BMC Psychiatry. 2016; 16: 132.
Pubblicato online 2016 May 10. doi: 10.1186/s12888-016-0836-3
PMCID: PMC4862221
Astratto
sfondo
L'oggetto 7 Game Addiction Scale (GAS) è utilizzato per schermare l'uso di giochi avvincenti. In entrambi i campioni adulti è necessaria la convalida incrociata e la convalida cross-linguistica in francese e tedesco. L'obiettivo dello studio è valutare la struttura fattoriale delle versioni francese e tedesca del GAS tra gli adulti.
Metodi
Due campioni di uomini dal francese (N = 3318) e tedesco (N = 2665) le aree linguistiche della Svizzera sono state valutate con il GAS, il Major Depression Inventory (MDI), la Brief Sensation Seeking Scale e il Zuckerman-Kuhlman Personality Questionnaire (ZKPQ-50-cc). Sono stati valutati anche per l'uso di cannabis e alcol.
Risultati
La coerenza interna della bilancia era soddisfacente (Cronbach α = 0.85). Una soluzione a fattore singolo è stata trovata in entrambi i campioni. Piccole e positive associazioni sono state trovate tra i punteggi GAS e l'MDI, così come le sottoscale Neuroticism-Anxiety and Aggression-Hostility dello ZKPQ-50-cc. Una piccola associazione negativa è stata trovata con la sottoscala Sociability ZKPQ-50-cc.
Conclusione
Il GAS, nelle sue versioni francese e tedesca, è appropriato per la valutazione della dipendenza da gioco tra gli adulti.
Materiale supplementare elettronico
La versione online di questo articolo (doi: 10.1186 / s12888-016-0836-3) contiene materiale supplementare, disponibile per gli utenti autorizzati.
sfondo
L'espansione di Internet comporta numerosi vantaggi, incluso il suo uso per scopi commerciali, sociali, psicologici, accademici e medici [1-9]. Sono state sollevate serie preoccupazioni, tuttavia, relative a possibili dipendenze da Internet e da Internet [10-15]. In particolare, i giochi online hanno ricevuto attenzione per i loro possibili collegamenti a schemi di utilizzo avvincenti in un sottoinsieme di utenti [16-18]. Numerosi studi hanno riportato importanti associazioni tra Internet o dipendenze di giochi e costrutti o disordini psichiatrici [19], come la depressione [20-22], disturbi d'ansia [22, 23], disturbo dell'attenzione [21, 24], solitudine [25-27], introversione, nevroticismo, impulsività [17, 18, 26, 28-31] e disturbi da abuso di sostanze [32]. L'uso eccessivo di Internet è stato inoltre associato a problemi familiari e sociali [33, 34].
Disordine di gioco su Internet "(IGD) [35] è stato introdotto nella sezione 3 del DSM-5 come condizione che garantisce una maggiore esperienza e ricerca clinica prima che possa essere considerata come inclusione formale. Il DSM-5 suggerisce che IGD può riferirsi all'uso persistente e ricorrente di giochi su Internet associati a situazioni di pericolo o menomazione in un periodo minimo di 12-mese.
È stato comunemente riportato che i sintomi del disturbo da gioco su Internet includono la preoccupazione persistente per il gioco su Internet, la difficoltà a controllare o ridurre il tempo trascorso sui giochi, le conseguenze negative della perdita di controllo (ingannare gli altri, conflitti, isolamento sociale e affaticamento, relazioni o opportunità perse ), perdita di interesse in altre attività, uso del gioco su Internet per sfuggire o alleviare un umore disforico, ritiro e tolleranza [36-38].
Dall'emergere del concetto di dipendenza da Internet [39] e Internet Gaming Disorder, sono state sviluppate numerose misure psicometriche [37, 39-43]. L'7-item Game Addiction Scale (GAS) è una misura così breve. Questa scala è stata sviluppata specificamente da Lemmens et al. valutare il gioco tra gli adolescenti [44] e si è concettualmente basato sui criteri per il gioco d'azzardo patologico nella quarta edizione del DSM (DSM-IV). Ogni articolo sul GAS è preceduto dall'istruzione "Negli ultimi sei mesi, con quale frequenza ..." e viene valutato su una scala Likert a punto 5 (1 = mai, 2 = raramente, 3 = a volte, 4 = spesso e 5 = molto spesso). Lemmens et al. [44] ha suggerito due formati per la valutazione della presenza di dipendenza da gioco: un formato monotetico (tutte le voci con punteggio superiore a 3) e un formato politetico (almeno la metà degli elementi con punteggio 3 o superiore). Ha ipotizzato che il formato monotetico porterebbe a una stima migliore della prevalenza della dipendenza rispetto al formato politetico [44].
Buone correlazioni sono state trovate tra i punteggi GAS e il tempo settimanale trascorso sui giochi. I punteggi erano inoltre correlati con un numero di costrutti associati in precedenza a dipendenze di gioco come la minore soddisfazione di vita, minore competenza sociale, maggiore solitudine e maggiore aggressività [44]. Punteggi più alti di GAS sono stati associati a distorsioni dell'attenzione e più errori nell'inibizione della risposta relativa ai segnali di gioco [45]. I risultati sono in linea con numerosi studi che collegano l'impulsività e la reattività specifica del cue con altri comportamenti di dipendenza [46-48], Dipendenza da Internet [17, 29] o disturbi legati al gioco d'azzardo [49]. Le analisi fattoriali hanno indicato che il GAS era unidimensionale [44, 50]. Rispetto ad altre scale, il GAS ha una migliore copertura dei criteri IGD nel DSM-5 [35] (vedi anche Tabella 1).
Sorprendentemente, le caratteristiche psicometriche della scala non sono state segnalate tra i giovani adulti nonostante l'ampia diffusione di giochi in quella popolazione [16], in particolare tra i giovani maschi [25].
L'obiettivo principale del presente studio era di indagare le proprietà psicometriche del GAS 7-item nei maschi giovani adulti. Un obiettivo secondario dello studio era di eseguire una convalida incrociata di due campioni provenienti da diverse regioni linguistiche in Svizzera, francese e tedesco, e di valutare l'invarianza o la proprietà di equivalenza del GAS tra questi due gruppi linguistici.
Metodi
Partecipanti e procedura
I dati utilizzati in questo studio provengono da uno studio longitudinale progettato per valutare l'uso di sostanze e giochi tra i giovani svizzeri: lo studio di coorte sui fattori di rischio per l'uso di sostanze (C-SURF).
Lo studio in questione, rilasciato dal protocollo di ricerca C-SURF 15 / 07, è stato approvato dal Comitato etico per la ricerca clinica dell'Università di Losanna.
Tutti i partecipanti hanno dato il loro consenso informato scritto per partecipare allo studio.
I partecipanti sono stati reclutati tra agosto 2010 e novembre 2011 in tre dei sei centri di reclutamento dell'esercito nazionale. Uno dei centri si trova a Losanna (area di lingua francese) e gli altri due a Windisch e Mels (area di lingua tedesca). I centri di reclutamento coprono tutti i cantoni svizzeri francofoni e 21 dei 26 cantoni della Svizzera. La coscrizione dell'esercito è obbligatoria in Svizzera, quindi praticamente tutti i giovani dei cantoni corrispondenti che hanno circa 20 anni erano idonei per la partecipazione allo studio C-SURF.
Durante il periodo di reclutamento dello studio, 15,074 uomini si sono riferiti ai centri di reclutamento. Di questi potenziali partecipanti, 1,829 (12.1%) non sono mai stati informati di C-SURF (breve malattia al momento dell'appuntamento, non sono stati informati dello studio da parte del personale militare), o sono stati selezionati a caso in un altro studio in corso, chiamato CH-X [51]. CH-X è un'indagine trasversale ripetuta, che ha un programma fisso e obbligatorio di 90 minuti all'interno delle procedure di reclutamento. Quindi, comunemente la partecipazione a CH-X non ha interferito con le nostre procedure di arruolamento, che hanno avuto luogo prima dell'inizio delle procedure dell'esercito. Tuttavia, in pochi casi i partecipanti erano già andati a compilare i questionari CH-X prima che potessimo informarli del nostro studio. Poiché abbiamo promesso di non interferire con le procedure dell'esercito, non siamo stati in grado di contattare alcuni di loro. Per quanto a nostra conoscenza, non possiamo vedere alcun pregiudizio sistematico che queste poche persone non contattate a causa dei requisiti CH-X potrebbero aver causato. Questi uomini non hanno riferito al personale di ricerca e non hanno potuto essere inclusi. Dei 13,245 (87.9%) uomini che sono stati informati dello studio, 7,563 (57.1%) hanno dato il loro consenso scritto a partecipare. Purtroppo, non abbiamo informazioni sui motivi del mancato consenso. Una ragione potrebbe essere che la firma di una sorta di contratto per uno studio di lunga durata (C-SURF è previsto per un periodo di 10 anni) può scoraggiare alcuni individui. Un confronto tra consenzienti e non consenzienti [52] ha rivelato che i non consenzienti erano più spesso consumatori di sostanze rispetto ai consenzienti, ma le differenze erano spesso non significative e talvolta in direzione opposta (ad esempio, i consenzienti erano più spesso consumatori di alcol rispetto ai non consenzienti). I centri di reclutamento sono stati utilizzati solo per iscrivere i partecipanti; sono stati inviati questionari ad indirizzi privati e la riservatezza è stata assicurata, in particolare per quanto riguarda l'esercito. Un totale finale di 5,990 (79.2%) partecipanti ha completato il questionario di base. Di questo numero, 3,320 erano di lingua francese e 2,670 di lingua tedesca.
Strumenti
Scala di dipendenza da gioco (GAS)
La versione inglese della scala è stata tradotta e tradotta in francese e tedesco. Una dichiarazione introduttiva per le voci di scala ha chiaramente indirizzato i partecipanti a rispondere in relazione al loro utilizzo del gioco: "Ora siamo interessati a sapere quanto tempo hai speso per i giochi. Questo include cybergames su internet o giochi su una console "(file aggiuntivo 1).
In accordo con l'ipotesi di Lemmens et al. [44], quelli che hanno segnato "a volte" o più su tutti e sette gli elementi sono stati definiti come giocatori monotetici ("giochi patologici"), e quelli che hanno segnato "a volte" o più su almeno la metà degli elementi (da quattro a sei su sette) erano definiti come giocatori politetici (giochi eccessivi).
Elevate affidabilità per la scala di dipendenza da gioco con Cronbach alfa di .82 a .87 sono state riportate nello studio di validazione originale [44].
Inventario depressione maggiore (MDI)
L'MDI è stato utilizzato per determinare il livello di depressione nelle ultime due settimane [53, 54]. È un questionario sull'umore self-report. È stata utilizzata una scala a sei punti da "mai" (0) a "tutto il tempo" (5) e il punteggio totale è stato calcolato. La MDI può anche essere utilizzata come strumento diagnostico con algoritmi che portano al DSM-IV o alla classificazione internazionale dei disturbi mentali e comportamentali (ICD-10) di nessuna depressione, depressione da lieve a moderata e depressione grave.
Precedenti studi sull'inventario della depressione maggiore indicano che l'MDI ha una buona affidabilità e coerenza interna (coefficiente alfa di Cronbach: fino a 0.94) oltre a una buona sensibilità, specificità e validità come scala di gravità della depressione unidimensionale con punteggi di cutoff adeguati [53, 55, 56].
Bilancia per ricerca di sensazione breve (BSSS)
Il BSSS [57] è una scala di otto elementi, ogni oggetto segnato su una scala di cinque punti da "fortemente in disaccordo" (1) a "fortemente d'accordo" (5). Il BSSS coinvolge le seguenti dimensioni: avventura, noia, disinibizione e ricerca di esperienze. Il punteggio totale era precedentemente associato al rischio di uso di droghe in un campione di adolescenti [57].
È stata precedentemente riportata un'adeguata coerenza interna del BSSS (coefficiente alfa di Cronbach: 0.74) [57].
Il questionario sulla personalità di Zuckerman-Kuhlman (ZKPQ-50-cc)
ZKPQ-50-cc valuta diversi aspetti della personalità [58]. Tre sottoscale, ciascuna composta da articoli 10, sono state utilizzate per valutare nevroticismo / ansia, socievolezza e aggressività / ostilità. I partecipanti hanno indicato se erano d'accordo o in disaccordo con ogni affermazione. Un punteggio medio è stato calcolato per ciascuna sottoscala. Altri studi hanno mostrato un contributo di nevroticismo / ansia e aggressività / ostilità alla dipendenza da Internet [59]. Lo ZKPQ-50-cc ha mostrato soddisfacenti proprietà psicometriche e interculturali, inclusa un'adeguata affidabilità tra sottoscale e paesi (il coefficiente alfa di Cronbach fino a 0.70) [58].
Questionari sull'uso di sostanze
L'uso di alcol è stato valutato in un arco di tempo di 12-mese (Tabella 2). Di conseguenza, è stata calcolata la frequenza di binge drinking (sei bevande standard o più in una occasione) e di bere giorni durante la settimana (dal lunedì al giovedì). L'età di esordio dell'ubriachezza (primo episodio di ubriachezza) è stata anche valutata secondo il Progetto di indagine scolastica europea su alcol e altre droghe [60]. Il consumo di cannabis è stato valutato chiedendo quanto segue: età di inizio del consumo di cannabis, età del primo "alto" con la cannabis e uso di cannabis e frequenza di utilizzo negli ultimi 12 mesi.
analisi statistiche
In questo studio, abbiamo utilizzato i programmi software SPSS 18.0 e AMOS 19.0 (Analisi di Moment Structures, SPSS Inc., Chicago, IL). Innanzitutto, le statistiche descrittive sono state calcolate per le caratteristiche dei partecipanti. La coerenza interna, cioè la misura in cui gli elementi GAS erano correlati, veniva quindi misurata usando il coefficiente di Cronbach. Streiner e Norman [61] suggerisce che alfa sia sopra 0.70, ma non molto più alto di 0.90.
Successivamente, sono state utilizzate analisi dei fattori esplorativi (EFA) per valutare la stabilità dei fattori della scala come convalidato da Lemmens e al [44]. Il numero di fattori è stato estratto con il test parziale medio (MAP) di Velicer eseguito sulla matrice di correlazione [62]. Questo numero è stato quindi confermato attraverso analisi parallele. Nelle analisi parallele, l'attenzione si concentra sul numero di componenti che rappresentano una maggiore varianza rispetto ai componenti derivati da dati casuali, mentre nel test MAP, l'attenzione si concentra sulle quantità relative di varianza sistematica e non sistematica che rimangono in una matrice di correlazione dopo le estrazioni di un numero crescente di componenti [63].
Sebbene EFA sia più appropriato per i questionari di nuova progettazione, non è raro utilizzarlo anche in un processo di riconvalida quando i dati vengono raccolti da un altro campione o da un'altra popolazione. L'uso di EFA qui era di valutare la stabilità dei fattori nelle due regioni linguistiche, in quanto questo è un prerequisito fondamentale per ulteriori indagini sull'equivalenza dello strumento tra i diversi sottogruppi.
Per la determinazione dell'invarianza multigruppo, abbiamo utilizzato la procedura descritta nella modellazione di equazioni strutturali (SEM) in seguito al lavoro di Jöreskog [64]. Nel test per l'equivalenza di gruppo, è consuetudine utilizzare i modelli di analisi fattoriale di conferma (CFA), un metodo tra la classe generale di SEM. A seconda della domanda di ricerca, la ricerca dell'equivalenza di gruppo può implicare una serie di test eseguiti nel seguente ordine restrittivo: equivalenza configurale, equivalenza di misurazione ed equivalenza strutturale. Il test di invarianza della configurazione si concentra sulla misura in cui il numero di fattori e modelli della loro struttura è simile tra i gruppi. Vale la pena notare, tuttavia, che è necessaria la determinazione di un modello di base appropriato per ciascun gruppo separatamente, da cui deriva il modello di configurazione. D'altra parte, nel test di misurazione e invarianza strutturale, l'interesse si concentra più specificamente sulla misura in cui i parametri nella misurazione e le componenti strutturali del modello sono equivalenti tra i gruppi [65, 66]. Dato che le nostre domande di ricerca riguardano l'equivalenza di misurazione tra i gruppi, le analisi statistiche si focalizzano sull'invarianza e sull'invarianza di carico dei fattori attraverso le due regioni linguistiche.
Valutazione dell'adattamento del modello
La bontà di adattamento dei modelli viene esaminata attraverso vari indici, come descritto di seguito [67].
- Il χ2 al rapporto di gradi di libertà (χ2/ Df). Diversi ricercatori hanno raccomandato l'uso di questo rapporto come misura di adattamento per superare i problemi associati al χ2 statistica di prova. Questi problemi includono, tra gli altri, violazione delle ipotesi, complessità del modello e dipendenza dalla dimensione del campione. Rapporti bassi come 2 sembrano indicare una misura ragionevole.
- L'indice di confronto comparato (CFI). Il CFI va da 0 a 1, con valori più alti che indicano una migliore vestibilità. Una regola empirica è che i valori maggiori di 0.95 possono essere interpretati come un buon adattamento, mentre i valori tra 0.90 e 0.95 sono indicativi di accettabilità rispetto al modello di indipendenza.
- L'errore quadratico medio di approssimazione (RMSEA). Questa è una misura dell'adattamento approssimativo nella popolazione ed è quindi interessata alla discrepanza dovuta all'approssimazione. L'RMSEA è limitato al di sotto di 0. Valori RMSEA inferiori o uguali a 0.05 possono essere considerati un buon adattamento, tra 0.05 e 0.08 un adattamento accettabile e maggiori di 0.8 un adattamento mediocre, mentre i valori> 0.10 non sono accettabili.
Sono state anche esaminate le variazioni delle statistiche sulla bontà di adattamento per rilevare le differenze nei diversi modelli. Una differenza significativa in χ2 i valori tra i modelli annidati indicano che tutti i vincoli di uguaglianza non sono validi per tutti i gruppi.
La rappresentazione grafica degli oggetti GAS misurati su una scala ordinale mostra che l'assunzione di normalità non è sostenibile. Di conseguenza, la stima asintoticamente libera dalla distribuzione anziché la stima della massima verosimiglianza è una buona strategia per accogliere dati non distribuiti normalmente nelle analisi SEM.
Infine, è stata studiata la validità concomitante correlando il punteggio GAS totale con i punteggi del MDI [53]; il BSSS [57]; e il Neuroticism-ansia, socialità e aggressione-ostilità sottoscale del ZKPQ-50-cc [58]. Abbiamo anche esaminato la forza dell'associazione della scala con altre misure relative all'uso di alcool e cannabis. Secondo la regola empirica di Cohen, qualsiasi correlazione maggiore di 0.5 è grande, da 0.5-0.3 è moderata, da 03-0.1 è piccola, e meno di 0.1 è banale [68].
Valori mancanti
I valori mancanti del GAS sono stati gestiti con il metodo dell'imputazione hot deck, in cui ogni valore mancante viene sostituito con una risposta osservata da un'unità simile rispetto alle caratteristiche osservate da entrambi i casi [69]. Nel nostro studio, il BSSS è stato scelto come "variabile del mazzo", in quanto include pochi dati mancanti o mancanti [70]. Abbiamo utilizzato una macro di imputazione hot deck per gli utenti SPSS di T. van der Weegen, che può essere scaricata dal seguente sito Web: http://www.spsstools.net/SampleSyntax.htm.
Considerazioni sulla dimensione del campione
Le dimensioni del campione svolgono un ruolo importante nel fornire stime imparziali dei parametri e informazioni accurate sul modello. Seguendo Bentler e Chou [71], che raccomandava almeno un rapporto 5: 1 di soggetti a variabili per distribuzioni normali ed ellittiche, sembra esserci un consenso generale tra i ricercatori per l'adozione di questo rapporto. Tuttavia, per le variabili categoriali o non normalmente distribuite, come nel caso qui, sono richiesti campioni più grandi rispetto a variabili continue o normalmente distribuite. Si raccomanda un rapporto di almeno 10 soggetti per variabile per questo tipo di distribuzione [72]. Il campione nel presente studio soddisfa questo requisito.
Risultati
Delle 5,990 osservazioni originali registrate inizialmente, mancavano i dati GAS per 42 partecipanti (0.7%). L'uso dell'imputazione di hot deck ha imputato con successo i dati per 35 di loro, lasciando ancora 7 casi incompleti. È stato quindi analizzato un campione finale di 5,983 intervistati (3,318, francofoni e 2,665 di lingua tedesca). L'età media dei partecipanti era di 20.0 anni (DS = 1.2). Di questo campione finale, il 10.6% degli intervistati francesi e l'8.1% dei tedeschi sono stati classificati come utenti politetici, mentre il 2.3% degli intervistati in ciascun gruppo è stato classificato come utenti monotetici. Le caratteristiche di ciascuna regione linguistica sono riportate in Tabella 2.
Comunità francofona
La coerenza interna del GAS era buona, come riflesso dal coefficiente di Cronbach di 0.86. L'EFA del test MAP di Velicer ha suggerito una soluzione a un fattore. Questo risultato è stato confermato con successo da un'analisi parallela. Questo modello a un fattore è stato quindi valutato in CFA con AMOS. Guidati da indici di modificazione e insoliti residui standardizzati che suggerivano la correlazione di sei varianze di errore, abbiamo stabilito un modello ben adattato che mostrava un buon adattamento rispetto al modello di indipendenza (χ2/ df = 2.6, CFI = 0.99, RMSEA = 0.02).
Comunità di lingua tedesca
La coerenza interna della bilancia era soddisfacente (Cronbach α = 0.85). Una soluzione a un fattore è stata trovata in EFA dal Velicer's MAP ed è stata confermata da un'analisi parallela. Lo stesso modello di percorso utilizzato per valutare il gruppo di lingua francese è stato applicato al gruppo di lingua tedesca. Questo modello si comportava in modo più scadente, ma forniva comunque valori accettabili di bontà (χ2/ df = 5.9, CFI = 0.94, RMSEA = 0.04).
Analisi multigruppo
Test per l'equivalenza configurale
Avendo determinato separatamente un modello adatto per ogni gruppo, abbiamo testato l'equivalenza configurale in cui gli stessi parametri sono stati stimati di nuovo in un modello multigruppo. In altre parole, i parametri sono stati stimati per entrambi i gruppi allo stesso tempo. I risultati relativi a questo modello multigroup hanno rivelato a χ2 valore di 91.53 con i gradi di libertà 17. I valori CFI e RMSEA erano 0.97 e 0.02, rispettivamente, fornendo una misura accettabile. Questi valori sono i valori di riferimento rispetto ai quali sono stati confrontati tutti i test successivi per l'invarianza.
Test per l'equivalenza della misurazione fattoriale
Un modello con tutti i carichi (i caricamenti dei fattori per gruppo sono visualizzati in Tabella 3) vincolato per essere uguale attraverso i gruppi è stato adattato. Le statistiche sulla bontà di adattamento relative a questo modello a due gruppi vincolato sono presentate in Tabella 4 (seconda voce). Nel test per l'invarianza di questo modello vincolato, abbiamo confrontato il suo χ2 valore di 114.59 con gradi di libertà 23 con quello per il modello non vincolato (χ2(17) = 91.53). Questo confronto ha prodotto un file χ2 differenza (Δχ2) di 23.06 con gradi di libertà 6, che è statisticamente significativo (p = 0.001). Pertanto, i vincoli di uguaglianza per tutti i caricamenti dei fattori sono stati respinti. Dato il rifiuto dell'invarianza fattoriale completa, si è proceduto a verificare quali fattori di caricamento fossero differenti. Poiché i parametri di caricamento dei fattori sono risultati invarianti tra i gruppi, i vincoli di uguaglianza specificati sono stati mantenuti, cumulativamente, per tutto il resto del processo di verifica dell'invarianza [73]. In primo luogo, il carico dei fattori vincolanti della Tolleranza per essere uguale tra i gruppi ha prodotto risultati non significativi, suggerendo che sono uguali. Ai fini dell'identificazione, il caricamento per l'articolo Salience era già limitato a prendere il valore di 1 in entrambi i gruppi. Successivamente, mantenendo questo vincolo di uguaglianza e aggiungendo il vincolo di uguaglianza per la modifica dell'umore, il risultato era ancora non significativo χ2 valori. Ciò è continuato fino al raggiungimento del Ritiro, dove significativo χ2 i risultati hanno suggerito una non uguaglianza tra i due gruppi. I test sono stati ripetuti per Conflict and Problems, che erano di nuovo non significativi. La procedura dettagliata è mostrata in Tabella 4. Tutte le misure osservate, ad eccezione del Ritiro, sono risultate operanti in modo equivalente per entrambe le regioni linguistiche.
Analisi della correlazione nella comunità francofona
L'analisi di correlazione è stata utilizzata per esplorare la validità concomitante tra GAS e altri costrutti simili. Come mostrato in Tabella 5, l'associazione di GAS con il punteggio totale MDI e con la sottoscala Ansia ZKPQ-50-cc era piccola (ρ = 0.27 e ρ = 0.24, rispettivamente) e l'associazione di GAS con la sottoscala di Sociability ZKPQ-50-cc era piccola e negativo (ρ = -0.20). Le correlazioni con le altre misure di valutazione sono state considerate banali.
Analisi di correlazione nella comunità di lingua tedesca
Come mostrato in Tabella 6, l'associazione di GAS con MDI e con la sottoscala di ansia ZKPQ-50-cc era piccola (ρ = 0.24 e ρ = 0.23). Questa associazione era più piccola con la sottoscala Aggressivity ZKPQ-50-cc (ρ = 0.15) e con la sottoscala Sociability (ρ = - 0.10).
Discussione
Il presente studio è il primo a valutare, a nostra conoscenza, le caratteristiche psicometriche del GAS 7-item tra campioni rappresentativi di uomini adulti di lingua francese e tedesca.
Il risultato principale è che il modello a un fattore del GAS 7-item ha buone proprietà psicometriche e si adatta bene ai dati in entrambi i campioni. I risultati sono in linea con un numero di risultati precedenti [44, 50] e consentire la loro estensione agli adulti. [74, 75].
Inoltre, tutte le misure osservate, ad eccezione del Ritiro, sono risultate operanti in modo equivalente per entrambe le regioni linguistiche. Ciò aumenta la validità linguistica interlinguistica della scala. La debolezza relativa all'elemento correlato al ritiro potrebbe essere dovuta alla mancanza di precisione di questo concetto quando applicato all'uso del gioco [36]. Può anche indicare differenze tra i gruppi nel costrutto sottostante. Questa ipotesi non regge, tuttavia, perché queste differenze non si riflettono nella grandezza dei load factor, i cui valori sono simili (0.65 vs. 0.71). Discrepanze tra la traduzione francese e quella tedesca di questo articolo correlato possono spiegare questa differenza. Tuttavia, dopo aver discusso di questo con individui bilingue, non possiamo trovare grandi discrepanze nel significato delle parole usate. Sebbene questa sia la più grande differenza nei load factor, rimane marginale rispetto alle altre (0.06 in valore assoluto). Quindi, l'unica spiegazione plausibile è che il significato statistico del χ2 le statistiche osservate sono in tutta probabilità indotte dall'ampiezza del campione di quasi individui 6,000.
In concordanza con numerosi studi sul gioco e l'uso di Internet [19, 21, 76], è stata trovata un'associazione tra sintomi depressivi e punteggi GAS. Inoltre, è stata trovata una piccola associazione tra i punteggi GAS e la dimensione Neuroticismo-Ansia e la sottoscala Aggressività-Ostilità dello ZKPQ-50-cc. Queste associazioni sono in linea con i risultati relativi alle dipendenze legate all'uso di sostanze [77, 78] e sono in accordo con altri studi relativi a Internet o alla dipendenza da giochi [59, 79]. Inoltre, come in altri studi [79], è stata trovata un'associazione negativa con la sottoscala di Sociability. Questo sembra essere coerente con i risultati di altri studi che hanno mostrato un'associazione tra solitudine e bassa competenza sociale con dipendenza da gioco [25, 80].
Il presente studio non ha mostrato un'associazione tra i punteggi GAS e la ricerca di sensazioni. Questo risultato contraddice quello di altri studi [81]. Alcuni ricercatori hanno dimostrato che la ricerca di sensazioni è legata all'estroversione [58]. Tuttavia, le dipendenze di giochi e Internet sembrano essere più legate all'introversione che all'estroversione [82], e quindi è plausibile che la ricerca di sensazioni non fosse associata qui ai punteggi GAS. Allo stesso modo, in contraddizione con le conclusioni di numerosi studi precedenti [19, 26, 32, 83], il presente studio non ha mostrato un'associazione con l'uso di alcol o cannabis. Queste associazioni sono state probabilmente mediate dalla specifica attività online preferita e possono differire da un'attività all'altra [84].
Con un totale del 2.3% dei partecipanti classificati come utenti monotetici e un ulteriore 9.5% classificato come utenti politetici (utenti eccessivi), i tassi di prevalenza in questo studio sono paragonabili a quelli riscontrati nello studio GAS iniziale [44] e in numerosi altri studi svizzeri ed europei [85-89]. Leggermente inferiore [90, 91] o cifre di prevalenza più elevate [12, 92] sono stati, tuttavia, riportati in altri studi. Le differenze sono probabilmente una conseguenza delle differenze negli strumenti di valutazione, nella popolazione studiata, nell'uso della classificazione politetica e nei tagli proposti [12].
Lo studio ha una serie di punti di forza, come il reclutamento di un campione rappresentativo di giovani uomini e un alto tasso di risposta. Questo è un possibile vantaggio in considerazione del pregiudizio di auto-selezione descritto negli studi online basati sul reclutamento [93]. Un altro importante punto di forza è l'inclusione di due campioni linguistici diversi e grandi. Tra i punti deboli dello studio vi sono la mancanza di donne nei campioni presenti e la mancanza di una valutazione concomitante delle attività di gioco specifiche dei partecipanti. Ulteriori studi del GAS potrebbero essere necessari per valutare diversi giochi e altri comportamenti relativi a Internet.
Conclusione
Il GAS 7-item sembra essere uno strumento di valutazione interessante. Questa scala, precedentemente utilizzata per i campioni di adolescenti, sembra essere adeguata per i campioni adulti e ha buone proprietà psicometriche nelle sue versioni francese e tedesca.
Approvazione etica e consenso alla partecipazione
Lo studio in questione, emesso dal protocollo di ricerca C-SURF numero 15/07, è stato approvato dal Comitato Etico per la Ricerca Clinica della Scuola di Medicina dell'Università di Losanna. Tutti i partecipanti hanno dato il loro consenso informato scritto a partecipare allo studio.
Consenso per la pubblicazione
Non applicabile.
Disponibilità di dati e materiali
Disponibile su richiesta per l'ultimo autore Gerhard Gmel: [email protected].
Ringraziamenti
Alla fonte di finanziamento.
Finanziamento
Il finanziamento per questo studio è stato fornito dalla Fondazione nazionale svizzera per la scienza (FN 33CSC0-122679 e FN 33CS30-139467).
Abbreviazioni
| BSSS | breve sensazione in cerca di scala |
| CFA | analisi fattoriale di conferma |
| CFI | indice di confronto comparato |
| C-SURF | studio di coorte sui fattori di rischio dell'uso di sostanze |
| DSM-IV | manuale statistico diagnostico dei disturbi mentali, quarta edizione |
| EFA | analisi fattoriale esplorativa |
| GAS | scala della dipendenza da gioco |
| ICD-10 | classificazione internazionale dei disturbi mentali e comportamentali |
| MAP | test parziale medio minimo del velicer |
| MDI | inventario della depressione maggiore |
| RMSEA | errore quadratico medio di approssimazione |
| SEM | modellazione di equazioni strutturali |
| ZKPQ-50-cc | Questionario sulla personalità di Zuckerman-Kuhlman |
File aggiuntivo
File aggiuntivo 1:(73K, docx)
Traduzione della scala di dipendenza dal gioco (DOCX 72 kb)
Le note
Interessi conflittuali
Gli autori dichiarano di non avere interessi in gioco.
Contributi degli autori
GG ha organizzato l'indagine originale e ha dato un contributo sostanziale alla concezione e alla progettazione e all'acquisizione dei dati, YK, GG e DZ parinano la progettazione del presente documento e apportano contributi sostanziali alla concezione dello studio in esame. YK ha redatto il manoscritto. AC ha eseguito l'analisi statistica e redatto il manoscritto. GG, SR, DZ, SA e GT hanno contribuito alla stesura del manoscritto. GG, SR, DZ, SA e GT sono stati coinvolti nella revisione critica del manoscritto per importanti contenti intellettuali. Tutti gli autori sono stati coinvolti nell'interpretazione dei dati, redazione e revisione dell'articolo. Tutti gli autori hanno letto e approvato il manoscritto finale.
Riferimenti
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