Consumo precoce di sostanze e uso problematico dei videogiochi nell'adolescenza (2015)

Consumo di sostanze tra gli adolescenti

Un sondaggio HBSC (Health Behavior in School-aged Children, 2010) condotto su una popolazione giovane di età compresa tra 11 e 16 anni, mostra che l'assunzione di alcol, tabacco e cannabis è abbastanza frequente e aumenta con l'età. Così, tra gli studenti del sesto grado, 59.3, 12.7 e 1.5% avevano già consumato alcol, tabacco e cannabis, rispettivamente. Inoltre, il 6.8% dei sesti alunni e il 34% dei non classificati ha riferito di essersi ubriacati (Currie et al., 2010; Spilka et al., 2012a).

Secondo il sondaggio ESCAPAD (2011) (o in francese: "Enquête sur la Santé et les Consommations lors de l'Appel de Préparation A la Défense"), circa il 75% dei giovani di 17 dichiara di aver consumato alcol, 42 % dichiara di aver consumato tabacco (Spilka et al., 2012b) e 26.8% dichiara di aver consumato cannabis (Spilka e Le Nézet, 2013) durante il mese scorso.

Uso dei videogiochi

L'uso dei videogiochi è comune tra i bambini e gli adolescenti (Tejeiro e Moran, 2002; Wood et al., 2004). Infatti, Le Heuzey e Mouren (2012) ha rilevato che 87% di 11-13 year-olds e 80% di 15-17 year-olds riproduce un videogioco almeno una volta al giorno. I videogiochi più ricercati dai ricercatori sono le piattaforme di gioco online, in particolare il MMORPG (gioco di ruolo online massivamente multiplayer). Questi giochi hanno caratteristiche che li rendono molto attraenti per gli adolescenti, come: anonimità, accessibilità, facilità d'uso, genera eccitazione, interattività, competitività, immersione, abbondanza di informazioni e, in alcuni casi, un universo virtuale persistente (Greenfield and Ceap, 1999; Griffiths and Wood, 2000; Morahan-Martin e Schumacher, 2000; Chou et al., 2005; Ng e Wiemer-Hastings, 2005; Allison et al., 2006; Sebeyran, 2008; Minotte, 2010; INSERM, 2014).

La nozione di "dipendenza da videogiochi" non è ancora un disturbo consolidato. Tuttavia, "Disordine di gioco su Internet" è stato introdotto nella sezione III del DSM-5 (Manuale diagnostico e statistico dei disturbi mentali, versione 5, American Psychiatric Association, 2013). La maggior parte degli studi che analizzano l'utilizzo online dei videogiochi utilizzano il termine più ampio di "cyberdependence" (Varescon, 2009). Tuttavia, la nozione di "uso problematico" sta iniziando a diffondersi nel campo scientifico, come evidenziato da INSERM's (2014) rapporto, che include una definizione molto simile a Goodman's (1990) criteri di dipendenza. Nonostante il fatto che il PUVG sia scarsamente definito, spesso coprendo nozioni di uso abusivo, eccessivo o avvincente dei videogiochi, si è riscontrato che ha una prevalenza compresa tra 1.3% e oltre 50%. Questa ampia variabilità tra gli studi potrebbe essere spiegata dall'uso di diversi strumenti di valutazione, bias di selezione, criteri di inclusione come età, ecc. (Haagsma et al., 2012; Festl et al., 2013; King et al., 2013; Pápay et al., 2013; Ricquebourg et al., 2013).

Videogiochi e uso di sostanze

La maggior parte degli studi trova un collegamento tra l'uso di sostanze e le abitudini di videogiochi. Una recente ricerca mostra che i ragazzi che consumano tabacco, cannabis e alcol raddoppiano il rischio di avere un alto livello di PUVG (valutato da PVG o "problematico videogioco") rispetto a quelli che non lo hanno fatto (Van Rooij et al., 2014).

Quando si parla di consumo di alcol, sembra essere il più associato al tempo trascorso a giocare ai videogiochi. Infatti, Armstrong et al. (2010) ha mostrato, in un campione di studenti delle scuole elementari di 4691, che il tempo trascorso davanti allo schermo televisivo e ai videogiochi è correlato positivamente al consumo di alcol.

Quando si tratta dell'età al primo consumo di sostanze, l'inizio dell'uso di alcol prima dell'età di 13 è risultato significativamente correlato all'uso frequente di televisione, computer e videogiochi (Denniston et al., 2011).

Quando si parla di abuso di sostanze e dipendenza, è stato riscontrato che la prevalenza dell'abuso di alcol aumenta col tempo trascorso a giocare ai videogiochi in una popolazione norvegese che varia da 16 a 74 di anni (Wenzel et al., 2009). Inoltre, le persone che riportano di essere maggiormente dipendenti da sostanze come alcol, caffeina, cioccolato e sigarette sono quelle che sono le più vulnerabili a dipendere da un'altra attività come esercitare, guardare la televisione, giocare ai giochi di fortuna, giocare d'azzardo, usare internet e videogiochi (Greenberg et al., 1999). Pertanto, il PUVG era associato ai rischi di dipendenza da alcol, tabacco e cannabis (Ream et al., 2011a,b).

È interessante notare che, Raiff et al. (2012) ha dimostrato che, in una popolazione adulta, l'uso dei videogiochi è più frequente e più lungo nei fumatori rispetto ai non fumatori.

Tuttavia, alcuni studi non sono riusciti a trovare una relazione tra il tempo trascorso a giocare ai videogiochi e il consumo di alcune sostanze. Così, Walther et al. (2012) ha dimostrato che, a parte l'uso della cannabis, né il consumo di tabacco né di alcol, co-avviene con i videogiochi. Inoltre, McClure and Mears (1986) ha dimostrato che gli studenti (n = 190) che giocava ai videogiochi ogni giorno non consumava più alcol o tabacco di quelli che giocavano una o due volte al mese.

Profilo demografico

Il nostro campione consisteva di studenti francesi 1423, di età compresa tra 11 e 17, reclutati dalle scuole medie e superiori (7th, 8th, 10th e 11th) nella regione di "Ile de France". Gli studenti sono stati informati sugli obiettivi di il nostro studio e partecipato volontariamente completando un questionario automatico durante l'orario scolastico. I genitori sono stati anche informati dei loro diritti di rifiutare la partecipazione dei loro figli a questo studio. Questo studio ha seguito le raccomandazioni fornite dal comitato di etica del dipartimento di Scienze psicologiche e scienze dell'apprendimento, Università di Parigi Ouest Nanterre La Défense, UFR SPE (Dipartimento di Psicologia e Istruzione). Anche l'autorità educativa di Versailles, le scuole partecipanti e gli istituti di istruzione superiore hanno accettato il questionario.

Misure

L'auto-questionario consisteva di due parti: la prima comprendeva domande generali su genere, età e livello di studio. Il secondo è stato diviso in quattro sezioni:

Analisi statistica

SPSS 19 è stato utilizzato per tutte le analisi statistiche. Analisi descrittive (come percentuali, mezzi e deviazioni standard) sono state eseguite al fine di descrivere la popolazione campione. Successivamente, abbiamo effettuato analisi bivariate (Student's t-test, Chi-square, la correlazione di Pearson) per indagare i possibili collegamenti tra le variabili. Infine, sono state eseguite analisi multivariate (MANOVA, regressione) al fine di evidenziare le variabili, che avevano un peso statistico significativo sul PUVG, tenendo conto di tutte le variabili. Pertanto, siamo stati in grado di evidenziare la percentuale di varianza spiegata e tracciare i profili di "videogiocatori" con PUVG.

Videogioco

Un totale di 92.1% (N = 1289) sono stati considerati videogiocatori rispetto a 7.9% (N = 111) giocatori non video. Tra i giocatori che hanno risposto al questionario PUVG (N = 1192), 17.7% (N = 211) ha presentato un PUVG (con tre o più punti). Solo il 1.1% di questi ha mostrato tutti i criteri (punteggio massimo di punti 7). Il tempo trascorso a giocare ai videogiochi in una giornata scolastica era significativamente inferiore rispetto a un giorno senza scuola [53 min (SD: 1 h 23 min) e 2 h 12 min (SD: 2 h 45 min) rispettivamente; t(1288) = 22.78, p <0.0001]. Inoltre, i videogiocatori con PUVG trascorrono più tempo sui videogiochi rispetto ai videogiocatori senza PUVG [nei giorni con la scuola (t = 10.62, p <0.0001)] e senza scuola [t(1085) = 10.8, p <0.0001].

Quando si tratta di dispositivi di gioco e tipi di videogiochi: i tre più citati nella categoria dei dispositivi di gioco sono computer (85.1%), console fisse (75.2%) e telefoni cellulari (66%). Per quanto riguarda i tipi di giochi, sono giochi di corse (54.8%), giochi di piattaforma (48.9%) e giochi sportivi (48.3%).

consumi

Circa metà della nostra popolazione (46.7%) ha dichiarato di consumare alcol. L'età media al primo consumo era di 12.4 anni (SD = 2.7). Abbiamo notato che 89.3% dei primi consumi si è verificato dopo l'età di 8. In altre parole, uno degli adolescenti 10 aveva assaggiato alcolici per la prima volta prima dell'età di 8. Inoltre, 19% ha un consumo a rischio di alcol.

Approssimativamente il 16.7% della nostra popolazione ha dichiarato di fumare sigarette. L'età media iniziale riportata era di 12.8 anni (SD = 1.9). Abbiamo scoperto che il 90.3% di fumatori ha iniziato a fumare all'età di 10 o superiore. Inoltre, 5.2% ha un'alta dipendenza dal tabacco.

Un totale di 21.1% di studenti ha dichiarato di aver fumato cannabis almeno una volta nella vita e il 8.3% ha avuto un consumo di cannabis pericoloso, mentre il 8.6% ha dichiarato di fumare attualmente.

Confronto tra videogiocatori e giocatori non video

I videogame hanno un consumo di alcol significativamente più elevato rispetto ai giocatori non video (p = 0.04). Non sono state trovate altre differenze significative tra i due gruppi per le variabili presentate in Tabella Table1.1. tavolo Table22 descrive i risultati sulle scale che misurano il rischio di dipendenza e la prima età di consumo per i videogiocatori e i giocatori non video.

 

Tabella 1

Percentuale (%) di consumatori e soggetti a rischio di dipendenza.

 

Tabella 2

Risultati di AUDIT-C, HSI e CAST e età media al primo consumo.

L'ANOVA fattoriale è stata eseguita per studiare il tempo trascorso a giocare ai videogiochi in un giorno così come senza scuola per coloro che consumano alcol, cannabis e tabacco rispetto a quelli che non lo fanno. L'ANOVA era significativa. Bonferroni di post hoc i test hanno mostrato differenze significative unicamente per il gruppo di fumatori e non fumatori rispetto al tempo trascorso a giocare ai videogiochi in un giorno di scuola (n = 1199, p = 0.004) e un giorno senza scuola (n = 1199, p = 0.003). I fumatori sono stati trovati a trascorrere più tempo a giocare ai videogiochi.

Abbiamo anche condotto un MANOVA con le variabili dipendenti AUDIT-C, HSI e CAST confrontando i due gruppi di videogiocatori e giocatori non video. Il MANOVA mostra differenze sostanziali complessive tra i due gruppi. [F(3,1196) = 3.3, p = 0.02]. In particolare, i videogiocatori hanno un punteggio più alto su AUDIT-C (Bonferroni post hoc test, p = 0.106) e su CAST (Bonferroni post hoc test, p = 0.207) rispetto ai giocatori non video. Tuttavia, non è stata rilevata alcuna differenza durante l'analisi del punteggio su HSI (p = 0.538).

Abbiamo anche condotto un MANOVA con le variabili dipendenti all'età al primo consumo di alcol, tabacco e cannabis confrontando i due gruppi di videogiocatori e giocatori non video. Tuttavia, non sono state trovate differenze significative tra questi due gruppi [F(3,153) = 0.965, p = 0.41] per queste variabili.

Analisi Correlazionale

Table Table33 mostra le correlazioni tra il punteggio PUVG; punteggi medi di AUDIT-C, HSI e CAST e l'età al primo consumo di sostanza.

 

Tabella 3

Le correlazioni di Pearson tra il punteggio PUVG, il tempo trascorso giocando ai videogiochi, il punteggio di AUDIT-C, HSI, CAST e l'età al primo consumo di sostanza.

Se prendiamo in considerazione solo quelli che fumano (N = 100), notiamo una correlazione significativa tra il punteggio su PUVG e HSI (r = 0.19, p = 0.052). Allo stesso modo, se consideriamo quelli che consumano cannabis (N = 150) osserviamo una correlazione significativa e positiva tra il loro punteggio su PUVG e CAST (r = 0.27, p = 0.001).

Regressioni lineari multiple

Abbiamo testato un modello di regressione lineare nel tentativo di spiegare il punteggio di PUVG (variabile dipendente) dai punteggi di AUDIT-C, HSI, CAST, età al consumo (i) della (e) sostanza (i) e tempo trascorso a giocare ai videogiochi (su un giorno con / senza scuola, variabili indipendenti). Va notato che questa analisi includeva un campione più piccolo di quello iniziale, costituito da soggetti 108 che consumano o hanno consumato le tre sostanze. Questo modello di regressione ha spiegato 37.76% (R² = 0.3776) della variabilità del punteggio PUVG. La variabile descrittiva significativa in questo modello è il tempo trascorso a giocare ai videogiochi in un giorno con la scuola (b* = 0.311; p = 0.018), età al primo consumo di cannabis (b* = -0.25; p = 0.02) e l'età al primo consumo di tabacco (b* = 0.22; p = 0.04) (Tabella (Table44).

 

Tabella 4

Regioni multiple con punteggio PUVG come variabile dipendente.

Abbiamo anche effettuato una regressione ascendente step-by-step (R² = 0.367). Tempo trascorso a giocare ai videogiochi in una giornata scolastica (b* = 0.292) e l'età al primo consumo di cannabis (b* = -0.26; p <0.05) e il punteggio su HSI (b* = 0.148), tempo trascorso a giocare ai videogiochi in un giorno senza scuola (b* = 0.191), punteggio su CAST (b* = 0.153) e l'età al primo consumo di tabacco (b* = 0.2; p > 0.05) erano le variabili selezionate con questo metodo.

Allo stesso modo, abbiamo anche eseguito una regressione discendente step-by-step (R² = 0.32). Tempo trascorso a giocare ai videogiochi in una giornata scolastica (b* = 0.446), età al primo consumo di cannabis (b* = -0.18) e punteggio di HSI (b* = 0.173; p <0.05) erano le variabili selezionate con questo metodo.

Pertanto, il tempo trascorso a giocare ai videogiochi in una giornata scolastica e un'età precedente al primo consumo di cannabis aumenta il rischio di avere un PUVG. Queste due variabili sono risultate significative in tutti i modelli di regressione che sono stati testati (regressione, ascendente e discendente).

Prevalenza

Nella nostra popolazione di adolescenti (N = 1423), abbiamo trovato 92.1% di videogiocatori (N = 1289) e 17.7% di videogiocatori con PUVG (N 211 =). L'uso di sostanze (alcol, tabacco e cannabis) in questa popolazione era frequente, che va in accordo con i dati epidemiologici in letteratura (Currie et al., 2010; Spilka et al., 2012a). Tpertanto, 8.3 e 19.8% di adolescenti presentano rispettivamente consumi pericolosi di alcol e di cannabis e 5.2% mostrano una dipendenza da moderata a forte rispetto al fumo di tabacco. Queste percentuali non variano tra i videogiocatori e i giocatori non video.

Videogiochi e consumo di sostanze

I videogiocatori hanno un consumo di alcol significativamente più elevato rispetto ai videogiocatori non video. Questa era l'unica differenza significativa trovata tra questi due gruppi quando si trattava di consumo di sostanze. I nostri risultati sono simili a quelli di McClure and Mears (1986) per il consumo di tabacco, ma in contrasto con i loro risultati sul consumo di alcol. Sembra che l'esposizione al tabacco e alla cannabis attraverso i videogiochi non sia importante quanto l'esposizione all'alcol. In effetti, i videogiocatori avevano le stesse possibilità di aver consumato una di queste tre sostanze rispetto ai giocatori non video. I nostri risultati: (1) vanno contro quelli di Barrientos-Gutiérrez et al. (2012) che mostrano una prima iniziazione al tabagismo tra i giovani esposti ai media; (2) sono coerenti con quelli di Tucker et al. (2013) riguardante una maggiore probabilità di uso di alcol nei giovani videogiocatori.

Inoltre, i nostri risultati (MANOVA) mostrano che esistono almeno due differenze significative tra i videogiocatori e i giocatori non video rispetto al loro punteggio sulla dipendenza da sostanze (alcol, tabacco, cannabis). Tuttavia, non sono state riscontrate differenze significative rispetto all'età al primo consumo per i due gruppi.

Tempo trascorso Riproduzione di videogiochi e consumo di sostanze

Non ci sono state differenze significative nel tempo trascorso a giocare ai videogiochi tra consumatori di alcol, cannabis e non consumatori. Questa volta è stata significativamente più lunga per i fumatori di tabacco rispetto ai non fumatori. Questi risultati sono coerenti con quelli di Raiff et al. (2012). Il tempo trascorso a giocare ai videogiochi (in un giorno con o senza scuola) è correlato positivamente ai punteggi di AUDIT-C, HSI e CAST. Inoltre, i nostri risultati sul consumo di alcol sono: (1) in linea con quelli di Wenzel et al. (2009) chi ha scoperto che l'abuso di alcol aumenta con il tempo passato a giocare ai videogiochi; (2) incoerente con quelli di Armstrong et al. (2010), che ha scoperto che bere alcolici è più frequente tra i giovani che trascorrono più tempo a giocare ai videogiochi.

Va notato che il tempo trascorso a giocare ai videogiochi durante un giorno senza scuola è associato a un'età più precoce di consumo di prima sostanza (alcol, tabacco e cannabis). Questi risultati sono in accordo con quelli di Denniston et al. (2011) chi ha scoperto che un'iniziazione precoce all'alcool (prima di 13) è associata a un uso più frequente di televisione, computer e videogiochi. Inoltre, c'era una correlazione positiva tra il tempo trascorso a giocare ai videogiochi in una giornata scolastica e l'età al primo consumo di cannabis e tabacco. Tuttavia, questa correlazione non può essere estesa all'età al primo consumo di alcol.

PUVG e consumo di sostanze

Precedenti studi si sono concentrati sulla ricerca di un collegamento o una co-occorrenza tra PUVG e uso di sostanze, come menzionato in precedenza. I nostri risultati sono incoerenti con la letteratura (Greenberg et al., 1999; Ream et al., 2011a,b; Walther et al., 2012) poiché il punteggio PUVG non è stato trovato correlato a punteggi di AUDIT-C, HSI o CAST.

L'uso problematico dei videogiochi sembra essere associato a un precedente avvio di sostanze poiché esiste una correlazione negativa significativa tra il punteggio PUVG e l'età al consumo di prima sostanza (alcol, tabacco e cannabis). Quindi, una precedente età di partenza è legata ad un aumentato rischio di PUVG. A nostra conoscenza, questi dati non sono stati analizzati da altri studi.

Inoltre, solo il 36.76% della variabilità del punteggio PUVG è stato spiegato dal nostro modello di regressione che include punteggi di AUDIT-C, HSI, CAST, età al consumo della prima sostanza e tempo trascorso a giocare ai videogiochi (in un giorno con / senza scuola) come variabili indipendenti. L'età al primo consumo di tabacco e di cannabis, il tempo trascorso a giocare ai videogiochi in un giorno a scuola spiegano in modo significativo la varianza. Le due variabili che spiccavano (nonostante il metodo usato per la regressione) erano, il tempo trascorso a giocare ai videogiochi in una giornata scolastica e un'età precedente al primo consumo di cannabis.

Limiti

È da notare che il nostro studio ha alcune limitazioni; partendo dal questionario che misura il PUVG basato sul DSM-IV-TR. Inoltre, il nostro campione era un campione di convenienza: le assunzioni venivano effettuate solo nelle scuole che accettavano volontariamente di partecipare allo studio. I gruppi di videogame rispetto ai giocatori non video e quelli con o senza PUVG non sono abbinati, il che non ci consente di escludere o controllare alcune variabili confondenti, come i risultati accademici. Infatti, secondo alcuni autori (Chiu et al., 2004; Skoric et al., 2009), esiste una correlazione negativa tra PUVG e rendimento scolastico. Potremmo anche menzionare strutture familiari deboli, che potrebbero comportare rischi di dipendenza (INSERM, 2014). Potremmo anche menzionare il genere, dato che i ragazzi tendono a giocare più delle ragazze (INSERM, 2014).

Inoltre, uno studio qualitativo basato sulla valutazione etero ci permetterebbe di affinare i nostri risultati, che ora si basano solo su auto-valutazioni.

Dichiarazione di conflitto di interessi

Il nostro team di ricerca ha ricevuto finanziamenti dagli operatori del settore del gioco d'azzardo (FDJ e PMU) e IREB (Institut de Recherches Scientifiques sur les Boissons- "Istituto per la ricerca scientifica sulle bevande").

1. Allison SE, Von Wahlde L., Shockley T., Gabbard GO (2006). Lo sviluppo del sé nell'era di Internet e giochi fantasy di ruolo. Am. J. Psychiatry 163, 381-385. 10.1176 / appi.ajp.163.3.381 [PubMed] [Croce Ref]
2. American Psychiatric Association. (2000). Manuale diagnostico e statistico dei disturbi mentali, 4th Edn, Revisione del testo, DSM-IV-TR. Washington, DC: American Psychiatric Publishing.
3. American Psychiatric Association. (2013). Manuale diagnostico e statistico dei disturbi mentali, 5th Edn, DSM-5TM. Washington, DC: American Psychiatric Publishing.
4. Armstrong KE, Bush HM, Jones J. (2010). Televisione e video game e la sua associazione con l'uso di sostanze da parte degli studenti delle scuole elementari del Kentucky, 2006. Rep. Sanità pubblica 125, 433-440. [Articolo gratuito di PMC] [PubMed]
5. Barrientos-Gutiérrez T., Barrientos-Gutiérrez I., Reynales-Shigematsu LM, Thrasher JF, Lazcano-Ponce E. (2012). Mirando al mercato degli adolescenti: internet e videogiochi, le nuove strategie dell'industria del tabacco. Salud Publica Mex. 54, 303-314. [PubMed]
6. Bradley KA, DeBenedetti AF, Volk RJ, Williams EC, Frank D., Kivlahan DR (2007). AUDIT-C come breve schermo per abuso di alcool in cure primarie. Alcol. Clin. Exp. Res. 31, 1208-1217. 10.1111 / j.1530-0277.2007.00403.x [PubMed] [Croce Ref]
7. Bush KR, Kivlahan DR, McDonell MB, Fihn SD, Bradley KA (1998). Le domande sul consumo di alcol (AUDIT-C) AUDIT-un test di screening breve efficace per bere problemi. Arco. Stagista. Med. 158, 1789-1795. 10.1001 / archinte.158.16.1789 [PubMed] [Croce Ref]
8. Chiu S.-I., Lee J.-Z., Huang D.-H. (2004). Dipendenza da videogiochi in bambini e adolescenti a Taiwan, Cyberpsychol. Behav. 7, 571-581. 10.1089 / cpb.2004.7.571 [PubMed] [Croce Ref]
9. Chou C., Condron L., Belland JC (2005). Una recensione della ricerca sulla dipendenza da internet. Educ. Psychol. Rev. 17, 363-388 10.1007 / s10648-005-8138-1 [Croce Ref]
10. Currie C., Zanotti C., Morgan A., Currie D., De Looze M., Roberts C., et al. (2010). Determinanti sociali della salute e del benessere tra i giovani: Studio del comportamento di salute nei bambini in età scolare (HBSC): Rapporto internazionale dall'indagine 2009 / 2010. Rapporto n. 6, Copenaghen: politica sanitaria per bambini e adolescenti.
11. Denniston MM, Swahn MH, Hertz MF, Romero LM (2011). Associazioni tra uso dei media elettronici e coinvolgimento nella violenza, alcol e consumo di droga tra gli studenti delle scuole superiori degli Stati Uniti. Ovest. J. Emerg. Med. 12, 310-315. [Articolo gratuito di PMC] [PubMed]
12. Etter JF (2005). Un confronto tra il contenuto, la costruzione e la validità predittiva della scala di dipendenza dalla sigaretta e il test Fagerström per la dipendenza da nicotina. Dipendenza da alcol della droga. 77, 259-268. 10.1016 / j.drugalcdep.2004.08.015 [PubMed] [Croce Ref]
13. Fagerström KO, Heatherton TF, Kozlowski LT (1990). Dipendenza da nicotina e sua valutazione. Gola al naso all'orecchio J. 69, 763-765. [PubMed]
14. Fageström KO (1978). Misurazione del grado di dipendenza fisica dal fumo di tabacco con riferimento all'individualizzazione del trattamento. Dipendente. Behav. 3, 235-241. 10.1016 / 0306-4603 (78) 90024-2 [PubMed] [Croce Ref]
15. Festl R., Scharkow M., Quandt T. (2013). Uso problematico di giochi per computer tra adolescenti, giovani e anziani. Dipendenza 108, 592-599. 10.1111 / add.12016 [PubMed] [Croce Ref]
16. Goodman A. (1990). Dipendenza: definizione e implicazioni. Br. J. Addict. 85, 1403-1408. 10.1111 / j.1360-0443.1990.tb01620.x [PubMed] [Croce Ref]
17. Greenberg JL, Lewis SE, Dodd DK (1999). Breve relazione: dipendenze sovrapposte e autostima tra uomini e donne del college. Dipendente. Behav. 24, 565-571. 10.1016 / S0306-4603 (98) 00080-X [PubMed] [Croce Ref]
18. Greenfield DN, Ceap L. (1999). Caratteristiche psicologiche dell'uso compulsivo di internet: un'analisi preliminare. Cyberpsychol. Behav. 2, 403-412. 10.1089 / cpb.1999.2.403 [PubMed] [Croce Ref]
19. Griffiths M., Wood R. (2000). Fattori di rischio nell'adolescenza: il caso del gioco d'azzardo, del gioco di videogiochi e di Internet. J. Gambl. Perno. 16, 199-225. 10.1023 / A: 1009433014881 [PubMed] [Croce Ref]
20. Gual A., Segura L., Contel M., Heather N., Colom J. (2002). AUDIT-3 e AUDIT-4: efficacia di due brevi forme del test di identificazione dei disturbi da uso di alcol. Alcool alcool. 37, 591-596. 10.1093 / alcalc / 37.6.591 [PubMed] [Croce Ref]
21. Haagsma MC, Pieterse ME, Peters O. (2012). La prevalenza dei videogiocatori problematici nei Paesi Bassi. Cyberpsychol. Behav. Soc. Netw. 15, 162-168. 10.1089 / cyber.2011.0248 [PubMed] [Croce Ref]
22. Hastier N., Quinque K., Bonnel AS, Leménager S., Le Roux P. (2006). Tabac et adolescence: Enquête sur les motivations et les connaissances des effets du tabac. Rev. Mal. Respir. 23, 237-241. 10.1016 / S0761-8425 (06) 71573-X [PubMed] [Croce Ref]
23. Heatherton TF, Kozlowski LT, Frecker RC, Rickert W., Roninson R. (1989). Misurare la pesantezza del fumo: usare il tempo riferito dalla prima sigaretta del giorno e il numero di sigarette fumate al giorno. Br. J. Addict. 84, 791-799. 10.1111 / j.1360-0443.1989.tb03059.x [PubMed] [Croce Ref]
24. Istituto nazionale della salute e della ricerca medica (INSERM). (2014). Esperienza collettiva: Conduiti che danno agli adolescenti: usi, prevenzione e accompagnamento: principaux constats et recommandations. Disponibile a: http://www.google.fr/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=2&ved=0CC0QFjAB&url=http%3A%2F%2Fwww.inserm.fr%2Fcontent%2Fdownload%2F80879%2F609145%2Fversion%2F2%2Ffile%2FConduites-addictives_der.pdf&ei=_VIdVPHrO9G07Qbg9ICQDA&usg=AFQjCNHBONc3PMrtUsVJLfsqKbgyT_8X1Q&bvm=bv.75775273,d.ZGU
25. Re DL, Delfabbro PH, Zwaans T., Kaptsis D. (2013). Caratteristiche cliniche e comorbilità dell'asse I degli adolescenti australiani patologici di Internet e utenti di videogiochi. Aust. Psichiatria NZJ 47, 1058-1067. 10.1177 / 0004867413491159 [PubMed] [Croce Ref]
26. Lane SD, Cherek DR, Pietras CJ, Tcheremissine OV (2004). Effetti dell'alcol sull'assunzione di rischi umani. Psicofarmacologia 172, 68-77. 10.1007 / s00213-003-1628-2 [PubMed] [Croce Ref]
27. Legleye S., Karila L., Beck F., Reynaud M. (2007). Convalida del CAST, una popolazione generale Test di screening sull'abuso di cannabis. J. Subst. Usa 12, 233-242 10.1080 / 14659890701476532 [Croce Ref]
28. Le Heuzey MF, Mouren MC (2012). Addiction aux jeux vidéo: des enfants à risque o un risque pour tous les enfants? Toro. Acad. Natl. Med. 196, 15-23. [PubMed]
29. McClure RF, Mears FG (1986). Videogioco e psicopatologia. Psychol. Rep. 59, 59-62. 10.2466 / pr0.1986.59.1.59 [PubMed] [Croce Ref]
30. Minotte P. (2010). Les usages problématiques d'internet et des jeux vidéo. Synthèse, riguardo la critica e le raccomandazioni, vol. 6. Londra: Les cahiers de l'Institut Wallon pour la Santé Mentale, 1-144.
31. Morahan-Martin J., Schumacher P. (2000). Incidenza e correlazioni di uso patologico di Internet tra studenti universitari. Comput. Ronzio. Behav. 16, 13-29 10.1016 / S0747-5632 (99) 00049-7 [Croce Ref]
32. Ng BD, Wiemer-Hastings P. (2005). Dipendenza da Internet e giochi online. Cyberpsychol. Behav. 8, 110-113. 10.1089 / cpb.2005.8.110 [PubMed] [Croce Ref]
33. Pápay O., Urbán R., Griffiths MD, Nagygyörgy K., Farkas J., Kökönyei G., et al. (2013). Proprietà psicometriche del problematico questionario di gioco online in forma abbreviata e prevalenza di giochi online problematici in un campione nazionale di adolescenti. Cyberpsychol. Behav. Soc. Netw. 16, 340-348. 10.1089 / cyber.2012.0484 [Articolo gratuito di PMC] [PubMed] [Croce Ref]
34. Phillips JG, Ogeil RP (2007). Consumo di alcol e blackjack informatico. J. Gen. Psychol. 134, 333-353. 10.3200 / GENP.134.3.333-354 [PubMed] [Croce Ref]
35. Raiff BR, Jarvis BP, Rapoza D. (2012). Prevalenza dell'uso di videogiochi, fumo di sigarette e accettabilità di un intervento di smettere di fumare basato sui videogiochi tra gli adulti online. Nicotina Tob. Res. 14, 1453-1457. 10.1093 / ntr / nts079 [PubMed] [Croce Ref]
36. Ream GL, Elliott LC, Dunlap E. (2011a). Modelli e motivazioni per l'uso concomitante di videogiochi e sostanze. Int. J. Environ. Res. Salute pubblica 8, 3999-4012. 10.3390 / ijerph8103999 [Articolo gratuito di PMC] [PubMed] [Croce Ref]
37. Ream GL, Elliott LC, Dunlap E. (2011b). Giocare ai videogiochi mentre si usano o si avvertono gli effetti delle sostanze: associazioni con problemi di uso di sostanze. Int. J. Environ. Res. Salute pubblica 8, 3979-3998. 10.3390 / ijerph8103979 [Articolo gratuito di PMC] [PubMed] [Croce Ref]
38. Ricquebourg M., Bernède-Bauduin C., Mété D., Dafreville C., Stojcic I., Vauthier M., et al. (2013). Internet e videogiochi tra studenti della Reunion Island in 2010: usi, abusi, percezioni e fattori associati. Rivedi Epidémiol. Santé Publique 61, 503-512. 10.1016 / j.respe.2013.07.685 [PubMed] [Croce Ref]
39. Sebeyran A. (2008). L'uso pathologique des jeux vidéo: Discussione del concetto di dipendenza da partizione d'une épidémiologique de joueurs français et de cas cliniques. Doctorat en Médecine, Université Paris Descartes, Parigi.
40. Skoric MM, Téo LLC, Néo RL (2009). Bambini e videogiochi: dipendenza, coinvolgimento e rendimento scolastico. Cyberpsychol. Behav. 12, 567-572. 10.1089 / cpb.2009.0079 [PubMed] [Croce Ref]
41. Spilka S., Le Nézet O. (2013). Alcool, tabac et cannabis durant les "années lycée". Tendenze 89.
42. Spilka S., Le Nézet O., Beck F., Ehlinger V., Godeau E. (2012a). Tabac, alcool et cannabis durant les années collège. Tendenze 80, 6.
43. Spilka S., Le Nézet O., Tovar ML (2012b). Les drogues à 17 ans: premiers sur l'enquête ESCAPAD 2011. Tendances 79, 4.
44. Tejeiro SRA, Moran RMB (2002). Misurando il videogioco problematico giocando negli adolescenti. Dipendenza 97, 1601-1606. 10.1046 / j.1360-0443.2002.00218.x [PubMed] [Croce Ref]
45. Tucker JS, Miles JN, D'Amico EJ (2013). Associazioni cross-lag tra esposizione mediatica legata all'uso di sostanze e uso di alcol durante la scuola media. J. Adolesc. Salute 53, 460-464. 10.1016 / j.jadohealth.2013.05.005 [Articolo gratuito di PMC] [PubMed] [Croce Ref]
46. Van Rooij AJ, Kuss DJ, Griffiths MD, Shorter GW, Schoenmakers MT, Van De Mheen D. (2014). La (co-) occorrenza di videogiochi problematici, uso di sostanze e problemi psicosociali negli adolescenti. J. Behav. Dipendente. 3, 157-165. 10.1556 / JBA.3.2014.013 [Articolo gratuito di PMC] [PubMed] [Croce Ref]
47. Varescon I. (2009). Les addictions comportementales: aspetti cliniques e psychopathologiques. Wavre: Mardaga.
48. Walther B., Morgenstern M., Hanewinkel R. (2012). Co-occorrenza di comportamenti di dipendenza: fattori di personalità legati all'uso di sostanze, giochi d'azzardo e giochi per computer. Euro. Dipendente. Res. 18, 167-174. 10.1159 / 000335662 [PubMed] [Croce Ref]
49. Wenzel HG, Bakken IJ, Johansson A., Götestam KG, Øren A. (2009). Eccessivo gioco al computer tra adulti norvegesi: conseguenze riferite dal gioco e associazione con problemi di salute mentale. Psychol. Rep. 105 (Pt 2), 1237-1247. 10.2466 / PR0.105.F.1237-1247 [PubMed] [Croce Ref]
50. Wood RTA, Griffiths MD, Chappell D., Davies MN (2004). Le caratteristiche strutturali dei videogiochi: un'analisi psico-strutturale. Cyberpsychol. Behav. 7, 1-10. 10.1089 / 109493104322820057 [PubMed] [Croce Ref]