Īpašu interneta lietošanas traucējumu (ACSID-11) kritēriju novērtējums: jauna skrīninga instrumenta ieviešana, kas aptver ICD-11 kritērijus azartspēļu traucējumiem un citiem potenciāliem interneta lietošanas traucējumiem (2022)

Uzvedības atkarību žurnāla logotips

YBOP COMMENT: Pētnieki izveidoja un pārbaudīja jaunu novērtēšanas rīku, pamatojoties uz Pasaules Veselības organizācijas ICD-11 spēļu traucējumu kritērijiem. Tas ir paredzēts, lai novērtētu vairākus specifiskus interneta lietošanas traucējumus (tiešsaistes uzvedības atkarības). tostarp “pornogrāfijas lietošanas traucējumi”.

Pētnieki, kuru vidū bija viens no pasaules vadošajiem ekspertiem kompulsīvas seksuālās uzvedības/pornogrāfijas atkarības jautājumos Matthias Brand, vairākas reizes norādīja, ka “pornogrāfijas lietošanas traucējumus” var klasificēt kā 6C5Y Citi noteikti traucējumi, kas saistīti ar atkarību izraisošu uzvedību ICD-11,
 
Iekļaujot spēļu traucējumus ICD-11, tika ieviesti diagnostikas kritēriji šim salīdzinoši jaunajam traucējumam. Šos kritērijus var piemērot arī citiem potenciāliem specifiskiem interneta lietošanas traucējumiem, kurus SSK-11 var klasificēt kā citus traucējumus atkarību izraisošas uzvedības dēļ, piemēram, tiešsaistes pirkšanas-iepirkšanās traucējumi, tiešsaistē pornogrāfijas lietošanas traucējumi, sociālo tīklu lietošanas traucējumi un tiešsaistes azartspēļu traucējumi. [izcēlums pievienots]
 
Pētnieki norādīja, ka esošie pierādījumi atbalsta kompulsīvās seksuālās uzvedības traucējumu klasificēšanu kā uzvedības atkarību, nevis pašreizējo impulsu kontroles traucējumu klasifikāciju:
 
ICD-11 kā impulsu kontroles traucējumus uzskaita kompulsīvās seksuālās uzvedības traucējumus (CSBD), par kuriem daudzi uzskata, ka problemātiska pornogrāfijas lietošana ir galvenais uzvedības simptoms. Kompulsīvie pirkšanas-iepirkšanās traucējumi ir uzskaitīti kā piemērs kategorijā “citi noteikti impulsu kontroles traucējumi” (6C7Y), bet nenošķirot tiešsaistes un bezsaistes variantus. Šī diferenciācija netiek veikta arī visplašāk izmantotajās anketās, kas mēra kompulsīvo pirkšanu (Maraz et al., 2015Müller, Mitchell, Vogel un de Zwaan, 2017). Sociālo tīklu lietošanas traucējumi SSK-11 vēl nav ņemti vērā. Tomēr ir uz pierādījumiem balstīti argumenti, lai katru no trim traucējumiem drīzāk klasificētu kā atkarību izraisošu uzvedību (Brand et al., 2020Gola et al., 2017Müller et al., 2019Stark et al., 2018Wegmann, Müller, Ostendorf un Brand, 2018). [izcēlums pievienots]
 
Plašāka informācija par Pasaules Veselības organizācijas ICD-11 kompulsīvās seksuālās uzvedības diagnostiku skatīt šo lapu.

 

abstrakts

Pamatinformācija un mērķi

Iekļaujot spēļu traucējumus ICD-11, tika ieviesti diagnostikas kritēriji šim salīdzinoši jaunajam traucējumam. Šos kritērijus var piemērot arī citiem potenciāliem specifiskiem interneta lietošanas traucējumiem, kurus SSK-11 var klasificēt kā citus traucējumus, ko izraisa atkarību izraisoša uzvedība, piemēram, tiešsaistes pirkšanas-iepirkšanās traucējumi, tiešsaistes pornogrāfijas lietošanas traucējumi, sociālo tīklu izmantošana. traucējumi un tiešsaistes azartspēļu traucējumi. Esošo instrumentu neviendabīguma dēļ mūsu mērķis bija izstrādāt konsekventu un ekonomisku galveno (potenciālo) specifisko interneta lietošanas traucējumu veidu mērījumu, pamatojoties uz ICD-11 kritērijiem spēļu traucējumiem.

Metodes

Jaunais 11 punktu kritēriju novērtējums specifiskiem interneta lietošanas traucējumiem (ACSID-11) mēra piecas uzvedības atkarības, izmantojot vienu un to pašu priekšmetu kopumu, ievērojot PVO ASSIST principus. ACSID-11 tika ievadīts aktīviem interneta lietotājiem (N = 985) kopā ar desmit elementu interneta spēļu traucējumu testa (IGDT-10) adaptāciju un garīgās veselības pārbaudes. Mēs izmantojām apstiprinošo faktoru analīzi, lai analizētu ACSID-11 faktoru struktūru.

rezultāti

Pieņemtā četru faktoru struktūra tika apstiprināta un bija pārāka par viendimensionālo risinājumu. Tas attiecās uz spēļu traucējumiem un citiem specifiskiem interneta lietošanas traucējumiem. ACSID-11 rādītāji korelēja ar IGDT-10, kā arī ar psiholoģiskā distresa rādītājiem.

Diskusija un secinājumi

Šķiet, ka ACSID-11 ir piemērots konsekventai (potenciālu) specifisku interneta lietošanas traucējumu novērtēšanai, pamatojoties uz ICD-11 spēļu traucējumu diagnostikas kritērijiem. ACSID-11 var būt noderīgs un ekonomisks instruments, lai pētītu dažādas uzvedības atkarības ar tiem pašiem priekšmetiem un uzlabotu salīdzināmību.

Ievads

Interneta izplatīšana un viegla piekļuve tam padara tiešsaistes pakalpojumus īpaši pievilcīgus un piedāvā daudzas priekšrocības. Papildus ieguvumiem lielākajai daļai cilvēku, tiešsaistes uzvedība dažiem indivīdiem var iegūt nekontrolētu atkarību (piemēram, King & Potenza, 2019Young, 2004). Jo īpaši azartspēles kļūst par sabiedrības veselības problēmu (Fausts un Pročaska, 2018Rumpf et al., 2018). Pēc “interneta spēļu traucējumu” atzīšanas Garīgo traucējumu diagnostikas un statistikas rokasgrāmatas (DSM-5; American Psychiatric Association, 2013) kā nosacījums turpmākai izpētei, spēļu traucējumi tagad ir iekļauti kā oficiāla diagnoze (6C51) Starptautiskās slimību klasifikācijas (ICD-11) 11. pārskatīšanā; Pasaules Veselības organizācija, 2018). Tas ir svarīgs solis, lai risinātu globālās problēmas, ko rada digitālo tehnoloģiju kaitīga izmantošana (Billieux, Stein, Castro-Calvo, Higushi un King, 2021). Tiek lēsts, ka azartspēļu traucējumu izplatība pasaulē ir 3.05%, kas ir salīdzināma ar citiem garīgiem traucējumiem, piemēram, vielu lietošanas traucējumiem vai obsesīvi-kompulsīviem traucējumiem.Stīvensa, Dorstīna, Delfabro un Kings, 2021). Tomēr izplatības aplēses ievērojami atšķiras atkarībā no izmantotā skrīninga instrumenta (Stevens et al., 2021). Pašlaik instrumentu ainava ir daudzveidīga. Lielākā daļa pasākumu ir balstīti uz DSM-5 kritērijiem interneta spēļu traucējumiem, un neviens nešķiet nepārprotami vēlams (King et al., 2020). Tas pats attiecas uz citām iespējamām atkarību izraisošām uzvedībām internetā, piemēram, problemātisku tiešsaistes pornogrāfijas, sociālo tīklu izmantošanu vai iepirkšanos tiešsaistē. Šīs problemātiskās tiešsaistes uzvedības var rasties kopā ar spēļu traucējumiem (Burleigh, Griffiths, Sumich, Stavropoulos un Kuss, 2019Müller et al., 2021), bet tā var būt arī sava vienība. Jaunākie teorētiskie ietvari, piemēram, personas-ietekmes-izziņas-izpildes mijiedarbības (I-PACE) modelis (Zīmols, Young, Laier, Wölfling un Potenza, 2016Brand et al., 2019) pieņem, ka līdzīgi psiholoģiskie procesi ir dažādu (tiešsaistes) atkarību izraisošas uzvedības pamatā. Pieņēmumi saskan ar iepriekšējām pieejām, kuras var izmantot, lai izskaidrotu kopīgās iezīmes starp atkarības traucējumiem, piemēram, attiecībā uz neiropsiholoģiskiem mehānismiem (Bechara, 2005Robinsons un Beridžs, 1993. gads), ģenētiskie aspekti (Blum et al., 2000), vai izplatītas sastāvdaļas (Griffiths, 2005). Tomēr pašlaik nav visaptveroša skrīninga instrumenta (potenciāliem) specifiskiem interneta lietošanas traucējumiem, kuru pamatā būtu tie paši kritēriji. Vienoti skrīningi dažāda veida atkarību izraisošas uzvedības izraisītiem traucējumiem ir svarīgi, lai precīzāk noteiktu kopīgās iezīmes un atšķirības.

ICD-11 azartspēļu traucējumi ir iekļauti kategorijā “traucējumi, kas saistīti ar atkarību izraisošu uzvedību”, ne tikai azartspēļu traucējumi. Piedāvātie diagnostikas kritēriji (abiem) ir: (1) traucēta kontrole pār uzvedību (piemēram, sākums, biežums, intensitāte, ilgums, pārtraukšana, konteksts); (2) uzvedībai piešķiramās prioritātes palielināšana tādā mērā, ka uzvedībai ir prioritāte pār citām interesēm un ikdienas darbībām; (3) uzvedības turpināšana vai eskalācija, neskatoties uz negatīvām sekām. Lai gan tas nav tieši minēts kā papildu kritērijs, diagnozei obligāti jābūt tādam, lai uzvedības modelis izraisa (4) funkcionālus traucējumus svarīgās ikdienas dzīves jomās (piemēram, personīgās, ģimenes, izglītības vai sociālās problēmas) un/vai izteiktu diskomfortu (Pasaules Veselības organizācija, 2018). Tāpēc, pētot iespējamo atkarību izraisošo uzvedību, ir jāiekļauj abas sastāvdaļas. Kopumā šos kritērijus var attiecināt arī uz kategoriju “citi noteikti traucējumi, kas saistīti ar atkarību izraisošu uzvedību” (6C5Y), kurā potenciāli var tikt klasificēti pirkšanas-iepirkšanās traucējumi, pornogrāfijas lietošanas traucējumi un sociālo tīklu lietošanas traucējumi (Brand et al., 2020). Tiešsaistes pirkšanas-iepirkšanās traucējumus var definēt kā pārmērīgu, nepielāgotu patēriņa preču pirkšanu tiešsaistē, kas notiek atkārtoti, neskatoties uz negatīvajām sekām, un tādējādi var būt īpašs interneta lietošanas traucējums (Müller, Laskowski u.c., 2021). Pornogrāfijas lietošanas traucējumus raksturo samazināta kontrole pār (tiešsaistes) pornogrāfiska satura patēriņu, kas ir atdalāma no citām kompulsīvām seksuālām darbībām (Kraus, Martino un Potenza, 2016. gadsKraus et al., 2018). Sociālo tīklu lietošanas traucējumus var definēt ar pārmērīgu sociālo tīklu (tostarp sociālo tīklu vietņu un citu tiešsaistes saziņas lietojumprogrammu) izmantošanu, kam raksturīga samazināta izmantošanas kontrole, izmantošanai piešķirtā prioritāte un sociālo tīklu izmantošanas turpināšana, neskatoties uz to, piedzīvo negatīvas sekas (Andreassen, 2015). Visas trīs iespējamās uzvedības atkarības ir klīniski nozīmīgas parādības, kurām ir līdzība ar citām atkarību izraisošām uzvedībām (piemēram, Brand et al., 2020Griffiths, Kuss un Demetrovics, 2014. gadsMüller et al., 2019Stark, Klucken, Potenza, Brand un Strahler, 2018. gads).

Instrumenti, kas novērtē konkrētus interneta lietošanas traucējumu veidus, galvenokārt balstās vai nu uz agrākiem jēdzieniem, piemēram, Janga interneta atkarības testa modificētām versijām (piemēram, Laier, Pawlikowski, Pekal, Schulte & Brand, 2013. gadsWegmann, Stodt & Brand, 2015. gads) vai “Bergenas” skalas, kuru pamatā ir Grifita atkarības komponenti (piemēram, Andreassen, Torsheim, Brunborg & Pallesen, 2012Andreassen et al., 2015), vai tie mēra viendimensionālas konstrukcijas, pamatojoties uz DSM-5 kritērijiem spēļu traucējumiem (piemēram, Lemens, Valkenburga un pagāni, 2015. gadsVan den Eijnden, Lemmens un Valkenburga, 2016) vai azartspēļu traucējumi (pārskatu sk Otto et al., 2020). Daži agrāki pasākumi ir pieņemti no pasākumiem azartspēļu traucējumu, vielu lietošanas traucējumu novēršanai vai ir izstrādāti teorētiski (Laconi, Rodgers un Chabrol, 2014). Daudzi no šiem instrumentiem uzrāda psihometriskas nepilnības un neatbilstības, kā uzsvērts dažādos pārskatos (Karalis, Haagsma, Delfabro, Gradisārs un Grifitss, 2013. gadsLortie & Guitton, 2013. gadsPetijs, Rehbeins, Ko un O'Braiens, 2015. gads). King et al. (2020) identificēja 32 dažādus spēļu traucējumu novērtēšanas instrumentus, kas ilustrē nekonsekvenci pētniecības jomā. Pat visvairāk citētie un plaši izmantotie instrumenti, piemēram, Jangs interneta atkarības tests (Young, 1998), neatbilst ne DSM-5, ne ICD-11 diagnostikas kritērijiem spēļu traucējumiem. King et al. (2020) vēl vairāk norāda uz psihometriskiem trūkumiem, piemēram, empīriskās apstiprināšanas trūkumu un to, ka lielākā daļa instrumentu tika izstrādāti, pamatojoties uz pieņēmumu par unimodālu konstrukciju. Tas norāda, ka tiek skaitīta atsevišķu simptomu summa, nevis atsevišķi aplūkota biežums un piedzīvotā intensitāte. Desmit vienumu interneta spēļu traucējumu tests (IGDT-10; Király et al., 2017) pašlaik šķiet, ka tas pietiekami aptver DSM-5 kritērijus, taču kopumā neviens no instrumentiem nešķita nepārprotami vēlams (King et al., 2020). Nesen tika ieviestas vairākas skalas kā pirmie skrīninga instrumenti, kas fiksēja ICD-11 kritērijus spēļu traucējumiem (Balhara et al., 2020Higuchi et al., 2021Jo et al., 2020Paschke, Austermann un Thomasius, 2020Pontes et al., 2021), kā arī sociālo tīklu lietošanas traucējumiem (Paschke, Austermann un Thomasius, 2021). Kopumā varētu pieņemt, ka ne katrs simptoms obligāti tiek novērots vienādi, piemēram, vienlīdz bieži vai vienlīdz intensīvi. Tāpēc šķiet vēlams, lai skrīninga instrumenti spētu fiksēt gan vispārējo simptomu pieredzi, gan simptomu kopumu kā tādu. Drīzāk daudzdimensionāla pieeja var izpētīt, kurš simptoms izšķiroši vai dažādās fāzēs veicina problemātiskas uzvedības attīstību un uzturēšanu, ir saistīts ar augstāku ciešanu līmeni vai arī tas ir tikai pat nozīmīguma jautājums.

Līdzīgas problēmas un nekonsekvences kļūst acīmredzamas, aplūkojot instrumentus, kas novērtē cita veida potenciālus specifiskus interneta lietošanas traucējumus, proti, tiešsaistes pirkšanas-iepirkšanās traucējumus, tiešsaistes pornogrāfijas lietošanas traucējumus un sociālo tīklu lietošanas traucējumus. Šie potenciālie specifiskie interneta lietošanas traucējumi nav formāli klasificēti SSK-11 atšķirībā no spēļu un azartspēļu traucējumiem. Jo īpaši azartspēļu traucējumu gadījumā jau pastāv daudzi skrīninga instrumenti, taču lielākajai daļai no tiem trūkst atbilstošu pierādījumu (Otto et al., 2020), un tie neattiecas ne uz ICD-11 kritērijiem azartspēļu traucējumiem, nedz arī koncentrējas uz pārsvarā tiešsaistes azartspēļu traucējumiem (Albrehts, Kiršners un Grīsers, 2007Dowling et al., 2019). ICD-11 kā impulsu kontroles traucējumi ir uzskaitīti kompulsīvās seksuālās uzvedības traucējumi (CSBD), attiecībā uz kuriem daudzi uzskata, ka problemātiska pornogrāfijas lietošana ir galvenais uzvedības simptoms. Kompulsīvie pirkšanas-iepirkšanās traucējumi ir uzskaitīti kā piemērs kategorijā “citi noteikti impulsu kontroles traucējumi” (6C7Y), bet nenošķirot tiešsaistes un bezsaistes variantus. Šī diferenciācija netiek veikta arī visplašāk izmantotajās anketās, kas mēra kompulsīvo pirkšanu (Maraz et al., 2015Müller, Mitchell, Vogel un de Zwaan, 2017). Sociālo tīklu lietošanas traucējumi SSK-11 vēl nav ņemti vērā. Tomēr ir uz pierādījumiem balstīti argumenti, lai katru no trim traucējumiem drīzāk klasificētu kā atkarību izraisošu uzvedību (Brand et al., 2020Gola et al., 2017Müller et al., 2019Stark et al., 2018Wegmann, Müller, Ostendorf un Brand, 2018). Papildus vienprātības trūkumam attiecībā uz šo potenciālo specifisko interneta lietošanas traucējumu klasifikāciju un definīcijām, pastāv arī nekonsekvences skrīninga instrumentu izmantošanā (pārskatus sk. Andreassen, 2015Fernandezs un Grifitss, 2021. gadsHussain & Griffiths, 2018Müller et al., 2017). Piemēram, ir vairāk nekā 20 instrumenti, kas varētu izmērīt problemātisku pornogrāfijas lietošanu (Fernandezs un Grifitss, 2021. gads), taču neviens no tiem pietiekami neaptver SSK-11 kritērijus traucējumiem, kas saistīti ar atkarību izraisošu uzvedību, kas ir ļoti tuvi ICD-11 kritērijiem attiecībā uz CSBD.

Turklāt šķiet, ka vienlaikus var rasties daži specifiski interneta lietošanas traucējumi, īpaši nesakārtota spēļu un sociālo tīklu izmantošana (Burleigh et al., 2019Müller et al., 2021). Izmantojot latentā profila analīzi, Charzyńska, Sussman un Atroszko (2021) konstatēja, ka nesakārtota sociālo tīklu un iepirkšanās, kā arī nesakārtota spēļu un pornogrāfijas lietošana bieži notika attiecīgi kopā. Profils, kurā iekļauts augsts līmenis attiecībā uz visiem interneta lietošanas traucējumiem, uzrādīja viszemāko labklājību (Charzyńska et al., 2021). Tas arī uzsver, cik svarīgi ir veikt visaptverošu un vienotu dažādu interneta lietošanas veidu pārbaudi. Ir bijuši mēģinājumi izmantot līdzīgas vienumu kopas dažādiem interneta lietošanas traucējumiem, piemēram, problemātiskās pornogrāfijas patēriņa skalu (Bőthe et al., 2018), Bergenas sociālo mediju atkarības skala (Andreassen, Pallesen un Griffiths, 2017. gads) vai tiešsaistes iepirkšanās atkarības skalu (Zhao, Tian un Xin, 2017). Tomēr šie svari tika izstrādāti, pamatojoties uz komponentu modeli Griffiths (2005) un neaptver pašreizējos ierosinātos kritērijus traucējumiem, kas saistīti ar atkarību izraisošu uzvedību (sal. Pasaules Veselības organizācija, 2018).

Rezumējot, ICD-11 piedāvāja diagnostikas kritērijus traucējumiem, ko izraisa (galvenokārt tiešsaistē) atkarību izraisoša uzvedība, proti, azartspēļu traucējumi un spēļu traucējumi. Problemātisku tiešsaistes pornogrāfijas lietošanu, iepirkšanos tiešsaistē un sociālo tīklu izmantošanu var attiecināt uz ICD-11 apakškategoriju “citi noteikti traucējumi atkarību izraisošas uzvedības dēļ”, kam var piemērot tos pašus kritērijus (Brand et al., 2020). Līdz šim šo (potenciālo) specifisko interneta lietošanas traucējumu skrīninga instrumentu ainava ir ļoti nekonsekventa. Tomēr konsekventa dažādu konstrukciju mērīšana ir būtiska, lai veicinātu pētījumus par kopīgajām iezīmēm un atšķirībām starp dažādiem atkarību izraisošas uzvedības traucējumiem. Mūsu mērķis bija izstrādāt īsu, bet visaptverošu skrīninga instrumentu dažāda veida (potenciāliem) specifiskiem interneta lietošanas traucējumiem, kas aptver ICD-11 kritērijus azartspēļu un azartspēļu traucējumiem, lai palīdzētu agrīni identificēt (potenciāli) specifiskas problemātiskas tiešsaistes uzvedības.

Metodes

Dalībnieki

Dalībnieki tika pieņemti darbā tiešsaistē, izmantojot piekļuves paneļa pakalpojumu sniedzēju, ar kuru viņi saņēma individuālu atlīdzību. Mēs iekļāvām aktīvos interneta lietotājus no vācu valodas apgabala. Mēs izslēdzām nepilnīgas datu kopas un tās, kas norādīja uz neuzmanīgu atbildi. Pēdējais tika identificēts, izmantojot iekšējās (norādītās atbildes vienība un pašziņojuma pasākums) un post-hoc (reakcijas laiks, atbildes modelis, Mahalanobis D) stratēģijas (Godinho, Kušnira un Kaningema, 2016Mīda un Kreiga, 2012). Galīgais paraugs sastāvēja no N = 958 dalībnieki (499 vīrieši, 458 sievietes, 1 ūdenslīdējs) vecumā no 16 līdz 69 gadiem (M = 47.60, SD = 14.50). Lielākā daļa dalībnieku bija pilnas slodzes (46.3%), (priekšlaicīgas) pensionēšanās (20.1%) vai nepilna laika (14.3%) darbinieki. Pārējie bija studenti, praktikanti, mājsaimnieces/vīri vai nebija nodarbināti citu iemeslu dēļ. Augstākais profesionālās izglītības līmenis tika sadalīts pa pabeigtajām profesionālajām apmācībām uzņēmumā (33.6%), augstskolas izglītībā (19.0%), pabeigtās arodskolas apmācībās (14.1%), maģistrantūras/tehniskās akadēmijas absolvācijā (11.8%). , un politehniskais grāds (10.1%). Pārējie mācījās/studenti vai viņiem nebija grāda. Nejaušajā paraugā tika parādīts līdzīgs galveno sociāli demogrāfisko mainīgo sadalījums kā Vācijas interneta lietotāju populācijai (sal. Statista, 2021).

Pasākumi

Īpašu interneta lietošanas traucējumu kritēriju novērtējums: ACSID-11

Ar ACSID-11 mūsu mērķis bija izgudrot rīku konkrētu interneta lietošanas traucējumu novērtēšanai īsā, bet visaptverošā un konsekventā veidā. To, pamatojoties uz teoriju, izstrādāja atkarību pētnieku un klīnicistu ekspertu grupa. Vienumi tika iegūti vairākās diskusijās un vienprātības sanāksmēs, pamatojoties uz ICD-11 kritērijiem traucējumiem, kas saistīti ar atkarību izraisošu uzvedību, kā tie aprakstīti spēlēm un azartspēlēm, pieņemot, ka struktūra ir daudzfaktoriāla. Skaļās runāšanas analīzes rezultāti tika izmantoti, lai optimizētu satura derīgumu un vienumu saprotamību (Schmidt et al., iesniegts).

ACSID-11 ietver 11 vienumus, kas aptver ICD-11 kritērijus traucējumiem, ko izraisa atkarību izraisoša uzvedība. Trīs galvenie kritēriji, traucēta kontrole (IC), paaugstināta prioritāte, kas piešķirta tiešsaistes darbībai (IP) un interneta lietošanas turpināšana/sakāpināšana (CE), neskatoties uz negatīvajām sekām, ir attēloti ar trīs vienumiem. Tika izveidoti divi papildu vienumi, lai novērtētu funkcionālos traucējumus ikdienas dzīvē (FI) un izteiktu distresu (MD) tiešsaistes aktivitāšu dēļ. Iepriekšējā aptaujā dalībniekiem tika uzdots norādīt, kuras darbības internetā viņi ir izmantojuši vismaz reizēm pēdējo 12 mēnešu laikā. Darbības (ti, "spēles", "iepirkšanās tiešsaistē", "tiešsaistes pornogrāfijas izmantošana", "sociālo tīklu izmantošana", "tiešsaistes azartspēles" un "cits") tika uzskaitītas ar atbilstošām definīcijām un atbildes opcijām "jā". ' vai nē'. Dalībnieki, kuri atbildēja “jā” tikai uz “citu” vienumu, tika izslēgti. Visi pārējie saņēma ACSID-11 vienumus par visām tām darbībām, uz kurām tika atbildēts ar “jā”. Šī daudzuzvedības pieeja ir balstīta uz PVO Alkohola, smēķēšanas un vielu lietošanas skrīninga testu (ASSIST; WHO ASSIST darba grupa, 2002. gads), kas konsekventi pārbauda galvenās vielu lietošanas kategorijas un tās negatīvās sekas, kā arī atkarību izraisošas uzvedības pazīmes konkrētām vielām.

Līdzīgi ASSIST, katrs punkts ir formulēts tā, lai uz to varētu tieši atbildēt par attiecīgo darbību. Mēs izmantojām divu daļu atbildes formātu (sk Fig. 1), kurā dalībniekiem jānorāda katrai darbībai katrai vienībai cik bieži viņiem ir bijusi pieredze pēdējo 12 mēnešu laikā (0: 'nekad', 1: 'reti', 2: 'dažreiz', 3: 'bieži'), un, ja vismaz "reti", cik intensīvi katra pieredze bija pēdējo 12 mēnešu laikā (0: 'nemaz neintensīva', 1: 'diezgan intensīva', 2: 'diezgan intensīva', 3: 'intensīva'). Novērtējot katra simptoma biežumu, kā arī intensitāti, ir iespējams izmeklēt simptomu rašanos, kā arī kontrolēt, kā intensīvi simptomi tiek uztverti ārpus biežuma. ACSID-11 vienumi (ierosinātais tulkojums angļu valodā) ir parādīti Tabula 1. Oriģinālos (vācu) vienumus, ieskaitot iepriekšēju vaicājumu un instrukcijas, var atrast pielikumā (sk A papildinājums).

Fig. 1.
 
Fig. 1.

ACSID-11 paraugvienums (ieteiktais vācu valodas oriģinālā vienuma tulkojums angļu valodā), kas ilustrē ar konkrētām tiešsaistes darbībām saistītu situāciju biežuma (kreisās kolonnas) un intensitātes (labās kolonnas) mērījumus. Piezīmes. Attēlā parādīts faktora traucētas kontroles (IC) piemērs, kā parādīts A) personai, kura izmanto visas piecas tiešsaistes darbības, kā norādīts iepriekšējā vaicājumā (sk. A papildinājums) un B) personai, kura norādīja, ka izmantos tikai iepirkšanos tiešsaistē un sociālos tīklus.

Citāts: Journal of Behavioral Addictions 2022; 10.1556 / 2006.2022.00013

Tabula 1.

ACSID-11 skrīninga vienumi īpašiem interneta lietošanas traucējumiem (ieteiktais tulkojums angļu valodā).

Punktsjautājums
IC1Vai pēdējo 12 mēnešu laikā jums ir bijušas grūtības izsekot, kad sākāt nodarboties, cik ilgi, cik intensīvi vai kādā situācijā to darījāt vai kad pārtraucāt?
IC2Vai pēdējo 12 mēnešu laikā esat izjutuši vēlmi pārtraukt vai ierobežot darbību, jo pamanījāt, ka lietojat to pārāk daudz?
IC3Vai pēdējo 12 mēnešu laikā esat mēģinājis pārtraukt vai ierobežot darbību un jums tas nav izdevies?
IP1Vai pēdējo 12 mēnešu laikā esat piešķīris aktivitātei arvien lielāku prioritāti nekā citām aktivitātēm vai interesēm savā ikdienas dzīvē?
IP2Vai pēdējo 12 mēnešu laikā esat zaudējis interesi par citām aktivitātēm, kas jums patika šīs aktivitātes dēļ?
IP3Vai pēdējo 12 mēnešu laikā esat atstājis novārtā vai atteicies no citām aktivitātēm vai interesēm, kas jums patika šīs aktivitātes dēļ?
CE1Vai pēdējo 12 mēnešu laikā esat turpinājis vai palielinājis darbību, lai gan tas ir draudējis vai izraisījis attiecību pārtraukšanu ar kādu jums svarīgu personu?
CE2Vai pēdējo 12 mēnešu laikā esat turpinājis vai palielinājis darbību, lai gan tas jums ir radījis problēmas skolā/apmācībās/darbā?
CE3Vai pēdējo 12 mēnešu laikā esat turpinājis vai palielinājis šo aktivitāti, lai gan tā jums ir radījusi fiziskas vai garīgas sūdzības/slimības?
FI1Domājot par visām savas dzīves jomām, vai jūsu dzīvi pēdējo 12 mēnešu laikā ir manāmi ietekmējusi darbība?
MD1Vai, domājot par visām savas dzīves jomām, šī darbība ir radījusi jums ciešanas pēdējo 12 mēnešu laikā?

Piezīmes. IC = traucēta kontrole; IP = paaugstināta prioritāte; CE = turpinājums/eskalācija; FI = funkcionāli traucējumi; MD = izteikts distress; Oriģinālās vācu preces var atrast A papildinājums.

Desmit vienumu interneta spēļu traucējumu pārbaude: IGDT-10 — ASSIST versija

Kā konverģences derīguma mērauklu mēs izmantojām desmit vienumu IGDT-10 (Király et al., 2017) paplašinātā versijā. IGDT-10 īsteno deviņus DSM-5 kritērijus interneta spēļu traucējumiem (American Psychiatric Association, 2013). Šajā pētījumā mēs paplašinājām sākotnējo spēļu specifisko versiju, lai tiktu novērtēti visi specifiskie interneta lietošanas traucējumi. Lai to īstenotu un saglabātu metodoloģijas salīdzināmību, šeit mēs izmantojām arī vairāku uzvedības reakciju formātu, piemēram, ASSIST. Šim nolūkam vienumi tika pārveidoti tā, ka “spēle” tika aizstāta ar “aktivitāte”. Pēc tam tika atbildēts uz katru vienumu par visām tiešsaistes darbībām, kuras dalībnieki iepriekš bija norādījuši izmantot (no "spēļu", "iepirkšanās tiešsaistē", "tiešsaistes pornogrāfijas izmantošana", "sociālo tīklu izmantošana" un "tiešsaistes azartspēles" ). Katrai vienībai katra darbība tika novērtēta trīs punktu Likerta skalā (0 = "nekad", 1 = "dažreiz", 2 = "bieži"). Vērtējums bija tāds pats kā IGDT-10 sākotnējai versijai: katrs kritērijs saņēma punktu 0, ja atbilde bija “nekad” vai “dažreiz”, un 1, ja atbilde bija “bieži”. 9. un 10. punkts apzīmē vienu un to pašu kritēriju (ti, “apdraudējums vai nozīmīgu attiecību, darba vai izglītības vai karjeras iespēju zaudēšana, piedaloties interneta spēlēs”), un kopā saskaita vienu punktu, ja ir izpildīts viens vai abi punkti. Katrai darbībai tika aprēķināts galīgais rezultāts. Tas var svārstīties no 0 līdz 9 ar augstākiem rādītājiem, kas norāda uz lielāku simptomu smagumu. Attiecībā uz spēļu traucējumiem rezultāts pieci vai vairāk norāda uz klīnisku nozīmi (Király et al., 2017).

Pacientu veselības aptauja-4: PHQ-4

The Patient Health Questionnaire-4 (PHQ-4; Kroenke, Spitzer, Williams un Löwe, 2009) ir īss depresijas un trauksmes simptomu rādītājs. Tas sastāv no četriem elementiem, kas ņemti no ģeneralizētas trauksmes–7 skalas un PHQ-8 depresijas moduļa. Dalībniekiem jānorāda noteiktu simptomu rašanās biežums četru punktu Likerta skalā no 0 ("nemaz") līdz 3 ("gandrīz katru dienu"). Kopējais punktu skaits var būt robežās no 0 līdz 12, kas norāda uz nekādu/minimālu, vieglu, vidēju un smagu psiholoģiska cieņa līmeni attiecīgi ar rādītājiem no 0–2, 3–5, 6–8, 9–12 (attiecīgi)Kroenke et al., 2009).

Vispārējā labklājība

Vispārējā apmierinātība ar dzīvi tika novērtēta, izmantojot īso dzīves apmierinātības skalu (L-1) vācu sākotnējā versijā (Beierlein, Kovaleva, László, Kemper un Rammstedt, 2015) atbildēja 11 punktu Likerta skalā no 0 ("nemaz nav apmierināts") līdz 10 ("pilnīgi apmierināts"). Viena vienumu skala ir labi apstiprināta un cieši korelē ar vairāku priekšmetu skalām, kas novērtē apmierinātību ar dzīvi (Beierlein et al., 2015). Mēs papildus prasījām konkrētu apmierinātību ar dzīvi veselības jomā (H-1): "Ņemot vērā visas lietas, cik apmierināts esat ar savu veselību šajās dienās?" atbildēja tajā pašā 11 ballu skalā (sal. Beierlein et al., 2015).

Procedūra

Pētījums tika veikts tiešsaistē, izmantojot tiešsaistes aptauju rīku Limesurvey®. ACSID-11 un IGDT-10 tika ieviesti tā, ka attiecīgajiem vienumiem tika parādītas tikai tās darbības, kas tika atlasītas iepriekšējā vaicājumā. Dalībnieki saņēma individualizētas saites no pakalpojumu paneļa nodrošinātāja, kas noveda pie mūsu izveidotās tiešsaistes aptaujas. Pēc pabeigšanas dalībnieki tika novirzīti atpakaļ uz pakalpojumu sniedzēja vietni, lai saņemtu atlīdzību. Dati apkopoti laika posmā no 8.gada 14.aprīļa līdz 2021.aprīlim.

Statistiskās analīzes

Mēs izmantojām apstiprinošo faktoru analīzi (CFA), lai pārbaudītu ACSID-11 dimensiju un konstrukcijas derīgumu. Analīzes tika veiktas ar Mplus versiju 8.4 (Muthén & Muthén, 2019), izmantojot svērto mazāko kvadrātu vidējos un dispersijas koriģēto (WLSMV) novērtējumu. Lai novērtētu modeļa piemērotību, mēs izmantojām vairākus indeksus, proti, hī kvadrātu (χ 2) pārbaudiet precīzu piemērotību, salīdzinošo atbilstības indeksu (CFI), Takera-Lūisa atbilstības indeksu (TLI), standartizēto vidējo kvadrātisko atlikumu (SRMR) un tuvināšanas kļūdu (RMSEA). Saskaņā ar Hu un Bentlers (1999), robežvērtības CFI un TLI > 0.95, SRMR < 0.08 un RMSEA < 0.06 norāda uz labu modeļa atbilstību. Turklāt hī kvadrāta vērtība dalīta ar brīvības pakāpēm (χ2/df) < 3 ir vēl viens rādītājs, kas liecina par pieņemamu piemērotību modelim (Carmines & McIver, 1981). Kronbaha alfa (α) un Guttman's Lambda-2 (λ 2) tika izmantoti kā ticamības rādītāji ar koeficientiem > 0.8 (> 0.7), kas norāda uz labu (pieņemamu) iekšējo konsekvenci (Bortz & Döring, 2006). Korelācijas analīzes (Pearson) tika izmantotas, lai pārbaudītu konverģentu derīgumu starp dažādiem vienas un tās pašas vai saistīto konstrukciju mērījumiem. Šīs analīzes tika veiktas ar IBM SPSS statistika (26. versija). Saskaņā ar Cohen (1988), vērtība |r| = 0.10, 0.30, 0.50 norāda attiecīgi mazu, vidēju, lielu efektu.

ētika

Pētījuma procedūras tika veiktas saskaņā ar Helsinku deklarāciju. Pētījumu apstiprināja Duisburgas-Esenes Universitātes Inženieru fakultātes Datorzinātņu un lietišķo kognitīvo zinātņu nodaļas ētikas komiteja. Visi subjekti tika informēti par pētījumu un visi sniedza informētu piekrišanu.

rezultāti

Pašreizējā izlasē konkrēti interneta lietošanas paradumi tika sadalīti šādi: Spēli norādīja 440 (45.9%) personas (vecums: M = 43.59, SD = 14.66; 259 vīrieši, 180 sievietes, 1 ūdenslīdējs, 944 (98.5%) no personām, kas nodarbojas ar iepirkšanos tiešsaistē (vecums: M = 47.58, SD = 14.49; 491 vīrietis, 452 sievietes, 1 ūdenslīdējs, 340 (35.5%) no personām izmantoja tiešsaistes pornogrāfiju (vecums: M = 44.80, SD = 14.96; Sociālos tīklus izmantoja 263 vīrieši, 76 sievietes, 1 ūdenslīdējs, 854 (89.1%) no personām (vecums: M = 46.52, SD = 14.66; 425 vīrieši, 428 sievietes, 1 ūdenslīdējs un 200 (20.9%) personas, kas ir iesaistītas tiešsaistes azartspēlēs (vecums: M = 46.91, SD = 13.67; 125 vīrieši, 75 sievietes, 0 ūdenslīdēju). Dalībnieku mazākums (n = 61; 6.3%) norādīja izmantot tikai vienu aktivitāti. Lielākā daļa dalībnieku (n = 841; 87.8%) izmantoja vismaz iepirkšanos tiešsaistē kopā ar sociālajiem tīkliem, un 409 (42.7%) no viņiem arī norādīja, ka spēlē tiešsaistes spēles. Sešdesmit astoņi (7.1%) no dalībniekiem norādīja, ka izmanto visas minētās tiešsaistes aktivitātes.

Ņemot vērā, ka azartspēļu un azartspēļu traucējumi ir divi oficiāli atzīti atkarību izraisošas uzvedības izraisītu traucējumu veidi, un ņemot vērā to, ka mūsu izlasē iekļauto personu skaits, kuras ziņoja, ka spēlē tiešsaistes azartspēles, bija diezgan ierobežots, mēs vispirms koncentrēsimies uz novērtējuma rezultātiem. kritērijus spēļu traucējumiem ar ACSID-11.

Aprakstoša statistika

Attiecībā uz spēļu traucējumiem visiem ACSID-11 vienumiem ir vērtējums no 0 līdz 3, kas atspoguļo maksimālo iespējamo vērtību diapazonu (sk. Tabula 2). Visās vienībās ir salīdzinoši zemas vidējās vērtības un pareizi šķībs sadalījums, kā paredzēts neklīniskajā paraugā. Sarežģītība ir visaugstākā turpināšanas/pastiprināšanas un iezīmētas briesmu vienumiem, savukārt traucētas kontroles (īpaši IC1) un paaugstinātas prioritātes vienumiem ir viszemākās grūtības. Kurtoze ir īpaši augsta pirmajam turpinājuma/eskalācijas vienumam (CE1) un iezīmētajam traucējuma vienumam (MD1).

Tabula 2.

Aprakstoša statistika par ACSID-11 vienumiem, kas mēra spēļu traucējumus.

Nē.PunktsMinMaxM(SD)SkewnessKurtosisšķērslis
a)Frekvenču skala
01aIC1030.827(0.956)0.808-0.52127.58
02aIC2030.602(0.907)1.2370.24920.08
03aIC3030.332(0.723)2.1633.72411.06
04aIP1030.623(0.895)1.1800.18920.76
05aIP2030.405(0.784)1.9132.69813.48
06aIP3030.400(0.784)1.9032.59713.33
07aCE1030.170(0.549)3.56112.7185.68
08aCE2030.223(0.626)3.0388.7977.42
09aCE3030.227(0.632)2.9337.9987.58
10aFI1030.352(0.712)1.9973.10811.74
11aMD1030.155(0.526)3.64713.1075.15
b)Intensitātes skala
01bIC1030.593(0.773)1.1730.73219.77
02bIC2030.455(0.780)1.7002.09015.15
03bIC3030.248(0.592)2.6426.9818.26
04bIP1030.505(0.827)1.5291.32916.82
05bIP2030.330(0.703)2.1994.12310.98
06bIP3030.302(0.673)2.3024.63310.08
07bCE1030.150(0.505)3.86715.6725.00
08bCE2030.216(0.623)3.1599.6237.20
09bCE3030.207(0.608)3.22510.1226.89
10bFI1030.284(0.654)2.5346.1729.47
11bMD1030.139(0.483)3.99716.8584.62

PiezīmesN = 440. IC = traucēta kontrole; IP = paaugstināta prioritāte; CE = turpinājums/eskalācija; FI = funkcionāli traucējumi; MD = izteikts distress.

Attiecībā uz garīgo veselību kopējā izlase (N = 958) vidējais PHQ-4 rādītājs ir 3.03 (SD = 2.82) un uzrāda mērenu apmierinātības līmeni ar dzīvi (L-1: M = 6.31, SD = 2.39) un veselība (H-1: M = 6.05, SD = 2.68). Spēļu apakšgrupā (n = 440), 13 indivīdi (3.0 %) sasniedz IGDT-10 robežvērtību klīniski nozīmīgu spēļu traucējumu gadījumos. Vidējais IGDT-10 rādītājs svārstās no 0.51 par pirkšanas-iepirkšanās traucējumiem un 0.77 par sociālo tīklu lietošanas traucējumiem (sk. Tabula 5).

Apstiprinošā faktora analīze

Pieņemtais četru faktoru modelis

Mēs pārbaudījām pieņemto ACSID-11 četru faktoru struktūru, izmantojot vairākus CFA, vienu katram konkrētam interneta lietošanas traucējumam un atsevišķi biežuma un intensitātes vērtējumiem. Faktorus (1) pavājināta kontrole, (2) paaugstināta prioritāte un (3) turpināšana/eskalācija veidoja attiecīgie trīs vienumi. Divi papildu elementi, kas mēra funkcionālos traucējumus ikdienas dzīvē un izteiktu stresu tiešsaistes aktivitāšu dēļ, veidoja papildu faktoru (4) Funkcionālie traucējumi. Dati atbalsta ACSID-11 četru faktoru struktūru. Atbilstības indeksi norāda uz labu atbilstību starp modeļiem un datiem par visu veidu specifiskiem interneta lietošanas traucējumiem, kas novērtēti ar ACSID-11, proti, spēļu traucējumiem, tiešsaistes pirkšanas-iepirkšanās traucējumiem un sociālo tīklu lietošanas traucējumiem, tiešsaistes pornogrāfijas lietošanu. traucējumi un tiešsaistes azartspēļu traucējumi (sk Tabula 3). Attiecībā uz tiešsaistes pornogrāfijas lietošanas traucējumiem un tiešsaistes azartspēļu traucējumiem TLI un RMSEA varētu būt neobjektīvi mazā izlases lieluma dēļ (Hu & Bentler, 1999. gads). Faktoru slodzes un atlikušās kovariācijas CFA, izmantojot četru faktoru modeli, ir parādītas Fig. 2. Jāpiebilst, ka daži modeļi uzrāda vienskaitļa anomālas vērtības (ti, negatīva atlikušā dispersija latentam mainīgajam vai korelācijas, kas vienādas vai lielākas par 1).

Tabula 3.

Četru faktoru, viendimensiju un otrās kārtas CFA modeļu atbilstības indeksi specifiskiem (potenciāliem) interneta lietošanas traucējumiem, ko mēra ar ACSID-11.

  Spēļu traucējumi
  BiežumsIntensitāte
ModeļidfPITTLISRMRRMSEAχ2/ dfPITTLISRMRRMSEAχ2/ df
Četru faktoru modelis380.9910.9870.0310.0512.130.9930.9900.0290.0431.81
Viendimensionāls modelis270.9690.9610.0480.0874.320.9700.9630.0470.0823.99
Otrās kārtas faktoru modelis400.9920.9880.0310.0471.990.9920.9890.0320.0451.89
  Tiešsaistes pirkšanas-iepirkšanās traucējumi
  BiežumsIntensitāte
ModeļidfPITTLISRMRRMSEAχ2/ dfPITTLISRMRRMSEAχ2/ df
Četru faktoru modelis380.9960.9940.0190.0342.070.9950.9920.0200.0372.30
Viendimensionāls modelis270.9810.9760.0370.0705.580.9860.9820.0310.0563.98
Otrās kārtas faktoru modelis400.9960.9940.0210.0362.190.9940.9920.0230.0382.40
  Tiešsaistes pornogrāfijas lietošanas traucējumi
  BiežumsIntensitāte
ModeļidfPITTLISRMRRMSEAχ2/ dfPITTLISRMRRMSEAχ2/ df
Četru faktoru modelis380.9930.9890.0340.0541.990.9870.9810.0380.0652.43
Viendimensionāls modelis270.9840.9790.0440.0752.910.9760.9700.0460.0823.27
Otrās kārtas faktoru modelis400.9930.9910.0330.0491.830.9840.9790.0390.0682.59
  Sociālo tīklu lietošanas traucējumi
  BiežumsIntensitāte
ModeļidfPITTLISRMRRMSEAχ2/ dfPITTLISRMRRMSEAχ2/ df
Četru faktoru modelis380.9930.9900.0230.0493.030.9930.9890.0230.0523.31
Viendimensionāls modelis270.9700.9630.0480.0968.890.9770.9720.0390.0857.13
Otrās kārtas faktoru modelis400.9920.9890.0270.0533.390.9910.9880.0250.0563.64
  Tiešsaistes azartspēļu traucējumi
  BiežumsIntensitāte
ModeļidfPITTLISRMRRMSEAχ2/ dfPITTLISRMRRMSEAχ2/ df
Četru faktoru modelis380.9970.9960.0270.0591.700.9970.9960.0260.0491.47
Viendimensionāls modelis270.9940.9920.0400.0782.200.9910.9890.0390.0802.28
Otrās kārtas faktoru modelis400.9970.9960.0290.0541.580.9970.9950.0290.0531.55

Piezīmes. Spēļu paraugu izmēri ir dažādi (n = 440), iepirkšanās tiešsaistē (n = 944), tiešsaistes pornogrāfijas izmantošana (n = 340), sociālo tīklu izmantošana (n = 854) un tiešsaistes azartspēles (n = 200); ACSID-11 = Īpašu interneta lietošanas traucējumu kritēriju novērtējums, 11 vienības.

Fig. 2.
 
Fig. 2.

ACSID-11 četru faktoru modeļu faktoru slodzes un atlikušās kovariācijas (biežums) attiecībā uz (A) spēļu traucējumiem, (B) tiešsaistes azartspēļu traucējumiem, (C) tiešsaistes pirkšanas-iepirkšanās traucējumiem, (D) tiešsaistes pornogrāfijas lietošanas traucējumiem un (E) sociālo tīklu lietošanas traucējumi. Piezīmes. Spēļu paraugu izmēri ir dažādi (n = 440), iepirkšanās tiešsaistē (n = 944), tiešsaistes pornogrāfijas izmantošana (n = 340), sociālo tīklu izmantošana (n = 854) un tiešsaistes azartspēles (n = 200); ACSID-11 intensitātes skala uzrādīja līdzīgus rezultātus. ACSID-11 = specifisku interneta lietošanas traucējumu kritēriju novērtējums, 11 vienības; Vērtības atspoguļo standartizētas faktoru slodzes, faktoru kovariācijas un atlikušās kovariācijas. Visas aplēses bija nozīmīgas plkst p <0.001.

Citāts: Journal of Behavioral Addictions 2022; 10.1556 / 2006.2022.00013

Viendimensionāls modelis

Tā kā starp dažādiem faktoriem ir liela savstarpēja korelācija, mēs papildus pārbaudījām viendimensionālus risinājumus ar visu elementu ielādi uz vienu faktoru, kā tas ir ieviests, piemēram, IGDT-10. ACSID-11 viendimensionālie modeļi uzrādīja pieņemamu piemērotību, bet ar RMSEA un/vai χ2/df ir virs ieteiktajām robežvērtībām. Visiem uzvedības veidiem modelis, kas atbilst četru faktoru modeļiem, ir labāks salīdzinājumā ar attiecīgajiem viendimensionālajiem modeļiem (sk. Tabula 3). Līdz ar to četru faktoru risinājums šķiet pārāks par viendimensionālo risinājumu.

Otrās kārtas faktoru modelis un divfaktoru modelis

Alternatīva augsto savstarpējo korelāciju ņemšanai vērā ir iekļaut vispārīgu faktoru, kas atspoguļo vispārējo konstrukciju, kas sastāv no saistītiem apakšdomēniem. To var īstenot, izmantojot otrās kārtas faktoru modeli un bifaktoru modeli. Otrās kārtas faktoru modelī tiek modelēts vispārējs (otrās kārtas) faktors, mēģinot izskaidrot korelācijas starp pirmās kārtas faktoriem. Bifaktoru modelī tiek pieņemts, ka vispārējais faktors nosaka kopīgumu starp saistītajām jomām un ka papildus ir vairāki specifiski faktori, no kuriem katram ir unikāla ietekme uz vispārējo faktoru un ārpus tā. Tas ir modelēts tā, lai katrs vienums varētu ielādēt vispārējo faktoru, kā arī tā specifisko faktoru, kur visi faktori (ieskaitot korelācijas starp vispārējo faktoru un specifiskajiem faktoriem) ir norādīti kā ortogonāli. Otrās kārtas faktoru modelis ir vairāk ierobežots nekā divfaktoru modelis un ir ligzdots divfaktoru modelī (Yung, Thissen un McLeod, 1999). Mūsu paraugos otrās kārtas faktoru modeļi ir līdzīgi labi piemēroti kā četru faktoru modeļi (sk Tabula 3). Visai uzvedībai četri (pirmās kārtas) faktori lielā mērā noslogo (otrās kārtas) vispārējo faktoru (sk. B pielikums), kas attaisno kopvērtējuma izmantošanu. Tāpat kā četru faktoru modeļos, daži no otrās kārtas faktoru modeļiem uzrāda neregulāras anomālas vērtības (ti, negatīva atlikušā dispersija latentam mainīgajam vai korelācijas, kas vienādas vai lielākas par 1). Mēs pārbaudījām arī papildu bifaktoru modeļus, kas uzrādīja salīdzinoši labāku piemērotību, tomēr ne visiem uzvedības veidiem modeli varēja identificēt (sk. C papildinājums).

Uzticamība

Pamatojoties uz identificēto četru faktoru struktūru, mēs aprēķinājām ACSID-11 faktoru rādītājus no attiecīgo vienumu vidējiem, kā arī kopējos vidējos rādītājus katram konkrētam (potenciālam) interneta lietošanas traucējumam. Mēs apskatījām IGDT-10 uzticamību, jo pirmo reizi izmantojām daudzuzvedības variantu, ievērojot ASSIST piemēru (vairāku specifisku interneta lietošanas traucējumu novērtēšana). Rezultāti liecina par augstu ACSID-11 iekšējo konsistenci un zemāku, bet arī pieņemamu IGDT-10 uzticamību (sk. Tabula 4).

Tabula 4.

ACSID-11 un IGDT-10 uzticamības pasākumi, kas mēra specifiskus interneta lietošanas traucējumus.

 ACSID-11IGDT-10
BiežumsIntensitāte(ASSIST versija)
Traucējumu veidsαλ2αλ2αλ2
Spēļu0.9000.9030.8940.8970.8410.845
Tiešsaistes pirkšana-iepirkšanās0.9100.9130.9150.9170.8580.864
Tiešsaistes pornogrāfijas izmantošana0.9070.9110.8960.9010.7930.802
Sociālo tīklu izmantošana0.9060.9120.9150.9210.8550.861
Tiešsaistes azartspēles0.9470.9500.9440.9460.9100.912

Piezīmesα = Kronbaha alfa; λ 2 = Gutmana lambda-2; ACSID-11 = specifisku interneta lietošanas traucējumu kritēriju novērtējums, 11 vienības; IGDT-10 = desmit vienumu interneta spēļu traucējumu pārbaude; Spēļu paraugu izmēri ir dažādi (n = 440), pirkšana-iepirkšanās tiešsaistē (n = 944), tiešsaistes pornogrāfijas izmantošana (n = 340), sociālo tīklu izmantošana (n = 854) un tiešsaistes azartspēles (n = 200).

Tabula 5 parāda ACSID-11 un IGDT-10 rādītāju aprakstošo statistiku. Visiem uzvedības veidiem ACSID-11 faktoru Turpināšana/Eskalācija un Funkcionālie traucējumi vidējie rādītāji ir viszemākie salīdzinājumā ar citiem faktoriem. Koeficients Impaired Control parāda augstākās vidējās vērtības gan biežumam, gan intensitātei. ACSID-11 kopējie rādītāji ir visaugstākie par sociālo tīklu lietošanas traucējumiem, kam seko tiešsaistes azartspēļu un spēļu traucējumi, tiešsaistes pornogrāfijas lietošanas traucējumi un tiešsaistes pirkšanas-iepirkšanās traucējumi. IGDT-10 summārie rādītāji parāda līdzīgu attēlu (sk Tabula 5).

Tabula 5.

Aprakstoša statistika par ACSID-11 un IGDT-10 (ASSIST versija) faktoru un kopējo punktu skaitu konkrētiem interneta lietošanas traucējumiem.

 Spēles (n = 440)Tiešsaistes pirkšana-iepirkšanās

(n = 944)
Tiešsaistes pornogrāfijas izmantošana

(n = 340)
Sociālo tīklu izmantošana (n = 854)Tiešsaistes azartspēles (n = 200)
mainīgsMinMaxM(SD)MinMaxM(SD)MinMaxM(SD)MinMaxM(SD)MinMaxM(SD)
Biežums
ACSID-11_IC030.59(0.71)030.46(0.67)030.58(0.71)030.78(0.88)030.59(0.82)
ACSID-11_IP030.48(0.69)030.28(0.56)030.31(0.59)030.48(0.71)030.38(0.74)
ACSID-11_CE030.21(0.51)030.13(0.43)030.16(0.45)030.22(0.50)030.24(0.60)
ACSID-11_FI030.25(0.53)030.18(0.48)02.50.19(0.47)030.33(0.61)030.33(0.68)
ACSID-11_kopā030.39(0.53)030.27(0.47)02.60.32(0.49)030.46(0.59)02.70.39(0.64)
Intensitāte
ACSID-11_IC030.43(0.58)030.34(0.56)030.45(0.63)030.60(0.76)030.47(0.73)
ACSID-11_IP030.38(0.62)030.22(0.51)030.25(0.51)030.40(0.67)030.35(0.69)
ACSID-11_CE030.19(0.48)030.11(0.39)02.70.15(0.41)030.19(0.45)030.23(0.58)
ACSID-11_FI030.21(0.50)030.15(0.45)02.50.18(0.43)030.28(0.57)030.29(0.61)
ACSID-11_kopā030.31(0.46)030.21(0.42)02.60.26(0.43)030.37(0.54)030.34(0.59)
IGDT-10_sum090.69(1.37)090.51(1.23)070.61(1.06)090.77(1.47)090.61(1.41)

Piezīmes. ACSID-11 = specifisku interneta lietošanas traucējumu kritēriju novērtējums, 11 vienības; IC = traucēta kontrole; IP = paaugstināta prioritāte; CE = turpinājums/eskalācija; FI = funkcionāli traucējumi; IGDT-10 = desmit vienumu interneta spēļu traucējumu pārbaude.

Korelācijas analīze

Kā konstrukcijas derīguma mērauklu mēs analizējām korelācijas starp ACSID-11, IGDT-10 un vispārējās labklājības rādītājiem. Korelācijas ir parādītas Tabula 6. ACSID-11 kopējie rādītāji pozitīvi korelē ar IGDT-10 rādītājiem ar vidējiem vai lieliem efektu izmēriem, kur korelācijas starp vienādām uzvedības vērtībām ir visaugstākās. Turklāt ACSID-11 rādītāji pozitīvi korelē ar PHQ-4, ar līdzīgu efektu kā IGDT-10 un PHQ-4. Korelācijas modeļi ar apmierinātības ar dzīvi (L-1) un apmierinātības ar veselību (H-1) rādītājiem ir ļoti līdzīgi starp simptomu smagumu, kas novērtēts ar ACSID-11 un ar IGDT-10. Savstarpējai korelācijai starp ACSID-11 kopējiem rādītājiem dažādām uzvedībām ir liela ietekme. Papildu materiālā var atrast korelācijas starp faktoru rādītājiem un IGDT-10.

Tabula 6.

Korelācijas starp ACSID-11 (biežumu), IGDT-10 un psiholoģiskās labklājības rādītājiem

   1)2)3)4)5)6)7)8)9)10)11)12)
 ACSID-11_kopā
1)Spēļu 1           
2)Tiešsaistes pirkšana-iepirkšanāsr0.703**1          
 (n)(434)(944)          
3)Tiešsaistes pornogrāfijas izmantošanar0.659**0.655**1         
 (n)(202)(337)(340)         
4)Sociālo tīklu izmantošanar0.579**0.720**0.665**1        
 (n)(415)(841)(306)854        
5)Tiešsaistes azartspēlesr0.718**0.716**0.661**0.708**1       
 (n)(123)(197)(97)(192)(200)       
 IGDT-10_sum
6)Spēļur0.596**0.398**0.434**0.373**0.359**1      
 (n)(440)(434)(202)(415)(123)(440)      
7)Tiešsaistes pirkšana-iepirkšanāsr0.407**0.632**0.408**0.449**0.404**0.498**1     
 (n)(434)(944)(337)(841)(197)(434)(944)     
8)Tiešsaistes pornogrāfijas izmantošanar0.285**0.238**0.484**0.271**0.392**0.423**0.418**1    
 (n)(202)(337)(340)(306)(97)(202)(337)(340)    
9)Sociālo tīklu izmantošanar0.255**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)Tiešsaistes azartspēlesr0.322**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-4r0.292**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-1r-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-1r-0.083-0.0510.062-0.0140.002-0.078-0.0210.0690.027-0.034-0.409**0.530**
 (n)(440)(944)(340)(854)(200)(440)(944)(340)(854)(200)(958)(958)

Piezīmes. ** p <0.01; * p < 0.05. ACSID-11 = specifisku interneta lietošanas traucējumu kritēriju novērtējums, 11 vienības; IGDT-10 = desmit vienumu interneta spēļu traucējumu pārbaude; PHQ-4 = pacienta veselības aptauja-4; Korelācijas ar ACSID-11 intensitātes skalu bija līdzīgā diapazonā.

Diskusija un secinājumi

Šajā ziņojumā ACSID-11 tika ieviests kā jauns rīks, lai viegli un visaptveroši pārbaudītu galvenos specifisku interneta lietošanas traucējumu veidus. Pētījuma rezultāti liecina, ka ACSID-11 ir piemērots, lai aptvertu ICD-11 kritērijus spēļu traucējumiem daudzpusīgā struktūrā. Pozitīvas korelācijas ar uz DSM-5 balstītu novērtēšanas rīku (IGDT-10) vēl vairāk norādīja uz konstrukcijas derīgumu.

Pieņemto ACSID-11 daudzfaktoru struktūru apstiprināja CFA rezultāti. Vienumi labi atbilst četru faktoru modelim, kas atspoguļo ICD-11 kritērijus (1) traucēta kontrole, (2) paaugstināta prioritāte, (3) turpināšana/pastiprināšana, neskatoties uz negatīvajām sekām, kā arī papildu komponenti (4) funkcionālie traucējumi un izteikts stress, kas uzskatāms par būtisku atkarību izraisošai uzvedībai. Četru faktoru risinājums uzrādīja labāku piemērotību salīdzinājumā ar viendimensiju risinājumu. Skalas daudzdimensionalitāte ir unikāla iezīme salīdzinājumā ar citām skalām, kas aptver SSK-11 kritērijus spēļu traucējumiem (sal. King et al., 2020Pontes et al., 2021). Turklāt otrās kārtas faktoru modeļa (un daļēji divfaktoru modeļa) vienlīdz pārāka atbilstība norāda, ka elementi, kas novērtē četrus saistītos kritērijus, ietver vispārēju “traucējuma” konstrukciju un attaisno kopējās vērtības izmantošanu. Rezultāti bija līdzīgi attiecībā uz tiešsaistes azartspēļu traucējumiem un citiem iespējamiem specifiskiem interneta lietošanas traucējumiem, ko mēra ar ACSID-11 daudzuzvedības formātā, piemēram, ASSIST, proti, tiešsaistes pirkšanas-iepirkšanās traucējumiem, tiešsaistes pornogrāfijas lietošanas traucējumiem, sociālajiem tīkliem. lietošanas traucējumi. Attiecībā uz pēdējiem gandrīz nav pieejami instrumenti, kuru pamatā ir PVO kritēriji traucējumiem, kas saistīti ar atkarību izraisošu uzvedību, lai gan pētnieki iesaka šo klasifikāciju katram no tiem (Brand et al., 2020Müller et al., 2019Stark et al., 2018). Jauni visaptveroši pasākumi, piemēram, ACSID-11, var palīdzēt pārvarēt metodoloģiskās grūtības un dot iespēju sistemātiski analizēt kopīgās un atšķirības starp šiem dažādajiem (potenciālajiem) atkarību izraisošajiem uzvedības veidiem.

ACSID-11 uzticamība ir augsta. Spēļu traucējumu gadījumā iekšējā konsistence ir salīdzināma vai augstāka nekā vairumam citu instrumentu (sal. King et al., 2020). Uzticamība iekšējās konsekvences ziņā ir laba arī citiem specifiskiem interneta lietošanas traucējumiem, ko mēra gan ar ACSID-11, gan IGDT-10. No tā mēs varam secināt, ka integrēts atbildes formāts, piemēram, ASSIST (WHO ASSIST darba grupa, 2002. gads) ir piemērots dažāda veida uzvedības atkarību kopīgai izvērtēšanai. Pašreizējā paraugā ACSID-11 kopējais rezultāts bija visaugstākais sociālo tīklu lietošanas traucējumiem. Tas atbilst šīs parādības relatīvi augstajai izplatībai, kas pašlaik tiek lēsta 14% individuālistiskās valstīs un 31% kolektīvisma valstīs.Cheng, Lau, Chan un Luk, 2021).

Par konverģentu derīgumu liecina vidējas vai lielas pozitīvas korelācijas starp ACSID-11 un IGDT-10 rādītājiem, neskatoties uz dažādiem vērtēšanas formātiem. Turklāt mērenās pozitīvās korelācijas starp ACSID-11 rādītājiem un PHQ-4, kas mēra depresijas un trauksmes simptomus, apstiprina jaunā novērtēšanas instrumenta kritērija derīgumu. Rezultāti atbilst iepriekšējiem atklājumiem par saistību starp (komorbidām) garīgām problēmām un specifiskiem interneta lietošanas traucējumiem, tostarp spēļu traucējumiem (Mihara & Higuchi, 2017. gads; bet redzi; Colder Carras, Shi, Hard un Saldanha, 2020), pornogrāfijas lietošanas traucējumi (Dafijs, Dosons un Dasnairs, 2016), pirkšanas-iepirkšanās traucējumi (Kyrios et al., 2018), sociālo tīklu lietošanas traucējumi (Andreassen, 2015) un azartspēļu traucējumi (Dowling et al., 2015). Arī ACSID-11 (īpaši tiešsaistes azartspēļu traucējumi un sociālo tīklu lietošanas traucējumi) bija apgriezti korelēts ar apmierinātības ar dzīvi mērījumu. Šis rezultāts atbilst iepriekšējiem atklājumiem par saistību starp pasliktinātu labklājību un specifisku interneta lietošanas traucējumu simptomu smagumu (Cheng, Cheung un Wang, 2018Duffy et al., 2016Duradoni, Inocenti un Guazini, 2020). Pētījumi liecina, ka labklājība īpaši pasliktinās, ja vienlaikus rodas vairāki specifiski interneta lietošanas traucējumi (Charzyńska et al., 2021). Īpaši interneta lietošanas traucējumi nav reti sastopami (piemēram, Burleigh et al., 2019Müller et al., 2021), kas daļēji var izskaidrot relatīvi augsto savstarpējo saistību starp traucējumiem, kas izmērīti attiecīgi ar ACSID-11 un IGDT-10. Tas uzsver vienota skrīninga instrumenta nozīmi, lai precīzāk noteiktu kopīgās iezīmes un atšķirības dažādu veidu atkarību izraisošas uzvedības dēļ.

Galvenais pašreizējā pētījuma ierobežojums ir neklīnisks, salīdzinoši neliels un nereprezentatīvs paraugs. Tādējādi ar šo pētījumu mēs nevaram parādīt, vai ACSID-11 ir piemērots kā diagnostikas rīks, jo mēs vēl nevaram nodrošināt skaidrus robežpunktus. Turklāt šķērsgriezuma dizains neļāva izdarīt secinājumus par atkārtotas pārbaudes ticamību vai cēloņsakarībām starp ACSID-11 un validācijas mainīgajiem. Instrumentam ir nepieciešama turpmāka validācija, lai pārbaudītu tā uzticamību un piemērotību. Tomēr šī sākotnējā pētījuma rezultāti liecina, ka tas ir daudzsološs rīks, kuru varētu būt vērts pārbaudīt tālāk. Jāatzīmē, ka ir nepieciešama lielāka datu bāze ne tikai šim instrumentam, bet arī visai pētniecības jomai, lai noteiktu, kuras no šīm darbībām var uzskatīt par diagnostikas vienībām (sal. Grants un Čemberlens, 2016. gads). Šķiet, ka ACSID-11 struktūra darbojas labi, ko apstiprina pašreizējā pētījuma rezultāti. Četri konkrētie faktori un vispārīgā joma bija adekvāti pārstāvēti dažādos uzvedības veidos, lai gan uz katru vienumu tika atbildēts par visām norādītajām tiešsaistes darbībām, kas veiktas vismaz reizēm pēdējo divpadsmit mēnešu laikā. Mēs jau apspriedām, ka specifiski interneta lietošanas traucējumi var rasties vienlaikus, tomēr tas ir jāapstiprina turpmākajos pētījumos kā iemesls ACSID-11 rādītāju mērenajai vai augstajai korelācijai dažādās uzvedībās. Turklāt neregulāras anomālas vērtības var liecināt, ka dažām darbībām modeļa specifikācija ir jāoptimizē. Izmantotie kritēriji ne vienmēr ir vienādi saistīti ar visiem iekļautajiem iespējamo traucējumu veidiem. Var būt iespējams, ka ACSID-11 nevar adekvāti aptvert traucējumiem specifiskās pazīmes simptomu izpausmēs. Mērījumu nemainība dažādās versijās jāpārbauda ar jauniem neatkarīgiem paraugiem, tostarp pacientiem ar diagnosticētiem specifiskiem interneta lietošanas traucējumiem. Turklāt rezultāti nav reprezentatīvi attiecībā uz vispārējo populāciju. Dati aptuveni atspoguļo interneta lietotājus Vācijā, un datu vākšanas laikā nebija neviena bloķēta; tomēr COVID-19 pandēmija potenciāli var ietekmēt stresa līmeni un (problemātisko) interneta lietošanu (Király et al., 2020). Lai gan viena vienuma L-1 skala ir labi apstiprināta (Beierlein et al., 2015), (domēnam specifisku) apmierinātību ar dzīvi varētu aptvert plašāk turpmākajos pētījumos, izmantojot ACSID-11.

Visbeidzot, ACSID-11 izrādījās piemērots visaptverošam, konsekventam un ekonomiskam (potenciālu) specifisku interneta lietošanas traucējumu simptomu novērtējumam, tostarp spēļu traucējumiem, tiešsaistes pirkšanas-iepirkšanās traucējumiem, tiešsaistes pornogrāfijas lietošanas traucējumiem, sociālajiem tīkliem. -lietošanas traucējumi un tiešsaistes azartspēļu traucējumi, pamatojoties uz SSK-11 spēļu traucējumu diagnostikas kritērijiem. Jāveic turpmāka novērtēšanas instrumenta novērtēšana. Mēs ceram, ka ACSID-11 var veicināt konsekventāku atkarību izraisošas uzvedības novērtēšanu pētniecībā un ka tas var būt noderīgs arī klīniskajā praksē nākotnē.

Finansēšanas avoti

Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG, Vācijas Pētniecības fonds) – 411232260.

Autora ieguldījums

SMM: metodoloģija, formālā analīze, rakstīšana – oriģinālais projekts; EW: konceptualizācija, metodoloģija, rakstīšana – pārskatīšana un rediģēšana; AO: metodoloģija, formālā analīze; RS: konceptualizācija, metodoloģija; AM: konceptualizācija, metodoloģija; CM: konceptualizācija, metodoloģija; KW: konceptualizācija, metodoloģija; HJR: konceptualizācija, metodoloģija; MB: konceptualizācija, metodoloģija, rakstīšana – pārskatīšana un rediģēšana, uzraudzība.

Interešu konflikts

Autori neziņo par finansiālu vai citu interešu konfliktu, kas būtu saistīts ar šī raksta tēmu.

Pateicības

Darbs pie šī raksta tika veikts saistībā ar pētniecības vienību ACSID, FOR2974, ko finansēja Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG, Vācijas Pētniecības fonds) – 411232260.

Papildmateriāls

Papildu datus šim rakstam var atrast tiešsaistē https://doi.org/10.1556/2006.2022.00013.