Alacsony 2D: Az 4D értékek a videojáték-függőséghez (2013) kapcsolódnak

Az androgénfüggő jelátvitel szabályozza az emberi kéz ujjainak növekedését az embriogenezis során. A magasabb androgénterhelés alacsonyabb 2D: 4D (második és negyedik számjegy) arány értékeket eredményez. A prenatális androgén expozíció az agy fejlődését is befolyásolja. 2D: Az 4D értékek általában alacsonyabbak a férfiakban, és a férfi agyi szervezet proxyjának tekintik őket. Itt számszerűsítettük a fiatal férfiak videojáték-viselkedését. Alacsonyabb átlagos 2D: 4D értékeket találtunk olyan alanyokban, akiket a CSAS-II szerint veszélyeztetett / addiktív viselkedésnek minősítettek (n = 27), összehasonlítva a problémátlan videojáték-viselkedéssel (n = 27). Így a prenatális androgén expozíció és a hiper-férfi agyi szervezet, amint azt az alacsony 2D: 4D értékek képviselik, a problémás videojáték-viselkedéshez kapcsolódik. Ezek az eredmények felhasználhatók a videojáték-függőség diagnosztizálásának, előrejelzésének és megelőzésének javítására.

Bevezetés

A magas prenatális androgénterhelés, amelyet fokozott hormonszint vagy érzékenyebb androgén jelátviteli útvonalak indukálnak, hosszabb negyedik számot (4D) eredményez a felnőtt emberi kéz második számához képest (2D). [1]. Ezért az 2D: 4D értékeket szexuálisan dimorfnak tekintik, a férfiaknál általában alacsonyabbak az értékek, mint a nőknél [2]-[4]. Ezenkívül a prenatális androgénterhelés szervező hatással van az agy szerkezetére és működésére [5]. Ennek eredményeként az 2D: 4D értékek a férfiak / nők viselkedési fenotípusainak széles skálájához kapcsolódnak. Alacsony 2D: Az 4D értékeket például autista jellemzőkkel társítják [6], [7]; figyelemhiányos hiperaktivitási rendellenesség (ADHD) [8], [9]; atlétikai teljesítmény [10], [11]; térbeli képességek [12]-[15]; elvont érvelés [16]; numerikus képességek [17]-[19]; együttműködési képesség, szocialista viselkedés és igazságosság [20], [21]; az életen át tartó szexuális partnerek száma [22]; és reproduktív siker [23]. A prenatális androgénterhelést és az alacsony 2D-t összekapcsoló bizonyítékokat nemrégiben felülvizsgálták: [24], [25].

Korábban alacsonyabb 2D: 4D értékeket mutattunk az alkoholfüggőséggel rendelkező betegekben [26], egy anyagfüggő addiktív rendellenesség, amelynek előfordulása nagyobb a férfiaknál, mint a nőknél [27], [28]. Ebben a tanulmányban azt vizsgáltuk, hogy az alacsony 2D: 4D értékek kapcsolódnak-e az addiktív videojáték-viselkedéshez is, amely nem anyagfüggő függőségi viselkedés. A súlyos játékmód sokkal gyakoribb a férfiaknál, mint a nőknél [29]-[32] és szenzációs kereséssel társul [33] és ADHD [34]. A patológiás videojátékok hiper-férfi viselkedésnek tekinthetők. Ezért feltételeztük, hogy a patológiás videojáték-viselkedéssel rendelkező férfiak prenatálisan nagyobb androgénterhelésnek vannak kitéve, amint azt az alacsonyabb 2D: 4D értékek jelzik.

Mód

Ez a tanulmány az Erlangen Pszichiátriai és Pszichoterápiás Tanszék Finger-Length in Psychiatry (FLIP) projektjének részét képezi, valamint a „Internet- és videojáték-függőség - diagnosztika, epidemiológia, etiopathogenesis, kezelés és megakadályozás ”alsó-szászországi Kriminológiai Kutatóintézet. A FLIP-projektet kiegészítőként valósították meg a longitudinális interjú vizsgálat második mérési alkalmakkor (t2). Ezt a vizsgálatot a Helsinki Nyilatkozatban megfogalmazott alapelvek szerint hajtották végre. A tanulmányt a helyi etikai bizottság hagyta jóvá (a Német Pszichológiai Társaság Etikai Bizottsága [Deutsche Gesellschaft für Psychologie]). Az írásbeli tájékozott beleegyezést azután kaptuk meg, hogy az alanyoknak a vizsgálat teljes leírását átadták.

2011. február és december között 70 alany vett részt a longitudinális interjú vizsgálat első mérési alkalmán (t1) (eredetileg összesen 1,092 leendő résztvevő közül választották ki őket, akiket iskolák, egyetemek, internetes fórumok, újságok és tanácsadó központok toboroztak) . A t1-ben való részvétel előfeltételei: 18-21 éves férfi, szokásos videojátékosok, akik napi 2.5 óránál többet játszanak, vagy a Video Game Addition Scale (CSAS-II) pontszám> 41 [29], lásd lentebb). 2012 március és január 2013 között az 64 résztvevőit ismét meghallgathatták a longitudinális interjú vizsgálat t2 nyomon követése során. Ebben a mérési alkalomban összesen 54 alany beleegyezett abba, hogy további részt vesz a FLIP projektben. Ezeket az 54 alanyokat az alábbiak szerint lehet jellemezni: 53 kaukázusi, 1 ázsiai. Az átlagéletkor t1-nél 18.9 év volt (SD = 1.1). A résztvevők közül 24-nek magasabb iskolai végzettsége volt (Abitur vagy annál magasabb), további 24-nek középiskolai végzettsége (Realschule), 5-nek alacsonyabb középiskolai végzettsége volt (Hauptschule) és egynek nem volt diplomája.

A videojáték-függőséget a CSAS II alkalmazásával értékeltem [29] at t1. A CSAS II az ISS-20 internetes függőségi skálán alapul [35], [36], amelyet kibővítettek és adaptáltak a videojáték-függőség felmérésére. A CSAS-II 14 elemekből áll (4-pont skála: 1  = helytelen A 4  = teljesen igaz), és lefedi a méreteket gondja / kiugrás (4 tételek), konfliktus (4 tételek), az irányítás elvesztése (2 tételek), elvonási tünetek (2 tételek) és tolerancia (2 tételek). A CSAS-II elemei magas arc érvényességgel bírnak, és a műszer jó konvergencia érvényességet demonstrál a videojáték-függőség szubjektív önértékelési méréseinél. [29], [30]. Ezenkívül a videojáték-függőség CSAS-II besorolása nemcsak a túlzott játékmóddal kapcsolatos, hanem a funkcionális szint és a jólét különböző mérőszámait is meghatározza. [29], [30], [37]. A következő diagnosztikai határértékeket alkalmazzák: 14 – 34 = problémátlan, 35 – 41 = függőség veszélye, és 42 – 56 = függő.

A CSAS-II besorolás szerint, amely meghaladja a puszta játékidőket, az 27 résztvevőit nem problémamentes videojátékosoknak, az 17-et pedig függővé válásának kockázatához, az 10-t pedig addiktívnak minősítették. A vizsgált alanyok kis száma miatt a két, „függőségbe fenyegető” és „függő” csoportot összekapcsolták az elemzéshez. Így két CSAS-II kategóriát (problémátlan vagy veszélyeztetett / függõk) mindegyik 27 alanynál megvizsgáltuk ebben a tanulmányban.

A pszichológiai patológiát és a pszichopatológia tüneteit a t1-nél értékeltük a Brief Symptom Inventory (BSI) segítségével. [38]. Az alskálák interperszonális érzékenysége (T = 52.26, SD = 11.81), depresszió (T = 53.98, SD = 11.64), szorongás (T = 54.30, SD = 10.23) és ellenségesség (T = 52.20, SD  = 11.56) kontroll változóként használtuk a többváltozós elemzések során. Ezenkívül az ADHD tüneteket, amelyeket kontrollváltozóként is alkalmaztak, a felnőttek ADHD-szűrésével (ADHS-E; T = 54.02, SD = 8.79) [39].

Az Avision IS1000 síkágyas lapolvasót (Hsinchu, Tajvan) használtuk a résztvevők kezének a t2-en történő szkennelésére. A pontosság növelése érdekében a szkennelés előtt kis jelöléseket rajzoltak az egyes résztvevők mutatószámának és gyűrűjének alapráncaira. Mindkét kezét egyidejűleg, tenyérrel lefelé, fekete-fehér módban letapogatták. A GNU Image Manipulation Program-ot használtuk (GIMP, 2.8.4 verzió; www.gimp.org), hogy megmérje az index (2D) és a gyűrűs (4D) ujjak hosszát a kézi szkennelésből. Ez a technika jó megbízhatóságot biztosít [40]. A bal és a jobb kéz második és negyedik számjegyének teljes hosszát a bazális ránc közepétől az ujj hegyéig számszerűsítettük, és pixelegységben határoztuk meg a GIMP „mérés” eszköz segítségével. A méréseket három független személy hajtotta végre, akik vakak voltak a hipotézishez és vakok a diagnosztikai kategóriához. A három mérés átlagértékeit kiszámoltuk a második és a negyedik számjegyre.

A statisztikai elemzéseket az IBM SPSS 19 (Armonk, New York, USA) és az R szoftver felhasználásával számoltuk.

Eredmények

A problémamentes és a veszélyeztetett / addiktív csoportok életkori különbségeit a Student t-tesztjével elemeztük; az oktatási szintbeli különbségek a Fishe's precíz tesztje szerint az 2 × 2-nél nagyobb rendkívüli eseménytáblákon [41], [42]. A CSAS II mindkét csoportja (problémamentes vs. veszélyeztetett / rabja) kor szempontjából jól illeszkedik (t = 1.544, p = 0.129) és iskolai végzettség (p = 0.381; lát Táblázat 1).

 

Táblázat 1

Átlagos 2D: 4D és Dr – l értékek olyan személyeknél, akiknél nem jelent problémát, illetve a kockázatos / addiktív videojáték-viselkedés.

A három ujjmérés megbízhatóságát a jobb és a bal kéz esetében külön-külön kiszámoltuk a kétirányú véletlenszerű osztályon belüli korrelációs együttható (ICC) felhasználásával. [43]. Az ICC-ket kiszámítottuk az 2D: 4D arányok és a jobb 2D: 4D - bal 2D: 4D (Dr – l) értékekre is. A három értékelés megbízhatósága mindkét jobb oldalon magas volt (2D: ICC = 0.995; 4D: ICC = 0.995; 2D: 4D: ICC = 0.944), a bal oldali (2D: ICC = 0.996; 4D: ICC = 0.994; ; 2D: 4D: ICC = 0.937) és a számtani átlag (2D: 4D: ICC = 0.961). A Dr – l értékek megbízhatósága szintén magas volt (ICC = 0.764).

A normál eloszlástól való eltérést a Kolmogorov-Smirnov teszttel vizsgáltuk. 2D: 4D (számtani átlag: Z = 0.931, p = 0.351, bal kéz: Z = 0.550, p = 0.923, jobb kéz: Z = 0.913, p = 0.375) és Dr – l (Z = 1.082, p = 0.193) értékek nem tértek el a normális eloszlástól. Az átlagos 2D: 4D és Dr – l értékeket a következőkben mutatjuk be Táblázat 1.

Az 2D különbségei: Az 4D és a Dr – 1 értékeknek az oktatás szintjétől függően a problémamentes és a veszélyeztetett / függős csoportban a Kruskal Wallis teszttel teszteltük. A Pearson korrelációs együtthatókat kiszámítottuk. A jobb és a bal kéz 2D: 4D értékei közötti korreláció 0.788 (p <0.01). 2D: A 4D és a Dr – l értékek nem különböztek szignifikánsan az iskolázottság szintjétől a problémamentesen (számtani átlag: χ²(2, N = 54) = 1.831, p = 0.400, bal kéz: χ²(2, N = 54) = 2.247, p = 0.325, jobb kéz: χ ²(2, N = 54) = 2.005, p = 0.367, Dr – 1: χ²(2, N = 54) = 0.637, p = 0.747) és a kockázati / függõ csoportban (számtani átlag: χ²(3, N = 54) = 3.363, p = 0.339, bal kéz: χ²(3, N = 54) = 2.139, p = 0.544, jobb kéz: χ²(3, N = 54) = 3.348, p = 0.341, Dr – 1: χ²(3, N = 54) = 0.460, p = 0.928).

Az 2D mérései: az 4D (bal, jobb kéz, aritmetikai átlag, Dr – 1) és a videojáték-függőség (problémamentes vs. kockázat / addiktív csoport) közötti összefüggéseket nem paraméteres, többváltozós megközelítéssel teszteltük a rekurzív elv alapján osztás, azaz feltételes következtetési fák (C-fa; [44], [45]). Az interperszonális érzékenység, a depresszió, a szorongás, az ellenségeskedés és az ADHD ellenőrzése, amely összehasonlítható a fokozatos regresszióval járó nem szignifikáns prediktorokkal. A C-Tree algoritmus segítségével a bemeneti változók és a válaszváltozó közötti függetlenség globális hipotézisét permutációs tesztrendszer segítségével teszteljük. [46]. A metrikus változókra a C-Tree algoritmus bináris osztást hajt végre a kiválasztott bemeneti változóban. A „legjobb” bináris felosztás meghatározásához több megosztási kritériumot adunk meg (pl. „Gini fontosság”, „csomópont szennyeződése” vagy „entrópia”). A legtöbb megosztási kritérium azonban nem alkalmazható a korrelációs válaszváltozókra vagy a különféle skálaformátummal (pl. Metrikus és nominális) mért válaszváltozókra. Ezért felhasználtuk a permutációs tesztrendszert, amelyet Hothorn és mtsai. [47] (6. oldal, 3 egyenlet). Mivel a permutációs tesztek a p-értékeket a tesztstatisztikák mintspecifikus permutációs eloszlásaiból származtatják, csak a p-értékeket jelenítik meg. Az R csomag „party” (laboratórium a rekurzív particionálásra; [47], [48]) az elemzéshez.

A többváltozós, nem paraméteres elemzésekben az 2D: 4D (aritmetikai átlag, bal kéz, jobb kéz) mértékeit a videojáték-függőséggel társították (problémamentes vs. kockázat / addiktív csoport), amikor ellenőrzik az interperszonális érzékenységet, depressziót, szorongást, ellenségeskedést. és ADHD: 1. A 2D: 4D átlagnál alacsonyabb átlagos 0.966D: XNUMXD arányú résztvevők jelentősen nagyobb kockázatot jelentettek a videojátékok függőségében (p = 0.027, d  = 0.71). 2. A bal kezek esetében a 2-nél alacsonyabb 4D: 0.982D arányú vizsgálat résztvevői szignifikánsan nagyobb kockázatot mutattak a videojáték-függőségre (p = 0.013, d = 0.93). 3. A jobb oldali vizsgálatban a 2-nél alacsonyabb 4D: 0.979D arányú résztvevők szignifikánsan nagyobb kockázatot mutattak a videojáték-függőségre a p <0.10 (p = 0.095, d  = 0.66). Ezenkívül azok a tanulmányi résztvevők voltak különösen veszélyeztetettek, akik az ADHS-E-n felül 60-nál (T-pontszám) magasabb pontszámot értek el (p = 0.078, d = 0.69). Nem találtak jelentős összefüggést a Dr – 1 (p = 0.127). 1a – 1c szemléltetik a videojáték-függőség kockázatát az átlagos 2D: 4D, valamint a bal és jobb 2D: 4D értékeknél a C-fában. A bejelentett 2D-től függetlenül: az 4D küszöbértékek azt mutatják, hogy az 2D mérésében az 4D mért csoportbeli különbségei megfigyelhetők: Ábra 2 ugyanaz az elemzés fordított függő és független változókkal. Ezek az eredmények együttesen azt jelzik, hogy a kockázatos / addiktív videojátékosok kisebb 2D: 4D arányokkal rendelkeznek.

 

ábra 1

Feltételes következtetésű fatervek.

 

ábra 2

Feltételes következtetés fa telek.

Az 2D: 4D arány értékének becsülésére, mint a videojáték-függõ / veszélyeztetett egyének megkülönböztetése és a nem-problémás játékmód viselkedésû kontrollok ellen, ROC elemzéssel számoltuk az AUC értékeket, valamint az érzékenységet és a specifitást. a Youden-pontban [49] (az a pont a ROC-görbén, ahol az érzékenység és a specifitás összegét maximalizálják). A ROC elemzés azt mutatja, hogy a bal kéz 2D: 4D arányának diagnosztikai pontossága a legnagyobb (AUC 0.704, 0.852 érzékenység, 0.556 specifitás), majd a jobb kezét követi (AUC 0.639, érzékenység 0.815, specifitás 0.481). Hanley és McNeil szerint [50] ellenőriztük a párosított AUC eltéréseit, szignifikáns eredmény nélkül (Z = 1.147, p = 0.25).

Megbeszélés

Ez az első vizsgálat, amely a prenatális androgén expozíciót összekapcsolja az addiktív videojáték-viselkedéssel. Ebben a tanulmányban alacsony 2D: 4D értékeket találtunk kockázati és addiktív videojáték-viselkedéssel rendelkező személyekben. A d = 0.66-nél nagyobb effektusméretek közepesen erős vagy erős hatást mutatnak [51]. Nincs más figyelembe vett prediktor, kivéve az ADHD tüneteit a jobb 2D-n: Az 4D számításai statisztikailag szignifikánsak voltak a többváltozós, nem paraméteres elemzésben. A kockázatos / addiktív videojátékok és az alacsony 2D: 4D értékek közötti megfigyelt összefüggés többféle módon értelmezhető. (1) Egy kis 2D: az 4D érték közvetlenül addiktív játékmódot vált ki; az irodalomban azonban nincs bizonyíték e lehetőség alátámasztására. (2) Az addiktív játékmódok közvetlenül indukálják az alacsony 2D: 4D értékeket. Ez a lehetőség azonban nem valószínű, mert a korábbi tanulmányok bebizonyították, hogy az 2D: 4D értékek a születés utáni élet során változatlanok maradnak [52]. (3) Egy általános mechanizmus felelős mind az alacsony 2D: 4D értékekért, mind az addiktív játékmód viselkedésért. A meglévő adatok alapján ez a tényező biztosítja a legvalószínűbb magyarázatot. Az 2D: 4D C-fa számításának eredményei az ADHD tüneteinek további magyarázó képességével szintén alátámasztják ezt a magyarázatot. A függőséget okozó játék gyakrabban fordul elő a férfiakban [29]-[32] és társítva van az ADHD-vel [34] szenzációs keresés [33]. Mindezen funkciókat korábban összekapcsolták az alacsony 2D: 4D értékekkel. Ezen társulások egyik leggyakoribb oka a terhesség alatt fellépő magas androgénterhelés.

A megnövekedett prenatális tesztoszterontól a játékfüggőségig vezető utak megértése kulcsfontosságú a videojáték-függőségre irányuló potenciális politikák meghatározása szempontjából. A prenatális tesztoszteron több csatornán keresztül kiválthatja a függőséget okozó viselkedést, ideértve a következőket: (1) A prenatális tesztoszteron bősége modulálja a mezolimbikus jutalomrendszert [53] ezáltal potenciálisan befolyásolhatja a felnőttek addiktív játékmódját. (2) A kiberi világ sajátos szabályai a valós világhoz képest kompenzálhatják a magas prenatális tesztoszteronterhelés által okozott társadalmi interakció képességének korlátozásait. A magasabb magzati tesztoszteronszintekről kimutatták, hogy csökkentik az empátiát és az érzelmi arckifejezés dekódolásának képességét, azaz hogy megértsék, amit mások gondolnak és éreznek [54]. Ezzel összhangban az alacsonyabb 2D: 4D értékek a férfiak csökkent empátiájához kapcsolódtak [55]. Ráadásul egy kisebb 2D: 4D kapcsolódik az elválaszthatatlan társadalmi gyanúhoz [56]. Így a magas prenatális tesztoszteron interperszonális problémákat és társadalmi elszigeteltséget okozhat, és így patológiai videojáték-viselkedést eredményezhet mint megküzdési stratégiát. (3) Valószínű, hogy a számítógép használatát megkönnyítő vagy akadályozó képességek modulálják az emberek videojáték-függőség kialakulásának kockázatát. Így eredményeink megegyeznek a korábbi eredményekkel, amelyek összekapcsolják az alacsony 2D: 4D-t a Java-val kapcsolatos programozási ismeretekkel és a magas 2D: 4D-értékeket a számítógéppel kapcsolatos szorongással. [57].

Korábban alacsony átlagos 2D: 4D értékeket találtunk alkoholfüggőséggel rendelkező egyéneknél [26], egy anyaggal kapcsolatos függőségi rendellenesség. Figyelemre méltó, hogy az alacsony 2D: 4D értékek videojáték-függőséggel küzdő egyéneknél is előfordulnak, ami nem anyagfüggő függőségi rendellenesség, amely a férfiaknál gyakoribb, mint a nőstény. Ez az eredmény hangsúlyozza az anyagfüggőség és az internetes játékfüggőség közötti hasonlóságot [58]. A DSM-5 szerint az internetes játék zavarát a függelék tartalmazza további kutatás tárgyaként. Az irodalom a számítógépes és internetes játékfüggőség biológiai alapjait javasolja [59]-[61]. Az itt bemutatott eredmények további bizonyítékokat szolgáltatnak az internetes játékfüggőség biológiai alapjairól, és így érvelnek annak függőség-rendellenességbe való besorolására.

Számos jelenség kapcsolódik az alacsony 2D: 4D értékekhez, amelyek többsége összeegyeztethető a hiper-férfi agyi hipotézissel. Így az alacsony 2D: 4D értékeket tekinthetjük a „hiper-férfi agyszervezet” endofenotípusának proxyjának. A magas prenatális androgénterhelés pontos hatása azonban az egyén életére és az egyén jövőbeni felnőttkori viselkedésére további változóktól és befolyásoktól is függ. A hiper-férfi agy szervezettségének eredményeként kialakuló sajátos viselkedési fenotípus valószínűleg a genetikai és környezeti tényezők számától függ, amelyeket az egyén életében megtapasztaltak. Ezért az alacsony 2D: 4D értékek nem utalnak konkrét diagnózisra vagy előrejelzésre egyetlen egyén számára sem. Az 2D ismerete azonban: az 4D értékek segíthetnek javítani az egyén diagnózisának és előrejelzésének javításában, különféle problematikus viselkedésekkel és rendellenességekkel kapcsolatban, ha más markerekkel kombinálják.

Ezek az eredmények fontos következményekkel járhatnak az addiktív játék diagnosztizálására, megelőzésére és következményeire. Az alacsony 2D: az 4D érték önmagában nem diagnosztizálja a addiktív játékot, ám ez a tényező megkönnyítheti a diagnózist, ha más markerekkel együtt alkalmazzák. Az alacsony 2D: 4D érték segíthet azonosítani azokat az egyéneket, akiknek kockázata van a addiktív játék kifejlődésének jövőbeni kialakulására, és ezáltal megkönnyítheti a megelőzést. Számos kísérletet tettek arra, hogy előre jelezzék az egyének internetes játékfüggőségének alakulását [62]-[67]. Az alacsony 2D: az 4D érték új vonásjelző; más markerekkel kombinálva, felhasználása javíthatja az internetes játékfüggőség jövőbeli fejlődésének előrejelzését vagy jelenlegi diagnózisát. Az ilyen továbbfejlesztett előrejelzési modellek lehetővé teszik hatékony megelőző stratégiák kidolgozását.

Szűk korosztályt vizsgáltunk; emellett az átlagéletkor nem különbözött a két csoport között. A korábbi vizsgálatokban az életkor, ha egyáltalán, csak csekély mértékben kapcsolódott az 2D: 4D értékekhez [68]. Ezért az életkort nem vették figyelembe a nem parametrikus elemzések során. Nevezetesen, az iskolai végzettség nem különbözött a két tanulmányban vizsgált csoport között.

További elemzésekben azt is megvizsgáltuk, hogy lehetséges-e a nem monoton kapcsolat az 2D: 4D mutatók és a videojáték-függőség között a CSAS-II összefoglaló ponttal, mivel erről számoltak be például az 2D: 4D és az altruizmus mérésein. [69]. A lineáris regressziós elemzések nem mutattak szignifikáns lineáris, kvadratikus vagy kombinált trendet - a számtani átlag logaritmikus transzformációjával is (lásd [69]). Ezeket az eredményeket nem-parametrikus regressziós elemzések is megerősítették [70], [71]. Ezek az elemzések együttesen alátámasztják azt a feltételezést, hogy a videojáték-függőséget kategorikus konstrukciónak tekintik minőségi különálló kategóriákkal (problémátlan vagy problematikus, azaz veszélyeztetett / rabja), például amire az alkoholfüggőségről korábban számoltak be. [72].

A videojátékokkal töltött idő önmagában nem határozza meg a függőséget. A „videojáték-függőség” diagnosztizálásához további kritériumoknak kell teljesülniük: aggodalom, visszavonás, tolerancia, ellenőrzés elvesztése és a negatív következmények ellenére folytatott használat. A tanulmány erőssége a résztvevők összetétele. Minden résztvevő minden nap némi időt töltött videojátékokkal, de a résztvevőknek csak a fele rendelkezett kiegészítő kritériumokkal, amelyek meghatározták, hogy veszélyeztetettek / függők (a CSAS-II értékelése szerint). Eredményeink így az 2D: 4D-t kockázati tényezőként határozzák meg, amely kifejezetten a videojáték-függőséghez kapcsolódik, nem csupán a videojátékok önmagában történő lejátszásához.

Számos vizsgálati korlátot kell figyelembe venni. Monocentrikus, keresztmetszeti, esetkontroll kialakítást használtunk, amely csak az asszociációk kimutatását teszi lehetővé okozati összefüggések nélkül. Emellett csak hímeket vizsgáltunk, és a mintacsoport viszonylag kicsi volt. Az 2D: 4D erős hatása a videojáték-függőségre valószínűleg lehetővé tette a csoportos különbségek felismerését a viszonylag alacsony alanyok ellenére. Korábbi tanulmányunkban egy erős hatásméretet is találtunk az 2D: 4D és az alkoholfüggőség vonatkozásában [26]. A függőségi viselkedésben ismert nemi különbségek miatt [5], a jövőbeli tanulmányoknak tartalmazniuk kell a nőket, más etnikai hovatartozást és nagyobb mintát kell tartalmazniuk.

Köszönetnyilvánítás

Finanszírozási nyilatkozat

A tanulmány finanszírozására az Erlangen-Nürnbergi Friedrich-Alexander Egyetemi Kórház és az Alsó-Szászország Tudományos és Kulturális Minisztériumának intramural támogatásban részesültek. A finanszírozóknak nem volt szerepe a tanulmány tervezésében, az adatgyűjtésben és elemzésben, a közzétételi döntésben és a kézirat elkészítésében.

Referenciák