Confronto tra il test di valutazione del gioco video rivisto (VGFA-R) e Internet Gaming Disorder (2019)

Introduzione

Per valutare l'utilità diagnostica dei criteri DSM-5 previsti Pontes and Griffiths (2014) sviluppato il test del disturbo da gioco su Internet dell'elemento 20 (IGD-20), un breve questionario basato su un modello di componenti della dipendenza (Griffiths, 2005). Griffiths ha affermato che la dipendenza deve essere compresa in termini di caratteristiche fondamentali che si verificano sia nell'uso problematico di sostanze e comportamenti (salienza, modifica dell'umore, tolleranza, astinenza, conflitto e ricaduta). Pontes et al. ha confrontato questi sotto-fattori in un ampio campione di giocatori con i criteri DSM-5 di IGD e ha riscontrato che l'intera valutazione ha una buona affidabilità e validità. Inoltre, è stato dimostrato che la valutazione IGD corrisponde ai criteri stabiliti per la definizione DSM-5 di IGD [ie, Salience - Criterion (a), Modifica dell'umore - Criterion (h), Tolerance - Criterion (c), Prelievo - Criterio (b ), Conflitto - Criteri (e, f, g, i), Recidiva - Criterio (d)]. Tuttavia, l'utilità della valutazione è limitata oltre a fornire raccomandazioni di trattamento generalizzate e non specifiche o avvisare l'individuo che il loro comportamento di gioco li mette in pericolo di sviluppare una dipendenza. Inoltre, IGD-20 non informa l'individuo in quale momento il gioco diventa problematico e manca della capacità di aiutare i ricercatori ad affrontare e ridurre la motivazione ad impegnarsi in giochi problematici.

Il campo dell'analisi comportamentale applicata ha valutato la motivazione alla base di comportamenti disadattivi come gioco d'azzardo patologico, dipendenza sessuale o videogiochi problematici (Cooper et al., 2007; Vollmer et al., 2015). Questa ricerca afferma che la motivazione viene generalmente mantenuta fornendo agli individui almeno una delle seguenti funzioni: (i) attenzione sociale, (ii) ricompense tangibili / intangibili, (iii) fuga / evitamento di richieste o dolore e (iv) sensoriale stimolazione. Attraverso l'analisi funzionale degli antecedenti e delle conseguenze di un determinato comportamento, diventa possibile valutare la motivazione e isolare la funzione principale di un comportamento disadattivo, isolante o indesiderabile. Si tratta di compiti "carta e matita" in cui gli individui classificano comportamenti mirati attraverso frasi strutturate chiare e semplicistiche. La valutazione funzionale del videogioco riveduta (VGFA-R; Buono et al., 2016) è stato progettato ed è l'unica valutazione per valutare la motivazione comportamentale rafforzante dei giocatori di videogiochi valutando la funzione del loro gioco. Più recentemente, Buono et al. (2017) è emerso che le persone che riportano livelli di gioco "elevati" (ad esempio, 24 ore di gioco a settimana e oltre) sono state in gran parte motivate dalle funzioni di fuga / evitamento o attenzione sociale. Sebbene sia efficace nel valutare la motivazione di un individuo per il gameplay, è necessario ulteriore lavoro sul VGFA-R per determinare se alti livelli di gioco soddisfano i criteri di IGD come indicato nel DSM-5.

I criteri diagnostici di IGD comprendono quelli utilizzati nel gameplay potenzialmente avvincente, nonché i comportamenti alleati come la dipendenza da smartphone e l'uso problematico di Internet (Lopez-Fernandez et al., 2018). Inoltre, i criteri condividono le caratteristiche con altre dipendenze comportamentali come il gioco d'azzardo patologico e l'uso problematico dei social media (Wood et al., 2007; Oggins e Sammis, 2010; Pontes e Griffiths, 2014; Kuss e Griffiths, 2017; Potenza, 2017). Sebbene diverse modalità di trattamento basate sul principio della terapia cognitivo comportamentale mostrino una promessa iniziale (Torres-Rodriguez et al., 2017a,b; Giovani e marca, 2017), rimane la necessità di trattamenti rigorosamente validati empiricamente per IGD. È quindi fondamentale fornire una diagnosi accurata e un trattamento efficace e validato empiricamente delle persone alle prese con la dipendenza da videogiochi. Pertanto, l'obiettivo del presente studio è di confrontare i criteri di valutazione validati DSM-5 dell'IGD-20 con le funzioni comportamentali di rinforzo primarie valutate dal VGFA-R. Più specificamente, lo studio confronta i fattori componenti indicati nell'IGD-20 (salienza, modifica dell'umore, tolleranza, astinenza, conflitto e ricaduta) e le sottoscale del VGFA-R (attenzione sociale, premi tangibili / intangibili, fuga / evitamento di richieste e stimolazione sensoriale) conducendo un'analisi fattoriale di conferma (CFA) dei giocatori di videogiochi in un'università del Midwest negli Stati Uniti. Incorporando il VGFA-R più saldamente con gli attuali criteri DSM-5 proposti per IGD, il presente studio fornisce un esame della potenziale sovrapposizione tra motivazione comportamentale e diagnosi formale di IGD. Inoltre, eravamo interessati ad osservare se esiste una relazione diretta tra i minuti giocati in una sessione di gioco e ogni scala.

Materiali e Metodi

Partecipanti

Un totale di partecipanti 320 ha mostrato interesse iniziale per il completamento del sondaggio. Del numero totale di partecipanti, 304 ha completato l'intero studio e aveva un'età media di 29.82 anni (SD = 9.82). Un totale di partecipanti a 178 hanno indicato di essere donne (58.55%) con 126 che riportava come maschio (41.45%). La maggior parte dei partecipanti allo studio ha riferito di essere bianca non ispanica (n = 190, 62.50%). Un totale di partecipanti 37 ha riferito di essere nero o afroamericano (12.17%), i partecipanti 23 hanno riferito di essere asiatici (7.57%) e partecipanti 30 hanno riferito di essere ispanici o latini (9.87%). I partecipanti hanno giocato una media di 13.78 h alla settimana (SD = 11.79) e una media di 175.75 min (2.93 h) ogni volta che il partecipante si impegna in una sessione di gioco. L'età media di quando i partecipanti allo studio hanno iniziato a giocare era 10.94 anni (SD = 7.54). Vedere Tabella 1 per altre informazioni demografiche.

Sia per lo strumento di coinvolgimento della comunità di Qualtrics che per il reclutamento presso la scuola degli Stati Uniti del Midwest, sono stati utilizzati gli stessi criteri di inclusione ed esclusione. In cui, l'inclusione per lo studio era costituita da giocatori di videogiochi attivi che si autoproducevano giocando ai videogiochi per almeno un'ora a settimana e individui che avevano 18 o più vecchi al momento dello studio. I criteri di esclusione erano persone che non avevano accesso a computer, tablet o telefono basati su Internet per completare il sondaggio.

Materiali

Il VGFA-R è una bilancia in stile Likert in stile 24 progettata per valutare quattro funzioni (attenzione, fuga, stimolazione tangibile e sensoriale) che mantengono il gioco dei videogiochi (Buono et al., 2016). Ai partecipanti è stata posta una domanda (ad esempio, ho scelto di giocare ai videogiochi quando sono nervoso o ansioso) e mi è stato chiesto di selezionare una delle sette risposte (1 = Mai, 2 = Quasi mai, 3 = Di rado, 4 = La metà del time, 5 = Solitamente, 6 = Quasi sempre, 7 = Sempre). Ogni funzione comportamentale ha sei domande ad essa associate e i punteggi per ogni domanda sono combinati e possono variare tra 7 e 42, con punteggi totali compresi tra 7 e 168. Punteggi più alti indicano che la funzione comportamentale è un forte indicatore della motivazione per continuare a giocare ai videogiochi. Il VGFA-R aveva una forte coerenza interna complessiva (α = 0.927) e attraverso le quattro funzioni: attenzione (α = 0.911), fuga (α = 0.796), tangibile (α = 0.835), sensoriale (α = 0.795) (Buono et al., 2016).

Il test IGD è una scala in stile Likert di elementi 20 sviluppata per valutare sei componenti del comportamento di dipendenza (ad es. Salienza, modificazione dell'umore, tolleranza, sintomi di astinenza, conflitto e recidiva) associati ai criteri DSM-5 per la diagnosi IGD (Pontes e Griffiths, 2014). Ogni componente comprende da tre a cinque domande per dominio: salienza (3), modifica dell'umore (3), tolleranza (3), sintomi di astinenza (3), conflitto (5) e recidiva (3). Ai partecipanti è stata posta una domanda (ad esempio, spesso perdo il sonno a causa delle lunghe sessioni di gioco) e mi è stato chiesto di scegliere una delle cinque risposte (1 = fortemente d'accordo, 2 = d'accordo, 3 = né d'accordo né in disaccordo, 4 = in disaccordo, 5 = in forte disaccordo). Tutti gli elementi sono stati invertiti con il punteggio ad eccezione degli elementi 2 e 19, quindi un punteggio di 5 è stato convertito in 1, 4 è stato convertito in 2, 2 è stato convertito in 4 e 1 è stato convertito in 5. L'IGD aveva una forte consistenza interna complessiva (α = 0.925) e ogni sottoscala aveva una buona consistenza interna, tra cui salienza (α = 0.796), modifica dell'umore (α = 0.880), tolleranza (α = 0.844), sintomi di astinenza (α = 0.921 ), conflitto (α = 0.821) e ricaduta (α = 0.701).

Procedura

Prima del reclutamento dei partecipanti allo studio è stata richiesta l'approvazione del comitato di revisione istituzionale dell'autore principale (IRB). Una volta concesso (codice di approvazione del protocollo HS17-0060), all'interno del Qualtrics programma software online. Qualtrics è un programma software online protetto da password che consente a un ricercatore di gestire sondaggi elettronicamente. Come parte di altri servizi offerti da Qualtrics, la funzione di reclutamento coinvolta nella comunità è stata utilizzata per lo studio. Il servizio è stato richiesto inserendo informazioni sullo studio (ad esempio, le caratteristiche dei partecipanti allo studio che stavamo prendendo di mira), lo script di reclutamento e fornendo il modulo di approvazione IRB. Ai partecipanti è stata fornita un'e-mail di reclutamento che ha rivelato lo scopo dello studio, il tempo approssimativo necessario per completare lo studio, le informazioni sull'inclusione dei partecipanti (ad esempio, al di sopra degli anni 18), le informazioni relative alla sospensione del sondaggio e che verrebbero rimborsati per la loro partecipazione.

Inoltre, l'IRB dell'università del Midwest ha approvato un'e-mail di massa da utilizzare per il reclutamento. Lo stesso identico script di reclutamento è stato distribuito due volte tramite e-mail dall'assistente direttore della tecnologia dell'informazione a tutti gli studenti universitari iscritti attivamente nell'anno accademico di 2017 – 2018 nel corso di un mese. Ai partecipanti che hanno accettato di partecipare allo studio è stato chiesto di fare clic sul collegamento nella parte inferiore dell'e-mail di reclutamento. Il collegamento ha reindirizzato i partecipanti allo studio all'interno dei materiali di studio Qualtrics. Il VGFA-R è stato somministrato ai partecipanti allo studio, seguito da informazioni demografiche e concluso con la valutazione IGD. I materiali sono stati amministrati in questo modo perché fornivano una pausa tra le risposte alle domande che hanno una certa somiglianza nelle frasi. Una volta che i partecipanti hanno completato tutti i materiali di studio, è stata fornita una dichiarazione di debriefing e Qualtrics li ha pagati direttamente per la loro partecipazione.

Analisi dei dati

È stato eseguito un CFA per valutare la relazione tra le quattro funzioni del VGFA-R e i sei fattori delle scale IGD. Letteratura precedente (ad es. Buono et al., 2016, Buono et al., 2017) ha già stabilito le funzioni del VGFA-R e Pontes and Griffiths (2014) hanno citato studi precedenti che hanno stabilito i fattori della scala IGD. Holtzman e Vezzu (2011) ha suggerito che una volta stabilito un modello iniziale, è importante eseguire CFA per confermare che il modello ipotizzato fornisce una buona corrispondenza ai dati. Se vengono raccolti dati sui risultati, come i gradi, si dovrebbe anche impiegare la modellazione di equazioni strutturali (SEM) per indagare quanto bene la valutazione prevede queste misure. È importante notare che il CFA fa parte del SEM. Se la struttura dei fattori di uno strumento non cognitivo è determinata usando la teoria psicologica o la ricerca empirica, è importante eseguire la CFA, che è un caso speciale di ciò che è noto come SEM. SEM si riferisce in genere a modelli in cui vengono investigate relazioni causali tra variabili latenti.

Risultati

Dati i risultati dell'analisi fattoriale esplorativa riportati in numerosi altri studi che hanno valutato il VGFA-R (ad es. Buono et al., 2016, 2017) indicando una soluzione a quattro fattori, è stato eseguito un CFA per confermare che il modello ipotizzato era un buon adattamento di dati rispetto al test IGD-20. Pertanto, ne abbiamo sviluppati quattro a priori fattori (ovvero attenzione, fuga, tangibile, sensoriale) per il VGFA-R. Inoltre, ne abbiamo sviluppati sei a priori fattori per IGD-20 (ad es. salienza, alterazione dell'umore, tolleranza, sintomi di astinenza, conflitto e ricaduta) dati studi precedenti che hanno trovato sei fattori (ad es. Pontes e Griffiths, 2014).

Analisi fattoriale confermativa

Il CFA per il VGFA-R è stato stimato con la stima della massima verosimiglianza (ML). Test di bontà di adattamento delle statistiche chi-quadro, χ²(34, N = 304) = 271.64, p <0.0001; χ²/df = 7.99; CFI = 0.88; RMSEA = 0.15 (intervallo di confidenza% 90 [CI]; 0.14, 0.17). Tutti i caricamenti di fattori sono stati significativi (che vanno da 5.30 a 6.63) e non vi sono prove di cross-load per alcun indicatore. Poiché la statistica Chi-quadro non è vicina allo zero e significativa, i dati sembrerebbero essere inadeguati (Holtzman e Vezzu, 2011). Tuttavia, gli indicatori Chi-quadrati dipendono fortemente dalle dimensioni del campione, suggerendo quindi che siano esaminati altri indici di adattamento. Pertanto, altri indici sono stati campionati e riportati sopra (ad es. CFI, RMSEA). La soluzione non standardizzata ha prodotto un punteggio di 0.68, che indica una relazione da moderata a buona tra le due scale (vedi Figure 1 ). L'esame delle correlazioni residue, che sono le differenze tra le correlazioni osservate e implicite nel modello, non ha rivelato alcun problema relativo agli indicatori delle variabili latenti (Weston e Gore, 2006). I risultati suggeriscono che il modello VGFA-R si è avvicinato a livelli accettabili (CFI = 0.88, dove 0.90 è necessario per un adattamento accettabile), indicando che è necessario esplorare altri indici di adattamento. Vengono presentate le correlazioni tra le variabili latenti e i caricamenti dei fattori del modello di misurazione Tabella 2.

Modello strutturale

Al fine di esaminare completamente le funzioni comportamentali del VGFA-R, abbiamo usato SEM per testare le relazioni tra i costrutti VGFA-R e IGD-20. Ciò è stato eseguito utilizzando PROC CALIS in SAS. Anche se studi precedenti hanno fornito prove empiriche per l'applicazione del VGFA-R nella comprensione della funzione che mantiene il gioco dei videogiochi, ci sono ricerche limitate che collegano la funzione comportamentale e i fattori dell'IGD-20 che hanno stabilito elementi coerenti con i criteri DSM-5 per diagnosi IGD. Il VGFA-R si è dimostrato idoneo ai dati, χ²(42, N = 304) = 304.57, p <0.0001; χ²/df = 7.25; CFI = 0.88; RMSEA = 0.14 (intervallo di confidenza% 90 [CI]; 0.13, 0.16). Le relazioni strutturali tra VGFA-R e IGD-20 sono rappresentate in Figure 1 . Le corrispondenti equazioni lineari sono presentate in Tabella 3.

VGFA-R e minuti giocati per ogni sessione di gioco e ore giocate a settimana

Sono state eseguite diverse analisi di regressione lineare multipla per determinare se ciascuna funzione del VGFA-R potesse essere prevista dai minuti giocati in ciascuna sessione di gioco e dal numero stimato di ore giocate ogni settimana. L'ipotesi nulla verificata era il coefficiente di regressione (cioè la pendenza) uguale a zero. I dati sono stati vagliati per mancanza e violazione delle ipotesi prima dell'analisi. Non c'erano dati mancanti. I risultati dell'analisi di regressione hanno suggerito che tutte le funzioni sono state previste in modo significativo dai minuti giocati durante ciascuna sessione di gioco, compresa l'attenzione [F(2,311) = 19.47, p <0.001, r² = 0.41], escape [F(2,311) = 28.765, p <0.001, r² = 0.67], tangibile [F(2,311) = 21.957, p <0.001, r² = 0.54] e sensoriale [F(2,311) = 22.412, p <0.001, r² = 0.69]. I singoli predittori sono stati ulteriormente esaminati per attirare l'attenzione e hanno indicato che i minuti giocati in ciascuna sessione di giocot = 2.44, p = 0.015) e le ore giocate ogni settimana (t = 4.02, p = 0.015) erano predittori significativi nel modello. I singoli predittori sono stati ulteriormente esaminati per la funzione di fuga e indicato che i minuti giocati per ogni sessione di gioco (t = 2.68, p = 0.008) e le ore giocate ogni settimana (t = 6.16, p <0.001) erano predittori significativi nel modello. I singoli predittori sono stati esaminati ulteriormente per la funzione tangibile e hanno indicato che i minuti giocati a ciascuna sessione di gioco (t = 0.132, p = 0.03) e le ore giocate ogni settimana (t = 5.51, p <0.001) erano predittori significativi nel modello. I singoli predittori sono stati esaminati ulteriormente per la funzione sensoriale e hanno indicato che i minuti giocati a ciascuna sessione di gioco (t = 3.58, p <0.001) e le ore giocate ogni settimana (t = 4.54, p <0.001) erano predittori significativi nel modello.

Discussione

Il presente studio ha confrontato i criteri DSM-5 del test IGD sull'elemento 20 (IGD-20) con le funzioni comportamentali valutate dall'elemento 24 VGFA-R. Più specificamente, ha confrontato i fattori componenti di IGD-20 (salienza, modifica dell'umore, tolleranza, ritiro, conflitto e ricaduta) con le sottoscale VGFA-R (attenzione sociale, premi tangibili / intangibili, fuga / evitamento di richieste, sensoriale stimolazione) conducendo un CFA di giocatori di videogiochi per studenti 304 negli Stati Uniti. I risultati hanno indicato una relazione significativa tra i due strumenti. Dato che i due strumenti sono stati progettati in modi completamente diversi per scopi potenzialmente diversi, e il fatto che siano così fortemente correlati suggerisce che il VGFA-R potrebbe essere utilizzato da medici e professionisti in aggiunta a IGD-20 e fornire ulteriori informazioni in relazione alle motivazioni alla base del gioco problematico tra i loro clienti.

Guardando le singole correlazioni in Tabella 2, è evidente che la motivazione più correlata ai sei criteri IGD-20 è quella della fuga (tutte e sei le correlazioni sopra 0.53). Ciò conferma ricerche precedenti che dimostrano che la fuga è spesso uno dei fattori motivanti chiave tra coloro che sperimentano videogiochi problematici, soprattutto se utilizzati come strategia di coping per dimenticare altre esperienze negative nella vita del giocatore (ad es. Sattar e Ramaswamy, 2004; Wan e Chiou, 2006a,b; Wood et al., 2007; Hussain e Griffiths, 2009; Griffiths, 2010). La motivazione alla fuga era anche un fattore predittivo significativo della quantità di tempo trascorso a giocare sia all'interno della sessione che per tutta la settimana (vale a dire, maggiore era la motivazione a fuggire, maggiore è il tempo trascorso a giocare all'interno della sessione e settimanale). Sebbene l'esatto ragionamento sul perché la durata dei videogiochi sia aumentata per i partecipanti che hanno ottenuto un punteggio elevato nella categoria delle funzioni di fuga, studi precedenti (ad es. Kim et al., 2017) hanno scoperto che le persone che potevano essere classificate come dipendenti da Internet stavano tentando di sfuggire a emozioni negative come disturbo depressivo maggiore, distimia e disturbi depressivi. Ricerche precedenti hanno identificato che il comportamento dei videogiochi è dovuto a una delle quattro funzioni comportamentali misurate dal VGFA-R. Per esempio, Fuster et al. (2013) scoperto che la socializzazione (equivalente alla funzione di attenzione del VGFA-R), il raggiungimento (equivalente alla funzione tangibile del VGFA-R) e l'evasione e / o il sollievo dallo stress (equivalente alla funzione di fuga dal VGFA-R) erano tutti componenti relativi al motivo per cui le persone sono motivate a giocare ai videogiochi. Altri studi, come Hilgard et al. (2013) ha esplorato i fattori di rischio associati all'uso del gioco patologico (definito come uso eccessivamente frequente o prolungato) e ha trovato tre fattori principali relativi all'uso del gioco patologico, tra cui (1) l'uso dei giochi per sfuggire alla vita quotidiana, (2) l'uso dei giochi come uno sbocco sociale e (3) atteggiamenti positivi verso l'accumulo costante di ricompense in-game (forse costruendo un personaggio desiderato per rappresentare ciò che il giocatore desidera che fosse la sua vita reale).

Il presente studio non è privo di limiti. I dati sono stati auto-segnalati e i partecipanti sono stati reclutati tramite campionamento di convenienza che è improbabile che sia rappresentativo della popolazione degli Stati Uniti o della popolazione dei giocatori. È noto che l'uso di dati di auto-report presenta una serie di distorsioni ben note (in particolare distorsioni relative alla desiderabilità sociale e al richiamo della memoria). Tuttavia, questi sono presenti in tutti gli studi che utilizzano dati di auto-report e si consiglia ai lettori di tenerne conto durante l'interpretazione dei dati. La dimensione del campione era modesta (sebbene accettabile per i tipi di analisi effettuate). Gli studi futuri dovrebbero replicare il presente studio con campioni più grandi e più rappresentativi (in particolare quelli che sono rappresentativi della comunità dei giochi piuttosto che di un determinato paese, sebbene siano probabili differenze culturali).

Il presente studio dimostra che punteggi elevati su VGFA-R e IGD-20 sono significativamente correlati tra loro e ogni scala fornisce prove di validità costruttiva per l'altro che stanno valutando ciò che dovrebbero valutare. Le motivazioni svolgono un ruolo importante nello sviluppo di giochi problematici e il presente studio sembra dimostrare che la fuga è il fattore motivazionale più importante nel gioco ripetuto. Abbiamo scoperto che tutte e quattro le motivazioni del VGFA-R (ovvero fuga, attenzione, sensoriale, tangibile) erano forti predittori della durata del tempo in cui un giocatore giocherà in una singola sessione di gioco (misurata dai minuti giocati in ciascuna sessione di gioco). Dati i risultati di ricerche precedenti e i risultati di questo studio, il VGFA-R può essere uno strumento utile nello sviluppo di interventi clinici e ulteriori ricerche che indagano i metodi per ridurre il gioco indesiderato quando i videogiochi diventano problematici.

Dichiarazione etica

Comitato etico: Jeanette Gommel (Coordinatore della conformità della ricerca), Ufficio di conformità della ricerca, integrità e sicurezza, divisione dei partenariati di ricerca e innovazione. La procedura di consenso è stata discussa all'interno del manoscritto, ma i partecipanti sono stati reclutati in due modi (studenti della Midwestern University - un sistema di posta elettronica di massa ha inviato la nostra e-mail di reclutamento discutendo le metodologie di studio e i loro diritti di partecipazione e il programma di reclutamento della comunità Qualtrics). I partecipanti potevano fare clic sul collegamento se desideravano partecipare o chiudere il browser se non volevano partecipare. Dopo aver ricevuto l'e-mail di reclutamento, sono stati portati a una pagina di consenso in cui è stato nuovamente detto loro i diritti di partecipare e interrompere in qualsiasi momento senza penalità. Non sapevamo chi avesse partecipato, quindi tutti i dati erano anonimi. Nessuna popolazione vulnerabile ha partecipato (non sappiamo se i nostri partecipanti avevano disabilità o no perché non l'abbiamo chiesto).

Contributi degli autori

MS e FB hanno progettato lo studio e scritto la sezione dei metodi. MG ha aiutato con l'introduzione e ha scritto la sezione di discussione. EP e MS hanno analizzato i dati. MS ha scritto la sezione dei risultati. DL ha scritto l'introduzione e condotto la revisione della letteratura.

Dichiarazione di conflitto di interessi

Gli autori dichiarano che la ricerca è stata condotta in assenza di relazioni commerciali o finanziarie che potrebbero essere interpretate come un potenziale conflitto di interessi.

Riferimenti