Agrīna vielas lietošana un videospēļu problemātiska izmantošana pusaudža vecumā (2015)

Vielu patēriņš pusaudžu vidū

HBSC aptauja (Veselības uzvedība skolas vecuma bērniem, 2010), kas tika veikta jauniem iedzīvotājiem vecumā no 11 līdz 16 gadiem, parāda, ka alkohola, tabakas un kaņepju uzņemšana notiek diezgan bieži un pieaug ar vecumu. Tādējādi sestās klases skolēnu vidū alkoholu, tabaku un kaņepes jau bija lietojuši attiecīgi 59.3, 12.7 un 1.5%. Turklāt 6.8% sesto klašu skolēnu un 34% devīto klašu skolēnu ir ziņojuši par piedzeršanos (Currie et al., 2010; Spilka uc, 2012a).

Saskaņā ar ESCAPAD apsekojumu (2011) (vai franču valodā: “Enquête sur la Santé et les Consommations lors de l'Appel de Préparation A la Défense”) aptuveni 75% 17 gadus vecu jauniešu deklarē, ka ir lietojuši alkoholu, 42 % paziņo, ka ir lietojuši tabaku (Spilka u.c., 2012b) un 26.8% paziņo, ka ir lietojuši kaņepes (Spilka un Le Nézet, 2013) pēdējā mēneša laikā.

Video spēļu izmantošana

Videospēļu lietošana ir izplatīta bērniem un pusaudžiem (Tejeiro un Moran, 2002. gads; Wood et al., 2004). Patiesībā, Le Heuzey un Mouren (2012) atklāja, ka 87% 11–13 gadus vecu un 80% 15–17 gadus vecu bērnu spēlē videospēli vismaz reizi dienā. Pētnieku visvairāk izmeklētās videospēles ir tiešsaistes spēļu platformas, īpaši MMORPG (masveidā daudzspēlētāju tiešsaistes lomu spēle). Šīm spēlēm ir tādas funkcijas, kas padara tās ļoti pievilcīgas pusaudžiem, piemēram: anonimitāte, pieejamība, draudzīgums lietotājam, rada uztraukumu, interaktivitāti, konkurētspēju, iegremdēšanu, informācijas pārpilnību un dažos gadījumos pastāvīgu virtuālo Visumu (Greenfield un Ceap, 1999. gads; Griffiths un koks, 2000; Morahan-Martin un Schumacher, 2000; Chou et al., 2005; Ng un Wiemer-Hastings, 2005; Allison et al., 2006; Sebeirans, 2008. gads; Minote, 2010. gads; INSERM, 2014. gads).

Jēdziens “atkarība no videospēlēm” vēl nav vispāratzīts traucējums. Tomēr “Interneta spēļu traucējumi” ir ieviesti DSM-5 III sadaļā (Psihisko traucējumu diagnostikas un statistikas rokasgrāmata, 5. versija, American Psychiatric Association, 2013). Lielākajā daļā pētījumu, kuros analizēta videospēļu izmantošana tiešsaistē, tiek izmantots plašāks termins “kiberatkarība” (Varescon, 2009). Tomēr jēdziens “problemātiska izmantošana” sāk izplatīties zinātnes jomā, par ko liecina INSERM (2014) ziņojums, kurā iekļauta ļoti līdzīga definīcija Gudmena (1990) atkarības kritēriji. Neskatoties uz to, ka PUVG ir slikti definēts, bieži aptverot jēdzienus par videospēļu ļaunprātīgu, pārmērīgu vai atkarību lietošanu, tika konstatēts, ka tā izplatība svārstās no 1.3% līdz vairāk nekā 50%. Šo lielo atšķirību starp pētījumiem varētu izskaidrot ar dažādu novērtēšanas instrumentu izmantošanu, atlases aizspriedumiem, iekļaušanas kritērijiem, piemēram, vecumu utt. (Haagsma et al., 2012; Festls un citi, 2013. gads; King et al., 2013; Pápay et al., 2013; Ricquebourg et al., 2013. gads).

Video spēles un vielu lietošana

Lielākajā daļā pētījumu tiek atklāta saikne starp vielu lietošanu un video spēļu paradumiem. Nesenie pētījumi liecina, ka zēniem, kuri lieto tabaku, kaņepes un alkoholu, dubultojas risks, ka viņiem būs augsts PUVG līmenis (ko novērtēja PVG vai “problemātiskas video spēles”), nekā tie, kuri to nedarīja (Van Rooij et al., 2014).

Runājot par alkohola lietošanu, šķiet, ka tas visvairāk ir saistīts ar laiku, kas pavadīts, spēlējot videospēles. Patiesībā, Ārmstrongs u.c. (2010) 4691 pamatskolas skolēnu izlasē parādīja, ka laiks, kas pavadīts pie televizora ekrāna un spēlējot videospēles, ir pozitīvi saistīts ar alkohola lietošanu.

Kad runa ir par vecumu, kad lieto pirmo vielu, tika konstatēts, ka alkohola lietošanas uzsākšana līdz 13 gadu vecumam ir būtiski saistīta ar biežu televīzijas, datoru un videospēļu lietošanu (Denniston et al., 2011).

Runājot par atkarību no narkotikām un atkarību, tika konstatēts, ka alkohola lietošanas izplatība palielinās līdz ar laiku, kas pavadīts, spēlējot videospēles, Norvēģijas populācijā, kas ir no 16 līdz 74 gadiem (Venzels et al., 2009). Turklāt personas, kas ziņo, ka ir visvairāk atkarīgas no tādām vielām kā alkohols, kofeīns, šokolāde un cigaretes, ir visneaizsargātākās pret citu darbību, piemēram, vingrošanu, televizora skatīšanos, azartspēļu spēlēšanu, azartspēlēm, interneta un video spēles (Greenberg et al., 1999). Tādējādi PUVG bija saistīts ar atkarības no alkohola, tabakas un kaņepju riskiem (Reams un citi, 2011a,b).

Interesanti, ka Raiff et al. (2012) parādīja, ka pieaugušiem cilvēkiem smēķētājiem videospēles tiek izmantotas biežāk un ilgāk nekā nesmēķētājiem.

Tomēr dažos pētījumos neizdevās atrast saistību starp laiku, kas pavadīts, spēlējot videospēles, un noteiktu vielu patēriņu. Tādējādi Walther et al. (2012) parādīja, ka, izņemot kaņepju lietošanu, ne tabakas, ne alkohola lietošana vienlaikus notiek ar video spēlēm. Papildus, Makklērs un Mīrss (1986) parādīja, ka studenti (n = 190), kas katru dienu spēlēja videospēles, nelietoja vairāk alkohola vai tabakas nekā tie, kas spēlēja vienu vai divas reizes mēnesī.

Iedzīvotāji

Mūsu izlasē bija 1423 franču studenti vecumā no 11 līdz 17 gadiem, kuri tika pieņemti darbā no vidējās un vidusskolas (7., 8., 10. un 11. klases) Ile de France reģionā. Skolēni tika informēti par mūsu pētījuma mērķiem un brīvprātīgi piedalījās, skolas stundās aizpildot automātisko anketu. Vecāki tika informēti arī par viņu tiesībām atteikt savu bērnu dalību šajā pētījumā. Šis pētījums tika izpildīts pēc Parīzes Universitātes Ouest Nanterre La Défense, UFR SPE (Psiholoģijas un izglītības katedras) Psiholoģisko zinātņu un mācīšanās zinātnes nodaļas ētikas komitejas ieteikumiem. Versaļas izglītības pārvalde, iesaistītās skolas un augstākās izglītības iestādes arī pieņēma anketu.

Pasākumi

Automātiskā anketa sastāvēja no divām daļām: pirmajā bija iekļauti vispārīgi jautājumi par dzimumu, vecumu un studiju līmeni. Otrais tika sadalīts četrās sadaļās:

Statistiskā analīze

Visām statistikas analīzēm tika izmantots SPSS 19. Lai aprakstītu izlases kopu, tika veiktas aprakstošās analīzes (piemēram, procenti, vidējie lielumi un standartnovirzes). Pēc tam mēs veicām divvirzienu analīzes (Studenta t-tests, Si kvadrāts, Pīrsona korelācija), lai izpētītu iespējamās saiknes starp mainīgajiem. Visbeidzot, tika veikta daudzfaktoru analīze (MANOVA, regresija), lai izceltu mainīgos, kuriem bija ievērojams statistiskais svars uz PUVG, vienlaikus tos visus ņemot vērā. Tādējādi mēs varējām izcelt “video spēlētāju” ar PUVG izskaidroto dispersijas procentuālo daļu un izsekošanas profilus.

Video spēles

Kopā 92.1% (N = 1289) tika uzskatīti par videospēlētājiem, salīdzinot ar 7.9% (N = 111) spēlētāji, kas nav video spēlētāji. Starp spēlētājiem, kuri atbildēja uz PUVG anketu (N = 1192), 17.7% (N = 211) uzrādīja PUVG (ar trim vai vairāk punktiem). Tikai 1.1% no viņiem uzrādīja visus kritērijus (maksimālais punktu skaits - 7 punkti). Laiks, kas pavadīts, spēlējot video spēles, skolas dienā bija ievērojami mazāks nekā dienā bez skolas [attiecīgi 53 minūtes (SD: 1 h 23 min) un 2 h 12 min (SD: 2 h 45 min); t(1288) = 22.78, p <0.0001]. Turklāt videospēļu spēlētāji ar PUVG vairāk laika pavada videospēlēm nekā video spēlētāji bez PUVG [dienās ar skolu (t = 10.62, p <0.0001)] un bez skolas [t(1085) = 10.8, p <0.0001].

Runājot par spēļu ierīcēm un videospēļu veidiem, trīs visvairāk tika minētas spēļu ierīču kategorijā: datori (85.1%), fiksētās konsoles (75.2%) un mobilie tālruņi (66%). Kas attiecas uz spēļu veidiem, tās ir sacīkšu spēles (54.8%), platformas spēles (48.9%) un sporta spēles (48.3%).

Patēriņš

Apmēram puse mūsu iedzīvotāju (46.7%) paziņoja, ka lieto alkoholu. Vidējais vecums pēc pirmā patēriņa bija 12.4 gadi (SD = 2.7). Mēs pamanījām, ka 89.3% no pirmajiem patēriņiem notika pēc 8 gadu vecuma. Citiem vārdiem sakot, viens no 10 pusaudžiem pirmo reizi bija nobaudījis alkoholu līdz 8 gadu vecumam. Turklāt 19% ir alkohola lietošanas risks .

Aptuveni 16.7% mūsu iedzīvotāju paziņoja, ka smēķē cigaretes. Vidējais ziņotais sākuma vecums bija 12.8 gadi (SD = 1.9). Mēs noskaidrojām, ka 90.3% smēķētāju sāka smēķēt 10 gadu vecumā vai vairāk. Turklāt 5.2% cilvēku ir liela atkarība no tabakas.

Kopumā 21.1% studentu deklarēja, ka vismaz vienu reizi mūžā ir smēķējuši kaņepes, un 8.3% ir lietojuši bīstamu kaņepes, savukārt 8.6% deklarēja, ka šobrīd smēķē.

Videospēlētāju un citu videospēļu spēlētāju salīdzinājums

Video spēlētājiem ir ievērojami lielāks alkohola patēriņš nekā spēlētājiem, kas nav video spēlētāji (p = 0.04). Tabulā norādītajiem mainīgajiem lielumiem citas būtiskas atšķirības starp abām grupām netika atrastas Table1.1. Tabula Table22 apraksta rezultātus skalā, kurā mēra atkarības risku un pirmo patēriņa vecumu videospēlētājiem un ne-videospēlētājiem.

 

Tabula 1

Patērētāju un subjektu, kuriem ir atkarības risks, procentuālā daļa (%).

 

Tabula 2

AUDIT-C, HSI un CAST rezultāti un vidējais vecums pēc pirmā patēriņa.

Faktorālā ANOVA tika veikta, lai pētītu laiku, kas pavadīts, spēlējot videospēles dienā kopā ar skolu, kā arī bez skolas tiem, kas lieto alkoholu, kaņepes un tabaku, salīdzinot ar tiem, kuri to nelieto. ANOVA bija nozīmīga. Bonferroni post hoc testi parādīja, ka smēķētāju un nesmēķētāju grupai ir būtiska atšķirība attiecībā uz laiku, kas pavadīts, spēlējot video spēles skolas dienā (n = 1199, p = 0.004), kā arī dienā bez skolas (n = 1199, p = 0.003). Tika konstatēts, ka smēķētāji vairāk laika pavada, spēlējot videospēles.

Mēs arī veicām MANOVA ar atkarīgajiem mainīgajiem lielumiem AUDIT-C, HSI un CAST, salīdzinot abas videospēļu un ne-videospēlētāju grupas. MANOVA uzrāda būtiskas atšķirības starp abām grupām. [F(3,1196) = 3.3, p = 0.02]. Jo īpaši video spēlētājiem ir augstāks rezultāts AUDIT-C (Bonferroni post hoc testi, p = 0.106) un uz CAST (Bonferroni post hoc testi, p = 0.207) nekā spēlētājiem, kas nav video lietotāji. Tomēr, analizējot HSI punktu skaitu, netika konstatēta atšķirība (p = 0.538).

Mēs arī veicām MANOVA ar atkarīgajiem mainīgajiem lielumiem alkohola, tabakas un kaņepju pirmajā lietošanas reizē, salīdzinot abas videospēļu un ne videospēlētāju grupas. Tomēr netika konstatētas būtiskas atšķirības starp šīm divām grupām [F(3,153) = 0.965, p = 0.41] šiem mainīgajiem.

Korelācijas analīze

Tabula Table33 parāda korelācijas starp PUVG rādītāju; vidējie AUDIT-C, HSI un CAST rādītāji un vecums, lietojot pirmo vielu.

 

Tabula 3

Pīrsona korelācijas starp PUVG rādītāju, laiku, kas pavadīts, spēlējot videospēles, AUDIT-C, HSI, CAST rādītājus un vecumu pēc pirmās vielas lietošanas.

Ja ņem vērā tikai tos, kas smēķē (N = 100), mēs pamanām būtisku korelāciju starp PUVG un HSI rādītājiem (r = 0.19, p = 0.052). Līdzīgi, ja ņemam vērā tos, kas lieto kaņepes (N = 150) novērojam nozīmīgu un pozitīvu korelāciju starp to vērtējumu PUVG un CAST (r = 0.27, p = 0.001).

Vairākas lineārās regresijas

Mēs pārbaudījām lineārās regresijas modeli, mēģinot izskaidrot PUVG (atkarīgais mainīgais) rādītāju pēc AUDIT-C, HSI, CAST, pirmās vielas (-u) patēriņa (-u) vecuma un videospēļu spēlēšanai pavadītā laika ( diena ar / bez skolas; neatkarīgi mainīgie). Jāatzīmē, ka šī analīze ietvēra mazāku paraugu nekā sākotnējā, kurā bija 108 subjekti, kuri patērē vai ir lietojuši trīs vielas. Šis regresijas modelis izskaidroja 37.76% (R² = 0.3776) PUVG rādītāja mainīgumu. Nozīmīgais aprakstošais mainīgais šajā modelī ir laiks, kas pavadīts, spēlējot video spēles dienā ar skolu (b* = 0.311; p = 0.018), vecums, kad pirmo reizi lietoja kaņepes (b* = –0.25; p = 0.02) un vecums tabakas pirmajā lietošanas reizē (b* = 0.22; p = 0.04) (tabula. \ T (Table44).

 

Tabula 4

Vairākas regresijas ar PUVG rādītāju kā atkarīgo mainīgo.

Mēs arī veicām pakāpenisku augšupejošu regresiju (R² = 0.367). Laiks, kas pavadīts, spēlējot video spēles skolas dienā (b* = 0.292) un vecums, kad pirmo reizi lietoja kaņepes (b* = –0.26; p <0.05), kā arī HSI rezultāts (b* = 0.148), laiks, kas pavadīts, spēlējot video spēles dienā bez skolas (b* = 0.191), rezultāts CAST (b* = 0.153) un vecums tabakas pirmajā lietošanas reizē (b* = 0.2; p > 0.05) bija mainīgie, kas tika izvēlēti ar šo metodi.

Līdzīgi mēs veicām arī pakāpenisku pēcnācēju regresiju (R² = 0.32). Laiks, kas pavadīts, spēlējot video spēles skolas dienā (b* = 0.446), vecums, kad pirmo reizi lietoja kaņepes (b* = –0.18) un HSI rādītājs (b* = 0.173; p <0.05) bija mainīgie, kas tika izvēlēti ar šo metodi.

Tādējādi laiks, kas pavadīts, spēlējot video spēles skolas dienā, un agrāks kaņepju pirmās lietošanas vecums palielina PUVG rašanās risku. Šie divi mainīgie tika atzīti par nozīmīgiem visos pārbaudītajos regresijas modeļos (regresija, augšupejošais un pēcnācējs).

Izplatība

Mūsu pusaudžu populācijā (N = 1423), mēs atradām 92.1% video spēlētāju (N = 1289) un 17.7% video spēlētāju ar PUVG (N = 211). Vielu (alkohola, tabakas un kaņepju) lietošana šajā populācijā bija bieža, kas atbilst literatūras epidemioloģiskajiem datiem (Currie et al., 2010; Spilka uc, 2012a). Ttādēļ 8.3 un 19.8% pusaudžu patērē attiecīgi bīstamu kaņepes un alkoholu, un 5.2% ir vidēji smaga vai spēcīga atkarība no tabakas smēķēšanas. Šie videospēļu un citu, nevis videospēlētāju, procenti atšķiras.

Video spēles un vielu patēriņš

Video spēlētājiem ir ievērojami lielāks alkohola patēriņš nekā citiem, kas nav video spēlētāji. Šī bija vienīgā būtiskā atšķirība, kas tika konstatēta starp šīm divām grupām attiecībā uz vielu patēriņu. Mūsu rezultāti ir līdzīgi rezultātiem Makklērs un Mīrss (1986) tabakas patēriņam, bet neatbilst to rezultātiem attiecībā uz alkohola lietošanu. Šķiet, ka tabakas un kaņepju iedarbība, izmantojot videospēles, nav tik svarīga kā alkohola iedarbība. Faktiski video spēlētājiem bija līdzīgas iespējas patērēt vienu no šīm trim vielām nekā spēlētājiem, kas nav video lietotāji. Mūsu rezultāti: (1) ir pretrunā ar Barrientos-Gutiérrez un citi. (2012) kuri agrāk ir sākuši tabakas smēķēšanu jauniešu vidū, kuri pakļauti plašsaziņas līdzekļu ietekmei; (2) ir vienādas ar Takers un citi. (2013) par palielinātu alkohola lietošanas varbūtību gados jauniem videospēlētājiem.

Turklāt mūsu rezultāti (MANOVA) rāda, ka pastāv vismaz divas būtiskas atšķirības starp videospēlētājiem un ne-videospēlētājiem attiecībā uz to vērtējumu no atkarības no vielām (alkohols, tabaka, kaņepes). Tomēr abās grupās netika konstatētas būtiskas atšķirības attiecībā uz vecumu pirmajā patēriņā.

Videospēļu spēlēšanai pavadītais laiks un vielu patēriņš

Starp alkohola un kaņepju patērētājiem un nelietotājiem nebija būtiskas atšķirības laika pavadīšanā, spēlējot videospēles. Šis laiks tabakas smēķētājiem bija ievērojami ilgāks nekā nesmēķētājiem. Šie rezultāti saskan ar Raiff et al. (2012). Laiks, kas pavadīts, spēlējot videospēles (dienā ar skolu vai bez tās), pozitīvi korelē ar AUDIT-C, HSI un CAST rādītājiem. Turklāt mūsu rezultāti attiecībā uz alkohola lietošanu ir: (1) saskaņā ar Wenzel u.c. (2009) kurš atklāja, ka alkohola lietošana palielinās, pavadot laiku, spēlējot videospēles; (2) nav pretrunā ar Ārmstrongs u.c. (2010), kurš atklāja, ka alkohola lietošana ir biežāka starp jauniešiem, kuri vairāk laika pavada, spēlējot videospēles.

Jāatzīmē, ka ilgāks laiks, kas pavadīts, spēlējot videospēles dienā bez skolas, ir saistīts ar agrāku pirmās vielas (alkohola, tabakas un kaņepju) lietošanas vecumu. Šie rezultāti ir saskaņā ar Denniston un citi. (2011) kurš atklāja, ka agrīna alkohola lietošanas uzsākšana (pirms 13 gadu vecuma) ir saistīta ar biežāku televīzijas, datoru un videospēļu lietošanu. Turklāt bija pozitīva korelācija starp laiku, kas pavadīts, spēlējot video spēles skolas dienā, un vecumu, kad pirmo reizi lietoja kaņepes un tabaku. Tomēr šo korelāciju nevarēja attiecināt uz vecumu pirmajā alkohola lietošanas reizē.

PUVG un vielu patēriņš

Iepriekšējie pētījumi ir koncentrējušies uz saiknes vai līdzāspastāvēšanas atrašanu starp PUVG un vielu lietošanu, kā minēts iepriekš. Mūsu rezultāti neatbilst literatūrai (Greenberg et al., 1999; Reams un citi, 2011a,b; Walther et al., 2012), jo netika konstatēts, ka PUVG rezultāts korelē ar AUDIT-C, HSI vai CAST rādītājiem.

Šķiet, ka videospēļu problemātiska lietošana ir saistīta ar agrāku vielu uzsākšanu, jo pastāv ievērojama negatīva korelācija starp PUVG rādītāju un vecumu, lietojot pirmo vielu (alkoholu, tabaku un kaņepes). Tādējādi agrāks sākuma vecums ir saistīts ar paaugstinātu PUVG risku. Cik mums zināms, šie dati nav izpētīti citos pētījumos.

Turklāt tikai 36.76% no PUVG rādītāju mainīguma tika izskaidroti ar mūsu regresijas modeli, kas ietver AUDIT-C, HSI, CAST rādītājus, vecumu pirmās vielas patēriņā un laiku, kas pavadīts, spēlējot videospēles (dienā ar skolu / bez skolas) kā neatkarīgi mainīgie. Tabakas un kaņepju pirmās lietošanas vecums, laiks, kas pavadīts, spēlējot video spēles vienā dienā ar skolu, ievērojami izskaidro atšķirības. Divi mainīgie, kas izcēlās (neskatoties uz izmantoto regresijas metodi), bija laiks, kas skolas dienā pavadīts, spēlējot videospēles, un agrāks kaņepju pirmās lietošanas vecums.

Ierobežojumi

Jāatzīmē, ka mūsu pētījumam ir daži ierobežojumi; sākot ar aptaujas anketu, kas nosaka PUVG, kuras pamatā ir DSM-IV-TR. Turklāt mūsu izlase bija ērtības izlase: vervēšana tika veikta tikai skolās, kuras brīvprātīgi piekrita piedalīties pētījumā. Videospēļu spēlētāju grupas, kas nav videospēlētāji, un grupas, kurām ir vai nav PUVG, netiek salīdzinātas, kas neļauj mums izslēgt vai kontrolēt dažus traucējošus mainīgos, piemēram, akadēmiskos rezultātus. Patiesībā, pēc dažu autoru domām (Chiu et al., 2004; Skoric et al., 2009), pastāv negatīva korelācija starp PUVG un akadēmisko sniegumu. Mēs varētu arī pieminēt vājās ģimenes struktūras, kas var izraisīt atkarības risku (INSERM, 2014. gads). Mēs varētu arī pieminēt dzimumu, jo zēni mēdz spēlēt vairāk nekā meitenes (INSERM, 2014. gads).

Turklāt kvalitatīvs pētījums, kas balstīts uz hetero novērtējumu, ļautu mums precizēt mūsu rezultātus, kas pašlaik balstās tikai uz automātiskiem novērtējumiem.

Interešu konflikta paziņojums

Mūsu pētījumu grupa ir saņēmusi finansējumu no azartspēļu nozares operatoriem (FDJ un PMU) un IREB (Institut de Recherches Scientifiques sur les Boissons - “Dzērienu zinātniskās izpētes institūts”).

1. Allison SE, Von Wahlde L., Shockley T., Gabbard GO (2006). Pašattīstība interneta un lomu spēles fantāzijas spēļu laikmetā. Am. J. Psihiatrija 163, 381–385. 10.1176 / appi.ajp.163.3.381 [PubMed] [Cross Ref]
2. Amerikas Psihiatru asociācija. (2000). Psihisko traucējumu diagnostiskā un statistiskā rokasgrāmata, 4. izdevums, teksta pārskatīšana, DSM-IV-TR. Vašingtona, DC: Amerikas psihiatriskā izdevniecība.
3. Amerikas Psihiatru asociācija. (2013). Psihisko traucējumu diagnostikas un statistikas rokasgrāmata, 5. izdevums, DSM-5TM. Vašingtona, DC: Amerikas psihiatriskā izdevniecība.
4. Ārmstrongs KE, Bušs HM, Džonss Dž. (2010). Televīzijas un videospēļu skatīšanās un to saistība ar vielu lietošanu, ko veic Kentuki pamatskolas skolēni, 2006. Sabiedrības veselības rep. 125, 433–440. [PMC bezmaksas raksts] [PubMed]
5. Barrientos-Gutiérrez T., Barrientos-Gutiérrez I., Reynales-Shigematsu LM, Thrasher JF, Lazcano-Ponce E. (2012). Mērķis pusaudžu tirgum: interneta un videospēles, jaunās tabakas industrijas stratēģijas. Salud Publica Mex. 54., 303. – 314. [PubMed]
6. Bredlijs KA, DeBenedetti AF, Volk RJ, Williams EC, Frank D., Kivlahan DR (2007). AUDIT-C kā īss ekrāns par alkohola nepareizu izmantošanu primārajā aprūpē. Alkohols. Clin. Exp. Res. 31, 1208–1217. 10.1111 / j.1530-0277.2007.00403.x [PubMed] [Cross Ref]
7. Bušs KR, Kivlahans DR, Makdonels MB, Fihns SD, Bredlijs KA (1998). AUDIT jautājumi par alkohola lietošanu (AUDIT-C) - efektīvs īss skrīninga tests problēmu dzeršanai. Arch. Intern. Med. 158, 1789–1795. 10.1001 / archinte.158.16.1789 [PubMed] [Cross Ref]
8. Chiu S.-I., Lee J.-Z., Huang D.-H. (2004). Videospēļu atkarība Taivānā bērniem un pusaudžiem, Kiberpsihols. Uzvedība 7, 571–581. 10.1089 / cpb.2004.7.571 [PubMed] [Cross Ref]
9. Chou C., Condron L., Belland JC (2005). Pārskats par interneta atkarības pētījumu. Izglīt. Psychol. Atkl. 17, 363–388 10.1007 / s10648-005-8138-1 [Cross Ref]
10. Kirija C., Zanotti C., Morgana A., Kirija D., De Looze M., Roberts C. un citi. (2010). Jauniešu veselības un labklājības sociālie faktori: Veselības uzvedība skolas vecuma bērniem (HBSC) Pētījums: 2009./2010. Gada pētījuma starptautiskais ziņojums. Ziņojums Nr. 6, Kopenhāgena: Bērnu un pusaudžu veselības politika.
11. Denniston MM, Swahn MH, Hertz MF, Romero LM (2011). Asociācija starp elektronisko plašsaziņas līdzekļu lietošanu un iesaistīšanos vardarbībā, alkohola un narkotiku lietošanā Amerikas Savienoto Valstu vidusskolēnu vidū. Rietumi. J. Emerg. Med. 12, 310–315. [PMC bezmaksas raksts] [PubMed]
12. Etter JF (2005). Cigarešu atkarības skalas satura, uzbūves un paredzamā derīguma salīdzinājums un Fagerstrēma tests uz atkarību no nikotīna. Narkotiku alkohols ir atkarīgs. 77, 259–268. 10.1016 / j.drugalcdep.2004.08.015 [PubMed] [Cross Ref]
13. Fagerström KO, Heatherton TF, Kozlovskis LT (1990). Nikotīna atkarība un tās novērtējums. Ausu deguna rīkle J. 69, 763–765. [PubMed]
14. Fagestrēms KO (1978). Fiziskās atkarības no tabakas smēķēšanas pakāpes noteikšana, atsaucoties uz ārstēšanas individualizāciju. Atkarīgais. Uzvedība 3, 235–241. 10.1016 / 0306-4603 (78) 90024-2 [PubMed] [Cross Ref]
15. Festls R., Šarkovs M., Kvants T. (2013). Problemātiska datorspēļu izmantošana pusaudžu, gados jaunu un vecāku pieaugušo vidū. Atkarība 108, 592–599. 10.1111 / pievienot.12016 [PubMed] [Cross Ref]
16. Gudmens A. (1990). Atkarība: definīcija un sekas. Br. J. Addict. 85, 1403–1408. 10.1111 / j.1360-0443.1990.tb01620.x [PubMed] [Cross Ref]
17. Greenberg JL, Lewis SE, Dodd DK (1999). Īss ziņojums: koledžas vīriešu un sieviešu atkarības un pašcieņa pārklājas. Atkarīgais. Uzvedība 24, 565–571. 10.1016 / S0306-4603 (98) 00080-X [PubMed] [Cross Ref]
18. Greenfield DN, Ceap L. (1999). Piespiedu interneta lietošanas psiholoģiskās īpašības: iepriekšēja analīze. Kiberpsihols. Uzvedība 2, 403–412. 10.1089 / cpb.1999.2.403 [PubMed] [Cross Ref]
19. Griffiths M., Wood R. (2000). Riska faktori pusaudža gados: azartspēļu, videospēļu un interneta gadījums. J. Gambl. Stud. 16, 199–225. 10.1023 / A: 1009433014881 [PubMed] [Cross Ref]
20. Gual A., Segura L., Contel M., Heather N., Colom J. (2002). AUDIT-3 un AUDIT-4: alkohola lietošanas traucējumu identifikācijas testa divu īsu formu efektivitāte. Alkohols Alkohols. 37, 591–596. 10.1093 / alcalc / 37.6.591 [PubMed] [Cross Ref]
21. Haagsma MC, Pieterse ME, Peters O. (2012). Problemātisko videospēļu izplatība Nīderlandē. Kiberpsihols. Uzvedība Soc. Tīkls 15, 162–168. 10.1089 / kibers.2011.0248 [PubMed] [Cross Ref]
22. Hastier N., Quinque K., Bonnel AS, Leménager S., Le Roux P. (2006). Tabac un pusaudža gadi: Enquête sur les motivations et les connaissances des effets du tabac. Mācītāja Mal. Respir. 23., 237. – 241. 10.1016 / S0761-8425 (06) 71573-X [PubMed] [Cross Ref]
23. Heatherton TF, Kozlowski LT, Frecker RC, Rickert W., Roninson R. (1989). Smēķēšanas smaguma mērīšana: tiek izmantots laiks, kas noteikts pēc dienas pirmās cigaretes un dienā smēķēto cigarešu skaits. Br. J. Addict. 84, 791–799. 10.1111 / j.1360-0443.1989.tb03059.x [PubMed] [Cross Ref]
24. Institut National de la Santé et de la Recherche Médical (INSERM). (2014). Ekspertīžu kolektīvs: Atkarību izraisošie pacienti izjūt pusaudžus - paražas, iepriekšēja novērošana un pievienošanās: principaux constats un ieteikumi. Pieejams: http://www.google.fr/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=2&ved=0CC0QFjAB&url=http%3A%2F%2Fwww.inserm.fr%2Fcontent%2Fdownload%2F80879%2F609145%2Fversion%2F2%2Ffile%2FConduites-addictives_der.pdf&ei=_VIdVPHrO9G07Qbg9ICQDA&usg=AFQjCNHBONc3PMrtUsVJLfsqKbgyT_8X1Q&bvm=bv.75775273,d.ZGU
25. King DL, Delfabbro PH, Zwaans T., Kaptsis D. (2013). Austrālijas pusaudžu patoloģisko interneta un videospēļu lietotāju klīniskās pazīmes un I ass. Aust. NZJ psihiatrija 47, 1058–1067. 10.1177 / 0004867413491159 [PubMed] [Cross Ref]
26. Lane SD, Cherek DR, Pietras CJ, Tcheremissine OV (2004). Alkohola ietekme uz cilvēka riska uzņemšanos. Psihofarmakoloģija 172, 68–77. 10.1007 / s00213-003-1628-2 [PubMed] [Cross Ref]
27. Legleye S., Karila L., Beck F., Reynaud M. (2007). CAST pārbaude - vispārējās populācijas kaņepju ļaunprātīgas izmantošanas skrīninga tests. J. Subst. Izmantojiet 12, 233–242 10.1080 / 14659890701476532 [Cross Ref]
28. Le Heuzey MF, Mouren MC (2012). Atkarība aux jeux vidéo: des enfants à risque ou un risque pour tous les enfants? Bullis. Akad. Natl. Med. 196, 15–23. [PubMed]
29. McClure RF, Mears FG (1986). Video spēļu spēlēšana un psihopatoloģija. Psychol. Rep 59, 59–62. 10.2466 / pr0.1986.59.1.59 [PubMed] [Cross Ref]
30. Minote P. (2010). Les usages problematiques d'Internet et des jeux vidéo. Synthèse, tekintetében kritika un ieteikumi, Vol. 6. Londona: Les Cahiers de l'Institut Wallon pour la Santé Mentale, 1. – 144.
31. Morahans-Martins J., Šūmahers P. (2000). Interneta patoloģiskās lietošanas biežums un korelāti koledžas studentu vidū. Aprēķināt. Hum. Uzvedība 16, 13–29 10.1016 / S0747-5632 (99) 00049-7 [Cross Ref]
32. Ng BD, Wiemer-Hastings P. (2005). Atkarība no interneta un tiešsaistes spēlēm. Kiberpsihols. Uzvedība 8, 110–113. 10.1089 / cpb.2005.8.110 [PubMed] [Cross Ref]
33. Pápay O., Urbán R., Griffiths MD, Nagygyörgy K., Farkas J., Kökönyei G. et al. (2013). Tiešsaistes problemātiskās tiešsaistes anketas psihometriskās īpašības un problemātisko tiešsaistes spēļu izplatība pusaudžu nacionālajā izlasē. Kiberpsihols. Uzvedība Soc. Tīkls 16, 340–348. 10.1089 / kiber.2012.0484 [PMC bezmaksas raksts] [PubMed] [Cross Ref]
34. Filips JG, Ogeils RP (2007). Alkohola lietošana un datora nūja. J. Ģenerālis Psihols. 134, 333–353. 10.3200 / GENP.134.3.333-354 [PubMed] [Cross Ref]
35. Raiff BR, Jarvis BP, Rapoza D. (2012). Videospēļu lietošanas izplatība, cigarešu smēķēšana un videospēlēs balstītas smēķēšanas atmešanas pieņemamība tiešsaistes pieaugušo vidū. Nikotīns Tob. Res. 14, 1453–1457. 10.1093 / ntr / nts079 [PubMed] [Cross Ref]
36. Ream GL, Elliott LC, Dunlap E. (2011a). Videospēļu un vielu vienlaicīgas lietošanas modeļi un motivācija. Int. J. Environ. Res. Sabiedrības veselība 8, 3999–4012. 10.3390 / ijerph8103999 [PMC bezmaksas raksts] [PubMed] [Cross Ref]
37. Ream GL, Elliott LC, Dunlap E. (2011b). Videospēļu spēlēšana, lietojot vai izjūtot vielu iedarbību: asociācijas ar vielu lietošanas problēmām. Int. J. Environ. Res. Sabiedrības veselība 8, 3979–3998. 10.3390 / ijerph8103979 [PMC bezmaksas raksts] [PubMed] [Cross Ref]
38. Ricquebourg M., Bernède-Bauduin C., Mété D., Dafreville C., Stojcic I., Vauthier M. et al. (2013). Interneta un videospēles 2010. gadā Reinjonas salas studentu vidū: izmantošana, nepareiza izmantošana, uztvere un saistītie faktori. Revue Epidémiol. Santé Publique 61, 503–512. 10.1016 / j.respe.2013.07.685 [PubMed] [Cross Ref]
39. Sebeirans A. (2008). L'usage patologique des jeux vidéo: Discussion du concept d'addiction à partir d'une étude épidémiologique de joueurs français et de cas cliniques. Medicīnas doktors, Parīzes Dekarta Universitāte, Parīze.
40. Skoric MM, Téo LLC, Néo RL (2009). Bērni un video spēles: atkarība, iesaistīšanās un mācību sasniegumi. Kiberpsihols. Uzvedība 12, 567–572. 10.1089 / cpb.2009.0079 [PubMed] [Cross Ref]
41. Spilka S., Le Nézet O. (2013). Alcool, tabac et cannabis durant les “années lycée”. Tendences 89.
42. Spilka S., Le Nézet O., Beck F., Ehlinger V., Godeau E. (2012a). Tabac, alcool et cannabis durant les années collège. Tendences 80, 6.
43. Spilka S., Le Nézet O., Tovar ML (2012b). Les drogues à 17 ans: premiers résultats de l'enquête ESCAPAD 2011. Tendances 79, 4.
44. Tejeiro SRA, Moran RMB (2002). Problēmas videospēļu mērīšana pusaudžiem. Atkarība 97, 1601–1606. 10.1046 / j.1360-0443.2002.00218.x [PubMed] [Cross Ref]
45. Tucker JS, Miles JN, D'Amico EJ (2013). Starp novecojušām saistībām starp ar narkotiku lietošanu saistīto plašsaziņas līdzekļu iedarbību un alkohola lietošanu vidusskolas laikā. J. Pusaudzis. Veselība 53, 460–464. 10.1016 / j.jadohealth.2013.05.005 [PMC bezmaksas raksts] [PubMed] [Cross Ref]
46. Van Rooij AJ, Kuss DJ, Griffiths MD, Shorter GW, Schoenmakers MT, Van De Mheen D. (2014). Problēmu videospēļu, vielu lietošanas un psihosociālo problēmu (vienlaikus) parādīšanās pusaudžiem. J. Behav. Atkarīgais. 3, 157. – 165. 10.1556 / JBA.3.2014.013 [PMC bezmaksas raksts] [PubMed] [Cross Ref]
47. Varescon I. (2009). Les addictions comportementales: aspekti cliniques et psychopathologiques. Vavre: Mardaga.
48. Walther B., Morgenstern M., Hanewinkel R. (2012). Vienlaicīga atkarības uzvedība: personības faktori, kas saistīti ar vielu lietošanu, azartspēlēm un datorspēlēm. Eiro. Atkarīgais. Res. 18, 167–174. 10.1159 / 000335662 [PubMed] [Cross Ref]
49. Wenzel HG, Bakken IJ, Johansson A., Götestam KG, Øren A. (2009). Pārmērīga datorspēļu spēlēšana pieaugušo norvēģu vidū: pašapziņotas spēles sekas un asociācija ar garīgās veselības problēmām. Psychol. Rep. 105 (Pt 2), 1237–1247. 10.2466 / PR0.105.F.1237-1247 [PubMed] [Cross Ref]
50. Wood RTA, Griffiths MD, Chappell D., Davies MN (2004). Video spēļu strukturālās īpašības: psiho-strukturālā analīze. Kiberpsihols. Uzvedība 7, 1–10. 10.1089 / 109493104322820057 [PubMed] [Cross Ref]