インターネットゲーム障害患者における神経連結性の経時的変化:安静時EEGコヒーレンス研究(2018)

フロント精神科 2018 Jun 7; 9:252。 doi:10.3389 / fpsyt.2018.00252。

PMID:29930524

PMCID: PMC5999751

DOI: 10.3389 / fpsyt.2018.00252

ソンヨン公園1、ハイエラリュ1、ジ・ユン・リー1、アルム・チェ1, キム・ダイジン2、キム・ソンニョン3* および チョン・ソクチ1,4*

ねらい:

本研究では、安静時脳波(EEG)コヒーレンス分析を使用して、インターネットゲーム障害(IGD)患者の治療反応に関連する神経接続性を調査しました。

メソッド:

INUMを含む30患者と32健常対照被験者(HC)を含めました。 IGD患者のうち、18は、6か月間の選択的セロトニン再取り込み阻害薬による薬物療法を含む外来治療を完了しました。 安静時脳波コヒーレンスと自己報告アンケートを使用して、治療前後の臨床的および心理的特徴を評価し、一般化された推定式を使用してデータを分析しました。

結果について

HCと比較して、IGD患者はベースラインで右半球のベータおよびガンマ半球内コヒーレンスの増加とデルタ半球内コヒーレンスの増加を示しました。 6ヶ月の外来患者管理の後、IGD患者はベースラインと比較してIGD症状の改善を示しましたが、HCと比較してベータおよびガンマ半球内コヒーレンスの増加を示し続けました。 IGDグループのどのバンドでも、治療前評価と治療後評価の間に有意なEEGコヒーレンスの変化は検出されませんでした。

結論:

これらの発見は、有意に大きい半球内の高速コヒーレンスがIGD患者の重要な神経生理学的特性マーカーであることを示唆しています。

概要

インターネットゲーム障害(IGD)は、インターネットベースのゲームを過度に繰り返し使用するパターンが特徴です(1)。 IGDは、通常の日常生活、学業および仕事のパフォーマンス、および心理的機能に影響を与えるさまざまな否定的な結果のため、注目を集めています(1, 2)。 IGDなどの行動中毒の患者は、衝動性、渇望、有害な行動を制御できないなど、特定の臨床的特徴を共有しています(3, 4)。 最近の研究では、神経イメージングと神経生理学的手法を使用して、衝動性または応答阻害に関連する脳の構造的および機能的変化を調査し、IGDの特性の理解を高めています(57).

いくつかの神経画像研究では、IGD患者の機能不全の接続性を調査しています。 たとえば、Zhang(8)IGDの若年成人の眼窩前頭皮質と後帯状皮質の低変動の振幅がコントロールと比較して減少したことを報告しました。 また、IGD患者は、コントロールと比較して、デフォルトモードおよびエグゼクティブコントロールネットワークで強化された相互作用を示すことも発見しました。 さらに、IGDの患者は、感覚運動脳ネットワークの接続性の増加と、前頭前野の半球間静止状態の機能的接続性の変化を示しました。これには、両側上前頭回、下前頭回、および中前頭回(9, 10)。 これらの調査結果は、IGDの患者が報酬関連の処理、一般的な認知機能、および衝動制御に障害があることを示唆しています。

神経画像研究により、安静状態の活動に関与する脳構造が特定されていますが、脳内の神経ネットワークの時間的ダイナミクスに関する情報は限られています。 脳波(EEG)コヒーレンスは、機能的な脳組織の異常を高い時間分解能で測定するのに役立ちます(11)。 脳波コヒーレンスは、2つの脳領域の位相差の一貫性を測定し、神経集団と皮質の接続性の間の同期を反映します(12)。 2つのEEG電極間のコヒーレンスの増加は、2つの脳領域の機能統合を示唆しますが、コヒーレンスの減少は、2つの神経集団の無関係な活動を反映します(13, 14).

安静時脳波を使用して脳の接続性を調査したいくつかの研究は、インターネット中毒の青年が健康なコントロール(HC)と比較して頭頂部、右頭側部、および後頭部のガンマコヒーレンスの増加を示したことを報告しています(15)。 IGDの患者は、コントロールと比較して、半球内ガンマコヒーレンスの向上も示しました(16)。 さらに、前頭側頭領域内の半球内の接続性の増加は、反復的なオンラインゲームに関連付けられている可能性があります(17)。 これらの一貫した調査結果は、変更されたガンマ相同期が感覚系の過覚醒および異常な興奮系に関連していることを示しています。 ただし、IGD患者の神経接続性の変化が特性マーカーであるか、IGDの重症度に関連する状態マーカーであるかは不明のままです。 EEGコヒーレンスを使用したいくつかの研究では、IGDと同様の脳メカニズムを有する物質使用障害(SUD)を持つ個人の脳の接続性の異常が示されています(7, 18, 19)。 たとえば、長期の禁酒および非禁酒のアルコール依存の参加者は、両側、半球内、および後部脳波コヒーレンスの増加を示しました(18)。 同様に、禁欲的なヘロイン依存者は、HCと比較して左半球内ガンマコヒーレンスの増加を示した(19)。 これらの発見は、長期間の禁欲または治療の後、強化された神経連結性が正規化されず、SUDの内表現型を反映している可能性があることを示唆しています。 したがって、IGD患者の縦断的研究は、IGDの病態生理学を理解し、治療介入を開発するのに役立ちます。

私たちの知る限り、IGD患者の治療後の安静時脳波コヒーレンスの長期的変化を調査した研究はありません。 したがって、IGD患者の治療応答に関連付けられた皮質の接続性を調査して、その根底にあるメカニズムを理解し、IGD患者の位相同期の変化が状態または特性マーカーであるかどうかを解明しました。 以前の調査結果に基づいて(16, 17, 20)、IGDの患者はベースラインでの高速コヒーレンスの増加を示し、外来患者管理の6か月後にIGD症状が改善したとしても、この神経生理学的指標は維持されると仮定しました。

材料と方法

一般

この縦断的研究には、SMG-SNU Boramae Medical Centerおよび韓国ソウルの周辺コミュニティから募集された62〜18歳の38男性参加者が含まれていました。 30人の患者は、精神障害の診断および統計マニュアル、第5版の基準に基づいてIGDに分類され、臨床経験のある精神科医(1)。 4人の参加者がHCを務めました。 本研究には、インターネットゲームを30日XNUMX時間以上および/またはXNUMX週間XNUMX時間以上プレイした患者のみが含まれていました。 さらに、Youngのインターネット中毒テスト(Y-IAT)を使用して、IGD症状の重症度を評価しました(21)。 ベースラインの臨床評価とEEGスキャンがすべての参加者に対して実施されました。 ベースライン評価以来、うつ病または不安症状を併発したIGD患者18人中30人が、平均15.83日量を使用したセロトニン再取り込み阻害剤(SSRI)による薬物療法を継続しました:エスシタロプラム9.17±50.00 mg、フルオキセチン9.17±30.00 mg、またはパロキセチン14.14±6mg。 この研究では、SSRI以外の薬剤は使用していません。 2か月の継続治療の後、彼らは臨床測定とEEG記録を含む追跡評価を完了しました。 主要な治療結果は、治療前から治療後へのIATスコアの変化でした。 80日XNUMX時間未満のインターネットゲームをプレイしたHC参加者は、地域コミュニティから直接募集されました。 参加者の誰も、知的障害、精神病性障害、または神経学的障害の病歴がなく、すべて右利きでした。 推定IQがXNUMX未満の参加者は除外されました。

この研究は、韓国のSMG-SNU Boramae Medical CenterのInstitutional Review Boardによって承認されました。 すべての参加者は、研究に関する情報を受け取った後、書面によるインフォームドコンセントを提供した。

脳波記録

脳波データ収集

EEGの記録とデータ収集手順に関する詳細情報は、以前の研究(16)。 静止状態のEEGは、薄暗い照明のある電気的にシールドされた防音室で10分間(目を閉じた状態で4分間、目を開いた状態で2分間、目を閉じた状態で4分間)記録されました。 参加者はリラックスして体の動きや眠気を避けるように指示されました。 EEG活動は、垂直および水平の眼電図と乳様突起参照電極と組み合わせて、修正されたInternational 64–10システムに基づいて20個の電極から記録されました。 接地チャネルは、FPz電極とFz電極の間に配置されました。 EEG信号は、0.1〜60 Hzのオンラインバンドパスフィルターと0.1〜50 Hzのオフラインバンドパスフィルターを使用して、1,000Hzのサンプリングレートで継続的に記録されました。 電極インピーダンスは5KΩ未満に保たれました。

すべてのEEGデータは、コヒーレンス分析のためにNeuroGuideソフトウェア(NG Deluxe 2.6.1、Applied Neuroscience;米国、フロリダ州セントピーターズバーグ)で分析され、19チャネルの64は、次のようにNeuroGuideモンタージュセットによって駆動されました:FP1、FP2、F7 、F3、Fz、F4、F8、T3、C3、Cz、C4、T4、T5、P3、Pz、P4、T6、O1、およびO2。 EEG記録中のまばたきと動きによるアーチファクトは、自動NG Deluxe 2.6.1システムによって排除され、視覚的に検出されました。

コヒーレンス

コヒーレンス分析法は、Park et al。 (16)。 要約すると、安静時脳波データは、次のパラメーターを使用した高速フーリエ変換アルゴリズムを使用して周波数領域に変換されました。エポック= 2 s、サンプリングレート= 128サンプル/秒(256デジタルタイムポイント)、周波数範囲= 0.5–40 Hz、および漏れを最小限に抑えるコサインテーパーウィンドウを使用した0.5 Hzの解像度。 NG 2.6.1プログラムを使用して、コヒーレンス値を取得しました。 EEGデータの受け入れられたエポックは、デルタ(1–4 Hz)、シータ(4–8 Hz)、アルファ(8–12 Hz)、ベータ(12–25 Hz)、およびガンマ(30–40 Hz)。 さらに、左半球の電極ペアとF3–C3– F3–を使用して、各バンドの半球内コヒーレンスを調べました。右半球のT3、F3–P3、C3–T3、C3–P3、およびT3–P3電極ペア。 半球間コヒーレンスは、電極ペアF4–F4、C4–C4、T4–T4、およびP4–P4の間で計算されました。

心理的評価

ウェクスラーアダルトインテリジェンススケール

Wechsler Adult Intelligence Scaleの韓国語版がすべての参加者に管理され、IQ(2224).

アンケート

すべてのアンケートの韓国語版が検証されました(2528).

ヤングのIAT(Y-IAT)

Y-IATは、インターネット中毒の重症度を測定するために使用されました。 すべての20アイテムは、1から5までの5段階評価で評価されます。 したがって、合計スコアの範囲は20から100(21, 28)。 この研究のクロンバックのアルファは0.97でした。

ベックうつ病インベントリ-II(BDI-II)

うつ症状の重症度を評価するためにBDI-IIが投与されました(26, 29)。 各項目は0から3までの21段階で評価され、0項目すべての合計スコアは63から0.95の範囲になります。この研究のクロンバックのアルファはXNUMXでした。

ベック不安インベントリ(BAI)

BAIには合計21項目が含まれており、不安症状の強度に対処しています(25, 30)。 回答は0段階で評価され、スコアの範囲は3〜0です。63〜21の範囲の合計BAIスコアは、0.94項目すべてを合計することによって得られます。 この研究のクロンバックのアルファはXNUMXでした。

バラット衝動性尺度-11(BIS-11)

衝動性の測定に使用されたBIS-11(27, 31)は、衝動性(注意、運動、および非計画)を測定する30つのサブスケールを含む1項目の自己報告質問票です。 各項目は、4から0.79までのXNUMX段階で評価されます。この研究のクロンバックのアルファはXNUMXでした。

統計分析

ベースラインの人口統計学的および心理学的変数は、独立して分析されました t-テスト、一方、治療前後の心理的変数の違いはペアで分析された t-テスト。 個別の一般化推定方程式(GEE)を使用して、各周波数帯域のEEGデータにおけるグループ効果を評価し、繰り返し測定間の相関を調べました(32, 33)。 脳内および半球間コヒーレンス値は、ベースラインおよび6月の外来患者治療期間の終わりに、それぞれ次の要因を使用してGEEによって分析されました。 、前頭側頭、前頭頭頂部、中央頭側頭、中央頭頂部、および側頭頭頂部)×半球(左右); また、半球間コヒーレンスは、グループ(IGDおよびHC)×領域(前頭、中央、側頭、頭頂)に従って評価されました。 これらの分析では、教育とBDI-II、BAI、およびBIS-11スコアを制御して、グループの違いを特定しました。 すべての統計分析は、SPSS 20.0ソフトウェア(SPSS Inc.、Chicago、IL、USA)を使用して実行されました。

結果

治療前後の人口統計学的および心理的変数

IGDの患者は、年齢やIQに関してHCと違いはありませんでした。 ただし、教育、BDI-II、BAI、およびBIS-11のスコアに2つのグループ間で有意な差が見られました。 IGDおよびHCグループの人口統計学的および心理的特性を表に示します 1。 6か月の治療後、IGD患者はベースラインデータと比較してY-IATスコアが有意に低下しましたが、BDI-II、BAI、またはBIS-11スコアは低下していません(表 2).

テーブル1
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テーブル1。 ベースラインでの研究グループの人口統計学的および心理的特徴。

 
テーブル2
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テーブル2。 インターネットゲーム障害(IGD)患者の治療前後の臨床的特徴の変化。

脳波コヒーレンス

ベースラインEEGコヒーレンスデータ

半球内コヒーレンスのGEEを使用した統計分析は、人口統計学的および心理的変数を調整した後、ベースラインでのベータおよびガンマバンドの重要な主要グループ効果を明らかにしました 3)。 具体的には、IGD [M(平均の標準誤差; SEM)= 48.95(69.463)]の患者は、HC [M(SEM)= 41.68(70.187)]よりも大幅に増加したベータ半球内コヒーレンスを示しました。 IGD患者[M(SEM)= 58.65(111.862)]は、HCよりもガンマバンドのコヒーレンスが有意に高いことを示しました[M(SEM)= 46.03(113.029)]。 さらに、グループ×半球の相互作用効果が明らかになりました。 IGDグループ[M(SEM)= 49.11(68.393)]は、HCグループ[M(SEM)= 42.36(69.106)]と比較して、右半球のデルタ半球内コヒーレンスを大幅に増加させました。 半球間コヒーレンスの分析は、グループの重要な主効果、グループ×領域の相互作用効果、またはグループ×半球相互作用を反映していませんでした。

 
テーブル3
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テーブル3。 治療前後の人口統計学(教育)および心理学(BDI-II、BAI、およびBIS-11のスコア)特性の影響を制御するEEG半球内コヒーレンスへの影響。

治療後のEEGコヒーレンスデータの変化

IGDグループの治療前または治療後のいずれのバンドでも、有意なEEGコヒーレンスの変化は観察されませんでした。 ただし、グループの主な効果は、治療後の評価時にベータとガンマのコヒーレンスで観察されました(表 3 と図 1)。 具体的には、IGD [M(SEM)= 53.66(75.338)]の患者は、HC [M(SEM)= 40.54(77.143)]と比較してベータ半球内コヒーレンスの増加を示しました。 ガンマ帯域の半球内コヒーレンスは、治療後の評価で、IGD [M(SEM)= 61.41(126.700)]の患者でHCs [M(SEM)= 46.51(129.734)]よりも有意に高かった。 さらに、事後分析によると、グループ×領域の相互作用効果はアルファコヒーレンスにありましたが、有意なグループの違いはありませんでした。

 
図1
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図1。 EEGの半球内の主な効果 () ベータ版 (B) 治療前後のガンマコヒーレンス。 *P <0.05。

議論

私たちの知る限り、これはIGD患者の脳波コヒーレンスによって測定された神経接続の縦断的変化を調査する最初の研究です。 IGDの参加者は、ベースラインでのベータおよびガンマバンドの半球内EEGコヒーレンスの増加を示しました。 ただし、IGD患者がIGD症状の有意な改善を示したとしても、これらの異常な位相同期パターンは、6か月間の薬物療法後に正常化されませんでした。 したがって、我々の結果は、安静時のベータとガンマのコヒーレンスの増加がIGD患者の重要な神経生理学的特性マーカーである可能性があることを示しています。

IGDグループは、ベースラインでのHCグループよりも有意に大きい高速半球内コヒーレンスを示しました。 安静時EEGのベータバンド活動は、患者が物質を使用しやすくなると考えられており、脳の興奮-抑制の不均衡による過興奮の電気生理学的マーカーです(34, 35)。 半球内ベータコヒーレンスの増加は、IGDの脆弱性因子に関連しています(17, 36)。 たとえば、Youh et al。 (17) は、MDDのみの患者と比較して、IGDと大うつ病性障害(MDD)の併発患者では、前頭側頭領域のベータコヒーレンスの増加がより一般的であることを示しました。 著者らは、強化されたベータコヒーレンスが過剰なオンラインゲームを反映し、IGD患者の脳領域間の神経同期の変化を示す可能性があることを示唆しました。

治療前のEEGガンマコヒーレンスの増加は、以前の研究と一致しています(16)。 ガンマ活動は一般に、反応抑制や注意リソースの分布など、さまざまな神経機能を反映すると考えられています(3740)。 私たちの研究グループは、ガンマ半球内コヒーレンスの増加が、機能不全のインパルス制御、報酬システム、およびIGD症状の重症度に関連していることを報告しています(16)。 さらに、Choi et al。 (41) 安静時のガンマ活性の増加は、IGD患者の抑制性障害と特性衝動性に関連していると判断しました。 まとめると、これらの知見は、IGD患者における非効率的な神経同期性と機能的結合性を示唆しています。

6ヶ月の外来患者管理の後、IGD患者はベースラインと比較してIGD症状の改善を示しましたが、HCと比較してベータおよびガンマ半球内コヒーレンスの増加を示しました。 SSRIを使用して実施されたいくつかの研究では、薬物療法がIGD症状を軽減すると報告されています(20, 42)。 セロトニンは、うつ病、不安、衝動性に重要な役割を果たすと考えられています(43)。 したがって、SSRIによる治療はIGDの重症度を軽減するのに効果的であると思われます。 ただし、本研究では、6か月のSSRI治療後のベータおよびガンマバンドにおける半球内コヒーレンスの変化の改善は見られませんでした。 これらの発見は、高速周波数コヒーレンスの増加が、状態マーカーではなくIGDの潜在的な特性マーカーと見なされることを示唆しています。

本研究は特定の制限を受けた。 まず、この研究の参加者の数は比較的少なく、男性の参加者のみが含まれていたため、結果の一般化可能性は限られている可能性があります。 第二に、本研究では、よく組織化された治療法ではなく、典型的な外来治療を利用しました。 ただし、この研究では、治療効果ではなくIGD患者の位相同期パターンの変化に焦点を当てました。 したがって、IGD患者の神経生理学的マーカーに対する特定の薬物療法治療の効果を解明するには、追加の研究が必要になります。 第三に、この研究に含まれるIGDの患者はすべて、鬱病または不安の併存症状を有しており、それらは交絡効果を有していた可能性があります。 したがって、心理学的共変量は、これらの併存症状を制御するための最終分析で制御されました。

全体として、本研究では、ベースラインで、IGD患者がHC群と比較して、高速周波数帯域で半球内コヒーレンスが増加していることがわかりました。 ただし、この異常な神経接続性は、6ヶ月の外来治療後も維持され、安静時のベータおよびガンマの一貫性の増加が、IGDの病態生理の神経生物学的マーカーと考えられることを示しています。 本研究は、IGDの基礎となる神経生理学的ネットワークのより良い理解に貢献します。

著者寄稿

J-SCとSKは、研究の設計とコンセプトを実施しました。 SPは分析を実施し、原稿の執筆を主導しました。 J-SCは原稿の執筆を指導および監督しました。 HR、J-YL、AC、およびD-JKは研究の実施に貢献しました。

資金調達

この研究は、韓国国立研究財団(2014M3C7A1062894)によって資金提供されました。

利益相反に関する声明

著者らは、潜在的な利益相反として解釈される可能性がある商業的または金銭的関係がない状態で研究が行われたと宣言しています。

参考文献

1。 協会精神医学会。 精神障害の診断および統計マニュアル(DSM-5®)。 ワシントンDC:American Psychiatric Pub(2013)。

PubMed要約

2。 Kuss DJ、Griffiths MD。 インターネットおよびゲーム中毒:ニューロイメージング研究の体系的な文献レビュー。 脳科学 (2012) 2:347–74。 doi:10.3390 / brainsci2030347

PubMed要約 | CrossRefフルテキスト | Google Scholarの

3。 Grant JE、Potenza MN、Weinstein A、Gorelick DA。 行動中毒の紹介。 アムJドラッグアルコール乱用 (2010) 36:233–241。 土井:10.3109 / 00952990.2010.491884

PubMed要約 | CrossRefフルテキスト | Google Scholarの

4。 ヤウYH、ポテンザMN、ホワイトMA。 問題のあるインターネットは、成人のオンライン調査でメンタルヘルスと衝動抑制を使用しています。 J Behavアディクト。 (2012) 2:72–81。 doi:10.1556 / JBA.1.2012.015

PubMed要約 | CrossRefフルテキスト | Google Scholarの

5。 Fauth-BühlerM、Mann K.インターネットゲーム障害の神経生物学的相関:病的ギャンブルとの類似性。 アディクトビハウ。 (2017) 64:349–356。 doi:10.1016 / j.addbeh.2015.11.004

PubMed要約 | CrossRefフルテキスト | Google Scholarの

6。 Park、B、Han、DH、およびRoh、Sインターネット使用障害に関連する神経生物学的所見。 精神医学Clin Neurosci。 (2017) 71:467–478。 doi:10.1111 / pcn.12422

PubMed要約 | CrossRefフルテキスト | Google Scholarの

7。 ワインスタインAM。 インターネットゲーム障害の脳イメージング研究に関する最新の概要。 フロント精神医学 (2017) 8:185 土井:10.3389 / fpsyt.2017.00185

PubMed要約 | CrossRefフルテキスト | Google Scholarの

8。 Zhang JT、Yao YW、Potenza MN、Xia CC、Lan J、Liu Lなど インターネットゲーム障害に対する渇望行動介入後の安静時の神経活動と変化の変化。 Sci Rep。 (2016) 6:28109。 doi:10.1038 / srep28109

PubMed要約 | CrossRefフルテキスト | Google Scholarの

9。 王Y、Yin Y、Sun Y.-W、Zhou Y、Chen X、Ding WN、他 インターネットゲーム障害のある青年における前頭前葉の半球間の機能的接続性の低下:安静時fMRIを使用した主要な研究。 PLoSのONE (2015)10:e0118733. doi: 10.1371/journal.pone.0118733

PubMed要約 | CrossRefフルテキスト | Google Scholarの

10。 王L、呉L、林X、張Y、周H、Du X、他 インターネットゲーム障害を持つ人々の脳機能ネットワークの変化:安静時fMRIからの証拠。 精神医学Res Neuroimaging (2016) 254:156–163。 doi:10.1016 / j.pscychresns.2016.07.001

PubMed要約 | CrossRefフルテキスト | Google Scholarの

11. Shaw J、O'connor K、OngleyC。脳機能組織の尺度としてのEEG。 Br J精神科 (1977) 130:260–4。 doi:10.1192 / bjp.130.3.260

PubMed要約 | CrossRefフルテキスト

12。 Nunez PL、Srinivasan R.(2006)。 脳の電界:脳波の神経物理学。 ニューヨーク、ニューヨーク:オックスフォード大学出版局。

Google Scholarの

13。 ムリアスM、スワンソンJM、スリニバサンR.脳波の一貫性に反映された健康な子供とADHDの子供の前頭皮質の機能的接続性。 Cerebの皮質 (2007) 17:1788–99。 土井:10.1093 / cercor / bhl089

PubMed要約 | CrossRefフルテキスト | Google Scholarの

14。 サッチャーRW、北DM、バイバーCJ。 脳波のコヒーレンスと位相遅延によって測定される皮質接続の発達。 ハムブレインマップ (2008) 29:1400–15。 土井:10.1002 / hbm.20474

PubMed要約 | CrossRefフルテキスト | Google Scholarの

15。 クォンY、チェS.10代のインターネット依存症の精神生理学的特性:安静時のqEEG研究。 韓国のJヘルスサイコ。 (2015) 20:893–912。 doi:10.17315 / kjhp.2015.20.4.011

CrossRefフルテキスト

16。 Park、SM、Lee、JY、Kim、YJ、Lee、JY、Jung、HY、Sohn、BK、他 インターネットゲーム障害およびアルコール使用障害における神経接続性:安静時脳波コヒーレンス研究。 サイ。 担当者 (2017) 7:1333. doi: 10.1038/s41598-017-01419-7

PubMed要約 | CrossRefフルテキスト | Google Scholarの

17。 Youh J、Hong JS、Han DH、Chung US、Min KJ、Lee YSなど 併存疾患のない大うつ病性障害(MDD)とインターネットゲーム障害と共存するMDDとの間の脳波(EEG)コヒーレンスの比較。 J Korean Med Sci。 (2017) 32:1160–65。 doi:10.3346 / jkms.2017.32.7.1160

PubMed要約 | CrossRefフルテキスト | Google Scholarの

18。 Winterer G、Enoch MA、White K、Saylan M、Coppola R、Goldman D. Acta Psychiatr。 スキャンします。 (2003) 108:51–60. doi: 10.1034/j.1600-0447.2003.00060.x

PubMed要約 | CrossRefフルテキスト | Google Scholarの

19。 フランケンIH、スタムCJ、ヘンドリックスVM、ヴァンデンブリンク、W。 神経心理生物学 (2004) 49:105–110。 土井:10.1159 / 000076419

PubMed要約 | CrossRefフルテキスト | Google Scholarの

20。 キムYJ、リーJY、オーS、パークM、ジョンHY、ソンBKなど 予想される症状の変化とインターネットゲーム障害患者の徐波活動との関連:安静時脳波研究。 医療 (2017) 96:e6178。 doi:10.1097 / MD.0000000000006178

PubMed要約 | CrossRefフルテキスト | Google Scholarの

21 ヤングKS。 インターネット依存症:新しい臨床的疾患の出現 サイバーシチコル (1998) 1:237–244。 doi:10.1089 / cpb.1998.1.237

CrossRefフルテキスト | Google Scholarの

22。 ウェクスラーD. WAIS-R マニュアル: ウェクスラーアダルトインテリジェンススケール改訂。 ニューヨーク、ニューヨーク:Psychological Corporation(1981)。

Google Scholarの

23。 Yeom T、Park Y、Oh K、Lee Y.韓国語版Wechsler成人知能スケール。 ソウル (1992) 4:13-28。

24。 ファンS、キムJ、パークG、チェJ、ホンS. 韓国のウェクスラーアダルトインテリジェンススケール(K-WAIS-IV)。 大eg:韓国心理学(2013)。

25。 Yook、SP、およびKim、ZS韓国版のBeck Anxiety Inventoryの臨床研究:患者と非患者の比較研究。 韓国人Jクリンサイコル。 (1997) 16:185-197。

26。 ソンHM、キムJB、パークYN、バイDS、リーSH、アンHN。 韓国語版のBeck Depression Inventory-II(BDI-II)の信頼性と妥当性に関する研究。 J Korean Soc Biol Ther精神医学 (2008) 14:201–212。 オンラインで利用可能: http://uci.or.kr/G704-001697.2008.14.2.002

27。 ホ・SY、オー・JY、キム・JH Barratt Impulsiveness Scaleの韓国語版、11thバージョン:その信頼性と妥当性。 韓国語J Psychol。 (2012) 31:769–782。 オンラインで利用可能: http://uci.or.kr/G704-001037.2012.31.3.011

28。 Lee K、Lee HK、Gyeong H、Yu B、Song YM、Kim D.大学生の間の韓国語版インターネット中毒テストの信頼性と妥当性。 J Korean Med Sci。 (2013) 28:763–8。 doi:10.3346 / jkms.2013.28.5.763

PubMed要約 | CrossRefフルテキスト | Google Scholarの

29。 ベックAT、ステアRA、ブラウンGK。 ベックうつ病インベントリーII。 サンアントニオ (1996) 78:490-8。

PubMed要約 | Google Scholarの

30。 ベックAT、エプスタインN、ブラウンGK、ステアRA。 臨床不安を測定するためのインベントリ:心理測定特性。 J Clin Psycholに相談する。 (1988) 56:893–7. doi: 10.1037/0022-006X.56.6.893

PubMed要約 | CrossRefフルテキスト | Google Scholarの

31。 パットンJH、スタンフォードMS。 バラットの衝動性尺度の因子構造。 J Clin Psychol。 (1995) 51:768-774。

PubMed要約 | Google Scholarの

32。 Zeger SL、Liang KY、Albert PS。 縦断データのモデル:一般化推定方程式アプローチ。 バイオメトリクス (1988) 44:1049–60。 土井:10.2307 / 2531734

PubMed要約 | CrossRefフルテキスト | Google Scholarの

33。 ヒルベJM 一般化された推定式。 フロリダ州ボカラトン:CRC Press(2003)。

Google Scholarの

34。 Rangaswamy M、Porjesz B、Chorlian DB、Wang K、Jones KA、Bauer LOなど アルコール依存症の脳波におけるベータ力。 バイオル精神医学 (2002) 52:831–842. doi: 10.1016/S0006-3223(02)01362-8

PubMed要約 | CrossRefフルテキスト | Google Scholarの

35。 Begleiter H、Porjesz B.ヒトの脳振動の遺伝学。 Int J Psychophysiol。 (2006) 60:162–171。 doi:10.1016 / j.ijpsycho.2005.12.013

PubMed要約 | CrossRefフルテキスト | Google Scholarの

36。 Park JH、Hong JS、Han DH、Min KJ、Lee YS、Kee BSなど 併存疾患のない注意欠陥多動性障害(ADHD)とインターネットゲーム障害とのADHD併存症を有する青年の間でのQEEGの結果の比較。 J Korean Med Sci。 (2017) 32:514–521。 doi:10.3346 / jkms.2017.32.3.514

PubMed要約 | CrossRefフルテキスト | Google Scholarの

37。 MüllerMM、Gruber T、Keil A.注意と視覚情報処理によるヒトEEGの誘導ガンマバンドアクティビティの変調。 Int J Psychophysiol。 (2000) 38:283–299. doi: 10.1016/S0167-8760(00)00171-9

PubMed要約 | CrossRefフルテキスト | Google Scholarの

38。 Debener S、Herrmann CS、Kranczioch C、Gembris D、Engel AK。 トップダウンの注意処理により、聴覚誘発ガンマバンドアクティビティが強化されます。 神経報告 (2003) 14:683–6. doi: 10.1097/00001756-200304150-00005

PubMed要約 | CrossRefフルテキスト | Google Scholarの

39。 バリーRJ、クラークAR、ハホスM、マッカーシーR、セリコヴィッツM、デュピュイFE。 注意欠陥/多動性障害の子供の安静時脳波ガンマ活性。 Clin Neurophysiol。 (2010) 121:1871–77。 doi:10.1016 / j.clinph.2010.04.022

PubMed要約 | CrossRefフルテキスト | Google Scholarの

40。 ヴァンウィンガーデンM、ヴィンクM、ランケルマJ. V、ペンナーツCM。 眼窩前頭皮質における行動関連の選択的ニューロンの結果に関連する学習に関連したガンマバンド位相ロック。 J Neurosci。 (2010) 30:10025–38. doi: 10.1523/JNEUROSCI.0222-10.2010

PubMed要約 | CrossRefフルテキスト | Google Scholarの

41。 チェJS、パークSM、リーJ、ファンJY、ジョンHY、チェSW、他 インターネット依存症における安静時のベータおよびガンマアクティビティ。 Int J精神生理学 (2013) 89:328–333。 doi:10.1016 / j.ijpsycho.2013.06.007

PubMed要約 | CrossRefフルテキスト | Google Scholarの

42.衝動的強迫性インターネット使用障害の治療におけるDell'OssoB、Hadley S、Allen A、Baker B、Chaplin WF、Hollander E. Escitalopram:非盲検試験とそれに続く二重盲検中止フェーズ。 Jクリニック精神医学 (2008) 69:452–6. doi: 10.4088/JCP.v69n0316

PubMed要約 | CrossRefフルテキスト | Google Scholarの

43。 レッシュKP、メルシュドルフU.衝動性、攻撃性、セロトニン:分子心理生物学的視点。 行動科学法 (2000) 18:581–604. doi: 10.1002/1099-0798(200010)18:5<581::AID-BSL411>3.0.CO;2-L

PubMed要約 | CrossRefフルテキスト | Google Scholarの