Rafforzare le misure per valutare l'utilizzo di giochi digitali problematici / che creano dipendenza nelle impostazioni cliniche e di ricerca (2015)

2.1. Uso di DSM-IV-TR come strumento di base

La maggior parte degli sforzi iniziali per sviluppare strumenti di misurazione per il PDG ha utilizzato criteri che hanno ampiamente adattato o adattato i criteri del DSM-IV-TR per il gioco d'azzardo patologico o la dipendenza generale dalla sostanza [7]. Gli esempi includono il Problem Videogame Playing Scale (PVP) [8], la Game Addiction Scale (GAS) [9], e il Problematic Online Game Use Scale (POGU) [10]. Esamineremo questi criteri in dettaglio qui di seguito. Re, Haagsma, Delfabbro, Gradisar e Griffiths [7] ha fornito una revisione accademica di tali misure ed è istruttivo descrivere le loro conclusioni in modo dettagliato.

King et al. strumenti 18 coperti, i quali utilizzavano criteri del tutto simili a quelli contenuti nelle categorie del DSM-IV-TR per il gioco d'azzardo patologico o la dipendenza da sostanze in generale [11]. King et al. ha concluso che la maggior parte delle misure possiede molteplici qualità positive, come la brevità, la facilità di punteggio, una forte coerenza interna e una forte validità convergente. Inoltre, varie misure sembrano adatte alla raccolta di informazioni importanti per una serie di scopi, come lo sviluppo di database normativi.

King et al. aree di preoccupazione identificate, compresa la copertura incoerente dei criteri diagnostici, punteggi di cut-off diversi (quindi aggravando i problemi che distinguono il vero uso patologico o il confronto tra i tassi negli studi che utilizzano misure di contrasto), la mancanza di una dimensione temporale e la dimensionalità incoerente. Ad esempio, l'analisi fattoriale ha prodotto un'unica dimensione comune per una serie di misure, che sembra rappresentare il PDG, ma due o più dimensioni per altre misure, come l'uso compulsivo, il ritiro e la tolleranza. Gli autori hanno anche fornito suggerimenti per migliorare la misurazione, ad esempio aggiungendo scale temporali e controlli di validità (ad esempio, esaminando se il giocatore o la famiglia del giocatore ritengono che il gioco sia problematico), ottenendo dati da campioni espansi o più rappresentativi e studiando la sensibilità e specificità di vari strumenti. In questo articolo, speriamo di aggiungere agli utili suggerimenti di King et al.

2.2. Pubblicazione di DSM-5 e modifiche nelle categorie e criteri diagnostici

La recensione di King et al. [7] è apparso poco prima di DSM-5 [12] è stato pubblicato e quindi non ha riguardato le revisioni del manuale, in particolare la creazione e l'introduzione della categoria, Disordine di gioco su Internet (IGD), nella sezione "Condizioni per ulteriori studi". In risposta a questa revisione, alcuni ricercatori direttamente ha adottato i criteri DSM-5 per IGD per valutare il gioco digitale problematico. Si può presumere che IGD si applica solo ai giochi online, ma la sezione "Sottotipi" di DSM-5 indica che IGD "potrebbe anche coinvolgere giochi computerizzati non Internet, anche se questi sono stati meno ricercati" [12].

I criteri diagnostici IGD sono abbastanza simili ai vecchi criteri DSM-IV-TR per il gioco d'azzardo patologico e la versione modificata di DSM-5 di questi criteri nella categoria ribattezzata, il disturbo del gioco d'azzardo (GD). Sotto DSM-5, l'unica differenza importante tra IGD e GD si riduce a un singolo criterio diagnostico: IGD non include uno dei criteri diagnostici per GD ("Si affida ad altri per fornire denaro o alleviare situazioni finanziarie disperate causate dal gioco d'azzardo") , e usa piuttosto "Perdita di interessi nei precedenti hobby e intrattenimento a causa e, ad eccezione dei giochi su Internet".

Di recente, Pontes e Griffiths [13] ha pubblicato una breve misura denominata Scala del disordine dei giochi su Internet. Questo questionario utilizza i nove criteri IGD DSM-5 in un formato scala Likert 5-point. Pontes e Griffiths [13] ha studiato un campione di giocatori 1060 e ha indicato che la misura, insieme a IGD, potrebbe fornire un metodo unificato per valutare la dipendenza da videogiochi.

Coloro che usano il DSM-5 potrebbero presumere che IGD includa potenzialmente una serie di attività su Internet, come il disordine del gioco online (perché il poker online potrebbe essere considerato un gioco digitale). Quindi, un chiarimento chiave è in ordine: DSM-5 afferma che IGD non include l'uso di Internet per scopi diversi dai giochi, come l'uso di Internet ricreativo o sociale [12]. Dichiara inoltre che il gioco d'azzardo su Internet non è incluso in IGD [12].

2.3. Ulteriore considerazione dei criteri diagnostici e delle categorie

A questo punto, potrebbe sembrare che questi diversi criteri per i giochi digitali problematici siano molto simili. Dopo tutto, i criteri IGD differiscono minimamente dai criteri DSM per il gioco d'azzardo patologico o il disturbo del gioco d'azzardo. Inoltre, la maggior parte delle alternative, come un noto modello di dipendenza sviluppato da Brown e modificato da Griffiths [14], sembrano sovrapporsi notevolmente con questi altri criteri diagnostici. Di conseguenza, si potrebbe presumere che fintanto che i vari strumenti di valutazione coprano tali criteri, è probabile che tutti misurino la stessa cosa. Potrebbe anche sembrare che i criteri IGD diventino il nuovo metodo preferito per valutare i problemi di gioco digitale, specialmente perché sono stati proposti nell'ultimo DSM. In effetti, alcuni ricercatori [13,15] hanno raccomandato che le misurazioni future siano composte da elementi che rispecchiano al meglio i nove criteri IGD.

Sfortunatamente, la situazione non è probabilmente così semplice, poiché queste misure non sono esenti da alcune caratteristiche limitanti o problematiche. Ad esempio, non è chiaro che tutti i criteri oi costrutti pertinenti del PDG siano stati correttamente acquisiti fino ad oggi, e alcuni dei criteri e dei costrutti che si applicano a GD possono avere un valore limitato o minimo per identificare il PDG e viceversa. Pertanto, è importante rimanere aperti alla modifica dei criteri esistenti o all'adozione di nuovi criteri per PDG e IGD data la rapida evoluzione della tecnologia digitale e le scoperte della ricerca emergenti.

3.1. Necessità di una definizione specifica del problema del gioco

Indipendentemente da come viene chiamato il problema (PDG, IGD o dipendenza da gioco), è necessario stabilire un termine che includa correttamente tutti i tipi di giochi digitali. Riteniamo che i giochi digitali raggiungano questo obiettivo, ma numerosi ricercatori usano il termine videogiochi quando intendono fare riferimento a tutti i tipi di giochi digitali, mentre altri ricercatori usano questo termine quando si riferiscono esclusivamente ai videogiochi (il motivo per cui abbiamo anche usato videogiochi quando cita alcuni ricercatori in questo articolo).

Un'altra considerazione importante per ottenere una definizione concreta di PDG è decidere cosa conta come un gioco digitale. Per un ricercatore con meno esperienza in questo settore, può sembrare una domanda sciocca, ma molti giocatori digitali trascorrono molto tempo a guardare i giochi digitali. Analogamente agli spettatori sportivi professionisti, alcuni giocatori trascorrono più tempo a guardare o parlare dei giochi digitali piuttosto che a giocarci. Questi giocatori possono guardare i propri amici giocare, o possono guardare video di giochi online, dove sono spesso in grado di interagire con giocatori esperti. I giocatori esperti possono anche passare il tempo a guardare video registrati per analizzare il loro gameplay, o utilizzare programmi di chat per comunicare con altri giocatori su giochi diversi. Non è chiaro se la ricerca sui vari strumenti di valutazione 18 che King et al. [7] esaminati hanno tenuto conto di questo tipo di utilizzo del gioco digitale. In caso contrario, è probabile che alcuni intervistati abbiano, e altri no, considerato il tempo speso a guardare i giochi digitali nel rispondere alle domande, poiché alcuni giocatori considererebbero i giochi diversi da quelli di gioco. Cercare di valutare e ridurre queste ambiguità è un obiettivo utile.

La questione del tipo di attività di gioco da contare solleva ulteriori domande. I ricercatori dovrebbero contare sul tempo che i giocatori trascorrono parlando di giochi digitali tra i loro amici in una situazione sociale come il gioco digitale? In caso contrario, sarebbe considerato come tempo di utilizzo del gioco digitale se il giocatore avesse una conversazione su Internet? Perché, o in che modo, l'interazione sociale online dovrebbe essere vista in modo diverso rispetto all'interazione sociale della vita reale? Le implicazioni di queste domande sono molto importanti, in particolare perché i ricercatori e i medici potrebbero non essere d'accordo sulle risposte e la disponibilità di dati scientifici per risolvere le differenze di punto di vista potrebbe essere scarsa. Per il momento, forse tutte queste diverse modalità di coinvolgimento nel gioco digitale dovrebbero essere catturate in qualche modo. Non è chiaro quanto diversi siano gli effetti di guardare o analizzare i giochi digitali, ma iniziare a studiare queste differenze e incorporare le differenze in questionari sarebbe probabilmente vantaggioso.

3.2. Copertura adeguata dei contenuti: contabilità degli effetti positivi

Un fattore che rende PDG un problema particolarmente interessante è i vantaggi che il gioco digitale può produrre [16,17]. Gli esempi includono miglioramenti nei tempi di reazione [18], risoluzione spaziale e elaborazione visiva [19], memoria di lavoro [20], flessibilità cognitiva [21], soluzione strategica dei problemi [22,23] e comportamento prosociale [24]. Anche i PDG, nonostante gli impatti negativi, possono contemporaneamente produrre questi o altri benefici.

Anche se una ragione centrale per valutare il PDG è determinare se i giochi digitali influenzano negativamente la vita di una persona, potrebbe essere un errore ignorare i benefici che potrebbero verificarsi. Non si tratta di criticare le attuali misure per concentrarsi sugli impatti negativi, che spesso sono di interesse e preoccupazione centrale. Detto questo, dovrebbe essere possibile creare questionari che valutino sia i pro e i contro potenziali dei giochi digitali. Un simile questionario sarebbe probabilmente considerato molto più positivo dai giocatori, dato che molti giocatori (indipendentemente dal fatto che il loro uso del gioco digitale sia problematico) sono spesso infastiditi rispondendo a questionari che percepiscono come fortemente negativi nei confronti del gioco. I ricercatori hanno a volte descritto delle sfide nel reclutamento di giocatori per partecipare a studi, e la presenza di elementi positivi sui questionari e l'interesse per potenziali impatti positivi potrebbero andare a una distanza ragionevole aumentando il coinvolgimento e migliorando la rappresentatività dei campioni. Inoltre, la misurazione delle caratteristiche positive e negative potrebbe rivelarsi molto utile negli studi longitudinali che esaminano il crossover da schemi di utilizzo benigni o relativamente benigni a quelli più problematici, o il successivo passaggio dall'uso problematico a quello meno problematico.

Come esempio specifico, la valutazione dei programmi di trattamento potrebbe trarre beneficio dalla misurazione che riguarda non solo gli impatti negativi ma anche gli impatti più positivi e persino positivi. Anche la ponderazione dei pro e dei contro del gioco potrebbe essere particolarmente utile nello sviluppo di piani di trattamento. Se un giocatore sta vivendo effetti positivi e negativi dalle attività di gioco, il trattamento potrebbe comportare innanzitutto la riduzione dell'uso dei giochi a livelli più moderati, in particolare se un giocatore non è disposto a smettere immediatamente di giocare. Idealmente, ridurre i tempi di gioco ridurrebbe o eliminerebbe alcuni degli impatti più negativi del gioco, mentre gli impatti positivi potrebbero continuare. Se il giocatore è un utente estremamente problematico e non è in grado di moderare il suo utilizzo in questo modo, potrebbero essere necessarie ulteriori limitazioni estreme.

Attualmente, sembra mancare un metodo standard per misurare l'impatto positivo del gioco digitale. Nel valutare l'impatto positivo del gioco, i ricercatori hanno generalmente utilizzato misure che non coinvolgono i giochi digitali. Ad esempio, in uno studio che valuta la potenziale influenza di entrambi i videogiochi prosociale e violento, Saleem, Anderson e Gentile [25] ha utilizzato l'elemento 25 Prosocial Tendencies Measure per esaminare se i partecipanti avessero più tendenze prosociali dopo il gioco. Altri ricercatori, come Glass, Maddox e Love [20], hanno utilizzato varie misure neuropsicologiche prima e dopo aver esposto i partecipanti ai giochi digitali per determinare se i giochi hanno portato a miglioramenti cognitivi.

Sulla base di questi precedenti approcci, è possibile fornire alcuni suggerimenti per lo sviluppo di contenuti e argomenti relativi agli oggetti di impatto positivo. Questi includono chiedere ai giocatori o agli intervistati: (a) quanto spesso si impegnano in giochi che implicano molta attività fisica, come Dance Dance Revolution; (b) se si guadagnano da vivere finanziariamente giocando, come ad esempio essere un giocatore professionista o un commentatore di giochi professionali; (c) la frequenza con cui svolgono attività sociali durante il gioco; (d) i diversi tipi di giochi in cui si impegnano (poiché alcuni giochi sembrano avere più pro o più svantaggi di altri giochi); e (f) alcuni dei benefici percepiti dai giocatori di gioco (che potrebbero rivelarsi utili per lo sviluppo di piani di trattamento per i giocatori che necessitano di intervento). Potrebbe anche rivelarsi utile usare una breve misura prosociale (come la Prosocial Tendencies Measure [25]) e una o più brevi misure cognitive che riguardano le aree in cui la ricerca ha dimostrato miglioramenti.

3.3. Contabilità per incurante e casuale risposta

Il valore di una misura di autovalutazione può essere seriamente compromesso quando gli intervistati non riescono a cooperare sufficientemente con le procedure e si impegnano in una risposta disattenta o casuale. Alcuni rispondenti, per esempio, desiderano completare i questionari il più rapidamente possibile, e in molte situazioni l'anonimato della ricerca non crea quasi barriere a risposte incuranti o casuali. Le indagini mostrano che le risposte incerte e casuali ai questionari sono più comuni di quanto si possa supporre, con tassi che a volte raggiungono addirittura il 20% [26,27]. Inoltre, anche una percentuale relativamente piccola di responder negligenti o casuali può avere un impatto sorprendentemente forte sui dati della ricerca e può causare effetti paradossali (ad esempio, non solo impedendo il rilevamento di relazioni vere, ma anche creando associazioni artefatti tra variabili che sono in realtà non correlate [28]).

Fortunatamente si scopre che spesso solo pochi elementi possono raggiungere un alto livello di accuratezza nell'identificazione di risposte casuali e un'accuratezza da moderata a elevata nell'individuazione di risposte disattenti. Un set di articoli così piccolo dovrebbe impiegare quasi tutti gli intervistati per completare un minuto. Inoltre, gli elementi di risposta casuali e incuranti potrebbero mantenere l'efficacia quando applicati o adattati attraverso le misure, o possono essere facilmente modificati per integrarsi nel contenuto dei questionari. Pertanto, un metodo efficace e semplice per migliorare gli attuali strumenti di valutazione del PDG consiste nell'includere alcune domande di risposta incaute o casuali, che consentirebbero ai ricercatori di identificare e rimuovere la maggior parte di questi individui non cooperanti e quindi di attenuare considerevolmente il loro impatto potenzialmente dannoso.

3.4. Norme e gruppi di riferimento migliorati

È spesso difficile interpretare l'esito di una misura se mancano i gruppi normativi o di riferimento appropriati. In questo contesto, per gruppi normativi, ci riferiamo ai membri della popolazione generale che presumibilmente non sono dipendenti o utenti problematici. In alternativa, si potrebbe preferire un gruppo normativo più rigorosamente definito composto da membri della popolazione generale che sono liberi da disturbi psichiatrici. Il termine gruppo di riferimento è più ampio del gruppo normativo e può essere utilizzato per riferirsi a qualsiasi gruppo di confronto che potrebbe essere informativo rispetto al gruppo di interesse (che in questo settore è probabilmente un problema per i giocatori digitali).

Gruppi normativi e gruppi di riferimento spesso forniscono informazioni cruciali, come la frequenza con cui le caratteristiche utilizzate per identificare le persone all'interno di una categoria diagnostica si verificano in altri gruppi. Ad esempio, alcuni criteri proposti per il gioco digitale problematico si riferiscono a tipi di disfunzione che non sono specifici di questa attività (ad esempio, disfunzione scolastica o professionale) ma sono osservati tra una certa percentuale della popolazione generale e forse molti individui con determinati disturbi clinici. La frequenza relativa dell'occorrenza tra questi diversi gruppi fornisce una preziosa guida sull'utilità dei criteri diagnostici proposti, come se e in che modo riescano a distinguere gli individui colpiti dai membri della popolazione generale, o assistere nella diagnosi differenziale. Ad esempio, una caratteristica che è comune tra i videogiocatori problematici ma rara tra la popolazione generale probabilmente ha qualche utilità, ma se queste stesse caratteristiche si verificano più spesso o più spesso tra i vari gruppi clinici possono avere poca o nessuna utilità per la diagnosi differenziale. Ovviamente, determinare se i potenziali segni e indicatori separano gli individui con PDG da quelli senza PDG e quanto accuratamente lo facciano, e se o in quale misura essi aiutino con diagnosi differenziale, può fornire un'assistenza inestimabile agli sforzi clinici e di ricerca. Ad esempio, ricavare punteggi di cutoff efficaci o ottimali richiede tali informazioni.

Come notato nella precedente discussione sul dominio dei contenuti e sui potenziali vantaggi dell'aggiunta di elementi positivi, il reclutamento di giocatori per partecipare a studi ha posto delle sfide. Ad esempio, gli utenti problematici o frequenti possono diffidare dei ricercatori e sospettare un'agenda negativa. Dato il notevole valore dello sviluppo di dati normativi e di gruppi di riferimento di qualità, lo sforzo sembra valer la pena. C'è molto da guadagnare espandendo le basi di dati normative, rendendola una chiara priorità nella progettazione, nello sviluppo e nella selezione delle misure.

3.5. Studi su sensibilità, specificità, previsione positiva e previsione negativa

La sensibilità si riferisce alla frequenza con cui viene rilevato un disturbo presente e specificità all'accuratezza con cui viene identificata l'assenza di disturbo. Entrambe le qualità devono essere studiate perché c'è un inevitabile compromesso tra i due (a meno che un metodo diagnostico sia perfetto). I punteggi di cut-off mal-derivati ​​possono produrre risultati molto impressionanti per la sensibilità ma risultati abissali per specificità e viceversa. Una misura ha un valore limitato o nullo (e ha un marcato potenziale di danno) se identifica quasi sempre un disturbo ma quasi sempre identifica erroneamente gli individui normali come anormali, o se avviene il contrario. Tali risultati sono funzionalmente simili a scartare la misura e identificare la maggior parte di tutti come anormali, o quasi tutti come normali.

Sensibilità e specificità forniscono anche la base per determinare il potere predittivo positivo e il potere predittivo negativo, che regolano le figure per sensibilità e specificità in accordo con il tasso di base per il disturbo nella popolazione di interesse. In questo contesto, la regolazione della sensibilità e della specificità in relazione alle velocità di base consente di determinare quanto spesso un risultato positivo o negativo su un indicatore diagnostico identificherà correttamente il PDG o la mancanza di PDG. I medici e i ricercatori utilizzano le misure di valutazione in condizioni e impostazioni in cui i tassi di base possono variare considerevolmente e quindi riportare non solo la sensibilità e la specificità ma anche il potere predittivo positivo e negativo potrebbero offrire una guida pratica essenziale per lo sviluppo, la valutazione e l'applicazione delle misure PDG.

3.6. Studi che esaminano fattori di rischio e corso

Per le domande relative all'insorgenza, al decorso e alla prognosi, spesso non si sostituisce lo studio longitudinale. Gli studi longitudinali sono raramente facili da condurre, ma questi problemi sono spesso più che compensati dal valore di tale ricerca [29,30], compresa la generazione di informazioni che possono essere difficili o quasi impossibili da catturare attraverso progetti trasversali. L'uso di studi longitudinali per ampliare le conoscenze sull'insorgenza e sul decorso potrebbe fornire un'assistenza sostanziale nel far progredire la comprensione delle vie causali, identificare i fattori che favoriscono la resilienza o aumentare il rischio, determinare se e quando le misure preventive sono giustificate e valutare la necessità dell'intervento terapeutico. Ad esempio, una migliore comprensione dei fattori di rischio e protettivi potrebbe essere particolarmente utile per prevenire il PDG prima che tali difficoltà esercitino un impatto veramente negativo sulla vita di una persona. È per questi motivi che suggeriamo che quando si selezionano o si sviluppano questionari si tenga seriamente in considerazione l'inclusione di elementi che affrontano i potenziali fattori di rischio e protettivi per la PDG, come i fattori di rischio che Rehbein et al. [31] e altri ricercatori [32] hanno scoperto.

Un nuovo fattore di rischio emergente e sempre più diffuso riguarda giochi che consentono ai giocatori di spendere denaro reale durante i giochi per migliorare il gioco oi personaggi di gioco [33]. Sembra probabile che l'impegno con tali giochi si sovrapponga, ma sia distinguibile dal disordine al gioco d'azzardo, e che la quantità di denaro spesa per giocare diventi un buon predittore del PDG. Sebbene questi acquisti possano avere un impatto positivo sul senso di godimento o benessere di un giocatore se usati con moderazione [33], gli acquisti potrebbero rapidamente sfuggire di mano a un giocatore che lotta con il controllo degli impulsi. Coloro che sviluppano strumenti di valutazione potrebbero voler esaminare i soldi reali spesi per acquisti "in-game" come un potenziale predittore (o criteri) di uso problematico. Tuttavia, questo predittore richiederebbe un'analisi critica, in quanto un giocatore con notevoli risorse finanziarie potrebbe spendere molto di più per gli acquisti in-game senza subire conseguenze negative significative rispetto a un giocatore con meno risorse monetarie.

3.7. Studi comparativi

Grazie agli sforzi di ricercatori di talento, sono ora disponibili varie misure con diversi livelli di prove di convalida di supporto. Data la serie di misure, una corretta selezione per gli usi clinici e di ricerca sarebbe di grande aiuto sapendo di più su come si confrontano tra loro. Ad esempio, alcune misure PDG possono superare gli altri nell'identificazione degli utenti problematici, altre possono essere superiori per la pianificazione del trattamento e altre ancora potrebbero essere più adatte a determinati gruppi di età. Per identificare la misura o le misure più efficaci per le applicazioni previste nella ricerca e nei contesti clinici, sono necessari studi comparativi.

3.8. Misure regolate per età, lingua e fattori culturali

Le misure PDG progettate per gli adulti sono state spesso utilizzate con bambini e adolescenti senza esaminare la necessità di modifiche. Inoltre, i fattori linguistici e le differenze culturali possono esercitare un notevole impatto sull'utilità delle misure e sull'estensione della generalizzazione tra i gruppi. Termini e frasi possono avere connotazioni non equivalenti tra culture diverse e la traduzione o l'interpretazione possono inavvertitamente modificare il significato degli elementi di prova. Ad esempio, un vezzeggiativo in una cultura può riflettere l'antipatia in un'altra cultura. Considerazioni culturali e linguistiche sono particolarmente importanti nel settore del gioco digitale data la sua portata e applicabilità a livello internazionale in ampi strati socio-demografici. Di conseguenza, la ricerca interculturale sulle misure sarebbe di grande valore potenziale. Per coloro che potrebbero essere interessati, Hambleton, Merenda e Spielberger [34] fornisce una fonte eccellente sull'adattamento delle misure tra le diverse culture.

3.9. Misurazione del frame temporale, della gravità e del risultato

Le misure PDG che incorporano le dimensioni temporali aumenterebbero il loro valore. Anche una o due domande che riguardano quando qualcuno per la prima volta si è impegnato nel gioco digitale e se, per esempio, il livello di gioco è diminuito, aumentato o è rimasto stabile nell'ultimo anno, fornirebbe qualche indicazione sulla durata e sulla traiettoria dell'uso. Indagare sui modelli di utilizzo nel tempo non può sostituire gli studi longitudinali, ma almeno espande l'istantanea dell'uso su un arco di tempo più lungo. Come notato in precedenza, la ricerca che incorpora modelli temporali può aiutare a identificare fattori di rischio e protettivi, potenziali fattori causali, prevedere il decorso nel tempo e distinguere tra patologia parzialmente o ampiamente indipendente dall'impegno nel gioco digitale e patologia che è accelerata o causata da uso.