PLoS One. 2013 Nov 13;8(11):e79539.
doi : 10.1371 / journal.pone.0079539. eCollection 2013.
Kornhuber J1, 젠세스 EM, 렌츠 B, 스토셀 C, 부나 피루 P, 레베 인 F, 클림 S, 뫼슬레 T.
추상
안드로겐 의존성 신호 전달은 배아 발생 과정에서 인간 손의 손가락 성장을 조절합니다. 안드로겐 부하가 높을수록 2D:4D(두 번째 자리에서 네 번째 자리까지) 비율 값이 낮아집니다. 태아기 안드로겐 노출도 뇌 발달에 영향을 미칩니다. 2D:4D 값은 일반적으로 남성의 경우 더 낮으며 남성 뇌 조직의 프록시로 간주됩니다. 여기에서는 젊은 남성의 비디오 게임 행동을 정량화했습니다. 우리는 문제가 없는 비디오 게임 행동을 하는 개인(n = 2)에 비해 CSAS-II에 따라 위험/중독 행동을 갖는 것으로 분류된 피험자(n = 4)에서 더 낮은 평균 27D:27D 값을 발견했습니다. 따라서 낮은 2D:4D 값으로 표시되는 태아기 안드로겐 노출과 남성 과다 뇌 조직은 문제가 있는 비디오 게임 행동과 관련이 있습니다. 이러한 결과는 비디오 게임 중독의 진단, 예측 및 예방을 개선하는 데 사용될 수 있습니다.
개요
강화된 호르몬 수준이나 더 민감한 안드로겐 신호 전달 경로에 의해 유발된 높은 태아기 안드로겐 부하로 인해 성인 손의 두 번째 손가락(4D)에 비해 네 번째 손가락(2D)이 더 길어집니다. [1]. 따라서 2D:4D 값은 성적으로 이형적인 것으로 간주되며 일반적으로 여성에 비해 남성의 값이 더 낮습니다. [2]-[4]. 또한, 태아기 안드로겐 부하는 뇌 구조와 기능에 조직적인 영향을 미칩니다. [5]. 결과적으로 2D:4D 값은 광범위한 남성/여성 행동 표현형과 연관됩니다. 낮은 2D:4D 값은 예를 들어 자폐적 특징과 연관되어 있습니다. [6], [7]; 주의력 결핍 과잉 행동 장애(ADHD) [8], [9]; 운동 능력 [10], [11]; 공간적 능력 [12]-[15]; 추상적 추론 [16]; 숫자 능력 [17]-[19]; 협동심, 친사회적 행동, 공정성 [20], [21]; 평생 성 파트너 수 [22]; 그리고 번식 성공 [23]. 태아기 안드로겐 부하와 낮은 2D:4D 값 및 행동 특성을 연결하는 증거가 최근 검토되었습니다. [24], [25].
우리는 이전에 알코올 의존 환자의 평균 2D:4D 값이 더 낮은 것으로 나타났습니다. [26], 여성보다 남성에서 더 높은 유병률을 보이는 물질 관련 중독 장애 [27], [28]. 본 연구에서는 낮은 2D:4D 값이 비물질 관련 중독 행위인 비디오 게임 중독 행위와도 연관이 있는지 분석하고자 했습니다. 심각한 게임 행동은 여성에 비해 남성에서 훨씬 더 자주 발생합니다. [29]-[32] 그리고 감각추구와 관련이 있다. [33] 그리고 ADHD [34]. 병리학적인 비디오 게임은 과잉 남성 행동으로 볼 수 있습니다. 따라서 우리는 병적인 비디오 게임 행동을 보이는 남성이 낮은 2D:4D 값에서 알 수 있듯이 출생 전에 더 높은 안드로겐 부하에 노출되었을 수 있다는 가설을 세웠습니다.
행동 양식
이 연구는 에를랑겐 정신의학과 심리치료부의 FLIP(Finger-Length in Psychiatry) 프로젝트의 일부일 뿐만 아니라 "인터넷 및 비디오 게임 중독 - 진단, 전염병학, 병인 발생, 치료 및 니더작센 범죄학 연구소의 예방”입니다. FLIP-프로젝트는 종단적 인터뷰 연구의 두 번째 측정 기회(t2)에서 추가 기능으로 구현되었습니다. 이 조사는 헬싱키 선언에 명시된 원칙에 따라 수행되었습니다. 이 연구는 지역 윤리 위원회(독일 심리학회 윤리 위원회[Deutsche Gesellschaft für Psychologie])의 승인을 받았습니다. 모든 피험자에게 연구에 대한 완전한 설명을 제공한 후 서면 동의서를 얻었습니다.
2011년 70월부터 1월까지 종단적 인터뷰 연구의 첫 번째 측정 기회(t1,092)에 1명의 피험자가 참여했다(원래 학교, 대학, 인터넷 포럼, 신문, 상담센터를 통해 모집된 전체 18명의 예비 참가자 중에서 선택됨). . t21 연구 참여를 위한 전제 조건: 남성, 2.5~41세, 하루 XNUMX시간 이상 게임을 하거나 비디오 게임 추가 척도(CSAS-II) 점수 > XNUMX인 습관적인 비디오 게이머 [29], 아래 참조). 2012년 2013월부터 64년 2월까지, 종단적 인터뷰 연구의 t54 후속 조치에서 54명의 참가자를 다시 인터뷰할 수 있었습니다. 이번 측정에서는 총 53명의 피험자가 FLIP 프로젝트에 추가 참여하기로 동의했습니다. 이들 1명의 피험자는 다음과 같이 특성화될 수 있습니다: 백인 1명, 아시아인 18.9명. tXNUMX의 평균 연령은 XNUMX세(SD = 1.1). 참가자 중 24명은 고등 교육 수준(Abitur 이상)을 갖고 있었고, 또 다른 24명은 중등 교육을 받았고(Realschule), 5명은 중등 교육을 받았고(Hauptschule), XNUMX명은 졸업하지 않았습니다.
비디오 게임 중독은 CSAS II를 사용하여 평가되었습니다. [29] t1에. CSAS II는 인터넷 중독 척도 ISS-20을 기반으로 합니다. [35], [36], 비디오 게임 중독을 평가하기 위해 확장 및 적용되었습니다. CSAS-II는 14개 항목(4점 척도: 1개)으로 구성되어 있습니다. = 틀렸다 4로 =절대적으로 사실이다) 및 치수를 다룹니다. 집착/현저함 (4항목), 갈등 (4항목), 제어 상실 (2항목), 금단 증상 (2개 항목) 및 공차 (2개 항목). CSAS-II의 항목은 높은 안면타당도를 보여주며, 도구는 비디오게임 중독의 주관적 자기평가 측정에 대해 좋은 수렴타당도를 보여줍니다. [29], [30]. 또한 비디오 게임 중독에 대한 CSAS-II 분류는 과도한 게임 행동과 관련될 뿐만 아니라 기능 수준 및 웰빙에 대한 다양한 측정 방법도 식별합니다. [29], [30], [37]. 다음과 같은 진단 기준이 사용됩니다: 14–34 = 문제가 없음, 35–41 = 중독될 위험 있음, 42–56 = 중독됨.
단순한 게임 시간을 넘어서는 CSAS-II 분류에 따르면 참가자 27명은 문제가 없는 비디오 게이머로 분류되었으며, 17명은 중독 위험이 있는 것으로, 10명은 중독된 것으로 분류되었습니다. 조사 대상의 수가 적기 때문에 "중독 위험이 있는 그룹"과 "중독"이라는 두 그룹을 합쳐 분석했습니다. 따라서 본 연구에서는 각 27명의 피험자를 대상으로 두 가지 CSAS-II 범주(문제 없음 대 위험/중독)를 조사했습니다.
BSI(간단한 증상 목록)를 사용하여 t1에서 심리적 문제와 정신병리학적 증상을 평가했습니다. [38]. 하위 척도는 대인 민감도(T = 52.26, SD = 11.81), 우울증(T = 53.98, SD = 11.64), 불안(T = 54.30, SD = 10.23) 및 적대감(T = 52.20, SD = 11.56)이 다변량 분석에서 통제변수로 사용되었습니다. 또한, 대조변수로도 사용된 ADHD 증상은 성인을 위한 ADHD-Screening(ADHS-E; T = 54.02, SD = 8.79) [39].
Avision IS1000 평판 스캐너(대만 신주)를 사용하여 t2에서 참가자의 손을 스캔했습니다. 정확성을 높이기 위해 스캔하기 전에 각 참가자의 검지와 약지의 기초 주름에 작은 표시를 그렸습니다. 흑백 모드에서 손바닥을 아래로 한 채 두 손을 동시에 스캔했습니다. 우리는 GNU 이미지 조작 프로그램(GIMP, 버전 2.8.4; www.gimp.org) 손 스캔에서 검지(2D)와 약지(4D)의 길이를 측정합니다. 이 기술은 우수한 신뢰성을 제공합니다. [40]. 왼손과 오른손의 두 번째와 네 번째 손가락의 총 길이는 기초 주름 중앙부터 손가락 끝까지 정량화되었으며 김프 "측정" 도구를 사용하여 픽셀 단위로 결정되었습니다. 측정은 가설과 진단 범주에 대해 모르는 세 명의 독립적인 개인에 의해 수행되었습니다. 세 가지 측정값의 평균값은 두 번째 및 네 번째 숫자에 대해 계산되었습니다.
통계 분석은 IBM SPSS 19(Armonk, New York, USA) 및 R 소프트웨어를 사용하여 계산되었습니다.
결과
문제가 없는 그룹과 위험/중독 그룹 간의 연령 차이를 스튜던트 t-테스트로 분석했습니다. 2×2보다 큰 분할표에 대한 Fishe의 정확한 검정을 통한 교육 수준의 차이 [41], [42]. 두 CSAS II 그룹(문제 없음 대 위험/중독)은 모두 연령과 관련하여 잘 일치했습니다(t = 1.544, p = 0.129) 및 교육 수준(p = 0.381; 보다 표 1).
세 가지 손가락 측정의 신뢰도는 양방향 무작위 클래스 내 상관 계수(ICC)를 사용하여 오른쪽 손과 왼손에 대해 각 손가락에 대해 별도로 계산되었습니다. [43]. ICC는 2D:4D 비율과 오른쪽 2D:4D-왼쪽 2D:4D(Dr-2) 값에 대해서도 계산되었습니다. 0.995명의 평가자의 신뢰도는 오른손(4D: ICC = 0.995; 2D: ICC = 4; 0.944D:2D: ICC = 0.996), 왼손(4D: ICC = 0.994; 2D: ICC = 4) 모두에서 높았습니다. ; 0.937D:2D: ICC = 4) 및 산술 평균(0.961D:0.764D: ICC = XNUMX). Dr-l 값의 신뢰도도 높았습니다(ICC = XNUMX).
Kolmogorov-Smirnov 테스트를 통해 정규 분포와의 편차를 테스트했습니다. 2D:4D(산술 평균: Z = 0.931, p = 0.351, 왼손: Z = 0.550, p = 0.923, 오른쪽: Z = 0.913, p = 0.375) 및 Dr-XNUMX(Z = 1.082, p = 0.193) 값이 정규분포를 벗어나지 않았습니다. 평균 2D:4D 및 Dr-l 값은 다음과 같습니다. 표 1.
교육 수준에 따른 2D:4D 및 Dr-1 값의 차이는 문제가 없는 그룹과 위험/중독 그룹에 대해 Kruskal Wallis 테스트를 통해 테스트되었습니다. 피어슨 상관 계수가 계산되었습니다. 오른손과 왼손의 2D:4D 값 간의 상관관계는 0.788(p < 0.01). 2D:4D와 Dr–l 값은 문제가 없는 수준 내에서 교육 수준에 따라 크게 다르지 않았습니다(산술 평균: χ2(2, N = 54) = 1.831, p = 0.400, 왼손: χ2(2, N = 54) = 2.247, p = 0.325, 오른쪽: χ 2(2, N = 54) = 2.005, p = 0.367, Dr–1: χ2(2, N = 54) = 0.637, p = 0.747) 및 위험/중독 그룹(산술 평균: χ2(3, N = 54) = 3.363, p = 0.339, 왼손: χ2(3, N = 54) = 2.139, p = 0.544, 오른쪽: χ2(3, N = 54) = 3.348, p = 0.341, Dr–1: χ2(3, N = 54) = 0.460, p = 0.928).
2D:4D(왼쪽, 오른쪽, 산술 평균, Dr-1) 측정값과 비디오 게임 중독(문제 없음 대 위험/중독 그룹) 간의 연관성은 재귀 원리를 기반으로 하는 비모수 다변량 접근 방식으로 테스트되었습니다. 분할, 즉 조건부 추론 트리(C-Tree; [44], [45]). 단계적 회귀 분석과 비교하여 대인 민감성, 우울증, 불안, 적개심 및 ADHD에 대한 통제에서는 중요하지 않은 예측 변수가 제외됩니다. C-Tree 알고리즘을 사용하여 입력 변수와 응답 변수 간의 독립성에 대한 전역 가설이 순열 테스트 프레임워크를 사용하여 테스트됩니다. [46]. 측정항목 변수의 경우 C-Tree 알고리즘은 선택한 입력 변수에서 이진 분할을 구현합니다. "최상의" 바이너리 분할을 결정하기 위해 여러 분할 기준이 제공됩니다(예: "Gini 중요도", "노드의 불순물" 또는 "엔트로피"). 그러나 대부분의 분할 기준은 상관된 반응 변수나 다양한 척도 형식(예: 미터법 및 명목)으로 측정된 반응 변수에 적용할 수 없습니다. 따라서 우리는 Hothorn et al.이 설명한 순열 테스트 프레임워크를 활용했습니다. [47] (p. 6, 방정식 3). 순열 검정은 검정 통계량의 표본별 순열 분포에서 p-값을 파생하므로 p-값만 보고됩니다. R 패키지 "파티"(재귀 파티셔닝을 위한 실험실, [47], [48])이 분석에 사용되었습니다.
다변량 비모수 분석에서는 대인 민감성, 우울증, 불안, 적대감을 통제했을 때 2D:4D(산술 평균, 왼손, 오른손) 측정값이 비디오 게임 중독(문제 없음 대 위험/중독 그룹)과 관련이 있는 것으로 나타났습니다. 및 ADHD: 1. 평균 2D:4D 비율이 0.966보다 낮은 연구 참가자는 비디오 게임 중독에 걸릴 위험이 훨씬 더 높은 것으로 나타났습니다(p = 0.027, d = 0.71). 2. 왼손의 경우 2D:4D 비율이 0.982보다 낮은 연구 참가자는 비디오 게임 중독 위험이 상당히 높은 것으로 나타났습니다(p = 0.013, d = 0.93). 3. 2D:4D 비율이 0.979보다 낮은 오른쪽 연구 참가자의 경우 게임 중독 수준에서 비디오 게임 중독 위험이 상당히 높은 것으로 나타났습니다. p <0.10 (p = 0.095, d = 0.66). 더욱이, ADHS-E에서 60점(T-점수) 이상을 추가로 획득한 연구 참가자들은 특히 위험에 처했습니다(p = 0.078, d = 0.69). Dr-1에 대해서는 중요한 연관성이 발견되지 않았습니다(p = 0.127). 그림 1a ~ 1c C-Tree의 왼쪽 및 오른쪽 2D:4D 값뿐만 아니라 평균 2D:4D에 대한 비디오 게임 중독 위험을 보여줍니다. 보고된 2D:4D 컷오프 값과 무관하게 문제가 없는 환자와 위험/중독자 사이의 2D:4D 측정값에서 그룹 차이가 관찰될 수 있습니다. 그림 2 종속변수와 독립변수가 반전된 동일한 분석을 사용합니다. 종합적으로, 이러한 결과는 위험/중독 비디오 게이머의 2D:4D 비율이 더 작음을 나타냅니다.
비디오 게임 중독/위험에 처한 개인과 문제가 없는 게임 행동을 보이는 대조군을 구별하기 위한 진단 테스트로서 2D:4D 비율의 값을 추정하기 위해 ROC 분석을 사용하여 AUC 값과 민감도 및 특이도를 계산했습니다. 유덴 지점에서 [49] (민감도와 특이도의 합이 최대가 되는 ROC 곡선의 지점) ROC 분석 결과, 왼손의 2D:4D 비율 진단 정확도가 가장 높았고(AUC 0.704, 민감도 0.852, 특이도 0.556), 오른쪽 손의 진단 정확도(AUC 0.639, 민감도 0.815, 특이도 0.481)가 그 뒤를 이었습니다. Hanley와 McNeil에 따르면 [50] 우리는 유의미한 결과 없이 쌍을 이루는 AUC의 차이를 확인했습니다(Z = 1.147, p = 0.25).
토론
이는 태아기 안드로겐 노출과 중독성 비디오 게임 행동을 연결하는 첫 번째 조사입니다. 이 연구에서 우리는 비디오 게임 중독 위험이 있는 피험자에게서 낮은 평균 2D:4D 값을 발견했습니다. d = 0.66보다 큰 효과 크기는 중간에서 강한 효과를 나타냅니다. [51]. 올바른 2D:4D 계산에 대한 ADHD 증상을 제외하고 고려된 다른 예측 변수는 다변량 비모수 분석에서 통계적으로 유의미했습니다. 위험/중독 비디오 게임과 낮은 2D:4D 값 사이에서 관찰된 연관성은 여러 가지 방식으로 해석될 수 있습니다. (1) 작은 2D:4D 값은 중독성 게임 행위를 직접적으로 유도합니다. 그러나 이 가능성을 뒷받침하는 증거는 문헌에 없습니다. (2) 중독성 게임 행위는 낮은 2D:4D 값을 직접적으로 유도합니다. 그러나 이전 연구에서 2D:4D 값이 출생 후 평생 동안 일정하게 유지된다는 것이 입증되었기 때문에 이러한 가능성은 거의 없습니다. [52]. (3) 낮은 2D:4D 값과 중독성 있는 게임 동작을 담당하는 공통 메커니즘이 있습니다. 기존 데이터를 바탕으로 이러한 요인이 가장 가능성 있는 설명을 제공합니다. ADHD 증상에 대한 설명력을 추가한 2D:4D C-트리 계산 결과도 이러한 설명을 뒷받침합니다. 중독성 게임은 남성에게 더 자주 발생합니다. [29]-[32] ADHD와 관련이 있으며 [34] 그리고 감각 추구 [33]. 이러한 모든 기능은 이전에 낮은 2D:4D 값과 연결되었습니다. 이러한 연관성의 일반적인 이유 중 하나는 임신 중 안드로겐 부하가 높기 때문인 것으로 보입니다.
태아기 테스토스테론 강화에서 게임 중독으로 이어지는 경로를 이해하는 것은 비디오 게임 중독을 겨냥한 잠재적인 정책을 정의하는 데 중요합니다. 태아기 테스토스테론은 다음을 포함한 여러 채널을 통해 중독성 행동을 유발할 수 있습니다. (1) 태아기 테스토스테론의 풍부함은 중변연계 보상 시스템을 조절합니다. [53] 따라서 성인의 중독성 게임 행동에 잠재적으로 영향을 미칠 수 있습니다. (2) 현실 세계와 비교하여 사이버 세계의 특정 규칙은 높은 태아기 테스토스테론 부하로 인한 사회적 상호 작용 능력의 한계를 보완할 수 있습니다. 태아의 테스토스테론 수치가 높을수록 공감력이 감소하고 감정적인 표정을 해독하는 능력, 즉 다른 사람이 생각하고 느끼는 것을 이해하는 능력이 감소하는 것으로 나타났습니다. [54]. 이에 맞춰, 2D:4D 값이 낮을수록 남성의 공감력 감소와 관련이 있었습니다. [55]. 게다가 작은 2D:4D는 더 무분별한 사회적 의심으로 이어진다. [56]. 따라서 출생 전 테스토스테론 수치가 높으면 대인 관계 문제와 사회적 고립을 야기할 수 있으며 이에 따라 대처 전략으로 병리적인 비디오 게임 행동이 수반될 수 있습니다. (3) 컴퓨터 사용을 촉진하거나 방해하는 능력이 개인의 비디오 게임 중독 발병 위험을 조절할 가능성이 높습니다. 따라서 우리의 결과는 낮은 2D:4D와 Java 관련 프로그래밍 기술, 높은 2D:4D 값과 컴퓨터 관련 불안을 연결하는 이전 연구 결과와 일치합니다. [57].
이전에는 알코올 중독이 있는 개인에게서 낮은 평균 2D:4D 값을 발견했습니다. [26], 물질 관련 중독 장애. 여성보다 남성에게 더 널리 퍼져 있는 비물질 관련 중독 장애인 비디오 게임 중독이 있는 개인에게서도 낮은 2D:4D 값이 발생한다는 점은 주목할 만합니다. 이 결과는 약물 관련 중독과 인터넷 게임 중독 사이의 유사성을 강조합니다. [58]. DSM-5에 따르면 인터넷 게임 장애는 향후 연구 주제로 부록에 포함됐다. 문헌은 컴퓨터 및 인터넷 게임 중독의 생물학적 기초를 제시합니다. [59]-[61]. 여기에 제시된 결과는 인터넷 게임 중독의 생물학적 기초에 대한 추가 증거를 제공하므로 이를 중독 장애로 분류해야 한다는 주장을 제시합니다.
많은 현상이 낮은 2D:4D 값과 연관되어 있으며, 그 중 대부분은 초남성 뇌 가설과 호환됩니다. 따라서 낮은 2D:4D 값은 내인성형 "과다 남성 뇌 조직"의 프록시로 간주될 수 있습니다. 그러나 개인의 삶과 개인의 미래 성인 행동에 대한 높은 출생 전 안드로겐 부하의 정확한 효과는 추가적인 변수와 영향에 따라 달라져야 합니다. 초남성 뇌 조직의 결과로 진화하는 특정 행동 표현형은 개인의 일생 동안 경험되는 수많은 유전적, 환경적 요인에 따라 달라질 가능성이 높습니다. 따라서 낮은 2D:4D 값이 존재한다고 해서 특정 개인에 대한 구체적인 진단이나 예후를 암시하는 것은 아닙니다. 그러나 2D:4D 값에 대한 지식은 다른 마커와 함께 사용할 때 다양한 문제 행동 및 장애와 관련된 개인의 진단 및 예후를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
이러한 결과는 중독성 게임의 진단, 예방 및 결과에 중요한 영향을 미칠 수 있습니다. 낮은 2D:4D 값만으로는 중독성 게임을 진단할 수는 없지만 이 요소를 다른 마커와 함께 사용하면 진단이 용이해질 수 있습니다. 낮은 2D:4D 값은 중독성 게임의 향후 발전 위험에 처한 개인을 식별하는 데 도움이 될 수 있으므로 예방이 용이할 수 있습니다. 개인의 인터넷 게임 중독 발병을 예측하기 위한 여러 시도가 있었습니다. [62]-[67]. 낮은 2D:4D 값은 새로운 특성 마커입니다. 다른 지표와 결합하여 이를 사용하면 향후 발전 예측이나 인터넷 게임 중독의 현재 진단을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 개선된 예측 모델을 통해 효과적인 예방 전략을 개발할 수 있습니다.
우리는 좁은 연령대의 개인을 조사했습니다. 또한 평균 연령은 두 그룹간에 차이가 없었습니다. 이전 연구에서 연령은 2D:4D 값과 거의 관련이 없었습니다. [68]. 따라서 비모수적 분석에서는 연령을 고려하지 않았다. 특히, 본 연구에서 조사된 두 그룹 사이의 교육 수준에는 차이가 없었습니다.
추가 분석에서 우리는 CSAS-II 합계 점수를 사용하여 2D:4D 측정과 비디오 게임 중독 사이의 비단조적 관계를 확인했습니다. 이는 예를 들어 2D:4D 및 이타주의 측정에 대해 보고된 바 있습니다. [69]. 선형 회귀 분석에서는 산술 평균의 대수 변환에서도 유의미한 선형, XNUMX차 또는 결합 추세가 나타나지 않았습니다(참조: [69]). 또한, 이러한 결과는 비모수적 회귀분석을 통해 확인되었다. [70], [71]. 이러한 분석은 함께 이전에 알코올 중독에 대해 보고된 것과 같이 비디오 게임 중독을 질적으로 구별되는 범주(문제가 없는 대 문제가 있는, 즉 위험/중독)가 있는 범주형 구성으로 간주한다는 가정을 뒷받침합니다. [72].
비디오 게임에만 보낸 시간은 중독을 정의하지 않습니다. "비디오 게임 중독"을 진단하려면 몰두, 금단, 내성, 통제력 상실, 부정적인 결과에도 불구하고 계속 사용하는 등의 추가 기준을 충족해야 합니다. 본 연구의 강점은 참여자의 구성이다. 모든 참가자는 매일 비디오 게임을 하며 시간을 보냈지만 참가자 중 절반만이 위험/중독에 처해 있음을 정의하는 추가 기준을 갖고 있었습니다(CSAS-II 평가). 따라서 우리의 결과는 2D:4D를 비디오 게임 플레이 자체뿐만 아니라 비디오 게임 중독과 관련된 위험 요소로 정의합니다.
몇 가지 연구 제한 사항을 지적해야 합니다. 우리는 인과 관계 없이 연관성만 탐지할 수 있는 단일 중심, 단면적, 사례 제어 설계를 사용했습니다. 또한 우리는 남성만을 조사했으며 표본 그룹은 상대적으로 작았습니다. 비디오 게임 중독에 대한 2D:4D의 강력한 효과 크기는 아마도 상대적으로 적은 피험자 수에도 불구하고 그룹 차이를 탐지할 수 있었을 것입니다. 이전 연구에서 우리는 2D:4D와 알코올 중독과 관련된 강력한 효과 크기도 발견했습니다. [26]. 중독성 행동의 잘 알려진 성별 차이로 인해 [5], 향후 연구에는 여성이 포함되어야 하고, 다른 인종도 포함되어야 하며, 더 큰 표본 크기도 포함되어야 합니다.
재정 보증서
이 연구에 대한 자금은 에를랑겐-뉘른베르크의 프리드리히-알렉산더-대학교 대학병원과 니더작센 과학문화부의 교내 보조금으로 제공되었습니다. 자금 제공자는 연구 설계, 데이터 수집 및 분석, 출판 결정 또는 원고 준비에 아무런 역할을 하지 않았습니다.
참고자료
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