YBOP 코멘트 : 연구원들은 세계 보건 기구의 ICD-11 게임 장애 기준에 따라 새로운 평가 도구를 만들고 테스트했습니다. 여러 특정 인터넷 사용 장애(온라인 행동 중독)를 평가하도록 설계되었습니다. "포르노 사용 장애"를 포함합니다.
ICD-11에 게임 장애가 포함되면서 이 비교적 새로운 장애에 대한 진단 기준이 도입되었습니다. 이러한 기준은 ICD-11에서 다음과 같은 중독 행동으로 인한 기타 장애로 분류될 수 있는 다른 잠재적인 특정 인터넷 사용 장애에도 적용될 수 있습니다. 온라인 구매-쇼핑 장애, 온라인 음란물 사용 장애, 소셜 네트워크 사용 장애 및 온라인 도박 장애. [강조 추가됨]
ICD-11은 많은 사람들이 문제가 있는 음란물 사용이 주요 행동 증상이라고 가정하는 강박 성 행동 장애(CSBD)를 충동 조절 장애로 나열합니다. 강박적 구매 장애는 '기타 특정 충동 조절 장애'(6C7Y) 범주 아래에 예로 나열되지만 온라인 변종과 오프라인 변종을 구분하지 않습니다. 이러한 구별은 강박적 구매를 측정하는 가장 널리 사용되는 설문지에서도 이루어지지 않습니다(마라즈 외, 2015; 뮐러, 미첼, 보겔, 드 즈완, 2017). 소셜 네트워크 사용 장애는 ICD-11에서 아직 고려되지 않았습니다. 그러나 세 가지 장애가 각각 중독 행동으로 분류된다는 증거 기반 주장이 있습니다. (Brand 외., 2020; Gola et al., 2017; 뮐러 (Müller) 등, 2019; Stark et al., 2018; Wegmann, Müller, Ostendorf, & Brand, 2018). [강조 추가됨]
추상
배경 및 목적
ICD-11에 게임 장애가 포함되면서 이 비교적 새로운 장애에 대한 진단 기준이 도입되었습니다. 이러한 기준은 ICD-11에서 온라인 구매 쇼핑 장애, 온라인 포르노 사용 장애, 소셜 네트워크 사용과 같은 중독 행동으로 인한 기타 장애로 분류될 수 있는 다른 잠재적인 특정 인터넷 사용 장애에도 적용될 수 있습니다. 장애 및 온라인 도박 장애. 기존 도구의 이질성으로 인해 우리는 게임 장애에 대한 ICD-11 기준에 따라 주요 유형의 (잠재적) 특정 인터넷 사용 장애에 대한 일관되고 경제적인 측정을 개발하는 것을 목표로 했습니다.
행동 양식
특정 인터넷 사용 장애에 대한 새로운 11개 항목 평가(ACSID-11)는 WHO의 ASSIST 원칙에 따라 동일한 항목 세트로 11가지 행동 중독을 측정합니다. ACSID-XNUMX은 활성 인터넷 사용자(N = 985) 정신 건강을 위한 10개 항목 인터넷 게임 장애 테스트(IGDT-11) 및 스크리너의 적응과 함께. 우리는 확인적 요인 분석을 사용하여 ACSID-XNUMX의 요인 구조를 분석했습니다.
결과
가정된 11요인 구조가 확인되었고 10차원 솔루션보다 우수했습니다. 이것은 게임 장애 및 기타 특정 인터넷 사용 장애에 적용되었습니다. ACSID-XNUMX 점수는 IGDT-XNUMX 및 심리적 고통의 척도와 상관관계가 있습니다.
토론 및 결론
ACSID-11은 게임 장애에 대한 ICD-11 진단 기준을 기반으로 한 (잠재적인) 특정 인터넷 사용 장애의 일관된 평가에 적합한 것으로 보입니다. ACSID-11은 동일한 항목으로 다양한 행동 중독을 연구하고 비교 가능성을 향상시키는 데 유용하고 경제적인 도구가 될 수 있습니다.
개요
인터넷의 배포와 쉬운 액세스는 온라인 서비스를 특히 매력적으로 만들고 많은 이점을 제공합니다. 대부분의 사람들이 누릴 수 있는 이점 외에도 온라인 행동은 일부 개인(예: 킹 & 포텐자, 2019; 영, 2004). 특히 게임은 점점 더 공중 보건 문제가 되고 있습니다(파우스트 & 프로차스카, 2018; Rumpf et al., 2018). 정신 장애 진단 및 통계 편람(DSM-5; 미국 정신과 학회, 2013) 추가 연구의 조건으로 게임 장애는 이제 국제 질병 분류(ICD-6)의 51번째 개정판에서 공식 진단(11C11)으로 포함되었습니다. 세계 보건기구, 2018). 이는 디지털 기술의 유해한 사용(Billieux, Stein, Castro-Calvo, Higushi, & King, 2021). 게임 장애의 전 세계 유병률은 3.05%로 추정되며 이는 약물 사용 장애 또는 강박 장애와 같은 다른 정신 장애와 비슷합니다(Stevens, Dorstyn, Delfabbro, & King, 2021). 그러나 유병률 추정치는 사용된 선별 도구에 따라 크게 다릅니다(Stevens et al., 2021). 현재 악기의 풍경은 다양합니다. 대부분의 측정은 인터넷 게임 장애에 대한 DSM-5 기준을 기반으로 하며 어느 것도 명확하게 선호되는 것 같지 않습니다(King et al., 2020). 문제가 있는 온라인 음란물, 소셜 네트워크 또는 온라인 쇼핑의 사용과 같은 인터넷상의 다른 잠재적인 중독성 행동에도 유사하게 적용됩니다. 이러한 문제가 있는 온라인 행동은 게임 장애(Burleigh, Griffiths, Sumich, Stavropoulos, & Kuss, 2019; 뮐러 (Müller) 등, 2021) 그러나 자체 엔터티일 수도 있습니다. I-PACE(Interaction of Person-Affect-Cognition-Execution) 모델(브랜드, Young, Laier, Wölfling, & Potenza, 2016; Brand 외., 2019) 유사한 심리적 과정이 다양한 유형의 (온라인) 중독 행동의 기초가 된다고 가정합니다. 가정은 중독성 장애 사이의 공통점을 설명하는 데 사용할 수 있는 이전 접근 방식과 일치합니다(예: 신경심리학적 메커니즘).Bechara, 2005; Robinson & Berridge, 1993 년), 유전적 측면(블룸 (Blum) 등, 2000) 또는 공통 구성요소(그리피스, 2005). 그러나 동일한 기준에 기반한 (잠재적인) 특정 인터넷 사용 장애에 대한 종합적인 선별 도구는 현재 존재하지 않습니다. 중독 행동으로 인한 다양한 유형의 장애에 대한 균일한 선별은 공통점과 차이점을 보다 유효하게 결정하는 데 중요합니다.
ICD-11에서 게임 장애는 '중독 행동으로 인한 장애' 범주에서 도박 장애를 넘어 나열됩니다. 제안된 진단 기준(둘 모두에 대해)은 다음과 같습니다. (1) 행동에 대한 통제 장애(예: 발병, 빈도, 강도, 기간, 종료, 맥락); (2) 행동이 다른 관심사 및 일상 활동보다 우선하는 정도로 행동에 우선 순위를 부여합니다. (3) 부정적인 결과에도 불구하고 행동의 지속 또는 확대. 추가 기준으로 직접 언급되지는 않았지만 행동 패턴이 (4) 일상 생활의 중요한 영역(예: 개인, 가족, 교육 또는 사회적 문제)의 기능 장애 및/또는 현저한 고통(세계 보건기구, 2018). 따라서 잠재적인 중독 행동을 연구할 때 두 구성 요소를 모두 포함해야 합니다. 전반적으로 이러한 기준은 구매 쇼핑 장애, 포르노 사용 장애 및 소셜 네트워크 사용 장애가 잠재적으로 분류될 수 있는 '중독성 행동으로 인한 기타 특정 장애'(6C5Y) 범주에도 적용될 수 있습니다.Brand 외., 2020). 온라인 구매-쇼핑 장애는 부정적인 결과에도 불구하고 반복적으로 발생하여 특정 인터넷 사용 장애를 구성할 수 있는 소비재의 과도하고 부적응적인 온라인 구매로 정의될 수 있습니다.Müller, Laskowski 등, 2021년). 음란물 사용 장애는 (온라인) 음란물 소비에 대한 통제력이 떨어지는 것을 특징으로 하며, 이는 다른 강박적인 성행위(크라우스, 마르티노, 포 텐자, 2016; Kraus 등, 2018). 소셜 네트워크 사용 장애는 소셜 네트워크(소셜 네트워킹 사이트 및 기타 온라인 커뮤니케이션 응용 프로그램 포함)의 과도한 사용으로 정의할 수 있으며 사용에 대한 통제력이 떨어지고 사용에 대한 우선 순위가 높으며 부정적인 결과를 경험(Andreassen, 2015). 세 가지 잠재적 행동 중독은 모두 다른 중독 행동(예: Brand 외., 2020; 그리피스, 쿠스, 드 메트로 빅스, 2014; 뮐러 (Müller) 등, 2019; Stark, Klucken, Potenza, Brand, & Strahler, 2018 년).
특정 유형의 인터넷 사용 장애를 평가하는 도구는 주로 Young의 인터넷 중독 테스트의 수정된 버전(예: Laier, Pawlikowski, Pekal, Schulte, & Brand, 2013 년; Wegmann, Stodt 및 브랜드, 2015) 또는 Griffiths의 중독 구성 요소를 기반으로 하는 "Bergen" 척도(예: Andreassen, Torsheim, Brunborg, Pallesen, 2012; Andreassen et al., 2015), 또는 게임 장애에 대한 DSM-5 기준에 따라 XNUMX차원 구성을 측정합니다(예: Lemmens, Valkenburg, & Gentile, 2015 년; Van den Eijnden, Lemmens, & Valkenburg, 2016) 또는 도박 장애(검토는 참조 오토 등, 2020). 일부 초기 조치는 도박 장애, 약물 남용 장애에 대한 조치에서 채택되었거나 이론적으로 개발되었습니다(라코니, 로저스, 샤브롤, 2014). 이러한 도구 중 다수는 다양한 리뷰에서 강조된 바와 같이 심리 측정적 약점과 불일치를 보여줍니다(King, Haagsma, Delfabbro, Gradisar 및 Griffiths, 2013; Lortie & Guitton, 2013; Petry, Rehbein, Ko, & O'Brien, 2015 년). King et al. (2020) 연구 분야의 불일치를 보여주는 게임 장애를 평가하는 32개의 다른 도구를 식별했습니다. Young's Internet Addiction Test(영, 1998), DSM-5나 ICD-11 모두 게임 장애 진단 기준을 적절하게 나타내지 않습니다. King et al. (2020) 예를 들어 경험적 검증의 부족과 대부분의 도구가 단봉 구조의 가정을 기반으로 설계되었다는 것과 같은 심리 측정적 약점을 추가로 지적합니다. 개별적으로 빈도와 경험한 강도를 보지 않고 개별 증상의 합을 세는 것을 나타냅니다. 10항목 인터넷 게임 장애 테스트(IGDT-XNUMX; Király et al., 2017) 현재 DSM-5 기준을 적절하게 포착하는 것으로 보이지만 전반적으로 어떤 도구도 명확하게 선호되는 것으로 보이지 않았습니다(King et al., 2020). 최근에는 게임 장애에 대한 ICD-11 기준을 포착하는 첫 번째 선별 도구로 여러 척도가 도입되었습니다(발하라 외, 2020; 히구치 외, 2021; 조 외., 2020; Paschke, Austermann, & Thomasius, 2020; 폰 테스 외 2021) 뿐만 아니라 소셜 네트워크 사용 장애(Paschke, Austermann, & Thomasius, 2021). 일반적으로 각 증상이 반드시 동등하게, 예를 들어 동등하게 자주 또는 동등하게 집중적으로 경험되는 것은 아니라고 가정할 수 있습니다. 따라서 스크리닝 도구가 전반적인 증상 경험과 전체 증상 자체를 모두 포착할 수 있는 것이 바람직해 보입니다. 오히려, 다차원적 접근은 어떤 증상이 문제 행동의 발달 및 유지에 결정적으로 또는 다른 단계에서 기여하는지, 더 높은 수준의 고통과 관련이 있는지 또는 그것이 단지 중요한 문제인지 조사할 수 있습니다.
다른 유형의 잠재적인 특정 인터넷 사용 장애, 즉 온라인 구매 장애, 온라인 음란물 사용 장애, 소셜 네트워크 사용 장애를 평가하는 도구를 보면 유사한 문제와 불일치가 분명해집니다. 이러한 잠재적인 특정 인터넷 사용 장애는 게임 및 도박 장애와 달리 ICD-11에서 공식적으로 분류되지 않습니다. 특히 도박장애의 경우 이미 수많은 선별기구가 존재하지만 대부분이 적절한 근거가 부족하다(오토 등, 2020), 그리고 도박 장애에 대한 ICD-11 기준을 다루거나 주로 온라인 도박 장애에 초점을 맞추지 않습니다(Albrecht, Kirschner, & Grüsser, 2007; Dowling et al., 2019). ICD-11에는 많은 사람들이 문제가 있는 음란물 사용이 주요 행동 증상이라고 가정하는 강박 성 행동 장애(CSBD)가 충동 조절 장애로 나열되어 있습니다. 강박적 구매-쇼핑 장애는 '기타 특정 충동 조절 장애'(6C7Y) 범주 아래에 예로 나열되지만 온라인 변종과 오프라인 변종을 구분하지 않습니다. 이러한 구별은 강박적 구매를 측정하는 가장 널리 사용되는 설문지에서도 이루어지지 않습니다(마라즈 외, 2015; 뮐러, 미첼, 보겔, 드 즈완, 2017). 소셜 네트워크 사용 장애는 ICD-11에서 아직 고려되지 않았습니다. 그러나 세 가지 장애가 각각 중독 행동으로 분류된다는 증거 기반 주장이 있습니다(Brand 외., 2020; Gola et al., 2017; 뮐러 (Müller) 등, 2019; Stark et al., 2018; Wegmann, Müller, Ostendorf, & Brand, 2018). 이러한 잠재적인 특정 인터넷 사용 장애의 분류 및 정의에 관한 합의가 부족할 뿐만 아니라 선별 도구의 사용에도 불일치가 있습니다(검토는 참조 Andreassen, 2015; Fernandez & Griffiths, 2021 년; Hussain & Griffiths, 2018; 뮐러 (Müller) 등, 2017). 예를 들어 문제가 있는 음란물 사용을 측정하는 도구가 20개 이상 있습니다(Fernandez & Griffiths, 2021 년) 그러나 CSBD에 대한 ICD-11 기준에 매우 가까운 중독 행동으로 인한 장애에 대한 ICD-11 기준을 적절하게 다루는 것은 없습니다.
또한 일부 특정 인터넷 사용 장애, 특히 장애 게임 및 소셜 네트워크 사용(Burleigh 등, 2019; 뮐러 (Müller) 등, 2021). 잠재 프로파일 분석을 사용하여, Charzyńska, Sussman 및 Atroszko (2021) 무질서한 소셜 네트워킹과 쇼핑뿐만 아니라 무질서한 게임과 포르노 사용이 종종 함께 발생한다는 것을 확인했습니다. 모든 인터넷 사용 장애에 대한 높은 수준을 포함한 프로필은 가장 낮은 웰빙을 보였습니다(Charzyńska 외, 2021년). 이것은 또한 다양한 인터넷 사용 행동에 대한 포괄적이고 균일한 검사의 중요성을 강조합니다. 문제가 있는 음란물 소비 척도(Bőthe et al., 2018), Bergen 소셜 미디어 중독 척도(Andreassen, Pallesen 및 Griffiths, 2017) 또는 온라인 쇼핑 중독 척도(Zhao, Tian, & Xin, 2017). 그러나 이러한 저울은 다음과 같은 구성 요소 모델을 기반으로 설계되었습니다. 그리피스 (2005) 중독 행동으로 인한 장애에 대해 현재 제안된 기준을 다루지 않습니다(cf. 세계 보건기구, 2018).
요약하면, ICD-11은 (주로 온라인) 중독 행동으로 인한 장애, 즉 도박 장애 및 게임 장애에 대한 진단 기준을 제안했습니다. 문제가 있는 온라인 음란물 사용, 온라인 구매 쇼핑 및 소셜 네트워크 사용은 동일한 기준이 적용될 수 있는 ICD-11 하위 범주 '중독성 행동으로 인한 기타 특정 장애'에 할당될 수 있습니다(Brand 외., 2020). 현재까지 이러한 (잠재적인) 특정 인터넷 사용 장애에 대한 선별 도구의 환경은 매우 일관성이 없습니다. 그러나 중독 행동으로 인한 다양한 유형의 장애에 대한 공통점과 차이점에 대한 연구를 진행하려면 다양한 구성 요소의 일관된 측정이 필수적입니다. 우리의 목표는 게임 장애 및 도박 장애에 대한 ICD-11 기준을 포함하는 다양한 유형의 (잠재적) 특정 인터넷 사용 장애에 대한 짧지만 포괄적인 검사 도구를 개발하여 (잠재적인) 특정 문제가 있는 온라인 행동을 조기에 식별하는 데 도움을 주는 것이었습니다.
행동 양식
참가자
참가자는 액세스 패널 서비스 제공업체를 통해 온라인으로 모집되었으며 이를 통해 개별적으로 보상을 받았습니다. 우리는 독일어를 사용하는 지역에서 활동하는 인터넷 사용자를 포함했습니다. 불완전한 데이터 세트와 부주의한 응답을 나타내는 데이터 세트는 제외했습니다. 후자는 측정 내(지시된 응답 항목 및 자가 보고 측정) 및 사후(응답 시간, 응답 패턴, Mahalanobis D) 전략(Godinho, Kushnir 및 Cunningham, 2016; 미드 & 크레이그, 2012). 최종 샘플은 다음으로 구성되었습니다. N = 958세에서 499세 사이의 참가자 458명(남성 1명, 여성 16명, 잠수부 69명)(M = 47.60, SD = 14.50). 대부분의 참가자는 정규직(46.3%), 조기 퇴직(20.1%) 또는 시간제 고용(14.3%)이었습니다. 나머지는 학생, 연습생, 주부/남편이거나 기타 이유로 취업하지 않은 사람들이었다. 직업교육 수준은 기업내 직업훈련 이수(33.6%), 대학졸업(19.0%), 직업전문학교 이수(14.1%), 석·기술학원 졸업(11.8%) 순으로 분포하였다. , 폴리테크닉 학위(10.1%). 나머지는 교육/학생이거나 학위가 없었습니다. 무작위 편의 표본은 주요 사회 인구 통계학적 변수의 분포가 독일 인터넷 사용자의 인구와 유사한 것으로 나타났습니다(cf. Statista, 2021).
조치
특정 인터넷 사용 장애에 대한 평가: ACSID-11
ACSID-11을 통해 우리는 짧지만 포괄적이고 일관된 방식으로 특정 인터넷 사용 장애를 평가하기 위한 도구를 개발하는 것을 목표로 삼았습니다. 중독 연구자들과 임상의들로 구성된 전문가 그룹의 이론을 바탕으로 개발되었습니다. 항목은 다인자 구조를 가정하여 게임 및 도박에 대해 설명된 대로 중독성 행동으로 인한 장애에 대한 ICD-11 기준을 기반으로 여러 토론 및 합의 회의에서 파생되었습니다. Talk-Aloud Analysis의 결과는 항목의 내용 타당도와 이해도를 최적화하는 데 사용되었습니다(Schmidt et al., 제출).
ACSID-11은 중독 행동으로 인한 장애에 대한 ICD-11 기준을 포착하는 11개 항목으로 구성됩니다. 통제 장애(IC), 온라인 활동 우선 순위 증가(IP), 부정적인 결과에도 불구하고 인터넷 사용의 지속/증가(CE)의 세 가지 주요 기준은 각각 세 가지 항목으로 표시됩니다. 일상 생활(FI) 및 온라인 활동으로 인한 현저한 고통(MD)의 기능 장애를 평가하기 위해 두 가지 추가 항목이 만들어졌습니다. 사전 쿼리에서 참가자들은 지난 12개월 동안 인터넷에서 최소한 가끔 사용한 활동을 표시하도록 지시받았습니다. 활동(즉, '게임', '온라인 쇼핑', '온라인 음란물 사용', '소셜 네트워크 사용', '온라인 도박' 및 '기타')이 해당 정의와 함께 나열되었고 응답 옵션은 '예 ' 또는 '아니요'. '기타' 항목에만 '예'라고 답한 참가자는 제외하였다. 다른 모든 사람들은 '예'로 응답한 모든 활동에 대해 ACSID-11 항목을 받았습니다. 이 다중 행동 방식은 WHO의 알코올, 흡연 및 약물 관련 선별 검사(ASSIST; WHO 지원 워킹 그룹, 2002), 특정 물질 전반에 걸쳐 일관된 방식으로 중독 행동의 징후뿐만 아니라 약물 사용의 주요 범주와 그 부정적인 결과를 선별합니다.
ASSIST와 유사하게 모든 항목은 해당 활동에 대해 직접 답변할 수 있는 방식으로 공식화됩니다. 우리는 두 부분으로 된 응답 형식을 사용했습니다(참조 Fig. 1), 참가자는 각 활동에 대해 항목별로 표시해야 합니다. 얼마나 자주 그들은 지난 12개월 동안 경험을 했으며(0: '전혀', 1: '드물게', 2: '가끔', 3: '자주'), 적어도 "드물게"라면, 얼마나 강렬한 각 경험은 지난 12개월 동안이었습니다(0: '전혀 강렬하지 않음', 1: '약간 강렬하지 않음', 2: '약간 강렬함', 3: '강렬함'). 각 증상의 빈도와 강도를 평가하여 증상의 발생 여부를 조사할 수 있을 뿐만 아니라 빈도를 넘어서는 증상의 강도를 제어할 수도 있습니다. ACSID-11(영어 번역 제안) 항목은 다음과 같습니다. 표 1. 사전 쿼리 및 지침을 포함한 원본(독일어) 항목은 부록에서 찾을 수 있습니다(참조 부록 A).
ACSID-11(독일어 원본 항목의 영어 번역 제안)의 예시 항목은 특정 온라인 활동과 관련된 상황의 빈도(왼쪽 열) 및 강도(오른쪽 열) 측정을 보여줍니다. 노트. 그림은 사전 쿼리에 표시된 대로 XNUMX가지 온라인 활동을 모두 사용하는 개인에게 표시된 A) 장애 통제(IC) 요인의 예시 항목을 보여줍니다(참조 부록 A) 및 B) 온라인 쇼핑 및 소셜 네트워크만 사용하도록 표시한 개인에게.
인용: 행동 중독 저널 2022; 10.1556/2006.2022.00013
특정 인터넷 사용 장애에 대한 ACSID-11 스크리너 항목(영문 번역 제안).
| 항목 | 문제 |
| IC1 | 지난 12개월 동안, 언제 활동을 시작했는지, 얼마나 오래, 얼마나 강렬하게, 또는 어떤 상황에서 활동을 시작했는지 또는 언제 중단했는지 추적하는 데 어려움이 있었습니까? |
| IC2 | 지난 12개월 동안, 활동을 너무 많이 사용하고 있다는 것을 알았기 때문에 활동을 중단하거나 제한하고 싶은 욕구를 느낀 적이 있습니까? |
| IC3 | 지난 12개월 동안 활동을 중지하거나 제한하려고 시도했지만 실패한 적이 있습니까? |
| IP1 | 지난 12개월 동안 일상생활에서 다른 활동이나 관심보다 더 높은 우선순위를 부여한 활동이 있습니까? |
| IP2 | 지난 12개월 동안, 그 활동으로 인해 이전에 즐기던 다른 활동에 흥미를 잃은 적이 있습니까? |
| IP3 | 지난 12개월 동안, 그 활동 때문에 이전에 즐기던 다른 활동이나 관심을 소홀히 하거나 포기한 적이 있습니까? |
| CE1 | 지난 12개월 동안, 그것이 당신에게 중요한 사람과의 관계를 잃게 하거나 위협을 가했음에도 불구하고 활동을 계속하거나 증가시킨 적이 있습니까? |
| CE2 | 지난 12개월 동안 학교/훈련/직장에서 문제를 일으켰음에도 불구하고 활동을 계속하거나 늘린 적이 있습니까? |
| CE3 | 지난 12개월 동안, 신체적 또는 정신적 불만/질병을 일으켰음에도 불구하고 활동을 계속하거나 증가시킨 적이 있습니까? |
| FI1 | 삶의 모든 영역에 대해 생각해 볼 때, 지난 12개월 동안의 활동으로 인해 삶이 눈에 띄게 영향을 받았습니까? |
| MD1 | 삶의 모든 영역에 대해 생각할 때, 그 활동으로 인해 지난 12개월 동안 고통을 겪었습니까? |
노트. IC = 통제 장애; IP = 증가된 우선순위; CE = 계속/에스컬레이션 FI = 기능 장애; MD = 현저한 고통; 원본 독일 항목은 다음에서 찾을 수 있습니다. 부록 A.
10항목 인터넷 게임 장애 테스트: IGDT-XNUMX – ASSIST 버전
수렴타당도의 척도로 10개 항목의 IGDT-XNUMX(Király et al., 2017) 확장 버전에서. IGDT-10은 인터넷 게임 장애에 대한 5가지 DSM-XNUMX 기준을 운용합니다(미국 정신과 학회, 2013). 이 연구에서 우리는 모든 형태의 특정 인터넷 사용 장애를 평가할 수 있도록 원래 게임 전용 버전을 확장했습니다. 이를 구현하고 방법론을 비교 가능하게 유지하기 위해 여기에서 ASSIST의 예에서 다중 행동 응답 형식도 사용했습니다. 이를 위해 '게임'이 '활동'으로 대체되도록 항목을 수정하였다. 그런 다음 참가자들이 이전에 사용하기로 표시한 모든 온라인 활동('게임', '온라인 쇼핑', '온라인 음란물 사용', '소셜 네트워크 사용' 및 '온라인 도박' 중에서 선택)에 대해 모든 항목에 응답했습니다. ). 항목별로 각 활동은 0점 Likert 척도(1 = '전혀 그렇지 않음', 2 = '가끔', 10 = '자주')로 평가되었습니다. 채점은 IGDT-0의 원래 버전과 동일했습니다. 각 기준은 응답이 '전혀' 또는 '가끔'이면 1점, 응답이 '자주'이면 9점을 받았습니다. 항목 10와 항목 0은 동일한 기준(즉, '인터넷 게임 참여로 인해 중요한 관계, 직업, 교육 또는 경력 기회의 위험 또는 상실')을 나타내며 하나 또는 두 항목이 모두 충족되면 9점으로 계산합니다. 각 활동에 대한 최종 합계 점수가 계산되었습니다. XNUMX에서 XNUMX까지의 범위일 수 있으며 점수가 높을수록 증상의 심각도가 높음을 나타냅니다. 게임 장애와 관련하여 XNUMX점 이상은 임상적 관련성을 나타냅니다(Király et al., 2017).
환자 건강 설문지-4: PHQ-4
환자 건강 설문지-4(PHQ-4; Kroenke, Spitzer, Williams, & Löwe, 2009) 우울증과 불안 증상의 간략한 척도입니다. 그것은 범불안 장애-7 척도와 우울증에 대한 PHQ-8 모듈에서 가져온 0개의 항목으로 구성됩니다. 참가자는 3('전혀 그렇지 않음')에서 0('거의 매일')까지의 12점 Likert 척도에서 특정 증상의 발생 빈도를 표시해야 합니다. 총 점수 범위는 0에서 2 사이의 범위로 심리적 고통이 없음/최소, 경증, 중등도 및 심각한 수준을 나타내며 각각 3-5, 6-8, 9-12, XNUMX-XNUMX(Kroenke 등, 2009).
일반적인 웰빙
일반적인 삶의 만족도는 독일어 원본 버전의 Life Satisfaction Short Scale(L-1)을 사용하여 평가되었습니다.Beierlein, Kovaleva, László, Kemper, & Rammstedt, 2015) 11('전혀 만족하지 않음')에서 0('완전히 만족함')까지 10점 Likert 척도로 응답했습니다. 단일 항목 척도는 잘 검증되었으며 삶에 대한 만족도를 평가하는 다중 항목 척도(Beierlein 외, 2015). 추가적으로 건강 영역(H-1)에 대한 구체적인 삶의 만족도를 물었다. '요즘 건강에 대해 어느 정도 만족하십니까?' 동일한 11점 척도로 응답함(cf. Beierlein 외, 2015).
순서
이 연구는 온라인 설문조사 도구인 Limesurvey®를 사용하여 온라인으로 수행되었습니다. ACSID-11과 IGDT-10은 각각의 항목에 대해 pre-query에서 선택된 액티비티만 표시되도록 구현하였다. 참가자는 서비스 패널 제공업체로부터 당사가 만든 온라인 설문조사로 이어지는 개별 링크를 받았습니다. 완료 후 참가자는 보상을 받기 위해 공급자의 웹 사이트로 다시 리디렉션되었습니다. 데이터는 8년 14월 2021일부터 XNUMX월 XNUMX일까지의 기간 동안 수집되었습니다.
통계 분석
ACSID-11의 차원을 테스트하고 유효성을 구성하기 위해 확인적 요인 분석(CFA)을 사용했습니다. 분석은 Mplus 버전 8.4(Muthén & Muthén, 2019) 가중 최소 제곱 평균 및 분산 조정(WLSMV) 추정을 사용합니다. 모델 적합성을 평가하기 위해 여러 지수, 즉 카이제곱(χ 2) 정확한 적합, 비교 적합 지수(CFI), 터커-루이스 적합 지수(TLI), 표준화 잔차(SRMR) 및 근사 평균 제곱근 오차(RMSEA)에 대한 검정. 에 따르면 후와 벤틀러 (1999), CFI 및 TLI > 0.95, SRMR < 0.08, RMSEA < 0.06에 대한 컷오프 값은 양호한 모델 적합도를 나타냅니다. 또한 카이제곱 값을 자유도로 나눈 값(χ2/df) < 3은 수용 가능한 모델 적합도에 대한 또 다른 지표입니다(1981년 카마인즈 & 매키버). 크론바흐 알파(α) 및 Guttman의 Lambda-2(λ 2)는 양호한(허용 가능한) 내부 일관성(보르츠 & 되링, 2006). 상관 분석(Pearson)을 사용하여 동일하거나 관련된 구성의 서로 다른 측정값 간의 수렴 타당성을 테스트했습니다. 이러한 분석은 IBM SPSS 통계 (버전 26). 에 따르면 코헨 (1988), 값 |r| = 0.10, 0.30, 0.50은 각각 작은, 중간, 큰 효과를 나타냅니다.
윤리학
연구 절차는 헬싱키 선언에 따라 수행되었습니다. 이 연구는 Duisburg-Essen 대학의 공학부 컴퓨터 과학 및 응용인지 과학부의 윤리 위원회의 승인을 받았습니다. 모든 피험자에게 연구에 대한 정보를 제공했으며 모두 사전 동의를 받았습니다.
결과
현재 샘플 내에서 특정 인터넷 사용 행동은 다음과 같이 분포되었습니다. 게임은 440명(45.9%)명의 개인(연령: M = 43.59, SD = 14.66; 남성 259명, 여성 180명, 다이버 1명), 온라인 쇼핑에 종사하는 개인의 944명(98.5%)(연령: M = 47.58, SD = 14.49; 남성 491명, 여성 452명, 다이버 1명), 개인 중 340명(35.5%)이 온라인 포르노를 사용했습니다(연령: M = 44.80, SD = 14.96; 남성 263명, 여성 76명, 다이버 1명), 854명(89.1%)이 소셜 네트워크를 사용했습니다(연령: M = 46.52, SD = 14.66; 남성 425명, 여성 428명, 다이버 1명), 온라인 도박에 종사하는 개인 200명(20.9%)(연령: M = 46.91, SD = 13.67; 남자 125명, 여자 75명, 잠수부 0명). 소수의 참가자(n = 61; 6.3%) 하나의 활동만 사용하는 것으로 나타났습니다. 대부분의 참가자(n = 841; 87.8%)는 소셜 네트워크와 함께 온라인 쇼핑을 최소한으로 사용했으며 그 중 409명(42.7%)은 온라인 게임도 하는 것으로 나타났습니다. 참가자 중 7.1명(XNUMX%)이 언급된 온라인 활동을 모두 사용한다고 응답했습니다.
게임과 도박 장애가 공식적으로 인정되는 중독성 장애의 두 가지 유형이고 우리 표본에서 온라인 도박을 한 것으로보고 된 개인의 수가 다소 제한적이라는 점을 감안할 때 먼저 평가에 관한 결과에 집중할 것입니다. ACSID-11의 게임 장애 기준.
기술 통계
게임 장애와 관련하여 모든 ACSID-11 항목에는 가능한 값의 최대 범위를 반영하는 0에서 3 사이의 등급이 있습니다(참조 표 2). 모든 항목은 비임상 표본에서 예상한 대로 상대적으로 낮은 평균값과 오른쪽으로 치우친 분포를 보여줍니다. 계속/증가 및 표시된 조난 항목의 난이도가 가장 높으며 통제 장애(특히 IC1) 및 우선 순위 증가 항목의 난이도가 가장 낮습니다. 첨도는 지속/증가(CE1)의 첫 번째 항목과 표시된 조난 항목(MD1)에서 특히 높습니다.
게임 장애를 측정하는 ACSID-11 항목의 기술 통계.
| 그렇지 않습니다. | 항목 | Min | Max | M | (SD) | 왜도 | 첨도 | 어려움 |
| a) | 주파수 스케일 | |||||||
| 01a | IC1 | 0 | 3 | 0.827 | (0.956) | 0.808 | - 0.521 | 27.58 |
| 02a | IC2 | 0 | 3 | 0.602 | (0.907) | 1.237 | 0.249 | 20.08 |
| 03a | IC3 | 0 | 3 | 0.332 | (0.723) | 2.163 | 3.724 | 11.06 |
| 04a | IP1 | 0 | 3 | 0.623 | (0.895) | 1.180 | 0.189 | 20.76 |
| 05a | IP2 | 0 | 3 | 0.405 | (0.784) | 1.913 | 2.698 | 13.48 |
| 06a | IP3 | 0 | 3 | 0.400 | (0.784) | 1.903 | 2.597 | 13.33 |
| 07a | CE1 | 0 | 3 | 0.170 | (0.549) | 3.561 | 12.718 | 5.68 |
| 08a | CE2 | 0 | 3 | 0.223 | (0.626) | 3.038 | 8.797 | 7.42 |
| 09a | CE3 | 0 | 3 | 0.227 | (0.632) | 2.933 | 7.998 | 7.58 |
| 10a | FI1 | 0 | 3 | 0.352 | (0.712) | 1.997 | 3.108 | 11.74 |
| 11a | MD1 | 0 | 3 | 0.155 | (0.526) | 3.647 | 13.107 | 5.15 |
| b) | 강도 척도 | |||||||
| 01b | IC1 | 0 | 3 | 0.593 | (0.773) | 1.173 | 0.732 | 19.77 |
| 02b | IC2 | 0 | 3 | 0.455 | (0.780) | 1.700 | 2.090 | 15.15 |
| 03b | IC3 | 0 | 3 | 0.248 | (0.592) | 2.642 | 6.981 | 8.26 |
| 04b | IP1 | 0 | 3 | 0.505 | (0.827) | 1.529 | 1.329 | 16.82 |
| 05b | IP2 | 0 | 3 | 0.330 | (0.703) | 2.199 | 4.123 | 10.98 |
| 06b | IP3 | 0 | 3 | 0.302 | (0.673) | 2.302 | 4.633 | 10.08 |
| 07b | CE1 | 0 | 3 | 0.150 | (0.505) | 3.867 | 15.672 | 5.00 |
| 08b | CE2 | 0 | 3 | 0.216 | (0.623) | 3.159 | 9.623 | 7.20 |
| 09b | CE3 | 0 | 3 | 0.207 | (0.608) | 3.225 | 10.122 | 6.89 |
| 10b | FI1 | 0 | 3 | 0.284 | (0.654) | 2.534 | 6.172 | 9.47 |
| 11b | MD1 | 0 | 3 | 0.139 | (0.483) | 3.997 | 16.858 | 4.62 |
노트. N = 440. IC = 통제 장애; IP = 증가된 우선순위; CE = 계속/에스컬레이션 FI = 기능 장애; MD = 현저한 고통.
정신 건강과 관련하여 전체 표본(N = 958)의 평균 PHQ-4 점수는 3.03(SD = 2.82) 삶에 대한 중간 수준의 만족을 나타냅니다(L-1: M = 6.31, SD = 2.39) 및 건강(H-1: M = 6.05, SD = 2.68). 게임 하위 그룹(n = 440), 13명의 개인(3.0%)이 게임 장애의 임상적으로 관련된 사례에 대해 IGDT-10 컷오프에 도달했습니다. 평균 IGDT-10 점수는 구매 쇼핑 장애의 경우 0.51, 소셜 네트워크 사용 장애의 경우 0.77 사이에서 다양합니다(참조 표 5).
확인 요인 분석
가정된 XNUMX요인 모델
우리는 여러 CFA를 사용하여 ACSID-11의 가정된 1요인 구조를 테스트했습니다. 특정 인터넷 사용 장애별로 하나씩, 빈도 및 강도 등급에 대해 별도로 테스트했습니다. 요인 (2) 통제 불능, (3) 우선순위 증가, (4) 지속/증가 요인은 각각 11가지 항목으로 구성되었습니다. 일상생활의 기능적 장해와 온라인 활동으로 인한 현저한 고통을 측정하는 11개의 추가 문항이 추가요인(XNUMX) 기능적 장해를 형성하였다. ACSID-XNUMX의 XNUMX요소 구조는 데이터에서 지원됩니다. 적합 지수는 ACSID-XNUMX에 의해 평가된 모든 유형의 특정 인터넷 사용 장애, 즉 게임 장애, 온라인 구매-쇼핑 장애 및 소셜 네트워크 사용 장애, 온라인 포르노 사용에 대한 데이터와 모델 간의 양호한 적합성을 나타냅니다. 장애 및 온라인 도박 장애(참조 표 3). 온라인 음란물 사용 장애 및 온라인 도박 장애와 관련하여 TLI 및 RMSEA는 표본 크기가 작기 때문에 편향될 수 있습니다(Hu & Bentler, 1999). XNUMX-요인 모델을 적용하는 CFA에 대한 요인 적재 및 잔차 공분산은 다음과 같습니다. Fig. 2. 참고로 일부 모델은 특이한 변칙 값(즉, 잠재 변수에 대한 음의 잔차 분산 또는 1 이상의 상관 관계)을 보여줍니다.
ACSID-11로 측정된 특정(잠재적) 인터넷 사용 장애에 대한 XNUMX요소, XNUMX차원 및 XNUMX차 CFA 모델의 지수를 맞추십시오.
| 게임 장애 | |||||||||||
| 진동수 | 강렬 | ||||||||||
| 모델 | df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df |
| XNUMX요인 모델 | 38 | 0.991 | 0.987 | 0.031 | 0.051 | 2.13 | 0.993 | 0.990 | 0.029 | 0.043 | 1.81 |
| XNUMX차원 모델 | 27 | 0.969 | 0.961 | 0.048 | 0.087 | 4.32 | 0.970 | 0.963 | 0.047 | 0.082 | 3.99 |
| XNUMX차 요인 모형 | 40 | 0.992 | 0.988 | 0.031 | 0.047 | 1.99 | 0.992 | 0.989 | 0.032 | 0.045 | 1.89 |
| 온라인 구매 쇼핑 장애 | |||||||||||
| 진동수 | 강렬 | ||||||||||
| 모델 | df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df |
| XNUMX요인 모델 | 38 | 0.996 | 0.994 | 0.019 | 0.034 | 2.07 | 0.995 | 0.992 | 0.020 | 0.037 | 2.30 |
| XNUMX차원 모델 | 27 | 0.981 | 0.976 | 0.037 | 0.070 | 5.58 | 0.986 | 0.982 | 0.031 | 0.056 | 3.98 |
| XNUMX차 요인 모형 | 40 | 0.996 | 0.994 | 0.021 | 0.036 | 2.19 | 0.994 | 0.992 | 0.023 | 0.038 | 2.40 |
| 온라인 음란물 사용 장애 | |||||||||||
| 진동수 | 강렬 | ||||||||||
| 모델 | df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df |
| XNUMX요인 모델 | 38 | 0.993 | 0.989 | 0.034 | 0.054 | 1.99 | 0.987 | 0.981 | 0.038 | 0.065 | 2.43 |
| XNUMX차원 모델 | 27 | 0.984 | 0.979 | 0.044 | 0.075 | 2.91 | 0.976 | 0.970 | 0.046 | 0.082 | 3.27 |
| XNUMX차 요인 모형 | 40 | 0.993 | 0.991 | 0.033 | 0.049 | 1.83 | 0.984 | 0.979 | 0.039 | 0.068 | 2.59 |
| 소셜 네트워크 사용 장애 | |||||||||||
| 진동수 | 강렬 | ||||||||||
| 모델 | df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df |
| XNUMX요인 모델 | 38 | 0.993 | 0.990 | 0.023 | 0.049 | 3.03 | 0.993 | 0.989 | 0.023 | 0.052 | 3.31 |
| XNUMX차원 모델 | 27 | 0.970 | 0.963 | 0.048 | 0.096 | 8.89 | 0.977 | 0.972 | 0.039 | 0.085 | 7.13 |
| XNUMX차 요인 모형 | 40 | 0.992 | 0.989 | 0.027 | 0.053 | 3.39 | 0.991 | 0.988 | 0.025 | 0.056 | 3.64 |
| 온라인 도박 장애 | |||||||||||
| 진동수 | 강렬 | ||||||||||
| 모델 | df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df |
| XNUMX요인 모델 | 38 | 0.997 | 0.996 | 0.027 | 0.059 | 1.70 | 0.997 | 0.996 | 0.026 | 0.049 | 1.47 |
| XNUMX차원 모델 | 27 | 0.994 | 0.992 | 0.040 | 0.078 | 2.20 | 0.991 | 0.989 | 0.039 | 0.080 | 2.28 |
| XNUMX차 요인 모형 | 40 | 0.997 | 0.996 | 0.029 | 0.054 | 1.58 | 0.997 | 0.995 | 0.029 | 0.053 | 1.55 |
노트. 게임에 따라 다양한 샘플 크기(n = 440), 온라인 쇼핑(n = 944), 온라인 포르노 사용(n = 340), 소셜 네트워크 사용(n = 854) 및 온라인 도박(n = 200); ACSID-11 = 특정 인터넷 사용 장애에 대한 평가 기준, 11개 항목.
(A) 게임 장애, (B) 온라인 도박 장애, (C) 온라인 구매 장애, (D) 온라인 포르노 사용 장애에 대한 ACSID-11(빈도)의 XNUMX개 요인 모델의 요인 로딩 및 잔류 공분산 , 그리고 (E) 소셜 네트워크 사용 장애. 노트. 게임에 따라 다양한 샘플 크기(n = 440), 온라인 쇼핑(n = 944), 온라인 포르노 사용(n = 340), 소셜 네트워크 사용(n = 854) 및 온라인 도박(n = 200); ACSID-11의 강도 척도는 유사한 결과를 보였다. ACSID-11 = 특정 인터넷 사용 장애에 대한 평가 기준, 11개 항목; 값은 표준화된 요인 적재, 요인 공분산 및 잔차 공분산을 나타냅니다. 모든 추정치는 다음에서 유의미했습니다. p <0.001.
인용: 행동 중독 저널 2022; 10.1556/2006.2022.00013
XNUMX차원 모델
서로 다른 요소 간의 높은 상호 상관 관계로 인해 예를 들어 IGDT-10에서 구현된 것처럼 모든 항목이 하나의 요소에 로드되는 11차원 솔루션을 추가로 테스트했습니다. ACSID-XNUMX의 XNUMX차원 모델은 수용 가능한 적합도를 나타내었지만 RMSEA 및/또는 χ2/df가 제안된 컷오프보다 높습니다. 모든 행동에 대해 XNUMX-요인 모델에 대한 모델 적합도는 각각의 XNUMX차원 모델에 비해 더 우수합니다(참조 표 3). 결과적으로 XNUMX-요인 솔루션이 XNUMX차원 솔루션보다 우수한 것으로 보입니다.
XNUMX차 요인 모형 및 이중 요인 모형
높은 상호 상관성을 설명하는 대안은 관련 하위 도메인으로 구성된 일반 구성을 나타내는 일반 요소를 포함하는 것입니다. 이것은 XNUMX차 요인 모델과 이중 요인 모델을 통해 구현할 수 있습니다. XNUMX차 요인 모형에서는 XNUMX차 요인 간의 상관관계를 설명하기 위해 일반(XNUMX차) 요인을 모형화합니다. 이중 요인 모델에서는 일반 요인이 관련 영역 간의 공통성을 설명하고 추가로 여러 특정 요인이 있으며 각각은 일반 요인에 대해 고유한 영향을 미친다고 가정합니다. 이는 모든 요인(일반요인과 특정요인의 상관관계 포함)이 직교하도록 지정된 특정요인은 물론 일반요인까지 각 항목이 적재될 수 있도록 모델링한 것이다. XNUMX차 요인 모델은 이중 요인 모델보다 더 제한적이며 이중 요인 모델(Yung, Thissen, & McLeod, 1999). 샘플에서 XNUMX차 요인 모델은 XNUMX요인 모델과 유사한 적합도를 보여줍니다(참조 표 3). 모든 행동에 대해 XNUMX가지(XNUMX차) 요인이 (XNUMX차) 일반 요인보다 높게 로드됩니다(참조 부록 B), 이는 전체 점수의 사용을 정당화합니다. 1-요인 모델과 마찬가지로 일부 XNUMX차 요인 모델은 가끔 비정상적인 값(즉, 잠재 변수에 대한 음의 잔차 분산 또는 XNUMX 이상의 상관 관계)을 보여줍니다. 우리는 또한 비교적 우수한 적합성을 나타내는 보완적 이중 요인 모델을 테스트했지만 모든 행동에 대해 모델을 식별할 수 있는 것은 아닙니다(참조 부록 C).
신뢰성
확인된 11가지 요인 구조를 기반으로 각 항목의 평균에서 ACSID-10에 대한 요인 점수와 각 특정(잠재적) 인터넷 사용 장애에 대한 전체 평균 점수를 계산했습니다. 처음으로 ASSIST(여러 특정 인터넷 사용 장애 평가)의 예에 따라 다중 행동 변형을 사용하면서 IGDT-11의 신뢰성을 살펴보았습니다. 결과는 ACSID-10의 높은 내부 일관성과 더 낮지만 IGDT-XNUMX의 허용 가능한 신뢰성을 나타냅니다(참조 표 4).
특정 인터넷 사용 장애를 측정하는 ACSID-11 및 IGDT-10의 신뢰성 측정.
| ACSID-11 | IGDT-10 | |||||
| 진동수 | 강렬 | (어시스트 버전) | ||||
| 장애의 유형 | α | λ2 | α | λ2 | α | λ2 |
| 노름 | 0.900 | 0.903 | 0.894 | 0.897 | 0.841 | 0.845 |
| 온라인 구매-쇼핑 | 0.910 | 0.913 | 0.915 | 0.917 | 0.858 | 0.864 |
| 온라인 음란물 사용 | 0.907 | 0.911 | 0.896 | 0.901 | 0.793 | 0.802 |
| 소셜 네트워크 사용 | 0.906 | 0.912 | 0.915 | 0.921 | 0.855 | 0.861 |
| 온라인 도박 | 0.947 | 0.950 | 0.944 | 0.946 | 0.910 | 0.912 |
노트. α = 크론바흐의 알파; λ 2 = Guttman의 람다-2; ACSID-11 = 특정 인터넷 사용 장애에 대한 평가, 11개 항목; IGDT-10 = XNUMX항목 인터넷 게임 장애 테스트; 게임에 따라 다양한 샘플 크기(n = 440), 온라인 구매-쇼핑(n = 944), 온라인 포르노 사용(n = 340), 소셜 네트워크 사용(n = 854) 및 온라인 도박(n = 200).
표 5 ACSID-11 및 IGDT-10 점수의 기술 통계를 보여줍니다. 모든 행동에 대해 ACSID-11 요인의 지속/증가 및 기능 장애의 평균은 다른 요인에 비해 가장 낮습니다. 요인 Impaired Control은 빈도와 강도 모두에서 가장 높은 평균값을 보여줍니다. ACSID-11 총점은 소셜 네트워크 사용 장애에서 가장 높았고, 온라인 도박 장애 및 게임 장애, 온라인 음란물 사용 장애, 온라인 구매 쇼핑 장애가 그 뒤를 이었습니다. IGDT-10 합계 점수는 유사한 그림을 보여줍니다(참조 표 5).
특정 인터넷 사용 장애에 대한 ACSID-11 및 IGDT-10(ASSIST 버전)의 요인 및 전체 점수에 대한 기술 통계입니다.
| 게임 (n = 440) | 온라인 구매-쇼핑 (n = 944) | 온라인 음란물 사용 (n = 340) | 소셜 네트워크 사용(n = 854) | 온라인 도박(n = 200) | ||||||||||||||||
| 변하기 쉬운 | Min | Max | M | (SD) | Min | Max | M | (SD) | Min | Max | M | (SD) | Min | Max | M | (SD) | Min | Max | M | (SD) |
| 진동수 | ||||||||||||||||||||
| ACSID-11_IC | 0 | 3 | 0.59 | (0.71) | 0 | 3 | 0.46 | (0.67) | 0 | 3 | 0.58 | (0.71) | 0 | 3 | 0.78 | (0.88) | 0 | 3 | 0.59 | (0.82) |
| ACSID-11_IP | 0 | 3 | 0.48 | (0.69) | 0 | 3 | 0.28 | (0.56) | 0 | 3 | 0.31 | (0.59) | 0 | 3 | 0.48 | (0.71) | 0 | 3 | 0.38 | (0.74) |
| ACSID-11_CE | 0 | 3 | 0.21 | (0.51) | 0 | 3 | 0.13 | (0.43) | 0 | 3 | 0.16 | (0.45) | 0 | 3 | 0.22 | (0.50) | 0 | 3 | 0.24 | (0.60) |
| ACSID-11_FI | 0 | 3 | 0.25 | (0.53) | 0 | 3 | 0.18 | (0.48) | 0 | 2.5 | 0.19 | (0.47) | 0 | 3 | 0.33 | (0.61) | 0 | 3 | 0.33 | (0.68) |
| ACSID-11_총계 | 0 | 3 | 0.39 | (0.53) | 0 | 3 | 0.27 | (0.47) | 0 | 2.6 | 0.32 | (0.49) | 0 | 3 | 0.46 | (0.59) | 0 | 2.7 | 0.39 | (0.64) |
| 강렬 | ||||||||||||||||||||
| ACSID-11_IC | 0 | 3 | 0.43 | (0.58) | 0 | 3 | 0.34 | (0.56) | 0 | 3 | 0.45 | (0.63) | 0 | 3 | 0.60 | (0.76) | 0 | 3 | 0.47 | (0.73) |
| ACSID-11_IP | 0 | 3 | 0.38 | (0.62) | 0 | 3 | 0.22 | (0.51) | 0 | 3 | 0.25 | (0.51) | 0 | 3 | 0.40 | (0.67) | 0 | 3 | 0.35 | (0.69) |
| ACSID-11_CE | 0 | 3 | 0.19 | (0.48) | 0 | 3 | 0.11 | (0.39) | 0 | 2.7 | 0.15 | (0.41) | 0 | 3 | 0.19 | (0.45) | 0 | 3 | 0.23 | (0.58) |
| ACSID-11_FI | 0 | 3 | 0.21 | (0.50) | 0 | 3 | 0.15 | (0.45) | 0 | 2.5 | 0.18 | (0.43) | 0 | 3 | 0.28 | (0.57) | 0 | 3 | 0.29 | (0.61) |
| ACSID-11_총계 | 0 | 3 | 0.31 | (0.46) | 0 | 3 | 0.21 | (0.42) | 0 | 2.6 | 0.26 | (0.43) | 0 | 3 | 0.37 | (0.54) | 0 | 3 | 0.34 | (0.59) |
| IGDT-10_sum | 0 | 9 | 0.69 | (1.37) | 0 | 9 | 0.51 | (1.23) | 0 | 7 | 0.61 | (1.06) | 0 | 9 | 0.77 | (1.47) | 0 | 9 | 0.61 | (1.41) |
노트. ACSID-11 = 특정 인터넷 사용 장애에 대한 평가 기준, 11개 항목; IC = 통제 장애; IP = 우선 순위 증가; CE = 계속/에스컬레이션 FI = 기능 장애; IGDT-10 = XNUMX항목 인터넷 게임 장애 테스트.
상관 분석
구성타당도의 척도로 ACSID-11, IGDT-10과 일반적인 웰빙 척도 간의 상관관계를 분석하였다. 상관 관계는 다음과 같습니다. 표 6. ACSID-11 총 점수는 중간에서 큰 효과 크기로 IGDT-10 점수와 양의 상관 관계가 있으며, 동일한 행동에 대한 점수 간의 상관 관계가 가장 높습니다. 또한 ACSID-11 점수는 IGDT-4 및 PHQ-10와 유사한 효과로 PHQ-4와 양의 상관관계가 있습니다. 삶의 만족도(L-1) 및 건강 만족도(H-1) 측정과의 상관 패턴은 ACSID-11로 평가된 증상 심각도와 IGDT-10으로 평가된 증상 심각도 사이에서 매우 유사합니다. 다양한 행동에 대한 ACSID-11 총점 간의 상호 상관은 큰 영향을 미칩니다. 요인 점수와 IGDT-10 간의 상관 관계는 보충 자료에서 찾을 수 있습니다.
ACSID-11(빈도), IGDT-10 및 심리적 웰빙 측정 간의 상관관계
| 1) | 2) | 3) | 4) | 5) | 6) | 7) | 8) | 9) | 10) | 11) | 12) | |||
| ACSID-11_총계 | ||||||||||||||
| 1) | 노름 | 1 | ||||||||||||
| 2) | 온라인 구매-쇼핑 | r | 0.703** | 1 | ||||||||||
| (n) | (434) | (944) | ||||||||||||
| 3) | 온라인 음란물 사용 | r | 0.659** | 0.655** | 1 | |||||||||
| (n) | (202) | (337) | (340) | |||||||||||
| 4) | 소셜 네트워크 사용 | r | 0.579** | 0.720** | 0.665** | 1 | ||||||||
| (n) | (415) | (841) | (306) | 854 | ||||||||||
| 5) | 온라인 도박 | r | 0.718** | 0.716** | 0.661** | 0.708** | 1 | |||||||
| (n) | (123) | (197) | (97) | (192) | (200) | |||||||||
| IGDT-10_sum | ||||||||||||||
| 6) | 노름 | r | 0.596** | 0.398** | 0.434** | 0.373** | 0.359** | 1 | ||||||
| (n) | (440) | (434) | (202) | (415) | (123) | (440) | ||||||||
| 7) | 온라인 구매-쇼핑 | r | 0.407** | 0.632** | 0.408** | 0.449** | 0.404** | 0.498** | 1 | |||||
| (n) | (434) | (944) | (337) | (841) | (197) | (434) | (944) | |||||||
| 8) | 온라인 음란물 사용 | r | 0.285** | 0.238** | 0.484** | 0.271** | 0.392** | 0.423** | 0.418** | 1 | ||||
| (n) | (202) | (337) | (340) | (306) | (97) | (202) | (337) | (340) | ||||||
| 9) | 소셜 네트워크 사용 | r | 0.255** | 0.459** | 0.404** | 0.591** | 0.417** | 0.364** | 0.661** | 0.459** | 1 | |||
| (n) | (415) | (841) | (306) | (854) | (192) | (415) | (841) | (306) | (854) | |||||
| 10) | 온라인 도박 | r | 0.322** | 0.323** | 0.346** | 0.423** | 0.625** | 0.299** | 0.480** | 0.481** | 0.525** | 1 | ||
| (n) | (123) | (197) | (97) | (192) | (200) | (123) | (197) | (97) | (192) | (200) | ||||
| 11) | PHQ-4 | r | 0.292** | 0.273** | 0.255** | 0.350** | 0.326** | 0.208** | 0.204** | 0.146** | 0.245** | 0.236** | 1 | |
| (n) | (440) | (944) | (340) | (854) | (200) | (440) | (944) | (340) | (854) | (200) | (958) | |||
| 12) | L-1 | r | - 0.069 | - 0.080* | - 0.006 | - 0.147** | - 0.179* | - 0.130** | - 0.077* | - 0.018 | - 0.140** | - 0.170* | - 0.542** | 1 |
| (n) | (440) | (944) | (340) | (854) | (200) | (440) | (944) | (340) | (854) | (200) | (958) | (958) | ||
| 13) | H-1 | r | - 0.083 | - 0.051 | 0.062 | - 0.014 | 0.002 | - 0.078 | - 0.021 | 0.069 | 0.027 | - 0.034 | - 0.409** | 0.530** |
| (n) | (440) | (944) | (340) | (854) | (200) | (440) | (944) | (340) | (854) | (200) | (958) | (958) | ||
노트. ** p <0.01; * p < 0.05. ACSID-11 = 특정 인터넷 사용 장애에 대한 평가 기준, 11개 항목; IGDT-10 = 4항목 인터넷 게임 장애 테스트; PHQ-4 = 환자 건강 설문지-11; ACSID-XNUMX 강도 척도와의 상관관계는 유사한 범위에 있었습니다.
토론 및 결론
이 보고서는 특정 인터넷 사용 장애의 주요 유형을 쉽고 포괄적으로 선별하기 위한 새로운 도구로 ACSID-11을 소개했습니다. 연구 결과는 ACSID-11이 다면적 구조에서 게임 장애에 대한 ICD-11 기준을 포착하는 데 적합하다는 것을 나타냅니다. DSM-5 기반 평가 도구(IGDT-10)와의 긍정적인 상관 관계는 구성 유효성을 추가로 나타냈습니다.
ACSID-11의 가정된 다인자 구조는 CFA의 결과에 의해 확인되었습니다. 항목은 ICD-11 기준을 나타내는 1요소 모델에 잘 맞습니다. 중독 행동과 관련된 것으로 간주되는 현저한 고통. 2요인 해는 3차원 해에 비해 우수한 적합도를 보였다. 척도의 다차원성은 게임 장애에 대한 ICD-4 기준을 다루는 다른 척도와 비교할 때 독특한 특징입니다(cf. King et al., 2020; 폰 테스 외 2021). 또한, 11차 요인 모델(및 부분적으로 이중 요인 모델)의 동등하게 우수한 적합도는 XNUMX가지 관련 기준을 평가하는 항목이 일반적인 "장애" 구성을 구성하고 전체 점수의 사용을 정당화한다는 것을 나타냅니다. 결과는 ASSIST의 예에서 다중 행동 형식의 ACSID-XNUMX로 측정한 온라인 도박 장애 및 기타 잠재적인 특정 인터넷 사용 장애, 즉 온라인 구매 쇼핑 장애, 온라인 포르노 사용 장애, 소셜 네트워크 사용 장애에 대해 유사했습니다. 사용 장애. 후자의 경우 중독 행동으로 인한 장애에 대한 WHO 기준에 기반한 도구는 거의 없지만 연구자들은 각각에 대해 이 분류를 권장합니다(Brand 외., 2020; 뮐러 (Müller) 등, 2019; Stark et al., 2018). ACSID-11과 같은 새로운 포괄적인 조치는 방법론적 어려움을 극복하고 이러한 다양한 유형의 (잠재적인) 중독 행동 간의 공통점과 차이점에 대한 체계적인 분석을 가능하게 하는 데 도움이 될 수 있습니다.
ACSID-11의 신뢰성이 높습니다. 게임 장애의 경우 내적 일관성은 대부분의 다른 도구와 비슷하거나 더 높습니다(cf. King et al., 2020). 내부 일관성 측면의 신뢰성은 ACSID-11 및 IGDT-10으로 측정되는 기타 특정 인터넷 사용 장애에도 좋습니다. 이것으로부터 우리는 ASSIST(WHO 지원 워킹 그룹, 2002) 다양한 유형의 행동 중독에 대한 공동 평가에 적합합니다. 현재 샘플에서 ACSID-11 총점은 소셜 네트워크 사용 장애에 대해 가장 높았습니다. 이것은 현재 개인주의 국가의 경우 14%, 집단주의 국가의 경우 31%로 추정되는 이 현상의 상대적으로 높은 유병률과 일치합니다.Cheng, Lau, Chan, & Luk, 2021).
수렴적 타당성은 다양한 채점 형식에도 불구하고 ACSID-11과 IGDT-10 점수 사이의 중간에서 큰 양의 상관 관계로 표시됩니다. 또한 ACSID-11 점수와 우울증 및 불안 증상을 측정하는 PHQ-4 사이의 중간 정도의 양의 상관관계는 새로운 평가 도구의 기준 타당성을 뒷받침합니다. 결과는 (동반이환) 정신 문제와 게임 장애(미하라와 히구치, 2017; 하지만 참조; Colder Carras, Shi, Hard, & Saldanha, 2020), 음란물 사용 장애(Duffy, Dawson 및 Das Nair, 2016), 구매-쇼핑 장애(Kyrios 등 2018), 소셜 네트워크 사용 장애(Andreassen, 2015) 및 도박 장애 (Dowling et al., 2015). 또한 ACSID-11(특히 온라인 도박 장애 및 소셜 네트워크 사용 장애)은 삶의 만족도 측정과 반비례했습니다. 이 결과는 특정 인터넷 사용 장애(Cheng, Cheung, & Wang, 2018; 더피 등, 2016; Duradoni, Innocenti, & Guazzini, 2020). 연구에 따르면 여러 특정 인터넷 사용 장애가 동시에 발생할 때 웰빙이 특히 손상됩니다(Charzyńska 외, 2021년). 특정 인터넷 사용 장애의 공동 발생은 드물지 않습니다(예: Burleigh 등, 2019; 뮐러 (Müller) 등, 2021) 이는 각각 ACSID-11과 IGDT-10에 의해 측정된 장애 사이의 상대적으로 높은 상호 상관성을 부분적으로 설명할 수 있습니다. 이것은 중독성 행동으로 인한 다양한 유형의 장애에 걸쳐 공통점과 차이점을 보다 유효하게 결정하기 위한 균일한 선별 도구의 중요성을 강조합니다.
현재 연구의 주요 한계는 비임상, 상대적으로 작고 대표성이 없는 샘플입니다. 따라서 본 연구에서는 아직 명확한 기준점수를 제공할 수 없기 때문에 ACSID-11이 진단 도구로 적합한지 여부를 보여줄 수 없습니다. 또한 단면 설계에서는 ACSID-11과 검증 변수 간의 인과 관계 또는 테스트-재테스트 신뢰도에 대한 추론을 허용하지 않았습니다. 장비의 신뢰성과 적합성을 확인하려면 추가 검증이 필요합니다. 그러나 이 초기 연구의 결과는 더 테스트할 가치가 있는 유망한 도구임을 시사합니다. 참고로, 이 도구뿐만 아니라 전체 연구 분야에서 이러한 행동 중 진단 개체로 간주될 수 있는 행동을 결정하려면 더 큰 데이터베이스가 필요합니다(cf. 그랜트 & 체임벌린, 2016). ACSID-11의 구조는 현재 연구 결과에서 확인된 것처럼 잘 작동하는 것으로 보입니다. 각 항목은 지난 11개월 동안 최소한 가끔 수행된 표시된 모든 온라인 활동에 대해 응답되었지만 11가지 특정 요인과 일반 영역은 다양한 행동에 걸쳐 적절하게 표현되었습니다. 우리는 이미 특정 인터넷 사용 장애가 동시에 발생할 가능성이 있다고 논의했지만, 행동 전반에 걸쳐 ACSID-19 점수의 중간 또는 높은 상관 관계에 대한 이유는 후속 연구에서 확인되어야 합니다. 또한, 가끔 비정상적인 값은 일부 동작에 대해 모델 사양을 최적화해야 함을 나타낼 수 있습니다. 사용된 기준이 포함된 모든 유형의 잠재적 장애와 반드시 동등하게 관련이 있는 것은 아닙니다. ACSID-XNUMX이 증상 발현의 장애 특정 기능을 적절하게 다루지 못할 수도 있습니다. 특정 인터넷 사용 장애로 진단된 환자를 포함하여 새로운 독립 샘플을 사용하여 여러 버전 간의 측정 불변성을 테스트해야 합니다. 또한, 결과는 일반 인구를 대표하지 않습니다. 데이터는 대략 독일의 인터넷 사용자를 나타내며 데이터 수집 당시에는 잠금이 없었습니다. 그럼에도 불구하고 COVID-XNUMX 대유행은 스트레스 수준과 (문제가 있는) 인터넷 사용에 잠재적인 영향을 미칩니다(Király et al., 2020). 단일 항목 L-1 척도가 잘 검증되었지만(Beierlein 외, 2015), (영역별) 삶의 만족도는 ACSID-11을 사용하는 향후 연구에서 보다 포괄적으로 캡처될 수 있습니다.
결론적으로 ACSID-11은 게임 장애, 온라인 구매 장애, 온라인 음란물 사용 장애, 소셜 네트워크를 포함한 (잠재적) 특정 인터넷 사용 장애의 증상에 대한 포괄적이고 일관되며 경제적인 평가에 적합한 것으로 판명되었습니다. - 게임 장애에 대한 ICD-11 진단 기준에 기초한 사용 장애 및 온라인 도박 장애. 평가 도구에 대한 추가 평가를 수행해야 합니다. ACSID-11이 연구에서 중독 행동에 대한 보다 일관된 평가에 기여할 수 있고 향후 임상 실습에서도 도움이 될 수 있기를 바랍니다.
자금 출처
Deutsche Forschungsgemeinschaft(DFG, 독일 연구 재단) – 411232260.
저자의 공헌
SMM: 방법론, 형식 분석, 쓰기 – 원본 초안; EW: 개념화, 방법론, 쓰기 – 검토 및 편집; AO: 방법론, 형식 분석; RS: 개념화, 방법론; AM: 개념화, 방법론; CM: 개념화, 방법론; KW: 개념화, 방법론; HJR: 개념화, 방법론; MB: 개념화, 방법론, 쓰기 – 검토 및 편집, 감독.
관심사 충돌
저자는 이 기사의 주제와 관련된 재정적 또는 기타 이해 상충을 보고하지 않습니다.
감사의 글
이 기사에 대한 작업은 Deutsche Forschungsgemeinschaft(DFG, 독일 연구 재단) – 2974에서 자금을 지원한 연구 단위 ACSID, FOR411232260의 맥락에서 수행되었습니다.
보충 자료
이 기사에 대한 보충 데이터는 온라인에서 찾을 수 있습니다 https://doi.org/10.1556/2006.2022.00013.
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