도박 장애에 대한 비디오 게임 중독 : 임상, 정신 병리학 및 성격 상관 관계 (2014)

Susana Jiménez-Murcia, ^{1, 2, 3,*} 페르난도 페르난데스 - 아란다, ^{1, 2, 3} 로저 그라 네로, ^{2, 4} 마리아노 클로 이즈, ⁵ 멜라니 아 라 베르데, ⁶ 유게 니오 아글 리아, ⁶ 마리아 S. 시뇨 렐리, ⁶ 구스타보 엠 사, ⁷ 노이스 아이 마미, ¹ 모니카 고메즈 페냐, ¹ 암 파로 델 피노-구티에레즈, ^{1, 8} 로라 모라 가스, ¹ 아나 비 파군도, ^{1, 2} 사라 사우 첼리, ¹ 호세 에이 페르난데스-포모 소, ⁹ 및 호세 M. ch숑 ^{1, 3, 10}

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목표. 우리는 도박 장애 (GD) 환자에서 비디오 게임 사용 (VGU) 및 중독 (VGA)의 유병률을 연구하고 도박 행동, 정신 병리학 및 성격과 관련하여 비 비디오 게임 사용 (비 VGU) 대상과 비교했습니다. 형질. 방법. 우리의 병리학 적 도박 장치에 연속적으로 입원 한 193 GD 환자 (121 비 VGU, 43 VGU 및 29 VGA)의 샘플이 연구에 참여했습니다. 평가. 측정에는 비디오 게임 의존성 테스트 (VDT), 증상 점검 목록 -90- 개정, 기질 및 캐릭터 인벤토리 수정, 기타 여러 GD 지수가 포함되었습니다. 결과. GD에서 관찰 된 VG (사용 또는 중독)의 유병률은 37.3 % (95 % CI : 30.7 % ÷ 44.3), VGU 22.3 % (95 % CI : 17.0 % ÷ 28.7), VGA 15 % (95 % CI : 10.7 % ÷ 20.7). 로지스틱 회귀에 대한 직교 다항식 대비는 VG 수준 및 GD 심각도 및 기타 일반 정신 병리 측정 값에 대해 양의 선형 추세를 나타 냈습니다. 구조 방정식 모델링 후, 더 높은 VG 총점은 더 젊은 연령, 일반적인 정신 병리학 및 특정 성격 특성과 관련이 있었지만 GD 심각 도와는 관련이 없었습니다. 환자의 성별과 나이는 성격 특성과 VG 손상 사이의 매개 경로에 관여했습니다. 결론. VG를 가진 GD 환자는 더 젊고 더 많은 기능 장애 성격 특성 및보다 일반적인 정신 병리학을 나타낸다. VG의 존재는 GD의 심각성에 영향을 미치지 않았다.

2.1. 참가자

현재 연구에는 총 193 명의 치료를 원하는 GD 환자 (남성 167 명, 여성 26 명), 평가를위한 연속 의뢰, 스페인 바르셀로나 벨 비게 대학 병원 정신과의 병리학 도박 부서에서 외래 환자 치료가 참여했습니다. 2013. 모든 환자는 병적 도박에 대한 Stinchfield의 진단 설문지를 사용하여 DSM-IV 기준에 따라 진단되었습니다.30, 31], 경험이 풍부한 심리학자 및 정신과 의사가 실시합니다. GD 환자의 대다수는 슬롯 머신 도박꾼 (63.7 %; N = 123). 비디오 게임 의존성 테스트 (VDT)에 따르면, GD 환자는 3 가지 그룹으로 배정되었다 : 총 VDT 점수가 121 인 62.7 (0 %)는 비 비디오 게임 사용자 그룹 (비 VGU), 43 (22.3 %) )는 비디오 게임 사용자 그룹 (VGU)에 대해 1와 19 사이의 총 VDT 점수를, VDT가 비디오 게임 중독자 그룹 (VGA)에 29 이상인 15 (20 %)를 나타냅니다. 모두 인터넷 게임 플레이어였습니다.

도시 된 바와 같이 표 1, 샘플의 평균 연령은 42.4 세 (SD = 13.4)입니다. 대부분의 피험자가 채용되었고 (51.3 %) 33.2 %는 싱글이거나 파트너가 없었습니다. 알코올 사용 문제는 18.1 %로, 약물 남용은 7.3 %로 기록되었습니다.

 

표 1

GD 샘플의 사회 인구 통계 학적 및 임상 적 특성N = 193) 및 그룹 간 비교.

2.2. 계기

GD 및 VGA 증상, 사회 인구 통계 학적 특성, 일반적인 정신 병리학 및 성격 특성을 측정하는 종합 평가 배터리를 관리했습니다. 배터리에는 사우스 오크 도박 화면 (SOGS)과 같은 GD 분야에서 국제적으로 적용되는 기기가 포함되어 있습니다.32, 33] 및 DSM-IV 기준에 따른 Stinchfield의 병적 도박 진단 설문지 [30, 31]. 비디오 게임 의존성 테스트 (제한된 스페인어 언어 스케일)Dependencia de Videojuegos 테스트—VDT) [34], 증상 점검 목록 개정 (SCL-90-R) [35], 기질 및 캐릭터 인벤토리 수정 [36]도 사용되었습니다.

2.3. 순서

다른 곳에서 발표 된 우리 단위의 평가 프로토콜 및 치료 모델에 따라 [48], 우리는 특정 반 구조적 인터뷰와 GD의 기능 분석을 수행했습니다. 모든 정보는 첫 번째 인터뷰에서 수집되었습니다. 상기 언급 된 나머지 심리 평가는 두 번째 세션에서 모든 대상에게 투여되었다. 두 인터뷰는 심리학자와 정신과 의사 (각각이 분야에서 15 년 이상의 업무 경험이있는 사람)에 의해 일주일의 시간 간격으로 진행되었습니다. GD 환자는 3 가지 VG 그룹 (비 VGU, VGU 및 VGA)에 설명 된대로 할당되었습니다. 제 2.1 위. Bellvitge 대학 병원 (스페인 바르셀로나)의 윤리위원회는이 연구를 승인했으며 모든 참가자의 동의를 얻었습니다.

2.4. 통계 분석

SPSS20 for Windows를 사용하여 분석을 수행했습니다. 3 가지 VG 그룹을 이분법 적 결과에 대한 로지스틱 회귀 및 정량적 데이터에 대한 ANOVA 절차와 비교 하였다. 두 모델 (물류 회귀 및 분산 분석) 모두 VG 그룹을 독립 변수로 입력하고 GD 관련 측정을 측정하는 변수를 기준으로 간주했습니다. 직교 다항식 대비 (그룹 정렬 순서 독립 요인에 사용)는 데이터의 패턴, 선형 및 / 또는 2 차 추세의 존재를 테스트하기 위해 추세 분석을 수행했습니다 (k − 1 = 2 차수 비교는 선형 및 2 차 경향으로 인해 평가되었습니다. k = 그룹화 변수의 3 개 수준). 코헨 d 그룹 간의 쌍별 비교에 대한 효과 크기를 측정하는 데 사용되었습니다 (효과 크기는 |d| <0.50, 보통 |d| > 0.50, 높은 |d| > 0.80).

참가자의 성별과 연령에 맞게 조정 된 부분 상관 관계를 통해 VG 총점 (차원 측정 변수로 간주)과 임상 측정 간의 연관성을 평가했습니다.

단계적 다중 회귀 및 이진 로지스틱 회귀는 참가자의 성별, 나이, 고용 상태, 결혼 상태를 입력 변수로 고려하여 VG 점수 (각 척도 및 컷오프를 기반으로 한 이진 분류에 대해)에 대한 최상의 예측 변수를 선택했습니다. 및 성격 프로필 (TCI-R 점수).

중재 가설은 STATA13 for Windows와 함께 구조 방정식 모델 (SEM)을 통해 테스트되었습니다. 전체 적합도 통계는 다음을 통해 평가되었습니다. χ² 검정, 근사 평균 근사 오차 (RMSEA), 기준선 비교 지수 (비교 적합 지수 CFI) 및 잔차 크기 (표준 평균 제곱 잔차 SMSR). [49] 중요하지 않은 결과 (P > 0.05)는 χ² RMSEA가 .08보다 낮 으면 CFI 계수가 0.90보다 높고 SRMR이 0.08로 제한되었는지 테스트합니다. 방정식 레벨 적합도 및 효과 크기도 R² 각 방정식 및 글로벌 모델에 대한 계수 (이 계수는 지표 / 지표로 설명 된 분산 비율을 평가), 다중 상관 (mc) 및 Bentler-Raykov 다중 상관 (mc²)50]. 이 마지막 두 개의 계수는 모델의 선형 예측 (비 재귀 모델에서 mc² 일치하지 않는 음의 다중 상관을 얻는 문제를 피하기 위해 계산 됨).

3.1. VG의 사회 인구 통계 학적 및 임상 적 변수 및 유병률

121 비 VGU 참가자 (62.7 %, 95 % CI : 55.7 % –69.2 %), 43 비디오 게임 사용자 (VGU) (22.3 %, 95 % CI : 17.0 % –28.7 %) 및 29 비디오 게임 중독자 (15.0 % VGA) (95 %, 10.7 % CI : 20.7 % –XNUMX %). 표 1 비디오 게임 설문지 총 원시 점수를 기반으로 한 총 샘플 및 개별 그룹의 설명 데이터를 포함합니다. 환자의 연령 (비 VGU 환자가 나이가 많음) 및 GD 문제의 발병 연령 (비 VGU 환자도 발병 연령이 높음)에 대한 통계적 차이가 나타났습니다.

참가자의 성별, 고용 상태, 결혼 여부, 담배 사용 및 약물 사용에 따라 평균 VDT 총점이 다르다는 결론을 내릴 증거가 충분하지 않았습니다.

3.2. GD 측정을위한 VG 그룹 비교 : SOGS 및 DSM-IV 설문지

의 상단 표 2 VG 그룹 간의 SOGS 점수 (각 항목 및 총 점수)의 비교를 보여줍니다. 슬롯 머신이나 다른 베팅 게임을 한 것으로보고 된 환자의 유병률은 VGA 그룹에서 더 높았습니다 (P = 0.045 및 P = 0.022). “카드 놀이”(VG 레벨이 높을수록 도박에 대한 보고율이 높은 환자)에 대한 긍정적 인 선형 추세와 다른 형태의 베팅 유병률에 대한 2 차 추세 (유병률은 15.4, 5.3 및 비 VGU, VGU 및 VGA의 경우 31.8). 평균 SOGS- 총 점수는 VG 수준에서 긍정적 인 선형 추세를 나타 냈습니다 (이는 VGU가 아닌 경우 9.7에서 10.1로, VGU, 11.2에서 VGA로 증가했음을 의미합니다. P = 0.043).

 

표 2

SOGS 점수 및 DSM-IV 기준의 비교.

DSM-IV 설문 조사 결과에 따르면 표 2), VGA는 기준 A2의 존재를보고하는 환자들의 통계적으로 더 높은 유병률을 보였습니다 ( '더 많은 돈을 베팅해야합니다', P = 0.002),이 증상에 대한 선형 및 2 차 경향이 발견되었습니다. 기준 A6에 대해 긍정적 인 선형 추세가 발견되었습니다 (“손실 후 다시 도박”, P = 0.050) 및 DSM-total 기준 (P = 0.038).

Cohen 's를 통해 측정 된 효과 크기 d 이분법적인 SOGS- 항목과 DSM- 기준의 경우 비 VGU 환자와 VGA 환자 사이에 가장 큰 차이가 있음을 보여주었습니다. 더 많은 돈을 벌 수 있습니다”) 그리고 VGU와 VGA 환자 사이에서 가장 낮습니다. 비 VGA와 VGA의 차이는 SOGS- 총 점수 및 DSM- 총 기준에 대해 적당한 효과 크기를 달성했으며, 다른 쌍별 비교는 낮은 효과 크기를 달성했습니다.

3.3. 일반적인 정신 병리학 및 성격에 대한 VG 그룹의 비교

표 3 세 VG 그룹 간의 SCL-90-R과 TCI-R 평균 점수를 비교 한 ANOVA 절차의 결과를 보여줍니다. 모든 SCL-90-R 저울은 세 그룹간에 상당히 다른 평균을 달성했습니다. 다항식 대비에서 얻은 유의 한 선형 추세는 VG 점수가 높을수록 SCL-90-R 평균 점수 (VGA> VGU> 비 VGU)가 더 높다는 것을 나타냅니다. 추가로 중요한 XNUMX 차 추세는 비 VGU와 VGU의 평균 차이는 낮지 만 VGU와 VGA의 차이는 높음을 나타냅니다. 코헨 d 쌍별 SCL-90-R 및 TCI-R 비교에 대한 효과 크기를 측정 한 결과, 비 -VGU와 VGU 사이의 차이는 낮았다 (TCI-R 지속성 점수 제외). 나머지 SCL-90-R 스케일에 대한 쌍별 차이는 중간 크기에서 높은 효과 크기를 얻었습니다. TCI-R 점수의 경우, VGA 환자와 다른 두 VG 수준의 쌍별 비교에 대한 자기 지시 점수에 대해 중간 정도의 차이가 얻어졌다.

 

표 3

임상 결과 비교.

지속성에 대한 VG 그룹과 TCI-R 평균 점수 사이의 관계에 대해 양의 선형 경향이 얻어졌고, 자기 지시에 대한 VG 그룹과 TCI-R 평균 점수 사이에 음의 선형 추세가 얻어졌다. TCI-R 자기 지향성에 대한 추가 2 차 경향은 비 VGU와 VGU 사이의 평균 차이가 낮고 VGU와 VGA 사이의 평균 차이가 높았다는 것을 다시 보여주었습니다.

3.4. VG 점수와 임상 결과 간의 연관

공변량 환자의 성별 및 연령에 대해 조정 된 부분 상관 관계는 VG 총 점수가 모든 SCL-90-R 점수와 양의 상관 관계를 보였고 TCI-R 자기 주도성 점수와 음의 상관 관계를 보였습니다 (표 4). 상관의 효과 크기는 중간 범위에있었습니다.

 

표 4

참가자의 성별 및 연령에 따라 조정 된 VG 총 점수와 임상 결과 간의 부분 상관 관계.

3.5. VG 그룹 간의 사회 인구 통계 학적 특성 및 성격 특성의 예측 능력

첫번째 단계적 선형 회귀 표 5 는 TCI-R 설문지를 통해 독립적 인 변수로 측정 된 사회 인구 학적 변수와 성격 프로파일을 고려하여 VG 총점에 대해 선택된 최상의 예측 모델을 포함합니다. 유일하게 중요한 예측 변수는 TCI-R 자기 지향성 점수였습니다. TCI-R 자기 지향성 점수가 낮을수록 VG 총 점수가 높아졌습니다.

 

표 5

비디오 게임 설문지의 예측 모델은 단계별 회귀 분석을 통해 점수를 매 깁니다.

두 번째 모델 표 5 VG 총 척도에서 0보다 높은 점수의 최고 예측 변수 (이전 다중 회귀 분석과 동일한 독립 변수 집합을 입력)를 평가하는 단계별 이항 로지스틱 회귀 분석에 해당합니다 (종속 변수는 VGU 환자 및 VGU 및 VGA 환자의 경우 0). 결과는 1 (VGU 및 VGA)보다 높은 VG의 가능성이 젊은 연령 및 높은 TCI-R 지속성 점수와 관련이 있음을 보여주었습니다.

세 번째 모델 표 5 20 이상의 VG 총 점수를 식별하기위한 최상의 모델을 포함합니다 (종속 변수는 비 VGU 및 VGU 환자의 경우 0, VGA 환자의 경우 1로 코딩 됨). 결과는 낮은 TCI-R 자기 지향성 점수가 VGA의 위험을 증가시키는 것으로 나타났습니다.

3.6. VG 레벨 및 GD 행동의 경로

그림 1 VG 행동 심각도 (VG 총점을 통해 측정) 및 GD 심각도 (SOGS 총점)에 대한 경로를 평가하는 SEM에 대한 다이어그램을 보여줍니다. 표 6 이 모델의 표준화 된 계수에 대한 통계를 포함합니다. SEM에 포함 된 변수는 환자의 연령과 TCI-R 지속성 및 자기 주도성 점수를 VG에 대한 가장 관련성있는 예측 인자로 식별 한 이전 단계적 회귀 모델에서 얻은 결과에서 선택되었습니다 (성도 독립 변수로 포함됨). GD와의 강력한 연관성으로 인해). 파선은 중요하지 않은 링크를 나타냅니다. 경로를 조정하기 위해 선택된 변수는 이전 분석에서 가장 높은 연관성을 가진 변수였습니다. 모델 수준 적합도를 측정하는 지수는 적절했습니다. χ² = 0.29 (P = 0.589), RMSEA = 0.01, CFI = 1 및 SRMR = 0.008입니다. 전체 R² 통로는 0.16였습니다.

 

그림 1

비디오 게임 (VG) 및 도박 장애 (GD) 수준에 대한 경로를 평가하는 구조 방정식 모델 (SEM). 점선은 중요하지 않은 연관을 나타냅니다.

 

표 6

구조 방정식 모델.

VG 수준 (VG 총 점수로 측정)은 낮은 TCI-R 자기 지향성 및 높은 TCI-R 지속성 점수를 갖는 환자에서 높았다. 또한, TCI-R 형질 지속성은 연령과 VG 총 점수 사이의 관계를 매개 하였다 : 젊은 대상은 더 높은 TCI-R 지속성 점수를 가지며,이 성격 특성과 VG 점수 사이에 긍정적 인 연관성이 발견되었다. TCI-R 자기 지향성은 또한 성별과 VG 총 점수 사이의 관계를 중재했습니다. 남자들은이 성격 특성에서 더 높은 점수를 얻었으며, 이는 VG 수준과 부정적인 연관이있었습니다.

GD 심각도 (SOGS- 총 점수로 측정)는 VG 총 점수와 관련이 없지만, 연령, TCI-R 자기 지향성 점수 및 TCI-R 지속성 점수와 관련이 있습니다. VG의 경우와 마찬가지로, TCI-R 자기 지향성은 성별과 GD 수준 사이의 경로를 매개하였고, TCI-R 지속성은 연령과 GD 수준 사이의 경로를 매개 하였다.

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