Penurunan modulasi oleh tingkat risiko aktivasi otak selama pengambilan keputusan pada remaja dengan gangguan permainan internet (2015)

Behav Neurosci Depan. 2015; 9: 296.

Diterbitkan secara online 2015 Nov 3. doi:  10.3389 / fnbeh.2015.00296

PMCID: PMC4630310

 

Abstrak

Impuls yang lebih besar dan pengambilan risiko serta kemampuan pengambilan keputusan yang berkurang dilaporkan sebagai gangguan perilaku utama pada individu dengan gangguan permainan internet (IGD), yang telah menjadi masalah kesehatan mental yang serius di seluruh dunia. Namun, tidak jelas sampai saat ini bagaimana tingkat risiko memodulasi aktivitas otak selama proses pengambilan keputusan pada individu IGD. Dalam penelitian ini, remaja 23 dengan kontrol sehat IGD dan 24 (HCs) tanpa IGD direkrut, dan tugas risiko analog balon (BART) digunakan dalam eksperimen pencitraan resonansi magnetik fungsional untuk mengevaluasi modulasi tingkat risiko (probabilitas tingkat risiko). ledakan balon) pada aktivitas otak selama pengambilan keputusan berisiko pada remaja IGD. Mengurangi modulasi tingkat risiko pada aktivasi korteks prefrontal dorsolateral kanan (DLPFC) selama BART aktif ditemukan pada kelompok IGD dibandingkan dengan HCs. Pada kelompok IGD, ada korelasi negatif yang signifikan antara aktivasi DLPFC terkait risiko selama BART aktif dan skor impulsif Barratt skala (BIS-11), yang secara signifikan lebih tinggi pada kelompok IGD dibandingkan dengan HCs. Studi kami menunjukkan bahwa, sebagai wilayah otak terkait pengambilan keputusan yang kritis, DLPFC kanan kurang sensitif terhadap risiko pada remaja IGD dibandingkan dengan HCs, yang dapat berkontribusi pada tingkat impulsif yang lebih tinggi pada remaja IGD.

Kata kunci: gangguan permainan internet, BART, korteks prefrontal lateral dorsal, fMRI, pengambilan keputusan berisiko

Pengantar

Gangguan game internet telah menjadi semakin lazim di seluruh dunia, terutama di Asia (; ), dan menghasilkan dampak buruk pada berbagai aspek perilaku dan psikososial (). Penelitian perilaku menunjukkan bahwa berkurangnya kemampuan pengambilan keputusan berisiko adalah salah satu gangguan perilaku yang paling penting pada individu IGD (; ). Sebagai contoh, peneliti menemukan bahwa individu IGD membuat pilihan yang lebih tidak menguntungkan pada Game of Dice Task dibandingkan dengan HCs dan bahwa gangguan semacam itu mungkin sebagian merupakan akibat dari kegagalan untuk memanfaatkan umpan balik (; ). Selain itu, penelitian mengungkapkan bahwa subjek IGD menunjukkan berkurangnya pertimbangan hasil pengalaman ketika membuat keputusan di masa depan (). Pengambilan keputusan yang berisiko adalah fungsi kognitif tingkat tinggi dan penting untuk kelangsungan hidup manusia di lingkungan yang tidak pasti (). Penghindaran risiko adalah bagian penting dari proses pengambilan keputusan dalam populasi normal (). Namun, individu IGD cenderung menunjukkan pengambilan keputusan berisiko yang tidak menguntungkan dan menghadapi situasi yang lebih buruk (), yang dapat menyebabkan efek negatif pada individu dan masyarakat IGD. Oleh karena itu, penting untuk menyelidiki mekanisme saraf yang mendasari perubahan pengambilan keputusan berisiko pada individu IGD.

Sirkuit neural yang berkaitan dengan pengambilan keputusan berisiko diperiksa secara liar pada subyek sehat, dan jaringan subkortikal-kortikal terdistribusi terutama terdiri dari daerah prefrontal, parietal, limbik, dan subkortikal ditemukan terlibat dalam pengambilan keputusan berisiko (; ; ; ; ), dan tingkat aktivasi otak di wilayah ini ditemukan terkait dengan tingkat risiko (; ; ; ; ). Namun, beberapa studi neuroimaging berfokus pada efek IGD pada substrat saraf untuk pengambilan keputusan yang berisiko. Sebuah studi fMRI oleh menemukan bahwa individu dengan gangguan kecanduan internet membutuhkan lebih banyak sumber daya otak untuk menyelesaikan tugas pengambilan keputusan dan mengabaikan umpan balik dari hasil sebelumnya, yang merupakan fitur penting dari pengambilan keputusan berisiko di HCs. Sebuah studi oleh mengungkapkan bahwa tingkat aktivasi girus frontal inferior kiri dan girus prekursor kiri menurun pada individu IGD ketika melakukan tugas diskon kemungkinan, yang menyarankan gangguan evaluasi risiko pada individu IGD. Meskipun penelitian ini menunjukkan bahwa IGD dikaitkan dengan aktivitas otak abnormal selama proses pengambilan keputusan berisiko, bagaimana tingkat risiko memodulasi aktivasi otak selama pengambilan keputusan masih kurang dipahami pada individu IGD. Sejauh pengetahuan kami, sejauh ini tidak ada penelitian yang berfokus pada kovarians antara aktivasi otak dan tingkat risiko selama proses pengambilan keputusan pada individu IGD, yang dapat memajukan pemahaman saat ini tentang mekanisme yang mendasari defisit pengambilan keputusan pada individu IGD.

Dalam studi ini, remaja 23 IGD dan 24 HCs didaftarkan, dan data fMRI diperoleh saat para peserta melakukan BART () untuk mengevaluasi bagaimana tingkat risiko memodulasi aktivasi otak selama proses pengambilan keputusan pada remaja IGD dibandingkan dengan HCs. BART, di mana peserta mengembang balon virtual yang dapat tumbuh lebih besar atau meledak, menyediakan model yang valid secara ekologis untuk menilai kecenderungan dan perilaku pengambilan risiko manusia dan memberikan peserta dengan pilihan dalam menentukan tingkat risiko untuk setiap balon; semakin besar balon yang dipompa, semakin besar risiko yang diambil peserta. Tidak seperti tugas-tugas risiko lainnya, risiko dalam BART lebih langsung dan secara ekologis didefinisikan sebagai probabilitas ledakan untuk setiap balon; dengan demikian, BART adaptif dalam hal mengevaluasi modulasi tingkat risiko pada aktivasi otak selama proses pengambilan keputusan. BART telah berhasil digunakan pada sukarelawan sehat, dan beberapa daerah otak ditunjukkan berhubungan dengan risiko, termasuk DLPFC, korteks prefrontal ventromedial, ACC / korteks frontal medial, striatum, dan insula (; ; ; ). BART juga telah digunakan dalam penelitian kecanduan, dan aktivasi otak abnormal terdeteksi pada DLPFC dan striatum dari orang yang kecanduan metamfetamin (), dan di korteks prefrontal dan ACC individu ketergantungan alkohol (; ). Sebagai kecanduan perilaku khusus (; ), IGD juga dapat mempengaruhi aktivitas di daerah otak yang berhubungan dengan risiko. Dengan demikian, dalam penelitian ini, kami menggunakan fMRI dengan BART untuk menyelidiki apakah modulasi tingkat risiko pada aktivasi otak selama proses pengambilan keputusan diubah pada remaja IGD bila dibandingkan dengan HCs. Studi ini akan berkontribusi pada pemahaman tentang mekanisme neuro dari pengambilan risiko dan perilaku impulsif pada remaja IGD.

Bahan dan Metode

Seleksi Peserta

Karena standar diagnostik untuk IGD masih ambigu (; ), kriteria inklusi yang relatif ketat dipilih dalam penelitian ini. Pertama, YDQ untuk kecanduan internet () digunakan untuk menentukan adanya gangguan kecanduan internet. YDQ terdiri dari delapan pertanyaan “ya” atau “tidak” terkait penggunaan internet. Peserta yang melaporkan lima atau lebih jawaban "ya" didiagnosis memiliki kelainan kecanduan internet (). Skor 50 atau lebih tinggi pada IAT () digunakan sebagai kriteria inklusi kedua. Selain itu, hanya remaja IGD yang melaporkan diri mereka menghabiskan rata-rata empat jam atau lebih / hari bermain game internet (> 80% dari total waktu online) yang direkrut. Menurut kriteria inklusi ini, 26 remaja IGD laki-laki kidal direkrut dalam penelitian ini. Hanya subjek laki-laki yang diperiksa karena jumlah perempuan yang memiliki pengalaman bermain game internet relatif kecil. Dua puluh lima peserta laki-laki direkrut sebagai HCs. HCs didefinisikan sebagai subjek yang tidak sesuai dengan kriteria untuk diagnosis YDQ, menghabiskan waktu kurang dari 2 jam per hari di internet, dan skor IATnya kurang dari 50. Semua peserta bebas pengobatan, dan melaporkan tidak ada riwayat penyalahgunaan zat atau cedera kepala. Impulsivitas dievaluasi untuk semua peserta dengan BIS-11 (). IQ semua peserta diuji menggunakan SPM. Data dari tiga remaja 26 IGD dan satu 25 HCs dibuang dari penelitian ini karena gerakan kepala yang jelas selama percobaan fMRI (perpindahan maksimum dalam setiap arah mata angin lebih dari 2 mm dan / atau putaran maksimum lebih dari 2 °) . Data untuk remaja 23 IGD yang tersisa dan 24 HCs digunakan untuk analisis lebih lanjut. Usia, pendidikan, dan IQ sangat cocok antara kedua kelompok, dan skor BIS dan skor IAT secara signifikan lebih tinggi pada kelompok IGD daripada di HCs (tabel Tabel11).

Tabel 1 

Karakteristik demografis dan klinis subjek (Mean ± SD).

Penelitian ini telah disetujui oleh Komite Etik Rumah Sakit Umum Universitas Kedokteran Tianjin dan persetujuan tertulis diperoleh dari masing-masing subjek.

Tugas dan Prosedur

Dalam penelitian ini, kami mengadaptasi versi BART yang diadaptasi oleh fMRI yang digunakan oleh . Secara singkat, para peserta diberikan balon virtual dan diminta untuk menekan salah satu dari dua tombol untuk mengembang (memompa) balon atau menguangkan. Balon yang lebih besar dikaitkan dengan hadiah yang lebih besar dan risiko ledakan yang lebih besar. Peserta dapat berhenti menggembungkan balon di titik mana pun untuk memenangkan taruhan atau melanjutkan inflasi sampai balon meledak, dalam hal ini mereka kehilangan taruhan. Jumlah maksimum pompa yang dapat digunakan peserta untuk setiap balon adalah 12. Isyarat kontrol (warna lingkaran kecil berubah dari merah menjadi hijau) digunakan untuk menginstruksikan para peserta untuk memulai inflasi. Setelah peserta berhasil menekan tombol dan memompa balon, lingkaran kecil segera berubah menjadi merah pada interval acak antara 1.5 dan 2.5 s. Isyarat kemudian berubah hijau lagi untuk menunjukkan periode inflasi berikutnya. Setelah akhir setiap percobaan balon, ada juga interval 2-4 yang bervariasi sebelum percobaan balon berikutnya. Gambar menang atau kalah disajikan untuk 1.5 s. Gambar balon meledak disajikan untuk 20 ms. Risiko ledakan balon (probabilitas ledakan balon) didefinisikan sebagai "tingkat risiko". Kovarians antara tingkat risiko dan aktivasi daerah otak didefinisikan sebagai "modulasi."

Kami menggunakan dua mode BART dalam penelitian kami: pilihan aktif dan pasif tanpa pilihan. Dalam mode pilihan aktif, para peserta dapat menentukan tingkat risiko dan memutuskan untuk mengembang balon atau menguangkan. Namun, dalam mode tanpa pilihan pasif, para peserta hanya menggembungkan balon terus menerus sementara komputer menentukan titik akhir serta menang atau kalah untuk setiap balon. Jumlah balon yang peserta selesaikan selama pemindaian tidak ditentukan sebelumnya tetapi tergantung pada kecepatan respons dalam mode aktif atau pasif. Satu-satunya perbedaan antara kedua mode adalah opsi dalam mode aktif untuk menghentikan inflasi dan memenangkan taruhan. Tingkat aktivasi otak dari mode pilihan aktif dibandingkan dengan mode tanpa pilihan pasif (aktif-pasif) mencerminkan dasar saraf dari proses pengambilan keputusan. Setelah percobaan, para peserta menerima jumlah uang yang diperoleh selama percobaan mode aktif.

Akuisisi Data

MRI fungsional dilakukan pada pemindai Siemens 3.0T (Magnetom Verio, Siemens, Erlangen, Jerman) menggunakan urutan pencitraan gema planar yang ditarik dengan gradien dengan parameter berikut: waktu pengulangan (TR) = 2000 ms, waktu gema (TE) = 30 ms, bidang pandang = 220 mm × 220 mm, matriks = 64 × 64, tebal irisan = 4 mm, dan celah irisan = 1 mm. Stimulus tugas diproyeksikan ke layar tampilan di depan lubang magnet dan peserta melihat rangsangan melalui cermin yang dipasang pada koil kepala. Para peserta merespons tugas dengan menekan tombol pada kotak respons yang kompatibel dengan fMRI. Eksperimen formal dilakukan setelah peserta mempelajari dan mempraktikkan tugas. Semua peserta menyelesaikan dua 10 fungsional berjalan, satu untuk setiap mode tugas. Urutan pemindaian kedua tugas diimbangi di antara peserta dalam masing-masing kelompok.

Analisis Perilaku

Dalam percobaan fMRI, variabel perilaku BART termasuk jumlah percobaan, jumlah total dan rata-rata pompa, jumlah menang dan kalah, jumlah pompa yang disesuaikan (didefinisikan sebagai jumlah rata-rata pompa tidak termasuk balon yang meledak), hadiah tingkat pengumpulan (jumlah uji menang dibagi dengan jumlah uji total), dan RT rata-rata untuk semua pompa. Hanya data perilaku selama mode aktif dianalisis karena peserta dipaksa untuk menerima hasil yang ditentukan oleh komputer untuk setiap balon selama mode pasif. Dua sampel t-test digunakan untuk membandingkan perbedaan dalam data perilaku selama mode aktif antara individu IGD dan HCs. Analisis statistik dilakukan dengan SPSS 21.0, dan tingkat signifikansi ditetapkan pada P <0.05.

Preprocessing Data MRI Fungsional

Preprocessing data MRI fungsional dilakukan menggunakan SPM8 (http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/software/spm8). Untuk setiap peserta, gambar fungsional dikoreksi untuk penundaan waktu perolehan antara irisan yang berbeda dan perpindahan geometrik yang dikoreksi sesuai dengan perkiraan pergerakan kepala. Gambar-gambar itu kemudian disesuaikan dengan volume pertama. Berdasarkan perkiraan koreksi gerakan, peserta yang menunjukkan perpindahan maksimum pada arah x, y, atau z yang lebih besar dari 2-mm atau lebih dari 2 ° dari rotasi sudut (x, y, atau z) dikeluarkan dari penelitian ini. . Mengikuti langkah ini, semua gambar yang diluruskan kembali dinormalisasi secara spasial ke template MNI EPI, di-resample menjadi 3 mm × 3 mm × 3 mm, dan kemudian dihaluskan dengan FWHM 6 mm.

Analisis Statistik

GLM digunakan untuk analisis data individu berbasis voxel. Data time series BOLD dimodelkan menggunakan HRF standar dengan turunan waktu. Parameter pergerakan kepala dari masing-masing subjek dimodelkan sebagai kovariat yang tidak menarik. Filter high-pass dengan cut-off di 128 digunakan untuk menghilangkan fluktuasi frekuensi rendah.

GLM mencakup tiga jenis peristiwa yang dihasilkan dari tombol tekan: inflasi balon, hasil menang, atau hasil kerugian. Dengan demikian, GLM untuk tugas aktif atau pasif termasuk tiga regressor yang masing-masing mewakili tiga jenis peristiwa. Tingkat risiko yang terkait dengan setiap inflasi (yaitu, probabilitas ledakan, ortogonalisasi oleh koreksi pusat rata-rata) juga dimasukkan ke dalam model sebagai modulasi parametrik linier dari regressor inflasi balon. Untuk setiap subjek, kontras terkait risiko dalam tugas aktif dan pasif didefinisikan untuk memeriksa aktivasi otak yang disesuaikan dengan tingkat risiko.

Analisis efek acak tingkat kedua dilakukan dengan menggunakan 2 (grup: IGD dan HCs) × 2 (mode pilihan: aktif dan pasif) ANOVA pada kontras terkait risiko dengan faktorial penuh dalam SPM8, dan kontras terkait risiko pada mode aktif dan pasif dalam peserta yang sama diproses sebagai tindakan berulang. Dalam penelitian ini, tujuan utamanya adalah untuk mengevaluasi perbedaan antarkelompok dari aktivasi otak terkait risiko selama proses pengambilan keputusan, yang dapat tercermin dengan aktivasi yang terlihat dalam mode aktif dibandingkan dengan mode pasif (aktif-pasif). Oleh karena itu, efek interaktif antara kelompok dan mode pilihan, HCs (aktif-pasif) - IGD (aktif-pasif), dianalisis dalam penelitian ini. Koreksi untuk beberapa perbandingan dilakukan menggunakan simulasi Monte Carlo, menghasilkan ambang batas terkoreksi dari P <0.05 (program AlphaSim, parameter termasuk: voxel tunggal P = 0.005, simulasi 1000, lebar penuh setengah maksimum = 6 mm, jari-jari koneksi cluster r = 5 mm, dan topeng dari materi abu-abu global). Wilayah otak dengan efek interaktif ditetapkan sebagai ROI. Estimasi β rata-rata dalam ROI diekstraksi dan a post hoc t-test dilakukan.

Korelasi antara estimasi β rata-rata dalam ROI, skor BIS, dan skor IAT diperiksa dengan analisis korelasi Pearson pada kelompok IGD dengan SPSS 21.0. Tingkat signifikansi ditetapkan pada P <0.05.

Hasil

Hasil Perilaku

tabel Tabel22 menunjukkan hasil perilaku selama percobaan fMRI. Dua sampel t-test mengungkapkan bahwa rata-rata RT lebih pendek pada kelompok IGD daripada di HCs saat mode aktif berlangsung (P = 0.03), jumlah total pompa secara signifikan lebih banyak pada kelompok IGD (P <0.001). Tidak ada perbedaan yang signifikan dalam jumlah pompa yang disesuaikan, nomor percobaan, jumlah rata-rata pompa, jumlah kemenangan dan kekalahan, dan tingkat pengumpulan hadiah.

Tabel 2 

Hasil perilaku BART selama percobaan fungsional magnetic resonance imaging (fMRI) aktif (Mean ± SD).

Hasil Pencitraan

2 (grup: IGD dan HCs) × 2 (mode pilihan: aktif dan pasif) ANOVA pada kontras terkait risiko mengungkapkan efek interaktif yang signifikan terhadap aktivasi DLPFC kanan (koordinat MNI: 24, 54, 12; voxels: 38; t = 3.78; P <0.05, koreksi AlphaSim; Angka Gambar1A1A). Itu post hoc t-test mengungkapkan bahwa modulasi tingkat risiko pada aktivasi DLPFC kanan lebih tinggi dalam mode aktif daripada dalam mode pasif di HCs, tetapi tidak menunjukkan perbedaan yang signifikan antara mode aktif dan pasif dalam kelompok IGD. Selama mode aktif, modulasi tingkat risiko pada aktivasi DLPFC kanan menurun secara signifikan pada kelompok IGD dibandingkan dengan HCs (Angka Gambar1B1B). Selain itu, efek interaktif yang signifikan juga ditemukan untuk aktivasi otak kecil (MNI koordinat: -9, -78, -21; voxels: 72; t = 4.13; P <0.05, koreksi AlphaSim; Angka Gambar2A2A). Itu post hoc t-test mengungkapkan bahwa perbedaan modulasi tingkat risiko pada aktivasi otak kecil antara mode dan antara kelompok memiliki fitur yang mirip dengan yang terlihat di DLPFC kanan (Angka Gambar2B2B).

GAMBAR 1 

Perbedaan antarkelompok dalam modulasi dengan tingkat risiko pada aktivasi otak korteks prefrontal dorsolateral kanan (DLPFC). (SEBUAH) Modulasi oleh tingkat risiko pada aktivasi otak DLPFC kanan menunjukkan perbedaan antarkelompok. (B) ...
GAMBAR 2 

Perbedaan antarkelompok dalam modulasi dengan tingkat risiko pada aktivasi otak otak kecil kiri. (SEBUAH) Modulasi oleh tingkat risiko pada aktivasi otak otak kecil menunjukkan perbedaan antarkelompok. (B) Analisis ROI menunjukkan hal itu ...

Modulasi tingkat risiko pada aktivasi DLPFC kanan selama mode aktif menunjukkan korelasi negatif yang signifikan dengan skor total BIS dalam kelompok IGD (Angka Figur33). Tidak ada korelasi yang signifikan antara aktivasi skor DLPFC dan IAT yang tepat pada kelompok IGD. Selain itu, tidak ada korelasi signifikan yang ditemukan antara hasil fMRI dan data perilaku selama pengambilan keputusan.

GAMBAR 3 

Korelasi antara estimasi β dalam ROI dari DLPFC kanan dan Barratt impulsivity scale (BIS) skor total dalam kelompok IGD.

Diskusi

Sepengetahuan kami, ini adalah studi pertama yang mengevaluasi modulasi tingkat risiko pada aktivasi otak selama proses pengambilan keputusan pada remaja IGD dengan menggunakan BART fMRI. Penurunan aktivasi terkait risiko DLPFC kanan selama pengambilan keputusan aktif ditemukan di kelompok IGD dibandingkan dengan HCs, yang menunjukkan bahwa aktivasi DLPFC kanan kurang sensitif terhadap tingkat risiko dalam kelompok IGD daripada di HCs. Modulasi risiko pada aktivasi DLPFC yang tepat selama proses pengambilan keputusan aktif berkorelasi negatif dengan skor BIS dalam kelompok IGD. Temuan ini dapat berkontribusi pada pemahaman mekanisme saraf impulsif yang lebih tinggi pada remaja IGD.

Pengambilan keputusan yang berisiko kemungkinan didasarkan pada beberapa proses otak yang terlibat dalam estimasi nilai dan risiko, kontrol eksekutif, dan pemrosesan emosional (). DLPFC adalah wilayah otak kritis yang terlibat dalam kontrol eksekutif (; ) yang mengatur perilaku yang berorientasi pada tujuan, fleksibel, dan efektif dan dapat memediasi pengambilan keputusan dengan risiko eksplisit (; ). Struktur dan fungsi DLPFC yang telah diubah telah ditunjukkan pada individu IGD (; ; ), yang konsisten dengan temuan dalam studi tentang kecanduan zat (; ) dan kecanduan perilaku (). Selama pengambilan keputusan, aktivitas DLPFC dapat memediasi integrasi informasi tentang risiko dan nilai (), mewakili prospek, mengevaluasi hasil, dan menghitung utilitas selanjutnya (). Para remaja IGD biasanya disajikan dengan gangguan kemampuan kontrol eksekutif (; ); oleh karena itu, masuk akal untuk mendalilkan bahwa penurunan aktivasi terkait risiko DLPFC yang tepat selama pengambilan keputusan berisiko pada remaja IGD dapat mencerminkan gangguan fungsi kontrol eksekutif yang memediasi pilihan yang merugikan selama situasi berisiko. Dalam penelitian ini, DLPFC kanan tetapi tidak kiri menunjukkan penurunan aktivasi terkait risiko pada remaja IGD dibandingkan dengan HCs. Lateralitas kanan ini yang bertentangan dengan aktivitas DLPFC kiri yang menjadi perantara pengambilan keputusan berisiko juga dilaporkan dalam studi fMRI BART lainnya (; ; ; ) dan studi stimulasi arus searah transkranial (). Lebih lanjut, ini lateralitas penurunan aktivasi di DLPFC yang tepat juga ditemukan pada individu yang kecanduan narkoba ketika mereka melakukan serangkaian tugas pengambilan keputusan yang berisiko (; ; ). Secara bersama-sama, hasil ini berimplikasi bahwa DLPFC yang tepat adalah wilayah utama untuk pengambilan keputusan berisiko, dan mekanisme saraf yang mungkin mendasari perubahan aktivasi DLPFC pada remaja IGD mungkin serupa dengan pada individu dengan masalah penyalahgunaan zat.

Baru-baru ini, IGD telah dikonseptualisasikan sebagai kecanduan perilaku atau gangguan kontrol impuls (; ), dan dapat dikaitkan dengan penurunan fungsi penghambatan (; ), yang mirip dengan kecanduan perilaku lainnya (), seperti perjudian patologis (; ). Sebuah ulasan menyarankan bahwa penghambatan impulsif adalah bagian dari fungsi pengambilan keputusan (), dan penelitian telah berhasil menunjukkan bahwa DLPFC memiliki peran penting dalam proses penghambatan impulsif (; ; ,; ). Dalam penelitian ini, skor BIS-11 yang lebih tinggi pada individu IGD dibandingkan dengan HCs berimplikasi impulsif yang lebih tinggi pada remaja IGD, yang konsisten dengan temuan dalam penelitian lain tentang kontrol impulsif pada individu IGD (; ; ). Oleh karena itu, penurunan modulasi tingkat risiko pada aktivasi DLPFC yang tepat pada remaja IGD dalam penelitian kami dapat dikaitkan dengan gangguan inhibisi impulsif. Selanjutnya, korelasi negatif yang signifikan ditemukan antara penurunan modulasi tingkat risiko pada aktivasi DLPFC yang tepat selama pilihan aktif dan skor BIS-11 pada remaja IGD, yang berarti bahwa remaja IGD dengan impuls yang lebih tinggi menunjukkan modulasi lebih rendah dari tingkat risiko pada aktivasi DLPFC yang tepat selama proses pengambilan keputusan. Aktivasi DLPFC yang tepat kurang sensitif terhadap risiko selama proses pengambilan keputusan pada remaja IGD dengan kecenderungan impulsif yang lebih tinggi. Penurunan modulasi tingkat risiko pada aktivasi DLPFC kanan pada remaja IGD dapat memediasi mereka mengabaikan risiko.

Studi kami menemukan bahwa, di samping DLPFC kanan, modulasi tingkat risiko pada aktivasi otak kecil juga menurun selama proses pengambilan keputusan aktif dalam kelompok IGD. Meskipun perubahan dalam aktivasi otak kecil telah dilaporkan dalam studi fMRI sebelumnya dengan BART (; ,; ) dan tugas-tugas lain yang melibatkan proses pengambilan keputusan (; ), mekanisme saraf belum ditentukan secara jelas. Studi sebelumnya telah menemukan bahwa otak kecil adalah komponen penting dalam masalah kecanduan (; ), dan volume materi abu-abu dari otak kecil, terutama otak kecil kiri, berkurang pada subjek dengan gangguan substansi). Selain itu, volume materi abu-abu menurun () dan peningkatan homogenitas regional () di otak kecil kiri juga telah dilaporkan pada individu IGD. Oleh karena itu, ada baiknya melakukan penelitian lebih lanjut yang terlibat dalam hubungan antara aktivitas otak kecil dan pengambilan keputusan berisiko pada individu IGD.

Beberapa batasan harus dipertimbangkan dalam penelitian ini. Pertama, ukuran sampel relatif kecil, yang dapat mengurangi kekuatan dan gagal mendeteksi beberapa aktivasi otak dengan sedikit signifikansi. Kedua, jumlah maksimum pompa balon yang mungkin dalam tugas BART yang dimodifikasi ini dikurangi menjadi 12, dan sebagian besar peserta hanya menyelesaikan uji coba balon 30 selama 10 menit pemindaian BOLD. Dengan demikian, keterbatasan yang melekat dalam desain eksperimental ini mungkin telah menurunkan sensitivitas mendeteksi perbedaan antarkelompok dalam kinerja perilaku (). Akhirnya, hubungan sebab akibat antara aktivasi otak yang berubah dan IGD tidak dapat ditentukan dengan studi cross-sectional ini. Sebuah studi longitudinal mungkin bermanfaat untuk mengevaluasi hubungan ini.

Kesimpulan

Ini diyakini sebagai studi pertama yang menguji modulasi tingkat risiko pada aktivasi otak selama proses pengambilan keputusan dengan BART pada remaja IGD. Studi kami menunjukkan bahwa modulasi tingkat risiko pada aktivasi DLPFC kanan menurun pada remaja IGD, dan penurunan aktivasi terkait risiko DLPFC kanan berkorelasi negatif dengan skor BIS. Temuan kami menunjukkan bahwa, sebagai wilayah otak kritis terkait dengan pengambilan keputusan, DLPFC yang tepat kurang sensitif terhadap tingkat risiko pada remaja IGD dibandingkan dengan HCs, yang dapat berkontribusi pada impulsif yang lebih tinggi pada remaja IGD.

Kontribusi Penulis

Penelitian yang dirancang XQ, YY, XL, dan QZ; XQ, XD, PG, YZ, GD, dan QZ melakukan penelitian; YY, PG terlibat dalam penilaian klinis; XQ, YZ, GD, WQ, dan QZ menganalisis data; XQ, YZ, XL, YY, dan QZ menulis kertas.

Pernyataan Benturan Kepentingan

Para penulis menyatakan bahwa penelitian ini dilakukan tanpa adanya hubungan komersial atau keuangan yang dapat ditafsirkan sebagai potensi konflik kepentingan.

SINGKATAN

ACCcingulate anterior
BARTtugas risiko analog balon
BIS-11Skala impulsif barrat
DLPFCkorteks prefrontal dorsolateral
fMRIpencitraan resonansi magnetik fungsional
FWHMlebar penuh setengah maksimal
GLMmodel linear umum
HCkontrol yang sehat
HRFfungsi respons hemodinamik
IATTes kecanduan internet online Young
IGDgangguan game internet
IQKadar kecerdasan
MNIInstitut Neurologis Montreal
ROIwilayah yang diminati
RTwaktu respon
SPMProgressiveMatrices Standard Raven
SPM8Perangkat lunak Pemetaan Parametrik Statistik
YDQKuisioner diagnostik muda
 

Referensi

  • Asahi S., Okamoto Y., Okada G., Yamawaki S., Yokota N. (2004). Korelasi negatif antara aktivitas prafrontal kanan selama penghambatan respons dan impulsif: studi fMRI. Eur. Lengkungan. Klinik Psikiatri. Neurosci. 254 245–251. 10.1007/s00406-004-0488-z [PubMed] [Cross Ref]
  • Bari A., Robbins TW (2013). Penghambatan dan impulsif: dasar perilaku dan saraf kontrol respon. Prog. Neurobiol. 108 44 – 79. 10.1016 / j.pneurobio.2013.06.005 [PubMed] [Cross Ref]
  • Blaszczynski A. (2008). Komentar: tanggapan terhadap "masalah dengan konsep" kecanduan "video game: beberapa contoh studi kasus". Int. J. Kecanduan Kesehatan Mental. 6 179–181. 10.1007/s11469-007-9132-2 [Cross Ref]
  • Bogg T., Fukunaga R., PR Finlandia, Brown JW (2012). Kontrol kognitif menghubungkan penggunaan alkohol, disinhibisi sifat, dan penurunan kapasitas kognitif: bukti disregulasi korteks prefrontal medial selama perilaku mencari hadiah. Tergantung Alkohol. 122 112 – 118. 10.1016 / j.drugalcdep.2011.09.018 [Artikel gratis PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Bolla KI, Eldreth DA, Matochik JA, Kadet JL (2005). Substrat saraf pengambilan keputusan yang salah pada pengguna ganja yang berpantang. NeuroImage 26 480 – 492. 10.1016 / j.neuroimage.2005.02.012 [PubMed] [Cross Ref]
  • Merek M., Labudda K., Markowitsch HJ (2006). Neuropsikologis berkorelasi dengan pengambilan keputusan dalam situasi yang ambigu dan berisiko. Jaring Neural. 19 1266 – 1276. 10.1016 / j.neunet.2006.03.001 [PubMed] [Cross Ref]
  • Carli V., Durkee T., Wasserman D., Hadlaczky G., Despalins R., Kramarz E., et al. (2013). Hubungan antara penggunaan internet patologis dan psikopatologi komorbiditas: tinjauan sistematis. Psikopatologi 46 1 – 13. 10.1159 / 000337971 [PubMed] [Cross Ref]
  • Claus ED, KE Hutchison (2012). Mekanisme saraf pengambilan risiko dan hubungan dengan minum berbahaya. Alkohol. Clin. Exp. Res. 36 932 – 940. 10.1111 / j.1530-0277.2011.01694.x [PubMed] [Cross Ref]
  • Crockford DN, Goodyear B., Edwards J., Quickfall J., El-Guebaly N. (2005). Aktivitas otak yang diinduksi isyarat pada penjudi patologis. Biol. Psikiatri 58 787 – 795. 10.1016 / j.biopsych.2005.04.037 [PubMed] [Cross Ref]
  • Ding WN, Sun JH, Sun YW, Chen X., Zhou Y., Zhuang ZG, dkk. (2014). Impulsifitas trait dan gangguan fungsi inhibisi impuls prefrontal pada remaja dengan kecanduan game internet diungkapkan oleh studi fMRI Go / No-Go. Behav. Fungsi otak 10:20 10.1186/1744-9081-10-20 [Artikel gratis PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Dong G., Hu Y., Lin X., Lu Q. (2013). Apa yang membuat pecandu internet terus bermain online bahkan ketika dihadapkan pada konsekuensi negatif yang parah? Kemungkinan penjelasan dari studi fMRI. Biol. Psikol. 94 282 – 289. 10.1016 / j.biopsycho.2013.07.009 [PubMed] [Cross Ref]
  • Dong G., Huang J., Du X. (2012). Perubahan homogenitas regional aktivitas otak statstatie istirahat pada pecandu game internet. Behav. Fungsi otak 8:41 10.1186/1744-9081-8-41 [Artikel gratis PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Dong G., Lin X., Hu Y., Xie C., Du X. (2015). Hubungan fungsional yang tidak seimbang antara jaringan kontrol eksekutif dan jaringan hadiah menjelaskan perilaku pencarian game online dalam gangguan game Internet. Sci. Reputasi. 5: 9197 10.1038 / srep09197 [Artikel gratis PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Dong G., Potenza MN (2014). Model kognitif-perilaku dari gangguan permainan internet: dasar-dasar teoretis dan implikasi klinis. J. Psychiatr. Res. 58 7 – 11. 10.1016 / j.jpsychires.2014.07.005 [Artikel gratis PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Ernst M., Paulus MP (2005). Neurobiologi pengambilan keputusan: tinjauan selektif dari perspektif neurokognitif dan klinis. Biol. Psikiatri 58 597 – 604. 10.1016 / j.biopsych.2005.06.004 [PubMed] [Cross Ref]
  • Ersche KD, Fletcher PC, Lewis SJ, Clark L., Saham-Gee G., London M., dkk. (2005). Aktivasi frontal abnormal terkait dengan pengambilan keputusan pada individu yang sekarang dan mantan amfetamin dan opiat. Psikofarmakologi (Berl.) 180 612–623. 10.1007/s00213-005-2205-7 [Artikel gratis PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Gabay AS, Radua J., Kempton MJ, Mehta MA (2014). Permainan ultimatum dan otak: meta-analisis dari studi neuroimaging. Neurosci. Biobehav. Putaran. 47 549 – 558. 10.1016 / j.neubiorev.2014.10.014 [PubMed] [Cross Ref]
  • Galván A., Schonberg T., Mumford J., Kohno M., Poldrack RA, London ED (2013). Sensitivitas risiko yang lebih besar pada korteks prefrontal dorsolateral pada perokok muda dibandingkan pada bukan perokok. Psikofarmakologi (Berl.) 229 345–355. 10.1007/s00213-013-3113-x [Artikel gratis PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Garavan H., Hester R., Murphy K., Fassbender C., Kelly C. (2006). Perbedaan individu dalam neuroanatomi fungsional kontrol penghambatan. Res otak. 1105 130 – 142. 10.1016 / j.brainres.2006.03.029 [PubMed] [Cross Ref]
  • Gorini A., Lucchiari C., Russell-Edu W., Pravettoni G. (2014). Modulasi pilihan berisiko pada pengguna kokain dependen yang belum lama ini: studi stimulasi arus searah transkranial. Depan. Bersenandung. Neurosci. 8: 661 10.3389 / fnhum.2014.00661 [Artikel gratis PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Gowin JL, Mackey S., Paulus MP (2013). Perubahan proses terkait risiko pada pengguna narkoba: ketidakseimbangan rasa sakit dan perolehan. Tergantung Alkohol. 132 13 – 21. 10.1016 / j.drugalcdep.2013.03.019 [Artikel gratis PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Berikan JE, Potenza MN, Weinstein A., Gorelick DA (2010). Pengantar kecanduan perilaku. Saya. J. Penyalahgunaan Alkohol 36 233 – 241. 10.3109 / 00952990.2010.491884 [Artikel gratis PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Griffiths MD (2008). Kecanduan videogame: pemikiran dan pengamatan lebih lanjut. Int. J. Kecanduan Kesehatan Mental. 6 182–185. 10.1007/s11469-007-9128-y [Cross Ref]
  • Hastie R. (2001). Masalah penilaian dan pengambilan keputusan. Annu. Pendeta Psychol. 52 653 – 683. 10.1146 / annurev.psych.52.1.653 [PubMed] [Cross Ref]
  • Helfinstein SM, Schonberg T., Congdon E., Karlsgodt KH, Mumford JA, Sabb FW, dkk. (2014). Memprediksi pilihan berisiko dari pola aktivitas otak. Proc Natl. Acad. Sci. Amerika Serikat 111 2470 – 2475. 10.1073 / pnas.1321728111 [Artikel gratis PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Karim R., Chaudhri P. (2012). Kecanduan perilaku: tinjauan umum. J. Obat Psikoaktif 44 5 – 17. 10.1080 / 02791072.2012.662859 [PubMed] [Cross Ref]
  • Ko CH, Hsiao S., Liu GC, Yen JY, Yang MJ, Yen CF (2010). Karakteristik pengambilan keputusan, potensi untuk mengambil risiko, dan kepribadian mahasiswa dengan kecanduan internet. Res psikiatri. 175 121 – 125. 10.1016 / j.psychres.2008.10.004 [PubMed] [Cross Ref]
  • Ko CH, Hsieh TJ, Chen CY, Yen CF, Chen CS, Yen JY, dkk. (2014). Aktivasi otak yang berubah selama penghambatan respons dan pemrosesan kesalahan pada subjek dengan gangguan permainan internet: studi pencitraan magnetik fungsional. Eur. Lengkungan. Klinik Psikiatri. Neurosci. 264 661–672. 10.1007/s00406-013-0483-3 [PubMed] [Cross Ref]
  • Ko CH, Liu GC, Yen JY, Chen CY, Yen CF, Chen CS (2013). Otak berkorelasi dengan keinginan untuk bermain game online di bawah paparan isyarat dalam mata pelajaran dengan kecanduan game Internet dan dalam mata pelajaran yang dikirim. Pecandu. Biol. 18 559 – 569. 10.1111 / j.1369-1600.2011.00405.x [PubMed] [Cross Ref]
  • Kohno M., Dirjen Ghahremani, Morales AM, Robertson CL, Ishibashi K., Morgan AT, dkk. (2015). Perilaku pengambilan risiko: reseptor dopamin d2 / d3, umpan balik, dan aktivitas frontolimbik. Cereb. Cortex 25 236 – 245. 10.1093 / cercor / bht218 [Artikel gratis PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Kohno M., AM Morales, DG Ghahremani, Hellemann G., London ED (2014). Pengambilan keputusan yang berisiko, korteks prefrontal, dan konektivitas fungsional mesokortikolimbik dalam ketergantungan metamfetamin. JAMA Psikiatri 71 812 – 820. 10.1001 / jamapsychiatry.2014.399 [Artikel gratis PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Krain AL, Wilson AM, Arbuckle R., Castellanos FX, Milham MP (2006). Mekanisme saraf risiko dan ambiguitas yang berbeda: meta-analisis pengambilan keputusan. NeuroImage 32 477 – 484. 10.1016 / j.neuroimage.2006.02.047 [PubMed] [Cross Ref]
  • Kräplin A., Dshemuchadse M., Behrendt S., Scherbaum S., Goschke T., Bühringer G. (2014). Pengambilan keputusan disfungsional dalam perjudian patologis: kekhususan pola dan peran impulsif. Res psikiatri. 215 675 – 682. 10.1016 / j.psychres.2013.12.041 [PubMed] [Cross Ref]
  • Kühn S., Romanowski A., Schilling C., Mobascher A., ​​Warbrick T., Winterer G., et al. (2012). Defisit materi abu-abu otak pada perokok: fokus pada otak kecil. Struktur Otak. Fungsi 217 517–522. 10.1007/s00429-011-0346-5 [PubMed] [Cross Ref]
  • Kuss DJ (2013). Kecanduan game internet: perspektif saat ini. Psikol. Res. Behav. Manag. 6 125 – 137. 10.2147 / PRBM.S39476 [Artikel gratis PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Lejuez CW, Baca JP, Kahler CW, Richards JB, Ramsey SE, Stuart GL, dkk. (2002). Evaluasi ukuran perilaku pengambilan risiko: tugas risiko analog balon (BART). J. Exp. Psikol. Appl. 8 75–84. 10.1037//1076-898X.8.2.75 [PubMed] [Cross Ref]
  • Lin X., Zhou H., Dong G., Du X. (2015). Gangguan evaluasi risiko pada orang dengan gangguan permainan internet: bukti fMRI dari tugas diskon kemungkinan. Prog. Neuro-Psychopharmacol. Biol. Psikiatri 56 142 – 148. 10.1016 / j.pnpbp.2014.08.016 [PubMed] [Cross Ref]
  • Liu GC, Yen JY, Chen CY, CF CF, Chen CS, Lin WC, dkk. (2014). Aktivasi otak untuk penghambatan respons di bawah gangguan isyarat game dalam gangguan game internet. Kaohsiung J. Med. Sci. 30 43 – 51. 10.1016 / j.kjms.2013.08.005 [PubMed] [Cross Ref]
  • Macoveanu J., Rowe JB, Hornboll B., Elliott R., Paulson OB, Knudsen GM, dkk. (2013). Bermain aman tetapi kehilangan pula - sinyal serotonergik dari hasil negatif pada korteks prefrontal dorsomedial dalam konteks penghindaran risiko. Eur. Neuropsychopharmacol. 23 919 – 930. 10.1016 / j.euroneuro.2012.09.006 [Artikel gratis PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Metcalf O., Pammer K. (2014). Impulsif dan fitur neuropsikologis terkait dalam game first person shooter biasa dan adiktif. Cyberpsychol. Behav. Soc. Netw. 17 147 – 152. 10.1089 / cyber.2013.0024 [PubMed] [Cross Ref]
  • Miedl SF, Peters J., Büchel C. (2012). Perubahan representasi penghargaan saraf dalam penjudi patologis yang diungkapkan oleh penundaan dan kemungkinan diskon. Lengkungan. Jenderal Psikiatri 69 177 – 186. 10.1001 / archgenpsychiatry.2011.1552 [PubMed] [Cross Ref]
  • Moeller SJ, MI Froböse, Konova AB, Misyrlis M., Parvaz MA, Goldstein RZ, dkk. (2014). Korelasi saraf yang umum dan berbeda dari disregulasi penghambatan: studi fMRI stroop tentang kecanduan kokain dan gangguan bahan peledak intermiten. J. Psychiatr. Res. 58 55 – 62. 10.1016 / j.jpsychires.2014.07.016 [Artikel gratis PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Moreno-López L., Perales JC, Van Son D., Albein-Urios N., Soriano-Mas C., Martinez-Gonzalez JM, dkk. (2015). Keparahan penggunaan kokain dan materi abu-abu serebelar dikaitkan dengan defisit pembelajaran reversal pada individu yang tergantung pada kokain. Pecandu. Biol. 20 546 – 556. 10.1111 / adb.12143 [PubMed] [Cross Ref]
  • Moulton EA, Elman I., Becerra LR, Goldstein RZ, Borsook D. (2014). Otak kecil dan kecanduan: wawasan yang diperoleh dari penelitian neuroimaging. Pecandu. Biol. 19 317 – 331. 10.1111 / adb.12101 [Artikel gratis PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Nakata H., Sakamoto K., Ferretti A., Gianni Perrucci M., Del Gratta C., Kakigi R., et al. (2008a). Pemrosesan somato-motor inhibitor pada manusia: studi MRI fungsional yang berhubungan dengan kejadian. NeuroImage 39 1858 – 1866. 10.1016 / j.neuroimage.2007.10.041 [PubMed] [Cross Ref]
  • Nakata H., Sakamoto K., Ferretti A., Gianni Perrucci M., Del Gratta C., Kakigi R., et al. (2008b). Fungsi eksekutif dengan output motor yang berbeda dalam tugas Go / Nogo somatosensori: studi MRI fungsional terkait-peristiwa. Res otak. Banteng. 77 197 – 205. 10.1016 / j.brainresbull.2008.07.008 [PubMed] [Cross Ref]
  • Patton JH, Stanford MS, Barratt ES (1995). Struktur faktor skala impulsif barrat. J. Clin. Psikol. 51 768 – 774. [PubMed]
  • Pawlikowski M., Brand M. (2011). Game internet yang berlebihan dan pengambilan keputusan: apakah pemain World of Warcraft yang berlebihan memiliki masalah dalam pengambilan keputusan dalam kondisi berisiko? Res psikiatri. 188 428 – 433. 10.1016 / j.psychres.2011.05.017 [PubMed] [Cross Ref]
  • Probst CC, van Eimeren T. (2013). Anatomi fungsional gangguan kontrol impuls. Curr. Neurol. Neurosci. Reputasi. 13:386 10.1007/s11910-013-0386-8 [Artikel gratis PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Rao H., Korczykowski M., Pluta J., Hoang A., Detre JA (2008). Korelasi saraf pengambilan risiko secara sukarela dan tidak sukarela di otak manusia: sebuah studi fMRI tentang Balloon Analog Risk Task (BART). NeuroImage 42 902 – 910. 10.1016 / j.neuroimage.2008.05.046 [PubMed] [Cross Ref]
  • Rao H., Mamikonyan E., Detre JA, Siderowf AD, Stern MB, Potenza MN, dkk. (2010). Penurunan aktivitas ventral ventral dengan gangguan kontrol impuls pada penyakit Parkinson. Mov. Disord. 25 1660 – 1669. 10.1002 / mds.23147 [Artikel gratis PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Rao LL, Zhou Y., Liang ZY, Rao H., Zheng R., Sun Y., dkk. (2014). Penurunan deaktivasi korteks prefrontal ventromedial dalam pengambilan keputusan berisiko setelah simulasi gayaberat mikro: efek -6 derajat head-down tilt bed rest. Depan. Behav. Neurosci. 8: 187 10.3389 / fnbeh.2014.00187 [Artikel gratis PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Rosenbloom MH, Schmahmann JD, Price BH (2012). Neuroanatomi fungsional pengambilan keputusan. J. Neuropsikiatri Klinik. Neurosci. 24 266 – 277. 10.1176 / appi.neuropsych.11060139 [PubMed] [Cross Ref]
  • Sakagami M., Pan X., Uttl B. ​​(2006). Penghambatan perilaku dan korteks prefrontal dalam pengambilan keputusan. Jaring Neural. 19 1255 – 1265. 10.1016 / j.neunet.2006.05.040 [PubMed] [Cross Ref]
  • Schiebener J., Wegmann E., Pawlikowski M., Merek M. (2012). Efek jangkar dalam pengambilan keputusan dapat dikurangi dengan interaksi antara pemantauan tujuan dan tingkat fungsi eksekutif pembuat keputusan. Cogn. Proses. 13 321–332. 10.1007/s10339-012-0522-4 [PubMed] [Cross Ref]
  • Schonberg T., Fox CR, Mumford JA, Congdon E., Trepel C., Poldrack RA (2012). Mengurangi aktivitas korteks prefrontal ventromedial selama pengambilan risiko berurutan: investigasi fMRI pada tugas risiko analog balon. Depan. Neurosci. 6: 80 10.3389 / fnins.2012.00080 [Artikel gratis PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Tang J., Yu Y., Du Y., Ma Y., Zhang D., Wang J. (2014). Prevalensi kecanduan internet dan hubungannya dengan peristiwa kehidupan yang penuh tekanan dan gejala psikologis di kalangan pengguna internet remaja. Pecandu. Behav. 39 744 – 747. 10.1016 / j.addbeh.2013.12.010 [PubMed] [Cross Ref]
  • Telzer EH, Fuligni AJ, Lieberman MD, Galván A. (2013a). Efek dari kualitas tidur yang buruk pada fungsi otak dan pengambilan risiko pada masa remaja. NeuroImage 71 275 – 283. 10.1016 / j.neuroimage.2013.01.025 [Artikel gratis PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Telzer EH, Fuligni AJ, Lieberman MD, Galván A. (2013b). Hubungan keluarga yang bermakna: buffer neurokognitif dari pengambilan risiko remaja. J. Cogn. Neurosci. 25 374 – 387. 10.1162 / jocn_a_00331 [Artikel gratis PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Trepel C., Fox CR, Poldrack RA (2005). Teori prospek di otak? Menuju neuroscience kognitif keputusan yang berisiko. Res Otak. Cogn. Res Otak. 23 34 – 50. 10.1016 / j.cogbrainres.2005.01.016 [PubMed] [Cross Ref]
  • Wang H., Jin C., Yuan K., Shakir TM, Mao C., Niu X., dkk. (2015). Perubahan volume materi abu-abu dan kontrol kognitif pada remaja dengan gangguan game internet. Depan. Behav. Neurosci. 9: 64 10.3389 / fnbeh.2015.00064 [Artikel gratis PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Wu X., Chen X., Han J., Meng H., Luo J., Nydegger L., dkk. (2013). Prevalensi dan faktor-faktor kecanduan penggunaan internet di kalangan remaja di Wuhan, Cina: interaksi hubungan orang tua dengan usia dan hiperaktif-impulsif. PLoS ONE 8: e61782 10.1371 / journal.pone.0061782 [Artikel gratis PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Yao YW, PR Chen, Chen C., Wang LJ, Zhang JT, Xue G., dkk. (2014). Kegagalan untuk memanfaatkan umpan balik menyebabkan defisit pengambilan keputusan di kalangan gamer internet yang berlebihan. Res psikiatri. 219 583 – 588. 10.1016 / j.psychres.2014.06.033 [PubMed] [Cross Ref]
  • Yao YW, PR Chen, Li S., Wang LJ, Zhang JT, Yip SW, dkk. (2015). Pengambilan keputusan untuk keuntungan dan kerugian berisiko di kalangan mahasiswa dengan gangguan game internet. PLoS ONE 10: e0116471 10.1371 / journal.pone.0116471 [Artikel gratis PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Young K. (1998). Kecanduan internet: munculnya gangguan klinis baru. CyberPsychol. Behav. 1 237 – 244. 10.1089 / cpb.1998.1.237 [Cross Ref]
  • Young, KS, Tes Ketergantungan Internet [IAT] (2009). Tersedia di: http://netaddiction.com/index.php?option5combfquiz&view5onepage&catid546&Itemid5106
  • Yuan K., Qin W., Wang G., Zeng F., Zhao L., Yang X., dkk. (2011). Kelainan mikrostruktur pada remaja dengan gangguan kecanduan internet. PLoS ONE 6: e20708 10.1371 / journal.pone.0020708 [Artikel gratis PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Yuan P., Raz N. (2014). Korteks prefrontal dan fungsi eksekutif pada orang dewasa yang sehat: meta-analisis studi neuroimaging struktural. Neurosci. Biobehav. Putaran. 42 180 – 192. 10.1016 / j.neubiorev.2014.02.005 [Artikel gratis PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Zhou Z., Yuan G., Yao J. (2012). Bias kognitif terhadap gambar yang berhubungan dengan game Internet dan defisit eksekutif pada individu dengan kecanduan game Internet. PLoS ONE 7: e48961 10.1371 / journal.pone.0048961 [Artikel gratis PMC] [PubMed] [Cross Ref]