Döntéshozatal a kockázatos nyereségekért és veszteségekért az internetes szerencsejáték-rendellenességgel rendelkező főiskolai hallgatók körében (2015)

Absztrakt

Az internetes játékproblémákkal küzdő egyének hajlamosak hátrányos kockázatos döntéshozatalra nemcsak a valós életben, hanem a laboratóriumi feladatok elvégzésében is. A döntéshozatal összetett, sokrétű funkció, és a haszon és veszteség érdekében a döntéshozatalban különböző kognitív folyamatok vesznek részt. Az IGD összefüggésében azonban a megsértett döntéshozatal és a nyereség / veszteség feldolgozás közötti kapcsolat nem ismeretes. Jelen tanulmány fő célja az volt, hogy külön-külön értékelje az IGD-vel rendelkező főiskolai hallgatók kockázatos nyereségeinek és veszteségeinek a döntését a Cups feladat felhasználásával. Ezenkívül tovább vizsgáltuk a kimenetel nagyságrendjének és a valószínűségi szintnek a kockázatos nyereségekkel és veszteségekkel kapcsolatos döntéshozatali hatásait. Hatvan főiskolai hallgató, akik IGD-vel és 42-szel egészítették ki az egészséges kontrollokat (HC-k). Az eredmények azt mutatták, hogy az IGD-betegek általában nagyobb kockázatvállalási hajlandóságot mutattak, mint a HC-k. A HC-kkel összehasonlítva az IGD-betegek hátrányosabb kockázatos döntéseket hoztak a veszteség területén (de nem a nyereség területén). A nyomon követési elemzések azt mutatták, hogy a károsodás az IGD alanyok körében a kimenetel nagyságrendjének és a kockázatos veszteségek valószínűségi szintjének változásaival szembeni érzékenységhez kapcsolódott. Ezenkívül a magasabb internetes függőség súlyossági mutatóit a hátrányos kockázatos lehetőségek százalékával társították a veszteség területén. Ezek az eredmények hangsúlyozzák a veszteségek iránti érzékenységnek a hátrányos kockázatoknak kitett hátrányos döntésekre gyakorolt ​​hatását az IGD kapcsán, ami kihatással van a jövőbeli intervenciós vizsgálatokra.

ábrák

 

Idézet:Yao YW, Chen PR, Li S, Wang LJ, Zhang JT, et al. (2015) Döntéshozatal a kockázatos nyereség és veszteség szempontjából az internetes játékzavarral rendelkező főiskolai hallgatók körében. PLOS ONE 10 (1): e0116471. doi: 10.1371 / journal.pone.0116471

Tudományos szerkesztő: Ingmar HA Franken, Rotterdami Erasmus Egyetem, HOLLANDIA

kapott: Július 17, 2014; Elfogadott: December 9, 2014; Megjelent: Január 23, 2015

Ez egy nyílt hozzáférésű cikk, minden szerzői jogtól mentes, és bárki szabadon reprodukálható, terjeszthető, továbbadható, módosítható, felépíthető vagy bármilyen módon felhasználható bármilyen jogszerű célra. A munkát a Creative Commons CC0 közkincselés

Adatok rendelkezésre állása:Minden releváns adat a papíron és a Támogató információfájlokon belül található.

finanszírozás:Ezt a tanulmányt a Kínai Nemzeti Természettudományi Alapítvány (31170990 és 81100992 sz.), A központi egyetemek alapvető kutatási alapjai (No. 2012WYB01), valamint a Kínai Főiskolai hallgatók Nemzeti Innovatív Alapítvány programjai (No. 201310027028). Az SWY a NIDA-tól (T32 DA007238-23) kapott támogatási támogatást. A finanszírozóknak nem volt szerepe a tanulmány tervezésében, az adatok gyűjtésében és elemzésében, valamint a kézirat elkészítésében.

Versenyképes érdekek: A szerzők kijelentették, hogy nincsenek versengő érdekek.

Bevezetés

Az internetes szerencsejáték-rendellenességet (IGD) túlzott és ellenőrizetlen online játékként definiálják, annak ellenére, hogy negatív következményekkel járnak, ideértve az álmatlanságot, a rossz tudományos teljesítményt és a társadalmi elszigeteltséget [1,2]. Az IGD egyre inkább mentális egészséggel kapcsolatos kérdésként ismeri el az egész világot [3], amint azt a DSM-5 III. szakaszába a közelmúltban beillesztették, mint témát, amely további jövőbeli tanulmányokat érdemel [4]. Ezenkívül, mivel az internet a campusokban szabadon elérhető, a főiskolai hallgatók többsége internetes játékkal játszik kikapcsolódás céljából, ami ugyanakkor az IGD legérzékenyebb populációjává teszi őket [5,6].

A rosszindulatú döntéshozatal az addicionálás egyik legfontosabb tünete [7-9]. A korábbi eredmények arra utalnak, hogy a kábítószerrel való visszaéléssel vagy függőséggel küzdő személyek számos döntéshozatali feladat végrehajtása során romlottak [10-14]. A legújabb tanulmányok a döntéshozatali hiányosságokat mutatják az IGD-ben. A kutatók például úgy találták, hogy az IGD-vel szenvedő egyének hátrányosabb döntéseket hoztak a Kockajáték feladatban, összehasonlítva az egészséges, nem játszó összehasonlító alanyokkal [15], és hogy ezek a sérülések részben a visszajelzés felhasználásának elmulasztásából származhatnak [16]. A bizonyítékok azt is sugallják, hogy az Internet-függőséggel küzdő egyének hátrányosak a döntéshozatalban az Iowa Szerencsejáték Feladat által mért kétértelműség miatt [17,18]. A többi paradigma (például kitalálási feladat, valószínűségi diszkontálási feladat) felhasználásával végzett neuroimaging-tanulmányok szintén arra utalnak, hogy az IGD-s egyének idegi válaszában változnak a döntéshozatali folyamatok, ideértve a jutalmak és büntetések előrejelzését és feldolgozását [19-21] és a kockázatok értékelése [22].

A döntéshozatal összetett kognitív funkció, és a bizonyítékok összegyűjtése azt sugallja, hogy a haszon és veszteség meghozatalakor különböző folyamatok vesznek részt [23-26]. Egyes kutatók azt találták, hogy a függőséggel összefüggő rendellenességekkel küzdő egyének jelentősen hátrányosabb döntéseket hoztak elsősorban a nyereség - a veszteséghez viszonyítva - területén [27,28], mivel a meglévő adatok arra utalnak, hogy a veszteségek iránti érzékenység alapvető szerepet játszik az anyagfüggőséggel rendelkező egyének döntéshozatali hiányában [29,30]. Azonban továbbra sem ismeri jól azt, hogy az IGD alanyai között a döntéshozatali zavarnak milyen mértékben tulajdonítható a haszon és a veszteség kezelésének változása. Az IGD-ben szenvedő betegek körében a jutalomkeresés és a veszteségek elkerülésének jellemzőinek külön vizsgálata elősegíti a döntéshozási hiányok alapjául szolgáló mechanizmusok jelenlegi megértését ebben a népességben, és elősegítheti az IGD hatékonyabb beavatkozásainak kidolgozását.

A jelen tanulmányban külön meg kellett vizsgálnunk az IGD-vel rendelkező főiskolai hallgatók nyereségének és veszteségének a döntéshozatalát. E célból elfogadtuk a Kupák feladatot [26], amely elkülöníti a nyereség és veszteség tartományainak döntéshozatalát. Ezen túlmenően megkíséreltük megvizsgálni két alapvető elem, az eredmény nagysága és a valószínűségi szint hatásait a kockázatos nyereségekkel és veszteségekkel kapcsolatos döntéshozatalra. Korábbi tanulmányok alapján [15,16,21] feltételeztük, hogy: (1) IGD alanyok, összehasonlítva az egészséges kontrollokkal (HC-k), jelentősen kockázatosabb döntéseket hoznának; Az (2) IGD alanyok a HC-hez viszonyítva rosszabb eredményt jelentenek a kockázat szempontjából hátrányos vizsgálatokban mind a nyereség, mind a veszteség területén; (3) döntéshozatali hiányosságok az IGD-betegek körében a kimenetel nagyságrendjéhez és valószínűségi szintjéhez való érzékenységhez kapcsolódtak; és (4) IGD súlyossági pontszámokat pozitívan összekapcsolták a Kupák feladat során tett hátrányos kockázatos lehetőségekkel.

Mód

Etikai nyilatkozat

Ennek a tanulmánynak a jegyzőkönyvét a Pekingi Normal Egyetem Pszichológiai Iskola Intézményi Felülvizsgálati Tanácsa hagyta jóvá. A résztvevők minden kísérleti írásbeli beleegyezést adtak a kísérlet előtt, és pénzbeli kompenzációt kaptak részvételükért.

A résztvevők

Összesen 102 főiskolai hallgatókat (60 IGD tantárgyak és 42 HC-k) vontak be az egyetemektől online hirdetési formában Pekingben, Kínában. Tekintettel arra, hogy a férfiaknál magasabb az IGD gyakorisága a nőkkel szemben [1,31-33], csak férfi alanyokat választottak ki. Egyik résztvevő sem számolt be a tiltott kábítószerekkel (pl. Kokain) vagy szerencsejátékokkal (beleértve az online szerencsejátékokat) kapcsolatos korábbi tapasztalatokról. Ezenkívül azokat a résztvevőket, akik bármilyen kórtörténetben pszichiátriai vagy neurológiai betegségről számoltak be, a központi idegrendszert befolyásoló pszichotróp gyógyszerek alkalmazását kizárták a további vizsgálatokból.

Az IGD diagnózisát a heti internetes játékidő és a Chen Internet-függőségi skála (CIAS) határozta meg [34]. A CIAS 26 elemekből áll, egy 4-pont Likert skála alapján, amely kiértékeli az internet-függőség 5 dimenzióit: kényszeres használat, visszavonás, tolerancia, interperszonális kapcsolatok problémái és időgazdálkodás. A CIAS megbízhatóságát és érvényességét a főiskolai hallgatók körében korábban bemutatták [33]. Az IGD alanyok bevonási kritériumai a következők voltak: (1) 67 vagy magasabb pontszámot kapott a CIAS-n [33,35], (2) több időt töltött az internetes játékra, mint bármely más internetes alkalmazás, és (3) legalább egy évig hetente legalább 14 órát töltött. Annak további megerősítésére, hogy az IGD alanyok függõek voltak az internetes játékból, és hogy kizárják az egyéb online tevékenységek (különösen az online szerencsejátékok) a döntéshozatalra gyakorolt ​​hatásait, az IGD alanyai felkérést kaptak arra, hogy sorolják fel az elsõ három olyan internetes tevékenységet, amelyek online idejük legnagyobb részét elfoglalták. Mindegyikük rangsorolta az internetes játékokat az elsőként és jelezte, hogy „függők” az internetes játékhoz, ám egyikük sem vonta be az online szerencsejátékokat vagy pókerjátékokat a listájukba. A HC-k befogadási kritériumai a következők voltak: (1) besorolás ≤ 50 a CIAS-on, (2) esetenként internetes játék (≤ 2 óra hetente) vagy soha nem játszott online játékot életük során.

A kupák feladata

A Cups feladat számítógépesített kínai változata az eredeti feladatból lett adaptálva, amelyet [26]. A feladat 54 kísérletekből áll, amelyek egyenlően vannak felosztva nyereség és veszteség tartományokra. Mindegyik próba során a résztvevőket arra kérték, hogy válasszanak egy kockázatos és biztonságos opció közül, és a biztonságos opciót egyetlen kupa képviseli, és ahhoz kapcsolódik, hogy az 100% valószínűsége van-e az 100 jüan nyerésének vagy elvesztésének. A kockázatos opciót az 2, 3 vagy 4 csészék képviselik, és ehhez kapcsolódik az 50%, 33% vagy 25% -kal nagyobb pénzösszeg nyerése vagy elvesztése (lehetséges eredmény: 200 jüan, 300 jüan vagy 400 jüan). Az egyes területeken a valószínűségi szint és az eredményszint minden kombinációja háromszor megtörténik, így a nyereség és veszteség tartományokat az 27 véletlenszerű vizsgálatok két különálló blokkjaként mutatjuk be. A résztvevők a bal vagy a jobb gombbal jelezték választásukat. Minden választás után a résztvevők azonnal visszajelzést kaptak a vizsgálat eredményéről. Az a húsz résztvevő, akik elérték a legmagasabb pontszámot, további bónuszt kapnak.

A valószínűségi szint és az eredményszint független manipulációja alapján a kombinációk vagy: (1) kockázat szempontjából előnyösek (RA), vagyis a kockázatos opció várható értéke (EV) kedvezőbb, mint a biztonságos opcióé; (2) kockázat hátrányos (RD), vagyis a kockázatos opció EV értéke kisebb, mint a biztonságos opcióé; vagy (3) kockázat-semlegesek, vagyis a kockázatos és biztonságos opciók várt értéke azonos (EQEV).

Statisztikai elemzés

A statisztikai elemzéseket SPSS 20.0 verzióval és R verzió 3.1.0 alkalmazásával végeztük. Az összes teszt kétirányú volt, és a szignifikancia kritériuma a következő volt: P <.05. Először független mintás t-teszteket használtunk a demográfiai változók csoportbeli különbségeinek feltárására. Másodszor, annak érdekében, hogy összehasonlítsuk az IGD-alanyok és a HC-k teljesítményét a Kupák feladatban, varianciaanalízist (ANOVA) használtunk ismételt mérésekkel. Az interakciós hatások feltárása érdekében egyszerű hatáselemzéseket végeztek. Ahol a Mauchly-tesztek a gömbös feltételezés megsértését mutatták, Greenhouse-Geisser korrekciókat alkalmaztak. A post-hoc elemzéseket Bonferroni korrekcióval végzett t tesztek segítségével végeztük. Harmadszor, az EV-t két komponensre osztottuk: a valószínűség szintjére és az eredmény nagyságára, annak érdekében, hogy feltárjuk e két komponens hatását a döntéshozatalra az egyes vizsgálatok során, az lme4 könyvtár R lmer függvényének felhasználásával. Végül az internetes függőség súlyossága és a nyereség elérésének és a veszteségek elkerülésének döntéshozatali teljesítménye közötti kapcsolat vizsgálatához Pearson-féle összefüggéseket használtunk a CIAS-pontszámok és a három EV-szint (RA, EQEV, RD) során elért kockázatos döntések közötti összefüggések feltárására. ) a nyereség és a veszteség tartományok esetében.

Eredmények

Demográfiai jellemzők

Ahogy látható Táblázat 1, az IGD tantárgyak és a HC-k nem különböztek életkorban, az oktatás átlagos időtartamában és az élettartamú internethasználat éveiben. A befogadási kritériumokkal összhangban (azaz az CIAS pontszám ≥ 67 IGA alanyoknál és ≤ 50 a HC értékeknél) az IGD alanyok szignifikánsan magasabb CIAS pontszámot mutattak, t (100) = 27.14, P <.001. 42 HC-ból XNUMX alkalmanként játszott internetes játékokat, azonban az IGD-alanyok hetente lényegesen többször töltöttek internetes játékokat, mint a HC-k, t (80) = 15.41, P <.001.

Letöltés: 

• PPT

  PowerPoint dia

• PNG

  nagyobb kép (72KB)

• TIFF

  eredeti kép (375KB)

1 táblázat. Demográfiai, az internethasználat élettartama, a CIAS pontszáma és az IGD alanyokon és a HC-ken töltött idő.

doi: 10.1371 / journal.pone.0116471.t001

A dohányzás és az alkoholfogyasztás aránya mindkét csoportban alacsony volt: három IGD-beteg és egy HC-k jelentettek alkalmi (havonta kevesebb mint egyszer) cigarettázást. Tizenkilenc IGD-beteg és 12 HC-k jelentettek élethosszig tartó alkoholfogyasztást, de mindegyik alacsony gyakorisággal (hetente egyszer vagy ritkábban), és ezek az arányok nem különböztek csoportok között t (29) = 1.27, P = .216.

Kockázatvállalási hajlandóság

A kockázatvállalási hajlandóság annak mérőszáma, hogy az egyén hajlamos-e a kockázatos opciót a biztonságos opcióhoz képest a három EV szint (RA, EQEV, RD) alapján külön-külön kiszámítani, a nyereség és veszteség területére számítva [36]. 2 (tartomány: nyereség, veszteség) × 3 (EV szint: RA, EQEV, RD) × 2 (csoport: IGD alanyok, HC) ismételt méréseket végeztünk az ANOVA-val. Ahogy az várható volt, megfigyeltük a csoport fő hatását, F (1, 100) = 5.67, P = .019, részleges η² = .05, jelezve, hogy az IGD alanyai általában kockázatosabb lehetőségeket választottak, mint a HC-k mind a nyereség, mind a veszteség területén; és az EV szint fő hatása, F (2, 200) = 289.64, P <.001, részleges η² = .74. Post-hoc elemzések azt mutatták, hogy a résztvevők kockázatosabb lehetőségeket tettek, amikor az EV szint RA volt, mint az RD. Az EV szint, csoport és domain közötti háromutas interakció nem érte el a szignifikanciát, F (2, 200) = 1.43, P = .242, részleges η² = .01. De találtunk egy EV szint × csoportos interakciót, F (2, 200) = 6.08, P = .006, részleges η² = .06, és az egyszerű hatáselemzés azt mutatta, hogy a szignifikáns kölcsönhatás elsősorban az IGD alanyok körében az RD pályákon jelentkező nagyobb kockázatvállalásnak volt köszönhető, mint a HC-k, F (2, 99) = 7.54, P = .001, részleges η² = .13. Szintén jelentős EV szint × domain interakciót találtunk, F (2, 200) = 7.70, P = .001, részleges η² = .07, és az egyszerű hatáselemzés azt mutatta, hogy a résztvevők szignifikánsan kockázatosabb lehetőségeket választottak a veszteségtartományban, mint az EQEV (nem RA és RD) vizsgálatok nyereségtartománya, F (1, 100) = 7.57, P = .007, részleges η² = .07.

Az egyes doménekre külön ANOVA-kat végeztünk. A veszteségtartományban a csoport- és az EV-szint jelentős fő hatásain túl az EV-szint × csoportos interakció jelentős kölcsönhatása volt, F (2, 200) = 6.90, P = .002, részleges η² = .07. Az egyszerű hatáselemzések eredményei azt mutatták, hogy az IGA-betegek kockázatosabb döntéseket hoztak, mint a HC-k az RD-vizsgálatokban, F (1, 100) = 15.11, P <.001, részleges η² = .13, de a RA és az EQEV vizsgálatokban nem különbözött a HC-től a kockázatos döntések számában (Ábra 1). Ezzel szemben a nyereség doménnél nem volt szignifikáns fő vagy interakciós hatás csoporton vagy EV szinten × csoport (P = .092 és P = .138).

Letöltés: 

• PPT

  PowerPoint dia

• PNG

  nagyobb kép (104KB)

• TIFF

  eredeti kép (227KB)

1 ábra. Döntéshozási teljesítmény IGD alanyok és HC-k számára a Kupák feladat során.

 

Az (A) nyereség és (B) veszteség tartományban megtett kockázatos döntések átlagos százaléka, az EV szint és csoport függvényében. A hiba sávok a standard hibákat tükrözik. IGD = internetes játékzavar; HC = egészséges kontroll; EV = várható érték; RA = kockázat előnyös; EQEV = azonos elvárt érték; RD = hátrányos kockázat.

doi: 10.1371 / journal.pone.0116471.g001

Érzékenység a kimenetel nagyságával és valószínűségi szintjével

Az EV-t két komponensre osztottuk: az eredmény nagysága és a valószínűségi szint. Annak érdekében, hogy megvizsgáljuk ennek a két elemnek a kockázatos döntéshozatalra gyakorolt ​​hatását, logisztikai hierarchikus modelleket készítettünk az lme4 könyvtár R lmer függvényével, hogy figyelembe vegyük a vizsgálati alanyokon belüli varianciát az alanyok kockázatvállalásában, a leírt eljárás szerint. egy korábbi tanulmányban [37]. Két alapmodell a nyereség- és veszteségtartományokhoz: csoport (0 = HC, 1 = IGD alanyok), valószínűségi szint (a kockázatos opciók nyerésének vagy elvesztésének valószínűsége: 0.25, 0.33, 0.50), kimenetel nagysága (2, 3, Az 4 képviselte az 200, 300, 400 kockázati lehetőségeket), valamint a csoport × valószínűségi szint és csoport x kimenetele nagyságrendjének kölcsönhatásai rögzített effektus-előrejelzőként, és az egyedi különbségek a választásban véletlenszerű hatásokként. A függő változó az alanyok választása volt az egyes vizsgálatok során (0 = biztonságos lehetőség, 1 = kockázatos lehetőségek).

Ahogy látható 2 táblázat, mind a nyereség, mind a veszteség területén a valószínűségi szint és az eredmény nagyságrendjének jelentős fő hatása volt. Ezek a hatások mind a nyereség, mind a veszteség szempontjából azt mutatták, hogy mind az IGD, mind a HC esetében mind az alanyok kevesebb kockázatot vállaltak, mivel a kockázatos lehetőség valószínűsége kevésbé volt kedvező (a valószínűségi szint fő hatása), és hogy az alanyok több kockázatot vállaltak, mint eredményt a kockázatos lehetőség nagysága megnőtt (az eredmény nagyságának fő hatása).

Letöltés: 

• PPT

  PowerPoint dia

• PNG

  nagyobb kép (86KB)

• TIFF

  eredeti kép (511KB)

2 táblázat. A valószínűségi szint és az eredménymérték hatása a kockázatvállalásra, a domainek és csoportok függvényében.

doi: 10.1371 / journal.pone.0116471.t002

A nyereségtartományban a vizsgált három változó között nem volt szignifikáns interakciós hatás. Ezzel szemben a veszteségtartományban szignifikáns kölcsönhatások voltak a csoport × valószínűségi szint és a csoport × kimeneti nagysága között, ami azt jelzi, hogy az IGD alanyai a HC-khez viszonyítva kevésbé valószínűleg módosítják döntéseiket a veszteségtartomány valószínűségi szintje és kimeneti nagysága alapján .

Összefüggés az internet-függőség súlyossága és a döntéshozatal között

Pearson-féle korrelációkat a CIAS pontszáma és a három EV szint (RA, EQEV, RD) különféle kockázatválasztási lehetőségei között is elvégezték, külön-külön a nyereség és veszteség területein. A veszteségtartományban az eredmények azt mutatták, hogy a CIAS-pontszámokat pozitívan összefüggesztették, és az RD vizsgálatok során kockázatos döntéseket hoztak, r = .22, P = .001. A CIAS pontszámainak összefüggése csekély korrelációt mutatott az RD vizsgálatokban a nyereségtartományra vonatkozó kockázatos választások számával, r = .19, P = 0.056.

Megbeszélés

Tudomásunk szerint a jelenlegi tanulmány elsőként értékeli a kockázatos döntéshozatalt az IGD alanyai között a lehetséges veszteségek és nyereségek szempontjából. Az első hipotézisünkkel összhangban az IGD alanyai általában nagyobb kockázatvállalási hajlandóságot mutattak a kupák feladatánál, mint a HC-k. Részben a második és harmadik hipotézisünkkel összhangban, az IGD alanyai szignifikánsan kockázatosabb döntéseket hoztak, mint a HC-k az RD kimenetelekben a veszteség - de nem a nyereség - területén, és a károsodást a kimenetel nagyságának és valószínűségi szintjének változásaival szembeni érzéketlenséghez társították kockázatosnak. veszteségek az IGD alanyai között. Negyedik hipotézisünkkel összhangban a korrelációs elemzések további szignifikáns pozitív összefüggéseket mutattak ki az internet-függőség súlyossági pontszáma és a veszteség szempontjából hátrányos lehetőségek között. Összességében ezek az adatok további bizonyítékokat szolgáltatnak az IGD-ben szenvedő betegek körében a veszélyeztetett döntések károsodásáról, és emellett arra utalnak, hogy a változások elvesztése (versus nyereség) feldolgozása alapjául szolgálhat a döntéshozatali hiány ebben a populációban.

A veszteség területén az IGD-betegek kockázatosabb döntéseket hoztak a ritka betegséggel kapcsolatos kimenetelekkel kapcsolatban, és a vizsgálatokonkénti elemzés azt is kimutatta, hogy az IGD-betegek kevésbé hajlandók módosítani döntéseiket a valószínűségi szint és az eredmény nagysága alapján ezen a területen. Ezek az eredmények összhangban állnak a korábbi tanulmányok eredményeivel, amelyek hasonló döntéshozatali feladatokat használtak, és bizonyítják a veszteségek elkerülésével kapcsolatos döntéshozatali zavarokat a kábítószerfüggőséggel küzdő egyének körében [38], táplálkozási zavarok [39] és IGD [16, 19]. E megállapítások egyik lehetséges magyarázata az, hogy a szerencsejáték-viselkedésük megismétlése révén az IGD-ben szenvedő személyek gyakrabban vesznek részt veszteséggel kapcsolatos problémamegoldásban, ami a toleranciát teheti számukra a büntetéssel szemben. Ezenkívül a megváltozott veszteséggel kapcsolatos döntéshozatalunk eredményei összhangban állnak az IGD-s betegek klinikai bemutatásával, miszerint alulértékelik az esetleges valós élet negatív következményeit az online játék folytatása érdekében [2,40,41].

A korábbi tanulmányok kimutatták, hogy az addiktív rendellenességekkel küzdő, fokozottan kedvezőtlen kockázatvállalási magatartás a nyereség körében olyan betegek körében fordul elő, akiknél az impulzusszabályozás károsodása jellemzi, például a kóros szerencsejáték [28] és alkoholfüggőség [27]. Ugyanakkor sem az ANOVA, sem a vizsgálatonkénti elemzések eredményei nem jelezték az IGA alanyok körében a nyereségvizsgálatra vonatkozó kockázatos döntések növekedését. Ezeknek a különbségeknek számos lehetséges magyarázata létezik. Pontosabban, a kóros szerencsejátékkal rendelkező személyek fokozott jutalomreakciót mutatnak a monetáris és nem monetáris jutalmak ellen [42], és ez kedvezőtlenebb kockázatvállalást eredményezhet a nyereség (veszteség) területén, amint azt korábban már beszámoltak [28]. Alkoholfüggőséggel rendelkező egyének esetében a tartós és túlzott alkoholfogyasztás megváltoztathatja az agyszerkezetet és a kapcsolódó funkciókat, ideértve a jutalomfeldolgozás kulcsfontosságú régióit, például az amygdala [43,44]. A bizonyítékok azt mutatták, hogy amygdala sérülésekkel rendelkező betegek döntő mértékben hiányosak a döntéshozás terén [26]. Noha további kutatásokra van szükség ezeknek a hipotéziseknek a megerősítéséhez, az IGD alanyai között a fokozott kockázatvállalás hiánya tükrözheti a pénzbeli juttatások (de nem veszteségek) viszonylag normatív feldolgozását ebben a populációban. Ezenkívül ezek az eredmények kiemelik a döntéshozatal különböző szempontjainak felmérésének fontosságát a függőséggel kapcsolatos különböző rendellenességek között.

Az internet-függőség súlyossági mutatói pozitívak voltak a kupák feladatánál hozott hátrányos kockázatos döntések számával, ami azt jelzi, hogy a magasabb internet-függőség súlyossági pontszámmal rendelkezők hátrányosabb döntéseket hoztak az RD vizsgálatok során a kockázatos veszteségekkel kapcsolatban. Ezek az eredmények összhangban állnak a korábbi tanulmányokkal, amelyek szintén beszámoltak a kedvezőtlen kockázatos alternatívák preferálásáról az IGD súlyosságával összefüggésben, hasonló paradigmák, például a Game of Dice Task alkalmazásával [15,16] és a valószínűségi diszkontálási feladat [22]. Ezek az eredmények alátámasztják azt a hipotézist, miszerint a kockázatos veszteségekkel kapcsolatos döntéshozatali zavarok az internet-függőség súlyosságához kapcsolódnak (azaz a CIAS-pontszámok), és ezért megfelelő terápiás célpont lehetnek az IGD kezelésében.

Megállapításaink összességében arra utalnak, hogy a kockázatos döntéshozatali zavarok az IGD-s betegek körében a veszteségek elkerülése szempontjából fontosak. További kutatásokra van szükség ezen változások neurobiológiai alapjának megállapításához. Az egyik hipotézis az, hogy a veszteség szempontjából hátrányos döntéshozatal az IGD-s betegek körében a cortico-striatális működés változásaival kapcsolatos, amiről a magatartásban és drogfüggőségben szenvedő személyek esetében beszámoltak [45-47]. Különösen az insula kritikus szerepet játszik mind a függőség, mind a döntéshozatal biológiájában [9,48,49], és részt vesz a veszteségek előrejelzésében és az elkerülés elsajátításában [50]. Így az egyik spekulatív hipotézis az, hogy a veszteségkerüléssel kapcsolatos döntéshozatali zavarok az IGD-s betegek körében a szigetek működésével kapcsolatosak.

A vizsgálat számos korlátozását meg kell jegyezni. Először, mivel az IGD leginkább a férfiak körében fordul elő [1,32], ebben a tanulmányban nem szerepeltek női résztvevők. Ezért további tanulmányokra van szükség a fogyatékossággal küzdő nők nyereségének és veszteségének döntéshozatalához Másodszor, csak főiskolai hallgatók felvétele korlátozza megállapításaink általánosíthatóságát. Bár a főiskolai hallgatók az IGD egyik legérzékenyebb populációja [5,33], jövőbeli vizsgálatokra van szükség a potenciális nyereség és veszteség kockázatvállalása és az IGD közötti kapcsolat feltárására a klinikai mintákban. Végül, hosszanti mintákkal kell tanulmányozni annak megvizsgálására, hogy a döntéshozatali változások az IGD következményei vagy elődeik-e.

Összegezve, ez a tanulmány az első, amely külön megvizsgálja a nyereség és veszteség területén a döntéshozatalt az IGA-val rendelkező főiskolai hallgatók körében, a Kupák feladat felhasználásával. Az IGD-betegek nagyobb kockázatvállalási hajlandóságot mutattak, mint a HC-k. Ezenkívül az IGD-betegek szignifikánsan kockázatosabb döntéseket hoztak, mint a HC-k az RD-vizsgálatokban a veszteség területén, de nem szerezték meg a növekedést, és az ilyen károsodáshoz a kimenetel nagyságrendjére és a kockázatos veszteségekhez kapcsolódó valószínűségi szintre való érzéketlenség társult. Ezenkívül az internet-függőség súlyossági mutatói pozitív kapcsolatban voltak a veszteségek területén alkalmazott hátrányos kockázatos lehetőségekkel. Összefoglalva, ezek az eredmények arra utalnak, hogy a változások elvesztése (versus profit) feldolgozása alapjául szolgálhat a döntéshozási hiány ebben a populációban.

segítő információ

Köszönetnyilvánítás

A szerzők köszönetet mondnak Dr. Elaine Bossardnak a Cups feladat eredeti változatának bemutatásáért és Dr. Shan Luo az adatok elemzéséhez nyújtott segítségért.

Szerzői hozzájárulások

A kísérletek megtervezése és megtervezése: YWY PRC JTZ LYD QXL XYF. Kísérleteket hajtott végre: YWY PRC SL LJW JTZ. Elemeztem az adatokat: YWY SL JTZ GC. Hozzáadott reagensek / anyagok / elemző eszközök: JTZ XYF. Írta a papírt: YWY JTZ SWY XYF.

Referenciák

1. 1. Ko CH, Yen JY, Chen SH, Wang PW, Chen CS és mtsai. (2014) Az internetes játékzavar diagnosztikai kritériumainak értékelése a DSM-5-ben a tajvani fiatal felnőttek körében. J Psychiatr Res 53: 103 – 110. doi: 10.1016 / j.jpsychires.2014.02.008. PMID: 24581573
   • Cikk megtekintése
   • PubMed / NCBI
   • Google Scholar
2. 2. Petry NM, Rehbein F, Gentile DA, Lemmens JS, Rumpf HJ, et al. (2014) Nemzetközi konszenzus az internetes játék zavarának értékelésére az új DSM-5 megközelítés alkalmazásával. 109 függőség: 1399 – 1406. doi: 10.1111 / add.12457. PMID: 24456155
3. Cikk megtekintése
4. PubMed / NCBI
5. Google Scholar
6. Cikk megtekintése
7. PubMed / NCBI
8. Google Scholar
9. 3. King DL, Delfabbro PH (2014) Az internetes játék zavarának kognitív pszichológiája. Clin Psychol Rev 34: 298 – 308. doi: 10.1016 / j.cpr.2014.03.006. PMID: 24786896
10. Cikk megtekintése
11. PubMed / NCBI
12. Google Scholar
13. Cikk megtekintése
14. PubMed / NCBI
15. Google Scholar
16. Cikk megtekintése
17. PubMed / NCBI
18. Google Scholar
19. Cikk megtekintése
20. PubMed / NCBI
21. Google Scholar
22. Cikk megtekintése
23. PubMed / NCBI
24. Google Scholar
25. Cikk megtekintése
26. PubMed / NCBI
27. Google Scholar
28. Cikk megtekintése
29. PubMed / NCBI
30. Google Scholar
31. Cikk megtekintése
32. PubMed / NCBI
33. Google Scholar
34. Cikk megtekintése
35. PubMed / NCBI
36. Google Scholar
37. Cikk megtekintése
38. PubMed / NCBI
39. Google Scholar
40. Cikk megtekintése
41. PubMed / NCBI
42. Google Scholar
43. Cikk megtekintése
44. PubMed / NCBI
45. Google Scholar
46. Cikk megtekintése
47. PubMed / NCBI
48. Google Scholar
49. Cikk megtekintése
50. PubMed / NCBI
51. Google Scholar
52. Cikk megtekintése
53. PubMed / NCBI
54. Google Scholar
55. Cikk megtekintése
56. PubMed / NCBI
57. Google Scholar
58. Cikk megtekintése
59. PubMed / NCBI
60. Google Scholar
61. Cikk megtekintése
62. PubMed / NCBI
63. Google Scholar
64. Cikk megtekintése
65. PubMed / NCBI
66. Google Scholar
67. Cikk megtekintése
68. PubMed / NCBI
69. Google Scholar
70. Cikk megtekintése
71. PubMed / NCBI
72. Google Scholar
73. Cikk megtekintése
74. PubMed / NCBI
75. Google Scholar
76. Cikk megtekintése
77. PubMed / NCBI
78. Google Scholar
79. Cikk megtekintése
80. PubMed / NCBI
81. Google Scholar
82. Cikk megtekintése
83. PubMed / NCBI
84. Google Scholar
85. Cikk megtekintése
86. PubMed / NCBI
87. Google Scholar
88. Cikk megtekintése
89. PubMed / NCBI
90. Google Scholar
91. Cikk megtekintése
92. PubMed / NCBI
93. Google Scholar
94. Cikk megtekintése
95. PubMed / NCBI
96. Google Scholar
97. Cikk megtekintése
98. PubMed / NCBI
99. Google Scholar
100. Cikk megtekintése
101. PubMed / NCBI
102. Google Scholar
103. Cikk megtekintése
104. PubMed / NCBI
105. Google Scholar
106. Cikk megtekintése
107. PubMed / NCBI
108. Google Scholar
109. Cikk megtekintése
110. PubMed / NCBI
111. Google Scholar
112. Cikk megtekintése
113. PubMed / NCBI
114. Google Scholar
115. Cikk megtekintése
116. PubMed / NCBI
117. Google Scholar
118. Cikk megtekintése
119. PubMed / NCBI
120. Google Scholar
121. Cikk megtekintése
122. PubMed / NCBI
123. Google Scholar
124. Cikk megtekintése
125. PubMed / NCBI
126. Google Scholar
127. Cikk megtekintése
128. PubMed / NCBI
129. Google Scholar
130. Cikk megtekintése
131. PubMed / NCBI
132. Google Scholar
133. Cikk megtekintése
134. PubMed / NCBI
135. Google Scholar
136. Cikk megtekintése
137. PubMed / NCBI
138. Google Scholar
139. Cikk megtekintése
140. PubMed / NCBI
141. Google Scholar
142. Cikk megtekintése
143. PubMed / NCBI
144. Google Scholar
145. Cikk megtekintése
146. PubMed / NCBI
147. Google Scholar
148. 4. Pszichiátriai Egyesület (2013) A mentális rendellenességek diagnosztikai és statisztikai kézikönyve (5. Kiadás). Arlington, VA: Szerző.
149. 5. Chou C, Condron L, Belland JC (2005) Az internetes függőséggel kapcsolatos kutatás áttekintése. Educ Psychol Rev 17: 363 – 388. doi: 10.1007 / s10648-005-8138-1.
150. 6. Ko CH, Hsiao S, Liu GC, Yen JY, Yang MJ, et al. (2010) A döntéshozatal jellemzői, a kockázatvállalási képesség és az internetfüggőséggel rendelkező főiskolai hallgatók személyisége. Psychiat Res 175: 121 – 125. doi: 10.1016 / j.psychres.2008.10.004. PMID: 19962767
151. 7. Bechara A (2005) Döntéshozatal, impulzusszabályozás és a kábítószerekkel szembeni ellenállóképesség elvesztése: Neurokognitív perspektíva. Nat Neurosci 8: 1458 – 1463. doi: 10.1038 / nn1584. PMID: 16251988
152. 8. Lucantonio F, Stalnaker TA, Shaham Y, Niv Y, Schoenbaum G (2012) Az orbitofrontalis diszfunkció hatása a kokainfüggőségre. Nat Neurosci 15: 358 – 366. doi: 10.1038 / nn.3014. PMID: 22267164
153. 9. Paulus MP (2007) Pszichiátriai döntéshozatali diszfunkciók: Megváltozott homeosztatikus feldolgozás? Science 318: 602 – 606. doi: 10.1126 / science.1142997. PMID: 17962553
154. 10. Bechara A, Damasio H (2002) Döntéshozatal és függőség (I. rész): A szomatikus állapotok aktiválódásának romlása az anyagfüggő egyénekben, amikor negatív jövőbeli következményekkel járó döntéseket fontolgat. Neuropsychologia 40: 1675 – 1689. doi: 10.1016 / S0028-3932 (02) 00015-5. PMID: 11992656
155. 11. Bechara A, Dolan S, Hindes A (2002) Döntéshozatal és függőség (II. Rész): Miopia a jövőben vagy a jutalom túlérzékenysége? Neuropsychologia 40: 1690 – 1705. doi: 10.1016 / S0028-3932 (02) 00016-7. PMID: 11992657
156. 12. Márka M, Roth-Bauer M, Driessen M, Markowitsch HJ (2008) Végrehajtó funkciók és kockázatos döntéshozatal az opiátfüggőségben szenvedő betegeknél. A kábítószer-alkohol függése 97: 64 – 72. doi: 10.1016 / j.drugalcdep.2008.03.017. PMID: 18485620
157. 13. Rogers RD, Everitt B, Baldacchino A, Blackshaw A, Swainson R, et al. (1999) A krónikus amfetamin-visszaélések, az opiát-visszaélések, a prefrontalis cortex fokális károsodásával járó betegek és a triptofán-kimerült normál önkéntesek disszociálható hiányosságai a döntéshozatalban: A monoaminerg mechanizmusok bizonyítéka. Neuropsychopharmacol 20: 322 – 339. doi: 10.1016 / S0893-133X (98) 00091-8. PMID: 10088133
158. 14. Monterosso J, Ehrman R, Napier KL, O'Brien CP, Childress AR (2001) Három döntéshozatali feladat kokainfüggő betegekben: Mérik-e ugyanazt a konstrukciót? 96 függőség: 1825 – 1837. doi: 10.1046 / j.1360-0443.2001.9612182512.x. PMID: 11784475
159. 15. Pawlikowski M, M márka (2011) Túlzott internetjáték és döntéshozatal: Van-e túl sok a World of Warcraft játékosnak problémája a döntéshozatalnak kockázatos körülmények között? Psychiat Res 188: 428 – 433. doi: 10.1016 / j.psychres.2011.05.017. PMID: 21641048
160. 16. Yao YW, Chen PR, Chen C, Wang LJ, Zhang JT, et al. (2014) A visszacsatolás kihasználása a túlzott internetes játékosok döntéshozatali hiányát okozza. Psychiat Res 219: 583 – 588. doi: 10.1016 / j.psychres.2014.06.033. PMID: 25024056
161. 17. Sun D, ​​Chen Z, MaN, Zhang X, Fu X, et al. (2009) Döntéshozatal és prepotenciális válaszgátló funkciók túlzott internetfelhasználókban. 14 CNS-spektrumok: 75 – 81. PMID: 19238122
162. 18. Xu S (2012) Internet-függõk viselkedõ impulzivitása: Bizonyítékok az Iowa Szerencsejáték Feladatból. Acta Psychol Sin 44: 1523 – 1534. doi: 10.3724 / sp.j.1041.2012.01523
163. 19. Dong G, Hu Y, Lin X, Lu Q (2013) Mi miatt az internet-függõk továbbra is online játszanak, még akkor is, ha súlyos negatív következményekkel szembesülnek? Az fMRI vizsgálat lehetséges magyarázata. Biol Psychol 94: 282 – 289. doi: 10.1016 / j.biopsycho.2013.07.009. PMID: 23933447
164. 20. Dong G, Hu Y, Lin X (2013) Jutalom / büntetés érzékenysége az internetes függõk körében: Az addiktív viselkedés következményei. Prog Neuro-Psychoph 46: 139 – 145. doi: 10.1016 / j.pnpbp.2013.07.007. PMID: 23876789
165. 21. Dong G, Huang J, Du X (2011) Fokozott jutalomérzékenység és csökkent veszteségérzékenység az internetfüggőknél: FMRI-tanulmány egy találgatás során. J Psychiatr Res 45: 1525 – 1529. doi: 10.1016 / j.jpsychires.2011.06.017. PMID: 21764067
166. 22. Lin X, Zhou H, Dong G, Du X (2015) Sérült kockázatértékelés az internetes játékproblémákkal küzdő embereknél: fMRI bizonyítékok egy valószínűségi diszkontálási feladatból. Prog Neuro-Psychoph 56C: 142 – 148. doi: 10.1016 / j.pnpbp.2014.08.016. PMID: 25218095
167. 23. Fujiwara J, Tobler PN, Taira M, Iijima T, Tsutsui KI (2009) A jutalom és a büntetés szegregált és integrált kódolása a cingulate cortexben. J Neurofiziol 101: 3284 – 3293. doi: 10.1152 / jn.90909.2008. PMID: 19339460
168. 24. Seymour B, Daw N, Dayan P, Singer T, Dolan R (2007) Az emberi striatum veszteségeinek és nyereségeinek differenciált kódolása. J Neurosci 27: 4826 – 4831. doi: 10.1523 / JNEUROSCI.0400-07.2007. PMID: 17475790
169. 25. Levin IP, Xue G, Weller JA, Reimann M., Lauriola M., et al. (2011) Neuropszichológiai megközelítés a potenciális nyereségek és veszteségek kockázatvállalásának megértéséhez. Elülső Neurosci 6: 15 – 15. doi: 10.3389 / fnins.2012.00015. PMID: 22347161
170. 26. Weller JA, Levin IP, Shiv B, Bechara A (2007) Az adaptív döntéshozatal neurális korrelációja a kockázatos nyereségek és veszteségek szempontjából. Psychol Sci 18: 958 – 964. doi: 10.1111 / j.1467-9280.2007.02009.x. PMID: 17958709
171. 27. Brevers D, Bechara A, Cleeremans A, Kornreich C, Verbanck P, et al. (2014) Az alkoholfüggőséggel küzdő személyek veszélyeztetett döntéshozatalban vannak. Alkohol Clin Exp Res 38: 1924 – 1931. doi: 10.1111 / acer.12447. PMID: 24948198
172. 28. Brevers D, Cleeremans A, Goudriaan AE, Bechara A, Kornreich C, et al. (2012) A döntéshozatal kétértelmű, de nem veszélyeztetett kapcsolatban a szerencsejáték problémájának súlyosságával. Psychiat Res 200: 568 – 574. doi: 10.1016 / j.psychres.2012.03.053.
173. 29. Wesley MJ, Hanlon CA, Porrino LJ (2011) A krónikus marihuána használók rossz döntéshozatalához a negatív következményekkel szembeni alacsonyabb funkcionális reakcióképesség társul. Psychiat Res-Neuroim 191: 51 – 59. doi: 10.1016 / j.pscychresns.2010.10.002. PMID: 21145211
174. 30. Gowin JL, Stewart JL, május AC, Ball TM, Wittmann M., et al. (2014) Megváltozott cingulate és insular cortex aktiválás a kockázatvállalás során a metamfetamin függőségben: a veszteségek veszítik hatásukat. 109 függőség: 237 – 247. doi: 10.1111 / add.12354. PMID: 24033715
175. 31. Tang J, Yu Y, Du Y, Ma Y, Zhang D és mtsai. (2014) Az internetes függőség elterjedtsége és annak összefüggése a stresszes élethelyzetekkel és pszichológiai tünetekkel a serdülő internethasználók körében. Behav függő 39: 744 – 747. doi: 10.1016 / j.addbeh.2013.12.010. PMID: 24388433
176. 32. Dalbudak E, Evren C, Topcu M., Aldemir S, Coskun KS, et al. (2013) Az internetes függőség kapcsolata a pszichopatológia impulzivitásával és súlyosságával a török ​​egyetemi hallgatók körében. Psychiat Res 210: 1086 – 1091. doi: 10.1016 / j.psychres.2013.08.014. PMID: 23998359
177. 33. Ko CH, Yen JY, Chen SH, Yang MJ, Lin HC és munkatársai. (2009) Javasolt diagnosztikai kritériumok, valamint az internetes függőség szűrő és diagnosztizáló eszköze főiskolai hallgatókban. Compr Psychiat 50: 378 – 384. doi: 10.1016 / j.comppsych.2007.05.019. PMID: 19486737
178. 34. Chen S, Weng L, Su Y, Wu H, Yang P (2003) Kínai internetes függőségi skála kidolgozása és pszichometriai tanulmánya. Kínai J Psychol 45: 279.
179. 35. Mak KK, Lai CM, Ko CH, Chou C, Kim DI, et al. (2014) A felülvizsgált Chen Internet-függőségi skála (CIAS-R) pszichometriai tulajdonságai kínai serdülőknél. J Abnorm gyermekpszichol 42: 1237 – 1245. doi: 10.1007 / s10802-014-9851-3. PMID: 24585392
180. 36. Jasper JD, Bhattacharya C, Levin IP, Jones L, Bossard E (2013) A számolás mint az adaptív kockázatos döntéshozatal előrejelzője. J Behav Dec készítette az 26-ot: 164 – 173. doi: 10.1002 / bdm.1748.
181. 37. Weller JA, Fisher PA (2013) A bántalmazott gyermekek döntéshozatali hiányosságai. Gyermekekkel való bántalmazás 18: 184 – 194. doi: 10.1177 / 1077559512467846. PMID: 23220788
182. 38. Ersche KD, Roiser JP, Clark L, London M, Robbins TW, et al. (2005) A büntetés kockázatos döntéshozatalt vált ki a metadonnal fenntartott opiát-használókban, de nem a heroinhasználókban vagy az egészséges önkéntesekben. Neuropsychopharmacol 30: 2115 – 2124. doi: 10.1038 / sj.npp.1300812. PMID: 15999147
183. 39. Svaldi J, M márkanév, Tuschen-Caffier B (2010) Döntési zavarok ingedett étkezési rendellenességgel küzdő nők esetében. 54 étvágy: 84 – 92. doi: 10.1016 / j.appet.2009.09.010. PMID: 19782708
184. 40. Robbins T, Clark L (2015) viselkedésfüggőség. Curr Opin Neurobiol 30C: 66 – 72. doi: 10.1016 / j.conb.2014.09.005.
185. 41. Tao R, Huang X, Wang J, Zhang H, Zhang Y, et al. (2010) Javasolt diagnosztikai kritériumok az internetes függőséghez. 105 függőség: 556 – 564. doi: 10.1111 / j.1360-0443.2009.02828.x. PMID: 20403001
186. 42. Sescousse G, Barbalat G, Domenech P, Dreher JC (2013) A kóros szerencsejáték különféle jutalmakkal szembeni érzékenységének egyensúlyhiánya. Agy 136: 2527 – 2538. doi: 10.1093 / agy / awt126. PMID: 23757765
187. 43. Kim SM, Han DH, Min KJ, Kim BN, Cheong JH (2014) Agyaktiváció az alkohollal kapcsolatos vágy- és idegesítő indítékokra adott válaszként alkoholfüggőségben szenvedő betegekben. A kábítószer-alkohol függése 141: 124 – 131. doi: 10.1016 / j.drugalcdep.2014.05.017. PMID: 24939441
188. 44. Gilpin NW, Roberto M (2012) A központi amygdala neuroplaszticitásának neuropeptidmodulációja az alkoholfüggőség egyik kulcsfontosságú közvetítője. Neurosci Biobehav Rev 36: 873 – 888. doi: 10.1016 / j.neubiorev.2011.11.002. PMID: 22101113
189. 45. Balodis IM, Kober H, Worhunsky PD, Stevens MC, Pearlson GD, et al. (2012) Csökkent frontostriatális aktivitás a kóros szerencsejáték monetáris jutalmainak és veszteségeinek feldolgozása során. Biol Psychiat 71: 749 – 757. doi: 10.1016 / j.biopsych.2012.01.006. PMID: 22336565
190. 46. Gradin VB, Baldacchino A, Balfour D, Matthews K, Steele JD (2013) Rendellenes agyi tevékenység jutalom és veszteség feladat során metódon fenntartó kezelésben részesülő opiátfüggő betegeknél. Neuropsychopharmacol 39: 885 – 894. doi: 10.1038 / npp.2013.289. PMID: 24132052
191. 47. Yip SW, DeVito EE, Kober H, Worhunsky PD, Carroll KM, et al. (2014) Az agy szerkezetének és az agy működésének jövedelem-előkészítő előkezelési intézkedései kannabiszfüggőségben: A viselkedéses kezelés során az absztinenciával való kapcsolatok feltáró vizsgálata. A kábítószer-alkohol függése 140: 33 – 41. doi: 10.1016 / j.drugalcdep.2014.03.031. PMID: 24793365
192. 48. Naqvi NH, Bechara A (2010) Az izolátumok és a kábítószer-függőség: az öröm, a sürgetések és a döntéshozatal interoceptív képe. Brain Struct Funct 214: 435 – 450. doi: 10.1007 / s00429-010-0268-7. PMID: 20512364
193. 49. Noël X, Brevers D, Bechara A (2013) Neurokognitív megközelítés a függőség neurobiológiájának megértéséhez. Curr Opin Neurobiol 23: 632 – 638. doi: 10.1016 / j.conb.2013.01.018. PMID: 23395462
194. 50. Samanez-Larkin, GR, Hollon NG, Carstensen LL, Knutson B (2008) A szigetérzékenység egyéni különbségei a veszteség előrejelzése során az elkerülési tanulást előrejelzik. Psychol Sci 19: 320 – 323. doi: 10.1111 / j.1467-9280.2008.02087.x. PMID: 18399882