- Biomed Res Int. 2014; 2014: 315062.
- Pubblicato online 2014 Jul 14. doi: 10.1155/2014/315062
PMCID: PMC4122146
Susana Jiménez-Murcia, 1, 2, 3,* Fernando Fernández-Aranda, 1, 2, 3 Roser Granero, 2, 4 Mariano Chóliz, 5 Melania La Verde, 6 Eugenio Aguglia, 6 Maria S. Signorelli, 6 Gustavo M. Sá, 7 Neus Aymamí, 1 Mónica Gómez-Peña, 1 Amparo del Pino-Gutiérrez, 1, 8 Laura Moragas, 1 Ana B. Fagundo, 1, 2 Sarah Sauchelli, 1 José A. Fernández-Formoso, 9 ed José M. Menchón 1, 3, 10
Astratto
Obiettivo. Abbiamo studiato la prevalenza dell'uso di videogiochi (VGU) e della dipendenza (VGA) nei pazienti con disturbi del gioco d'azzardo (GD) e li abbiamo confrontati con soggetti con uso non video (non VGU) in relazione al loro comportamento di gioco, psicopatologia e personalità caratteristiche. metodo. Un campione di pazienti 193 GD (121 non-VGU, 43 VGU e 29 VGA) ammessi consecutivamente alla nostra unità di gioco patologico ha partecipato allo studio. Valutazione Finale. Le misure comprendevano il test di dipendenza del videogioco (VDT), la checklist dei sintomi - revisionata da 90 e la revisione dell'inventario dei caratteri e del temperamento, nonché una serie di altri indici GD. Risultati. In GD, la prevalenza osservata di VG (uso o dipendenza) è stata del 37.3% (IC 95%: 30.7% ÷ 44.3), VGU 22.3% (IC 95%: 17.0% ÷ 28.7) e VGA 15% (IC 95%: 10.7% ÷ 20.7). Il contrasto polinomiale ortogonale nella regressione logistica ha mostrato tendenze lineari positive per il livello VG e la gravità GD e altre misure di psicopatologia generale. Dopo la modellazione dell'equazione strutturale, i punteggi totali VG più elevati erano associati all'età più giovane, alla psicopatologia generale e a tratti di personalità specifici, ma non alla gravità della GD. Il sesso e l'età dei pazienti erano coinvolti nei percorsi di mediazione tra i tratti della personalità e la compromissione del VG. Conclusioni. I pazienti con GD con VG sono più giovani e presentano più tratti di personalità disfunzionali e una psicopatologia più generale. La presenza di VG non ha influenzato la gravità di GD.
1. introduzione
La ricerca sul disturbo del gioco d'azzardo (GD) è relativamente nuova. In effetti non è stato fino a 1980 che il manuale diagnostico e statistico dei disturbi mentali, nella sua terza edizione (DSM-III), ha riconosciuto formalmente questo disturbo (allora chiamato gioco d'azzardo patologico) e lo ha incluso nei disturbi del controllo degli impulsi non classificati altrove. Di recente, nel DSM-5 [1], la natura nosologica del disturbo è stata modificata dopo aver esaminato la letteratura esistente e le prove [2]; è stato rinominato come disturbo del gioco d'azzardo (GD) e classificato in una nuova sezione chiamata Disturbi legati a sostanze e dipendenza. Inoltre, il criterio degli atti illegali è stato rimosso, il cut-off per la diagnosi di GD è stato modificato da cinque a quattro criteri ed è stato specificato che i sintomi dovevano essere presenti per un periodo di 12 mesi [3].
Durante la revisione del manuale sono state analizzate tutte le possibili dipendenze non sostanziali, ovvero il gioco d'azzardo patologico, i giochi su Internet, l'uso più generale di Internet, lo shopping, l'esercizio fisico e il lavoro. Infine, solo la GD è stata classificata come una dipendenza da non-sostanza, a causa delle sue somiglianze cliniche, fenomenologia, comorbilità e risposta al trattamento con disturbi da uso di sostanze (SUD) e anche a causa dei suoi fattori neurobiologici condivisi [4, 5].
Tuttavia, il comitato di lavoro del DSM-5 ha deciso di inserire il disturbo del gioco su Internet (IGD) in Unità 3, che include potenziali problemi che richiedono ulteriori indagini. Questa decisione si basava sul numero crescente di studi clinici e di popolazione sul disturbo e sulle sue gravi conseguenze individuali e interpersonali [6]. Inoltre, alcune somiglianze nelle caratteristiche neurobiologiche [7, 8], comorbidità psichiatrica e tratti di personalità (ricerca di sensazioni, impulsività e bassa autostima) sono stati recentemente scoperti tra IGD con SUD e GD [9]. Dato che nella letteratura scientifica dell'IGD è stata utilizzata un'ampia gamma di strumenti e criteri, è stato deciso di stabilire una serie di nove criteri diagnostici, di cui cinque o più devono essere presenti per un periodo di 12 mesi al fine di standardizzare la definizione e diagnosi di IGD [2, 6]. L'inclusione di questa condizione nel DSM-5 avrà indubbiamente un impatto significativo non solo sulla ricerca futura [10] ma anche sugli aspetti più clinici come la destigmatizzazione e miglioramenti nella diagnosi e nel trattamento [11].
Sebbene gli utenti di giochi nei paesi industrializzati tendano a superare 18 [12], pochi studi hanno esplorato IGD nelle popolazioni adulte. La maggior parte di quelli finora eseguiti è stata condotta in Europa [13-16]. Tutti coincidono nell'indicare l'associazione tra l'uso di giochi di ruolo online (MMORPG) massivamente multiplayer e comportamenti problematici o di dipendenza. Le percentuali di prevalenza variano tra 0.2% e 1.3% per uso che causa dipendenza e 3.3% e 4.1% per comportamento problematico [14-16]. Tuttavia, lo studio di Achab et al. [13] in una popolazione adulta, che ha adattato i criteri diagnostici del DSM-IV-TR [17] per i disturbi da dipendenza da sostanze nei MMORPG, ha riportato un tasso di dipendenza alto come 27.5%. La disparità dei risultati può essere dovuta alle differenze negli strumenti di valutazione utilizzati dagli studi o nella popolazione target studiata (come suggerito da King et al. [18]); mentre alcuni studi si sono concentrati su utenti adulti specifici più inclini a sviluppare comportamenti di dipendenza [13], altri si sono concentrati su giovani popolazioni [19, 20]. Tuttavia, diversi autori hanno rilevato fattori specifici comuni a tutti i partecipanti (es. Ritiro, perdita di controllo, alti tassi di tolleranza, problemi sociali e finanziari, problemi con i parenti, oscillazioni dell'umore, ansia, irritabilità, stile di vita sedentario, riduzione del sonno, e l'abbandono di obblighi, responsabilità e attività ricreative) [6, 11, 16, 18].
Altre variabili sociodemografiche e cliniche associate alla IGD adulta erano l'età (la condizione è più comune negli adulti più giovani), l'istruzione superiore, la residenza in aree urbane e la precoce età di insorgenza [13]. Le stesse caratteristiche sono state descritte in GD [21, 22]. Inoltre, entrambi i disturbi sono stati associati a psicopatologia come depressione, ansia e disturbi del controllo degli impulsi [6, 11, 23] e con tratti di personalità disfunzionali come alta impulsività e ricerca di sensazioni, nevroticismo, introversione e ostilità [11, 24, 25].
I pochi studi che hanno confrontato GD con la dipendenza da nuove tecnologie generali [26-29] coincidono nel riportare alti livelli di psicopatologia e tratti disadattivi della personalità in entrambi i disturbi. Tuttavia, la maggior parte di essi non distingue tra IGD e il problema di un uso più generale della rete o della dipendenza da Internet (IA). Tonioni et al. [28] hanno riportato non solo somiglianze in relazione all'associazione di depressione, ansia e funzionamento generale, ma anche differenze nei modelli sociali. Le abilità sociali erano inferiori nel gruppo IA, che presentava una minore accettazione sociale, cooperazione e supporto sociale in generale. Per quanto riguarda i tratti della personalità, entrambi i gruppi hanno ottenuto punteggi bassi sulla dipendenza dalla ricompensa e sull'autodeterminazione e punteggi elevati sull'auto-trascendenza. Tuttavia, Muller et al. [29] hanno identificato il neurotismo più elevato, la più bassa coscienza e l'extraversione nei pazienti con IGD, gli ultimi due sono predittori statistici della condizione. Per Kuss [11], nonostante l'esistenza di fattori di vulnerabilità comuni ai due disturbi come il coinvolgimento di circuiti di ricompensa cerebrale, impulsività, deficit nelle funzioni esecutive e attenzione, c'erano anche differenze cliniche marcate, a parte la preoccupazione e l'uso ossessivo osservati in entrambi.
Sebbene alcuni studi abbiano esplorato differenze e punti in comune tra GD e IGD / VG, pochi hanno analizzato l'uso e l'abuso di VG in GD. Sulla base dei risultati di studi precedenti [28], abbiamo ipotizzato che ci sarebbero più somiglianze rispetto alle differenze tra tre gruppi di pazienti con GD suddivisi in base al livello di utilizzo del videogioco: utenti di giochi non video (non VGU), utenti di videogiochi (VGU) e dipendenti dai videogiochi ( VGA). Tuttavia, ci aspettavamo che il gruppo con GD più VGA mostrasse una più severa psicopatologia e tratti di personalità disfunzionali (cioè, livelli più alti di persistenza, definiti come perseveranza nel comportamento nonostante la frustrazione o l'affaticamento).
Data l'attuale mancanza di studi su campioni clinici, specialmente nelle popolazioni adulte, il presente studio aveva tre obiettivi principali: (1) per valutare l'attuale presenza di sintomi di dipendenza da videogiochi (VGA) in GD, (2) per stabilire se la presenza dei sintomi VGA è associato a una maggiore gravità della sintomatologia GD e della psicopatologia generale, e (3) per valutare se la presenza di più sintomi VGA è associata a specifici caratteri di personalità e personalità nei pazienti con GD.
2. Metodo
2.1. I partecipanti
Un totale di 193 pazienti con GD in cerca di trattamento hanno partecipato allo studio corrente (167 maschi e 26 femmine), rinvii consecutivi per la valutazione e trattamento ambulatoriale presso l'Unità di gioco d'azzardo patologico del Dipartimento di psichiatria presso l'ospedale universitario di Bellvitge, Barcellona, 2013. Tutti i pazienti sono stati diagnosticati secondo i criteri del DSM-IV utilizzando il questionario diagnostico di Stinchfield per il gioco d'azzardo patologico [30, 31], condotto da esperti psicologi e psichiatri. La maggior parte dei pazienti con GD erano giocatori di slot machine (63.7%; N = 123). Secondo il test di dipendenza del videogioco (VDT), i pazienti GD sono stati assegnati a gruppi post hoc a tre: 121 (62.7%) con punteggi VDT totali di 0 al gruppo di utenti di giochi non video (non VGU), 43 (22.3% ) con punteggi VDT totali tra 1 e 19 per il gruppo di utenti di videogiochi (VGU) e 29 (15%) con punteggi VDT totali 20 o superiori al gruppo di video giochi addict (VGA). Erano tutti giocatori di giochi su Internet.
Come mostrato in Tabella 1, l'età media del campione era 42.4 anni (SD = 13.4). La maggior parte dei soggetti sono stati impiegati (51.3%) e 33.2% erano singoli o senza un partner. Il consumo problematico di alcol è stato registrato in 18.1% e abuso di sostanze in 7.3%.
2.2. strumenti
È stata somministrata una batteria di valutazione completa che ha misurato i sintomi GD e VGA, le caratteristiche sociodemografiche, la psicopatologia generale e i tratti della personalità. La batteria comprendeva strumenti applicati a livello internazionale nel campo GD, come la schermata di gioco South Oaks (SOGS) [32, 33] e il questionario diagnostico di Stinchfield per il gioco d'azzardo patologico secondo i criteri del DSM-IV [30, 31]. Una scala in lingua spagnola convalidata dal test di dipendenza da videogioco (Test de Dependencia de Videojuegos-VDT) [34], la checklist dei sintomi revisionata (SCL-90-R) [35], e il temperamento e l'inventario dei personaggi rivisti [36] sono stati utilizzati anche.
2.2.1. South Oaks Gambling Screen (SOGS) [33]
Il SOGS include oggetti 20 che producono un punteggio totale che va da 0 a 20, con valori più alti che indicano una psicopatologia più grave, e un punteggio di cinque o più indicativo probabile gioco patologico (PG-ora ribattezzato "disturbo del gioco d'azzardo" in DSM-5 [3, 37]). Le proprietà psicometriche della versione spagnola del questionario si sono dimostrate soddisfacenti. L'affidabilità test-retest è stata r = 0.98 e la consistenza interna era 0.94 (Cronbach α). Validità convergente rispetto ai criteri del DSM-III-R per il gioco d'azzardo patologico [38] è stato stimato a r = 0.92 [39]. Inoltre, diversi studi su campioni di popolazione sia clinica che generale hanno riportato che il SOGS presenta proprietà psicometriche soddisfacenti come indice di gravità del problema del gioco d'azzardo [40-42].
2.2.2. Questionario diagnostico di Stinchfield per il gioco d'azzardo patologico secondo i criteri del DSM-IV [30, 31]
Questo questionario misura i dieci criteri diagnostici del DSM-IV per PG con articoli 19 [43]. Questa scala ha dimostrato proprietà psicometriche soddisfacenti. La consistenza interna, misurata con l'alfa di Cronbach, ha prodotto valori di α = 0.81 per la popolazione generale e α = 0.77 per un gruppo di trattamento del gioco d'azzardo. La validità convergente è stata stimata con una correlazione con SOGS come r = 0.77 per un campione generale di popolazione e r = 0.75 per un campione di trattamento del gioco d'azzardo. Questa scala è stata adattata per la popolazione spagnola da Jimenez-Murcia, Stinchfield e colleghi [31] e ha dimostrato proprietà psicometriche adeguate. L'alfa di Cronbach nel presente campione era molto buono (α = 0.90).
Test di dipendenza da videogioco (Test de Dependencia de Videojuegos-VDT) [34] è una scala self-report affidabile e valida di 25 item che valuta la dipendenza da videogiochi e la dipendenza da videogiochi. Il test comprende quattro fattori che costituiscono le principali caratteristiche della dipendenza: ritiro, tolleranza, problemi causati da un uso eccessivo e mancanza di controllo. Di questi fattori, come previsto, il ritiro (definito come il disagio derivante dal non essere in grado di giocare ai videogiochi e usare i giochi come mezzo per far fronte a stati emotivi avversi) rappresenta la maggior parte della varianza. Il punteggio totale VDT è un indicatore della dipendenza da videogiochi, con un punteggio limite di 20. La consistenza interna per il punteggio totale VG nel campione era eccellente (alfa = 0.97). Le procedure ROC hanno selezionato 20 come il miglior cut-off per il punteggio grezzo, con una sensibilità di 80.0% e una specificità di 86.7% (area sotto la curva ROC = 0.80, P = 0.024).
2.2.3. Inventario dei temperamenti e dei caratteri rivisto (TCI-R) [36]
Questo è un questionario 240-item con opzioni di risposta Likert 5 point [44]. Misura sette dimensioni della personalità: quattro temperamenti (elusione del danno, ricerca di novità, dipendenza dalla ricompensa e persistenza) e tre caratteri (auto-regia, cooperatività e auto-trascendenza). La versione spagnola dell'inventario ha dimostrato proprietà psicometriche soddisfacenti, che vanno da 0.77 a 0.84 [45, 46].
2.2.4. Elenco di controllo dei sintomi 90-Item-Revised (SCL-90-R) [35]
SCL-90-R misura una vasta gamma di problemi psicologici e sintomi psicopatologici. Il questionario contiene elementi 90 e misura nove dimensioni principali dei sintomi: somatizzazione, ossessivo / compulsivo, sensibilità interpersonale, depressione, ansia, ostilità, ansia fobica, ideazione paranoide e psicotismo. Comprende anche tre indici globali: un indice di gravità globale (GSI), progettato per misurare il disagio psicologico generale; indice di distress sintomatico positivo (PSDI), progettato per valutare l'intensità dei sintomi; e un totale sintomo positivo (PST), che riflette i sintomi auto-riportati. Il GSI può essere utilizzato come riepilogo delle sottoscale. La valutazione della versione riveduta in lingua spagnola ha generato una coerenza interna (coefficiente alfa) di 0.75 [35, 47].
Ulteriori variabili demografiche, cliniche e sociali / familiari legate al gioco d'azzardo sono state valutate utilizzando un colloquio clinico semistrutturato faccia a faccia descritto altrove [48].
2.3. Procedura
In conformità con il protocollo di valutazione della nostra unità e il modello di trattamento pubblicato altrove [48], abbiamo effettuato uno specifico colloquio semistrutturato e un'analisi funzionale di GD. Tutte le informazioni sono state raccolte durante il primo colloquio. Le restanti valutazioni psicometriche di cui sopra sono state somministrate a tutti i soggetti in una seconda sessione. Entrambe le interviste sono state condotte in un lasso di tempo di una settimana da uno psicologo e uno psichiatra (ciascuno con più di 15 anni di esperienza lavorativa in questo campo). I pazienti con GD sono stati assegnati ai tre gruppi VG (non VGU, VGU e VGA) come descritto in Unità 2.1 sopra. Il comitato etico dell'Ospedale universitario di Bellvitge (Barcellona, Spagna) ha approvato lo studio e il consenso informato è stato ottenuto da tutti i partecipanti.
2.4. Analisi statistica
Le analisi sono state eseguite con SPSS20 per Windows. I tre gruppi VG sono stati confrontati mediante regressione logistica per esiti dicotomici e con procedure ANOVA per dati quantitativi. Per entrambi i modelli (regressione logistica e ANOVA), i gruppi VG sono stati inseriti come variabili indipendenti e le variabili che misuravano le misure relative alla GD sono state considerate come criteri. I contrasti polinomiali ortogonali (usati per i fattori indipendenti raggruppati) hanno eseguito un'analisi di tendenza per testare i modelli nei dati, la presenza di tendenze lineari e / o quadratiche (k - 1 = I confronti di ordine 2 sono stati valutati, trend lineari e quadratici, a causa del k = 3 livelli della variabile di raggruppamento). Cohen's d è stato utilizzato per misurare la dimensione dell'effetto per il confronto a coppie tra i gruppi (la dimensione dell'effetto era considerata bassa con |d| <0.50, moderato con |d| > 0.50 e alto con |d| > 0.80).
Correlazioni parziali, aggiustate per sesso ed età dei partecipanti, hanno valutato l'associazione tra il punteggio totale VG (considerato come una variabile dimensionale metrica) e le misure cliniche.
La regressione multipla graduale e la regressione logistica binaria hanno selezionato i migliori predittori dei punteggi VG (per ciascuna scala e per la classificazione binaria basata sul cut-off = 20), considerando come variabili di input sesso, età, condizione lavorativa, stato civile dei partecipanti e profilo della personalità (punteggi TCI-R).
Le ipotesi mediazionali sono state testate tramite modelli di equazioni strutturali (SEM) con STATA13 per Windows. Le statistiche generali sulla bontà di adattamento sono state valutate attraverso χ2 test, l'errore quadratico medio di approssimazione (RMSEA), l'indice di confronto della linea di base (indice di confronto comparato CFI) e la dimensione residua (SMSR residuo quadrato standardizzato). Una vestibilità è stata considerata buona se [49] un risultato non significativo (P > 0.05) è stato raggiunto in χ2 test, se RMSEA era inferiore a .08, se i coefficienti CFI erano superiori a 0.90 e se SRMR era limitato a 0.08. Il livello di equità del livello di equazione e le dimensioni dell'effetto sono state valutate anche attraverso R2 coefficienti per ogni equazione e per il modello globale (questi coefficienti hanno valutato la frazione della varianza spiegata dagli indicatori / indicatori), correlazione multipla (mc) e correlazione multipla di Bentler-Raykov (mc)2) [50]. Questi ultimi due coefficienti riflettono la correlazione di ciascuna variabile dipendente con la previsione lineare del modello (nei modelli non ricorsivi, mc2 è calcolato per evitare il problema di ottenere correlazioni multiple negative incoerenti).
3. Αποτελέσματα
3.1. Variabili sociodemografiche e cliniche e prevalenza di VG
C'erano partecipanti 121 non VGU (62.7%, 95% CI: 55.7% -69.2%), utenti di videogiochi 43 (VGU) (22.3%, 95% CI: 17.0% -28.7%) e dipendenti 29 per videogiochi ( VGA) (15.0%, 95% CI: 10.7% -20.7%). Tabella 1 include i dati descrittivi del campione totale e dei gruppi separati basati sui punteggi grezzi totali del questionario sui videogiochi. Sono emerse differenze statistiche per l'età dei pazienti (con pazienti non VGU più anziani) e l'età di insorgenza del problema GD (con pazienti non VGU che presentavano anche età di insorgenza più anziane).
Non c'erano prove sufficienti per concludere che i punteggi totali medi VDT differissero in base al sesso dei partecipanti, allo stato lavorativo, allo stato civile, all'uso di tabacco e all'uso di sostanze.
3.2. Confronto tra gruppi VG per le misure GD: questionari SOGS e DSM-IV
La parte superiore di Tabella 2 mostra il confronto dei punteggi SOGS (per ogni articolo e per il punteggio totale) tra i gruppi VG. La prevalenza di pazienti che hanno riportato di giocare a slot machine e altri giochi di scommesse era più alta nel gruppo VGA (P = 0.045 e P = 0.022). È stata trovata una tendenza lineare positiva per "carte da gioco" (più alto è il livello VG, maggiore è la prevalenza dei pazienti che riportano questa forma di gioco) e una tendenza quadratica per la prevalenza di altre forme di scommesse (prevalenze 15.4, 5.3 e 31.8 per non VGU, VGU e VGA, risp.). Il punteggio medio SOGS totale ha presentato una tendenza lineare positiva con il livello VG (questo significa che è aumentato da 9.7 per non VGU a 10.1 a VGU e 11.2 a VGA, P = 0.043).
Secondo i risultati del questionario DSM-IV (parte inferiore di Tabella 2), la VGA aveva una prevalenza statisticamente più alta di pazienti che riportavano la presenza del criterio A2 ("deve scommettere più denaro" P = 0.002) e sono state trovate tendenze lineari e quadratiche per questo sintomo. Una tendenza lineare positiva è stata trovata per il criterio A6 ("gioca di nuovo dopo aver perso," P = 0.050) e per i mezzi per i criteri totali del DSM (P = 0.038).
Dimensione dell'effetto misurata da Cohen d ha dimostrato che per i dicotomici item SOGS e i criteri DSM le maggiori differenze erano tra pazienti non VGU e VGA (entro la gamma moderata per confronti di gruppi significativi, eccetto per la voce "altre forme di gioco" e il criterio "deve scommettere" più soldi ") e il più basso tra i pazienti VGU e VGA. Le differenze tra VGA e VGA hanno raggiunto dimensioni di effetto moderate per il punteggio totale SOGS e i criteri totali del DSM, e l'altro confronto a coppie ha raggiunto una dimensione di effetto basso.
3.3. Confronto tra gruppi VG per psicopatologia generale e personalità
Tabella 3 mostra i risultati delle procedure ANOVA confrontando i punteggi medi SCL-90-R e TCI-R tra i tre gruppi VG. Tutte le scale SCL-90-R hanno raggiunto medie significativamente diverse tra i tre gruppi. Le tendenze lineari significative ottenute nei contrasti polinomiali hanno indicato che più alti sono i punteggi VG, maggiore è il punteggio medio SCL-90-R (VGA> VGU> non-VGU). L'ulteriore trend quadratico significativo ha indicato che mentre le differenze medie tra non-VGU e VGU erano basse, le differenze tra VGU e VGA erano alte. Cohen's d misurando la dimensione dell'effetto per i confronti a coppie SCL-90-R e TCI-R ha mostrato che le differenze tra non VGU e VGU erano basse (eccetto per il punteggio di persistenza TCI-R). Le differenze a livello di coppia per il resto delle scale SCL-90-R hanno dimensioni da moderate ad alte. Per i punteggi TCI-R, sono state ottenute differenze moderate per il punteggio di autodiretto per il confronto a coppie tra i pazienti con VGA e gli altri due livelli di VG.
È stata inoltre ottenuta una tendenza lineare positiva per la relazione tra i gruppi VG e il punteggio medio TCI-R per la persistenza e un trend lineare negativo tra i gruppi VG e i punteggi medi TCI-R per l'auto-direzione. Un'ulteriore tendenza quadratica per l'autodirezione di TCI-R ha mostrato di nuovo differenze medie basse tra non VGU e VGU e differenze medie più alte tra VGU e VGA.
3.4. Associazione tra punteggi VG e risultati clinici
Le correlazioni parziali aggiustate per il sesso e l'età dei pazienti con covariate hanno mostrato che i punteggi totali VG erano correlati positivamente con tutti i punteggi SCL-90-R e negativamente con il punteggio di autodirezione TCI-R (Tabella 4). Le dimensioni dell'effetto delle correlazioni erano nell'intervallo moderato.
3.5. Capacità predittiva dei tratti sociodemografici e di personalità dei gruppi VG
La prima regressione lineare graduale inclusa in Tabella 5 contiene il miglior modello predittivo selezionato per il punteggio totale VG, considerando le variabili sociodemografiche e il profilo della personalità misurati tramite il questionario TCI-R come variabili indipendenti. L'unico predittore significativo era il punteggio di autodiretto TCI-R: più basso era il punteggio di autodiretto TCI-R, più alto era il punteggio totale VG.
Il secondo modello in Tabella 5 corrisponde alla regressione logistica binaria stepwise che valuta i migliori predittori (inserendo nel modello lo stesso insieme di variabili indipendenti come nella precedente regressione multipla) di un punteggio superiore a 0 sulla scala totale VG (la variabile dipendente è stata codificata 0 per non- Pazienti VGU e 1 per pazienti VGU e VGA). I risultati hanno mostrato che una maggiore probabilità di VG sopra 0 (VGU e VGA) era associata a più giovane età e alti punteggi di persistenza del TCI-R.
Il terzo modello in Tabella 5 contiene il modello migliore per discriminare un punteggio totale VG sopra 20 (la variabile dipendente è stata codificata 0 per pazienti non VGU e VGU e 1 per pazienti VGA). I risultati hanno mostrato che bassi punteggi di autodiretto TCI-R aumentavano il rischio di VGA.
3.6. Percorsi del livello VG e comportamento GD
Figure 1 mostra il diagramma per la SEM che valuta i percorsi per la gravità del comportamento VG dei risultati (misurata attraverso il punteggio totale VG) e la gravità della GD (punteggio totale SOGS). Tabella 6 include le statistiche per i coefficienti standardizzati di questo modello. Le variabili incluse nel SEM sono state selezionate dai risultati ottenuti nei precedenti modelli di regressione graduale, che identificavano l'età dei pazienti e i punteggi di persistenza e autodirezione TCI-R come i predittori più rilevanti per VG (il sesso era anche incluso come variabile indipendente a causa della sua forte associazione con GD). Le linee tratteggiate indicano collegamenti non significativi. Le variabili selezionate per aggiustare il percorso erano quelle con le associazioni più alte nelle analisi precedenti. Gli indici che misuravano la bontà di adattamento a livello di modello erano adeguati: χ2 = 0.29 (P = 0.589), RMSEA = 0.01, CFI = 1 e SRMR = 0.008. Il generale R2 per il percorso era 0.16.
Il livello VG (misurato dal punteggio totale VG) era alto per i pazienti con bassa auto-regressione al TCI-R e alti punteggi di persistenza del TCI-R. Inoltre, la persistenza del tratto TCI-R ha mediato la relazione tra età e punteggio totale VG: i soggetti più giovani avevano punteggi di persistenza TCI-R più alti e un'associazione positiva è stata trovata tra questo tratto della personalità e il punteggio VG. L'autodirezione del TCI-R ha anche mediato la relazione tra il sesso e il punteggio totale di VG. Gli uomini hanno ottenuto punteggi più alti su questo tratto di personalità, che era associato negativamente al livello di VG.
La gravità della GD (misurata dal punteggio totale SOGS) non era associata al punteggio totale VG, ma era associata a età più giovane, bassi punteggi di autodiretto TCI-R e alti punteggi di persistenza del TCI-R. Anche in questo caso, come nel caso del VG, l'autodirezione del TCI-R ha mediato il percorso tra il sesso e il livello GD e la persistenza del TCI-R ha mediato il percorso tra età e livello GD.
4. Discussione
L'attuale studio ha valutato la prevalenza dei sintomi VG in un campione clinico di pazienti con GD e ha esplorato le differenze tra i gruppi VG (VGU versus VGA). Inoltre, abbiamo valutato le associazioni tra la gravità dei sintomi della VG e la sintomatologia GD, la psicopatologia generale e i tratti della personalità e le variabili cliniche e poi li abbiamo confrontati con i pazienti senza uso di VG (non VGU).
Il risultato principale dello studio è stato che la prevalenza di VGA in un campione clinico consecutivo di individui GD in cerca di trattamento era 15%. Ciò è in accordo con la letteratura, che descrive un'associazione tra la presenza di problemi di gioco e un uso e coinvolgimento più frequente nei videogiochi [51]. Inoltre, i nostri risultati mostrano che la prevalenza dell'uso o della dipendenza da problemi di VG tra i pazienti con GD è superiore rispetto ad altri studi simili, che variavano da 0.6% a 10%, nonostante il nostro campione fosse più vecchio [16, 52]. Tuttavia, i tassi ottenuti nel nostro studio sono coerenti con quelli descritti in una popolazione adulta [13].
La presenza di VG use (VGU e VGA) è stata associata a specifiche variabili cliniche come l'età più giovane, ma non alla sintomatologia GD misurata mediante criteri SOCS o DSM-IV. Rapporti precedenti della letteratura suggeriscono che età e sesso sono forti fattori predittivi di uso problematico o di dipendenza dei videogiochi [13, 20, 51], ma non della gravità della principale GD [51, 52].
La seconda osservazione principale è stata che i pazienti con VGU e VGA presentavano una psicopatologia generale più elevata. Questo è in accordo con la letteratura esistente [28, 53], che riporta un'associazione tra un numero più elevato di sintomi di VG e depressione, ansia e fobia sociale. Questi disturbi emotivi e problemi sociali non solo possono essere conseguenze della dipendenza da videogiochi [16] ma possono anche essere fattori che contribuiscono alla persistenza del disturbo. Infatti, Kuss [11] descrive come la preferenza per le relazioni sociali online, il bisogno di evasione e l'uso di strategie di coping maladattative per affrontare gli stress giornalieri diventino variabili. Allo stesso modo, King e Delfabbro [54] considerare l'uso problematico dei videogiochi da associare ai tentativi di raggiungere l'autostima o ottenere l'accettazione sociale.
Un terzo risultato principale è stato il fatto che i pazienti che hanno fatto un uso eccessivo di VG (sia VGU che VGA) presentavano tratti di personalità più disfunzionali, vale a dire, minore autoindirizzamento e maggiore persistenza. Altri studi hanno anche trovato tratti di personalità specifici come irritabilità / aggressività, impulsività, nevroticismo, solitudine e introversione da associare a VGA [52, 55].
Il presente studio presenta numerose limitazioni metodologiche che devono essere prese in considerazione. In primo luogo, i partecipanti al campione sono rappresentativi solo dei pazienti GD che cercano un trattamento e pertanto i risultati ottenuti potrebbero non essere applicabili a tutti gli individui con GD. Poiché solo gli 7% e gli 12% degli individui GD cercano aiuto per il loro disturbo, un campione comunitario di GD potrebbe dare risultati diversi. In secondo luogo, l'uso di un questionario auto-somministrato standardizzato come procedura di valutazione non consentiva una valutazione approfondita delle specifiche patologie concomitanti di asse I e asse II.
5. conclusioni
Questo studio si aggiunge alla letteratura limitata su VGA nei campioni clinici GD e sviluppa un modello di percorso per descrivere le associazioni tra sintomi VG, caratteristiche cliniche e sociodemografiche, tratti della personalità e psicopatologia generale. Sulla base dei risultati del modello, concludiamo che sia VGU che VGA sono guidati da alti livelli di persistenza e bassi livelli di autoindirizzamento, e che i pazienti tendono ad essere maschi e di età più giovane. Si raccomandano strategie di intervento incentrate sulla formazione di queste caratteristiche della personalità e uno screening sistematico per potenziali VGU / VGA.
Ringraziamenti
Il supporto finanziario parziale è stato ricevuto da Ministerio de Economía y Competitividad (PSI2011-28349) e AGAUR (2009SGR1554). CIBER Fisiopatología de la Obesidad y Nutrición (CIBERobn) e CIBER Salud Mental (CIBERsam) sono entrambe iniziative di ISCIII.
Conflitto d'interessi
Gli autori dichiarano che non vi è alcun conflitto di interessi in merito alla pubblicazione di questo documento.
Riferimenti
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