban az érdeklődés miatt volt. Az ADHD csoport szignifikánsan gyakrabban számolt be a kontrolljaihoz képest, hogy érzékelje magát videojátékoktól függőnek [11 vs. 0, χ2 (1) = 12.76, p <.001].

IUD vs. kontrollcsoport

Az IUD csoport szignifikánsan gyakrabban használt videojátékokat a vezérlőkhöz képest [21 vs. 10, χ2 (1) = 11.89, p <.001]. Jelentős különbség volt a videojátékokkal töltött napi órák tekintetében is az IUD csoport javára [(M = 6.47, SD = 5.41) vs.M = 1.94, SD = 0.95), U = 18.00, p <.001]. Az internethasználattal kapcsolatban az IUD-csoport naponta lényegesen több órát töltött az internet használatával összehasonlítva a kontrolljaikkal [(M = 6.47, SD = 4.07) vs.M = 2.20, SD = 2.52), U = 66.0, p <.001]. Az ADHD-betegek körében talált videojátékok felhasználásának megkülönböztető motivációs mintája megtalálható az IUD-betegek körében is. Az IUD-ben szenvedő egyének körében az internet használatának motívumai elsősorban az érdeklődésnek voltak köszönhetők. Az IUD-betegek beszámoltak arról, hogy a videojátékok rabjaiként érzékelik magukat [12 vs. 1, χ2 (1) = 7.60, p = .006] lényegesen gyakrabban, mint kontrolljuk.

ADHD és IUD

Az IUD csoport résztvevői hetente több napot töltöttek videojátékok játszásával [(M = 5.90, SD = 2.02) vs.M = 4.61, SD = 2.34), U = 88.50, p <.05], bár nem töltöttek naponta lényegesen több órát vele [(M = 6.47, SD = 5.41) vs.M = 3.69, SD = 3.12), U = 81.50, p > .05]. A videojátékok IUD-csoporton belüli használatának motivációja az unalom elkerülésére irányuló nagyobb hajlam tekintetében különbözött az ADHD-csoporttól. Ezenkívül a társadalmi igények az IUD-csoporton belül kiemelkedőbb motívumok voltak. A videojátékok relaxációra való felhasználása az ADHD csoporton belül kifejezettebb volt. Mindkét klinikai csoport közvetlen összehasonlításában nem volt szignifikáns különbség az ön által észlelt függőségi videojátékok tekintetében. Az IUD-csoport naponta lényegesen több órát használt az interneten [(M = 6.47, SD = 4.07) vs.M = 2.5, SD = 2.43), U = 65.0, p <.001]. Az internethasználat motivációja unalom, magány, szórakozás és kikapcsolódás tekintetében különbözött az IUD csoport javától.

társbetegségek

A két rendellenesség közötti konvergáló vonalak és összefüggések további feltárása és tisztázása érdekében külön megvizsgáltuk azokat a betegeket, akik az ADHD és az IUD mérésével elérték a vonatkozó határértékeket. Ebben az alcsoportba bevonták azokat a betegeket, akiknél az ISS-en az 50-nél nagyobb vagy azzal egyenlő érték, és a CAARS DSM-IV ADHD-mérésnél az 65-nél nagyobb vagy annál nagyobb T-érték volt. Ez az eljárás nyolc beteget eredményezett, akik mindkét csoportból azonos arányban származnak. Ez a csoport öt hímből és három nőből állt, átlagos életkora 41.6 év (SD = 10.23). Körülbelül 75% -uk foglalkoztatott, és 62.5% -uknak volt partnere. A WURS-k adatai szerint 87.5% teljesítette az ADHD kritériumait gyermekkorban (főleg kombinált altípus). Következésképpen ez a csoport magas WURS-k értéket mutatott (M = 49.88, SD = 16.19) a gyermekkorban már meglévő ADHD-t is jelzi. A médiahasználatukat illetően e csoport 62.5% -a számolt be arról, hogy videojátékokat játszott átlagosan 4.40 évig (SD = 2.07) 6 napon / héten (SD = 1.73) átlagosan 4.60 óra (SD = 4.22) elsősorban szórakozásra (60%) és kikapcsolódásra (60%). Az internetet ebben a csoportban a betegek átlagosan 7.75 éve használják (SD = 3.77). Továbbá beszámoltak arról, hogy átlagosan napi 6 órán keresztül használják az internetet (SD = 5.90) elsősorban szórakoztatásra (62.5%), érdeklődésre (62.5%) és szocializációra (50%). Összességében a csoport túllépte az ISS függőségi határát (M = 61.50, SD = 9.53). A CAARS DSM-IV: ADHD-érték értékei klinikailag nagyon relevánsnak tekinthetők (M = 81.75, SD = 7.72). Végül ez az alcsoport enyhén depressziósnak írható le (M = 17.13, SD = 7.10).

összefüggések

Összességében a használt eszközök magas belső konzisztenciát mutattak, és kielégítő módon megragadták a mögöttes konstrukciókat (4. Táblázat) 5). Az ADHD csoporton belül a WURS-k és az internethasználat órái erős és szignifikáns kapcsolatot mutattak (r = .630, p <.01). Érdekes módon ez az összefüggés csak gyenge volt az IUD-mintán belül, és nem mutatott szignifikanciát (r = .264, ns). A videojátékok órákban történő használata és a WURS-k közötti kapcsolat az ADHD mintán belül magas volt, de nem szignifikáns (r = .564, p = .056). Érdekes módon az IUD-mintán nem ez történt (r = .297, ns). Az ADHD mintán belül mérsékelt, de nem szignifikáns összefüggés volt megfigyelhető az ISS és az internethasználat között órák alatt (r = .472, ns), ami nem volt az IUD-mintában (r = .171, ns). Az IUD-mintán belül a CAARS hiperaktivitás mértéke mérsékelt, nem szignifikáns mértékben társult az internet használatához órák alatt (r = .453, ns). Az ADHD-t és az IUD-t egyaránt diagnosztizált betegek csoportján belül erős és szignifikáns összefüggés volt a WURS-k és az ISS között (r = .884, p <.01) (nem jelenik meg a táblázatban 5).

Táblázat

Táblázat 5. Skálakorrelációk és belső konzisztenciák (balra: ADHD és jobb IUD) az ADHD átlójában (az átló alatt) és az IUD mintában (az átló felett)
 

Táblázat 5. Skálakorrelációk és belső konzisztenciák (balra: ADHD és jobb IUD) az ADHD átlójában (az átló alatt) és az IUD mintában (az átló felett)

Skála

1

2

3

4

5

6

7

8

9

1. WURS-k0.9190.907-0.0220.6270.2230.715*0.2080.611*0.2640.297
2. ISS0.3940.9770.9180.2320.2180.1590.1690.2360.171-0.319
3. CAARS DSM-IV: ADHD0.5090.3640.9320.9290.771*0.830*-0.2810.4420.315-0.147
4. CAARS DSM-IV: figyelmetlenség0.3890.3960.891*0.8880.8660.285-0.3150.159-0.017-0.200
5. CAARS DSM-IV: hiperaktív0.5230.2710.919*0.640*0.8380.898-0.1470.5250.453-0.077
6. BDI-0.0110.3570.1760.1430.1740.8810.8200.2940.216-0.050
7. SCL-90 (GSI)-0.2060.1040.2760.3040.2030.580*0.9620.9450.298-0.042
8. Internethasználat (óra)0.630*0.4720.4180.3850.3920.025-0.223---0.078
9. Videojátékok használata (óra)0.5640.4180.3130.2310.3420.209-0.1580.818*--
                   

Megjegyzések. Pearson korrelációi, a mellékelt adatkészletek elérhetik az 12-től 25-ig (ADHD csoport) és az 17-től az 24-ig (IUD csoport). WURS-k: Wender Utah értékelési skála; ISS: Internetsuchtskala; IUD: Internethasználati rendellenesség; ADHD: figyelemhiányos hiperaktivitási rendellenesség; CAARS: Conners felnőttkori ADHD besorolási skála; BDI: Beck depresszió leltár; SCL-90-R: Tünet-ellenőrzőlista-90; GSI: Globális súlyossági index.

*p <.01; p az értékek kétoldalasak.

Megbeszélés

Előző részKövetkező rész

IUD csoport

Ahogyan az várható volt, az IUD-vel diagnosztizált betegek szignifikánsan különböztek az internetes függőség minden mércéjében a kontrolljától. Hasonló mintát találtunk a felnőttkori ADHD bizonyos méréseinél is.

ADHD diagnózis az IUD-n belül

Az IUD-szal diagnosztizált betegeken belül jelentős ADHD prevalencia arányt találtunk. A gyermekkori ADHD magas prevalencia száma az IUD-betegek csoportjában azt jelzi, hogy az ADHD jelentős kockázati tényezőt jelenthet az IUD kialakulásában és kialakulásában. Ennek az elképzelésnek a támogatása például a nikotin- és alkoholfüggőség területéből fakad. Itt Ohlmeier és mtsai. (2007) megállapította, hogy az alkoholfüggő betegek egy csoportjában csaknem egynegyedüknél lehet diagnosztizálni ADHD gyermekkorban. Az internet-függőség területén további támogatást a Dalbudak és az Evren (2014). A főiskolai hallgatók vizsgálata során erős és szignifikáns összefüggést találtak a WURS-25 intézkedés és az IAS között. Ebben a vizsgálatban az IUD-betegek 20% -ánál felnőttkori ADHD tüneteit azonosították. Ezeket a számokat látva alátámasztjuk a két rendellenesség közötti szoros asszociációk fogalmát. Mivel az erre a témára vonatkozó irodalom sok, különösen felnőttkori klinikai kontextusban, továbbra is kicsi, csak Bernardi és Pallanti (2009) adatokat szolgáltat e megállapítások összehasonlítására. Itt azt találták, hogy felnőtt járóbetegeik 20% -a, akiket az Internet függőnek talált a fiatalok (1998) Az IAS teljesítette a felnőttkori ADHD kritériumait. Mivel eredményeik megegyeztek az eredményekkel, bízunk benne az adatok érvényességében. További adatok Ko, Yen, Chen, Chen és Yen (2008), aki internetes függőséggel rendelkező felnőtt főiskolai hallgatók mintájában vizsgálta a pszichiátriai komorbiditást. Itt a hallgatók egy pszichiátriai diagnosztikai interjún ment keresztül, és az 32.2% -ot ADHD-vel azonosították. A nem-klinikai kontextus ellenére ezek az eredmények továbbra is igazolják, hogy az ADHD és az IUD jelentős összefüggéseket mutat.

IUD - Motivációs szempontok és összefüggések

Egyes online alkalmazások indítéka szempontjából érdekes mintát találtunk az IUD-vel diagnosztizált betegek körében. Amint arról beszámoltak, a videojátékokat arra használták, hogy ösztönözzék, legyőzzék a magányt és szocializálódjanak az IUD csoporton belül másokkal, míg egyik ellenőrzőjük sem jelentett ilyen motivációt. Ezenkívül az unalom volt az egyik fő motívum az IUD-vel diagnosztizált betegek körében. Egyetemi hallgatók mintájában Skues, Williams, Oldmeadow és Wise (2016) azonosította az unalom erejét a PIU előrejelzőjeként. Ezenkívül a magány az unalomhoz és a PIU-hoz is társult, de nem volt szignifikáns előrejelző a modellben. Megállapítják, hogy az unalomtól hajlamos egyetemi hallgatók hajlamosak az internetet stimulációra és elégedettségre keresni kompenzációként. Adataink alapján osztjuk ezt a nézetet, mivel az unalom és a szórakozás az internetes tevékenységek iránti fő motivációnak tekinthető, mind a videojátékok, mind általában az Internet területén. A lineáris kapcsolatokat illetően csak gyenge vagy akár negatív összefüggéseket találtunk a klinikai intézkedések és a külső szempontok, például a médiahasználati idő között. Itt meg kell mondani, hogy a médiahasználati órákat nem tekintik érvényes kritériumnak az IUD diagnosztizálására. Klinikai kritériumok, mint például Young (1996) és Beard and Wolf (2001) aranyszabály, beleértve az IUD káros hatásait az élet magán- és szakmai vonatkozásában. Ezt a szempontot hangsúlyozza Hahn és Jeruzsálem vizsgálata (2010), akik csak összefüggésről számoltak be r = .40 az ISS és az átlagos médiahasználati idő között egy héten belül. Meg kell azonban állapítani, hogy ez a vizsgálat nem klinikai mintában történt.

ADHD csoport

Az internetes függőség tüneteit illetően az ADHD-s betegek a legtöbb intézkedésben szignifikánsan különböztek a kontrolljától.

IUD diagnózis az ADHD-n belül

Az ISS elemzéséből kiderült, hogy az ADHD-ban diagnosztizált betegek 20% -a mutatott olyan értékeket, amelyek meghaladták a problémás és kóros internethasználat határát. Tudomásunk szerint ez az első olyan tanulmány, amely adatokat szolgáltat a felnőttek és a klinikai ADHD populáció médiahasználatáról. Ezért nehéz összehasonlítani ezeket az eredményeket. Han és mtsai. (2009) megvizsgált egy olyan gyermekek mintáját, akiknél ADHD-t diagnosztizáltak, és megállapította, hogy az 45% az Internet függőségéhez tartozik az IAS emelkedett szintje alapján. Noha a mintánk kor és az alkalmazott eszközök szempontjából különbözik, továbbra is támogatjuk véleményünket, miszerint az IUD nemcsak gyermekeket, hanem ADHD-t felnőtt felnőtteket is érint. Nagyobb klinikai felnőtt populációkban folytatandó jövőbeli vizsgálatokra van szükség ahhoz, hogy több adatot lehessen nyújtani az előfordulási arányról. Az ISS határértékei a problémás vagy patológiás médiahasználat meghatározására ismertek, mivel a nyilvánosságra hozott normák miatt meglehetősen magasak. Ezért ésszerűnek tűnik feltételezni, hogy az IHD diagnosztizált felnőttek között még magasabb az IUD prevalencia mértéke.

ADHD - Motivációs szempontok és összefüggések

Az ADHD-kkel diagnosztizált betegek médiahasználatának motivációs szempontjaira figyelemre méltó mintát találtunk. Az ADHD-betegek videojátékok egyik fő motivációja a relaxáció volt. Természetesen ez önmagában nem kóros, de továbbra is érdekes, mivel ez a motívum többnyire az ADHD-kkel diagnosztizált betegeknél volt jelen, mint az összes többi csoportban. Biológiai szempontból közismert, hogy az ADHD alacsony dopamin funkcióval jár (Friedel és mtsai., 2007; Gold, Blum, Oscar-Berman és Braverman, 2014; Volkow és mtsai, 2009). Mivel a videojátékok összekapcsolódtak a striatális dopamin felszabadítással (Koepp és mtsai., 1998) a szerencsejáték az öngyógyítás egyik módjaként értelmezhető a kikapcsolódás szempontjából. Az öngyógyszeres kezelési hipotézist arra is felkérték, hogy magyarázza az ADHD-ban szenvedő betegek körében a szerhasználat zavarának megnövekedett gyakoriságát (áttekintésért lásd: Biederman és mtsai, 1995). Ezért itt a videojátékok pihenésre történő felhasználásának motivált értelmezése a játék dopamin felszabadulásának érzelmi hatásaként értelmezhető. Mivel a felnőtt és klinikai ADHD-betegek irodalma sok, ez az ötlet spekulatív marad. A korrelációk szintjén szignifikáns összefüggéseket találtunk a WURS-k és a médiahasználati idő között. A WURS-k és a videojátékok órákban való felhasználása közötti korreláció valóban nem volt szignifikáns, de továbbra is magas. A kis minta mérete és a konzervatív szignifikancia szint itt megakadályozhatta a szignifikancia kialakulását. Mindazonáltal ezek a megemelkedett kapcsolatok érdekesek, mivel van néhány bizonyíték arra, hogy a visszamenőlegesen jelentett ADHD-tünetek a függőségi viselkedés konkrét kimeneti mutatóira vonatkoznak. A fiatal felnőttek egy nagy, népesség-alapú mintájában Kollins, McClernon és Fuemmeler (2005) szignifikáns lineáris összefüggést talált az ADHD visszamenőlegesen jelentett tünetei között az 5 – 12 években és a napi füstölt cigaretták száma között. Részletesebben: a figyelmetlenség jelentett tünetei pozitívan korreláltak a napi füstölt cigaretták számával. Itt látunk néhány, egymáshoz közeledő vonalat adatainkhoz, amelyek további alátámaszthatják az öngyógyszeres kezelés hipotézisét.

Kettős diagnózis - ADHD és IUD

A betegek azon kis alcsoportjában, akik problémásnak mutatták az ISS kóros pontszámát és a CAARS ADHD mérés klinikai szempontból szignifikáns pontszámát, erős és szignifikáns összefüggést találtunk a WURS-k és az ISS között. Ez a kapcsolat megkülönböztette ezt az alcsoportot az ADHD vagy IUD diagnosztizált klinikai csoportoktól, ahol ugyanaz a kapcsolat csak gyenge volt. Ez a megállapítás tovább hangsúlyozhatja a gyermekkori ADHD jelentőségét, mivel előrejelzi az IUD kialakulását és fejlődését.

Erősségek és korlátozások

Tudomásunk szerint ez az első olyan vizsgálat, amely szorosabb vizsgálatot nyújt az ADHD-vel és IUD-vel diagnosztizált betegek mintáinak (és ezek kontrolljai) összehasonlításával, további bizonyítékot szolgáltatva az összefüggésekre, és ösztönözve a további kutatásokat e tekintetben. Ez a tanulmány átfogó pszichometriai és klinikai megközelítést alkalmazott, amely sokféle változóval és jól bevált eszközökkel dolgozott fel, több érdeklődésre számot tartó konstrukciót is megrajzolva, lehetővé téve így több társulás vizsgálatát és értékelését. Mivel ez egy keresztmetszeti tanulmány, nem hozhatunk okozati következtetéseket az általunk talált társulásokról. Mivel az ADHD általában az 7 életkorán kezdődik, spekulálni lehet, ha legalább a talált összefüggések az ADHD tüneteihez kapcsolódnak. Mindazonáltal ez nem helyettesítheti a hosszirányú kialakítást, amely alapvetõ fontosságú az ADHD és az IUD közötti fejlõdési zavarok vizsgálatához és értékeléséhez. Egy másik szempont, amely korlátozza értelmezésünket, a viszonylag kicsi mintaméretek voltak, részben a hiányzó adatok miatt. Ezen túlmenően az ADHD és IUD betegekre vonatkozó speciális klinikai diagnosztikai munkákat nem fordítva alkalmazták, ami problematikus, mivel az önjelentő kérdőívek eredményei nem feltétlenül jelzik a diagnózist. Ezért megállapításainkat óvatosan kell értelmezni mindaddig, amíg a nagyobb mintákban megismétlik őket. Végül, az ADHD csoport idősebb volt, mint az IUD csoport, bár a statisztikai különbség jelentéktelen volt. Mivel a digitális média használata különösen nőtt a fiatalabb generációk körében, az idősebb ADHD-csoport valószínűleg nem reprezentatív az internethasználat szempontjából. Ennek ellenére tanulmányunk kimutatja, hogy problematikus és kóros internethasználat megtalálható az idősebb egyének körében is, akik korai életkora óta nem kerülnek kitéve az online médiának. Ha a korai túlzott mértékű média expozíció pozitív korrelációt mutat az ADHD fejlődésével, akkor eredményeinket ezen hatás konzervatív becslésének tekinthetjük az ADHD mintánkban.

Klinikai és tudományos vonatkozások

Klinikai szempontból és a megnövekedett komorbiditási arány miatt az IUD-ben szenvedő betegeket ADHD-ra kell vizsgálni, amikor tünetei jelentkeznek. ADHD-s betegeknek prevenciós stratégiának megfelelően szerény internetes és videojáték-fogyasztást kell alkalmazniuk. Kezelési stratégiaként Park, Lee és Han (2016) megmutathatja, hogy az 12-hetes atomoxetinnel vagy MPH-val történő gyógyszer csökkentheti az IGD súlyosságát, ami összefüggésben volt az impulzivitás csökkentésével. Ezért a figyelmetlenség, a hiperaktivitás és az impulzivitás csökkentésére irányuló farmakológiai és pszichoterápiás megközelítések lehetnek a legígéretesebb beavatkozások eddig. Mivel az ADHD-ben szenvedő betegek általában nagyobb kockázattal járnak más függőségek kialakulására, az orvosoknak tisztában kell lenniük a függőség lehetséges változásával a kezelés során és azon túl. Másrészt nem zárható ki, hogy a gyermekkorban tapasztalható túlzott médiafogyasztás többek között olyan tényező lehet, amely az ADHD tüneteit okozhatja vagy fokozhatja.

Következtetések

Alátámasztottuk azt a hipotézist, miszerint az ADHD-vel és / vagy IUD-vel diagnosztizált betegek körében a túlzott vagy patológiás médiahasználat valóban általános és jelentős kóros tényező, és kezeléssel és rehabilitációval kell megfelelően kezelni. A betegek körében úgy tűnik, hogy a videojátékok szelektív eszközként szolgálnak a diszforikus hangulatállapot leküzdéséhez, míg az internetet ezek miatt az okok miatt egészséges egyének körében is alkalmazzák. Különösen igaz ez az ADHD-s betegek körében, akik erőteljesebben használják a videojátékokat a kikapcsolódáshoz, ami valószínűleg a dopamin funkció hiányosságának tulajdonítható. Mivel a komorbiditási ráta figyelemre méltó, a jövőbeli kutatásoknak meg kell vizsgálniuk a két rendellenesség közötti mechanizmusokat, ezért hosszanti irányban kell alkalmazniuk őket, különösen a klinikai és felnőtt populációkban. A klinikai szakembereknek tisztában kell lenniük a két rendellenesség szoros kapcsolatával, mind diagnosztikai, mind terápiás szempontból. Az ADHD kezelésében jól bevált alapelvek alkalmazhatók lehetnek az IUD betegek kezelésére is. Sőt, amikor a kezelés és a rehabilitáció során visszanyerjük az internethasználat feletti ellenőrzést, a kezelőorvosok és a betegek oldalán szem előtt kell tartani a függőség lehetséges elmozdulását.

A szerzők hozzájárulása

BTW: vezető kutató; MB: adatelemzés és első szerző; MD és IP: IUD-s betegek vizsgálata; MR és MO: ADHD-s betegek vizsgálata; LB, TS, JD-H, GRS és AM: az IUD-vel kapcsolatos szakértők.

Összeférhetetlenség

A szerzők nem jeleznek összeférhetetlenséget.

Referenciák

 American Psychiatric Association. (2000). A mentális rendellenességek diagnosztikai és statisztikai kézikönyve (4. Kiadás, szöveg rev.). Washington, DC: Amerikai Pszichiátriai Egyesület.
 American Psychiatric Association. (2013). A mentális rendellenességek diagnosztikai és statisztikai kézikönyve (5th ed.). Arlington, VA: Amerikai Pszichiátriai Egyesület. CrossRef
 Arfi, L., & Bouvard, M. P. (2008). Figyelemhiány / hiperaktivitási rendellenesség és videojátékok: A hiperaktív és kontroll gyermekek összehasonlító vizsgálata. Az Európai Pszichiátriai Szövetség folyóirata, 23, 134–141. doi:https://doi.org/10.1016/j.eurpsy.2007.11.002 CrossRef, Medline
 Beard, K. W. és Wolf, E. M. (2001). Internet függőség. CyberPsychology & Behavior, 4 (3), 377–383. doi:https://doi.org/10.2165/00023210-200822050-00001 CrossRef, Medline
 Beck, A. T., Ward, C. H., Mendelson, M., Mock, J. és Erbaugh, J. (1961). Leltár a depresszió mérésére. Archives of General Psychiatry, 4 (6), 561–571. doi:https://doi.org/10.1001/archpsyc.1961.01710120031004 CrossRef, Medline
 Bernardi, S. és Pallanti, S. (2009). Internetfüggőség: Leíró klinikai tanulmány, amely a társbetegségekre és a disszociatív tünetekre összpontosít. Átfogó pszichiátria, 50 (6), 510–516. doi:https://doi.org/10.1016/j.comppsych.2008.11.011 CrossRef, Medline
 Biederman, J., Wilens, T., Mick, E., Milberger, S., Spencer, T. J. és Faraone, S. V. (1995). Pszichoaktív szerhasználati rendellenességek figyelemhiányos hiperaktivitási rendellenességben (ADHD) szenvedő felnőtteknél: Az ADHD és a pszichiátriai komorbiditás hatásai. Az American Journal of Psychiatry, 152 (11), 1652–1658. doi:https://doi.org/10.1176/ajp.152.11.1652 CrossRef, Medline
 Blankenship, R., & Laaser, M. (2004). Szexuális függőség és ADHD: Van-e összefüggés? Szexuális függőség és kényszer, 11 (1–2), 7–20. doi:https://doi.org/10.1080/10720160490458184 CrossRef
 Brook, J. S., Zhang, C., Brook, D. W. és Leukefeld, C. G. (2016). Kényszerítő vásárlás: Korábbi tiltott drogfogyasztás, impulzusvásárlás, depresszió és felnőttkori ADHD tünetek. Pszichiátriai kutatás, 8 (5), 583–592. doi:https://doi.org/10.1002/aur.1474. Replikáció.
 Carroll, K. M. és Rounsaville, B. J. (1993). A gyermekkori figyelemhiányos betegség története és jelentősége a kezelést kereső kokain-visszaélőknél. Átfogó pszichiátria, 34. cikk (2), 75–82. doi:https://doi.org/10.1016/0010-440X(93)90050-E CrossRef, Medline
 Castellanos, F. X. és Tannock, R. (2002). A figyelemhiányos / hiperaktivitási rendellenességek idegtudománya: Endofenotípusok keresése. Nature Reviews Neuroscience, 3 (8), 617–628. doi:https://doi.org/10.1038/nrn896 CrossRef, Medline
 Christiansen, H., Hirsch, O., Abdel-Hamid, M., és Kis, B. (2016). CAARS. Conners Felnőtt besorolási mérleg. Bern, Svájc: Huber.
 Dalbudak, E. és Evren, C. (2014). Az internetes függőség súlyosságának és a figyelemhiányos hiperaktivitási rendellenesség tüneteinek kapcsolata a török ​​egyetemi hallgatókban; a személyiségjegyek, a depresszió és a szorongás hatása. Átfogó pszichiátria, 55 (3), 497–503. doi:https://doi.org/10.1016/j.comppsych.2013.11.018 CrossRef, Medline
 Derogatis, L. R. és Cleary, P. A. (1977). Az SCL-90 dimenziós szerkezetének megerősítése: Egy tanulmány a konstrukció validálásában. Journal of Clinical Psychology, 33, 981–989. doi:https://doi.org/10.1002/1097-4679(197710)33:4<981::AID-JCLP2270330412>3.0.CO;2-0 CrossRef
 De Wit, H. (2009). Az impulzivitás mint a droghasználat meghatározója és következménye: A mögöttes folyamatok áttekintése. Addikciós biológia, 14 (1), 22 – 31. doi:https://doi.org/10.1111/j.1369-1600.2008.00129.x CrossRef, Medline
 Diamond, A. (2005). Figyelemhiányos rendellenesség (figyelemhiányos / hiperaktivitási rendellenesség hiperaktivitás nélkül): Neurobiológiai és viselkedési szempontból különálló rendellenesség a figyelemhiányos / hiperaktivitási rendellenességtől (hiperaktivitással). Fejlődés és pszichopatológia, 17 (3), 807 – 825. doi:https://doi.org/10.1017/S0954579405050388 CrossRef, Medline
 Dittmar, H., Long, K., és Bond, R. (2007). Amikor a jobb én csak egy kattintásnyira van: asszociációk a materialista értékek, az érzelmi és identitással kapcsolatos vásárlási motívumok és az online kényszeres vásárlási hajlam között. Journal of Social and Clinical Psychology, 26 (3), 334–361. doi:https://doi.org/10.1521/jscp.2007.26.3.334 CrossRef
 Epstein, J. N., Johnson, D. és Conners, C. K. (2001). Conners felnőttkori ADHD diagnosztikai interjúja a DSM-IV (CAADID) műszaki kézikönyvéhez. Észak-Tonawanda, NY: Multi-Health Systems.
 Franke, G. H. (2016). Symptom-Checklist-90-Revised (SCL-90-R), (2002. január). Észak-Stuttgart: Hogrefe.
 Friedel, S., Saar, K., Sauer, S., Dempfle, A., Walitza, S., Renner, T., Romanos, M., Freitag, C., Seitz, C., Palmason, H., Scherag, A., Windemuth-Kieselbach, C., Schimmelmann, BG, Wewetzer, C., Meyer, J., Warnke, A., Lesch, KP, Reinhardt, R., Herpertz-Dahlmann, B., Linder, M Hinney, A., Remschmidt, H., Schäfer, H., Konrad, K., Hübner, N., & Hebebrand, J. (2007). A dopamin transzporter gén allélváltozatainak asszociációja és kapcsolata ADHD-ban. Molecular Psychiatry, 12 (10), 923–933. doi:https://doi.org/10.1038/sj.mp.4001986 CrossRef, Medline
 Gainsbury, S. M., Hing, N., Delfabbro, P. H. és King, D. L. (2014). A szerencsejátékok és kaszinójátékok rendszertana a közösségi médián és az online technológiákon keresztül. Nemzetközi szerencsejáték-tanulmányok, 14 (2), 196–213. doi:https://doi.org/10.1080/14459795.2014.890634 CrossRef
 Gillberg, C., Gillberg, I. C., Rasmussen, P., Kadesjö, B., Söderström, H., Råstam, M., Johnson, M., Rothenberger, A., & Niklasson, L. (2004). Együttélő rendellenességek az ADHD-ban - A diagnózis és a beavatkozás következményei. Európai Gyermek- és Serdülőkori Pszichiátria, 13 (1. kiegészítés), 80–92. doi:https://doi.org/10.1007/s00787-004-1008-4
 Gold, M. S., Blum, K., Oscar-Berman, M., & Braverman, E. R. (2014). Alacsony dopamin funkció figyelemzavar / hiperaktivitás zavar esetén: A genotipizálásnak jeleznie kell-e a gyermekek korai diagnózisát? Posztgraduális orvoslás, 126. cikk (1), 153–177. doi:https://doi.org/10.3810/pgm.2014.01.2735 CrossRef, Medline
 Griffiths, M. D. (1998). Internet-függőség: Valóban létezik? J. Gackenbach (szerk.): Pszichológia és Internet: intraperszonális, interperszonális és transzperszonális implikációk (61–75. O.). San Diego, Kalifornia: Academic Press.
 Hahn, A. és Jeruzsálem, M. (2003). Reliabilität und Validität in der Online-Forschung Marktforschung und Probleme Online [Megbízhatóság és érvényesség az online kutatásban]. In Theobald, A., Dreyer, M., & Starsetzki, T. (szerk.), Online Market Research (2. kiadás). Wiesbaden, Németország: Gabler.
 Hahn, A. és Jeruzsálem, M. (2010). Die Internetsuchtskala (ISS): Psychometrische Eigenschaften und Validität [Internet-függőségi skála (ISS): pszichometriai jellemzők és érvényesség]. In Mücken, D., Teske, A., Rehbein, F., & te Wildt, BT (szerk.), Prävention, Diagnostik Und Therapie von Computerspielabhängigkeit [A videojáték-függőség megelőzése, diagnosztikája és kezelése] (185–204. O.) ). Lengerich, Németország: Pabst Science Publishers.
 Han, D. H., Lee, Y. S., Na, C., Ahn, J. Y., Chung, U. S., Daniels, M. A., Haws, C. A., & Renshaw, P. F. (2009). A metilfenidát hatása az internetes videojátékokra figyelemzavarral / hiperaktivitással járó gyermekeknél. Átfogó pszichiátria, 50 (3), 251–256. doi:https://doi.org/10.1016/j.comppsych.2008.08.011 CrossRef, Medline
 Hautzinger, M., Keller, F. és Kühner, C. (2006). Das Beck Depressziók inventar II. Deutsche Bearbeitung und Handbuch zum BDI-II [Beck Depressziós Leltár II. Német kiadás és kézikönyv a BDI-II-hez]. London, Egyesült Királyság: Pearson.
 Kessler, RC, Adler, LA, Barkley, R., Biederman, J., Conners, CK, Faraone, SV, Greenhill, LL, Jaeger, S., Secnik, K., Spencer, T., Ustün, TB és Zaslavsky, AM (2005). A figyelemhiányos / hiperaktivitási rendellenesség felnőttkori kitartásának mintái és előrejelzői: Az országos komorbiditási felmérés replikációjának eredményei. Biológiai Pszichiátria, 57 (11), 1442–1451. doi:https://doi.org/10.1016/j.biopsych.2005.04.001 CrossRef, Medline
 Ko, C.-H., Yen, J.-Y., Chen, C.-S., Chen, C.-C. és Yen, C.-F. (2008). Az internetes függőség pszichiátriai komorbiditása főiskolai hallgatóknál: Interjú tanulmány. CNS Spectrums, 13. (2), 147–53. Lekért http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/18227746 CrossRef, Medline
 Ko, C. H., Yen, J. Y., Yen, C. F., Chen, C. S. és Chen, C. C. (2012). Az internetes függőség és a pszichiátriai rendellenesség összefüggése: Az irodalom áttekintése. Európai Pszichiátria, 27. cikk (1), 1–8. doi:https://doi.org/10.1016/j.eurpsy.2010.04.011 CrossRef, Medline
 Koepp, M. J., Gunn, R. N., Lawrence, A. D., Cunningham, V. J., Dagher, A., Jones, T., Brooks, D. J., Bench, C. J. és Grasby, P. M. (1998). Bizonyíték a striatális dopamin felszabadítására egy videojáték során. Nature, 393 (6682), 266–268. doi:https://doi.org/10.1038/30498 CrossRef, Medline
 Kollins, S. H., McClernon, F. J. és Fuemmeler, B. F. (2005). A dohányzás és a figyelemhiányos / hiperaktivitási rendellenesség tünetei közötti összefüggés egy fiatal felnőttek populációs alapú mintájában. Archives of General Psychiatry, 62 (10), 1142–1147. doi:https://doi.org/10.1001/archpsyc.62.10.1142 CrossRef, Medline
 Kühner, C., Bürger, C., Keller, F., és Hautzinger, M. (2007). Megbízható és hiteles Bidi-Depressziók-feltalálók (BDI-II). Befunde aus deutschsprachigen stichproben [A felülvizsgált Beck-depressziós jegyzék (BDI-II) megbízhatósága és érvényessége. Német kohorsz eredményei]. Nervenarzt, 78 (6), 651–656. doi:https://doi.org/10.1007/s00115-006-2098-7 Medline
 Lau, H. M., Smit, J. H., Fleming, T. M. és Riper, H. (2017). Komoly játékok a mentális egészség érdekében: hozzáférhetőek, megvalósíthatók és hatékonyak? Szisztematikus áttekintés és metaanalízis. Határok a pszichiátriában, 7. 209. doi:https://doi.org/10.3389/fpsyt.2016.00209 CrossRef, Medline
 Lehrl, S., Triebig, G. és Fischer, B. (1995). Az MWT feleletválasztós szókincs-teszt érvényes és rövid teszt a premorbid intelligencia becsléséhez. Acta Neurologica Scandinavica, 91 (5), 335–345. doi:https://doi.org/10.1111/j.1600 CrossRef, Medline
 Macey, K. (2003). Conners Adult ADHD minősítési mérlegei (CAARS). Írta: CK Conners, D. Erhardt és MA Sparrow. New York: Multihealth Systems, Inc., 1999. Archives of Clinical Neuropsychology, 18 (4), 431–437. doi:https://doi.org/10.1016/S0887-6177(03)00021-0 CrossRef
 Miller, C. J., Marks, D. J., Miller, S. R., Berwid, O. G., Kera, E. C., Santra, A. és Halperin, J. M. (2007). Rövid jelentés: Televíziós nézés és figyelemproblémák kockázata óvodáskorú gyermekeknél. Journal of Pediatric Psychology, 32 (4), 448–452. doi:https://doi.org/10.1093/jpepsy/jsl035 CrossRef, Medline
 Ohlmeier, M. D., Peters, K., Kordon, A., Seifert, J., te Wildt, B., Wiese, B., Ziegenbein, M., Emrich, H. M. és Schneider, U. (2007). Nikotin- és alkoholfüggőség komorbid figyelemhiányos / hiperaktivitási rendellenességben (ADHD) szenvedő betegeknél. Alkohol és alkoholizmus, 42 (6), 539–543. doi:https://doi.org/10.1093/alcalc/agm069 CrossRef, Medline
 Park, J. H., Lee, Y. S. és Han, D. H. (2016). Az atomoxetin és a metilfenidát hatékonysága figyelemhiányos hiperaktivitási zavarban szenvedő serdülők problémás online játékaihoz. Human Psychopharmacology, 31 (6), 427–432. doi:https://doi.org/10.1002/hup.2559 CrossRef, Medline
 Petry, N. M. és O'Brien, C. P. (2013). Internetes játékzavar és a DSM-5. Függőség, 108. (7), 1186–1187. doi:https://doi.org/10.1111/add.12162 CrossRef, Medline
 Rehbein, F., Kliem, S., Baier, D., Mößle, T., & Petry, N. M. (2015). Az internetes játékzavar előfordulása német serdülőknél: A kilenc DSM-5 kritérium diagnosztikai hozzájárulása az egész államra kiterjedő reprezentatív mintában. Függőség, 110 (5), 842–851. doi:https://doi.org/10.1111/add.12849 CrossRef, Medline
 Retz-Junginger, P., Retz, W., Blocher, D., Stieglitz, R. D., Georg, T., Supprian, T., Wender, P. H. és Rösler, M. (2003). Reliabilitätt und Validität der Wender-Utah-Rating-Scale-Kurzform: Retrospektive erfassung von symptomen aus dem spektrum der aufmerksamkeitsdefizit / hyperaktivitätsstörung [Wender Utah Rating Scale megbízhatósága és érvényessége rövid változatban: A figyelemhiányos hiperaktivitás tüneteinek retrospektív értékelése] . Nervenarzt, 74 (11), 987–993. doi:https://doi.org/10.1007/s00115-002-1447-4 Medline
 Retz-Junginger, P., Retz, W., Blocher, D., Weijers, H. G., Trott, G. E., Wender, P. H. és Rössler, M. (2002). Wender Utah Rating Scale (WURS-k): Die deutsche kurzform zur retrospektiven erfassung des hyperkinetischen syndroms bei erwachsenen [Wender Utah Rating Scale (WURS-k): A német rövid változat a hiperaktivitási szindróma tüneteinek retrospektív értékeléséhez felnőtteknél]. Nervenarzt, 73. (9), 830–838. doi:https://doi.org/10.1007/s00115-001-1215-x Medline
 Schmitz, N., Hartkamp, ​​N., Kiuse, J., Franke, G. H., Reister, G. és Tress, W. (2000). A Symptom Check-list-90-R (SCL-90-R): német validációs tanulmány. Életminőség-kutatás, 9 (2), 185–193. doi:https://doi.org/10.1023/A:1008931926181 CrossRef, Medline
 Skues, J., Williams, B., Oldmeadow, J., & Wise, L. (2016). Az unalom, a magány és a szorongástűrés hatása a problémás internethasználatra az egyetemisták körében. International Journal of Mental Health and Addiction, 14 (2), 167–180. CrossRef
 Swing, E. L., Gentile, D. A., Anderson, C. A. és Walsh, D. A. (2010). Televízió és videojátékok expozíciója és figyelemproblémák kialakulása Gyermekgyógyászat, 126. cikk (2), 214–221. doi:https://doi.org/10.1542/peds.2009-1508 CrossRef, Medline
 van de Glind, G., Konstenius, M., Koeter, MW, van Emmerik-van Oortmerssen, K., Carpentier, PJ, Kaye, S., Degenhardt, L., Skutle, A., Franck, J., Bu , E.-T., Moggi, F., Dom, G., Verspreet, S., Demetrovics, Z., Kapitány-Fövény, M., Fatséas, M., Auriacombe, IM, Schillinger, IA, Møller, M ., Johnson, B., Faraone, SV, Ramos-Quiroga, A., Casas, M., Allsop, S., Carruthers, S., Schoevers, RA, Wallhed, S., Barta, C., Alleman, P ., Levin, FR, van den Brink, W., és az IASP Kutatócsoport. (2014). A felnőtt ADHD prevalenciájának változékonysága a kábítószer-fogyasztási rendellenességet kereső betegeknél: A DSM-IV és DSM-5 kritériumokat feltáró nemzetközi többközpontú tanulmány eredményei. Kábítószer- és alkoholfüggőség, 134, 158–166. doi:https://doi.org/10.1016/j.drugalcdep.2013.09.026 CrossRef, Medline
 Van der Oord, S., Prins, P. J. M., Oosterlaan, J., & Emmelkamp, ​​P. M. G. (2008). A metilfenidát, a pszichoszociális kezelések és kombinációik hatékonysága iskolás korú ADHD-s gyermekeknél: metaanalízis. Klinikai Pszichológiai Szemle, 28 (5), 783–800. doi:https://doi.org/10.1016/j.cpr.2007.10.007 CrossRef, Medline
 van Emmerik-van Oortmerssen, K., Glind, G., Koeter, MW, Allsop, S., Auriacombe, M., Barta, C., Bu, ET, Burren, Y., Carpentier, PJ, Carruthers, S. , Casas, M., Demetrovics, Z., Dom, G., Faraone, SV, Fatseas, M., Franck, J., Johnson, B., Kapitány-Fövény, M., Kaye, S., Konstenius, M ., Levin, FR, Moggi, F., Møller, M., Ramos-Quiroga, JA, Schillinger, A., Skutle, A., Verspreet, S., IASP Kutatócsoport, van den Brink, W. és Schoevers , RA (2014). Pszichiátriai komorbiditás figyelemhiányos hiperaktivitási zavarban szenvedő és figyelemhiányos betegek kezelését kereső szerhasználati rendellenességben szenvedő betegeknél: Az IASP vizsgálat eredményei Függőség, 109. (2), 262–272. doi:https://doi.org/10.1111/add.12370 CrossRef, Medline
 Volkow, ND, Wang, G.-J., Kollins, SH, Wigal, TL, Newcorn, JH, Telang, F., Fowler, JS, Zhu, W., Logan, J., Ma, Y., Pradhan, K., Wong, C. és Swanson, JM (2009). A dopamin-jutalom útjának értékelése ADHD-ben: Klinikai következmények. JAMA, 302 (10), 1084–1091. doi:https://doi.org/10.1001/jama.2009.1308 CrossRef, Medline
 Weinstein, A. és Weizman, A. (2012). Kialakuló összefüggés az addiktív játék és a figyelemhiányos / hiperaktivitási rendellenesség között. Jelenlegi pszichiátriai jelentések, 14. cikk (5), 590–597. doi:https://doi.org/10.1007/s11920-012-0311-x CrossRef, Medline
 Weiss, M. D., Baer, ​​S., Allan, B. A., Saran, K. és Schibuk, H. (2011). A képernyőkultúra: Hatás az ADHD-ra. ADHD figyelemhiányos és hiperaktivitási rendellenességek, 3 (4), 327–334. doi:https://doi.org/10.1007/s12402-011-0065-z CrossRef
 Wilens, T. E., Vitulano, M., Upadhyaya, H., Adamson, J., Sawtelle, R., Utzinger, L., & Biederman, J. (2008). Figyelemhiányos hiperaktivitási rendellenességgel járó dohányzás. A Journal of Pediatrics, 153 (3), 414–419. doi:https://doi.org/10.1016/j.jpeds.2008.04.030 CrossRef, Medline
 Winstanley, C. A., Eagle, D. M. és Robbins, T. W. (2006). Az impulzivitás viselkedési modelljei az ADHD vonatkozásában: Fordítás a klinikai és a preklinikai vizsgálatok között. Clinical Psychology Review, 26 (4), 379–395. doi:https://doi.org/10.1016/j.cpr.2006.01.001 CrossRef, Medline
 Az Egészségügyi Világszervezet. (1992). A mentális és viselkedési rendellenességek ICD-10 osztályozása: Klinikai leírások és diagnosztikai irányelvek. Genf, Svájc: Egészségügyi Világszervezet.
 Yen, J., Liu, T., Wang, P., Chen, C., Yen, C., & Ko, C. (2017). Az addiktív viselkedés összefüggése az internetes játékzavar és a felnőttek figyelemhiánya és hiperaktivitási rendellenességei között, és ezek összefüggései: Impulzivitás és ellenségesség. Addiktív viselkedés, 64, 308–313. doi:https://doi.org/10.1016/j.addbeh.2016.04.024 CrossRef, Medline
 Yen, J.-Y., Yen, C.-F., Chen, C.-S., Tang, T.-C. & Ko, C.-H. (2008). A felnőttkori ADHD tünetek és az internetes függőség közötti összefüggés az egyetemisták körében: A nemek közötti különbség. CyberPsychology & Behavior, 12 (2), 187–191. doi:https://doi.org/10.1089/cpb.2008.0113 CrossRef
 Young, K. (1996). Internet-függőség: Egy új klinikai rendellenesség megjelenése. CyberPsychology & Behavior, 1 (3), 237–244. CrossRef
 Young, K. S. (1998). Elkapta a netet: Hogyan lehet felismerni az internetes függőség jeleit és a gyógyulás nyerő stratégiáját. New York, NY: John Wiley & Sons.
 Young, K. S. (2008). Az internetes szexfüggőség kockázati tényezői, a fejlődés szakaszai és a kezelés. American Behavioral Scientist, 52 (1), 21–37. doi:https://doi.org/10.1177/0002764208321339 CrossRef